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基于熵值法的上市公司绩效评价模型构建 　　一、引言 　　有色金属行业是以开发和利用矿产资源为主的基础性行业，是国民经济发展、国防工业和战略性产业建设不可或缺的重要支撑。有色金属行业上市公司是整个有色金属产业的中流砥柱，只有正确评价和推动这些上市公司的升级调整，才能带动整个产业全面协调发展（工信部，2012）。因此，正确评价有色金属行业上市公司的财务绩效具有非常重要的现实意义。本文以2011年有色金属行业上市公司年报数据为基础，运用熵值法对上市公司财务绩效进行评价，以期能够对财务报表外部使用者的投资决策提供有益的信息。 　　二、评价指标体系构建 　　指标选取是进行财务绩效评价的第一步，指标选取的方向和数量直接影响着评价结果。选取过程不可避免地会伴有主观逻辑判断，本文尽量结合行业特点来选取指标，降低主观因素对最终结果的影响，以求客观真实地反映财务绩效。我国有色金属行业具有发展快、耗能大、污染大、产值高的特点。“十一五”期间，十种常用有色金属的产量和表观消费量年均分别增长13.7%和15.5%，而行业规模以上企业销售收入和利润总额年均分别增长29.8%和28.1%（工信部，2012）。 　　本文结合我国有色金属行业的特点，基于指标选取的客观性、相关性、全面性和代表性、可比性和可操作性的原则，综合前人研究成果，以和讯网提供的2011年上市公司年报数据为基础，从偿债能力、获利能力、运营能力、成长能力、现金能力、股本扩张能力6个方面，共23个财务指标，构建其财务绩效评价指标体系（见表1）。 　　三、评价思路 　　在多指标综合评价方法中，有主观赋权法和客观赋权法。熵值法是客观赋权法的一种，它克服了主观赋权法依靠评价者主观对各指标的重视程度来赋权的缺点，根据各指标的内在联系程度或反映的信息量来决定指标的权重（朱庆须、宋绍清，2005）。 　　“熵”最早由德国物理学家克劳修斯（R.Clausius）作为热力学的概念提出，之后香农（C.E.Shannon）在《通信的数学原理》一文中，第一次将熵引入到信息论中，用于表示系统的混乱程度，而信息则表示系统的有序程度。信息论中，用H（x）=-P（xi）ln（xi）表示信息熵，熵值越小，系统的混乱程度就越大，提供的有用信息量就越多；反之熵值越大，系统的混乱程度就越小，提供的有用信息量就越少。 　　在财务绩效评价中，通过对各指标熵值的计算，度量该指标对不同企业的差异程度，以此判断在评价企业财务状况优劣所起作用的大小，熵值的大小与作用的大小呈反比关系。因此，可以用熵作为工具，来计算各指标的权重，再对各指标赋予适当的权重，从而运用多指标的综合评价方法，最后得出相对客观的评价结果（唐文彬、韩之俊，2001）。熵值法的运用步骤如下： 　　第一，首先选取n个样本、m个指标，xij是第i个样本的第j个指标值（i=1，2，3…n；j=1，2，3…m）。 　　第二，指标预处理。指标本身存在着数量级和属性的差异，比如同样是反映获利能力的流动比率和产权比率，前者是适度指标，即不能太大也不能过小，过大或过小都说明企业业绩不好；后者却是负向指标，越小越好；反映成长能力的净利润增长率是正向指标，越大越好。所以要先对数据进行标准化处理，消除这些差异。对于不同属性和数量级的指标，有不同的处理的方法。本文选用的指标为适度、正向和负向指标，处理方法如下：xij是标准化前的数据，xij是标准化后的数据，xi是标准值。 　　（1）对于适度指标，确定标准值后按公式Ⅰ处理： 　　xij=1- 　　（2）对于正向指标，按公式Ⅱ处理： 　　xij=1- 　　（3）对于负向指标，按公式Ⅲ处理： 　　xij=1- 　　第三，数据的坐标平移。为了使得接下来的对数运算有意义，必须消除零和负值，要对标准化后数据进行坐标平移。即：Yij=xij+α，其中α即是坐标平移量，根据标准化后数据负值或者正值的最小值来确定，α=min（xi1，xi2，…，xim）。最后得到一个能够进行熵运算的数据矩阵R=（Yij）m×n。 　　第四，计算第j项指标下第i企业指标值的比重Pij：Pij=： 　　第五，计算第j项指标的熵值ej。ej=-kPijlnPij（k?0且k=，ln是自然对数，ej∈[0，1]） 　　第六，计算第j项指标的差异性系数gj。gj=1-ej，gj越大，第j项指标越重要。 　　第七，确定评价指标的权重wj，构建绩效综合评价模型f（i）。wj=，得到第i家企业的绩效综合评价模型f（i）=w1Yi1+w2Yi2+w3Yi3+…+wjYij，由此模型可得第i家企业的综合得分，得分越高，说明财务绩效越好。 　　最后用客观赋权法的主成分分析法予以对比，验证熵值法的结果并分析其优缺点。 　　三、实证分析 　　其一，数