導(dǎo)語：如何才能寫好一篇分析公司的財務(wù)狀況，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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一、財務(wù)比率分析所具備的重要意義

財務(wù)比率分析工作可以針對公司的實際財務(wù)狀況以及應(yīng)考核的經(jīng)營業(yè)績做出科學(xué)的評價。對公司的財務(wù)報表及時的分析，可以對企業(yè)盈利的能力和發(fā)展的狀況，償還債務(wù)的能力擁有較為全面的了解，使企業(yè)決策人員可以針對企業(yè)整體的財務(wù)情況實施科學(xué)準(zhǔn)確的掌控。與此同時針對企業(yè)中的相關(guān)財務(wù)信息實施有效的分析和比較可以真正的明確影響公司發(fā)展的各個方面的因素，以此來進行及時有效的改正，使責(zé)任更加明確，增強了企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化的管理水平，為企業(yè)的健康有序的發(fā)展起到了保障性作用。另外，公司的管理人員通過財務(wù)比率的分析可以將公司潛力充分的挖掘出來，從而實現(xiàn)公司的預(yù)期目標(biāo)。并且，還可以使投資者的合理投資得到保證。因此，財務(wù)比率的分析具有十分重要的意義。

二、公司財務(wù)狀況評價中財務(wù)比率分析的應(yīng)用

通常來說，社會當(dāng)中很大一部分的企業(yè)基本都是將各個方面財務(wù)報表在財務(wù)的比率實施分析，這其中就涵蓋了企業(yè)固定資產(chǎn)和流動資產(chǎn)的負(fù)債信息以及現(xiàn)金流量信息和損失收益表等。針對這些財務(wù)方面的比例分析之后可以充分的明確公司當(dāng)中的財務(wù)情況，想要分析資金的構(gòu)成，需要編制公司資產(chǎn)負(fù)債的分析表進行分析。

分析企業(yè)財務(wù)的過程中，必須要使企業(yè)資產(chǎn)的負(fù)債表以及利潤表和現(xiàn)金的流量表得到充分的利用，從而進行財務(wù)比率的分析。同時，引進非財務(wù)的控制指標(biāo)，這樣不但可以充分實現(xiàn)企業(yè)中較為全面與系統(tǒng)性的分析，從而使得企業(yè)當(dāng)中的財務(wù)狀況評測的變的更為精確，使財務(wù)造假的情況得到有效的抑制，進而使廣大投資人員的合法權(quán)益及其經(jīng)濟收益得到了較為高效的保障。

企業(yè)短期之內(nèi)的償債的能力可以具體的表現(xiàn)出企業(yè)及時償還短期性債務(wù)能力，通常對流動比率以及現(xiàn)金比率還有速動比率的計算對公司短期償債能力進行相應(yīng)的分析和評價。而長期性的償債能力可以真實的表現(xiàn)出公司償付到期和長期承受債務(wù)方面的能力。通常對企業(yè)資產(chǎn)的負(fù)債率以及負(fù)債比率和權(quán)益乘數(shù)和利息保障倍數(shù)等比率實施準(zhǔn)確的計算和分析還要做出相應(yīng)的評價。

公司資金使用的效率以及管理層管理水平的科學(xué)程度都要通過公司的運營能力將其反映出來。通?？梢岳么婊畹闹苻D(zhuǎn)率以及應(yīng)收款的周轉(zhuǎn)率還有整體資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)率指標(biāo)實施計算和分析。針對公司的盈利能力的分析就是是依照計算所得出的利潤率以及資產(chǎn)和權(quán)益報酬對其進行分析評價。

三、財務(wù)比率分析應(yīng)用的幾點建議

對于公司的現(xiàn)金流入結(jié)構(gòu)方面的分析需要進一步的加強，將其作為了解企業(yè)現(xiàn)金流入和現(xiàn)金流出情況的主要依據(jù)。對于公司現(xiàn)金收支和籌資方面的能力以及企業(yè)的經(jīng)營狀況需要實施正確的評測。企業(yè)需要重點分析企業(yè)中的現(xiàn)金流入和流出的具體結(jié)構(gòu)，與此同時對二者的比例實施針對性的分析。通過對現(xiàn)金總流入結(jié)構(gòu)和企業(yè)的籌資投入以及運營這幾個大的方面實施分析企業(yè)流入的體系。從而可以進行及時有效的掌控，使得企業(yè)資金的流入來源包括資金數(shù)量所在比重的具體結(jié)構(gòu)。通常情況下，公司整個資金流入中經(jīng)營性資金流入所占的比重越高，也就意味著企業(yè)財務(wù)的風(fēng)險越小，而公司經(jīng)營的情況越好，還可以反映出企業(yè)資金流入的合理性。對于企業(yè)流出現(xiàn)金的結(jié)構(gòu)分析進一步的強化，和企業(yè)現(xiàn)金流入的結(jié)構(gòu)相似，同時還可以表明企業(yè)現(xiàn)金流出結(jié)構(gòu)的合理程度。

以此為基礎(chǔ)，對企業(yè)現(xiàn)金流入以及流出利率進行科學(xué)合理的計算，不僅要分析企業(yè)中的歷史財務(wù)信息還需要和其同行業(yè)企業(yè)實施有效的分析比對，這樣可以針對性的分析出企業(yè)的盈利能力是否真正得到了較為有效的上升，企業(yè)的籌資和投資活動的保值及其增值工作是否可以得以實現(xiàn)。

另外，將現(xiàn)金流量的指標(biāo)再次添加到企業(yè)運營狀況分析之中。根據(jù)企業(yè)流動負(fù)債的比率，把企業(yè)的指標(biāo)和其同行業(yè)企業(yè)之間的相互比較來分析，從而可以明確企業(yè)當(dāng)中對流動債務(wù)的承受能力的程度。依照現(xiàn)金的債務(wù)所占據(jù)企業(yè)總債務(wù)比例，將企業(yè)當(dāng)前可以接受的最大借款的利率反映出來，通常這個利率的比率越高，證明企業(yè)能夠承受債務(wù)負(fù)擔(dān)也相對較高，具有較強的償還能力。

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關(guān)鍵詞：上市公司　財務(wù)指標(biāo)　主成分分析

隨著西部大開發(fā)戰(zhàn)略實施，我國西部經(jīng)濟得到空前的發(fā)展。青海作為西部省份，經(jīng)濟日益增長，上市公司也逐漸成長起來。現(xiàn)在青海本土上市公司就有十家，行業(yè)覆蓋面有機械行業(yè)、資源礦產(chǎn)、土特產(chǎn)、藥業(yè)和酒業(yè)。青海上市公司從上市發(fā)展到現(xiàn)在，經(jīng)歷了較大的變革，同樣也取得了較大的發(fā)展。通過查資料，截止2011年末，青海上市公司總資產(chǎn)909億元，同比增長7.8%；凈資產(chǎn)393億元，同比增長10.2%；平均每股收益0.54元，同比增長20%，全國排名第七位；凈資產(chǎn)收益14.44%，同比下降3.86%，全國排名第四位；總市值1223億元，同比下降41.22%，證券化率為75%，高出全國22個百分點；2011年上市公司實現(xiàn)再融資85億元，同比增長26.9%，再融資金額創(chuàng)歷史新高，中小板實現(xiàn)零的突破，資本市場累計融資額達(dá)390億元，直接融資與間接融資的比例達(dá)到25%；上市公司分紅家數(shù)和金額有所增長，資本市場服務(wù)地方經(jīng)濟社會發(fā)展的能力不斷提高。但是這些與內(nèi)地上市公司比起來相差還很遠(yuǎn)，上市公司相對來說不是很成熟，因此對青海上市公司進行綜合評價很有必要。文章選取青海省十個上市公司作為樣本，運用主成分分析方法，通過對其財務(wù)指標(biāo)的分析，將青海省十個上市公司進行排名對比，并將每個上市公司自金融危機以來的財務(wù)狀況在不同階段進行比較，從而能了解青海各個上市公司在后金融危機的發(fā)展?fàn)顩r。

1.　對青海省上市公司進行主成分分析

1.1　主成分分析方法原理

主成分分析法是一種能客觀評價事物的方法，其思想是將多個因素的線性組合作為主成分，以達(dá)到降低影響因素的個數(shù)，然后通過主成分來對客觀事物進行打分，以達(dá)到對客觀事物的綜合評價。

1.2　主成分分析步驟如下：

Step1：對數(shù)據(jù)進行處理從而消除量綱的影響。

Step2：在標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣的基礎(chǔ)上計算原始指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣

Step3：求相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值并排序　，再求出R的特征值的相應(yīng)的正則化單位向量，根據(jù)正則化單位向量算出主成分的線性組合。

Step4：給出一個控制值　，確定保留的主成分的個數(shù)。文章選取　=0.15。

Step5：計算綜合得分。

Step6：對每個樣本根據(jù)綜合得分進行排序。

1.3　分析過程

文章選取青海省西部礦業(yè)股份有限公司、青海明膠股份有限公司、青海鹽湖鉀肥股份有限公司、西寧特殊鋼股份有限公司、青海華鼎實業(yè)股份有限公司、青海賢成礦業(yè)事業(yè)股份有限公司、青海金瑞礦業(yè)發(fā)展股份有限公司、東盛科技股份有限公司、三普藥業(yè)股份有限公司和青?；ブ囡乒煞萦邢薰具@十家的上市公司，對其財務(wù)指標(biāo)進行分析。為更能全面的反映出公司財務(wù)狀況，文章分別從盈利能力、運營能力、企業(yè)償債能力三個方面指標(biāo)。其中反映盈利能力方面指標(biāo)：每股收益（元）、每股凈資產(chǎn)（元）、凈資產(chǎn)收益率（%）、扣除后每股收益（元）（扣除非經(jīng)常性損益后每股收益）、凈利潤率（%）、總資產(chǎn)報酬率（%）。反映企業(yè)償債能力指標(biāo)：流動比率（倍）、速動比率（倍）、資產(chǎn)負(fù)債率（%）、凈資產(chǎn)比率（%）。反映企業(yè)運營能力指標(biāo)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（次）、存貨周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（次）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)比率（%）做主成分分析。

1.3.1　2012年中期青海上市公司財務(wù)狀況分析

表一數(shù)據(jù)為2012年中期青海上市公司財務(wù)指標(biāo)。由表一中可以看出有些指標(biāo)沒有數(shù)據(jù)，為了較好的反映上市公司綜合能力，文章選取最近的相同指標(biāo)近似代替。計算各主成分貢獻率如表二。

這四個主成分關(guān)于十五個指標(biāo)的線性組合為：見圖1。

根據(jù)主成分線性組合的符號及系數(shù)，可以看出第一主成分除了與資產(chǎn)負(fù)債率與固定資產(chǎn)比率成正相關(guān)以外，與其他指標(biāo)都成負(fù)相關(guān)，而且是除存貨周轉(zhuǎn)率以外的指標(biāo)的綜合。第二主成分為除了資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)報酬率和凈資產(chǎn)比率以外的指標(biāo)綜合。第三主成分是每股收益、扣除后每股收益、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)比率的指標(biāo)綜合。對四個指標(biāo)進行打分，然后對其求出綜合得分，最后根據(jù)綜合得分對各個上市公司進行排名。

從表三中可以看出青?；ブ囡乒煞萦邢薰镜梅峙琶谝唬嗪｛}湖鉀肥股份有限公司排名第二，西部礦業(yè)股份有限公司排名第三，最后一名為東盛科技股份有限公司。在2012年第一季到中期這段時間青?；ブ囡乒煞萦邢薰?、青海鹽湖鉀肥股份有限公司、西部礦業(yè)股份有限公司財務(wù)狀況較好，而東盛科技股份有限公司財務(wù)狀況最差。

1.3.2　青海省上市公司各季度財務(wù)狀況分析

文章將其他年度的財務(wù)狀況進行同樣的分析，得出青海省上市公司財務(wù)狀況得分結(jié)果如表四。

為了更好的分析青海省上市公司在后金融危機時期的財務(wù)狀況，文章將上市的十個公司財務(wù)指標(biāo)隨著時間序列畫出折線圖，見圖2和圖3。

2.　結(jié)論及結(jié)論分析

2.1　從表四可以看出，青海省上市公司財務(wù)狀況較好的依次是青海互助青稞酒股份有限公司、青海鹽湖鉀肥股份有限公司、三普藥業(yè)股份有限公司、西部礦業(yè)股份有限公司，財務(wù)狀況最差的是東盛科技股份有限公司。青?；ブ囡乒煞萦邢薰镜梅衷诟鱾€階段的排名都是第一，而且得分沒有負(fù)值。相反東盛科技股份有限公司在每個階段的財務(wù)狀況都是最差，得分全是負(fù)值，應(yīng)該格外重視。

排在前幾名的公司大部分是資源類，這與青海省是個資源類大省省情密不可分的。青海省擁有豐富的各種礦產(chǎn)資源，特別是稀土礦、鐵礦還有全國最大的鹽湖儲量，這為青海省礦產(chǎn)資源類公司提供了先天的優(yōu)勢。但從文章分析的結(jié)果中看出，并不是所有的礦產(chǎn)資源類上市公司都發(fā)展的很好，賢成礦業(yè)和金瑞礦業(yè)排名并不是很靠前，這兩個上市公司應(yīng)該參考財務(wù)狀況較好的鹽湖鉀肥股份有限公司和西部礦業(yè)的經(jīng)營理念與制度。青海省位于青藏高原，擁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設(shè)方面很有成效，其獨一無二的酒文化為公司創(chuàng)造了很好的品牌效應(yīng)，使其成為青海省上市公司里的“后起之秀”。

2.2　圖2、圖3很好的可以看出上市公司財務(wù)狀況的發(fā)展?fàn)顩r。10年第一季到20年中期，財務(wù)狀況下降的有東盛科技、鹽湖鉀肥、　賢成礦業(yè)、青海明膠　，其它上市公司財務(wù)狀況都是上升，其中西寧特鋼上升的較快?！?0年中期到10年三季賢成礦業(yè)和三普藥業(yè)財務(wù)狀況上升較快，東盛科技財務(wù)狀況只有稍微的上升。10年三季到10年年末，上市公司里財務(wù)狀況下降的較少，上升的較多，青海華鼎和三普藥業(yè)上升的最快。10年年末到11年第三季之間，青海明膠、鹽湖鉀肥財務(wù)狀況一直下降，與之相反的是賢成礦業(yè)財務(wù)狀況是一直在上升。在11年三季到11年年度，財務(wù)狀況上升的有東盛科技、賢成礦業(yè)、金瑞礦業(yè)和互助青稞，其他上市公司財務(wù)狀況都在下。11年度到12一季這個階段，青海省互助青稞酒股份有限公司作為青海省發(fā)展較好的公司，財務(wù)狀況達(dá)到最好。12年一季到12中期，大多數(shù)上市公司的財務(wù)狀況都上升。

3.　結(jié)束語

主成分分析法是一種能客觀評價事物，能避免以個別指標(biāo)過于片面的來分析事物，綜合反映事物發(fā)展?fàn)顩r的方法。但只能基于以前的指標(biāo)數(shù)據(jù)來分析，分析出的結(jié)果只能反映以前的財務(wù)狀況。雖然結(jié)果只能反映在同樣的客觀環(huán)境下過去的情況，但結(jié)果還是有較好的參考意義。

參考文獻：

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作者簡介：

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關(guān)鍵詞：市公司 綜合評價 Chernoff 臉譜

一、引言

對于上市公司多指標(biāo)財務(wù)分析，數(shù)值方法給出的結(jié)果往往缺乏整體性印象，而圖形化方法則具有明顯的直觀優(yōu)勢，借助計算機編程和多元統(tǒng)計分析理論，圖形不僅可以幫助觀察多維數(shù)據(jù)的本質(zhì)，更可以通過多元圖形本身的信息來反映公司財務(wù)的綜合狀況。用于上市公司多指標(biāo)財務(wù)分析與評價的常用多元圖形化方法有：二維散布圖、雷達(dá)圖、臉譜圖、星座圖及像素圖等，舒曉惠等（2006）提出了一種新的圖形化方法：樹譜圖?；诳梢暬繕?biāo)的多元圖形方法主要來看分為兩個層次，一是直觀反映上市公司財務(wù)的各指標(biāo)狀況，例如，二維散布圖、雷達(dá)圖、星座圖；二是圖形本身所具有的信息可以形象反映財務(wù)狀況的優(yōu)劣，例如，臉譜圖和樹譜圖等。目前，國內(nèi)文獻主要集中在研究雷達(dá)圖在財務(wù)分析評價與預(yù)警中的應(yīng)用，主要有王強（2000），舒曉惠等（2005），付（2007）與金曉燕（2010）；臉譜圖則最初是由Chernoff（1973）提出來，Wainer and Thissen（1981）以及 Smith與Taffler（1984）將其應(yīng)用于公司財務(wù)分析，國內(nèi)則僅有舒曉惠等（2006）將其用于上市公司財務(wù)評價，實證研究表明，在進行上市公司財務(wù)分析時，通過雷達(dá)圖向普通股民傳達(dá)公司信息時缺乏綜合形象性，而臉譜圖的應(yīng)用則有明顯的優(yōu)勢。上述研究都是對上市公司財務(wù)狀況展開靜態(tài)分析，并沒有動態(tài)跟蹤一段時期內(nèi)上市公司的財務(wù)狀況，同時，以往文獻都沒有明確提出可以將綜合評價方法與Chernoff臉譜圖相結(jié)合的思想來實現(xiàn)利用臉譜的表情綜合評價上市公司財務(wù)狀況?；诖?，本文應(yīng)用Chernoff臉譜圖的基本思想，結(jié)合綜合評價方法對所構(gòu)建的上市公司財務(wù)評價指標(biāo)體系通過主成分分析方法進行降維后，利用舒曉惠（2006）的方法通過計算機實現(xiàn)了上市公司財務(wù)績效的可視化臉譜圖，并對深、滬兩市鋼鐵行業(yè)30家上市公司2003年至2007年財務(wù)狀況進行了動態(tài)跟蹤，結(jié)果表明，臉譜圖不僅能夠形象反映上市公司的財務(wù)狀況，而且可以很好地動態(tài)反映不同時期財務(wù)狀況的變化情況。

二、研究設(shè)計

（一）基本原理 Chernoff 臉最初設(shè)計可處理18 個變量，當(dāng)變量數(shù)小于18 時，可將臉譜中某幾個部位固定；當(dāng)變量數(shù)超過18 時則可以設(shè)法在臉譜中再添加一些部位，如頭發(fā)、耳朵等。Chernoff 臉最初認(rèn)為主要可以用于對研究對象進行分組：由原始材料和直覺提出的最初的分組；由聚類算法產(chǎn)生的最終的分組。進一步研究表明，利用Chernoff 臉除了可以進行輔助聚類分析外，也可以通過已經(jīng)得到的聚類結(jié)果對新的結(jié)果進行輔助判別分析。顯然，將上市公司相關(guān)財務(wù)指標(biāo)數(shù)值與臉譜的相關(guān)部位進行對應(yīng)即可實現(xiàn)利用Chernoff臉對上市公司的財務(wù)狀況進行輔助聚類分析和輔助判別分析?？紤]人臉表情的復(fù)雜性，當(dāng)處理的變量過多時，臉譜所表示的人的各種表情則不容易合理用于綜合評價上市公司的財務(wù)狀況，例如通過嘴的微笑，眉毛舒展等來反映相關(guān)財務(wù)狀況良好，顯然這些表情具有很好的直觀效果。因此，用Chernoff 臉譜圖綜合反映上市公司的財務(wù)狀況，除了實現(xiàn)第一層次的財務(wù)指標(biāo)值與臉譜的各部位對應(yīng)外，還需考慮第二層次臉的表情所表達(dá)的財務(wù)狀況，從而能夠達(dá)到直觀形象的目的。為實現(xiàn)這一思想，本文提出可以通過構(gòu)建上市公司財務(wù)狀況的綜合評價財務(wù)指標(biāo)體系，應(yīng)用綜合評價方法進行財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的預(yù)處理和主成分分析，并在此基礎(chǔ)上通過以行業(yè)財務(wù)指標(biāo)平均值為閾值進行映射轉(zhuǎn)換，將相關(guān)綜合評價的數(shù)值轉(zhuǎn)換為Chernoff 臉譜圖，從而實現(xiàn)臉譜圖形自身的表情，即達(dá)到可用于評價上市公司綜合財務(wù)狀況的目的。也即Chernoff 臉譜圖相關(guān)表情需通過綜合評價方法來合理加以實現(xiàn)。

（二）上市公司財務(wù)狀況Chernoff 臉譜圖設(shè)計 對于上市公司財務(wù)狀況的綜合評價，已經(jīng)有眾多的學(xué)者展開研究，結(jié)果表明，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)上市公司的評價指標(biāo)體系具有一定的差異，本文主要以傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為研究對象，參照1999年財政部、國家經(jīng)貿(mào)委、人事部和國家計委聯(lián)合的《國有資本金效益評價規(guī)則》中公布的競爭性工商企業(yè)評價指標(biāo)體系，按盈利能力、償債能力、資產(chǎn)運營能力和成長能力四個方面11個財務(wù)指標(biāo)給出權(quán)重如（表1）所示。一般認(rèn)為，臉部的各部位形態(tài)及表情可以給人初步明確的信息，比如嘴形的笑意，眉心是否舒展，眼睛是否炯炯有神，鼻子長短表明氣息是否粗壯，臉形是否圓潤等，這些臉部的形態(tài)和表情所傳達(dá)的信息好壞顯然給人的感受基本是一致的。注意到人眼對臉部各個部位的敏感程度不同，按權(quán)重的重要程度與敏感程度相對應(yīng)，本文選取臉譜指標(biāo)與財務(wù)指標(biāo)對應(yīng)如下：嘴部指標(biāo)對應(yīng)盈利能力指標(biāo)，眼部指標(biāo)對應(yīng)償債能力指標(biāo)，鼻子眉毛指標(biāo)對應(yīng)資產(chǎn)運營能力指標(biāo)，下部臉形指標(biāo)對應(yīng)成長能力指標(biāo)。具體實現(xiàn)則首先對各財務(wù)比率指標(biāo)值進行一致化和無量綱化處理后，再利用主成分分析法對各類財務(wù)指標(biāo)進行降維，在與Chernoff 臉譜的18個變量相關(guān)對應(yīng)中，按（表2）選取相對應(yīng)的指標(biāo)，其余Chernoff 臉譜的指標(biāo)值則取某一固定值。臉譜圖的優(yōu)點是不僅將財務(wù)數(shù)據(jù)通過圖形化直觀表示，而且可以利用人的自然表情來傳達(dá)上市公司的財務(wù)狀況，作為一個對應(yīng)的聯(lián)系，本文以行業(yè)平均值作為人臉表情改變的閥值，各財務(wù)指標(biāo)值較行業(yè)平均值超過越多則表情越開心，其示意圖如（圖1）。由（圖1）以行業(yè)均值為閥值，圖1-a從臉部形態(tài)看不喜不悲，各指標(biāo)均為平常形態(tài)表情，表明財務(wù)狀況基本正常; 圖1-b從臉部形態(tài)看嘴帶笑意，目光炯炯有神，眉心舒展，鼻長氣粗，臉形圓潤，呈現(xiàn)良好形態(tài)，表明各財務(wù)指標(biāo)狀況良好；圖1-c從臉部形態(tài)看則顯得愁眉苦臉，臉形削瘦，表明各財務(wù)指標(biāo)出現(xiàn)一定的危機。

三、動態(tài)跟蹤分析

（一）數(shù)據(jù)預(yù)處理 本文以鋼鐵行業(yè)為例，選取深、滬兩市鋼鐵行業(yè)30家上市公司，按前述11個財務(wù)指標(biāo)從RESSET金融數(shù)據(jù)庫中得2003年至2007年共5年的年度財務(wù)數(shù)據(jù)總計1650個財務(wù)指標(biāo)值。按照將上市公司財務(wù)績效的綜合評價方法與Chernoff 臉譜相對應(yīng)的思路，按如下方法展開實證分析。首先進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。第一，極端值處理：按3?滓原則剔除財務(wù)指標(biāo)值中的極端值，在其后的處理中再對剔除的相關(guān)指標(biāo)值進行相應(yīng)取值。第二，進行一致化處理，將各財務(wù)指標(biāo)化為正向型指標(biāo)。在所選取的上述指標(biāo)中，有正向性指標(biāo)和適度性指標(biāo)兩類，其中資產(chǎn)負(fù)債比率X4、流動比率X5、速動比率X6為適度性指標(biāo)。因此有必要進行一致化處理，使之都為正向性指標(biāo)。按照國際慣例注意到資產(chǎn)負(fù)債比率、流動比率、速動比率的適度值分別為50%、200%、100%，設(shè)xij為第j個上市公司的第個財務(wù)指標(biāo)值［L1j，L2j］為最優(yōu)適度區(qū)間，則可利用如下公式（1）進行變換：

x'ij=1.0-■ xij

注：適度區(qū)間為一點時，取L1j=L2j；Mj，mj分別為xij的允許上下界。

第三，采用極值法對各財務(wù)指標(biāo)進行無量綱化。進行無量綱化處理的方法一般有：“標(biāo)準(zhǔn)化”處理法、極值處理法和功效系數(shù)法，本文目的是建立各類財務(wù)指標(biāo)的主成分與臉譜相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)的聯(lián)系，因此采用極值處理法，利用如下公式（2）進行無量綱處理（對于剔除的極端值，這里都賦為最大值1.0）：x'ij=■ （2）

這里，Mj=■｛xij｝，mj=■｛xij｝為保證動態(tài)跟蹤的可比性，本文將Mj和mj固定為2003年度各財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的極值。第四，按盈利能力、償債能力、運營能力和成長能力對各類指標(biāo)提取主成分，利用SAS軟件分別對財務(wù)指標(biāo)盈利能力方面、償債能力和運營能力方面各提取兩個主成分，對成長能力方面求出主成分綜合得分，即求得指標(biāo)值。第五，確定各類指標(biāo)的主成分與臉譜指標(biāo)的對應(yīng)關(guān)系。臉譜的特點就是通過人的自然表情來反映上市公司的財務(wù)狀況，本文以行業(yè)平均值作為臉譜表情不悲不喜對應(yīng)的中間值。設(shè)主成分值zij∈［x1j，x2j］，x0j為行業(yè)平均值對應(yīng)的主成分值；臉譜指標(biāo)值yj∈［y1j，y2j］，y0j為臉譜表情不悲不喜的取值，則按下式（3）做變換：

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

這里為保證動態(tài)跟蹤的可比性，本文以2003年度30家鋼鐵行業(yè)的平均值做為基期的定基值，各年度的各上市公司指標(biāo)值均與該相應(yīng)平均值按式（3）進行變換，從而利用式（3）即可計算出各上市公司對應(yīng)的臉譜指標(biāo)數(shù)值。

（二）上市公司財務(wù)績效臉譜圖 運用Bland C++編程畫出所有30家鋼鐵行業(yè)上市公司2003年至2007年的臉譜圖。為方便起見，這里報告2003年度30家鋼鐵行業(yè)上市公司財務(wù)綜合狀況的臉譜圖如（圖2）。利用上述分析結(jié)果，則可以展開利用Chernoff 臉譜對上市公司財務(wù)績效狀況的靜態(tài)和動態(tài)兩方面的分析。

（1）Chernoff臉譜靜態(tài)聚類分析。對于上市公司財務(wù)狀況的多元圖形分析，其第一層的意義乃是可以進行最初的聚類分析，以2003年鋼鐵行業(yè)30家上市公司為例，按照對臉譜圖的最初印象，可以將圖形結(jié)果分為六類，具體見（圖3）。顯然通過聚類，可以清楚地將上市公司的財務(wù)狀況做一個大致的分類，而如此分類的方式相對于利用多元統(tǒng)計分析得到的聚類結(jié)果，其具有多指標(biāo)聚類的性質(zhì)，這一點是數(shù)據(jù)分析結(jié)果較難企及的。利用分類結(jié)果，進一步按照臉譜圖本身所具有表性等形象反映上市公司財務(wù)狀況的第二層次的功能，可以明顯發(fā)現(xiàn)，（圖3）中的第一類和第二類上市公司，其財務(wù)狀況綜合看較為良好，各項指標(biāo)均基本正常。第三類公司則顯著特點是嘴形較大，笑意明顯，表明這三家公司的盈利能力良好，但從眉心來看都不舒展，表明公司的資本運營能力存在一定程度的欠缺。第四類和第五類公司分類則臉部表情較為怪異，說明財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)反映的綜合狀況較為復(fù)雜，比如眼睛的斜率不好但較大，反映了一個相互矛盾的償債能力指標(biāo)，這也表明使用臉譜圖，當(dāng)指標(biāo)值良莠參半時，其表性則較為古怪。第六類公司則是明顯地臉形偏、愁眉苦臉，這也清楚地表明這類公司的財務(wù)狀況比較糟糕。最后，利用臉譜圖還可以對相近資產(chǎn)的上市公司進行對比分析，例如，取總資產(chǎn)相近的000825以及000629，由（圖2），上市公司 000825給人的第一印象明顯要好于000629；進一步按六個臉譜指標(biāo)逐對照，000825的臉譜圖除嘴形的寬度不如000629外，其余都好于或相近于000629，說明000825除盈利能力較弱于000629 外，其余均較優(yōu)于000629。此外，000629 的臉譜圖面有愁容，財務(wù)狀況具有危機。

（2）Chernoff臉譜動態(tài)跟蹤分析。應(yīng)用SAS軟件對鋼鐵行業(yè)上市公司2003至2007年各年度數(shù)據(jù)首先按盈利能力、償債能力、運營能力和成長能力進行主成分分析，結(jié)果表明各年度的兩主成分累積貢獻率均超過85%，進一步以2003年鋼鐵行業(yè)平均值為基期值轉(zhuǎn)化為臉譜圖，本文展開如下兩主面的動態(tài)跟蹤比較。第一，對整個上市公司財務(wù)狀況的臉譜圖動態(tài)跟蹤分析。應(yīng)用臉譜圖考察整個鋼鐵行業(yè)財務(wù)指標(biāo)四個方面綜合能力平均水平的變化，以2003年鋼鐵行業(yè)平均值為基期對比值，對5年間的鋼鐵行業(yè)各財務(wù)指標(biāo)按四個方面分別提取主成分后其行業(yè)平均水平的臉譜圖見（圖4），實證數(shù)據(jù)分析表明：由臉譜圖的嘴部表明，整個鋼鐵行業(yè)的盈利能力出現(xiàn)一定程度的下降，特別是盈利能力第二主成分即嘴形的寬度減少。而第二主成分主要與主營業(yè)務(wù)的盈利能力有關(guān)，表明整個鋼鐵行業(yè)相對于2003年其主營業(yè)務(wù)利潤率有所下降，其中一個主要原因是鐵礦石價格不斷攀升導(dǎo)致。由臉譜圖的眼部表明，整個鋼鐵行業(yè)的償債能力也漸次下降，2005年后基本穩(wěn)定相差不大。由臉譜圖的眉毛和鼻子的形態(tài)表明，整個鋼鐵行業(yè)的運營能力喜憂參半，總體來說有所降低；第一主成分對應(yīng)的眉心并不舒展，但第二主成分對應(yīng)的鼻子長度增加，這主要是由于各上市分司運營能力指標(biāo)數(shù)據(jù)參差不齊導(dǎo)致。由臉譜圖的下臉形態(tài)表明，2004年與2005年整個鋼鐵行業(yè)的成長能力有所下降，但2006年后則有所增強，這主要與近年來鋼鐵行業(yè)在受外部鐵礦石價格因素的影響整個行業(yè)進行了一定的整合重組，使得強者愈強以提高行業(yè)的整體競爭力。上述圖形分析與我國鋼鐵行業(yè)的5 年來的發(fā)展情況基本吻合，這表明臉譜圖可以動態(tài)反映行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。第二，對單個上市公司財務(wù)狀況的臉譜圖進行動態(tài)跟蹤分析。簡單起見，本文對鋼鐵行業(yè)龍頭企業(yè)寶鋼股份，財務(wù)狀況變化較為明顯的寶鋼股份、韶鋼松山與鞍鋼新扎等上市公司展開分析，其相應(yīng)各年度臉譜圖的結(jié)果如（圖5）。由（圖5），以2003年鋼鐵行業(yè)平均值為基期對比值，實證數(shù)據(jù)分析表明：寶鋼股份總體來看，各項指標(biāo)表明其財務(wù)狀況基本呈現(xiàn)下降趨勢，僅2005年下臉形態(tài)表明有一次較明顯的成長，而鼻子長度增加表明運營能力有所加強，這與寶鋼因為鐵礦石價格上漲壓縮盈利空間和在此原因下的規(guī)模擴張有關(guān)。韶鋼松山則在2003年各項指標(biāo)均表明其財務(wù)狀況良好，其主要受益于廣東省的經(jīng)濟建設(shè)迅速發(fā)展，然而在鐵礦石價格上漲的壓力下，中等規(guī)模技術(shù)含量相對落后的鋼鐵企業(yè)受到的沖擊更大，其臉譜圖表明大部分財務(wù)指標(biāo)狀況出現(xiàn)不同程度的惡化，而鼻子長度增加表明公司加強了內(nèi)部運營能力，2007年下臉形態(tài)表明有一次較明顯的成長。鞍鋼新扎的臉譜圖則表明，受益于本地的鐵礦石資源，除償債能力外，公司其他各項指標(biāo)表明其財務(wù)狀況基本呈現(xiàn)良好趨勢，而償債能力即眼睛變小表明公司在發(fā)展過程中充分利用了財務(wù)的杠桿作用，同時增加了財務(wù)風(fēng)險。2006年與2007年公司成長明顯，盈利能力也明顯增強。由上述分析可見，臉譜圖對于單個上市公司的財務(wù)狀況能夠進行跟蹤反映，并且能通過臉譜的表情綜合反映企業(yè)財務(wù)狀況的動態(tài)變化。

四、結(jié)論

對于上市公司財務(wù)績效的圖形化分析，由于其直觀形象與綜合性，可以為使用者提供簡單明了又全面的公司財務(wù)狀況的初步印象。這為廣大中小投資者了解上市公司基本財務(wù)狀況提供了一種有效途徑，從而避免了對大量財務(wù)數(shù)據(jù)的整理分析，使得更多的普通投資者也可以解讀公司的基本狀況。運用臉譜圖分析上市公司的財務(wù)狀況，可以從臉的形狀和表情來直觀反映公司的情況，更貼切地實現(xiàn)了上述圖形化的特點，因此具有廣泛的實用價值。在靜態(tài)分析的基礎(chǔ)上進一步展開了上市公司財務(wù)狀況臉譜圖的動態(tài)跟蹤研究，以鋼鐵行業(yè)為例實證分析發(fā)現(xiàn)，臉譜圖既能對整個鋼鐵行業(yè)的綜合財務(wù)狀況進行有效跟蹤，也能對單個上市公司的財務(wù)狀況進行動態(tài)跟蹤，其臉譜圖能夠很好地反映上市公司在不同時期各財務(wù)指標(biāo)的動態(tài)變化，從而更好地幫助投資者了解上市公司財務(wù)的歷史信息，進行對比分析。由此可見，臉譜圖不僅可以作為聚類分析和判別分析的輔助手段，也可以進一步作為綜合評價和動態(tài)跟蹤方法展開應(yīng)用。研究過程中也發(fā)現(xiàn)應(yīng)用臉譜圖進行上市公司財務(wù)狀況評價和動態(tài)跟蹤需要進一步探討的問題：基期參照財務(wù)指標(biāo)值的設(shè)定，本文使用的是2003年鋼鐵行業(yè)財務(wù)指標(biāo)的平均值作為閾值，其參考點是否合理仍可進一步商榷。進行無量綱化的方法的選擇，不同的方法實證結(jié)果會有一定的出入。臉譜圖的表情處理問題需進一步改善。在進行將預(yù)處理后的財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)對應(yīng)到各臉譜圖的數(shù)值轉(zhuǎn)換映射時，對于靈敏度的處理需進一步改善，以保證臉譜圖的表情能夠更準(zhǔn)確地反映上市公司財務(wù)狀況。

*本文湖南省教育廳科研項目“上市公司財務(wù)績效評價方法與多元圖形化研究”（編號：06C644）以及懷化學(xué)院重點學(xué)科金融學(xué)建設(shè)項目階段性成果

參考文獻：

［1］［美］Richard A.Johnson & Dean W.Wichern著、陸璇譯：《多元統(tǒng)計分析》，清華大學(xué)出版社2001年版。

［2］王強：《“銀行風(fēng)險雷達(dá)圖”在我國商業(yè)銀行風(fēng)險監(jiān)測中的應(yīng)用》，《上海金融》2000年第5期。

［3］舒曉惠等：《上市公司財務(wù)的樹譜分析及實證研究》，《金融經(jīng)濟》2006年第2期。

［4］舒曉惠等：《上市公司財務(wù)的Chernoff臉譜分析及實證研究》，《金融經(jīng)濟》2006年第2期。

篇4

[關(guān)鍵詞] 農(nóng)業(yè)上市公司 財務(wù)危機 Z值模型 原因分析 對策與建議

隨著我國資本市場的發(fā)展以及國家對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的政策支持，很多農(nóng)業(yè)企業(yè)擁有到證券市場進行融資的機會，越來越多的投資者通過證券市場對農(nóng)業(yè)上市公司進行投資。但是，在激烈的市場競爭中，一些公司業(yè)績逐年下降，財務(wù)狀況出現(xiàn)異常，陷入財務(wù)危機，甚至面臨退市的危險，使投資者、債權(quán)人遭受巨大損失；與此同時我國尚未建立完備的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)。因此，能夠適時、準(zhǔn)確地對農(nóng)業(yè)上市公司財務(wù)危機進行預(yù)測分析是市場競爭體制的客觀要求，也是企業(yè)生存發(fā)展的必要保障。對市場參與方來說，根據(jù)財務(wù)指標(biāo)準(zhǔn)確預(yù)測上市公司未來的財務(wù)危機程度有著十分重要的現(xiàn)實意義。

一、文獻回顧

1.國外研究

國外以美國學(xué)者的研究備受關(guān)注，他們從20世紀(jì)60年代開始進行財務(wù)危機預(yù)警的研究工作，做了許多理論和實證研究，形成了不少理論和方法。Fitzpatrick最早對企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警進行了單變量研究，Beaver運用單變量（即現(xiàn)金流與總負(fù)債比）判定分析來研究企業(yè)的財務(wù)危機問題；隨后一些學(xué)者采用多元線性模型，以Altman提出的廣為應(yīng)用的Z模型以及Altman Haldeman&Narayanan在實證的基礎(chǔ)上合作建立的ZETA模型為代表；其他學(xué)者在各自深入研究的基礎(chǔ)上分別得出了有價值得結(jié)論。我們注意到不同的財務(wù)危機預(yù)警方法均發(fā)揮了應(yīng)用的作用。

2.國內(nèi)研究

近年來，我國很多學(xué)者對上市公司財務(wù)危機預(yù)警的進行了大量的研究，其研究主要使用定量方法。較為普遍的是構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和運用多元邏輯回歸分析，借助Logistic分析工具建立財務(wù)危機預(yù)警模型。楊淑娥、王樂平建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對上市公司的財務(wù)狀況進行預(yù)測，顯示了穩(wěn)定、連續(xù)的預(yù)測性能，得出建立中長期預(yù)警模型，使模型具有廣泛的實踐應(yīng)用價值。學(xué)者更熱衷于使用Logistic分析工具建立財務(wù)危機預(yù)警模型，其中李品芳等運用多元邏輯回歸分析方法，借助于Logistic分析工具建立了財務(wù)危機預(yù)警模型，并對所建模型的創(chuàng)新和不足之處進行了探討；李榮建立了以顯著的主成分指標(biāo)為回歸變量的財務(wù)預(yù)警的Logistic模型，為上市公司提供了一種及早發(fā)現(xiàn)、預(yù)防、分散和化解財務(wù)風(fēng)險的參考依據(jù)，并為投資者提供較為合理的投資預(yù)期分析工具。

通過文獻回顧發(fā)現(xiàn)國內(nèi)很少有學(xué)者專門對我國農(nóng)業(yè)上市公司的財務(wù)狀況進行分析，因此本文使用Z值模型對我國農(nóng)業(yè)上市公司的財務(wù)危機進行考察。

二、多變量z值預(yù)測模型與樣本選擇

1.Z值模型

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

其中，X1：流動資本/總資產(chǎn)

X2：留存收益/總資產(chǎn)（留存收益=未分配利潤+盈余公積）

X3：息前、稅前收益/總資產(chǎn)

X4：股東權(quán)益/總負(fù)債賬面值

X5：銷售收入/總資產(chǎn)

Z值得分低于1.81分，說明公司財務(wù)風(fēng)險巨大，并且Z值得分越低，破產(chǎn)的可能性越大；Z值在1.81至2.99之間的公司則處于“不確定狀態(tài)”，表明公司存在一定的財務(wù)危機和破產(chǎn)的可能性；z值得分則高于2.99分的公司為財務(wù)安全公司。

2.指標(biāo)解釋

X1越大表明公司資產(chǎn)的流動性越強，財務(wù)狀況越好；X2越大，表明公司籌資和再投資功能越強，公司的創(chuàng)新能力和競爭力越強；X3反映了不考慮稅收和財務(wù)杠桿因素時的資產(chǎn)盈利能力；X4反映了投資者對公司前景的判斷，該指標(biāo)越大，表明越有投資價值；X5反映了公司資產(chǎn)獲得銷售收入的能力。

3.樣本選擇

(1)研究對象邊界的確定

本文研究的農(nóng)業(yè)上市公司被定義為：從事農(nóng)、林、牧、漁生產(chǎn)和農(nóng)產(chǎn)品加工、畜產(chǎn)品加工以及其他農(nóng)業(yè)的業(yè)務(wù)收入占公司主營業(yè)務(wù)收入50%以上的公司。

(2)樣本選擇依據(jù)

按照研究范疇2006年的農(nóng)業(yè)上市公司總共有50家，出于研究的對稱性和可比性，其中選取以2002年～2006年均在A股上市的農(nóng)業(yè)上市公司為研究對象，總共有40家，另外的10家是2003年～2006年在A股上市，不在研究的時間段內(nèi)，因此剔除出樣本選擇的范圍。

(3)數(shù)據(jù)來源

本文研究采用的數(shù)據(jù)均來自經(jīng)證監(jiān)會批準(zhǔn)公布的A股農(nóng)業(yè)上市公司的年報，數(shù)據(jù)經(jīng)會計師事務(wù)所審計和證監(jiān)會審核通過，數(shù)據(jù)可信度很大。

三、模型結(jié)果與分析

1.模型結(jié)果

按照Z值模型的要求把獲得數(shù)據(jù)經(jīng)過整理，用EXCEL進行處理，得到不同年份農(nóng)業(yè)上市公司的Z值得分，從2002年～2006年5年間，每年落在Z值不同區(qū)間的公司家數(shù)及其所占比重如表1所示。

2.結(jié)果分析

(1)研究期間變動趨勢分析

在研究的5年間， Z值小于1.81的公司數(shù)量變化趨勢很明顯。前4年財務(wù)風(fēng)險巨大公司的比例由27.5%增加為42.4%，上升約15%；2006年出現(xiàn)轉(zhuǎn)折，落在這一區(qū)域的公司數(shù)量急劇減少,由2005年最多的17家減少10家,只有7家屬于這一區(qū)間，比重下降25%。

從Z值在（1.81,2.99）區(qū)域來看，在5年間數(shù)量變化基本呈直線下降。曲線的走勢為兩階段，2002年～2004年的變化相比之下較為緩慢，從2002年的21家減少為2004年的18家，比重由52.5%到32.5%，下降了20個百分點；2004年到2006年的變化非常明顯，特別是在2005年～2006年由13家變?yōu)?家，比重減少了32.5%。顯示出農(nóng)業(yè)上市公司財務(wù)狀況趨于明朗，處于“灰色地帶”即財務(wù)狀況不清晰的嚴(yán)重狀況得到改變。

Z值在[2.99，∞）區(qū)間的公司數(shù)量曲線走勢為先緩慢下降后直線上升。從2002年到2004年在這一區(qū)間公司的數(shù)量在減少，但每年只減少1家，變化不是很明顯；從2004年到2006年公司數(shù)量在增加，最為明顯的變化出現(xiàn)在2005至2006年，僅一年時間，數(shù)量增加了23家，比重增加了60%。2006年數(shù)據(jù)顯示農(nóng)業(yè)上市公司的財務(wù)狀況令人樂觀，絕大多數(shù)公司的財務(wù)狀況處于安全狀態(tài)。

四、財務(wù)危機出現(xiàn)的原因分析

以Z值模型為基礎(chǔ)，通過對具有不同財務(wù)風(fēng)險公司相關(guān)重要指標(biāo)的對比分析，發(fā)現(xiàn)主要有以下原因造成公司財務(wù)危機的出現(xiàn)：

1.運用資產(chǎn)獲利的能力不高

“息稅前收益/總資產(chǎn)”是考察企業(yè)在不考慮稅收和財務(wù)杠桿時，資產(chǎn)的盈利能力，該指標(biāo)排出了企業(yè)規(guī)模的影響，在評價企業(yè)運用資產(chǎn)獲利能力時具有很好的可比性。從2002年至2006年，具有巨大財務(wù)風(fēng)險公司該指標(biāo)的平均值相比之下很小，以2002年為例：具有巨大財務(wù)風(fēng)險公司的該指標(biāo)均值為0.36；具有較大財務(wù)風(fēng)險的公司的均值為0.57；財務(wù)安全公司均值為1.31，約為破產(chǎn)風(fēng)險高的公司均值的4倍。通過比較發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)財務(wù)危機的公司運用資產(chǎn)獲取利潤的能力與財務(wù)狀況良好的公司相比很懸殊。而該指標(biāo)對Z值具有決定作用，因此企業(yè)應(yīng)用資產(chǎn)盈利能力不高，則會導(dǎo)致Z值得分很低，預(yù)示其出現(xiàn)破產(chǎn)的概率大。

2.籌資和再投資功能弱，企業(yè)創(chuàng)新和競爭力弱

留存收益是企業(yè)很重要的資金來源，留存收益多則企業(yè)籌資和再投資的能力就越強，就能滿足企業(yè)創(chuàng)新的資金需求，企業(yè)的競爭能力就越強，企業(yè)出現(xiàn)財務(wù)危機的可能性降低，留存收益占總資產(chǎn)的比例能形象說明這一問題。以2004年為例：財務(wù)出現(xiàn)危機上市公司的該指標(biāo)平均值為-0.10；有較大財務(wù)風(fēng)險公司的均值為0.11；財務(wù)安全公司的均值為0.45，是有較大財務(wù)危機公司均值的4倍?？梢钥闯觯髽I(yè)單位資產(chǎn)創(chuàng)造的留存收益少，企業(yè)的籌資和再投資功能弱，會對公司的財務(wù)狀況產(chǎn)生消極影響。

3.公司資產(chǎn)的流動性低

一些農(nóng)業(yè)上市公司流動資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例很小，長期資產(chǎn)變現(xiàn)能力差，價格受很多因素的影響，財務(wù)狀況容易出現(xiàn)危機。以2005年數(shù)據(jù)為例：財務(wù)出現(xiàn)危機公司該指標(biāo)的均值為-0.22；有較大財務(wù)風(fēng)險公司的均值為0.04；財務(wù)狀況安全公司的均值為0.40，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高出財務(wù)處于惡化狀態(tài)公司的均值。

五、提高財務(wù)安全性的對策與建議

1.選擇適當(dāng)?shù)墓衫峙湔?/p>

公司是否能獲得長期穩(wěn)定的盈余，是其股利決策的重要基礎(chǔ)。對于不穩(wěn)定的公司來講，低股利政策可以減少因盈余下降而造成的股利無法支付、股價急劇下降的風(fēng)險，還可以將更多的盈余再投資，以提高權(quán)益資本的比重，減少財務(wù)風(fēng)險。針對我國農(nóng)業(yè)上市公司的實際情況，選擇低正常股利加額外股利政策較為合適，一方面，當(dāng)公司盈余較少或投資需要較多資金時，可維持較低的但正常的股利，保留較多資金使公司發(fā)展策略的操作具有較大的靈活性；另一方面，比較穩(wěn)定的股利收入，可以吸引那些依靠穩(wěn)定股利度日的股東。

2.適當(dāng)提高流動資產(chǎn)比重，加強流動資產(chǎn)的管理

流動資產(chǎn)是與日常生產(chǎn)經(jīng)營活動密切相關(guān)的資產(chǎn)。流動資產(chǎn)除存貨外，一般具有變現(xiàn)快的特征，因此在總資產(chǎn)中，流動資產(chǎn)的份額大一些，便于企業(yè)根據(jù)市場變化，采取快速應(yīng)變措施，在一定程度上能降低企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險。提高流動資產(chǎn)比重的同時必須加強對流動資產(chǎn)的管理，主要表現(xiàn)為現(xiàn)金及有價證券管理、應(yīng)收賬款的管理和存貨的管理。

3.通過創(chuàng)新增強企業(yè)競爭力，提高主營業(yè)務(wù)收入

主營業(yè)務(wù)收入是利潤的一個最主要的來源，主營業(yè)務(wù)收入的高低直接影響著利潤的大小。在股利分配比例一定的條件下，主營業(yè)務(wù)多則企業(yè)的留存收益就會增加，企業(yè)可支配的資金增加，不僅可以防止因不能償還到期債務(wù)而產(chǎn)生破產(chǎn)清算的風(fēng)險還可以增加投資以擴大企業(yè)規(guī)模，增加規(guī)模效應(yīng)帶來的收益。在激烈的市場競爭中，為了增加主營業(yè)務(wù)收入必須通過創(chuàng)新以增強企業(yè)的競爭力。

六、結(jié)論

具有巨大財務(wù)風(fēng)險的農(nóng)業(yè)上市公司數(shù)量在2002年到2005年4年間有所上升，這種狀況在2006年得到了根本性改變；2006年具有較大財務(wù)風(fēng)險的公司在減少，而財務(wù)安全公司的數(shù)量在急劇增加，究其原因在于商品市場需求旺盛、資本市場資金充足、管理層對財務(wù)安全高度重視以及支農(nóng)惠農(nóng)政策的進一步強化。農(nóng)業(yè)上市公司應(yīng)該采取措施防止財務(wù)風(fēng)險的加大。

參考文獻：

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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

針對經(jīng)濟危機下我國制造業(yè)企業(yè)陷入財務(wù)危機的現(xiàn)象，選取我國A股制造業(yè)共1399家上市公司為樣本，運用Z值模型對其財務(wù)狀況進行研究，并探討了引發(fā)其財務(wù)風(fēng)險的原因和降低財務(wù)風(fēng)險的對策。制造業(yè)企業(yè)主要可從提升企業(yè)資產(chǎn)的流動性和盈利能力兩方面入手降低企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險。

關(guān)鍵詞：

制造業(yè)；上市公司；財務(wù)風(fēng)險分析；Z值模型

中圖分類號：F23

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：16723198（2013）01011302

我國是制造業(yè)大國，制造業(yè)的發(fā)展對國民經(jīng)濟有著深遠(yuǎn)的影響。近年來伴隨全球經(jīng)濟發(fā)展低迷的影響，有關(guān)我國制造業(yè)企業(yè)陷入財務(wù)危機的報道不絕于耳，對我國制造業(yè)企業(yè)進行系統(tǒng)全面的財務(wù)風(fēng)險分析，找出引致財務(wù)危機的根源所在，并提出相應(yīng)解決方案成為本階段需要研究的重要課題。

本文采用Z值模型（Z-score model）的方法，對我國A股制造業(yè)各子行業(yè)上市公司的財務(wù)風(fēng)險進行了系統(tǒng)的分析比較，初步探究了引致我國制造業(yè)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險高的原因及其對策。

1 文獻回顧

1.1 Z值模型簡介

Z值模型于1968年由美國紐約大學(xué)Altman教授提出，其以1946-1965年間提出破產(chǎn)的33家企業(yè)以及33家非破產(chǎn)企業(yè)為樣本，根據(jù)誤判率最小原則，建立了著名的5變量財務(wù)預(yù)警模型，即Z值模型。受益于其良好的預(yù)測能力，Z值模型自誕生之日起便受到廣泛關(guān)注，并日益成為企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警領(lǐng)域最具影響力的工具之一。1979年，Altman應(yīng)用Z值模型對巴西企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險狀況進行了實證研究，并發(fā)現(xiàn)Z值模型同樣適用于發(fā)展中國家。

1.2 Z值模型在國內(nèi)的應(yīng)用情況

由于我國資本市場發(fā)展時間還不長，因此對企業(yè)進行財務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究在我國起步也較晚。近年來隨著我國上市公司數(shù)量的大幅增加，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注我國企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險研究，Z值模型也因此得到大量應(yīng)用。向德偉通過選取滬深兩地證券市場80家企業(yè)A股作為樣本，并應(yīng)用Z值模型對其財務(wù)風(fēng)險進行實證分析發(fā)現(xiàn)，在國內(nèi)應(yīng)用Z值模型對企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險分析具有很強的指導(dǎo)性。徐秀渠應(yīng)用Z值模型對滬深市場2007-2009年暫停上市或終止上市的32家企業(yè)進行分析后，認(rèn)為采用Z值模型預(yù)測企業(yè)財務(wù)風(fēng)險是有效的。

通過文獻回顧發(fā)現(xiàn)：Z值模型在國內(nèi)的應(yīng)用主要集中于兩個方面，一是探究其在國內(nèi)的有效性，這一塊已得到較多研究的支撐；二是應(yīng)用Z值模型對某一細(xì)分行業(yè)上市公司進行財務(wù)風(fēng)險分析，如王大偉，林艷芳、徐曉，李娜、田月昕、王宏等分別應(yīng)用Z模型對我機械、

醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)上市公司的財務(wù)風(fēng)險進行了研究預(yù)測。但尚未看到采用Z值模型對我國制造業(yè)上市公司財務(wù)風(fēng)險進行系統(tǒng)分析的研究，本文將對這一領(lǐng)域的研究進行補充。

2 Z值模型參數(shù)及其樣本選擇

2.1 模型指標(biāo)與設(shè)定

Z值模型判別函數(shù)為

Z=1.2×X1+1.4×X2+3.3×X3+0.6×X4+0.999×X5。Z值越小，企業(yè)財務(wù)風(fēng)險越大。Altman研究發(fā)現(xiàn)：Z值小于1.81時，企業(yè)存在極高的破產(chǎn)風(fēng)險，財務(wù)危機嚴(yán)重；Z值在1.81至2.99之間時，企業(yè)財務(wù)狀況不明晰，存在較高的財務(wù)風(fēng)險和破產(chǎn)的可能性；Z值大于2.99時，企業(yè)財務(wù)狀況良好，沒有破產(chǎn)風(fēng)險。

Z值模型中的五個參數(shù)分別代表了企業(yè)的五項能力，各參數(shù)的值越大，則企業(yè)在該方面的能力越強。具體而言：X1為營運資金/資產(chǎn)總額，代表了企業(yè)資產(chǎn)的流動性；X2為留存收益/資產(chǎn)總額，反映了企業(yè)支付剩余的能力；X3為息稅前利潤/資產(chǎn)總額，衡量了不考慮稅收和財務(wù)杠桿因素時，運用企業(yè)全部資產(chǎn)獲得利潤的能力；X4為權(quán)益市場值/總負(fù)債賬面值，表明了投資者對企業(yè)前景的判斷；X4為銷售收入/資產(chǎn)總額，即為總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，反映了公司資產(chǎn)獲得銷售收入的能力。

鑒于我國會計準(zhǔn)則同國際會計準(zhǔn)則存在一定差異且我國股市非流通股無市場價格，本文對Z值模型各項指標(biāo)的設(shè)定做如下調(diào)整：X1為（流動資產(chǎn)-流動負(fù)債）/資產(chǎn)總額；X2為（盈余公積+未分配利潤）/資產(chǎn)總額；X3為（利潤總額+財務(wù)費用）/資產(chǎn)總額；X4為（每股市價×流通股數(shù)+每股凈資產(chǎn)×非流通股數(shù)）/總負(fù)債賬面值；X4為主營業(yè)務(wù)收入/資產(chǎn)總額。

2.2 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文采用A股申銀萬國上市公司一級行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，所選取的制造業(yè)包括電子、紡織服裝、化工等12個一級子行業(yè)，而剔除了餐飲旅游、金融服務(wù)等11個非制造業(yè)子行業(yè)。選取的公司為2011年12月31日前上市的公司，共計1399家上市公司。財務(wù)數(shù)據(jù)均取自各上市公司2011年年報，其中每股市價取2011年12月31日收盤價。

本文所采用的數(shù)據(jù)均選自經(jīng)證監(jiān)會批準(zhǔn)公布的各上市公司年報及Wind資訊，財務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和可信度高。

3 模型結(jié)果與分析

3.1 模型結(jié)果

通過對原始數(shù)據(jù)進行采集并按照Z值模型判別函數(shù)計算后，得到制造業(yè)各個子行業(yè)上市公司的Z值得分，各子行業(yè)上市公司Z值得分散落于不同區(qū)間的公司數(shù)量及其所占比重如表1所示。

3.2 討論與分析

通過對上述模型結(jié)果進行分析，可發(fā)現(xiàn)我國A股制造業(yè)上市公司在財務(wù)風(fēng)險上表現(xiàn)出如下幾個特點：

（1）A股制造業(yè)上市公司整體財務(wù)狀況較好。

在所選取的1399家A股制造業(yè)上市公司中，共有867家企業(yè)的Z值大于2.99，即這些企業(yè)財務(wù)狀況穩(wěn)健，沒有破產(chǎn)風(fēng)險，占比達(dá)61.97%。而存在極大財務(wù)風(fēng)險的企業(yè)相對較少，為251家（含40家ST企業(yè)，ST企業(yè)主要集中于這一區(qū)間），占比17.94%。整體上來看，我國A股制造業(yè)上市公司財務(wù)狀況相對穩(wěn)健，絕大部分公司財務(wù)狀況良好或僅存在一定程度財務(wù)風(fēng)險。

（2）制造業(yè)各子行業(yè)財務(wù)狀況分化較大。

在制造業(yè)下屬的12個子行業(yè)中，不同行業(yè)財務(wù)風(fēng)險狀況存在較大差異，食品飲料、醫(yī)藥生物、電子、信息設(shè)備等4個子行業(yè)財務(wù)狀況最好，存在極高財務(wù)風(fēng)險的公司比例均不到10%，接近8成的企業(yè)財務(wù)狀況良好。而黑色金屬行業(yè)（主要為鋼鐵企業(yè)）財務(wù)狀況最差，超過一半的企業(yè)存在極大的財務(wù)風(fēng)險，財務(wù)穩(wěn)健的企業(yè)占比僅為20%左右。各子行業(yè)財務(wù)狀況分化較大，可能和經(jīng)濟形勢低迷對各子行業(yè)影響不同所致。

（3）多項因素導(dǎo)致企業(yè)財務(wù)風(fēng)險提高，主要可從兩方面著手降低財務(wù)風(fēng)險。

在財務(wù)狀況不同的三類公司中，其X4指標(biāo)數(shù)值較為接近，即資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率差異不大；而其余四個指標(biāo)均存在明顯差異：財務(wù)狀況良好公司的數(shù)值明顯高于存在一定財務(wù)風(fēng)險公司的指標(biāo)值，存在一定財務(wù)風(fēng)險公司的數(shù)值又明顯高于存在極高風(fēng)險公司的指標(biāo)值。即各類公司在資產(chǎn)流動性、再投資能力、資產(chǎn)盈利能力等多方面均存在較大差距。

基于上述對導(dǎo)致企業(yè)財務(wù)風(fēng)險提高的因素分析，主要可從兩個方面來降低我國制造業(yè)上市公司的財務(wù)風(fēng)險。首先，保證企業(yè)資產(chǎn)的流動性。在我國制造業(yè)上市公司中，存在極大財務(wù)風(fēng)險公司這一指標(biāo)均值為負(fù)值，資產(chǎn)流動性非常低，在外部環(huán)境不好時，很容易陷入財務(wù)危機，企業(yè)應(yīng)適當(dāng)提高流動資產(chǎn)比重，加強流動資產(chǎn)管理，以降低所面臨的財務(wù)風(fēng)險。其次，增強企業(yè)資產(chǎn)的盈利能力，盈利能力的提升是企業(yè)增加營業(yè)收入和留存收益的重要保障，也是企業(yè)獲取投資者信心、提高再投資能力的關(guān)鍵所在。

4 結(jié)論

從Z值模型的分析結(jié)果來看，我國A股制造業(yè)上市公司整體財務(wù)狀況較為良好，但不同子行業(yè)上市公司的財務(wù)狀況分化較大，仍有部分企業(yè)存在極大的財務(wù)風(fēng)險，這些企業(yè)主要應(yīng)從提升企業(yè)資產(chǎn)的流動性與盈利能力兩個方面入手，從根本上解決導(dǎo)致企業(yè)發(fā)生財務(wù)風(fēng)險的根源，進而降低企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險。

作為影響我國國計民生的制造業(yè)，在目前經(jīng)濟形勢不景氣的情況下對其進行財務(wù)風(fēng)險分析非常重要，本研究成果可為制造業(yè)企業(yè)識別和降低財務(wù)風(fēng)險提供參考。但出于數(shù)據(jù)的可獲得性，本研究以A股制造業(yè)上市公司為樣本，因此很多非上市企業(yè)的財務(wù)狀況沒有納入研究范圍，這是本研究的不足之處。

參考文獻

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篇6

關(guān)鍵詞：灰色理論；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；財務(wù)預(yù)警

中圖分類號：F23

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1672―3198（2014）10―0134―01

1引言

隨著我國的經(jīng)濟技術(shù)的不斷發(fā)展，對于企業(yè)的財務(wù)預(yù)警也得到了更多人的重視，為了加強對企業(yè)的財務(wù)監(jiān)管，做好內(nèi)部控制工作，出現(xiàn)了大量的財務(wù)預(yù)警模型。根據(jù)國內(nèi)已有的文獻資料研究表明，迄今為止，財務(wù)預(yù)警模型研究涉及的模型類型極為豐富，經(jīng)歷了從單變量到多變量、從統(tǒng)計方法到非統(tǒng)計方法、從單一模式到混合模式的發(fā)展過程?；谏鲜隹紤]，本文運用灰系統(tǒng)理論中Verhulst模型結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建出的預(yù)測模型，對四川省礦產(chǎn)資源類企業(yè)的財務(wù)狀況作出及時有效的預(yù)警。

2模型建立

2.1指標(biāo)選取

本文對以上16個指標(biāo)中選取變量指標(biāo)進行t檢驗和相關(guān)性檢驗相關(guān)性檢驗，以0.05作為t檢驗標(biāo)準(zhǔn)，去掉大于005的指標(biāo)，以0.7作為各變量指標(biāo)間多重共線性評估的標(biāo)準(zhǔn)，去掉具有高度共線的變量指標(biāo)。

綜合各種分析，本文最終選取每股凈資產(chǎn)、每股收益、每股現(xiàn)金含量以及流動比率作為預(yù)警模型采用指標(biāo)。

2.2樣本的選取

為了更好的獲取數(shù)據(jù)，本文選取兩類樣本，一類是用于訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，這類樣本選取了全國20家上市公司（其中20家為st企業(yè)，20家為非st）。另一類是預(yù)測樣本，選取的是四川省6家礦產(chǎn)資源型上市公司（3家st公司和3家非st公司）。所有訓(xùn)練樣本中st公司選擇其被特殊處理的前一年的數(shù)據(jù)，即t-1年的數(shù)據(jù)。而預(yù)測樣本中st公司的數(shù)據(jù)為其被特殊處理前一年即t-1年的前四個季度的數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)缺失則向前順延。

2.3Verhulst與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

本文構(gòu)建Verhulst與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型具體步驟如下：

建立一個三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模型，其中由于指標(biāo)為四個，則輸入層神經(jīng)元個數(shù)由財務(wù)預(yù)警指標(biāo)確定為4個，輸出層神經(jīng)元只有1個即企業(yè)財務(wù)狀況的綜合評分，由于輸入神經(jīng)元是4個，本文選取了9個節(jié)點。對于傳遞函數(shù)，其中中間層本文采用S型正切函數(shù)tansig，而輸出層本文則采用了S型對數(shù)函數(shù)logsig，目的是滿足輸出值映射到0，1之間。對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)，本文采用trainlm函數(shù)，設(shè)置訓(xùn)練次數(shù)為1000次，訓(xùn)練目標(biāo)為0.01。為了更好，更方便的實現(xiàn)其預(yù)警能力，本文利用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的輸入即建模樣本中上市公司的4種財務(wù)預(yù)警指標(biāo)數(shù)據(jù)，目標(biāo)輸出即當(dāng)前上市公司的實際財務(wù)狀況。由于本文所選的上市公司分為ST與非ST兩大類別，因此將其分為兩個判別組，即安全與危機。為了便于建模，需要對安全與危機概念進行量化處理，建設(shè)各訓(xùn)練樣本的目標(biāo)輸出為y，則有：當(dāng)y=0，輸入樣本為ST公司；當(dāng)y=1，輸入樣本為非ST公司。

利用灰系統(tǒng)理論中Verhulst模型對四川省6家礦產(chǎn)資源型企業(yè)的t-1年財務(wù)指標(biāo)做動態(tài)預(yù)測。

將灰色系統(tǒng)模型動態(tài)預(yù)測的結(jié)果作為訓(xùn)練完畢的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，獲得企業(yè)的綜合評分，完成對企業(yè)的財務(wù)預(yù)警。如果輸出值越接近0，表示財務(wù)危機程度越嚴(yán)重，即財務(wù)狀況越危機；如果輸出值越接近1，表示財務(wù)危機程度越輕微，即財務(wù)狀況越健康。

3實證分析

3.1訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

通過訓(xùn)練樣本訓(xùn)練出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

建立一個三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模型，讓訓(xùn)練樣本訓(xùn)練這個網(wǎng)絡(luò)，得出訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過Matlab 7.0 得出圖1所示的結(jié)果。

從圖1可以看出訓(xùn)練到第6步時，網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)誤差達(dá)到要求。

3.2灰系統(tǒng)Verhulst模型的預(yù)測結(jié)果

利用灰系統(tǒng)理論中Verhulst模型對四川省6家礦產(chǎn)資源型企業(yè)的t-1年財務(wù)指標(biāo)做動態(tài)預(yù)測。表2為預(yù)測的結(jié)果。

3.3預(yù)測樣本的預(yù)警結(jié)果

將灰色模型的動態(tài)預(yù)測結(jié)果作為訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，從而建立企業(yè)財務(wù)危機的動態(tài)預(yù)警模型，模型所得預(yù)測結(jié)果如表所示。

從結(jié)果可以看出，ST公司財務(wù)狀況都被判定為危機，而非ST公司的財務(wù)狀況都被判定為健康，無一錯判。因此本文多建立的財務(wù)危機預(yù)警模型是有效的，可以對上市公司財務(wù)狀況進行動態(tài)預(yù)警。

4結(jié)束語

Verhulst與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型可以實現(xiàn)財務(wù)指標(biāo)的趨勢預(yù)測實現(xiàn)財務(wù)危機的動態(tài)預(yù)警。實證分析顯示該方法具有良好的預(yù)警效果，能夠在實踐中加以利用。

參考文獻

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篇7

2013年TCL集團公司的凈資產(chǎn)收益率比2012年增加了9.58個百分點。造成凈資產(chǎn)收益率上升的主要原因是資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的增加和銷售凈利率的增加。銷售凈利率代表著企業(yè)的獲利能力，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率代表著公司的資產(chǎn)綜合管理能力，這二者的綜合在一起代表著公司的經(jīng)營效率，說明公司的經(jīng)營效率有一定的提升。綜合進行分析可發(fā)現(xiàn)銷售凈利率的大幅增加是由于利潤總額的增長。利潤總額的增長主要是由于2013年營業(yè)收入較2012年增長了158.7573億元。根據(jù)以上分析可知，TCl集團公司應(yīng)積極進行現(xiàn)有業(yè)務(wù)板塊的內(nèi)生性增長，保持企業(yè)平穩(wěn)發(fā)展。

2杜邦財務(wù)分析體系在實際應(yīng)用中局限性

（1）忽略了現(xiàn)金流量表的作用

杜邦分析體系所需的數(shù)據(jù)主要取自于資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表，無法揭示公司的現(xiàn)金流量狀況，但在企業(yè)的經(jīng)營活動中，資金鏈直接影響到企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的持續(xù)性，換句話說現(xiàn)金流是一個企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的血液。因此現(xiàn)金流量信息對財務(wù)工作者而言是至關(guān)重要的。傳統(tǒng)的杜邦財務(wù)分析體系僅僅依靠資產(chǎn)負(fù)債表和利潤表，忽略現(xiàn)金流量表的作用使得財務(wù)人物分析人員無法客觀的對企業(yè)的財務(wù)狀況作出客觀準(zhǔn)確的分析。

（2）忽略了留存盈利狀況對企業(yè)價值的影響

企業(yè)每個會計期間實現(xiàn)的凈收益需要在彌補之前會計期間的虧損和提取一定比例的法定公積金后，向企業(yè)的投資者和股東進行利潤分配，也就是年末的股利分配。企業(yè)因為經(jīng)營問題或經(jīng)營策略長期缺少股利分配，不僅直接會影響到企業(yè)投資人的信心，間接地也會影響到企業(yè)的市場價值。而杜邦分析體系在此方面忽略了留存盈利狀況對企業(yè)價值的影響。

（3）忽略了收益質(zhì)量對企業(yè)財務(wù)狀況的影響

企業(yè)會計中的核算基礎(chǔ)為權(quán)責(zé)發(fā)生制，因此即便財務(wù)報表中列出的收入、利潤、留存收益較高并不代表企業(yè)擁有比較充足的現(xiàn)金，也不意味著企業(yè)資產(chǎn)的財務(wù)狀況良好。在實際工作中企業(yè)是否擁有足夠的變現(xiàn)能力或者良好的財務(wù)狀況，不僅取決于其盈利能力的高低，還受其收益質(zhì)量的影響，而現(xiàn)行杜邦分析體系忽略了收益質(zhì)量對企業(yè)財務(wù)狀況的影響。

3針對傳統(tǒng)杜邦分析體系的改進措施

（1）引入現(xiàn)金流量表信息

將現(xiàn)金流量表納入到改進后的杜邦財務(wù)分析體系中，其中剩余經(jīng)營現(xiàn)金流量作為該體系中的一個影響因素，使其反應(yīng)企業(yè)剩余資產(chǎn)變現(xiàn)后的償付能力和持續(xù)發(fā)展能力，即再投資能力。

（2）引入留存現(xiàn)金比率

將留存現(xiàn)金比率作為改進后的杜邦體系中的另一個因素，使其反應(yīng)企業(yè)中留存收益的質(zhì)量；該比率越大，說明企業(yè)留存收益的質(zhì)量越好，支付能力和再投資能力越強；該比率越小，說明企業(yè)支付能力和再投資能力越差。

（3）引入留存收益比率

篇8

【關(guān)鍵詞】新疆上市公司；財務(wù)質(zhì)量評價；沃爾比重評分法

一、上市公司財務(wù)質(zhì)量分析方法及選擇

對于上市公司財務(wù)質(zhì)量評價方法，目前運用最為廣泛的是杜邦分析法和沃爾比重評分法。杜邦財務(wù)分析體系是一種比較實用的財務(wù)比率分析體系，主要用于考察資產(chǎn)凈利率受哪些因素的影響。沃爾比重評分法用于衡量公司的行業(yè)競爭力，本文主要在于評價新疆上市公司的財務(wù)狀況，尤其是要評價各公司在各行業(yè)的競爭勢力，因此，本文選擇沃爾比重評分法進行分析。

二、新疆上市公司財務(wù)質(zhì)量評價

（一）沃爾分析法的具體應(yīng)用及其步驟

三、結(jié)論分析和啟示

通過對新疆上市公司財務(wù)質(zhì)量分析，本文得出如下結(jié)論：

1.從行業(yè)特征來看，新疆上市公司高度集中于第二產(chǎn)業(yè)，作為農(nóng)業(yè)大省，涉及農(nóng)業(yè)的上市公司數(shù)量少，沒有充分利用本省豐富的農(nóng)產(chǎn)品資源。

2.科技密集型公司少。高科技往往意味著高速成長，但縱觀新疆上市公司，除了新疆天業(yè)的產(chǎn)品技術(shù)含量較高，其余企業(yè)離高科技的標(biāo)準(zhǔn)還有很大距離。

針對這些問題，需要新疆省政府及各級主管部門重視并充分發(fā)揮證券市場的作用，增加新疆上市公司數(shù)量，提高上市公司質(zhì)量，優(yōu)化上市公司結(jié)構(gòu)，以促進新疆經(jīng)濟的整體發(fā)展。

參考文獻：

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[9]曹海忠.上市公司財務(wù)分析中應(yīng)注意的問題[J].會計之友，2004，12.

篇9

【關(guān)鍵詞】 財務(wù)報表分析 財務(wù)指標(biāo) 比較分析法 杜邦分析法

財務(wù)分析在于通過信息、指標(biāo)和因素分析，推論各種報表、各項指標(biāo)的相互關(guān)系，以尋求外部單位個人與企業(yè)本身利益的相關(guān)性，從而使自己的決策更趨于正確和合理。

本文以我國某西南大型股份有限公司2011年財務(wù)報表為研究對象，結(jié)合2010年的財務(wù)數(shù)據(jù)，對公司做償債能力、盈利能力及營運能力等方面進行相關(guān)分析。據(jù)此，可以綜合分析研究公司的整體運營情況，掌握公司的癥結(jié)，以便及時采取措施。

一、資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)分析

表1是該公司2010年度和2011年度有關(guān)資產(chǎn)負(fù)債項目變動指標(biāo)。

從表1可以看出，該公司2011年總資產(chǎn)比上年度增長了8.95%，說明企業(yè)的經(jīng)營規(guī)模在不斷擴大。同時，在流動資產(chǎn)各項目變動中，貨幣資金增幅很大，表明企業(yè)應(yīng)付市場變化的能力較強。應(yīng)收賬款的增加幅度較小，說明企業(yè)基本可以控制貸款的回收，但仍應(yīng)注意應(yīng)收賬款的管理，以防出現(xiàn)呆賬、死賬的情況。

此外由表1可知該企業(yè)預(yù)收賬款增加的幅度較小，說明該公司銷售業(yè)績沒有明顯的提升。另外，該公司的負(fù)債結(jié)構(gòu)不是很合理，出現(xiàn)了非流動負(fù)債比重偏低，流動負(fù)債傾向明顯的負(fù)債結(jié)構(gòu)。這種結(jié)構(gòu)會對公司的償債能力造成較大的影響，導(dǎo)致其支付能力變差，并增加公司的財務(wù)風(fēng)險。

二、償債能力分析

企業(yè)償債能力是反映財務(wù)狀況和經(jīng)營能力的重要標(biāo)志。企業(yè)償債能力低，一方面說明企業(yè)資金緊張，難以支付日常經(jīng)營支出，同時表明企業(yè)資金周轉(zhuǎn)不靈，甚至面臨破產(chǎn)危險。表2是該公司2010年度和2011年度有關(guān)償債能力指標(biāo)。

短期償債能力是指企業(yè)流動資產(chǎn)與流動負(fù)債的對比關(guān)系，它反映企業(yè)償付即將到期債務(wù)的實力。企業(yè)能否及時償付到期的流動負(fù)債，是反映企業(yè)財務(wù)狀況好壞的重要標(biāo)志。

由表2可知該公司的營運資金是負(fù)數(shù)，說明公司的短期償債能力較差，隨時可能因資金周轉(zhuǎn)不靈而中斷。在短期償債分析中，流動比率和速動比率是很重要的財務(wù)指標(biāo)。此外公司的流動比率、速動比率、現(xiàn)金比率都有所增加，說明企業(yè)的償債能力有所加強但均低于行業(yè)領(lǐng)先水平。除此之外，2010年、2011年這兩年的速動比率指標(biāo)均遠(yuǎn)小于1，說明了企業(yè)的變現(xiàn)能力、短期償債能力較差。

長期償債能力是指企業(yè)償還長期負(fù)債的能力，用于衡量企業(yè)償還債務(wù)本金與支付債務(wù)利息的現(xiàn)金保證程度，是評價企業(yè)財務(wù)狀況的重點。

公司的資產(chǎn)負(fù)債率接近于行業(yè)領(lǐng)先水平，比較合理；利息保障倍數(shù)低于行業(yè)領(lǐng)先水平，長期資本負(fù)債率很低，現(xiàn)金流量債務(wù)比率處于行業(yè)領(lǐng)先水平，說明公司的長期償債能力較強。

三、盈利能力分析

盈利能力是指企業(yè)獲取利潤的能力，通常表現(xiàn)為一定時期內(nèi)企業(yè)收益數(shù)額的多少及其水平的高低。企業(yè)的經(jīng)營活動是否有較強的盈利能力，對企業(yè)至關(guān)重要。

根據(jù)該公司報表，2011由于公司不斷調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，增長產(chǎn)量，不斷滿足市場需要，從而使?fàn)I業(yè)收入增加，但由于營業(yè)稅金及附加、銷售費用、管理費用、財務(wù)費用、營業(yè)外支出的增加，增減相抵，導(dǎo)致營業(yè)利潤略微增加。表3是企業(yè)盈利能力指標(biāo)分析表。

從表3可以看出該企業(yè)2011年度銷售利潤率、成本費用利潤率、資產(chǎn)利潤率較2010年度均有所下降，表明企業(yè)的經(jīng)營管理水平不高，同時資產(chǎn)利用效果方面也存在問題。盡管凈資產(chǎn)收益率略微增加，但這四項指標(biāo)均低于行業(yè)領(lǐng)先水平。因此，可以看出公司的整體盈利水平比較差。

四、營運能力分析

表4是該公司2011年度和2010年度有關(guān)營運能力指標(biāo)，據(jù)此可以做出以下幾點分析。

第一，該企業(yè)2011年度應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率比2010年度有所上升，這表明企業(yè)的營運能力有所上升，說明企業(yè)加強了應(yīng)收賬款的管理。

第二，2011年的存貨周轉(zhuǎn)率較2010年有所下降，說明企業(yè)存貨流動性減弱，變現(xiàn)能力較差，公司存貨的管理水平可能出現(xiàn)了問題。存貨周轉(zhuǎn)率是企業(yè)一定時期銷貨成本與平均存貨余額的比率，用于反映存貨的周轉(zhuǎn)速度，即存貨的流動性及存貨資金占用量是否合理，促使企業(yè)在保證生產(chǎn)經(jīng)營連續(xù)性的同時，提高資金的使用效率，增強企業(yè)的短期償債能力。

第三，該企業(yè)2011年度流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)比2010年度增加了0.07。流動資產(chǎn)是反映企業(yè)流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度的指標(biāo)。流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)增加說明該企業(yè)完成同等營業(yè)收入，2011年所占用的流動資產(chǎn)比2010年所占用的流動資產(chǎn)少。

第四，該公司2011年度總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率比2010年度略有增加。由此可以看出，企業(yè)在總資產(chǎn)的利用效果上已經(jīng)有一定的提高。

五、杜邦分析

杜邦分析法是利用幾種主要的財務(wù)比率之間的關(guān)系來綜合地分析企業(yè)的財務(wù)狀況。其基本思想是將企業(yè)凈資產(chǎn)收益率逐級分解為多項財務(wù)比率乘積，這樣有助于深入分析比較企業(yè)經(jīng)營業(yè)績。

從表5可以看出，2011年度公司權(quán)益凈利率與2010年度相比有所好轉(zhuǎn)，但這兩年的指標(biāo)均低于行業(yè)平均水平，說明股東獲利水平較低，這主要歸因于公司較差的資產(chǎn)獲利能力。另外，該公司2011年度權(quán)益乘數(shù)與2010年度相比有所增加，說明企業(yè)的償還債務(wù)能力在下降。從杜邦分析表中的各項指標(biāo)可以看出該公司總體資產(chǎn)管理能力較差，還需要進一步提高。

六、結(jié)論與建議

綜上所述，從償債能力各項指標(biāo)可以看出，該公司盡管長期償債能力有所加強，但短期償債能力較差，應(yīng)加強日常存貨管理，合理安排生產(chǎn)與銷售。由于存貨變現(xiàn)能力低，過多會占用資金，繼而影響償債能力。同時也應(yīng)加強應(yīng)收賬款的管理，及時關(guān)注與之相關(guān)聯(lián)客戶的信用狀況，監(jiān)督應(yīng)收賬款的回收情況。

從盈利能力指標(biāo)中可以看出，公司本年盈利質(zhì)量較差，主要由過高的營業(yè)外支出造成。2011年度，經(jīng)濟環(huán)境復(fù)雜多變，自然災(zāi)害接連發(fā)生，使該公司主要產(chǎn)品市場一直持續(xù)低迷、萎縮。在這種嚴(yán)峻情況下，企業(yè)應(yīng)加強技術(shù)革新，降低生產(chǎn)經(jīng)營成本，控制管理風(fēng)險，從而增加盈利能力。

從整體上看，企業(yè)在不斷壯大，但發(fā)展?fàn)顩r與同行業(yè)相比仍有一定差距。企業(yè)應(yīng)合理解決以下問題：一是合理配置各項資產(chǎn)，改善資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和財務(wù)結(jié)構(gòu)；二是降低流動負(fù)債比率，從而優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)；三是提高企業(yè)的盈利能力，通過技術(shù)革新、人才更新，從而為企業(yè)謀求更大的效益，實現(xiàn)企業(yè)價值最大化；四是加強企業(yè)財務(wù)管理，及時掌握財務(wù)風(fēng)險，從而保證企業(yè)穩(wěn)定的發(fā)展。

【參考文獻】

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篇10

[關(guān)鍵詞] 財務(wù)危機 主成分分析 Logistic分析 財務(wù)預(yù)警 財務(wù)指標(biāo)

1.引言

自改革開放以來,隨著我國市場開放度的不斷加大,使得國內(nèi)外市場競爭日益加劇,企業(yè)內(nèi)部管理機制也不斷出現(xiàn)新的問題。2008年的全球金融危機,更是給不少上市公司帶來了嚴(yán)重的經(jīng)營危機。而陷入經(jīng)營危機的上市公司幾乎毫無例外地都是以出現(xiàn)財務(wù)危機為征兆。

本文在查閱文獻的基礎(chǔ)上，按照理論與實證研究相結(jié)合的方法來構(gòu)建論文。選取了30家ST和30家非ST的上市公司作為案例分析。其中15家ST和15家非ST的上市公司用來構(gòu)建預(yù)警體系，另15家ST和15家非ST用來進行驗證。通過該論文的研究希望能引起上市公司對財務(wù)預(yù)警的重視，及早診斷出財務(wù)危機的信號，并采取相應(yīng)對策，使企業(yè)在市場經(jīng)濟的大潮中立于不敗之地。

2.理論分析和模型自變量的確定

2.1 理論分析

2.1.1 財務(wù)預(yù)警的概念

財務(wù)危機預(yù)警是以財務(wù)會計信息為基礎(chǔ)，通過設(shè)置并觀察一些敏感性預(yù)警指標(biāo)的變化，對企業(yè)可能或者將要面臨的財務(wù)危機所實施的實時監(jiān)控和預(yù)測警報。財務(wù)預(yù)警由財務(wù)危機和預(yù)警兩個詞構(gòu)成。它要求管理人員依據(jù)相關(guān)指標(biāo)的變化來預(yù)測企業(yè)財務(wù)即將呈現(xiàn)的問題，及時向利益相關(guān)者提出警示。企業(yè)的支付壓力和支付能力的脫節(jié)是財務(wù)危機的表象，資金配置的失效是財務(wù)危機的實質(zhì)。財務(wù)危機事實上是一種風(fēng)險控制機制。

2.1.2 財務(wù)預(yù)警的理論基礎(chǔ)

企業(yè)預(yù)警理論是構(gòu)建財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)管理理論的基礎(chǔ)理論，主要包括危機管理理論、策略震撼管理理論、企業(yè)逆境管理理論以及系統(tǒng)非優(yōu)理論。

2.2 系統(tǒng)樣本的選取

中國證監(jiān)會于1998年3月16日頒布了《關(guān)于上市公司狀況異常期間的股票特變處理方式的通知》，要求證券交易所應(yīng)對“狀況異?！钡纳鲜泄緦嵭泄善钡奶貏e處理（special treatment，簡稱ST)。我國證券市場上被ST的股票大多是由于“連續(xù)兩年虧損或每股凈資產(chǎn)低于股票面值（1元）”，即財務(wù)指標(biāo)的惡化是上市公司被特別處理的主要原因。因此國內(nèi)研究一般把被ST作為上市公司陷入財務(wù)危機的標(biāo)準(zhǔn)，本文也將ST公司作為財務(wù)危機公司，非ST公司作為財務(wù)安全公司。

在對上市公司進行研究時，由于同一指標(biāo)在不同行業(yè)之間往往有不同的標(biāo)準(zhǔn)，因而在確定研究樣本時，最好僅選取某一行業(yè)的上市公司作為研究樣本來建立財務(wù)危機預(yù)警體系，這樣可以避免因為不同行業(yè)的數(shù)據(jù)可比性不高而導(dǎo)致的模型實用性不高。在中國證監(jiān)會公布的13個上市公司行業(yè)大類中，制造業(yè)所占的比例最大，經(jīng)過分析比較，最終將我國滬市A股中的制造業(yè)上市公司作為本文的研究樣本。

本文的研究當(dāng)中采用配對的方法，從滬市的上市公司中來選取樣本，即選取近被ST的上市公司作為財務(wù)危機樣本組，共30家。同時選取與財務(wù)危機組30家上市公司同行業(yè)，資產(chǎn)規(guī)模在10%差異之內(nèi)的30家非財務(wù)危機上市公司作為配對樣本。

2.3 變量的選取

本文在參考了眾多文獻的基礎(chǔ)上，分別從企業(yè)的盈利能力，償債能力，資產(chǎn)營運能力，成長能力和獲取現(xiàn)金能力反應(yīng)企業(yè)的財務(wù)狀況的5個方面出發(fā)，考慮了指標(biāo)數(shù)據(jù)獲取的難易程度并結(jié)合了以上原則，選取了以下15個指標(biāo)來建立指標(biāo)體系做為分析的起點。如表1所示。

3.實證研究和結(jié)果分析

本文將利用SPSS統(tǒng)計軟件作為分析工具，對以上所收集的樣本公司的財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進行因子分析和邏輯回歸分析，建立預(yù)警模型。

3.1 因子分析

在上文確定了15個財務(wù)指標(biāo)用來建立財務(wù)危機預(yù)警模型，這些指標(biāo)從不同的方面反映了公司的財務(wù)狀況。并引進統(tǒng)計學(xué)的因子分析法。通過因子分析，找到較少的幾個因子，進而代表數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)，反映原始信息的本質(zhì)特征，然后用這些因子代替原來的觀測量進行其他相關(guān)的統(tǒng)計分析，建立預(yù)警模型。

下邊對研究樣本在被宣布ST處理的前一年的15個財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)運用SPSS統(tǒng)計分析軟件進行因子分析。首先，我們可以得到KMO和Bartlett的檢驗結(jié)果，如表2所示。

表2 KMO和Bartlett的檢驗結(jié)果

KMO 和 Bartlett 的檢驗

取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。

由表2 可知，KMO值和Bartlett球度檢驗結(jié)果得出，樣本數(shù)據(jù)適合做因子分析。

在對研究樣本的15個指標(biāo)完成因子分析計算后，可以獲得15個特征值。本文提取了特征值大于1的6個因子變量作為下一步研究所用的變量。從表3中我們可以看到，這6個因子的累計貢獻率達(dá)到了81.123%，即這幾個變量已經(jīng)包含了原來15個財務(wù)指標(biāo)81.123%的信息，因此，我們可以認(rèn)為這6個因子變量基本反映了原有的財務(wù)指標(biāo)的綜合差異。

3.2 Logistic回歸分析以及實證研究結(jié)果

3.2.1 邏輯回歸模型

邏輯回歸模型是對二分類因變量進行回歸分析時最普遍使用的多元統(tǒng)計方法。它根據(jù)樣本數(shù)據(jù)使用最大似然估計法估計出參數(shù)值，經(jīng)過一定的數(shù)學(xué)推導(dǎo)運算，可求得相應(yīng)變量取某個值的概率。

邏輯回歸模型的數(shù)學(xué)表達(dá)公式為：

可以等價的表示為：

在這里，P表示某件事發(fā)生的概率，ai為呆估計參數(shù)，F(xiàn)i為自變量。

3.2.2邏輯回歸分析及預(yù)警模型的構(gòu)建

利用SPSS統(tǒng)計分析軟件，對上述60家上市公司的六個因子變量進行邏輯回歸分析，可以建立相應(yīng)的財務(wù)危機預(yù)警模型。

（1）模型判別分割點的選取

在建立邏輯回歸模型時，首先必須確定所要建立的模型的判別分割點。由于本文所選取的樣本是均衡的，即兩類公司的比例為1：1，故采用0.5作為分割點。因此，通過模型計算出來的某公司的概率大于0.5時，那么就判定樣本公司為ST公司；反之，視其為非ST公司。

（2）分析結(jié)果及構(gòu)建模型

將研究樣本前一年的6個因子變量輸入SPSS統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，選擇邏輯回歸法，可以得到以下結(jié)果，如表6所示。

表6方程中的變量

從上表可以看到F1、F4、F5、F6這因子變量都通過了顯著性水平為5%的顯著性檢驗，進入了最后的模型中，而x2、x3未能通過顯著性檢驗，因而模型中最終只有4個因變量。根據(jù)上表，我們可以得到前一年的邏輯回歸模型：

P值的范圍在[0,1]，該值越大，表明公司在未來一年內(nèi)發(fā)生財務(wù)危機可能性越大，反之，這表明公司的財務(wù)狀況比較安全，發(fā)生財務(wù)危機的可能性比較小。由于此模型是以0.5作為判別的分割點，因此當(dāng)P值大于0.5時，在未來一年內(nèi)將會被判為ST公司；反之，我們將被研究公司判定為非ST公司。

由上面的表達(dá)式可以得出企業(yè)的破產(chǎn)概率與F1、F4、F5和F6這四個因子成負(fù)相關(guān)，即該四個因子越大，企業(yè)的破產(chǎn)概率就越小。其中，F(xiàn)1主要由總資產(chǎn)的收益水平、銷售的凈利潤以及現(xiàn)金的回收能力決定，反映了企業(yè)的盈利能力以及現(xiàn)金的回收能力；F4主要由主營業(yè)務(wù)收入增長率和總資產(chǎn)增長率決定，反映了企業(yè)的成長能力；F5主要由應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和存貨周轉(zhuǎn)率決定，反映了資本的營運能力；F6主要由總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和以及資產(chǎn)的增長率決定，反映了資產(chǎn)的狀況。因此我們可以得出企業(yè)的破產(chǎn)概率與企業(yè)的現(xiàn)金回收能力、成長能力，資本的營運能力以及資產(chǎn)的應(yīng)用能力負(fù)相關(guān)。

3.3 預(yù)警模型的檢驗與評價

3.3.1 模型的檢驗

將研究樣本前一年的數(shù)據(jù)代入邏輯回歸模型中，然后根據(jù)判別分割點的標(biāo)準(zhǔn)，我們可以得到60家公司的判定結(jié)果，如下表7所示。

從判斷結(jié)果匯總表中我們可以看到：

（1）從整體預(yù)測率來看，預(yù)測的準(zhǔn)確率為80%。

（2）橫向比較：比較模型中的兩類錯誤可以發(fā)現(xiàn)非ST公司被判定為ST公司的概率要大一些，為23.3%。另一類錯誤為17.7%

3.3.2 模型的評價

經(jīng)過因子分析法和邏輯回歸法建立的預(yù)警模型具有以下特點：

3.3.1 全面性。本文所見的模型包含了15個財務(wù)指標(biāo)，濃縮為6個因子變量。這些變量基本上包含了企業(yè)所有的財務(wù)信息，分別從上市公司的盈利能力、償債能力、資產(chǎn)營運能力、成長能力以及現(xiàn)金能力等幾個方面綜合評價了公司的財務(wù)狀況。

3.3.2 可操作性。邏輯回歸模型通俗易懂，沒有深奧的專業(yè)術(shù)語或不可量化的指標(biāo)，不僅專業(yè)人士可以借鑒，一般的投資者也可以利用。另外，在運用該模型進行財務(wù)危機預(yù)測時，由于SPSS等統(tǒng)計軟件的輔助計算，是這種預(yù)測變得相對簡單可行，可以在實踐中運用。

3.3.3 靈活應(yīng)用性。本文所建立的模型不僅可以對非ST公司變成ST公司作出預(yù)測，而且還可以對ST公司變成非ST公司作出預(yù)測。

3.4 相關(guān)的結(jié)論

（1）在構(gòu)建該體系時，應(yīng)采用對財務(wù)指標(biāo)分布無要求的統(tǒng)計方法（如邏輯回歸方法）。因為研究樣本的財務(wù)指標(biāo)并不一定符合正態(tài)分布。

（2）SY公司的財務(wù)狀況惡化并不是突然發(fā)生的，因而我們完全可以通過分析財務(wù)指標(biāo)的變化來預(yù)測公司的未來財務(wù)狀況。通過上述的分析，可以發(fā)現(xiàn)ST公司的大部分財務(wù)指標(biāo)在其被特別處理前一年會計年度內(nèi)呈現(xiàn)出了惡化的趨勢，ST公司與非ST公司財務(wù)指標(biāo)之間所呈現(xiàn)的差距很大，這使得財務(wù)與危機預(yù)警不僅必要，而且成為可能。

（3）本文將現(xiàn)金流量的因素考慮了進去，因為現(xiàn)金流量能夠很好的反映企業(yè)的財務(wù)狀況，這樣使這些財務(wù)指標(biāo)能夠更全面的反映企業(yè)的財務(wù)狀況。

（4）本文采用了因子分析法和邏輯回歸法相結(jié)合的方法建立我國制造業(yè)上市公司的財務(wù)危機預(yù)警體系。這是由于本文采用的指標(biāo)較多，需要因子分析法進行濃縮；同時，邏輯回歸在對財務(wù)危機企業(yè)進行研究過程時，其存在一定的局限性。結(jié)果表明：兩種方法的結(jié)合使所構(gòu)建的財務(wù)危機預(yù)警體系取得了比較理想的預(yù)測結(jié)果。

（5）有以上的分析我們可以得出企業(yè)的破產(chǎn)概率與企業(yè)的現(xiàn)金回收能力、成長能力，資本的營運能力以及資產(chǎn)的應(yīng)用能力負(fù)相關(guān)。即企業(yè)的現(xiàn)金回收能力、成長能力，資本的營運能力以及資產(chǎn)的應(yīng)用能力越強，企業(yè)越不可能破產(chǎn)。

4.結(jié)束語

通過對我國滬市制造業(yè)的60家上市公司2009年的財務(wù)數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計分析，結(jié)合一定的研究方法，建立了財務(wù)危機預(yù)警體系，并進行了回代檢驗，最后的檢驗結(jié)果顯示了該體系取得較好的預(yù)測效果。可見其體系具有一定的實用性。

參考文獻

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