分层控制法基于复杂条件下的一种财务控制绩效评价方法.docx
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分层控制法基于复杂条件下的一种财务控制绩效评价方法
分层控制法——基于复杂条件下的一种财务控制绩效评价方法
引言
就我们的认知而言,世界是由相互作用的元素所组成的一个复杂系统。
在这个复杂的世界系统中,我们被迫去应付越来越多的超越了我们能力的问题。
为了处理那些繁杂的经济、社会和政治问题,我们需要确定一下行动的优先次序,在某一短时期内将某些目标置于其它目标之上,并权衡利弊以获得最大的共同利益。
但是,想要确定到底应将哪些目标置于其它目标之上,并非一件容易的事情,经常是难以取得一致意见的。
特别是对于某些极为复杂的问题,在权衡利弊的过程中很容易导致错误的发生。
管理者很可能被各种不同的信息所混淆。
他们极其需要得到帮助,以验证各种看法和观点的差异,并寻求在何处可以得到妥协。
他们需要了解哪些重要的问题需重新加以深入的研究,他们也需要了解如果对意见和判断做轻微的或剧烈的变动时,对结果将产生什么样的影响。
那种在日常生活中常见的、我们经常所使用的直觉思维过程很可能在一些复杂的问题上令我们误入歧途。
因此,我们极为需要一种方法使我们能清晰地整理筹划和控制各种问题,看看到底我们应采取什么行动才能得到令人满意的答案。
提高管理绩效是现代财务管理的核心之一,随着资本市场的不断发展,信息络化程度的越来越高,相关利益者视角更多关注财务管理的结果和绩效,而不是如何去做。
因而,财务什么样的方法对财务管理绩效进行评价,各财务主体都在探索。
那么,就财务控制而言,有没有一种切实可行的方法,对其进行全面、客观、综合的评价呢?
本文拟运用财务分层理论,在对内部财务控制进行分析的基础上,建立一套能从总体上反映内部财务控制的评价指标体系,并利用运筹学中的层次分析法和多层模糊评价法,对内部财务控制的评价指标建立多层模糊综合评价模型,将反映内部财务控制的各个单一评价因素纳入一个统一的数学模型中,确定评价指标的权重,利用向量的乘积,求出综合评价结果的代数值,为内部财务控制评价提供一种定性指标定量化的可行的科学方法。
一、分层控制法的理论基础
(一)财务分层理论
1、按照现代制度的基本要求和有关法律的具体规定,笔者认为现代财务控制从控制主体来看,是两权、三层次的管理体系。
两权是指的出资者和经营者对财务都具有直接管理、控制权;三层次是按现代的组织机构对财务的管理职权来划分的管理控制层次。
第一层次是股东会(出资者),该层次对财务管理的重大事项进行决策,是财务控制的最高层次;第二层次是董事会(出资者、经营者),该层次对财务管理的主要事项进行决策和计划,可对重大财务管理事项进行控制,是承上启下的控制层次;第三层次是经理及财务管理职能部门(经营者),该层次对财务管理的日常事务进行决策和计划,可对财务管理的主要事项组织实施控制。
1、 从财务控制理论体系来看,笔者认为财务控制可分为物力资本控制、人力资本控制和财务控制评价三部分。
其中,物力资本控制包括:
筹资控制、投资控制、成本控制、收益分配控制、资产重组控制与国际资本流动控制;人力资本控制包括激励控制与约束控制。
如下图所示:
(二)层次分析理论
1、层次分析法(AHP)
(1)层次分析法的特点
层次分析法(AHP)是美国著名运筹学家、匹茨堡大学教授Thomas 在70年代创建的。
1971年,T.教授在为美国国防部研究“应急计划”中,切身感受到了当前社会的特点及很多决策科学方法的弱点,因而他开始寻求一种能综合进行定性与定量分析的决策评价方法,这种方法不仅能够保证模型的系统性、合理性,又能让决策人员充分运用其有价值的经验与判断能力。
在此期间,Saaty开始逐步形成了AHP方法的核心思想:
决策问题的关键往往就是对行为、方案、决策对象进行评价、选择,而这种评价选择总是要求把决策对象进行优劣排序,取优汰劣。
在进行优劣评判排序中,人们需要建立完整的评价系统,而很多评价系统则可以简化为有序的递阶系统,即大指标下有小指标,小指标下还可以有子指标的系统。
对于任何简洁的有序递阶系统,人们可以运用简单的二二比较方法对系统中各有关因素进行比较评判。
通过对这种比较评判结果的综合计算处理;则可以得到关于决策对象、方案、行为的优劣排序,从而为决策者提供定量形式的决策、评价依据。
AHP是在多目标、多准则的条件下,对多种方案进行选择与评价的一种简洁而有力的工具。
也正因为如此,它被广泛地应用于人们生活的各种宏观与微观决策中,具体来说:
首先它把复杂的决策问题层次化。
我们可根据问题的性质以及所要达到的目标,把问题分解为不同的组成因素,并按各因素之间的隶属关系和相互关联程度分组,形成一个不相交的层次。
上一层次的元素对相邻的下一层次的全部或部分元素起着支配作用,从而形成—个自上而下的逐层支配关系。
具有这种性质的结构称为递阶层次结构。
具有递阶层次结构的决策问题,最后可归结为最低层(供选择的方案、措施等)相对于最高层(系统目标)的相对重要性的权值或相对优劣次序的总排序问题。
其次它将引导决策者通过一系列成对比较的评判来得到各个方案或措施在某一个准则之下的相对重要度的量度。
这种评判能转换成数字处理,构成一个所谓的判断矩阵,然后使用单准则排序计算方法便可获得这些方案或措施在该准则之下的优先度的排序。
在层次结构中,这些准则本身也可以对更高层次的各个元素的相对重要性赋权。
通过层次的递阶关系可以继续这个过程,直到各个供决策的方案或措施对最高目标的总排序计算出来为止。
这样,决策者就可进行评价,选择和计划等决策
活动。
(2)层次分析法的步骤
层次分析法大体分为五个步骤,即:
①建立层次结构模型;②构造判断矩阵;③层次单排序及其一致性检验;④层次总排序;⑤层次总排序的一致性检验。
对上述步骤分别简单说明如下:
①建立层次结构模型。
在深入分析所面临的问题之后,将问题中所包含的因素划分为不同层次,如目标层、准则层、指标层、方案层、措施层等等,用框图形式说明层次的递阶结构与因素的从属关系。
当某个层次包含的因素较多时(如超过9个),可将该层次进一步划分为若干子层次。
②构造判断矩阵。
判断矩阵元素的值反映了人们对各因素相对重要性(或优劣、偏好、强度等)的认识,一般采用1—9及其倒数的标度方法。
当相互比较因素的重要性能够用具有实际意义的比值说明时,判断矩阵相应元素的值则可以取这个比值。
③层次单排序及其一致性检验。
判断矩阵A的特征根问题AW=λmaxW的解W,经规一化后即为同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值,这一过程称为层次单排序。
为进行层次单排序(或判断矩阵)的一致性检验,需要计算一致性指标。
平均随机一致性指标RI的值在下表中给出。
当随机一致性比率
平均随机一致性指标值对应表
n
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
RI
④层次总排序。
计算同一层次所有因素对于最高层(总目标)相对重要性的排序权值,称为层次总排序,这一过程是最高层次到最低层次逐层进行的。
若上一层次A包含m个因素A1,A2,……Am,其层次总排序权值分别为a1,a2,……am,下一层次B包含n个因素B1,B2,……Bn,它们对于因素Aj的层次单排序权值分别为b1j,b2j,……bnj(当Bk与Aj无时,bkj=0),此时B层次总排序权值由下表给出。
A1, A2, …… Am
B层次总排序权值
a1, a2, …… am
B1
b11
b12
…
b1m
B2
b21
b22
…
b2m
…
…
…
…
…
…
Bn
bn1
bn2
…
bnm
⑤层次总排序的一致性检验。
这一步骤也是从高到低逐层进行的。
如果B层次某些因素对于Ai单排序的一致性指标为CIj,相应的平均随机一致性指标为RIj,则B层次总排序随机一致性比率为:
类似地,当CR
2、多层模糊综合评价法(Fuzzy)
在社会经济问题中,有许多概念本身就具有模棱两可的现象:
即在是与不是之间,表现出“亦此亦彼”的中介状态,例如,在讨论经济效益时,说某经济效益不差;在讨论产品质量时,说不坏。
这些模糊概念就需要模糊数学来描述和评价。
(1)单层模糊综合评价法
设有两个有限域,X=(x1,x2,…,xn,);Y=(y1,y2,…,ym),其中X表示综合评价的多因素集合,Y为评价集合,则=o叫做综合评价的数学模型(字母下面的“˜”表示模糊,“o”表示模糊运算,在模糊运算中采用取小取大法,即“v”和“Λ”)。
这里R是X×Y上的一个模糊关系,或者说是一个m×n的模糊矩阵,A是X上的一个模糊子集,即各个评价因素的“权重”。
而是综合评价的结果,它是Y上的一个模糊向量。
综合评价法的意义在于综合。
我们知道,对于一个由单因素确定的事物,对它作出评价是很容易的。
但当一个事物涉及众多因素时,则从一个因素出发可以对它作出一种评价,若从另一个因素出发,又可以得到一种评价,这对多因素问题就有一个综合所有因素作出更接近实际的评价问题。
综合评价法就是为了避免只从一个因素就作出评价而带来的片面性的这样一种方法。
单层模糊综合评价法的构建路径如下:
①对因素集合中的各个因素,用各种可行的方法分别作出单因素评价,进而得到一个模糊矩阵;
②对诸因素确定其“权重”,且使“权重”之和为1,记作,这一步借助层次分析法来完成;
③作模糊变换:
=o,这里表示综合评价法的结果。
单层模糊综合评价法具体过程如下图:
输入
输入
(2)多层模糊综合评价法
在复杂的技术方案综合评价中,对某一因素进行评价,需要考虑的相关因素很多。
因素间有不同的层次,这样,对众多因素的权重的分配将会出现困难,这时可以应用多层模糊综合评价法。
多层模糊综合评价法的构建路径为:
①对因素集作一种划分,使任何一种评价指标只在一个子因素集中出现;对每一个子因素集指标集中的各个评价指标,先作出单层综合评价。
这样,如果该子因素集的权重分配为,则由和评价集上的模糊关系矩阵,就可以得出子因素集上的单层综合评价结果。
=(bi1,bi2,…,bin)=o i=1,2,…,n
这里,i=1,2,…,n是下一层次综合评价中的因素集,即
=() i=1,2,…,n
②按照,i=1,2,…,n在总因素集中的“权重”,于是多层综合评估的结果为:
o
=o=o o =(b1,b2,…,bm)
…
o
多层模糊综合评价法具体过程如下图:
二、分层控制法的构建路径与实证校验
1、运用层次分析法(AHP),建立层次结构图。
把涉及评价的众多因素,按其相互关系进行分类,
……
把这些分类的指标划分在不同的层次中,并用线段把上下层之间有关部门的因素连接起来,就构成了层次结构图,如表1所示,为了便于计算列示,将表1转化为表2。
表1:
层次结构图
2、构建因素集,设X=(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8)=(筹资控制,投资控制,成本控制,收益分配控制,资产重组控制,国际资本流动控制,激励控制,约束控制)是一个由评价指标组成的指标集。
X1=(x11,x12,x13)=(资本结构的管理,筹资风险的管理,筹资规模与资金成本的管理)等等是指表2中的内部财务控制的各个二级项目详细指标。
表2 内部财务控制因素评判矩阵及权重
一级指标
二级指标
模糊关系矩阵及权重
优
良
中
差
项目权重
x1
筹资控制
×11资本结构管理
0
×12筹资风险管理
0
×13筹资规模与资金成本管理
0
x2
投资控制
×21投资项目的可行性研究
×22投资收益控制
×23投资决策程序与责任制度
x3
成本控制
×31目标成本及费用预算管理
0
×32材料、工时消耗定额管理
0
×33产品定期盘点制度
0
x4
收益分配控制
×41销售合同制度的管理
0
×42应收账款管理
0
×43利润预测与计划管理
x5
资产重组控制
×51资产重组模式管理
0
×52资产重组协同效应管理
0
×53资产重组关联交易管理
0
x6
国际资本流动控制
×61利率风险管理
0
×62利润风险管理
×63税收风险管理
x7
激励控制
×71激励政策制定标准管理
0
×72激励政策执行过程管理
0
×73激励政策执行结果评估
x8
约束
控制
×81约束政策制定标准管理
0
×82约束政策执行过程管理
0
×83约束政策执行结果评估
3、运用层次分析法,构建权重集。
权重集是表示各个指标在指标体系中重要程度的集合。
设A=(a1,a2,……am)是一个权重集合。
ai≥0,i=1,2,…,m表示第i个指标×i在指标集合X中的权重,。
本文采用层次分析法(AHP)来确定各指标的权重值,即运用专家咨询构造两两比较判断矩阵,求矩阵特征向量和特征根,并进行一致性检验,得出各指标的权重。
具体步骤为:
(1)构造二二判断矩阵,进行单排序。
根据层次结构图逐层分项对各因素进行两两比较,运用评分方法比较它们的优劣程度。
具体评分办法如下:
在同一层次上的各因素,按其优劣程度或重要程度划分成五个等级,并赋以定量值:
1,3,5,7,9。
这个定量之所以可能,是因为对一个准则来说,两个方案进行对比,总能分出优劣来。
简而言之,判断矩阵就是根据人们对每一层次中各因素相对重要性给出的判断数值,并列表而成。
计算过程如下(具体计算结果列入表2):
(2)计算判断矩阵的最大特征根,并进行一致性检验。
本文运用正规化求和法,其思路为(具体计算过程列于相应的表格中):
①把判断矩阵的每一列正规化,
j=1,2,…,n
②把正规化后的判断矩阵按行相加,
i=1,2,…,n
筹资
x11
x12
x13
Wi
x11
1
1/2
1/2
x12
2
1
1
x13
2
1
1
λmax=
CI=
CR=
投资
x21
x22
x23
Wi
x21
1
8
6
x22
1/8
1
1/5
x23
1/6
5
1
λmax=
CI=
CR=
成本
x31
x32
x33
Wi
x31
1
7
1/5
x32
1/7
1
1/8
x33
5
8
1
λmax=
CI=
CR=
收益
x41
x42
x43
Wi
x41
1
1
1
x42
1
1
1
x43
1
1
1
λmax=
CI=CR=
重组
x51
x52
x53
Wi
x51
1
1/7
1/5
x52
7
1
3
x53
5
1/3
1
λmax=
CI=
CR=
国资
X61
X62
X63
Wi
x61
1
8
6
x62
1/8
1
1/4
x63
1/6
4
1
λmax=
CI=
CR=
激励
x71
x72
x73
Wi
x71
1
5
4
x72
1/5
1
1/3
x73
1/4
3
1
λmax=
CI=
CR=
约束
x81
x82
x83
Wi
x81
1
6
8
x82
1/6
1
4
x83
1/8
1/4
1
λmax=
CI=
CR=
控制
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
Wi
X1
1
1/4
6
3
6
5
1/3
5
x2
4
1
6
5
6
8
2
7
X3
1/6
1/6
1
1/4
2
4
1/5
1/3
X4
1/3
1/5
4
1
3
6
6
3
X5
1/6
1/6
1/2
1/3
1
3
1/5
1/3
X6
1/5
1/8
1/4
1/6
1/3
1
1/7
1/5
X7
3
1/2
5
1/6
5
7
1
5
x8
1/5
1/7
3
1/3
3
5
1/5
1
λmax=
CI=
CR=
③把向量正规化,
i=1,2,…,n
④所求得的向量W=(W1,W2,…,Wn)即为所求的特征向量,并按下式计算最大特征根:
λmax=
(3)确定多层合并的有关因素的优劣次序,即总排序。
层次总排序可利用层次单排序的结果,综合更上一层次的优劣次序。
具体过程在下表中进行:
x1
x2
x3
x4
x5
×6
x7
x8
总排序
x11
x12
x13
x21
x22
x23
x31
x32
x33
x41
x42
x43
x51
x52
x53
x61
x62
x63
x71
x72
x73
x81
x82
x83
CI=
RI=
CR=
(4)层次总排序的一致性检验。
CR=/=
3、构建评语集:
设模糊评价集合为V={V1,V2,…,Vn}是一个评价集合,Vj(j=1,2,…,n)表示从高到低的各级评语。
本文中设V={优,良,中,差},运用专家打分法,并对评判对象建立模糊判断矩阵R,如表2中所示,其中的rij为评价对象在第i项指标上,对它作出第j等级评价的人数占全部评价人数的百分比。
4、设分数集F=(f1,f2,f3,f4)’,本文以100分作为评价的满分,运用递阶等差打分法,设F=(f1,f2,f3,f4)’=(95分,80分,65分,30分)’。
并假定f>85为“优”,70
5、评价结果:
对表2按模糊关系运算式=o逐层进行计算,具体过程为:
(1)单层模糊评价
①筹资控制
(0. 2,,) 0
0
0
=(),(),(),()
=(,,,)
②投资控制
(,,)
=(),(),(),()
=(,,,)
③成本控制
(,,) 0
0
0
=(),(),(),()
=(,,,)
④收益控制
(,,) 0
0
=(),(),(),()
=(,,,)
⑤资产重组控制
(,,) 0
0
0
=(),(),(),()
=(,,,)
⑥国际资本流动控制
(,,) 0
=(),(),(),()
=(,,,)
⑦激励控制
(,,) 0
0
=(),(),(),()
=(,,,)
⑧约束控制
(,,) 0
0
=(),(),(),()
=(,,,)
(2)通过上述运算后得到表3:
第二层模糊关系运算结果。
表3 第二层模糊关系运算结果
内部财务控制类别
第二层模糊关系运算结果
得分
评价
X1
83
良
x2
良
X3
中
X4
良
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