财务报表方面论文范本,与创业板上市公司财务状况相关论文目录怎么自动生成

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摘 要：创业板市场作为专为具有增长潜力的广大中小企业服务的资本市场,对我国中小企业的融资和发展具有重大意义.而创业板上市公司财务状况的综合评价是目前人们关注的焦点,本文首先介绍了因子分析法,并选取了合适的指标变量,从2011年我国创业板上市公司披露的财务信息出发,通过建立一套较为科学、合理的创业板上市公司财务状况综合评价指标体系,对五十九家创业板上市公司财务报表所反映的数据进行实证分析,最后得出综合评价结果.

关 键 词：创业板因子分析法综合业绩

一、研究背景

2009年10月30日,首批28家创业板上市公司集中在深圳证券交易所挂牌上市.创业板市场又称第二板市场,是金融市场中新出现的一种融资方式,是在服务对象、上市标准、交易制度等方面科技企业为服务对象,同时也具有资本市场的一般功能.能为高科技企业的发展提供良好的市场环境,也能改善高科技企业的资金供给条件,还可以发挥优胜劣汰的优化功能,将不具备发展前景的企业淘汰出局.由于创业板市场相对主板市场和中小板市场的上市门槛低,这就为那些暂时不符合主板和中小板上市条件的中小企业、新型高科技企业尤其是那些具有自主创新的,颇具成长性的高科技企业开通了融资渠道,更为风险投资提供了一个较为方便和有效地退出渠道.创业板可能的高收益吸引了大量的投资者,但是证券市场历年来存在的风险,而创业板的风险相对主板市场的更高,众多的投资者除了分析宏观因素和行业因素外,迫切的需要从微观层面对创业板公司的综合情况进行分析以便做出正确的投资决策.

创业板自开市以来,一度受到广大投资者的追捧,炒新投机现象严重,市盈率居高不下,这在一定程度上更加大了创业板的投资风险.只有让投资者客观地明确创业板企业的投资价值,从投机转向价值投资,才能获得较大的收益,也有利于我国创业板的稳健发展.本文基于财务角度,选取影响上市公司投资价值的财务指标进行因子分析,通过因子分析法对创业板上市公司的财务状况进行综合评价,为投资者提供了决策指导和重要参考.

二、样本的选取

1.样本来源

初始样本源于2012年创业板上市公司的数据.财务报表数据来自于CCER经济金融研究数据库.样本为大样本,样本容量为59.因子分析要求样本容量比较充足,否则无法得到比较稳定和准确的结果.根据Gorsuch（1983）的观点,因子分析时的样本要求：样本量和变量数的比例应在5：1以上,实际上理想的样本量应为变量数的10～25倍,若为5～10倍则略显不足,但一般都能得到较好的结果.

2.创业板公司财务状况评价指标体系的构建

不同学者在研究我国上市公司财务状况时采用的财务指标体系各不相同.

万建强、文渊（2001）在《因子分析在上市公司经营业绩评价中的运用》一文中采用因子分析法来进行公司业绩评价.文章选用了每股收益、净资产收益率、主营利润率、总资产利润率、主营业务收入增长率、净利润增长率、主营业务鲜明性、总资产周转率、应收账款周转率、资产负债率、流动比率这几个财务指标作为分析起点,对建材行业有代表性的13家上市公司针对其1999年的年报进行了因子分析,选取了4个主因子.

冉伦、李金林（2003）在《因子分析法在中小企业板块上市公司综合业绩评价中的应用》一文中采用因子分析法,对中小企业板22家上市公司的2003年度13个财务指标进行实证分析研究,从错综复杂的众多指标中科学合理地分析出对22家公司综合业绩产生影响的四个主要因素

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刘佳、张琳选取了主营收入增长率、净利润增长率、每股收益率等13个指标构建了房地产上市公司财务质量评价体系.秦莉用主营业务利润、总资产、净资产收益率等10个统计分析了上证50指数中的前30个股票业绩.施慧敏从偿债能力、营运效率、盈利能力、盈利质量、资产质量等5个方面讨论了上市公司的财务分析要点.

指标的选取必须要具有意义,具有可测性、可控性和实用性.指标选得过少,会使提取后的因子不能真实反映原众多变量之间的关系；选得过多,会出现一个因子在多个指标上出现较高载荷、因而失去该因子显著意义的情况.因此本文结合创业板企业的特点,采用六项财务指标对创业板公司的财务状况作综合评价.财务指标进行因子分析.采用统计分析软件SPSS对25家创业板上市公司2012年数据进行标准化处理并进行因子分析,选取的指标分别是：净利润（元）、每股收益（元）、净资产收益率（%）、总资产增长率（%）、速动比率（%）、应收账款周转率（%）.

三、分析方法

因子分析是用较少几个因子来描述较多指标之间的联系,其核心是用较少的相互独立的因子反映原有变量的绝大部分信息.因子分析用数学模型可表示为：

X1等于a11F1+a12F2+a13F3+等a1kFk+ε

X2等于a21F1+a22F2+a23F3+等a2kFk+ε

...

Xp等于ap1F1+ap2F2+ap3F3+等apkF1k+ε

因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子,将相同本质的变量归入一个因子,可减少变量的数目,还可检验变量间关系的假设.

因子分析的基本思想是把联系比较紧密的变量归为同一个类别,而不同类别的变量之间的相关性则较低.在同一个类别内的变量,可以想象是受到了某个共同因素的影响才彼此高度相关的,这个共同因素也称之为公共因子,它是潜在的并且不可观测的.因子分析反映了一种降维的思想,通过降维将相关性高的变量聚在一起,不仅便于提取容易解释的特征,而且降低了需要分析的变量数目和问题分析的复杂性.

四、实证过程

在做因子分析之前,先判定指标是否可以做因子分析,判定方法是KMO检验.由因子分析法得到相关矩阵表（略）,发现各变量之间存在一定的相关关系,但不是完全高度相关,否则严重多重共线性会使得分析不可靠.而如果直接用于分析,又不能获得简洁明了的结论,因此有必要进行主成分分析.KMO值为0.611,在0.5～1.0之间,巴特利特球度检验统计量的观测值为93.988,相应的显著性水平概率小于0.001为高度显著,因此数据适合使用因子分析方法.

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