分析公司的财务状况范文

导语：如何才能写好一篇分析公司的财务状况，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公文云整理的十篇范文，供你借鉴。

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一、财务比率分析所具备的重要意义

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。

另外，将现金流量的指标再次添加到企业运营状况分析之中。根据企业流动负债的比率，把企业的指标和其同行业企业之间的相互比较来分析，从而可以明确企业当中对流动债务的承受能力的程度。依照现金的债务所占据企业总债务比例，将企业当前可以接受的最大借款的利率反映出来，通常这个利率的比率越高，证明企业能够承受债务负担也相对较高，具有较强的偿还能力。

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关键词：上市公司　财务指标　主成分分析

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。

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关键词：市公司 综合评价 Chernoff 脸谱

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。

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

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[关键词] 农业上市公司 财务危机 Z值模型 原因分析 对策与建议

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：

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[3]Edward I Ahman．Financial ratios、discriminant analysis and the prediction of bankruptcy [J]．Journal of Finance，1968，23：589-609．

篇5

针对经济危机下我国制造业企业陷入财务危机的现象，选取我国A股制造业共1399家上市公司为样本，运用Z值模型对其财务状况进行研究，并探讨了引发其财务风险的原因和降低财务风险的对策。制造业企业主要可从提升企业资产的流动性和盈利能力两方面入手降低企业的财务风险。

关键词：

制造业；上市公司；财务风险分析；Z值模型

中图分类号：F23

文献标识码：A

文章编号：16723198（2013）01011302

我国是制造业大国，制造业的发展对国民经济有着深远的影响。近年来伴随全球经济发展低迷的影响，有关我国制造业企业陷入财务危机的报道不绝于耳，对我国制造业企业进行系统全面的财务风险分析，找出引致财务危机的根源所在，并提出相应解决方案成为本阶段需要研究的重要课题。

本文采用Z值模型（Z-score model）的方法，对我国A股制造业各子行业上市公司的财务风险进行了系统的分析比较，初步探究了引致我国制造业企业财务风险高的原因及其对策。

1 文献回顾

1.1 Z值模型简介

Z值模型于1968年由美国纽约大学Altman教授提出，其以1946-1965年间提出破产的33家企业以及33家非破产企业为样本，根据误判率最小原则，建立了著名的5变量财务预警模型，即Z值模型。受益于其良好的预测能力，Z值模型自诞生之日起便受到广泛关注，并日益成为企业财务风险预警领域最具影响力的工具之一。1979年，Altman应用Z值模型对巴西企业的财务风险状况进行了实证研究，并发现Z值模型同样适用于发展中国家。

1.2 Z值模型在国内的应用情况

由于我国资本市场发展时间还不长，因此对企业进行财务风险预警研究在我国起步也较晚。近年来随着我国上市公司数量的大幅增加，越来越多的学者开始关注我国企业的财务风险研究，Z值模型也因此得到大量应用。向德伟通过选取沪深两地证券市场80家企业A股作为样本，并应用Z值模型对其财务风险进行实证分析发现，在国内应用Z值模型对企业的财务风险分析具有很强的指导性。徐秀渠应用Z值模型对沪深市场2007-2009年暂停上市或终止上市的32家企业进行分析后，认为采用Z值模型预测企业财务风险是有效的。

通过文献回顾发现：Z值模型在国内的应用主要集中于两个方面，一是探究其在国内的有效性，这一块已得到较多研究的支撑；二是应用Z值模型对某一细分行业上市公司进行财务风险分析，如王大伟，林艳芳、徐晓，李娜、田月昕、王宏等分别应用Z模型对我机械、

医药、农业上市公司的财务风险进行了研究预测。但尚未看到采用Z值模型对我国制造业上市公司财务风险进行系统分析的研究，本文将对这一领域的研究进行补充。

2 Z值模型参数及其样本选择

2.1 模型指标与设定

Z值模型判别函数为

Z=1.2×X1+1.4×X2+3.3×X3+0.6×X4+0.999×X5。Z值越小，企业财务风险越大。Altman研究发现：Z值小于1.81时，企业存在极高的破产风险，财务危机严重；Z值在1.81至2.99之间时，企业财务状况不明晰，存在较高的财务风险和破产的可能性；Z值大于2.99时，企业财务状况良好，没有破产风险。

Z值模型中的五个参数分别代表了企业的五项能力，各参数的值越大，则企业在该方面的能力越强。具体而言：X1为营运资金/资产总额，代表了企业资产的流动性；X2为留存收益/资产总额，反映了企业支付剩余的能力；X3为息税前利润/资产总额，衡量了不考虑税收和财务杠杆因素时，运用企业全部资产获得利润的能力；X4为权益市场值/总负债账面值，表明了投资者对企业前景的判断；X4为销售收入/资产总额，即为总资产周转率，反映了公司资产获得销售收入的能力。

鉴于我国会计准则同国际会计准则存在一定差异且我国股市非流通股无市场价格，本文对Z值模型各项指标的设定做如下调整：X1为（流动资产-流动负债）/资产总额；X2为（盈余公积+未分配利润）/资产总额；X3为（利润总额+财务费用）/资产总额；X4为（每股市价×流通股数+每股净资产×非流通股数）/总负债账面值；X4为主营业务收入/资产总额。

2.2 样本选择与数据来源

本文采用A股申银万国上市公司一级行业分类标准，所选取的制造业包括电子、纺织服装、化工等12个一级子行业，而剔除了餐饮旅游、金融服务等11个非制造业子行业。选取的公司为2011年12月31日前上市的公司，共计1399家上市公司。财务数据均取自各上市公司2011年年报，其中每股市价取2011年12月31日收盘价。

本文所采用的数据均选自经证监会批准公布的各上市公司年报及Wind资讯，财务数据准确性和可信度高。

3 模型结果与分析

3.1 模型结果

通过对原始数据进行采集并按照Z值模型判别函数计算后，得到制造业各个子行业上市公司的Z值得分，各子行业上市公司Z值得分散落于不同区间的公司数量及其所占比重如表1所示。

3.2 讨论与分析

通过对上述模型结果进行分析，可发现我国A股制造业上市公司在财务风险上表现出如下几个特点：

（1）A股制造业上市公司整体财务状况较好。

在所选取的1399家A股制造业上市公司中，共有867家企业的Z值大于2.99，即这些企业财务状况稳健，没有破产风险，占比达61.97%。而存在极大财务风险的企业相对较少，为251家（含40家ST企业，ST企业主要集中于这一区间），占比17.94%。整体上来看，我国A股制造业上市公司财务状况相对稳健，绝大部分公司财务状况良好或仅存在一定程度财务风险。

（2）制造业各子行业财务状况分化较大。

在制造业下属的12个子行业中，不同行业财务风险状况存在较大差异，食品饮料、医药生物、电子、信息设备等4个子行业财务状况最好，存在极高财务风险的公司比例均不到10%，接近8成的企业财务状况良好。而黑色金属行业（主要为钢铁企业）财务状况最差，超过一半的企业存在极大的财务风险，财务稳健的企业占比仅为20%左右。各子行业财务状况分化较大，可能和经济形势低迷对各子行业影响不同所致。

（3）多项因素导致企业财务风险提高，主要可从两方面着手降低财务风险。

在财务状况不同的三类公司中，其X4指标数值较为接近，即资产周转率差异不大；而其余四个指标均存在明显差异：财务状况良好公司的数值明显高于存在一定财务风险公司的指标值，存在一定财务风险公司的数值又明显高于存在极高风险公司的指标值。即各类公司在资产流动性、再投资能力、资产盈利能力等多方面均存在较大差距。

基于上述对导致企业财务风险提高的因素分析，主要可从两个方面来降低我国制造业上市公司的财务风险。首先，保证企业资产的流动性。在我国制造业上市公司中，存在极大财务风险公司这一指标均值为负值，资产流动性非常低，在外部环境不好时，很容易陷入财务危机，企业应适当提高流动资产比重，加强流动资产管理，以降低所面临的财务风险。其次，增强企业资产的盈利能力，盈利能力的提升是企业增加营业收入和留存收益的重要保障，也是企业获取投资者信心、提高再投资能力的关键所在。

4 结论

从Z值模型的分析结果来看，我国A股制造业上市公司整体财务状况较为良好，但不同子行业上市公司的财务状况分化较大，仍有部分企业存在极大的财务风险，这些企业主要应从提升企业资产的流动性与盈利能力两个方面入手，从根本上解决导致企业发生财务风险的根源，进而降低企业的财务风险。

作为影响我国国计民生的制造业，在目前经济形势不景气的情况下对其进行财务风险分析非常重要，本研究成果可为制造业企业识别和降低财务风险提供参考。但出于数据的可获得性，本研究以A股制造业上市公司为样本，因此很多非上市企业的财务状况没有纳入研究范围，这是本研究的不足之处。

参考文献

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[2]Edward I.Altman，Tara K.N.Baidya，Luis Manoel Ribeiro Dias.Assessing Potential Financial Problems for Firms in Brazil [J].Journal of International Business Studies，1979，10（2）：924.

[3]向德伟.运用“Z记分法”评价上市公司经营风险的实证研究[J].会计研究，2002，11：5357.

[4]徐秀渠.Altman’s ZScore模型在企业风险管理中的应用研究[J].经济经纬，2010，（4）：103106.

[5]王大伟.基于ZScore模型的我国机械类上市公司财务预警分析[D].武汉：武汉科技大学，2008.

[6]林艳芳，徐晓.Altman Z值法的财务危机预警研究――基于我国医药行业沪市上市公司数据[J].商情，2010，（16）：4950.

篇6

关键词：灰色理论；神经网络；财务预警

中图分类号：F23

文献标识码：A

文章编号：1672―3198（2014）10―0134―01

1引言

随着我国的经济技术的不断发展，对于企业的财务预警也得到了更多人的重视，为了加强对企业的财务监管，做好内部控制工作，出现了大量的财务预警模型。根据国内已有的文献资料研究表明，迄今为止，财务预警模型研究涉及的模型类型极为丰富，经历了从单变量到多变量、从统计方法到非统计方法、从单一模式到混合模式的发展过程。基于上述考虑，本文运用灰系统理论中Verhulst模型结合BP神经网络模型构建出的预测模型，对四川省矿产资源类企业的财务状况作出及时有效的预警。

2模型建立

2.1指标选取

本文对以上16个指标中选取变量指标进行t检验和相关性检验相关性检验，以0.05作为t检验标准，去掉大于005的指标，以0.7作为各变量指标间多重共线性评估的标准，去掉具有高度共线的变量指标。

综合各种分析，本文最终选取每股净资产、每股收益、每股现金含量以及流动比率作为预警模型采用指标。

2.2样本的选取

为了更好的获取数据，本文选取两类样本，一类是用于训练BP神经网络的训练样本，这类样本选取了全国20家上市公司（其中20家为st企业，20家为非st）。另一类是预测样本，选取的是四川省6家矿产资源型上市公司（3家st公司和3家非st公司）。所有训练样本中st公司选择其被特殊处理的前一年的数据，即t-1年的数据。而预测样本中st公司的数据为其被特殊处理前一年即t-1年的前四个季度的数据，若数据缺失则向前顺延。

2.3Verhulst与BP神经网络预测模型

本文构建Verhulst与BP神经网络预测模型具体步骤如下：

建立一个三层BP神经网络模型模型，其中由于指标为四个，则输入层神经元个数由财务预警指标确定为4个，输出层神经元只有1个即企业财务状况的综合评分，由于输入神经元是4个，本文选取了9个节点。对于传递函数，其中中间层本文采用S型正切函数tansig，而输出层本文则采用了S型对数函数logsig，目的是满足输出值映射到0，1之间。对于BP神经网络的训练函数，本文采用trainlm函数，设置训练次数为1000次，训练目标为0.01。为了更好，更方便的实现其预警能力，本文利用训练样本训练BP神经网络。其中网络训练样本的输入即建模样本中上市公司的4种财务预警指标数据，目标输出即当前上市公司的实际财务状况。由于本文所选的上市公司分为ST与非ST两大类别，因此将其分为两个判别组，即安全与危机。为了便于建模，需要对安全与危机概念进行量化处理，建设各训练样本的目标输出为y，则有：当y=0，输入样本为ST公司；当y=1，输入样本为非ST公司。

利用灰系统理论中Verhulst模型对四川省6家矿产资源型企业的t-1年财务指标做动态预测。

将灰色系统模型动态预测的结果作为训练完毕的BP神经网络的输入，获得企业的综合评分，完成对企业的财务预警。如果输出值越接近0，表示财务危机程度越严重，即财务状况越危机；如果输出值越接近1，表示财务危机程度越轻微，即财务状况越健康。

3实证分析

3.1训练好的BP神经网络模型

通过训练样本训练出的BP神经网络。

建立一个三层BP神经网络模型模型，让训练样本训练这个网络，得出训练好的神经网络模型。通过Matlab 7.0 得出图1所示的结果。

从图1可以看出训练到第6步时，网络的目标误差达到要求。

3.2灰系统Verhulst模型的预测结果

利用灰系统理论中Verhulst模型对四川省6家矿产资源型企业的t-1年财务指标做动态预测。表2为预测的结果。

3.3预测样本的预警结果

将灰色模型的动态预测结果作为训练好的BP神经网络模型的输入，从而建立企业财务危机的动态预警模型，模型所得预测结果如表所示。

从结果可以看出，ST公司财务状况都被判定为危机，而非ST公司的财务状况都被判定为健康，无一错判。因此本文多建立的财务危机预警模型是有效的，可以对上市公司财务状况进行动态预警。

4结束语

Verhulst与BP神经网络预测模型可以实现财务指标的趋势预测实现财务危机的动态预警。实证分析显示该方法具有良好的预警效果，能够在实践中加以利用。

参考文献

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[3]秦小丽，田高良.基于灰色理论和神经网络的公司财务预警模型[J].统计与决策，2011，（16）.

篇7

2013年TCL集团公司的净资产收益率比2012年增加了9.58个百分点。造成净资产收益率上升的主要原因是资产周转率的增加和销售净利率的增加。销售净利率代表着企业的获利能力，总资产周转率代表着公司的资产综合管理能力，这二者的综合在一起代表着公司的经营效率，说明公司的经营效率有一定的提升。综合进行分析可发现销售净利率的大幅增加是由于利润总额的增长。利润总额的增长主要是由于2013年营业收入较2012年增长了158.7573亿元。根据以上分析可知，TCl集团公司应积极进行现有业务板块的内生性增长，保持企业平稳发展。

2杜邦财务分析体系在实际应用中局限性

（1）忽略了现金流量表的作用

杜邦分析体系所需的数据主要取自于资产负债表、利润表，无法揭示公司的现金流量状况，但在企业的经营活动中，资金链直接影响到企业生产经营的持续性，换句话说现金流是一个企业可持续发展的血液。因此现金流量信息对财务工作者而言是至关重要的。传统的杜邦财务分析体系仅仅依靠资产负债表和利润表，忽略现金流量表的作用使得财务人物分析人员无法客观的对企业的财务状况作出客观准确的分析。

（2）忽略了留存盈利状况对企业价值的影响

企业每个会计期间实现的净收益需要在弥补之前会计期间的亏损和提取一定比例的法定公积金后，向企业的投资者和股东进行利润分配，也就是年末的股利分配。企业因为经营问题或经营策略长期缺少股利分配，不仅直接会影响到企业投资人的信心，间接地也会影响到企业的市场价值。而杜邦分析体系在此方面忽略了留存盈利状况对企业价值的影响。

（3）忽略了收益质量对企业财务状况的影响

企业会计中的核算基础为权责发生制，因此即便财务报表中列出的收入、利润、留存收益较高并不代表企业拥有比较充足的现金，也不意味着企业资产的财务状况良好。在实际工作中企业是否拥有足够的变现能力或者良好的财务状况，不仅取决于其盈利能力的高低，还受其收益质量的影响，而现行杜邦分析体系忽略了收益质量对企业财务状况的影响。

3针对传统杜邦分析体系的改进措施

（1）引入现金流量表信息

将现金流量表纳入到改进后的杜邦财务分析体系中，其中剩余经营现金流量作为该体系中的一个影响因素，使其反应企业剩余资产变现后的偿付能力和持续发展能力，即再投资能力。

（2）引入留存现金比率

将留存现金比率作为改进后的杜邦体系中的另一个因素，使其反应企业中留存收益的质量；该比率越大，说明企业留存收益的质量越好，支付能力和再投资能力越强；该比率越小，说明企业支付能力和再投资能力越差。

（3）引入留存收益比率

篇8

【关键词】新疆上市公司；财务质量评价；沃尔比重评分法

一、上市公司财务质量分析方法及选择

对于上市公司财务质量评价方法，目前运用最为广泛的是杜邦分析法和沃尔比重评分法。杜邦财务分析体系是一种比较实用的财务比率分析体系，主要用于考察资产净利率受哪些因素的影响。沃尔比重评分法用于衡量公司的行业竞争力，本文主要在于评价新疆上市公司的财务状况，尤其是要评价各公司在各行业的竞争势力，因此，本文选择沃尔比重评分法进行分析。

二、新疆上市公司财务质量评价

（一）沃尔分析法的具体应用及其步骤

三、结论分析和启示

通过对新疆上市公司财务质量分析，本文得出如下结论：

1.从行业特征来看，新疆上市公司高度集中于第二产业，作为农业大省，涉及农业的上市公司数量少，没有充分利用本省丰富的农产品资源。

2.科技密集型公司少。高科技往往意味着高速成长，但纵观新疆上市公司，除了新疆天业的产品技术含量较高，其余企业离高科技的标准还有很大距离。

针对这些问题，需要新疆省政府及各级主管部门重视并充分发挥证券市场的作用，增加新疆上市公司数量，提高上市公司质量，优化上市公司结构，以促进新疆经济的整体发展。

参考文献：

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[9]曹海忠.上市公司财务分析中应注意的问题[J].会计之友，2004，12.

篇9

【关键词】 财务报表分析 财务指标 比较分析法 杜邦分析法

财务分析在于通过信息、指标和因素分析，推论各种报表、各项指标的相互关系，以寻求外部单位个人与企业本身利益的相关性，从而使自己的决策更趋于正确和合理。

本文以我国某西南大型股份有限公司2011年财务报表为研究对象，结合2010年的财务数据，对公司做偿债能力、盈利能力及营运能力等方面进行相关分析。据此，可以综合分析研究公司的整体运营情况，掌握公司的症结，以便及时采取措施。

一、资产负债结构分析

表1是该公司2010年度和2011年度有关资产负债项目变动指标。

从表1可以看出，该公司2011年总资产比上年度增长了8.95%，说明企业的经营规模在不断扩大。同时，在流动资产各项目变动中，货币资金增幅很大，表明企业应付市场变化的能力较强。应收账款的增加幅度较小，说明企业基本可以控制贷款的回收，但仍应注意应收账款的管理，以防出现呆账、死账的情况。

此外由表1可知该企业预收账款增加的幅度较小，说明该公司销售业绩没有明显的提升。另外，该公司的负债结构不是很合理，出现了非流动负债比重偏低，流动负债倾向明显的负债结构。这种结构会对公司的偿债能力造成较大的影响，导致其支付能力变差，并增加公司的财务风险。

二、偿债能力分析

企业偿债能力是反映财务状况和经营能力的重要标志。企业偿债能力低，一方面说明企业资金紧张，难以支付日常经营支出，同时表明企业资金周转不灵，甚至面临破产危险。表2是该公司2010年度和2011年度有关偿债能力指标。

短期偿债能力是指企业流动资产与流动负债的对比关系，它反映企业偿付即将到期债务的实力。企业能否及时偿付到期的流动负债，是反映企业财务状况好坏的重要标志。

由表2可知该公司的营运资金是负数，说明公司的短期偿债能力较差，随时可能因资金周转不灵而中断。在短期偿债分析中，流动比率和速动比率是很重要的财务指标。此外公司的流动比率、速动比率、现金比率都有所增加，说明企业的偿债能力有所加强但均低于行业领先水平。除此之外，2010年、2011年这两年的速动比率指标均远小于1，说明了企业的变现能力、短期偿债能力较差。

长期偿债能力是指企业偿还长期负债的能力，用于衡量企业偿还债务本金与支付债务利息的现金保证程度，是评价企业财务状况的重点。

公司的资产负债率接近于行业领先水平，比较合理；利息保障倍数低于行业领先水平，长期资本负债率很低，现金流量债务比率处于行业领先水平，说明公司的长期偿债能力较强。

三、盈利能力分析

盈利能力是指企业获取利润的能力，通常表现为一定时期内企业收益数额的多少及其水平的高低。企业的经营活动是否有较强的盈利能力，对企业至关重要。

根据该公司报表，2011由于公司不断调整产品结构，增长产量，不断满足市场需要，从而使营业收入增加，但由于营业税金及附加、销售费用、管理费用、财务费用、营业外支出的增加，增减相抵，导致营业利润略微增加。表3是企业盈利能力指标分析表。

从表3可以看出该企业2011年度销售利润率、成本费用利润率、资产利润率较2010年度均有所下降，表明企业的经营管理水平不高，同时资产利用效果方面也存在问题。尽管净资产收益率略微增加，但这四项指标均低于行业领先水平。因此，可以看出公司的整体盈利水平比较差。

四、营运能力分析

表4是该公司2011年度和2010年度有关营运能力指标，据此可以做出以下几点分析。

第一，该企业2011年度应收账款周转率比2010年度有所上升，这表明企业的营运能力有所上升，说明企业加强了应收账款的管理。

第二，2011年的存货周转率较2010年有所下降，说明企业存货流动性减弱，变现能力较差，公司存货的管理水平可能出现了问题。存货周转率是企业一定时期销货成本与平均存货余额的比率，用于反映存货的周转速度，即存货的流动性及存货资金占用量是否合理，促使企业在保证生产经营连续性的同时，提高资金的使用效率，增强企业的短期偿债能力。

第三，该企业2011年度流动资产周转次数比2010年度增加了0.07。流动资产是反映企业流动资产周转速度的指标。流动资产周转次数增加说明该企业完成同等营业收入，2011年所占用的流动资产比2010年所占用的流动资产少。

第四，该公司2011年度总资产周转率比2010年度略有增加。由此可以看出，企业在总资产的利用效果上已经有一定的提高。

五、杜邦分析

杜邦分析法是利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。

从表5可以看出，2011年度公司权益净利率与2010年度相比有所好转，但这两年的指标均低于行业平均水平，说明股东获利水平较低，这主要归因于公司较差的资产获利能力。另外，该公司2011年度权益乘数与2010年度相比有所增加，说明企业的偿还债务能力在下降。从杜邦分析表中的各项指标可以看出该公司总体资产管理能力较差，还需要进一步提高。

六、结论与建议

综上所述，从偿债能力各项指标可以看出，该公司尽管长期偿债能力有所加强，但短期偿债能力较差，应加强日常存货管理，合理安排生产与销售。由于存货变现能力低，过多会占用资金，继而影响偿债能力。同时也应加强应收账款的管理，及时关注与之相关联客户的信用状况，监督应收账款的回收情况。

从盈利能力指标中可以看出，公司本年盈利质量较差，主要由过高的营业外支出造成。2011年度，经济环境复杂多变，自然灾害接连发生，使该公司主要产品市场一直持续低迷、萎缩。在这种严峻情况下，企业应加强技术革新，降低生产经营成本，控制管理风险，从而增加盈利能力。

从整体上看，企业在不断壮大，但发展状况与同行业相比仍有一定差距。企业应合理解决以下问题：一是合理配置各项资产，改善资产结构和财务结构；二是降低流动负债比率，从而优化资本结构；三是提高企业的盈利能力，通过技术革新、人才更新，从而为企业谋求更大的效益，实现企业价值最大化；四是加强企业财务管理，及时掌握财务风险，从而保证企业稳定的发展。

【参考文献】

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篇10

[关键词] 财务危机 主成分分析 Logistic分析 财务预警 财务指标

1.引言

自改革开放以来,随着我国市场开放度的不断加大,使得国内外市场竞争日益加剧,企业内部管理机制也不断出现新的问题。2008年的全球金融危机,更是给不少上市公司带来了严重的经营危机。而陷入经营危机的上市公司几乎毫无例外地都是以出现财务危机为征兆。

本文在查阅文献的基础上，按照理论与实证研究相结合的方法来构建论文。选取了30家ST和30家非ST的上市公司作为案例分析。其中15家ST和15家非ST的上市公司用来构建预警体系，另15家ST和15家非ST用来进行验证。通过该论文的研究希望能引起上市公司对财务预警的重视，及早诊断出财务危机的信号，并采取相应对策，使企业在市场经济的大潮中立于不败之地。

2.理论分析和模型自变量的确定

2.1 理论分析

2.1.1 财务预警的概念

财务危机预警是以财务会计信息为基础，通过设置并观察一些敏感性预警指标的变化，对企业可能或者将要面临的财务危机所实施的实时监控和预测警报。财务预警由财务危机和预警两个词构成。它要求管理人员依据相关指标的变化来预测企业财务即将呈现的问题，及时向利益相关者提出警示。企业的支付压力和支付能力的脱节是财务危机的表象，资金配置的失效是财务危机的实质。财务危机事实上是一种风险控制机制。

2.1.2 财务预警的理论基础

企业预警理论是构建财务预警系统管理理论的基础理论，主要包括危机管理理论、策略震撼管理理论、企业逆境管理理论以及系统非优理论。

2.2 系统样本的选取

中国证监会于1998年3月16日颁布了《关于上市公司状况异常期间的股票特变处理方式的通知》，要求证券交易所应对“状况异常”的上市公司实行股票的特别处理（special treatment，简称ST)。我国证券市场上被ST的股票大多是由于“连续两年亏损或每股净资产低于股票面值（1元）”，即财务指标的恶化是上市公司被特别处理的主要原因。因此国内研究一般把被ST作为上市公司陷入财务危机的标准，本文也将ST公司作为财务危机公司，非ST公司作为财务安全公司。

在对上市公司进行研究时，由于同一指标在不同行业之间往往有不同的标准，因而在确定研究样本时，最好仅选取某一行业的上市公司作为研究样本来建立财务危机预警体系，这样可以避免因为不同行业的数据可比性不高而导致的模型实用性不高。在中国证监会公布的13个上市公司行业大类中，制造业所占的比例最大，经过分析比较，最终将我国沪市A股中的制造业上市公司作为本文的研究样本。

本文的研究当中采用配对的方法，从沪市的上市公司中来选取样本，即选取近被ST的上市公司作为财务危机样本组，共30家。同时选取与财务危机组30家上市公司同行业，资产规模在10%差异之内的30家非财务危机上市公司作为配对样本。

2.3 变量的选取

本文在参考了众多文献的基础上，分别从企业的盈利能力，偿债能力，资产营运能力，成长能力和获取现金能力反应企业的财务状况的5个方面出发，考虑了指标数据获取的难易程度并结合了以上原则，选取了以下15个指标来建立指标体系做为分析的起点。如表1所示。

3.实证研究和结果分析

本文将利用SPSS统计软件作为分析工具，对以上所收集的样本公司的财务指标数据进行因子分析和逻辑回归分析，建立预警模型。

3.1 因子分析

在上文确定了15个财务指标用来建立财务危机预警模型，这些指标从不同的方面反映了公司的财务状况。并引进统计学的因子分析法。通过因子分析，找到较少的几个因子，进而代表数据的基本结构，反映原始信息的本质特征，然后用这些因子代替原来的观测量进行其他相关的统计分析，建立预警模型。

下边对研究样本在被宣布ST处理的前一年的15个财务指标数据运用SPSS统计分析软件进行因子分析。首先，我们可以得到KMO和Bartlett的检验结果，如表2所示。

表2 KMO和Bartlett的检验结果

KMO 和 Bartlett 的检验

取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。

由表2 可知，KMO值和Bartlett球度检验结果得出，样本数据适合做因子分析。

在对研究样本的15个指标完成因子分析计算后，可以获得15个特征值。本文提取了特征值大于1的6个因子变量作为下一步研究所用的变量。从表3中我们可以看到，这6个因子的累计贡献率达到了81.123%，即这几个变量已经包含了原来15个财务指标81.123%的信息，因此，我们可以认为这6个因子变量基本反映了原有的财务指标的综合差异。

3.2 Logistic回归分析以及实证研究结果

3.2.1 逻辑回归模型

逻辑回归模型是对二分类因变量进行回归分析时最普遍使用的多元统计方法。它根据样本数据使用最大似然估计法估计出参数值，经过一定的数学推导运算，可求得相应变量取某个值的概率。

逻辑回归模型的数学表达公式为：

可以等价的表示为：

在这里，P表示某件事发生的概率，ai为呆估计参数，Fi为自变量。

3.2.2逻辑回归分析及预警模型的构建

利用SPSS统计分析软件，对上述60家上市公司的六个因子变量进行逻辑回归分析，可以建立相应的财务危机预警模型。

（1）模型判别分割点的选取

在建立逻辑回归模型时，首先必须确定所要建立的模型的判别分割点。由于本文所选取的样本是均衡的，即两类公司的比例为1：1，故采用0.5作为分割点。因此，通过模型计算出来的某公司的概率大于0.5时，那么就判定样本公司为ST公司；反之，视其为非ST公司。

（2）分析结果及构建模型

将研究样本前一年的6个因子变量输入SPSS统计数据中，选择逻辑回归法，可以得到以下结果，如表6所示。

表6方程中的变量

从上表可以看到F1、F4、F5、F6这因子变量都通过了显著性水平为5%的显著性检验，进入了最后的模型中，而x2、x3未能通过显著性检验，因而模型中最终只有4个因变量。根据上表，我们可以得到前一年的逻辑回归模型：

P值的范围在[0,1]，该值越大，表明公司在未来一年内发生财务危机可能性越大，反之，这表明公司的财务状况比较安全，发生财务危机的可能性比较小。由于此模型是以0.5作为判别的分割点，因此当P值大于0.5时，在未来一年内将会被判为ST公司；反之，我们将被研究公司判定为非ST公司。

由上面的表达式可以得出企业的破产概率与F1、F4、F5和F6这四个因子成负相关，即该四个因子越大，企业的破产概率就越小。其中，F1主要由总资产的收益水平、销售的净利润以及现金的回收能力决定，反映了企业的盈利能力以及现金的回收能力；F4主要由主营业务收入增长率和总资产增长率决定，反映了企业的成长能力；F5主要由应收账款周转率和存货周转率决定，反映了资本的营运能力；F6主要由总资产周转率和以及资产的增长率决定，反映了资产的状况。因此我们可以得出企业的破产概率与企业的现金回收能力、成长能力，资本的营运能力以及资产的应用能力负相关。

3.3 预警模型的检验与评价

3.3.1 模型的检验

将研究样本前一年的数据代入逻辑回归模型中，然后根据判别分割点的标准，我们可以得到60家公司的判定结果，如下表7所示。

从判断结果汇总表中我们可以看到：

（1）从整体预测率来看，预测的准确率为80%。

（2）横向比较：比较模型中的两类错误可以发现非ST公司被判定为ST公司的概率要大一些，为23.3%。另一类错误为17.7%

3.3.2 模型的评价

经过因子分析法和逻辑回归法建立的预警模型具有以下特点：

3.3.1 全面性。本文所见的模型包含了15个财务指标，浓缩为6个因子变量。这些变量基本上包含了企业所有的财务信息，分别从上市公司的盈利能力、偿债能力、资产营运能力、成长能力以及现金能力等几个方面综合评价了公司的财务状况。

3.3.2 可操作性。逻辑回归模型通俗易懂，没有深奥的专业术语或不可量化的指标，不仅专业人士可以借鉴，一般的投资者也可以利用。另外，在运用该模型进行财务危机预测时，由于SPSS等统计软件的辅助计算，是这种预测变得相对简单可行，可以在实践中运用。

3.3.3 灵活应用性。本文所建立的模型不仅可以对非ST公司变成ST公司作出预测，而且还可以对ST公司变成非ST公司作出预测。

3.4 相关的结论

（1）在构建该体系时，应采用对财务指标分布无要求的统计方法（如逻辑回归方法）。因为研究样本的财务指标并不一定符合正态分布。

（2）SY公司的财务状况恶化并不是突然发生的，因而我们完全可以通过分析财务指标的变化来预测公司的未来财务状况。通过上述的分析，可以发现ST公司的大部分财务指标在其被特别处理前一年会计年度内呈现出了恶化的趋势，ST公司与非ST公司财务指标之间所呈现的差距很大，这使得财务与危机预警不仅必要，而且成为可能。

（3）本文将现金流量的因素考虑了进去，因为现金流量能够很好的反映企业的财务状况，这样使这些财务指标能够更全面的反映企业的财务状况。

（4）本文采用了因子分析法和逻辑回归法相结合的方法建立我国制造业上市公司的财务危机预警体系。这是由于本文采用的指标较多，需要因子分析法进行浓缩；同时，逻辑回归在对财务危机企业进行研究过程时，其存在一定的局限性。结果表明：两种方法的结合使所构建的财务危机预警体系取得了比较理想的预测结果。

（5）有以上的分析我们可以得出企业的破产概率与企业的现金回收能力、成长能力，资本的营运能力以及资产的应用能力负相关。即企业的现金回收能力、成长能力，资本的营运能力以及资产的应用能力越强，企业越不可能破产。

4.结束语

通过对我国沪市制造业的60家上市公司2009年的财务数据进行了统计分析，结合一定的研究方法，建立了财务危机预警体系，并进行了回代检验，最后的检验结果显示了该体系取得较好的预测效果。可见其体系具有一定的实用性。

参考文献

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