基于灰色关联度评价法的公司盈利能力评价研究

1灰色关联理论与财务分析1.1灰色关联理论概述1982年，华中理工大学邓聚龙教授创立的灰色系统理论，是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法。所谓灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种过渡系统。灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的小样本、贫信息不确定性系统为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的生成、开发来提取有价值的信息。通过近年来的发展，现今的灰色系统理论认为，由于客观事物的复杂性，人们对客观事物的认识具有广泛的灰色性，即信息不完全性和不确定性，影响分析对象的各个指标就会有不确定性。灰色关联度分析的目的就是通过一定的方法揭示这些因素间的主要关系，找出影响目标值的重要因素，使各因素之间的“灰”关系清晰化。1.2灰色关联理论应用于财务分析的可行性首先，企业是一个复杂系统，影响企业财务分析效果的因素很多，因此，人们现有的研究和描述可能还未达到精确，这使得企业财务分析具有典型的信息不完备的灰性；其次，灰色关联分析是一种用灰色关联度顺序来描述因素间关系的强弱、大小、次序的方法，灰色关联分析为企业财务分析提供了一个相对客观的评价指标权重测度方法，能最大限度地避免主观因素对于评估结果所造成的误差。2灰色关联度评价模型灰色系统理论提出的关联度分析法，即对系统中所包含的相互联系、相互影响、相互制约的因数（如指标）之间，在发展过程中，其同步（或同向）变化的程度进行比较的一种定量研究方法，可以克服传统财务分析方法的缺陷。但是传统的灰色关联分析法需要对指标数据进行无量纲化处理，这就有可能对指标的作用产生影响，因此，华中理工大学邓聚龙教授提出了改良的灰色关联分析法的概念。2.1改良灰色关联度评价方法第一步：设有n个被评价对象，p个指标。第二步：确定参考数列X0。根据指标的经济含义找出n个对象中的最佳值组成X0，为理想化样本（评价标准）。第三步：直接求关联系数中的二级差。△ij=|X0—Xij|，并从中找出最小值和最大值：△min、△max。第四步：计算关联系数。首先取分辨系数ρ：分辨系数0＜ρ＜1，通常ρ=0.5。其次计算关联系数：Rij=（△min+ρ×△max）/（△ij+ρ×△max）。其中，i=1，2，3，…，n；j=1，2，3，…，p。第五步：求各因素的关联度：Ri=（∑Rij）/n。其中，i=1，2，3，…，n；j=1，2，3，…，p。2.2样本与指标选取2.2.1样本选取原则灰色关联度评价方法对样本要求小，但选取的样本要具有较强的代表性，能反映该企业或行业的实际情况，适中实用。此外，要符合静态与动态相结合原则，仅从静态角度考虑是不全面的。2.2.2指标选取原则构建科学的评估指标体系是财务分析的关键，主要满足两方面原则：第一，准确反映评价内容。企业要根据不同的对象确定不同的指标，选取有代表性的指标进行分析，并对指标的合理性进行判断，最后确定灰色关联度评价方法应用的指标。第二，保证指标体系完整。指标体系的完整体现在应从不同的方面来体现评价的内容。盈利能力主要反映企业盈利的金额，最能反映盈利能力的指标是净资产收益率、销售毛利率、主营业务利润率和每股收益。本文以盈利能力建立指标体系，如表1所示。表1选取的财务指标汇总表3公司盈利能力的实证分析3.1行业或板块静态分析①确定参考数据：6家水泥公司2023年的财务数据（见表2）。表26家水泥公司2023年的财务数据基于此，选取每项指标中的最大值，即销售毛利率20.65%、主营业务利润率74.55%、净资产收益率16.65%、每股收益1.97元/股。②计算关联系数中的二级差（见表3）。表36家水泥公司2023年财务数据的二级差③计算关联系数（见表4），得出最小值和最大值：△min=0、△max=0.88，取ρ=0.5。表46家水泥公司2023年财务数据的关联系数④各因素的关联度计算结果如表5所示。表56家水泥公司2023年的灰色关联度及排名⑤比较分析。比较分析是指将实际得到的结果，在产业内进行大小比较，从而确定盈利能力的状况。根据表5，从整体上看，水泥行业6家上市公司的灰色关联度均在0.4～0.8，其中在0.7～0.8的有两家企业，说明这两家企业的总体盈利能力较强，整体水平较高。灰色关联度在0.6以下的有4家企业，分别是东吴水泥、冀东水泥、亚洲水泥、中国天瑞水泥。在仅考虑2023年盈利能力的前提下，这4家企业的盈利能力较弱。⑥未来走势估计。近年来，国务院相继发布了与水泥行业密切相关的多项政策文件，为水泥行业的发展奠定了重要的政策基础。2018年5月，国家标准化管理委员会对GB175—2007《通用硅酸盐水泥》强制性国家标准第3号修改单公开征求意见，其主要内容是取消复合硅酸盐水泥32.5R强度等级，鼓励企业依托现有水泥生产线开发高标号水泥、特种水泥等新产品。我国水泥企业虽拥有先进的技术装备，但小部分中小厂商仍在生产低标号水泥，不利于水泥行业的发展。从政策导向来看，改进技术、突破创新是企业成长的路径，水泥行业应当聚焦自身科研投入，加快优质水泥的量产速度，在实现经济增长的同时，保护环境并顺应国家发展规划。由表4可知，华新水泥的主营业务利润率、净资产收益率的关联系数为1，成为行业翘楚，公司营运能力处于行业领先地位的同时，保持了较高的净资产收益率，向股东财富最大化目标坚决迈进，这与华新水泥的自身管理密切相关。华新水泥全面深化落实“一体化转型、海外发展、新型建材业务拓展、传统工业+数字化创新”战略，砥砺奋进，经营业绩逆势向上，取得了较高的收益回报。公司通过管理创新和技术创新，推行“统购+智慧”的采购战略，推进内部运营的精细化管理，强化节能、降本、增效，从而促进了公司盈利能力的提升。可见，在政策利好的大背景下，水泥企业聚焦主责主业、深化改革创新，有利于推动水泥行业迅速发展。未来，在水泥行业结构升级的背景下，相关部门将加强水泥产品质量管理，维护行业秩序，促进行业规范健康发展。3.2样本公司若干年内动态分析①确定参考数据：本文选取万科2019-2023年的销售毛利率、主营业务利润率、净资产收益率、每股收益作为样本数据（见表6）。表6万科2019-2023年的财务数据基于此，选取每项指标中的最大值，即销售毛利率28.84%、主营业务利润率14.99%、净资产收益率20.38%、每股收益3.62元/股。②计算关联系数中的二级差。③计算关联系数，得出最小值和最大值：△min=0、△max=0.41，取ρ=0.5。④各因素的关联度计算结果如表7所示。表7万科2019-2023年的关联度及排名⑤趋势分析。根据表7，2019-2023年万科的灰色关联度在0.42～0.73，且呈下降趋势，这说明万科的盈利能力逐年降低。其中，2019年的盈利能力最佳，其灰色关联度达到0.73，得益于净资产收益率高达20.38%。从历史数据分析，万科以稳健与快速并重为原则，持续注重财务管理和成本控制，主动建立和完善财务决策管理机制，这在某种程度上提高了公司的盈利能力，促使投资者更好地把握投资机会。相比2019年，2020-2023年万科的盈利能力逐年下滑，从整体上看，万科2019-2020年的灰色关联度波动幅度较小，2020-2021年波动幅度较大，这主要受宏观环境影响，叠加疫情因素，导致整体经济环境下行。2021-2023年灰色关联度持续下降，房地产行业“寒冬”来临对该数据影响较为明显。⑥未来走势估计。2023年，面对市场继续下行的形势，万科积极主动适应，保障现金流安全，确保经营正常有序。2023年，公司全年实现销售额3761.2亿元，同比下降9.8%，规模保持在行业第二，高质量交付住宅、公寓、商办共计28.9万套，获得客户的好评。尽管开发业务受到挑战，经营服务业务仍然稳定增长，全口径收入558.1亿元，同比增加8.9%，其中合并报表收入428.1亿元，同比增加13.8%。经营性业务税前毛利率提升5.2个百分点，形成了一批优质资产。公司全年经营性现金流净额39.1亿元，连续15年为正，剔除预收房款的资产负债率为65.5%，从2018年76%的高点连续5年下降。经营性业务已经形成的优质资产，受到了市场的欢迎，全年实现交易签约123亿元。2023年，万科新获取项目43个，已有33个在年内实现开盘销售，从拿地到开盘的周期缩短至4.4个月，贡献销售额510亿元，投资兑现度达88%。同时，库存项目加速去化，针对库存可售资源，万科进行集中攻坚，通过产品调整、配套完善、灵活定价策略和精细管理，提升市场竞争力，2023年去化率超过60%。随着城市房地产融资协调机制的实施，项目开发建设资金将得到更加有效的保障，这也有利于存量项目的盘活和转化。尽管通过灰色关联度分析，万科盈利能力逐年下降，但是在严峻复杂的外部环境下，万科仍然能够保持正向盈利，可见万科稳中求进的经营策略是正确的选择。4启示4.1灰色关联度分析方法的科学有效性灰色关联度分析方法，可以从不同方面更合理地评价企业的盈利能力，在同一行业内、同一市场环境下，对各个企业的综合能力以灰色关联度值的大小进行排序，便于同类行业不同企业间或同一企业不同会计期间的盈利能力对比。同时，该方法克服了指标分析法下，反映不出各因素之间的相互关系和相互影响的缺陷，也避免了在杜邦财务分析法下只注重指标间的逻辑关系，不仅为企业管理者提供了一个更有针对性的数据分析模型，也为投资者、债务人提供了一种综合分析企业综合素质的较为科学的方法。4.2灰色关联度分析方法的局限性作为一种财务分析方法，灰色关联度分析方法存在科学性、有效性的同时必然存在一些局限性：第一，指标的局限性，在灰色关联度分析方法下，忽略了指标的重要性，影响了评价结果的准确性；第二，参考序列的局限性，参考序列全部来源于样本数据，如果样本数据整体水平偏低，则无法体现行业先进水平；第三，排序的局限性，即灰色关联度评价方法重在结果的排序，并不能反映指标绝对水平的高低，也不利于企业针对性的评价与管理。4.3改进关联度方法的建议综上所述，本文提出