摘要：煤炭企業(yè)的發(fā)展會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生較大影響，煤炭企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)管理必須要經(jīng)過合理的評(píng)價(jià)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的過程。文章選取中國神華、陜西煤業(yè)、潞安環(huán)能等6家煤炭企業(yè)2022年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，運(yùn)用熵值法計(jì)算得出權(quán)重，同時(shí)引入資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）中的Beta系數(shù)來修正行為TOPSIS財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的結(jié)果。研究結(jié)果顯示，該模型有助于填補(bǔ)無法完全反映公司之間差異的空白，大大提高企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性，為投資者與管理者提供必要的參考信息。

關(guān)鍵詞：煤炭企業(yè)；熵值法；Beta系數(shù)；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

中圖分類號(hào)：F239文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1005-6432（2024）26-0149-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.26.037

1引言

為應(yīng)對(duì)新形勢(shì)下的能源供應(yīng)和需求結(jié)構(gòu)調(diào)整以及氣候和安全環(huán)保等問題，作為我國能源安全的基石，煤炭企業(yè)現(xiàn)如今正處于自動(dòng)化向智能化變革的趨勢(shì)之中，煤炭企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也逐漸得到社會(huì)各界的關(guān)注。

企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是學(xué)術(shù)界經(jīng)久不衰的研究領(lǐng)域，現(xiàn)有的研究主要體現(xiàn)在三個(gè)角度。一是研究不同視角下企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，如研究大數(shù)據(jù)、內(nèi)部控制等不同視角下對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響；二是企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等研究；三是研究如何有效度量企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，有依主觀經(jīng)驗(yàn)賦權(quán)的層次分析法，有采取熵值法、因子分析法等客觀賦權(quán)的方法，也有主觀與客觀相結(jié)合的賦權(quán)方法。顯而易見，第三類是前兩類研究的基礎(chǔ)。但這類研究仍存在缺點(diǎn)：一是主觀賦權(quán)法主觀隨意性大，難以準(zhǔn)確反映指標(biāo)體系的內(nèi)在結(jié)構(gòu)關(guān)系；二是客觀賦權(quán)法賦權(quán)的結(jié)果未能客觀反映指標(biāo)的實(shí)際重要程度[1]。鑒于此，文章引入Beta系數(shù)對(duì)熵值TOPSIS法進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)修正模型，并收集六家煤炭企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)。

2基本概念及理論

2.1Beta系數(shù)

2.1.1基本原理

Sharpe等于1964年在資產(chǎn)組合理論和資本市場(chǎng)理論的基礎(chǔ)上提出了資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM），廣泛應(yīng)用于投資決策和公司融資[2]。CAPM里的Beta系數(shù)簡單來說就是一個(gè)金融資產(chǎn)相對(duì)于整個(gè)市場(chǎng)而言的波動(dòng)幅度。這個(gè)Beta系數(shù)是通過觀察并回歸資產(chǎn)相對(duì)于市場(chǎng)的歷史回報(bào)數(shù)據(jù)計(jì)算得來的。當(dāng)Beta值高于1時(shí)，則該風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資的收益率大于整個(gè)市場(chǎng)；當(dāng)Beta值等于0時(shí)，說明該項(xiàng)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)完全由非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)組成，風(fēng)險(xiǎn)可通過分散化投資加以消除；Beta值低于0時(shí)，則說明公司股票的表現(xiàn)是反周期的。Beta值越高，潛在風(fēng)險(xiǎn)越大，投資收益也越高；相反，Beta值越低，風(fēng)險(xiǎn)程度越小，投資收益也越低。

2.1.2基本步驟

研究思路如式（1）所示：

Rit=Rft+βit（Rmt-Rft）（1）

式（1）中，Rit是證券在第t期的收益率；Rft是第t期的無風(fēng)險(xiǎn)收益率；Rmt是資本市場(chǎng)在第t期風(fēng)險(xiǎn)收益率；兩者差額Rmt-Rft反映了資本市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)；βit是公司i的證券在第t期相對(duì)于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的波動(dòng)系數(shù)。

對(duì)式（1）變形得到式（2）：

Rit=（1-βit）Rft+βitRmt（2）

將（1-βit）Rft視為常數(shù)并用α來代替，建立CAPM時(shí)間序列模型，如式（3）所示：

Rit=α+βitRmt+eit（3）

其中，α表示回歸截距；βi表示回歸線斜率；eit是隨機(jī)誤差，服從獨(dú)立同分布。

2.2TOPSIS法

2.2.1基本原理

TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution）模型叫作“逼近理想解排序方法”，國內(nèi)常簡稱為優(yōu)劣解距離法，是根據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)的接近程度進(jìn)行排序的方法，是一種距離綜合評(píng)價(jià)方法[3]。通過假定正、負(fù)理想解，測(cè)算各樣本與正、負(fù)理想解的距離，得到其與理想方案的相對(duì)貼近度，并對(duì)各樣本的優(yōu)劣排序。

2.2.2基本步驟

假設(shè)有n個(gè)要評(píng)價(jià)的對(duì)象，m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。

（1）原始矩陣正向化。

首先構(gòu)建評(píng)價(jià)矩陣，根據(jù)待評(píng)估對(duì)象與評(píng)價(jià)指標(biāo)的表格數(shù)據(jù)填制矩陣X：

X=x11x12…x1nx21x22…x2nxm1xm2…xmn

在矩陣X的基礎(chǔ)上，將所有指標(biāo)轉(zhuǎn)化為極大值指標(biāo)，即指標(biāo)正向化。極小值指標(biāo)轉(zhuǎn)化為極大值指標(biāo)的公式：max-xij。中間值指標(biāo)轉(zhuǎn)化為極大值指標(biāo)的公式：1-︳xi-xbest︳M，其中M=max{︳xi-xbest︳}，{xi}是一組中間型指標(biāo)序列，xbest是最佳數(shù)值。

得到正向化的矩陣X′：

X′=x′11x′12…x′1nx′21x′22…x′2nx′m1x′m2…x′mn

（2）正向化矩陣標(biāo)準(zhǔn)化。

為了消除不同指標(biāo)量綱的影響，需要對(duì)已經(jīng)正向化的矩陣X′進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化的矩陣X′′：

X′′=x′′11x′′12…x′′1nx′′21x′′22…x′′2nx′′m1x′′m2…x′′mn

X′′中的每一個(gè)元素：

X′′ij=X′j∑ni=1x′2ij

（3）計(jì)算得分并歸一化。

定義最大值X′′+=（max{x′11，x′21，…，x′m1}，max{x′12，x′22，…，x′m2}，…，max{x′1n，x′2n，…，x′mn}）

定義最小值X′′-=（min{x′11，x′21，…，x′m1}，min{x′12，x′22，…，x′m2}，…，min{x′1n，x′2n，…，x′mn}）

定義第i（i=1，2，…，n）個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與最大值的距離D+i=∑nj=1ωj（X′′+j-xij）2

定義第i（i=1，2，…，n）個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與最小值的距離D-i=∑nj=1ωj（X′′-j-xij）2

ω利用熵值法來確定，即ωj=1-ej∑mj=1（1-ej），ej=-1lnn∑ni=1pijlnpij，其中，pij=xij∑nj=1xij。

（4）融合Beta系數(shù)的行為TOPSIS綜合評(píng)價(jià)指數(shù)：

Ci=D-i-βD+i

（5）Ci按從大到小的排列評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣次序。

3實(shí)例應(yīng)用

3.1樣本數(shù)據(jù)選擇

選取在滬深證券交易所上市的6家煤炭企業(yè)，如表1所示（數(shù)據(jù)來源于同花順）。

企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)并不僅僅是由單方因素造成的，而是受多種因素的影響，所以選擇合適的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)是進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)最基本的工作。文章參照《企業(yè)績效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值2022》，從大型煤炭企業(yè)的4個(gè)一級(jí)指標(biāo)，22個(gè)二級(jí)指標(biāo)中選取了16個(gè)二級(jí)指標(biāo)；利用SPSSAU實(shí)現(xiàn)熵值法求得權(quán)重。指標(biāo)和權(quán)重如表2所示。

盈利能力、資產(chǎn)質(zhì)量、債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)營增長的權(quán)重分別為17.57%、20.07%、33.97%、28.4%。其中，債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重最高，說明企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最受債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響。二級(jí)指標(biāo)中資產(chǎn)負(fù)債率的指數(shù)權(quán)重最高，為10.16%，總資產(chǎn)增長率、已獲利息倍數(shù)、速動(dòng)比率次之，權(quán)重都接近9%。這意味著長期償債能力、短期償債能力和資產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模擴(kuò)張速度是決定煤炭企業(yè)能否正常運(yùn)轉(zhuǎn)的重要因素。

3.2計(jì)算相應(yīng)指標(biāo)數(shù)據(jù)和Beta系數(shù)

參考表2的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，查閱了6家煤炭企業(yè)2022年度報(bào)告計(jì)算得出相應(yīng)數(shù)據(jù)。獲取6家煤炭上市公司股票和滬深300指數(shù)2022年242個(gè)交易日的日收盤價(jià)，采用連續(xù)方法計(jì)算月收益率，以滬深300指數(shù)代表市場(chǎng)組合，以同一時(shí)期滬深300指數(shù)收盤點(diǎn)作為基礎(chǔ)，分別計(jì)算得出Beta系數(shù)[4]。結(jié)果如表3所示。

淮北礦業(yè)的Beta值最高，為0.8279，意味著它的潛在風(fēng)險(xiǎn)最高，相對(duì)的投資收益也高。它的總資產(chǎn)報(bào)酬率、銷售（營業(yè)）凈利率、成本費(fèi)用利潤率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比率在6家企業(yè)中最低?？傎Y產(chǎn)報(bào)酬率比率較低說明企業(yè)資產(chǎn)利用效率低，應(yīng)提高銷售利潤率，加速資金周轉(zhuǎn)，提高企業(yè)經(jīng)營管理水平[5]；銷售凈利率和成本費(fèi)用利潤率的下降是因?yàn)殇N售價(jià)格同比增加及商品貿(mào)易收入減少，煉焦用原材料成本增加，職工薪酬、修理費(fèi)等同比增加導(dǎo)致的；速動(dòng)比率過低說明企業(yè)償還短期負(fù)債需要使用其他非流動(dòng)資產(chǎn)，或者是重新借款用來償還到期的債務(wù)，這會(huì)造成必須出售存貨帶來的價(jià)格損失或者是重新借款而帶來的利息負(fù)擔(dān)?，F(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比率過低表示企業(yè)負(fù)債的償還不能完全依靠經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流，還要部分依靠企業(yè)自有資金的周轉(zhuǎn)。潞安環(huán)能的Beta值最低，為0.0407，代表它的潛在風(fēng)險(xiǎn)最低，相對(duì)的投資收益也低。潞安環(huán)能的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)在6家企業(yè)中基本都處于中等偏上的位置，說明企業(yè)的綜合財(cái)務(wù)狀況相比于其他5家會(huì)更均衡一點(diǎn)。

3.3計(jì)算財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果

將熵值法與TOPSIS法進(jìn)行結(jié)合，再融合Beta系數(shù)計(jì)算得出綜合評(píng)價(jià)指數(shù)。將所有評(píng)價(jià)對(duì)象按照指數(shù)Ci的大小依次進(jìn)行排序，Ci值越大，評(píng)價(jià)對(duì)象越好，排名越靠前；Ci值越小，評(píng)價(jià)對(duì)象越差，排名越靠后。評(píng)價(jià)與排名結(jié)果如表4。

綜合得分指數(shù)Ci越高，則評(píng)價(jià)對(duì)象的財(cái)務(wù)狀況越好，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也越小，越低則財(cái)務(wù)狀況越差，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也越大。由表4可知，潞安環(huán)能的得分指數(shù)最高，為0.3833，它的財(cái)務(wù)狀況最好和風(fēng)險(xiǎn)最小，潞安環(huán)能主要產(chǎn)品為動(dòng)力煤、冶金噴吹煤等煤炭產(chǎn)品，而潞安礦區(qū)資源稟賦和開采條件較好，洗選一體化程度較高，噴吹煤、優(yōu)質(zhì)動(dòng)力煤等核心品種具備“特低硫、低磷、低中灰、高發(fā)熱量”等環(huán)保優(yōu)質(zhì)特性，市場(chǎng)競(jìng)爭力強(qiáng)勁，陜西煤業(yè)和中國神華的財(cái)務(wù)狀況次之。得分指數(shù)最低的是淮北礦業(yè)，僅為0.0189，它的財(cái)務(wù)狀況最差且風(fēng)險(xiǎn)最大?；幢钡V業(yè)煤化工產(chǎn)品主要以焦炭為主，而淮北礦區(qū)地質(zhì)條件復(fù)雜，煤層穩(wěn)定性差，瓦斯、水、火、地壓等災(zāi)害俱全，威脅嚴(yán)重；且受原料煤價(jià)格持續(xù)高位等因素影響，公司焦化業(yè)務(wù)業(yè)績出現(xiàn)較大幅度下滑，所以導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最大。

4結(jié)論

通過運(yùn)用融合Beta系數(shù)的行為TOPSIS分析對(duì)中國神華、陜西煤業(yè)、潞安環(huán)能等6家煤炭企業(yè)2022年的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)、比較和原因分析，文章發(fā)現(xiàn)：①該模型能克服不能完全反映企業(yè)之間差異的缺陷等問題，提高企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性，在一定程度上能真切地感受到煤炭企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的變化發(fā)展。②影響煤炭企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的主要因素在于債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營增長等方面。資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)增長率、已獲利息倍數(shù)、速動(dòng)比率等二級(jí)指標(biāo)的變動(dòng)是財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的主要來源，這與我國煤炭企業(yè)重資產(chǎn)、高負(fù)債、強(qiáng)周期的經(jīng)營模式吻合。③2022年，國際能源局勢(shì)錯(cuò)綜復(fù)雜。受俄烏沖突、貿(mào)易政策等因素影響，煤炭供應(yīng)格局發(fā)生變化，煤炭需求顯著增加，加上部分地區(qū)干旱、產(chǎn)煤國洪水等因素，共同推動(dòng)國際煤炭價(jià)格創(chuàng)歷史新高。其中，潞安環(huán)能在環(huán)境、政策的加持下財(cái)務(wù)狀況相對(duì)穩(wěn)健，均處在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)一般水平，顯現(xiàn)出較強(qiáng)的韌性。雖然淮北礦業(yè)的煤炭價(jià)格也隨局勢(shì)上漲，但由于地勢(shì)原因，成本大幅度增長導(dǎo)致財(cái)務(wù)狀況最差。④具有重資產(chǎn)、高負(fù)債、強(qiáng)周期三大特性的運(yùn)營方式是直接引起煤炭企業(yè)財(cái)務(wù)基礎(chǔ)薄弱的根本原因，外部環(huán)境動(dòng)蕩不安以及能源領(lǐng)域的改革創(chuàng)新對(duì)企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略產(chǎn)生較大影響，很可能觸發(fā)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上升，6家煤炭企業(yè)運(yùn)營方式的差異使其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況出現(xiàn)分化。

5建議

為進(jìn)一步降低各企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，文章提出如下建議：①在企業(yè)營運(yùn)模式上，應(yīng)向“輕型資產(chǎn)、降成本，控費(fèi)用”等方向轉(zhuǎn)變。強(qiáng)化成本費(fèi)用壓降，堅(jiān)持一切成本費(fèi)用皆可控，充分借助市場(chǎng)行情有利時(shí)機(jī)，強(qiáng)化成本費(fèi)用績效考核，加強(qiáng)資金池集中調(diào)度管理，大幅壓降有息負(fù)債和內(nèi)部委貸借款規(guī)模；持續(xù)壓降管理銷售費(fèi)用占比，壓實(shí)產(chǎn)業(yè)單位噸煤制造費(fèi)用控制責(zé)任，壓縮非必要、非可持續(xù)性固定資產(chǎn)投入，健全全員、全要素、全價(jià)值鏈、全生命周期成本費(fèi)用管控機(jī)制。②在企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略上，應(yīng)推進(jìn)能源數(shù)字化智能化發(fā)展。推動(dòng)數(shù)字化智能化技術(shù)在煤炭產(chǎn)供儲(chǔ)銷體系全鏈條和各環(huán)節(jié)的覆蓋應(yīng)用，提高行業(yè)整體能效、安全生產(chǎn)和綠色低碳水平，對(duì)能源行業(yè)起到了提質(zhì)增效的效果[6]。③在風(fēng)險(xiǎn)控制方面，應(yīng)強(qiáng)化安全、環(huán)保、全面風(fēng)險(xiǎn)管理。要突出重點(diǎn)，綜合治理，預(yù)防煤礦重大事故發(fā)生，加強(qiáng)雙重預(yù)防機(jī)制建設(shè)，深化問題隱患專項(xiàng)整治。堅(jiān)持精準(zhǔn)、科學(xué)、依法治污，提高水與空氣的質(zhì)量，對(duì)土壤、地下水污染進(jìn)行防治工作，提高水回用工程的利用率。持續(xù)推進(jìn)業(yè)財(cái)融合，協(xié)同建立集法務(wù)、合規(guī)、內(nèi)控、內(nèi)審、紀(jì)檢、巡察、信訪、財(cái)務(wù)等于一體的“大風(fēng)控”工作機(jī)制，形成資源整合、信息共享、協(xié)同運(yùn)作、同防共治的“大風(fēng)控”工作新格局。文章的貢獻(xiàn)如下：創(chuàng)新性地應(yīng)用融合Beta系數(shù)的行為TOPSIS分析，提高了模型的可靠性。由于選取的大型煤炭企業(yè)相對(duì)于中小型企業(yè)更成熟，未來的研究應(yīng)考慮進(jìn)一步對(duì)中小型煤炭企業(yè)進(jìn)行相關(guān)研究。

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［作者簡介］徐蝶（1999—），女，漢族，江蘇泰州人，東北電力大學(xué)會(huì)計(jì)專業(yè)碩士在讀。