农业类上市公司财务风险的实证研究摘要：上市公司的长期投资价值取决于公司的财务状况好坏，而复合财务系数能体现公司的 整体财务状况本文选取农业板块上市公司作为实证研究对象，在确认上市公司复合财务系 数评价指标体系的基础上，应用灰色关联度的计算方法对各财务指标进行综合，得到一种新 复合财务系数计算方法，用于进行财务风险评价，为投资者做出投资判断提供了客观、合理 的决策依据关键词：农业上市公司；灰色关联分析；财务风险；综合评价%1. 引言财务预警系统研究在目前处于一种前沿性和创新性的研究阶段，以往的研究中，一般都 是以我国深沪两大证券市场的ST公司为样木进行实证研究的，结合行业特色构建的预警体 系很是鲜见由于不同行业的企业经营特点有很大的差异，不同行业的行业标准值也是不同 的，影响财务危机的因素白然不同，因此分行业研究更有价值现阶段，党、国务院把 建设社会主义新农村作为工作的重点，农业上市公司财务风险的研究有具有重要的时代意 义本文首先确定评价农业上市公司财务风险的指标体系，然示戒用灰色系统理论中的灰色 关联分析方法（GRA），对备财务指标进行综合分析，从而达到比较评价财务风险的目的这 种算法比较客观、合理，不带有人为的主观随意性，从而为投资者进行投资决策提供了科学依 据。
二、灰色关联分析的基本方法与步骤灰色系统是指部分信息已知、部分信息未知的系统，关联分析就是根据有关统计数据的 几何关系及其相似程度判断其关联程度,进而明确备因素对系统的关联程度，从不完全的信息 中找出影响系统的主要因索设有参考数列｛ X｝（各项指标的最优值），比较数列｛ X,｝ ,i = 1 ,2 ,…，叽关联分析的基木 思想就是通过分析比较数列指标变化对参考数列指标的影响來判断其关联度，找出“重要企 业财务指标”，其基木步骤如下：（1） 确定分析序列在对所研究问题定性分析的基础上，确定一个因变量因素和多个白变量因素设因变 量数据构成参考序列X各H变量数据构成比较X；（j = l,2,・・・/）,n+l个数据序列形成如 下矩阵：抚⑴州（1）…暫⑴、（X,X；,X2,…,X；J=: ； :"⑷）%＞）・・・其中,X；=（兀；（1）,兀；（2）,…，兀;（加））7,20,1,2,・・・，兀o（2） 用初值化方法进行无量纲化初值化公式为兀伙）=迪，心0,1,2,…/* = 1,2,…，加兀（1） 話⑴ X.（l）… 暫（1厂得无量纲矩阵（X,X|,X2,…,X”）= : : :E（加）西（加）… 兀（加丿郴”（3）求差序列。
根据差序列的计算公式A（"伙）=|兀（）⑹一兀伙）|」=1，2,…丿裁=1,2,…，加，绻⑴…纸⑴、可得芳值矩阵 1 1 ,绝对差值矩阵中最大数和最小数即为最大差和最A （加）…亠“（加）丿小羌,用亠磁和亠曲表示4）计算关联系数关联系数的计算公式为 鼻伙）=21,2,・・、〃，式中为分辨系数 「 △松吨厲⑴…鼻⑴"I］， 通常取二0.5，得关联系数矩阵 : ；LI鼻伽）…2（加）丿（5）计算关联度1 也一般的关联度计算公式对各影响指标采用平权处理，儿二一工鼻伙）」=1,2,…皿m “1%1. 农业类上市公司财务风险的实证分析（一） 指标体系的设定上市公司的经营活动表现为运用一定的资金以取得盈利，因此对上市公司的投资价值的 综合评价就包括经营成果的评价和实现这一成果的资产运用状况的评价这两个方面相互联 系，但并不一定表现出变动的一致性，因此，在基础财务指标体系中，主要应包括三类财务 指标，一是反映企业资金运用状况的,二是反映企业盈利能力的，三是反映这二者的联接关 系的对上市公司通常使用的考核指标，主要有以下几种:X厂流动比率；X2-速动比率；x3- 净资产收益率；X厂应收账款周转率；民-存货周转率；X-资产负债率；X?-股东权益比率；X厂 主营业务利润率。
二） 应用实例1 •资料来源数据来源于2（X）7年部分沪深农业上市公司的主要财务数据，木文随机抽取了 10家上市 公司作为样木采用改进的灰色关联分析法对财务指标的重要性进行了分析，主要数据如表1 所示表1农业类上市公司主要财务数据一览表Xi吉林森T 1.058& X3 X4 X5 XG X7 Xs0.5112 2. 12 6.36 1.06 46.5583 49.0706 24.67 景谷农业1.9571. 13227. 673. 862.9540. 49559. 504940. 07隆平高科2. 03581.4164& 522. 08870. 340342. 963249. 06123. 061丰乐种业1. 15250. 59065.819. 581.0452.620345. 186531.46禾嘉股份0. 96570. 66250. 7250. 950. 6956.578739. 80921.53新农开发1.0890. 5091-1.071.360.2758.361137. 13421.68北大荒1.26091. 19297. 533. 271. 1652. 395445.415733. 58SST亚龙0. 45260. 3865-15. 064.914. 28107. 8448-8. 289940. 07S T九发0. 74410. 6803-17. 390. 07380.229186. 94529. 6603-22. 1296S T中农2.54912. 1498-0.00613. 14980. 281735. 681663. 557110. 7272.确定最优指标集设乂 = ｛无｝；为n个上市公司的集合，兀=（勺，兀2,…，兀加）为第i个上市公司各指标的原始数据，即耳表示第i个单位第j个指标值。
设兀=O（）i，x（）2,…,％），其中:心（k= 1，2, -,m ）为第k个指标在各上市公司中的最优值指标中，如果某一指标取大值为好，则取该指标在各上市公司原始值的最大值；如取 小值为好，则取各上市公司原始值的最小值；若取均值好，则取均值由此，可构造矩阵D.X01X02 …•心D =■■■X12八■■■・心■■■・.128.529.581.0580.51122.126.361.9571.13227.673.862.03581.41648.522.08871.15250.59065.819.580.96570.66250.7250.951.0890.5091-1.071.361.26091.19297.533.270.45260.3865-15.06 4.910.74410.6803-17.39 0.07382.5491MB2.1798-0.0061 3.14983.指标集规范化处理4.2858.044539.01140.07 _1.0646.558346.070624.672.9540.49559.504940.070.340342.963249.06123.0611.0452.620345.186531.460.6956.578739.80921.530.2758.361137.13421.681」652.395445.415733.584.28107.8448-8.289940.070.229186.94529.6603-22.12960.281735.681663.557110.727由序列矩阵用“初值化”方法得到无量纲矩阵（儿,石宀，…,兀）。
即为:1.0580.2560.2490.6640.2480.8021.2580.6161.9570.5660.90.4030.6890.6981.52512.0360.70810.2180.080.741.2580.5761.1530.2950.68210.2430.9071.1580.7850.9660.3310.0850.0990.1610.9751.020.5371.0890.255-0.1260.1420.6311.0050.9520.5411.2610.5960.8840.3410.2710.9031.1640.8380.4530.193-1.7680.51311.858-0.21310.7440.34-2.0410.0010.0541.4980.248-0.5520.2591.075-7.160.3290.0660.6151.6290.2684 •计算差序列矩阵由差序列公司得到差值矩阵如下:0.0580.7440.7510.3360.75201980.2580.3840.9570.4340」0.5970.3110.3020.52501.0360.29200.7820.920.260.2580.4240.1530.7050.31800.7570.0930.1580.2150.0340.6690.9150.9010.8390.0250.020.4630.0890.7451.1260.8580.3690.0050.0480.4590.2610.4040.1160.6590.7290.0970」640.1620.5470.8072.7680.48700.8581.21300.2560.663.0410.9990.9460.4980.7521.5520.7410.0758.160.6710.9340.3850.6290.732根据茅值矩阵可知：△max = 3.045 •计算关联系数将规模化处理后的最优指标集作为参考数据列，将规模化处理后各上市公司指标值作 为被比较数据列，则用关联系数公式分别求得第i个上市公司第k个指标与第k个报优指标 的关联系数，得到关联系数矩阵如下：0.9630.6720.6690.8190.6690.8850.2930.7980.6140.7780.9380.7180.830.8340.74310.5950.83910.660.6230.8540.8450.7820.9090.6830.827。