鄭明貴，王訓(xùn)洪(.江西理工大學(xué)礦業(yè)貿(mào)易與投資研究中心，江西 贛州 34000；.江西理工大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院，江西 贛州 34000)

基于云物元模型的國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究

鄭明貴1，王訓(xùn)洪2
(1.江西理工大學(xué)礦業(yè)貿(mào)易與投資研究中心，江西 贛州 341000；2.江西理工大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院，江西 贛州 341000)

為了評(píng)估國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)，首先對(duì)國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)的主要風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行了識(shí)別，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了評(píng)估指標(biāo)體系，通過(guò)Delphi法確定了指標(biāo)權(quán)重；其次將云模型引入到物元分析中，建立了基于云物元模型的國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型；最后以國(guó)內(nèi)A礦山集團(tuán)并購(gòu)B公司鎢礦項(xiàng)目為例進(jìn)行應(yīng)用，利用Matlab軟件計(jì)算了各評(píng)估指標(biāo)對(duì)屬于各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度。研究結(jié)果表明：產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估為一般；礦產(chǎn)資源風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估為低；該項(xiàng)目總風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估為一般。

項(xiàng)目并購(gòu)；云物元模型；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

目前，我國(guó)礦山企業(yè)還存在著較多的問(wèn)題，主要表現(xiàn)在：資源配置不合理、資源破壞浪費(fèi)嚴(yán)重、先進(jìn)與落后生產(chǎn)能力并存、整體技術(shù)水平較低、安全基礎(chǔ)設(shè)備薄弱、安全生產(chǎn)形勢(shì)嚴(yán)峻、資源利用率不高、礦區(qū)環(huán)境破壞嚴(yán)重、產(chǎn)業(yè)集中度低、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力偏低等。正是由于這些問(wèn)題使得國(guó)內(nèi)礦山企業(yè)難以做大做強(qiáng)，而企業(yè)并購(gòu)能為企業(yè)帶來(lái)先進(jìn)的技術(shù)與資源，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，是解決這些問(wèn)題的重要方法。近年來(lái)，中國(guó)企業(yè)并購(gòu)的趨勢(shì)日益增強(qiáng)，但并購(gòu)礦山項(xiàng)目所面臨的風(fēng)險(xiǎn)因素較為復(fù)雜，因此，在并購(gòu)前對(duì)礦山項(xiàng)目并購(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估就顯得極為重要。本文將對(duì)國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。

1 國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建

國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)的主要風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別是對(duì)其進(jìn)行評(píng)估的重要前提。由于并購(gòu)國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)因素錯(cuò)綜復(fù)雜，有直接的、間接的、顯性的、隱形的、重要的和不重要的風(fēng)險(xiǎn)因素，每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素影響的大小、方向都不盡相同。因此，需要對(duì)國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目的并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效識(shí)別。

1.1 國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)的主要風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別

通過(guò)參考國(guó)內(nèi)外大量相關(guān)文獻(xiàn)的研究成果[1-13]和遵循全面性、系統(tǒng)性、動(dòng)態(tài)性以及綜合性等原則的基礎(chǔ)上，采用德?tīng)柗品╗14]對(duì)國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)的主要風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行識(shí)別。經(jīng)過(guò)羅列總結(jié)，風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別結(jié)果見(jiàn)表1。

1.2 國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系

依據(jù)表1，將并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)別作為一級(jí)評(píng)估指標(biāo)，各類(lèi)別的風(fēng)險(xiǎn)因素作為二級(jí)評(píng)估指標(biāo)，構(gòu)建了國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，見(jiàn)表2所示。

1.3 并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系權(quán)重的確定

通過(guò)專(zhuān)家調(diào)查法[14]向礦山企業(yè)(12份)、礦山設(shè)計(jì)研究院(7份)、高等院校(11份)相關(guān)專(zhuān)家發(fā)放問(wèn)卷30份，并收回問(wèn)卷24份，采用算術(shù)平均法計(jì)算所有評(píng)估指標(biāo)權(quán)重，結(jié)果見(jiàn)表2所示。

表1 風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別表

表2 國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系及權(quán)重

2 國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

2.1 云物元模型的基本理論

2.1.1 云模型基本理論

2.1.1.1 云模型的定義

設(shè)U是一個(gè)可以用數(shù)字表示的普通集合，即定量論域。C是集合U上的定性語(yǔ)言。若集合U中存在一個(gè)x為定性語(yǔ)言C的一次隨機(jī)轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換成的x不是一個(gè)確定的值，而是符合一定分布的隨機(jī)數(shù)，若滿足下列關(guān)系時(shí)，如式(1)所示。

μ：U→[0，1]?x∈Ux→μ(x)

(1)

則x在集合U上的分布是就稱(chēng)為云，每個(gè)x稱(chēng)為云滴，云是由云滴組成[15]。

2.1.1.2 云模型的數(shù)字特征

云模型的數(shù)字特征能夠很好地反映定性語(yǔ)言的定量特性，是定性語(yǔ)言定量化的基礎(chǔ)。云模型的數(shù)字特征是由期望Ex(Expected value)、熵En(Entropy)和超熵Hx(Hyper entropy)組成，這三個(gè)數(shù)字特征組合一起描述定性語(yǔ)言的整體特征。

1)期望Ex：來(lái)源于概率統(tǒng)計(jì)論，是表示樣本中的平均值。在云模型中，期望Ex是定性語(yǔ)言在論域U中的平均值，是最具有代表性的云滴。

2)熵En：起源于熱力學(xué)，是表示能量在系統(tǒng)中分布的混亂程度。在云模型中，熵En是用來(lái)綜合度量定性語(yǔ)言的隨機(jī)性和模糊性。熵En越大，定性語(yǔ)言越模糊，所能接受的云滴范圍越大。隨機(jī)性和模糊性能用熵En度量，反映它們之間具有一定的關(guān)聯(lián)性。

3)超熵He：是熵的不確定度量，即熵的熵。它反映在論域U中所有云滴的凝聚程度。

2.1.2 物元基本理論

物元分析經(jīng)常將事物表示為R=(N，c，v)，其中N表示事物的名稱(chēng)，c表示事物特征，v表示事物特征的量值，R為事物的基本元。一個(gè)事物通常有多個(gè)特征，用物元表示，見(jiàn)式(2)。

(2)

2.1.3 云物元模型

2.1.3.1 云物元模型的定義

物元模型中的v是一個(gè)確定的數(shù)值，其最終的結(jié)果也是由這個(gè)數(shù)值計(jì)算的。但有些情況中，v不是一個(gè)確定的數(shù)，它同時(shí)具有模糊性和隨機(jī)性。針對(duì)這類(lèi)情況，若繼續(xù)采用一個(gè)確定的數(shù)去建立物元，則會(huì)使最終的結(jié)果不夠準(zhǔn)確。而云模型可以很好地反映事物的模糊性和隨機(jī)性，因此將云模型引入物元理論中將會(huì)彌補(bǔ)標(biāo)準(zhǔn)物元模型對(duì)上述情況的不足。云物元模型的表達(dá)式，如式(3)所示。

(3)

2.1.3.2 區(qū)間數(shù)值轉(zhuǎn)換成云參數(shù)的方法

(4)

(5)

He=s

(6)

式中，s是常數(shù)，s的值一般根據(jù)具體指標(biāo)的模糊性和隨機(jī)性自行調(diào)整[18]

2.1.3.3 云物元模型的關(guān)聯(lián)函數(shù)

關(guān)聯(lián)函數(shù)將待評(píng)估對(duì)象的指標(biāo)轉(zhuǎn)換成云評(píng)估中的有效數(shù)據(jù)。由于云模型的引入，標(biāo)準(zhǔn)物元模型的關(guān)聯(lián)函數(shù)已不再使用。云物元模型的關(guān)聯(lián)度計(jì)算步驟如下所示。

3)令數(shù)值x為云滴，計(jì)算云滴x屬于該等級(jí)的關(guān)聯(lián)度，關(guān)聯(lián)度計(jì)算公式如式(7)所示。

(7)

2.2 基于云物元模型的國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

云物元模型是一種將云模型和物元模型相結(jié)合的新方法，它的本質(zhì)是利用云模型對(duì)物元進(jìn)行改造。

2.2.1 構(gòu)建評(píng)估物元

根據(jù)表2，將并購(gòu)總風(fēng)險(xiǎn)作為目標(biāo)層物元，其包括4個(gè)一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)，即產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，礦產(chǎn)資源風(fēng)險(xiǎn)。一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)可以看成指標(biāo)層物元。每個(gè)一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)都會(huì)有自身的二級(jí)指標(biāo)。評(píng)估對(duì)象的指標(biāo)層物元可表示為式(8)。

(8)

2.2.2 建立評(píng)估對(duì)象的標(biāo)準(zhǔn)云

國(guó)內(nèi)礦山企業(yè)并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，將風(fēng)險(xiǎn)劃分為低、一般、較高、高四個(gè)等級(jí)。通過(guò)實(shí)際調(diào)查和咨詢(xún)相關(guān)專(zhuān)家，給出相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)云參數(shù)值，如表3所示。各語(yǔ)言值所對(duì)應(yīng)的評(píng)分范圍見(jiàn)表4。

根據(jù)式(4)～(6)，得出國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)云，見(jiàn)下式。

表3 二級(jí)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)云參數(shù)

表4 各語(yǔ)言值所對(duì)應(yīng)的評(píng)分范圍

2.2.3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

2.2.3.1 計(jì)算評(píng)估對(duì)象的指標(biāo)層物元(一級(jí)指標(biāo))屬于j等級(jí)的關(guān)聯(lián)度

將二級(jí)指標(biāo)當(dāng)成一個(gè)云滴，利用式(7)計(jì)算其屬于各等級(jí)的關(guān)聯(lián)度。

評(píng)估對(duì)象的指標(biāo)層物元(一級(jí)指標(biāo))屬于j等級(jí)的關(guān)聯(lián)度可利用其二級(jí)指標(biāo)各等級(jí)的關(guān)聯(lián)度經(jīng)過(guò)加權(quán)求和的方法得到，其計(jì)算公式見(jiàn)式(9)。

(9)

2.2.3.2 計(jì)算評(píng)估對(duì)象的目標(biāo)層物元(總風(fēng)險(xiǎn))對(duì)屬于j等級(jí)的關(guān)聯(lián)度

評(píng)估對(duì)象的目標(biāo)層物元屬于j等級(jí)的關(guān)聯(lián)度可根據(jù)指標(biāo)層物元屬于j等級(jí)的關(guān)聯(lián)度通過(guò)加權(quán)求和的方法得到，其計(jì)算公式見(jiàn)式(10)。

(10)

2.2.3.3 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的判定

評(píng)估對(duì)象的風(fēng)險(xiǎn)判定是根據(jù)關(guān)聯(lián)度最大的原則，見(jiàn)式(11)。

(11)

3 案例研究與模型應(yīng)用

以國(guó)內(nèi)A礦山集團(tuán)并購(gòu)B公司鎢礦項(xiàng)目為例，利用云物元模型進(jìn)行分析與應(yīng)用。

3.1 關(guān)聯(lián)度計(jì)算

根據(jù)該項(xiàng)目可行性報(bào)告中的數(shù)據(jù)及相關(guān)專(zhuān)家給各個(gè)二級(jí)評(píng)估指標(biāo)的評(píng)分，得到二級(jí)評(píng)估指標(biāo)值，如表5所示。根據(jù)式(7)，利用Matlab編程計(jì)算各二級(jí)指標(biāo)對(duì)屬于所有等級(jí)的關(guān)聯(lián)度，如表6所示。

表5 國(guó)內(nèi)并購(gòu)礦山項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的二級(jí)指標(biāo)值

3.2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

3.2.1 各決策層物元(一級(jí)指標(biāo))的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

根據(jù)表2、表6和式(10)求得各一級(jí)指標(biāo)對(duì)各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度，如下所示。

產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)

μj(R1)=

=[ω11，ω12，ω13]·

=[0.0302523 0.3911152 0.0000002 0]

同理可得，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)μj(R2)=[0.10999 0.48389 0.00001 0]

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)μj(R3)=[0.0000086 0.315523 0.014997 0]

礦產(chǎn)資源風(fēng)險(xiǎn)μj(R4)=[0.2294132 0.01198210.00000000002 0]

整理上述求得一級(jí)指標(biāo)對(duì)所屬各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度，并利用式(11)得到一級(jí)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，結(jié)果見(jiàn)表7。

表6 各二級(jí)指標(biāo)對(duì)屬于各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度

表7 各一級(jí)指標(biāo)對(duì)所有風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度及風(fēng)險(xiǎn)所屬等級(jí)

3.2.2 目標(biāo)層物元(總風(fēng)險(xiǎn))的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

根據(jù)表2、表7和式(10)求得總風(fēng)險(xiǎn)對(duì)各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度，如下所示。

總風(fēng)險(xiǎn)

因此，國(guó)內(nèi)A礦山集團(tuán)并購(gòu)B公司鎢礦項(xiàng)目的總風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估為一般。

4 結(jié) 論

1)利用德?tīng)柗品▽?duì)并購(gòu)國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目的主要風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行了識(shí)別，其主要包括產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和礦產(chǎn)資源風(fēng)險(xiǎn)等四個(gè)方面，將這四個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)細(xì)分為13個(gè)二級(jí)指標(biāo)，建立了國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系。

2)將云模型引入到物元分析中，用Matlab軟件計(jì)算出各指標(biāo)對(duì)屬于各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度，建立了基于云物元模型的國(guó)內(nèi)礦山項(xiàng)目并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。

3)以國(guó)內(nèi)A礦山集團(tuán)并購(gòu)B公司鎢礦項(xiàng)目為例對(duì)模型進(jìn)行應(yīng)用，結(jié)果表明：產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估為一般；礦產(chǎn)資源風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估為低；該項(xiàng)目總風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估為一般。研究結(jié)果表明該模型的適用性較強(qiáng)，計(jì)算步驟簡(jiǎn)便，能夠?qū)崿F(xiàn)定性語(yǔ)言中的不確定性評(píng)估。

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Merger and acquisition risk assessment for domestic mining projects based on cloud matter element model

ZHENG Ming-gui1，WANG Xun-hong2

(1.Research Center of Mining Trade and Investment，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou 341000，China；2.Faculty of Resource and Environmental Engineering，Jiangxi University of Science and Technology，Ganzhou 341000，China )

On the basis of identification of major risk in merger and acquisition of domestic mining projects, establishment of the evaluation index system and determination of weight by Delphi method, this article introduces cloud model to matter element analysis, therefore, put forward a risk assessment model on merger and acquisition of cloud matter element model based domestic project; taking the merger of Tungsten project of company B by Mining Group A as an example, the article uses Matlab to compute relevancy of each evaluation index on risk levels. A conclusion is drawn that the risk grade on industry, market and finance is general; mineral resources, low and the overall risk evaluation of the project is general.

merger and acquisition; cloud matter element model; risk assessment

2015-03-08

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目資助(編號(hào)：12CGL008)；江西省高校人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目資助(編號(hào)：JJ1221)

鄭明貴(1978-)，男，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榈V業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)。E-mail: mgz268@sina.com。

王訓(xùn)洪(1990-)，男，碩士生，研究方向?yàn)榈V業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)。E-mail：631092969@qq.com。

F407.1

A

1004-4051(2015)12-0045-06