導(dǎo)語：上市公司財(cái)務(wù)狀況的統(tǒng)計(jì)分析一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：本文從河南省地區(qū)的上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表出發(fā)，建立指標(biāo)體系，分析河南上市公司的基本統(tǒng)計(jì)特征，來判斷上市公司的運(yùn)營(yíng)狀況，并進(jìn)行排名分類處理，僅為進(jìn)一步改善河南地區(qū)上市公司的發(fā)展。

關(guān)鍵詞：上市公司；統(tǒng)計(jì)指標(biāo)；因子分析

上市公司是股票市場(chǎng)發(fā)展之根本，公司經(jīng)營(yíng)狀況的優(yōu)劣決定著其在股票市場(chǎng)的發(fā)展前景，而其資產(chǎn)質(zhì)量和發(fā)展?jié)摿σ矎谋举|(zhì)上決定了上市公司股票在二級(jí)市場(chǎng)上的表現(xiàn)。對(duì)上市公司的資產(chǎn)質(zhì)量、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀和發(fā)展?jié)摿M(jìn)行綜合準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)，以及對(duì)其財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行全面的統(tǒng)計(jì)分析,對(duì)投資策略分析有著重要的意義。

一、指標(biāo)體系的建立

根據(jù)我國(guó)股市的特點(diǎn)，結(jié)合西方國(guó)家分析企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的分析指標(biāo)，選取分析河南省上市公司的指標(biāo)：即反映企業(yè)的盈利能力、償債能力、成長(zhǎng)能力、資產(chǎn)管理、企業(yè)股本擴(kuò)張能力和主營(yíng)業(yè)務(wù)鮮明狀況的指標(biāo)。根據(jù)指標(biāo)的選取，制定以下綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)：盈利能力：主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、總資產(chǎn)利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率、每股收益；償債能力：資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率；成長(zhǎng)能力：總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率；資產(chǎn)管理能力：總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率；股本擴(kuò)張能力：每股凈資產(chǎn)、每股公積金、每股未分配利潤(rùn)主營(yíng)業(yè)務(wù)鮮明狀況：主營(yíng)業(yè)務(wù)鮮明率。

二、模型的建立與分析

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。當(dāng)讓指標(biāo)體系簡(jiǎn)潔，評(píng)價(jià)指標(biāo)之間獨(dú)立，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)重復(fù)，同時(shí)也消除了人為操作權(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，還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)的改進(jìn)，進(jìn)而提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。按照選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)，運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行因子分析，得到下的KMO&Bartlett'sTest得到P<0.05，拒絕原假設(shè)，存在著顯著性差別。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。其值越接近1，則越適合做因子分析。Bartlett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的Sig<0.01，由此否定相關(guān)矩陣為單位陣的零假設(shè)，即認(rèn)為各變量之間存在著顯著的相關(guān)性。本文數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量KMO=0.586，表明可以做因子分析。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到因子特征值矩陣貢獻(xiàn)率，初始載荷矩陣中可以得到財(cái)務(wù)因子特征值大于1，且累計(jì)達(dá)到貢獻(xiàn)率在75%以上，從主因子的碎石圖的“陡坡檢驗(yàn)”也可以說明這6個(gè)主因子可以解釋這個(gè)含有17個(gè)分指標(biāo)的財(cái)務(wù)指標(biāo)體系，從而決定這6個(gè)財(cái)務(wù)因子是決定著包含17個(gè)指標(biāo)體系的財(cái)務(wù)因子的主因子。根據(jù)因子載荷矩陣，我們可以在各因子上選取載荷相對(duì)較大的財(cái)務(wù)指標(biāo)作為解釋變量，可以得出各因子十分明確的解釋。通過因子載荷矩陣的分析，發(fā)現(xiàn)提取6個(gè)因子不是最好的辦法，主因子6不能說明經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的任何一個(gè)指標(biāo)，提取4個(gè)因子的話貢獻(xiàn)率太低，定為選5個(gè)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的代表性過小，由以上4個(gè)因子來說明整個(gè)河南上市公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。但發(fā)現(xiàn)有些指標(biāo)的系數(shù)過微，在指標(biāo)選取上有落差，對(duì)指標(biāo)的選取應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步改善，可以得到在每一主因子下面計(jì)算得到河南地區(qū)每家上市公司的得分，最后按照貢獻(xiàn)率，計(jì)算河南地區(qū)上市的公司綜合財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)的綜合得分，按照得分水平進(jìn)行排名。從綜合排名中可以看出排在前十的是雙匯發(fā)展、宇通客車、普萊柯、大地傳媒、清水源、鄭州煤電、華蘭生物、豫能控股、許繼電氣和輔仁藥業(yè)，這些都是經(jīng)營(yíng)狀況良好、有很好的發(fā)展前景的上市公司。由牧原股份中間數(shù)據(jù)缺失，導(dǎo)致最后沒有牧原股份的綜合排名得分，在此不計(jì)。而位于后十位的是軸研科技、北玻股份、中孚實(shí)業(yè)、東方銀星、中原特鋼、雛鷹農(nóng)牧、神火股份、智度投資、安彩高科和*ST銀鴿，這是經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)遜色的企業(yè)。河南地區(qū)各上市公司的綜合得分大于0，即使高于平均水平的為35個(gè)，數(shù)據(jù)缺失的不計(jì)入，低于平均水平的為36個(gè)，可見河南省上市公司的綜合經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)排面不是很樂觀，需要進(jìn)一步改善，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展快速，股市處于牛市中還不明顯，市值可以保持在優(yōu)良的水平，一旦牛市過去，僅能靠經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)來維持市值的情況下，這下低于平均水平的上市公司將面臨著不可小覷的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

三、結(jié)論及建議

綜合排名分析：處于前三的雙匯發(fā)展、宇通客車和普萊柯的經(jīng)營(yíng)能力、資產(chǎn)質(zhì)量、和償債能力等方面都有待進(jìn)行與關(guān)注與提高，否則會(huì)影響企業(yè)未來的發(fā)展規(guī)模及狀況。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)也不夠突出。說明河南省行業(yè)集中度較差，行業(yè)規(guī)劃、培育和扶持等措施有待加強(qiáng)。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)較為明顯，而有色、化工、紡織服裝產(chǎn)業(yè)，但由于市場(chǎng)環(huán)境變化較大，其已基本無優(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)并提高經(jīng)營(yíng)水平。

作者:耿嬌霞 單位:河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)

參考文獻(xiàn)：

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