商业银行内部控制状况的模糊综合评价方法(2)

　　评价矩阵R2、R3、R4、R5不再一一列出。

　　2.评价矩阵与权重矩阵模糊综合运算。评价矩阵Ri和权重矩阵Ai模糊综合运算，得出综合评价模型Bi(j： 1，2，…5)并归一化处理。根据公式(2)计算B1、B2、B3、B4、 B5，计算过程略。

　　之后，再把得到的矩阵归一化： B1=(0.2÷0.635 3 0.2÷0635 3 0.176 5÷0.635 3 0.058 8÷0.635 3)=(0.314 8 0.314 8 0.277 8 0.092 6)

　　这说明接受调查者对该银行内控的第一个要素内部控制环境的综合评价，有31.48%认为“很好”，有 31.48%认为“较好”，有27.78%的认为“一般”，有9.26%的认为较差。

　　根据上述方法，分别对风险识别与评估、内部控制措施、监督评价与纠正、信息交流与沟通进行数学模糊运算，得到的结果如下：

　　3.转换成分数形式的模糊综合评价。我们还可以利用向量T=(100，75，50，0)，用分数把内部控制环境的综合评价结果表示出来。

　　根据公式(3)，F1=(100，75，50，0)T×(0.314 8，0.314 8， 0.277 8，0.092 6)=100×0.314 8+75×0.314 8+50×0.277 8+ 0×0.092 6=68.98(分)

　　在此，把B1’看成一般向量，上式是两个向量的内积，最后结果是该银行的内控的第一个要素控制环境的综合得分68.98分。

　　不难看出，权数分配在这个综合评价的数学模型中是一个关键，不同的权重会得出不同的分数。权数分配应当尽可能的合理。本文的权数均来自于银监会的内部控制评价计分方法表，该权重具有很大的权威性和合理性。

　　同理，用分数表示：

　　4.由第二层的指标体系运算出第一层的综合评价模型。到此，内部控制的五个要素的评价分数都已经计算出来了。我们可以分别看到被调查者对各个要素的综合评价。

　　由Bj组成第一层的评价矩阵R，并进行模糊综合运算得出第一层的综合评价模型B和综合分数F。

　　根据银监会内部控制评价计分方法表，五个要素占整个内控的权重集A=(0.2 0.2 0.2 0.2 0.2)，由前面的计算结果得

　　可见，接受调查者对该银行的内控的总体综合评价分数是56.25分，用模糊数学表示是一般偏向较好。

　　5.数学模糊综合评价的结果分析。由以上计算结果可知，(1)该银行的内部控制各要素中，风险识别与评估的分数最高，说明调查者普遍认为该银行的风险识别与评估方面做得相当好。这与该银行建立的一系列风险管理制度是分不开的。(2)接受调查者认为信息交流与内部控制措施都接近较好，内部控制环境和监督评价与纠正一般偏较好。(3)接受调查者认为该银行的内部控制综合情况一般偏较好。

　　我们从该银行年报中披露的信息可以看到，近几年来，该银行根据《中华人民共和国商业银行法》、《加强金融机构内部控制的指导原则》等有关法规与制度，在大力发展业务的同时，致力于内部控制制度的建立和完善，制定了职责分明、科学合理的岗位责任制，健全了各项业务规章制度和操作规程，完善了多个层面的监督、检查和稽核制度。其内部控制制度体现出了较好的完整性、合理性和有效性。该银行得到一般偏较好的结论有据可依。

　　由于本文对某商业银行内部控制的评价只是依据实习者实习所了解到的情况以及该银行年报中披露的内控信息进行评判的，所以，本文中的评价结构可能具有一定的局限性。不过，用这种模糊综合评价方法对内部控制进行评价还不失为一种好的量化方法。

　　四、模糊综合评价模型对商业银行内部控制的作用和意义

　　商业银行内部控制系统的建立健全，离不开有效的评价方法。模糊综合评价方法是一种量化的评价方法，通过给各商业银行及其各分支机构的内控过程进行评价打分，运用模糊综合运算得出各个控制要素和总体的分值。这种量化的结果可以很直观地揭示出各商业银行的总体内部控制水平的高低，而且同层次的各个部分之间的得分也可以相互比较，有利于商业银行找出内部控制的弱点环节所在。我们还可以把各个银行得分的平均值求出来，对于低于平均分值以下的商业银行督促其找出分值低的环节并对其加强，促使各行、尤其是得分较低的商业银行提升管理。而一旦这些银行的水平提高，全行业的内控平均分值又会进一步提高从而形成新一轮驱动。同样，对于某家银行而言其平均分值又会提升驱动该银行内部各分支机构或不同内控过程的内控能力这样循环往复可以帮助各商业银行不断发现并提升“内控短板”。所以，模糊综合评价方法会在很大程度上促使整个内控水平的提高，对整个金融业的影响是深远的。

　　[参考文献]

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