基于改进TOPSIS法的煤炭企业财务风险评价研究

基于改进TOPSIS法的煤炭企业财务风险评价
研究
目录
一、内容综述 (2)
1.1 研究背景与意义 (3)
1.2 国内外研究现状综述 (4)
1.3 研究内容与方法 (5)
1.4 论文结构安排 (6)
二、相关理论概述 (7)
2.1 财务风险定义及分类 (8)
2.2 TOPSIS法基本原理 (9)
2.3 改进TOPSIS法的主要步骤 (11)
三、煤炭企业财务风险评价指标体系的构建 (11)
3.1 选取原则与依据 (12)
3.2 指标体系框架设计 (13)
3.3 指标权重确定方法 (15)
四、基于改进TOPSIS法的煤炭企业财务风险评价模型构建 (15)
4.1 数据来源与预处理 (17)
4.2 初始矩阵构建 (17)
4.3 加权矩阵及一致性检验 (18)
4.4 最终评价结果求解 (20)
五、实证分析 (21)
5.1 煤炭企业样本选择与数据收集 (21)
5.2 实证过程及结果分析 (22)
5.3 结果讨论与对策建议 (24)
六、结论与展望 (25)
6.1 研究结论总结 (26)
6.2 研究不足与局限性分析 (27)
6.3 对未来研究的展望 (28)
一、内容综述
随着全球能源结构的转变和低碳经济的发展，煤炭企业作为我国能源安全的重要保障，其财务风险评价显得尤为重要。

传统的TOPSIS 法在评价过程中存在权重确定主观性较强、信息不对称等问题，本文尝试对改进的TOPSIS法进行探讨，以期更科学、客观地评估煤炭企
业的财务风险。

不少学者对TOPSIS法进行了完善和改进。

有研究者引入熵权法
来确定指标权重，以克服主观赋权的偏差；还有研究者提出将灰色关联分析法与TOPSIS法相结合，以更全面地考虑各指标间的关联性和
重要性。

这些方法都在一定程度上提高了TOPSIS法的评价准确性和
可靠性。

在煤炭企业财务风险评价的研究中，现有文献多从财务风险识别、度量和管理等方面展开。

财务风险的识别主要包括偿债能力、盈利能力、运营能力和成长能力等方面的指标；度量方法主要有层次分析法、模糊综合评价法和灰色关联分析法等；管理策略则包括建立健全内部控制体系、优化资本结构、提高风险管理技术等。

现有研究已取得了一定的成果，但仍存在一些不足。

研究对象主要集中在大型煤炭企业，对中小型煤炭企业的关注较少；评价方法上多以单一方法为主，缺乏综合运用多种方法的尝试；此外，现有研究对煤炭企业财务风险的成因分析不够深入，缺乏对企业内外部环境的
全面考虑。

1.1 研究背景与意义
在当前经济全球化的大背景下，煤炭企业作为国民经济的重要支柱，其稳健运营对于国家经济安全至关重要。

由于市场环境多变、政策调整频繁以及企业内部管理复杂等因素，煤炭企业在运营过程中面临着各种财务风险。

如何有效地进行财务风险评价，成为煤炭企业面临的重要课题。

随着企业管理理论和实践的发展，各种财务风险评价方法的运用也日益成熟。

TOPSIS法作为一种多属性决策分析方法，
因其综合考虑了各项指标的优缺点和权重分配，在财务风险评价中显示出了一定的优越性。

但面对日益复杂的财务环境和多变的煤炭市场行情，传统的TOPSIS法也存在一定的局限性和不足。

基于现有的研
究基础和实际应用需求，对改进TOPSIS法进行深入研究，探索其在
煤炭企业财务风险评价中的应用方法和路径，具有重要的理论与实践意义。

本研究旨在通过改进TOPSIS法，构建一个更加科学、合理、有
效的煤炭企业财务风险评价体系。

这不仅有助于煤炭企业准确识别自身财务风险状况，制定合理的风险管理策略，而且对于推动煤炭行业的健康稳定发展、提高企业财务风险管理水平也具有积极的促进作用。

本研究对于丰富和完善财务风险评价理论和方法体系，推动管理科学
领域的发展也具有理论创新价值。

本研究的开展将对煤炭企业加强财务管理、防范财务风险产生深远的影响和积极的社会经济价值。

1.2 国内外研究现状综述
随着全球能源结构的转变和低碳经济的发展，煤炭企业的财务风险逐渐成为制约其可持续发展的重要因素。

对煤炭企业的财务风险进行准确评价具有重要的现实意义，国内外学者在财务风险评价方面已经取得了一定的研究成果，但针对煤炭企业的研究仍显不足。

财务风险评价主要侧重于企业整体财务状况的分析，如Z值分析法、杠杆系数法等。

这些方法在一定程度上能够反映企业的财务风险状况，但对于煤炭企业这种特殊行业来说，可能无法完全适用。

国外学者的研究在应对煤炭企业财务风险方面还存在一定的局限性。

针对煤炭企业的财务风险评价研究相对较少，但随着煤炭行业的不断发展，越来越多的学者开始关注这一领域。

国内学者在财务风险评价方面的研究主要集中在以下几个方面。

尽管国内外学者在财务风险评价方面取得了一定的研究成果，但仍存在以下问题：一是现有研究大多集中在一般企业的财务风险评价，针对煤炭企业的研究相对较少；二是现有研究在构建财务风险评价指标体系时，往往忽略了煤炭企业特有的行业特点；三是现有研究在运用现代统计方法进行分析时，往往忽略了数据的质量问题。

1.3 研究内容与方法
本文的研究内容主要是基于改进TOPSIS法的煤炭企业财务风险评价。

我们对煤炭企业的财务风险进行了定义和分类，以便更好地理解其特征和影响因素。

我们提出了一种改进的TOPSIS法来评估煤炭企业的财务风险。

该方法通过构建综合权重矩阵和正负理想解来实现对企业财务风险的定量评价。

我们通过对多个煤炭企业的实际数据进行实证分析，验证了所提出的方法的有效性和可行性。

财务风险定义与分类：首先，我们对煤炭企业的财务风险进行了定义，并将其划分为市场风险、信用风险、流动性风险和操作风险等四个主要类别。

这有助于我们深入了解不同类型的财务风险对企业的影响程度和性质。

改进TOPSIS法构建：为了克服传统TOPSIS法中存在的一些问题，例如忽略了指标之间的相互关系、无法处理多属性指标等，我们提出了一种改进的TOPSIS法。

该方法在原有基础上增加了指标权重计算和正负理想解构建两个步骤，从而能够更加准确地评估企业的财务风险。

实证分析：我们通过对多个煤炭企业的实际数据进行实证分析，验证了所提出的方法的有效性和可行性。

通过比较不同企业的财务风险得分和行业平均水平，我们可以得出改进的TOPSIS法能够有效地
评估煤炭企业的财务风险，为企业管理者提供了有益的决策依据。

1.4 论文结构安排
引言部分简要介绍煤炭企业财务风险评价的背景、意义、研究目的以及研究方法。

阐述当前煤炭企业面临的主要财务风险，并引出改进TOPSIS法在煤炭企业财务风险评价中的应用。

文献综述部分详细回顾和分析国内外关于煤炭企业财务风险评
价的研究现状，以及TOPSIS法在应用中的优缺点。

对比传统财务风险评价方法与改进TOPSIS法的差异，明确本文研究的创新点。

理论框架部分详细介绍改进TOPSIS法的理论基础，包括TOPSIS 法的基本原理、步骤、优势等。

引入其他相关理论和方法，如财务分析的基本指标、财务风险识别与评估方法等，为后续实证研究提供理论支撑。

研究方法部分阐述本研究采用的具体研究方法和技术路线，包括数据收集与处理、评价指标体系的构建、改进TOPSIS法的应用步骤等。

强调方法的科学性和实用性，确保研究结果的准确性和可靠性。

实证研究部分以具体煤炭企业为例，运用改进TOPSIS法对其进行财务风险评价。

包括数据采集、处理和分析，以及评价结果的分析和解释。

通过实际案例验证改进TOPSIS法的有效性和实用性。

结果讨论部分对实证研究结果进行深入讨论，分析存在的问题和
不足之处，并提出相应的改进措施和建议。

对比传统方法与改进TOPSIS法的评价结果，进一步说明改进后的方法在煤炭企业财务风险评价中的优势。

结论部分总结本文的主要研究成果和贡献，指出研究的局限性和未来研究方向。

二、相关理论概述
在财务风险评价领域，众多理论框架和方法被广泛应用以识别和量化潜在的风险。

本章节将重点介绍与本研究密切相关的理论，包括财务风险定义、评价方法以及改进的TOPSIS法。

财务风险通常指企业在财务管理过程中，由于内外部环境变化、决策失误或不可预见事件导致财务状况恶化的可能性。

根据风险的性质和来源，财务风险可分为市场风险、信用风险、流动性风险等。

这些风险相互关联，共同构成企业的整体财务风险水平。

传统的财务风险评价方法主要包括定性和定量分析，定性分析主要依赖于专家意见和经验判断，如德尔菲法、层次分析法等；定量分析则侧重于通过数学模型和统计数据来评估风险，如概率分析、敏感性分析等。

这些方法在面对复杂多变的实际情况时可能存在局限性。

改进的TOPSIS法及其应用。

它能够充分利用已有的评价信息，通过计算各评价对象与理想解的相似度来确定其优劣顺序。

为了提高
TOPSIS法的评价效果，本研究对其进行了以下改进：
引入权重系数：为每个评价指标分配合适的权重，使评价结果更符合实际情况。

增加评价对象的多样性：引入多个评价对象进行对比分析，以提高方法的适用性和准确性。

优化评价过程：对传统TOPSIS法进行改进，使其更加科学合理，能够更好地反映煤炭企业财务风险的真实情况。

通过改进的TOPSIS法，我们可以更加全面、准确地评价煤炭企
业的财务风险，为企业制定有效的风险管理策略提供有力支持。

2.1 财务风险定义及分类
财务风险是指企业在经营过程中，由于各种不可预测的因素导致的财务状况恶化，从而影响企业的正常经营和盈利能力的风险。

财务风险通常包括信用风险、市场风险、流动性风险、操作风险等。

本文将对这些风险进行详细的分析和评价。

信用风险是指企业在与客户、供应商和其他合作伙伴进行交易时，由于对方无法按时履行合同义务或者无法支付货款，导致企业应收账款无法收回或者需要承担的损失。

信用风险的评价主要依据客户的信用评级、历史违约记录等因素。

市场风险是指企业在市场上进行投资活动时，由于市场价格波动、
行业政策变化等因素导致的投资损失。

市场风险的评价主要依据市场的历史数据、行业发展趋势等因素。

流动性风险是指企业在短期内无法满足其偿债和日常经营所需
的资金需求的风险。

流动性风险的评价主要依据企业的现金流量状况、短期借款能力等因素。

操作风险是指企业在日常经营活动中，由于内部管理不善、人为失误、技术故障等因素导致的财务损失。

操作风险的评价主要依据企业的内部控制体系、员工素质等因素。

2.2 TOPSIS法基本原理
TOPSIS法，即逼近理想解排序法，是一种常用的多属性决策分
析方法。

其核心思想是通过分析比较各个方案与理想解和负理想解之间的相对距离来进行排序和选择。

理想解代表方案的最优解，负理想解代表方案的最劣解。

数据标准化处理：将不同量纲和单位的评价指标进行标准化处理，以消除量纲的影响，得到标准化矩阵。

权重赋值：根据各个评价指标的重要性进行权重赋值，反映其在财务风险评价中的重要程度。

计算加权标准化矩阵：将标准化矩阵与权重向量结合，得到加权标准化矩阵。

确定理想解和负理想解：根据加权标准化矩阵，确定各方案与最优解和最差解之间的相对接近程度。

计算各方案与理想解和负理想解的距离：计算各个方案到理想解的距离以及到负理想解的距离。

排序：根据各方案与理想解的相对接近程度进行排序，从而得出各煤炭企业财务风险的评价结果。

在改进TOPSIS法中，可以对传统TOPSIS法进行进一步优化和调整，以适应煤炭企业财务风险评价的特殊性，提高评价的准确性和可靠性。

可以引入灰色关联分析、模糊评价等方法，处理煤炭企业财务风险评价中的不确定性和模糊性。

2.3 改进TOPSIS法的主要步骤
在构建改进的TOPSIS法模型时，我们首先需要确定各评价指标的权重。

这一过程是依据各指标相对于煤炭企业财务风险的贡献程度来确定的。

我们采用熵权法来计算各个评价指标的权重。

熵权法是一种客观赋权方法，它根据指标的变异程度对系统整体的影响来决定指标的权重。

这种方法能够更准确地反映各指标在评价体系中的重要性，避免了传统主观赋权法可能带来的偏差。

根据各评价指标的数据，计算各个指标的熵值。

表示该指标的变异程度越高，对系统整体的影响也越大，因此其权重也应该越大。

根据各个指标的熵值，计算各个指标的差异性系数。

差异性系数反映了指标的离散程度，差异性系数越大，说明该指标的取值越分散，对系统整体的影响也越大。

根据各个指标的差异性系数，计算各个指标的权重。

表示该指标在评价体系中的重要性越高。

三、煤炭企业财务风险评价指标体系的构建
宏观层面：主要包括国民经济增长率、煤炭行业产值、煤炭行业利润率、煤炭行业资产负债率等指标，用于衡量煤炭行业的总体发展状况和财务风险水平。

行业层面：主要包括行业产量、行业利润、行业资产负债率、行业成本费用比等指标，用于衡量煤炭企业在行业中的竞争地位和财务风险水平。

企业层面：主要包括资产总额、流动资产比例、流动负债比例、净资产收益率、应收账款周转率等指标，用于衡量煤炭企业的财务状况和风险水平。

项目层面：主要包括投资回报率、投资风险系数、资本金回收期等指标，用于衡量煤炭企业在某一具体项目中面临的财务风险。

通过对这四个层次的指标进行综合评价，可以全面了解煤炭企业的财务风险状况，为企业决策提供有力支持。

本研究还对各指标的权
重进行了合理分配，以保证评价结果的客观性和准确性。

3.1 选取原则与依据
科学性原则：在选取评价指标时，应遵循科学的原则，确保所选指标能够真实、全面地反映煤炭企业的财务状况和潜在风险。

针对性原则：针对煤炭企业的特点，选取与其行业特性、经营环境、财务状况紧密相关的评价指标。

全面性原则：评价体系的建立应涵盖煤炭企业的各个方面，包括盈利能力、偿债能力、运营效率、发展潜力等，确保评价的全面性和综合性。

定量与定性相结合原则：在选取评价指标时，既要考虑定量指标，也要考虑定性指标，实现二者的有机结合，提高评价的准确性和实用性。

国家政策与行业标准：结合国家关于煤炭行业的政策导向和行业标准，选取具有代表性和权威性的评价指标。

煤炭企业自身特点：充分考虑煤炭企业的资源状况、生产技术、市场环境等因素，选择能够反映其特点的财务风险评价指标。

国内外研究现状：借鉴国内外关于煤炭企业财务风险评价的研究成果，吸收其精华，结合实际情况进行改进和创新。

专家意见与实践经验：征求相关领域专家的意见和建议，结合实
践经验，对评价指标进行筛选和优化。

参考煤炭企业历史数据和其他企业的成功案例，确保评价指标的实用性和可操作性。

3.2 指标体系框架设计
在构建煤炭企业财务风险评价指标体系时，我们首先需明确评价的目标和任务，即全面、客观地反映煤炭企业的财务状况，识别并预警潜在的财务风险。

我们设计了包含四个一级指标、若干个二级指标的指标体系框架。

一级指标包括盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力。

这些指标分别从不同的角度反映了企业的财务状况和经营成果，是评价财务风险的基础。

二级指标则在一级指标的基础上进行了进一步的细化和拓展，在盈利能力方面，我们选取了毛利率、净利率等二级指标来衡量企业的盈利水平和盈利质量；在偿债能力方面，我们则包括了流动比率、速动比率以及资产负债率等二级指标来评估企业的短期和长期偿债能力；在运营能力方面，我们关注存货周转率、应收账款周转率等指标来衡量企业的资产管理效率；而在成长能力方面，我们则考虑了营业收入增长率、净利润增长率等指标来评估企业的未来发展潜力。

我们还注意到不同指标之间可能存在相关性或重复性，因此在设计过程中尽量避免了这种情况的发生。

我们也引入了专家咨询和实地
调研等方法，对指标体系进行了反复修正和完善，以确保其科学性和实用性。

通过这样的指标体系框架设计，我们可以更加全面、准确地评价煤炭企业的财务状况和潜在风险，为企业的决策提供有力的支持。

3.3 指标权重确定方法
归一化处理：将各指标的数据进行归一化处理，使其数值范围在0到1之间，以消除不同指标之间的量纲影响。

计算正负理想解：根据各指标的归一化值，计算出正理想解和负理想解。

正理想解是所有指标归一化值最大的组合，负理想解是所有指标归一化值最小的组合。

计算相对接近度：计算各方案与正负理想解之间的相对接近度，用于衡量方案的优劣程度。

相对接近度越小，说明方案与正负理想解的距离越大，方案的风险越大；相对接近度越大，说明方案与正负理想解的距离越小，方案的风险越小。

加权平均法：根据相对接近度计算各指标的权重。

将相对接近度乘以对应的指标归一化值，然后将各项乘积相加，最后将和除以所有指标权重之和，得到最终的权重值。

四、基于改进TOPSIS法的煤炭企业财务风险评价模型
构建
确定评价因素集：首先，确定影响煤炭企业财务风险的主要因素，如财务状况、经营能力、市场风险等，形成评价因素集。

这些因素的选取应基于煤炭企业的行业特性和经营环境。

构建评价矩阵：根据确定的评价因素集，收集相关的财务数据和市场信息，构建财务风险评价矩阵。

评价矩阵中的每个元素代表一个具体的财务指标或市场信息指标。

改进TOPSIS法权重确定：采用改进后的TOPSIS法确定各评价因素的权重。

权重的确定应基于实际数据和专家意见，以反映各因素对财务风险的影响程度。

数据标准化处理：对评价矩阵中的数据进行标准化处理，消除不同量纲和量纲单位的影响，使得后续计算更加合理。

综合评价：将标准化处理后的数据与确定的权重进行加权计算，得到各因素的综合评价结果。

这一步反映了煤炭企业财务风险的整体状况。

确定理想解和负理想解：根据综合评价结果，确定理想解和负理想解。

理想解代表最佳状态，负理想解代表最差状态。

计算相对接近度：基于理想解和负理想解，计算各煤炭企业财务风险评价的相对接近度。

相对接近度反映了煤炭企业财务风险状况与
理想状态的相对距离。

风险等级划分：根据相对接近度的计算结果，将煤炭企业的财务风险划分为不同的等级，如低风险、中等风险和高风险等。

这样有助于企业和管理部门更好地了解财务风险的状况，并采取相应的应对措施。

4.1 数据来源与预处理
通过查阅权威的煤炭行业年度报告、财务报表及公告，我们搜集到了大量关于煤炭企业财务状况的基础数据。

这些数据涵盖了企业的偿债能力、盈利能力、运营效率以及成长性等多个方面，为后续的分析提供了坚实的基础。

借助网络爬虫技术，我们从专业的煤炭市场研究网站和数据库中抓取了大量关于煤炭市场的最新动态、政策法规以及行业趋势等信息。

这些外部数据不仅丰富了评价指标体系的内容，还为我们从宏观角度分析煤炭企业的财务风险提供了有力支持。

为了更全面地评估煤炭企业的财务风险，我们还参考了国内外众多学者在煤炭行业研究中的成果和观点。

这些研究成果不仅为我们提供了宝贵的理论参考，还为我们的实证分析提供了有力的数据支撑。

在数据预处理阶段，我们注重数据的真实性和可靠性。

对于原始数据，我们进行了严格的筛选和校验，确保数据的准确无误。

为了消
除量纲差异和数值波动对评价结果的影响，我们对所有数据进行标准化处理。

通过这一系列措施，我们成功地消除了数据中的噪声干扰，并为后续的TOPSIS法分析奠定了坚实的数据基础。

4.2 初始矩阵构建
在基于改进TOPSIS法的煤炭企业财务风险评价研究中，初始矩阵的构建是关键步骤之一。

初始矩阵用于表示各指标在不同权重下的相对重要性，它对于后续的评价结果具有重要影响。

需要对初始矩阵进行合理构建，以保证评价结果的准确性和可靠性。

根据研究目标和评价指标，确定各指标的权重。

权重的确定需要综合考虑指标的重要性、可操作性以及与研究目标的相关性等因素。

可以采用专家访谈、问卷调查等方法收集数据，然后通过统计分析等手段求得权重。

根据各指标在财务报表中的数据，计算各指标在不同权重下的绝对值。

绝对值越大，说明该指标在该权重下越重要。

还需要计算每个指标的方差，以衡量其波动程度。

说明该指标的稳定性越差，对评价结果的影响也越大。

基于改进TOPSIS法的煤炭企业财务风险评价研究中，初始矩阵的构建是关键步骤之一。

合理的初始矩阵构建有助于提高评价结果的准确性和可靠性，为后续的风险评价提供有力支持。