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        生物識(shí)別行業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究

        2017-09-13 11:52:20王世可
        現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2017年22期
        關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

        王世可

        摘要:以28家生物識(shí)別行業(yè)上市企業(yè)作為樣本,并采用因子分析法對(duì)2016年的主要財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析,提取3個(gè)公因子,構(gòu)建生物識(shí)別行業(yè)上市企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型,對(duì)樣本的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行評(píng)價(jià),并針對(duì)普遍存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),給出相應(yīng)的建議。

        關(guān)鍵詞:生物識(shí)別行業(yè);因子分析;財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

        中圖分類號(hào):F83文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:Adoi:10.19311/j.cnki.16723198.2017.22.046

        1引言

        目前我國(guó)生物識(shí)別行業(yè),已經(jīng)步入了成熟發(fā)展期。截止至2016年年底,在滬深兩市我國(guó)共有28家生物識(shí)別行業(yè)的上市企業(yè)。本文通過采用因子分析法構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型,探究生物識(shí)別行業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和評(píng)價(jià)體系,可以幫助生物識(shí)別行業(yè)企業(yè)及早發(fā)現(xiàn)潛在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),盡早采取相關(guān)措施,提升自身財(cái)務(wù)管理水平,減少或化解財(cái)務(wù)危機(jī)。

        2生物識(shí)別行業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)體系研究設(shè)計(jì)

        通過相關(guān)專業(yè)理論,并結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)和研究報(bào)告,就公司盈利能力、償債能力、成長(zhǎng)能力和營(yíng)運(yùn)能力四個(gè)方面選取6個(gè)指標(biāo)進(jìn)行綜合分析,其中,盈利能力選取凈資產(chǎn)收益率和凈利潤(rùn)率兩個(gè)指標(biāo),償債能力選取資產(chǎn)負(fù)債率和流動(dòng)比率兩個(gè)指標(biāo),成長(zhǎng)能力選取營(yíng)業(yè)收入同比增長(zhǎng)率指標(biāo),營(yíng)運(yùn)能力用總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率指標(biāo)衡量。

        截至2016年底,上海和深證兩個(gè)交易市場(chǎng)共有28家生物識(shí)別行業(yè)的上市公司,以此作為樣本。從東方財(cái)富網(wǎng)選取28家樣本公司2016年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),運(yùn)用SPSS17軟件進(jìn)行因子分析。

        3生物識(shí)別行業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)體系的因子分析

        3.1因子分析的可行性檢驗(yàn)

        由于資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)是唯一的反向指標(biāo),為了使數(shù)據(jù)分析更具可靠性,在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前,先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,與此同時(shí)6個(gè)指標(biāo)之間存在一定相關(guān)性,需要對(duì)原始指標(biāo)進(jìn)行降維以達(dá)到繼續(xù)分析的目的。

        然后對(duì)6個(gè)變量進(jìn)行KMO 和 Bartlett 檢驗(yàn)來(lái)判斷變量之間是否具有相關(guān)性。KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是用于比較變量間簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的指標(biāo),取值在0和1之間。本研究中Bartlett 的檢驗(yàn)顯著性為0001,遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于005,表明各變量之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性,故因子分析Bartlett 檢驗(yàn)適用性較好;另外KMO統(tǒng)計(jì)量為0593,大于005,說明各變量之間存在一定程度的信息重疊程度,還是可以做因子分析的。

        3.2因子提取

        采用因子分析法進(jìn)行因子提取。如表1所示,第一個(gè)因子的方差占所有的33889%,而前三個(gè)因子的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到77305%,所以選取前三個(gè)因子較為全面的描述生物識(shí)別行業(yè)的上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平。旋轉(zhuǎn)后,三個(gè)公因子各自的相對(duì)大小順序仍然保持,但是方差累積貢獻(xiàn)率卻出現(xiàn)變動(dòng),而且前三個(gè)因子的累積方差貢獻(xiàn)率和旋轉(zhuǎn)前一樣,所以可以選取前三個(gè)因子進(jìn)行描述。

        3.3因子命名與解釋

        設(shè)F1、F2、F3分別為提取的三個(gè)因子,為了較為清晰地表現(xiàn)出各自的實(shí)際含義就需要通過旋轉(zhuǎn)原來(lái)的坐標(biāo)軸,由此得到了旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣,經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后,我們可以歸納各個(gè)因子的實(shí)際含義,如表2所示,第一公因子F1在變量X1(凈資產(chǎn)收益率)、X6(總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率)上具有較大的荷載,可以代表“盈利和營(yíng)運(yùn)能力”的情況,第二公因子F2在變量X3(資產(chǎn)負(fù)債率)、X5(營(yíng)業(yè)收入同比增長(zhǎng)率)上有較大的荷載,可以代表“償債和成長(zhǎng)能力”的情況,第三公因子F3在X2(凈利潤(rùn)率)、X4(流動(dòng)比率)上有較大荷載,可以代表“盈利和償債能力”的情況。

        3.4因子模型建立

        在完成上述工作之后,采用回歸方法求出因子得分,可以用6個(gè)指標(biāo)來(lái)線性表示三個(gè)公因子得分情況,三個(gè)公因子得分函數(shù)如下:

        F1=0467X1-0004X2+0 101X3 +0370X4-0049X5+0386X6

        F2=-0007X1-0110X2+0 504X3 +0182X4-0505X5-0293X6

        F3=0067X1+0893X2-0 173X3 +0089X4-0019X5-0323X6

        4實(shí)證結(jié)果與分析

        為了對(duì)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的優(yōu)劣情況分析做出全面的綜合評(píng)價(jià),我們以各個(gè)公因子對(duì)應(yīng)的各個(gè)方差貢獻(xiàn)率運(yùn)算得出如下的綜合統(tǒng)計(jì)量F:

        F=λ1λ1+λ2+λ3F1+λ2λ1+λ2+λ3F2+λ3λ1+λ2+λ3F3

        由三個(gè)因子的累積方差貢獻(xiàn)率可知,λ1=33889,λ2=26371,λ3=17044

        得到:F=04383F1+0341F2+02207F3,由此,我們可以得到各個(gè)公司的綜合得分情況,如表3所示。

        因子得分越高,證明財(cái)務(wù)能力越強(qiáng),財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越小,通過查閱企業(yè)年報(bào),發(fā)現(xiàn)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況與本文實(shí)證結(jié)果基本一致。從因子得分可以看出28家樣本企業(yè)中綜合得分為負(fù)值的有15家,占比536%,可見該行業(yè)上市公司整體財(cái)務(wù)狀況一般,風(fēng)險(xiǎn)較大。

        具體結(jié)論可歸納以下幾點(diǎn):第一,資本規(guī)模相對(duì)較小,生物識(shí)別行業(yè)是一個(gè)新興行業(yè),該行業(yè)上市公司正處于成長(zhǎng)期。第二,資產(chǎn)負(fù)債率偏高,一般來(lái)說企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率在50%視為正常,但在樣本企業(yè)中,資產(chǎn)負(fù)債率超過50%的有12家,相對(duì)較多。第三,資產(chǎn)流動(dòng)性偏弱,該行業(yè)需要購(gòu)置大量固定資產(chǎn),科研研發(fā)費(fèi)用較高,導(dǎo)致資產(chǎn)流動(dòng)性偏弱。

        5生物識(shí)別行業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范與建議

        第一,不斷提升自身的投資決策能力。由于生物識(shí)別企業(yè)的投資額較大,研發(fā)周期長(zhǎng),企業(yè)可以運(yùn)用科學(xué)的投資管理辦法,嚴(yán)格控制企業(yè)的每項(xiàng)投資決策,將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)降到最低。

        第二,優(yōu)化資本結(jié)構(gòu),降低融資成本。生物識(shí)別企業(yè)對(duì)資金的需求量較大,企業(yè)的經(jīng)營(yíng)過程中很容易出現(xiàn)資金鏈斷裂的情況,因此生物識(shí)別行業(yè)企業(yè)需要拓寬融資渠道,優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)。

        第三,建立健全內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理體制,樹立財(cái)務(wù)人員的防范意識(shí),提升財(cái)務(wù)人員的專業(yè)素養(yǎng)。

        參考文獻(xiàn)

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        [2]黃生權(quán),黃亞.基于因子分析的ST、*ST上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究[J].企業(yè)技術(shù)開發(fā):中旬刊,2015,34(3):119121.

        [3]趙瓊,任薇.上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)與綜合經(jīng)營(yíng)績(jī)效的相關(guān)性分析——基于我國(guó)上市公司2001—2005年數(shù)據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)問題,2008,(1).

        [4]李宏艷.中國(guó)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的綜合量化模型研究[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2004,34(8):5864.

        [5]舒曉惠,劉建平.上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)方法的比較研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì),2006,(04X):2830.

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