上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)分析

本案例以滬深股市制造業(yè)上市公司為對象，介紹了數(shù)據(jù)總體的統(tǒng)計(jì)處理過程.

數(shù)據(jù)整理是統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)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)系是對總體正確認(rèn)識(shí)的關(guān)鍵。

2025/1/261概率統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述案例1.上市公司年報(bào)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的對象

本案例研究的總體范圍確定為截止2000年4月30日如期公布年報(bào)的制造業(yè)560家上市公司。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、主營業(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，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)績水平的相對指標(biāo)。2025/1/262概率統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述案例2．?dāng)?shù)據(jù)的初步分析——制造業(yè)上市公司行業(yè)結(jié)構(gòu)

根據(jù)《上市公司分類指引》，制造業(yè)分為10個(gè)行業(yè)種類，編碼為C0、C1、C2、…、C9。從上述資料經(jīng)計(jì)數(shù)整理后即可得到如表1的頻數(shù)分布表。2025/1/263概率統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述案例

從該表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，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)占了較大比重。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458.04C2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表1制造業(yè)上市公司行業(yè)分布2025/1/264概率統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述案例3、數(shù)據(jù)整理與描述1）編制按各財(cái)務(wù)指標(biāo)的頻數(shù)分布表（1）將數(shù)據(jù)順序排列。（2）計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。（3）分析描述統(tǒng)計(jì)指標(biāo)——比較平均數(shù)、眾數(shù)、中位數(shù)的大??；偏度系數(shù)的大小、方向等。（4）確定組數(shù)和組距（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。2025/1/265概率統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述案例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)列和直方圖樣本均值中位數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差樣本方差峰值偏度極差最小值最大值計(jì)數(shù)15,8315.19,5296.921,2291.34.51E+1030.190774.705128217,85981,2256.69219,0846560總資產(chǎn)描述統(tǒng)計(jì)1

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)最大值和最小值相差近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。2025/1/266概率統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述案例樣本均值中位數(shù)標(biāo)準(zhǔn)偏差樣本方差峰值偏度極差最小值最大值計(jì)數(shù)14,4640.79,5410.4814,9424.92.23E＋109.9163752.88523895,5269.62,1671.4997,6941.1547總資產(chǎn)描述統(tǒng)計(jì)2

由總資產(chǎn)描述統(tǒng)計(jì)2表看出，均值14.5億元，中位數(shù)9.5億元，標(biāo)準(zhǔn)差15億元，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。但仍呈右偏態(tài)?？紤]以7.5億元為組距，由于100億元以上只有6家，將105億元以上并為一組，組數(shù)=15。分組后頻數(shù)分布及直方圖如表2和圖一所示。

2025/1/267概率統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述案例分組（億元）頻數(shù)頻率（%）7.5以下7.5~1515.~22.522.5~3030~37.537.5~4545~52.552.5~6060~67.567.5~7575~82.582.5~9090~97.597.5~105105以上2091926433181542462131637.3234.2911.435.893.212.680.710.360.711.070.360.180.540.181.07合計(jì)560100.00

表2560家上市公司總資產(chǎn)分組統(tǒng)計(jì)2025/1/268概率統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述案例

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%的上市公司總姿產(chǎn)在22.5億元以下，100億元以上的只有1%。2025/1/269概率統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述案例（2）凈利潤頻數(shù)分布和直方圖

凈利潤分布呈右偏態(tài)。以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。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.見表2—3和圖2—2。樣本均值中位數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差樣本方差峰值偏度極差最小值最大值求和計(jì)數(shù)6669.484120.16412217.481.49E+0811.333442.485572112886.5－37417.975468.6560

凈利潤描述統(tǒng)計(jì)

2025/1/2610概率統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述案例凈利潤分組（萬元）頻數(shù)（個(gè)）頻率（%）－13000以下－13000～－6500－6500～00～65006500～1300013000～1950019500～2600026000～3250032500以上141022332112241316172.50793.9359.2920.004.292.322.863.04合計(jì)560100.00

圖2—2560家上市公司凈利潤分布

表2—3560家上市公司凈利潤分布2025/1/2611概率統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述案例

從整理后的凈利潤的資料我們注意到：第一，制造業(yè)中，1999年度46家公司虧損，虧損面8.2%，最多的虧損3.7億元。第二，制造業(yè)1999年度凈利潤總額373.9億元，受虧損公司的影響，560家公司總體平均利潤只有6500萬元。79%的上市公司凈利潤在70萬~1.3億元之間。第三，年凈利潤在4.5億元以上的公司有16個(gè)，不足總數(shù)的3%，但它們的凈利潤占到制造業(yè)全行業(yè)的25.5%，充分體現(xiàn)了大型國企確實(shí)是國民經(jīng)濟(jì)的脊梁。2025/1/2612概率統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述案例（3）每股收益分布數(shù)列和直方圖樣本均值中位數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差樣本方差峰值偏度區(qū)域最小值最大值求和計(jì)數(shù)0.1994270.22250.2733520.0747216.75641－1.511822.632－1.281.352111.6792560每股收益描述統(tǒng)計(jì)1

從描述統(tǒng)計(jì)指標(biāo)看，均值、中位數(shù)比較接近，偏度系數(shù)也不很大。確定組數(shù)為10組，組距=2/10=0.2，極值用開口組處理。見表2—4和圖2—3。2025/1/2613概率統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述案例圖2—3560家上市公司每股收益分布

分組頻數(shù)（個(gè)）頻率（%）—0.6以下－0.6~－0.4－0.4~—0.2－0.2~00~0.20.2~0.40.4~0.60.6~0.80.8~1.01.0以上14613131972316019612.501.072.322.3235.1841.2510.713.391.070.18合計(jì)560100.00表2—4560家上市公司每股收益分組統(tǒng)計(jì)2025/1/2614概率統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述案例

凈資產(chǎn)收益率是評價(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19%。第二，8%的公司虧損，與每股收益分析的結(jié)論一致；并且有兩個(gè)公司凈資產(chǎn)為負(fù)數(shù)，以資不抵債。第三，34%的公司凈資產(chǎn)收益率在0.1%～8%之間；48%的公司在0.8%～16%之間。第四，8%的公司凈資產(chǎn)在16%～32%的高水平上。2025/1/2615概率統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)描述案例4、數(shù)據(jù)整理和分析的客觀評價(jià)

整理頻數(shù)分布的時(shí)候借助于描述指標(biāo)的判斷,使統(tǒng)計(jì)整理工作有了著眼點(diǎn)當(dāng)面對紛繁的、大量的原始數(shù)據(jù),總體的分布及數(shù)據(jù)的分布特征根本無從得知.因此編制數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布從那里著手呢?根據(jù)的是什么呢?當(dāng)然是數(shù)據(jù)總體的幾個(gè)主要特征值:樣本均值、中位數(shù)、極差、樣本方差、偏度等.

應(yīng)用統(tǒng)計(jì)軟件，這些特征值很容易得到.掌握了這些特征值,對分組的組數(shù)、組距的確定才有了依據(jù)