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摘要：

文章針對企業融資風險評價過程中存在信息披露不完全的特性，提出一種基于灰核信息的企業融資風險評價方法。首先分析了影響企業融資風險的主要因素，接著針對企業融資風險評價過程中存在信息不完備和評價過程中存在不確定性，提出基于群組專家參與的評價方法，并將群組專家評價信息構成的區間數作為企業融資風險評價的區間灰數，給出一種基于灰色關聯度的企業融資風險TOPSIS評價方法。為降低灰色關聯度的計算復雜度，采用區間灰數的核代替區間灰數進行灰數關聯度計算，提升了評價方法的可操作性。最后實證分析了某地區金融機構對企業融資風險的評價，驗證了本方法的可行性和可具操作性。

關鍵詞：

融資風險；區間灰數；灰數關聯度；核；TOPSIS

隨著我國對自主創業的大力提倡，中小企業大量涌現，在解決了我國就業壓力的同時，最主要的是促進了區域經濟的快速發展。隨著中小企業的發展，融資難問題逐漸成為制約中小企業發展的主要難題，很多中小企業均面臨著融資難的問題，所以，如何來破解企業，特別是中小企業的融資難問題成為學者和經營者所面臨的主要問題。作為資金借貸方的金融服務部門卻也面臨著如何將資金借貸給可以還清貸款的企業，降低金融服務機構自身的風險的問題。因此，設計一套科學合理的企業融資風險評價體系，及時的對企業融資風險進行評價和監督，對企業經營者和金融服務機構都迫在眉睫。

1基本定義和定理

定義1：當已知某數值的大概范圍但不知道該數值的確切值時，則稱該數值為灰數，記為。

2企業融資風險的灰關聯度評價方法

2.1企業融資風險評價指標體系企業融資風險評價指標集的建立是進行企業融資風險評價的前提，它解決了從哪些方面來對企業融資風險進行衡量的問題。在對企業融資風險進行評價的過程中，要遵循指標篩選的主要四原則，即目的性原則、系統性原則、科學性原則和可操作性原則，這四個原則是進行任何評價過程中指標篩選的主要原則。本文通過對現有關于企業融資風險評價體系的研究成果進行分析和梳理，并結合實際的調查分析，最終確定如下的指標集合作為最終的企業融資風險評價指標集合：企業所處行業環境(C1)：企業融資與其所在區域的經濟環境和政策環境有很大的相關性，對于區域經濟發展比較好，政策環境比較寬松的區域，企業的融資程度相對來說要容易很多，其風險性也相對較低。企業自身狀況(C2)：主要是指企業自身的規模和財務狀況。對于企業規模較大的企業，其固定資產能給予借貸者更多的擔保信心；良好的財務狀態，使借貸者認識到該企業有能力還貸。這樣，對借貸者來說，在其借貸后，至少有一定的資產進行抵押，減少了其借貸風險。企業的信譽狀況(C3)：借貸最首要的問題是拿回成本，其次才是盈利。因此，在對企業進行借貸的過程中，借貸者首先要考慮的是企業是否能歸還成本，且是否愿意歸還成本。而企業在銀行或民間借貸過程中的借貸信譽至關重要。對于一個信譽良好的企業，能給予借貸者更多的理由進行借貸。銀行內部管理（C4）：主要是銀行工作人員的對企業的了解程度和調查深度及銀行對企業融資的相關規章制度的施行問題。在對企業融資需求進行借貸之前，需要對借貸企業進行深入調查，切實掌握企業的實際運營狀況，并根據資產預估來實施不等額度的借貸，能有效規避企業不能還貸的風險。

2.2基于核信息的灰色關聯度評價方法設需要對某區域內的n個企業的融資風險進行評價。分別從不同的相關部門聘請評審專家構成專家組，通過實際的考察后，要求各專家根據自己的經驗和了解的信息來對這n個企業的融資風險進行評價。考慮到信息的不完全性，真實的數值不可能獲得，但是所有專家的評價值能給出這個真實值的大概評價范圍，則將該評價范圍構成的區間灰數作為評價標度。設對第i個企業的第j個評價指標下，群組專家最終給出的企業融資風險評價區間灰數。最終得到n個企業的基于區間灰數的融資風險評價信息，見表1所示。考慮到企業融資風險評價指標集合中的每個評價指標對最終的企業融資風險的影響程度不一樣，為了獲得更為客觀的企業融資風險評價結果，在評價過程中，應該對每個指標的重要性進行分析，從而確定每個指標的權重，并對評價結果實施指標加權。關于指標權重確定的方法很多，本文選擇層次分析法來獲得企業融資風險的評價指標權重向量。層析分析法主要是通過對影響企業融資風險的四個因素進行兩兩比較，通過比較任意兩個因素之間的重要性，并采用1~9的標度來刻畫因素之間的重要性，最終獲得滿足一致性條件的互反判斷矩陣，最后利用相應的排序準則，對互反判斷矩陣導出對應的權重向量即為最終的企業融資風險評價指標集合的權重向量。在對企業融資風險進行評價過程中，一般會有相應的標準作為參考系，從而來確定每個企業的融資風險與參考系之間的距離，一般與最小風險參考系越遠，與最大風險參考系越近的企業，其融資風險越大，此時，不應該對其進行借貸。為便于對企業融資風險的評價，在對企業融資風險評價過程中，可以讓群組專家采用百分制的形式來對企業的融資風險進行評價。且規定，對于某一個指標，如果某企業在該指標下的評價值越高，則表明該企業在該指標下做的越好。如對某企業的“所處行業環境”進行評價過程中，認為該企業的行業環境很好，則可以給予90分以上的分數；而當該企業的行業環境很差的時候，則給予30分的評價分值，這樣就會避免對指標進行量綱變化。在度量每個企業的融資風險評價向量與最優和最差理想值之間的距離時，考慮到歐氏距離容易受到單個奇異數值的影響，導致距離的影響較大；而灰色關聯度[10]則是基于數據系列的幾何趨勢之間的貼近度來描述兩個向量之間的距離，因此本文采用灰色關聯度來實現每個企業的融資風險與參考標準之間的距離。但是區間灰數的關聯度計算復雜，不便于實際操作。為減少計算量，簡化企業融資風險的評價過程，本文提出利用區間灰數的核來代替區間灰數進行灰數關聯度計算，從而實現最終的企業融資風險評價。依次計算n個企業融資風險的指標加權評價信息的核及最優和最差參考向量的核，見表3所示。

3實證分析

銀行作為服務區域經濟的金融服務行業，定期對轄區內的企業進行融資風險評價，切實掌握企業的融資狀態，對保證銀行壞賬，降低銀行的借貸風險具有重要的意義。設某大型銀行轄區內有五個長期合作的企業，該銀行為了更好的為企業提供金融服務，并降低自身的借貸風險，需要定期對這五個企業的融資風險進行評價。聘請專家組對五個企業的融資風險進行評價，通過對評價數據的統計，最終得到基于區間灰數的評價信息見表4所示。的資金借貸方面，應該加強管理，盡可能的減少對該企業的資金借貸，并督促該企業定期提交財務報表，實施監督該企業的財務動態，并在出現財務達到預設資金凍結閾值時，對該企業進行資金凍結和清算。

4結語

企業融資風險不僅是企業比較關心的問題，同時對提供借貸服務的金融機構也比較關心，因此，定期進行企業融資風險評價，并及時作出風險預控調整，能有效的降低企業的財務風險，并獲得更多的資金支持。本文針對企業財務風險評價過程中存在的信息披露不完全性，提出采用區間灰數作為企業融資風險的評價標度，給出一種基于灰色關聯度的TOPSIS企業融資風險評價方法。為減少融資風險評價過程中的計算量和復雜度，本文采用區間灰數的核信息來區間灰數進行灰數關聯度計算，有效降低了基于區間灰數的企業融資風險評價的復雜度，提高了評價過程的可操作性。

作者：胡凡 單位：陜西理工學院 經法學院