公司財(cái)務(wù)綜合分析精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的公司財(cái)務(wù)綜合分析主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：公司財(cái)務(wù)綜合分析范文

【關(guān)鍵詞】上市公司；因子分析法；綜合財(cái)務(wù)；績(jī)效

一、前言

上市公司的綜合財(cái)務(wù)績(jī)效是所有利益相關(guān)者關(guān)注的重要問題，因?yàn)樗苯臃从沉松鲜泄镜挠芰?、償債能力、發(fā)展能力、運(yùn)營(yíng)能力等。通過對(duì)上市公司綜合財(cái)務(wù)績(jī)效的分析與評(píng)價(jià)，不僅可以對(duì)其競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行科學(xué)比較、準(zhǔn)確定位，也能為投資者、債權(quán)人等利益相關(guān)者提供正確的投資參考，因此，如何科學(xué)合理分析、評(píng)價(jià)上市公司的綜合財(cái)務(wù)績(jī)效就顯得尤為重要。

目前，對(duì)上市公司的綜合財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)，已經(jīng)形成了一定的模式、方法及指標(biāo)體系。我國(guó)對(duì)公司財(cái)務(wù)績(jī)效通常采用的綜合分析方法有權(quán)重分析法、熵值法和綜合序數(shù)法、因子分析法等。權(quán)重分析法、熵值法和綜合序數(shù)法都有一定的片面性和主觀性，而因子分析法可以有效克服上述方法的缺點(diǎn)。本文將采用因子分析法對(duì)河南省上市公司綜合財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)，期望能使河南省上市公司從中發(fā)現(xiàn)自身問題，增強(qiáng)危機(jī)意識(shí)、競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)，以進(jìn)一步為促進(jìn)河南經(jīng)濟(jì)發(fā)展、中原崛起而努力。

二、因子分析法

因子分析法是從研究變量?jī)?nèi)部相關(guān)的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。具有指標(biāo)體系簡(jiǎn)潔，評(píng)價(jià)指標(biāo)之間獨(dú)立，從而消除了評(píng)價(jià)指標(biāo)包涵信息的重疊導(dǎo)致的評(píng)價(jià)的重復(fù)性，同時(shí)也消除了人為確定權(quán)重對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響。此外，因子分析法不僅可以進(jìn)行得分排序，而且可以分析影響其得分排序的因素，從而加強(qiáng)其薄弱環(huán)節(jié)，促進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的提升。

因子分析的算法步驟如下：

1)首先將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，消除量綱的影響；

2)求樣本相關(guān)系數(shù)矩陣和相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值，計(jì)算特征值貢獻(xiàn)率；

3)確定因子個(gè)數(shù)；

4)求因子載荷陣A，因子載荷陣A不是唯一的，用不同的方法可求出不同的A，在本文中采用主成分法。

5)對(duì)因子載荷陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)變換，使其簡(jiǎn)化，以利于對(duì)因子更好的進(jìn)行解釋。本文采用最大方差法進(jìn)行變換。

三、樣本數(shù)據(jù)的選取和指標(biāo)體系的構(gòu)建

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

河南省上市公司經(jīng)過近20多年來的發(fā)展，數(shù)量上已經(jīng)形成了一定的規(guī)模。截止2011年4月30日，河南省在滬深證券交易所A股交易的上市公司共有55家（以公司注冊(cè)地為河南省為準(zhǔn)）。本文選取這55家河南省上市公司作為研究樣本，數(shù)據(jù)來源于新浪網(wǎng)和各上市公司2011年度財(cái)務(wù)報(bào)告。

（二）指標(biāo)設(shè)計(jì)和數(shù)量選擇

本文遵循全面性、客觀性、效益性、發(fā)展性和可操作性原則，借鑒國(guó)務(wù)院國(guó)資委2006年9月12日的《中央企業(yè)綜合績(jī)效評(píng)價(jià)實(shí)施細(xì)則》和國(guó)家財(cái)政部2009年12月25日頒布的《金融類國(guó)有及國(guó)有控股企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)實(shí)施細(xì)則》，從企業(yè)盈利能力、資產(chǎn)質(zhì)量、債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)營(yíng)增長(zhǎng)四方面選取每股收益、總資產(chǎn)利潤(rùn)率、總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率、加權(quán)凈資產(chǎn)收益率、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率10個(gè)變量指標(biāo)，作為本文研究的綜合財(cái)務(wù)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。

（三）數(shù)據(jù)的預(yù)處理

數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括指標(biāo)趨同化處理和無量綱化處理。

指標(biāo)趨同化處理是把指標(biāo)正向化。即把適度指標(biāo)轉(zhuǎn)化為正指標(biāo)。本文中變量指標(biāo)流動(dòng)比率和資產(chǎn)負(fù)債率屬于適度指標(biāo)。適度指標(biāo)正向化公式為，其中為正向化后指標(biāo)，為原始指標(biāo)，k為樣本指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值。流動(dòng)比率k值取2，資產(chǎn)負(fù)債率k值取50%。

本文所選取的各樣本指標(biāo)具有不同的量綱和量綱單位，為了得到總體評(píng)價(jià)結(jié)果，需要將各評(píng)價(jià)指標(biāo)作無量綱化處理。所謂無量綱化，即對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)作標(biāo)準(zhǔn)化處理，通過一定的數(shù)值變換來消除指標(biāo)量綱的影響。把數(shù)值、單位有差異的指標(biāo)轉(zhuǎn)化為可以進(jìn)行統(tǒng)一比較的相對(duì)數(shù)量化值。標(biāo)準(zhǔn)化處理的方法很多，目前普遍選用的是SPSS統(tǒng)計(jì)軟件提供的Z-Score數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化法。

四、因子分析及結(jié)果

KMO檢驗(yàn)用于研究變量之間的偏相關(guān)性，計(jì)算偏相關(guān)時(shí)由于控制了其他因素的影響，所以比簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)小。其值愈接近1，表明愈適合做因子分析。Bartlett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的Sig

（二）方差解釋表

累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為74.619%，提取的前四個(gè)因子共同解釋了原有變量的74.619%，基本反映了原變量的絕大部分信息，因子分析的效果比較理想。

（三）因子命名和解釋

采用方差最大法對(duì)因子載荷矩陣實(shí)行正交旋轉(zhuǎn)以使因子具有命名解釋性。根據(jù)方差最大旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣表，在各因子上選取相對(duì)的財(cái)務(wù)指標(biāo)作為財(cái)務(wù)因子的解釋變量，可得出各因子十分明確的解釋。

根據(jù)表三所示，在主因子F1中，系數(shù)絕對(duì)值比較大的有總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率、總資產(chǎn)利潤(rùn)率、每股收益、加權(quán)凈資產(chǎn)收益率，所反映的是上市公司的盈利能力。因此，主因子F1可以解釋為盈利能力因子。方差貢獻(xiàn)率中，主因子F1最大，為34.362%。可見，盈利能力對(duì)上市公司綜合財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)是非常重要的。

在主因子F2中，系數(shù)絕對(duì)值比較大的有流動(dòng)比率與資產(chǎn)負(fù)債比率，所反映的是上市公司短期和長(zhǎng)期償債能力。因此，主因子F2可以解釋為償債能力因子。方差貢獻(xiàn)率中，主因子F2居第二位，為14.874%。因此，償債能力的高低對(duì)上市公司綜合財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)也起著較重要作用。

在主因子F3中，系數(shù)絕對(duì)值比較大的有應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，所反映的是上市公司的資產(chǎn)質(zhì)量。因此，主因子F3可以解釋為資產(chǎn)質(zhì)量因子。主因子F3方差貢獻(xiàn)率為12.795%。

在主因子F4中，系數(shù)絕對(duì)值比較大的有總資產(chǎn)增長(zhǎng)率和主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率，所反映的是上市公司的經(jīng)營(yíng)增長(zhǎng)能力。因此，主因子F4可以解釋為經(jīng)營(yíng)增長(zhǎng)能力因子。主因子F4方差貢獻(xiàn)率為12.588%。

五、結(jié)論及建議

從河南省上市公司的盈利能力因子F1來看，華蘭生物、雙匯發(fā)展、宇通客車、四方達(dá)、鄭煤機(jī)分列前五位，蓮花味精、平高電氣、安陽鋼鐵、焦作萬方、東方銀星排名靠后。盈利能力上的排名與企業(yè)實(shí)際相符，這表明盈利能力對(duì)上市公司整體排名的重要性較高。排名靠后的上市公司應(yīng)不斷提高資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率，提高資產(chǎn)利潤(rùn)水平，增加主營(yíng)業(yè)務(wù)收入，增加經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流入量，才能保證其穩(wěn)定發(fā)展。

從上市公司償債能力因子F2分析，中航光電、雙匯發(fā)展、宇能客車、四方達(dá)、鄭煤機(jī)排名前五位，雛鷹家牧、遠(yuǎn)東傳動(dòng)、豫金鋼石、新開源、新大新材排名較差，說明前者償債能力較強(qiáng)，而后者則較弱，其它的則較一般。償債能力較差的上市公司應(yīng)采取妥善處理好長(zhǎng)期債務(wù)與短期債務(wù)的結(jié)構(gòu)比例關(guān)系，重視現(xiàn)金流量的充分性和穩(wěn)定性，正確運(yùn)用財(cái)務(wù)杠桿，建立償債基金等措施，提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的安全性。

從上市公司資產(chǎn)質(zhì)量因子F3分析，焦作萬方、雙匯發(fā)展、豫光金鉛、鄭州煤電、神馬股份排前五位，漢威電子、中原環(huán)保、輝煌科技、四方達(dá)、華蘭生物排名靠后。資產(chǎn)質(zhì)量較差的上市公司應(yīng)應(yīng)加快應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，提高資產(chǎn)利用效率。

從上市公司經(jīng)營(yíng)增長(zhǎng)能力因子F4分析，ST豫能、東方銀星、新大新材、新開源、遠(yuǎn)東傳動(dòng)排名靠前，這與其成長(zhǎng)性較強(qiáng)有關(guān)；平高電氣、蓮花味精、ST思達(dá)、ST洛玻排名倒數(shù)，表明其經(jīng)營(yíng)增長(zhǎng)能力欠缺。經(jīng)營(yíng)增長(zhǎng)能力較差的上市公司應(yīng)加大營(yíng)銷力度，擴(kuò)大市場(chǎng)份額，提高業(yè)務(wù)收入，企業(yè)才能得到可持續(xù)發(fā)展。

從綜合排名分析，雙匯發(fā)展排名第一，這得益于較高的盈利能力和資產(chǎn)質(zhì)量，但其經(jīng)營(yíng)增長(zhǎng)能力有待提高。鄭煤機(jī)排名第二，這與其盈利能力、償債能力、經(jīng)營(yíng)增長(zhǎng)能力因子都比較均衡靠前有關(guān)，但資產(chǎn)質(zhì)量有待提高。中航光電排名第三，是與其償債能力第一有關(guān)，但其它方面的能力都有待提高，否則將影響未來的發(fā)展。

從綜合排名分析，大有能源排名倒數(shù)第一，這與義馬煤業(yè)剛剛借殼欣網(wǎng)視訊獲得重組，尚未注入資產(chǎn)，生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)停滯有關(guān)。蓮花味精、ST思達(dá)分列倒數(shù)第二、三名，這與其上市以來經(jīng)營(yíng)不善、問題較多有關(guān)。

從行業(yè)角度分析，河南省各個(gè)行業(yè)均無明顯集中競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，即使是壟斷性較強(qiáng)的鋼鐵、煤炭、化工行業(yè)，競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)也不突出。這表明河南省各行業(yè)集中度較差，有待加強(qiáng)行業(yè)規(guī)劃、培育和扶持。

從河南省傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)角度分析，食品、汽車及零部件、裝備制造產(chǎn)業(yè)的上市公司排名較好，優(yōu)勢(shì)較為突出，而有色、化工、紡織服裝產(chǎn)業(yè)，則由于市場(chǎng)環(huán)境變化較大，競(jìng)爭(zhēng)加劇，上市公司已基本無優(yōu)勢(shì)可言。因此，有色、化工、紡織服裝類的上市公司應(yīng)該加快轉(zhuǎn)變市場(chǎng)觀念，強(qiáng)化競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)，提高經(jīng)營(yíng)水平。

對(duì)于河南省“十二五”期間著力發(fā)展的七大新興產(chǎn)業(yè)（電子信息、生物、節(jié)能環(huán)保、新材料、新能源、高端裝備制造、新能源汽車），已出現(xiàn)了一批較好的上市公司，如中航光電、華蘭生物、宇能客車、新大新材、中原環(huán)保等，但數(shù)量較少，不具備大規(guī)模效應(yīng)，領(lǐng)先及輻射效應(yīng)都有待增加。因此，政府要抓住國(guó)家加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的機(jī)遇，加大引導(dǎo)扶持力度，培育產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)新優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)跨越式發(fā)展。上市公司也要加大技術(shù)創(chuàng)新力度，強(qiáng)化內(nèi)部各項(xiàng)管理，切實(shí)提高經(jīng)營(yíng)能力，創(chuàng)建并發(fā)展其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

六、不足之處

在運(yùn)用因子分析方法對(duì)上市公司進(jìn)行綜合財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)時(shí)，存在著一定的局限性。因子分析法只局限于對(duì)影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的財(cái)務(wù)指標(biāo)本身的研究上，而對(duì)與經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)有重大因果關(guān)系的其它非財(cái)務(wù)指標(biāo)則未選入。比如說宏觀經(jīng)濟(jì)條件、國(guó)家政策、公司經(jīng)營(yíng)者的管理能力、技術(shù)創(chuàng)新水平等。經(jīng)營(yíng)者和投資者在作決策時(shí)，還應(yīng)結(jié)合具體實(shí)際情況進(jìn)行更多的定性、定量的分析，以保證決策的合理性。

參考文獻(xiàn)

[1]賈麗艷,杜強(qiáng).SPSS統(tǒng)計(jì)分析標(biāo)準(zhǔn)教程[M].北京:人民郵電出版社,2010.

[2]李秀珠,張春萍.基于因子分析的上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)[J].科技和產(chǎn)業(yè),2010:

52-55.

[3]王秀芬.河南省上市公司盈利質(zhì)量分析與評(píng)價(jià)研究[J].會(huì)計(jì)之友,2010:4-10.

[4]肖昀.對(duì)提高企業(yè)償債能力的思考[J].時(shí)代金融,2006:91-92.

[5]省略/.

[6]省略/.

第2篇：公司財(cái)務(wù)綜合分析范文

關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)能力；償債能力；運(yùn)營(yíng)能力；大連

1.基本情況

截止到2012年年底，大連市在中國(guó)A股市場(chǎng)一共有25家上市公司，整個(gè)遼寧省一共有64家，占據(jù)遼寧省的39.06%，其中涉及多個(gè)行業(yè)，有海洋漁業(yè)、零售業(yè)、港口業(yè)、制造業(yè)、旅游業(yè)等。

2.指標(biāo)構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文選擇了所有大連市A股上市的25家上市公司作為研究的樣本，在五個(gè)季度（即2011年9月30日至2012年12月31日）的報(bào)表資料以及相關(guān)的財(cái)務(wù)比率指標(biāo)全部可以從巨潮信息網(wǎng)上獲得。

2.2 比率指標(biāo)選擇

（1）企業(yè)的償債能力是指指企業(yè)用其資產(chǎn)償還長(zhǎng)期債務(wù)與短期債務(wù)的能力。主要指標(biāo)為流動(dòng)比率和速動(dòng)比率；

（2）企業(yè)的運(yùn)營(yíng)能力是指企業(yè)基于外部市場(chǎng)環(huán)境的約束，通過內(nèi)部人力資源和生產(chǎn)資料的配置組合而對(duì)財(cái)務(wù)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)所產(chǎn)生作用的大小。體現(xiàn)企業(yè)營(yíng)運(yùn)能力的主要指標(biāo)有固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等；

（3）企業(yè)的盈利能力是指企業(yè)獲取利潤(rùn)的能力。其指標(biāo)主要包括營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、成本費(fèi)用利潤(rùn)率等；

3.財(cái)務(wù)現(xiàn)狀詳情分析

3.1 償債能力現(xiàn)狀

分析大連市上市公司的短期財(cái)務(wù)安全程度，通過資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)分析大連市上市公司的長(zhǎng)期財(cái)務(wù)安全程度。

從發(fā)展趨勢(shì)來看，大連市上市公司的流動(dòng)比率和速動(dòng)比率還是比較平穩(wěn)的。

3.2 運(yùn)營(yíng)能力現(xiàn)狀

通過對(duì)大連市25家上市公司的應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，用這二個(gè)指標(biāo)來反映大連市上市公司的運(yùn)營(yíng)能力。

（1）五個(gè)時(shí)期應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率指標(biāo)的期望值均值為24.836次，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)為13.2天，這說明大連市上市公司總體的收款能力較強(qiáng)。

（2）大連市上市公司利用所有資產(chǎn)進(jìn)行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的能力較差，效率偏低，如果不加強(qiáng)管理并且改進(jìn)，可能會(huì)對(duì)企業(yè)的盈利能力產(chǎn)生影響。

3.3 盈利能力現(xiàn)狀

在此我們通過巨潮信息網(wǎng)，對(duì)大連市25家上市公司的銷售凈利率、凈資產(chǎn)收益率指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而得出大連市上市公司的盈利能力狀況。銷售凈利率、凈資產(chǎn)收益率在第一階段那段時(shí)間都是負(fù)值，這說明一開始遼寧省大連市上市公司的效益并不是很好；從第二階段開始，情況有所好轉(zhuǎn)，不過凈資產(chǎn)收益率到了最后又出現(xiàn)下滑；五個(gè)時(shí)期的凈資產(chǎn)收益率平均值為-1.988%，與全國(guó)上市公司的平均水平6.94%相比，大連市上市公司凈資產(chǎn)收益率明顯不理想。

4.大連市上市公司綜合財(cái)務(wù)能力現(xiàn)狀研究結(jié)論及建議

4.1 研究結(jié)論

（1）大連市上市公司總體獲利能力不強(qiáng)，與全國(guó)平均水平還有差距，發(fā)展趨勢(shì)并也不是很好，而且各個(gè)企業(yè)之間的波動(dòng)性也較大。這可能是由于大連缺少自己的地方性特色企業(yè)；

（2）大連市上市公司的長(zhǎng)期償債能力比較好，資產(chǎn)負(fù)債率基本上都在50%以下；其短期償債能力也比較穩(wěn)定，但是該地區(qū)上市公司從生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中獲利以償付短期債務(wù)的能力較弱；

（3）大連市上市公司的營(yíng)運(yùn)能力發(fā)展趨勢(shì)處于長(zhǎng)期上漲趨勢(shì)，反映營(yíng)運(yùn)能力的三個(gè)指標(biāo)在后四個(gè)時(shí)間段一直處于增長(zhǎng)的狀態(tài)，但應(yīng)該注意過高的比率指標(biāo)的背后可能隱含的諸多風(fēng)險(xiǎn)如信用政策不合理、存貨過少、頻繁采購(gòu)、企業(yè)規(guī)模過小等。

4.2 建議

第3篇：公司財(cái)務(wù)綜合分析范文

摘要:數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)以相對(duì)效率概念為基礎(chǔ),用以解決多輸入――多輸出決策單元的有效性評(píng)價(jià)問題。文章從數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法的步驟入手,采用模型,選取具有代表性的易于獲得財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的上市銀行作為研究樣本,以決策單元的實(shí)際數(shù)據(jù)求得權(quán)重,對(duì)上市銀行的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),客觀地得到各上市銀行的DEA有效性。

關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)指標(biāo);財(cái)務(wù)評(píng)價(jià);數(shù)據(jù)包絡(luò)分析;上市銀行

隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革的逐步完善,證券市場(chǎng)的進(jìn)一步發(fā)展,上市銀行數(shù)量的日趨增多而財(cái)務(wù)又是公司經(jīng)營(yíng)狀況的晴雨表,因此社會(huì)對(duì)上市銀行的財(cái)務(wù)狀況關(guān)注程度日益增加。上市銀行的財(cái)務(wù)狀況受到企業(yè)經(jīng)營(yíng)者、投資者等各利益相關(guān)群體的關(guān)注,因而建立合理的切實(shí)可行的財(cái)務(wù)指標(biāo)體系進(jìn)行財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)有利于投資者對(duì)上市銀行財(cái)務(wù)狀況的考察,從而理性決策和合理投資,同時(shí)也有益于企業(yè)經(jīng)營(yíng)者綜合分析自身的優(yōu)勢(shì)與不足,有針對(duì)性地制定戰(zhàn)略進(jìn)而提高自身競(jìng)爭(zhēng)力。由于上市銀行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的多樣性,可以區(qū)分為多輸入多輸出數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)通過輸入和輸出數(shù)據(jù)的綜合分析,獲取決策單元(DMU)的綜合效率的數(shù)量指標(biāo),評(píng)價(jià)的依據(jù)是決策單元的“輸入”數(shù)據(jù)和“輸出”數(shù)據(jù),對(duì)于非結(jié)構(gòu)化因素可按可靠標(biāo)準(zhǔn)給以量化賦值,并且當(dāng)輸入輸出之間存在某種關(guān)系時(shí),使用DEA方法不需要確定這種關(guān)系的顯示表達(dá)式,因此,在評(píng)價(jià)上市銀行財(cái)務(wù)狀況時(shí),DEA具有很大的優(yōu)勢(shì)。楊永英、董淑蘭采用投影尋蹤模型中的RAGA――PPC模型,對(duì)黑龍江北大荒農(nóng)業(yè)股份有限公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行分析,獲取該公司上市后的財(cái)務(wù)狀況評(píng)價(jià);李銘、肖東生運(yùn)用具有智能綜合評(píng)價(jià)性質(zhì)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警問題,排除權(quán)重確定的主觀性影響;林燕云從盈利能力、償債能力、運(yùn)營(yíng)能力和發(fā)展能力4個(gè)方面構(gòu)建上市公司財(cái)務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,以金龍汽車公司為例,采用層次分析法(AHP)確定權(quán)重來評(píng)價(jià)上市公司財(cái)務(wù)質(zhì)量;劉銳、趙夢(mèng)晶選用12個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),用主成分分析法對(duì)2006年104家公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從而建立了總體財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)模型,用于評(píng)價(jià)上市公司的總體財(cái)務(wù)狀況;滿國(guó)慶、高偉運(yùn)用因子分析技術(shù)對(duì)汽車行業(yè)主要上市公司19項(xiàng)財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行分析,繼而進(jìn)行聚類分析和均值分析。本文在總結(jié)其他學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上,運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法,借助LINDO軟件,對(duì)10家上市銀行的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),客觀反映銀行的經(jīng)營(yíng)狀況,以求對(duì)各相關(guān)利益群體提供一定的參考依據(jù)。

一、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)

第4篇：公司財(cái)務(wù)綜合分析范文

財(cái)務(wù)分析對(duì)于企業(yè)的意義是重大的，它關(guān)系到公司管理層和相關(guān)利益團(tuán)體的決策。對(duì)物業(yè)公司本身來說，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化的分析有助于公司及時(shí)發(fā)現(xiàn)發(fā)展過程中存在的各種問題，以便及時(shí)提出應(yīng)對(duì)策略，更好的改善現(xiàn)有狀況。物業(yè)公司的相關(guān)利益團(tuán)體包括業(yè)主、物業(yè)公司的管理層以及債權(quán)人等，對(duì)業(yè)主而言，可通過一些財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來具體監(jiān)測(cè)物業(yè)公司的服務(wù)質(zhì)量；對(duì)公司的管理層來說，財(cái)務(wù)分析的意義更加重大，可通過對(duì)資產(chǎn)負(fù)債，現(xiàn)金流的監(jiān)測(cè)了解到企業(yè)的收支狀況，盈利狀況以及未來的發(fā)展方向；對(duì)于債權(quán)人來說，通過財(cái)務(wù)分析可以了解到企業(yè)的償還能力，便于其決策的方向。總而言之，物業(yè)公司的財(cái)務(wù)分析的目的有以下幾方面的體現(xiàn)。首先，可評(píng)價(jià)某段時(shí)期公司的財(cái)務(wù)收支狀況。物業(yè)公司的財(cái)務(wù)分析覆蓋范圍較為廣泛，牽扯到公司的經(jīng)營(yíng)和服務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)，在公司作出重大決策時(shí)，財(cái)務(wù)分析可提供數(shù)據(jù)支持，對(duì)于企業(yè)作出正確的決策以及該決策的預(yù)算情況等都起到直接作用。同時(shí)也有助于新決策實(shí)施過程中數(shù)據(jù)的對(duì)比，以便企業(yè)及時(shí)調(diào)整發(fā)展的放向。其次，物業(yè)公司管理水平的高低也可通過對(duì)資產(chǎn)狀況以及運(yùn)營(yíng)狀況的分析來體現(xiàn)，可通過對(duì)具體活動(dòng)的分析來評(píng)價(jià)該活動(dòng)的收支狀況，通過總結(jié)，下次同類活動(dòng)減少不必要的開支，進(jìn)而提高物業(yè)公司管理層的水平。同時(shí)，對(duì)物業(yè)公司財(cái)務(wù)的分析還可了解到物業(yè)公司的盈利能力。

2、物業(yè)公司財(cái)務(wù)分析的主要方法

物業(yè)公司的財(cái)務(wù)分析方法是按照不同分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行的，通常情況下可按照分析的對(duì)象、要素、時(shí)間、目的以及所采用的數(shù)學(xué)方法進(jìn)行分類。

2.1按分析的目的分類

物業(yè)管理公司的財(cái)務(wù)分析，按分析目的不同可分為預(yù)測(cè)性分析、控制性分析和總結(jié)性分析三類。預(yù)測(cè)性分析發(fā)生在項(xiàng)目經(jīng)營(yíng)活動(dòng)開始之前或期初，例如承包期初或承包條件簽約之前，其主要作用在于對(duì)項(xiàng)目預(yù)期的經(jīng)濟(jì)效益、企業(yè)預(yù)期的經(jīng)營(yíng)成果以及公司某項(xiàng)經(jīng)營(yíng)決策將會(huì)帶來的預(yù)期效果，進(jìn)行事前推測(cè)與分析。控制性分析發(fā)生在期中，例如項(xiàng)目經(jīng)營(yíng)活動(dòng)過程之中、承包期中等等，此類分析的主要作用在于控制經(jīng)濟(jì)活動(dòng)過程，揭示其中的矛盾，采取相應(yīng)對(duì)策?？偨Y(jié)性分析一般發(fā)生在期末，如財(cái)務(wù)年度的期末、季度末、月末或項(xiàng)目經(jīng)營(yíng)期末、承包期末等等，其主要作用在于總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、考核評(píng)比。

2.2按照會(huì)計(jì)要素分類

首先，對(duì)資產(chǎn)負(fù)債表進(jìn)行分析。資產(chǎn)負(fù)債表是反映公司某一特定日期的全部資產(chǎn)、負(fù)債和所有者權(quán)益情況的會(huì)計(jì)報(bào)表。通過資產(chǎn)負(fù)債表的分析，可以看出公司的資產(chǎn)的分布狀態(tài)、負(fù)債和所有者權(quán)益的構(gòu)成情況，據(jù)以評(píng)價(jià)公司資金營(yíng)運(yùn)、財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)是否正常、合理；還有助于計(jì)算物業(yè)公司的獲利能力，評(píng)價(jià)公司的經(jīng)營(yíng)績(jī)效以及公司承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的能力。其次，對(duì)損益表進(jìn)行分析。通過分析物業(yè)公司的損益表，可讓經(jīng)營(yíng)者了解到公司在特定時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生了的利潤(rùn)情況。公司可通過損益表了解企業(yè)的財(cái)務(wù)收支狀況，通過對(duì)收入，費(fèi)用以及利潤(rùn)的分析，找到企業(yè)經(jīng)營(yíng)的優(yōu)勢(shì)以及薄弱環(huán)節(jié)，從而在下一階段更好的控制各項(xiàng)收支出成本，如何通過提高物業(yè)服務(wù)質(zhì)量等方面爭(zhēng)取公司的更大利益。最后，對(duì)現(xiàn)金流量表進(jìn)行分析。通過對(duì)現(xiàn)金流的分析了解公司未來的發(fā)展動(dòng)向。然而隨著企業(yè)的不斷發(fā)展，僅僅分析以上三個(gè)方面已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足，因此還應(yīng)采用一些特殊的方法來對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)而保證企業(yè)的高效能發(fā)展。

2.3按照分析方法分類

第5篇：公司財(cái)務(wù)綜合分析范文

關(guān)鍵詞：氯堿化工；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；財(cái)務(wù)預(yù)警

中圖分類號(hào)：F23 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收錄日期：2017年3月29日

一、研究回顧

目前，國(guó)內(nèi)對(duì)于財(cái)務(wù)預(yù)警的研究主要有以下幾種模型：多元線型判別法以Z-score模型為例，該模型僅適合應(yīng)用于短期預(yù)測(cè)的結(jié)論。Altman的Z-score模型盡管還存在一定的不足和片面性，例如樣本材料數(shù)據(jù)的選取要符合正態(tài)分布，而且通常對(duì)公司前一年的預(yù)測(cè)精確度較高，對(duì)前兩年前三年的預(yù)測(cè)精度有所下降。不可否認(rèn)的是他的綜合分析思想?yún)s對(duì)后來的研究產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。F分?jǐn)?shù)模型相比Z-score模型，新加入了現(xiàn)金流量這一自變量指標(biāo)，同時(shí)考慮了公司財(cái)務(wù)狀況的發(fā)展和變化，決策者可以較容易地建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制。Logistic模型的研究對(duì)于我國(guó)來說主要分為兩種，一種是研究者采取的樣本或者均為中小企業(yè)的上市公司，不能代表大部分我國(guó)的上市公司；另一種是配對(duì)抽樣相當(dāng)于默認(rèn)風(fēng)險(xiǎn)公司與無風(fēng)險(xiǎn)公司的比例是相等的，與事實(shí)顯然不符，可能會(huì)產(chǎn)生過度抽樣或樣本自我選擇問題，由此也會(huì)高估模型的有效性。功效系數(shù)法作為一種反映多指標(biāo)、綜合分析的定量評(píng)價(jià)的方法，它運(yùn)用簡(jiǎn)單明了的計(jì)算公式，根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)的重要性來確定指標(biāo)的權(quán)重，但是蝸畹梅值鈉蘭郾曜既范難度較大，不易操作。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取。本文選擇化工行業(yè)2013～2015年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建模型。根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，選取2015年化工行業(yè)上市公司為ST公司的10家公司，再選取與之相配對(duì)的非ST公司100家，總共110家上市公司作為樣本，用這110家公司2013～2015年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，并與真實(shí)算出的比率作對(duì)比，進(jìn)而算出其準(zhǔn)確率。

（二）指標(biāo)選取。因?yàn)楣P者主要研究化工行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型的構(gòu)建，所以上市公司的財(cái)務(wù)績(jī)效（ST或非ST）即為被解釋變量。上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效的影響因素即為解釋變量。但是，目前還沒有對(duì)上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行測(cè)度的權(quán)威指標(biāo)，所以在參考其他學(xué)者的著作前提下，筆者將選取以下財(cái)務(wù)指標(biāo)作為上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效的影響因素：流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、產(chǎn)權(quán)比率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、全部現(xiàn)金回收率、營(yíng)運(yùn)指數(shù)、總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率、營(yíng)業(yè)毛利率、成本費(fèi)用率共15個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)。根據(jù)上節(jié)對(duì)變量設(shè)計(jì)及解釋的描述，筆者構(gòu)建影響因素模型所涉及到的變量如表1所示。（表1）

（三）模型的構(gòu)建。根據(jù)前文的理論分析，筆者將上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效預(yù)警的影響因素模型構(gòu)建為：

Y=a0+a1×X1+a2×X2+a3×X3+a4×X4+a5×X5+a6×X6+a7×X7+a8×X8+a9×X9+a10×X10+a11×X11+a12×X12+a13×X13+a14×X14+a15×X15+ε

其中，Logit（Y）=ln ，我們可以算出？籽值，當(dāng)？籽>0.5時(shí)，即判定為財(cái)務(wù)困境公司，反之則判定為經(jīng)營(yíng)狀況正常的公司。另外，ε為模型中的殘差項(xiàng)。由于該模型中的自變量個(gè)數(shù)較多，所以在后文的實(shí)際結(jié)算中，筆者將采用“向后：條件”法篩選自變量，并設(shè)置為進(jìn)入概率為0.05，刪除概率為0.10。

由表2可知，在關(guān)于各個(gè)變量的單樣本k-s檢驗(yàn)結(jié)果中，“流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、產(chǎn)權(quán)比率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率”變量k-s檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的概率P值均小于顯著性水平0.05，應(yīng)拒絕檢驗(yàn)的零假設(shè)，即可認(rèn)為“流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、產(chǎn)權(quán)比率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率”的樣本數(shù)據(jù)均不符合正態(tài)分布。（表2）

由表3可知，在關(guān)于各個(gè)變量的單樣本k-s檢驗(yàn)結(jié)果中，“凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、全部現(xiàn)金回收率”變量k-s檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的概率P值均小于顯著性水平0.05，應(yīng)拒絕檢驗(yàn)的零假設(shè)，即我們可認(rèn)為“凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、全部現(xiàn)金回收率”的樣本數(shù)據(jù)均不符合正態(tài)分布。（表3）

由表4可知，在關(guān)于各個(gè)變量的單樣本k-s檢驗(yàn)結(jié)果中，“營(yíng)運(yùn)指數(shù)、總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率、營(yíng)業(yè)毛利率、成本費(fèi)用利潤(rùn)率”變量k-s檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的概率P值均小于顯著性水平0.05，應(yīng)拒絕檢驗(yàn)的零假設(shè)，即我們可認(rèn)為“營(yíng)運(yùn)指數(shù)、總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率、營(yíng)業(yè)毛利率、成本費(fèi)用利潤(rùn)率”的樣本數(shù)據(jù)均不符合正態(tài)分布。（表4）

綜上所述，由于所選15個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)均不符合正態(tài)分布，而Logistic模型不需要嚴(yán)格的假設(shè)條件，預(yù)警準(zhǔn)確率也相對(duì)較高，所以本文選用此方法來預(yù)測(cè)上市公司的經(jīng)營(yíng)狀況。

在本節(jié)中，筆者以2013～2015年化工行業(yè)上市公司為樣本進(jìn)行Logistic模型建立，如表5所示。（表5）

由表5可知，在Logistic回歸分析模型中，“非財(cái)務(wù)困境”在模型中的編碼為0；而“財(cái)務(wù)困境”在模型中的編碼為1。

由表6可知，設(shè)置向后步進(jìn)的進(jìn)入概率為0.05，刪除概率為0.10，經(jīng)“向后：條件”法篩選自變量后，模型1中的自變量只剩下了：資產(chǎn)負(fù)債率（X3）、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（X5）、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率（X6）、存貨周轉(zhuǎn)率（X8）、營(yíng)業(yè)毛利率（X14）、成本費(fèi)用利潤(rùn)率（X15）。（表6）

表6中的B值代表的是各個(gè)變量的回歸系數(shù)，我們?cè)跇?gòu)建模擬方程時(shí)就是將每個(gè)B值代入到15個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)前作為系數(shù)，構(gòu)建Logistic財(cái)務(wù)預(yù)警模型的模擬方程，如下：

Y=-2.174+2.749×X3-2.425×X5+0.014×X6-0.026×X8-7.816×X14-1.542×X15

而通過Logit（Y）=ln 公式，我們可以算出？籽值，當(dāng)？籽>0.5時(shí)，即判定為財(cái)務(wù)困境公司，反之則判定為經(jīng)營(yíng)狀況正常的公司。

（四）模型的檢驗(yàn)。先對(duì)選取的110家制造業(yè)公司2013～2015年的上述6項(xiàng)指標(biāo)代入模型進(jìn)行預(yù)測(cè)模擬，計(jì)算結(jié)果并比較值。如果>0.5，則說明該公司極有可能陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，反之則說明公司狀況良好，處于正常經(jīng)營(yíng)狀態(tài)。計(jì)算結(jié)果如表7所示。（表7）

由表7可知，筆者所建立的Logistic模型對(duì)2013～2015年的樣本數(shù)據(jù)檢驗(yàn)出來的結(jié)果：30家ST公司中有7家被誤判，300家非ST公司中有2家被誤判，ST與非ST公司的判別準(zhǔn)確率分別為：76.7%和99.3%，準(zhǔn)確率總體上為97.3%。上述分析結(jié)果表明筆者所建立的Logistic模型能夠在一定程度上預(yù)測(cè)出我國(guó)制造業(yè)上市公司的經(jīng)營(yíng)狀況，能夠較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出化工行業(yè)上市公司是否會(huì)被ST。

三、研究總結(jié)

本文通過對(duì)上文中選取的研究變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)篩選，并應(yīng)用于模型的建立，得出適用于我國(guó)氯堿化工上市企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。通過對(duì)模型的檢驗(yàn)，結(jié)果表明預(yù)警模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率是可以滿足該類企業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警需要的。但是，本文選取在證券交易所上市的110家氯堿化工行業(yè)的上市公司作為研究對(duì)象，而未上市的氯堿化工公司也在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中發(fā)揮重要作用，需要未來拓展研究。本文以氯堿化工類上市公司對(duì)外公布的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)警模型構(gòu)建和分析，未納入非財(cái)務(wù)性因素變量，在未來研究中應(yīng)擴(kuò)大指標(biāo)范圍，使研究更加準(zhǔn)確。

主要參考文獻(xiàn)：

第6篇：公司財(cái)務(wù)綜合分析范文

關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)核心競(jìng)爭(zhēng)力;汽車制造行業(yè);上市公司;評(píng)價(jià)指標(biāo)

中圖分類號(hào):F407.471 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B 文章編號(hào):1009-9166(2009)08(c)-0074-02

隨著各國(guó)資本市場(chǎng)的不斷完善,不少商界人士已認(rèn)識(shí)到財(cái)務(wù)核心競(jìng)爭(zhēng)能力是實(shí)現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力、保持企業(yè)財(cái)務(wù)甚至整個(gè)企業(yè)持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)不可或缺的企業(yè)能力。在當(dāng)今這個(gè)競(jìng)爭(zhēng)更加激烈的時(shí)代,如何提高上市公司的經(jīng)濟(jì)效益,保持持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)的優(yōu)勢(shì),提高上市公司的財(cái)務(wù)核心競(jìng)爭(zhēng)力,成為研究者的一個(gè)重要課題。本文在充分借鑒國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者已有研究成果的基礎(chǔ)上,對(duì)汽車制造行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)核心競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行較為系統(tǒng)的研究認(rèn)證。

1、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

本文選擇用沃爾財(cái)務(wù)綜合分析法對(duì)汽車制造行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)核心競(jìng)爭(zhēng)能力進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析。評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如下:

2、財(cái)務(wù)核心競(jìng)爭(zhēng)力分析

本文選取了2007年年報(bào)披露的滬深 A 股汽車制造行業(yè)上市公司的數(shù)據(jù),共涉及15家上市公司。

(1)計(jì)算本企業(yè)財(cái)務(wù)各項(xiàng)指標(biāo)的實(shí)際值,將實(shí)際值與標(biāo)準(zhǔn)值相比,得出關(guān)系比率。其中:如果實(shí)際值/標(biāo)準(zhǔn)值

(2)計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的綜合系數(shù)。這一綜合系數(shù)可作為綜合評(píng)價(jià)財(cái)務(wù)狀況的依據(jù)。各項(xiàng)比率的綜合系數(shù)=各項(xiàng)指標(biāo)的關(guān)系比率×重要性系數(shù)。

綜合系數(shù)的合計(jì)數(shù)=∑各項(xiàng)比率的綜合系數(shù)≤1。

(3)按100分制對(duì)某一企業(yè)用沃爾比重分析法進(jìn)行綜合評(píng)分,

各項(xiàng)比率的得分=該比率綜合系數(shù)×100;

企業(yè)綜合評(píng)分=綜合系數(shù)合計(jì)×100;

綜合評(píng)價(jià)結(jié)果按A、B、C、D、E(或優(yōu)、良、中、低、差)五檔劃分如下:

優(yōu)(A):綜合評(píng)價(jià)得分達(dá)到85分以上(含85分);

良(B):綜合評(píng)價(jià)得分達(dá)到70-85分以上(含70分);

中(C):綜合評(píng)價(jià)得分達(dá)到50-70分以上(含50分);

低(D):綜合評(píng)價(jià)得分達(dá)到40-50分以上(含40分);

差(E):綜合評(píng)價(jià)得分達(dá)到40分以下。

(4)結(jié)果分析

觀察表所得,15家樣本上市公司中,綜合評(píng)分為優(yōu)的有4家,綜合評(píng)分為良的有6家,綜合評(píng)分為中的有5家,無綜合評(píng)分為差的上市公司。由此得出,我國(guó)汽車制造行業(yè)上市公司的整體財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力是比較強(qiáng)的。綜合評(píng)分為優(yōu)的4家上市公司在我國(guó)汽車制造行業(yè)中占有優(yōu)勢(shì)地位,其產(chǎn)品在同行業(yè)市場(chǎng)中最有競(jìng)爭(zhēng)力,其抗風(fēng)險(xiǎn)能力與財(cái)務(wù)應(yīng)變能力也強(qiáng)于其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。綜合評(píng)分為良的6家上市公司其償債能力,經(jīng)營(yíng)能力,成長(zhǎng)能力等均不如綜合評(píng)分為優(yōu)的上市公司,但其正在加強(qiáng)財(cái)務(wù)管理,努力迎頭趕上,有能力有突破的機(jī)會(huì)。剩余的5家上市公司在市場(chǎng)中表現(xiàn)平平,如果再不增強(qiáng)其財(cái)務(wù)核心競(jìng)爭(zhēng)力,逐漸會(huì)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中淘汰。

時(shí)值二十一世紀(jì),經(jīng)濟(jì)的全球化和市場(chǎng)一體化進(jìn)程逐步加快。作為我國(guó)汽車行業(yè)的上市公司,正處于百年難得的發(fā)展機(jī)遇之中。當(dāng)然,財(cái)務(wù)分析方法存在一定的局限性,不能完全精確地展現(xiàn)企業(yè)的財(cái)務(wù)核心競(jìng)爭(zhēng)能力,所以不斷探索怎樣全面有效地評(píng)價(jià)公司的財(cái)務(wù)核心競(jìng)爭(zhēng)力,不斷研究財(cái)務(wù)核心力的評(píng)價(jià)方法,提高我國(guó)汽車制造行業(yè)的財(cái)務(wù)核心競(jìng)爭(zhēng)力是所有財(cái)務(wù)工作者的責(zé)任與義務(wù)。

作者單位:重慶工商大學(xué)

參考文獻(xiàn):

[1]黃旭輝.論沃爾財(cái)務(wù)分析法的局限性及其改進(jìn)建議市場(chǎng)論壇 2006 第一期

[2]周海煒.核心競(jìng)爭(zhēng)力:知識(shí)管理戰(zhàn)略與實(shí)踐[M].南京:東南大學(xué)出版社,2002.

[3]周普,陳興述.財(cái)務(wù)核心競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重設(shè)計(jì)[J].財(cái)會(huì)通訊,2007,(3):42-43

[4]郭曉明.上市公司財(cái)務(wù)核心能力理論與綜合評(píng)價(jià)研究[D].東北大學(xué),2005

[5]王志星,安靜.企業(yè)財(cái)務(wù)能力和核心競(jìng)爭(zhēng)力探討.全國(guó)商情(經(jīng)濟(jì)理論研究),2008,(01)

第7篇：公司財(cái)務(wù)綜合分析范文

關(guān)鍵詞農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)狀況指標(biāo)體系因子分析模型

農(nóng)業(yè)在我國(guó)是安天下、穩(wěn)民心的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，保持農(nóng)業(yè)和農(nóng)村發(fā)展的良好勢(shì)頭，對(duì)保持經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和社會(huì)長(zhǎng)期穩(wěn)定意義非常重大，而農(nóng)業(yè)類上市公司則是我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的突出代表，因此對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)研究具有非常重要的意義。本文提出了對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系，并根據(jù)因子分析法得出的因子分析模型對(duì)2004年我國(guó)47個(gè)農(nóng)業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行了綜合排名，期望能為經(jīng)營(yíng)者也為投資者提供更準(zhǔn)確的決策信息。

1建立農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)狀況評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的選擇應(yīng)遵循的原則除了可操作性、相關(guān)性、簡(jiǎn)明性等要求外，還應(yīng)遵循：系統(tǒng)性原則，即體系必須能從公司的償債能力、盈利能力、資本結(jié)構(gòu)、營(yíng)運(yùn)能力和成長(zhǎng)能力各個(gè)方面全面考察公司的狀況，確保評(píng)價(jià)的全面性和可信度；可比性原則，即體系要根據(jù)我國(guó)通用的財(cái)務(wù)報(bào)表和統(tǒng)計(jì)報(bào)表為基礎(chǔ)來設(shè)置指標(biāo)，以便于橫向比較和各方使用者對(duì)公司財(cái)務(wù)狀況的把握；科學(xué)性原則，即指標(biāo)的設(shè)置要堅(jiān)持定性和定量分析相結(jié)合，正確反映企業(yè)系統(tǒng)整體和內(nèi)部相互關(guān)系的數(shù)量特征，便于建模綜合評(píng)價(jià)。

2因子分析方法的基本原理和步驟

因子分析法是研究相關(guān)矩陣內(nèi)部依存關(guān)系，尋找出支配多個(gè)指標(biāo)x1，x2，…，xm(可觀測(cè)）相互關(guān)系的少數(shù)幾個(gè)公共的因子F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)p(不可觀測(cè))以再現(xiàn)原指標(biāo)與公因子之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法。這些公因子是彼此獨(dú)立或不相關(guān)的，又往往是不能夠直接觀測(cè)的。在所研究的問題中，以公因子（新變量）代替原指標(biāo)（原變量）作為研究對(duì)象，并要求不損失或很少損失原指標(biāo)所包含的信息，用公因子代替原指標(biāo)所作的分析會(huì)比較簡(jiǎn)單和清楚。通常這種方法要求出因子結(jié)構(gòu)和因子得分模型。前者通過相關(guān)系數(shù)來反映原指標(biāo)與公因子之間的相關(guān)關(guān)系，后者是以回歸方程的形式將指標(biāo)x1，x2，…，xm表示為因子F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)p的線性組合。具體步驟如下:

2.1對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換

假設(shè)要進(jìn)行因子分析的原指標(biāo)有m個(gè)，記為x1，x2，…，xm，現(xiàn)有n個(gè)樣品的觀測(cè)值記為xij，i=1，2，…，m，k=1，2，…，n，做標(biāo)準(zhǔn)化變換后x′i=■式中的■i是xi的均值，si是xi的標(biāo)準(zhǔn)差，x′i的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。相關(guān)系數(shù)矩陣為R=XX′，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)特征方程|R-λI|=0可求出R的特征向量矩陣A和特征值λ1≥λ2≥…≥λp≥0，使得F=A′·X，其中F為因子矩陣。

2.2建立因子模型，并確定因子貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的觀測(cè)值x′ik求出系數(shù)αij，建立用公因子F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)p和單因子g1，g2，…gm表示的方程x′i=■αij·fj+cigi，即

x′1=a11f1+a12f2+…+a1pfp+c1g1x′2=a21f1+a22f2+…+a2pfp+c2g2……………………x′m=am1f1+am2f2+…+ampfp+cmgm

式中，E（fi）=0，D（fi）=1，E（gi）=0，D（gi）=1。

f1，f2，…，fp為主因子，分別反映某一方面信息的不可觀測(cè)的潛在變量，αij為因子載荷系數(shù)，是第i個(gè)指標(biāo)在第j個(gè)因子上載荷。如果某指標(biāo)在某因子中作用較大，則該因子的載荷系數(shù)就大，反之相反，單因子gi為特殊因子，在實(shí)際建模中可以忽略不計(jì)。第i個(gè)因子的貢獻(xiàn)率為di=λi■λi，貢獻(xiàn)率可以確定各個(gè)公因子的貢獻(xiàn)程度占全部貢獻(xiàn)程度的百分比。貢獻(xiàn)率越大，則該公因子就相對(duì)越重要，同時(shí)以因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率■λi/■λi≥0.75作為因子個(gè)數(shù)p的選擇依據(jù)。

2.3因子載荷矩陣變換和旋轉(zhuǎn)，并計(jì)算因子得分

對(duì)于由因子模型矩陣得到的初始因子載荷矩陣，如果因子載荷之間相差不大，對(duì)因子的解釋就不是很明確，因此要通過旋轉(zhuǎn)因子坐標(biāo)軸，以使每個(gè)因子載荷在新的坐標(biāo)系中能按列和行向0或1兩極分化，一般采取方差極大正交旋轉(zhuǎn)法就可以得到明確的分析結(jié)果。通過旋轉(zhuǎn)和計(jì)算，得到較為理想的因子載荷矩陣和因子得分系數(shù)矩陣，可以求出每個(gè)公司財(cái)務(wù)狀況綜合得分。根據(jù)因子綜合得分對(duì)每個(gè)上市公司進(jìn)行排序，橫向比較各個(gè)上市公司的財(cái)務(wù)狀況。

3農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)狀況之因子模型實(shí)證分析

本文從金融界（）和證券之星（）網(wǎng)站上的2004年農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)表中選取了46個(gè)公司、16項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)作為樣本考察對(duì)象，以便能更好地對(duì)其目前的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行綜合分析評(píng)價(jià)。各財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)分別是流動(dòng)比率(x1)、速動(dòng)比率（x2）、資產(chǎn)負(fù)債率（x3）、存貨周轉(zhuǎn)率（x4）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（x5）、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（x6）、主營(yíng)收入現(xiàn)金含量（x7）、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率（x8）、每股凈利潤(rùn)（x9）、資產(chǎn)利潤(rùn)率（x10）、凈資產(chǎn)收益率（x11）、主營(yíng)收入增長(zhǎng)率（x12）、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率（x13）、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（x14）、長(zhǎng)期負(fù)債資產(chǎn)比（x15）、股東權(quán)益比率（x16）。

3.1對(duì)所選指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)分析及無量綱化處理

本文確定的財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的16項(xiàng)指標(biāo)包括正向指標(biāo)和適度指標(biāo)兩種。適度指標(biāo)有流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、長(zhǎng)期負(fù)債比率和股東權(quán)益比率，其余為正向指標(biāo)。為保證后面分析的準(zhǔn)確性和科學(xué)性，應(yīng)該先將適度指標(biāo)轉(zhuǎn)換成正向指標(biāo)，進(jìn)行無量綱化處理以消除不同單位指標(biāo)之間的差異?？梢园从?jì)算公式zij=（xij-xjmin）/（xjmax-xjmin）進(jìn)行變換，其中xij為第i個(gè)樣本第j個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，xjmin為第j個(gè)指標(biāo)的最小值，xjmax為第j個(gè)指標(biāo)的最大值。按照通行的國(guó)際慣例，流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、長(zhǎng)期負(fù)債比率和股東權(quán)益比率的適度值分別為200%、100%、30%～60%、50%。通過上述變換后得到的zij是原始數(shù)據(jù)xij的無量綱化，為以后數(shù)據(jù)的分析提供了方便。

3.2根據(jù)前面構(gòu)建的因子分析模型

將數(shù)據(jù)帶入借助于計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)軟件SAS程序運(yùn)行后，得到下面的結(jié)果。從方差貢獻(xiàn)總和的特征值可以看出，第一個(gè)因子的特征值λ1=4.11，大約占去方差貢獻(xiàn)的25.72%，基于公因子按特征值大于1的法則，因子分析過程提取了前5個(gè)因子，這5個(gè)因子的特征值共占去總的方差貢獻(xiàn)的76.61%?？梢?，被放棄的其他11個(gè)公因子的方差貢獻(xiàn)僅占不到25%，因此說明前5個(gè)因子反映了原始數(shù)據(jù)的足夠信息。

從旋轉(zhuǎn)前后的公因子載荷系數(shù)矩陣，左半部分可看出旋轉(zhuǎn)之前第1～5公因子即F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4，F(xiàn)5在原指標(biāo)變量上載荷值都相差不大，故不能很好解釋其含義，因此須進(jìn)一步用方差極大正交旋轉(zhuǎn)法以便更好地了解其含義。通過列表后分析發(fā)現(xiàn)，因子軸旋轉(zhuǎn)后的公因子系數(shù)已經(jīng)明顯向兩極分化，實(shí)際意義更加明顯。F1載荷系數(shù)絕對(duì)值大的有：x9，x10，x11，x13四個(gè)變量主要反映公司的贏利能力和成長(zhǎng)能力。因子F2主要由x4，x5，x6確定，反映公司的運(yùn)營(yíng)能力。F3主要由x1，x2，x3確定，反映公司的償債能力。F4主要由x15，x16確定，反映公司的資本結(jié)構(gòu)。F5主要由x7確定，反映公司的主營(yíng)收入現(xiàn)金含量，即銷售商品、提供勞務(wù)收到的現(xiàn)金與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比值，反映了主營(yíng)業(yè)務(wù)收入中的現(xiàn)金含量。

3.3農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)狀況的綜合評(píng)價(jià)

通過SAS統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)處理后,自動(dòng)產(chǎn)生了F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4，F(xiàn)5共5個(gè)因子的得分系數(shù)矩陣，這5個(gè)因子得分可以反映原始數(shù)據(jù)的76.61%的信息量，根據(jù)5個(gè)因子得分的值，應(yīng)用得分計(jì)算公式F=（0.2391*Fac1-1*0.1727*Fac2-1+0.1592*Fac3-1+0.1091*Fac4-1+0.0860*Fac5-1）/0.7661求出綜合得分，最后計(jì)算出各個(gè)公因子得分和綜合得分的評(píng)價(jià)分析值。

根據(jù)以上分析可以看出，用因子分析法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)狀況的綜合評(píng)價(jià),分析過程沒有直接對(duì)相關(guān)的財(cái)務(wù)指標(biāo)采用權(quán)重，得到的權(quán)數(shù)也是隨著數(shù)學(xué)變換過程自動(dòng)生成的，具有較強(qiáng)的客觀性，在很大程度上減少了主觀性而又不失科學(xué)性、合理性。這種因子分析方法消去了各財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)間相關(guān)性影響，因而降低了農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)狀況評(píng)價(jià)中較多指標(biāo)選擇的工作量。根據(jù)收集的數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的公司，表4計(jì)算結(jié)果表明,排在前10位的公司分別是通威股份(13)、新五豐(1)、中水漁業(yè)(40)、ST中農(nóng)(18)、都市股份(5)、先鋒股份(23)、光明乳業(yè)(8)、伊利股份(4)、好當(dāng)家(12)、香梨股份(11)，其中農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)共四家，分別是新五豐、都市股份、ST中農(nóng)和先鋒股份，其他農(nóng)業(yè)兩家為香梨股份和通威股份，畜產(chǎn)品加工兩家為伊利股份和光明乳業(yè)，漁業(yè)兩家是好當(dāng)家和中水漁業(yè)。

根據(jù)以上分析，農(nóng)業(yè)上市公司主營(yíng)業(yè)務(wù)分布在農(nóng)、林、牧、漁等行業(yè)。本文選取的47家農(nóng)業(yè)上市公司所分布的子行業(yè)為：農(nóng)產(chǎn)品加工20家，林木3家，畜產(chǎn)品加工7家，漁業(yè)6家，其他農(nóng)業(yè)16家。從上面的公司得分排序可以看出，從事不同子行業(yè)的農(nóng)業(yè)上市公司其經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)參差不齊，而公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效不僅受行業(yè)以及子行業(yè)特點(diǎn)的影響，還受企業(yè)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)品深加工程度的影響，此外眾多農(nóng)業(yè)上市公司的多元化經(jīng)營(yíng)也是重要原因，如涉足生物制藥、金融證券、電子通訊、房地產(chǎn)業(yè)的如豐樂種業(yè)、新農(nóng)開發(fā)、羅牛山等上市公司未能取得理想的業(yè)績(jī)，可見公司應(yīng)加強(qiáng)主業(yè)經(jīng)營(yíng)。另外從上面因子分析的結(jié)果還可以看出,農(nóng)業(yè)類公司的贏利能力、成長(zhǎng)能力、運(yùn)營(yíng)能力、償債能力、公司的資本結(jié)構(gòu)和主營(yíng)收入現(xiàn)金含量等財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)公司綜合財(cái)務(wù)狀況的評(píng)價(jià)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生重要影響。因此，經(jīng)營(yíng)者在管理公司時(shí)，更應(yīng)注意這些方面的管理，以提高公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，而投資者在對(duì)農(nóng)業(yè)類公司進(jìn)行投資決策時(shí)也可以將這些指標(biāo)作為重要的參考依據(jù)。

參考文獻(xiàn)

1顧嵐.中國(guó)股市上市公司財(cái)務(wù)的統(tǒng)計(jì)分析[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2001(4)

2林樂芬.中國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司績(jī)效的實(shí)證分析[J].中國(guó)農(nóng)村觀察，2004(6)

第8篇：公司財(cái)務(wù)綜合分析范文

關(guān)鍵詞：因子分析；醫(yī)藥行業(yè)；財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)

因子分析法被廣泛用于各個(gè)研究領(lǐng)域。王文桂研究指出，因子分析是以最少的信息丟失為前提，將較多的原始變量濃縮為少數(shù)幾個(gè)因子，用少數(shù)幾個(gè)變量去描述許多指標(biāo)之間的聯(lián)系，這些變量即為因子。李璐，范勇研究認(rèn)為，相比于其他財(cái)務(wù)綜合分析方法，因子分析法賦予權(quán)數(shù)更加客觀，適用于同行業(yè)中不同規(guī)模和經(jīng)營(yíng)狀況的企業(yè)。本文利用因子分析對(duì)我國(guó)醫(yī)藥板塊上市公司的財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)情況進(jìn)行綜合分析，不僅使投資者更加直觀地考察上市公司的財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)，便于投資者進(jìn)行理性投資，還可以更好地指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行自身經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略的選擇。

1.建模

1.1指標(biāo)和變量的選取

財(cái)務(wù)指標(biāo)是指企業(yè)總結(jié)和評(píng)價(jià)財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果的相對(duì)指標(biāo)，是衡量上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的重要信息。

1.1.1資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)獲利能力指標(biāo)：銷售凈利率（[X3]）、銷售毛利率（[X4]）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（[X2]）和主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)（[X7]）。

1.1.2償債能力指標(biāo)：速動(dòng)比率（[X1]）、流動(dòng)比率（[X5]）和資產(chǎn)負(fù)債率（[X6]）。

2.2樣本選取

在樣本選取過程中遵循以下原則：（1）ST公司被剔除；（2）上市不足一年的公司不利于反映公司原本的經(jīng)營(yíng)狀況，所以剔除了2010年后上市的企業(yè)；（3）剔除數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)?？紤]到以上因素后，從國(guó)泰君安大智慧中隨機(jī)抽取30家醫(yī)藥上市公司為分析對(duì)象，以2011年的年報(bào)數(shù)據(jù)為樣本，本文原始數(shù)據(jù)來源于上海證券交易所和深圳證券交易所，數(shù)據(jù)的計(jì)算利用運(yùn)用SPSS18.0中的因子分析法對(duì)其財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)情況進(jìn)行分析。

2.因子分析

2.1適用性檢驗(yàn)

本文使用KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)來判斷選取的樣本數(shù)據(jù)是否適合做因子分析，可以得到： KMO的值為0.736，可以進(jìn)行因子分析，[χ2]近似值為290.459，顯著性檢驗(yàn)的值為0.000，小于顯著性水平0.05，適合進(jìn)行因子分析。

2.2確定公因子

用Z分法得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。從分析結(jié)果可知，醫(yī)藥行業(yè)上市公司的7個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)之間相關(guān)性較強(qiáng)?；谔卣鞲笥?的原則，可提取2個(gè)公共因子，如表1，它們描述原變量總方差的78.302%，可認(rèn)為這2個(gè)公共因子基本上反映原來7個(gè)變量的絕大多數(shù)信息。

2.3命名因子

本文在因子分析過程中，數(shù)據(jù)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后，公共因子得分及綜合得分的均值為0，對(duì)表2進(jìn)行進(jìn)一步分析得到：

2.3.1流動(dòng)比率，速動(dòng)比率，資產(chǎn)負(fù)債率為第一因子，它們的載荷值分別為0.949，0.933，-0.849，載荷較大，這主要是衡量企業(yè)償債能力的財(cái)務(wù)指標(biāo)，它是反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況是否健康的重要指標(biāo)，可以將因子1識(shí)別為償債能力因子C1。

2.3.2總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，銷售凈利率，銷售毛利率，主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)為第二因子，它們的載荷值分別為0.816，-0.598，-0.596， 0.597，載荷較大，這些是反映上市公司的資金周轉(zhuǎn)能力和長(zhǎng)足發(fā)展能力的重要指標(biāo)，可以衡量上市公司賺取利潤(rùn)的能力，將因子2識(shí)別為資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)獲利能力因子C2。

2.4因子得分，綜合得分

C1=0.279X1+0.059X2+0.139X3+0.138X4+0.278X5-0.252X6+0.186X7

C2=0.143X1+0.498X2-0.28X3-0.28X4+0.121X5-0.125X6+0.430X7

可以看出，C2資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)獲利能力所占比重大于C1償債能力，可見賺取利潤(rùn)是醫(yī)藥上市公司的關(guān)鍵，而償債能力反映了上市公司財(cái)務(wù)安全，這兩個(gè)因子共同反映了上市公司的財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)。

得到綜合得分函數(shù)：F=0.2085C1+0.1437 C2

從表4（見下頁）中可以看出，在償債能力方面，恒瑞醫(yī)藥、通化東寶、浙江醫(yī)藥位居前3位，通化東寶由于受很差的資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)獲利能力因子，綜合能力僅排第4，其資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)獲利能力遠(yuǎn)低于平均水平，如何改善公司治理結(jié)構(gòu)，降低企業(yè)管理成本，提高其賺取利潤(rùn)的能力，是通化東寶目前階段的主要任務(wù)在資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)獲利能力方面，排名前三位的上市公司是上海醫(yī)藥、恒瑞醫(yī)藥、哈藥股份，哈藥股份由于受很差的償債能力的影響，綜合排名僅第5，應(yīng)重點(diǎn)考慮優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，合理利用財(cái)務(wù)杠桿。

3.結(jié)論與政策建議

3.1 結(jié)論

根據(jù)上述的數(shù)據(jù)分析，我們對(duì)醫(yī)藥行業(yè)財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)整體情況得出以下結(jié)論：

首先，優(yōu)越的地域條件可提升醫(yī)藥行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)水平。

其次，醫(yī)藥板塊上市公司的財(cái)務(wù)績(jī)效差別較大。

綜合分析各主因子后，位列前3名的恒瑞醫(yī)藥、上海醫(yī)藥和浙江醫(yī)藥，說明了這些企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)綜合情況比較好，在行業(yè)內(nèi)較有優(yōu)勢(shì)，同時(shí)可以看到這三家企業(yè)在2個(gè)因子得分中至少一個(gè)位于前3名之內(nèi)。但是，沒有一個(gè)公司所有因子得分排名都是在前面的，而排名靠后的三家企業(yè)， 除了少數(shù)的因子得分高于平均水平外，其他得分都明顯低于行業(yè)平均水平，如天方藥業(yè)，在總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率較高，但是速動(dòng)比率較低，說明其在短期償債能力即企業(yè)的變現(xiàn)能力低，流動(dòng)負(fù)債會(huì)帶來較大的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，這些企業(yè)應(yīng)盡快采取相應(yīng)的措施，提高償債能力來保障自身的財(cái)務(wù)安全狀況。

3.2 政策建議

從實(shí)證分析結(jié)果可以看出，一方面，投資者就可以更理性地進(jìn)行選擇投資，另一方面，利用因子分析法計(jì)算出因子得分以及綜合得分后，每個(gè)企業(yè)應(yīng)該找出自己在行業(yè)中所處的位置，了解企業(yè)在行業(yè)中的不足與優(yōu)勢(shì)，比較得分情況，深入分析，制定相應(yīng)優(yōu)化財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)狀況的戰(zhàn)略。如從行業(yè)發(fā)展上，企業(yè)可以優(yōu)化醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，規(guī)范醫(yī)藥行業(yè)市場(chǎng)，抓住醫(yī)藥體制改革帶來的發(fā)展機(jī)遇；在技術(shù)研發(fā)上，建設(shè)有層次的，完善的研發(fā)體系，不斷開展相關(guān)藥品的研發(fā)與創(chuàng)新工作 ，緊跟科技，儲(chǔ)備一些新興的技術(shù)專利；在宏觀醫(yī)藥調(diào)控體制方面，應(yīng)健全醫(yī)藥價(jià)格調(diào)控體制，實(shí)施人才戰(zhàn)略，引導(dǎo)醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化，推進(jìn)醫(yī)藥行業(yè)整體高效發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]王文桂.因子分析法在公司并購(gòu)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].企業(yè)導(dǎo)報(bào)，2011（1）

[2]李璐，范勇.因子分析法在外商投資企業(yè)財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].財(cái)會(huì)月刊，2005（3）

[3]孫世敏，王澤平.基于因子分析法的汽車行業(yè)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)研究[J].財(cái)會(huì)通訊，2010（2）

[4]蘇爾李，吳曉剛.數(shù)據(jù)分析方法五種[第一版].上海：格致出版社，2011

作者簡(jiǎn)介：

第9篇：公司財(cái)務(wù)綜合分析范文

【關(guān)鍵詞】 創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)； 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)； 因子分析； 聚類分析

一、引言

中國(guó)證監(jiān)會(huì)《首次公開發(fā)行股票并在創(chuàng)業(yè)板上市管理暫行辦法》中明確規(guī)定，“促進(jìn)自主創(chuàng)新企業(yè)及其他成長(zhǎng)型創(chuàng)業(yè)企業(yè)的發(fā)展”是創(chuàng)業(yè)板的主旨。創(chuàng)業(yè)板的設(shè)立為中小企業(yè)的發(fā)展提供了一個(gè)融資的良好平臺(tái)，但越來越多、越來越復(fù)雜的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)在企業(yè)的高速發(fā)展中被忽視，由此導(dǎo)致企業(yè)發(fā)展受到阻礙甚至無法持續(xù)經(jīng)營(yíng)。這就要求以高科技、高發(fā)展為特征的創(chuàng)業(yè)板企業(yè)在發(fā)展過程中對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行系統(tǒng)的研究，了解財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的源頭，建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范體系，使企業(yè)健康、穩(wěn)定、快速的發(fā)展。

二、國(guó)內(nèi)外研究綜述

國(guó)際上關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代。1966年，美國(guó)的威廉?比弗（William Beaver）運(yùn)用精確的統(tǒng)計(jì)方法，提出了單變量分析法，運(yùn)用個(gè)別財(cái)務(wù)指標(biāo)來預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的大小。1968年，愛德華?奧特曼（Edward Altman）運(yùn)用一組數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，采用配對(duì)抽樣法，首次提出了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的Z值模型，按照奧特曼的思路，許多學(xué)者通過實(shí)證研究建立了自己的模型，較具代表性的模型有1972年埃德米斯特（Edmister）建立的小企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分析模型和1977年英國(guó)的塔夫勒（Taffler）提出的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。國(guó)內(nèi)關(guān)于企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的研究熱潮正方興未艾，除借鑒國(guó)外的預(yù)警模型以外，一部分學(xué)者也做了擴(kuò)展性的研究工作。例如，周首華、楊濟(jì)華、王平等（1996）建立了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的F分?jǐn)?shù)模式對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警起到了一定的作用，周敏、王新宇（2002）提出了基于系統(tǒng)模糊優(yōu)選和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，王曉鵬、何建敏、馬立成（2007）運(yùn)用Cox模型對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)困境進(jìn)行預(yù)警，何燭竹（2009）對(duì)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型應(yīng)用進(jìn)行了探究。但隨著時(shí)代的發(fā)展和經(jīng)營(yíng)環(huán)境的變化，原有的模型已不能完全滿足創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的需要，尤其在樣本選取、監(jiān)控范圍的確定、預(yù)警指標(biāo)的選擇、預(yù)警指標(biāo)的預(yù)警值的設(shè)立、預(yù)警報(bào)告的形式等方面不能反映創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)的經(jīng)營(yíng)實(shí)際，缺乏可操作性，因此有必要對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行研究。

三、研究方法設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

創(chuàng)業(yè)板自2009年10月設(shè)立以來，成為以高科技、高增長(zhǎng)為特征的中小企業(yè)的重要融資平臺(tái)，也是其他中小企業(yè)發(fā)展的領(lǐng)頭羊，首批上市的28家企業(yè)經(jīng)歷兩個(gè)完整會(huì)計(jì)年度發(fā)展，基本消除VC、PE和解禁套現(xiàn)等重大影響。本文以首批上市的28家創(chuàng)業(yè)板企業(yè)為樣本，根據(jù)2011年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)各公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。

本文所使用的創(chuàng)業(yè)板上市公司的年報(bào)數(shù)據(jù)來源于鳳凰財(cái)經(jīng)及和訊網(wǎng)。而各公司具體的信息數(shù)據(jù)，則由筆者依據(jù)年報(bào)資料加工整理，并采用SPSS17.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

（二）指標(biāo)體系構(gòu)建

本文借鑒國(guó)內(nèi)外學(xué)者的實(shí)證研究成果并結(jié)合創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)實(shí)際情況，經(jīng)過篩選檢驗(yàn)，確定了包括反映企業(yè)盈利能力、成長(zhǎng)能力、營(yíng)運(yùn)能力、償債能力和現(xiàn)金流量5大類13個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。見表1。

由于各指標(biāo)之間存在變化趨勢(shì)不一致的情況，在進(jìn)行上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)時(shí)，必須將指標(biāo)進(jìn)行同趨勢(shì)化處理。一般將適度指標(biāo)轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)，所以也稱為指標(biāo)的正向化。筆者認(rèn)為，對(duì)適度指標(biāo)正向化的方法應(yīng)為：

■

其中，k是各樣本單位該項(xiàng)指標(biāo)的平均值。這種線性變換不會(huì)改變指標(biāo)值的分布規(guī)律，是比較好的變換方法。

（三）財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)因子的提取

1.因子分析法基本原理及其應(yīng)用

因子分析的基本思想是用少數(shù)幾個(gè)因子F1、F2、F3、...Fm去描述許多變量之間的關(guān)系。每一個(gè)主要因子代表經(jīng)濟(jì)變量間相互依賴的一種經(jīng)濟(jì)作用，通過主要因子可以幫助我們對(duì)經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行分析和解釋。因子分析法與其他財(cái)務(wù)綜合評(píng)價(jià)方法相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)：第一，權(quán)重的確定更為客觀。因子分析法的綜合因子權(quán)重根據(jù)方差貢獻(xiàn)率來確定，避免了人為調(diào)整權(quán)重的隨意性，保證了財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀合理。第二，在財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)中，僅根據(jù)單個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)并不能反映企業(yè)整體的財(cái)務(wù)狀況，而因子分析法能實(shí)現(xiàn)對(duì)大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的有效加工和綜合分析，因此尤其適用于企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效的綜合評(píng)價(jià)。

2.因子分析的條件檢驗(yàn)

在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行同向化處理后，運(yùn)用SPSS17.0進(jìn)行因子分析的條件檢驗(yàn)，結(jié)果顯示KMO值為0.721，Bartlett值=534.382，P

3.因子的提取和命名

運(yùn)用主成分分析法，采用方差極大化因子旋轉(zhuǎn)法（表4），取前4個(gè)因子，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率可達(dá)82%（表3），4個(gè)因子包含13個(gè)指標(biāo)的絕大部分信息。

由表4可以看出，F(xiàn)1主要依賴于銷售凈利率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、總資產(chǎn)報(bào)酬率，體現(xiàn)了包括股東權(quán)益在內(nèi)的企業(yè)資產(chǎn)的獲利能力，可命名為資產(chǎn)盈利能力因子；F2主要由流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比率和現(xiàn)金流量與總資產(chǎn)的比率決定，反應(yīng)償債能力和現(xiàn)金流量，命名為償債能力因子；F3在流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率上有較大載荷，反映了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率，可命名為運(yùn)營(yíng)效率因子；F4主要由總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率決定，反映了企業(yè)規(guī)模擴(kuò)張和資本積累，可命名為成長(zhǎng)能力因子。

4.因子得分

根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣（表5），可以寫出每個(gè)因子得分計(jì)算公式：

F1=0.025x1+0.028X2+0.131X3+……-0.123X13

F2=0.306X1+0.323X2+0.226X3-……-0.111X13

F3=0.018X1-0.012X2+0.098X3+……+0.192X13

F4=0.017X1+0.024X2-0.270X3-……-0.608X13

（四）基于聚類分析的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)

聚類分析是將物理或者抽象對(duì)象的集合分成相似的對(duì)象類的過程。聚類分析的原則是同一類中的個(gè)體有較大的相似性，不同類中的個(gè)體差異較大。下面以因子分析中提取的4個(gè)因子為聚類變量，對(duì)28家公司進(jìn)行K均值聚類分析，將28家公司分成4類，相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分為：幾乎沒有財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較小，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較大，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)很大。聚類結(jié)果見表6。

創(chuàng)業(yè)板上市的中小企業(yè)雖然都具有高科技、高成長(zhǎng)性的特征，但是在上市過程中，為了達(dá)到證監(jiān)會(huì)相關(guān)要求，大多進(jìn)行了非長(zhǎng)期性的融資租賃，在企業(yè)上市完成后，如果經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)不能達(dá)到預(yù)期，企業(yè)運(yùn)作會(huì)遇到瓶頸，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)隨之加大。從上面分析結(jié)果中可以看出，首批上市的28家公司經(jīng)歷了兩個(gè)會(huì)計(jì)年度的發(fā)展，大部分已經(jīng)趨于平穩(wěn)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)基本得到控制。

1.幾乎沒有財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的吉峰農(nóng)機(jī)，各指標(biāo)的平衡發(fā)展，尤其是在營(yíng)運(yùn)能力和成長(zhǎng)能力方面有良好的表現(xiàn)，應(yīng)注意保持公司目前良好的財(cái)務(wù)管理狀況，但是需要注意的是，該公司使用超募資金推進(jìn)區(qū)域擴(kuò)張和業(yè)務(wù)擴(kuò)張，力求保證公司在國(guó)家農(nóng)機(jī)補(bǔ)貼增速趨緩的情況下，通過將行業(yè)存量變成公司增量的方式實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)高速增長(zhǎng)，這種增長(zhǎng)方式造成了公司利潤(rùn)的降低應(yīng)引起管理層的重視。

2.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較小的15家公司，大多資本來源途徑較廣，資本結(jié)構(gòu)、投資規(guī)模、投資方向、投資回收期合理，經(jīng)營(yíng)效率和管理水平較高。公司對(duì)應(yīng)收賬款和成本費(fèi)用管理到位，有明確的成本費(fèi)用控制重點(diǎn)環(huán)節(jié)和關(guān)鍵點(diǎn)，對(duì)重點(diǎn)成本、費(fèi)用的事前預(yù)算、事中控制和事后的系統(tǒng)分析總結(jié)，挖掘成本潛力，提高經(jīng)營(yíng)效率，將公司的運(yùn)營(yíng)成本控制在最經(jīng)濟(jì)、最合理水平，有效提升了公司的盈利能力。在以后的發(fā)展中應(yīng)繼續(xù)優(yōu)化現(xiàn)有的財(cái)務(wù)管理模式，并隨時(shí)關(guān)注財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化情況，做好財(cái)務(wù)預(yù)警。

3.作為創(chuàng)業(yè)板市值最大的公司，樂普（北京）醫(yī)療器械股份有限公司主要從事冠狀動(dòng)脈和先心病等介入醫(yī)療器械的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售，是國(guó)內(nèi)高端醫(yī)療器械領(lǐng)域能夠與國(guó)外產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)并取得優(yōu)勢(shì)的企業(yè)，目前擁有五家全資子公司。從數(shù)據(jù)分析來看，該企業(yè)2011年度財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較大，主要是成長(zhǎng)因子上得分偏少，造成財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的升高。表7中和訊網(wǎng)對(duì)該公司2011年度的財(cái)務(wù)能力評(píng)級(jí)也證明了這一點(diǎn)。

企業(yè)應(yīng)該根據(jù)財(cái)務(wù)報(bào)表的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行分析，找到影響財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的主要因素并采取相應(yīng)對(duì)策，以避免財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況的進(jìn)一步惡化，并通過建立財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制實(shí)時(shí)監(jiān)控財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。這樣，企業(yè)才能在稅收優(yōu)惠等政策到期的情況下，更好地利用超募資金，在占領(lǐng)國(guó)內(nèi)心內(nèi)介入/植入廣闊市場(chǎng)空間的同時(shí)，積極進(jìn)軍國(guó)際市場(chǎng)。

4.對(duì)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)很大的11家公司，公司內(nèi)部和外界投資者應(yīng)加以特別重視。公司內(nèi)部應(yīng)在對(duì)國(guó)家和企業(yè)所處行業(yè)的外部環(huán)境分析的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)分析企業(yè)的籌資結(jié)構(gòu)、審查企業(yè)的投資方向和投資規(guī)模，優(yōu)化企業(yè)的財(cái)務(wù)管理模式，強(qiáng)化財(cái)務(wù)管理人員的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，以避免財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況的極度惡化，而外部投資者則應(yīng)謹(jǐn)慎投資。

四、結(jié)論

本文根據(jù)創(chuàng)業(yè)板上市公司高科技和高成長(zhǎng)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了5個(gè)層面的13個(gè)指標(biāo)構(gòu)造的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，以擁有兩個(gè)完整會(huì)計(jì)年度的創(chuàng)業(yè)板首批上市28家公司為研究對(duì)象，搜集2011年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，通過相關(guān)分析篩選出13個(gè)指標(biāo)做因子分析，提取了4個(gè)主因子，并且利用最大方差法旋轉(zhuǎn)成分矩陣，將因子命名，計(jì)算了各個(gè)因子得分系數(shù)，在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用聚類分析法對(duì)公司排名情況進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的劃分，并根據(jù)企業(yè)發(fā)展的實(shí)際情況，提出了相應(yīng)的對(duì)策建議。這種聚類的方法與根據(jù)因子貢獻(xiàn)率得出綜合因子得分公式得到28家公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況的綜合排名的方法相比，更注重企業(yè)各方面的平衡發(fā)展，避免因少數(shù)幾個(gè)因素的極端變化影響企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)。

【參考文獻(xiàn)】

[1] Altman E，haldman R，Narayann P.Zetaanalysis-a new model to identity bankruptcy risk of corporations[J].Journal of banking and Finance，1977（3）：58-65.

[2] 周首華，楊濟(jì)華，王平.論財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警分析――F分?jǐn)?shù)模式[J].會(huì)計(jì)研究，1996（8）：8-11.

[3] 周敏，王新宇.基于模糊優(yōu)選和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2002（3）：86-90.

[4] 王曉鵬，何建敏，馬立成.Cox模型在企業(yè)財(cái)務(wù)困境預(yù)警中的應(yīng)用[J].價(jià)值工程，2007（11）：4-8.

[5] 何燭竹.上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型應(yīng)用研究[J].財(cái)會(huì)通訊，2009（4）：137-138.