上市公司綜合財務分析

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【摘要】本文以滬、深上市的31家吉林省上市公司作為研究對象，選取六個方面的財務指標，利用主成分分析法對上市公司的財務狀況進行綜合評價分析。分析結果基本符合吉林國民經濟運行的客觀實際。

【關鍵詞】主成分分析；上市公司；財務分析

一、前言

基于此，本文將采用實證研究的方法，選取在滬、深上市的31家吉林省上市公司作為研究對象，利用主成分分析法對31家上市公司公布47個財務指標進行定量分析，并結合吉林省國民經濟運行的客觀實際進行綜合評價分析。

二、實證研究

（一）實證分析思路。本文的研究樣本是截至2017年9月在滬、深市上市的31家吉林省上市公司，結合2017年9月的各公司季度報及上交所和深交所網站的信息批露，對公司的財務指標數據特征進行了匯總分析。剔除財務指標數據缺失的不適合指標后得到31個有效樣本的47個財務指標，涵蓋了制造業、交通運輸、房地產、綜合、信息技術、電子、社會服務和電力煤水等九大行業。以吉林省2017年9月各公司季度報及上交所和深交所網站所信息批露的公司財務指標數據作為基礎數據的主要來源，利用國際上通用的統計分析軟件SPSS，進行計算。依據現行會計指標的分類原則，首先對每股指標、盈利能力、成長能力、營運能力、償債及資本結構、現金流量作主成分分析，在得出每一類指標的主成分的同時，并對樣本進行綜合函數的排位。最后，再用新合成的七大類的主成分指標作為變量，對上市公司的財務指標作主成分分析，并且計算綜合評價函數，作為對研究樣本的總體評價依據。（二）運用主成分分析對吉林上市公司財務指標分析。1.使用SPSS--13.0的KMOandBartlett'stest功能檢驗作主成分分析的樣本數是否適用主成分分析法。本文對截取的2017年9月31個吉林上市公司的六類財務指標數據，分別作主成分分析的樣本是適用的，因為上述七項財務指標的KMO檢驗值均大于0.5，并且Sig.的各值為0說明六項財務指標里的各數據指標間相互獨立，從而該樣本是適用主成分分析法的。2.根據本文的研究設計思路，對2017年9月吉林省31家上市公司財務指標總體的綜合評價。我們以本文已經計算出來的六類財務指標的S值，再做主成分分析。SPSS檢驗的KMO檢驗值為0.49，分析研究的樣本基本使用；球形檢驗（Bartlett’sTestofSpherie-ity）ApproxChi-Square=42.812，自由度為15，Sig.=0，表明適合作多元因素分析。根據SPSS一13.0計算出的TotalVarianceExplained，我們得出上市公司財務指標總的評價函數F的計算公式F=1.906*Y1+l.752*Y2+1.044*Y3將已經計算出的分類財務指標的綜合評價函數S帶入上式，即可計算得出上市公司財務指標總的評價函數F值。我們將計算結果做成下表。（三）實證結果分析。2017年9月31家上市公司的財務指標的總體綜合評價存在較大的差異。表六的數據表明，低于吉林31家上市公司財務指標總體綜合評價平均水平的公司有18家，31家上市公司的F值的標準偏差(STDEV)為7.793，排名第一的一汽四環的F值為5.97，而倒數第一的通葡股份的F值為-4.91，說明F值的極差還是較大。1.最好組。一汽四環、吉林敖東、長春高新、中鋼國際的財務指標總體評價遠遠高于吉林上市公司的平均水平，主要原因在于企業財務指標的5個單項評價較高。除“償債能力”一項外，一汽四環的其余3項分類指標均排在前四名，特別是每股指標單項綜合評價排在31家上市公司的第一名。2.較好組。這一組包括歐亞集團、領先科技、通化東寶、S吉生化、長春經開、等5家公司。從財務指標的分類評價情況觀察，該組的5家上市公司中有4家在5個分類別的財務指標綜合評價當中位列前五，它們是：每股指標一領先科技、盈利能力一通化東寶和長春經開、成長能力一S吉生化。3.平均水平組。這一組有均勝電子、順發恒業、長春一東、通化金馬、一汽轎車、吉林制藥、吉林化纖、亞泰集團、華微電子、長百集團等10家公司，均勝電子的每股指標排名第7，其他排名都比較靠中間。4.較差一組。包括中油化建、吉電股份、長春燃氣、吉林森工、光華控股、紫鑫藥業。有的指標的排名比較靠前，但是由于其他指標排名靠后，所以總體排名就會靠后，比如吉電股份。5.最差組。包括蘇寧環球、石峴紙業、中科英華、物華股份、吉恩鎳業、通葡股份等6家公司。

三、結論及不足

（一）結論。以技術經濟效果理論為依據，從實際出發，遵循整體性，層次性，可比性，可操作原則。從每股指標、盈利能力、成長能力、營運能力、償債及資本結構和現金流量6大指標出發，對吉林省各上市公司的財務指標進行綜合評價。嘗試著用定量的系統分析法，對吉林省各上市公司2017年9月的公司財務指標為樣本，利用主成分分析法找出了吉林省各上市公司的財務指標評價的3個主要成分，占全部信息量78.363%以上。其中，第一主成分信息貢獻率為31.763%，第二主成分信息貢獻率為29.206%，第三主成分信息貢獻率為17.395%。以各主成分對全部信息的貢獻率為權重，建立吉林省各上市公司財務指標綜合評價的線性模型為F=1.906*Y1+l.752*Y2+1.044*Y3。利用該模型計算了吉林省各上市公司財務指標綜合評價的得分，并進行了降序排列，進一步將全省各上市公司劃分為不同的水平，為全面了解吉林省各上市公司提供了一定的指導。（二）不足。各上市公司評價效果受到數據來源的限制，很多指標有的公司為公布。指標選取上存在一定的不足，勢必影響到輸出的結果，理論上該方法從定量的角度研究財務指標綜合評價有一定的指導意義。我們將以此為基礎，繼續研究完善，爭取找出更好的方法來對各上市公司財務進行更加合理的綜合評價。

作者:孫艷霞 陳文浩 單位:1.商丘工學院 2.中國建設銀行商丘分行