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模糊层次分析法在商业银行战略投资者选择决策中的应用 摘要:虽然目前对商业银行引进境外战略投资者的评价存在诸多争议,但是引进战略投资者在优化产权结构,提升公司价值,提高公司治理水平方面具有重要意义。文章利用模糊层次分析法对战略投资者的选择进行了定性和定量相结合的研究,以期为商业银行引进战略投资者提供相关的理论上的指导。 下载 关键词:模糊层次分析法;商业银行;战略投资者 一、 引言 虽然对商业银行引进境外战略投资者的评价目前还存在诸多争议,尤其是在2008年末至2009年上半年,境外战略投资者出现了大规模减持国有控股商业银行的股权的现象,比如:2008年12月31日, 瑞士银行率先出售了其持有的全部34亿股中国银行H股,套现8.08亿美元;2009年1月7日,美国银行减持了其持有的56.2亿股中国建设银行股份,套现28.3亿美元;2009年1月14日,苏格兰皇家银行尽数抛售其持有的108.1亿股中国银行股份,占中国银行总股本的8.25%,套现金额近200亿港元;2009年5月12日,美国银行再次减持135.09亿股中国建设银行股份,套现金额高达73亿美元。在这种背景下,国内再次出现了境外战略投资者“投机论”和“无用论”以及“国有银行贱卖论”的论调。但是客观来说,2003年以来,已经完成战略引资的三家国有控股商业银行在各自的战略投资者的协助下,基本建立起以股东大会、董事会以及监事会为主体的现代公司治理结构,并在各自的战略投资者的协助下,初步建立了外部董事占多数的董事会治理机制。这种以外部董事占主体的董事会结构能够较好地防止内部人控制现象的出现,有利于发挥董事会的决策功能和监督功能,从而为国有控股商业银行不断完善现代公司治理结构奠定了基础。并且引进战略投资者在补充商业银行资本金,进行海外上市,提升企业价值等方面具有重要作用。 回顾建行、中行和工行的股份制改革,均经历了财务重组、股份制公司改造和引进战略投资者后上市三个阶段。农业银行作为最后一家国有大型商业银行,引入战略投资者作为股改的最后一环,对于股份制改革成功与否起着至关重要的作用。本文就是基于上述理由,从模糊数学的角度,采用层次分析法,通过定量和定性分析相结合来对战略投资者选择加以研究,以期能给农业银行及其他商业银行引进战略投资者提供理论借鉴。 二、 模糊层次分析法数学模型的建立 1. 确定评价属性。战略投资者就是指具有资金、技术、管理、市场和人才优势,能够促进产业结构升级,增强企业核心竞争力和创新能力,拓展企业产品市场占有率,致力于长期投资合作,谋求获得长期利益回报和企业可持续发展的境内外大企业和大集团。选择战略投资者是有一定的原则和标准的。银监会规定的战略投资者选择的标准为:投资者的持股比例必须在5%,投资者必须持股三年以上,以保证较长时间内双方合作的稳定性;投资者必须派出董事、派出相应的管理人员,帮助国内银行提高经营管理术;投资者要提供技术和网络上的支持。这一标准是指导性的,非强制的。建行、中行、工行在实际执行中都有自己的标准。 建设银行的选择标准:具备一定的规模;在业务领域具备专长和领先优势;愿意向建行转移技术和管理经验;其中国战略与建行无根本利益冲突。中国银行的选择标准为:国际知名的金融集团;在业务上与中行目前的业务互补;与中国银行无直接利益冲突;在某一方面具有中国银行所不具备的较强实力。工商银行的选择标准为:必须是国际一流的金融集团,要具有雄厚的实力;要符合工商银行长期的发展战略,双方在战略上要形成优势互补;要有助于提升工商银行的公司治理水平;与工商银行不能形成利益冲突。 由上面的对比可以看出,无论是银监会,还是三大行本身,对引入的战略投资者都有一些共同的标准和要求。我们可以以实力雄厚(X1)、技术和管理经验丰富(X2);无直接的战略利益冲突(X3)、长期发展战略要有互补性和合作性(X4)这些共同的标准作为农业银行选择战略投资者的依据,当然,农业银行选择战略投资者的这四个属性也要体现涉农的行业的特性。 2. 建立评价体系。本文采用以上4个指标(X1,X2,X3,X4)作为我们分析的准则。根据以上分析的属性因素,我们可以建立3个层次结构递阶层次模型(如图1),即目标层,准则层和方案层。在实际运用过程中,我们当然可以增加子准则层(因素层),其基本原理和计算的步骤是一致的。 3. 构建模糊判断矩阵,并进行一致性和相容性检验。在模糊层次分析中,因素之间两两判断比较时,采用一个属性因素比另一个属性因素的重要程度定量表示,则得到模糊判断矩阵A=(aij)nn,如果其具有如下性质:aij+aji=1,(i=l,2,n;j=l,2,n),则称模糊矩阵A是模糊互补矩阵。其中,当aij=aji时,有aij=aji=0.5。 为了使任意两个方案关于某准则的相对重要程度得到定量描述,通常采用0.10.9五标度法给予数量标度。 aii=0.5,表示因素自己与自己相比同样重要;若aij0.1,0.5),表示因素比aj比ai重要;若aij(0.5,0.9),表示因素ai比aj重要。 构造模糊互补矩阵后,可以利用以下公式求解模糊互补判断矩阵权重: 4. 综合判断决策。对于实际决策中,一般都是由许多个(设S个,s=l,2,m)专家给出同一因素集Xi上的两两比较判断矩阵As=(aijs)mn,s=l,2,m,它们均是模糊互补判断矩阵,则可分别得到权重集的集合:W(s)=(W(s)1,W(s)2,W(s)n),其中,s=l,2,m。 若模糊互补判断矩阵、权重矩阵、综合判断矩阵都满足相容性和一致性指标,则我们可以采用考虑所有专家的权重和综合判断矩阵的乘积来判断出各方案的优劣,从而做出合理决策。这种合成运算具有明确的实际意义,它可以将群体决策中诸多专家各自所给出的模糊一致性可接受矩阵综合为总体模糊一致性可接受矩阵,进而形成有效的决策。 三、 实例分析 1. 权重矩阵的确定。现假定农业银行拟引进战略投资者,为简化起见,又不失一般性,假设邀请本领域的专家人数为2名(即S=1,2),组成专家委员会,综合评价备选对象。假定候选境外战略投资者有四个。各专家单独就各个准则层给出模糊互补判定矩阵评价,假定专家1得到准则层两两比较判断矩阵如下: A1=0.5 0.6 0.7 0.50.4 0.5 0.4 0.80.3 0.6 0.5 0.40.5 0.2 0.6 0.5 根据式(1)我们可以由行和归一法分别求得解模糊互补判断矩阵的权重向量为: W1=(0.275,0.258,0.233,0.233) 根据(2)式我们可计算出模糊互补矩阵的权重矩阵分别为: W1*=0.500 0.496 0.536 0.5210.504 0.500 0.540 0.5250.464 0.460 0.500 0.4860.479 0.375 0.514 0.500 由前述公式A1与W1*的相容性指标为:I(A1,W1*)=0.030.1,故可认为模糊判断矩阵A1是满意一致的,因此权重集W1的分配是合理的。 假定专家2得到准则层两两比较判断矩阵如下: A2=0.5 0.5 0.6 0.70.5 0.5 0.7 0.30.4 0.3 0.5 0.40.3 0.7 0.6 0.5 同理可得: W2=(0.275,0.250,0.217,0.258) A2与W2*的相容性指标经计算为为:I(A2,W2*)=0.034750.1,故可认为模糊判断矩阵A2是满意一致的,因此权重集W2的分配是合理的。 同时,检验判断矩阵A1与A2间的满意相容性:I(A1,A2)=0.037 50.1,故可认为A1、A2两个模糊判断矩阵是满意相容的。 通过以上计算结果,我们可以清楚地看到,所有的判断矩阵均满足我们的要求(取?琢=0.1)。当所求结果不满足一致性要求时,表明此时将权向量的计算结果作为决策依据是不可靠的,我们需要返回专家组重新评价,重新设置判断矩阵。现所有的数据都满足一致性要(下转第61页)求,在综合2个专家的意见后,采用2个专家意见的简单加权平均得到总权重向量为: W=(0.275,0.254,0.225,0.245)。 2. 指标矩阵的确定。按照前述的评判方法,我们同样要求各个专家就某一准则对每个候选对象进行比较评判。为分析方便,我们选一个专家就某一准则对四个候选对象的评价进行说明。如假设专家1对4个候选对象,分别就实力雄厚(X1)、技术先进(X2)、利益无冲突(X3)、战略互补(X4)4个因素进行比较,可得到以下判断矩阵: A1*=0.5 0.6 0.4 0.70.4 0.5 0.3 0.60.6 0.7 0.5 0.80.3 0.4 0.2 0.5 A2*=0.5 0.6 0.7 0.40.4 0.5 0.6 0.30.3 0.4 0.5 0.20.6 0.7 0.8 0.5 A3*=0.5 0.4 0.6 0.60.6 0.5 0.7 0.70.4 0.3 0.5 0.50.4 0.3 0.3 0.5 A4*=0.5 0.8 0.6 0.60.2 0.5 0.3 0.40.4 0.7 0.5 0.60.4 0.6 0.2 0.5 同理,根据式(1)我们可以由行和归一法分别求得每个方案的模糊互补判断矩阵的权重向量为: W1*=(0.267,0.233,0.300,0.200) W2*=(0.267,0.233,0.200,0.300) W3*=(0.258,0.292,0.225,0.225) W4*=(0.292,0.200,0.267,0.242) 通过上述运算,W1*,W2*,W3*,W4*构成一个总评价结果,如果有多个专家参加评价,我们可以采用简单加权平均法求得评价矩阵: W*=(W1*,W2*,W3*,W4*)T=0.267 0.233 0.300 0.2000.267 0.233 0.200 0.3000.258 0.292 0.225 0.2250.292 0.200 0.267 0.242 3. 综合评判确定战略投资者。 按照模糊综合评价模型,综合评价结果为: R=WW*=(0.275,0.254,0.225,0.245) 0.267 0.233 0.300 0.2000.267 0.233 0.200 0.3000.258 0.292 0.225 0.2250.292 0.200 0.267 0.242=(0.270,0.240,0.246,0.243) 通过对四个候选对象,四个判定准则的综合判断、考虑,我们很容易从上述结果得知四个候选对象的重要性排序从高到低依次为:对象一、对象三、对象四、对象二。故在本例中,对象一最适宜作为战略投资者。 四、 结束语 模糊层次分析法(FAHP法)实现了将层次分析法(AHP法)的定量性和客观性的优点与模糊评价法的包容性有机结合,在确定一些不确定的权重方面有很广泛的应用,该模型可以推广到其他类似的求权重方面,如供应商的选择、投资风险估计