上市公司综合财务分析

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【摘要】本文以沪、深上市的31家吉林省上市公司作为研究对象，选取六个方面的财务指标，利用主成分分析法对上市公司的财务状况进行综合评价分析。分析结果基本符合吉林国民经济运行的客观实际。

【关键词】主成分分析；上市公司；财务分析

一、前言

基于此，本文将采用实证研究的方法，选取在沪、深上市的31家吉林省上市公司作为研究对象，利用主成分分析法对31家上市公司公布47个财务指标进行定量分析，并结合吉林省国民经济运行的客观实际进行综合评价分析。

二、实证研究

（一）实证分析思路。本文的研究样本是截至2017年9月在沪、深市上市的31家吉林省上市公司，结合2017年9月的各公司季度报及上交所和深交所网站的信息批露，对公司的财务指标数据特征进行了汇总分析。剔除财务指标数据缺失的不适合指标后得到31个有效样本的47个财务指标，涵盖了制造业、交通运输、房地产、综合、信息技术、电子、社会服务和电力煤水等九大行业。以吉林省2017年9月各公司季度报及上交所和深交所网站所信息批露的公司财务指标数据作为基础数据的主要来源，利用国际上通用的统计分析软件SPSS，进行计算。依据现行会计指标的分类原则，首先对每股指标、盈利能力、成长能力、营运能力、偿债及资本结构、现金流量作主成分分析，在得出每一类指标的主成分的同时，并对样本进行综合函数的排位。最后，再用新合成的七大类的主成分指标作为变量，对上市公司的财务指标作主成分分析，并且计算综合评价函数，作为对研究样本的总体评价依据。（二）运用主成分分析对吉林上市公司财务指标分析。1.使用SPSS--13.0的KMOandBartlett'stest功能检验作主成分分析的样本数是否适用主成分分析法。本文对截取的2017年9月31个吉林上市公司的六类财务指标数据，分别作主成分分析的样本是适用的，因为上述七项财务指标的KMO检验值均大于0.5，并且Sig.的各值为0说明六项财务指标里的各数据指标间相互独立，从而该样本是适用主成分分析法的。2.根据本文的研究设计思路，对2017年9月吉林省31家上市公司财务指标总体的综合评价。我们以本文已经计算出来的六类财务指标的S值，再做主成分分析。SPSS检验的KMO检验值为0.49，分析研究的样本基本使用；球形检验（Bartlett’sTestofSpherie-ity）ApproxChi-Square=42.812，自由度为15，Sig.=0，表明适合作多元因素分析。根据SPSS一13.0计算出的TotalVarianceExplained，我们得出上市公司财务指标总的评价函数F的计算公式F=1.906*Y1+l.752*Y2+1.044*Y3将已经计算出的分类财务指标的综合评价函数S带入上式，即可计算得出上市公司财务指标总的评价函数F值。我们将计算结果做成下表。（三）实证结果分析。2017年9月31家上市公司的财务指标的总体综合评价存在较大的差异。表六的数据表明，低于吉林31家上市公司财务指标总体综合评价平均水平的公司有18家，31家上市公司的F值的标准偏差(STDEV)为7.793，排名第一的一汽四环的F值为5.97，而倒数第一的通葡股份的F值为-4.91，说明F值的极差还是较大。1.最好组。一汽四环、吉林敖东、长春高新、中钢国际的财务指标总体评价远远高于吉林上市公司的平均水平，主要原因在于企业财务指标的5个单项评价较高。除“偿债能力”一项外，一汽四环的其余3项分类指标均排在前四名，特别是每股指标单项综合评价排在31家上市公司的第一名。2.较好组。这一组包括欧亚集团、领先科技、通化东宝、S吉生化、长春经开、等5家公司。从财务指标的分类评价情况观察，该组的5家上市公司中有4家在5个分类别的财务指标综合评价当中位列前五，它们是：每股指标一领先科技、盈利能力一通化东宝和长春经开、成长能力一S吉生化。3.平均水平组。这一组有均胜电子、顺发恒业、长春一东、通化金马、一汽轿车、吉林制药、吉林化纤、亚泰集团、华微电子、长百集团等10家公司，均胜电子的每股指标排名第7，其他排名都比较靠中间。4.较差一组。包括中油化建、吉电股份、长春燃气、吉林森工、光华控股、紫鑫药业。有的指标的排名比较靠前，但是由于其他指标排名靠后，所以总体排名就会靠后，比如吉电股份。5.最差组。包括苏宁环球、石岘纸业、中科英华、物华股份、吉恩镍业、通葡股份等6家公司。

三、结论及不足

（一）结论。以技术经济效果理论为依据，从实际出发，遵循整体性，层次性，可比性，可操作原则。从每股指标、盈利能力、成长能力、营运能力、偿债及资本结构和现金流量6大指标出发，对吉林省各上市公司的财务指标进行综合评价。尝试着用定量的系统分析法，对吉林省各上市公司2017年9月的公司财务指标为样本，利用主成分分析法找出了吉林省各上市公司的财务指标评价的3个主要成分，占全部信息量78.363%以上。其中，第一主成分信息贡献率为31.763%，第二主成分信息贡献率为29.206%，第三主成分信息贡献率为17.395%。以各主成分对全部信息的贡献率为权重，建立吉林省各上市公司财务指标综合评价的线性模型为F=1.906*Y1+l.752*Y2+1.044*Y3。利用该模型计算了吉林省各上市公司财务指标综合评价的得分，并进行了降序排列，进一步将全省各上市公司划分为不同的水平，为全面了解吉林省各上市公司提供了一定的指导。（二）不足。各上市公司评价效果受到数据来源的限制，很多指标有的公司为公布。指标选取上存在一定的不足，势必影响到输出的结果，理论上该方法从定量的角度研究财务指标综合评价有一定的指导意义。我们将以此为基础，继续研究完善，争取找出更好的方法来对各上市公司财务进行更加合理的综合评价。

作者:孙艳霞 陈文浩 单位:1.商丘工学院 2.中国建设银行商丘分行