企业财务能力评价与经营战略研究评价Word文档格式.docx
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为此,本文将运用因子分析方法来建立企业财务能力的因子综合得分模型,进而全面准确地评估企业竞争力。
2企业财务能力评价指标体系的建立
企业财务能力评价指标体系的建立应全面体现反映现状、发挥优势、规划战略、促进发展的评价目的,并遵循科学性、客观性、合理性、独立性、动态性和可操作性相结合的基本原则。
为此,从企业所有者、债权人和经营者的不同角度将企业财务能力评价指标体系设计为盈利能力、运营能力、成长能力和偿债能力五个方面。
企业盈利能力是指企业获取利润的能力,也称为企业的资金或资本增值能力,通常表现为一定时期内企业收益数额的多少及其水平的高低。
盈利能力指标主要包括主营业务利润率、成本费用利润率、资产报酬率、净资产收益率等;
营运能力是指企业的经营运行能力,即企业运用各项资产以赚取利润的能力。
企业营运能力的财务分析比率主要有:
应收账款周转率、流动资产周转率和总资产周转率等;
偿债能力(debt-payingability)是指企业用其资产偿还长期债务与短期债务的能力,偿债能力是企业偿还到期债务的承受能力或保证程度,包括偿还短期债务和长期债务的能力。
企业偿债能力,静态的讲,就是用企业资产清偿企业债务的能力;
动态的讲,就是用企业资产和经营过程创造的收益偿还债务的能力;
企业成长能力主要反映企业在将来一定时期后的经营能力和财务状况,并从质和量的角度评价企业财务发展潜力及将来发展趋势,常用的主要指标有主营业务收入增长率(%)、净利润增长率(%)、净资产增长率(%)。
以上指标依次设为X1,X2,…,X14。
3主成份分析方法
3.1什么是主成分分析法
主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。
在统计学中,主成分分析(principalcomponentsanalysis,PCA)是一种简化数据集的技术。
它是一个线性变换。
这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。
主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献最大的特征.这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。
这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面.但是,这也不是一定的,要视具体应用而定.
3.2主成分分析的基本思想
(研究背景)在实证问题研究中,为了全面、系统地分析问题,我们必须考虑众多影响因素。
这些涉及的因素一般称为指标,在多元统计分析中也称为变量。
因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息,并且指标之间彼此有一定的相关性,因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。
在用统计方法研究多变量问题时,变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性,人们希望在进行定量分析的过程中,涉及的变量较少,得到的信息量较多。
主成分分析正是适应这一要求产生的,是解决这类题的理想工具。
同样,在科普效果评估的过程中也存在着这样的问题。
科普效果是很难具体量化的。
在实际评估工作中,我们常常会选用几个有代表性的综合指标,采用打分的方法来进行评估,故综合指标的选取是个重点和难点。
如上所述,主成分分析法正是解决这一问题的理想工具。
因为评估所涉及的众多变量之间既然有一定的相关性,就必然存在着起支配作用的因素。
根据这一点,通过对原始变量相关矩阵内部结构的关系研究,找出影响科普效果某一要素的几个综合指标,使综合指标为原来变量的线性拟合。
这样,综合指标不仅保留了原始变量的主要信息,且彼此间不相关,又比原始变量具有某些更优越的性质,就使我们在研究复杂的科普效果评估问题时,容易抓住主要矛盾。
上述想法可进一步概述为:
设某科普效果评估要素涉及个指标,这指标构成的维随机向量为。
对作正交变换,令,其中为正交阵,的各分量是不相关的,使得的各分量在某个评估要素中的作用容易解释,这就使得我们有可能从主分量中选择主要成分,削除对这一要素影响微弱的部分,通过对主分量的重点分析,达到对原始变量进行分析的目的。
的各分量是原始变量线性组合,不同的分量表示原始变量之间不同的影响关系。
由于这些基本关系很可能与特定的作用过程相联系,主成分分析使我们能从错综复杂的科普评估要素的众多指标中,找出一些主要成分,以便有效地利用大量统计数据,进行科普效果评估分析,使我们在研究科普效果评估问题中,可能得到深层次的一些启发,把科普效果评估研究引向深入。
例如,在对科普产品开发和利用这一要素的评估中,涉及科普创作人数百万人、科普作品发行量百万人、科普产业化(科普示范基地数百万人)等多项指标。
经过主成分分析计算,最后确定个或个主成分作为综合评价科普产品利用和开发的综合指标,变量数减少,并达到一定的可信度,就容易进行科普效果的评估。
3.3主成分分析法的基本原理
主成分分析法是一种降维的统计方法,它借助于一个正交变换,将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量,这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵,在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系,使之指向样本点散布最开的p个正交方向,然后对多维变量系统进行降维处理,使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统,再通过构造适当的价值函数,进一步把低维系统转化成一维系统。
3.4主成分分析的主要作用
主成分分析能降低所研究的数据空间的维数。
即用研究维的空间代替维的空间,而低维的空间代替高维的空间所损失的信息很少。
即使只有一个主成分,这个成分仍是使用全部变量(个)得到的。
例如要计算的均值也得使用全部的均值。
在所选的前个主成分中,如果某个的系数都近似于零,就可以把这个删除,这也是一种删除多余变量的方法。
主成分分析法是多维数据的一种图形表示方法。
我们知道,当维数大于时便不能画出几何图形,多元统计研究的问题大都多于个变量。
要把研究的问题用图形表示出来,就要使变量少于个,也就是维数小于。
这样,就要经过主成分分析,选取前两个主成分或其中某两个主成分,画出样本在二维平面上的分布情况,由图形可直观地看出各样本在主分量中的地位,进而还可以对样本进行分类处理,可以由图形发现远离大多数样本点的离群点。
由主成分分析法构造回归模型,即把各主成分作为新的自变量代替原来自变量作回归分析。
用主成分分析筛选回归变量。
回归变量的选择有着重大的实际意义,为了使模型本身易于作结构分析、控制和预报,最好从原始变量所构成的子集合中选择最佳变量,构成最佳变量子集合。
用主成分分析筛选变量,可以用较少的计算量来选择变量,获得选择最佳变量子集合的效果。
3.5主成分分析法的计算步骤
1、原始指标数据的标准化采集p维随机向量x=(x1,X2,...,Xp)T)n个样品xi=(xi1,xi2,...,xip)T,i=1,2,…,n,
n>p,构造样本阵,对样本阵元进行如下标准化变换:
其中
,得标准化阵Z。
2、对标准化阵Z求相关系数矩阵
其中,
。
3、解样本相关矩阵R的特征方程
得p个特征根,确定主成分
按
确定m值,使信息的利用率达85%以上,对每个λj,j=1,2,...,m,解方程组Rb=λjb得单位特征向量
4、将标准化后的指标变量转换为主成分
U1称为第一主成分,U2称为第二主成分,…,Up称为第p主成分。
5、对m个主成分进行综合评价
对m个主成分进行加权求和,即得最终评价值,权数为每个主成分的方差贡献率。
4企业财务能力的因子分析
4.1因子分析的特点
因子分析法的基本目的在于用少数几个随机变量来描述众多变量间的协方差关系,这里的少数几个随机变量是不可观测的,通常被称为因子。
因子分析法的基本思想是根据相关性的大小将原始变量分组,使得同组内变量间的相关性较高,但不同组之间的变量相关性较低。
每组变量代表一个基本结构(因子),它们可以反映问题的一个方面,或者说一个维度。
由于,因子分析法通过几个主因子的方差贡献率作为权重来构造综合评价函数,能够简化众多原始变量及有效处理指标间的重复信息,所以评价结果具有很强的客观合理性。
4.2因子综合得分模型的建立过程
企业财务能力的因子分析是依靠研究相关矩阵的内部依赖关系,将多个变量综合为少数几个因子,以再现原始变量与因子之间的相关关系。
因子分析的目的是寻求变量基本结构、简化观测系统,即达到减少变量维数、用一个变量子集来解释整个问题。
在因子分析过程中,可以将每个公共因子表示为变量的线性组合,进而用变量的观测值来估计各个因子得分。
其数学模型为
Fi=bi1X1+bi2X2+……+binXn(i=1,…,m)
式中:
Fi为第i个因子得分值;
bij为第t个因子的第j个变量的得分系数;
Xj为第j个变量的观测值。
由于每个主因子的各个变量得分系数不同,致使其所代表的样本特征也出现很大差异。
本文将利用因子分析的这一作用,实现企业财务能力的企业获利能力和营运能力、偿债能力与成长因子的划分,进而完成企业财务能力的综合评价及其经营战略的制定。
因子分析过程包括构造原始数据矩阵X0、求X0的数据标准化矩阵X、求X的相关系数矩阵R、求R的特征根λ及特征向量L、建立主成分表达式Zk、计算每个主成分的贡献率Wj、按累计贡献率不低于85%选取主因子个数P、计算因子载荷矩阵B、求B的正交因子解、建立因子得分模型和主因子综合得分模型。
主因子综合得分,反映了企业财务能力,是企业竞争力评价指标体系的因子综合得分,计算公式如下
Yi=∑(Wj×
Fj)(j=1,2,…,P)
式中,P为主因子个数;
Wj为第j个因子的贡献率;
Fj为第j个主因子的得分值。
5企业财务能力评价的应用实例
5.1企业财务能力主因子的选取
本文根据新浪网站上提供的8家上市公司为评价对象,以它们2006~2011年度的有关数据为样本(其财务比率数据来自于新浪网站http:
//)。
运用电子计算机对所选取的样本进行因子分析,得到因子特征值及其贡献率(如表1所示)。
我们先来研究8家公司在2011年度的25项财务能力指标,由于贡献率反映了每个因子包含原始数据的信息量度,所以当选择前4个因子作为主因子时就包含了原始变量的91.04%以上信息量的满足了因子分析用变量子集来解释整个问题的要求。
表1企业财务能力因子特征值与贡献率表
因子
特征值
贡献率(%)
累计贡献率(%)
F1
F2
F3
F4
14.096
3.493
3.000
2.171
56.384
13.970
12.001
8.684
70.355
82.355
91.040
5.2主因子含义的分析
计算初始因子载荷矩阵后,经过方差极大的正交旋转之后便得到正交因子解,如表2所示。
从中看出,由于F1中系数绝对值大的主要有X21、X22、X23、X24、X25、X51、X52、X53和X55,所以第一主因子主要概括企业总资产利润率、主营业务利润率、成本费用利润率、主营业务成本率、销售净利率、流动比率、速动比率、现金比率和资产负债率方面的信息,故将F1称为企业盈利能力和偿债能力因子;
F2中系数绝对值大的主要有X11、X12、X13、X15、X26、X42、X43、X44、X45和X54,所以第二主因子主要概括摊销每股收益、扣除非经营性损益后的每股收益、每股经营性现金流、每股未分配利润、净资产收益率、存货周转率、固定资产周转率、总资产周转率、流动资产周转率和产权比率方面的信息,故将F2称为企业每股指标、盈利能力、营运能力和偿债能力因子;
F3中系数绝对值大的主要有X31、X32、X34和X41,所以第三主因子主要概括主营业务收入增长率、净利润增长率、总资产增长率和应收账款周转率方面的信息,故将F3称为企业市场成长能力和营运能力因子;
F4中系数绝对值大的主要有X14和X33,所以第四主因子主要概括每股资本公积金和净资产增长率方面的信息,故将F4称为每股指标和成长能力因子。
以上四个主因子便构成了企业经财务能力的综合评价体系。
表2企业财务能力主因子的正交因子解
变量
X11摊销每股收益(元)
X12扣除非经营性损益后的每股收益(元)
X13每股经营性现金流(元)
X14每股资本公积金(元)
X15每股未分配利润(元)
X21总资产利润率(%)
X22主营业务利润率(%)
X23成本费用利润率(%)
X24主营业务成本率(%)
X25销售净利率(%)
X26净资产收益率(%)
X31主营业务收入增长率(%)
X32净利润增长率(%)
X33净资产增长率(%)
X34总资产增长率(%)
X41应收账款周转率(次)
X42存货周转率(次)
X43固定资产周转率(次)
X44总资产周转率(次)
X45流动资产周转率(次)
X51流动比率
X52速动比率
X53现金比率(%)
X54产权比率(%)
X55资产负债率(%)
0.349
0.388
0.140
-0.229
0.150
0.885
0.880
0.884
-0.878
0.867
0.431
0.165
0.488
-0.036
0.169
-0.243
-0.471
-0.188
-0.230
-0.456
0.992
0.978
0.963
-0.517
-0.739
0.878
0.806
0.906
0.268
0.895
0.413
0.437
0.423
-0.440
0.459
0.640
0.033
0.468
-0.092
0.186
0.023
-0.666
-0.781
-0.837
-0.504
0.015
0.000
0.198
-0.660
-0.584
-0.015
-0.105
0.045
-0.231
0.155
0.082
0.166
-0.083
0.174
0.939
0.588
0.041
0.669
0.886
-0.465
-0.292
-0.382
-0.233
0.010
-0.111
0.089
-0.076
-0.102
0.285
-0.082
0.876
0.196
-0.012
-0.040
-0.030
0.042
-0.025
0.121
-0.022
0.398
0.970
0.507
-0.359
0.173
0.202
-0.098
-0.453
-0.006
0.031
0.091
-0.161
0.071
5.3企业财务能力的评价
运用SPSS软件,计算出8家上市公司的各个主因子得分,结果如表3所示。
再按因子贡献率加权即可求出企业财务能力,公式如下
F=(0.56384F1+0.1397F2+0.12001F3+0.08684F4)/0.9104
将有关数据分别代入企业效益的综合得分数学模型,便得到每个每个企业竞争力的综合得分,计算结果如表3最后一列。
当企业竞争力综合得分越高,以及排序越靠前时,则代表该企业财务能力越好。
表3上市医药公司2011年末财务能力综合得分表
序号
证券名称
2011年末
企业财务能力排名
1
2
3
4
5
6
7
8
北京双鹤
北京同仁堂
哈药集团
华北制药
江苏恒瑞医药股份
丽珠医药
南京医药
上海三普制药
-0.031549558
0.317379902
-0.355716907
-0.587313087
1.389714636
0.090047856
-0.661029857
-0.112587758
按照以上计算步骤,我们依次运用SPSS软件计算分析得出8家医药公司2006、2007、2008、2009、2010的财务能力得分,并排名,如下各表:
表4上市医药公司2010年末财务能力综合得分表
2010年末
0.244497659
0.325594588
0.150074617
-0.756325351
0.259278723
0.84848546
-1.160471138
0.083689381
表5上市医药公司2009年末财务能力综合得分表
2009年末
0.071157932
0.100825949
-0.19707722
-0.874748283
1.232163954
0.212466959
-0.052874397
-0.449420139
表6上市医药公司2008年末财务能力综合得分表
2008年末
0.328842163
0.082499043
0.178707169
0.028959473
0.879082075
-0.120136495
0.145505164
-1.506999884
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