1、統(tǒng)計(jì)教學(xué)案例上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)分析案例經(jīng)統(tǒng)計(jì)調(diào)查取得數(shù)據(jù)后，需要通過統(tǒng)計(jì)整理、綜合指標(biāo)計(jì)算與相關(guān)回歸分析等方法技術(shù)對(duì)總體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以認(rèn)識(shí)總體變量分布狀態(tài)如正態(tài)分布、特征表現(xiàn)如結(jié)構(gòu)相對(duì)數(shù)、平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差、相關(guān)關(guān)系如相關(guān)系數(shù)和變化規(guī)律如回歸模型，從而了解事物或現(xiàn)象的本質(zhì)及其依存因素。其中統(tǒng)計(jì)整理技術(shù)包括總量指標(biāo)、相對(duì)指標(biāo)、平均指標(biāo)和標(biāo)志變異指標(biāo)的揭示，他們 的計(jì)算既是對(duì)總體根本特征的描述，又是對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)一步定量研究的根底；相關(guān)和回歸是研 究總體各事物或現(xiàn)象間相互關(guān)系的定量分析，用以測(cè)定不同特征相互聯(lián)系的緊密程度，揭示變化 形式和規(guī)律。本章案例主要通過對(duì)總體靜態(tài)數(shù)據(jù)處理過程的介紹，幫助讀者掌握

2、統(tǒng)計(jì)整理、指標(biāo) 描述和相關(guān)回歸分析技術(shù)結(jié)合運(yùn)用的技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)。本章由1個(gè)大型案例構(gòu)成，案例以滬深股市制造業(yè)上市公司為對(duì)象，系統(tǒng)介紹了靜態(tài)數(shù)據(jù)總體的統(tǒng)計(jì)處理過程，包括分布描述、分類研究和相關(guān)因素分析。上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)分析案例的教學(xué)目的：數(shù)據(jù)整理是統(tǒng)計(jì)分析的根底工作，在總體規(guī)模很大，數(shù)據(jù)量浩瀚、分布未知的情況下，如何對(duì)總體數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分類，描述總體分布及進(jìn)一步分析總 體各特征間的相互關(guān)系是對(duì)總體正確認(rèn)識(shí)的關(guān)鍵。由于具體的工作過程與教科書的知識(shí)點(diǎn)講授順 序并不完全一致，因此本案例通過對(duì)1999年滬深股市制造業(yè)上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)分析過程的介紹，給讀者以處理總體靜態(tài)數(shù)據(jù)的思路和技巧，從而訓(xùn)練讀者解決實(shí)際問題

3、的能力。案例的背景分析與數(shù)據(jù)資料一、案例的現(xiàn)實(shí)意義上市公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)與其股票價(jià)格、市場(chǎng)價(jià)值息息相關(guān)，因此反映上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的定期 公開披露的中期會(huì)計(jì)報(bào)告、年度會(huì)計(jì)報(bào)告就成為社會(huì)各界密切關(guān)注的重要信息之一。對(duì)所有上市 公司的財(cái)務(wù)報(bào)告進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理和分析，把握上市公司整體的經(jīng)營(yíng)狀況、經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的水平和變化趨 勢(shì)，無論是對(duì)投資選擇，還是政府的決策與監(jiān)督，都是不可或缺的。本案例探討的就是面對(duì)大量的財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)信息如何進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理與分析，這對(duì)于投資者、 投資咨詢?nèi)藛T或是理論界研究者，都具有實(shí)際的指導(dǎo)意義。通過本案例的學(xué)習(xí)討論，有助于大家 掌握統(tǒng)計(jì)描述和相關(guān)回歸分析的方法，同時(shí)積累應(yīng)用這些方法的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)和教

4、訓(xùn)。二、案例所依托的總體及其現(xiàn)狀與研究目的一案例所依托的客體本案例所依托的客體是 1999年上市公司年報(bào)中的有關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)。 1999年末，滬、深兩市共 有上市公司949家。這些上市公司分布在13個(gè)行業(yè)部門。根據(jù)中國證監(jiān)會(huì)的?上市公司分類指引? 中規(guī)定的分類方法，其中制造業(yè)共有578家，占60.91%?？偣杀?938億元，占62.73%，制造業(yè)是上市公司最集中的行業(yè)。截止2000年4月30日，已公布年報(bào)的有 560家。所以本案例研究的總體范圍確定為如期公布年報(bào)的制造業(yè)560家上市公司。二案例研究的目的與任務(wù)1. 上市公司年報(bào)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的目的通過對(duì)制造業(yè)1999年報(bào)有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)整理

5、、描述和回歸分析，揭示1999年制造業(yè)上市公司主要財(cái)務(wù)指標(biāo)的總體分布、分行業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)水平和重要特征，從中掌握認(rèn)識(shí)總體分布特 征和數(shù)量變化的技巧和方法，提高用統(tǒng)計(jì)思想和方法解決實(shí)際問題的能力。2. 上市公司年報(bào)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的任務(wù)對(duì)紛繁的數(shù)據(jù)進(jìn)行不同的分類、分組、匯總、綜合、分析、歸納、推斷，顯示上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告中的主要財(cái)務(wù)指標(biāo)的分布形態(tài)和主要特性，尋找財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的相互關(guān)系和表現(xiàn)規(guī)律。3. 上市公司年報(bào)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的對(duì)象本案例所引用資料取自 ?上海證券報(bào)?，包括了制造業(yè)560家上市公司。共選有8個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)：總資產(chǎn)、凈利潤(rùn)、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、股東權(quán)益、每股收益、每股凈資產(chǎn)和股東權(quán)益比率。其中

6、，前 4個(gè)為反映資產(chǎn)、收益方面的總量指標(biāo)，后4個(gè)為反映盈利能力、業(yè)績(jī)水平的相對(duì)指標(biāo)。4 數(shù)據(jù)的初步分析一一制造業(yè)上市公司行業(yè)結(jié)構(gòu)在制造業(yè)中，生產(chǎn)不同產(chǎn)品的企業(yè)或公司，具有不同的規(guī)模，占有不等的資源要素，他們的 總股本、凈利潤(rùn)、凈資產(chǎn)收益率必然存在很大的差異。為了深入認(rèn)識(shí)總體，首先要對(duì)制造業(yè)按其 經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的特點(diǎn)進(jìn)行行業(yè)分類。根據(jù)?上市公司分類指引?，制造業(yè)進(jìn)一步分為10個(gè)行業(yè)種類,編碼為CO C1、C2、，、 C9。分類統(tǒng)計(jì)屬于定名測(cè)定。從上述資料經(jīng)計(jì)數(shù)整理后即可得到如表一 的分布數(shù)列。表21制造業(yè)上市公司行業(yè)分布代碼行業(yè)分類上市公司數(shù)比重C0食品、飲料488.57C1紡織、服裝、皮毛458.0

7、4C2木材、家具20.36C3造紙、印刷162.86C4石油、化學(xué)13023.21C5橡膠、塑料101.79C6金屬、非金屬9617.14C7機(jī)械、儀表、設(shè)備15126.96C8通訊、電子519.11C9其他111.96合計(jì)560100.00這是一個(gè)品質(zhì)標(biāo)志分組的分布數(shù)列。從該數(shù)列中可以知道上市公司的行業(yè)結(jié)構(gòu)。1999年560個(gè)制造業(yè)上市公司中，27%是機(jī)械、儀表、設(shè)備制造業(yè)包括汽車、船舶、摩托車、家電等；23%是石化類行業(yè)；而冶金、鋼鐵等金屬非金屬類公司占17%;通訊電子章9%所以，制造業(yè)上市公司中傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)占了較大比重。這些行業(yè)中大局部是國有或國有控股企業(yè)，是國企改革中率先建立 現(xiàn)代企業(yè)制度

8、進(jìn)入資本市場(chǎng)的排頭兵。行業(yè)的分布也表達(dá)了國家的產(chǎn)業(yè)政策導(dǎo)向，在1999年新發(fā)行的A股中，大盤股和高科技股明顯增多，有力地支持了國企改革和高科技企業(yè)的開展，推動(dòng)了 上市公司的行業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。方案設(shè)計(jì)一、 案例設(shè)計(jì)的思路本案例研究的總體對(duì)象是某一特定時(shí)間的靜態(tài)數(shù)據(jù)集，為了對(duì)它有一個(gè)全面和透徹的認(rèn)識(shí)， 一般應(yīng)對(duì)其進(jìn)行根本的特征描述和揭示各特征間主要的相互關(guān)系。根據(jù)這一目的，本案例按照如 下順序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行處理：1 分別對(duì)總體個(gè)單位的數(shù)量標(biāo)志按值的大小作升序排列，以大概認(rèn)識(shí)個(gè)變量的變化范圍及其一般水平。2.分別計(jì)算總體個(gè)變量的特征值，進(jìn)一步抽象認(rèn)識(shí)個(gè)變量的分布特征，包括算術(shù)平均數(shù)、眾數(shù)、方差、峰度度、偏度

9、等。3分別根據(jù)特征指標(biāo)繪制各變量的分布圖，以形成對(duì)各變量分布的直觀認(rèn)識(shí)。4分別按品質(zhì)標(biāo)志和數(shù)量標(biāo)志對(duì)總體進(jìn)行分類，通過計(jì)算派生指標(biāo)，以深入認(rèn)識(shí)總體各指 標(biāo)在不同類別間的差異，包括總體結(jié)構(gòu)、強(qiáng)度，比例關(guān)系等。5 分別對(duì)總體各指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)分析，了解各指標(biāo)間的依存關(guān)系，在相關(guān)關(guān)系成立的根底上 進(jìn)行回歸分析，從而更深層次地認(rèn)識(shí)總體的規(guī)律與特征。6在上述研究分析的根底上給岀關(guān)于對(duì)對(duì)象的定性認(rèn)識(shí)結(jié)論。二、案例設(shè)計(jì)的工作過程(一)數(shù)據(jù)整理與描述1 編制按各財(cái)務(wù)指標(biāo)的變量數(shù)列(1) 將數(shù)據(jù)順序排列。(2) 計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。在Excel “工具的“數(shù)據(jù)分析中，“描述統(tǒng)計(jì)提供了所分析數(shù)據(jù)的主要描述指標(biāo)和有關(guān) 信

10、息。其內(nèi)容是；-Z x平均一一算術(shù)平均數(shù)，即 x=n標(biāo)準(zhǔn)誤差一一抽樣平均誤差，即 一Vn中值中位數(shù)，即 Me模式眾數(shù)，即Mo標(biāo)準(zhǔn)偏差標(biāo)準(zhǔn)差，即 c ；樣本方差方差，即 CT 2峰值峰度，即4mCF3偏斜度 偏度，即 m ；.區(qū)域一一全距，即最大值減最小值;求和標(biāo)志總量；計(jì)數(shù)一一總體單位總數(shù)；最大(K)第K個(gè)最大值；最小(K) 第K個(gè)最小值；置信度一一“數(shù)據(jù)分析中默認(rèn)概率為95% (也可自行選擇)的1/2誤差范圍。(3) 分析描述統(tǒng)計(jì)指標(biāo)一一比擬平均數(shù)、眾數(shù)、中位數(shù)的大小；偏度系數(shù)的大小、方向等。(4) 確定組數(shù)和組距一一當(dāng)偏度系數(shù)不大時(shí)，用斯特吉斯經(jīng)驗(yàn)公式確定組數(shù)； 偏度系數(shù)較大、分布明顯偏態(tài)

11、時(shí)，以平均數(shù)為中心，以K倍標(biāo)準(zhǔn)差為組距。(5) 整理成頻數(shù)分布和直方圖(或其他圖形)，顯示總體分布特征。2制造業(yè)公司主要財(cái)務(wù)指標(biāo)的分布(1)總資產(chǎn)分布數(shù)列和直方圖總資產(chǎn)描述統(tǒng)計(jì)1平均158315.1標(biāo)準(zhǔn)誤差8970.946中值95296.9模式標(biāo)準(zhǔn)偏差；212291.3樣本方差4.51E+10峰值30.19077偏斜度4.705128區(qū)域2178598最小值12256.69最大值2190846求和88656452計(jì)數(shù)560置信度17620.89(95%總資產(chǎn)描述統(tǒng)計(jì)2平均144640.7標(biāo)準(zhǔn)誤差6388.948中值95410.48模式標(biāo)準(zhǔn)偏差；149424.9樣本方差2.23E=10峰值9.9

12、16375偏斜度2.885238區(qū)域955269.6最小值21671.49最大值976941.1求和79118478計(jì)數(shù)547置信度12549.92(95%從描述統(tǒng)計(jì)1看，560家公司的總資產(chǎn)呈高度偏態(tài)?？傎Y產(chǎn)最大值是上海石化219億元，最小值是ST黔凱滌1.2億元，相差近200倍。將6個(gè)總資產(chǎn)100億和7個(gè)2億元以下的數(shù)據(jù)作為極 值舍去，計(jì)算得到描述統(tǒng)計(jì)2,此時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)差和偏度系數(shù)都降低了，說明數(shù)據(jù)間的差異小了。但仍呈偏態(tài)，不能用斯特吉斯經(jīng)驗(yàn)確定組數(shù)。不管何種分布，均值和方差其分布的兩個(gè)主要特征值。根據(jù)切比雪夫定理，可以平均數(shù)為中心,以K倍的標(biāo)準(zhǔn)差為組距，因?yàn)榇藭r(shí)平均數(shù) K倍的標(biāo)準(zhǔn)差所涵蓋的數(shù)

13、據(jù)范圍不小于1- 1/ K 2。本例中，均值14.5億元，中位數(shù)9.5億元，標(biāo)準(zhǔn)差15億元，說明560家公司的總資產(chǎn)分布為右偏態(tài)。假設(shè)以1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差為組距，那么中位數(shù)以下局部的描述勢(shì)必過于概括。所以考慮用1/2標(biāo)準(zhǔn)差，即7.5億元為組距，由于100億元以上只有7家，將105億元以上并為一組，組數(shù)=15。分 組后變量數(shù)列及直方圖如表二和圖一所示。表2 2560家上市公司總資產(chǎn)分組統(tǒng)計(jì)分組萬元頻數(shù)頻率%75000以下20937.327500015000019234.291500002250006411.43225000300000335.89300000375000183.2137500045000

14、0152.6845000052500040.7152500060000020.3660000067500040.7167500075000061.0775000082500020.3682500090000010.1890000097500030.54975000105000010.181050000 以上61.07合計(jì)560100.00從圖表中可以知道，制造業(yè)中，總資產(chǎn)8866億元，平均規(guī)模在15億元左右。82%勺上市公司總姿產(chǎn)在22.5億元以下，100億元以上的只有1%。在各行業(yè)中，總資產(chǎn)規(guī)模最大的是 C8通信電子行業(yè) 20.3 億元，最低的是 C2木材家具業(yè)6.38億元，另外，C4石油化

15、工、C5橡膠塑料、C6金屬 非金屬的總資產(chǎn)規(guī)模在平均之上。(2)凈利潤(rùn)分布數(shù)列和直方圖凈利潤(rùn)描述統(tǒng)計(jì)平均6669.48標(biāo)準(zhǔn)誤差516.2828中值4120.164模式# N/A標(biāo)準(zhǔn)偏差；12217.48樣本方差1.49E+08峰值11.33344偏斜度2.485572區(qū)域112886.5最小值-37417.9最大值75468.6求和3734913計(jì)數(shù)560置信度1014.092(95%凈利潤(rùn)分布呈右偏態(tài)。以1/2標(biāo)準(zhǔn)差6500萬元為組距，可分17組。分組后3.25億元以上各組不僅頻數(shù)少，而且有兩組頻數(shù)為 0。這種情況下可考慮合并這些組，因?yàn)楹喜⒑蟮臄?shù)列并未影響總體特征的描述。 見表23和圖22

16、。表23560家上市公司凈利潤(rùn)分布凈利潤(rùn)分組萬元頻數(shù)個(gè)頻率%-13000以下142.50-1300065001079-65000223.930650033259.2965001300011220.001300019500244.291950026000132.322600032500162.8632500以上173.04合計(jì)560100.00凈利潤(rùn)分組萬元圖22 560 家上市公司凈利潤(rùn)分布將虧損1.3億元以下的公司合并為一組，3.25億元以上的公司合并為一組，組數(shù)減少到9組，總體仍為右偏態(tài)。從整理后的凈利潤(rùn)的資料我們注意到：第一，制造業(yè)中，1999年度46家公司虧損，虧損面 8.2%，最多的

17、虧損3.7億元。第二，制造業(yè)1999年度凈利潤(rùn)總額373.9億元，受虧損公司的影響，560家公司總體平均利潤(rùn)只有 6500萬元。79%勺上市公司凈利潤(rùn)在 70萬1.3億元之間。第三，上海汽車、邯鄲鋼鐵、上海石化、儀征化纖、首鋼股份等大型國企全年利潤(rùn)均在7億元以上；年凈利潤(rùn)在4.5億元以上的公司有16個(gè)，缺乏總數(shù)的3%但它們的凈利潤(rùn)占到制造業(yè)全行業(yè)的25.5%,充分表達(dá)了大型國企確實(shí)是國民經(jīng)濟(jì)的脊梁。第四，進(jìn)一步研究各行業(yè)的利潤(rùn)水平，可以看到有三個(gè)行業(yè)高與總體水平；co食品飲料凈利閏0.79億元；C6金屬非金屬凈利閏 0.85億元；C8通信電子凈利閏 1億元。3每股收益分布數(shù)列和直方圖每股收益描

18、述統(tǒng)計(jì)1平均0.199427標(biāo)準(zhǔn)誤差0.011551中值0.2225模式0.21標(biāo)準(zhǔn)偏差；0.273352樣本方差0.074721峰值6.75641偏斜度-1.51182區(qū)域2.632最小值-1.28最大值1.352求和111.6792計(jì)數(shù)560置信度0.022689(95%每股收益描述統(tǒng)計(jì)2平均0.204943標(biāo)準(zhǔn)誤差0.010571中值0.223模式0.21標(biāo)準(zhǔn)偏差；0.249255樣本方差0.062128峰值4.912174偏斜度-1.27499區(qū)域1.8891最小值-0.98最大值0.9091求和113.9482計(jì)數(shù)556置信度0.020764(95%每股收益是一強(qiáng)度相對(duì)指標(biāo)。從描述統(tǒng)

19、計(jì)指標(biāo)看，舍棄一個(gè)最大值后，均值、中位數(shù)、眾數(shù)比擬接 近，偏度系數(shù)也不很大。嘗試按經(jīng)驗(yàn)公式確定組數(shù)：組數(shù)=1+3.322 Xlog 560=10;組距=2/10=0.2，極值用開口組處理。見表2 4和圖2 3。分組頻數(shù)個(gè)頻率%0.6以下142.500.60.461.07-0.4 0.2132.320.20132.3200.219735.180.20.423141.250.40.66010.710.60.8193.390.81.061.071.0以上10.18合計(jì)560100.00560家上市公司每股收益分組統(tǒng)計(jì)每股收益分組元圖2 3 560家上市公司每股收益分布每股收益是按總股本平均的凈利潤(rùn)，

20、它排除了股本規(guī)模大小對(duì)凈利潤(rùn)水平上下影響，反映了上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)水平。不僅在行業(yè)之間，而且可以在公司之間進(jìn)行比擬。從表2 4圖2 3看560家公司每股收益的特點(diǎn)：第一，1999年制造業(yè)的每股收益的分布略乘左偏態(tài)，即平均數(shù)為0.2元，但是相對(duì)多數(shù)的公司每股收益高于0.2元。第二，35%勺公司在0.010.2元的微利水平，52%勺公司盈利水平再 0.20.6元之間。26家公司盈 利水平較高，在0.6元以上，但只占4.5%。1999年的改制表狀元是五糧液，到達(dá)每股收益1.35元。第三，分行也看，經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)差異的行業(yè)因素非常明顯： 最高的是C0食品飲料，到達(dá)每股收益0.31 元；大于等于每股收益 0.2

21、元的還有C1紡織、服裝，C5橡膠塑料， C8 同新點(diǎn)子，C9 其他；最低的事C2 木材家具，只有 0.08元。4凈資產(chǎn)收益率分布數(shù)列和直方圖凈資產(chǎn)收益率1平均2.971477標(biāo)準(zhǔn)誤差1.993256中值9.04模式6.21標(biāo)準(zhǔn)偏差；47.08475樣本方差2216.974峰值117.5889偏斜度10.1028區(qū)域736.156最小值639.53最大值96.626求和1658.08計(jì)數(shù)558置信度3.915216(95%凈資產(chǎn)收益率2平均8.006386標(biāo)準(zhǔn)誤差0.352228中值9.14模式6.21標(biāo)準(zhǔn)偏差；8.185041樣本方差66.9949峰值6.881908偏斜度1.63102區(qū)域6

22、9.26最小值34.92最大值34.34求和4323.448計(jì)數(shù)540置信度0.691909(95%由于資料中兩個(gè)公司 0515PT渝鈦白和600818ST永久的凈利潤(rùn)凈資產(chǎn)為負(fù)值，所以此處只有58 個(gè)公司的數(shù)據(jù)。558個(gè)公司的凈資產(chǎn)旅呈高度左偏態(tài)。凈資產(chǎn)收益率過高或過低，都數(shù)不正常情況。舍棄40%以上和40%以下的18個(gè)極端值后，描述指標(biāo)根本正常。以1倍標(biāo)準(zhǔn)差8%為組距、48%以上和一 48%一下合并各1組，共分14組。表25和圖24顯示，集中趨勢(shì)非常明顯。表25560家公司凈資產(chǎn)收益率分組統(tǒng)計(jì)分組%頻數(shù)頻率%小于48132.33-48 一4010.18-40 一3220.36-32 一24

23、50.90-24 一1664.08-16 一881.43-80101.790819034.0581627048.3916 24396.9924 3271.2532 4030.5440 4810.18大于4830.54合計(jì)558100.00凈資產(chǎn)收益率分組%圖24 560家上市公司凈資產(chǎn)收益率分布凈資產(chǎn)收益率是評(píng)價(jià)凈資產(chǎn)盈利能力的綜合指標(biāo)，他代表了總體的或行業(yè)的盈利水平。從統(tǒng)計(jì)資料 看到：第一，1999年度，制造業(yè)的總體凈資產(chǎn)收益率 9%這里采用了中位數(shù)，因?yàn)楹雎詷O值厚中位數(shù)沒有變化，但平均數(shù)卻差了幾倍，而凈資產(chǎn)收益率極端值時(shí)有個(gè)別特殊原因所致。第二，8%勺公司虧損，與每股收益分析的結(jié)論一致；并

24、且有兩個(gè)公司凈資產(chǎn)為負(fù)數(shù)，以資不抵債。第三，34%勺公司凈資產(chǎn)收益率在 0.1%8%之間；48%勺公司在0.8%16%之間。第四，8%勺公司凈資產(chǎn)在16%- 32%勺高水平上，從行業(yè)看，這些公司集中在生物制藥、通信電子、 汽車等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，顯示岀開展最快、盈利水平最強(qiáng)的勢(shì)頭。3 .制造業(yè)各行業(yè)主要財(cái)務(wù)指標(biāo)的分布接下來利用符合分組表統(tǒng)計(jì)表的形式，總體分組的劃分，展示制造業(yè)內(nèi)部各行業(yè)的凈利潤(rùn)、每股收 益、凈資產(chǎn)收益率的分布特征。1制造業(yè)各行業(yè)凈利潤(rùn)分布頻數(shù)統(tǒng)計(jì)表和頻率統(tǒng)計(jì)表合計(jì)欄顯示的是總體的凈利潤(rùn)分布頻數(shù)或頻率，其他各欄顯示的是個(gè)行業(yè)的分布見表2 6、表25表26制造業(yè)各行業(yè)凈利潤(rùn)分布統(tǒng)計(jì)頻數(shù)

25、代碼凈利潤(rùn)分組萬 、元行業(yè)分類、小于-1.3-1.3-0.65-0.65000.650.651.31.31.951.952.62.63.25大 于3.25合計(jì)C0食品、飲料12714311148C1紡織、服裝、皮毛1122713145C2木材、家具112C3造紙、印刷112316C4石油、化工2258128624130C5橡膠、塑料81110C6金屬、非金屬3425317435596C7機(jī)械、儀表、設(shè)備61094244544151C8通信、電子2212210344351C9其他72211合計(jì)14102233211224131617560從表26、2 7中可以看到：第一，總共45個(gè)虧損公司，占全

26、部公司的 8%他們的行業(yè)間分布是：C7機(jī)械、儀表、設(shè)備行業(yè)虧損面最大，有16家，占行業(yè)10.7%;其次是C8 C6和C1分別為9.8%、9.4%、8.8%; C2木材家 具僅有2家公司，虧損1家。第二，C5橡膠、塑料和 C9其他行業(yè)無虧損企業(yè)，且凈利潤(rùn)水均衡，集中在 019500萬元。 第三，凈利潤(rùn)絕對(duì)水平的上下與行業(yè)類別有關(guān)聯(lián)，3億元以上凈利潤(rùn)集中在釀酒、石化、冶金、電子通信設(shè)備等行業(yè)；利潤(rùn)水平較低的有紡織、木材家具及印刷、造紙行業(yè)。表2 7制造業(yè)各行業(yè)凈利潤(rùn)分布統(tǒng)計(jì)頻率 %代凈利潤(rùn)分組萬小-1.-0.00.61.31.92.6大元、于3650.655于合計(jì)碼-1.051.93.23.2行業(yè)

27、分類3-0.651.352.655C0食品、飲料2.156.29.6.32.12.12.1100.032C1紡織、服裝、皮毛2.22.24.460.28.2.2100.009C2木材、家具5050.100.00C3造紙、印刷6.375.18.100.008C4石油、化工1.51.53.862.21.4.61.53.1100.035C5橡膠、塑料80.10.10.100.0000C6金屬、非金屬3.14.22.155.17.4.23.15.25.2100.027C7機(jī)械、儀表、設(shè)備3.36.762.16.2.73.32.72.7100.070C8通信、電子3.93.92.043.19.5.97.

28、87.85.9100.016C9其他63.18.18.100.0622合計(jì)2.31.83.959.20.4.32.32.93.0100.0402 制造業(yè)各行業(yè)每股凈收益分布頻數(shù)統(tǒng)計(jì)和頻率統(tǒng)計(jì)表2 8、29顯示的是不同行業(yè)每股收益的不同水平的分布。在91.8%的盈利公司中，假設(shè)每股收益0.6元以上為績(jī)優(yōu)股，那么績(jī)優(yōu)股的比率4.7%?？?jī)優(yōu)股的行業(yè)特征也非常明顯：食品行業(yè)最高，為8.4%，其后依次是通信電子行業(yè) 7.9%、機(jī)械儀表設(shè)備7.3%。從外表上看其他行業(yè)最高9.1%，但是其他行業(yè)屬于主營(yíng) 收入不明顯的“收容類，其較高的每股收益得益于多元化經(jīng)營(yíng)，因此在比擬時(shí)，應(yīng)予以忽略。表28制造業(yè)各行業(yè)每股

29、收益分布統(tǒng)計(jì)頻數(shù)代碼凈利潤(rùn)分組元行業(yè)分類 、小于-0.6-0.6-0.4-0.4-0.2-0.2000.20.20.40.40.60.60.80.81.0大于1.0合計(jì)C0食品、飲料11024921148C1紡織、服裝、皮毛12111271245C2木材、家具112C3造紙、印刷18716C4石油、化工3123585292130C5橡膠、塑料44210C6金屬、非金屬261324310296C7機(jī)械、儀表、設(shè)備234756521692151C8通信、電子411416123151C9其他451111合計(jì)1461313197231601961560表29制造業(yè)各行業(yè)每股收益分布統(tǒng)計(jì)頻率%代凈利潤(rùn)分

30、組元小于-0.6-0.4-0.200.20.40.60.8大于合計(jì)碼-0.00.20.40.60.81.01.0行業(yè)分類、6-0.-0.42CO食品、飲料2.120.50.18.4.22.12.1100.0908C1紡織、服裝、皮毛2.24.42.224.60.2.24.4100.040C2木材、家具50.50.100.000C3造紙、印刷6.350.43.100.008C4石油、化工2.30.81.52.344.40.6.91.5100.060C5橡膠、塑料40.40.20.100.0000C6金屬、非金屬2.16.31.033.44.10.2.1100.0384C7機(jī)械、儀表、設(shè)備1.32

31、.02.64.637.34.10.6.01.3100.0146C8通信、電子7.82.027.31.23.5.92.0100.0545C9其他36.45.9.19.1100.045合計(jì)2.51.12.32.335.41.10.3.41.10.2100.0237二相關(guān)和回歸分析本案例相關(guān)和回歸分析研究主要是 8個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)間的相互關(guān)系問題。各財(cái)務(wù)指標(biāo)分別說明上市公司的 財(cái)務(wù)狀況的某一側(cè)面。那么這些指標(biāo)之間有無關(guān)系？假設(shè)有關(guān)系，是什么樣的關(guān)系？通過本案例的探討，可 以幫助我們篩選主要個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為分析公司業(yè)績(jī)變動(dòng)的因素。1.制造業(yè)業(yè)績(jī)指標(biāo)之間的關(guān)系研究表2 10是8個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的兩兩指標(biāo)間的線性相關(guān)系

32、數(shù)。凈資產(chǎn)收益率凈利潤(rùn)凈資產(chǎn)總資產(chǎn)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入每股收益每股凈資產(chǎn)股東權(quán)益比率凈資產(chǎn)收益率1凈利潤(rùn)0.2481凈資產(chǎn)0.0740.6761總資產(chǎn)0.0520.6260.9291主營(yíng)業(yè)務(wù)收入0.0720.7050.8380.9101每股收益0.5310.6020.1500.1100.1931每股凈資產(chǎn)0.2770.3760.2700.1880.2070.5991股東權(quán)益比率0.3110.1960.123-0.111-0.0810.3840.4751從相關(guān)系數(shù)矩陣看，可以得到以下幾點(diǎn)共性的結(jié)論：1 主營(yíng)業(yè)務(wù)收入與總資產(chǎn)、凈資產(chǎn)、凈利潤(rùn)這些總量指標(biāo)顯著相關(guān)，其中與總資產(chǎn)高度正相關(guān)?？?資產(chǎn)比擬大時(shí)，主

33、營(yíng)業(yè)務(wù)收入也傾向于比擬大，而主營(yíng)業(yè)務(wù)收入比擬大時(shí)，凈資產(chǎn)、凈利潤(rùn)也比擬高。這 從實(shí)際情況看是可以理解的。在正常情況下，制造業(yè)的凈資產(chǎn)除了貨幣資金外，主要就存貨和廠房、設(shè)備 等固定資產(chǎn)。尤其是固定資產(chǎn)，使生產(chǎn)活動(dòng)的物質(zhì)技術(shù)根底，其數(shù)量的多少、技術(shù)的上下決定了產(chǎn)品的方 向及生產(chǎn)方式，從而決定了收入水平，并且決定了凈資產(chǎn)的水平。2 雖然凈資產(chǎn)收益率等于凈利潤(rùn)除以凈資產(chǎn)，但是凈資產(chǎn)除了與凈利潤(rùn)微弱相關(guān)外，與其他總量指標(biāo)幾乎不相關(guān)，也就是說，凈資產(chǎn)收益率與資產(chǎn)規(guī)模、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入沒有線性關(guān)系。主營(yíng)業(yè)務(wù)收入水平高低并不決定盈利能力。3幾個(gè)相對(duì)指標(biāo)之間，凈資產(chǎn)收益率和每股收益顯著正相關(guān)。在絕大多數(shù)行業(yè)中，這種

34、相關(guān)程度均 高于制造業(yè)總體的相關(guān)系數(shù) 0.53。這一點(diǎn)告訴我們，在說明上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)時(shí)，凈資產(chǎn)收益率和每股收 益兩個(gè)指標(biāo)選擇其中之一就夠了。4 每股收益、每股凈資產(chǎn)作為總量指標(biāo)的派生指標(biāo)，除每股收益與凈利潤(rùn)外，其他均與凈利潤(rùn)、凈 資產(chǎn)和總資產(chǎn)微弱相關(guān)，說明他們抽象了投入規(guī)模的不同，可載的行業(yè)、各類型的上市公司之間比擬。5般地，派生指標(biāo)與他們的分子指標(biāo)相關(guān)系數(shù)要高于與它們的分母指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)。例如： 凈資產(chǎn)收益率與凈利潤(rùn)的相關(guān)關(guān)系屬要高于與凈資產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)。6 就不同行業(yè)來看，各指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)均有所差異，表2 11顯示：不管從整個(gè)制造業(yè)還是 個(gè)行業(yè)，主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、凈資產(chǎn)與總資產(chǎn)高度正相

35、關(guān)是一致的；在相對(duì)指標(biāo)上產(chǎn)生了分化。其他行業(yè)由于主業(yè)不明，指標(biāo)之間相關(guān)也很微弱。除此之外，凈資產(chǎn)收益率與凈利潤(rùn)和每股收益呈現(xiàn)不同程度的相關(guān)， 機(jī)械行業(yè)表現(xiàn)得最明顯。表2 11制造業(yè)上市公司行業(yè)有關(guān)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)行業(yè)分類主營(yíng)業(yè)務(wù)收入與總資產(chǎn)凈資產(chǎn)與總資產(chǎn)凈資產(chǎn)收益率與凈利潤(rùn)凈資產(chǎn)收益率與每股收益C0食品、飲料0.810.900.590.85C1紡織、服裝、皮毛0.830.860.640.85C3造紙、印刷0.850.880.550.92C4石油、化工0.960.950.360.89C5橡膠、塑料0.960.970.880.94C6金屬、非金屬0.880.960.460.90C7機(jī)械、儀表、設(shè)備0

36、.860.850.270.52C8通信、電子0.920.930.370.65C9其他0.810.390.08-0.06合計(jì)0.910.930.250.532 制造業(yè)業(yè)績(jī)指標(biāo)間的回歸分析回歸分析是用函數(shù)關(guān)系近似描述相關(guān)關(guān)系的表現(xiàn)形式，它反映的是變量之間的一種變動(dòng)規(guī)律。一般地,選擇哪種形式的回歸模型可以通過：觀察散點(diǎn)圖；根據(jù)專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)判斷。本案例中，除以上兩點(diǎn)外， 還可以根據(jù)相關(guān)系數(shù)判斷，由于皮爾生積矩相關(guān)系數(shù)是對(duì)兩變量線性相關(guān)程度的側(cè)度，所以對(duì)顯著相關(guān)程 度以上的變量可建立線性回歸函數(shù)來模擬變量間的關(guān)系，即：Y = B0 B1X1 B2 X2亠：1主營(yíng)業(yè)務(wù)收入與總資產(chǎn)的回歸分析由于主營(yíng)業(yè)務(wù)收

37、入與總資產(chǎn)的線性相關(guān)系數(shù)最大，以主營(yíng)業(yè)務(wù)收入為因變量Y,總資產(chǎn)為自變量X，用560家制造業(yè)公司數(shù)據(jù)建立一元線性回歸方程：丫二 B0 B1X1；Excel “工具欄中“數(shù)據(jù)分析的“回歸提供了相關(guān)和回歸分析的結(jié)果：Multiple R相關(guān)系數(shù)；R Square判定系數(shù);Adjusted R Square調(diào)整的判定系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤 Sxy ； 觀測(cè)值一一X、Y變量的對(duì)數(shù)。方差分析有關(guān)指標(biāo)含義見表212表 212dfSSMS = SSdfF值SignificanceF回歸分析回歸偏差自由度回歸偏差平方和回歸偏差平均平方和FSSR/1F =:SSe/ n - 2F/1,n-2)殘差剩余偏差自由度剩

38、余偏差平方和剩余偏差平均平方和總計(jì)總偏差自由度總偏差平方和總偏差平均平方和Intercept截距 a；X Variable一元回歸的回歸系數(shù) b；標(biāo)準(zhǔn)誤差截距a的標(biāo)準(zhǔn)差為t?a ;回歸系數(shù)b的標(biāo)準(zhǔn)誤差為魂；T統(tǒng)計(jì)量對(duì)a和b檢驗(yàn)時(shí)采用的統(tǒng)計(jì)量；P-valueP 值；Lower95%, Uooer95% ；截距a或回歸系數(shù)b的95%置信峽縣、置信上限；此為墨任值，假設(shè)選擇 其他置信水平，相應(yīng)的置信下限、置信上限在后面列岀?；貧w統(tǒng)計(jì)Multiple R0.909813R Square0.82776Adjusted R Square0.827451標(biāo)準(zhǔn)誤差65866.64觀測(cè)值560方差分析df SS

39、MSFSignificance F回歸分析1 1.16E+131.16E+13 2681.6612.8E-215殘差558 2.42E+124.34E+09總計(jì)559 1.41E+13Coeffici-標(biāo)準(zhǔn) T 統(tǒng)下限 上限ents誤差 計(jì)量 P 值 95.0%95.0%Intercept-139753473.233 -4.02362 6.52E-05 -20797.2 -7152.77X1 Variable 0.679562 0.013123 51.78476 2.8E-215 0.653786 0.705339主營(yíng)業(yè)務(wù)收入對(duì)總資產(chǎn)的一元線性方程：Y = -13975+0.68X回歸系數(shù)說明

40、，總資產(chǎn)每增加1萬元，制造業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入平均增加0.68萬元.從判定系數(shù)看，在總資產(chǎn)對(duì)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的影響中，有83%可以由該線性回歸方程解釋，從t檢驗(yàn)看，回歸系數(shù)是顯著的.回歸分析中，對(duì)隨機(jī)誤差，我們要求它均值為 0,并假定其服從正態(tài)分布.從F檢驗(yàn)看,假定成立， 從殘差分布圖看，其分布是雜亂無章的，回歸方程是適宜的.建立回歸方程，不僅為我們描述了主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和總資產(chǎn)這兩個(gè)指標(biāo)間的聯(lián)系形式，我們利用它還可以進(jìn)行預(yù)報(bào)和控制.給定總資產(chǎn)，可以對(duì)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入水平作區(qū)間估計(jì).本案例樣本較大，當(dāng)X=X0時(shí)，Y的1-a置信區(qū)間：丫=Y?Z：.2Sxy這里的Sxy是殘差平均平方和 MS的平方根，即回歸統(tǒng)計(jì)表中

41、的標(biāo)準(zhǔn)誤差或從方差分析表資料中可以計(jì)算得到；Y?是X=X時(shí)回歸方程得到的點(diǎn)估計(jì)值； Z- 2是給定a時(shí)的臨界值。例如，我們想知道，當(dāng)X=20萬元時(shí)，主營(yíng)業(yè)務(wù)收入95%置信區(qū)間：點(diǎn)估計(jì)值是 Y? = - 13975+0.68 X 200000=122025(萬元)估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)誤差是殘差 M02 =(4340000000)1/2=65879主營(yíng)業(yè)務(wù)收入置信區(qū)間：122025-1.96 X 65879 Y 122025+1.96 X 65879=-7098251148即總資產(chǎn)為20億元規(guī)模時(shí)，估計(jì)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的上限為25億元,下限可能是虧損的.(2)凈利潤(rùn)與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和每股收益的二元回歸分析由于指標(biāo)

42、間的關(guān)系在不同行業(yè)表現(xiàn)各異，本案例僅研究了 C8-通信電子行業(yè).通信電子行業(yè)相關(guān)系數(shù)矩陣見表2 12表2 12通信電子有關(guān)業(yè)績(jī)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣凈資產(chǎn)收益率凈利潤(rùn)凈資產(chǎn)總資產(chǎn)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入每股收益每股凈資產(chǎn)股東權(quán)益比率凈資產(chǎn)收益率1凈利潤(rùn)0.3681凈資產(chǎn)0.1210.6981總資產(chǎn)0.1020.7520.9381主營(yíng)業(yè)務(wù)收入0.1370.7580.7900.9211每股收益0.6450.7030.2150.2610.3361每股凈資產(chǎn)0.4320.6920.6280.6730.6820.5741股東權(quán)益比率0.5460.3400.2350.037-0.020.4440.4051從定性分析角度知道，凈利潤(rùn)與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、總資產(chǎn)、凈資產(chǎn)有密切關(guān)系，其相關(guān)系數(shù)又從定量角度給予證明.另外，從表中還看到，凈利潤(rùn)與每股收益、每股凈資產(chǎn)也表現(xiàn)岀了顯著正相關(guān)的關(guān)系，可能的解釋在于：財(cái)務(wù)指標(biāo)不是孤立的，它們之間彼此有直接關(guān)系的影響，同時(shí)包含了間接關(guān)系的影響.可以 用多元回歸研究?jī)衾麧?rùn)和其他指標(biāo)的關(guān)系.但是，在主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、總資產(chǎn)、凈資產(chǎn)之間存在著高度關(guān)系，研究?jī)衾麧?rùn)與多個(gè)指標(biāo)的關(guān)系時(shí)它們或者可以相互替代，或者必須刪去以防止多重共線性對(duì)回歸模型的影響.因此，這里選擇主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和每股收益(它們之間的相關(guān)系數(shù) 0.34,小于0.5)，建立凈利潤(rùn)與主營(yíng) 業(yè)務(wù)收入和每