企业并购风险的模糊综合评价案例分析
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作者: 陶海军,于钊
摘要：模糊综合评价模型是近些年新出现的一种不确定因素量化的模型。通过对企业并购过程中的风险研究，建立风险评价指标体系；在定性分析的基础上，采用模糊数学方法，把企业并购中的不确定因素进行量化，建立风险定量分析模型，把企业并购风险数值化，有利于企业分析并购风险的大小、并购决策的优劣，从而进行有利于自身的并购行为。
关键词：企业并购；风险；模糊综合评价
中图分类号：F275 文献标志码：Ａ文章编号：１６７３－２９１Ｘ（２０11）17－０034－02
一、企业并购及风险分析
企业并购一般是指兼并（Merger）和收购（Acquisition）。兼并指两家或者更多的独立企业、公司合并组成一家企业，通常由一家占优势的公司吸收一家或者多家公司。收购指一家企业用现金或者有价证券购买另一家企业的股票或者资产，以获得对该企业的全部资产或者某项资产的所有权或控制权。并购活动是在一定的财产权利制度和企业制度条件下进行的，在并购过程中，某一或某一部分权利主体通过出让所拥有的对企业的控制权而获得相应的受益，另一个部分权利主体则通过付出一定代价而获取这部分控制权。企业并购的过程实质上是企业权利主体不断变换的过程。
因此，企业如何从自身实际出发，识别公司并购风险，选择并购对象，制定合理的并购策略，以便以最小的风险获得企业并购后长期的良性发展，是摆在企业面前亟待解决的问题。而模糊综合评价方法正是考虑到企业并购整个过程的风险，通过模糊数学的方法把不确定因素进行量化，进而建立模型，最终得出风险量化值的一种方法，可以帮助企业对并购风险进行更准确的预测和判断。
二、企业并购风险模糊综合评价的案例分析
企业甲欲进行并购来扩大自己的行业地位，在实施并购之前，企业的高层决策者首先要从风险角度考虑实施并购决策方案的可行性。利用模糊综合评价模型判断企业并购的风险，把模糊的并购风险因素定量化，得出的结果可以使决策者更加理性化，作出有利于企业的选择。
1．建立风险指标体系，确定风险因素集。在分析了企业并购项目的情况之后，现确定以下指标为风险因素。一级指标为：市场风险U1，并购成本U2，财务风险U3，整合风险U4，其他风险U5。二级指标分别为：市场风险U1，包括法律风险U11、政府角色U12、体制风险U13、并购时机风险U14；并购成本U2，包括并购价格U21、谈判成本U22、支付方式成本U23、或有负债风险U24、信息不对称风险U25；财务风险U3，包括对企业价值评估风险U31、融资风险U32、流动性风险U33、杠杆收购偿债风险U34；整合风险U4，包括企业文化整合风险U41、财务控制体制整合风险U42、经营管理整合风险U43；其他风险U5，包括反收购风险U51、产业风险U52、代理人道德风险U53。
2．确定指标因素的权重集。一般情况下，各个指标因素对企业并购风险的影响程度不一样，应根据各因素对企业风险影响程度的高低，赋予相应的权重值，用以衡量其发挥的作用，因此，确定权重集是至关重要的。本案例采用主观赋值法和客观赋值法相结合来确定各个指标因素的权重集，以主观赋值法为主，利用客观赋值法所得到的数据作为重要依据。主观赋权法主要是由专家根据经验主观判断而得到，这种方法人们研究较早，也较为成熟，但客观性较差。客观赋权法的原始数据是由各指标在评价中的实际数据组成（如变异系数法，它直接根据指标实测值经过一定数学处理后获得权重），不依赖于人的主观判断，因而客观性较强。两者相结合，在利用客观赋值法得到的数据作为主要依据的同时，根据专家的实际经验考虑指标的经济意义，对所得到的权重集进行修正，既能够在一定程度上克服主观赋值法主要依靠经验的缺点，也能够考虑到各个指标因素的具体实际经济意义。
3．通过建立隶属函数计算出评语集数值。建立对风险指标的评语集，在这里设立了五级评语，即V＝ ｛v1，v2，…，vm｝（m=5），分别为：很满意、较满意、一般、较不满意、很不满意五个层次。根据企业并购市场风险、并购成本、财务风险、整合风险以及其他风险等因素的资料，请参与评价的各位专家对各个指标权重及满意度（评价集）进行评价，最后统计评价结果，计算出隶属度r。
4．建立评价矩阵。根据评价结果可以建立指标因素Ui上的模糊评价矩阵。
R1＝
R2＝
R3＝
R4＝
R5＝
5．计算综合评价结果，并得出结论。由表1可知U1中包含的子因素U11、U12、U13、U14的权重向量为W1＝[0.162 0.254 0.246 0.338]，由模糊综合评价模型B＝W□R可以得出：
B1＝W1□R1＝[0.162 0.254 0.246 0.338]□＝[0.2518 0.3708 0.2781 0.0289 0.0335]
同理可得：B2＝[0.3316 0.3740 0.1856 0.1556 0.0652]
B3＝[0.2256 0.3207 0.2815 0.1608 0.0114]
B4＝[0.2250 0.3125 0.3625 0.0975 0.0275]
B5＝[0.3330 0.3607 0.2542 0.1255 0.0565]
将得到的结果作为上一层的模糊矩阵因素，构成描述从U到V的模糊关系的模糊评价矩阵R。
由第二级评判指标的权重向量 可得企业并购风险的模糊综合评价结果
B＝W□R＝[0.106 0.359 0.263 0.168 0.104]□＝[0.2775 0.3479 0.2575 0.1306 0.0405]
最后，对评语集中的各级评语根据实际情况赋予一定的分数值。本文案例中根据满意度的大小赋予各级评语从1到9不等的分数，满意度越高，分数值越高，表示专家承认此风险的程度越高，即v1=9，v2=7，v2=5，v4=3，v5=1。对于本模型评判指标的处理采用加权平均法考察综合风险度 B的平均风险等级。计算公式为B'＝B□VT
则由此可得甲企业此并购方案最终的平均风险数值为
B'＝B□VT=[0.2775 0.3479 0.2575 0.1306 0.0405]□97531＝6.6526
最终评价结果B'是一个代数值， 其值介于1和9之间， 越接近9，说明该并购项目风险越高，越接近1，风险越低。根据评判集的得分标准划分风险等级为：1～3分为风险很低，完全可以执行并购决策；3～7分为风险一般，可根据具体方案情况进行取舍；7～9分为风险很高，此种情况不适合执行并购决策，应放弃该方案。案例中最终得出的风险值为6.6526，介于3~7之间，风险程度一般，可以根据企业并购项目的实际情况而决定是否执行并购决策。
并购中所存在的风险复杂而且广泛，很多因素都是模糊难以界定的，给并购的成功带来很大的不确定性。模糊综合评价模型把并购中的不确定因素定量化，最后得出一个量化的可以比较的数值，能够使决策者更加清楚地认识到并购中的风险程度，有利于做出更好决策。
但是，在模糊综合评价模型中，也存在很多不足之处，比如权重的确定带有很大的主观性，评语集的打分也有很大的主观性。这就要求决策者在利用模糊综合评价模型进行企业并购风险计算的过程中，科学合理地权衡各种风险因素，以便更好地避免风险。
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