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一、引言

随着我国证券市场的日益规范化,上市公司的财务状况和经营成果已成为投资者和政府管理部门关心的主要问题.企业的财务状况和经营成果可通过会计报表及一系列财务指标来反映,但单一的指标只能反映企业经营管理活动中某个方面的情况,不足以客观、合理地对上市公司某一时期的财务状况和经营成果做出综合评价.综合财务指标在现代财务分析中已被广泛采用,综合财务指标是将若干相关程度较高的财务指标根据一定的权数综合计算而得到的一个评估指标.在现行的财务工作中,财务指标评价体系中各指标的权重是依据主观或经验事先设定好的,这难免会给评价结果带来一定的主观性.本文应用主成分分析方法,依据财务指标内部结构关系来确定各指标权重,避免了人的主观随意性,从而能对云南铜业财务状况和经营成果进行比较客观、合理地综合评价.

二、综合财务指标构造方法

我们采用主成分分析法来构建综合财务指标.主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性的指标,重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标.进行主成分分析主要步骤如下:根据研究问题选取指标与数据;进行指标数据标准化(SPSS软件Factor过程自动执行);进行指标之间的相关性判定;确定主成分个数m;确定主成分Fi表达式;进行主成分Fi命名;计算综合主成分值并进行评价与研究.


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三、云南铜业综合财务指标实证分析

其一,指标与数据选取.依据上述评价方法,我们选取云南铜业五年内的财务指标(见表1).具体指标如下:每股收益(x1);净资产收益率(x2);流动比率(x3);速动比率(x4);资产负债比率(x5);净利润率(x6);总资产报酬率(x7);存货周转率(x8);总资产周转率(x9);固定资产周转率(x10).在计算过程中,原始指标来源于巨潮资讯网.

其二,数据标准化.将表1中的数据导入软件中,即可得到标准化的数据,如表2所示:

其三,指标之间的相关性判定.将表2中的数据导入到spss中,便可得到Communalities(变量共同度)、CorrelationMatrix(相关系数矩阵)、TotalVarianceExplained(总方差解释)、ComponentMatrix(主成分矩阵).

变量共同度表,说明通过主成分分析,指标信息被提取的程度.其中,各指标被提取的程度分别是0.991、0.992、0.796、0.529、0.504、0.970、0.999、0.923、0.864、0.882.从中可以看出,此次分析的效果较好,除了流动比率、资产负债比率指标分别被提取52.9%、50.4%的信息,其他指标的提取程度基本上都达到了达到80%以上.

表3是相关系数矩阵表,从中可以看出,大多数指标间的相关程度很高,存在大量的重叠信息.如x1与x4、x5、x8相关性较低之外,与其他六个指标的相关程度都很高.

其四,主成分个数确定.通过上面分析,指标之间存在很强的相关性,因此我们要根据TotalVarianceExplained表来确定主成分,用较少的指标来反映大部分的信息.

总方差解释表反映的是提取的主成分对总方差的解释程度.通过主成分分析,我们提取的2个主成分对总方差的解释程度为61.778%、22.713%,一共解释总方差的84.490%,也就是说,此次分析具有84.490%的可信度.

其五,主成分表达式确定.在主

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成分矩阵中,各个指标对应的第一主成分系数分别是0.903、0.855、0.860、0.206、-0.666、0.801、0.925、0.925、0.680、0.867、0.834;各个指标对应的第二主成分系数分别是-0.420、-0.511、0.236、0.698、-0.247、-0.573、-0.378、0.678、0.335、0.432.

分别用y1和y2来表示第一主成分和第二主成分,根据主成分矩阵,我们便可以写出主成分的表达式.

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+

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0.678x8+0.335x9+0.432x10

其六,主成分分析与主成分命名.从主成分矩阵表可以看出,我们提取的第一主成分在每股收益、总资产报酬率、净资产收益率、净利润率、总资产周转率、固定资产周转率六个方面的系数比较大,分别为0.903、0.925、0.855、0.801、0.867、0.834,这表明第一主成分是这6个指标的综合反映,主要说明公司的盈利能力、非流动资产的运营能力.尽管流动比率的系数0.860也比较高,但是速动比率的系数却为0.206,说明第一主成分不能充分反映公司的偿债能力.依此类推,第二主成分在速动比率和存货周转率的系数分别为0.698和0.678,主要说明公司的偿债能力和流动资产的运营能力.因此我们对第一主成分命名为“盈利能力和非流动资产的运营能力”,对第二主成分命名为“偿债能力和流动资产的运营能力”.


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其七,综合主成分值计算与评价.将表2中的各指标数据带入主成分表达式中,我们就可以算得各主成分的得分.再根据每个主成分各自的方差贡献率为权数将2个主成分得分线性加权求和得到主成分的综合得分,即有y*等于0.61778y1*+0.22713y2*其中y1*、y2*、y*分别表示第一主成分得分、第二主成分得分、主成分综合得分.最后进行综合得分排名,如表4所示:

从表4中可以看出,在盈利能力和非流动资产的运营能力方面,云南铜业在2008年最好,其次是2007年和2009年,其他两个年份比较差;在偿债能力和流动资产的运营能力方面,云南铜业在2006年、2007年、2008年比较好;在主成分得分综合排名方面,云南铜业在2008年最高,其次分别是2007年和2009年.实际上云南铜业在2005年和2006年财务状况不是很好,但是2007年10月中铝公司以现金出资,与云南省国资委正式签署合作协议,云铜集团由国有独资公司变更为有限责任公司.中铝公司将充分发挥自身资金、资源、深加工技术和行业影响力等方面优势,统筹考虑中铝公司和云铜集团的发展规划,实现战略协同,推动云南铜业的发展,现在正处于整合阶段.因此我们分析的结果与事实基本上相符.

四、结论

主成分统计分析法是一种客观赋权综合评分法,它能够包含更多的业务信息,结果更接近事实真相;同时,这种方法不受人为因素影响,有科学的依据作支撑,反映程度更为准确,考核结果的权威性更强.从操作层面来讲,只要能理解主成分分析法的原理,而且会进行SPSS统计软件的操作,主成分分析法在企业日常财务分析中的应用也简单易行.因此,主成分分析法,可以作为综合财务分析的首选方法.

参考文献:

[1]叶宗裕:《主成分综合评价方法存在的问题和改进》,《统计与信息论坛》2004年版.

[2]张文霖:《主成分在spss中的操作应用》,《市场研究》2005年版.(实习编辑李寒)

注:本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文


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