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    云南銅業綜合財務分析與研究_綜合財務指標

    • 2019-05-28 15:22:38
    • 來源:黑板報
    • 編輯:黑板報
    • 己被圍觀943次

    論文導讀::基于SPSS16.0社會科學統計軟件,在云南銅業財務指標的基礎上,采用多指標綜合評價的主成分分析法,對云南銅業的各項財務指標進行了綜合,得出了綜合財務指標,避免了人的主觀隨意性,從而能客觀、合理地評價了云南銅業的財務狀況和經營成果。
    論文關鍵詞:云南銅業,綜合財務指標,主成分分析

      一、引言
      隨著我國證券市場的日益規范化,上市公司的財務狀況和經營成果已成為各方面投資者和政府管理部門關心的主要問題。企業的財務狀況和經營成果可通過會計報表及一系列財務指標來反映,但單一的指標只能反映企業經營管理活動中某個方面的情況綜合財務指標,而我們更需要的是客觀、合理地對上市公司某一時期的財務狀況和經營成果做出綜合評價。綜合財務指標在現代財務分析中已被廣泛采用,綜合財務指標是將若干相關程度較高的財務指標根據一定的權數綜合計算而得到的一個評估指標論文格式。在現行的財務工作中,財務指標評價體系中各指標的權重是依據主觀或經驗事先設定好的,這難免會給評價結果帶來一定的主觀性。本文應用主成分分析方法,依據財務指標內部結構關系來確定各指標權重,避免了人的主觀隨意性綜合財務指標,從而能對云南銅業財務狀況和經營成果進行比較客觀、合理地綜合評價。
      二、主成分分析的原理
      主成分分析是設法將原來眾多具有一定相關性(比如P個指標),重新組合成一組新的互相無關的綜合指標來代替原來的指標。通常數學上的處理就是將原來 P個指標作線性組合, 作為新的綜合指標。最經典的做法就是用 F1(選取的第一個線性組合, 即第一個綜合指標)的方差來表達, 即Var(F1)越大,表示 F1 包含的信息越多。因此在所有的線性組合中選取F1 應該是方差最大的, 故稱F1為第一主成分。如果第一主成分不足以代表原來 P個指標的信息, 再考慮選取 F2 即選第二個線性組合,為了有效地反映原來信息, F1 已有的信息就不需要再出現在 F2中, 用數學語言表達就是要求Cov(F1, F2)=0, 則稱 F2 為第二主成分, 依此類推可以構造出第三、第四, ……, 第 P個主成分論文格式。
      進行主成分分析主要步驟如下:
      1.根據研究問題選取指標與數據;
      2.進行指標數據標準化( SPSS 軟件 Factor 過程自動執行) ;
      3.進行指標之間的相關性判定;
      4.確定主成分個數 m;
      5.確定主成分 Fi表達式;
      6.進行主成分 Fi命名;
      7.計算綜合主成分值并進行評價與研究。
      三、對云南銅業的財務指標進行主成分分析
     ?。ㄒ唬┻x取指標與數據
      依據上述評價方法,我們選取云南銅業五年內的財務指標(見表1)。具體指標如下:每股收益(x1);凈資產收益率(x2);流動比率(x3);速動比率(x4);資產負債比率(x5);凈利潤率(x6);總資產報酬率(x7);存貨周轉率(x8);總資產周轉率(x9);固定資產周轉率(x10)。在計算過程中,原始指標來源于巨潮資訊網。
      表1 云南銅業財務指標的原始數據
      

    年份

    x1

    x2

    x3

    x4

    x5

    x6

    x7

    x8

    x9

    x10

    2005

    0.30

    9.56

    1.03

    0.39

    81.91

    2.72

    1.83

    1.68

    0.67

    3.29

    2006

    -2.22

    -78.22

    1.01

    0.59

    79.58

    -11.28

    -11.42

    3.58

    1.01

    5.88

    2007

    0.73

    13.96

    1.21

    0.77

    75.17

    2.97

    4.20

    3.86

    1.41

    10.13

    2008

    1.51

    34.01

    1.20

    0.51

    75.13

    4.29

    10.35

    5.18

    2.41

    14.93

    2009

    0.62

    19.60

    1.07

    0.55

    69.22

    3.68

    6.34

    3.94

    1.72

    7.33

    (二)進行數據標準化
      將表1中的數據導入spaa軟件中,即可得到標準化的數據
      表2 云南銅業財務指標的標準化數據
      

    年份

    x1

    x2

    x3

    x4

    x5

    x6

    x7

    x8

    x9

    x10

    2005

    0.08

    0.22

    -0.79

    -1.25

    1.17

    0.34

    -0.05

    -1.56

    -1.16

    -1.13

    2006

    -1.70

    -1.75

    -0.98

    0.20

    0.69

    -1.78

    -1.66

    -0.05

    -0.65

    -0.55

    2007

    0.38

    0.32

    1.10

    1.50

    -0.21

    0.38

    0.23

    0.17

    -0.05

    0.41

    2008

    0.93

    0.77

    1.04

    -0.39

    -0.22

    0.58

    0.98

    1.22

    1.44

    1.49

    2009

    0.30

    0.44

    -0.36

    -0.06

    -1.43

    0.49

    0.49

    0.23

    0.41

    -0.22

    (三)進行指標之間的相關性判定
      將表2中的數據導入到spss中,便可得到Communalities(變量共同度)、Correlation Matrix(相關系數矩陣)、Total VarianceExplained(總方差解釋)、Component Matrix(主成分矩陣)。
      

    表3 Communalities


    Initial

    Extraction

    X1

    1.000

    0.991

    X2

    1.000

    0.992

    X3

    1.000

    0.796

    X4

    1.000

    0.529

    X5

    1.000

    0.504

    X6

    1.000

    0.970

    X7

    1.000

    0.999

    X8

    1.000

    0.923

    X9

    1.000

    0.864

    X10

    1.000

    0.882

    表3是變量共同度表,說明通過主成分分析綜合財務指標,指標信息被提取的程度。從中可以看出,此次分析的效果較好,除了流動比率、資產負債比率指標分別被提取52.9%、50.4%的信息,其他指標的提取程度基本上都達到了達到80%以上論文格式。

    表4 Correlation Matrix

    Correlation


    X1

    X2

    X3

    X4

    X5

    X6

    X7

    X8

    X9

    X10


    X1

    1.000

    0.991

    0.721

    -0.063

    -0.452

    0.971

    0.990

    0.309

    0.614

    0.579

    X2

    0.991

    1.000

    0.633

    -0.120

    -0.458

    0.993

    0.983

    0.210

    0.538

    0.471

    X3

    0.721

    0.633

    1.000

    0.513

    -0.389

    0.580

    0.690

    0.662

    0.710

    0.875

    X4

    -0.063

    -0.120

    0.513

    1.000

    -0.368

    -0.119

    -0.082

    0.425

    0.164

    0.336

    X5

    -0.452

    -0.458

    -0.389

    -0.368

    1.000

    -0.435

    -0.545

    -0.625

    -0.676

    -0.450

    X6

    0.971

    0.993

    0.580

    -0.119

    -0.435

    1.000

    0.956

    0.111

    0.444

    0.374

    X7

    0.990

    0.983

    0.690

    -0.082

    -0.545

    0.956

    1.000

    0.378

    0.683

    0.602

    X8

    0.309

    0.210

    0.662

    0.425

    -0.625

    0.111

    0.378

    1.000

    0.919

    0.904

    X9

    0.614

    0.538

    0.710

    0.164

    -0.676

    0.444

    0.683

    0.919

    1.000

    0.922

    X10

    0.579

    0.471

    0.875

    0.336

    -0.450

    0.374

    0.602

    0.904

    0.922

    1.000

    表4是相關系數矩陣表,從中我們可以看出,大多數指標間的相關程度很高綜合財務指標,存在大量的重疊信息。如x1與x4、x5、x8相關性較低之外,與其他六個指標的相關程度都很高。
     ?。ㄋ模┐_定主成分的個數。
      通過上面分析,指標之間存在很強的相關性,因此我們要根據Total Variance Explained表來確定主成分,用較少的指標來反映大部分的信息。
      表5 Total Variance Explained
      

    Component

    Initial Eigenvalues

    Extraction Sums of Squared Loadings

    Total

    % of Variance

    Cumulative %

    Total

    % of Variance

    Cumulative %

    1

    6.178

    61.778

    61.778

    6.178

    61.778

    61.778

    2

    2.271

    22.713

    84.490

    2.271

    22.713

    84.490

    3

    0.829

    8.291

    92.781




    4

    0.722

    7.219

    100.000




    5

    2.456E-16

    2.456E-15

    100.000




    6

    5.892E-17

    5.892E-16

    100.000




    7

    -4.450E-17

    -4.450E-16

    100.000




    8

    -1.479E-16

    -1.479E-15

    100.000




    9

    -2.047E-16

    -2.047E-15

    100.000




    10

    -1.234E-15

    -1.234E-14

    100.000




    表5是總方差解釋表,通過主成分分析綜合財務指標,我們提取的2個主成分對總方差的解釋程度為61.778%、22.713%,共解釋總方差的84.490%,也就是說,此次分析具有84.490%的可信度。
     ?。ㄎ澹┐_定主成分的表達式
      

    表6 Component Matrix


    Component


    1

    2

    X1(每股收益)

    0.903

    -0.420

    X2(凈資產收益率)

    0.855

    -0.511

    X3(流動比率)

    0.860

    0.236

    X4(速動比率)

    0.206

    0.698

    X5(資產負債比率)

    -0.666

    -0.247

    X6(凈利潤率)

    0.801

    -0.573

    X7(總資產報酬率)

    0.925

    -0.378

    X8(存貨周轉率)

    0.680

    0.678

    X9(總資產周轉率)

    0.867

    0.335

    X10( 固定資產周轉率)

    0.834

    0.432

    我們分別用y1和y2來表示第一主成分和第二主成分,根據主成分矩陣,我們便可以寫出主成分的表達式。
      y1=0.903x1+0.855x2+0.860x3+0.206x4-0.666x5+0.801x6+0.925x7+0.680x8+0.867x9+0.834x10
      y2=-0.420x1-0.511x2+0.236x3+0.698x4-0.247x5-0.573x6-0.378x7+0.678x8+0.335x9+0.432x10
     ?。┻M行主成分分析并對主成分進行命名
      表6是主成分矩陣表綜合財務指標,從主成分的系數可以看出,我們提取的第一主成分在每股收益、總資產報酬率、凈資產收益率、凈利潤率、總資產周轉率、固定資產周轉率六個方面的系數比較大,分別為0.903、0.925、0.855、0.801、0.867、0.834,這表明第一主成分是這6個指標的綜合反映,主要說明公司的盈利能力、非流動資產的運營能力論文格式。盡管流動比率的系數0.860也比較高,但是速動比率的系數卻為0.206綜合財務指標,說明第一主成分不能充分反映公司的償債能力。依此類推,第二主成分在速動比率和存貨周轉率的系數分別為0.698和0.678,主要說明公司的償債能力和流動資產的運營能力。因此我們對第一主成分命名為“盈利能力和非流動資產的運營能力”,對第二主成分命名為“償債能力和流動資產的運營能力”。
     ?。ㄆ撸┯嬎憔C合主成分值并進行評價與研究
      將表2中的各指標數據帶入主成分表達式中,我們就可以算得各主成分的得分。再根據每個主成分各自的方差貢獻率為權數將2個主成分得分線性加權求和得到主成分的綜合得分,即有y*=0.61778y1*+0.22713y2* 其中y1*、 y2* 、y*分別表示第一主成分得分、第二主成分得分、主成分綜合得分。最后進行綜合得分排名。
      表7 主成分得分和排名表
      

    年份

    y1*

    y2*

    y*

    排名

    2005

    -0.686

    -1.586

    -0.784

    5

    2006

    -1.344

    1.101

    -0.580

    4

    2007

    0.476

    0.440

    0.394

    2

    2008

    1.156

    0.217

    0.763

    1

    2009

    0.399

    -0.172

    0.207

    3

    從表7中我們可以看出綜合財務指標,在盈利能力和非流動資產的運營能力方面,云南銅業在2008年最好,其次是2007年和2009年,其他兩個年份比較差;在償債能力和流動資產的運營能力方面,云南銅業在2006年、2007年、2008年比較好;在主成分得分綜合排名方面,云南銅業在2008年最高綜合財務指標,其次分別是2007年和2009年論文格式。實際上云南銅業在2005年和2006年財務狀況不是很好,但是2007年10月中鋁公司以現金出資,與云南省國資委正式簽署合作協議,云銅集團由國有獨資公司變更為有限責任公司。中鋁公司將充分發揮自身資金、資源、深加工技術和行業影響力等方面優勢,統籌考慮中鋁公司和云銅集團的發展規劃,實現戰略協同,推動云南銅業的發展,現在正處于整合階段。因此我們分析的結果與事實基本上相符。結論:采用主成分分析法得出的綜合財務指標,可以客觀合理的評價云南銅業的財務狀況和經營成果。

    參考文獻
    [1]葉宗裕.主成分綜合評價方法存在的問題和改進[J]. 統計與信息論壇,2004
    [2]張文霖.主成分在spss中的操作應用[J]. 市場研究,2005
    [3]郭顯光.如何用spss軟件進行主成分分析[J]. 統計與信息論壇,1998

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