文档介绍：谈标杆赋权重评价法
刘钊 李海生 鲁俊杰 [提要] 时下评价方法较多,但效果较好的评价方法操作性差。在此,希望能够创造一种简便实用,且主观性较小的评价方法。标杆赋权重方法,通过excel的线性规划求解就能完成计算,提高评价方法数据与指标不一定是线性关系,对数据的处理可以适当考虑数据所代表的含义以及所处的环境。
3、对于其他个体指标进行约束处理。如X*a+Y*b+Z*c≥X*a’+Y*b’+Z*c’,这里的x、y、z是指标权重,a、b、c代表标杆企业的数据值,a’、b’、c’代表其他企业的数据值,由于我们假设标杆企业是最优的,所以X*a、Y*b、Z*c相加(加权平均数)要比其他企业大,我们通过移项就变成X*(a-a’)+Y*(b-b’)+Z*(c-c’)>0,这就变成了线性规划求解。如果假设其他企业为10个,就变成了10个约束方程。在这里X+Y+Z=c,c为常数。通过excel的线性规划求解功能,把权重相加的函数的值设为常数,最好为1,选择一定数量的约束方程,求出解。
4、通过一直加大约束方程的数目,直到求出的权重不存在时的前一步时的权重。当然,也可以通过其他方法选择约束方程优先次序。例如,先选择有中位数相近的企业样本,或是随机抽样。
5、通过求出的权重来评分。
四、特殊情况
1、当我们测试的约束方程较少就计算出来结果(假设约束方程足够多),这可能是我们选择的标杆企业不合适或是指标不具有代表性。
解决方法:为评价指标的适当性进行复核,参考相关文献,使得评价指标不存在重大争议;对标杆企业进行替换,用不同的企业进行测试。
2、指标过多时就需要尽量多的样本,这样才可以求出权重的最佳值。但是,有时碍于数据的收集以及对评价没目标的特殊性,导致方法无法找到足够多的样本数据,在这种情况下,评价方法失效。
解决办法:选择其他评价方法。
3、如果选出的标杆企业在所有指标的数据中都优于其他企业或大部分指标超过其他企业,使得约束方程无效或相对约束方程较小,约束方程作用消失。这种情况易发生在指标过少,样本规模过小,也有可能发生在指标间差异太大,如离群值过多,方差较大。在这种情况下不适合用此方法。
解决办法:选择其他办法。
4、当对标杆企业存在争议时,可以对存在争议的每个标杆企业进行测试,看看哪一个满足的约束方程多。
五、使用情况
方法的使用情况:存在多个代表指标,且各个样本在某一指标间差异比较明显。如果差异不明显会造成约束方程个数较少。造成特殊情况3。
六、实例
本文选用2010年证监会行业代码为A农林牧渔业的财务报表为基础计算财务比率。选取体现运营能力的指标,包括存货周转率、应收账款周转率、应付账款周转率、流动资产周转率、权益周转率等5个指标,41个样本,对数据进行归一化,方法为上文描述的。我们预设每个指标权重为1,5个权重相加为5,且各指标乘权重相加的值最大为评价目标,得分最高的为标杆企业。计算得到大连壹桥海洋苗业股份有限公司评分最高。在样本数据中,山东九发食用菌股份有限公司等缺少相应数据,剔除样本,同时剔除离群值5个指标的离群值有11个,剔除样本后,样本还剩28个。剩下的公司中,浙江山下湖珍珠集团股份有限公司