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摘要:文章利用97家上市公司的各项财务指标,首先用逐步判别进行指标筛选,然后用一般判别进行风险判别和分析,最后利用Fisher判别法进行检验。为投资者构建合理的投资组合提供理论依据,为市场各参与方有效把握上市公司成长趋势提供价值参考。
关键词:上市公司;财务指标;判别分析;投资价值
中图分类号:F830.95文献标识码:A文章编号:1006-8937(2009)10-0036-02
自股市飙升至6124.04点又一路飞速下降后,基金经理和股民们就不断的揣摩何时出现盘底。而股盘从低点慢慢向上爬行时,股票市场基本面和市场表现更加受到市场各方参与者极大的关注。文章利用多元统计分析中的逐步判别进行指标筛选,然后用一般判别进行风险判别和分析,再用FISHER判别法进行检验。得出有效的判别函数,从而达到对上市公司量化分析的目标,为股票投资者特别是ST公司的股票投资者提供有指导意义的结论。
1基于多元判别分析模型的实证分析
1.1建模的基本思想
一般判别过程是根据各个观察与各总体之间的距离做出判断,选择好判别指标或者变量,根据数据资料建立关于总体的判别函数,然后将待判样品相应的指标或者变量代入判别函数中进行计算,得出各个观察样本与总体的距离,样品观察就属于距离最短的那个总体。距离判别法所采用的距离是马氏距离。假设有两个总体G1和G2,X∈Rp是一个新的样品观察。定义X到两总体的马氏距离为:
d2(X,G1)=(X-μ(1))'∑1-1(X-μ(1))①
d2(X,G2)=(X-μ(2))'∑2-1(X-μ(2))②
其中μ(1),μ(2),∑1,∑2分别是G1和G2的均值向量和协方差矩阵。
假设两总体的协方差阵相等,即∑1=∑2=∑时,就有:d2(X,G2)-d2(X,G1)=(X-μ(2))'∑-0(X-μ(2))-(X-μ(1))'∑-1(X-μ(1))
=2[X-(μ(1)+μ(2))/2]∑-1(μ(1)-μ(2))③
定义:μ=(μ(1)+μ(2))/2,A=∑-1(μ(1)-μ(2)),W(X)=[d2(X,G2)-d2(X,G1)]/2
则前一公式演变成:W(X)=A'(X-μ)
由此我们可得判别结果为:
X∈G1,若W(X)>0X∈G2,若W(X)<0待判,若W(X)=0 ④
由公式④可知,样品观察属于那个总体,或者是还需要进一步的观察判断取决于判别函数W(X)的值。因而也把W(X)称为判别函数,W(X)=A'(X-μ),即可以看出W(X)是一个线性判别函数。
1.2样本和指标的选择
1.2.1样本的选择
文章从上市公司中寻找数据,我们使用“ST公司”构建可能失信企业样本组。使用ST公司构建失信企业样本组。文章采用特别处理的50家企业的2008年的数据。所选的守信企业是在上市公司里面选用信用等级良好的42家企业。一共92家。另外又随机选择了2家ST公司和2家非ST公司。
1.2.2指标的选择
上市公司基本面的短长期偿债能力,营运能力,盈利能力,风险水平,现金流量能力是支持股价的长期因素,也是判断公司是否具备投资价值的关键层面.故选取反映上述能力的19项财务指标(见表1),下文中各指标分别用X1～X19表示。
1.3逐步判别分析
为了使选用的指标全面,因为上面一共选用了19个指标。使用SAS软件通过逐步判别进行主要成分筛选,逐步判别分析的思想是基于样品的指标对分类贡献的差别,对分类贡献率大的指标,在分类过程中予以保留,而有的指标本身对分类并没有多大的影响,应该剔除。
由表2可以看出,在0.15的显著水平下被选入并保留的指标有X7,X18,X9,X8,X14,X15,
X13,X12,这些变量的F检验统计量对应的概率以及Wilks'Lambda统计量对应的概率除了几个别之外,均小于0.05,也就是说在0.05的水平上这些变量也是显著的。筛选出来的代表指标为:
①X7资产周转率=主营业务收入净额/平均流动资产总额X100%,代表一个公司的营运能力。
②X8资产负债率=(负债总额/资产总额)*100%,显示了一个公司负债水平状况。
③X9长期负债率=长期负债/总负债*100%,代表一个公司的长期偿债能力。
④X12经营杠杆系数=(销售收入-变动成本)/(销售收入-变动成本-固定成本),代表一个公司的经营风险水平。
⑤X13销售利润率=净利润/销售净额×100%,反映了一个公司的销售状况,说明了其获利水平。
⑥X14资产报酬率=(利润总额+利息费用-所得税)/平均资产总额*100%
⑦X15资产收益率ROA=净利润率NPM×资产利用率AU,这三个指标代表一个公司的盈利能力。
⑧X18每股现金流量=(经营活动所产生的净现金流量-优先股股利)/流通在外的普通股股数,这个指标代表一个公司的资金流动能力。
从指标选择结果看,短期偿债能力方面指标全部被剔除,剩下的八个指标里面涵盖有长期偿债能力,营运能力,盈利能力,风险水平以及现金流量能力。由此看来一个公司是否被判为ST公司,与它的短期偿债能力没有特别大的关系。从现实可以知道,短期偿债只是在一定程度上说明其一年内偿债的水平,短期债务也在一定程度上可以用来辅助分析一个公司的财务状况,只要短期需要偿还的债务控制在一定水平,短期债务是必须的。同时,ST是说连续两年出现经营亏损的上市公司。其短期的偿债能力对这方面的反映程度低,有实际根据。
2结论及建议
2.1结论
文章通过对样本数据的判别分析,资产周转较快,主营业务比较健全的公司可以避免在以后的困境中承受较大打击,拥有扭转颓势所需的资源。另外,提高资产收益率(ROA)为使企业避免面临失信提供很大帮助。而长期负债水平,在决定企业信用度方向方面也起了很大的作用,长期负债水平越高,企业就越可能被打入容易失信类公司的行列。
2.2建议
非ST公司是目前观察中并没有出现财务状况或其他状况异常的上市公司。ST公司是一类经营连续亏损,易陷入财务困境,绩效差的公司,对于非ST公司的投资者,仍然有面对股价涨跌的风险。对于ST股票投资者来说很有可能会面临退市命运,一旦退市势必会使投资者承受很大的财务亏损。文章就从以下几个方面对股票投资者提出如下建议:
①深入剖析上市公司的负债状况,特别是公司短期负债与长期负债以及资产与负债间平衡。从判别分析结果可知,公司的负债水平极大程度的影响上市公司未来的命运。股票投资者在关注上市公司的负债水平时,要深入分析其长短期负债结构是否合理调整,同时要研究各类债务的债权人性质及关联方担保情况,以及借债抵押情况。对于上市公司债务情况的细致了解有利于掌握公司债务重组的走向,陷入财务困境的可能性,及进一步分析上市公司面临债务诉讼时的可能结果。②密切关注上市公司的营运能力。从判别函数的系数可以发现,一个公司的营运能力和盈利能力在决定公司命运上起及其大的作用。资产周转情况始终对上市公司未来命运有着重要影响,资产周转率一定程度上反映了公司经营周转状况。资产周转的快慢,直接说明公司对资产的利用水平。较慢的资产周转率,是以公司资源的不断被浪费为代价,必然严重影响公司未来的可持续发展。
参考文献:
[1] 罗公利,吴靖朝.基于财务指标的ST公司退市风险判别研究[J].青岛科技大学学报(社会科学版).2007,(4).
[2] 陶冶,马健.基于聚类分析和判别分析方法的股票投资价值分析—关于中小企业版的初步研究[J].财经理论与实践,2005,(138).
[3] 高惠璇.应用多元统计[M].北京:北京大学出版社,2008.
关键词:上市公司;财务指标;判别分析;投资价值
中图分类号:F830.95文献标识码:A文章编号:1006-8937(2009)10-0036-02
自股市飙升至6124.04点又一路飞速下降后,基金经理和股民们就不断的揣摩何时出现盘底。而股盘从低点慢慢向上爬行时,股票市场基本面和市场表现更加受到市场各方参与者极大的关注。文章利用多元统计分析中的逐步判别进行指标筛选,然后用一般判别进行风险判别和分析,再用FISHER判别法进行检验。得出有效的判别函数,从而达到对上市公司量化分析的目标,为股票投资者特别是ST公司的股票投资者提供有指导意义的结论。
1基于多元判别分析模型的实证分析
1.1建模的基本思想
一般判别过程是根据各个观察与各总体之间的距离做出判断,选择好判别指标或者变量,根据数据资料建立关于总体的判别函数,然后将待判样品相应的指标或者变量代入判别函数中进行计算,得出各个观察样本与总体的距离,样品观察就属于距离最短的那个总体。距离判别法所采用的距离是马氏距离。假设有两个总体G1和G2,X∈Rp是一个新的样品观察。定义X到两总体的马氏距离为:
d2(X,G1)=(X-μ(1))'∑1-1(X-μ(1))①
d2(X,G2)=(X-μ(2))'∑2-1(X-μ(2))②
其中μ(1),μ(2),∑1,∑2分别是G1和G2的均值向量和协方差矩阵。
假设两总体的协方差阵相等,即∑1=∑2=∑时,就有:d2(X,G2)-d2(X,G1)=(X-μ(2))'∑-0(X-μ(2))-(X-μ(1))'∑-1(X-μ(1))
=2[X-(μ(1)+μ(2))/2]∑-1(μ(1)-μ(2))③
定义:μ=(μ(1)+μ(2))/2,A=∑-1(μ(1)-μ(2)),W(X)=[d2(X,G2)-d2(X,G1)]/2
则前一公式演变成:W(X)=A'(X-μ)
由此我们可得判别结果为:
X∈G1,若W(X)>0X∈G2,若W(X)<0待判,若W(X)=0 ④
由公式④可知,样品观察属于那个总体,或者是还需要进一步的观察判断取决于判别函数W(X)的值。因而也把W(X)称为判别函数,W(X)=A'(X-μ),即可以看出W(X)是一个线性判别函数。
1.2样本和指标的选择
1.2.1样本的选择
文章从上市公司中寻找数据,我们使用“ST公司”构建可能失信企业样本组。使用ST公司构建失信企业样本组。文章采用特别处理的50家企业的2008年的数据。所选的守信企业是在上市公司里面选用信用等级良好的42家企业。一共92家。另外又随机选择了2家ST公司和2家非ST公司。
1.2.2指标的选择
上市公司基本面的短长期偿债能力,营运能力,盈利能力,风险水平,现金流量能力是支持股价的长期因素,也是判断公司是否具备投资价值的关键层面.故选取反映上述能力的19项财务指标(见表1),下文中各指标分别用X1～X19表示。
1.3逐步判别分析
为了使选用的指标全面,因为上面一共选用了19个指标。使用SAS软件通过逐步判别进行主要成分筛选,逐步判别分析的思想是基于样品的指标对分类贡献的差别,对分类贡献率大的指标,在分类过程中予以保留,而有的指标本身对分类并没有多大的影响,应该剔除。
由表2可以看出,在0.15的显著水平下被选入并保留的指标有X7,X18,X9,X8,X14,X15,
X13,X12,这些变量的F检验统计量对应的概率以及Wilks'Lambda统计量对应的概率除了几个别之外,均小于0.05,也就是说在0.05的水平上这些变量也是显著的。筛选出来的代表指标为:
①X7资产周转率=主营业务收入净额/平均流动资产总额X100%,代表一个公司的营运能力。
②X8资产负债率=(负债总额/资产总额)*100%,显示了一个公司负债水平状况。
③X9长期负债率=长期负债/总负债*100%,代表一个公司的长期偿债能力。
④X12经营杠杆系数=(销售收入-变动成本)/(销售收入-变动成本-固定成本),代表一个公司的经营风险水平。
⑤X13销售利润率=净利润/销售净额×100%,反映了一个公司的销售状况,说明了其获利水平。
⑥X14资产报酬率=(利润总额+利息费用-所得税)/平均资产总额*100%
⑦X15资产收益率ROA=净利润率NPM×资产利用率AU,这三个指标代表一个公司的盈利能力。
⑧X18每股现金流量=(经营活动所产生的净现金流量-优先股股利)/流通在外的普通股股数,这个指标代表一个公司的资金流动能力。
从指标选择结果看,短期偿债能力方面指标全部被剔除,剩下的八个指标里面涵盖有长期偿债能力,营运能力,盈利能力,风险水平以及现金流量能力。由此看来一个公司是否被判为ST公司,与它的短期偿债能力没有特别大的关系。从现实可以知道,短期偿债只是在一定程度上说明其一年内偿债的水平,短期债务也在一定程度上可以用来辅助分析一个公司的财务状况,只要短期需要偿还的债务控制在一定水平,短期债务是必须的。同时,ST是说连续两年出现经营亏损的上市公司。其短期的偿债能力对这方面的反映程度低,有实际根据。
2结论及建议
2.1结论
文章通过对样本数据的判别分析,资产周转较快,主营业务比较健全的公司可以避免在以后的困境中承受较大打击,拥有扭转颓势所需的资源。另外,提高资产收益率(ROA)为使企业避免面临失信提供很大帮助。而长期负债水平,在决定企业信用度方向方面也起了很大的作用,长期负债水平越高,企业就越可能被打入容易失信类公司的行列。
2.2建议
非ST公司是目前观察中并没有出现财务状况或其他状况异常的上市公司。ST公司是一类经营连续亏损,易陷入财务困境,绩效差的公司,对于非ST公司的投资者,仍然有面对股价涨跌的风险。对于ST股票投资者来说很有可能会面临退市命运,一旦退市势必会使投资者承受很大的财务亏损。文章就从以下几个方面对股票投资者提出如下建议:
①深入剖析上市公司的负债状况,特别是公司短期负债与长期负债以及资产与负债间平衡。从判别分析结果可知,公司的负债水平极大程度的影响上市公司未来的命运。股票投资者在关注上市公司的负债水平时,要深入分析其长短期负债结构是否合理调整,同时要研究各类债务的债权人性质及关联方担保情况,以及借债抵押情况。对于上市公司债务情况的细致了解有利于掌握公司债务重组的走向,陷入财务困境的可能性,及进一步分析上市公司面临债务诉讼时的可能结果。②密切关注上市公司的营运能力。从判别函数的系数可以发现,一个公司的营运能力和盈利能力在决定公司命运上起及其大的作用。资产周转情况始终对上市公司未来命运有着重要影响,资产周转率一定程度上反映了公司经营周转状况。资产周转的快慢,直接说明公司对资产的利用水平。较慢的资产周转率,是以公司资源的不断被浪费为代价,必然严重影响公司未来的可持续发展。
参考文献:
[1] 罗公利,吴靖朝.基于财务指标的ST公司退市风险判别研究[J].青岛科技大学学报(社会科学版).2007,(4).
[2] 陶冶,马健.基于聚类分析和判别分析方法的股票投资价值分析—关于中小企业版的初步研究[J].财经理论与实践,2005,(138).
[3] 高惠璇.应用多元统计[M].北京:北京大学出版社,2008.