魏樂

（赤峰學(xué)院 經(jīng)濟與管理學(xué)院，內(nèi)蒙古 赤峰 024000）

基于數(shù)據(jù)挖掘的首批創(chuàng)業(yè)板上市公司財務(wù)分析

魏樂

（赤峰學(xué)院 經(jīng)濟與管理學(xué)院，內(nèi)蒙古 赤峰 024000）

本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的聚類分析方法，對創(chuàng)業(yè)板首批上市的28家公司進(jìn)行財務(wù)分析，將其分類，為投資者提供有價值的決策依據(jù).

數(shù)據(jù)挖掘；聚類分析；創(chuàng)業(yè)板上市公司；財務(wù)分析

2009年10月23日創(chuàng)業(yè)板開板儀式后，首批28家創(chuàng)業(yè)板公司已于10月30日集中在深交所掛牌上市.這意味著備受市場關(guān)注的創(chuàng)業(yè)板市場正式開市交易.所以，此時研究創(chuàng)業(yè)板公司的財務(wù)狀況具有十分重要的現(xiàn)實意義.

1 創(chuàng)業(yè)板的概念及特點

創(chuàng)業(yè)板又稱二板市場，是指主板之外的專為暫時無法上市的中小企業(yè)和新興公司提供融資途徑和成長空間的證券交易市場，是對主板市場的有效補充，在資本市場中占據(jù)著重要的位置.創(chuàng)業(yè)板市場的的主要目的是扶持中小企業(yè)，尤其是高成長性企業(yè)，為風(fēng)險投資和創(chuàng)投企業(yè)建立正常的退出機制，為自主創(chuàng)新國家戰(zhàn)略提供融資平臺，為多層次的資本市場體系建設(shè)添磚加瓦.因此，在創(chuàng)業(yè)板市場上市的公司大多從事高科技業(yè)務(wù)，具有較高的成長性，經(jīng)營機制更為靈活，經(jīng)營模式和盈利模式多元化特征更為突出.同時，此類公司往往成立時間較短，股本規(guī)模小，經(jīng)營不確定性大，抵御外部風(fēng)險能力較弱，公司治理基礎(chǔ)相對薄弱.故對投資者來說，投資創(chuàng)業(yè)板市場的風(fēng)險要比主板市場高得多，得到更大收益的可能性也較高.

2 首批創(chuàng)業(yè)板上市公司財務(wù)分析的特點

創(chuàng)業(yè)板上市公司的發(fā)展受到內(nèi)外部諸多因素的影響，致使得其財務(wù)分析工作面臨很多新的課題和挑戰(zhàn).所以，對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的財務(wù)分析要特別注意與傳統(tǒng)企業(yè)財務(wù)分析在以下幾個方面的區(qū)別：[1]（1）財務(wù)分析指標(biāo)體系需要準(zhǔn)確、全面把握創(chuàng)新型企業(yè)高投入、高風(fēng)險、高收益的特點；（2）創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的技術(shù)、市場環(huán)境可以說是千差萬別和瞬息萬變，而傳統(tǒng)的綜合評價的方法如模糊綜合評判法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色系統(tǒng)評價法以及數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(D E A)等.由于存在較大的缺陷，如指標(biāo)變量之間的相關(guān)性復(fù)雜、指標(biāo)層次較多等，故造成評價成本過高以及適用性差.[2]（3）高科技企業(yè)的發(fā)展歷史相對較短，往往缺乏歷史數(shù)據(jù)，并且技術(shù)千差萬別，很難找到行業(yè)、技術(shù)、規(guī)模等相近的可比企業(yè)，使得對業(yè)績的預(yù)測和推斷相對困難，對于本文研究對象——創(chuàng)業(yè)板首批上市的28家公司更是如此，上市時間較短，公開數(shù)據(jù)較少.（4）高科技企業(yè)的非線性發(fā)展規(guī)律，意味著很難根據(jù)企業(yè)現(xiàn)在的盈利來計算盈利增長率，如果僅僅使用傳統(tǒng)的市盈率估值方法顯然是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的.基于上述原因，本文決定采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對創(chuàng)業(yè)板首批上市的28家公司進(jìn)行財務(wù)分析.數(shù)據(jù)挖掘是從“海量”數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的過程.誠然，大多數(shù)公司的財務(wù)分析所需要的一些數(shù)據(jù)相對有限，尚不能稱得上“海量”，但是如果能從另一個角度去換位思考，或許能得到意想不到的效果，為更深層次的財務(wù)分析做準(zhǔn)備.[3]

3 創(chuàng)業(yè)板上市公司聚類分析研究

3.1 確定挖掘?qū)ο?/p>

財務(wù)分析為企業(yè)的投資者、債權(quán)人、經(jīng)營者及其他利益相關(guān)者了解企業(yè)過去、評價企業(yè)現(xiàn)狀、預(yù)測企業(yè)未來，做出正確決策提供準(zhǔn)確的信息或依據(jù).財務(wù)狀況是指一定時期的企業(yè)經(jīng)營活動體現(xiàn)在財務(wù)上的資金籌集與資金運用狀況，它是企業(yè)一定期間內(nèi)經(jīng)濟活動過程及其結(jié)果的綜合反映.本文選取了創(chuàng)業(yè)板首批上市的28家公司進(jìn)行分析：特銳德（300001）、神州泰岳（300002）、樂普醫(yī)療（300003）等，分別用X1，X2，X3，…X28，表示.可以預(yù)測大部分公司將歸為一類，少部分公司歸為一類，即業(yè)績表現(xiàn)優(yōu)良或是較差.再利用輔助指標(biāo)進(jìn)行判斷.

3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

3.2.1 數(shù)據(jù)選取

以2009年9月30日為時點，選取創(chuàng)業(yè)板首批上市的28家公司以下7個關(guān)鍵財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)：流動資產(chǎn)合計、總資產(chǎn)合計、流動負(fù)債合計、長期負(fù)債合計、資本公積、盈余公積、未分配利潤，分別用L1，L2，L3，…L7，表示(見表1).

3.2.2 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析過程中不可缺少的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它服務(wù)于數(shù)據(jù)分析和建模.數(shù)據(jù)預(yù)處理需要解決的問題有很多，例如，缺省值和異常數(shù)據(jù)的處理，數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換處理、數(shù)據(jù)抽樣和選取變量.[3]本文利用最小—最大規(guī)范化方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，設(shè)minL和m a xL分別為屬性L的最小值和最大值，則利用公式L'=（L-minL）/（m a xL-minL）,對原樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將7個關(guān)鍵財務(wù)指標(biāo)數(shù)按比例縮放，使之落入到一個小的特定區(qū)間（0～1），從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理.

3.3 利用數(shù)據(jù)挖掘軟件SPSS進(jìn)行聚類分析

將表1數(shù)據(jù)輸入到SPSS軟件編輯窗口，點擊“Analyze→Classify→HierarchicalCluster”選擇層次聚類.本文采用最小距離方法，具體操作時選擇，“Nearestneighbor”即最短距離法，得到相異度矩陣，見表2（截取部分?jǐn)?shù)據(jù)）.

表3反映了聚類分析的凝聚過程.

表1 28家創(chuàng)業(yè)板上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)

表2 相異度矩陣(部分)

表4 聚類結(jié)果的類成員表

第一列表示聚類分析的步驟，在本次分析中共進(jìn)行了27次.第二列和第三列表示哪兩個樣本聚成了一類.第四列表示兩個樣本的相似系數(shù).第五列表示兩個參與聚類的是樣本還是類，0表示樣本，非0數(shù)字N表示第N步產(chǎn)生的聚類參與本步聚類.第七列表示本步驟聚類結(jié)果將在以后的第幾步中用到.

第一列表示表示7和10兩個樣本最先進(jìn)行了聚類，樣本間相似系數(shù)為0.997，本次聚類結(jié)果將在以后的第二步中用到；以此類推，將28個樣本全部聚類.

表4是最終聚類結(jié)果的類成員表，在利用SPSS分析過程中，本文設(shè)置分為2～4類，從而輸出了劃分2～4類時每個樣本屬于每一類的結(jié)果.

表3 凝聚順序表

4 結(jié)論

聚類分析事前并沒有制定分類的標(biāo)準(zhǔn)。本文劃分為兩類的時候，只有華誼兄弟和其他不同類，通過傳統(tǒng)的財務(wù)分析發(fā)現(xiàn)，其總資產(chǎn)增長率、總資產(chǎn)報酬率、流動比率和速動比率均呈逐年平穩(wěn)遞增的趨勢，而凈資產(chǎn)報酬率和每股收益呈下降趨勢。當(dāng)劃分為三類時，安科生物和北陸藥業(yè)成為一類；華誼兄弟自成一類。安科生物和北陸藥業(yè)同屬制藥行業(yè)，二者的流動比率和速動比率增長較快，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率呈下降趨勢。當(dāng)劃分為四類時，安科生物和北陸藥業(yè)成為一類；華誼兄弟自成一類；新寧物流自成一類，其總資產(chǎn)增長率呈下降趨勢。聚類分析提供了一個可以橫向比較同類上市公司的工具，投資者掌握這一技術(shù)，可以為投資決策提供更有價值的財務(wù)信息。

〔1〕證監(jiān)會有關(guān)部門負(fù)責(zé)人就創(chuàng)業(yè)板上市公司監(jiān)管答問.中國 網(wǎng) ，http://www.china.com.cn/finance/txt/2009-10/ 27/content_18777271.htm.

〔2〕胡玉柱，等.基于主成分分析的高新技術(shù)企業(yè)業(yè)績評價研究[J]，財會通訊·學(xué)術(shù)，2008（7）：62-65.

〔3〕趙磊.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財務(wù)分析中的應(yīng)用[J].中國管理信息化，2009（1）：34-38.

〔4〕薛薇.基于SPSS的數(shù)據(jù)分析[M].中國人民大學(xué)出版社，2006.

〔5〕趙選民，薛建樓.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析上市公司財務(wù)狀況[J].中國管理信息化，2009（2）：30-32.

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1673-260X（2010）08-0064-03