投資是企業(yè)創(chuàng)造與積累財(cái)富、保持可持續(xù)發(fā)展的前提,同時(shí),投資又是企業(yè)價(jià)值得以最大化的源泉。首先,企業(yè)投資決策活動(dòng),不僅受其自身各種因素的影響,而且與其所處的內(nèi)外環(huán)境有著不可忽略的聯(lián)系,因此,企業(yè)在進(jìn)行投資決策時(shí)需要考慮的因素很多,必須對(duì)這些因素進(jìn)行權(quán)衡、取舍和利用,才能得出最終的決策結(jié)果;其次,對(duì)于一般的企業(yè)集團(tuán)來講,他們面臨的往往是項(xiàng)目群,對(duì)該項(xiàng)目群中項(xiàng)目的取舍,會(huì)直接影響到集團(tuán)投資目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),影響到企業(yè)集團(tuán)的整體投資收益水平。
根據(jù)以上兩點(diǎn),可以將投資決策歸納為一種多屬性決策問題。多屬性決策是指在決策過程中考慮的決策屬性不止一個(gè),而且可供選擇的決策方案?jìng)€(gè)數(shù)有限并且已知。由于各屬性對(duì)各對(duì)象的描述可能不一致,因此,根據(jù)一個(gè)屬性往往無法得出合理的決策,必須綜合考慮各個(gè)屬性才能獲得有效的決策結(jié)果。此外,對(duì)于各個(gè)屬性的取值,一般情況下,可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算出具體的數(shù)值,但是,這其中存在一個(gè)問題,即忽略了屬性的模糊性。因?yàn)榻?jīng)驗(yàn)公式具有一定的數(shù)據(jù)依賴性,所以在描述待處理數(shù)據(jù)時(shí),必然存在一定的不確定性,這種不確定性是由于事務(wù)本身的不確定性和決策者(或?qū)＜?的主觀性引起的,這就是客觀存在于萬物之中的模糊性。因此,本文借助模糊集來描述投資決策中存在的不確定性,解決企業(yè)項(xiàng)目投資決策中的一些關(guān)鍵問題。
一、投資決策的問題描述
企業(yè)集團(tuán)項(xiàng)目群的投資決策涉及到多個(gè)(或多層)指標(biāo)(或?qū)傩?。例如,影響項(xiàng)目投資決策的屬性可能包括內(nèi)含報(bào)酬率、初始投資額、投資回收期、風(fēng)險(xiǎn)程度等等,原始的投資決策表如表1所示。其中,內(nèi)含報(bào)酬率是使投資項(xiàng)目的凈現(xiàn)值等于零的貼現(xiàn)率,實(shí)際上反映了投資項(xiàng)目的真實(shí)報(bào)酬,是相對(duì)指標(biāo);初始投資額是絕對(duì)指標(biāo),是指項(xiàng)目初始投資時(shí)所投入的費(fèi)用;投資回收期是指收回初始投資所需要的時(shí)間,一般以年為單位,是原始投資額與年現(xiàn)金凈流量的比值;風(fēng)險(xiǎn)程度是標(biāo)準(zhǔn)差與期望值之比,是綜合考慮了政策風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、管理風(fēng)險(xiǎn)和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)等得出的量化值,表示標(biāo)準(zhǔn)差與期望值的離散程度。
如果根據(jù)初始內(nèi)含報(bào)酬率來判斷,應(yīng)該選擇投資項(xiàng)目X,如果根據(jù)初始投資額,應(yīng)該選擇投資項(xiàng)目Z(這需要根據(jù)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況來決定),如果按照投資回收期來判斷,應(yīng)該選擇投資項(xiàng)目X,如果按照風(fēng)險(xiǎn)程度,應(yīng)該選擇投資項(xiàng)目Y?？梢钥闯?根據(jù)不同的屬性來判斷,得到的結(jié)果是不同的。選擇投資額大于投資資金限額的項(xiàng)目,并不是絕對(duì)不可行,因?yàn)榭梢赃x擇逐年投入資金,而且根據(jù)財(cái)務(wù)狀況和理財(cái)環(huán)境的變化進(jìn)行調(diào)整;對(duì)于小于資金限額的項(xiàng)目,也不一定被選上。因此,需要一種綜合的多屬性決策方法,權(quán)衡利弊,最終選出最適合投資的項(xiàng)目。
二、基于模糊距離的多屬性決策模型
針對(duì)以上投資決策問題,本文提出一種基于模糊距離的投資決策方法。該方法通過對(duì)原始決策表進(jìn)行模糊化,并確定基準(zhǔn)向量作為理想投資項(xiàng)目,進(jìn)而度量已有的每個(gè)項(xiàng)目與基準(zhǔn)向量的距離,最終投資的項(xiàng)目是與基準(zhǔn)向量最接近的項(xiàng)目。
(一)模糊化
如前所述,影響投資決策的屬性都具有一定的模糊性,這里將投資決策表中的每個(gè)屬性都看作一個(gè)模糊語言變量,每個(gè)語言變量可取若干語言值,每個(gè)語言值又對(duì)應(yīng)一個(gè)模糊集。因此,模糊化主要包括兩個(gè)步驟,一是確定語言值的個(gè)數(shù)和等級(jí);二是確定語言值對(duì)應(yīng)的模糊集。對(duì)此,首先根據(jù)問題特點(diǎn)確定語言值的個(gè)數(shù);然后根據(jù)模糊分布法確定各個(gè)語言值的隸屬度函數(shù),即根據(jù)現(xiàn)有隸屬度分布,結(jié)合數(shù)據(jù)獲取精度的情況,確定隸屬度函數(shù)的表達(dá)形式。例如,對(duì)于表1的屬性“內(nèi)含報(bào)酬率”,根據(jù)專家知識(shí)和企業(yè)實(shí)際,這個(gè)語言變量可以取“很高”、“高”、“中”、“低”四個(gè)級(jí)別的語言值,這四個(gè)語言值對(duì)應(yīng)的四個(gè)模糊集如圖1所示。
(二)基準(zhǔn)向量與模糊距離
為了確定最優(yōu)的投資項(xiàng)目,需要確定投資項(xiàng)目的理想數(shù)據(jù)特征,即基準(zhǔn)向量?；鶞?zhǔn)向量確定的原則:將最高級(jí)別語言值的隸屬度賦值為1,其他級(jí)別語言值的隸屬度賦值為0。例如,對(duì)于表1的屬性“內(nèi)含報(bào)酬率”,因?yàn)樗?個(gè)不同級(jí)別的語言值,那么該屬性的理想數(shù)據(jù)特征是{1,0,0,0}。
最終投資的項(xiàng)目是與基準(zhǔn)向量最接近的項(xiàng)目,因此,需要確定一個(gè)模糊距離的計(jì)算公式,來度量已有的每個(gè)項(xiàng)目與基準(zhǔn)向量之間的距離。模糊距離的計(jì)算如下所示:
下面給出基于模糊距離的投資決策方法的具體步驟。
(三)步驟
第1步:將原始投資決策表進(jìn)行模糊化;
第2步:確定基準(zhǔn)向量;
第3步:計(jì)算每個(gè)項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的模糊集與基準(zhǔn)向量之間的距離;
第4步:求出最小距離對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目,得到最終的決策結(jié)果。
針對(duì)投資決策中存在的不確定問題,本文通過對(duì)原始投資決策表進(jìn)行模糊化,并引入基準(zhǔn)向量,通過計(jì)算已有項(xiàng)目的模糊向量與基準(zhǔn)向量的距離,得到投資決策的定量結(jié)果,從而使決策問題變得簡單和明朗。為了對(duì)該方法進(jìn)行進(jìn)一步說明和驗(yàn)證,下面給出一個(gè)實(shí)例并進(jìn)行分析。
三、實(shí)例分析
假設(shè)某公司有三個(gè)可供選擇的獨(dú)立項(xiàng)目:項(xiàng)目X、項(xiàng)目Y、項(xiàng)目Z,有關(guān)項(xiàng)目的原始數(shù)據(jù)如表1所示。其中,影響決策的因素包括內(nèi)含報(bào)酬率、初始投資額、投資回收期、風(fēng)險(xiǎn)程度,即四個(gè)屬性。
首先,對(duì)原始決策表進(jìn)行模糊化。“內(nèi)含報(bào)酬率”的語言值分別為“很高”、“高”、“中”、“低”四個(gè)級(jí)別;“初始投資額”的語言值分別為“超額”、“適宜”兩個(gè)級(jí)別;“投資回收期”的語言值分別為“短”、“較短”、“中”、“長”四個(gè)級(jí)別;“風(fēng)險(xiǎn)程度”的語言值分別為“很大”、“大”、“中”、“小”四個(gè)級(jí)別。以上語言值對(duì)應(yīng)的模糊集如圖2所示。
最后,求出最小距離,確定投資決策結(jié)果。顯然,項(xiàng)目X的模糊向量與基準(zhǔn)向量的距離最小,所以投資項(xiàng)目X。
可以看出,應(yīng)用本文方法所得出的結(jié)論和文獻(xiàn)[1]所取得的結(jié)論是一致的,這說明了本文方法的有效性。另外,相對(duì)于文獻(xiàn)[1]的方法,本文方法在確定屬性的語言值時(shí),是根據(jù)每個(gè)屬性的具體特點(diǎn)進(jìn)行等級(jí)劃分,而不是對(duì)所有的屬性都劃分為完全一樣的語言值。顯然,本文方法更為靈活、更貼合實(shí)際。
四、結(jié)論
投資決策必須在科學(xué)理論的指導(dǎo)下,遵循科學(xué)的程序,進(jìn)行科學(xué)的分析、論證,使所選取的投資方案達(dá)到技術(shù)、經(jīng)濟(jì)的統(tǒng)一與最優(yōu)化。本文通過對(duì)投資決策中的模糊性進(jìn)行描述,應(yīng)用模糊語言變量和模糊語言值,建立了基于模糊距離的投資決策模型;然后利用該模型,結(jié)合實(shí)例數(shù)據(jù),對(duì)本文方法進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明,本文所建立的基于模糊距離的決策模型,可有效運(yùn)用于企業(yè)項(xiàng)目群的投資決策。
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