时间：2023-10-12 16:10:52
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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。
关键词：上市公司；统计指标；因子分析
上市公司是股票市场发展之根本，公司经营状况的优劣决定着其在股票市场的发展前景，而其资产质量和发展潜力也从本质上决定了上市公司股票在二级市场上的表现。对上市公司的资产质量、经营现状和发展潜力进行综合准确的评价，以及对其财务状况进行全面的统计分析,对投资策略分析有着重要的意义。
一、指标体系的建立
根据我国股市的特点，结合西方国家分析企业经营业绩的分析指标，选取分析河南省上市公司的指标：即反映企业的盈利能力、偿债能力、成长能力、资产管理、企业股本扩张能力和主营业务鲜明状况的指标。根据指标的选取，制定以下综合评价指标：盈利能力：主营业务利润率、总资产利润率、净资产收益率、每股收益；偿债能力：资产负债率、流动比率、速动比率；成长能力：总资产增长率、主营业务增长率、净利润增长率；资产管理能力：总资产周转率、存货周转率、应收账款周转率；股本扩张能力：每股净资产、每股公积金、每股未分配利润主营业务鲜明状况：主营业务鲜明率。
二、模型的建立与分析
因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。当让指标体系简洁，评价指标之间独立，消除了评价指标包涵信息的重叠导致的评价重复，同时也消除了人为操作权重对综合评价的影响。此外，因子分析法不仅可以进行得分排序，还可以分析影响其得分排序的因素，从而加强其薄弱环节的改进，进而提升企业经营业绩。按照选取的指标数据，运用SPSS软件进行因子分析，得到下的KMO&Bartlett'sTest得到P<0.05，拒绝原假设，存在着显著性差别。KMO检验用于研究变量之间的偏相关性，计算偏相关时由于控制了其他因素的影响，所以比简单相关系数小。其值越接近1，则越适合做因子分析。Bartlett球形检验统计量的Sig<0.01，由此否定相关矩阵为单位阵的零假设，即认为各变量之间存在着显著的相关性。本文数据统计量KMO=0.586，表明可以做因子分析。对数据进行标准化处理，得到因子特征值矩阵贡献率，初始载荷矩阵中可以得到财务因子特征值大于1，且累计达到贡献率在75%以上，从主因子的碎石图的“陡坡检验”也可以说明这6个主因子可以解释这个含有17个分指标的财务指标体系，从而决定这6个财务因子是决定着包含17个指标体系的财务因子的主因子。根据因子载荷矩阵，我们可以在各因子上选取载荷相对较大的财务指标作为解释变量，可以得出各因子十分明确的解释。通过因子载荷矩阵的分析，发现提取6个因子不是最好的办法，主因子6不能说明经营业绩的任何一个指标，提取4个因子的话贡献率太低，定为选5个公因子。F1=(0.840*V1+0.684*V2+0.895*V3+0.636*V4+0.639*V6+0.632*V7+0.576*V14+0.781*V16)/4.991(1/2)F2=(0.741*V11+0.416*V12+0.500*V13+0.334*V15)/2.712(1/2)F4=(0.235*V5+0.637*V8+0.325*V9)/1.373(1/2)F5=0.854*V10/1.045(1/2)因子3的代表性过小，由以上4个因子来说明整个河南上市公司的经营业绩。但发现有些指标的系数过微，在指标选取上有落差，对指标的选取应当进一步改善，可以得到在每一主因子下面计算得到河南地区每家上市公司的得分，最后按照贡献率，计算河南地区上市的公司综合财务业绩的综合得分，按照得分水平进行排名。从综合排名中可以看出排在前十的是双汇发展、宇通客车、普莱柯、大地传媒、清水源、郑州煤电、华兰生物、豫能控股、许继电气和辅仁药业，这些都是经营状况良好、有很好的发展前景的上市公司。由牧原股份中间数据缺失，导致最后没有牧原股份的综合排名得分，在此不计。而位于后十位的是轴研科技、北玻股份、中孚实业、东方银星、中原特钢、雏鹰农牧、神火股份、智度投资、安彩高科和*ST银鸽，这是经营业绩逊色的企业。河南地区各上市公司的综合得分大于0，即使高于平均水平的为35个，数据缺失的不计入，低于平均水平的为36个，可见河南省上市公司的综合经营业绩排面不是很乐观，需要进一步改善，在经济发展快速，股市处于牛市中还不明显，市值可以保持在优良的水平，一旦牛市过去，仅能靠经营业绩来维持市值的情况下，这下低于平均水平的上市公司将面临着不可小觑的潜在风险。
三、结论及建议
综合排名分析：处于前三的双汇发展、宇通客车和普莱柯的经营能力、资产质量、和偿债能力等方面都有待进行与关注与提高，否则会影响企业未来的发展规模及状况。行业角度分析：河南省各个行业均无明显集中竞争优势，即使是垄断性较强的钢铁、煤炭、化工行业也不够突出。说明河南省行业集中度较差，行业规划、培育和扶持等措施有待加强。传统优势产业角度分析，食品、汽车及零部件、装备制造产业的上市公司排名较好，优势较为明显，而有色、化工、纺织服装产业，但由于市场环境变化较大，其已基本无优势可言。因此，有色、化工、纺织服装类的上市公司应该加快转变市场观念，强化竞争意识并提高经营水平。
作者:耿娇霞 单位:河南财经政法大学
参考文献：
内容摘要：本文通过传统财务评价指标体系和因子分析法相结合的方法，研究分析了2011年度农林牧渔行业上市公司的财务发展状况。研究发现偿债能力是农林牧渔行业上市公司财务竞争力的首要体现，而盈利能力、发展能力和营运能力则略显不足。同时，通过综合因子得分的计算，发现农林牧渔行业整体而言的财务状况不佳，有待采取有效措施加以改善。
关键词：财务分析 财务评价指标 因子分析法
引言
国务院2013年3月了《国务院关于支持农业产业化龙头企业发展的意见》，该意见书提出了以服务农民为方向，加快转变经济增长方式为主线，科技进步为先导，市场需求为坐标，加强标准化生产基地建设，大力发展农产品加工，创新流通方式，不断拓展产业链条，完善扶持政策，强化指导服务，全面提高农业产业化经营水平的总体发展思路。
农业是国民经济的基础，该行业的发展对于农村经济结构的调整、地方经济的发展以及农民收入的增加有着深远的意义。种植业是大农业的基础，为人类提供赖以生存和发展的生活资料，同时还为其他产业的发展提供支持，如为食品、纺织工业提供原料，为畜牧、饲养产业提供饲料等；畜牧业不仅满足城乡人民的生活需要，为其提供纺织、脂肪等工业原料和肉、蛋乳、禽等生活物质，同时也日益成为农民增收的重要途径之一；水产业、养殖业的发展丰富了人们的饮食结构，调整和优化了农业产业结构，为农民收入的增加也做出了很大贡献。
农业行业也具有较强的抵抗滞胀的能力。美国和日本农业产业化和现代化飞速发展的时期均是在20世纪60至80年代的滞胀时期。1972-1975年日本滞胀时期，农业的生产指数从100增加到了106，而滞胀期后开始出现了显著的回落。在美国，其农业生产指数也在1973-1975年的滞胀期加速上升。与1973年以前相比，情况明显较好。这说明，农业在经济滞胀期明显比较活跃。
在后金融危机时期，农林牧渔行业的发展尤其值得关注。而上市公司是行业发展表现的中坚力量，合理地评价其财务状况对于理解行业的发展有着重要意义。因此，本文通过结合使用因子分析法和财务评价来分析农林牧渔行业上市公司的财务竞争情况。
上市公司财务评价体系概述
如何有效地理解上市公司披露的财务信息，并用于评价上市公司的财务状况，是上市公司利益相关者普遍关心的热点问题。财务评价是指通过收集和筛选相关的财务和非财务信息，并运用一定的方法加以分析和加工，用以评价上市公司的经营业绩和财务状况。通过众多学者和实践者的研究和探索，已经形成了一套比较成熟和完整的财务评价体系。
本文根据科学性、可比性和可操纵性的原则，以及通过借鉴财务评价指标体系研究的众多文献，从盈利能力、偿债能力、发展能力和营运能力4个方面共计12个指标来评价上市公司的财务状况。具体指标如下：
（一）偿债能力
流动比率X1=流动资产/流动负债
速动比率X2=速动资产/流动负债=（流动资产-存货）/流动负债
现金流量比率X3=经营活动现金净流量/流动负债
（二）发展能力
资本积累率X4 =（期末股东权益-期初股东权益）/期初股东权益
总资产增长率X5 =（期末总资产-期初总资产）/期初总资产
净利润增长率X6=（本年净利润-上年净利润）/上年净利润
（三）营运能力
应收账款周转率X7=营业收入/应收账款平均占用额
存货周转率X8=营业成本/存货平均占用额
总资产周转率X9=营业收入/平均资产总额
（四）盈利能力
营业利润率X10=营业利润/营业收入
资产报酬率X11=净利润/资产平均总额
成本费用利润率X12=利润总额/（营业成本+销售费用+管理费用+财务费用）
研究方法
本文采用因子分析法来分析和研究农林牧渔行业上市公司的财务状况和竞争力情况。因子分析是指通过少数几个因子来描述众多指标之间的联系，用较少数量的因子来反映原有资料中的大部分信息的一种统计学分析方法。采用因子分析方法有以下一些特点：因子变量的数量减少，从而减少了分析的工作量；因子变量之间是非线性关系，便于变量的分析；在保证数据基本完整的前提下，通过对高维空间的降维处理，使得对系统的解释更加容易。
因子分析的基本分析步骤如下：对原始数据进行标准化处理，一般采用标准差标准化方法；利用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和巴特利特球形检验（Bartlett Test of Sphericity）来确定带分析的变量是否适合因子分析；利用主成分分析法构造因子变量；通过对载荷矩阵的分析，进行因子变量的命名解释；计算因子变量的得分。
实证分析结果
（一）样本选取和数据来源
本文选取了农林牧渔行业在A股上市的公司作为研究的样本。截至2011年底，农林牧渔行业共有51家上市公司。
本文以2011年作为研究期间，研究数据主要来自于国泰安CSMAR（China Stock Market & Accounting Research Database）系列数据库。个别缺失的数据通过上市公司2011年度的年报补充获得。上市公司年报从巨潮资讯网（.cn）下载得到。通过剔除该年数据异常和用以上方法仍然无法获得数据的上市公司后，最终获得了41家上市公司作为本文的研究样本。
本文采用SPASS13.0软件来进行数据的处理。
（二）统计性描述
利用SPASS13.0软件对41家样本公司的财务数据处理后所得到的描述性统计结果如下：
第一，从偿债能力指标来看，流动比率和速动比率比较正常，标准差也较小，波动性较低。但是，现金流量比率的均值却为负值，这说明农林牧渔行业上市公司的经营活动现金净流量表现不大好，这需要相关分析人员的注意。第二，从发展能力指标来看，资本积累率和总资产增长率的平均值为负数，但是该负值并不是特别小，而且标准差也比较小，最大值和最小值之间的差距不大，这表明该行业中上市公司的规模有小幅减小。而净利润增长率的平均值为正值，最大值达到了9.794%。从总体上来看，2010年农林牧渔行业的发展能力较好。第三，从营运能力指标来看，上市公司的存货周转率和总资产周转率的平均值分别为2.884和0.613，标准差也比较小，这说明样本公司的存货周转率和总资产周转率普遍不高，各公司的差异也较小。应收账款周转率的平均值为21.363，最小值为4.170，最大值为80.453，表明农林牧渔行业上市公司存在应收账款管理能力不一的情况。第四，从盈利能力指标来看，上市公司的营业利润率、资产报酬率和成本费用率的平均值分别为0.081、0.069和0.118，说明上市公司的盈利能力适中。
（三）因子分析结果
1.KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和巴特利特球形检验（Bartlett Test of Sphericity）。运用SPSS13.0软件对样本数据进行KMO检验和巴特利特球形检验的结果显示，巴特利特球形检验的X2的统计值为485.967，相伴概率为0.000，小于1%，因此拒绝巴特利特球形检验的零假设，而KMO统计量为0.559，大于基本要求0.5。因此，该样本数据可用于因子分析。
2.利用主成分分析法构造因子变量。在本文的因子分析中，本研究按照特征值大于1的标准来提取因子。通过SPSS13.0软件的分析计算，可以发现前4个因子的方差贡献率分别为34.095%、21.758%、13.530%和10、671%，累积贡献率达到了80.054%。可见提取前4个因子就能够反映原变量的大部分情况。
3.通过对载荷矩阵的分析，进行因子变量的命名解释。从旋转后的因子载荷矩阵可以看出，X1（流动比率）、X2（速动比率）在第一个因子变量上具有较大载荷，因此将其命名为K1（偿债能力因子）；第二个因子基本反映了X10（营业利润率）、X11（资产报酬率）、X12（成本费用利润率）三个变量，因此将其命名为K2（盈利能力因子）；第三个因子基本反映了X4（资本积累率）、X5（总资产增长率）两个变量，因此将其命名为K3（发展能力因子）；X8（存货周转率）、X9（总资产周转率）在第四个因子上具有较大载荷，因此将该因子命名为K4（营运能力因子）。
4.计算因子变量的得分。在对因子变量命名以后，就可以计算各个因子变量的得分。求解因子变量的得分是采用回归的方法，即通过变量的线性组合来表示因子而算出其得分。线性组合的系数通过SPSS13.0软件得出的因子得分系数矩阵来确定。然后根据41家样本公司的因子得分，可以得出这些上市公司分别在偿债能力因子、盈利能力因子、发展能力因子和营运能力因子上的排序。由于本文研究的是农林牧渔行业整体的财务情况，故此处略去上述排名的情况。
最后，本文通过利用综合因子得分函数来分析农林牧渔行业财务绩效的综合表现。该综合因子得分函数以上述四个因子的方差贡献率分别占累积方差贡献率的比重作为各因子的系数。综合因子得分函数如下：
由上述综合因子得分函数可以知道，对综合因子得分的影响按由大到小的顺序分别为偿债能力因子、盈利能力因子、发展能力因子和营运能力因子。其中，偿债能力因子占到了42.59%，而营运能力因子仅为13.33%。这说明在农林牧渔行业中，偿债能力是评价上市公司财务状况和竞争力的主导因素，较强的偿债能力是该行业上市公司重要的财务竞争点，同时也表明，该行业在资产管理方面比较弱，需要得到有效地改善。
根据综合因子得分函数以及由SPSS13.0得出的各样本的因子值，就可以计算出41个样本上市公司的综合得分，也就能了解各上市公司的财务竞争力排名情况，从而能够从更微观的层面了解农林牧渔行业的财务状况。
从综合得分的结果可以发现，综合因子得分超过1的只有一家2010年才上市的公司。由于该公司刚刚上市，因此其财务表现要好于其他的上市公司；综合得分因子大于0小于1的公司有16家，占总样本的39%，这部分公司的财务竞争水平一般；而综合因子得分小于0的公司达到了24家，占样本总量的59%，这部分公司的财务状况较差。由此可见，农林牧渔行业中的上市公司的财务状况较差，整体竞争力水平不高。作为国民经济的基础产业，迫切需要采取有效措施改变这种状况。
结论
第一，通过对载荷矩阵的分析，可以发现偿债能力是农林牧渔行业中的上市公司的财务竞争力的首要体现，其次是盈利能力和发展能力，最后是营运能力。虽说该行业的上市公司具有较好的偿债能力，但是盈利才是一个公司营运的最直接目的。因此，该行业中的上市公司应该采取有效措施提高公司的盈利能力，优化企业盈利结构。此外，该行业的上市公司还应该提高资产管理能力，走集约型的发展道路。
第二，农林牧渔行业虽然属于国民经济的基础产业，但是从整体上来说其财务竞争力不强。根据综合因子得分计算分析，可以发现，该行业中财务竞争力较弱的上市公司有24家，占到所选样本总量的59%，而财务状况较好的企业只有一家，而且该企业也是2010年度才上市的公司。这种情况与农林牧渔业在国民经济中所起的作用是不相符合的，因此急需有关部门的注意，并采取有效措施改变现状。
参考文献：
1.陈平雁.SPSS13.0统计软件应用教程[M].人民卫生出版社，2005
2.陆正飞，施瑜.从财务评价体系看上市公司价值决定—“双高”企业与传统企业的比较[J].会计研究，2002
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。
作者简介：
关键词 农业上市公司 财务状况指标体系 因子分析模型
农业在我国是安天下、稳民心的基础产业和战略产业，保持农业和农村发展的良好势头，对保持经济快速发展和社会长期稳定意义非常重大，而农业类上市公司则是我国农业经济发展中的突出代表，因此对农业上市公司的财务状况进行评价研究具有非常重要的意义。本文提出了对农业上市公司财务状况进行综合评价的指标体系，并根据因子分析法得出的因子分析模型对2004年我国47个农业上市公司的财务状况进行了综合排名，期望能为经营者也为投资者提供更准确的决策信息。
1 建立农业上市公司财务状况评价指标体系
财务评价指标体系的选择应遵循的原则除了可操作性、相关性、简明性等要求外，还应遵循：系统性原则，即体系必须能从公司的偿债能力、盈利能力、资本结构、营运能力和成长能力各个方面全面考察公司的状况，确保评价的全面性和可信度；可比性原则，即体系要根据我国通用的财务报表和统计报表为基础来设置指标，以便于横向比较和各方使用者对公司财务状况的把握；科学性原则，即指标的设置要坚持定性和定量分析相结合，正确反映企业系统整体和内部相互关系的数量特征，便于建模综合评价。
2 因子分析方法的基本原理和步骤
因子分析法是研究相关矩阵内部依存关系，寻找出支配多个指标x1，x2，…，xm(可观测）相互关系的少数几个公共的因子f1，f2，…，fp(不可观测)以再现原指标与公因子之间的相关关系的一种统计方法。这些公因子是彼此独立或不相关的，又往往是不能够直接观测的。在所研究的问题中，以公因子（新变量）代替原指标（原变量）作为研究对象，并要求不损失或很少损失原指标所包含的信息，用公因子代替原指标所作的分析会比较简单和清楚。通常这种方法要求出因子结构和因子得分模型。前者通过相关系数来反映原指标与公因子之间的相关关系，后者是以回归方程的形式将指标x1，x2，…，xm表示为因子f1，f2，…，fp的线性组合。具体步骤如下:
2.1 对原始数据进行标准化变换
假设要进行因子分析的原指标有m个，记为x1，x2，…，xm，现有n个样品的观测值记为xij，i=1，2，…，m，k=1，2，…，n，做标准化变换后x′i=■式中的■i是xi的均值，si是xi的标准差，x′i的均值为0，标准差为1。相关系数矩阵为r=xx′，根据标准特征方程|r-λi|=0可求出r的特征向量矩阵a和特征值λ1≥λ2≥…≥λp≥0，使得f=a′·x，其中f为因子矩阵。
2.2 建立因子模型，并确定因子贡献率及累计贡献率
根据标准化后的观测值x′ik求出系数αij，建立用公因子f1，f2，…，fp和单因子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为主因子，分别反映某一方面信息的不可观测的潜在变量，αij为因子载荷系数，是第i个指标在第j个因子上载荷。如果某指标在某因子中作用较大，则该因子的载荷系数就大，反之相反，单因子gi为特殊因子，在实际建模中可以忽略不计。第i个因子的贡献率为di=λi■λi，贡献率可以确定各个公因子的贡献程度占全部贡献程度的百分比。贡献率越大，则该公因子就相对越重要，同时以因子的累计贡献率■λi/■λi≥0.75作为因子个数p的选择依据。
2.3 因子载荷矩阵变换和旋转，并计算因子得分
对于由因子模型矩阵得到的初始因子载荷矩阵，如果因子载荷之间相差不大，对因子的解释就不是很明确，因此要通过旋转因子坐标轴，以使每个因子载荷在新的坐标系中能按列和行向0或1两极分化，一般采取方差极大正交旋转法就可以得到明确的分析结果。通过旋转和计算，得到较为理想的因子载荷矩阵和因子得分系数矩阵，可以求出每个公司财务状况综合得分。根据因子综合得分对每个上市公司进行排序，横向比较各个上市公司的财务状况。
3 农业上市公司财务状况之因子模型实证分析
本文从金融界（.cn）和证券之星（）网站上的2004年农业上市公司财务数据表中选取了46个公司、16项财务指标的数据作为样本考察对象，以便能更好地对其目前的财务状况进行综合分析评价。各财务评价指标分别是流动比率(x1)、速动比率（x2）、资产负债率（x3）、存货周转率（x4）、总资产周转率（x5）、应收账款周转率（x6）、主营收入现金含量（x7）、主营业务利润率（x8）、每股净利润（x9）、资产利润率（x10）、净资产收益率（x11）、主营收入增长率（x12）、净利润增长率（x13）、总资产增长率（x14）、长期负债资产比（x15）、股东权益比率（x16）。
3.1 对所选指标的统计分析及无量纲化处理
本文确定的财务评价指标体系中的16项指标包括正向指标和适度指标两种。适度指标有流动比率、速动比率、长期负债比率和股东权益比率，其余为正向指标。为保证后面分析的准确性和科学性，应该先将适度指标转换成正向指标，进行无量纲化处理以消除不同单位指标之间的差异。可以按计算公式zij=（xij-xjmin）/（xjmax-xjmin）进行变换，其中xij为第i个样本第j个指标的原始数据，xjmin为第j个指标的最小值，xjmax为第j个指标的最大值。按照通行的国际惯例，流动比率、速动比率、长期负债比率和股东权益比率的适度值分别为200%、100%、30%～60%、50%。通过上述变换后得到的zij是原始数据xij的无量纲化，为以后数据的分析提供了方便。
3.2 根据前面构建的因子分析模型
将数据带入借助于计算机统计软件sas程序运行后，得到下面的结果。从方差贡献总和的特征值可以看出，第一个因子的特征值λ1=4.11，大约占去方差贡献的25.72%，基于公因子按特征值大于1的法则，因子分析过程提取了前5个因子，这5个因子的特征值共占去总的方差贡献的76.61%。可见，被放弃的其他11个公因子的方差贡献仅占不到25%，因此说明前5个因子反映了原始数据的足够信息。
从旋转前后的公因子载荷系数矩阵，左半部分可看出旋转之前第1～5公因子即f1，f2，f3，f4，f5在原指标变量上载荷值都相差不大，故不能很好解释其含义，因此须进一步用方差极大正交旋转法以便更好地了解其含义。通过列表后分析发现，因子轴旋转后的公因子系数已经明显向两极分化，实际意义更加明显。f1载荷系数绝对值大的有：x9，x10，x11，x13四个变量主要反映公司的赢利能力和成长能力。因子f2主要由x4，x5，x6确定，反映公司的运营能力。f3主要由x1，x2，x3确定，反映公司的偿债能力。f4主要由x15，x16确定，反映公司的资本结构。f5主要由x7确定，反映公司的主营收入现金含量，即销售商品、提供劳务收到的现金与主营业务收入的比值，反映了主营业务收入中的现金含量。
3.3 农业上市公司财务状况的综合评价
通过sas统计软件对数据处理后,自动产生了f1，f2，f3，f4，f5共5个因子的得分系数矩阵，这5个因子得分可以反映原始数据的76.61%的信息量，根据5个因子得分的值，应用得分计算公式f=（0.2391*fac1-1*0.1727*fac2-1+0.1592*fac3-1+0.1091*fac4-1+0.0860*fac5-1）/0.7661求出综合得分，最后计算出各个公因子得分和综合得分的评价分析值。
根据以上分析可以看出，用因子分析法可以实现对农业上市公司财务状况的综合评价,分析过程没有直接对相关的财务指标采用权重，得到的权数也是随着数学变换过程自动生成的，具有较强的客观性，在很大程度上减少了主观性而又不失科学性、合理性。这种因子分析方法消去了各财务评价指标间相关性影响，因而降低了农业上市公司财务状况评价中较多指标选择的工作量。根据收集的数据所对应的公司，表4计算结果表明,排在前10位的公司分别是通威股份(13)、新五丰(1)、中水渔业(40)、st中农(18)、都市股份(5)、先锋股份(23)、光明乳业(8)、伊利股份(4)、好当家(12)、香梨股份(11)，其中农产品加工企业共四家，分别是新五丰、都市股份、st中农和先锋股份，其他农业两家为香梨股份和通威股份，畜产品加工两家为伊利股份和光明乳业，渔业两家是好当家和中水渔业。
根据以上分析，农业上市公司主营业务分布在农、林、牧、渔等行业。本文选取的47家农业上市公司所分布的子行业为：农产品加工20家，林木3家，畜产品加工7家，渔业6家，其他农业16家。从上面的公司得分排序可以看出，从事不同子行业的农业上市公司其经营业绩参差不齐，而公司经营绩效不仅受行业以及子行业特点的影响，还受企业技术进步和产品深加工程度的影响，此外众多农业上市公司的多元化经营也是重要原因，如涉足生物制药、金融证券、电子通讯、房地产业的如丰乐种业、新农开发、罗牛山等上市公司未能取得理想的业绩，可见公司应加强主业经营。另外从上面因子分析的结果还可以看出,农业类公司的赢利能力、成长能力、运营能力、偿债能力、公司的资本结构和主营收入现金含量等财务指标对公司综合财务状况的评价结果会产生重要影响。因此，经营者在管理公司时，更应注意这些方面的管理，以提高公司的经营业绩，而投资者在对农业类公司进行投资决策时也可以将这些指标作为重要的参考依据。
参考文献
1 顾岚.中国股市上市公司财务的统计分析[j].数理统计与管理，2001(4)
2 林乐芬.中国农业上市公司绩效的实证分析[j].中国农村观察，2004(6)
一、现金流量在企业财务中的地位
1，企业的现金流量是当下经济市场中公司经营水平的最真实体现。现金流量是指公司经营过程中进行商贸活动、货物交易等商业活动而获得的货币价值数量，包括货币总量的收入状况、支出状况和转移状况等。现金流量是现代经济市场中，公司会计制度中的一项重要内容，也是公司经营水平的最真实的数据体现。如今的商业公司中，现金流量已经成为了公司财务状况的一个主要体现形式，通过现金流量可以大体上估算出企业的财务状况水平，对公司的财务有一个整体的了解。
2，企业的现金流量是企业整体经济实力的一个真实体现。现金流量包括企业进行商业经营中所收得的现金数量，投资资金数量，已经纯利润的数量。企业商业经营中的现金数量是最真实的、最有效的企业经济实力体现。通过查看一个公司经营过程中的现金数量，投资资金数量等数据，可以真实地了解这个公司的经济实力，估算出公司的经营规模，资本实力企业现状。因此，现金流量是现代经济企业中一个重要的会计财务统计内容。
二、如何通过现金流量进行企业财务分析
1，通过现金流量分析企业的资本水平。通过现金流通量来分析公司企业的财务水平，首先要通过现金流量来分析企业的资本水平，企业的资本水平主要是由企业的整体经济价值量决定的，通过货币的形式加以表现出来。而公司经营过程中的现金流量则是货币形式的体现，通过公司的现金流量可以间接估算出公司的资本水平，进而了解公司的具体财务状况。
2，通过现金流量分析企业的资金管理水平。以现金流量来考察公司的财务状况，另一个形式是通过现金流量分析公司的资金管理水平，公司经营过程中的资金管理水平，直接决定了公司财务状况的质量。公司资金的管理水平较高，那么公司的财务状况势必也能处于一个较高的水平。现金流量是公司资金管理方式的有效体现，通过对资金管理水平的考察，也能了解公司的财务水平。
3，通过现金流量分析企业的经营水平。以现金流量来分析公司的财务水平，还可以通过现金流量分析公司的业务经营水平。一个公司的业务经营水平决定了该公司在经济市场中的地位高低，而公司的现金流通量则是公司经营水平最直观的体现。公司的业务经营良好，那么现金流通量势必较高，而公司的业务经营水平低，那么现金流通量必然有限。通过现金流通量可以看出一个公司的业务经营水平，进而看出公司的企业财务状况。
4，通过现金流量分析企业的财务安全系数。通过现金流通量分析公司的财务状况，另一个形式是通过现金流量来分析企业的财务安全系数，进而查看公司的财务状况安全性的高低。现金流量是一个公司经营过程中现金的流通数量、流通速度、流通动向等数据的总称。通过企业的现金流量，可以明确公司的业务经营安全性的高低，进而确定公司的财务管理现状是否安全。
三、现金流量为何能够体现企业财务
1，现金流量是企业商品交易额的主要数据。现金流量作为企业经营中的一项交易数据，如何通过它来了解公司的财务状况呢。首先，企业公司在进行商品交易的过程中，需要通过现金货币来进行等价交换。公司的商品所能够交换回来的现金货币，就是公司的商品交易额。而公司的财务状况则主要是由商品的交易额决定的。因此，通过现金流量就可以估算出公司企业的商品交易额，进而进一步地了解公司企业的财务管理状况。
2，现金流量决定了企业的盈利水平。现金流通量能够体现企业的财务状况的另一原因是现金流量决定了企业公司的盈利水平。公司经营过程中的经营利润是由商品贸易额决定的，而现金流量最为商品贸易额的表现形式，其流量的多少就决定了企业盈利的多少，二者是呈一个正相关的关系。
3，现金流量是公司经营水平的真实体现。通过现金流量能够了解公司企业财务状况的另一个原因是现金流量是公司经营水平的体现。公司企业在市场经济中的经营水平高，那么公司的贸易额必然较多，现金流通量也大，如果公司的经营水平较低，那么现金流通量肯定也少。通过现金流通量看出公司的经营水平，进一步了解公司的财务状况。
4，现金流量是公司资本运转情况的体现。现金流量能够体现公司财务水平的另一个原因是通过现金流通量可以看出公司资本运转的情况，现金流通量作为公司的经济实力水平的直观体现，可以真实的体现出公司的资本实力，通过现金流量的有关数据，可以看出公司资本的运转情况，进而了解公司的整体财务水平。
四、利用现金流量进行财务分析的合理性
1，能够真实地了解公司的资金动向。通过现金流通量来分析公司企业的财务水平，是有其存在的合理性的。首先，通过现金流量能够真实地了解公司的资金动向。现金流量是公司中资金流动，资金收支的重要统计数据，通过对现金流量数据的查看，可以真实的看出公司的资金投资出处、收款情况等。而这些具体事宜是公司财务状况的重要内容，因此，通过现金流量可以有效分析公司的财务水平。
2，能够有效地了解公司的资本实力。通过现金流量能够分析公司的财务状况的另一个合理性是现金流通量能体现出公司的资本实力。公司的现金流通量较大，那么公司的资本实力相对比较雄厚，公司的现金流通量小，那么公司的资本实力相对比较薄弱。资本实力决定公司的财务水平，因此，通过现金流量能够真实了解公司财务水平。
3，能够明确公司资金的流通速度，通过现金流量了解公司的财务状况的另一个合理之处在于现金流量能够体现出公司的资金流通速度。现金流量概念中的一条便是公司企业经营过程中资金的流通速度，通过对公司的资金运转速度的了解，也可以分析出公司的财务水平。
4，能够准确分析公司的真实财务状况。现金流通量体现出公司财务状况的另一个合理性是公司的现金流量是真实财务数据的体现，公司企业经营中的现金流通量是财务数据中最重要的一项交易数据，通过现金流通量，可以轻易地分析出公司的财务状况。
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。
关键词 中信证券 财务分析 比较分析法
定期编制的财务报表概括地反映了公司的财务状况，它提供的是通用的会计信息，能使投资者、债权人、管理者以及其他报表使用者对公司的基本财务状况有一个初步认识。对报表所披露的数据信息作进一步的深入分析，以使报表披露的信息能真正有助于报表的使用者，因而报表分析评价也是会计工作中不可缺少的重要环节。
比较分析法是将同一企业不同时期的财务状况或不同企业之间的财务状况进行比较，从而揭示企业财务状况中所存在的差异的分析方法。比较分析法分为纵向比较分析法和横向比较分析法。
纵向比较法又称趋势分析法，是将同一企业连续若干期的财务状况进行比较，确定其增减变动的方向、数额和幅度，以此来揭示企业财务状况的发展变化趋势的分析方法。
横向比较分析法是将本企业的财务状况与其他企业的同期财务状况进行比较，确定其存在的差异及程度，以此来揭示企业财务状况中所存在问题的分析。
一、财务趋势分析
（一）比较百分比财务报表
比较百分比财务报表是在比较财务报表的基础上发展而来的。百分比财务报表是将财务报表中的各项数据用百分比来表示。比较财务报表是比较各期报表中的数据，比较百分比财务报表则是比较各项目百分比的变化，以此来判断企业财务状况的发展趋势。可见，这种方法比前者更加直观地反映了企业的发展趋势。表1和表2分别是中信证券公司简化比较百分比资产负债表和比较百分比利润表。
四、净利润 18.30% 31.03% 9.27%
五、每股收益
（一）基本每股收益
（二）稀释每股收益
从中信证券公司的比较百分比资产负债表可以看到，中信证券公司流动资产的比例先上升后下降，非流动资产的比例先下降后上升；负债在资金来源中的比重先上升后下降，股东权益在资金来源中的比重先下降后上升。但是相比2013年，2014年和2015年的股东权益比重是下降的，说明公司财务的风险是上升的。
从中信证券公司的比较百分比利润表可以看到，该公司的营业利润是呈现下降的趋势，但是由于2014年的营业外收入所占比例格外的高，使得利润总额、净利润呈现先上升后下降的趋势。
（二）比较财务比率
比较财务比率就是将企业连续几期的财务比率进行对比，分析企业财务状况的发展趋势。这种方法实际上是比率分析法与比较分析法的结合。可以更加直观地反映企业各方面财务状况的变动趋势。表3为中信证券2013～2015年的几项主要财务比率，并进行比较。
从表3可以看出，中信证券公司2013 ～ 2015年这三年的流动比率在不断地下降，说明该企业的短期偿债能力下降；资产负债率先上升后下降，说明企业资产总额中通过举债得到的比例先上升后下降。
该企业的应收账款周转率先上升后下降，而2014年应收账款的周转率格外的大，说明该企业2014年可能加大了促销力度进行销售，但是过高的应收账款周转率并不是一个很好的现象，说明该企业的商品在2014年缺乏竞争力。而到2015年，该企业的应收账款周转率为三年中的最低，说明2015年该公司的商品具有竞争力。
该企业的总资产周转率在不断地上升，说明该企业利用资产进行经营的效率不断提高，企业的盈利能力也不断提高。该企业的资产净利率、股东权益报酬率不断地提高，也说明该企业的盈利能力不断提高。该企业的销售净利率先上升后下降，说明该企业的通过销售获取报酬的能力先提高后下降。
二、财务横向分析
（一）资产负债表横向分析
由表4可以看出，中信证券的资产规模较大，资产是证券公司经营的基础，较大规模的资产配合较高的资源配置能力对中信证券的盈利提升有很大的帮助，此外还可以看出海通证券的所有者权益高于他的负债。
（二）利润表横向分析
由表5可以看出，两家证券公司的经营业绩是有着一定差距的，中信证券作为国内证券行业的龙头不管是营业收入、营业利润还是净利润上都领先海通证券很多。而且值得注意的是海通证券在资产规模上是中信证券的0.626倍，而营业收入为中信证券的0.4587倍，这说明中信证券的资产创造收入的能力是高于海通证券的。这也体现了中信证券的核心竞争力。
表5中，两家证券公司营业利润的相对比例与净利润的相对比例相差很小。海通证券的净利润是中信证券的0.6638倍，同时营业收入是0.4587倍，可以看到中信证券的净利润率是低于海通证券的。主要是由于中信证券的成本较高。
总体看来，中信证券是远远优于海通证券的，但是还需要重视控制自己的成本，降低经营成本，提高自身的净利润率，增强盈利能力。
（作者单位为南京邮电大学贝尔英才学院）
参考文献
一、财务预警概述
财务预警是指以公司的财务报表及相关的会计资料为依据，通过对财务指标的综合分析，对公司财务状况进行预测研究，及时发现企业生产经营过程中潜在的财务风险，并在危机爆发前提前向公司的管理当局发出警告，督促公司管理当局对此做出相应的改变，避免财务危机的发生，较好地起到了未雨绸缪的作用。根据警情界定程度的不同，可将其分为狭义和广义的财务预警。狭义的财务预警偏重于研究财务危机，实际上就是财务危机预警。广义的财务预警是对所有可能引起企业财务活动波动的因素进行研究，只要引起企业财务活动产生不利因素就进行预警。财务预警系统就是合理保证企业财务活动不偏离企业的正常生产经营活动，对财务周期活动中出现的不确定和不稳定现象进行预测，判断企业目前是处于“正常状态”还是“危险状态”。减少造成企业出现危机的各种因素，避免出现管理波动或管理失误的重复出现。本文从财务预警理论出发，利用ST公司与非ST公司的财务状况中的财务指标进行对比，根据比较的结果预警上市公司可能出现的财务风险状况。
二、上市公司施行财务预警系统现状
我国资本市场作为新兴的半强势半弱势市场，进行财务预警方面的研究起步很晚，大部分上市公司建立的财务预警系统都是借鉴西方的成熟模型，而且也应用到农业、林业、工业、交通等各个领域。但作为我国特色资本市场基础上建立的财务预警系统，还是比较年轻的研究领域，证券市场以及上市公司还不是很成熟，虽然我国上市公司的监管部门就上市公司运用财务预警系统做出相应的规定，但由于我国上市公司在运用财务预警系统进行财务风险预警方面缺乏一定的主动性，直到很多上市公司出现了大量的ST或PT现象，给广大投资者带来巨大损失的现象发生以后，才引起管理当局对财务预警的重视，财务预警系统逐渐被运用。常用的预警模型有Z分数模型、线性概率模型、F分数模型等。
（一）多元线性判定模式 多元线性判定模式，又称Z-Score方法，其基本原理是通过统计技术筛选出那些在两组间差别尽可能大而在两组内部的离散度最小的变量，从而将多个标志变量在最小信息损失下转换为分类变量，获得能有效提高预测精度的多元线性判别方程。Z分数模型的判别函数如下：
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
其中，X1=（期末流动资产一期末流动负债）/期末总资产X2=期末留存收益/期末总资产X3=息税前利润/期末总资产X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债X5=本期销售收入/总资产
Z分数模型的判断标准如下：Z>2.675，表示财务状况良好，发生破产的概率小；1.81≤Z≤2.675，表示财务状况不稳定，为灰色地带；Z
多元线性判定法从企业的资产规模、获利能力、财务结构、资产利用效率以及偿债能力等方面综合分析预测企业的财务状况，准确率较高，进一步推动了财务预警的发展。
Z-Score模型的局限性：一是工作量比较大，费时费力。二是在前一两年的预测中，多元线性判定方法的预测精度比较高，但再往前，其预测精度会大幅下降，甚至可能低于单变量模型。三是多元线性判定方法有一个很严格的假设，这就大大限制了多元线性判定方法的使用范围。
（二）EVA判别方法 经济增加值（EVA）的英文简称，是一种评价公司经营业绩的新指标，其定义为EVA=NOPAT-KW（NA）。其中，NOPAT为税后净经营利润；KW为公司资本加权平均成本；NA为经过调整的期初公司净资产价值。EVA判别法相对于传统财务指标相比具有以下优势：（1）真实性。由于EVA针对现行的会计政策进行了一系列的调整，减少了上市公司管理层通过各种途径改变资本结构，从而进行盈余管理。这相对于传统的会计指标，能更加真实地反映上市公司的经营状况。（2）可靠性。EVA作为一种创值指标，它不仅考虑了公司使用的全部资本，充分利用了公司提供的全部公开信息，而且考虑了风险，同时含有企业外部的市场信息，而传统的财务指标则完全利用公司内部的信息。所以，这相对于传统的财务指标具有明显的可靠性。
EVA判别法的局限性：由于EVA涉及对传统利润指标复杂的调整计算，其实用性遭到国内学者的质疑，所以有关EVA在预测财务困境方面的研究目前在国内尚属空白。
（三）F分数模型 F分数模型的判别函数如下：
F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5
其中，X1=（期末流动资产一期末流动负债）/期末总资产；X2=期末留存收益/期末总资产；X3=（税后纯收益+折旧）/平均总负债；X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债；X5=（税后纯收益+利息+折旧）/平均总资产。
F分数模型的临界点为0.0274，若F分数低于0.0274，则将被预测为破产公司；反之，若F分数高于0.0274，则公司将被预测为继续生存公司。此数值上下0.0775内为不确定区域，区间为[-0 0501，0.1049]，若落入此区域中，管理决策者应该进一步分析，因为F分数模型只能辅助管理者，警告可能会发生财务危机。即F分数模型的判断标准可如下表示：F>0.0274，表示被预测为继续生存公司；F
F分数模型中的5个自变量的选择是基于财务分析理论，因此，它可以较为准确地预测出企业是否存在财务危机，降低了单变量的误判率；及时预警上市公司的财务危机并寻求发生财务危机的根源，同时还能加强公司对于财务危机的防范措施，分析和判断上市公司未来的发展趋势，在一定程度上，可以帮助利益相关者做出相应的决策。
虽然已经建立了系统的财务预警模型，但目前很多上市公司并没有广泛采用，这是因为一方面很多上市公司的管理当局缺乏建立系统的财务预警模型的意识，另外上市公司建立的科学的财务预警系统要在真实合法的资料基础上，但是由于中国的资本市场不完善，上市公司造假的现象屡见不鲜，使得建立出来的系统并没有发挥应有的作用，上市公司的会计失真现象极大地影响到财务预警系统的有效性，使其失去应有的效果，财务预警系统也就形同虚设了。
三、上市公司财务预警系统实证分析――以制造业为例
本文针对我国沪、深两市所有被ST的制造业上市公司进行随机抽样，从中随机抽取10家ST上市公司以及10家非ST的制造业上市公司作为本次的研究样本。本文的样本数据均取自各年上市公司公开披露在网上（和讯、证券之星、巨潮资讯等）的各年年报和有关财务指标，主要选取2008～2010年的相关财务数据进行研究。
（一）Z-Score模型实证分析 按照Z-Score模型的要求收集整理财务数据，计算得到不同年份制造业上市公司的Z值得分，见表1～6。
Z-Score模型预警方法分析：（1）对非ST上市公司的预测。从上述的表格中可以看出，Z-Score模型对非ST企业的预测结果为：非ST上市公司的Z值大于2.675（即处于安全地带）的平均比例为63.33%；Z值在1.81～2.675之间（即处于灰色地带）的平均比例为26.33%；Z值小于1.81的（即处于危险地带）的平均比例为10.34%。这说明我国非ST制造业上市公司财务状况基本良好，有一定的抵御风险的能力。（2）对ST上市公司的预测。从上述的表格中可以看出，在被“特别处理”前几年，上市公司的财务状况已经出现明显的恶化。Z-Score模型对ST企业的预测结果为：Z值小于1.81（即处于危险地带）的平均比例为60%；Z值在1.81～2.675之间（即处于灰色地带）的平均比例为16.67%；Z值大于2.675（即处于安全地带）的平均比例为23.33%。这说明我国ST制造业上市公司财务状况大部分处于破产边缘，它们需要及时调整本身存在的问题，如果不及时进行调整或者是调整力度不够，就极易走向破产的深渊。（3）ST上市公司在被列入“特别处理”的前两年（即2008、2009年），他们的Z值平均值为-2.432；而同期非ST的上市公司我Z值平均值为4.3918。很显然，ST上市公司的财务状况远远差于非ST上市公司，ST上市公司的财务危机已经相当严重了，已经在破产的边缘了。
（二）EVA判别法实证分析 按照EVA判别法的要求收集整理财务数据，计算得到不同年份制造业上市公司的EVA值，见表7～9。
EVA判别法的分析：（1）对非ST上市公司的分析。从上述表格中可以看出，非ST上市公司的EVA为正数的平均比例为73.33%，这说明我国上市公司的创值能力还是比较强的。同时，非ST上市公司的EVA平均值呈现逐年递增的现象，这说明我国非ST上市公司的财务状况普遍较为良好。分析如图1所示。
（2）对ST上市公司的分析。从上述表格中可以看出，ST上市公司的EVA为负数的比例比较高，尤其是在前两年（即2008、2009年），达到了70%。同时，2008、2009年两年的企业EVA值持续走低，说明这些企业的财务状况更加恶化了，急需做出调整。而到了2010年，ST上市公司的EVA值大部分都为正数，只有两家企业为负数，这说明各ST企业经过了一系列的调整，并取得了一定的成效。ST上市公司这三年的EVA值走势如图2所示
（3）对比ST上市公司和非ST上市公司，不难发现，虽然ST企业在2010年的财务状况稍微得到了一点改善，但是其财务危机还是明显地比非ST上市公司恶化，必须进行及时有效的调整措施，要不然就难逃被破产厄运。同时，非ST企业也有不稳定的，也必须进行相应的调整，切勿置之不理，否则，等到风险积压到一定程度的时候就会演变成财务危机，直至破产。
（三）F分数模型实证分析 按照F分数模型的要求收集整理财务数据，计算得到不同年份制造业上市公司的F值得分，见表10～15。
F分数模型预警方法的判定结果及分析：（1）对非ST上市公司的预测。从上述的表格中可以看出，F分数模型对非ST企业的预测结果为：非ST上市公司的F值大于0.1049（即处于安全地带）的平均比例为80%；F值在-0.0501～0.1049之间（即处于不稳定地带）的平均比例为20%；Z值小于-0.0501的（即处于危险地带）的为0。（2）对ST上市公司的预测。从表10～15中可以看出，在被“特别处理”前几年，上市公司的财务状况已经出现明显的恶化。F分数模型对ST企业的预测结果为：F值小于-0.0501（即处于危险地带）的平均比例为50%；F值在-0.0501～0.1049之间（即处于不稳定地带）的平均比例为20%；Z值大于0.1049（即处于安全地带）的平均比例为30%。（3）ST上市公司在被列入“特别处理”的前两年（即2008、2009年），其F值小于-0.0501的平均比例为70%，其F值远远低于非ST上市公司。但是ST公司于2010年的F值小于-0.0501为0家，说明ST上市公司经过了两年的调整逐渐走出了金融危机带来的影响，并逐渐走出财务危机。
（四）制造类上市公司财务预警模型实证结果比较 针对以上研究结果，并对其进行汇总，得到表16。
从表16可以看出：（1）三种预警模型在特别处理前一年，EVA判别法的准确率为70%，而Z-Score模型以及F分数模型的准确率则为75%，高于EVA判别法。（2）三种预警模型在特别处理前两年，Z-Score模型以及EVA判别法的准确率都为75%，而F分数模型的准确率则为80%，高于另外两种判别方法。（3）综合比较，三种方法的准确率都比较高，但是F分数模型的准确率最高，高于EVA判别法和Z-Score模型。
（五）F分数模型优势 从上述的财务分析情况来看，利用F分数模型可以有效监测公司的运营情况。F分数模型中的5个自变量的选择是基于财务分析理论，因此，它可以较为准确地预测出企业是否存在财务危机，降低了单变量的误判率；还能及时预警上市公司的财务危机情况，寻求发生财务危机的根源；同时加强公司对于财务危机的防范措施，分析和判断上市公司未来的发展趋势，在一定程度上，可以帮助利益相关者做出相应的决策，有利于公司的健康长远发展。通过Execl等软件进行数据处理工作，有目的、有计划地进行了我国制造业上市公司财务预警模型的研究，得出以下结论：
我国制造业非ST上市公司普遍具有良好的财务状况，具有较好的风险抵御能力。但是，也有的非ST企业处于不稳定甚至危险地带，这些企业必须及时而有效的做出相应的调整措施，如果调整不力或者是效果不明显，则这些财务风险必将演变成财务危机，进一步威胁着企业的生产发展；Z-Score模型能提供给投资者更多的预测性，投资者能早期得到企业陷入困境的警告，及早做出决策，规避风险，还可以帮助企业做出信用决策等；EVA作为一种长期的财务指标，其对企业财务困境的预测具有相关性，且相对其他财务指标其预测准确程度较高，这说明运用EVA对中国上市公司财务状况进行评价与分析具有一定的可行性；F分数模型可以更准确地预测出企业是否存在财务危机；降低了单变量的误判率；预警上市公司的财务危机；及时寻求发生财务危机的根源；加强公司对于财务危机的防范措施；分析和判断上市公司未来的发展趋势；在一定程度上，可以帮助利益相关者做出相应的决策。通过对比可以发现，在三种预警模型中，F分数模型的准确率最高，高于其他两种模型。
参考文献：
[1]宁静鞭：《基于KNN和logistic回归方法的财务预警模型比较》，《商业时代》2008年第13期。
[2]冯月平：《Logistic财务预警回归模型的构建与检验》，青岛理工大学2010年硕士学位论文。
