统计学案例上市公司年报数据分析

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1、记录教学案例二上市公司年报数据分析案例经记录调查获得数据后，需要通过记录整顿、综合指标计算与有关回归分析等措施技术对总体数据进行解决，以结识总体变量分布状态（如正态分布）、特性体现（如构造相对数、平均数和原则差）、有关关系（如有关系数）和变化规律（如回归模型），从而理解事物或现象的本质及其依存因素。其中记录整顿技术涉及总量指标、相对指标、平均指标和标志变异指标的揭示，她们的计算既是对总体基本特性的描述，又是对事物或现象进一步定量研究的基本；有关和回归是研究总体各事物或现象间互相关系的定量分析，用以测定不同特性互相联系的紧密限度，揭示变化形式和规律。本章案例重要通过对总体静态数据解决过程的简介，

2、协助读者掌握记录整顿、指标描述和有关回归分析技术结合运用的技术与经验。本章由1个大型案例构成，案例以沪深股市制造业上市公司为对象，系统简介了静态数据总体的记录解决过程，涉及分布描述、分类研究和有关因素分析。上市公司年报数据分析案例的教学目的：数据整顿是记录分析的基本工作，在总体规模很大，数据量浩瀚、分布未知的状况下，如何对总体数据进行整顿分类，描述总体分布及进一步分析总体各特性间的互相关系是对总体对的结识的核心。由于具体的工作过程与教科书的知识点讲授顺序并不完全一致，因此本案例通过对1999年沪深股市制造业上市公司年报数据分析过程的简介，给读者以解决总体静态数据的思路和技巧，从而训练读者解决实

3、际问题的能力。 案例的背景分析与数据资料一、案例的现实意义上市公司的经营业绩与其股票价格、市场价值息息有关，因此反映上市公司经营业绩的定期公开披露的中期会计报告、年度会计报告就成为社会各界密切关注的重要信息之一。对所有上市公司的财务报告进行记录整顿和分析，把握上市公司整体的经营状况、经营业绩的水平和变化趋势，无论是对投资选择，还是政府的决策与监督，都是不可或缺的。本案例探讨的就是面对大量的财务报告数据信息如何进行记录整顿与分析，这对于投资者、投资征询人员或是理论界研究者，都具有实际的指引意义。通过本案例的学习讨论，有助于人们掌握记录描述和有关回归分析的措施，同步积累应用这些措施的实际经验和教训

4、。二、案例所依托的总体及其现状与研究目的（一）案例所依托的客体本案例所依托的客体是1999年上市公司年报中的有关财务指标。1999年末，沪、深两市共有上市公司949家。这些上市公司分布在13个行业部门。根据中国证监会的上市公司分类指引中规定的分类措施，其中制造业共有578家，占60.91%。总股本1938亿元，占62.73%，制造业是上市公司最集中的行业。截止4月30日，已发布年报的有560家。因此本案例研究的总体范畴拟定为如期发布年报的制造业560家上市公司。（二）案例研究的目的与任务1 上市公司年报财务数据记录分析的目的通过对制造业1999年报有关数据进行系统的记录整顿、描述和回归分析，揭

5、示1999年制造业上市公司重要财务指标的总体分布、分行业的经营业绩水平和重要特性，从中掌握结识总体分布特性和数量变化的技巧和措施，提高用记录思想和措施解决实际问题的能力。2上市公司年报财务数据记录分析的任务对纷繁的数据进行不同的分类、分组、汇总、综合、分析、归纳、推断，显示上市公司财务报告中的重要财务指标的分布形态和重要特性，寻找财务指标之间的互相关系和体现规律。3上市公司年报财务数据记录分析的对象本案例所引用资料取自上海证券报，涉及了制造业560家上市公司。共选有8个财务指标：总资产、净利润、主营业务收入、股东权益、每股收益、每股净资产和股东权益比率。其中，前4个为反映资产、收益方面的总量指

6、标，后4个为反映赚钱能力、业绩水平的相对指标。4数据的初步分析制造业上市公司行业构造在制造业中，生产不同产品的公司或公司，具有不同的规模，占有不等的资源要素，她们的总股本、净利润、净资产收益率必然存在很大的差别。为了进一步结识总体，一方面要对制造业按其经济活动的特点进行行业分类。根据上市公司分类指引，制造业进一步分为10个行业种类，编码为C0、C1、C2、C9。分类记录属于定名测定。从上述资料经计数整顿后即可得到如表一的分布数列。表21 制造业上市公司行业分布代 码行业分类上市公司数比重（%）C0食品、饮料488.57C1纺织、服装、皮毛458.04C2木材、家具20.36C3造纸、印刷162

7、.86C4石油、化学13023.21C5橡胶、塑料101.79C6金属、非金属9617.14C7机械、仪表、设备15126.96C8通讯、电子519.11C9其她111.96合 计560100.00这是一种品质标志分组的分布数列。从该数列中可以懂得上市公司的行业构造。1999年560个制造业上市公司中，27%是机械、仪表、设备制造业（涉及汽车、船舶、摩托车、家电等）；23%是石化类行业；而冶金、钢铁等金属非金属类公司占17%；通讯电子章9%。因此，制造业上市公司中老式产业占了较大比重。这些行业中大部分是国有或国有控股公司，是国企改革中率先建立现代公司制度进入资我市场的排头兵。行业的分布也体现了

8、国家的产业政策导向，在1999年新发行的A股中，大盘股和高科技股明显增多，有力地支持了国企改革和高科技公司的发展，推动了上市公司的行业构造优化。方 案 设 计一、 案例设计的思路本案例研究的总体对象是某一特定期间的静态数据集，为了对它有一种全面和透彻的结识，一般应对其进行基本的特性描述和揭示各特性间重要的互相关系。根据这一目的，本案例按照如下顺序对数据进行解决：1分别对总体个单位的数量标志按值的大小作升序排列，以大概结识个变量的变化范畴及其一般水平。2分别计算总体个变量的特性值，进一步抽象结识个变量的分布特性，涉及算术平均数、众数、方差、峰度度、偏度等。3分别根据特性指标绘制各变量的分布图，以

9、形成对各变量分布的直观结识。4分别按品质标志和数量标志对总体进行分类，通过计算派生指标，以进一步结识总体各指标在不同类别间的差别，涉及总体构造、强度，比例关系等。5分别对总体各指标进行有关分析，理解各指标间的依存关系，在有关关系成立的基本上进行回归分析，从而更深层次地结识总体的规律与特性。6在上述研究分析的基本上给出有关对对象的定性结识结论。二、案例设计的工作过程（一）数据整顿与描述1编制按各财务指标的变量数列（1） 将数据顺序排列。（2） 计算描述记录指标。在Excel“工具”的“数据分析”中，“描述记录”提供了所分析数据的重要描述指标和有关信息。其内容是；平均算术平均数，即=原则误差抽样平

10、均误差，即中值中位数，即Me；模式众数，即Mo；原则偏差原则差，即；样本方差方差，即峰值峰度，即偏斜度偏度，即；区域全距，即最大值减最小值；求和标志总量；计数总体单位总数；最大（K）第K个最大值；最小（K）第K个最小值；置信度“数据分析”中默认概率为95%（也可自行选择）的1/2误差范畴。（3）分析描述记录指标比较平均数、众数、中位数的大小；偏度系数的大小、方向等。（4）拟定组数和组距当偏度系数不大时，用斯特吉斯经验公式拟定组数；偏度系数较大、分布明显偏态时，以平均数为中心，以K倍原则差为组距。（5）整顿成频数分布和直方图（或其她图形），显示总体分布特性。2制造业公司重要财务指标的分布（1）总

11、资产分布数列和直方图 总资产描述记录1平均 原则误差中值模式 原则差； 样本方差峰值 偏斜度区域 最小值 最大值求和计数 置信度 （95%）158315.18970.94695296.9212291.34.51E+1030.190774.705128217859812256.6921908468865645256017620.89 总资产描述记录2平均原则差中值模式原则差；样本差峰值偏斜度区域最小值最大值求和计数置信度（95%）144640.76388.94895410.48149424.92.23E=109.9163752.885238955269.621671.49976941.17911

12、847854712549.92 从描述记录1看，560家公司的总资产呈高度偏态。总资产最大值是上海石化219亿元，最小值是ST黔凯涤1.2亿元，相差近200倍。将6个总资产100亿和7个2亿元如下的数据作为极值舍去，计算得到描述记录2，此时的原则差和偏度系数都减少了，阐明数据间的差别小了。但仍呈偏态，不能用斯特吉斯经验拟定组数。不管何种分布，均值和方差其分布的两个重要特性值。根据切比雪夫定理，可以平均数为中心，以K倍的原则差为组距，由于此时平均数K倍的原则差所涵盖的数据范畴不不不小于11/。本例中，均值14.5亿元，中位数9.5亿元，原则差15亿元，阐明560家公司的总资产分布为右偏态。若以1

13、个原则差为组距，则中位数如下部分的描述势必过于概括。因此考虑用1/2原则差，即7.5亿元为组距，由于100亿元以上只有7家，将105亿元以上并为一组，组数=15。分组后变量数列及直方图如表二和图一所示。表22 560家上市公司总资产分组记录分组（万元）频数频率（%）75000如下7500015000015000022500022500030000030000037500037500045000045000052500052500060000060000067500067500075000075000082500082500090000090000097500097500010500001050

14、000以上2091926433181542462131637.3234.2911.435.893.212.680.710.360.711.070.360.180.540.181.07合计560100.00 从图表中可以懂得，制造业中，总资产8866亿元，平均规模在15亿元左右。82%的上市公司总姿产在22.5亿元如下，100亿元以上的只有1%。在各行业中，总资产规模最大的是C8通信电子行业20.3亿元，最低的是C2木材家具业6.38亿元，此外，C4石油化工、C5橡胶塑料、C6金属非金属的总资产规模在平均之上。 图21 560家制造业公司总资产分布（2）净利润分布数列和直方图 净利润描述记录 平

15、均原则误差中值模式原则偏差；样本方差峰值偏斜度区域最小值最大值求和计数置信度（95%）6669.48516.28284120.164# N/A12217.481.49E+0811.333442.485572112886.537417.975468.637349135601014.092 净利润分布呈右偏态。以1/2原则差6500万元为组距，可分17组。分组后3.25亿元以上各组不仅频数少，并且有两组频数为0。这种状况下可考虑合并这些组，由于合并后的数列并未影响总体特性的描述。见表23和图22。 表23 560家上市公司净利润分布净利润分组（万元）频 数 （个）频 率 （%）13000如下130

16、006500650000650065001300013000195001950026000260003250032500以上141022332112241316172.50793.9359.2920.004.292.322.863.04合 计560100.00 净利润分组（万元） 图22 560家上市公司净利润分布将亏损1.3亿元如下的公司合并为一组，3.25亿元以上的公司合并为一组，组数减少到9组，总体仍为右偏态。从整顿后的净利润的资料我们注意到：第一，制造业中，1999年度46家公司亏损，亏损面8.2%，最多的亏损3.7亿元。第二，制造业1999年度净利润总额373.9亿元，受亏损公司的影

17、响，560家公司总体平均利润只有6500万元。79%的上市公司净利润在70万1.3亿元之间。第三，上海汽车、邯郸钢铁、上海石化、仪征化纤、首钢股份等大型国企全年利润均在7亿元以上；年净利润在4.5亿元以上的公司有16个，局限性总数的3%，但它们的净利润占到制造业全行业的25.5%，充足体现了大型国企的确是国民经济的脊梁。第四，进一步研究各行业的利润水平，可以看到有三个行业高与总体水平；C0食品饮料净利闰0.79亿元；C6金属非金属净利闰0.85亿元；C8通信电子净利闰1亿元。（3）每股收益分布数列和直方图 每股收益描述记录 1 平均原则误差中值模式原则偏差；样本方差峰值偏斜度区域最小值最大值求

18、和计数置信度（95%）0.1994270.0115510.22250.210.2733520.0747216.756411.511822.6321.281.352111.67925600.022689 每股收益描述记录2平均原则误差中值模式原则偏差；样本方差峰值偏斜度区域最小值最大值求和计数置信度（95%）0.2049430.0105710.2230.210.2492550.0621284.9121741.274991.88910.980.9091113.94825560.020764每股收益是一强度相对指标。从描述记录指标看，舍弃一种最大值后，均值、中位数、众数比较接近，偏度系数也不很大。尝

19、试按经验公式拟定组数：组数=1+3.322560=10；组距=2/10=0.2，极值用开口组解决。见表24 和图23。 表24 560家上市公司每股收益分组记录分 组频数（个）频率（%）0.6如下0.60.40.40.20.2000.20.20.40.40.60.60.80.81.01.0以上14613131972316019612.501.072.322.3235.1841.2510.713.391.070.18合 计560100.00 每股收益分组（元） 图23 560家上市公司每股收益分布 每股收益是按总股本平均的净利润，它排除了股本规模大小对净利润水平高下影响，反映了上市公司经营业绩水

20、平。不仅在行业之间，并且可以在公司之间进行比较。从表24图23看560家公司每股收益的特点：第一，1999年制造业的每股收益的分布略乘左偏态，即平均数为0.2元，但是相对多数的公司每股收益高于0.2元。第二，35%的公司在0.010.2元的微利水平，52%的公司赚钱水平再0.20.6元之间。26家公司赚钱水平较高，在0.6元以上，但只占4.5%。1999年的改制表状元是五粮液，达到每股收益1.35元。第三，分行也看，经营业绩差别的行业因素非常明显：最高的是C0食品饮料，达到每股收益0.31元；不小于等于每股收益0.2元的尚有C1纺织、服装，C5橡胶塑料， C8 同新点子，C9其她；最低的事C2

21、木材家具，只有0.08元。（4）净资产收益率分布数列和直方图净资产收益率1平均原则误差中值模式原则偏差；样本方差峰值偏斜度区域最小值最大值求和计数置信度（95%）2.9714771.9932569.046.2147.084752216.974117.588910.1028736.156639.5396.6261658.085583.915216 净资产收益率2平均原则误差中值模式原则偏差；样本方差峰值偏斜度区域最小值最大值求和计数置信度（95%）8.0063860.3522289.146.218.18504166.99496.8819081.6310269.2634.9234.344323.4

22、485400.691909由于资料中两个公司（0515PT渝钛白和600818ST永久）的净利润 净资产为负值，因此此处只有58个公司的数据。558个公司的净资产旅呈高度左偏态。净资产收益率过高或过低，都数不正常状况。舍弃40%以上和40%如下的18个极端值后，描述指标基本正常。以1倍原则差8%为组距、48%以上和48%一下合并各1组，共分14组。表25和图24显示，集中趋势非常明显。表25 560家公司净资产收益率分组记录分组（%）频数频率（%）不不小于48484040323224241616880088161624243232404048不小于48131256810190270397313

23、2.330.180.360.904.081.431.7934.0548.396.991.250.540.180.54合计558100.00净资产收益率分组（%）图24 560家上市公司净资产收益率分布净资产收益率是评价净资产赚钱能力的综合指标，她代表了总体的或行业的赚钱水平。从记录资料看到：第一，1999年度，制造业的总体净资产收益率9%（这里采用了中位数，由于忽视极值厚中位数没有变化，但平均数却差了几倍，而净资产收益率极端值时有个别特殊因素所致）。第二，8%的公司亏损，与每股收益分析的结论一致；并且有两个公司净资产为负数，以资不抵债。第三，34%的公司净资产收益率在0.1%8%之间；48%的

24、公司在0.8%16%之间。第四，8%的公司净资产在16%32%的高水平上，从行业看，这些公司集中在生物制药、通信电子、汽车等高新技术产业，显示出发展最快、赚钱水平最强的势头。3制造业各行业重要财务指标的分布接下来运用符合分组表登记表的形式，总体分组的划分，展示制造业内部各行业的净利润、每股收益、净资产收益率的分布特性。（1）制造业各行业净利润分布频数登记表和频率登记表合计栏显示的是总体的净利润分布频数或频率，其她各栏显示的是个行业的分布（见表26、表25）。表26 制造业各行业净利润分布记录（频数）代码 净利润分组（万元） 行业分类不不小于-1.3-1.3-0.65-0.65000.650.6

25、51.31.31.951.952.62.63.25不小于 3.25合计C0食品、饮料12714311148C1纺织、服装、皮毛1122713145C2木材、家具112C3造纸、印刷112316C4石油、化工2258128624130C5橡胶、塑料81110C6金属、非金属3425317435596C7机械、仪表、设备61094244544151C8通信、电子2212210344351C9其她72211合计14102233211224131617560从表26、27中可以看到：第一，总共45个亏损公司，占所有公司的8%，她们的行业间分布是：C7机械、仪表、设备行业亏损面最大，有16家，占行业10

26、.7%；另一方面是C8、C6和C1分别为9.8%、9.4%、8.8%；C2木材家具仅有2家公司，亏损1家。第二，C5橡胶、塑料和C9其她行业无亏损公司，且净利润水均衡，集中在019500万元。第三，净利润绝对水平的高下与行业类别有关联，3亿元以上净利润集中在酿酒、石化、冶金、电子通信设备等行业；利润水平较低的有纺织、木材家具及印刷、造纸行业。 表27 制造业各行业净利润分布记录（频率%）代码 净利润分组（万元） 行业分类不不小于-1.3-1.3-0.65-0.65000.650.651.31.31.951.952.62.63.25不小于 3.25合计C0食品、饮料2.156.329.26.32

27、.12.12.1100.0C1纺织、服装、皮毛2.22.24.460.028.92.2100.0C2木材、家具5050.0100.0C3造纸、印刷6.375.018.8100.0C4石油、化工1.51.53.862.321.54.61.53.1100.0C5橡胶、塑料80.010.010.0100.0C6金属、非金属3.14.22.155.217.74.23.15.25.2100.0C7机械、仪表、设备3.36.762.716.02.73.32.72.7100.0C8通信、电子3.93.92.043.119.65.97.87.85.9100.0C9其她63.618.218.2100.0合计2.

28、31.83.959.420.04.32.32.93.0100.0（2）制造业各行业每股净收益分布频数记录和频率记录 表28、29显示的是不同行业每股收益的不同水平的分布。在91.8%的赚钱公司中，若每股收益0.6元以上为绩优股，则绩优股的比率4.7%。绩优股的行业特性也非常明显：食品行业最高，为8.4%，其后依次是通信电子行业7.9%、机械仪表设备7.3%。从表面上看其她行业最高（9.1%），但是其她行业属于主营收入不明显的“收容”类，其较高的每股收益得益于多元化经营，因此在比较时，应予以忽视。 表28 制造业各行业每股收益分布记录（频数）代码 净利润分组（元） 行业分类不不小于-0.6-0.

29、6-0.4-0.4-0.2-0.2000.20.20.40.40.60.60.80.8 1.0不小于1.0合计C0食品、饮料11024921148C1纺织、服装、皮毛12111271245C2木材、家具112C3造纸、印刷18716C4石油、化工3123585292130C5橡胶、塑料44210C6金属、非金属261324310296C7机械、仪表、设备234756521692151C8通信、电子411416123151C9其她451111合计1461313197231601961560表29 制造业各行业每股收益分布记录（频率%）代码 净利润分组（元） 行业分类不不小于-0.6-0.6-0.

30、4-0.4-0.2-0.2000.20.20.40.40.60.60.80.8 1.0不小于1.0合计C0食品、饮料2.120.950.018.84.22.12.1100.0C1纺织、服装、皮毛2.24.42.224.460.02.24.4100.0C2木材、家具50.050.0100.0C3造纸、印刷6.350.043.8100.0C4石油、化工2.30.81.52.344.640.06.91.5100.0C5橡胶、塑料40.040.020.0100.0C6金属、非金属2.16.31.033.344.810.42.1100.0C7机械、仪表、设备1.32.02.64.637.134.410.

31、66.01.3100.0C8通信、电子7.82.027.531.423.55.92.0100.0C9其她36.445.59.19.1100.0合计2.51.12.32.335.241.310.73.41.10.2100.0（二）有关和回归分析本案例有关和回归分析研究重要是8个财务指标间的互相关系问题。各财务指标分别阐明上市公司的财务状况的某一侧面。那么这些指标之间有无关系？若有关系，是什么样的关系？通过本案例的探讨，可以协助我们筛选重要个财务指标作为分析公司业绩变动的因素。1制造业业绩指标之间的关系研究表210是8个财务指标的两两指标间的线性有关系数。表210 制造业有关业绩指标有关系数矩阵

32、净资产收益率净利润净资产总资产主营业务收入每股收益每股净资产股东权益比率净资产收益率1净利润0.2481净资产0.0740.6761总资产0.0520.6260.9291主营业务收入0.0720.7050.8380.9101每股收益0.5310.6020.1500.1100.1931每股净资产0.2770.3760.2700.1880.2070.5991股东权益比率0.3110.1960.123-0.111-0.0810.3840.4751从有关系数矩阵看，可以得到如下几点共性的结论： （1）主营业务收入与总资产、净资产、净利润这些总量指标明显有关，其中与总资产高度正有关。总资产比较大时，主营

33、业务收入也倾向于比较大，而主营业务收入比较大时，净资产、净利润也比较高。这从实际状况看是可以理解的。在正常状况下，制造业的净资产除了货币资金外，重要就存货和厂房、设备等固定资产。特别是固定资产，使生产活动的物质技术基本，其数量的多少、技术的高下决定了产品的方向及生产方式，从而决定了收入水平，并且决定了净资产的水平。 （2）虽然净资产收益率等于净利润除以净资产，但是净资产除了与净利润单薄有关外，与其她总量指标几乎不有关，也就是说，净资产收益率与资产规模、主营业务收入没有线性关系。主营业务收入水平高下并不决定赚钱能力。 （3）几种相对指标之间，净资产收益率和每股收益明显正有关。在绝大多数行业中，这

34、种有关限度均高于制造业总体的有关系数0.53。这一点告诉我们，在阐明上市公司经营业绩时，净资产收益率和每股收益两个指标选择其中之一就够了。 （4）每股收益、每股净资产作为总量指标的派生指标，除每股收益与净利润外，其她均与净利润、净资产和总资产单薄有关，阐明她们抽象了投入规模的不同，可载的行业、各类型的上市公司之间比较。（5）一般地，派生指标与她们的分子指标有关系数要高于与它们的分母指标之间的有关系数。例如：净资产收益率与净利润的有关关系属要高于与净资产的有关系数。（6）就不同行业来看，各指标之间的有关系数均有所差别，表211显示：不管从整个制造业还是个行业，主营业务收入、净资产与总资产高度正有

35、关是一致的；在相对指标上产生了分化。其她行业由于主业不明，指标之间有关也很单薄。除此之外，净资产收益率与净利润和每股收益呈现不同限度的有关，机械行业体现得最明显。表211 制造业上市公司行业有关指标的有关系数行 业 分 类主营业务收入与总资产净资产与总资产净资产收益率与净利润净资产收益率与每股收益C0食品、饮料0.810.900.590.85C1纺织、服装、皮毛0.830.860.640.85C3造纸、印刷0.850.880.550.92C4石油、化工0.960.950.360.89C5橡胶、塑料0.960.970.880.94C6金属、非金属0.880.960.460.90C7机械、仪表、设

36、备0.860.850.270.52C8通信、电子0.920.930.370.65C9其她0.810.390.080.06合 计0.910.930.250.532制造业业绩指标间的回归分析回归分析是用函数关系近似描述有关关系的体现形式，它反映的是变量之间的一种变动规律。一般地，选择哪种形式的回归模型可以通过：观测散点图；根据专业知识和经验判断。本案例中，除以上两点外，还可以根据有关系数判断，由于皮尔生积矩有关系数是对两变量线性有关限度的侧度，因此对明显有关限度以上的变量可建立线性回归函数来模拟变量间的关系，即：（1）主营业务收入与总资产的回归分析由于主营业务收入与总资产的线性有关系数最大，以主营

37、业务收入为因变量Y, 总资产为自变量X，用560家制造业公司数据建立一元线性回归方程： Excel“工具”栏中“数据分析”的“回归”提供了有关和回归分析的成果： Multiple R有关系数； R Square鉴定系数； Adjusted R Square调节的鉴定系数 原则误差估计原则误； 观测值X 、Y变量的对数。 方差分析有关指标含义见表212。 表212dfF值Significance F回归分析回归偏差自由度回归偏差平方和回归偏差平均平方和残差剩余偏差自由度剩余偏差平方和剩余偏差平均平方和总计总偏差自由度总偏差平方和总偏差平均平方和 Intercept截距a； X Variable一

38、元回归的回归系数b； 原则误差截距a的原则差为；回归系数b的原则误差为； T记录量对a和b检查时采用的记录量； P-value P值； Lower95%, Uooer95%；截距a或回归系数b的95%置信峡县、置信上限；此为墨任值，若选择其她置信水平，相应的置信下限、置信上限在背面列出。回归记录 Multiple R R SquareAdjusted R Square 原则误差 观测值0.9098130.827760.82745165866.64560 方差分析df SS MS F Significance F回归分析 残 差 1 1.16E+13 1.16E+13 2681.661 2.8E

39、-215558 2.42E+12 4.34E+09 总 计559 1.41E+13 Coeffici- 标 准 T 统 下限 上限ents 误 差 计 量 P值 95.0% 95.0% InterceptX1 Variable-13975 3473.233 -4.02362 6.52E-05 -20797.2 -7152.770.679562 0.013123 51.78476 2.8E-215 0.653786 0.705339 主营业务收入对总资产的一元线性方程:Y = -13975+0.68X回归系数阐明, 总资产每增长1万元, 制造业主营业务收入平均增长0.68万元. 从鉴定系数看,在

40、总资产对主营业务收入的影响中, 有83%可以由该线性回归方程解释, 从t检查看,回归系数是明显的.回归分析中, 对随机误差, 我们规定它均值为0, 并假定其服从正态分布. 从F检查看,假定成立, 从残差分布图看, 其分布是”杂乱无章”的, 回归方程是合适的.建立回归方程, 不仅为我们描述了主营业务收入和总资产这两个指标间的联系形式,我们运用它还可以进行预报和控制.给定总资产, 可以对主营业务收入水平作区间估计. 本案例样本较大, 当X=X时，Y的1-a置信区间:Y= 这里的S是残差平均平方和MS的平方根, 即”回归记录”表中的”原则误差”或从”方差分析”表资料中可以计算得到; 是X=X时回归方

41、程得到的点估计值; 是给定a时的临界值。例如, 我们想懂得, 当X=20万元时, 主营业务收入95%置信区间:点估计值是 =13975+0.6800=122025(万元)估计值原则误差是残差MS =()1/2=65879主营业务收入置信区间:122025-1.9665879Y122025+1.9665879=-7098251148即总资产为20亿元规模时, 估计主营业务收入的上限为25亿元,下限也许是亏损的.(2) 净利润与主营业务收入和每股收益的二元回归分析由于指标间的关系在不同行业体现各异, 本案例仅研究了C8-通信电子行业. 通信电子行业有关系数矩阵见表212表212 通信电子有关业绩指

42、标有关系数矩阵净资产收益率净利润净资产总资产主营业务收入每股收益每股净资产股东权益比率净资产收益率1净利润0.3681净资产0.1210.6981总资产0.1020.7520.9381主营业务收入0.1370.7580.7900.9211每股收益0.6450.7030.2150.2610.3361每股净资产0.4320.6920.6280.6730.6820.5741股东权益比率0.5460.3400.2350.0370.020.4440.4051从定性分析角度懂得, 净利润与主营业务收入、总资产、净资产有密切关系,其有关系数又从定量角度予以证明. 此外, 从表中还看到, 净利润与每股收益、每

43、股净资产也体现出了明显正有关的关系, 也许的解释在于: 财务指标不是孤立的,它们之间彼此有直接关系的影响, 同步涉及了间接关系的影响. 可以用多元回归研究净利润和其她指标的关系. 但是, 在主营业务收入、总资产、净资产之间存在着高度关系, 研究净利润与多种指标的关系时它们或者可以互相替代, 或者必须删去以避免多重共线性对回归模型的影响. 因此, 这里选择主营业务收入和每股收益(它们之间的有关系数0.34,不不小于0.5), 建立净利润与主营业务收入和每股收益的二元线性回归方程.计算成果如下:回归记录Multiple RR SquareAdjusted R Square原则误差观测值0.8051

44、40.648250.6335948921.93451方差分析df SS MS F Significance F回归分析残 差2 7.04E+09 3.52E+09 44.23029 1.29E-1148 3.82E+09 79600902总 计50 1.09E+10Coeffici- 标 准 T 统 下限 上限ents 误 差 计 量 P值 95.0% 95.0%InterceptX1 VariableX2 Variable3329.767 1534.467 2.169983 0.034988 244.5164 6415.0170.048945 0.005851 8.365005 6.22E-

45、11 0.03718 0.06070935.4842 11.39523 3.113951 0.00311 12.57256 58.39583净利润Y与主营业务收入X和每股收益X的线性回归方程为:Y=3329.8+0.05X+35.5XT检查的P值, 除了截距B0的P值稍大, B1、B2的P值均不不小于0.05, 回归系数是明显的. F检查的成果证明, 模型整体也是明显的, 即净利润与主营业务收入及每股收益整体看存在线性有关关系.复有关系数0.81, 高于净利润与主营业务收入及与每股收益的单有关系数.偏有关系数经计算可得:两个指标对净利润仍旧是正有关的关系, 比较而言, 主营业务收入(X)的影响

46、更大些。 三、数据整顿和分析的客观评价（一） 案例对560家上市公司1999年报8个财务指标数据整顿分析过程的长处1整顿频数分布的时候一方面借助于描述指标的判断, 使记录整顿工作有了着眼点当面对纷繁的、大量的原始数据, 总体的分布及数据的分布特性主线无从得知. 因此编制数据的频数分布从那里着手呢? 根据的是什么呢? 固然是数据总体的几种重要特性值:平均数(众数、中位数)、全距、方差、偏度等. 而应用Excel的”数据分析”,这些特性值很容易得到. 掌握了这些特性值, 对分组的组数、组距的拟定才有了根据. 因此案例提出的措施, 解决了整顿频数分布的可操作性问题。 2在研究指标(变量)间关系时,

47、运用有关系数矩阵全面比较判断, 使进一步拟定建立回归函数的形式、建立回归模型有了明确的根据。（二） 几种有待进一步研究的问题1频数分布的编制没有固定的模式, 因此不是唯一的, 采用不同的组距、组限, 就有不同的分布数列. 如何评价哪一种数列最恰当或者最确切反映总体分布特性是一种值得研究的问题。2记录整顿中的制造业行业分组所汇总的登记表, 是按照全行业整顿时的组距分组的. 对不同行业来说, 这种组距、组数的划分不一定是最恰当的. 若要研究某一行业状况, 可根据其指标(变量)差别状况另行分组。3有关系数矩阵表描述的是一元线性有关系数, 反映的是线性关系的限度. 线性有关系数值很小, 只是阐明两指标(变量)间不存在线性有关, 但与否存在非线性有关, 需进一步测定. 本案例中, 通过散点图(图5-6、图5-7)可以发现, 有些指标如主营业务收入和每股收益之间, 就存在非线性关系, 其规律有待进一步研究。（本案例参照李晓玉编著的记录描述与有关回归分析案例）