基于灰色关联度分析的旅游上市公司业绩评价.docx

基于灰色关联度分析的旅游上市公司业绩评价
引言
旅游上市公司作为旅游行业的重要组成部分，是推动中国旅游业发展的重要力量。近年来，随着中国旅游市场的不断壮大和上市公司数量的增加，旅游上市公司业绩评价成为一个备受关注的话题。对于投资者而言，能够准确评估旅游上市公司的业绩，是做出科学决策的前提，对于旅游业而言，能够有效地评价上市公司业绩也是发展的基础。
本文基于灰色关联度分析的方法，对旅游上市公司业绩进行评价，力图为投资者和旅游业提供一种可行的业绩评估方法。
一、相关概念与理论
1.灰色系统理论
灰色系统理论首先提出于1982年，是一种结合黑白两种信息的分析方法，主要用于解决样本量较小，数据不确定性较大的问题。
2.关联系数
灰色关联分析的核心是关联系数，其定义为两个样本之间相似程度的评价指标。关联系数越大，表示两个样本之间的关联程度越高。
3.灰色关联度分析
灰色关联度分析是应用灰色系统理论中的关联系数分析方法进行分析，用于解决多因素评价问题，通过计算各个因素之间的关联系数，从而确定各个因素对问题的影响力大小。
二、旅游上市公司业绩评价指标体系
对于旅游上市公司的业绩评价，需要考虑多个因素，包括公司经济效益、市场表现、资产负债结构等。本文选取了以下指标进行评估：
1.营业收入增长率
2.净利润增长率
3.总资产收益率
4.市场份额
5.资产负债比率
三、灰色关联度分析模型构建
1.数据预处理
将各项指标进行标准化处理，以消除量纲和差异性，方便后续计算。
2.关联系数计算
根据标准化后的数据计算关联系数，确定各个指标之间的关联程度，得到关联矩阵。
3.确定权重
根据灰色关联度分析的原理，将各个指标在关联矩阵中的行与列进行求和并归一化，得到各个指标的权重。
4.灰色关联度计算
利用关联系数和指标权重计算灰色关联度，得出各个指标对业绩的影响力大小。
四、实证分析
以中国旅游股份有限公司（以下简称“中国旅游”）为例，利用上述模型进行评价。具体数据如下：
表1中国旅游上市公司的业绩指标数据
|指标|2016年|2017年|2018年|2019年|
|:------------------:|:------:|:------:|:------:|:------:|
|营业收入增长率(%)|16.5|16.44|15.02|8.72|
|净利润增长率(%)|24.81|21.77|22.41|5.86|
|总资产收益率(%)|9.79|9.27|10.53|5.53|
|市场份额(%)|12.9|12.7|12.5|11.4|
|资产负债比率(%)|41.37|42.94|41.35|42.88|
将数据进行标准化处理，得到标准化后的数据如下：
表2中国旅游上市公司的标准化数据
|指标|2016年|2017年|2018年|2019年|
|----------------|-------|-------|-------|-------|
|营业收入增长率|0.8651|0.8568|0.8139|0.4788|
|净利润增长率|0.5366|0.4439|0.4835|0.2794|
|总资产收益率|0.7253|0.6592|0.8021|0.3153|
|市场份额|0.9658|0.9160|0.9052|0.7490|
|资产负债比率|0.1954|0.5519|0.1963|0.5511|
根据标准化数据，计算关联系数矩阵，得到表3所示关联系数矩阵。
表3中国旅游上市公司的关联系数矩阵
||A|B|C|D|E|
|:-:|:-------:|:-------:|:-------:|:-------:|:-------:|
|A|1.0000|0.6904|0.2002|0.6211|0.4058|
|B|0.6904|1.0000|0.3421|0.2952|0.8533|
|C|0.2002|0.3421|1.0000|0.3236|0.4254|
|D|0.6211|0.2952|0.3236|1.0000|0.2521|
|E|0.4058|0.8533|0.4254|0.2521|1.0000|
根据关联系数矩阵求指标的权重，得到表4所示的指标权重。
表4中国旅游上市公司的指标权重
|指标|权重|
|----------------|--------|
|营业收入增长率|0.3092|
|净利润增长率|0.2044|
|总资产收益率|0.2294|
|市场份额|0.1199|
|资产负债比率|0.1370|
利用关联系数及权重，计算中国旅游上市公司各项业绩指标的灰色关联度，结果如表5所示。
表5中国旅游上市公司各项业绩指标的灰色关联度
|指标|灰色关联度|
|----------------|----------|
|营业收入增长