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沃尔比重评分法改进及评价效果的验证研究
重庆城市管理职业学院河北经贸大学经济管理学院
【摘
黄
倩赵惠惠
要】沃尔比重评分法是公司财务综合评价的常用方法，但该模型结构简单，指标选取上趋于单一，对现代
企业评价效果有限。文章针对沃尔比重评分法中评分计算和评价标准进行了改进，并选取了６５家上市通信及相关制造业公司财务数据作为样本，分别用原模型和改进模型计算单项指标分数，利用ＳＰＳＳ统计软件对两组中间数据进行聚类和判别分析；最后采用拟合优化检验的方法对原模型和改进模型的判别分类效果验证。实验数据显示改进的沃尔比重评分法较原模型更为准确。
【关键词】沃尔比重评分法；财务综合评价；聚类分析；判别分析；拟合优化检验
一、引言
存在固有的缺陷，主要表现在以下两个方面。
1.评分计算方法不合理。沃尔比重评分法数学模型是线性相乘的，当某一个综合评价指标参数增长时，该参数对应的评分线性增长。如果该模型中某项财务指标参数严重异常，会对综合评价法产生不合逻辑的重大影响。
2.评价指标选取不合理。沃尔提出的模型中，指出七项财务指标，可分为两个大类即偿债能力（包括流动比率和负债资本比率）和营运能力（包括固定资产比率、存应收账款周转率、固定资产周转率和主权资货周转率、
本周转率）。财务指标的选取应具有区分性和全面性，而沃尔提出的指标大多反映企业的管理水平，显然不能适应现代公司的综合评价。
四、沃尔比重评分法的改进
财务综合评价就是将营运能力、偿债能力和盈利能力全面、综合等各项财务分析指标作为一个有机整体，系统、地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价，说明企业整体财务状况和经营情况的好坏。传统的财务评价沃尔评分法和财务预警分析模型包括杜邦财务分析体系、
法等，在实践中已广泛应用。由于传统的财务评价模型大多产生于20世纪初期，受当时财务环境所限，传统的财务评价模型对现代企业评价会有不足之处，因此改进和完善传统的财务评价模型具有重要的理论和现实意义。
二、沃尔比重评分法简述
1928年，财务综合评价先驱亚历山大·沃尔提出了负债资本比率、固定信用能力指数的概念，把流动比率、资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和主权资本周转率七项财务比率用线性系统结合起来，并分别给定各自的分数比重，通过与标准比率进行对比，确定多指标的得分及总体指标的累计分数，从而对企业的信用水平乃至整个企业的财务状况进行评价，即所谓的沃尔比重评分法。
沃尔比重评分法可用如下公式表示：实际分数=Σ（实际值×权重）
（1）
针对上文提出的沃尔比重法评估的不足，本节在评价计算和评价指标两个方面进行了改进。
（一）评价计算的改进
本文针对该问题对模型进行设置，为减少综合评价误差，模型设计为标准分与调整分加减。
实际分数=Σ（标准分+调整分）
（2）
沃尔比重综合评价法将互不相关联的财务指标按权重予以综合联动，使综合评价成为可能。沃尔比重综合评价法利用较少的财务指标，简单的线性运算，可以基本反映企业的财务状况。
三、沃尔比重评分法的不足
对每一项指标进行阀值设定，将财务比率的标准值由企业最优值调整为本行业平均值并设定评分值的上）和下限（标准值的0.5倍）。其中实限（标准值的1.5倍
际分数不能高于上限且不能低于下限。
调整分=实际比率-标准比率
每分比率=行业最高比率-标准比率
（3））（4
以往大量的应用和研究发现，沃尔比重综合评价法
84
会计之友2011年第6期
下
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FRIENDSOF对公式（2）、（3）、（4）整理变换后，得到改进的沃尔比重法模型的一般形式：
实际分数=Σ［标准分+×（最高评分-最低评分）］
（二）评价指标的改进
依据财政部1995年颁发的《财政部企业经济效益综》的通知，综合评价指标确定为销合评价指标体系（试行）售利润率、总资产报酬率、资本收益率、资本保值增值率、资产负债率、流动比率、应收账款周转率、存货周转率、社会贡献率、社会积累率十项指标。上述指标可分为四类：1—4项为盈利能力指标，5—6项为偿债能力指标，7—8项为资产运营能力指标，9—10项为社会贡献指标。为适应实际国情，将社会贡献指标改进为成长能力指标，即销售收入增长率和净利润增长率。较沃尔比重法的原始指标，改进模型指标更全面。
五、实证研究方法及过程
第二步，原始数据处理。
在沃尔比重法模型中，设置企业现实条件下的最优值为标准值。公司实际值与标准值比较，确定各项指标的得分。
在改进的模型中，设置十项指标的标准分数分别为15、15、15、10、5、5、5、5、10、15。行业最高比率为企业现实条件下的最优值，比率的标准值为0.15、0.20、0.45、1.08、0.50、1.50、6.00、8.00、0.15、0.10，最高评分为标准最低评分为标准评分的0.5倍，确定每分评分的1.5倍，
比率。在此基础上得到调整分、每项指标得分。
改进模型与原模型的评价的差异，源自第二步对原始数据的不同处理。
（三）聚类和判别第一步，聚类分析。
对选取的数据进行分别处理后，数据具有可比性。使用SPSS19对数据进行聚类评价，聚类方法为组间联接，度量标准为平方Euclidean距离，采用卡方度量方法计数。样本分别分为三类。
第二步，判别分析。
在聚类评价后，建立判别函数。公式（5）与公式1类似，实质为一般形式为线性函数。在判别评价中采用Fisher线性判别函数对两种综合评价法进行描述。
Fisher判别式的基本形式y=c1x1+c2x2+…+cpxp+b，其中，y是判别值，对应于评价法中的综合评价分数；x1，x2…xn为预测变量，对应于综合评价法中的综合评价指标；c1，c2…cn为判别系数，对应于综合评价法中综合评价指标中的权重；b是函数中常量。使用判别函数作为判别参数，SPSS对解释过程和解释变量贡献评价进行二次赋值，使其达到最优判别效果。
建立Fisher判别式使用逐步评价法具体步骤如下：（1）在统计量输出中，以均值的方式输出各变量结果；（2）采用未标准化处理判别函数系数；
（3）输出的自变量矩阵采用组内协方差的方式，即计算相关矩阵前，将各组协方差矩阵平均后计算类内相关矩阵；
实际比率-标准比率
（5）
为验证改进的沃尔比重综合评价模型的综合评价效果，本文利用SPSS统计评价软件对选取的样本公司财务数据进行聚类判别评价，最后采用拟合优化检验的方法对综合评价效果验证。本文使用软件为Excel2007和IBMSPSSStatistics19。
（一）数据选取
本文选取了65家上市公司财务数据作为样本，样本来源时间段为2011年1月1日到2011年12月12日，于国泰安信息技术有限公司的CSMAR数据库。行业选择根据中国证监会《上市公司行业分类指引》，选择其中的通信及相关制造业；选择相同行业公司是为了消除行业间差异，更好地对比出改进的沃尔比重模型的综合评价效果。
（二）数据处理
第一步，确定评价指标和权重。
沃尔比重法中选用了七项财务指标，各指标的权重根据参考的财政部经济效益评价体系，确定如表1所示。
各项指标权重如表2所示。
表1沃尔比重评分指标及权重
流动比率0.25
净资产比率
0.25
固定资产比率
0.15
存货周转率
0.10
应收账款周转率
0.10
固定资产周转率
0.10
净资产周转率
0.05
表2改进的各项指标及权重
销售
利润率0.15
总资产报酬率0.15
资本收益率
0.15
资本保值增值率0.10
资产负债率
0.05
流动比率0.05
应收账款周转率0.05
存货周转率
0.05
销售收入增长率0.10
净利润增长率0.15
85
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（4）在逐步判别评价中，变量以Wilk’Iambda方式进入判别函数；
（5）采用F值的方式，加入一个新的变量，检验其显著性，直至所有变量判别能力显著时停止判别；
（6）分类参数中先验概率采用所有组相等及组内协方差的方式。
第三步，拟合优化检验。
为保证验证过程的严谨，对原数据的处理是分别采用沃尔比重法和改进的沃尔比重法评价各项指标，对得到的中间数据进行聚类和判别分析，分析过程条件设定相同。验证过程使用SPSS19完成。
拟合优化检验以Wilk’Iambda方式，使用样本数据检验各组判别函数的均值是否相等。如果拒绝各组判别函数的均值是相等的零假设，即认为该判别函数能较好的将三类区分，也即两个典型判别函数都具有统计学意义。对函数判别结果进行验证，分别采用自身验证和交叉验证，结果如3、表4所示。
（四）验证分析
SPSS验证数据如表3、表4所示。在自身验证对比中，沃尔比重法第一分组有1项错误，准确率为88.9%，第二分组有11项错误，准确率为26.7%，第三分组有11项错误，准确率为73.2%；改进的沃尔比重法有三个分组，准确率为100%。在交叉验证对比中，沃尔比重法第准确率为77.8%，第二分组有11项一分组有2项错误，
错误，准确率为20.0%，第三分组有12项错误，准确率为70.7%；改进的沃尔比重法第一分组无错误，准确率为100.0%，第二分组有1项错误，准确率为83.3%，第三分
表3沃尔比重综合评价效果
类别号计初始
%交叉验证
%计数
86
数
[1**********]3
预测组成员180688.90.014.671677.86.714.6
214511.126.712.213611.120.014.6
3011300.073.373.21112911.173.370.7
合计91541100.0100.0100.091541100.0100.0100.0
计交叉验证
%数初始
%计数
表4改进的沃尔比重综合评价效果
类别号[1**********]3
400100.00.00.0400100.00.00.0
预测组成员1
0600.0100.00.00510.083.31.82
00550.00.0100.001540.016.798.23
合计4655100.0100.0100.04655100.0100.0100.0
ａ．已对初始分组案例中的１００．０％个进行了正确分类。
ｂ．已对交叉验证分组案例的９６．９％个进行了正确分类。
组有1项错误，准确率为98.2%。第二组预测正确率较低的原因是该组中数据较少，影响了该组的整体预测效果。由验证结果可以证明，改进的沃尔比重综合评价法的综合评价效果更加准确。
六、结论
作为一种传统的财务综合评价模型，沃尔比重法具有计算简单的优点及相对高的准确率。沃尔比重法评估指标选取集中于运营能力和偿债能力，指标选取不全面，不适宜对现代企业的综合评估，同时模型采用线性相乘的评价计算方式，数据噪声易引起综合评价分数异常。
改进的沃尔比重法引用财政部的经济效益评价体系设置评估指标和权重，并根据我国的国情、市场环境进行修改；在评价计算方面，改进模型对每项指标设置标准值，在标准值的基础上，对每项指标进行修正，并对每项指标设置上下限值。对样本的分类判别实例验证，数据显示：改进模型复杂度增大，在综合评价准确率方面显著提高。●
【参考文献】
［１］郑琳莎．沃尔比重评分修正及在医院财务绩效评价中
的应用［Ｊ］．中国卫生经济，２０１２（４）：８９－９０．
［２］武凯．沃尔比重法对企业综合财务状况的综合评价效
果的实证研究［Ｊ］．财会研究，２００７（１３）：５８－５９．［３］徐光华．改进沃尔比重评分法之探讨［Ｊ］．南京经济学
院学报，１９９９（６）：６７－６９．
ａ．已对初始分组案例中的６４．６％个进行了正确分类。
ｂ．已对交叉验证分组案例的６０．０％个进行了正确分类。
会计之友2011年第6期
下
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沃尔比重评分法改进及评价效果的验证研究
重庆城市管理职业学院河北经贸大学经济管理学院
【摘
黄
倩赵惠惠
要】沃尔比重评分法是公司财务综合评价的常用方法，但该模型结构简单，指标选取上趋于单一，对现代
企业评价效果有限。文章针对沃尔比重评分法中评分计算和评价标准进行了改进，并选取了６５家上市通信及相关制造业公司财务数据作为样本，分别用原模型和改进模型计算单项指标分数，利用ＳＰＳＳ统计软件对两组中间数据进行聚类和判别分析；最后采用拟合优化检验的方法对原模型和改进模型的判别分类效果验证。实验数据显示改进的沃尔比重评分法较原模型更为准确。
【关键词】沃尔比重评分法；财务综合评价；聚类分析；判别分析；拟合优化检验
一、引言
存在固有的缺陷，主要表现在以下两个方面。
1.评分计算方法不合理。沃尔比重评分法数学模型是线性相乘的，当某一个综合评价指标参数增长时，该参数对应的评分线性增长。如果该模型中某项财务指标参数严重异常，会对综合评价法产生不合逻辑的重大影响。
2.评价指标选取不合理。沃尔提出的模型中，指出七项财务指标，可分为两个大类即偿债能力（包括流动比率和负债资本比率）和营运能力（包括固定资产比率、存应收账款周转率、固定资产周转率和主权资货周转率、
本周转率）。财务指标的选取应具有区分性和全面性，而沃尔提出的指标大多反映企业的管理水平，显然不能适应现代公司的综合评价。
四、沃尔比重评分法的改进
财务综合评价就是将营运能力、偿债能力和盈利能力全面、综合等各项财务分析指标作为一个有机整体，系统、地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价，说明企业整体财务状况和经营情况的好坏。传统的财务评价沃尔评分法和财务预警分析模型包括杜邦财务分析体系、
法等，在实践中已广泛应用。由于传统的财务评价模型大多产生于20世纪初期，受当时财务环境所限，传统的财务评价模型对现代企业评价会有不足之处，因此改进和完善传统的财务评价模型具有重要的理论和现实意义。
二、沃尔比重评分法简述
1928年，财务综合评价先驱亚历山大·沃尔提出了负债资本比率、固定信用能力指数的概念，把流动比率、资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和主权资本周转率七项财务比率用线性系统结合起来，并分别给定各自的分数比重，通过与标准比率进行对比，确定多指标的得分及总体指标的累计分数，从而对企业的信用水平乃至整个企业的财务状况进行评价，即所谓的沃尔比重评分法。
沃尔比重评分法可用如下公式表示：实际分数=Σ（实际值×权重）
（1）
针对上文提出的沃尔比重法评估的不足，本节在评价计算和评价指标两个方面进行了改进。
（一）评价计算的改进
本文针对该问题对模型进行设置，为减少综合评价误差，模型设计为标准分与调整分加减。
实际分数=Σ（标准分+调整分）
（2）
沃尔比重综合评价法将互不相关联的财务指标按权重予以综合联动，使综合评价成为可能。沃尔比重综合评价法利用较少的财务指标，简单的线性运算，可以基本反映企业的财务状况。
三、沃尔比重评分法的不足
对每一项指标进行阀值设定，将财务比率的标准值由企业最优值调整为本行业平均值并设定评分值的上）和下限（标准值的0.5倍）。其中实限（标准值的1.5倍
际分数不能高于上限且不能低于下限。
调整分=实际比率-标准比率
每分比率=行业最高比率-标准比率
（3））（4
以往大量的应用和研究发现，沃尔比重综合评价法
84
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FRIENDSOF对公式（2）、（3）、（4）整理变换后，得到改进的沃尔比重法模型的一般形式：
实际分数=Σ［标准分+×（最高评分-最低评分）］
（二）评价指标的改进
依据财政部1995年颁发的《财政部企业经济效益综》的通知，综合评价指标确定为销合评价指标体系（试行）售利润率、总资产报酬率、资本收益率、资本保值增值率、资产负债率、流动比率、应收账款周转率、存货周转率、社会贡献率、社会积累率十项指标。上述指标可分为四类：1—4项为盈利能力指标，5—6项为偿债能力指标，7—8项为资产运营能力指标，9—10项为社会贡献指标。为适应实际国情，将社会贡献指标改进为成长能力指标，即销售收入增长率和净利润增长率。较沃尔比重法的原始指标，改进模型指标更全面。
五、实证研究方法及过程
第二步，原始数据处理。
在沃尔比重法模型中，设置企业现实条件下的最优值为标准值。公司实际值与标准值比较，确定各项指标的得分。
在改进的模型中，设置十项指标的标准分数分别为15、15、15、10、5、5、5、5、10、15。行业最高比率为企业现实条件下的最优值，比率的标准值为0.15、0.20、0.45、1.08、0.50、1.50、6.00、8.00、0.15、0.10，最高评分为标准最低评分为标准评分的0.5倍，确定每分评分的1.5倍，
比率。在此基础上得到调整分、每项指标得分。
改进模型与原模型的评价的差异，源自第二步对原始数据的不同处理。
（三）聚类和判别第一步，聚类分析。
对选取的数据进行分别处理后，数据具有可比性。使用SPSS19对数据进行聚类评价，聚类方法为组间联接，度量标准为平方Euclidean距离，采用卡方度量方法计数。样本分别分为三类。
第二步，判别分析。
在聚类评价后，建立判别函数。公式（5）与公式1类似，实质为一般形式为线性函数。在判别评价中采用Fisher线性判别函数对两种综合评价法进行描述。
Fisher判别式的基本形式y=c1x1+c2x2+…+cpxp+b，其中，y是判别值，对应于评价法中的综合评价分数；x1，x2…xn为预测变量，对应于综合评价法中的综合评价指标；c1，c2…cn为判别系数，对应于综合评价法中综合评价指标中的权重；b是函数中常量。使用判别函数作为判别参数，SPSS对解释过程和解释变量贡献评价进行二次赋值，使其达到最优判别效果。
建立Fisher判别式使用逐步评价法具体步骤如下：（1）在统计量输出中，以均值的方式输出各变量结果；（2）采用未标准化处理判别函数系数；
（3）输出的自变量矩阵采用组内协方差的方式，即计算相关矩阵前，将各组协方差矩阵平均后计算类内相关矩阵；
实际比率-标准比率
（5）
为验证改进的沃尔比重综合评价模型的综合评价效果，本文利用SPSS统计评价软件对选取的样本公司财务数据进行聚类判别评价，最后采用拟合优化检验的方法对综合评价效果验证。本文使用软件为Excel2007和IBMSPSSStatistics19。
（一）数据选取
本文选取了65家上市公司财务数据作为样本，样本来源时间段为2011年1月1日到2011年12月12日，于国泰安信息技术有限公司的CSMAR数据库。行业选择根据中国证监会《上市公司行业分类指引》，选择其中的通信及相关制造业；选择相同行业公司是为了消除行业间差异，更好地对比出改进的沃尔比重模型的综合评价效果。
（二）数据处理
第一步，确定评价指标和权重。
沃尔比重法中选用了七项财务指标，各指标的权重根据参考的财政部经济效益评价体系，确定如表1所示。
各项指标权重如表2所示。
表1沃尔比重评分指标及权重
流动比率0.25
净资产比率
0.25
固定资产比率
0.15
存货周转率
0.10
应收账款周转率
0.10
固定资产周转率
0.10
净资产周转率
0.05
表2改进的各项指标及权重
销售
利润率0.15
总资产报酬率0.15
资本收益率
0.15
资本保值增值率0.10
资产负债率
0.05
流动比率0.05
应收账款周转率0.05
存货周转率
0.05
销售收入增长率0.10
净利润增长率0.15
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（4）在逐步判别评价中，变量以Wilk’Iambda方式进入判别函数；
（5）采用F值的方式，加入一个新的变量，检验其显著性，直至所有变量判别能力显著时停止判别；
（6）分类参数中先验概率采用所有组相等及组内协方差的方式。
第三步，拟合优化检验。
为保证验证过程的严谨，对原数据的处理是分别采用沃尔比重法和改进的沃尔比重法评价各项指标，对得到的中间数据进行聚类和判别分析，分析过程条件设定相同。验证过程使用SPSS19完成。
拟合优化检验以Wilk’Iambda方式，使用样本数据检验各组判别函数的均值是否相等。如果拒绝各组判别函数的均值是相等的零假设，即认为该判别函数能较好的将三类区分，也即两个典型判别函数都具有统计学意义。对函数判别结果进行验证，分别采用自身验证和交叉验证，结果如3、表4所示。
（四）验证分析
SPSS验证数据如表3、表4所示。在自身验证对比中，沃尔比重法第一分组有1项错误，准确率为88.9%，第二分组有11项错误，准确率为26.7%，第三分组有11项错误，准确率为73.2%；改进的沃尔比重法有三个分组，准确率为100%。在交叉验证对比中，沃尔比重法第准确率为77.8%，第二分组有11项一分组有2项错误，
错误，准确率为20.0%，第三分组有12项错误，准确率为70.7%；改进的沃尔比重法第一分组无错误，准确率为100.0%，第二分组有1项错误，准确率为83.3%，第三分
表3沃尔比重综合评价效果
类别号计初始
%交叉验证
%计数
86
数
[1**********]3
预测组成员180688.90.014.671677.86.714.6
214511.126.712.213611.120.014.6
3011300.073.373.21112911.173.370.7
合计91541100.0100.0100.091541100.0100.0100.0
计交叉验证
%数初始
%计数
表4改进的沃尔比重综合评价效果
类别号[1**********]3
400100.00.00.0400100.00.00.0
预测组成员1
0600.0100.00.00510.083.31.82
00550.00.0100.001540.016.798.23
合计4655100.0100.0100.04655100.0100.0100.0
ａ．已对初始分组案例中的１００．０％个进行了正确分类。
ｂ．已对交叉验证分组案例的９６．９％个进行了正确分类。
组有1项错误，准确率为98.2%。第二组预测正确率较低的原因是该组中数据较少，影响了该组的整体预测效果。由验证结果可以证明，改进的沃尔比重综合评价法的综合评价效果更加准确。
六、结论
作为一种传统的财务综合评价模型，沃尔比重法具有计算简单的优点及相对高的准确率。沃尔比重法评估指标选取集中于运营能力和偿债能力，指标选取不全面，不适宜对现代企业的综合评估，同时模型采用线性相乘的评价计算方式，数据噪声易引起综合评价分数异常。
改进的沃尔比重法引用财政部的经济效益评价体系设置评估指标和权重，并根据我国的国情、市场环境进行修改；在评价计算方面，改进模型对每项指标设置标准值，在标准值的基础上，对每项指标进行修正，并对每项指标设置上下限值。对样本的分类判别实例验证，数据显示：改进模型复杂度增大，在综合评价准确率方面显著提高。●
【参考文献】
［１］郑琳莎．沃尔比重评分修正及在医院财务绩效评价中
的应用［Ｊ］．中国卫生经济，２０１２（４）：８９－９０．
［２］武凯．沃尔比重法对企业综合财务状况的综合评价效
果的实证研究［Ｊ］．财会研究，２００７（１３）：５８－５９．［３］徐光华．改进沃尔比重评分法之探讨［Ｊ］．南京经济学
院学报，１９９９（６）：６７－６９．
ａ．已对初始分组案例中的６４．６％个进行了正确分类。
ｂ．已对交叉验证分组案例的６０．０％个进行了正确分类。
会计之友2011年第6期
下