实证探究上市公司财务报表盈利综合指数

来源:用户上传      作者: 朱浣君　时艳伟

　　摘要：本文通过运用多元统计学的主成分分析方法，对2007年25家上市公司反映盈利能力的多项指标进行处理，剔除指标之间的内在关联性，提取主成分，然后利用主成份的综合评价功能对企业盈利能力进行综合评价，同时在此基础上分析综合评价指标的内在含义及比较方法，并对该方法的发展空间进行了探讨。
　　关键饲：财务报表　盈利综合指数　主成分分析
　　
　　一、引言
　　
　　随着我国股市发展日益健全，股票投资者、上市公司的债权人以及企业的管理者对财务报表的要求日益提高。为此财经界的学者、专家做了多方努力，试图通过一些特定指标涵盖企业的所有情况，但是其结果往往不尽如人意。其实，反映各种能力的指标本身存在着内在的、交叉的联系，在尽量不遗失信息的前提下，很难对不同的指标进行取台。这就需要用多元统计学理论来实证分析反映企业各种能力的各项指标，并在对其进行综合评价的基础上提出一个更加台理的分配比率。
　　鉴于上述情况，笔者希望能够通过对2007年23家涉及家电、房地产(一家保险公司作参照)两个行业的上市公司的财务报表进行实证分析，提出反映财务报表综合指数的一种合理的方法，使得出的综台指数更科学，更容易被大众接受。财务报表的需求者可以通过一个简单的数字评价一个企业不同方面的综台能力状况，再根据对考察的具体要求，主观分配比率，得到一个最终指标，使企业的状况通过这个数字客观完整地反映出来，再与同行业进行比对，就可以对企业的经营状况及前景有一个具体的认识。
　　
　　二、研究方法简介及数据来源
　　
　　本文主要是从实证的角度分配财务比例指标，通过运用统计学软件SPSS对2007年度23家上市公司反映不同经营方面的财务指标进行主成分分析，再利用其分析结果进行综合评价，得出一个综合指标来综台反映企业的不同经营侧面。例如，在这里笔者主要是对企业的盈利能力这个经营侧面进行了重点分析，以得出一个反映企业盈利能力的综合指标。
　　主成分分析法是将多个指标化为少数指标的一种统计方法。通过对多维变量进行降维，得到原变量的线性组合，以反映原变量绝大部分的信息，同时使信息的损失最小，对原变量的综合解释能力较强。该方法通过主成分的方差贡献率来判断变量的作用大小，可避免在系统分析中对权重的主观判断，使权重的分配更合理，尽可能地减少重叠信息的不良影响，克服变量之间的多重相关性，使系统分析简化。当主成分变量所包含的指标信息量占原始指标信息量的85％左右时，认为分析达到了效果。
　　具体主成分提取方法如下：
　　(1)做线性变换，(2)荆用拉格朗日求极值的方法构造目标函数，求解样本指标协差矩阵的特征值和特征向量；(3)计算各分量的方差贡献率，选取满足条件前p个主成分作为新的决策指标，
　　本文所引用的数据均由上海证券交易所及深圳证券交易所官方网站数据加工整理而成。由于数据来源的局限性，本文只选用了23家上市公司作为样本。分析企业的盈利能力综合情况。
　　
　　三、实证分析过程
　　
　　反映企业盈利能力的指标主要有销售毛利率、销售利润率、总资产报酬率、资本保值增值率、净资产收益率、成本费用利用率，利用2007年23家上市公司的财务报表分别求得这23家上市公司在盈利能力这六项指标的值。
　　根据所得数据，利用统计学分析软件SPSS进行主成分分析，剔除上述六个反映企业盈利能力的指标中重叠的部分，提炼出它们的主成分，再对它们进行综合评价后的分析过程如下(见表1.1、1.2)：
　　根据表2，2中显示的因子分析的特征向量转化成主成分分析下的特征向量，公式如下；
　　Zij=aij/sqrt(λi)
　　其中Zij为第j个特征向量的第i个元素，aij为因子载荷阵第i行第j列的元素；λi，为第j个因子对应的特征根。
　　转化后得到的三个特征向量及三个主成分的表达式如下：
　　Z1=(0.44，0.16，0.51，-0.14，0.54，0.47)T；Z2=(0.47，0.57，-0.44，-0.01，0.26,-0.45)T：
　　Z3=(0.25，-0.19，0.0.95，0.07，0.03)T
　　Y1=0.44X1+0.16X2+0.51X3-0.14X4+0.54Xs+0.47X6，
　　Y2=0.47X2+0.57X2-0.44X3-0.01X4+0.26Xs-0.45X6
　　Y3=0.25X1-0.19X2+0X3+0.95X4+0.07X5+0.03X6　公式1
　　其中X1，X2，X3，X4，X5，X6。分别代表反应盈利能力的六项指标。
　　根据公式1及23家上市公司的六种反映盈利能力的指标求得各家上市公司的赢利情况，然后利用主成分的综台评价形成一个综合指标反映企业的盈利能力，公式如下：
　　Y=(λ/∑λ１)Y１+(λ2/∑λ1)Y2+(λ3/∑A1)Y3　公式2
　　其中W1=(λ1/∑λ1)Y1为方差贡献率，i的取值范围为i=1，2，3，
　　代人数据求得反映各个上市公司的综台指标情况如表2：
　　
　　四、实证结果分析
　　
　　通过主成分分析综台评价企业的盈利能力(表2)可以看出(为了更好的与表格中数据对应，一下公司名称采用序号代替)：
　　1　除了公司4、公司8、公司11、公司18、公司21、公司23这五家上市公司以外，其余19家所得的综合评价指数均处于[0，1]之间，且不同企业所得的综合评价指标有明显差异。
　　2　样本中前十三家为房地产行业的企业，后九家为家电行业的企业，最后一家为保险行业的企业；可以不同行业内企业盈利能力的综合评价指数进行排序，例如：样本中前十三家房地产企业中盈利能力指标最高的为公司12(剔除1中五家异常点)，从而可以推断在房地产行业中公司12实力较强；再如，在后十家家电行业中，公司14的综台评价指标最高，由此可以推测出公司14的盈利能力在同行业中具有优势。
　　3　不同行业所得的企业盈利能力的综台评价指标有一定的参考价值，但指标主要是在同行业中有可比性，不同行业综台指标的均值与分布不同，因而执意相比较会使分析结果出现一定的偏差(从以上涉及三个行业的盈利综合指标就可以看出)。
　　4　对于分析结果中的异常点可做特别分析，不能单纯的从数值的大小而轻率地做判断，应结合反映企业盈利能力的原始指标出发，解释指标异常的原因。例如，公司8的盈利能力综合评价指标为负数，追溯其反映盈利能力的六项指标，可以看出其销售利润率、总资产报酬率等四项指标都为负数，反映了其盈利能力之差，属于“坏异常点”；再如，公司11的盈利能力综合评价指标数值大于1。分析其盈利能力的六项指标，可知在房地产行业中，这六项指标均处于较高位置，且处于公认的正常范围之内，由此可见，公司11的盈利能力值得肯定，属于“好的异常点”；值得注意的是，并不是在同行业中该指标越大越好，如果盈利综合评价指标偏离1太远，这个指标的数值意义就值得怀疑，应结合愿始数据具体分析，例如公司18。
　　5　可以将反映企业盈利能力的销售毛利率、销售利润率、总资产报酬率、资本保值增值率、净资产收益率、成本费用利用率这六项指标分别标准化(一个台理的参考值)，然后把标准化的数据带人公式1，求得的三个相关主成份数据，再带入公式2算得标准化综合评价指数。最后实际上市公司的综台评价指数与其做比较，就可以看出上市公司的盈利情况是否正常。当然这里只是一个参考值，根据不同行业状况不同，可根据实际情况设定各个指标的参考数值。
　　6　当样本数据均属正常范围且足够大时，可以把计算出的主成分的比例固定。这样当一个新的样本点需要求得其综台指标时，直接带入相关数据即可，方便使用者分析新企业，使该指标具有普遍适用性。
　　
　　五、发展空间及意义
　　
　　除了上述的分析之外，这种对于财务报表的分析方法还有很大的发展空间，综合了所有下述方面之后分析所得的数据对进一步系统地了解企业财务报表有一定的指导意义。
　　首先，反映企业盈利能力的指标有很多，远不止上述六种指标，但这六种指标已经可以大致反应企业的盈利情况了。如果加入更多反映企业盈利能力的指标进行主成分分析，那么结果更能有效地说明企业的盈利状况。其次，除了对不同上市公司进行的横向比较之外，还可以根据企业历年的盈利指标进行分析，求得企业纵向盈利的情况及发展趋势，这对研究企业财务报表有一定的参考价值。最后，除了对企业盈利能力的指标进行综台评价外，还可以对企业的偿债能力、运营能力、现金周转能力等方面进行类似的主成分分析，进而得到反映其不同方面的综合评价指数，然后根据主观想要反映的企业不同侧面的能力进行加权，最终得到反映企业综合能力的一个指数，从而对企业能够有一个整体而系统的认识。
　　
　　
　　
　　

转载注明来源:https://www.xzbu.com/3/view-751825.htm