基于修正后因子分析法和杜邦分析法的海洋公园财务预警系统大学论文Word文档格式.docx

1、在对企业财务危机进行实证研究的文献中，绝大部分是以财务指标作为因变量，即使引入了非财务指标，也是以财务指标为主。朱家安和陈志斌（2007）通过对 1995 年到 2005 年间 13 本期刊进行实证研究，发现被引用最多的财务指标有资产负债率、资产净利率、流动比率和总资产周转率等。 5.1.2.2指标筛选首先我们通过计算得出四个一级指标：短期偿债能力，长期偿债能力，运营能力和运营能力，在四个一级指标下面有十五个二级指标，如图所示：短期偿债能力速动比率负债比率流动比率现金流量比率现金比率长期偿债能力资产负债率产权比率权益乘数负债权益盈利能力毛利率纯利率净资产收益率（roe）运营能力非流动资产周转率

2、流动资产周转率总资产周转率表格 15.1.2.3数据处理A.共线性分析分析通过相关论文12和图1的共线性分析可得，部分财务指标存在着严重的共线性，因此需要进行相关性分析以降低干扰（仅拿短期负债做例子），即没有必要对每个财务指标进行分析。非标准化系数标准系数tSig.共线性统计量B标准 误差试用版容差VIF（常量）.095.0342.792.068-.023.004-.038-6.442.008.4982.007.940.027.96435.171.000.02343.015-.122.012-.060-9.868.002.4732.115.055.024.0582.339.101.02835.

3、829表格 2以速动比率为因变量，给出线性回归方程中回归系数的估计值和共线性统计量， 表中除了现金流量比率和负债比率，其他变量容忍度都小于0.1，并且其方差膨胀因子VIF 都大于10，说明速动比率和流动比率，现金比率之间存在严重的共线性，因此，在进行指标处理时我们需要对其相关性做Person相关性检验分析。B进行person相关性分析由于变量设立的原因，可能会使得变量之间可能存在多重共线性，所以接下来将对所有解释变量进行 Pearson 相关性检验，以判定本文的解释变量之间多重共线性严重程度，以及解释变量之间的相关程度及符号。短期负债比率相关性负债比率修正后流动比率修正后Pearson 相关性

4、1.571.999*.674.979*显著性（双侧）.139.067N8.584.767*.459.128.026.253.702.052.653.079*. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。*. 在 0.05 水平（双侧）上显著相关。表格 3由表中可以看到，速动比率和流动比率，现金比率高度相关，流动比率和速动比率和现金比率高度相关，负债比率由于和后文的资产负债率一样，故没有比较意义，可舍去，为方便运算，在数据处理适剔除速动比率，现金比率和负债比率。长期偿债长期负债能力中，指标关系如下，由于其他指标可以通过资产负债率得到，故只用资产负债率作为代表指标 各个指标相关性如下净资产利润率（roe

5、）.118.378.781.356.959*表格 4可以看出，roe和纯利率相关性很大，由于roe是杜邦分析的最终指标且分析纯利率和毛利率可以看出费用大小，因此不剔除净资产利润率.816*.971*.00112.926*表格 5由上可知，指标两两之间相关性很大，因此取总资产周转率代表运营能力5.2系统求解5.2.1二维财务预警系统建立和求解由于变量之间存在一定的共线性，因此在接下来的研究中，本文选用因子分析法来降维。该方法是通过将多个存在相关关系的变量通过线性变换，来选出较少个不相关的重要变量的一种多元统计方法。在实际中，为了能够做到全面地分析问题，通常会设定许多个与实际问题相关的变量，因为每

6、个变量都或多或少地包含与这个问题有关的某些信息。然而，在运用数理统计的方法来研究问题时，变量的数量越多，问题的复杂性就越大。通常在很多情况下，每个变量之间都是存在一定的相关关系 的，如果某两个变量之间存在一定的相关关系时，我们就会认为这两个变量在反映所研究问题的信息时存在重叠。因子分析法的原理是通过对原先设定的变量进行线性组合，通过去除重复信息来建立较少的新变量，从而使得这些新变量是两两不相关的，但仍尽可能保持原有信息。关于因子分析，这里用最简单的三维数据来直观的解释主成分分析的原理。假设现在有两个变量X1、X2，在坐标上画出散点图如下：图 1可见，他们之间存在相关关系，如果我们将坐标轴整体逆

7、时针旋转45，变成新的坐标系Y1、Y2，如下图：图 2根据坐标变化的原理，我们可以算出：通过对X1、X2的重新进行线性组合，得到了两个新的变量Y1、Y2。此时，Y1、Y2变得不再相关，而且Y1方向变异（方差）较大，Y2方向的变异（方差）较小，这时我们可以提取Y1作为X1、X2的主成分，参与后续的统计分析，因为它携带了原始变量的大部分信息。至此我们解决了两个问题：降维和消除共线性。对于三维以上的数据，就不能用上面的几何图形直观的表示了，只能通过矩阵变换求解，但是本质思想是一样的。5.2.1.1无量纲化处理由上可知，我们取出四个一级指标，再通过剔除相关性较强的指标后，选取代表性较强的二级指标短期负

8、债长期负债资产负债率修正后表格 6在进行因子分析前，需要对各个指标的数据进行修正1.流动比率基准值是2，因此对所有数据进行abs（x-2）的处理2.负债比率是极小型指标，因此取倒数化为极大型指标3.资产负债率是区间型指标，发达国家的大型企业在50%-70%之间，因此对数据进行如下处理：再对所有指标进行无量纲化处理，得到Z流动比率修正后Z现金流量比率Z资产负债率Z毛利率Z纯利率Z总资产周转率20070.9999365420.8830420.5249270.88075720080.7511790.2226850.6371210.55152269120090.2915990.098405941201

9、00.8859936770.302710.2331780.11786120110.3936020630.3776790.9883060.4827420.1245830.04971240220120.9716150090.9849160.8236630.24915901120130.0477158090.7947370.9981460.0246820.398213719表格 75.2.1.2二维财务预警系统求解将表3无量纲后的数据代入SPSS中进行因子分析，结果如图7，图8公因子方差初始提取1.000.999.986.975.930.951提取方法：主成份分析。表格 8可以看到，提取每个指标的百

10、分比基本都是93%以上，效果明显解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %3.02750.4562.49941.65422.03633.93984.3962.14835.79577.4493.75312.54296.9381.16919.4894.1332.21599.1535.051.84299.9956.005100.000表格 9可以看出，前三个特征值累计贡献率已达95%以上，很好地阐述了整个样本总体旋转成份矩阵a.197.184.962.144.917.352-.965.208-.015-.145.977-.003.913.310.808.525.14

11、9提取方法 :主成份。旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。a. 旋转在 4 次迭代后收敛。表格 10可以看到，第一个因子主要代表了资产负债率，纯利率和总资产周转率，我们称作为流动盈余因子，第二个因子主要代表了现金流量比率，毛利率，因此可以称作为宏观指标因子，而最后一个指标称为流动比率因子，而随着数据的增多，因子代表的指标越趋稳定，系统也会越趋稳定。然后根据旋转成分矩阵的比率和方差代表率给每个因子算分并算出不同年份总分年份流动盈余因子1.8601631.356530.131-0.67-0.74-0.53-0.64宏观指标因子2.032471.832210.0980.8771.122

12、2.2362.131资产流动性因子1.693231.6130.10170.980.5411.3070.375总分1.890231.5840.1130.230.2060.8590.587表格 11图 3图 4先看总分，我们可以看到，海洋公园狭义上每年的得分在2007-2008年处于最大值，而2009-2011年分值受到金融危机的影响，得分较低且不稳定，到了2012年有了起色，而到了13年得分又下降了。但我们不能只看总分，再分析三个因子，且进行对比（如毛利率和纯利率越大则说明费用越大）我们可以看到，例如13年分数突然降低是因为资产流动性因子分数突然降低，我们揣测，在2013年海洋公园进行了扩建而导

13、致负债大大增加。由于受到金融危机和时间滞后性及竞争对手影响，我们可以看到在09年之后，海洋公园资金周转力度和盈余力不是很好，同时，根据相关资讯可知，海洋公园也在进行扩建，因此，为了摆脱困境，资金流动速度降低，盈余减少也是情理之中；所以我们也会看到宏观指标因子上海洋公园是比较出色的，说明付出的费用所“牺牲”的纯利率导致毛利率也即是整体收入是增加的。因此我们可以从系统的得分中得出这样的结论：受到不利影响香港海洋公园采取了积极的措施，增加费用，虽然降低了毛利率和资产周转率，但是有效地提高纯利率，做到了未雨绸缪的作用。同时也可以说明系统的合理性。5.2.1.3系统修正加入动态加权法由于时间带有滞后性及

14、香港报表特殊性（年中为始末点，如2006.6.30-2007.7.30是一个年度报表的时间区间），不能广义地给某段年份的因子进行评分，为了给解决这个问题，在此引入动态评价的二次加权法34来进行动态评价。对于离散型数据，总分其中为时间因子，为加权因子，可有拉大差距法得到，而由周建伦先生指出，权因子可以简单地取。k表示为时间为离散时评价活动的离散数，而本文取k=2做二次加权法，加权法的一个重要思想就是“博古厚今”，突出时间的作用，就是认为越是接近目前对应的权重就应该越大。在一定程度上，能够较好的解决一部分地区本身基础较高发展缓慢甚至倒退，但在单一年的综合评价值不能较好的表现出来的情况，而由于香港的

15、财务报表制作方式遵循的是国际会计准则IAS（IFRS），年度报表的始末点为年中，如2006-2007年度报表起点为2006年6月30日至2007年6月30日，因此简单地用二次加权法“厚古薄今”的思想是不合理的，本文选择二次加权均值化处理，即要评价2007年的得分，时间因子t=1，而加权因子，作为2007年时间段广义上（2006.6.30-2008.6.30）的得分，即可得出进行处理后的年份和表现得分如下：修正前排名分数1.8238481.6910750.8162130.5001040.2877240.27261870.130933表格 12对于修正前的数据，是狭义的以一年为区间的评分，如评价2

16、007年只能参考以2006.6.30-2007.7.30为时间区间为报表，是不合理的。修改后总分和单个因子得分（由于每个因子权重不同，因此因子得分进行二次加权之后的和和总分进行二次加权之后的数值大小不一样）5.7276862.7974742.3849621.7566060.7213960.567779表格 13图 55.8361078932.496814-0.91751-2.83428-3.2166-3.330575.6420305923.7057611.9996994.7709537.4835238.6896545.9700711962.8973451.8093332.4684083.014

17、42.898131表格 14图 6修改后可以看到，基本趋势是和上面狭义单一年份是一致的，但是差别拉大了，问题也更加凸显起来。我们可以明显看出，在2007-2008年三个因子得分虽然降低，但是是比较均衡的，金融危机过后，在2010年我们可以看到流动盈余因子是继续下降的，这说明费用不断增加，海洋公园财务了积极的措施借贷翻新设备增加吸引力，措施是及时到位的，采取增加费用刺激毛利率和运营资金流的方法，增强自身造血能力，但是需要注意随后几年资金流动性和费用（贷款利息）的增加。根据相关文献56可知，GDP和旅游收入存在高度的正相关关系，中国统计局查到香港2007-2012年GDP增长率和排名如下：地区中国

18、香港2010年6.792007年6.462011年4.852008年2.132012年1.52009年-2.46图 7由于香港报表制作的特殊性，在分析的过程中带来一定困难，如2010年GDP增长率高居第一是因为经历了2009年金融风暴后海洋公园重新发展，但实际上其财务得分也仅仅高于2009年，因此在分析财务状况时应考虑大背景去挖掘数据。 结合GDP增长和海洋公园财务预警系统得分，我们可以看出，2007年得分和GDP增速都是比较好的，而2009年经历了金融风暴后，虽然香港GDP快速回升，但是海洋公园发展仍然缓慢，说明海洋公园的财务状况增长速度和香港整体经济运行水平速度相符，需要调整优化。5.2.3三维财务预警系统把迪士尼的数据也拉进来之后我们可以看看不同年份两个公园的分数比较首先，还是对不同年份不同地区同一指标进行无量纲化，结果如表9。海洋公园0.99