基于模糊聚類的綜合財務(wù)分析方法及其Ｅｘｃｅｌ實現(xiàn)

［摘 要］ 本文結(jié)合上市公司的財務(wù)指標(biāo)，在數(shù)據(jù)規(guī)格化處理的基礎(chǔ)上，利用模糊聚類分析，采用歐氏距離方法建立模糊矩陣，利用平方法求解模糊等價矩陣，并按照一定的聚類水平進行模糊聚類，得到同一行業(yè)不同企業(yè)的分類。利用此方法，可綜合反映企業(yè)的財務(wù)狀況與經(jīng)營成果，實現(xiàn)對企業(yè)的綜合評價。

［關(guān)鍵詞］ 模糊聚類；數(shù)據(jù)規(guī)格化；財務(wù)分析

［中圖分類號］F232；F275［文獻標(biāo)識碼］A［文章編號］1673-0194（2008）01-0066-03

模糊聚類分析是將多元數(shù)據(jù)分析引入分類中的新的模糊數(shù)學(xué)方法，廣泛應(yīng)用于各種事物或現(xiàn)象的分類。利用公開的財務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)合模糊聚類的原理與方法，利用償債能力、營運能力、盈利能力、成長能力和現(xiàn)金流量等方面的指標(biāo)進行模糊聚類分析，對某一行業(yè)的上市公司進行分類評價，可以用于指導(dǎo)投資決策。

本文選取汽車配件板塊部分上市公司2005年年報的數(shù)據(jù)，計算相應(yīng)的財務(wù)指標(biāo)，利用模糊聚類方法進行分析，具體運算過程通過Excel實現(xiàn)。

一、模糊聚類的步驟

1． 數(shù)據(jù)規(guī)格化

由于各個指標(biāo)的量綱和數(shù)量級不同，直接利用原始數(shù)據(jù)參與計算，可能會突出某些數(shù)量級特別大的指標(biāo)對分類的作用，降低甚至排斥某些數(shù)量級較小的指標(biāo)的作用，導(dǎo)致一個指標(biāo)只要改變一下單位，就會改變分類結(jié)果，所以，必須對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法很多，如標(biāo)準(zhǔn)差規(guī)格化法、極差規(guī)格化法、對數(shù)規(guī)格化法等。

（1）標(biāo)準(zhǔn)差規(guī)格化法

其中，k=1，…， p； i = 1，…，n

（3）對數(shù)規(guī)格化法

其中，k=1，…， p； i = 1，…，n

2． 計算對象間相似關(guān)系的模糊矩陣R

為了定量地進行分類，必須計算一些分類指標(biāo)，即計算樣品之間的相似程度的數(shù)量指標(biāo)，稱為聚類統(tǒng)計量。聚類統(tǒng)計量可分為兩大類：相似度和距離。

（1）相似度

①夾角余弦

5． 調(diào)整截矩陣

將列相同的行排在一起，可以構(gòu)成分類塊。

二、模糊聚類綜合財務(wù)分析

1． 樣本選取及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

本文選取汽車配件板塊部分公司2005年財務(wù)數(shù)據(jù)進行分析，具體選取的有滬東重機、航天晨光、長春一東、富耀玻璃、ST方向、輪胎橡膠、航天科技等7家公司，表1中公司順序號按以上順序排列，以后各表相同。同時選擇流動比率、股東權(quán)益比、存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)凈利率、凈資產(chǎn)收益率、凈利率增長率等7個指標(biāo)參與運算。

數(shù)據(jù)規(guī)格化方法采用標(biāo)準(zhǔn)差規(guī)格化法，7個指標(biāo)的均值及標(biāo)準(zhǔn)差用AVERAGE（）和STDEV（）函數(shù)求得，結(jié)果見表2。

利用表2中的均值與標(biāo)準(zhǔn)差，按標(biāo)準(zhǔn)差規(guī)格化法對各樣本數(shù)據(jù)進行規(guī)格化處理，結(jié)果見表3。

2． 建立模糊矩陣R

三、聚類結(jié)果分析

公司1、2、4、6（滬東重機、航天晨光、富耀玻璃、輪胎橡膠）償債能力中等、營運能力較強、盈利能力較好，聚為一類；公司3、7（長春一東、航天科技）償債能力較強、營運能力中等、盈利能力較弱，聚為一類；公司5（ST方向）各方面指標(biāo)均較弱，聚為一類。

通過運用模糊聚類分析方法，結(jié)合上市公司的財務(wù)指標(biāo)進行聚類分析，揭示一個行業(yè)中不同企業(yè)的財務(wù)狀況與經(jīng)營成果，可以指導(dǎo)投資決策。

主要參考文獻

［1］ 秦壽康等． 綜合評價原理與應(yīng)用［M］. 北京：電子工業(yè)出版社，2003．

［2］ 楊春，鄧紅． 基于模糊聚類分析的多目標(biāo)決策方法［J］. 西安財經(jīng)學(xué)院學(xué)報，2005，18（4）：31-34．

［3］ 陳守煜． 模糊聚類循環(huán)迭代理論與模型［J］. 模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué)，2004，18（2）：57-61．

注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文。”