煤礦設備融資租賃風險綜合評價模型

閆國棟 王漢斌 曾平

摘 要：近年來，我國煤礦設備融資租賃業務蓬勃發展，作為一種新興金融服務，越來越受到煤礦企業的關注。文章通過構建煤礦設備融資租賃風險評價模型，提出對煤礦設備融資租賃風險的綜合評價方法，運用熵權法確定煤礦設備融資租賃風險因素各評價指標的權重，利用模糊評價法建立風險因素的綜合評價矩陣，得出煤礦設備融資租賃的評價等級。并通過實例進行分析和應用，驗證該方法的可行性和有效性，為融資租賃公司的設備融資租賃風險決策提供一種新思路方法。

關鍵詞：煤礦設備 融資租賃 熵權 模糊綜合

中圖分類號：F416.21 ?文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2015）08-071-03

一、引言

融資租賃作為一種新興的融資方式，它的特點在于不僅具有傳統租賃和信用租賃的優勢，而且對于一些非消耗的高價值設備具有較強的應用價值。就目前來說，煤炭是一個逐漸從勞動密集型向資本和技術密集型轉型的行業，在許多基礎設備設施建設方面，尤其是煤礦核心生產設備，煤炭企業急需大量的資金來支撐企業的正常運轉。經過近幾年的發展，盡管在經濟領域我國取得了較大的進步，但是在融資的手段方面我國的金融市場與發達國家還存在著較大的差距，還保留著一些傳統的方式，如信用、證券，對于煤炭企業來說是遠遠不夠的。

采煤機、掘進機、液壓支架及刮板輸送機等大型的煤礦核心生產機械設備，由于其高昂的售價、與煤礦安全生產的高度相關性等特點，煤炭企業不得不在經營的過程中不斷對其進行更新和重新采購。隨著近幾年煤炭市場的不景氣，傳統的分期付款方式使得對設備進行不斷更新，由此帶來的采購負擔也逐漸成為煤炭企業關注的問題。當前，煤炭企業除了要維持最基本的生產活動，還要面臨生產價格持續上漲的多重壓力，資金極度短缺。與此同時，我國的煤礦生產設備的技術水平與發達國家還存在著不小的差距，設備更新要求高，如果僅僅通過傳統的融資方式，已經不能很好地滿足煤礦安全生產的融資要求。

煤礦設備融資租賃，是指融資租賃公司根據煤礦企業的需求，即煤礦企業對煤礦設備和廠商的選定，與煤礦企業簽訂相關融資租賃合同，為煤礦企業融通資金購買該設備，并交付煤礦企業使用， 煤礦企業定期向融資租賃公司支付租金。一方面，煤礦設備融資租賃專業化程度較高，涉及業務較寬;另一方面，煤礦設備融資租賃交易金額巨大、交易周期較長、風險因素較復雜，使得在煤礦設備融資租賃的過程中可能會存在諸多的風險因素，如果無法管控這些風險因素，就會導致不可估量的損失，因此對煤礦設備融資租賃進行評價研究、提高融資租賃企業的風險管理水平具有重要的現實意義。

二、煤礦設備融資租賃風險評價模型

（一）確定評價指標體系

在調研和專家咨詢以及結合前人研究成果的基礎上，通過分析影響煤礦設備租賃各種因素的前提下，按照各指標相關性、高凝聚、低耦合、可操作等原則，確定承租企業資質風險、財務風險、項目因素風險、煤炭市場風險為煤礦設備融資租賃風險評價的一級指標，在此基礎上再劃分二級指標。根據這些涉及指標的要求，設計煤礦設備融資租賃風險評價指標體系見圖1。

（二）熵權法確定權重

在信息論中，熵值反映了信息的無序化程度，用來度量信息量的大小。故可以熵權法度量指標權重結果中所飽含的差異信息，客觀、合理地反映指標權重的結果。熵權法確定的指標權重，可以最大程度地排除人為干擾，實現指標權重的科學化和準確化。

首先計算第j個指標的熵值ej：

ej=-yij i n yij

得到熵值向量E=（e1 e2 L en）T。

由指標的熵值，計算第j個指標的熵權fj：

fj=

（三）模糊確定綜合評價矩陣

通過專家調查法，咨詢從事煤礦設備融資租賃風險評價方向的專家，對煤礦企業設備融資租賃風險所涉及的二級指標進行綜合分析，采用百分制給評語集V=（v1、v2、v3、v4、v5）=（高、較好、中等、較差、差），賦予不同分值，

PT=（95，85，75，65，45），

運用概率統計方法，確定出模糊綜合評價矩陣。

設100位風險評價專家對指標的投票結果是：10人認為較好，30人認為中等，40人認為較差，20人認為差，則該指標的模糊評價向量為（0.0、0.1、0.3、0.4、0.2）。以此類推確定出各指標的評價矩陣R1、R2、R3、R4。

通過合成算子：

Yi=Fi○Ri

其中，“○”稱為模糊合成運算符，合成相應的各因素評價矩陣后，歸一化建立總評價矩陣Y=[Y1、Y2、Y3、Y4]。

（四）確定煤礦設備融資租賃風險等級

煤礦設備融資租賃風險評價矩陣為：

Z=F○Y

然后，確定煤礦設備融資租賃風險評價綜合得分，即

W=Z×PT

其中W為風險評價總得分;PT為評語集的賦值，將綜合得分與風險評價等級表（表1）比照，就可得到煤礦設備融資租賃風險的風險狀況。

三、算例分析

以一家融資租賃公司的視角，對某煤礦企業進行煤礦設備融資租賃的風險評價。首先根據煤礦企業提供的材料以及自身的盡職調查，對評價風險的指標進行詳細地調查。其中調查的重點包括煤礦企業近年來的財務報表數據、擔保人的信用情況、租賃資產抵押情況、煤礦企業對于租賃的煤礦設備是否配備完善的技術團隊、相關文件是否合法合規等都是盡職調查的內容，得到風險評價的初始數據，對該項目的各個風險指標進行風險評定，并運用熵值和模糊綜合評價模型進行風險評價。

（一）熵值賦權

根據前文設定的風險評價指標體系，對該煤礦設備融資租賃項目進行初步分析，結合該煤礦企業歷史資信情況、財務運營實際的風險，結構分析及煤炭市場的判斷等，將該項目的各個指標進行量化，根據所評價的目標，分別邀請4位風險分析專家，同時對各層指標的相對重要性進行打分，分值范圍為1-10分，運用熵權法求出各個指標的權重值。運用熵值理論對各個評價指標賦權重。對一級指標的相對重要性打分，形成原始數據陣列如下：

X=8 7 6 77 8 5 56 5 4 58 8 6 7

根據原始數據陣列結合熵權法經過計算得到因素層對目標層的權重集合為：F=（F1，F2，F3，F4）=（0.254，0.247，0.250，0.249），同理，因子層對因素層的權重集合分別為：

F1=（0.29，0.15，0.27，0.13，0.16）;F2=（0.32，0.34，0.24，0.10）

F3=（0.34，0.21，0.31，0.24）;F4=（0.31，0.38，0.13，0.18）

（二）構建模糊評價矩陣

對二級指標進行模糊綜合評判得：

R1=0.0 0.2 0.4 0.3 0.10.1 0.3 0.4 0.2 0.00.0 0.1 0.2 0.4 0.30.0 0.2 0.3 0.4 0.10.3 0.4 0.2 0.1 0.0

R2=0.1 0.2 0.4 0.2 0.00.0 0.1 0.2 0.5 0.20.1 0.2 0.2 0.4 0.10.0 0.1 0.4 0.3 0.2

R3=0.3 0.4 0.2 0.1 0.00.2 0.3 0.3 0.2 0.10.1 0.3 0.3 0.3 0.10.4 0.3 0.2 0.1 0.0

R4=0.0 0.1 0.2 0.4 0.30.0 0.2 0.3 0.4 0.10.1 0.3 0.2 0.3 0.00.1 0.2 0.3 0.2 0.2

則企業資質風險對煤礦設備融資租賃風險評價的評價矩陣為

Y1=F1○R1=（0.063，0.220，0.301，0.293，0.123）

同理可得，Y2=（0.056，0.156，0.284，0.360，0.112）

Y3=（0.271，0.364，0.272，0.193，0.052）

Y4=（0.031，0.182，0.256，0.351，0.131）

歸一化以后建立總評價矩陣：Y=[Y1、Y2、Y3、Y4]T，即：

Y=0.063 0.220 0.301 0.293 0.1230.056 0.156 0.284 0.360 0.1120.271 0.364 0.272 0.193 0.0520.031 0.182 0.256 0.351 0.131

（三）確定該煤礦設備融資租賃風險評價等級

對于煤礦設備融資租賃風險評價矩陣：

Z=F○Y=（0.1053、0.2307、0.2783、0.2990、0.1045）

按照評語集的不同賦值，可得煤礦設備融資租賃風險評價總得分為：

W=Z×PT=0.1053×95+0.2307×85+0.2783×75+0.2990×65+0.1045×45=74.623。

將總得分對照風險評價等級表（見表1），可得該租賃公司的煤礦設備融資租賃風險等級屬“較高”。

四、結論

煤礦設備融資租賃周期較長，涉及金額較大，存在復雜多變的風險環境，因此需要對風險進行定性和定量的綜合分析。本文以模糊數學為基礎的模糊綜合評價法，根據其模糊關系合成的原理，對一些模糊因素進行定量化處理，來進行綜合評價的一種方法是可行的。本文通過煤礦設備融資租賃風險評價指標體系的構建，運用熵權和模糊綜合評價模型對煤礦設備融資租賃風險進行評價，通過算例分析來驗證模型的實用性，所得出煤礦設備融資租賃的風險等級評價結果是可靠的。

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（作者單位：閆國棟，太原理工大學經濟管理學院 山西太原 030024;北京中煤設備租賃有限責任公司 北京 100011;王漢斌，曾平，太原理工大學經濟管理學院 山西太原 030024）

（作者簡介：閆國棟，太原理工大學經濟管理學院工業工程碩士領域工程碩士研究生，就職于中煤設備租賃有限責任公司，研究方向：設備管理，礦業管理;王漢斌，太原理工大學經濟管理學院，教授，博士，碩士生導師，研究方向：礦業管理與能源經濟、現代管理理論與方法、管理信息系統與系統工程等;曾平，太原理工大學經濟管理學院管理科學與工程專業研究生，研究方向：礦業管理。）

（責編：賈偉）