模糊财务评价问题探析，本文主要内容关键词为：探析论文,模糊论文,评价论文,财务论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图法分类号 F812.2
所谓财务评价，简言之，就是对财务状况和财务活动的优劣作出判断。具体地说，就是根据会计信息，利用科学的方法，有重点、有针对性地对经济活动各组成部分和影响因素及其内在联系进行剖析，从而对财务活动的过程和结果得出全面的本质的解释和判断，以便帮助会计的服务对象作出正确决策。财务评价一般包括财务健康状况评价、偿债能力评价、获利能力评价和资产利用效率评价等。模糊财务评价则是将模糊数学中的综合评判模型用于财务评价，以提高评价的准确性。
一、模糊财务评价问题的提出
在现实生活中，许多事物除了具有精确性以外，还存在着模糊性。财务会计也是如此，除了具有精确性的一面以外，也存在着模糊性。财务会计中的模糊性主要表现在以下几个方面：
1、运用具有模糊性的语言反映会计中的模糊性。比如， 会计准则中的及时性原则，要求会计核算要及时进行。那么，怎样才叫做“及时”呢？很显然，这里对及时性的描述采用的是“及时”这样难于量化的模糊语言。再如，会计准则中的明晰性原则，要求会计记录和会计报告清晰明了。那么，怎样才算“清晰明了”呢？这里所使用的同样是模糊语言。模糊语言在会计中的存在，表面上看来是不严密、不准确的，其实，这些模糊语言，往往比精确性的语言更能准确地反映所研究对象的客观实际。
2、会计中某些事物存在着模糊性。 会计中的模糊性不仅表现在会计中经常使用模糊语言，会计核算中同样存在着模糊性。当人们采用精确方法时由于同客观事物的模糊性之间存在差异，人们不得不放弃推理而进行武断的判断。比如，固定资产折旧的计算，虽然我们目前可以采用制度规定的各种方法来计算折旧额，而且可以把折旧额计算到我们认为可以达到的任意精度。然而事实上，这种所谓的“精度”除了计算上的意义之外，如果我们去考察其实际就不难发现，固定资产的折旧，即固定资产价值的耗损，本身就是不明晰的，因而也就是不能进行精确计算的，这就使得折旧的精确计算与其实际意义相去甚远。很显然，如果我们完全抛开会计中的实际意义而只是追求制度上的或规定上的精确性，则是毫无价值的。单就现行制度而言，折旧的计算方法就有若干种，每种方法的计算结果又各不相同，显然我们不能说同一问题有各个不同的而且又是精确的计算结果，这里恰恰表明了模糊性在会计中的本质体现。也就是说，会计中的许多事物就其本质而言是模糊的，我们通常所采用的精确方法由于不能贴切地反映会计中的模糊性，只能采取更多的武断的做法去进行各种各样的规定。
3、会计中未来事物的模糊性。 未来事物由于受未来各种必然和偶然因素的影响，其发展本身就是不确定的、模糊的。尽管人们一直在试图作出各种各样的努力去认识未来事物和预测未来结果，但人们却无法回避客观事物未来的不确定性和模糊性。
正是由于财务会计中存在着模糊性以及财务评价内容诸如盈利能力的高低、偿债能力的高低、财务状况的优劣等具有模糊性，因而人们在对财务评价中就自觉或不自觉地采用各种模糊的方法，模糊评价和模糊分析就是常见的模糊方法。模糊评价和模糊分析在对事物进行认识时侧重于总体性、概括性的认识结果，如把评价结果分为好、较好、一般、较差、差等模糊等级，这种评价方法虽然看似缺少精确性，甚至被有些人认为是不科学的，其实这种方法与人们日常的模糊认识相吻合，往往更容易为人们所接受，而且其评价效果也是一般精确方法所不能达到的。
二、模糊财务评价体系的建立
我们以对某企业资产运用效率的评价为例，来具体阐述模糊财务评价体系的建立。
1、建立因素集
我们把影响财务评价对象的因素构成的集合，称为因素集。它是一个普通的集合，用U表示：
U＝｛u[,1]，u[,2]，……u[,n]｝
其中u[,i]表示第i个影响因素，n为因素的个数。这些因素，通常都具有不同程度的模糊性。
我们试选择能够反映资产运用效率的六个因素：u[,1] （流动资产周转速度）、u[,2]（固定资产周转速度）、u[,3]（总资产周转速度）、u[,4]（应收帐款周转速度）、u[,5]（存贷周转速度）、u[,6] （其它资产周转速度）。组成一个因素集：
U＝｛u[,1]，u[,2]，u[,3]，u[,4]，u[,5]，u[,6]｝
2、建立权重集
一般说来，各个因素的重要程度是不同的，对重要的因素要特别着重，对不太重要的因素虽然应当考虑，但不必十分看重。为了反映各因素的重要程度，对每个因素u[,i]应赋以一定的权重， 建立起对应于U的权重集A：
n
A＝｛a[,1]，a[,2]，……a[,n]｝；并满足∑a[,i]＝1
i=1
假设我们根据问卷调查等方式得知人们对反映企业资产运用效率的六个因素的权重分配分别为30%，20%，10%，20%，15%，5%。那么，对应于U的权重A可记为：
A＝｛0.3，0.2，0.1，0.2，0.15，0.05｝
3、建立评价集
评价集是评价者对评价对象可能作出的各种总的评价结果组成的集合。用V表示：
V＝｛v[,1]，v[,2]，……，v[,m]｝
其中v[,j]代表第j个评价结果，m为总的评价结果数。 模糊财务评价的目的就是在综合考虑所有影响因素的基础上，从评价集中选出一个最佳的评价结果。对资产运用效率的评价时，我们建立的评价集可设为：
V＝｛好，较好，一般，较差，差｝
4、进行单因素模糊评价
单独从一个因素出发进行评价，以确定评价对象对评价集V的隶属程度，称为单因素模糊评价，设取因素集U中的第i个因素u[,i]进行评价，对评价集V中第j个元素v[,j]的隶属度为r[,ij]，则对u[,i] 的单因素评价可得到模糊集R[,j]：
R[,i]＝｛r[,i1]，r[,i2]，……，r[,im]｝
对所有单因素都分别进行评价后，即可得矩阵：
R[,1] r[,11] r[,12] …… r[,1m]
R[,2] r[,21] r[,22] …… r[,2m]
·
R＝
· ＝……………………………………
·
R[,n] r[,n1] r[,n2] …… r[,nm]
假设通过调查，评价者根据自己的把握度确定隶属度，对流动资产周转速度有15%的人认为好，30%的人认为较好，25%的人认为一般，20%的人认为较差，10%的人认为差，则对流动资产周转速度的评价可得到一个模糊集R[,1]：
R[,1]＝｛0.15，0.3，0.25，0.2，0.1｝
同理，对固定资产周围速度，总资产周转速度，应收帐款周转速度，存货周转速度，其它资产周转速度的评价可依次设为：
R[,2]＝｛0.35，0.3，0.15，0.1，0.1｝
R[,3]＝｛0.15，0.2，0.4，0.2，0.05｝
R[,4]＝｛0.1，0.15，0.4，0.25，0.1｝
R[,5]＝｛0.15，0.3，0.4，0.1，0.05｝
R[,6]＝｛0.1，0.25，0.3，0.25，0.1｝
由此，可得到一个模糊关系矩阵R：
0.15 0.3 0.25 0.2 0.1
0.35 0.3 0.15 0.1 0.1
0.15 0.2 0.4
0.2 0.05
R＝ 0.1
0.15 0.4 0.25 0.1
0.15 0.3
0.4 0.1
0.05
0.1
0.25 0.3 0.25 0.1
5、进行模糊综合评价
单因素模糊评价仅反映一个因素对评价对象的影响，这是不够完全的。我们的目的在于综合考虑所有因素的影响，得出更合理的评价结果，这就要进行模糊综合评价。 模糊综合评价的数学模型可表为B＝A·R
则资产运用效率的评价结果为：
B＝A·R＝（0.2，0.3，0.25，0.2，0.1）
B中的数字是这们得到的：它是将A中从左到右每个数与R中第j列（j＝1，2，3，4，5）从上到下相对应位置的数相比较取小者，得到6个数，然后再取这6个数中最大者作为B中第j个数。 对B进行归一化
0.2 0.3
处理，0.2+0.3+0.25+0.2+0.1+＝1.05，B[']＝（───，───
1.051.05
0.250.2 0.20.1
，───，───，───，───）＝（0.19，0.286，0.238，0.19
1.051.051.051.05，0.095）
该评价结果表明：认为资产运用效率好的占19%，较好的占28.6%，一般的占23.8%，较差的占19%，差的占9.5%。 根据模糊数学中最大隶属原则，属于较好的隶属度最大，故可以最后给出评语，该企业资产运用效率较好。
三、模糊评价的意义
1、科学性
所谓模糊评价，就是对受到多种因素制约的事物或对象作出一个总的评价。在我们日常工作中，无论是对阶段性工作进行考核总结，还是对职工的年度考核评优等，都属于评价的范畴。如果考虑的因素只有一个，评价就很简单，只要给对象一个评价分数，按分数的高低就可以排出评判对象优劣的次序。但是一个事物往往具有多种属性，评价事物必须同时考虑多种因素，这就是综合评价的问题。由于财务评价内容具有模糊性，且受多种因素的影响，因此，对财务评价，应用模糊数学的方法，通过模糊变换进行综合评价，取得的实际效果将会更准确、更科学。这是因为模糊数学虽然是研究和描述模糊现象的一种数学工具，但它本身是精确的，是用精确的数学方法去描述和研究模糊现象的。
2、合理性
模糊综合评价是多因素识别和判决过程中经常遇到的带有普遍意义的问题。要对一客观事物或现象进行评价，如果考虑的因素是单一的，则称为单因素评价，它是容易进行的。但当需要考虑的因素较多时，应用模糊综合评价则更合理。模糊综合评价某一事物时，一般可以归纳为以下几个步骤：
①建立因素集。将起作用的因素构成因素集，记为U，U＝｛u[,1]，u[,2]，……u[,n]｝。因素就是对象的各种属性、性能。 在不同的场合，也称为参数指标或质量指标，它们综合地反映对象的优劣，人们可以根据这些因素给对象以评价。
②建立评价集。把对某一事物的评价结果分为若干个等级，将其称为评价集，记为V，
V＝｛v[,1]，v[,2]，……v[,m]｝
③通过对单因素评价，建立起U与V之间的单因素矩阵R
r[,11] r[,12] …… r[,1m]
r[,21] r[,22] …… r[,2m]
R＝………………………………………
r[,n1] r[,n2] …… r[,nm]
（0≤r[,ij]≤1，i＝1，2……n，j＝1，2……m）
④确定权重分配A，进行综合评价。诸因素对事物的影响有所不同，反映出人们对事物评价时的“着眼点”不同，允许对每个因素赋予不同的权重则是合理的。权重集A可表为U上的一个模糊子集，A＝｛a[,1]
n
，a[,2]，……a[,n]｝，并规定∑a[,i]＝1。在得出R与A之后，则模
i=1
糊综合评价为B＝A·R，记B＝｛b[,1]，b[,2]，……b[,m]｝
3、可操作性及广泛的适用性。
除对财务评价外，许多评估工作都可采用这一方法进行。如对服务公司某商店进行评估，为简单起见，我们只考虑三个因素即服务态度、商品质量、商品价格，并由此来组成因素集U＝｛u[,1] （服务态度），u[,2]（商品质量），u[,3]（商品价格）｝，我们可以找较多的顾客对各单项因素进行评价，并要求评价集限定为V＝｛v[,1]（很好），v[,2]（较好），v[,3]（较差），v[,4]（差）｝。 对服务态度设有20%的人表示“很好”，70%的人表示“较好”，10%的人表示“较差”，没有人表示“差”则对该商店服务态度的评价得到的模糊集为R[,1]＝｛0.2，0.7，0.1，0｝。又假设商店商品质量、商品价格的评价分别为R[,2]＝｛0，0.4，0.5，0.1｝和R[,3]＝｛0.2，0.3，0.4，0.1｝
于是可以写出矩阵
0.2 0.7 0.1 0
R＝ 00.4 0.5 0.1
0.2 0.3 0.4 0.1
不同的参评顾客对商店的三个因素所给予的权数也是不同的，设评估者对服务态度赋予的权数为0.2，商品质量赋予的权数为0.5，价格赋予的权数为0.3，这些权数已满足归一化的要求（0.2+0.5+0.3＝1）），则权重集A＝｛0.2，0.5，0.3｝
由此可得到评估者对该商店的综合评价为B＝A·R
0.2 0.7 0.1 0
＝（0.2，0.5，0.3）· 00.4 0.5 0.1
0.2 0.3 0.4 0.1
＝（0.2，0.4，0.5，0.1）
这就是综合评价的结果，根据最大隶属原则，属较差的隶属度最大。
因此可得出结论，该商店较差。
通过以上事例可以说明，如果我们不去追究数学原理，避开严密的数学推导论证，模糊综合评价方法的本身也是便于大多数人掌握的，因此也具备了可操作性及广泛的适用性。
4、有效性
财务评价一般受到多种因素影响。在模糊数学产生前，对于受到多种因素影响的事物的综合评价，人们往往采用总分法或加权平均法。在这两种方法中，相应于每一种因素，都有一定确定分数。但在财务评价中，许多因素都因具有模糊性而不能简单地用一个分数相加来评价，这时为了得到合理的结果，有必要考虑一些模糊因素改进评价方法，而模糊数学中的综合评价方法就是一种有效的评价方法。