摘要：目前家具家具企業的體制已經發生了變革，已經由壟斷的計劃經濟轉變成了市場經濟，因此家具家具企業的財務績效評價也變得十分重要。本文采用灰色關聯分析法對家具家具企業的財務績效進行評價，和其他方法相比，主觀因素小，是一種較實用的評價方法。
　　關鍵詞：家具家具企業；財務績效評價；灰色關聯分析
　　目前，我國的家具行業的體制已經發生了具有重要意義的變革。在體制發生變革之前，家具行業一直都是在壟斷的機制下運行，家具行業的市場一直是賣方市場，即發電量的多少決定了用電量的多少，家具家具企業之間幾乎不存在任何競爭。但是隨著我國經濟的不斷發展，家具市場發生了根本性的轉變，廠網分離、競價上網、直購電等現象的出現，使得家具市場原來的格局被打破，由壟斷的計劃經濟轉變成了市場經濟。
　　家具家具企業屬于資金密集型家具企業，資金總額大，并且資金中負債的比例也較大，所以家具家具企業承擔著較大的還貸壓力和管理壓力。目前國家對家具建設的投入導致資金需求增加，家具企業融資面臨著嚴峻的挑戰，如何進行合理的投資和融資將成為家具家具企業的重要問題。“競價上網”使電價變得敏感，這將直接影響家具企業的主營業務收入。應收賬款等不良資產也存在一定的風險，所以對家具家具企業進行財務績效評價就變得十分必要。通過評價找出家具企業在管理中存在的不足，然后加以改進。
　　1.家具家具企業財務績效評價的方法
　　績效評價作為家具企業內部管理控制的手段，隨著環境與體制的不同，其評價體系也會不同，使用的方法也將會不一樣。家具企業財務績效評價的方法有很多，主要包括層次分析法、專家評價法、因子分析法、經濟分析法、模糊評價法等，每種評價方法都有其優缺點。而對于經濟系統來說，任何系統都具有一定的灰色性，所以本文引入灰色系統，應用灰色關聯分析法，對我國多家上市的家具家具企業進行財務績效評價。
　　2.灰色關聯分析法的原理
　　灰色關聯分析是灰色系統分析理論的一部分。灰色系統分析理論是鄧聚龍在1982年提出的。該理論認為，人們對客觀事物的認識具有廣泛的灰色性，即信息的不完全性和不確定性。因而由客觀事物所形成的部分信息已知、部分信息未知的系統是一種灰色系統，即灰色系統理論的研究對象。灰色關聯分析就是通過部分已知的信息對系統的整體評價，以及對現實世界的描述和認識。
　　灰色關聯分析法，它是對系統態勢發展變化進行量化分析的方法，實質就是比較評價對象與某一具體對象之間的接近程度。兩者越接近，評價對象的關聯度越大。關聯序則反映了各評價對象對具體對象的接近次序，如果具體對象為一理想對象，關聯序則表示評價對象的優劣次序，其中關聯度最大者為最佳。本文正是基于灰色關聯分析法的原理，對家具家具企業的財務質量進行比較，并且做出評價。
　　3.灰色關聯分析法的應用
　　第一步：確定指標體系，即選擇可以充分反映參評對象的基本情況的指標。
　　本文以文山家具、長江家具、國投家具、國電家具、西昌家具、九龍家具、明星家具、上海家具、閩東家具、樂山家具等十家上市家具家具企業作為評價對象，分別從反映家具家具企業的盈利能力、償債能力、成長能力和營運能力的指標中選擇相應的指標作為本文的評價指標。（注：數據來自網易財經上的統計數據）
　　（1）盈利能力的指標。為正確評價盈利能力，評價指標選取主營業務利潤率、凈資產收益率和總資產收益率以體現盈利性。
　　（2）償債能力的指標。在此選取資產負債率和流動比率作為評價指標。由于家具家具企業的商品具有瞬時性，不存在存貨，故補充指標不用速動比率，用流動比率。
　　（3）成長能力指標。選取主營業務增長率，它是衡量家具企業經營狀況和市場占有能力，預測家具企業經營業務拓展能力的標志；營業利潤增長率，反映家具企業營業利潤的增減變動情況；總資產增長率，反映家具企業本期資產規模的增長情況，這些指標都可以用于對家具企業的趨勢預測，反映家具企業成長性。
　　（4）營運能力的指標。運營能力主要用資產的周轉速度來衡量。一般情況下，周轉速度越快，資產的使用效率越高，則運營能力越強。本文選擇具有代表性的指標作為評價家具企業營運能力的指標，包括應收賬款周轉率、固定資產周轉率、總資產周轉率、凈資產周轉率。
　　第二步：對評價指標序列進行數據處理。由于各評價指標的含義不同，對家具企業進行財務評價的目的也不同，導致其值的量綱和數量級也不一定相同。為了便于分析，保證各數據具有等效性和同序性，需要對原始數據進行處理，使之無量綱化和歸一化。數據處理的方法很多，本文采用初值化的處理方法，即是對一個數列所有數據均除以它的第一個數，從而得到一個新數列的方法。這個新數列表明原始數列中的不同時刻的值相對于第一個時刻值的倍數，該數列有共同的起點，無量綱。
　　第三步：構造理想對象。確定理想指標序列。對不同的指標而言，好壞的標準各不相同，有的以值大為好，有的則以值小為好，將每種指標的最佳值作為理想對象的指標，便可構造理想對象，獲得理想指標序列。根據上述得到的無量綱數據得到理想的指標序列為[Z0=]（5.50，7.62，6.70，2.54，1.88，2.41，3.41，21.00，1，1.21，1，2.03）
　　第四步：計算指標關聯系數，計算公式為：
　　[εi（k）=miniminkΔi（k）+ρmaximaxkΔi（k）Δi（k）+ρmaximaxkΔi（k）] （1）[Δi（k）=Z0（k）-Zi（k）] （2）
　　其中[ρ]為分辨系數，其作用在于提高關聯系數之間的差異顯著性，[ρ∈（0，1）]，一般情況下取0.1～0.5，通常取0.5，本文取0.5。
　　i=1，2，...，m，k=1，2，...，n。m為評價對象的個數，n為評價對象的指標個數，[εi（k）]是第i個對象的第k個指標對理想對象同一個指標的關聯系數，[Z0（k）]為理想對象的第k個指標值，[Zi（k）]為第i個對象的第k個指標值。[Δi（k）=Z0（k）-Zi（k）]為第i個評價對象的第k個指標值與理想對象的第k個指標值的絕對差，對一個評價對象而言，共有n個這樣的值，其中最小值為[minkΔi（k）]，對于m個評價對象而言，則共有m個[minkΔi（k）]值（i=1，2，...，m），其中的最小值即為[miniminkΔi（k）]，而[maximaxkΔi（k）]的意義同[miniminkΔi（k）]相似。