時間：2023-10-12 16:10:52
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一、財務比率分析所具備的重要意義
財務比率分析工作可以針對公司的實際財務狀況以及應考核的經營業績做出科學的評價。對公司的財務報表及時的分析，可以對企業盈利的能力和發展的狀況，償還債務的能力擁有較為全面的了解，使企業決策人員可以針對企業整體的財務情況實施科學準確的掌控。與此同時針對企業中的相關財務信息實施有效的分析和比較可以真正的明確影響公司發展的各個方面的因素，以此來進行及時有效的改正，使責任更加明確，增強了企業標準化的管理水平，為企業的健康有序的發展起到了保障性作用。另外，公司的管理人員通過財務比率的分析可以將公司潛力充分的挖掘出來，從而實現公司的預期目標。并且，還可以使投資者的合理投資得到保證。因此，財務比率的分析具有十分重要的意義。
二、公司財務狀況評價中財務比率分析的應用
通常來說，社會當中很大一部分的企業基本都是將各個方面財務報表在財務的比率實施分析，這其中就涵蓋了企業固定資產和流動資產的負債信息以及現金流量信息和損失收益表等。針對這些財務方面的比例分析之后可以充分的明確公司當中的財務情況，想要分析資金的構成，需要編制公司資產負債的分析表進行分析。
分析企業財務的過程中，必須要使企業資產的負債表以及利潤表和現金的流量表得到充分的利用，從而進行財務比率的分析。同時，引進非財務的控制指標，這樣不但可以充分實現企業中較為全面與系統性的分析，從而使得企業當中的財務狀況評測的變的更為精確，使財務造假的情況得到有效的抑制，進而使廣大投資人員的合法權益及其經濟收益得到了較為高效的保障。
企業短期之內的償債的能力可以具體的表現出企業及時償還短期性債務能力，通常對流動比率以及現金比率還有速動比率的計算對公司短期償債能力進行相應的分析和評價。而長期性的償債能力可以真實的表現出公司償付到期和長期承受債務方面的能力。通常對企業資產的負債率以及負債比率和權益乘數和利息保障倍數等比率實施準確的計算和分析還要做出相應的評價。
公司資金使用的效率以及管理層管理水平的科學程度都要通過公司的運營能力將其反映出來。通?？梢岳么婊畹闹苻D率以及應收款的周轉率還有整體資產的周轉率指標實施計算和分析。針對公司的盈利能力的分析就是是依照計算所得出的利潤率以及資產和權益報酬對其進行分析評價。
三、財務比率分析應用的幾點建議
對于公司的現金流入結構方面的分析需要進一步的加強，將其作為了解企業現金流入和現金流出情況的主要依據。對于公司現金收支和籌資方面的能力以及企業的經營狀況需要實施正確的評測。企業需要重點分析企業中的現金流入和流出的具體結構，與此同時對二者的比例實施針對性的分析。通過對現金總流入結構和企業的籌資投入以及運營這幾個大的方面實施分析企業流入的體系。從而可以進行及時有效的掌控，使得企業資金的流入來源包括資金數量所在比重的具體結構。通常情況下，公司整個資金流入中經營性資金流入所占的比重越高，也就意味著企業財務的風險越小，而公司經營的情況越好，還可以反映出企業資金流入的合理性。對于企業流出現金的結構分析進一步的強化，和企業現金流入的結構相似，同時還可以表明企業現金流出結構的合理程度。
以此為基礎，對企業現金流入以及流出利率進行科學合理的計算，不僅要分析企業中的歷史財務信息還需要和其同行業企業實施有效的分析比對，這樣可以針對性的分析出企業的盈利能力是否真正得到了較為有效的上升，企業的籌資和投資活動的保值及其增值工作是否可以得以實現。
另外，將現金流量的指標再次添加到企業運營狀況分析之中。根據企業流動負債的比率，把企業的指標和其同行業企業之間的相互比較來分析，從而可以明確企業當中對流動債務的承受能力的程度。依照現金的債務所占據企業總債務比例，將企業當前可以接受的最大借款的利率反映出來，通常這個利率的比率越高，證明企業能夠承受債務負擔也相對較高，具有較強的償還能力。
關鍵詞：上市公司；統計指標；因子分析
上市公司是股票市場發展之根本，公司經營狀況的優劣決定著其在股票市場的發展前景，而其資產質量和發展潛力也從本質上決定了上市公司股票在二級市場上的表現。對上市公司的資產質量、經營現狀和發展潛力進行綜合準確的評價，以及對其財務狀況進行全面的統計分析,對投資策略分析有著重要的意義。
一、指標體系的建立
根據我國股市的特點，結合西方國家分析企業經營業績的分析指標，選取分析河南省上市公司的指標：即反映企業的盈利能力、償債能力、成長能力、資產管理、企業股本擴張能力和主營業務鮮明狀況的指標。根據指標的選取，制定以下綜合評價指標：盈利能力：主營業務利潤率、總資產利潤率、凈資產收益率、每股收益；償債能力：資產負債率、流動比率、速動比率；成長能力：總資產增長率、主營業務增長率、凈利潤增長率；資產管理能力：總資產周轉率、存貨周轉率、應收賬款周轉率；股本擴張能力：每股凈資產、每股公積金、每股未分配利潤主營業務鮮明狀況：主營業務鮮明率。
二、模型的建立與分析
因子分析法是從研究變量內部相關的依賴關系出發，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合因子的一種多變量統計分析方法。當讓指標體系簡潔，評價指標之間獨立，消除了評價指標包涵信息的重疊導致的評價重復，同時也消除了人為操作權重對綜合評價的影響。此外，因子分析法不僅可以進行得分排序，還可以分析影響其得分排序的因素，從而加強其薄弱環節的改進，進而提升企業經營業績。按照選取的指標數據，運用SPSS軟件進行因子分析，得到下的KMO&Bartlett'sTest得到P<0.05，拒絕原假設，存在著顯著性差別。KMO檢驗用于研究變量之間的偏相關性，計算偏相關時由于控制了其他因素的影響，所以比簡單相關系數小。其值越接近1，則越適合做因子分析。Bartlett球形檢驗統計量的Sig<0.01，由此否定相關矩陣為單位陣的零假設，即認為各變量之間存在著顯著的相關性。本文數據統計量KMO=0.586，表明可以做因子分析。對數據進行標準化處理，得到因子特征值矩陣貢獻率，初始載荷矩陣中可以得到財務因子特征值大于1，且累計達到貢獻率在75%以上，從主因子的碎石圖的“陡坡檢驗”也可以說明這6個主因子可以解釋這個含有17個分指標的財務指標體系，從而決定這6個財務因子是決定著包含17個指標體系的財務因子的主因子。根據因子載荷矩陣，我們可以在各因子上選取載荷相對較大的財務指標作為解釋變量，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，發現提取6個因子不是最好的辦法，主因子6不能說明經營業績的任何一個指標，提取4個因子的話貢獻率太低，定為選5個公因子。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個因子來說明整個河南上市公司的經營業績。但發現有些指標的系數過微，在指標選取上有落差，對指標的選取應當進一步改善，可以得到在每一主因子下面計算得到河南地區每家上市公司的得分，最后按照貢獻率，計算河南地區上市的公司綜合財務業績的綜合得分，按照得分水平進行排名。從綜合排名中可以看出排在前十的是雙匯發展、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，這些都是經營狀況良好、有很好的發展前景的上市公司。由牧原股份中間數據缺失，導致最后沒有牧原股份的綜合排名得分，在此不計。而位于后十位的是軸研科技、北玻股份、中孚實業、東方銀星、中原特鋼、雛鷹農牧、神火股份、智度投資、安彩高科和*ST銀鴿，這是經營業績遜色的企業。河南地區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，數據缺失的不計入，低于平均水平的為36個，可見河南省上市公司的綜合經營業績排面不是很樂觀，需要進一步改善，在經濟發展快速，股市處于牛市中還不明顯，市值可以保持在優良的水平，一旦牛市過去，僅能靠經營業績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險。
三、結論及建議
綜合排名分析：處于前三的雙匯發展、宇通客車和普萊柯的經營能力、資產質量、和償債能力等方面都有待進行與關注與提高，否則會影響企業未來的發展規模及狀況。行業角度分析：河南省各個行業均無明顯集中競爭優勢，即使是壟斷性較強的鋼鐵、煤炭、化工行業也不夠突出。說明河南省行業集中度較差，行業規劃、培育和扶持等措施有待加強。傳統優勢產業角度分析，食品、汽車及零部件、裝備制造產業的上市公司排名較好，優勢較為明顯，而有色、化工、紡織服裝產業，但由于市場環境變化較大，其已基本無優勢可言。因此，有色、化工、紡織服裝類的上市公司應該加快轉變市場觀念，強化競爭意識并提高經營水平。
作者:耿嬌霞 單位:河南財經政法大學
參考文獻：
內容摘要：本文通過傳統財務評價指標體系和因子分析法相結合的方法，研究分析了2011年度農林牧漁行業上市公司的財務發展狀況。研究發現償債能力是農林牧漁行業上市公司財務競爭力的首要體現，而盈利能力、發展能力和營運能力則略顯不足。同時，通過綜合因子得分的計算，發現農林牧漁行業整體而言的財務狀況不佳，有待采取有效措施加以改善。
關鍵詞：財務分析 財務評價指標 因子分析法
引言
國務院2013年3月了《國務院關于支持農業產業化龍頭企業發展的意見》，該意見書提出了以服務農民為方向，加快轉變經濟增長方式為主線，科技進步為先導，市場需求為坐標，加強標準化生產基地建設，大力發展農產品加工，創新流通方式，不斷拓展產業鏈條，完善扶持政策，強化指導服務，全面提高農業產業化經營水平的總體發展思路。
農業是國民經濟的基礎，該行業的發展對于農村經濟結構的調整、地方經濟的發展以及農民收入的增加有著深遠的意義。種植業是大農業的基礎，為人類提供賴以生存和發展的生活資料，同時還為其他產業的發展提供支持，如為食品、紡織工業提供原料，為畜牧、飼養產業提供飼料等；畜牧業不僅滿足城鄉人民的生活需要，為其提供紡織、脂肪等工業原料和肉、蛋乳、禽等生活物質，同時也日益成為農民增收的重要途徑之一；水產業、養殖業的發展豐富了人們的飲食結構，調整和優化了農業產業結構，為農民收入的增加也做出了很大貢獻。
農業行業也具有較強的抵抗滯脹的能力。美國和日本農業產業化和現代化飛速發展的時期均是在20世紀60至80年代的滯脹時期。1972-1975年日本滯脹時期，農業的生產指數從100增加到了106，而滯脹期后開始出現了顯著的回落。在美國，其農業生產指數也在1973-1975年的滯脹期加速上升。與1973年以前相比，情況明顯較好。這說明，農業在經濟滯脹期明顯比較活躍。
在后金融危機時期，農林牧漁行業的發展尤其值得關注。而上市公司是行業發展表現的中堅力量，合理地評價其財務狀況對于理解行業的發展有著重要意義。因此，本文通過結合使用因子分析法和財務評價來分析農林牧漁行業上市公司的財務競爭情況。
上市公司財務評價體系概述
如何有效地理解上市公司披露的財務信息，并用于評價上市公司的財務狀況，是上市公司利益相關者普遍關心的熱點問題。財務評價是指通過收集和篩選相關的財務和非財務信息，并運用一定的方法加以分析和加工，用以評價上市公司的經營業績和財務狀況。通過眾多學者和實踐者的研究和探索，已經形成了一套比較成熟和完整的財務評價體系。
本文根據科學性、可比性和可操縱性的原則，以及通過借鑒財務評價指標體系研究的眾多文獻，從盈利能力、償債能力、發展能力和營運能力4個方面共計12個指標來評價上市公司的財務狀況。具體指標如下：
（一）償債能力
流動比率X1=流動資產/流動負債
速動比率X2=速動資產/流動負債=（流動資產-存貨）/流動負債
現金流量比率X3=經營活動現金凈流量/流動負債
（二）發展能力
資本積累率X4 =（期末股東權益-期初股東權益）/期初股東權益
總資產增長率X5 =（期末總資產-期初總資產）/期初總資產
凈利潤增長率X6=（本年凈利潤-上年凈利潤）/上年凈利潤
（三）營運能力
應收賬款周轉率X7=營業收入/應收賬款平均占用額
存貨周轉率X8=營業成本/存貨平均占用額
總資產周轉率X9=營業收入/平均資產總額
（四）盈利能力
營業利潤率X10=營業利潤/營業收入
資產報酬率X11=凈利潤/資產平均總額
成本費用利潤率X12=利潤總額/（營業成本+銷售費用+管理費用+財務費用）
研究方法
本文采用因子分析法來分析和研究農林牧漁行業上市公司的財務狀況和競爭力情況。因子分析是指通過少數幾個因子來描述眾多指標之間的聯系，用較少數量的因子來反映原有資料中的大部分信息的一種統計學分析方法。采用因子分析方法有以下一些特點：因子變量的數量減少，從而減少了分析的工作量；因子變量之間是非線性關系，便于變量的分析；在保證數據基本完整的前提下，通過對高維空間的降維處理，使得對系統的解釋更加容易。
因子分析的基本分析步驟如下：對原始數據進行標準化處理，一般采用標準差標準化方法；利用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗和巴特利特球形檢驗（Bartlett Test of Sphericity）來確定帶分析的變量是否適合因子分析；利用主成分分析法構造因子變量；通過對載荷矩陣的分析，進行因子變量的命名解釋；計算因子變量的得分。
實證分析結果
（一）樣本選取和數據來源
本文選取了農林牧漁行業在A股上市的公司作為研究的樣本。截至2011年底，農林牧漁行業共有51家上市公司。
本文以2011年作為研究期間，研究數據主要來自于國泰安CSMAR（China Stock Market & Accounting Research Database）系列數據庫。個別缺失的數據通過上市公司2011年度的年報補充獲得。上市公司年報從巨潮資訊網（.cn）下載得到。通過剔除該年數據異常和用以上方法仍然無法獲得數據的上市公司后，最終獲得了41家上市公司作為本文的研究樣本。
本文采用SPASS13.0軟件來進行數據的處理。
（二）統計性描述
利用SPASS13.0軟件對41家樣本公司的財務數據處理后所得到的描述性統計結果如下：
第一，從償債能力指標來看，流動比率和速動比率比較正常，標準差也較小，波動性較低。但是，現金流量比率的均值卻為負值，這說明農林牧漁行業上市公司的經營活動現金凈流量表現不大好，這需要相關分析人員的注意。第二，從發展能力指標來看，資本積累率和總資產增長率的平均值為負數，但是該負值并不是特別小，而且標準差也比較小，最大值和最小值之間的差距不大，這表明該行業中上市公司的規模有小幅減小。而凈利潤增長率的平均值為正值，最大值達到了9.794%。從總體上來看，2010年農林牧漁行業的發展能力較好。第三，從營運能力指標來看，上市公司的存貨周轉率和總資產周轉率的平均值分別為2.884和0.613，標準差也比較小，這說明樣本公司的存貨周轉率和總資產周轉率普遍不高，各公司的差異也較小。應收賬款周轉率的平均值為21.363，最小值為4.170，最大值為80.453，表明農林牧漁行業上市公司存在應收賬款管理能力不一的情況。第四，從盈利能力指標來看，上市公司的營業利潤率、資產報酬率和成本費用率的平均值分別為0.081、0.069和0.118，說明上市公司的盈利能力適中。
（三）因子分析結果
1.KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗和巴特利特球形檢驗（Bartlett Test of Sphericity）。運用SPSS13.0軟件對樣本數據進行KMO檢驗和巴特利特球形檢驗的結果顯示，巴特利特球形檢驗的X2的統計值為485.967，相伴概率為0.000，小于1%，因此拒絕巴特利特球形檢驗的零假設，而KMO統計量為0.559，大于基本要求0.5。因此，該樣本數據可用于因子分析。
2.利用主成分分析法構造因子變量。在本文的因子分析中，本研究按照特征值大于1的標準來提取因子。通過SPSS13.0軟件的分析計算，可以發現前4個因子的方差貢獻率分別為34.095%、21.758%、13.530%和10、671%，累積貢獻率達到了80.054%?？梢娞崛∏?個因子就能夠反映原變量的大部分情況。
3.通過對載荷矩陣的分析，進行因子變量的命名解釋。從旋轉后的因子載荷矩陣可以看出，X1（流動比率）、X2（速動比率）在第一個因子變量上具有較大載荷，因此將其命名為K1（償債能力因子）；第二個因子基本反映了X10（營業利潤率）、X11（資產報酬率）、X12（成本費用利潤率）三個變量，因此將其命名為K2（盈利能力因子）；第三個因子基本反映了X4（資本積累率）、X5（總資產增長率）兩個變量，因此將其命名為K3（發展能力因子）；X8（存貨周轉率）、X9（總資產周轉率）在第四個因子上具有較大載荷，因此將該因子命名為K4（營運能力因子）。
4.計算因子變量的得分。在對因子變量命名以后，就可以計算各個因子變量的得分。求解因子變量的得分是采用回歸的方法，即通過變量的線性組合來表示因子而算出其得分。線性組合的系數通過SPSS13.0軟件得出的因子得分系數矩陣來確定。然后根據41家樣本公司的因子得分，可以得出這些上市公司分別在償債能力因子、盈利能力因子、發展能力因子和營運能力因子上的排序。由于本文研究的是農林牧漁行業整體的財務情況，故此處略去上述排名的情況。
最后，本文通過利用綜合因子得分函數來分析農林牧漁行業財務績效的綜合表現。該綜合因子得分函數以上述四個因子的方差貢獻率分別占累積方差貢獻率的比重作為各因子的系數。綜合因子得分函數如下：
由上述綜合因子得分函數可以知道，對綜合因子得分的影響按由大到小的順序分別為償債能力因子、盈利能力因子、發展能力因子和營運能力因子。其中，償債能力因子占到了42.59%，而營運能力因子僅為13.33%。這說明在農林牧漁行業中，償債能力是評價上市公司財務狀況和競爭力的主導因素，較強的償債能力是該行業上市公司重要的財務競爭點，同時也表明，該行業在資產管理方面比較弱，需要得到有效地改善。
根據綜合因子得分函數以及由SPSS13.0得出的各樣本的因子值，就可以計算出41個樣本上市公司的綜合得分，也就能了解各上市公司的財務競爭力排名情況，從而能夠從更微觀的層面了解農林牧漁行業的財務狀況。
從綜合得分的結果可以發現，綜合因子得分超過1的只有一家2010年才上市的公司。由于該公司剛剛上市，因此其財務表現要好于其他的上市公司；綜合得分因子大于0小于1的公司有16家，占總樣本的39%，這部分公司的財務競爭水平一般；而綜合因子得分小于0的公司達到了24家，占樣本總量的59%，這部分公司的財務狀況較差。由此可見，農林牧漁行業中的上市公司的財務狀況較差，整體競爭力水平不高。作為國民經濟的基礎產業，迫切需要采取有效措施改變這種狀況。
結論
第一，通過對載荷矩陣的分析，可以發現償債能力是農林牧漁行業中的上市公司的財務競爭力的首要體現，其次是盈利能力和發展能力，最后是營運能力。雖說該行業的上市公司具有較好的償債能力，但是盈利才是一個公司營運的最直接目的。因此，該行業中的上市公司應該采取有效措施提高公司的盈利能力，優化企業盈利結構。此外，該行業的上市公司還應該提高資產管理能力，走集約型的發展道路。
第二，農林牧漁行業雖然屬于國民經濟的基礎產業，但是從整體上來說其財務競爭力不強。根據綜合因子得分計算分析，可以發現，該行業中財務競爭力較弱的上市公司有24家，占到所選樣本總量的59%，而財務狀況較好的企業只有一家，而且該企業也是2010年度才上市的公司。這種情況與農林牧漁業在國民經濟中所起的作用是不相符合的，因此急需有關部門的注意，并采取有效措施改變現狀。
參考文獻：
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2.陸正飛，施瑜.從財務評價體系看上市公司價值決定—“雙高”企業與傳統企業的比較[J].會計研究，2002
關鍵詞：上市公司 財務指標 主成分分析
隨著西部大開發戰略實施，我國西部經濟得到空前的發展。青海作為西部省份，經濟日益增長，上市公司也逐漸成長起來?，F在青海本土上市公司就有十家，行業覆蓋面有機械行業、資源礦產、土特產、藥業和酒業。青海上市公司從上市發展到現在，經歷了較大的變革，同樣也取得了較大的發展。通過查資料，截止2011年末，青海上市公司總資產909億元，同比增長7.8%；凈資產393億元，同比增長10.2%；平均每股收益0.54元，同比增長20%，全國排名第七位；凈資產收益14.44%，同比下降3.86%，全國排名第四位；總市值1223億元，同比下降41.22%，證券化率為75%，高出全國22個百分點；2011年上市公司實現再融資85億元，同比增長26.9%，再融資金額創歷史新高，中小板實現零的突破，資本市場累計融資額達390億元，直接融資與間接融資的比例達到25%；上市公司分紅家數和金額有所增長，資本市場服務地方經濟社會發展的能力不斷提高。但是這些與內地上市公司比起來相差還很遠，上市公司相對來說不是很成熟，因此對青海上市公司進行綜合評價很有必要。文章選取青海省十個上市公司作為樣本，運用主成分分析方法，通過對其財務指標的分析，將青海省十個上市公司進行排名對比，并將每個上市公司自金融危機以來的財務狀況在不同階段進行比較，從而能了解青海各個上市公司在后金融危機的發展狀況。
1. 對青海省上市公司進行主成分分析
1.1 主成分分析方法原理
主成分分析法是一種能客觀評價事物的方法，其思想是將多個因素的線性組合作為主成分，以達到降低影響因素的個數，然后通過主成分來對客觀事物進行打分，以達到對客觀事物的綜合評價。
1.2 主成分分析步驟如下：
Step1：對數據進行處理從而消除量綱的影響。
Step2：在標準化數據矩陣的基礎上計算原始指標的相關系數矩陣
Step3：求相關系數矩陣R的特征值并排序 ，再求出R的特征值的相應的正則化單位向量，根據正則化單位向量算出主成分的線性組合。
Step4：給出一個控制值 ，確定保留的主成分的個數。文章選取 =0.15。
Step5：計算綜合得分。
Step6：對每個樣本根據綜合得分進行排序。
1.3 分析過程
文章選取青海省西部礦業股份有限公司、青海明膠股份有限公司、青海鹽湖鉀肥股份有限公司、西寧特殊鋼股份有限公司、青海華鼎實業股份有限公司、青海賢成礦業事業股份有限公司、青海金瑞礦業發展股份有限公司、東盛科技股份有限公司、三普藥業股份有限公司和青?；ブ囡乒煞萦邢薰具@十家的上市公司，對其財務指標進行分析。為更能全面的反映出公司財務狀況，文章分別從盈利能力、運營能力、企業償債能力三個方面指標。其中反映盈利能力方面指標：每股收益（元）、每股凈資產（元）、凈資產收益率（%）、扣除后每股收益（元）（扣除非經常性損益后每股收益）、凈利潤率（%）、總資產報酬率（%）。反映企業償債能力指標：流動比率（倍）、速動比率（倍）、資產負債率（%）、凈資產比率（%）。反映企業運營能力指標應收賬款周轉率（次）、存貨周轉率、固定資產周轉率（次）、總資產周轉率、固定資產比率（%）做主成分分析。
1.3.1 2012年中期青海上市公司財務狀況分析
表一數據為2012年中期青海上市公司財務指標。由表一中可以看出有些指標沒有數據，為了較好的反映上市公司綜合能力，文章選取最近的相同指標近似代替。計算各主成分貢獻率如表二。
這四個主成分關于十五個指標的線性組合為：見圖1。
根據主成分線性組合的符號及系數，可以看出第一主成分除了與資產負債率與固定資產比率成正相關以外，與其他指標都成負相關，而且是除存貨周轉率以外的指標的綜合。第二主成分為除了資產負債率、總資產報酬率和凈資產比率以外的指標綜合。第三主成分是每股收益、扣除后每股收益、應收賬款周轉率、資產負債率、固定資產周轉率、總資產周轉率、凈資產比率的指標綜合。對四個指標進行打分，然后對其求出綜合得分，最后根據綜合得分對各個上市公司進行排名。
從表三中可以看出青?；ブ囡乒煞萦邢薰镜梅峙琶谝?，青海鹽湖鉀肥股份有限公司排名第二，西部礦業股份有限公司排名第三，最后一名為東盛科技股份有限公司。在2012年第一季到中期這段時間青海互助青稞酒股份有限公司、青海鹽湖鉀肥股份有限公司、西部礦業股份有限公司財務狀況較好，而東盛科技股份有限公司財務狀況最差。
1.3.2 青海省上市公司各季度財務狀況分析
文章將其他年度的財務狀況進行同樣的分析，得出青海省上市公司財務狀況得分結果如表四。
為了更好的分析青海省上市公司在后金融危機時期的財務狀況，文章將上市的十個公司財務指標隨著時間序列畫出折線圖，見圖2和圖3。
2. 結論及結論分析
2.1 從表四可以看出，青海省上市公司財務狀況較好的依次是青海互助青稞酒股份有限公司、青海鹽湖鉀肥股份有限公司、三普藥業股份有限公司、西部礦業股份有限公司，財務狀況最差的是東盛科技股份有限公司。青?；ブ囡乒煞萦邢薰镜梅衷诟鱾€階段的排名都是第一，而且得分沒有負值。相反東盛科技股份有限公司在每個階段的財務狀況都是最差，得分全是負值，應該格外重視。
排在前幾名的公司大部分是資源類，這與青海省是個資源類大省省情密不可分的。青海省擁有豐富的各種礦產資源，特別是稀土礦、鐵礦還有全國最大的鹽湖儲量，這為青海省礦產資源類公司提供了先天的優勢。但從文章分析的結果中看出，并不是所有的礦產資源類上市公司都發展的很好，賢成礦業和金瑞礦業排名并不是很靠前，這兩個上市公司應該參考財務狀況較好的鹽湖鉀肥股份有限公司和西部礦業的經營理念與制度。青海省位于青藏高原，擁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設方面很有成效，其獨一無二的酒文化為公司創造了很好的品牌效應，使其成為青海省上市公司里的“后起之秀”。
2.2 圖2、圖3很好的可以看出上市公司財務狀況的發展狀況。10年第一季到20年中期，財務狀況下降的有東盛科技、鹽湖鉀肥、 賢成礦業、青海明膠 ，其它上市公司財務狀況都是上升，其中西寧特鋼上升的較快?！?0年中期到10年三季賢成礦業和三普藥業財務狀況上升較快，東盛科技財務狀況只有稍微的上升。10年三季到10年年末，上市公司里財務狀況下降的較少，上升的較多，青海華鼎和三普藥業上升的最快。10年年末到11年第三季之間，青海明膠、鹽湖鉀肥財務狀況一直下降，與之相反的是賢成礦業財務狀況是一直在上升。在11年三季到11年年度，財務狀況上升的有東盛科技、賢成礦業、金瑞礦業和互助青稞，其他上市公司財務狀況都在下。11年度到12一季這個階段，青海省互助青稞酒股份有限公司作為青海省發展較好的公司，財務狀況達到最好。12年一季到12中期，大多數上市公司的財務狀況都上升。
3. 結束語
主成分分析法是一種能客觀評價事物，能避免以個別指標過于片面的來分析事物，綜合反映事物發展狀況的方法。但只能基于以前的指標數據來分析，分析出的結果只能反映以前的財務狀況。雖然結果只能反映在同樣的客觀環境下過去的情況，但結果還是有較好的參考意義。
參考文獻：
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作者簡介：
關鍵詞 農業上市公司 財務狀況指標體系 因子分析模型
農業在我國是安天下、穩民心的基礎產業和戰略產業，保持農業和農村發展的良好勢頭，對保持經濟快速發展和社會長期穩定意義非常重大，而農業類上市公司則是我國農業經濟發展中的突出代表，因此對農業上市公司的財務狀況進行評價研究具有非常重要的意義。本文提出了對農業上市公司財務狀況進行綜合評價的指標體系，并根據因子分析法得出的因子分析模型對2004年我國47個農業上市公司的財務狀況進行了綜合排名，期望能為經營者也為投資者提供更準確的決策信息。
1 建立農業上市公司財務狀況評價指標體系
財務評價指標體系的選擇應遵循的原則除了可操作性、相關性、簡明性等要求外，還應遵循：系統性原則，即體系必須能從公司的償債能力、盈利能力、資本結構、營運能力和成長能力各個方面全面考察公司的狀況，確保評價的全面性和可信度；可比性原則，即體系要根據我國通用的財務報表和統計報表為基礎來設置指標，以便于橫向比較和各方使用者對公司財務狀況的把握；科學性原則，即指標的設置要堅持定性和定量分析相結合，正確反映企業系統整體和內部相互關系的數量特征，便于建模綜合評價。
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矩陣內部依存關系，尋找出支配多個指標x1，x2，…，xm(可觀測）相互關系的少數幾個公共的因子f1，f2，…，fp(不可觀測)以再現原指標與公因子之間的相關關系的一種統計方法。這些公因子是彼此獨立或不相關的，又往往是不能夠直接觀測的。在所研究的問題中，以公因子（新變量）代替原指標（原變量）作為研究對象，并要求不損失或很少損失原指標所包含的信息，用公因子代替原指標所作的分析會比較簡單和清楚。通常這種方法要求出因子結構和因子得分模型。前者通過相關系數來反映原指標與公因子之間的相關關系，后者是以回歸方程的形式將指標x1，x2，…，xm表示為因子f1，f2，…，fp的線性組合。具體步驟如下:
2.1 對原始數據進行標準化變換
假設要進行因子分析的原指標有m個，記為x1，x2，…，xm，現有n個樣品的觀測值記為xij，i=1，2，…，m，k=1，2，…，n，做標準化變換后x′i=■式中的■i是xi的均值，si是xi的標準差，x′i的均值為0，標準差為1。相關系數矩陣為r=xx′，根據標準特征方程|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，并確定因子貢獻率及累計貢獻率
根據標準化后的觀測值x′ik求出系數αij，建立用公因子f1，f2，…，fp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的潛在變量，αij為因子載荷系數，是第i個指標在第j個因子上載荷。如果某指標在某因子中作用較大，則該因子的載荷系數就大，反之相反，單因子gi為特殊因子，在實際建模中可以忽略不計。第i個因子的貢獻率為di=λi■λi，貢獻率可以確定各個公因子的貢獻程度占全部貢獻程度的百分比。貢獻率越大，則該公因子就相對越重要，同時以因子的累計貢獻率■λi/■λi≥0.75作為因子個數p的選擇依據。
2.3 因子載荷矩陣變換和旋轉，并計算因子得分
對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，對因子的解釋就不是很明確，因此要通過旋轉因子坐標軸，以使每個因子載荷在新的坐標系中能按列和行向0或1兩極分化，一般采取方差極大正交旋轉法就可以得到明確的分析結果。通過旋轉和計算，得到較為理想的因子載荷矩陣和因子得分系數矩陣，可以求出每個公司財務狀況綜合得分。根據因子綜合得分對每個上市公司進行排序，橫向比較各個上市公司的財務狀況。
3 農業上市公司財務狀況之因子模型實證分析
本文從金融界（.cn）和證券之星（）網站上的2004年農業上市公司財務數據表中選取了46個公司、16項財務指標的數據作為樣本考察對象，以便能更好地對其目前的財務狀況進行綜合分析評價。各財務評價指標分別是流動比率(x1)、速動比率（x2）、資產負債率（x3）、存貨周轉率（x4）、總資產周轉率（x5）、應收賬款周轉率（x6）、主營收入現金含量（x7）、主營業務利潤率（x8）、每股凈利潤（x9）、資產利潤率（x10）、凈資產收益率（x11）、主營收入增長率（x12）、凈利潤增長率（x13）、總資產增長率（x14）、長期負債資產比（x15）、股東權益比率（x16）。
3.1 對所選指標的統計分析及無量綱化處理
本文確定的財務評價指標體系中的16項指標包括正向指標和適度指標兩種。適度指標有流動比率、速動比率、長期負債比率和股東權益比率，其余為正向指標。為保證后面分析的準確性和科學性，應該先將適度指標轉換成正向指標，進行無量綱化處理以消除不同單位指標之間的差異。可以按計算公式zij=（xij-xjmin）/（xjmax-xjmin）進行變換，其中xij為第i個樣本第j個指標的原始數據，xjmin為第j個指標的最小值，xjmax為第j個指標的最大值。按照通行的國際慣例，流動比率、速動比率、長期負債比率和股東權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是原始數據xij的無量綱化，為以后數據的分析提供了方便。
3.2 根據前面構建的因子分析模型
將數據帶入借助于計算機統計軟件sas程序運行后，得到下面的結果。從方差貢獻總和的特征值可以看出，第一個因子的特征值λ1=4.11，大約占去方差貢獻的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個因子，這5個因子的特征值共占去總的方差貢獻的76.61%。可見，被放棄的其他11個公因子的方差貢獻僅占不到25%，因此說明前5個因子反映了原始數據的足夠信息。
從旋轉前后的公因子載荷系數矩陣，左半部分可看出旋轉之前第1～5公因子即f1，f2，f3，f4，f5在原指標變量上載荷值都相差不大，故不能很好解釋其含義，因此須進一步用方差極大正交旋轉法以便更好地了解其含義。通過列表后分析發現，因子軸旋轉后的公因子系數已經明顯向兩極分化，實際意義更加明顯。f1載荷系數絕對值大的有：x9，x10，x11，x13四個變量主要反映公司的贏利能力和成長能力。因子f2主要由x4，x5，x6確定，反映公司的運營能力。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，反映公司的資本結構。f5主要由x7確定，反映公司的主營收入現金含量，即銷售商品、提供勞務收到的現金與主營業務收入的比值，反映了主營業務收入中的現金含量。
3.3 農業上市公司財務狀況的綜合評價
通過sas統計軟件對數據處理后,自動產生了f1，f2，f3，f4，f5共5個因子的得分系數矩陣，這5個因子得分可以反映原始數據的76.61%的信息量，根據5個因子得分的值，應用得分計算公式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，最后計算出各個公因子得分和綜合得分的評價分析值。
根據以上分析可以看出，用因子分析法可以實現對農業上市公司財務狀況的綜合評價,分析過程沒有直接對相關的財務指標采用權重，得到的權數也是隨著數學變換過程自動生成的，具有較強的客觀性，在很大程度上減少了主觀性而又不失科學性、合理性。這種因子分析方法消去了各財務評價指標間相關性影響，因而降低了農業上市公司財務狀況評價中較多指標選擇的工作量。根據收集的數據所對應的公司，表4計算結果表明,排在前10位的公司分別是通威股份(13)、新五豐(1)、中水漁業(40)、st中農(18)、都市股份(5)、先鋒股份(23)、光明乳業(8)、伊利股份(4)、好當家(12)、香梨股份(11)，其中農產品加工企業共四家，分別是新五豐、都市股份、st中農和先鋒股份，其他農業兩家為香梨股份和通威股份，畜產品加工兩家為伊利股份和光明乳業，漁業兩家是好當家和中水漁業。
根據以上分析，農業上市公司主營業務分布在農、林、牧、漁等行業。本文選取的47家農業上市公司所分布的子行業為：農產品加工20家，林木3家，畜產品加工7家，漁業6家，其他農業16家。從上面的公司得分排序可以看出，從事不同子行業的農業上市公司其經營業績參差不齊，而公司經營績效不僅受行業以及子行業特點的影響，還受企業技術進步和產品深加工程度的影響，此外眾多農業上市公司的多元化經營也是重要原因，如涉足生物制藥、金融證券、電子通訊、房地產業的如豐樂種業、新農開發、羅牛山等上市公司未能取得理想的業績，可見公司應加強主業經營。另外從上面因子分析的結果還可以看出,農業類公司的贏利能力、成長能力、運營能力、償債能力、公司的資本結構和主營收入現金含量等財務指標對公司綜合財務狀況的評價結果會產生重要影響。因此，經營者在管理公司時，更應注意這些方面的管理，以提高公司的經營業績，而投資者在對農業類公司進行投資決策時也可以將這些指標作為重要的參考依據。
參考文獻
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一、現金流量在企業財務中的地位
1，企業的現金流量是當下經濟市場中公司經營水平的最真實體現。現金流量是指公司經營過程中進行商貿活動、貨物交易等商業活動而獲得的貨幣價值數量，包括貨幣總量的收入狀況、支出狀況和轉移狀況等?，F金流量是現代經濟市場中，公司會計制度中的一項重要內容，也是公司經營水平的最真實的數據體現。如今的商業公司中，現金流量已經成為了公司財務狀況的一個主要體現形式，通過現金流量可以大體上估算出企業的財務狀況水平，對公司的財務有一個整體的了解。
2，企業的現金流量是企業整體經濟實力的一個真實體現?，F金流量包括企業進行商業經營中所收得的現金數量，投資資金數量，已經純利潤的數量。企業商業經營中的現金數量是最真實的、最有效的企業經濟實力體現。通過查看一個公司經營過程中的現金數量，投資資金數量等數據，可以真實地了解這個公司的經濟實力，估算出公司的經營規模，資本實力企業現狀。因此，現金流量是現代經濟企業中一個重要的會計財務統計內容。
二、如何通過現金流量進行企業財務分析
1，通過現金流量分析企業的資本水平。通過現金流通量來分析公司企業的財務水平，首先要通過現金流量來分析企業的資本水平，企業的資本水平主要是由企業的整體經濟價值量決定的，通過貨幣的形式加以表現出來。而公司經營過程中的現金流量則是貨幣形式的體現，通過公司的現金流量可以間接估算出公司的資本水平，進而了解公司的具體財務狀況。
2，通過現金流量分析企業的資金管理水平。以現金流量來考察公司的財務狀況，另一個形式是通過現金流量分析公司的資金管理水平，公司經營過程中的資金管理水平，直接決定了公司財務狀況的質量。公司資金的管理水平較高，那么公司的財務狀況勢必也能處于一個較高的水平。現金流量是公司資金管理方式的有效體現，通過對資金管理水平的考察，也能了解公司的財務水平。
3，通過現金流量分析企業的經營水平。以現金流量來分析公司的財務水平，還可以通過現金流量分析公司的業務經營水平。一個公司的業務經營水平決定了該公司在經濟市場中的地位高低，而公司的現金流通量則是公司經營水平最直觀的體現。公司的業務經營良好，那么現金流通量勢必較高，而公司的業務經營水平低，那么現金流通量必然有限。通過現金流通量可以看出一個公司的業務經營水平，進而看出公司的企業財務狀況。
4，通過現金流量分析企業的財務安全系數。通過現金流通量分析公司的財務狀況，另一個形式是通過現金流量來分析企業的財務安全系數，進而查看公司的財務狀況安全性的高低。現金流量是一個公司經營過程中現金的流通數量、流通速度、流通動向等數據的總稱。通過企業的現金流量，可以明確公司的業務經營安全性的高低，進而確定公司的財務管理現狀是否安全。
三、現金流量為何能夠體現企業財務
1，現金流量是企業商品交易額的主要數據。現金流量作為企業經營中的一項交易數據，如何通過它來了解公司的財務狀況呢。首先，企業公司在進行商品交易的過程中，需要通過現金貨幣來進行等價交換。公司的商品所能夠交換回來的現金貨幣，就是公司的商品交易額。而公司的財務狀況則主要是由商品的交易額決定的。因此，通過現金流量就可以估算出公司企業的商品交易額，進而進一步地了解公司企業的財務管理狀況。
2，現金流量決定了企業的盈利水平?，F金流通量能夠體現企業的財務狀況的另一原因是現金流量決定了企業公司的盈利水平。公司經營過程中的經營利潤是由商品貿易額決定的，而現金流量最為商品貿易額的表現形式，其流量的多少就決定了企業盈利的多少，二者是呈一個正相關的關系。
3，現金流量是公司經營水平的真實體現。通過現金流量能夠了解公司企業財務狀況的另一個原因是現金流量是公司經營水平的體現。公司企業在市場經濟中的經營水平高，那么公司的貿易額必然較多，現金流通量也大，如果公司的經營水平較低，那么現金流通量肯定也少。通過現金流通量看出公司的經營水平，進一步了解公司的財務狀況。
4，現金流量是公司資本運轉情況的體現?，F金流量能夠體現公司財務水平的另一個原因是通過現金流通量可以看出公司資本運轉的情況，現金流通量作為公司的經濟實力水平的直觀體現，可以真實的體現出公司的資本實力，通過現金流量的有關數據，可以看出公司資本的運轉情況，進而了解公司的整體財務水平。
四、利用現金流量進行財務分析的合理性
1，能夠真實地了解公司的資金動向。通過現金流通量來分析公司企業的財務水平，是有其存在的合理性的。首先，通過現金流量能夠真實地了解公司的資金動向。現金流量是公司中資金流動，資金收支的重要統計數據，通過對現金流量數據的查看，可以真實的看出公司的資金投資出處、收款情況等。而這些具體事宜是公司財務狀況的重要內容，因此，通過現金流量可以有效分析公司的財務水平。
2，能夠有效地了解公司的資本實力。通過現金流量能夠分析公司的財務狀況的另一個合理性是現金流通量能體現出公司的資本實力。公司的現金流通量較大，那么公司的資本實力相對比較雄厚，公司的現金流通量小，那么公司的資本實力相對比較薄弱。資本實力決定公司的財務水平，因此，通過現金流量能夠真實了解公司財務水平。
3，能夠明確公司資金的流通速度，通過現金流量了解公司的財務狀況的另一個合理之處在于現金流量能夠體現出公司的資金流通速度?，F金流量概念中的一條便是公司企業經營過程中資金的流通速度，通過對公司的資金運轉速度的了解，也可以分析出公司的財務水平。
4，能夠準確分析公司的真實財務狀況?，F金流通量體現出公司財務狀況的另一個合理性是公司的現金流量是真實財務數據的體現，公司企業經營中的現金流通量是財務數據中最重要的一項交易數據，通過現金流通量，可以輕易地分析出公司的財務狀況。
關鍵詞：市公司 綜合評價 Chernoff 臉譜
一、引言
對于上市公司多指標財務分析，數值方法給出的結果往往缺乏整體性印象，而圖形化方法則具有明顯的直觀優勢，借助計算機編程和多元統計分析理論，圖形不僅可以幫助觀察多維數據的本質，更可以通過多元圖形本身的信息來反映公司財務的綜合狀況。用于上市公司多指標財務分析與評價的常用多元圖形化方法有：二維散布圖、雷達圖、臉譜圖、星座圖及像素圖等，舒曉惠等（2006）提出了一種新的圖形化方法：樹譜圖?；诳梢暬繕说亩嘣獔D形方法主要來看分為兩個層次，一是直觀反映上市公司財務的各指標狀況，例如，二維散布圖、雷達圖、星座圖；二是圖形本身所具有的信息可以形象反映財務狀況的優劣，例如，臉譜圖和樹譜圖等。目前，國內文獻主要集中在研究雷達圖在財務分析評價與預警中的應用，主要有王強（2000），舒曉惠等（2005），付（2007）與金曉燕（2010）；臉譜圖則最初是由Chernoff（1973）提出來，Wainer and Thissen（1981）以及 Smith與Taffler（1984）將其應用于公司財務分析，國內則僅有舒曉惠等（2006）將其用于上市公司財務評價，實證研究表明，在進行上市公司財務分析時，通過雷達圖向普通股民傳達公司信息時缺乏綜合形象性，而臉譜圖的應用則有明顯的優勢。上述研究都是對上市公司財務狀況展開靜態分析，并沒有動態跟蹤一段時期內上市公司的財務狀況，同時，以往文獻都沒有明確提出可以將綜合評價方法與Chernoff臉譜圖相結合的思想來實現利用臉譜的表情綜合評價上市公司財務狀況?；诖耍疚膽肅hernoff臉譜圖的基本思想，結合綜合評價方法對所構建的上市公司財務評價指標體系通過主成分分析方法進行降維后，利用舒曉惠（2006）的方法通過計算機實現了上市公司財務績效的可視化臉譜圖，并對深、滬兩市鋼鐵行業30家上市公司2003年至2007年財務狀況進行了動態跟蹤，結果表明，臉譜圖不僅能夠形象反映上市公司的財務狀況，而且可以很好地動態反映不同時期財務狀況的變化情況。
二、研究設計
（一）基本原理 Chernoff 臉最初設計可處理18 個變量，當變量數小于18 時，可將臉譜中某幾個部位固定；當變量數超過18 時則可以設法在臉譜中再添加一些部位，如頭發、耳朵等。Chernoff 臉最初認為主要可以用于對研究對象進行分組：由原始材料和直覺提出的最初的分組；由聚類算法產生的最終的分組。進一步研究表明，利用Chernoff 臉除了可以進行輔助聚類分析外，也可以通過已經得到的聚類結果對新的結果進行輔助判別分析。顯然，將上市公司相關財務指標數值與臉譜的相關部位進行對應即可實現利用Chernoff臉對上市公司的財務狀況進行輔助聚類分析和輔助判別分析?？紤]人臉表情的復雜性，當處理的變量過多時，臉譜所表示的人的各種表情則不容易合理用于綜合評價上市公司的財務狀況，例如通過嘴的微笑，眉毛舒展等來反映相關財務狀況良好，顯然這些表情具有很好的直觀效果。因此，用Chernoff 臉譜圖綜合反映上市公司的財務狀況，除了實現第一層次的財務指標值與臉譜的各部位對應外，還需考慮第二層次臉的表情所表達的財務狀況，從而能夠達到直觀形象的目的。為實現這一思想，本文提出可以通過構建上市公司財務狀況的綜合評價財務指標體系，應用綜合評價方法進行財務指標數據的預處理和主成分分析，并在此基礎上通過以行業財務指標平均值為閾值進行映射轉換，將相關綜合評價的數值轉換為Chernoff 臉譜圖，從而實現臉譜圖形自身的表情，即達到可用于評價上市公司綜合財務狀況的目的。也即Chernoff 臉譜圖相關表情需通過綜合評價方法來合理加以實現。
（二）上市公司財務狀況Chernoff 臉譜圖設計 對于上市公司財務狀況的綜合評價，已經有眾多的學者展開研究，結果表明，傳統產業與高新技術產業上市公司的評價指標體系具有一定的差異，本文主要以傳統產業為研究對象，參照1999年財政部、國家經貿委、人事部和國家計委聯合的《國有資本金效益評價規則》中公布的競爭性工商企業評價指標體系，按盈利能力、償債能力、資產運營能力和成長能力四個方面11個財務指標給出權重如（表1）所示。一般認為，臉部的各部位形態及表情可以給人初步明確的信息，比如嘴形的笑意，眉心是否舒展，眼睛是否炯炯有神，鼻子長短表明氣息是否粗壯，臉形是否圓潤等，這些臉部的形態和表情所傳達的信息好壞顯然給人的感受基本是一致的。注意到人眼對臉部各個部位的敏感程度不同，按權重的重要程度與敏感程度相對應，本文選取臉譜指標與財務指標對應如下：嘴部指標對應盈利能力指標，眼部指標對應償債能力指標，鼻子眉毛指標對應資產運營能力指標，下部臉形指標對應成長能力指標。具體實現則首先對各財務比率指標值進行一致化和無量綱化處理后，再利用主成分分析法對各類財務指標進行降維，在與Chernoff 臉譜的18個變量相關對應中，按（表2）選取相對應的指標，其余Chernoff 臉譜的指標值則取某一固定值。臉譜圖的優點是不僅將財務數據通過圖形化直觀表示，而且可以利用人的自然表情來傳達上市公司的財務狀況，作為一個對應的聯系，本文以行業平均值作為人臉表情改變的閥值，各財務指標值較行業平均值超過越多則表情越開心，其示意圖如（圖1）。由（圖1）以行業均值為閥值，圖1-a從臉部形態看不喜不悲，各指標均為平常形態表情，表明財務狀況基本正常; 圖1-b從臉部形態看嘴帶笑意，目光炯炯有神，眉心舒展，鼻長氣粗，臉形圓潤，呈現良好形態，表明各財務指標狀況良好；圖1-c從臉部形態看則顯得愁眉苦臉，臉形削瘦，表明各財務指標出現一定的危機。
三、動態跟蹤分析
（一）數據預處理 本文以鋼鐵行業為例，選取深、滬兩市鋼鐵行業30家上市公司，按前述11個財務指標從RESSET金融數據庫中得2003年至2007年共5年的年度財務數據總計1650個財務指標值。按照將上市公司財務績效的綜合評價方法與Chernoff 臉譜相對應的思路，按如下方法展開實證分析。首先進行數據預處理。第一，極端值處理：按3?滓原則剔除財務指標值中的極端值，在其后的處理中再對剔除的相關指標值進行相應取值。第二，進行一致化處理，將各財務指標化為正向型指標。在所選取的上述指標中，有正向性指標和適度性指標兩類，其中資產負債比率X4、流動比率X5、速動比率X6為適度性指標。因此有必要進行一致化處理，使之都為正向性指標。按照國際慣例注意到資產負債比率、流動比率、速動比率的適度值分別為50%、200%、100%，設xij為第j個上市公司的第個財務指標值［L1j，L2j］為最優適度區間，則可利用如下公式（1）進行變換：
x'ij=1.0-■ xij
注：適度區間為一點時，取L1j=L2j；Mj，mj分別為xij的允許上下界。
第三，采用極值法對各財務指標進行無量綱化。進行無量綱化處理的方法一般有：“標準化”處理法、極值處理法和功效系數法，本文目的是建立各類財務指標的主成分與臉譜相關指標數據的聯系，因此采用極值處理法，利用如下公式（2）進行無量綱處理（對于剔除的極端值，這里都賦為最大值1.0）：x'ij=■ （2）
這里，Mj=■｛xij｝，mj=■｛xij｝為保證動態跟蹤的可比性，本文將Mj和mj固定為2003年度各財務指標數據的極值。第四，按盈利能力、償債能力、運營能力和成長能力對各類指標提取主成分，利用SAS軟件分別對財務指標盈利能力方面、償債能力和運營能力方面各提取兩個主成分，對成長能力方面求出主成分綜合得分，即求得指標值。第五，確定各類指標的主成分與臉譜指標的對應關系。臉譜的特點就是通過人的自然表情來反映上市公司的財務狀況，本文以行業平均值作為臉譜表情不悲不喜對應的中間值。設主成分值zij∈［x1j，x2j］，x0j為行業平均值對應的主成分值；臉譜指標值yj∈［y1j，y2j］，y0j為臉譜表情不悲不喜的取值，則按下式（3）做變換：
yj=■（y0j-y1j）+y1j x1j?燮zij?燮x0j y0j zij=x0j■（y2j-y0j）+y0j x0j?燮zij?燮x2j （3）
這里為保證動態跟蹤的可比性，本文以2003年度30家鋼鐵行業的平均值做為基期的定基值，各年度的各上市公司指標值均與該相應平均值按式（3）進行變換，從而利用式（3）即可計算出各上市公司對應的臉譜指標數值。
（二）上市公司財務績效臉譜圖 運用Bland C++編程畫出所有30家鋼鐵行業上市公司2003年至2007年的臉譜圖。為方便起見，這里報告2003年度30家鋼鐵行業上市公司財務綜合狀況的臉譜圖如（圖2）。利用上述分析結果，則可以展開利用Chernoff 臉譜對上市公司財務績效狀況的靜態和動態兩方面的分析。
（1）Chernoff臉譜靜態聚類分析。對于上市公司財務狀況的多元圖形分析，其第一層的意義乃是可以進行最初的聚類分析，以2003年鋼鐵行業30家上市公司為例，按照對臉譜圖的最初印象，可以將圖形結果分為六類，具體見（圖3）。顯然通過聚類，可以清楚地將上市公司的財務狀況做一個大致的分類，而如此分類的方式相對于利用多元統計分析得到的聚類結果，其具有多指標聚類的性質，這一點是數據分析結果較難企及的。利用分類結果，進一步按照臉譜圖本身所具有表性等形象反映上市公司財務狀況的第二層次的功能，可以明顯發現，（圖3）中的第一類和第二類上市公司，其財務狀況綜合看較為良好，各項指標均基本正常。第三類公司則顯著特點是嘴形較大，笑意明顯，表明這三家公司的盈利能力良好，但從眉心來看都不舒展，表明公司的資本運營能力存在一定程度的欠缺。第四類和第五類公司分類則臉部表情較為怪異，說明財務指標數據反映的綜合狀況較為復雜，比如眼睛的斜率不好但較大，反映了一個相互矛盾的償債能力指標，這也表明使用臉譜圖，當指標值良莠參半時，其表性則較為古怪。第六類公司則是明顯地臉形偏、愁眉苦臉，這也清楚地表明這類公司的財務狀況比較糟糕。最后，利用臉譜圖還可以對相近資產的上市公司進行對比分析，例如，取總資產相近的000825以及000629，由（圖2），上市公司 000825給人的第一印象明顯要好于000629；進一步按六個臉譜指標逐對照，000825的臉譜圖除嘴形的寬度不如000629外，其余都好于或相近于000629，說明000825除盈利能力較弱于000629 外，其余均較優于000629。此外，000629 的臉譜圖面有愁容，財務狀況具有危機。
（2）Chernoff臉譜動態跟蹤分析。應用SAS軟件對鋼鐵行業上市公司2003至2007年各年度數據首先按盈利能力、償債能力、運營能力和成長能力進行主成分分析，結果表明各年度的兩主成分累積貢獻率均超過85%，進一步以2003年鋼鐵行業平均值為基期值轉化為臉譜圖，本文展開如下兩主面的動態跟蹤比較。第一，對整個上市公司財務狀況的臉譜圖動態跟蹤分析。應用臉譜圖考察整個鋼鐵行業財務指標四個方面綜合能力平均水平的變化，以2003年鋼鐵行業平均值為基期對比值，對5年間的鋼鐵行業各財務指標按四個方面分別提取主成分后其行業平均水平的臉譜圖見（圖4），實證數據分析表明：由臉譜圖的嘴部表明，整個鋼鐵行業的盈利能力出現一定程度的下降，特別是盈利能力第二主成分即嘴形的寬度減少。而第二主成分主要與主營業務的盈利能力有關，表明整個鋼鐵行業相對于2003年其主營業務利潤率有所下降，其中一個主要原因是鐵礦石價格不斷攀升導致。由臉譜圖的眼部表明，整個鋼鐵行業的償債能力也漸次下降，2005年后基本穩定相差不大。由臉譜圖的眉毛和鼻子的形態表明，整個鋼鐵行業的運營能力喜憂參半，總體來說有所降低；第一主成分對應的眉心并不舒展，但第二主成分對應的鼻子長度增加，這主要是由于各上市分司運營能力指標數據參差不齊導致。由臉譜圖的下臉形態表明，2004年與2005年整個鋼鐵行業的成長能力有所下降，但2006年后則有所增強，這主要與近年來鋼鐵行業在受外部鐵礦石價格因素的影響整個行業進行了一定的整合重組，使得強者愈強以提高行業的整體競爭力。上述圖形分析與我國鋼鐵行業的5 年來的發展情況基本吻合，這表明臉譜圖可以動態反映行業的發展狀況。第二，對單個上市公司財務狀況的臉譜圖進行動態跟蹤分析。簡單起見，本文對鋼鐵行業龍頭企業寶鋼股份，財務狀況變化較為明顯的寶鋼股份、韶鋼松山與鞍鋼新扎等上市公司展開分析，其相應各年度臉譜圖的結果如（圖5）。由（圖5），以2003年鋼鐵行業平均值為基期對比值，實證數據分析表明：寶鋼股份總體來看，各項指標表明其財務狀況基本呈現下降趨勢，僅2005年下臉形態表明有一次較明顯的成長，而鼻子長度增加表明運營能力有所加強，這與寶鋼因為鐵礦石價格上漲壓縮盈利空間和在此原因下的規模擴張有關。韶鋼松山則在2003年各項指標均表明其財務狀況良好，其主要受益于廣東省的經濟建設迅速發展，然而在鐵礦石價格上漲的壓力下，中等規模技術含量相對落后的鋼鐵企業受到的沖擊更大，其臉譜圖表明大部分財務指標狀況出現不同程度的惡化，而鼻子長度增加表明公司加強了內部運營能力，2007年下臉形態表明有一次較明顯的成長。鞍鋼新扎的臉譜圖則表明，受益于本地的鐵礦石資源，除償債能力外，公司其他各項指標表明其財務狀況基本呈現良好趨勢，而償債能力即眼睛變小表明公司在發展過程中充分利用了財務的杠桿作用，同時增加了財務風險。2006年與2007年公司成長明顯，盈利能力也明顯增強。由上述分析可見，臉譜圖對于單個上市公司的財務狀況能夠進行跟蹤反映，并且能通過臉譜的表情綜合反映企業財務狀況的動態變化。
四、結論
對于上市公司財務績效的圖形化分析，由于其直觀形象與綜合性，可以為使用者提供簡單明了又全面的公司財務狀況的初步印象。這為廣大中小投資者了解上市公司基本財務狀況提供了一種有效途徑，從而避免了對大量財務數據的整理分析，使得更多的普通投資者也可以解讀公司的基本狀況。運用臉譜圖分析上市公司的財務狀況，可以從臉的形狀和表情來直觀反映公司的情況，更貼切地實現了上述圖形化的特點，因此具有廣泛的實用價值。在靜態分析的基礎上進一步展開了上市公司財務狀況臉譜圖的動態跟蹤研究，以鋼鐵行業為例實證分析發現，臉譜圖既能對整個鋼鐵行業的綜合財務狀況進行有效跟蹤，也能對單個上市公司的財務狀況進行動態跟蹤，其臉譜圖能夠很好地反映上市公司在不同時期各財務指標的動態變化，從而更好地幫助投資者了解上市公司財務的歷史信息，進行對比分析。由此可見，臉譜圖不僅可以作為聚類分析和判別分析的輔助手段，也可以進一步作為綜合評價和動態跟蹤方法展開應用。研究過程中也發現應用臉譜圖進行上市公司財務狀況評價和動態跟蹤需要進一步探討的問題：基期參照財務指標值的設定，本文使用的是2003年鋼鐵行業財務指標的平均值作為閾值，其參考點是否合理仍可進一步商榷。進行無量綱化的方法的選擇，不同的方法實證結果會有一定的出入。臉譜圖的表情處理問題需進一步改善。在進行將預處理后的財務指標數據對應到各臉譜圖的數值轉換映射時，對于靈敏度的處理需進一步改善，以保證臉譜圖的表情能夠更準確地反映上市公司財務狀況。
*本文湖南省教育廳科研項目“上市公司財務績效評價方法與多元圖形化研究”（編號：06C644）以及懷化學院重點學科金融學建設項目階段性成果
參考文獻：
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［4］舒曉惠等：《上市公司財務的Chernoff臉譜分析及實證研究》，《金融經濟》2006年第2期。
關鍵詞 中信證券 財務分析 比較分析法
定期編制的財務報表概括地反映了公司的財務狀況，它提供的是通用的會計信息，能使投資者、債權人、管理者以及其他報表使用者對公司的基本財務狀況有一個初步認識。對報表所披露的數據信息作進一步的深入分析，以使報表披露的信息能真正有助于報表的使用者，因而報表分析評價也是會計工作中不可缺少的重要環節。
比較分析法是將同一企業不同時期的財務狀況或不同企業之間的財務狀況進行比較，從而揭示企業財務狀況中所存在的差異的分析方法。比較分析法分為縱向比較分析法和橫向比較分析法。
縱向比較法又稱趨勢分析法，是將同一企業連續若干期的財務狀況進行比較，確定其增減變動的方向、數額和幅度，以此來揭示企業財務狀況的發展變化趨勢的分析方法。
橫向比較分析法是將本企業的財務狀況與其他企業的同期財務狀況進行比較，確定其存在的差異及程度，以此來揭示企業財務狀況中所存在問題的分析。
一、財務趨勢分析
（一）比較百分比財務報表
比較百分比財務報表是在比較財務報表的基礎上發展而來的。百分比財務報表是將財務報表中的各項數據用百分比來表示。比較財務報表是比較各期報表中的數據，比較百分比財務報表則是比較各項目百分比的變化，以此來判斷企業財務狀況的發展趨勢?？梢?，這種方法比前者更加直觀地反映了企業的發展趨勢。表1和表2分別是中信證券公司簡化比較百分比資產負債表和比較百分比利潤表。
四、凈利潤 18.30% 31.03% 9.27%
五、每股收益
（一）基本每股收益
（二）稀釋每股收益
從中信證券公司的比較百分比資產負債表可以看到，中信證券公司流動資產的比例先上升后下降，非流動資產的比例先下降后上升；負債在資金來源中的比重先上升后下降，股東權益在資金來源中的比重先下降后上升。但是相比2013年，2014年和2015年的股東權益比重是下降的，說明公司財務的風險是上升的。
從中信證券公司的比較百分比利潤表可以看到，該公司的營業利潤是呈現下降的趨勢，但是由于2014年的營業外收入所占比例格外的高，使得利潤總額、凈利潤呈現先上升后下降的趨勢。
（二）比較財務比率
比較財務比率就是將企業連續幾期的財務比率進行對比，分析企業財務狀況的發展趨勢。這種方法實際上是比率分析法與比較分析法的結合?？梢愿又庇^地反映企業各方面財務狀況的變動趨勢。表3為中信證券2013～2015年的幾項主要財務比率，并進行比較。
從表3可以看出，中信證券公司2013 ～ 2015年這三年的流動比率在不斷地下降，說明該企業的短期償債能力下降；資產負債率先上升后下降，說明企業資產總額中通過舉債得到的比例先上升后下降。
該企業的應收賬款周轉率先上升后下降，而2014年應收賬款的周轉率格外的大，說明該企業2014年可能加大了促銷力度進行銷售，但是過高的應收賬款周轉率并不是一個很好的現象，說明該企業的商品在2014年缺乏競爭力。而到2015年，該企業的應收賬款周轉率為三年中的最低，說明2015年該公司的商品具有競爭力。
該企業的總資產周轉率在不斷地上升，說明該企業利用資產進行經營的效率不斷提高，企業的盈利能力也不斷提高。該企業的資產凈利率、股東權益報酬率不斷地提高，也說明該企業的盈利能力不斷提高。該企業的銷售凈利率先上升后下降，說明該企業的通過銷售獲取報酬的能力先提高后下降。
二、財務橫向分析
（一）資產負債表橫向分析
由表4可以看出，中信證券的資產規模較大，資產是證券公司經營的基礎，較大規模的資產配合較高的資源配置能力對中信證券的盈利提升有很大的幫助，此外還可以看出海通證券的所有者權益高于他的負債。
（二）利潤表橫向分析
由表5可以看出，兩家證券公司的經營業績是有著一定差距的，中信證券作為國內證券行業的龍頭不管是營業收入、營業利潤還是凈利潤上都領先海通證券很多。而且值得注意的是海通證券在資產規模上是中信證券的0.626倍，而營業收入為中信證券的0.4587倍，這說明中信證券的資產創造收入的能力是高于海通證券的。這也體現了中信證券的核心競爭力。
表5中，兩家證券公司營業利潤的相對比例與凈利潤的相對比例相差很小。海通證券的凈利潤是中信證券的0.6638倍，同時營業收入是0.4587倍，可以看到中信證券的凈利潤率是低于海通證券的。主要是由于中信證券的成本較高。
總體看來，中信證券是遠遠優于海通證券的，但是還需要重視控制自己的成本，降低經營成本，提高自身的凈利潤率，增強盈利能力。
（作者單位為南京郵電大學貝爾英才學院）
參考文獻
一、財務預警概述
財務預警是指以公司的財務報表及相關的會計資料為依據，通過對財務指標的綜合分析，對公司財務狀況進行預測研究，及時發現企業生產經營過程中潛在的財務風險，并在危機爆發前提前向公司的管理當局發出警告，督促公司管理當局對此做出相應的改變，避免財務危機的發生，較好地起到了未雨綢繆的作用。根據警情界定程度的不同，可將其分為狹義和廣義的財務預警。狹義的財務預警偏重于研究財務危機，實際上就是財務危機預警。廣義的財務預警是對所有可能引起企業財務活動波動的因素進行研究，只要引起企業財務活動產生不利因素就進行預警。財務預警系統就是合理保證企業財務活動不偏離企業的正常生產經營活動，對財務周期活動中出現的不確定和不穩定現象進行預測，判斷企業目前是處于“正常狀態”還是“危險狀態”。減少造成企業出現危機的各種因素，避免出現管理波動或管理失誤的重復出現。本文從財務預警理論出發，利用ST公司與非ST公司的財務狀況中的財務指標進行對比，根據比較的結果預警上市公司可能出現的財務風險狀況。
二、上市公司施行財務預警系統現狀
我國資本市場作為新興的半強勢半弱勢市場，進行財務預警方面的研究起步很晚，大部分上市公司建立的財務預警系統都是借鑒西方的成熟模型，而且也應用到農業、林業、工業、交通等各個領域。但作為我國特色資本市場基礎上建立的財務預警系統，還是比較年輕的研究領域，證券市場以及上市公司還不是很成熟，雖然我國上市公司的監管部門就上市公司運用財務預警系統做出相應的規定，但由于我國上市公司在運用財務預警系統進行財務風險預警方面缺乏一定的主動性，直到很多上市公司出現了大量的ST或PT現象，給廣大投資者帶來巨大損失的現象發生以后，才引起管理當局對財務預警的重視，財務預警系統逐漸被運用。常用的預警模型有Z分數模型、線性概率模型、F分數模型等。
（一）多元線性判定模式 多元線性判定模式，又稱Z-Score方法，其基本原理是通過統計技術篩選出那些在兩組間差別盡可能大而在兩組內部的離散度最小的變量，從而將多個標志變量在最小信息損失下轉換為分類變量，獲得能有效提高預測精度的多元線性判別方程。Z分數模型的判別函數如下：
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5
其中，X1=（期末流動資產一期末流動負債）/期末總資產X2=期末留存收益/期末總資產X3=息稅前利潤/期末總資產X4=期末股東權益的市場價值/期末總負債X5=本期銷售收入/總資產
Z分數模型的判斷標準如下：Z>2.675，表示財務狀況良好，發生破產的概率小；1.81≤Z≤2.675，表示財務狀況不穩定，為灰色地帶；Z
多元線性判定法從企業的資產規模、獲利能力、財務結構、資產利用效率以及償債能力等方面綜合分析預測企業的財務狀況，準確率較高，進一步推動了財務預警的發展。
Z-Score模型的局限性：一是工作量比較大，費時費力。二是在前一兩年的預測中，多元線性判定方法的預測精度比較高，但再往前，其預測精度會大幅下降，甚至可能低于單變量模型。三是多元線性判定方法有一個很嚴格的假設，這就大大限制了多元線性判定方法的使用范圍。
（二）EVA判別方法 經濟增加值（EVA）的英文簡稱，是一種評價公司經營業績的新指標，其定義為EVA=NOPAT-KW（NA）。其中，NOPAT為稅后凈經營利潤；KW為公司資本加權平均成本；NA為經過調整的期初公司凈資產價值。EVA判別法相對于傳統財務指標相比具有以下優勢：（1）真實性。由于EVA針對現行的會計政策進行了一系列的調整，減少了上市公司管理層通過各種途徑改變資本結構，從而進行盈余管理。這相對于傳統的會計指標，能更加真實地反映上市公司的經營狀況。（2）可靠性。EVA作為一種創值指標，它不僅考慮了公司使用的全部資本，充分利用了公司提供的全部公開信息，而且考慮了風險，同時含有企業外部的市場信息，而傳統的財務指標則完全利用公司內部的信息。所以，這相對于傳統的財務指標具有明顯的可靠性。
EVA判別法的局限性：由于EVA涉及對傳統利潤指標復雜的調整計算，其實用性遭到國內學者的質疑，所以有關EVA在預測財務困境方面的研究目前在國內尚屬空白。
（三）F分數模型 F分數模型的判別函數如下：
F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5
其中，X1=（期末流動資產一期末流動負債）/期末總資產；X2=期末留存收益/期末總資產；X3=（稅后純收益+折舊）/平均總負債；X4=期末股東權益的市場價值/期末總負債；X5=（稅后純收益+利息+折舊）/平均總資產。
F分數模型的臨界點為0.0274，若F分數低于0.0274，則將被預測為破產公司；反之，若F分數高于0.0274，則公司將被預測為繼續生存公司。此數值上下0.0775內為不確定區域，區間為[-0 0501，0.1049]，若落入此區域中，管理決策者應該進一步分析，因為F分數模型只能輔助管理者，警告可能會發生財務危機。即F分數模型的判斷標準可如下表示：F>0.0274，表示被預測為繼續生存公司；F
F分數模型中的5個自變量的選擇是基于財務分析理論，因此，它可以較為準確地預測出企業是否存在財務危機，降低了單變量的誤判率；及時預警上市公司的財務危機并尋求發生財務危機的根源，同時還能加強公司對于財務危機的防范措施，分析和判斷上市公司未來的發展趨勢，在一定程度上，可以幫助利益相關者做出相應的決策。
雖然已經建立了系統的財務預警模型，但目前很多上市公司并沒有廣泛采用，這是因為一方面很多上市公司的管理當局缺乏建立系統的財務預警模型的意識，另外上市公司建立的科學的財務預警系統要在真實合法的資料基礎上，但是由于中國的資本市場不完善，上市公司造假的現象屢見不鮮，使得建立出來的系統并沒有發揮應有的作用，上市公司的會計失真現象極大地影響到財務預警系統的有效性，使其失去應有的效果，財務預警系統也就形同虛設了。
三、上市公司財務預警系統實證分析――以制造業為例
本文針對我國滬、深兩市所有被ST的制造業上市公司進行隨機抽樣，從中隨機抽取10家ST上市公司以及10家非ST的制造業上市公司作為本次的研究樣本。本文的樣本數據均取自各年上市公司公開披露在網上（和訊、證券之星、巨潮資訊等）的各年年報和有關財務指標，主要選取2008～2010年的相關財務數據進行研究。
（一）Z-Score模型實證分析 按照Z-Score模型的要求收集整理財務數據，計算得到不同年份制造業上市公司的Z值得分，見表1～6。
Z-Score模型預警方法分析：（1）對非ST上市公司的預測。從上述的表格中可以看出，Z-Score模型對非ST企業的預測結果為：非ST上市公司的Z值大于2.675（即處于安全地帶）的平均比例為63.33%；Z值在1.81～2.675之間（即處于灰色地帶）的平均比例為26.33%；Z值小于1.81的（即處于危險地帶）的平均比例為10.34%。這說明我國非ST制造業上市公司財務狀況基本良好，有一定的抵御風險的能力。（2）對ST上市公司的預測。從上述的表格中可以看出，在被“特別處理”前幾年，上市公司的財務狀況已經出現明顯的惡化。Z-Score模型對ST企業的預測結果為：Z值小于1.81（即處于危險地帶）的平均比例為60%；Z值在1.81～2.675之間（即處于灰色地帶）的平均比例為16.67%；Z值大于2.675（即處于安全地帶）的平均比例為23.33%。這說明我國ST制造業上市公司財務狀況大部分處于破產邊緣，它們需要及時調整本身存在的問題，如果不及時進行調整或者是調整力度不夠，就極易走向破產的深淵。（3）ST上市公司在被列入“特別處理”的前兩年（即2008、2009年），他們的Z值平均值為-2.432；而同期非ST的上市公司我Z值平均值為4.3918。很顯然，ST上市公司的財務狀況遠遠差于非ST上市公司，ST上市公司的財務危機已經相當嚴重了，已經在破產的邊緣了。
（二）EVA判別法實證分析 按照EVA判別法的要求收集整理財務數據，計算得到不同年份制造業上市公司的EVA值，見表7～9。
EVA判別法的分析：（1）對非ST上市公司的分析。從上述表格中可以看出，非ST上市公司的EVA為正數的平均比例為73.33%，這說明我國上市公司的創值能力還是比較強的。同時，非ST上市公司的EVA平均值呈現逐年遞增的現象，這說明我國非ST上市公司的財務狀況普遍較為良好。分析如圖1所示。
（2）對ST上市公司的分析。從上述表格中可以看出，ST上市公司的EVA為負數的比例比較高，尤其是在前兩年（即2008、2009年），達到了70%。同時，2008、2009年兩年的企業EVA值持續走低，說明這些企業的財務狀況更加惡化了，急需做出調整。而到了2010年，ST上市公司的EVA值大部分都為正數，只有兩家企業為負數，這說明各ST企業經過了一系列的調整，并取得了一定的成效。ST上市公司這三年的EVA值走勢如圖2所示
（3）對比ST上市公司和非ST上市公司，不難發現，雖然ST企業在2010年的財務狀況稍微得到了一點改善，但是其財務危機還是明顯地比非ST上市公司惡化，必須進行及時有效的調整措施，要不然就難逃被破產厄運。同時，非ST企業也有不穩定的，也必須進行相應的調整，切勿置之不理，否則，等到風險積壓到一定程度的時候就會演變成財務危機，直至破產。
（三）F分數模型實證分析 按照F分數模型的要求收集整理財務數據，計算得到不同年份制造業上市公司的F值得分，見表10～15。
F分數模型預警方法的判定結果及分析：（1）對非ST上市公司的預測。從上述的表格中可以看出，F分數模型對非ST企業的預測結果為：非ST上市公司的F值大于0.1049（即處于安全地帶）的平均比例為80%；F值在-0.0501～0.1049之間（即處于不穩定地帶）的平均比例為20%；Z值小于-0.0501的（即處于危險地帶）的為0。（2）對ST上市公司的預測。從表10～15中可以看出，在被“特別處理”前幾年，上市公司的財務狀況已經出現明顯的惡化。F分數模型對ST企業的預測結果為：F值小于-0.0501（即處于危險地帶）的平均比例為50%；F值在-0.0501～0.1049之間（即處于不穩定地帶）的平均比例為20%；Z值大于0.1049（即處于安全地帶）的平均比例為30%。（3）ST上市公司在被列入“特別處理”的前兩年（即2008、2009年），其F值小于-0.0501的平均比例為70%，其F值遠遠低于非ST上市公司。但是ST公司于2010年的F值小于-0.0501為0家，說明ST上市公司經過了兩年的調整逐漸走出了金融危機帶來的影響，并逐漸走出財務危機。
（四）制造類上市公司財務預警模型實證結果比較 針對以上研究結果，并對其進行匯總，得到表16。
從表16可以看出：（1）三種預警模型在特別處理前一年，EVA判別法的準確率為70%，而Z-Score模型以及F分數模型的準確率則為75%，高于EVA判別法。（2）三種預警模型在特別處理前兩年，Z-Score模型以及EVA判別法的準確率都為75%，而F分數模型的準確率則為80%，高于另外兩種判別方法。（3）綜合比較，三種方法的準確率都比較高，但是F分數模型的準確率最高，高于EVA判別法和Z-Score模型。
（五）F分數模型優勢 從上述的財務分析情況來看，利用F分數模型可以有效監測公司的運營情況。F分數模型中的5個自變量的選擇是基于財務分析理論，因此，它可以較為準確地預測出企業是否存在財務危機，降低了單變量的誤判率；還能及時預警上市公司的財務危機情況，尋求發生財務危機的根源；同時加強公司對于財務危機的防范措施，分析和判斷上市公司未來的發展趨勢，在一定程度上，可以幫助利益相關者做出相應的決策，有利于公司的健康長遠發展。通過Execl等軟件進行數據處理工作，有目的、有計劃地進行了我國制造業上市公司財務預警模型的研究，得出以下結論：
我國制造業非ST上市公司普遍具有良好的財務狀況，具有較好的風險抵御能力。但是，也有的非ST企業處于不穩定甚至危險地帶，這些企業必須及時而有效的做出相應的調整措施，如果調整不力或者是效果不明顯，則這些財務風險必將演變成財務危機，進一步威脅著企業的生產發展；Z-Score模型能提供給投資者更多的預測性，投資者能早期得到企業陷入困境的警告，及早做出決策，規避風險，還可以幫助企業做出信用決策等；EVA作為一種長期的財務指標，其對企業財務困境的預測具有相關性，且相對其他財務指標其預測準確程度較高，這說明運用EVA對中國上市公司財務狀況進行評價與分析具有一定的可行性；F分數模型可以更準確地預測出企業是否存在財務危機；降低了單變量的誤判率；預警上市公司的財務危機；及時尋求發生財務危機的根源；加強公司對于財務危機的防范措施；分析和判斷上市公司未來的發展趨勢；在一定程度上，可以幫助利益相關者做出相應的決策。通過對比可以發現，在三種預警模型中，F分數模型的準確率最高，高于其他兩種模型。
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