公司财务指标分析范文

导语：如何才能写好一篇公司财务指标分析，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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摘 要 财务指标分析是认识企业管理本质的锐利武器，也是企业领导层进行决策的重要依据。财务指标的分析集中表现在善于透过现象和外部联系，以财务指标的变化趋势，揭示企业在生产经营活动中的本质与规律，以及利用这种发展变化的趋势来深入地考虑问题，进而系统化地解决问题。

关键词 偿债能力分析 资产管理效率分析 获利能力分析

一、偿债能力分析

偿债能力是指企业偿还到期债务的能力。偿债能力指标包括短期偿债能力指标和长期偿债能力指标。

（一）短期偿债能力分析

短期偿债能力是指企业流动资产对流动负债足额及时偿还的保证程度，它是衡量企业当前财务能力，尤其是流动资产变现能力的一项重要标志。短期偿债能力的强弱直接影响到一个企业的短期存活能力，是衡量企业是否健康的一项重要指标。如果一家企业不能维持其短期偿债能力，会更难以维持其长期偿债能力，即使过家企业盈利不错，也同样会面临因不能答付到期债务而导致的破产威胁。如果企业偿债能力低还会丧失各种投资机会，这不仅损害公司的竞争能力，还会致其股票价格下跌，提高投资者的风险。因此，这是企业债权人、企业的股东和潜在投资人都共同关心的一类指标。企业短期偿债能力的衡量指标主要有流动比率、速动比率和现金流动负债比率[1]。

（二）长期偿债能力分析

长期偿债能力，指企业偿还长期负债的能力。企业长期偿债能力的衡量指标主要有资产负债率、产权比率、或有负债比率、己获利息倍数和带息负债比率等（财政部会计评价中心，2008）。

1．资产负债率或称负债比率

是指企业负债总额对资产总额的比率。它是分析和衡量企业负债水平及风险程度的一项重要的判断标准。适度的资产负债率表明企业投资人、债权人的投资风险较小，企止经营安全、稳健、有效、具有较强的筹资能力。其计算公式为：

资产负债率=负债总额/资产总额

2．产权比率

产权比率也称资本负债率，指企业负债总额与所有者权益总额的比率，它反映了所有者权益对企业债权人权益的保障程度，是企业财务结构是否稳健的重要标志。其计算公式为：

产权比率二负债总额/所有者权益总额x100%

二、资产管理效率分析

对一家企业而言，其各项资产运转能力的强弱反映了企业管理者对现有资产的使用效率和管理水平。资产使用效率高，周转速度快，表明了企业资产的流动性好，偿还债务的能力强，资产得到了充分的利用（宋常，2007）。

（一）应收账款周转率

应收账款周转率是企业一定时期内营业收入与平均应收账款余额的比率，它分析了企业应收账款的流动速度，即企业年度内应收账款转为现金的平均次数。企业的应收账款如能及时收回，就能够减少营运资金在应收账款上的呆滞占用，提高资金利用效率[2]。其计算公式为：

应收账款周转率=营业收入/平均应收账款余额

其中：平均应收账款余额=（应收账款余额年初数+应收账款余额年末数）/2

（二）总资产周转率

总资产周转率是企业一定时期内营业收入与平均资产总额的比值，反映了企业全部资产的利用效率。其计算公式为：

总资产周转率=营业收入/平均资产总额

其中：平均资产总额=（资产总额年初数+资产总额年末数）/2

三、获利能力分析

（一）营业利润率

营利利润率分为营业利润率和毛营业毛利率，营利利润率是一定时期企业营业利润与营业收入的比率。；营业毛利率是营业毛利额与毛利净收入之间的比率。其计算公式为：

营业利润率=营业利润/营业收入

营业毛利率二（主营业务收入一主营业务成本）/主营业务收入

（二）总资产报酬率

总资产报酬率是一定时期内企业获得的报酬总额与平均资产总额的比率。它体企业全部资产获取收益的水平，全面反映了企业的获利能力和投入产出状况。其公式为：

总资产报酬率=息税前利润总额/平均资产总额

（三）净资产报酬率

净资产报酬率是一定时期企业净利润与平均净资产的比率。它是反映企业获利的核心指标。表明了企业自有资金投资收益水平。其计算公式为：

净资产报酬率=净利润/平均净资产

其中：平均净资产=（所有者权益年初数+所有者权益年末数）/2

四、成长能力分析

（一）主营业务收入增长率

主营业务收入增长率是企业本年度主营业务收入增长额与上年度主营业务收入总额的比率。这是一项评价企业成长状况和发展能力的重要指标，反映了企业主营业务收入的增减变动状况[2]。

（二）总资产增长率

总资产增长率是企业本年度总资产增长额同年初资产总额的比率，它反映企业本期资产规模的增长状况。该指标从企业资产总量扩张方面来衡量企业的发展能力，体现了企业规模增长水平对其发展后劲的影响。其计算公式为：

总资产增长率二（资产总额年末数－资产总额年初数）/年初资产总额

宗旨，财务是企业经营活动的缩影，是传递财务信息的载体；财务报表分析是以企业财务报表和其他资料为基本依据，采用合理的账务指标，从财务报表中寻找有用的信息，有效地寻求企业经营和财务状况变化的原因，从而对企业的财务状况、经营成果和现金流量进行综合分析与评价的过程，是企业领导层进行决策的重要依据，在企业日常经营活动中具有重要意义。

参考文献：

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关键词:发行股本;每股收益;现金分红

中图分类号:F23

文献标识码:A

文章编号:1672-3198(2010)12-0121-02

1 引言

上市公司的评价集中体现在公司实体经营方面和公司资本市场表现两个方面,为了对中美上市公司的市场表现进行对比分析,我们统一了行业背景,具体看待上市公司财务特征。上市公司选取:中国取自上海和深圳股票市场,上市公司分别为:晨鸣纸业,美利纸业,金城股份,凯斯股份,景兴纸业,太阳纸业,银鸽投资,福建南纸,民丰特纸,华泰股份,恒丰纸业,ST天宏,冠豪高新,ST石岘,山鹰纸业,ST宜纸,博汇纸业,共计17家上市公司,属于证监会行业中造纸板块。美国交易市场选取纽约证券、美国证券和纳斯达克证券交易市场,上市公司分别为:

Caraustar Industries Inc,Mod-Pac Corp.,Graphic Packaging Holding Company,Buckeye Technologies Inc.,Boise Inc.,International Paper Company,Neenah Paper Inc.,Mercer International Inc.,Wausau Paper Corp.,Albany International Corp.,Rock-Tenn Company,P.H.Glatfelter Company,Schweitzer-Mauduit International Inc.,Aracruz Celulose SA (ADR),Lydall Inc.,KapStone Paper and Packaging Corp.,AbitibiBowater Inc.,Verso Paper Corp.,Sappi Limited (ADR),Clearwater Paper Corporation,Kimberly-Clark Corporation,Hadera Paper Ltd.,International Absorbents Inc.,Tufco Technologies Inc.,Orchids Paper Products Company,Domtar Corp. 共计26家上市公司,行业属于基础资源中的造纸板块。

2 美国造纸板块上市公司财务表现

表1 美国造纸板块上市公司财务数据统计

最小值最大值总计平均标准差

资产28.592691383698.893347.966204.92

净资产-10.05416917063.45682.531126.57

总股本3.43537.122853.29113.41173.12

收入33.092482979686.643187.465986.68

净利润-12821690-1692.89-61.71513.7

现金分红02.326.320.250.5

股价0.1449.95231.949.2712.39

市值4.212068030609.221224.364126.44

(1)指标统计单位:股价和现金分红(美元),股本(百万股),其余指标(百万美元)

(2)AbitibiBowater Inc(Public,NYSE:ABWTQ)无法出具报表,剔除。

(3)数据来源:纽约证券交易所和纳斯达克交易所。

公司实体经营方面(见表1):平均数据而言,美国造纸类上市公司的平均资产为3347.96百万美元,标准差6204.92百万美元,变异系数为1.85;净资产平均为682.53百万美元,标准差为1126.57百万美元,变异系数为1.65;平均资产负债率为79.62%;总股本平均为113.41百万股,标准差为173.12百万股;收入平均为3187.46百万美元,对应的净利润为-67.71百万美元,收入利润率-2.12%;平均单位股本对应资产为29.52美元,单位股本对应收入28.20美元,单位资产对应收入0.95美元,当期平均每股收益为-0.59美元,平均每股净资产6.04美元。由于美国上市公司质地区别非常大,比较时应该注意个体和整体结合。

公司资本市场表现方面(见表1):在该25家上市公司中,股价(以2009年4月21日为准)平均为9.27美元,标准差为12.39美元,变异系数为1.34;市值比总资产为0.36;每股现金分红2008年度平均为0.25美元,而同期每股收益市场平均为-0.59美元。从市场角度评价的公司价值和实体价值相差悬殊,例如2008年美国上市公司平均总资产为3347百万美元,而同期市场价值为1224百万美元,也就是1单位实体资产对应0.36个单位市值虚拟资产。这与美国上市公司股价严重两级分化有关,在25家公司中,最低股价仅为0.14美元,而最高则为49.95美元,这种分歧与公司现金分红联系甚密,25家上市公司中现金分红家数为10家,覆盖面为40%,没有分红的公司占15家,比例为60%,凡是没有分红或是分红极少的上市公司,股价一般处于1美元以下,而注重投资者现金分红的上市公司股价则很高,特别指出美国上市公司分红是按季度分红。

3 中国造纸板块上市公司财务表现

表2 中国造纸板块上市公司财务数据统计

最小值最大值总计平均标准差

资产622.926299.577878.774581.16164.16

净资产63.6214021.7734989.722058.213288.32

总股本80.162062.057440.36437.66454.7

收入230.7515529.5945740.882690.643738

净利润-208.111075.291514.0289.06292.36

现金分红00.220.710.040.07

股价4.1212.55123.557.262.66

市值576.3516516.9954662.273215.423806.88

(1)指标统计单位:股价和现金分红(元),股本(百万股),其余指标(百万元)。

(2)数据来源:国泰君安大智慧和。

公司实体经营方面(见表2):平均数据而言,中国造纸类上市公司的平均资产为4581.10百万元,标准差6164.16百万元,变异系数为1.34;净资产平均为2058.21百万元,标准差为3288.32百万元,变异系数为1.59;平均资产负债率为55.07%;总股本平均为437.66百万股,标准差为454.7百万股;行业平均收入2690.64百万元,对应的净利润为89.06百万元,收入利润率3.31%;平均单位股本对应资产为10.48元,单位股本对应收入6.15元,单位资产对应收入0.59元,平均每股收益为0.20元,平均每股净资产4.70元。

公司资本市场表现方面(见表2):在该17家上市公司中,股价(以2009年4月21日为准)平均为7.26元,标准差为2.66元,变异系数为0.36;市值比总资产为0.70;每股现金分红2008年度平均为0.04元,而同期每股收益市场平均为0.20元。从市场角度评价的公司价值和实体价值,2008年我国造纸类上市公司平均总资产为4581百万元,而同期市场价值为3215百万元,即1单位实体资产对应0.70个单位市值虚拟资产。在17家公司中,最低股价为4.12元,而最高则为12.55元(没有考虑除权的影响)。17家上市公司中当年现金分红家数为6家,覆盖面为35%,未分红的公司占11家,比例为65%,我国上市公司通常按年度分红,中期一般为不分配不转增。

4 中美造纸行业上市公司比较与分析

4.1 资产规模角度

平均资产规模美国为3347.96百万美元,标准差6204.92百万美元,变异系数为1.85,而中国造纸类上市公司的平均资产为4581.10百万元,标准差6164.16百万元,变异系数为1.34。如果考虑汇率问题,以2009年4月21日外汇中间价100美元=683.49人民币折算(下同),我国上市公司平均资产为670.71百万美元,规模上是美国上市公司平均资产的20%,相差甚远;变异系数美国1.85大于中国1.34说明资产规模差异程度上,美国上市公司规模更加参差不齐。总体而言,美国上市公司平均资产规模大于中国,且个体规模差异大。

4.2 财务结构角度

美国上市公司净资产平均为682.53百万美元,变异系数为1.65;我国平均水平折合美元为301.31百万美元,变异系数为1.59,差异程度上美国变异系数高于中国。美国上市公司平均资产负债率为79.62%,而我国平均水平为55.07%,在利用财务杠杆的比重上,显然美国更为激进,我国上市公司负债比例相对较低,一方面解释为没有充分利用财务杠杆,另一方面表明我国造纸类上市公司相比美国对债务类融资较为保守,注重财务杠杠危机的控制。

4.3 经营和盈利能力角度

美国上市公司平均收入平均为3187.46百万美元,对应的净利润为-67.71百万美元,收入净利润率-2.12%;我国折合美元收入平均为393.85百万美元,对应的净利润为13.03百万美元,收入净利润率3.31%。单位资产对应收入比例美国为0.95,我国为0.59,资产利用效率低于美国。2008年我国上市公司整体盈利水平高于美国,由于选取单个年份且金融危机起源美国,盈利能力比较缺乏力度,但从两国造纸类上市公司绝对收入水平上,中国相当于美国的12.33%,平均收入水平还有相当的差距。

4.4 经营成果和投资者回报

2008年度中美平均每股收益分别为0.03美元和-0.59美元,在此分配基础,中国平均每股分红0.005美元,美国0.25美元,上市公司分红覆盖比率中美分别为40%和35%,显然美国上市公司更加注重维护市场投资者的持股回报,即使整体盈利当年低于中国且出现会计上整体性亏损,分红派现的回报力度仍然远高于中国,这种回报方式无论涉不涉及过度举债,反映了公司注重维护市场的投资形象,市场投资方式更加侧重归于价值投资(分红预期、股价的价值含量等)。

4.5 市场对公司评价角度

每股市价(时点2009-4-21)美国平均为9.27美元,标准差为12.39美元,变异系数为1.34;市值比总资产为0.36;我国折合平均为1.06美元,标准差为0.38美元,变异系数为0.36;市值比总资产为0.70,我国股价平均低于美国,折合美元约为其11%。两国市场变异系数差异非常显著,美中分别为1.34和0.36,表明我国股市股价分布区间比较窄,个股股价差异度小于美国,由于价格不同引起市值比总资产也差异明显,分别为0.36和0.70,显示出我国上市公司市值比例高,也即虚拟资产市场价格占比高。

参考文献

[1]Huang,Alan G and Hung-Gay Fung,2005.Floating the Non-floatables in China's Stock Market:Theory and Design,Emerging Markets Finance and Trade 41,6-26.

[2]Kane,A,Alan J. Marcus,and Jaesun Noh. 1996. The P/E multiple and market volatility,Financial Analysts Journal,52,16-24.

[3]何诚颖.中国股市市盈率分布特征与国际比较研究[J].经济研究,2003,(9).

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本文运用因子分析方法对上海证券交易所的29家上市房地产公司的财务数据，从资产总计、主营业务收入、主营业务利润、利润总额、净利润、每股收益、每股净资产、净资产收益率、股本等9项指标进行了因子分析，认为财务指标可以归纳为营运能力、资产价值2个因子，其分别反映公司的营运能力和资本价值情况，为财务状况分析提供了便利。

【关键词】

房地产；上市公司；财务指标；因子分析

一、研究背景

进入21世纪以来，虽然我国的股票市场发展速度较快，但是从总体规模看，与国外还有相当大差距，我国目前股市投资者为3300万人，仅占全国总人口的2.7%。并且随着股票市场在社会经济生活中的地位越来越重要，面对我国股市规模较小，而与国民经济发展的客观要求有较大差距这种现状，在我国扩大股市规模有很大的潜力可挖。这就会吸引越来越多不同行业股票的加入，国家在进行必要的政策改进之外，投资者必然要对这些股票进行理性客观的评价，上市公司的财务指标就成为投资者的研究对象。但是如何选取以及选取哪些适当的财务指标在一定程度上影响对上市公司运营状况的分析结果，除了对财务报表的宏观分析之外，关键在于要运用数据的财务分析技术，通过财务报表数据看到公司的营运能力、资产价值情况，把握其未来的发展状况。财务分析的方法有很多，因子分析是一种很有效的降维和信息萃取技术。因此，我们将利用因子分析技术，在众多的财务指标中提取出主要信息。

二、研究对象与方法

1、研究对象

对上海证券交易所的29家房地产上市公司2006年财务数据的总资产、总股本、主营业务收入、主营业务利润、利润总额、净利润、每股收益、每股净资产、净资产收益率主要财务指标进行因子分析，并将这九个指标归结为两个因子。

2、研究方法

对上述29家上市房地产公司的9项财务指标在SPSS17.0软件上进行因子分析。

三、实证分析

1、数据的获取

分析指标数据的获取是2006年度报告的财务指标经汇总计算而来的，各房地产上市公司的具体评价指标数据由于太多在此不便展开。

2、数据分析

（2）因子旋转。为了使潜在的因素意义更为明确，分析的结论更为真实，将因子载荷矩阵按最大方差法进行正交旋转分离，可得到旋转后的因子载荷矩阵，从表2可以看出，总资产、股本、主营业务收入、主营业务利润、利润总额、净利润、净资产收益率等指标在第一个因子上有很高的载荷；每股收益、每股净资产等指标在第二个因子上有很高的载荷。根据因子所代表的具体指标的含义和现实的需要，可以把这两个因子命名为营运能力、资产价值因子。

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近年来，中国证券市场的规模日益发展壮大，越来越多的人开始投资于证券市场。但中国目前大部分股民入市还是基于“赌博”和投机的心态，而这样的心态显然不利于中国股市的长足发展。决定股票价格的最终因素还是上市公司的经济基本面，财务信息是反映上市公司经济基本面的重要指标，其对于股价的影响一直是西方学术界致力于研究的重大课题。基于这样的背景，本文对我国上市公司财务指标对股价的影响进行研究，以有色金属行业作为具体的研究对象，通过对该行业股价和财务指标之间的实证分析，揭示有色金属行业中会计信息如何影响股价，并甄别不同指标对于股价的不同影响程度。

一、理论分析与假设

反映公司财务信息的有诸多指标，这里仅挑选盈利能力、偿债能力、营运能力、现金流量能力和成长能力这五类指标。上市公司高盈利能力和较好的偿债能力都预示着公司未来会计盈余的增加，并且为未来股利的发放提供了基础，所以有利于公司股价的上升。偿债能力是指企业用其资产偿还长期债务和短期债务的能力，是企业偿还到期债务的承受能力或保证程度;营运能力是企业运用各项资产赚取利润的能力，良好的营运能力预示着企业未来收益的能力。这两个指标在一定范围内有利于公司经营的稳定，但是一旦超过一定范围则表明公司资金利用效率低，无益于股价的上升。现金流量是反映企业在会计期间内的经营活动、投资活动和筹资活动对现金及其现金等价物产生影响的会计报表。企业只有持有足够的现金，才能从市场上获得生产资料、劳动力，为价值创造提供必要条件。基于这样的理论分析，我们得到以下的5点假设：

假设一：股价与上市公司盈利能力正相关;假设二：股价与公司偿债能力呈适度正相关;假设三：股价与公司营运能力呈适度正相关;假设四：股价与公司现金流量能力正相关;假设五：股价与公司成长能力正相关。

二、实证分析

（一）样本选取和数据说明

1.模型设定

根据剩余收益定价模型，在一定条件下，股票价格和会计信息之间存在线性关系，根据这一点，本文建立以下的多元线性回归模型：

P=β+β1X1+β2X2+β3X3+…+βnXn+e

P为股票价格;X1、X2…Xn为会计信息指标;e为干扰项，表明偶然因素的影响。

2.变量说明

因变量：本文选取财务报表公布的截止日4月30日作为临界点，选取4月30日前一周和后一周的收盘价的平均值作为本文的因变量。

自变量：本文选取了反映公司盈利能力、偿债能力、营运能力、现金流量能力和成长能力五类指标，并选取了净资产收益率（X1）、销售净利率（X2）、流动比率（X3）、资产负债率（X4）、应收账款周转率（X5）、流动资产周转率（X6）、固定资产周转率（X7）、每股经营活动净现金流量（X8）、营业利润增长率（X9）、归属于母公司股东净利润增长率（X10）10个财务指标作为自变量。

3.样本选取

本文数据来源于choice数据库，以申万行业分类作为标准选取了全部上市A股有色金属行业，并根据以下原则对样本进行筛选：（1）剔除ST股票。本文选取的有色金属行业没有ST股票，无需剔除。（2）剔除停牌公司股票。根据股价数据，将焦作万方、中钢国际等10家停牌公司剔除。（3）剔除上市不足半年的公司。将上市不足半年的菲利华公司剔除。（4）剔除财务缺失及异常的公司。通过以上剔除，本文最终得出有色金属行业的65家公司作为样本。本文运用SPSS19软件，对影响有色金属行业上市公司股价的财务指标进行因子分析。

（二）因子分析结果

1.因子分析检验及因子识别

本文主要采用巴特利球形检验与 KMO 检验来检测原始变量指标是否适合做因子分析。在进行巴特利球形检验时，若统计量的值较大，且其对应的相伴概率值小于显著性水平 0.05，说明可以做因子分析;在进行 KMO 检验时，变量的 KMO 值大于 0.5，说明原始变量适合做因子分析。表1为样本数据因子检验结果。

从表 1我们可以看出，本文中KMO 的值为0.595，大于 0.5，巴特利球形检验的显著性水平为Sig0.000，小于显著性水平 0.05，适合做因子分析。

根据因子分析的步骤，需要确定公因子的个数及各个公因子分别代表何种类型指标。本文根据方差累计贡献率确定了4个公因子。F1在净资产收益率、营业利润同比增长率、销售净利率和归属于母公司股东净利润增长率因子载荷值比较大，主要反映上市公司的盈利能力和成长能力;F2在流动资产周转率、应收账周转率和固定资产周转率上的因子载荷值比较大，主要反映上市公司的营运能力;F3在流动比率和资产负债率上的因子载荷较大，而其在流动比率上的因子载荷要明显大于资产负债率，所以它反映了上市公司的短期偿债能力;F4在每股经营净现金流量上的因子载荷值较大，反映了上市公司现金流量状况。

2.模型回归分析

根据因子识别结果我们得到4个公因子，将这4个公因子对股价的影响进行回归分析。

根据上面模型回归结果我们可以得出，公因子F1、F3、F4均在10%的水平上通过了t检验，说明我国有色金属行业上市公司股价受到公司盈利能力、成长能力、偿债能力和现金流量能力的显著影响，符合前文的假设。F2未通过t检验，说明对于我国有色金属行业而言，公司的营运能力并不能显著影响公司的股价。

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【关键词】对应分析；地域板块；财务指标得分

一、引言

两变量对应分析思想：当我们研究两个变量的列联表数据，遇到各变量类目比较多时，要分析两变量各类目间的关系，很难直接由列联表的数据看出这种关系，这时我们需要利用多元统计中中降维的思想来简化列联表结构。对应分析通过R型因子分析与Q型因子分析同时进行的思想，在总惯量损失较小的前提下，简化数据结构以反映两变量之间的关系，并能以一张二维图的形式同时表示两变量的各状态，从而直观的显示两变量的关系。

二、对应分析软件输出结果

由以上总览表可看出各维度解释总惯量的比例，其中第一维和第二维共占了总惯量的73%，也即提取第一维和第二维的因子可以解释原始数据73%的相关性。所以提取两个维度，基本上可以解释原始数据相关关系的绝大部分，因此以下选取两维来进行分析。

在SPSS的输出结果中还给出了有关行列对应分析结果的行点总览表和列点纵览表。

三、对应分析结果解释

由叠加散点图可以看出广州、北京、贵州3个地域板块的财务状况比较相似，它们的平均偿债能力和平均财务能力比较强；上海、浙江、江苏、福建、河南、河北等地域板块除平均偿债能力还可以外，它们的平均成长性和平均盈利能力比较强；安徽的平均市盈率比较强，除此之外，平均运营能力还可以；山东的上市公司平均成长性、平均盈利能力、平均运营能力和平均市盈率都比较强，与山东相比，江西板块的平均运营能力比较强，其它3项指标还可以，但不如山东省；吉林、辽宁、山西、湖南、湖北的上市公司平均现金流量比较好；而第一象限的很多地域如、陕西、新疆、黑龙江等板块在这7个财务指标上都不如其它板块，剩余的板块财务指标虽然不是很好但要比第一象限的那些板块稍好。

参考文献

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摘要：本文通过分析深圳控股2009-2013 年的财务报表和财务数据，通过与对标企业华润置地及行业平均值进行比较，通过财务视角诊断企业的财务状况和发展能力等，尝试为其可持续发展提供建议。

关键词 ：财务指标；对标；成长能力；资产运营效率

一、基本情况

深圳控股是深圳市国资委全资直管企业———深业集团的核心企业，于1997 年3 月在香港联合交易所上市（股票代码HK.0604），是香港恒生中资指数成份股和大摩中国自由指数成份股。

2013 年，深圳控股的总资产为253.4 亿港元，权益275.8 亿港元，销售收入97.8 亿港元，净利润31.1 亿港元，经营净现金-17.2 亿港元。销售净利润率31.8%，净资产收益率13.2%，总资产负债率64.1%。

对比2012年，2013年深圳控股的总资产增加41.4%，销售收入增加17.6%，净利润增加21.5%，经营净现金流出减少20.9%，总资产负债率持平。

从2009-2013 年财务数据看出，深圳控股总资产、流动资产、非流动资产、流动负债、非流动负债、所有者权益均呈递增趋势，资产总额复合增长率为26%，特别是2011-2013 年呈现加速增长趋势, 复合增长率达到36%，说明企业正处于加速扩张中。2013 年底总资产460.75 亿元，比年初增长41%，其中科之谷项目的注入是主要驱动力。

从资产结构来看，深圳控股流动资产在总资产构成中占较大比例且基本保持稳定。2013年末，流动资产占比64.7%，其中以货币资金、存货、应收账款为主。非流动资产占比35.3%,其中以投资性房地产、股权投资、固定资产为主。

从负债来看，运营资金和资本支出需求的增加使得公司负债规模持续扩大。2009-2013 年复合增长率为30.3%，2013 年底较年初增长了41.4% ，其中流动负债占62.5% ，增长53.9%，主要是短期借款增加31.5 亿、预收账款增加25.7 亿和应付集团款项增加38.5 亿。非流动负债占37.5%，增长24.4%，主要是递延税项增加。从所有者权益来看,2009-2013 年，公司所有者权益年复合增长率为19.7% ，主要源于股本溢价和盈利增长。2013 年底公司所有权益中，归属于母公司的权益占比91.9%。公司权益乘数由2009年2.28 提升至2013 年的2.79，说明企业对财务杠杆的利用增强。

二、财务指标分析

1.成长能力指标

2010-2013 年深圳控股营业收入增长率和净利润增长率与标杆及大陆在港上市公司平均比较图如下:

图上可以看出深圳控股营业收入增长率低于华润置地及行业平均，尤其2013 年，房地产企业普遍抓住在市场转暖的机遇，加快开发销售节奏、提高运转效率，行业平均销售收入增长率达到30.9%，华润置地更高达60.9%，深圳控股虽然也实现了17.8%的增长，达到历史最高水平，但仍低于行业平均，主要由于深圳控股规模优势不够突出、业绩来源较为单一，在市场上行时增长乏力。

净利润增长率方面来看，深圳控股波动性较大，2013 年净利润增长率高于行业平均低于华润置地。深圳控股2013 年净利润增长率高于营业收入增长率主要是2013年进行资本运作，取得了廉价购买利得。

2.资产运营效率分析

深圳控股的总资产周转效率2010 年至2013 年分别为：0.20、0.19、0.17 和0.15，低于同期华润置地（0.22、0.22、0.22、0.21、0.28）及大陆在港上市地产公司平均数（0.27、0.25、0.23、0.25）。而存货周转效率分别为0.34、0.29、0.26 和0.21，也低于同期华润置地（0.30、0.27、0.23、0.36）及大陆在港上市地产公司平均数（0.47、0.34、0.33、0.39）。2013年进行注入的科之谷，加大了控股的总资产及存货规模，但项目收入和盈利2013 年未能实现，使2013 年总资产周转效率及存货周转率与行业平均及华润置地的差距进一步加大。但2014 年及以后年度科之谷项目的收入盈利产生后，将提高深圳控股的资产运营效率，缩小与行业平均及标杆企业的差距。

3.盈利能力分析

基于收入的盈利能力指标毛利率、销售净利润率比较如下：

从毛利率来看，2009-2012 年深圳控股毛利率整体上低于华润置地约3-4 个百分点，但2013 年实现了反超，超过华润置地9个百分点。2013年华润置地及大陆在港上市平均毛利率均下降，深圳控股由于深圳本地项目增多，反而比2012 年有所提升。从销售收入净利润率年度间变化来看，深圳控股一直处于上升通道，未受行业平均影响，但华润置地随行业平均净利率出现了波浪式波动下降。2011 年起深圳控股的年销售收入净利润率超过了华润置地和行业平均，并不断拉大差距，2013年深圳控股销售净利率高出华润置地10 个百分点，高出行业平均13.6 个百分点。

深圳控股总资产盈利能力不及华润置地，但差距在缩小，甚至出现超越态势，但两者均低于行业优秀值。净资产收益率深圳控股也低于华润置地和行业优秀值。根据杜邦分析，在销售净利率较高的情况下，深圳控股净资产收益率过低主要原因是资产周转效率过低，其中存货周转效率过低是主要原因。深圳控股业务范围从深圳到辐射珠三角、长三角及至覆盖中西部及新疆等7 个省份14 个城市，产品也从住宅开发为主，加大扩展到商业地产开发和营运，包括酒店及城市综合体等项目；此等全国性多方位布局战略使到区域及产品战线过长，资金分散投放在盈利能力较低的三四线城市项目，再加上战线延伸的同时公司的内控能力没有即时相应提升，导致资本投入增长较快较大，而盈利增长则较慢较小的情况出现，资本使用效率因聚焦优势减弱而相对降低。

4.偿债能力

数据显示，深圳控股的资产负债率与华润置地相当，略低于大陆在港上市公司平均数，扣除预收账款后的有效资产负债率高于华润置地，与行业平均水平基本相当，说明深圳控股的总体负债水平适度，但利用预收账款等无息负债的能力稍弱。但从货币资金与短期借款的比率和速动比率来看，深圳控股均远低于华润控股和行业平均水平，说明深圳控股的流动负债占主要地位，短期偿债风险高于华润置地及行业平均水平，说明深圳控股融资策略、融资结构及融资期限合理程度不及华润置地和行业平均。

从利息保障倍数来看，深圳控股的利息保障倍数远低于华润置地及评价标准优秀值，2013 年仅为优秀值的0.56 倍，为华润置地的0.35 倍。利息保障倍数不仅反映了企业获利能力的大小，而且反映了获利能力对偿还到期债务的保证程度，它既是企业举债经营的前提依据，也是衡量企业长期偿债能力大小的重要标志。而深圳控股的利息保障倍数偏低，说明企业偿债的安全性与稳定性低于行业评价优秀标准。

三、分析结论

其一，增长能力评价。深圳控股的销售增长率低于华润置地及行业平均水平、主要是受规模优势限制，增长能力有限。在集团在资本运作下，净利润增长率有所提升，同时集团资本运作注入的科之谷项目及未来农科名人项目有较好的盈利前景，预计在未来几年可以带来较高的收入和盈利增长，缩小与行业及标杆企业成长性差距。

其二，财务绩效评价。在盈利能力方面，深圳控股毛利率及销售净利率不断提高，2013 年超越了行业平均及华润置地，但由于在资产使用效率方面，总资产周转次数和存货周转次数过低，拉低了企业资产盈利水平，深圳控股总资产报酬率、净资产收益率低于华润置地，也低于行业平均水平。因此，深圳控股急需盘活和优化低效投资资产，加快项目开发销售，强化周转效率以提高资产盈利能力。另外，深圳控股有效资产负债率与行业平均及华润置地相当，但总资产负债率略低，表明深圳控股使用无息负债的比例较低，意味着将承担较高的融资成本，降低权益乘数对净资产收益率的贡献。因此，深圳控股可以加强预收及应付账款管理，提高资金利用效率，加强与主要融资银行的战略合作关系，加快银行按揭款回收，减少预售监管资金的占用。

其三、偿债能力评价。深圳控股总体负债水平适当，但从负债结构看，如深圳控股的速动比率和现金短债比低于行业平均及华润置地且不断降低，主要是深圳控股负债结构单一，以银行贷款为主，短期贷款的波动性大，在金融市场不稳定的情况下，存在较大的融资风险。深圳控股应积极调整优化资本债务结构，充分发挥全系统资金池的功能，提高集团整体资金议价能力，用低成本资金置换高成本资金，用长期资金置换短期资金，实现稳健财务目标。

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摘 要：本文主要对现存的上市公司财务困境预警指标体系进行了归纳和介绍，并对不同指标体系进行了比较分析，在此基础上指出了现存上市公司财务困境预警指标体系存在的问题，作为以后研究的重点。

关键词：财务困境； 绩效类指标 ；现金流指标 ；非财务指标

1、传统财务困境预警指标综述

在关于上市公司财务困境的研究中，如何对财务困境进行预警是最重要的研究课题，其研究的关键在于如何选择合适的指标对财务困境进行预警。

公司财务指标中有些指标主要源于公司的现金流量表，这些指标主要反应的是公司在日常经营过程中产生的实际现金净流量，这些现金流被用于维持公司的正常运营，偿还债务等；有些指标仅来源于公司的资产负债表和利润表，这些指标主要反应公司的财务状况和盈利能力。为了将这两种财务指标区分开来，笔者将前者命名为现金流指标，后者命名为绩效类财务指标。

很多学者曾经就财务困境风险预警指标的选择进行过相关的研究，本文将这些研究成果统一命名为“传统财务困境预警指标体系”。在传统财务困境预警指标选择中，逐渐形成了3种派系：

（1）、以绩效类财务指标为主的财务困境风险预警指标体系，这里简称绩效类财务指标预警体系。FitzPatrick （1932）[1]选用净资产收益率、股东权益负债比率；Zmijewski（1984）[2]选用净收入/总资产、总负债/总资产、流动资产/流动负债三个比率；陈静（1999）[3]选取了资产负债率、净资产收益率、总资产报酬率、流动比率；陈晓，陈治鸿（2000）[4]选取权益乘数、营运资本/总资产、应收账款周转率、主营利润/总资产、非主营利润/总资产、留存收益/总资产。

（2）、绩效类财务指标+现金流指标的财务困境风险预警指标体系，这里简称绩效类财务指标+现金流指标预警体系。Beaver（1966）[5]最早将现金流指标引入财务困境预警指标体系，选用29个财务比率对公司陷入财务困境前1～5年的财务状况进行预测，这些指标中，反映现金流的指标（营运资金流/总负债）在破产前一年的预测正确率可以达到87%。Deakin（1972）[6]在Beaver的基础上，选取现金/总资产、现金/总负债、现金/收入。章之旺（2004）[7]选取经营活动现金流量、投资活动现金流量、融资活动现金流量，对2003-2004年度困境公司进行分析。

（3）、绩效类财务指标+量化非财务指标因素的财务困境风险预警指标预警，这里简称绩效类财务指标+量化非财务指标因素预警体系。Ohlson（1980）[8]率先在财务困境预测中引入非财务变量，包括公司规模、资本结构、业绩、当前资产变现能力。蒋秀华、孙铮（2001）[9]将股权集中系数引入财务预警模型。

2、传统财务困境预警指标比较

（1）绩效类财务指标与绩效类财务指标+现金流指标预警体系比较

众所周知，财务困境的本质是没有足够的现金偿还到期债务、维持公司正常的生产经营活动。因此在对公司财务困境的评价中，现金流是一个必不可少的因素。在财务困境预警的实证研究中，只含绩效类财务指标的财务困境预警体系很难对公司的财务困境作出有效地预测，其真实性值得商榷。财务困境的本质要求公司的财务预警不仅要做到事后对困境的证实和检讨，更重要的是事前的预防。财务困境的预警必须要能做到这一点，才能够保证公司可以及时发现困境危机并将其扼杀在摇篮中。只有这样，公司才不会在危机已经深入骨髓时才后知后觉，错过最佳挽救的时机。

除此之外，与会记盈余相比，现金流不易人为操纵，具有很强的刚性，其指标在反映公司财务状况方面更加客观。因此，在财务困境预警的研究中，仅局限于绩效类指标是不够的，现金及其流动是一个不可忽视的重点。

（2）绩效类财务指标与绩效类财务指标+量化非财务指标因素预警体系比较

绩效类指标对于公司财务困境的反应比较滞后，总是在困境出现后才有所体现。同时，绩效类指标对困境的体现仅仅停留在表层，并不能将引起困境的深层次原因挖掘出来。相反，一些非财务指标因素却恰恰是公司引发公司困境的深层次原因。

公司出现财务困境的根本原因是内部治理不善，公司难以作出有效的经营决策，甚至做出错误的经营决策，从而导致公司经营出现困难，进而才通过反映财务状况的财务报表以数字的形式体现出来。因此，这些非财务指标因素才是财务困境的根本诱因，这些绩效类指标仅仅是滞后的表征。

因此，公司治理，股权结构等等这些非财务指标因素从不同的侧面反映了公司内部治理的状况，对公司财务困境能够产生较好的预警作用。

3、传统财务困境预警指标问题分析

（1）、现有的大部分财务困境的研究主要是以财务指标为基础，但是，对于财务指标的选取，不同的学者倾向于不同的选择，目前尚未发现完全相同的指标选取。有些研究侧重于盈利能力指标，却忽略了流动性和现金流量情况；有些则考虑了流动性，但却忽略了资本结构。总之，指标的选取缺乏理论的指导。

（2）、从国内外学者的研究中可以看出，基于财务指标的财务困境预警指标体系中选用的指标都是依赖于会计信息，主要从公司财务报表中选取财务数据作为支撑，这些指标能够从盈利能力，营运能力，偿债能力以及发展能力等方面对公司的财务状况进行反映。目前的财务困境预警指标体系主要包括单指标法和多指标法，单指标法以Beaver在1966年提出的财务困境预指标体系为代表，多指标法以Altman在1968年提出的z 分数模型（ z- score model） 为代表。后来很多学者都对模型进行了改进，但都只局限在对指标的改进以及指标选择的多寡上，并且都以财务指标为核心。但是，在信息技术飞速发展的今天，仅仅依靠简单地财务指标作为预警是不够的，这是因为指标都来自于财务报表，而财务报表具有时效性，根据报表而来的数据在反映公司财务困境方面具有滞后性，使公司不能对财务困境的发生作出最及时应对。此外，财务困境是经过一段时间逐渐显现出来的，所以在财务困境出现时才来挽救实际上已经失去了意义，而且非常困难。财务困境往往是由于公司生产经营长期累积的问题引发的，所以我们应该从公司日常的生产经营开始对财务困境进行预警。

（3）、现阶段大部分的研究都是以财务报表数据为基础，通过计算各种财务比率来建立预警指标体系。但是，在经济全球化迅速发展的今天，公司与公司之间的交易日益复杂，财务报表并不能完全反映公司的财务状况，许多国家要求上市公司要披露一些重大事项，其中包括公司规模、股权结构、治理结构，这些往往会使公司陷入财务困境。因此，除了财务报表之外，我们还不得不关注一些与财务报表一起披露的表外数据，还有一些其他辅助信息。

（4）、财务困境多数是由于无法偿还到期债务引起的现金流的紧张，传统的财务预警模型，无论是单一指标的还是多指标的，也多数是针对由负债引起的财务困境。但是，在信贷发展迅速的今天，由不合理的投资引起的财务困境逐渐增加，基于财务指标的财务困境预警并没有将这个因素引入。

（5）、传统的财务困境预警指标体系总是以单一的身份来发挥作用，通常不与公司其他管理体系相结合，比如公司预算，公司内部控制，公司监督体系等。这种情况下公司管理者通常难以掌握公司真实的财务状况，这使高管在发生财务困境时难以果断行事并制定行之有效的解决方案。因此，孤立的财务困境预警是不健全的，应该与公司的其他财务体系进行有机的结合。

（6）、不同的研究者在研究财务困境时选择的样本和变量都不同，导致他们的研究结果中对于影响财务困境的因素的显著性方面存在很大的差异，难以达成一致的结果，这也是由于其研究没有从引发财务困境风险的根本原因着手引起的。

4、结论

综上所述，传统财务困境预警指标体系存在很多问题，如选取的指标难以囊括公司财务状况的各个方面，仅仅依赖报表信息等，这些问题出现的根本原因是关于财务困境预警指标体系的研究没有从引发公司财务困境的根本原因出发，而仅仅都是局限于财务报表数据。在今后的研究中，指标的选取应该从引发财务困境的根本原因着手，并建立选取财务困境预警指标的理论体系，分析这些因素与财务困境的关系，从而选出更加合理的指标。（作者单位：华北电力大学）

参考文献：

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

[2] Zmiijewski，Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Model [J]，Journal of Accounting Research，1984

[3] 陈静，上市公司财务恶化预测的实证分析[J]，会计研究，1999

[4] 陈晓、陈志鸿，中国上市公司财务困境预测[J]，中国会计与财务研究，2000（6）

[5] Beaver，W.H，Financial Ratios as Predictors of Failure[J]，Journal of Accounting Research，1966（21）

[6] Deakin，Edward B，A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure[J]，Journal of Accounting Research，1972（23）

[7] 章之旺、邵君利，财务困境预测模型研究中应注意的几个问题[J]，统计与决策，2004（11）

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关键词:财务评价体系 应计制 现金制 现金流指标

财务评价是选择一系列财务指标,对公司的经营业绩和财务风险进行多方面、多层次的综合分析和评估。1919年,美国杜邦公司的brown提出杜邦财务分析体系,该体系以净资产收益率指标为核心,综合分析公司获利能力、营运能力和资本结构情况。wall(1928)提出沃尔比重评分法,选择流动比率、产权比率等七种财务指标按权重考察公司负债水平和偿债能力。pinches等(1973)采用因子分析法对公司48种财务指标进行综合分析;muresan和wolitzer(2004)利用利润率、资产利用率等指标全面分析公司财务状况。我国财政部从1993年到2005年,陆续颁布和修改了《公司效绩评价操作细则》,该细则由反映公司财务效益、偿债能力等四部分评价内容共28项指标构成。

总体来看,目前财务评价体系主要是以应计制为基础,以会计利润为核心设计相应的指标和权重进行分析。但随着市场竞争的加剧,其局限性也逐渐暴露出来。本文以现金制为基础设计了相应财务指标,更真实地反映公司财务状况,以进一步完善现有的评价体系。

基于现金制的财务指标设计

(一)理论基础

应计制会计注重的是收益数量,但一个公司要维持长期稳定发展,应当保持相当的收益和现金流,而且现金流甚至比收益的重要性更大。因为只要公司有足够多的现金流入,即使公司在短期内出现亏损也可以维持正常的生产经营;相反,如果公司缺少现金流,即使账面上有利润,也可能会因无法偿还银行债务而破产。此外,詹森(1986)提出自由现金流(free cash flow)这一概念,它反映了企业经营所产生的可以向所有资本供应者提供的现金流,企业为股东创造财富主要体现为自由现金流的增加,公司自由现金流越大,表明其内部产生现金的能力就越大,其可自由运用的内源资金也就越多,公司财务状况就越健康。因此,对自由现金流分析和预测是评估公司价值的重要手段(richard和stewart,1999;汤谷良和朱蕾,2002)。

(二)现金流指标设计

应计制利润容易受到会计政策、会计方法以及管理者意愿的影响而导致财务信息失真,现金制以公司实际的现金收支为基础,且需要与第三方机构—银行的对账单等资料一致,因此更加真实可信。在考察应计制和现金制基础下不同会计信息的特征后,本文提出改进财务评价体系的基本思路:有关收入和利润指标采用现金制信息(现金流量表数据),保证其客观性;有关资产和负债指标采用应计制信息(资产负债表数据),保证其全面性。同时在指标的设计时,深入研究利润表与现金流量表的勾稽关系,尽量使应计制与现金制指标的计算口径保持一致,使其具有可比性。具体而言,包括以下七个现金流指标:

1.每股现金收益。反映普通股在经营中获得的现金收益,作为每股收益指标的替代;该指标越大,表明公司真实盈利能力越高。计算公式为:

每股现金收益=(经营活动产生的净现金流-当期固定资产折旧-无形资产摊销-递延资产的摊销-支付利息、筹资费用的现金+取得投资收益收到的现金)/总股本

2.总资产现金报酬率。反映全部资产获取现金的能力,充分体现了企业当期收益的质量状况,作为总资产报酬率指标的替代。该指标越大,表明公司资产实际的获利能力越高。计算公式为:

总资产现金报酬率=(经营活动产生的净现金流-当期固定资产折旧-无形资产摊销-递延资产摊销+取得投资收益收到的现金+支付所得税现金)/平均总资产

3.即付现金比率。反映货币资金支付流动负债的能力,该指标越大,企业的货币资金越多,能够保障企业按时偿还到期债务,作为速动比率的替代。计算公式为:

即付现金比率=(现金+短期证券)/流动负债

4.自由现金流对财务费用比。反映公司通过生产经营活动满足所有必需的资本支出后,可供自主使用现金支付财务费用的保障程度,作为利息保障倍数的替代;该比率越大,表明实际偿还债务利息的能力越强。计算公式为:

自由现金流对财务费用比=(经营活动产生的净现金流-全部资本支出)/财务费用

5.主营业务现金收益率。反映主营业务收入中转化为现金的比例,该指标越大,表明公司产品销售收现能力越强,收益质量越高。计算公式为:

主营业务现金收益率=经营活动产生的净现金流/主营业务收入

6.每股自由现金流。反映公司满足所有必需的资本支出后可供自主使用的现金,它是公司持续经营的基础。该指标越大,表明公司生产经营产生现金的能力越强,公司的财务运营状况越健康。计算公式为:

每股自由现金流=(经营活动产生的净现金流-全部资本支出)/总股本

7.自由现金流占净资产比率。反映公司经营活动产生的净现金流维持和扩大生产规模的能力,它是公司发展的根本保证。该指标越大,表明支持公司发展的资金越充足,因为公司的发展不仅要以主营业务收入的增长为基础,更要有持续有效的现金流入作为保障。计算公式为:

自由现金流占净资产比率=(经营净现金流-全部资本支出)/净资产

现金流指标的检验

本文将传统财务指标与现金流指标进行对比分析,并选取了几家典型上市公司财务造假暴露前后的财务状况(见表1和表2),财务数据来源于公司年报。

对比表1与表2可以发现:1998年猴王公司的总资产报酬率(0.06)、速动比率(1.72)等传统指标都显示其业绩不错;但根据现金流指标,猴王公司的总资产现金报酬率(-0.004)、每股自由现金流(-0.012)等均比较低,表明公司财务状况较差,1999年受到稽查后真实的财务状况得以完全显现。与此相似,2000年银广厦的每股收益(0.83)、已获利息倍数(10.4)、净利润增长率(2.8)等传统指标均表明银广厦业绩优秀;然而,银广厦的每股现金收益(0.02)、自由现金流对财务费用比率(-1.62)、自由现金流占净资产比率(-0.21)等现金流指标表明公司实际经营状况较差。同样,现金流指标能更好地反映亿安科技、中科创业和银河科技真实的财务状况。因此,现金流指标能更真实、准确地反映公司财务状况,更准确地评估公司价值。

研究结论与展望

本文针对传统财务评价体系中存在的缺陷,在深入考察应计制和现金制基础下不同会计信息的特征、以及利润表与现金流量表的勾稽关系后,设计了基于现金流的财务指标,进一步改进与完善现有的财务评价体系。研究表明:基于现金流的财务指标能更真实、全面地评价公司经营业绩和财务风险,有助于投资者更准确地评估公司价值。当然,在进行财务综合评价时,由于现金流和会计利润反映了不同维度的会计信息,因此可以将现金制和应计制指标有机结合,综合分析各项财务指标,全面评价公司财务状况。

参考文献:

1.唐建荣.上市公司财务状况的多元统计分析[j].数量经济技术经济研究,2001

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关键词　财务危机；上市公司；财务指标

一、引言

随着资本市场的不断发展与完善，对上市公司财务危机进行预警研究一直是国内外学术界的热点问题之一。企业陷入财务危机对企业投资者、债权人、公司内部员工及其他相关利益者都有不同层次的影响，因此，能够利用财务信息准确预测财务危机，对于企业和社会各个方面都具有重要的意义。

财务危机(Financial c risis)又称财务困境(FlnanciaIdjstress)，国外的学者一般以破产为标准展开研究。由于我国的破产机制不健全。目前国内的学者绝大多数以特别处理的上市公司作为研究对象(朱家安、陈志斌。2007)。

二、文献回顾与研究方法

(一)国外文献回顾与研究方法

Fitzpatrick(1932)开展单变量破产预测研究。他以19家公司作为样本。运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组，他发现判断能力最高的是净利润／股东权益和股东权益／负债两个比率。Beaver(1966)提出了单变量判定模型。他使用现金流／负债、流动资产／流动负债、净收入／资产、资产负债率、营运资本／资产等5个财务比率作为变量，运用实证分析得出现金流量与负债总额的比率能够更好地判定公司的财务状况。其次是资产负债率。AItman(1968)提出了多元Z值模型。将若干变量合并入一个函数方程。用Z值进行判定，结果表明。在破产前一年的预测准确性较Beaver的研究有很大的提高。AItman、Haldeman和Narayanan于1977年又提出一种能更准确预测企业财务失败的新模型――ZETA模型。BIum(1 974)以现金流量观点来评估企业发生财务危机的可能性。他以多元判别分析为研究方法，构建了一个包括“流动性、获利性及变异性等共12个财务比例与6个变异性指标”的财务危机预测模型。研究结果显示，模型在企业发生财务危机前5年的预测正确率较高。1977年Marttin在财务危机预警研究中首次采用了多元Logit回归法，取得了良好的预测效果。OhIson(1980)利用9个财务比率建构3个Logit模型，实证结果表明，其中4项财务资料对评估破产概率具有统计显著性。Odom和Sharda(1 990)首先成功运用人工神经网络(ANN)进行财务危机预测。Coats和Fant(1991)对47家财务危机公司和47家正常公司运用神经网络模型进行判别时。对财务危机公司的预测准确率明显高于多元判别法的准确率。

(二)国内文献回顾与研究方法

国内学者陈静(1999)使用Beaver和Altman的模型。选用了1995-1997年3年的27家危机公司和27家同行业、同规模的公司的财务数据进行实证研究。得出了预测模型对中国市场有效的结论。陈晓、陈治鸿(2000)将多元逻辑回归模型引入上市公司的财务危机预测。张玲(2000)以1 20家上市公司为对象，使用其中60家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型检验。发现模型具有超前4年的预测结果。吴世农、卢贤义(2001)应用单变量判定、多元线性判别和多元逻辑回归方法。分别建立危机公司预测模型。结果证明。这些模型均获得较高的判定精度，在财务危机发生前4年的误判率在28％以内。张爱民、祝春山(2001)将主成分分析与Z分数模型相结合建立预警模型。实证检验表明通过此法处理研究变量后建立的模型具有较好的预测能力。杨保安(2001)、薛锋(2002)探讨了基于B P算法和L M算法的神经网络在企业财务危机预测上的应用。何沛俐、章早立(2002)建立了以时序立体数据空间为基础的财务危机判别模型，他们在Logit回归分析之前使用全局主成分分析，从而增强了模型的有效性。模型的准确率达到71.3％。吕长江、周现华(2005)采用制造业上市公司1999-2002年4年的数据分别运用多元判别分析、逻辑线性回归模型和人工神经网络模型对财务状况处于危机的公司进行预测比较分析。结果表明：尽管各模型的使用有其特定的前提条件，但3个主流模型均能较好地在公司发生危机前1年和前2-3年较好地进行预测。其中。多元判别分析法要逊色于逻辑模型，神经网络模型的预测准确率最高。肖艳(2004)将传统财务指标与现金流指标结合起来，利用Logit方法构建了一个上市公司财务危机预警模型，建模样本的预测准确率为98.1％，检验样本的预测准确率为91.1％。张鸣(2004)研究认为审计意见能够在一定程度上揭示企业潜在的风险。在财务危机预警方面具有一定的信息含量。陈良华(2005)采用Logit回归对沪市公司进行研究，发现独立董事比例、第一大股东持股比例、现金流量权与表决权的偏离等治理结构变量确实与财务危机存在相关性，引入这些指标的模型能够达到较高的预测精度。李秉成(2005)利用归纳法总结了上市公司财务危机的形成原因。通过管理记分法(A记分法)。将定性因素定量化，建立了上市公司财务危机“A记分法”分析模型。吕峻(2006)认为以非财务指标构建的财务危机预测模型的预测精度不会随时间的向前推移而降低.非财务指标可以更本质地反映危机公司的特征。并可以在一定程度上解释财务危机发生的原因。

从上述文献回顾可见，国内外对财务危机公司的研究主要利用财务指标或非财务指标，本文也利用财务指标进行财务危机预警研究。

三、研究样本和研究变量

本文选择了在2004―2006年因财务状况异常而被特别处理的131家上市公司为样本，同时采用配对样本设计方法选取同行业(按证监会行业代码分类)、规模相近(资产总额)的131家正常公司作为配对样本。由于危机公司是在年报公布后，因财务状况异常而导致被ST的，因此.在选择观测年限时。设被ST前1年为t年，前2、3、4年分别为t-1、t-2和t－3年。取t-3到t年的财务指标作为研究变量。对应的配对样本取同期的财务指标。

本文中的数据来自CSMAR上市公司财务指标数据库(2006)。首先从CSMAR数据库中列出样本公司被特别处理前1 4年度绝大多数财务指标数据。然后再提取配对样本4年的财务数据。对已列出的样本公司财务指标数据。按年度分危机公司与正常公司进行归类，分别得到各年各项财务指标的两组数据。运用SPSSl 4.0进行数据处理。

本文选择财务指标作为研究变量。我国上市公司陷入财务危机的主要特点是企业不能偿还到期债务，营运能力差、盈

利能力差、现金流不足和发展能力有限等。因此.本文分别从反映企业偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力和现金流量中选择了19个主要财务指标。作为构建财务危机的预选指标，通过计算财务指标的均值及衡量均值差异程度的t值.研究危机公司。

四、统计研究

(一)偿债能力指标研究

企业偿债能力指标包括短期偿债能力指标和长期偿债能力指标两类。

1　短期偿债能力指标

选择流动比率、速动比率和营运资金对资产总额比率3个指标来分析财务危机特征，这3个指标的均值以及衡量差异程度的t值见表1。

在显著性水平为0.05时，t－t-3年。危机公司的流动比率平均值与正常公司有显著的差异；t－t-3年。危机公司的速动比率平均值与正常公司也存在明显的差异t－t-3年(除t-1年外)，危机公司的营运资金对资产总额比率平均值与正常公司有显著的差异。

2　长期偿债能力指标

表2列出了ST与正常公司2个长期偿债能力指标的均值以及衡量均值差异程度的t值。

从表2来看，在显著性为0.05时，t－t－3年危机公司资产负债率均值都显著大于正常公司，t值均大于3。t值变化趋势表明，随着亏损的临近，t值增大，这说明。随着亏损的临近，相对正常公司而言。危机公司负债增加。由于资产负债率和负债与权益之比反映关系具有密切相关性，故只选择资产负债率。在t-3－t－2年危机公司利息保障倍数均值与正常公司没有显著的差异，但在t－1－t年差异明显，t值分别达到2.32、6.02，显示越是临近被ST，t值差异越明显。

财务危机公司在偿债能力指标方面表现为流动比率、速动比率、资产负债率和利息保障倍数与正常公司差异明显，反映危机公司长短期偿债能力很弱。

(二)营运能力指标研究

反映公司营运能力的常用指标是总资产周转率、流动资产周转率、存货周转率、应收账款周转率等，笔者以总资产周转率、存货周转率和应收账款周转率这3个指标比较危机公司和正常公司的差异。这3个指标的均值以及衡量差异程度的t值见表3：

在显著性水平为0.05时，危机公司的总资产周转率显著小于正常公司，应收账款周转率也小于正常公司，但存货周转率在危机公司与正常公司之间并没有显示出显著的差异。财务危机公司在营运能力指标方面表现为总资产周转率和应收账款周转率小于正常公司，这表明危机公司资金流动速度慢。资产利用效率低。

(三)盈利能力指标研究

选择营业毛利率、资产报酬率、总资产净利润率和净资产收益率作为衡量财务危机公司盈利能力的指标。与正常公司比较见表4。

从表4可以看出，在显著性水平0.05的情况下，危机公司的营业毛利率、资产报酬率、总资产净利润率和净资产收益率均小于非正常公司。特别是在t－1－t年4个指标t值均大于3。财务危机公司在盈利能力指标方面明显小于正常公司。且资产报酬率、总资产净利润率和净资产收益率均值为负。可见。危机公司资产运营效果极差，盈利能力极弱，没有给股东带来回报。

(四)现金能力指标研究

现金能力不足是危机公司的主要特征之一，笔者选择现金流量对流动负债比率、主营业务收入现金比率、每股现金净流量和经营活动现金流入流出比这4个指标来比较两类公司。结果如表5所示。

从表5来看，在显著性水平为0.05的情况下，现金流量对流动负债比率危机公司明显低于正常公司，经营活动现金流入流出比和每股现金净流量在t－1－t年差异明显；主营业务收入现金比率在危机公司与正常公司间差异不显著(除t-1年外)。财务危机公司在现金能力指标方面表现为现金流量对流动负债比率指标明显小于正常公司，经营活动现金流入流出比和每股现金净流量在临近被ST时差异明显，这表明危机公司销售账款差、收益质量低和资金不足。

(五)发展能力指标研究

评价企业发展能力的指标较多，笔者选择了主营业务收入增长率、总资产增长率和净利润增长率这3个反映企业财务状况变化的重要指标。两类公司比较结果如表6所示。

从表6来看，在显著性水平为0.05的情况下，主营业务收入增长率、总资产增长率和净利润增长率指标在t－1－t年差异明显均低于正常公司，且大都均值为负数。主营业务收入增长率和总资产增长率在t－3－t年下降趋势明显。这表明，危机公司发展能力极弱，靠自身的能力很难摆脱危机。

五、结论与应用

(一)研究结论

危机公司在财务指标方面主要表现特征为：1.在偿债能力指标方面，危机公司流动比率、速动比率、资产负债率和利息保障倍数与正常公司差异明显；2.在营运能力指标方面，危机公司的总资产周转率和应收账款周转率小于正常公司；3.在盈利能力指标方面，危机公司该类指标明显小于正常公司；4.在现金能力指标方面，危机公司现金流量对流动负债比率指标明显小于正常公司.经营活动现金流入流出比和每股现金净流量在临近被ST时差异明显；5.在发展能力指标方面，危机公司主营业务收入增长率、总资产增长率和净利润增长率指标，在t－1－t年差异明显，主营业务收入增长率和总资产增长率在t－3－t年下降趋势明显。

(二)应用

公司陷入财务危机对相关利益者影响广泛。但由于财务状况恶化而陷入财务危机是一个渐进过程，可以通过事前分析帮助相关利益者提早了解公司财务状况变化，避免财务风险。概括地讲，本文在以下几个方面具有重要应用价值：

1　有助于投资者的投资决策

当公司陷入财务危机时，股东的投资价值会大幅度减少。因此，如果投资者能够事前获取公司财务状况变化的信息，提前预知上市公司是否会陷入财务危机。就能避免损失。

2　有助于债权人对债权安全性进行评估

通过财务危机预测，有助于债权人事前预知债权公司是否会陷入财务危机，判断其是否具备偿债能力，从而提前采取相应的措施加大清收债权的力度，避免贷款损失；同时也有助于潜在的债权人事前发放债权的决策。

3　有助于公司间的业务合作决策

现代企业都是处于产业链中的某个环节上，需要与其他公司发生包括材料供应和产品销售等业务往来。这种合作链条上的某个环节一旦发生问题，就会产生一系列连锁反应。因此。通过事先发现业务合作公司财务状况变化的信息，有助于帮助合作者作出是否合作或继续合作的决策，从而避免由于合作企业陷入财务危机对本企业产生的不良影响。

篇10

关键词 遗传算法-粗糙集；逻辑回归；股票收益；公司财务

中图分类号 F224 文献标识码 A

1 引 言

股票市场对一个国家和地区的经济发展动向有前导作用.股票收益受到宏观经济现状、政策、公司财务、投资者情绪等因素影响.研究股票收益问题一直是学术界的研究热点.目前，学术界对股价与上市公司财务之间关系的探讨主要从两方面入手.一是通过建立计量模型来探求股票与其影响因素的关系，进而对股价进行分析与预测[1，2].然而计量模型对数据平稳性、正态性等有严格限定，直接利用很难达到预期结果.股票市场数据体量巨大、类型繁多，故很多学者转而选用数据挖掘方法来探究其关系.如有不少学者就运用遗传算法[3]、BP神经网络[4]等得到了较为理想的结果.

粗糙集（Rough Sets）理论[5，6]由波兰数学家Pawlak Z于1982年所提出.这是一种用于处理含糊和不确定信息的新型数学工具，具有优越的知识简化能力.粗糙集理论利用现有知识库对不精确的知识进行近似描述[7].RS方法不需预先假定概率分布，也不需像模糊集理论一样假设模糊隶属函数的结构，而是仅仅利用数据本身提供的信息.目前对粗糙集的研究主要集中于其数学性质，理论的扩展以及与其他智能方法的融合与有效算法等[8].杜婷（2012）将粗糙集运用到了个人信用评估模型之中，并取得了良好的约简结果[9].王刚、杨善林将粗糙集与支持向量机相结合，以分析网络商品评论中的情感进行分析，实证表明，RSSVM方法可以提高网络用户情感分析的准确程度[10].逻辑回归方法由vethulst首次提出.1980年，Ohlson率先将逻辑回归模型用于财务危机预警，分析样本公司在破产概率区间上的分布以及两类错误和分割点之间的关系，并得到高预测准确率[11].刘遵雄、黄志强等（2012）在逻辑回归的基础上进行完善，提出了基于平滑小编绝对偏离（SCAD）惩罚逻辑回归模型，运用到财务预警，实验结果表明SCAD惩罚逻辑回归模型的分类效果更好[12].因此Logistic回归法在经济领域的研究受到了极大关注.

基于此，本文提出了遗传算法-粗糙集-逻辑回归（GARSLR）数据挖掘技术，用于探究股票投资与上市公司财务指标体系的内在联系.运用GARS模型得到最优财务约简指标.并在此之上利用逐步回归法与Logistic回归模型以探究公司财务与股票收益的确切关系.最终得到上市公司财务指标不同大类之间与个股投资概率之间的正负效应关系及其影响大小.

经 济 数 学第 33卷第1期瞿尚薇等：基于GARSLR算法的公司财务与个股投资探究

2 GARSLR模型构建

2.1 GARS约简模型

粗糙集理论的属性约简算法可分为是盲目删除属性约简算法与启发式算法.遗传算法作为启发式算法中的一种，具有全局优化和隐含并行的特点，在解决复杂问题中具有明显优势.遗传算法在属性约简问题中需要具体考虑的因素如下：

3 GARSLR模型实证

3.1 数据选取与处理

以我国上海交所与深交所上市的A股上市公司为依据，选取2014年下半年内数据完整、具有不同行业分类的非ST、非*ST的上市公司作为样本.提取公司财务季度指标60个，个股开盘价、收盘价，上证综合开盘指数、收盘指数等指标，最终得到样本913个.其中财务指标体系的分布见表1.

不同指标之间量纲不同，同一指标不同个体之间的差别各异，直接利用原始数据进行分析，不仅会增大模型的复杂度，还会造成结果的不理想.故运用K-均值聚类对各项指标进行逐一聚类，并最终将公司就不同指标分别分为3类.

由于公司财务报表的公布具有时滞性，股票数据选取也将延后一个季度.同时，考虑到投资者投资其他领域而非股票所造成的机会成本，本文用上证综指收益率作为基准收益率：当大盘指数上升时，若个股上升幅度更大，则认为该个股为强势股，值得投资；反之，投资该个股并非明智之举.同理，当大盘指数下降时，若个股下降幅度更小，则该个股是抗压股；反之.基于此将股票分为2类.“好”为具有投资价值的强势股或者抗压股；“差”为不值得投资的股票.

3.2 GARS属性约简

在对离散化数据进行GARS属性约简之前，需要设定遗传算法的参数.具体见表2.

约简后，影响股价相对收益率的财务指标从60个变量缩减为17个.约简集合相对决策属性的依赖度都达到了100%，这表明该约简结果对决策属性的解释度100%.约简后的指标分布见表3.

可知，发展能力指标数目最多，共6个指标；其次是偿债能力.考虑到时滞性，该17个约简指标应是股票价格波动的领先指标，对下期的股价相对波动有着显著的影响.投资者在决策时应重点关注.

3.3 Logistic回归与逐步回归

通过GARS约简后，财务指标得到了极大的简化，但是GARS属性约简只能保证上市公司财务指标属性集对个股相对波动率的相对重要性，而没有给出两者之间更为确切的关系.因而引入LR模型对约简的财务指标与股票波动的相互关系做更为细致准确的刻画.同时，对财务指标体系而言，计算过程中所运用的基础数据有交叉，故指标之间存在很强的相关性.这一缺陷会导致财务指标之间存在比较严重的共线性，如果直接使用LR模型将极大减弱模型的拟合效果.因此，在LR模型中使用逐步回归法进行变量筛选，消除变量之间的共线性，从而精简模型.

通过计算17个约简指标的VIF值可知，固定资产增长率、销售费用本增长率的VIF都超过5，说明变量之间存在共线性.利用逐步回归法得到的LR模型中变量的VIF值见表4.可以发现，此时各变量之间已不存在共线性问题.

为验证模型有效性，以2014年第4季度财务指标为自变量，2015年第1季度股票投资比为应变量进行模型预测检验，得到900个样本的预测准确度为70%.这表明大约有630个上市公司的个股波动可以通过上一期的GARSLR模型得到准确预测.这对价值型的中长期投资者具有一定的参考意义.

4 结 论

本文提出了遗传算法-粗糙集-逻辑回归方法（GARSLR）探究股价相对收益率与财务指标的关系.利用K-均值聚类进行离散化处理，既解决了数据量纲不一致的问题，又使同一类别相似个体之间的差异被忽略，而不同类别之间的差异被放大.通过选用GARS方法以约简众多的财务指标.最终得到由17个指标所组成的约简体系，且RS约简的相对依赖度为100%.基于约简指标数据，利用逐步回归法对LR模型进行变量筛选，解决共线性问题.最终得到上市公司财务指标不同大类之间与个股投资概率比之间的正负效应关系及其影响大小，并得到70%的预测准确度，验证了GARSLR模型对中长期投资所具有的优势.

参考文献

[1] 陈玉山，席斌.独立成分分析方法在股票分析中的应用[J].计算机工程与设计，2007， 28（6）： 1473-1476.

[2] 吴荣盛.全流通条件下的股票价格与财务信息的相关性研究-来自我国沪深300指数的实证研究[D].成都：西南财经大学经济学院，2014.

[3] 胡冰，潘福铮，胡清锋.遗传算法在股票短期投资决策中的运用[J].系统工程与实践，2003， 23（2）： 7-13.

[4] 王莎. BP神经网络在股票预测中的应用研究[D].长沙：中南大学商学院，2008.

[5] Z PAWLAK. A Rough Set Perspective [J]. International Journal of Computational Intelligence， 1995， 11（2）： 227-232.

[6] Z PAWLAK， Busse GRZYMALA，J SLOWINSKI， et al. [J]. Communications of the ACM， 1995， 38（11）：89-90.

[7] 董威.粗糙集理论及其数据挖掘应用[M].沈阳：东北大学出版社， 2009.

[8] 王国胤. Rough集理论在不完备信息系统下的扩充[J].计算机研究与发展， 2002， 39（10）： 1238-1243.

[9] 杜婷. 基于粗糙集支持向量机的个人信用评估模型[J]. 统计与决策，2012，1（13）：94-96.

[10]王刚，杨善林.基于RS-SVM的网络商品评论情感分析研究[J].计算机科学，2013，40（11）：274-277.