分析公司的财务状况模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇分析公司的财务状况，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

财务比率分析工作可以针对公司的实际财务状况以及应考核的经营业绩做出科学的评价。对公司的财务报表及时的分析，可以对企业盈利的能力和发展的状况，偿还债务的能力拥有较为全面的了解，使企业决策人员可以针对企业整体的财务情况实施科学准确的掌控。与此同时针对企业中的相关财务信息实施有效的分析和比较可以真正的明确影响公司发展的各个方面的因素，以此来进行及时有效的改正，使责任更加明确，增强了企业标准化的管理水平，为企业的健康有序的发展起到了保障性作用。另外，公司的管理人员通过财务比率的分析可以将公司潜力充分的挖掘出来，从而实现公司的预期目标。并且，还可以使投资者的合理投资得到保证。因此，财务比率的分析具有十分重要的意义。

二、公司财务状况评价中财务比率分析的应用

通常来说，社会当中很大一部分的企业基本都是将各个方面财务报表在财务的比率实施分析，这其中就涵盖了企业固定资产和流动资产的负债信息以及现金流量信息和损失收益表等。针对这些财务方面的比例分析之后可以充分的明确公司当中的财务情况，想要分析资金的构成，需要编制公司资产负债的分析表进行分析。

分析企业财务的过程中，必须要使企业资产的负债表以及利润表和现金的流量表得到充分的利用，从而进行财务比率的分析。同时，引进非财务的控制指标，这样不但可以充分实现企业中较为全面与系统性的分析，从而使得企业当中的财务状况评测的变的更为精确，使财务造假的情况得到有效的抑制，进而使广大投资人员的合法权益及其经济收益得到了较为高效的保障。

企业短期之内的偿债的能力可以具体的表现出企业及时偿还短期性债务能力，通常对流动比率以及现金比率还有速动比率的计算对公司短期偿债能力进行相应的分析和评价。而长期性的偿债能力可以真实的表现出公司偿付到期和长期承受债务方面的能力。通常对企业资产的负债率以及负债比率和权益乘数和利息保障倍数等比率实施准确的计算和分析还要做出相应的评价。

公司资金使用的效率以及管理层管理水平的科学程度都要通过公司的运营能力将其反映出来。通常可以利用存活的周转率以及应收款的周转率还有整体资产的周转率指标实施计算和分析。针对公司的盈利能力的分析就是是依照计算所得出的利润率以及资产和权益报酬对其进行分析评价。

三、财务比率分析应用的几点建议

对于公司的现金流入结构方面的分析需要进一步的加强，将其作为了解企业现金流入和现金流出情况的主要依据。对于公司现金收支和筹资方面的能力以及企业的经营状况需要实施正确的评测。企业需要重点分析企业中的现金流入和流出的具体结构，与此同时对二者的比例实施针对性的分析。通过对现金总流入结构和企业的筹资投入以及运营这几个大的方面实施分析企业流入的体系。从而可以进行及时有效的掌控，使得企业资金的流入来源包括资金数量所在比重的具体结构。通常情况下，公司整个资金流入中经营性资金流入所占的比重越高，也就意味着企业财务的风险越小，而公司经营的情况越好，还可以反映出企业资金流入的合理性。对于企业流出现金的结构分析进一步的强化，和企业现金流入的结构相似，同时还可以表明企业现金流出结构的合理程度。

以此为基础，对企业现金流入以及流出利率进行科学合理的计算，不仅要分析企业中的历史财务信息还需要和其同行业企业实施有效的分析比对，这样可以针对性的分析出企业的盈利能力是否真正得到了较为有效的上升，企业的筹资和投资活动的保值及其增值工作是否可以得以实现。

篇2

1因子分析的模型与基本原理和步骤

11因子分析的数学模型

因子分析的数学模型主要是研究数学变量间的复杂的关系以及相互依存、相互促进的关系，这种模型的优点是可以将复杂的变量关系转变为简单的公因子的统计方法，将复杂问题简单化。

12因子分析模型的基本原理与步骤

对原始数据进行标准化变换。首先需要假设因子分析方法中存在多个原指标，为其命名??j，现在存在i个样品，并且将观察值做关系变换后就会出现均值与标准差，然后根据相关系数列出方程，最终便可得出特征向量矩阵和特征值，这样便完成了对原始数据进行标准化的转变。

建立因子模型，并确定因子贡献率以及累计贡献率。根据标准化后得出相对应的值建立公因子与单因子间的关系方程，其中方程中存在的主因子会反映出某些信息中难以观测出来的潜在变量。建立因子模型，根据其中的质变判断哪个因子作用较大，并可得出因子贡献率的方程，便可以根据因子的贡献率占整个贡献程度的比重，最终就可以确定因子贡献率与累计贡献率。

因子载荷矩阵变换和旋转，并计算因子得分。根据因子模型矩阵可以得到初始因子的模型，如果因子之间的载荷存在的差异性不大的话，就难以对因子进行准确的解释，所以需要通过为因子建立坐标轴这样的方法进行正确的解释。同时通过旋转和计算可以得到比较合理的因子载荷矩阵，这样求出的公司财务状况的综合分析报表就会比较科学。

对财务风险进行因子分析法，其具体步骤如下：

首先对公司财务风险的指标数值进行标准化处理，处理后变量均值为0，方差为1。根据下面的公式进行分析处理：

Yij=[SX（]Xij-minXj[]maxXj-minXj[SX）]， i=1， 2， …， n；j=1， 2， …， p

该公式中，Xij表示第i个上市公司的第j个指标，Yij是表示的标准化后的指标值。通过原始数据来计算出标准化矩阵Y 的相关矩阵R。

通过相关矩阵R计算其特征值及正交化特征向量。

计算特征根的累计贡献值。

计算综合评价得分，以判断公司的财务状况。

13因子分析的可行性检验

根据SPSS 190（求样本相关系数矩阵的软件）得出的结果，KMO检验会从样本中抽取足够的样本进行检验，检验的统计值是介于0～1之间，这是标准情况下的要求。倘若统计出来的数值在05～1之间，就表明可以对因子进行分析与研究；那么如果统计值是小于05，则表明对因子的分析是不合适，需要重新进行调整与统计。

14因子变量的确认

通过前面的步骤得出的相关矩阵系数的特征值、贡献率、累计贡献率的数值，就可以提取因子的变量，前面的步骤都是确认因子变量的前提条件与主要依据。上述步骤中得出的特征值大于1以及累计贡献率大于85%，这是提取因子变量的原则，这主要是通过成分分析方法得出的结果。

15因子变量的命名

为了便于利用因子变量来分析公司财务状况，需要对因子变量进行命名。其中因子存在主因子，一般情况下用F1表示，因为它在收益增长率、净增长率以及利润总的增长率中因子载荷值最大。这三个指标反映了公司的盈利能力，F1就是企业盈利能力的第一主因子；F2则代表的含义是第二主因子，它在流动比率、速度比率以及资产负债率中的比重较大，反映企业的偿债能力；第三主因子则用F3表示，作为净资产收益、成本费用利率表、销售净利率三者中载荷的因子量最多，反映了企业的成长能力，通过它可以清晰了解企业的未来成长状况；最后第四主因子F4，它则是在固定资产周转率、流动资产周转二者中的载荷的因子量最多的指标，反映的是企业业务的运营能力，通过对第四主因子的了解与分析，可以帮助企业更好地进行决策。

2公司财务状况指标体系的设置

分析公司财务状况评价研究时需要设置指标体系，同时也需要遵守以下基本原则。

21整体性原则

设置的公司财务状况指标体系首先就需要能够反映出公司的整体状况，遵循整体性原则就需要保证这个指标体系在对公司情况进行整体评价时保证评价的整体效果，大于各类分指标情况的总和。同时需要注意的是，设置的指标体系需要的是层次结构要清晰明了，在反映公司情况时能够抓住主要问题，同时也不能忽视次要，保证评价的整体、全面以及可信度。

22可比性原则

公司财务状况指标体系的设置与其设置标准需要符合实际要求，这样就便于比较，存在可比性。设置的指标间如果存在比较明显的包含或相似关系，就需要适当地对其进行调整与删减，消除相关以及包含关系。对于不相似且不具有包含关系的指标在进行分析或调整时要避免将其进行相同的方法或将其视作类似关系进行处理，保证指标间存在可比性。

23科学性原则

在对公司财务状况指标体系进行设置时，要有科学的指导理论，指标内部存在的自然关系为依据，并采用定性与定量的分析方法相结合，正确合理地反映公司的整体情况以及内部间的本质联系与关系。定量的分析方法主要指的是将指标间的绝对量与相对论间的关系结合起来进行作用的方法，能够通过其反映强度与密度分析财务主要使用情况；而定性的分析方法可以进行适当的量化处理。两者的优势结合、劣势补充，对于建立公司综合评价模型有重大益处。

24实用性原则

对企业财务状况的评价指标有几项要求，首先指标的含义要清晰明了、指标中的数据要符合规范以及收集到的资料力求简单、方便查阅。对于指标的设置当然是需要符合国家法律法规以及相关方针的规定，如有违反，则需进行修改或删除；评价模型设计要符合实际，便于操作，计算的方法要易于理解，同时需要将操作应用于计算机上，保证评价结果的全面与合理。

3因子分析模型在各大上市公司的应用

31在房地产上市公司的应用

D公司属于房地产上市公司，在这几年时间内D公司不断发展，但还是存在流动比率与负债率相对较低等问题，同时由于国内外政策的不断变化，导致其承受着极大风险。为此本文将重点以D公司的经营情况为例，分析因子分析模型在该公司中的实际运用。按照数据可获得性以及完整性，这里将选择2004―2011年的29组财务数据进行研究。

首先，检验数据。在开始展开因子分析前，需要开展KMO测定工作，进而明确相关数据是否能够开展精减工作。根据SPSS 160软件计算得到的结果发现KMO值等于0607，该数值明显高于05，由此能够知道数据可以实施主成分分析。

其次，需要提取公因子。下表中数据表示的含义是各个因子与变量两者方差的贡献情况。其中具体分为两个不同的部分，其一表示的是所有因子对应的累?贡献率、方差贡献率以及因子特征值；其二则是特征值明显高于1的公共因子特性。根据总方差分解表能够知道，其中主要将选择五个因子，且这些因子能够包括14个原始变量信息的8966%，因此得到的公共因子结果属于满意。

根据测度财务综合因子不能针对全部变量展开评价，贡献率加权可以得到公式F=008732F5+012767F4+013948F3+018389F2+035824F1

通过上述公式能够知道D公司各个季度财务状况，若F值更大，那么对应D公司经营情况也将更好，且财务风险也将更小。

32在旅游行业的应用

目前旅游行业蓬勃发展，而旅游业上市公司的经营状况和公司的发展水平以及出现的各种各样的阻碍发展的因素，都是我们需要关注的方面。而利用因子分析模型对公司的财务展开研究，就必须根据系统性原则来，就是根据公司的盈利能力、运营能力、成长能力和偿债能力以及企业的资本结构这五个方面，对整个公司的财务经营状况进行全面考察和分析。在这个过程中，我们必须保证信息的完整性及其可信性；科学性原则也很重要，旅游公司必须科学合理地对所有的指标有一个清晰的结构，所有的因子分明，既要实现短期效益又要考虑长期效益，不仅要进行定量分析，定性分析也是关键；最重要的是分析结果要具有可比性，才能对旅游上市公司有积极作用。

4对策

41改善企业财务状况的对策

一般来说，一个企业的财务状况不如预期的经济发展状况的时候，会出现以下几个方面的问题：一是企业的偿债能力减弱，有时候企业的全部资金甚至无法偿清所有的债务；二是企业长期无法盈利，经济效益不明显，这样的状况如果持续下去企业就会面临破产；三是企业对于资产的管理水平有所下降，不能有效地保管资产和促进资产的高效利用；四是这个企业已经没有什么发展的空间，企业一味地依赖于外延来扩大再生产的范围，但是由于企业本身的资金力量比较薄弱，再加上技术水平跟不上，这样就造成经营能力不足、经济效益达不到预期的局面。与此同时，由于企业资金的流动性和收益性往往不一致，所以这也在一定程度上会引起企业资金的非良性循环。所以对一个企业来说，首先是要根据自身财务状况出现的问题进行全面的分析和评价，然后找出问题出现的主要原因，最后根据这些情况来制订出一套解决方案。

42研究的局限性和改进之处

通常情况下，公司的财务状况一般由这五个因子来决定，即资产营运能力因子、盈利能力因子、成长能力因子、偿债能力因子和市场价值因子，通过研究这五个因子，投资者就可以对要进行投资的公司的财务状况有一个明确的认识，但是，这种研究模型也存在一定的问题。

一方面，采用因子分析模型来分析企业的财务状况具有前提条件，因子分析模式是在理论规范研究的基础上再来对企业的财务状况进行分析，所以这就决定了在分析企业财务状况的时候，只会选取财务指标本身而不会去选择其余的财务状况，即使是一些和财务状况有密切联系的变量也不会被纳入分析范围之内，比如国家的一些经济政策，公司财务人员的管理水平以及他们的技术水平和道德素质，同时，还有一些非财务指标也会影响企业的财务状况，但是采用因子分析模式就没有将这些重要的变量加以分析。因此，财务分析人员要根据实际情况，采取合适的方法来解决问题。

篇3

航班延误问题不仅严重影响了民航旅客对航空公司服务质量的满意度，而且影响到航空公司的客源、市场占有率与行业竞争力。而在造成航班延误的原因中约有45%为航空公司自身原因，因此深入分析航空公司内部造成延误的因素对实现航班正常率85%以上的目标有重要意义。国内外对航班延误问题的研究大多集中于决策信息系统的建立与优化方面，极少有学者研究航空公司自身财务状况对民航服务质量的影响。国外主要有美国学者Rose分析了航空公司财务指标对民航安全的影响，Vasanthakumar研究了航空公司财务指标对航班延误的影响，指出航空公司的规模、负债情况、业务增长以及员工劳动生产率等因素会影响航班延误率。国内在此方面的研究还是空白，本文拟在借鉴国外学者研究成果的基础上，结合我国国情构建Logistic回归模型分析航空公司财务状况对航班延误的影响，以期对民航局和航空公司治理航班延误问题提供理论支持。

二、Logistic模型构建

本文的目的是研究航空公司财务特性与航班延误的关系，假设航空公司的盈利能力、负债情况、资产运营能力、公司规模等因素会影响航班延误的可能性。一个航班或者准点或者延误，是一个二分类变量，而Logistic回归模型是对二分类变量进行回归分析时最为普遍应用的多元量化分析方法。而且Logistic回归模型采用最大似然估计法进行参数估计，不要求样本数据呈正态分布，这与现实中公司财务指标的真实情况相吻合，因此本文拟构建Logistic回归模型研究航空公司财务指标与航班延误的关系。

假设P为航班延误的概率，则1-P为航班正常的概率，变量Xi为Logistic回归模型的自变量，它们是反映航空公司财务状况的指标。

Logistic模型的因变量为航班是否延误，如果一个航班发生了延误，则因变量的编码为Y=1；如果没有延误，其编码为Y=0，则有：

Ln（Pi/（1-Pi））=a+∑βiXii=1，...，n

P（Yi=1/Xi）=1/［1+e-（a+∑βixi）］

三、样本选择

本文选择中国国际航空、南方航空、东方航空、海南航空、上海航空五家上市公司2005年~2009五年每季度的财务数据以及航班延误数据作为研究样本。因为中国国际航空上市较晚，从2006年第二季度才能查到完整数据，而五个上市航空公司2009年第四季度的财务数据还没有，因此共得到90个样本。

四、变量设定与筛选

（1）因变量设定。因为我国民航局没有专门的航班延误指标，只有正常航班与不正常航班统计，而航班延误占了不正常航班的绝大多数，因此本文采用航班不正常率作为航班延误的替代变量。

由于Logistic模型的因变量是分类变量，需将连续型变量航班不正常率转化为二分类变量。如果某航空公司某一季度不正常率大于所有样本航空公司该季度不正常率均值，则赋值为1，低于均值的赋值为0，即赋值为1的公司相对于赋值为0的公司发生航班延误的可能性更大。

（2）自变量设定。本文选择反映航空公司盈利能力、现金流量、偿债能力、运营能力、成长能力及公司规模的各类变量作为候选自变量。具体指标如下：

盈利能力指标：主营业务利润率、销售净利率、净利润

现金流量指标：经营活动净现金流、总资产现金回收率、销售收现率

偿债能力指标：流动比率、资产负债率

运营能力指标：总资产周转率、固定资产周转率

公司成长性指标：主营收入增长率、净利润增长率

公司规模指标：主营业务收入、资产总额

盈利能力指标与现金流量指标反映了公司的获取利润和现金流的能力，获利能力与现金流量指标越高，公司越有充足的资金改善服务，而且盈利公司相对于亏损公司员工的工作积极性和主动性更高，有利于提高工作效率，降低人为原因的航班延误。负债指标反映了公司负债程度，航空公司在购买或融资租赁飞机、发动机等固定资产时，往往会利用长期负债，所以资产负债率升高可能说明航空公司处于业务扩张期，购买的飞机多，可用运力增加，有助于增加航空公司航班计划灵活性，降低航班延误的可能性。而流动比率反映了公司流动资产对流动负债的保障程度，流动比率越高，说明公司能够按时偿还到期负债的可能性大，也说明公司拥有较充分的资金可用于提高服务质量，降低航班延误。运营能力指标反映了航空公司的资产利用效率，运营能力指标越大，说明公司对资产的利用效率越高，不过我国航空公司普遍存在的一个问题是，飞机日利用率较高，这样虽然充分发挥了飞机的生产能力，但造成航班衔接过于紧密，一旦某一航班发生延误，就会影响后续的一系列航班，造成大规模的延误，因此固定资产周转率高可能会加重航班延误问题。公司成长性指标反映了公司业务增长情况，公司业务增长越快，航空公司可能会面临更大的航班延误压力。公司规模变量反映了一个航空公司的实力和市场地位，公司规模越大，其可支配的资源越多，发生飞机晚到时可调节的余地越大，有利于降低航班延误问题。

（3）自变量筛选。由于所选自变量较多，在进行回归分析前先进行自变量筛选。

第一步：利用单变量Logistic回归模型筛选自变量。筛选自变量的方法：从检查每个候选自变量与因变量之间的简单关系着手，通过拟合单变量Logistic回归模型来取得变量的显著性检验结果。在简单关系分析完成后，按显著性从高到低选择进入多变量回归模型的自变量。在选择时只要一个自变量在其简单关系的检验中P

通过对每个自变量的简单分析，符合标准的自变量有资产负债率、总资产现金回收率、销售净利率，主营收入增长率、主营业务收入、固定资产周转率。

第二步：对入选指标进行多重共线性检验。因为所选指标均为公司财务指标，为了避免指标间的多重共线性问题，在进行多变量回归前先进行多重共线性检验。本文采用自变量的相关系数表、并借助SPSS，使用容忍度、方差膨胀因子、特征值和条件指数来进行多重共线性检验。一般来说，如果两个自变量的相关系数超过0.9，容忍度小于0.1、膨胀因子大于10、特征值接近0或条件指数大于30时，提示存在严重共线性，必须进行处理。

自变量相关系数表如表1所示，SPSS的多重共线性诊断结果见表2。

表1显示，各指标间相关度较小，只有收入对数与总资产现金回收率的相关系数超过了0.5。

在SPSS中，共线性诊断仍然是通过多元线性回归分析来实现的，SPSS线性诊断的结果（表2）显示6个自变量的容忍度均大于0.1，方差膨胀因子均小于10，显示变量间不存在明显多重共线性，但特征值有两项很小，分别为0.07、0.01，条件指数最大为93.5，远远超过30，说明自变量间存在较严重的共线性。对诊断有多重共线性的自变量，常用的处理方法有：剔除不重要变量、主成分分析法、差分法及岭回归等。由于候选指标较少，本文根据自变量相关系数表并结合单变量模型的显著性检验结果，将与其他变量相关系数较大且单变量回归统计不显著的主营业务收入指标从候选指标中去掉。此时再利用SPSS进行多重共线性检验，条件指数最大值为27.4，小于30，说明变量间不存在严重的多重共线性问题。

五、多变量Logistic回归分析

在前面工作的基础上，选择资产负债率、总资产现金回收率、销售净利率、主营收入增长率、固定资产周转率五个指标进行多变量Logistic回归分析，分析结果见表3。

表3显示，五变量回归模型的HL指标值为11.51，自由度为8， P＝0.17，没有通过显著性检验，说明模型拟合度较好，并且模型χ2 值为15.23，自由度为5，P=0.01，统计性显著，说明自变量提供的信息有助于更好地预测航班延误事件是否发生。根据表3的回归结果可以构造如下Logistic模型：

Ln（P/（1-P））=8.15-9.14X1-18.85X2-3.49X3+0.23X4+0.20X5

式中P为航班延误发生的概率，X1、X2、X3、X4、X5分别为资产负债率、 总资产现金回收率、销售净利率、主营收入增长率、 固定资产周转率。表3的回归结果显示，资产负债率、总资产现金回收率、 销售净利率的系数均为负值（其中销售净利率的系数没有通过显著性检验），说明航班延误的可能性会随着资产负债率、总资产现金回收率、销售净利率的提高而降低；主营收入增长率、固定资产周转率的系数为正， 但没有通过显著性检验， 说明主营收入的增长会加重航班延误问题，提高固定资产周转率可能会造成飞机日利用率过高，使飞机在机场过站时间不足， 影响后续航班正常率， 或者备用飞机不足而引发大面积延误。

六、结论与建议

航班延误问题是受到社会广泛关注的一个问题，航班延误会影响消费者对航空公司服务的满意度，进而影响其对航班、航空公司的选择，从而会影响航空公司的声誉、客源和利润，因此航空公司必须对航班延误问题给予高度重视。本文研究了航空公司财务状况对航班延误的影响。Logistic回归模型统计结果显示，航班延误的可能性会随着航空公司资产负债率、总资产现金回收率、销售净利率的提高而降低，会随着主营收入增长率、固定资产周转率的提高而提高。

笔者认为，要解决航班延误这一问题，一方面航空公司应采取积极措施降低航班延误率。在公司计划方面航空公司要合理地制定公司计划，并将公司资产负债率和固定资产周转率控制在一个合理水平，不能为了提高固定资产使用效率而将航班排得过于紧密，尽量降低航班计划原因导致的延误。其次要加强分析，提高航班计划编排水平。 航空公司要充分利用自身运行控制系统优势，对航班计划的空中飞行时间、地面滑行时间、机场过站时间进行统计和分析，对于计划编制不合理的航班应及时进行调整，提高航班计划的准确度。 航空公司应该采取措施提高公司盈利能力，保证有充足的资金用于提高服务质量。航空公司要采取有力措施增强机务维修、地面服务等飞行保障措施，建立系统高效的飞行保障体系。增强机务人员飞机维护、维修能力，提高维修质量和维修速度，在保障飞行安全的前提下尽可能缩小因机务原因造成的航班延误。另一方面， 民航局应加强航班延误治理，保障航班正常。 要完善航班正常标准，修改统计办法。明确航空公司、机场、空管各方面对保障航班正常的责任。建立保障航班正常的奖惩机制，强化激励约束。航空公司、机场要优化地面服务流程，提高运行效率。此外还应做好大面积航班延误后的应急处置工作，建立完善大面积航班延误后应急信息中心和指挥中心，制定航班延误后工作程序，建立完善航班延误监督处罚机制。

参考文献：

［1］中国民用航空局规划发展财务司：《2009从统计看民航》，中国民航出版社2009年版。

［2］Vasanthakumar N. Bhat，A multivariate analysis of airline flight delays，International Journal of Quality & Reliability Management［J］Vol. 12 No. 2， 1995

篇4

随着西部大开发战略实施，我国西部经济得到空前的发展。青海作为西部省份，经济日益增长，上市公司也逐渐成长起来。现在青海本土上市公司就有十家，行业覆盖面有机械行业、资源矿产、土特产、药业和酒业。青海上市公司从上市发展到现在，经历了较大的变革，同样也取得了较大的发展。通过查资料，截止2011年末，青海上市公司总资产909亿元，同比增长7.8%；净资产393亿元，同比增长10.2%；平均每股收益0.54元，同比增长20%，全国排名第七位；净资产收益14.44%，同比下降3.86%，全国排名第四位；总市值1223亿元，同比下降41.22%，证券化率为75%，高出全国22个百分点；2011年上市公司实现再融资85亿元，同比增长26.9%，再融资金额创历史新高，中小板实现零的突破，资本市场累计融资额达390亿元，直接融资与间接融资的比例达到25%；上市公司分红家数和金额有所增长，资本市场服务地方经济社会发展的能力不断提高。但是这些与内地上市公司比起来相差还很远，上市公司相对来说不是很成熟，因此对青海上市公司进行综合评价很有必要。文章选取青海省十个上市公司作为样本，运用主成分分析方法，通过对其财务指标的分析，将青海省十个上市公司进行排名对比，并将每个上市公司自金融危机以来的财务状况在不同阶段进行比较，从而能了解青海各个上市公司在后金融危机的发展状况。

1.　对青海省上市公司进行主成分分析

1.1　主成分分析方法原理

主成分分析法是一种能客观评价事物的方法，其思想是将多个因素的线性组合作为主成分，以达到降低影响因素的个数，然后通过主成分来对客观事物进行打分，以达到对客观事物的综合评价。

1.2　主成分分析步骤如下：

Step1：对数据进行处理从而消除量纲的影响。

Step2：在标准化数据矩阵的基础上计算原始指标的相关系数矩阵

Step3：求相关系数矩阵R的特征值并排序　，再求出R的特征值的相应的正则化单位向量，根据正则化单位向量算出主成分的线性组合。

Step4：给出一个控制值　，确定保留的主成分的个数。文章选取　=0.15。

Step5：计算综合得分。

Step6：对每个样本根据综合得分进行排序。

1.3　分析过程

文章选取青海省西部矿业股份有限公司、青海明胶股份有限公司、青海盐湖钾肥股份有限公司、西宁特殊钢股份有限公司、青海华鼎实业股份有限公司、青海贤成矿业事业股份有限公司、青海金瑞矿业发展股份有限公司、东盛科技股份有限公司、三普药业股份有限公司和青海互助青稞酒股份有限公司这十家的上市公司，对其财务指标进行分析。为更能全面的反映出公司财务状况，文章分别从盈利能力、运营能力、企业偿债能力三个方面指标。其中反映盈利能力方面指标：每股收益（元）、每股净资产（元）、净资产收益率（%）、扣除后每股收益（元）（扣除非经常性损益后每股收益）、净利润率（%）、总资产报酬率（%）。反映企业偿债能力指标：流动比率（倍）、速动比率（倍）、资产负债率（%）、净资产比率（%）。反映企业运营能力指标应收账款周转率（次）、存货周转率、固定资产周转率（次）、总资产周转率、固定资产比率（%）做主成分分析。

1.3.1　2012年中期青海上市公司财务状况分析

表一数据为2012年中期青海上市公司财务指标。由表一中可以看出有些指标没有数据，为了较好的反映上市公司综合能力，文章选取最近的相同指标近似代替。计算各主成分贡献率如表二。

这四个主成分关于十五个指标的线性组合为：见图1。

根据主成分线性组合的符号及系数，可以看出第一主成分除了与资产负债率与固定资产比率成正相关以外，与其他指标都成负相关，而且是除存货周转率以外的指标的综合。第二主成分为除了资产负债率、总资产报酬率和净资产比率以外的指标综合。第三主成分是每股收益、扣除后每股收益、应收账款周转率、资产负债率、固定资产周转率、总资产周转率、净资产比率的指标综合。对四个指标进行打分，然后对其求出综合得分，最后根据综合得分对各个上市公司进行排名。

从表三中可以看出青海互助青稞酒股份有限公司得分排名第一，青海盐湖钾肥股份有限公司排名第二，西部矿业股份有限公司排名第三，最后一名为东盛科技股份有限公司。在2012年第一季到中期这段时间青海互助青稞酒股份有限公司、青海盐湖钾肥股份有限公司、西部矿业股份有限公司财务状况较好，而东盛科技股份有限公司财务状况最差。

1.3.2　青海省上市公司各季度财务状况分析

文章将其他年度的财务状况进行同样的分析，得出青海省上市公司财务状况得分结果如表四。

为了更好的分析青海省上市公司在后金融危机时期的财务状况，文章将上市的十个公司财务指标随着时间序列画出折线图，见图2和图3。

2.　结论及结论分析

2.1　从表四可以看出，青海省上市公司财务状况较好的依次是青海互助青稞酒股份有限公司、青海盐湖钾肥股份有限公司、三普药业股份有限公司、西部矿业股份有限公司，财务状况最差的是东盛科技股份有限公司。青海互助青稞酒股份有限公司得分在各个阶段的排名都是第一，而且得分没有负值。相反东盛科技股份有限公司在每个阶段的财务状况都是最差，得分全是负值，应该格外重视。

排在前几名的公司大部分是资源类，这与青海省是个资源类大省省情密不可分的。青海省拥有丰富的各种矿产资源，特别是稀土矿、铁矿还有全国最大的盐湖储量，这为青海省矿产资源类公司提供了先天的优势。但从文章分析的结果中看出，并不是所有的矿产资源类上市公司都发展的很好，贤成矿业和金瑞矿业排名并不是很靠前，这两个上市公司应该参考财务状况较好的盐湖钾肥股份有限公司和西部矿业的经营理念与制度。青海省位于青藏高原，拥有高原特有的青稞作物。青海互助青稞酒股份有限公司在酒文化建设方面很有成效，其独一无二的酒文化为公司创造了很好的品牌效应，使其成为青海省上市公司里的“后起之秀”。

2.2　图2、图3很好的可以看出上市公司财务状况的发展状况。10年第一季到20年中期，财务状况下降的有东盛科技、盐湖钾肥、　贤成矿业、青海明胶　，其它上市公司财务状况都是上升，其中西宁特钢上升的较快。　10年中期到10年三季贤成矿业和三普药业财务状况上升较快，东盛科技财务状况只有稍微的上升。10年三季到10年年末，上市公司里财务状况下降的较少，上升的较多，青海华鼎和三普药业上升的最快。10年年末到11年第三季之间，青海明胶、盐湖钾肥财务状况一直下降，与之相反的是贤成矿业财务状况是一直在上升。在11年三季到11年年度，财务状况上升的有东盛科技、贤成矿业、金瑞矿业和互助青稞，其他上市公司财务状况都在下。11年度到12一季这个阶段，青海省互助青稞酒股份有限公司作为青海省发展较好的公司，财务状况达到最好。12年一季到12中期，大多数上市公司的财务状况都上升。

3.　结束语

主成分分析法是一种能客观评价事物，能避免以个别指标过于片面的来分析事物，综合反映事物发展状况的方法。但只能基于以前的指标数据来分析，分析出的结果只能反映以前的财务状况。虽然结果只能反映在同样的客观环境下过去的情况，但结果还是有较好的参考意义。

参考文献：

[1]石方莹.基于回归分析的上市公司财务指标与股票价格研究[J].金融视线，2012。

[2]阮有权.基于主成分分析的企业业绩评价指标改进研究【[J].经管空间，2012（8）。

[3]杨德艳、王金永.主成分分析法在公司财务分析中的应用[J].财会研究，2012。

篇5

中图分类号：F830 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）06-0058-02

近年来，生物技术药物风生水起，市场增速高于小分子药物。有数据显示，2010年，全球生物技术药物的产值已达1 380亿美元，在医药总产值中的比重已从2005年的9.2%升至16.1%。新批准的生物药数量也从20世纪80年代的13个，20世纪90年代的39个，增至2000―2009年的65个。现有900多个生物制品处于临床试验阶段，治疗领域与产品类别大大拓展。围绕着国家十二五规划的展开，中国生物制药行业也迎来了良好的市场契机。在一系列政策支持下，生物制药行业上市公司得到了市场资金的关注。引起了投资者对相关标的公司的兴趣。本文选出中国A股市场的5家生物制药类上市公司，选出15个财务指标作为因子分析模型，以期能为投资者更好地选出心中理想的投资标的。

一、指标体系的建立及数据处理

（一）指标体系的建立

本着整体性、科学性、客观性的原则我们选择了华兰生物、双鹭药业、上海莱士、科华生物、沃森生物五家上市公司。这五家上市公司基本涵盖了当前国内生物制药领域的各个领域，并且市值较大，作为行业的龙头，有一定的代表性。同时我们设计了生物制药类上市公司财务指标体系。一共包括15个指标，分别如下。X1：主营业务利润率、X2：总资产净利润率、X3：成本费用率、X4：营业利润率、X5：主营业务成本率、X6：销售净利率、X7：净资产收益率、X8：主营业务收入增长率、X9：净利润增长率、X10：净资产增长率、X11：总资产增长率、X12：应收账款周转率、X13：流动比率、X14：现金比率、X15：现金流量比率。

（二）数据处理

通过查阅所选五家上市公司2012年第一季度季报，我们得到了所需15个指标的所有原始数据。为进一步分析，我们采用Z-scores法对原始数据进行无量纲化处理。其转换公示如下：

xj为第i个单位第j项指标的实际数值。其中[xj]=∑n

特点：经过标准化后的数据每一列均值为0，方差为1，且与变量的量纲无关。

二、因子分析

因子分析就是利用少数潜在变量或公共因子去解释多个显在变量或可观测变量中存在的复杂关系，或者说因子分析就是把每个原始变量分解为两部分：一部分由所有变量共同具有的少数几个公因子构成，或称公共因子；另一部分是每个原始变量独自具有的因素，或称特殊因子。正是由于特殊因子的存在，每个原始变量有别于其他原始变量，因此，因子分析注重的是因子分析的具体形式，而不考虑各变量的变差贡献大小。该方法是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计方法。

通过旋转对标准化后的数据做因子分析后，观察成分矩阵可以看出公共因子1提取了包括X1，X3，X4，X5，X6，X9，X12，X15可以反映为公司的盈利能力指标。公因子2提取了X2，可以反应为公司成长能力指标；公因子3提取了X13，X14，可以反映为公司的偿债能力指标。公因子X4提取了X8，可以反应为公司对企业费用的控制能力。

由总方差分解表，我们可以看出，所选的4个因子的累积方差贡献率达到了100%。

4个主因子的线性组合如下：

其中Zi 表示指标体系中第i个指标标准化后的数值，Wi1表示旋转后的指标对于F1的因子载荷。同理可知Wi2，F2，Wi3，F3，Wi4，F4的含义。经SPSS计算，4因子得分数据如下：

因股票投资者有不同的主观因素，而且，市场并没有一致认可的相关赋值理论，故而在此，并没有对F1，F2，F3，F4进行权重的赋值。

最终总的因子得分计算公式为：

由以上数据及公式最终得到4个公共因子得分和总因子得分，算出2012年一季度五家生物制药类上市公司总因子得分及排序（见表2）。

从五家上市公司的因子得分排序来看，双鹭药业排名第一，科华生物排名最后。

篇6

一、引言

EVA（economic value added）又称经济附加值，起源于古典经济学家提出的“剩余收益（residual income， RI）”这一概念，是美国思腾思特（Stern & Stewart）咨询公司在1982年提出并实施的一套以经济增加值理念为基础的财务管理系统、决策机制以及激励报酬制度。它是基于税后营业净利润和产生这些利润所投入的资本总成本的一种企业绩效财务评价方法。目前，世界上许多知名的跨国公司比如可口可乐、宝洁、通用电气、联邦快递等这次公司都先后采用这种方法来评价企业和企业内部各个部门的经营业绩。在我国，国资委在2010年对央企的第三任期的考核中加入了EVA指标，全面推行经济增加值考核。

EVA评价方法它考虑的是经济利润，即资本利润，这样就能较为真实的评价企业的盈利能力，使得反映出来的信息能够更为真实、准确。

二、运用EVA方法进行分析

本文选取了20家房地产上市公司作为样本进行研究，数据选自上交所公布的各公司2011年年报。

（一） EVA的计算。

调整后的资本总额=股东权益合计+递延负债贷方余额+累计商誉摊销+各种准备金+研究开发费用的资本化金额+短期借款+长期借款-递延资产借方余额-一年内到期的长期借款-应付债券-在建工程净值

加权平均资本成本WACC是根据资本结构中债务资本的单位成本和股本资本的单位成本各自所占权重计算的平均资本成本率。资本成本率反映了全部投资者对投入资本的回报要求。在中国目前的条件按银行人民币贷款一年期基准利率下浮百分之十来确定。2011年中国银行人民币贷款一年期基准利率为6.56%，由此得加权平均资本成本为6.56%×（1-10%）为5.904%。

（二） 计算结果。

四、结论

（一） 结果评价。

从上表可以看出，绝大部分企业的EVA为正值，这说明经营利润减去企业全部资本成本后有剩余，股东的投资得到了回报，管理者为企业或股东创造了财富。而少数企业的EVA为负值，则表明这些企业股东的投入没有回报，并且管理者在损害企业或股东的财富。

（二）EVA分析方法的优缺点。

EVA最大的特点就是它与传统的财务指标不同，它充分考虑了企业投入资本的机会成本，因此，我们可以说它是资本利润。另外，EVA是在传统的会计指标上经过一系列的调整，这样做可以消除因子分析方法中直接利用报表中数据产生的对真实情况的扭曲。它着眼于企业的长远发展，如产品的研究开发，人力资源的培养等，这些都是鼓励企业的管理者们放眼于企业的未来，追求企业的长远利益和发展。但是，EVA非常显著的一个缺点就是，在进行计算的时候，对指标的调整项远远不止本文所用的那几项，Stern & Steward公司就曾提出了多达一百六十四项的调整项目，以保持结果的真实性和透明性，但是基本上没有公司能做到调整一百多项，所以国内外大多数公司一般只进行5-10项的调整，来基本反映企业的资本利润。

综上所述，EVA指标的优势是不言而喻的，但是也存在很多缺陷，例如数据调整存在一定的局限性，这就需要进一步去实践和研究。在未来对EVA的研究中，对于公司实行的EVA管理将如何与其他评价方法相结合，便显得十分重要。

参考文献：

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一、引言

对于上市公司多指标财务分析，数值方法给出的结果往往缺乏整体性印象，而图形化方法则具有明显的直观优势，借助计算机编程和多元统计分析理论，图形不仅可以帮助观察多维数据的本质，更可以通过多元图形本身的信息来反映公司财务的综合状况。用于上市公司多指标财务分析与评价的常用多元图形化方法有：二维散布图、雷达图、脸谱图、星座图及像素图等，舒晓惠等（2006）提出了一种新的图形化方法：树谱图。基于可视化目标的多元图形方法主要来看分为两个层次，一是直观反映上市公司财务的各指标状况，例如，二维散布图、雷达图、星座图；二是图形本身所具有的信息可以形象反映财务状况的优劣，例如，脸谱图和树谱图等。目前，国内文献主要集中在研究雷达图在财务分析评价与预警中的应用，主要有王强（2000），舒晓惠等（2005），付（2007）与金晓燕（2010）；脸谱图则最初是由Chernoff（1973）提出来，Wainer and Thissen（1981）以及 Smith与Taffler（1984）将其应用于公司财务分析，国内则仅有舒晓惠等（2006）将其用于上市公司财务评价，实证研究表明，在进行上市公司财务分析时，通过雷达图向普通股民传达公司信息时缺乏综合形象性，而脸谱图的应用则有明显的优势。上述研究都是对上市公司财务状况展开静态分析，并没有动态跟踪一段时期内上市公司的财务状况，同时，以往文献都没有明确提出可以将综合评价方法与Chernoff脸谱图相结合的思想来实现利用脸谱的表情综合评价上市公司财务状况。基于此，本文应用Chernoff脸谱图的基本思想，结合综合评价方法对所构建的上市公司财务评价指标体系通过主成分分析方法进行降维后，利用舒晓惠（2006）的方法通过计算机实现了上市公司财务绩效的可视化脸谱图，并对深、沪两市钢铁行业30家上市公司2003年至2007年财务状况进行了动态跟踪，结果表明，脸谱图不仅能够形象反映上市公司的财务状况，而且可以很好地动态反映不同时期财务状况的变化情况。

二、研究设计

（一）基本原理 Chernoff 脸最初设计可处理18 个变量，当变量数小于18 时，可将脸谱中某几个部位固定；当变量数超过18 时则可以设法在脸谱中再添加一些部位，如头发、耳朵等。Chernoff 脸最初认为主要可以用于对研究对象进行分组：由原始材料和直觉提出的最初的分组；由聚类算法产生的最终的分组。进一步研究表明，利用Chernoff 脸除了可以进行辅助聚类分析外，也可以通过已经得到的聚类结果对新的结果进行辅助判别分析。显然，将上市公司相关财务指标数值与脸谱的相关部位进行对应即可实现利用Chernoff脸对上市公司的财务状况进行辅助聚类分析和辅助判别分析。考虑人脸表情的复杂性，当处理的变量过多时，脸谱所表示的人的各种表情则不容易合理用于综合评价上市公司的财务状况，例如通过嘴的微笑，眉毛舒展等来反映相关财务状况良好，显然这些表情具有很好的直观效果。因此，用Chernoff 脸谱图综合反映上市公司的财务状况，除了实现第一层次的财务指标值与脸谱的各部位对应外，还需考虑第二层次脸的表情所表达的财务状况，从而能够达到直观形象的目的。为实现这一思想，本文提出可以通过构建上市公司财务状况的综合评价财务指标体系，应用综合评价方法进行财务指标数据的预处理和主成分分析，并在此基础上通过以行业财务指标平均值为阈值进行映射转换，将相关综合评价的数值转换为Chernoff 脸谱图，从而实现脸谱图形自身的表情，即达到可用于评价上市公司综合财务状况的目的。也即Chernoff 脸谱图相关表情需通过综合评价方法来合理加以实现。

（二）上市公司财务状况Chernoff 脸谱图设计 对于上市公司财务状况的综合评价，已经有众多的学者展开研究，结果表明，传统产业与高新技术产业上市公司的评价指标体系具有一定的差异，本文主要以传统产业为研究对象，参照1999年财政部、国家经贸委、人事部和国家计委联合的《国有资本金效益评价规则》中公布的竞争性工商企业评价指标体系，按盈利能力、偿债能力、资产运营能力和成长能力四个方面11个财务指标给出权重如（表1）所示。一般认为，脸部的各部位形态及表情可以给人初步明确的信息，比如嘴形的笑意，眉心是否舒展，眼睛是否炯炯有神，鼻子长短表明气息是否粗壮，脸形是否圆润等，这些脸部的形态和表情所传达的信息好坏显然给人的感受基本是一致的。注意到人眼对脸部各个部位的敏感程度不同，按权重的重要程度与敏感程度相对应，本文选取脸谱指标与财务指标对应如下：嘴部指标对应盈利能力指标，眼部指标对应偿债能力指标，鼻子眉毛指标对应资产运营能力指标，下部脸形指标对应成长能力指标。具体实现则首先对各财务比率指标值进行一致化和无量纲化处理后，再利用主成分分析法对各类财务指标进行降维，在与Chernoff 脸谱的18个变量相关对应中，按（表2）选取相对应的指标，其余Chernoff 脸谱的指标值则取某一固定值。脸谱图的优点是不仅将财务数据通过图形化直观表示，而且可以利用人的自然表情来传达上市公司的财务状况，作为一个对应的联系，本文以行业平均值作为人脸表情改变的阀值，各财务指标值较行业平均值超过越多则表情越开心，其示意图如（图1）。由（图1）以行业均值为阀值，图1-a从脸部形态看不喜不悲，各指标均为平常形态表情，表明财务状况基本正常; 图1-b从脸部形态看嘴带笑意，目光炯炯有神，眉心舒展，鼻长气粗，脸形圆润，呈现良好形态，表明各财务指标状况良好；图1-c从脸部形态看则显得愁眉苦脸，脸形削瘦，表明各财务指标出现一定的危机。

三、动态跟踪分析

（一）数据预处理 本文以钢铁行业为例，选取深、沪两市钢铁行业30家上市公司，按前述11个财务指标从RESSET金融数据库中得2003年至2007年共5年的年度财务数据总计1650个财务指标值。按照将上市公司财务绩效的综合评价方法与Chernoff 脸谱相对应的思路，按如下方法展开实证分析。首先进行数据预处理。第一，极端值处理：按3?滓原则剔除财务指标值中的极端值，在其后的处理中再对剔除的相关指标值进行相应取值。第二，进行一致化处理，将各财务指标化为正向型指标。在所选取的上述指标中，有正向性指标和适度性指标两类，其中资产负债比率X4、流动比率X5、速动比率X6为适度性指标。因此有必要进行一致化处理，使之都为正向性指标。按照国际惯例注意到资产负债比率、流动比率、速动比率的适度值分别为50%、200%、100%，设xij为第j个上市公司的第个财务指标值［L1j，L2j］为最优适度区间，则可利用如下公式（1）进行变换：

x'ij=1.0-■ xij

注：适度区间为一点时，取L1j=L2j；Mj，mj分别为xij的允许上下界。

第三，采用极值法对各财务指标进行无量纲化。进行无量纲化处理的方法一般有：“标准化”处理法、极值处理法和功效系数法，本文目的是建立各类财务指标的主成分与脸谱相关指标数据的联系，因此采用极值处理法，利用如下公式（2）进行无量纲处理（对于剔除的极端值，这里都赋为最大值1.0）：x'ij=■ （2）

这里，Mj=■｛xij｝，mj=■｛xij｝为保证动态跟踪的可比性，本文将Mj和mj固定为2003年度各财务指标数据的极值。第四，按盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力对各类指标提取主成分，利用SAS软件分别对财务指标盈利能力方面、偿债能力和运营能力方面各提取两个主成分，对成长能力方面求出主成分综合得分，即求得指标值。第五，确定各类指标的主成分与脸谱指标的对应关系。脸谱的特点就是通过人的自然表情来反映上市公司的财务状况，本文以行业平均值作为脸谱表情不悲不喜对应的中间值。设主成分值zij∈［x1j，x2j］，x0j为行业平均值对应的主成分值；脸谱指标值yj∈［y1j，y2j］，y0j为脸谱表情不悲不喜的取值，则按下式（3）做变换：

yj=■（y0j-y1j）+y1j x1j?燮zij?燮x0j y0j zij=x0j■（y2j-y0j）+y0j x0j?燮zij?燮x2j （3）

这里为保证动态跟踪的可比性，本文以2003年度30家钢铁行业的平均值做为基期的定基值，各年度的各上市公司指标值均与该相应平均值按式（3）进行变换，从而利用式（3）即可计算出各上市公司对应的脸谱指标数值。

（二）上市公司财务绩效脸谱图 运用Bland C++编程画出所有30家钢铁行业上市公司2003年至2007年的脸谱图。为方便起见，这里报告2003年度30家钢铁行业上市公司财务综合状况的脸谱图如（图2）。利用上述分析结果，则可以展开利用Chernoff 脸谱对上市公司财务绩效状况的静态和动态两方面的分析。

（1）Chernoff脸谱静态聚类分析。对于上市公司财务状况的多元图形分析，其第一层的意义乃是可以进行最初的聚类分析，以2003年钢铁行业30家上市公司为例，按照对脸谱图的最初印象，可以将图形结果分为六类，具体见（图3）。显然通过聚类，可以清楚地将上市公司的财务状况做一个大致的分类，而如此分类的方式相对于利用多元统计分析得到的聚类结果，其具有多指标聚类的性质，这一点是数据分析结果较难企及的。利用分类结果，进一步按照脸谱图本身所具有表性等形象反映上市公司财务状况的第二层次的功能，可以明显发现，（图3）中的第一类和第二类上市公司，其财务状况综合看较为良好，各项指标均基本正常。第三类公司则显著特点是嘴形较大，笑意明显，表明这三家公司的盈利能力良好，但从眉心来看都不舒展，表明公司的资本运营能力存在一定程度的欠缺。第四类和第五类公司分类则脸部表情较为怪异，说明财务指标数据反映的综合状况较为复杂，比如眼睛的斜率不好但较大，反映了一个相互矛盾的偿债能力指标，这也表明使用脸谱图，当指标值良莠参半时，其表性则较为古怪。第六类公司则是明显地脸形偏、愁眉苦脸，这也清楚地表明这类公司的财务状况比较糟糕。最后，利用脸谱图还可以对相近资产的上市公司进行对比分析，例如，取总资产相近的000825以及000629，由（图2），上市公司 000825给人的第一印象明显要好于000629；进一步按六个脸谱指标逐对照，000825的脸谱图除嘴形的宽度不如000629外，其余都好于或相近于000629，说明000825除盈利能力较弱于000629 外，其余均较优于000629。此外，000629 的脸谱图面有愁容，财务状况具有危机。

（2）Chernoff脸谱动态跟踪分析。应用SAS软件对钢铁行业上市公司2003至2007年各年度数据首先按盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力进行主成分分析，结果表明各年度的两主成分累积贡献率均超过85%，进一步以2003年钢铁行业平均值为基期值转化为脸谱图，本文展开如下两主面的动态跟踪比较。第一，对整个上市公司财务状况的脸谱图动态跟踪分析。应用脸谱图考察整个钢铁行业财务指标四个方面综合能力平均水平的变化，以2003年钢铁行业平均值为基期对比值，对5年间的钢铁行业各财务指标按四个方面分别提取主成分后其行业平均水平的脸谱图见（图4），实证数据分析表明：由脸谱图的嘴部表明，整个钢铁行业的盈利能力出现一定程度的下降，特别是盈利能力第二主成分即嘴形的宽度减少。而第二主成分主要与主营业务的盈利能力有关，表明整个钢铁行业相对于2003年其主营业务利润率有所下降，其中一个主要原因是铁矿石价格不断攀升导致。由脸谱图的眼部表明，整个钢铁行业的偿债能力也渐次下降，2005年后基本稳定相差不大。由脸谱图的眉毛和鼻子的形态表明，整个钢铁行业的运营能力喜忧参半，总体来说有所降低；第一主成分对应的眉心并不舒展，但第二主成分对应的鼻子长度增加，这主要是由于各上市分司运营能力指标数据参差不齐导致。由脸谱图的下脸形态表明，2004年与2005年整个钢铁行业的成长能力有所下降，但2006年后则有所增强，这主要与近年来钢铁行业在受外部铁矿石价格因素的影响整个行业进行了一定的整合重组，使得强者愈强以提高行业的整体竞争力。上述图形分析与我国钢铁行业的5 年来的发展情况基本吻合，这表明脸谱图可以动态反映行业的发展状况。第二，对单个上市公司财务状况的脸谱图进行动态跟踪分析。简单起见，本文对钢铁行业龙头企业宝钢股份，财务状况变化较为明显的宝钢股份、韶钢松山与鞍钢新扎等上市公司展开分析，其相应各年度脸谱图的结果如（图5）。由（图5），以2003年钢铁行业平均值为基期对比值，实证数据分析表明：宝钢股份总体来看，各项指标表明其财务状况基本呈现下降趋势，仅2005年下脸形态表明有一次较明显的成长，而鼻子长度增加表明运营能力有所加强，这与宝钢因为铁矿石价格上涨压缩盈利空间和在此原因下的规模扩张有关。韶钢松山则在2003年各项指标均表明其财务状况良好，其主要受益于广东省的经济建设迅速发展，然而在铁矿石价格上涨的压力下，中等规模技术含量相对落后的钢铁企业受到的冲击更大，其脸谱图表明大部分财务指标状况出现不同程度的恶化，而鼻子长度增加表明公司加强了内部运营能力，2007年下脸形态表明有一次较明显的成长。鞍钢新扎的脸谱图则表明，受益于本地的铁矿石资源，除偿债能力外，公司其他各项指标表明其财务状况基本呈现良好趋势，而偿债能力即眼睛变小表明公司在发展过程中充分利用了财务的杠杆作用，同时增加了财务风险。2006年与2007年公司成长明显，盈利能力也明显增强。由上述分析可见，脸谱图对于单个上市公司的财务状况能够进行跟踪反映，并且能通过脸谱的表情综合反映企业财务状况的动态变化。

四、结论

对于上市公司财务绩效的图形化分析，由于其直观形象与综合性，可以为使用者提供简单明了又全面的公司财务状况的初步印象。这为广大中小投资者了解上市公司基本财务状况提供了一种有效途径，从而避免了对大量财务数据的整理分析，使得更多的普通投资者也可以解读公司的基本状况。运用脸谱图分析上市公司的财务状况，可以从脸的形状和表情来直观反映公司的情况，更贴切地实现了上述图形化的特点，因此具有广泛的实用价值。在静态分析的基础上进一步展开了上市公司财务状况脸谱图的动态跟踪研究，以钢铁行业为例实证分析发现，脸谱图既能对整个钢铁行业的综合财务状况进行有效跟踪，也能对单个上市公司的财务状况进行动态跟踪，其脸谱图能够很好地反映上市公司在不同时期各财务指标的动态变化，从而更好地帮助投资者了解上市公司财务的历史信息，进行对比分析。由此可见，脸谱图不仅可以作为聚类分析和判别分析的辅助手段，也可以进一步作为综合评价和动态跟踪方法展开应用。研究过程中也发现应用脸谱图进行上市公司财务状况评价和动态跟踪需要进一步探讨的问题：基期参照财务指标值的设定，本文使用的是2003年钢铁行业财务指标的平均值作为阈值，其参考点是否合理仍可进一步商榷。进行无量纲化的方法的选择，不同的方法实证结果会有一定的出入。脸谱图的表情处理问题需进一步改善。在进行将预处理后的财务指标数据对应到各脸谱图的数值转换映射时，对于灵敏度的处理需进一步改善，以保证脸谱图的表情能够更准确地反映上市公司财务状况。

*本文湖南省教育厅科研项目“上市公司财务绩效评价方法与多元图形化研究”（编号：06C644）以及怀化学院重点学科金融学建设项目阶段性成果

参考文献：

［1］［美］Richard A.Johnson & Dean W.Wichern著、陆璇译：《多元统计分析》，清华大学出版社2001年版。

［2］王强：《“银行风险雷达图”在我国商业银行风险监测中的应用》，《上海金融》2000年第5期。

［3］舒晓惠等：《上市公司财务的树谱分析及实证研究》，《金融经济》2006年第2期。

篇8

中图分类号：F830.91 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）025-000-01

一、引言

公司破产是财务危机的终点，这已经得到学术界的一致认可。根据我国破产法及其司法解释，公司破产的情形主要包括债务人不能清偿到期债务并且资产不足以清偿全部债务，或者债务人不能清偿到期债务，并且明显缺乏清偿能力。出现上述情况，即可申请公司破产，也能够清楚确认公司已经发生严重财务危机并已实现财务危机的最终结果。然而，这种财务危机的确认对于投资者来说几乎不存在价值，因为公司破产使得他们所持有的股份转让价值为零。相对于财务危机的终点，投资者更加关注的是财务危机的起点，即公司开始出现财务危险的时点以及财务危机的预兆。如果能预知公司将陷入财务危机，经营者会更加警醒，努力改变公司经营现状和财务状况。本文采用中国学者在研究财务危机时的通用方法，将上市公司被“ST”作为公司陷入财务危机的标志。

二、判别模型的构建与检验

1.判别模型的构建

本文采用Fisher典则判别函数中的非标准化典则判别函数，其采用原始数据判别，带有常数项。我们将危机组（即ST公司）的组别设为1，将正常组（即非ST公司）的组别设为0。将估算样本2011-2013年数据分别输入SPSS16.0处理，采用全模型法，可以得到三个非标准化典则判别函数。陷入财务危机前一、二、三年的财务预警判别函数为如下判别式（1）、（2）、（3），可见判别中影响最大的因素是X5资产报酬率，并且其贡献远大于其他指标。可以看出，公司盈利能力的强弱决定着其是否会陷入财务危机。判别式（1）的最大特征根为1.108，正常组组重心为1.035，危机组组重心为-1.035；判别式（2）的最大特征根为1.179，正常组组重心为1.068，危机组组重心为-1.068；判别式（3）的最大特征根为0.227，正常组组重心为0.468，危机组组重心为-0.468。

Y=-0.220X1+0.660X2-0.551X3+0.418X4+15.306X5-0.245X6+0.590X7-1.574X8+0.515X9-0.095X10-1.51

Y=-0.260X1+0.781X2-0.720X3+0.381X4+22.955X5-0.786X6+1.660X7-0.207X8+2.359X9-0.006X10-0.386

Y=0.450X1+0.519X2-1.029X3+3.199X4+7.884X5+2.770X6+4.151X7+0.361X8+1.236X9-1.26X10-3..723

三个判别函数Wilk的λ检验值为0.000，0.000，0.370，其中判别式（1）、（2）统计值χ2的显著性概率为0.000

公司被ST前一年，对危机公司的判断的正确率为83.3%，对正常公司的判断的正确率为93.3%，总体判断正确率为88.3%；公司被ST前二年，对危机公司的判断的正确率为96.7%，对正常公司的判断的正确率为80%，总体判断正确率为88.3%；公司被ST前3年，对危机公司的判断的正确率为80%，对正常公司的判断的正确率为60%，总体判断正确率为70%。可见，公司陷入危机前两年运用本文确定的10个财务指标对财务状况做判别分析，可以较为有效的预测出公司将来是否会陷入财务危机，但运用前三年的数据预测效果不太理想，尤其是将正常公司错误地预测为危机公司的概率达40%。

2.判别模型的检验

为进一步检验判别模型的预测效果，将2013年20家被ST的上市公司以及20家正常公司作为检验样本测试模型的有效性。将上述公司2010、2011、2012三年财务数据分别带入判别式（1）、（2）、（3），其综合判别结果为t-1的正确率为72.5%，t-2的正确率为77.5%，t-3的正确率为55%。

采用检验样本检验模型有效性时，判别的正确率有一些下降，但公司陷入财务危机前一、二年的预测结果还是比较好的，正确率均在70%以上。与估计样本的判别结果类似的是，运用三年前的数据进行预测时，效果是最差的，55%的预测正确率对投资者的参考价值很低。

3.结果分析与讨论

综合以上判别模型的构建和检验过程，我们可以发现，运用流动比率等10个财务指标对公司财务状况进行判别分析，对于预测公司在1-2年后是否会陷入财务危机（被ST）是有效的，具有财务预警作用，投资者可以运用该模型测试公司的财务状况以选择恰当的投资策略，经营者也可以运用该模型评价公司的财务状况以了解为避免陷入财务危机而需做出的努力。

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中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2012）05-0-03

区域非均衡是转轨时期中国经济发展的一个基本特征，从企业财务的角度看，这一特征至少有着二层含义：一是对不同地区公司财务状况的研究有助于我们从微观层面加深对地区差异性的了解；二是通过对不同地区公司财务状况的比较，可以为投资者投资组合优化提供有用的信息。然而，由于影响企业财务状况的因素很多，因而地区差异是否是一个显著的影响因素仍不得而知。例如，企业财务状况跟企业内部治理结构有着非常重要的关系，另外，企业也可以通过跨地区的生产或销售，来减少地区因素对企业财务状况的影响。本文的目的即是通过选定我国不同样本地区的零售企业上市公司，利用一系列反映企业财务状况的指标来对不同地区的零售业上市公司财务状况进行比较研究。

一、指标体系的设定

指标体系是本文后面实证部分的基础，因而有必要先对反映企业财务状况指标体系做个梳理与说明。根据通常的财务分析方法，企业财务状况可以从不同的角度加以反映。

1.营运能力指标

营运能力是指企业资金周转及其资产利用效率的能力，反映的是企业销售质量、购货质量、生产水平等。具体指标有以下几种：

(1)存货周转率 = 销售成本 / 平均存货

在流动资产中，存货所占比重较大，存货的流动性将直接影响企业的流动比率。在存货平均水平一定的条件下，存货周转率越高，企业财务状况越好。

(2)应收账款周转率 = 赊销收入净额 / 平均应收账款余额

在一定时期内应收账款周转的次数越多，表明应收账款回收速度越快，企业管理工作的效率越高。这不仅有利于企业及时收回贷款，还有助于企业减少或避免发生坏账损失的可能性和提高企业资产的流动性。

(3)流动资产周转率 = 销售收入 / 平均流动资产总额

在一定时期内，流动资产周转次数越多，表明以相同的流动资产完成的周转额越多，流动资产利用的效果越好。

(4)总资产周转率 = 销售收入 / 平均资产总额

总资产周转率是考察企业资产运营效率的一项重要指标，体现了企业经营期间全部资产从投入到产出的流转速度，反映了企业全部资产的管理质量和利用效率。

2.偿债能力指标

偿债能力指一个公司长期的财务灵活性及偿还长期债务的能力，一家公司全部的经营活动——融资、投资及经营均影响偿债能力。偿债能力分析中重要的因素之一是资本结构，主要包括以下四个指标：

(1)资产负债率 = （ 负债总额 / 资产总额 ）* 100%

资产负债率反映在总资产中有多大比例是通过借债来筹资的，同时也衡量了企业在清算时保护债权人的程度。

(2)流动比率 = 流动资产 / 流动负债

这一指标反映的是企业面临的流动性约束情况。若流动比率过低，企业可能面临着到期偿还债务的困难。若流动比率过高，这又意味着企业持有较多的不能赢利的闲置流动资产。

(3)速动比率 = （ 流动资产 — 存货 ）/ 流动负债

这一指标用以衡量企业流动资产中可以立即用于偿付流动负债的财力。

(4)现金流动负债比 = 经营现金净流入 / 流动负债

这一比率可以从现金流动的角度来反映企业当期偿付短期负债的能力。现金流动负债比率越大，表明企业经营活动产生的现金净流量越多，越能保障企业按期偿还到期债务。

3.盈利能力指标

获利能力分析是财务分析中的主要部分，所有报表都与获利能力分析有关，其中损益表最重要。主要包括以下四个指标：

(1)每股收益 = 净利润 / 年末普通股份总额

这一比率反映了企业每股税后利润创造能力，比率越高，表明所创造的利润越多。

(2)主营业务利润率 = （主营业务利润 / 主营业务收入 ）* 100%

该指标反映企业主营业务的营利能力，是企业营利水平的主要标志。

(3)权益净利率 = （净利润 / 年末股东权益）* 100%= 资产净利率 * 权益乘数

这一指标反映了净利润与所有者权益之间的关系，可衡量公司对股东投入资本的利用效率。

(4)总资产报酬率 = （利润总额+利息支出）/ 平均总资产

这一指标反映了企业包括净资产和负债在内的全部资产的总体获利能力。

4.成长性指标

公司成长性分析的目的在于观察企业在一定时期内经营能力的发展状况，描述公司这一特征的指标主要有以下几种：

(1)主营业务收入增长率=（本年主营业务收入-上年主营业务收入）/上年主营业务收入

这一指标反映了企业最根本的成长基础，可以用来衡量公司的产品生命周期和判定公司发展所处的阶段。

(2)主营利润增长率 = （本年主营利润-上年主营利润）/ 上年主营利润

这一比率是反映公司赢利和可持续发展能力的主要指标。与上一个指标相结合，该指标可以用于分析企业成本的升降程度。

(3)净利润增长率 = （本年净利润-上年净利润） / 上年净利润

净利润的连续增长是公司成长性的基本特征，如其增幅较大，表明公司经营业绩突出，市场竞争能力强。

(4)总资产增长率 = （本年资产总额-上年资产总额）/ 上年资产总额

资产增长是企业发展的一个重要方面，发展潜力高的企业一般能保持资产的稳定增长。这一指标反映的是企业本期资产总体规模的发展状况。

二、不同地区零售业上市公司财务状况的实证

本部分根据上面的指标体系设定，来对我国不同地区零售业上市公司的财务状况进行实证分析。根据不同地区经济发展水平差异，下面将全国分为东、中、西、东北四个不同的样本地区，所用的数据均来源于新浪财经网，时间是2007年样本上市公司的财务季报。在对不同地区样本公司的选择上，基于数据的可得性，每个地区分别选择四个样本企业进行分析，目的是通过对不同地区样本企业财务状况指标平均值的比较来考察地区因素对上市公司财务状况的影响。

1.营运能力分析

表一是根据样本企业财务状况指标计算出来的平均值。不难发现，不同地区上市公司的存货周转率表现出如下特征：中部>东部>西部>东北部。具体来看，中部企业的存货周转率比东部企业高0.9494，东部比西部高4.1551，西部比东北部高2.69。据此，总起来看，零售业上市公司的存货周转率是与地区经济发展水平存在着关联性的。但是一个特殊的现象是，经济并不是很发达的中部地区上市公司零售企业的存货周转率却高于经济较为发达的东部地区。我们认为，这可能与国家实施中部大发展战略所引致的中部经济高速增长有关。不过，另一方面，同样享受国家开发政策的东北地区的零售企业表现却远没有中部好，这可能表明国家的东北大开发战略尚未真正的发挥效益。当然，这也可能与中部零售业可以更容易辐射到东部地区有关。

不同地区应收账款周转率比较如下：东北部>西部>中部>东部。具体的，东北部比西部高372.61，西部比中部高252.38，中部比东部高178.8。可见，在应收账款的管理上，东北部企业管理水平远高于其它地区，而东部企业则明显的落后。

很容易看出，四个地区零售业的流动资产周转率相差不大，这点与零售业的行业特点有关。需要指出的是，西部地区上市公司的流动资产率值在几个地区中最高，说明西部公司在流动资产管理上还是要优于其它地区。与此相似，总资产周转率分析表明西部公司的总资产周转率要优于其它地区，实际上，这也反映了流动资产与总资产流动特质的相似性。

2.偿债能力分析

表二给出了反映不同地区资本结构偿债能力四个指标的平均值。容易看出，东部公司在流动比率与速动比率两个指标上表现优异，而另一个指标现金流动负债比则是西部公司最高。从财务分析的角度看，这表明东部地区比西部地区零售企业偿还短期负债的能力高。另外，东北部上市公司的资产负债率高于其它地区，但其速动比率和现金流动负债比又低于其它地区零售业上市公司，这表明东北部地区零售业上市公司的偿债风险过大。

3.经营业绩和获利能力分析

表三给出了反映企业经营业绩与获利能力的四个指标的平均值随地区的变化情况。从中可以看出，总资产报酬率与主营业务利润率大致是东部和中部企业领先于其它两个地区企业，说明两个地区公司的经营状况不错。特别的是中部地区企业的主营业务利润率指标和权利净利润比其它地区要高，且该地区上市公司的其他两个指标也在排名中比较靠前，显示中部公司整体上盈利能力好于其它地区。当然对于每股收益来说，东北部地区上市公司的每股收益远高与其它地区，投资东北企业能获得更多的收益。

4.成长性和发展能力分析

表四给出了反映企业成长性四个指标的不同地区排名。可以看出，在发展能力上各地区表现差异很大，发展能力最好的是中部公司，其平均主营业务利润率、平均净利润增长率、平均主营利润增长率都排名第一。而在前面几个指标评价体系中表现较好的东部公司，其总体规模在扩张，但是主营业务的收入却在减少，这说明是其他业务收入和营业外收入引起东部地区零售企业总资产的增加，其成长性有待进一步考察。

三、不同地区零售业上市公司财务状况的特征总结

对上面实证结果进行总结，可以得到不同地区零售企业财务状况的如下特征：

第一，与其它地区相比，处于经济发达的东部地区零售业上市公司财务状况还是表现出了一定的优势。具体来说，在企业的资本结构与偿债能力指标体系中，东部零售业上市公司的流动比率和速动比率在几个地区上市公司中表现最好，且其资产负债率低于东北部和中部，表明该地区零售业上市公司的偿债能力是几个地区中最好的。从盈利能力来看，东部地区上市公司的盈利能力也是不错的，其平均总资产报酬率在几个地区中最高，其他几个指标排名也较靠前。但是在成长性分析中，其平均主营业务利润率为负，主营利润增长率也最低，说明东部企业的成长性不如其它地区。

第二，从综合比较来看，中部企业的财务状况是几个地区中最均衡的。具体的，一是营运能力分析表明，中部公司在存货管理上表现优秀；二是在资本结构和偿债能力分析中，中部公司的两个指标——流动比率与速动比率只稍低于表现最好的东部公司，而其现金流动负债比较高、资产负债率较低，表明中部企业的偿债能力较强；三是盈利能力指标计算结果显示，其主营业务利润率和权益净利润表现突出；四是其反映成长性的平均主营业务利润率、平均净利润增长率、平均主营利润增长率等指标都排名第一。这些指标均显示了中部企业具有良好的财务状况。

第三，西部企业和东北部企业整体财务状况相对较差，但在某些指标分析中还是有表现突出的地方。例如，西部地区上市公司的流动资产率和总资产周转率在几个地区中最高，说明西部公司在资产管理上要好于其它地区。同样的，其现金流动负债比指标计算结果也表明西部公司的偿债能力不错。与此相似，东北部地区零售业上市公司则在应收账款管理和流动资产管理方面表现较好。另外，这一地区上市公司的主营业务收入增长率也表明其在主营业务方面具有良好的成长性。

四、研究对投资者的意义

对投资于零售企业的证券市场投资者而言，上市公司的财务状况对于投资者的决策形成具有决定性的意义。因而，分析各地区企业财务状对于投资者选择有效的投资证券和证券组合具有基本的重要性。如果将地区因素作为影响零售企业财务状况的一个深层次因素，那么对证券市场投资者而言，本文的研究具有如下意义：

第一，中部地区上市公司可以成为投资者在选择投资零售业公司时的优先选择。与一般观念中经济发达的东部地区上市公司财务状况一定优于其它地区上市公司不同，中部地区零售业上市公司在各个指标体系分析中表现优秀。具体的，在营运能力分析中可以看出中部公司在存货管理上表现突出。在资本结构和偿债能力分析中，表明中部企业的偿债能力强。在盈利能力中，其主营业务利润率和权益净利润表现突出。特别是在成长性分析中，其平均主营业务利润率、平均净利润增长率、平均主营利润增长率都排名第一，这都显示中部零售业上市公司在未来的发展情况值得期待，投资者可以考虑长期投资。

第二，东部零售业上市公司财务状况的表现在某些方面比不上中部地区，但其偿债能力是几个地区中最好的，而其赢利能力也有较好表现。整体来说，东部地区零售业上市公司仍是不错的投资对象。不过，投资者要特别注意它的平均应收账款周转率，这一指标在几个地区中排名最后，说明东部公司管理应收账款的效率不高，这会降低企业的营运能力。特别需要注意的是，在成长性分析中，东部地区上市公司平均主营业务利润率为负。但因为本文所用样本数据是截面数据，而非时间序列数据，因而还不能判定东部公司的成长性一定不好。例如，从实际来看，上述情况的产生也可能是07年整个零售业大发展造成基数太大引起公司短时间主营业务收入下滑所致。总之，短期投资者可以考虑对东部地区上市公司进行投资，但对于长期投资者，还是应对该地区主营业务利润变化密切关注。

第三，投资者应对西部和东北部地区零售业上市公司的投资保持谨慎。本文的研究结果表明，西部和东北部企业整体财务状况相对较差。但就这二个地区比较而言，似乎东北部地区上市公司更具有投资价值。因为从分析结果来看，东北部地区上市公司在应收账款管理和流动资产管理等指标的表现相对不错。另外，其每股收益和主营业务收入增长率指标也较好。但是投资东北部上市公司要随时关注其偿债能力，因为相关财务指标显示，这一地区零售业上市公司的偿债风险相对较大。

参考文献：

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[5]章晓霞.我国零售业上市公司财务状况研究[J].中国海洋大学,2006.

篇10

随着我国资本市场的发展以及国家对农业产业的政策支持，很多农业企业拥有到证券市场进行融资的机会，越来越多的投资者通过证券市场对农业上市公司进行投资。但是，在激烈的市场竞争中，一些公司业绩逐年下降，财务状况出现异常，陷入财务危机，甚至面临退市的危险，使投资者、债权人遭受巨大损失；与此同时我国尚未建立完备的财务预警系统。因此，能够适时、准确地对农业上市公司财务危机进行预测分析是市场竞争体制的客观要求，也是企业生存发展的必要保障。对市场参与方来说，根据财务指标准确预测上市公司未来的财务危机程度有着十分重要的现实意义。

一、文献回顾

1.国外研究

国外以美国学者的研究备受关注，他们从20世纪60年代开始进行财务危机预警的研究工作，做了许多理论和实证研究，形成了不少理论和方法。Fitzpatrick最早对企业财务危机预警进行了单变量研究，Beaver运用单变量（即现金流与总负债比）判定分析来研究企业的财务危机问题；随后一些学者采用多元线性模型，以Altman提出的广为应用的Z模型以及Altman Haldeman&Narayanan在实证的基础上合作建立的ZETA模型为代表；其他学者在各自深入研究的基础上分别得出了有价值得结论。我们注意到不同的财务危机预警方法均发挥了应用的作用。

2.国内研究

近年来，我国很多学者对上市公司财务危机预警的进行了大量的研究，其研究主要使用定量方法。较为普遍的是构建BP神经网络模型和运用多元逻辑回归分析，借助Logistic分析工具建立财务危机预警模型。杨淑娥、王乐平建立BP神经网络模型对上市公司的财务状况进行预测，显示了稳定、连续的预测性能，得出建立中长期预警模型，使模型具有广泛的实践应用价值。学者更热衷于使用Logistic分析工具建立财务危机预警模型，其中李品芳等运用多元逻辑回归分析方法，借助于Logistic分析工具建立了财务危机预警模型，并对所建模型的创新和不足之处进行了探讨；李荣建立了以显著的主成分指标为回归变量的财务预警的Logistic模型，为上市公司提供了一种及早发现、预防、分散和化解财务风险的参考依据，并为投资者提供较为合理的投资预期分析工具。

通过文献回顾发现国内很少有学者专门对我国农业上市公司的财务状况进行分析，因此本文使用Z值模型对我国农业上市公司的财务危机进行考察。

二、多变量z值预测模型与样本选择

1.Z值模型

Z=1.2（X1）+1.4（X2）+3.3（X3）+0.6（X4）+0.999（X5）

其中，X1：流动资本/总资产

X2：留存收益/总资产（留存收益=未分配利润+盈余公积）

X3：息前、税前收益/总资产

X4：股东权益/总负债账面值

X5：销售收入/总资产

Z值得分低于1.81分，说明公司财务风险巨大，并且Z值得分越低，破产的可能性越大；Z值在1.81至2.99之间的公司则处于“不确定状态”，表明公司存在一定的财务危机和破产的可能性；z值得分则高于2.99分的公司为财务安全公司。

2.指标解释

X1越大表明公司资产的流动性越强，财务状况越好；X2越大，表明公司筹资和再投资功能越强，公司的创新能力和竞争力越强；X3反映了不考虑税收和财务杠杆因素时的资产盈利能力；X4反映了投资者对公司前景的判断，该指标越大，表明越有投资价值；X5反映了公司资产获得销售收入的能力。

3.样本选择

(1)研究对象边界的确定

本文研究的农业上市公司被定义为：从事农、林、牧、渔生产和农产品加工、畜产品加工以及其他农业的业务收入占公司主营业务收入50%以上的公司。

(2)样本选择依据

按照研究范畴2006年的农业上市公司总共有50家，出于研究的对称性和可比性，其中选取以2002年～2006年均在A股上市的农业上市公司为研究对象，总共有40家，另外的10家是2003年～2006年在A股上市，不在研究的时间段内，因此剔除出样本选择的范围。

(3)数据来源

本文研究采用的数据均来自经证监会批准公布的A股农业上市公司的年报，数据经会计师事务所审计和证监会审核通过，数据可信度很大。

三、模型结果与分析

1.模型结果

按照Z值模型的要求把获得数据经过整理，用EXCEL进行处理，得到不同年份农业上市公司的Z值得分，从2002年～2006年5年间，每年落在Z值不同区间的公司家数及其所占比重如表1所示。

2.结果分析

(1)研究期间变动趋势分析

在研究的5年间， Z值小于1.81的公司数量变化趋势很明显。前4年财务风险巨大公司的比例由27.5%增加为42.4%，上升约15%；2006年出现转折，落在这一区域的公司数量急剧减少,由2005年最多的17家减少10家,只有7家属于这一区间，比重下降25%。

从Z值在（1.81,2.99）区域来看，在5年间数量变化基本呈直线下降。曲线的走势为两阶段，2002年～2004年的变化相比之下较为缓慢，从2002年的21家减少为2004年的18家，比重由52.5%到32.5%，下降了20个百分点；2004年到2006年的变化非常明显，特别是在2005年～2006年由13家变为0家，比重减少了32.5%。显示出农业上市公司财务状况趋于明朗，处于“灰色地带”即财务状况不清晰的严重状况得到改变。

Z值在[2.99，∞）区间的公司数量曲线走势为先缓慢下降后直线上升。从2002年到2004年在这一区间公司的数量在减少，但每年只减少1家，变化不是很明显；从2004年到2006年公司数量在增加，最为明显的变化出现在2005至2006年，仅一年时间，数量增加了23家，比重增加了60%。2006年数据显示农业上市公司的财务状况令人乐观，绝大多数公司的财务状况处于安全状态。

四、财务危机出现的原因分析

以Z值模型为基础，通过对具有不同财务风险公司相关重要指标的对比分析，发现主要有以下原因造成公司财务危机的出现：

1.运用资产获利的能力不高

“息税前收益/总资产”是考察企业在不考虑税收和财务杠杆时，资产的盈利能力，该指标排出了企业规模的影响，在评价企业运用资产获利能力时具有很好的可比性。从2002年至2006年，具有巨大财务风险公司该指标的平均值相比之下很小，以2002年为例：具有巨大财务风险公司的该指标均值为0.36；具有较大财务风险的公司的均值为0.57；财务安全公司均值为1.31，约为破产风险高的公司均值的4倍。通过比较发现，出现财务危机的公司运用资产获取利润的能力与财务状况良好的公司相比很悬殊。而该指标对Z值具有决定作用，因此企业应用资产盈利能力不高，则会导致Z值得分很低，预示其出现破产的概率大。

2.筹资和再投资功能弱，企业创新和竞争力弱

留存收益是企业很重要的资金来源，留存收益多则企业筹资和再投资的能力就越强，就能满足企业创新的资金需求，企业的竞争能力就越强，企业出现财务危机的可能性降低，留存收益占总资产的比例能形象说明这一问题。以2004年为例：财务出现危机上市公司的该指标平均值为-0.10；有较大财务风险公司的均值为0.11；财务安全公司的均值为0.45，是有较大财务危机公司均值的4倍。可以看出，企业单位资产创造的留存收益少，企业的筹资和再投资功能弱，会对公司的财务状况产生消极影响。

3.公司资产的流动性低

一些农业上市公司流动资产占总资产的比例很小，长期资产变现能力差，价格受很多因素的影响，财务状况容易出现危机。以2005年数据为例：财务出现危机公司该指标的均值为-0.22；有较大财务风险公司的均值为0.04；财务状况安全公司的均值为0.40，远远高出财务处于恶化状态公司的均值。

五、提高财务安全性的对策与建议

1.选择适当的股利分配政策

公司是否能获得长期稳定的盈余，是其股利决策的重要基础。对于不稳定的公司来讲，低股利政策可以减少因盈余下降而造成的股利无法支付、股价急剧下降的风险，还可以将更多的盈余再投资，以提高权益资本的比重，减少财务风险。针对我国农业上市公司的实际情况，选择低正常股利加额外股利政策较为合适，一方面，当公司盈余较少或投资需要较多资金时，可维持较低的但正常的股利，保留较多资金使公司发展策略的操作具有较大的灵活性；另一方面，比较稳定的股利收入，可以吸引那些依靠稳定股利度日的股东。

2.适当提高流动资产比重，加强流动资产的管理

流动资产是与日常生产经营活动密切相关的资产。流动资产除存货外，一般具有变现快的特征，因此在总资产中，流动资产的份额大一些，便于企业根据市场变化，采取快速应变措施，在一定程度上能降低企业的财务风险。提高流动资产比重的同时必须加强对流动资产的管理，主要表现为现金及有价证券管理、应收账款的管理和存货的管理。

3.通过创新增强企业竞争力，提高主营业务收入

主营业务收入是利润的一个最主要的来源，主营业务收入的高低直接影响着利润的大小。在股利分配比例一定的条件下，主营业务多则企业的留存收益就会增加，企业可支配的资金增加，不仅可以防止因不能偿还到期债务而产生破产清算的风险还可以增加投资以扩大企业规模，增加规模效应带来的收益。在激烈的市场竞争中，为了增加主营业务收入必须通过创新以增强企业的竞争力。

六、结论

具有巨大财务风险的农业上市公司数量在2002年到2005年4年间有所上升，这种状况在2006年得到了根本性改变；2006年具有较大财务风险的公司在减少，而财务安全公司的数量在急剧增加，究其原因在于商品市场需求旺盛、资本市场资金充足、管理层对财务安全高度重视以及支农惠农政策的进一步强化。农业上市公司应该采取措施防止财务风险的加大。

参考文献：

[1]Fitzpatrick P J.A Comparison of Ratios of Successful Industrial enterprise with Those of Failed Firms [J]. Certified Public Accountant,1932（2）

[2]Beaver w H.financial Ratios as Predictors of Failure[J].Journal of Accounting Research,1966:71-111