全球专业中文经管百科,由121,994位网友共同编写而成,共计435,753个条目

二維判斷法

用手机看条目

出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

二維判斷法(2D Judgment Method)

目錄

二維判斷法

  所謂二維判斷法,就是從兩方面同時考察企業的變動狀況:一是空間,即正確反映企業在本行業(或全產業)時點狀態所處的地位,二是時間,即儘可能考慮一段時期內企業連續成長的速度和質量

二維判斷法的基本原理

  二維判斷法的基本原理是:在確定各指標狀態值及標準分值的基礎上,首先測算評估期前3年企業各指標的平均數值,並確定平均分值,考察企業以往(評估期前3年)的發展狀況;然後根據企業評估期某一指標的實際值,測算企業該指標的行業比較得分,考察企業該項指標在同行業(或全產業)所處的地位;據此再計算該指標行業(全產業)比較得分與前3年平均分值的比值,考察企業該指標在整個測評期內的成長狀態;最後將各指標的比值加總得出綜合成長指數,從整體上反映企業的成長狀況是越來越好,還是有進有退,亦或是逐漸萎縮。

二維判斷法的數學模型[1]

  二維判斷法的數學模型為:

  正指標:

  D=\sum^n_{i=1}\frac{Did_i+(Zis_i-Zid_i)/(Zig_i-Zid_i)\times(Dig_i-Did_i)}{Dt_i}

   =\sum^n_{i=1}\frac{Dis_i}{Dt_i}

  逆指標或狀態指標:

  D=\sum^n_{i=1}\frac{Did_i-(Zis_t-Zid_t)/(Zig_i-Zid_i)\times(Dig_i-Did_i)}{Dt_t}

   =\sum^n_{i=1}\frac{Dis_t}{Dt_t}

  其中:

  D:企業成長指數;

  Zisi:評估期企業指標實際數值;

  Zidi:指標實際數值所在區間下限數值;

  Zigi:指標實際數值所在區間上限數值;

  Didi:指標下限數值對應的標準分值;

  Digt:指標上限數值對應的標準分值;

  Dti:企業評估期前3年指標平均分值。

  式中:正指標:

  Dt_i=Dtd_i+(Ztm_i-Ztd_i)/(Ztg_i-Ztd_i)\times(Dtg_i-Dtd_i)

  逆指標或狀態指標:]

  Dt_i=Dtd_i-(Ztm_i-Ztd_i)/(Ztg_i-Ztd_i)\times(Dtg_i-Dtd_i)

  其中:

  Ztmi:指標前3年平均數值;

  Ztdi:指標平均值所在區間下限數值;

  Ztgi:指標平均值所在區間上限數值;

  Dtdi:指標平均值所在區間下限標準分;

  Dtgi:指標平均值所在區間上限標準分。

  利用二維判斷法模型對上述指標進行測算的結果反映了一個企業的經營成長狀況, 這對考核經營者的經營業績以及制定和調整企業未來的發展方向具有重要的意義。但由於國家產業政策的調整以及不同地區間的經濟差異, 還應該對上述的評價方案進行修訂與補充。不同經營者的經營業績還須有一定比例的修複, 由董事會在成長繫數的基礎上配予一定的比例得出最後的考核結果。這個正指標的比例α和逆指標或狀態指標的比例β是根據不同的經營者, 由董事會一致商討制定的。這樣得出的經營者經營業績成長繫數為:

  D=(D_a\times \alpha+D_b\times \beta)\times M_i\times P_i  (a:正指標,b:逆指標與狀態指標)

  其中: Mi為產業繫數, Pi區域經濟調節繫數。

二維判斷法優缺點

  二維判斷法與其他現有的企業綜合評估方法相比具有十分明顯的優勢,它不僅較準確地確定了指標權數作用的區間,而且較妥善地解決了狀態指標的科學評估問題。更為重要的是:第一,二維判斷法選取企業評估期前3年的指標數據,尊重了企業發展的連續性,使時點評估與動態評估合為一體,從而較客觀地反映了企業自身成長的變動狀況。第二,二維判斷法所反映的企業評估期在本行業或(全產業)的地位,實際是一種動態的地位,結合企業自身的評估結果,可以較準確地反映企業未來的發展趨勢。第三,二維判斷法評估企業實際需要同時考察企業4年的變動發展,排除了中小企業創業初期高成長或高死亡等不穩定期的許多變異因素,可以保證評估結果的準確性。

  但是,與其他綜合評價方法相比較,二維判斷法也存在明顯的不足。一是這種方法在確定標準分值上仍存在較多的人為因素,只能靠充分調查、分析和徵詢專家的意見,儘可能避免人為失誤。二是這種方法的計算過程比較繁瑣,需要的數據量非常龐大。為此,只能藉助電腦等設備,在事先編好運算程式和做好基礎數據處理的基礎上,才能取得較好的結果。

二維判斷法案例分析[2]

  成長型科技中小企業的識別

關於成長型企業識別的方法,現有的文獻中使用較多的是由中國企業評價協會於2003年提出的GEP評價方法。GEP評價法採用的是二維判斷模型,所謂二維判斷就是從兩方面同時考察企業的變動狀況:一是空間,即正確反映企業在本行業時點狀態所處的地位;二是時間,即儘可能考慮一段時期內企業連續成長的速度和質量

  (1)採用GEP法,需要確定指標的標準分值和上限分值、下限分值。某指標的標準分值=某行業該指標的平均增長值×該指標的權數;某指標下限值=該行業增長最差的中小企業的增長率;某指標下限值對應的標準分值=該行業增長最差的中小企業的增長率×該指標權數;某指標上限值=該行業增長最好的中小企業增長率;某指標上限值對應的標準分值=該行業增長最好的中小企業增長率×該指標權數

  (2)二維判斷模型的構成。記DAi為企業評估期指標i實際分值;D_{{A_i}t}為企業基期指標i平均分值;λi為指標i的權重值。則其計算公式分別為:

  DAi=評估期指標下限數值對應的標準分值+(評估期企業指標實際數值-評估期企業實際指標數值所在區間下限數值)/(評估期企業實際指標數值所在區間上限數值-評估期指標下限數值)×(評估期指標上限數值對應的標準分值-評估期指標下限數值對應的標準分值);

  DAi=基期指標平均值所在區間下限標準分值+(企業基期實際指標數值的平均值-基期指標平均值所在區間下限數值)/(基期指標平均值所在區間上限數值-基期指標平均值所在區間下限數值)×(基期指標平均值所在區間上限標準分-基期指標平均值所在區間下限標準分)基於上述計算,企業指標的定量分值Dt=\frac{D_Ai}{D_{{A_i}t}}

  而該企業定量成長指數為:

  f=\frac{\sum_i D_i \lambda_i}{(\sum_i\lambda_i)}  (1)

  設評估期某企業在指標的實際值(增長率)為,基期指標的平均值(增長率)為,則式(1)可以化簡為:

  f=\sum_i\frac{L_i}{\overline{L}_i}\times\lambda_i  (2)

  二維判斷模型在採用定量指標體系評估企業成長性方面比目前常用綜合評價方法具有更高的合理性,具體表現出以下幾個特征;成長是一個連續的發展過程,二維判斷模型從時段判斷成長性,比通過時點判斷更合理;二維判斷模型不僅考慮了時間概念,還引入空間概念,是二維(時間、空間)判斷法獨有的特點;二維判斷模型要求考察企業成長過程的期間較長。

  GEP方法所揭示的是事物的相對成長狀態,即從企業自己的“縱向角度”,以歷史的增長率為參照,衡量現在的增長狀況。這種方法對處於“加速”成長的企業比較有利,而對具有相當規模的企業,由於其可能處於“緩慢成長期”,增長的速度較慢,按照GEP方法,這種企業難以被突出出來。同時,採用二維判斷法進行實際操作時,要求樣本企業的各個指標都具有成長性特點,當有一項指標出現振蕩狀況時,則該企業就將被排斥在成長型範圍之內。因此,在實際 操作中需求對該方法進行一定的修正。

  2、識別方法修正

  (1)GEP識別方法。運用公式(1),對於各項評價指標都是成長的, 即DAi > 0, DAt > 0, f>0且f>1, 能夠篩選出純粹成長的企業。條件 f>1 的限制,反映的是成長加速度的含義,即高成長企業(以下相同)。

  但企業在成長階段,多數情況下並非所有指標都顯示出成長性特點,即並不是所有評價指標的增長率都大於0,這就出現了某幾項指標衰減和振蕩的情況。對於特殊情況的處理,採用下述的方法。

  (2)綜合GEP識別方法。對於無振蕩指標(指標數據或者是嚴格增,或者是嚴格降)的企業,依然按照GEP方法,即衰減指標按照對成長的判斷有負影響的方式處理,得到綜合結果f。若對應的 f>1,則企業是成長型的。

  (3)相對綜合增長比率識別。當企業某幾項評價指標出現振蕩情況,使用 GEP方法就難以進行處理。上述圍繞GEP方法的識別過程,考慮的是評估企業每個評價指標的情況,應該說是通過個體的集成反映總體是否成長。換個角度思考,首先分別考慮基期和當期綜合增長狀況,再通過綜合增長狀況的比率進行判斷,也可以作為判斷企業是否為成長型的方法。具體處理過程如下:

  A. 分別計算企業在基期和當期的各指標的增長率\bar{L}_i,Li

  B. 分別計算企業在基期和當期的綜合增長率\bar{\beta},β

  \bar{\beta}=\sum_{i}\lambda_i\bar{L}_i;
β = λiLi
i

  C.識別標準

  若對應的\bar{\beta},β均大於0,計算其成長指數。計算公式為:

  f=\frac{\beta}{\beta_i}  (4)

  若 f > 1,則可以認定企業為高成長型的。

參考文獻

  1. 吳翠鳳 曾繁英.國有上市公司經營者經營業績的評價指標及其評價方法研究.工業技術經濟.2006年06期
  2. 荊浩 趙希男 從少平.成長型科技中小企業識別研究.管理評論.2007年09期
本條目對我有幫助6
MBA智库APP

扫一扫,下载MBA智库APP

分享到:
  如果您認為本條目還有待完善,需要補充新內容或修改錯誤內容,請編輯條目投訴舉報

本条目由以下用户参与贡献

sky,Zfj3000,Lolo,Sou,KAER,连晓雾.

評論(共2條)

提示:評論內容為網友針對條目"二維判斷法"展開的討論,與本站觀點立場無關。
Sou (討論 | 貢獻) 在 2009年11月4日 19:09 發表

補了個案例哦!

回複評論
Angle Roh (討論 | 貢獻) 在 2009年11月5日 10:04 發表

Sou (討論 | 貢獻) 在 2009年11月4日 19:09 發表

補了個案例哦!

感謝Sou的精彩貢獻

回複評論

發表評論請文明上網,理性發言並遵守有關規定。

打开APP

以上内容根据网友推荐自动排序生成

下载APP

闽公网安备 35020302032707号