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1、题目利用财务指标对不同行业上市公司综合排名的探究 姓名谯小军王桃义 学号2008100224520081004203 院、系经济管理学院 专业统计学 指导教师 徐德义 中国地质大学（武汉）经济管理学院 统计系 教授 2011年11月25日中国地质大学（武汉目 录一、 引言11.1文献综述与评价11.2研究目的和意义11.3主要创新与不足2二、理论回顾32.1 描述性分析32.2 非参数分析32.3 主成分分析52.4 构造得分函数及排名5三、实证分析53.1数据获取53.1.1财务指标的选取53.1.2样本的选取与数据来源63.2基本描述分析63.2.1正态性检验63.3非参数检验73.3.1
2、中位数检验73.3.2两样本位置参数与尺度参数检验73.3.3相关分析与一致性检验83.4 数据处理83.5 主成分分析93.2.1主成分分析93.2.1构造得分函数及排名10四、总结11参考文献11感 言11附录一 原始数据12附录二 处理数据13附录三 SAS程序14附录四 饮料制造业综合排名14附录五 电子元件制造业综合排名15利用财务指标对不同行业上市公司综合排名的探究学生：谯小军 中国地质大学（武汉） 经济管理学院 统计学 088081班 湖北 武汉 430074 王桃义 指导老师：徐德义摘 要：通读相关行业综合排名的相关文章，我发现相关文章都只是在亚历山大沃尔研究的基础之研究如何确
3、定权数，而没有给出我们为什么要对不同的行业不同的指标给不同的权数，本文通过非参数统计方法对这个问题给出了很好的回答，在非参数研究的基础之上，我们通过对数据的特殊处理后，用主成分分析方法，构造行业得分函数，并对行业上市公司财务状况综合排名。关键字：变动权数；非参数方法；主分析分析； 数据处理；得分函数； 一、 引言 1.1文献综述与评价 1928年，亚历山大沃尔出版的信用晴雨表研究和财务报表比率分析中提出了信用能力指数的概念，他选择了7个财务比率即流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收帐款周转率、固定资产周转率和自有资金周转率，分别给定各指标的比重，然后确定标准比率（以行业平均数为基
4、础），将实际比率与标准比率相比，得出相对比率，将此相对比率与各指标比重相乘，得出总评分。提出了综合比率评价体系，把若干个财务比率用线性关系结合起来，以此来评价企业的财务状况， 沃尔评分法是指将选定的财务比率用线性关系结合起来，并分别给定各自的分数比重，然后通过与标准比率进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而对企业的信用水平作出评价的方法。 沃尔的评分法从理论上讲有一个明显的问题，就是未能证明为什么要选择这7个指标，而不是更多或更少些，或者选择别的财务比率，以及未能证明每个指标所占比重的合理性。这个问题至今仍然没有从理论上得到解决。沃尔评分法从技术上讲也有一个问题，就是某一个指标
5、严重异常时，会对总评分产生不合逻辑的重大影响。这个毛病是由财务比率与其比重相“乘”引起的。财务比率提高一倍，评分增加100；而缩小一倍，其评分只减少50。 尽管沃尔的方法在理论上还有待证明，在技术上也不完善，但它还是在实践中被应用。1.2研究目的和意义 业竞争力是一个综合概念, 它是指企业作为独立的商品生产者和销售者, 在市场经济较为规范、市场机制较为健全的条件下, 在激烈的市场竞争中所表现的生存能力和发展能力。为了了解一个企业的竞争力, 我们可以从企业的财务数据入手,上市公司的财务数据都是通过企业会计准则审核向社会公布的, 具有公允性, 但同时数据过于繁多, 如何权衡其综合竞争力是一件困难的
6、事情。要解决这个问题，沃尔评分法给了我们一个很好是思路，但是同时也存在很多的不足，比如权数的界定等等，后人在沃尔评分法的基础之上提出了主观赋权评价法和客观赋权评价法两大类。其中主观赋权评价法采取定性的方法，由专家根据经验进行主观判断而得到权数，然后再对指标进行综合评价。如层次分析法、综合评分法、模糊评价法、指数加权法和功效系数法等。客观赋权评价法则根据指标之间的相关关系或各项指标的变异系数来确定权数进行综合评价。如熵值法、神经网络分析法、TOPSIS 法、灰色关联分析法、主成分分析法、变异系数法、聚类分析法、判别分析法等。 本文通过对同属于制造业的饮料制造业与电子元件制造业对比比较分析，探讨为
7、什么我们要对不同的行业不同才财务指标给不同的权数，通过他们的比较分析，我们得到不同的行业，综合排列中，对不同的财务指标的分类的权重不一样。对不同的行业我们应该区别对待不同的财务指标。最后通过主成份分析方法与主观分析法结合，得到造业的饮料制造业与电子元件制造业不同指标的权数，通读全文，我们希望可以得到一种产生权数的一般方法，可以运用到任何一类行业的综合排名上。1.3主要创新与不足本文试图在以下几方面形成特色、实现创新：第一，本文通过对同属于制造业的饮料制造业与电子元件制造业对比比较分析，探讨为什么我们要对不同的行业不同才财务指标给不同的权数。以往的相关文章 欧丽君，中小企业板上市公司成长性评价研
8、究；刘大璐，我国上市股份制商业银行竞争力的实证分析；都只是对某一个特定行业综合排名分析，通过不同的方法得出权数，而默认了不同行业对不同财务指标的权数不相等这一事实。第二，在数据分析检验方面，本文主要使用的是非参数统计分析方法。由于我国同一行业上司公司比较少，同一行业的财务指标也存在很大的差异，基于这两点，参数方法在分析这类数据时，可能会失去意义，而非参数却能很好的解决。第三，在数据处理方面，某一个财务指标存在异常值，我们知道，财务指标控制都应该控制在一定的范围，超出一定的范围，过大过小都没有实际的意义，所以我们要对过大过小的异常值进行处理，相关的文章在都没有考虑对异常值的处理，都是直接剔除，这
9、对样本的影响很大，也不符合行业的综合排名（我们希望的是对行业所有的上市公司排名）的期望。本文的不足之处表现在：第一，由于行业分类比较细，所以样本量小，用主成份分析可能存在不足的地方。第二，在数据处理方面，没有相关的理论支持，只是通过自己对财务指标的认识，综合其他因素，对数据处理。第三，在构造得分函数时，权数主要是通过方差和主观分析方法来确定的，前人都没有相关的尝试，这一尝试也缺少理论支持。总体来说，本文很多地方都是对前人研究的基础之上做了大胆的尝试。同时很多东西都缺少完整的理论。二、理论回顾2.1 描述性分析 在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Ana
10、lysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形。 （1） 数据的频数分析：在数据的预处理部分，我们曾经提到利用频数分析和交叉频数分析来检验异常值。此外，频数分析也可以发现一些统计规律。比如说，收入低的被调查者用户满意度比收入高的被调查者高，或者女性的用户满意度比男性低等。不过这些规律只是表面的特征，在后面的分析中还要经过检验。（2） 数据的集中趋势分析：数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平，常用的指标有平均值、中位数和众数等
11、。各指标的具体意义如下： 平均值：是衡量数据的中心位置的重要指标，反映了一些数据必然性的特点，包括算术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值。 中位数：是另外一种反映数据的中心位置的指标，其确定方法是将所有数据以由小到大的顺序排列，位于中央的数据值就是中位数。 众数：是指在数据中发生频率最高的数据值。 如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性；而如果数据之间的差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众数有较好的代表性。（3） 数据的离散程度分析：数据的离散程度分析主要是用来反映数据之间的差异程度，常用的指标有方差和标准差。方差是标准差的平方，根据不同的数据类
12、型有不同的计算方法。（4） 数据的分布：在统计分析中，通常要假设样本的分布属于正态分布，因此需要用偏度和峰度两个指标来检查样本是否符合正态分布。偏度衡量的是样本分布的偏斜方向和程度；而峰度衡量的是样本分布曲线的尖峰程度。一般情况下，如果样本的偏度接近于0，而峰度接近于3，就可以判断总体的分布接近于正态分布。（5） 绘制统计图：用图形的形式来表达数据，比用文字表达更清晰、更简明。在很多统计软件里，可以很容易的绘制各个变量的统计图形，包括条形图、饼图和折线图等。2.2 非参数分析参数统计推断方法，通常都要求样本来自的总体分布型是已知的（如正态分布），在这种假设基础上，对总体参数（如总体均数）进行估
13、计或检验，称为参数统计（parametric statistics ）。如果总体为非正态分布，则样本含量必须充分大。若并不知道所研究样本来自总体的分布形式或已经知道总体分布与检验所要求的假定不符，此时可用非参数统计进行假设检验。 非参数统计（nonparametric statistics）方法并不依赖于总体分布的形式，应用时可以不考虑被研究的对象为何种分布以及分布是否已知，由于这种假设检验方法,并非是参数间的比较，而是用于分布之间的比较，故此称为非参数统计检验。（1） 符合秩和检验；符合秩和检验检验的是样本的中位数，基本原理：大于给定中位数的单位样本个与小小与给定单位样本的个数相等，及p（x
14、im0）=p(xim0)=1/2;统计量为W+，根据W+的性质，我们可以做出相应的统计推断。从而达到检验的目的。基本步骤为1.求差；2.符合；3差的绝对值；4.绝对值的秩；5.计算统计量W+；6.统计推断；7.结论；（2） Mann-Whitney U检验（Wilcoxon秩和检验）；Wilcoxon秩和检验检验的是两个样本的位置参数，是在Mood中位数检验的基础之上的，用样本的秩来构造统计量Wy，基本思想是说，如果两个样本来自同一总体（分布相同），那么样本1的秩和与样本2的秩和应该相等。如果不等，则说明样本的位置参数不同，及中位数不同。在Minitab软件中，我们常用Mann-Whitney
15、 U检验来代替Wilcoxon秩和检验，他们的统计量只相差一个常数，具体步骤：1合并样本；2.求和样本秩；3.计算Wy统计量；4.统计推断；5.结论；（3） Kruskal-Wallis检验；Kruskal-Wallis检验是基于方差分析的基础之上的非参数统计方法，他也是使用组间平方和SSB与组内平方和SSW与总平方和SST的值来构造的统计量，与ANOVA（方差分析）不同的是，Kruskal-Wallis检验使用的是秩的组间平方和SSB与组内平方和SSW与总平方和SST的值，因为使用的是秩，所以统计量也有点不一样，但是基本思想的一致的。基本步骤：1.合并排秩；2求秩的组间平方和SSB；3.构造统计量H；4.统计推断；5.结论；（4） Spearman秩相关系数；Spearman 秩相关系数是一个非参数性质（与分布无关）的秩统计参数，用来度量两个变量之间联系的强弱(Lehmann and DAbrera 1998)。作为变量之间单调联系强弱的度
