创业板上市公司盈余质量评价研究工商管理专业.docx

4.2.3持续性指标 （1）非经常性损益占净利润的比率 非经常性损益占净利润的比率=非经常性损益/净利润 企业的交易事项按其发生的频率可以分为经常性活动和非经常性活动。经常性活动往往是与企业的核心业务有关，具有较强的持续性和稳定性，反映了企业 核心业务的鲜明度，对未来的会计盈余具有较强的预测性；非经常性活动具有很 强的偶然性，是暂时性会计盈余。因为非经常性损益更容易被操作，上市公司为 了满足“保牌”、“扭亏为盈”等财务目标，常常对非经常性损益进行操纵。该指标越高，说明非经常性收益越大，企业进行盈余管理的可能性越大，盈余质量越低；该指标越低，说明企业的经常性收益大，对未来的会计盈余具有较强的预测性，盈余质量越高。 （2）营业利润率 营业利润率=营业利润/营业收入 营业收入主要包括主营业务收入和其他业务收入。主营业务收入具有较强的持续性，更能反映企业的经营管理水平。随着经济的不断发展，企业混业经营的情形比较多，这时候很难再对主营业务作一明确区分，新会计准则规定的财务报表中也不再要求列示主营业务利润率。因此本文选取营业利润率来替代主营业务利润率。营业利润率反映了企业的盈利能力，该指标越高，说明企业销售商品提供的营业利润越多，盈利能力越强，企业的盈余质量也就越高。 4.2.4成长性指标 （1）营业利润增长率 营业利润增长率=本年营业利润增长额/上年营业利润总额 营业利润增长率反映了营业利润的变化趋势，对于企业来说，营业利润稳定增长可以为盈余质量的成长提供保障，体现企业持续发展中的成长性水平。如果该指标大于0，表明营业利润不断增长，企业未来收益有良好的预期，持续发展能力及竞争能力越强，盈余质量越高。 （2）营业收入增长率 营业收入增长率=本期营业收入增长额/上年营业收入总额 该指标反映了营业收入的增减变动情况，是衡量企业成长状况和发展能力的重要指标，若该指标大于0，表明企业本年的营业收入逐渐上涨，并且指标越高，说明业务发展越快，市场前景越好，竞争能力越强，未来盈余的能力越强，企业的盈余质量越高；反之如果该指标小于0，则说明该企业商品可能存在不适销对路，质次价高等问题，处于不利竞争地位，未来盈余没有保障，企业的盈余质量低。 （3） 净利润增长率 净利润增长率=净利润增长额/上年净利润 该指标体现了公司净利润的历史增长态势。从中短期的眼光看，除非外部环境出现有利于该公司的重大变化，否则可以认为公司的未来很可能是过去的延续，而有延续的公司肯定是不断成长的。该指标越高，说明企业的成长性越好，盈余质量越高。 （4）每股收益增长率 每股收益增长率=本期每股收益增长额/上期每股收益 该指标是衡量上市公司盈利能力及成长能力最常用的指标，该指标大于 0，说明每股收益持续增长，该指标越高，则说明成长性越强，盈余质量越高。 4.2.5盈利性指标 （1）销售净利率 销售净利率=净利润÷营业收入 该指标用以衡量企业在一定时期的销售收入获取的能力，通过分析销售净利率的升降变动，可以促使企业在扩大销售的同时，注意改进经营管理,提高盈利水平。该指标越高，则说明盈利能力越强，盈余质量越高。 （2）总资产报酬率 总资产报酬率=（营业利润+营业外收支净额）÷总资产 总资产报酬率是指企业一定时期内获得的报酬总额与资产平均总额的比率。它表示企业包括净资产和负债在内的全部资产的总体获利能力，用以评价企业运用全部资产的总体获利能力，是评价企业资产运营效益的重要指标。该指标越高，成长性越高。 综上所述，上市公司盈余质量的综合评价指标体系具体如(表4.1)所示。 5 盈余质量评价模型的建立 5.1建立评价模型的方法比选 目前对盈余质量的评价的方式虽然特别的多，但大体上可划分为以下两类，一是将公司的财务数据为基础，类似与对公司的经营业绩进行评价，大体分为单项指标分析和综合指标分析两类；二是在证券市场有效的假设下，通过市场的反应（股价）与会计盈余联系起来所进行的评价，即通过盈余反应系数（ERC）来度量盈余质量，主要度量盈余对市场的认可程度。但我国的资本市场起步较晚，整个证券市场并不完全有效，用盈余反应系数来评价上市公司的盈余质量意义不大。单指标评价模型信息含量少，对盈余质量的分析不客观，因此，选择用综合评价指标对上市公司的盈余质量进行评价。 上文已经对上市公司的盈余质量评价指标进行了选取，下面是要确定各个指标的权重。指标权重的确定主要有主观赋权法和客观赋权法，其中主观赋权法主要是根据专家或者是个人的专业知识或者是经验，常见的有德尔菲法、专家调查法和层次分析法等，主观赋权法受人的主观认识、专业知识及经验的影响较大，有一定的主观随意性，缺乏客观度和可信度。客观赋权法则要根据实际情况所提供的信息含量来确定指标的权重，主要有因子分析法，主成分分析法等。因为客 观赋权法受人为的主观因素影响较小，且能够更好的反映上市公司盈余质量的真伪情况，所以选取客观赋权法。在对上市公司的盈余质量状况进行评价时，可供选择的财务指标非常多，但是不可能也没有必要选取全部指标来对盈余质量进行评价。如果选取指标过少，又会因为片面而缺乏准确性。因此，最好的方法是选取足够多并能较好反映盈余质量的指标，通过对选取的变量重新组构、归类，最后能用较少的相对综合的新指标代替原有的变量指标，使得新指标在评价盈余质 量时更具有综合性。 客观赋权法中的因子分析法是在原有多个可观测变量的基础上抽取少数几个能够综合反映和概括原有变量的公共因子。首先，因子分析法中最后提取的因子变量远少于原有指标变量的个数，这样既可以简化数据又可以减少分析中的计算工作量。其次，提取后的公共因子并不是对原有变量进行取舍，而是以原有变量为基础、对其进行降维综合。再次，重新组合的因子变量能够更加清晰明了地综合原有变量。因此，本文选择因子分析法来对上市公司的盈余质量进行评价。 5.2样本选取及数据来源 5.2.1样本选取 本文最终决定选取用C38代表的“电气机械及器材制造业”行业，选择创业板上市公司54个样本2014、2015、2016连续三年的财务数据。数据来源于样本公司对外公布的年度报表。详见附录1。根据研究需要做了如下筛选:剔除了ST、PT公司,剔除了2014年～2016年会计数据不全的公司。 5.2.2数据来源 本文所收集的54家电气机械及器材制造业的财务数据数据来自于巨潮资讯网、深交所、上交所网站和54家样本公司的网站披露的年度报告，再进行一系列的数据处理后得到的。本文所有的数据处理均是在EXCEL和SPSS13.0中处理完成的。 5.3数据预处理 进行盈余质量分析评价前的首要任务是对原数据进行预处理，确保每个指标的变化方向与盈余质量变动方向相同，以消除数据对评价结果的影响，使评价结果更趋于合理化。本研究的数据预处理过程如下: 指标的同趋化处理。一般对逆指标的处理过程是将其取倒数，便可转化为正向型指标，本文在所选取的财务指标中，除资产负债率和非经常性损益占净利润的比率为逆指标外其他的均为正指标。本文选取上市公司的财务指标，其原始数据见附录2。此外，在盈余质量评价指标中的原始数据从不同方面反映了盈余质量的现金保障性、安全性、持续性和成长性，而不同单位的指标不能直接放在一起进行比较，因此在做因子分析前，要对数据进行标准化处理，使其具有可比性。标准化后的数据没有改变原有变量之间的相关系数，因此，为了表述方便，经过标准化后的指标仍用原来的代码表示。 5.4运用因子分析法建立评价模型 因子分析法的主要内容就是将原有多个变量提取成少数几个公共因子。这一过程主要通过求解样本数据的因子载荷矩阵来实现。求解因子载荷矩阵的方法有很多，有主成分分析法、主轴因子法和极大似然法等。主成分分析就是通过降维选取前面几个方差较大的主成分，方差越大，对原有变量的综合解释能力越强。提取后的主成分就是所谓的公共因子，这样既可以减少因子分析中的变量个数，又保留了原有变量的主要信息。 因子分析法是提取多个变量中潜在公共因子的方法，这就要求众多的原有变量之间具有较强的相关性，如果不存在较强的相关性，则无法从众多变量中综合反映出共性的少数公共因子。在做因子分析时，首先需要检验原有变量是否具有一定的相关性以验证其是否适合因子分析，主要的统计检验方法有：巴特利特球形检验、反映像相关矩阵检验以及KMO检验。巴特利特球形检验以统计量的相关系数矩阵的行列式为基础，如果该值越大，那么应该拒绝零假设，原始变量之间也就存在相关性，则适合作因子分析；否则，不适合作因子分析。分别对2014-2016年样本上市公司的财务指标进行因子分析，具体实施过程如下： 5.4.1因子检验分析 在进行因子分析前首先要检验所选指标是否存在一定的线性关系，是否适合 利用因子分析提取因子，只有各指标之间有较强的相关性，才有进行因子分析的 必要。运用SPSS统计分析软件“分析-降维-因子分析”得到表5.2的KMO值和Bartlett球度检验值。 5.4.2总方差解释 根据所选指标的相关系数矩阵，运用主成分分析得到旋转后的总方差解释表，如表5.3所示。该表显示了主成分、初始特征值和方差贡献率等内容。 在因子分析过程中对每年均提取了5个主成分来代替原有的14个财务比率指标,主成分用Fij表示(其中i=2014～2016,j=1～5),结果如(表3)所示。在三年的财务数据中,5个主成分因子包含的信息量分别为78.750%、79.248%和86.420%。这说明5个因子包括14个评价指标的绝大部分信息。 碎石图能够更加清晰地描绘公共因子的提取情况，分析结果见图5.1- 图5.3。其中横坐标为选取指标的数量，纵坐标为公共因子特征根的值。由三幅图的因子解曲线可以看到：第1个因子的特征值变化均比较陡峭，这也说明第一个因子对原有变量的解释能力最强。而第6个以后的因子特征值都比较小，曲线变化趋于平缓，这说明这些因子对原有变量的解释能力较小，可以被忽略，而前5个因子对原变量的描述较显著，所以可以提取前5个因子作为主因子。 根据MichaelTracy(1998)对提取公共因子的要求，多维指标分析中，旋转后的因子载荷矩阵的每个指标应该只在一个公用因子中大于0.5，在其他公共因子中的载荷不超过0.4，否则予以舍去。因此，本文将不符合上述要求的指标予以删除，仅保留需要指标，各因子支配的指标如（表5.4）所示。 为了便于计算各年度以及各企业的最终得分，需要知道各指标的得分系数矩阵，通过该矩阵表可以计算出不同年份不同因子的得分，该分值是计算最后综合得分的基础。如表5.7所示。 5.4.3计算因子得分 因子变量确定之后，要根据每一数据在不同因子上的具体数据值，计算因子得分，它和原变量的得分相对应。确定因子得分之后，可以针对维数少的主因子得分进行分析。为了便于计算各年度以及各企业的最终得分，需要知道各指标的得分系数矩阵，具体如表5.5-表5.7所示。 通过该矩阵表可以计算出不同年份不同因子的得分，该分值是计算最后综合得分的基础。 为了对上市公司的盈余质量进行综合分析，需要计算各年份指标的综合得分。 因子分析法中各因子的权重主要按照其方差贡献率来确定[44]，利用各因子得分构造函数，用EQI表示各年份盈余质量综合评价得分。得到因子得分计算过程为： 根据上面的评价模型,结合样本公司的数据资料,可计算出54个样本公司连续三年的公司盈余质量综合评价指数。 5.5结果分析 根据2014-2016年上市公司的样本数据，以及运用因子分析法建立的评价模型，本文计算出了各样本公司在2014-2016年的盈余质量评价得分，具体见附录7-附录9。以各上市公司的因子得分为依据，得到了上市公司盈余质量得分的最大值、最小值以及均值，其描述性统计如表5.8。 5.5.1总体分析 如今，对于上市公司的盈余质量的相关等级，学者并没有进行明确划分，但是，始终需要有一个判断标准对上市公司的盈余质量水平进行好坏判断。衡量企业持续发展能力也需要对上市公司盈余质量