时间：2023-06-16 09:27:57
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇财务状况整体评价，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
一、校企合作创新中财务管理特点与职能分析
从传统观点看，财务管理是企业内部的财务部门独立开展运作的，这样的财务管理往往程序化明显；但由于校企合作创新中各个创新主体的合作实际上是一种松散的、项目式的暂时关系，其目的是为了更好地促进产学研合作，因此其对财务管理的特点更体现在柔性化管理。柔性管理以“人性化”为标志，强调灵敏与弹性、跳跃和变化，注重平等与尊重、速度和反应。财务柔性管理依靠信息共享、虚拟整合、竞争性合作、差异性互补等实现价值由微到显的转化，创造竞争优势，主要体现为管理决策的柔性化和奖酬机制的柔性化。
从形式上看，校企合作创新中的财务管理“虚”与“实”并存。由于校企合作创新突破了传统企业有形的组织界限，校企合作创新中的资金链具有自己的特殊性。在校企合作这个业务联盟中，资金运动按照契约设计流动，因此，校企合作中的财务职能主要体现在合作中的财务预测、财务协调和财务控制上，融资、投资被包含在财务协调过程中，收益分配则主要是对于具体业务的收益进行分配，这与传统企业财务管理中的企业分配在内容上差异十分明显，校企合作创新中的收益分配不会涉及股利政策，也不会存在留存收益等分配项目。由此可见，校企合作创新中财务职能是对传统企业中财务职能的再造和创新，扩大了传统财务管理的范围和效力。而这其中财务协调职能至关重要，同时也对财务控制提出了更高的要求。由于在校企合作创新中个体之间通过契约关系结合在一起，没有行政隶属关系，这对财务控制提出了新的挑战，而财务控制的效果也直接关系到校企合作创新中财务风险的大小。
二、校企合作创新中财务管理目标分析
校企合作创新实际上是高校与企业两个不同类型的创新主体为了利用双方的核心能力而组成的一种基于项目的临时动态联盟。校企合作创新中的财务目标和传统意义上的企业财务目标从研究角度上看并不一致。传统企业的财务管理目标是以“企业价值最大化”、“利润最大化”等为代表，与物质资本占主导地位的工业时代相适应。然而，校企合作创新并不组成股份制企业，其本身也不具备独立法人资格，且具有暂时性的特点，这意味着校企合作创新不可能通过持续经营使企业价值达到最大。一般而言，校企合作创新中的财务管理目标包括了“降低双方成本”、“资源配置效益最大化”、“契约关系人利益最大化”和“价值链最优化”，呈现出多元化的趋势。
一是降低双方成本。一方面，企业可以通过校企合作寻找到自己最满意的产品研发基地，使得产品研发成本显著降低；另一方面，高校可以通过校企合作将实验室的试验品推向市场，实现其产业化，降低了研发风险并提高了高校科研成果转化的效率。
二是资源配置效益最大化。资源的互补性奠定了校企合作创新形成的经济基础，以合作项目为中心，通过契约关系共享与互补资源，包括资金互补、人力资源互补、技术互补、管理互补以及市场营销互补等。校企合作创新中的各个创新主体分别贡献出自己的优势资源，共同构成实现市场机遇所需的整体资源，产生强大的资源优势和市场竞争优势，达到资源配置的效益最大化。
三是契约关系人利益最大化。组成校企合作创新中的各创新主体形成了多边契约关系，构成了校企合作创新的利益衡量机制，共同对校企合作创新中的财务管理目标产生影响。当校企合作创新的整体收益最大时，各契约关系人的利益就会最大限度地得到满足，这也是各利益相关者开展校企合作创新活动的最根本目标。
四是价值链最优化。校企合作创新本质上是一个由各个创新主体贡献自己核心能力而组成优势互补的价值链，各成员彼此发挥自己在价值链上的最优部分，从而形成一条比任何纵向一体化的传统价值链都优越的价值链条。
三、校企合作创新中财务管理的评价――灰色关联法
目前关于评价的方法较多，如综合评价法和层次分析法都是专家评价的范畴，是以专家学者的主观判断为基础的评价方法，但由于事物的不确定性和模糊性，专家对评价指标不可能做出完全合理的判断；DEA法的评价结论完全依赖于客观数据，要求数据准确无误，但往往不能反映决策者对各准则的偏好程度，也很难准确反映一些定性指标的作用；神经网络法需要大量的训练样本，随着目标的不同评价指标也会改变，这样训练样本的收集和确定几乎不可能，所以神经网络评价法在实践中应用也比较困难；而“成本最小化”及“基于时间与成本”的算法，必须详尽收集不同主体的相关信息及各种成本数据，信息量较大且计算复杂程度也很大，对于那些没有详细信息的主体，此方法难以凑效。因此，利用各种不同的定量分析方法来研究校企合作创新中财务评价的问题都有其适用条件，但也存在许多不足。本文采用灰色关联分析法评价校企合作创新中的财务管理。
首先，校企合作创新中的财务评价与考核应体现两个结合：一是定量考核与定性考核相结合。因为各创新主体对校企合作创新整体效益的“贡献”不仅仅局限于财务上的，有些则是无形的或非财务上的，为此应关注新产品研究开发信息、市场调查信息、营销与沟通信息，考核各创新主体的学习能力、创新能力、客户满意度、市场占有率等。同时，重视风险评估和各创新主体间的合作，按风险和回报来评估投资机会。二是合作前分析与合作中考核相结合。合作前分析作为基础性工作在校企合作创新中更为重要。如何选择合作伙伴是校企合作创新成功与否的必要条件，也是合作前分析的重点。此外，在合作过程中还要加强对财务状况的考核。
其次，从系统的角度看，受激烈竞争的市场环境影响，校企合作经济行为的复杂性导致了会计信息系统的复杂化，促进了校企合作中财务系统的自适应调节，使财务系统的影响因素错综复杂。因而，分析财务系统的现状、预测财务系统的前景、控制财务系统的行为等一系列问题，所依赖的信息是“部分完全的”或称“贫信息性”，这正是财务系统的“灰色性”。财务信息的灰色特征，使传统的评价方法难以保证财务评价结论的科学性与可靠性。因此，校企合作中财务评价所利用的财务信息是不完备的，实际上也不可能是完备的。这意味着作为评价对象的校企合作创新具有典型的灰色性。可根据企业会计准则中的一些财务指标为依据，根据被评价财务指标数据，确定出“满意财务状况指标序列”，并以此为参考序列，该参考序列和被评对象实际序列共同构成了灰色评价样本空间。具体而言，灰色关联分析法包括静态模型和动态模型。
关键词：房地产 SPSS；主成分分析
当前，我国房地产企业的财务体系相对完备，但在衡量财务状况时仍有一些不足，如指标多、体系复杂等。本文对21家房地产企业进行主成分分析，提取影响财务状况的主要因素，并对其进行分析，以期更直观的说明影响房地产企业财务状况的因素。
一、财务指标选取和样本来源
本文选取了房地产上市公司2011年9月30日的8个财务指标来组成本文的财务评价数据矩阵。分别是：X1：净资产收益率；X2：总资产报酬率；X3：总资产增长率；X4：固定资产周转率；X5：总资产周转率；X6：流动资产周转率；X7：应收账款周转率；X8：运营资产占总资产的比重。其中X1、X2反应的是企业的经营业绩，X3反映资产的成长性，X4、X5、X6、X7反映资产的使用效率情况，X8反映资产的结构情况。
本文样本来源21家房地产上市公司2011年9月30日的相关财务数据。（见表1）
二、影响财务状况因素的主成分分析
（一）用SPSS进行数据分析采集
笔者通过检查KMO及Bartlett球星检验值得出，应拒绝原假设，原数据的这些财务指标具有较强的相关性，其显著性为0，表明相关矩阵不足一个单位矩阵，可以进行因素分析。而KMO=0628也大于06，同样说明了各指标之间信息的重叠程度较高，适用于降维处理。
基于对8个财务指标的分析本文确定了三个主因素，累计贡献率为7387%，这三个主因素可较好地评价房地产上市公司的财务状况。（见表2）
将计算得出的前三个主成分以其对应得贡献率为权重，进行加权平均计算，得出房地产企业财务状况的综合评分并进行排名，其排名顺序为广宇发展、金科股份、保利地产、滨江集团、鲁商置业、阳光股份、万科A、天保基建、深物业A、中华企业、苏宁环球、冠城大通、首开股份、信达地产、中南建设、海宁皮城、亿城股份、华业地产、世联地产、金融街、福星股份。
三、实证结果分析
本文采用统计方法对21家房地产上市公司的财务数据及其财务状况进行了整体分析并得分评价。通过实证分析看出，净资产收益率、总资产报酬率、总资产增长率、固定资产周转率和总资产周转率能够较全面评价房地产企业的财务状况。笔者建议债权人、投资者以及潜在投资者在进行是否继续去企业注入资金或追加投资时，应考虑好企业的资产质量情况，选择资产质量较好的企业进行投资。运用SPSS主成分分析法评价公司不失为一种优秀的方法，使我们从整体上把握企业的财务面貌。因为存在样本选择的数量和财务指标的选择范围等方面的影响，这种模式也有一定的局限性，希望这篇文章能给中小型型投资者提供一定的建议。（作者单位：中原工学院）
参考文献：
[1]焦晓松，杨茜，曹颖琦.基于主成分分析的自主创新能力综合评价研究[J].商业研究，2007，（2）：46-47.
[2]王晓芳，王学伟.基于因子分析的我国证券公司竞争力研究.[J].《现代商贸工业》2008
关键词：财务分析；证券投资；主成分分析；上市公司
中图分类号：F830 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）19-0114-02
众所周知，上市公司的财务状况往往能够决定通公司股票的未来收益，一个公司的财务状况一般可以从其公布的财务报表中反映出来。在证券投资过程中，投资者通过对上市公司财务信息的分析，判断上市企业的投资价值，进而决定投资方向，财务分析在投资过程中起着至关重要的作用。但是在上市公司公布的财务信息中，各个指标所反映的财务信息存在一定的相关性，而单个指标又不能反映上市公司的整个财务状况，这就增加了投资者分析公司价值的难度。所以如何科学合理地利用上市公司公布的财务指标对其财务状况进行客观的评价，对投资者进行正确的投资决策有重要的参考意义。
主成分分析方法通过投影的方法实现数据的降维，在损失较少数据信息的基础上把多个指标转化为几个互不相关且有代表意义的综合指标。这少数几个综合指标能够把个体间大大小小差异都集中起来，达到减少指标和删除重复信息的目的。因此，将主成分分析应用于上市公司的财务分析之中，可以从众多财务指标中有效提取能够反映财务信息的主要因子。我们知道，股票价格会受到宏观经济因素、市场因素等外部因素的影响，但这些外部因素对于每个企业，特别是对同一行业中的企业的影响程度来说是相同的。所以在这些外部影响因素相同的情况下，可以通过研究同一行业中的上市企业财务指标来对其财务状况进行直观上的分析，进而为投资者进行投资决策提供参考。
下面利用主成分分析方法对饮料制造业的上市公司财务状况综合评价的实证分析。
在饮料制造业上市公司样本的选取上，选择在沪市上市的全部18家上市公司，根据18家上市公司在2011年公布的年报，获取综合评价指标中的各项单项指标的数据，包括反映公司偿债能力、获利能力、营运能力、财务能力、成长能力、单股指标等6大指标中58个财务指标，数据来源于和讯网。
在进行主成分分析之前，对上述数据进行标准化处理，消除量纲对数据的影响。利用SPSS统计软件对18家上市公司的58项标准化处理之后的财务数据进行主成分分析，计算结果（如表1所示）。
从上页表1中我们可以看出，按照特征值大于1且累计贡献率超过85%原则提取的主成分数位9个，因此，选取前9个主成分来代替原来的58个财务指标。从表中可以看出，前9个指标的累计贡献率已经为95.191%，基本涵盖了原来58个指标所涵盖的信息。为进一步解释各个主成分的实际意义，再利用Kaiser标准化的正交旋转法对数据进行旋转处理，旋转在13次迭代后收敛。旋转之后从旋转成份矩阵可以得到各个因子的载荷情况，进而解释每个主成分所代表的实际意义。
从旋转成分得分系数矩阵中可以看出，代表单股指标和现金流量的财务指标在第一主成分中有较高的因子载荷，因此第一主成分可以解释为股指因子和现金流量因子；第二主成分中，偿债能力和财务能力占有较高的因子载荷，因而第二主成分可以解释为偿债因子和财务因子；第三主成分中，获利能力和成长能力占有很高的因子载荷，第三主成分可以解释为获利因子和成长因子；第四主成分中，营运能力指标占有很高的因子载荷，所以可以解释为营运能力因子；各指标在剩余五个主成分中占有的因子载荷相对于前四个主成分的因子来说比较小，补充解释了前四个主成分所遗漏的信息。由此可以看出，通过观察旋转后的因子载荷，可以更明确得解释各个主成分所代表的实际意义。但是各主成分对于公司整体财务状况反映的侧重点不同，因此对各主成分进行赋权，构建由主成分组成的财务状况的综合评价模型：
利用综合评价模型可以计算出2011年饮料制造业18家上市公司的财务综合得分情况，计算结果（如表3所示）：
从表中可以直观的看出各家公司的综合财务得分情况，根据得分的多少来判断各家上市公司的整体财务情况。由此可见，基于主成分分析的财务指标分析方法是比较客观的财务评价方法，可以为投资者在分析公司财务指标时提供直观的数据参考，并可应用于判断企业财务状况发展趋势进而更好地进行投资活动。
参考文献：
[1] 斯蒂芬·A.罗斯，伦道夫·W.韦斯特菲尔德，布拉德福德·D.乔丹.公司理财（精要版）[M].方红星，译.北京：机械工业出版社，2010.
[2] 潘琰，程小可.上市公司经营业绩的主成分评价方法[J].会计研究，2000，（1）.
[3] 苍玉权，严华麟.公司财务状况与股票收益[J].数理统计与管理，2005，（5）.
[4] 林华.公司财务指标分析在证券投资中的应用——来自中国沪市A股的经验证据[J].上海经济研究，2008，（3）.
关键词：市公司 综合评价 Chernoff 脸谱
一、引言
对于上市公司多指标财务分析，数值方法给出的结果往往缺乏整体性印象，而图形化方法则具有明显的直观优势，借助计算机编程和多元统计分析理论，图形不仅可以帮助观察多维数据的本质，更可以通过多元图形本身的信息来反映公司财务的综合状况。用于上市公司多指标财务分析与评价的常用多元图形化方法有：二维散布图、雷达图、脸谱图、星座图及像素图等，舒晓惠等（2006）提出了一种新的图形化方法：树谱图。基于可视化目标的多元图形方法主要来看分为两个层次，一是直观反映上市公司财务的各指标状况，例如，二维散布图、雷达图、星座图；二是图形本身所具有的信息可以形象反映财务状况的优劣，例如，脸谱图和树谱图等。目前，国内文献主要集中在研究雷达图在财务分析评价与预警中的应用，主要有王强（2000），舒晓惠等（2005），付（2007）与金晓燕（2010）；脸谱图则最初是由Chernoff（1973）提出来，Wainer and Thissen（1981）以及 Smith与Taffler（1984）将其应用于公司财务分析，国内则仅有舒晓惠等（2006）将其用于上市公司财务评价，实证研究表明，在进行上市公司财务分析时，通过雷达图向普通股民传达公司信息时缺乏综合形象性，而脸谱图的应用则有明显的优势。上述研究都是对上市公司财务状况展开静态分析，并没有动态跟踪一段时期内上市公司的财务状况，同时，以往文献都没有明确提出可以将综合评价方法与Chernoff脸谱图相结合的思想来实现利用脸谱的表情综合评价上市公司财务状况。基于此，本文应用Chernoff脸谱图的基本思想，结合综合评价方法对所构建的上市公司财务评价指标体系通过主成分分析方法进行降维后，利用舒晓惠（2006）的方法通过计算机实现了上市公司财务绩效的可视化脸谱图，并对深、沪两市钢铁行业30家上市公司2003年至2007年财务状况进行了动态跟踪，结果表明，脸谱图不仅能够形象反映上市公司的财务状况，而且可以很好地动态反映不同时期财务状况的变化情况。
二、研究设计
（一）基本原理 Chernoff 脸最初设计可处理18 个变量，当变量数小于18 时，可将脸谱中某几个部位固定；当变量数超过18 时则可以设法在脸谱中再添加一些部位，如头发、耳朵等。Chernoff 脸最初认为主要可以用于对研究对象进行分组：由原始材料和直觉提出的最初的分组；由聚类算法产生的最终的分组。进一步研究表明，利用Chernoff 脸除了可以进行辅助聚类分析外，也可以通过已经得到的聚类结果对新的结果进行辅助判别分析。显然，将上市公司相关财务指标数值与脸谱的相关部位进行对应即可实现利用Chernoff脸对上市公司的财务状况进行辅助聚类分析和辅助判别分析。考虑人脸表情的复杂性，当处理的变量过多时，脸谱所表示的人的各种表情则不容易合理用于综合评价上市公司的财务状况，例如通过嘴的微笑，眉毛舒展等来反映相关财务状况良好，显然这些表情具有很好的直观效果。因此，用Chernoff 脸谱图综合反映上市公司的财务状况，除了实现第一层次的财务指标值与脸谱的各部位对应外，还需考虑第二层次脸的表情所表达的财务状况，从而能够达到直观形象的目的。为实现这一思想，本文提出可以通过构建上市公司财务状况的综合评价财务指标体系，应用综合评价方法进行财务指标数据的预处理和主成分分析，并在此基础上通过以行业财务指标平均值为阈值进行映射转换，将相关综合评价的数值转换为Chernoff 脸谱图，从而实现脸谱图形自身的表情，即达到可用于评价上市公司综合财务状况的目的。也即Chernoff 脸谱图相关表情需通过综合评价方法来合理加以实现。
（二）上市公司财务状况Chernoff 脸谱图设计 对于上市公司财务状况的综合评价，已经有众多的学者展开研究，结果表明，传统产业与高新技术产业上市公司的评价指标体系具有一定的差异，本文主要以传统产业为研究对象，参照1999年财政部、国家经贸委、人事部和国家计委联合的《国有资本金效益评价规则》中公布的竞争性工商企业评价指标体系，按盈利能力、偿债能力、资产运营能力和成长能力四个方面11个财务指标给出权重如（表1）所示。一般认为，脸部的各部位形态及表情可以给人初步明确的信息，比如嘴形的笑意，眉心是否舒展，眼睛是否炯炯有神，鼻子长短表明气息是否粗壮，脸形是否圆润等，这些脸部的形态和表情所传达的信息好坏显然给人的感受基本是一致的。注意到人眼对脸部各个部位的敏感程度不同，按权重的重要程度与敏感程度相对应，本文选取脸谱指标与财务指标对应如下：嘴部指标对应盈利能力指标，眼部指标对应偿债能力指标，鼻子眉毛指标对应资产运营能力指标，下部脸形指标对应成长能力指标。具体实现则首先对各财务比率指标值进行一致化和无量纲化处理后，再利用主成分分析法对各类财务指标进行降维，在与Chernoff 脸谱的18个变量相关对应中，按（表2）选取相对应的指标，其余Chernoff 脸谱的指标值则取某一固定值。脸谱图的优点是不仅将财务数据通过图形化直观表示，而且可以利用人的自然表情来传达上市公司的财务状况，作为一个对应的联系，本文以行业平均值作为人脸表情改变的阀值，各财务指标值较行业平均值超过越多则表情越开心，其示意图如（图1）。由（图1）以行业均值为阀值，图1-a从脸部形态看不喜不悲，各指标均为平常形态表情，表明财务状况基本正常; 图1-b从脸部形态看嘴带笑意，目光炯炯有神，眉心舒展，鼻长气粗，脸形圆润，呈现良好形态，表明各财务指标状况良好；图1-c从脸部形态看则显得愁眉苦脸，脸形削瘦，表明各财务指标出现一定的危机。
三、动态跟踪分析
（一）数据预处理 本文以钢铁行业为例，选取深、沪两市钢铁行业30家上市公司，按前述11个财务指标从RESSET金融数据库中得2003年至2007年共5年的年度财务数据总计1650个财务指标值。按照将上市公司财务绩效的综合评价方法与Chernoff 脸谱相对应的思路，按如下方法展开实证分析。首先进行数据预处理。第一，极端值处理：按3?滓原则剔除财务指标值中的极端值，在其后的处理中再对剔除的相关指标值进行相应取值。第二，进行一致化处理，将各财务指标化为正向型指标。在所选取的上述指标中，有正向性指标和适度性指标两类，其中资产负债比率X4、流动比率X5、速动比率X6为适度性指标。因此有必要进行一致化处理，使之都为正向性指标。按照国际惯例注意到资产负债比率、流动比率、速动比率的适度值分别为50%、200%、100%，设xij为第j个上市公司的第个财务指标值［L1j，L2j］为最优适度区间，则可利用如下公式（1）进行变换：
x'ij=1.0-■ xij
注：适度区间为一点时，取L1j=L2j；Mj，mj分别为xij的允许上下界。
第三，采用极值法对各财务指标进行无量纲化。进行无量纲化处理的方法一般有：“标准化”处理法、极值处理法和功效系数法，本文目的是建立各类财务指标的主成分与脸谱相关指标数据的联系，因此采用极值处理法，利用如下公式（2）进行无量纲处理（对于剔除的极端值，这里都赋为最大值1.0）：x'ij=■ （2）
这里，Mj=■｛xij｝，mj=■｛xij｝为保证动态跟踪的可比性，本文将Mj和mj固定为2003年度各财务指标数据的极值。第四，按盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力对各类指标提取主成分，利用SAS软件分别对财务指标盈利能力方面、偿债能力和运营能力方面各提取两个主成分，对成长能力方面求出主成分综合得分，即求得指标值。第五，确定各类指标的主成分与脸谱指标的对应关系。脸谱的特点就是通过人的自然表情来反映上市公司的财务状况，本文以行业平均值作为脸谱表情不悲不喜对应的中间值。设主成分值zij∈［x1j，x2j］，x0j为行业平均值对应的主成分值；脸谱指标值yj∈［y1j，y2j］，y0j为脸谱表情不悲不喜的取值，则按下式（3）做变换：
yj=■（y0j-y1j）+y1j x1j?燮zij?燮x0j y0j zij=x0j■（y2j-y0j）+y0j x0j?燮zij?燮x2j （3）
这里为保证动态跟踪的可比性，本文以2003年度30家钢铁行业的平均值做为基期的定基值，各年度的各上市公司指标值均与该相应平均值按式（3）进行变换，从而利用式（3）即可计算出各上市公司对应的脸谱指标数值。
（二）上市公司财务绩效脸谱图 运用Bland C++编程画出所有30家钢铁行业上市公司2003年至2007年的脸谱图。为方便起见，这里报告2003年度30家钢铁行业上市公司财务综合状况的脸谱图如（图2）。利用上述分析结果，则可以展开利用Chernoff 脸谱对上市公司财务绩效状况的静态和动态两方面的分析。
（1）Chernoff脸谱静态聚类分析。对于上市公司财务状况的多元图形分析，其第一层的意义乃是可以进行最初的聚类分析，以2003年钢铁行业30家上市公司为例，按照对脸谱图的最初印象，可以将图形结果分为六类，具体见（图3）。显然通过聚类，可以清楚地将上市公司的财务状况做一个大致的分类，而如此分类的方式相对于利用多元统计分析得到的聚类结果，其具有多指标聚类的性质，这一点是数据分析结果较难企及的。利用分类结果，进一步按照脸谱图本身所具有表性等形象反映上市公司财务状况的第二层次的功能，可以明显发现，（图3）中的第一类和第二类上市公司，其财务状况综合看较为良好，各项指标均基本正常。第三类公司则显著特点是嘴形较大，笑意明显，表明这三家公司的盈利能力良好，但从眉心来看都不舒展，表明公司的资本运营能力存在一定程度的欠缺。第四类和第五类公司分类则脸部表情较为怪异，说明财务指标数据反映的综合状况较为复杂，比如眼睛的斜率不好但较大，反映了一个相互矛盾的偿债能力指标，这也表明使用脸谱图，当指标值良莠参半时，其表性则较为古怪。第六类公司则是明显地脸形偏、愁眉苦脸，这也清楚地表明这类公司的财务状况比较糟糕。最后，利用脸谱图还可以对相近资产的上市公司进行对比分析，例如，取总资产相近的000825以及000629，由（图2），上市公司 000825给人的第一印象明显要好于000629；进一步按六个脸谱指标逐对照，000825的脸谱图除嘴形的宽度不如000629外，其余都好于或相近于000629，说明000825除盈利能力较弱于000629 外，其余均较优于000629。此外，000629 的脸谱图面有愁容，财务状况具有危机。
（2）Chernoff脸谱动态跟踪分析。应用SAS软件对钢铁行业上市公司2003至2007年各年度数据首先按盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力进行主成分分析，结果表明各年度的两主成分累积贡献率均超过85%，进一步以2003年钢铁行业平均值为基期值转化为脸谱图，本文展开如下两主面的动态跟踪比较。第一，对整个上市公司财务状况的脸谱图动态跟踪分析。应用脸谱图考察整个钢铁行业财务指标四个方面综合能力平均水平的变化，以2003年钢铁行业平均值为基期对比值，对5年间的钢铁行业各财务指标按四个方面分别提取主成分后其行业平均水平的脸谱图见（图4），实证数据分析表明：由脸谱图的嘴部表明，整个钢铁行业的盈利能力出现一定程度的下降，特别是盈利能力第二主成分即嘴形的宽度减少。而第二主成分主要与主营业务的盈利能力有关，表明整个钢铁行业相对于2003年其主营业务利润率有所下降，其中一个主要原因是铁矿石价格不断攀升导致。由脸谱图的眼部表明，整个钢铁行业的偿债能力也渐次下降，2005年后基本稳定相差不大。由脸谱图的眉毛和鼻子的形态表明，整个钢铁行业的运营能力喜忧参半，总体来说有所降低；第一主成分对应的眉心并不舒展，但第二主成分对应的鼻子长度增加，这主要是由于各上市分司运营能力指标数据参差不齐导致。由脸谱图的下脸形态表明，2004年与2005年整个钢铁行业的成长能力有所下降，但2006年后则有所增强，这主要与近年来钢铁行业在受外部铁矿石价格因素的影响整个行业进行了一定的整合重组，使得强者愈强以提高行业的整体竞争力。上述图形分析与我国钢铁行业的5 年来的发展情况基本吻合，这表明脸谱图可以动态反映行业的发展状况。第二，对单个上市公司财务状况的脸谱图进行动态跟踪分析。简单起见，本文对钢铁行业龙头企业宝钢股份，财务状况变化较为明显的宝钢股份、韶钢松山与鞍钢新扎等上市公司展开分析，其相应各年度脸谱图的结果如（图5）。由（图5），以2003年钢铁行业平均值为基期对比值，实证数据分析表明：宝钢股份总体来看，各项指标表明其财务状况基本呈现下降趋势，仅2005年下脸形态表明有一次较明显的成长，而鼻子长度增加表明运营能力有所加强，这与宝钢因为铁矿石价格上涨压缩盈利空间和在此原因下的规模扩张有关。韶钢松山则在2003年各项指标均表明其财务状况良好，其主要受益于广东省的经济建设迅速发展，然而在铁矿石价格上涨的压力下，中等规模技术含量相对落后的钢铁企业受到的冲击更大，其脸谱图表明大部分财务指标状况出现不同程度的恶化，而鼻子长度增加表明公司加强了内部运营能力，2007年下脸形态表明有一次较明显的成长。鞍钢新扎的脸谱图则表明，受益于本地的铁矿石资源，除偿债能力外，公司其他各项指标表明其财务状况基本呈现良好趋势，而偿债能力即眼睛变小表明公司在发展过程中充分利用了财务的杠杆作用，同时增加了财务风险。2006年与2007年公司成长明显，盈利能力也明显增强。由上述分析可见，脸谱图对于单个上市公司的财务状况能够进行跟踪反映，并且能通过脸谱的表情综合反映企业财务状况的动态变化。
四、结论
对于上市公司财务绩效的图形化分析，由于其直观形象与综合性，可以为使用者提供简单明了又全面的公司财务状况的初步印象。这为广大中小投资者了解上市公司基本财务状况提供了一种有效途径，从而避免了对大量财务数据的整理分析，使得更多的普通投资者也可以解读公司的基本状况。运用脸谱图分析上市公司的财务状况，可以从脸的形状和表情来直观反映公司的情况，更贴切地实现了上述图形化的特点，因此具有广泛的实用价值。在静态分析的基础上进一步展开了上市公司财务状况脸谱图的动态跟踪研究，以钢铁行业为例实证分析发现，脸谱图既能对整个钢铁行业的综合财务状况进行有效跟踪，也能对单个上市公司的财务状况进行动态跟踪，其脸谱图能够很好地反映上市公司在不同时期各财务指标的动态变化，从而更好地帮助投资者了解上市公司财务的历史信息，进行对比分析。由此可见，脸谱图不仅可以作为聚类分析和判别分析的辅助手段，也可以进一步作为综合评价和动态跟踪方法展开应用。研究过程中也发现应用脸谱图进行上市公司财务状况评价和动态跟踪需要进一步探讨的问题：基期参照财务指标值的设定，本文使用的是2003年钢铁行业财务指标的平均值作为阈值，其参考点是否合理仍可进一步商榷。进行无量纲化的方法的选择，不同的方法实证结果会有一定的出入。脸谱图的表情处理问题需进一步改善。在进行将预处理后的财务指标数据对应到各脸谱图的数值转换映射时，对于灵敏度的处理需进一步改善，以保证脸谱图的表情能够更准确地反映上市公司财务状况。
*本文湖南省教育厅科研项目“上市公司财务绩效评价方法与多元图形化研究”（编号：06C644）以及怀化学院重点学科金融学建设项目阶段性成果
参考文献：
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［3］舒晓惠等：《上市公司财务的树谱分析及实证研究》，《金融经济》2006年第2期。
［4］舒晓惠等：《上市公司财务的Chernoff脸谱分析及实证研究》，《金融经济》2006年第2期。
关键词：财务分析；方法；评价指标体系；研究
我国卫生事业的改革与市场经济的发展为医院制度的完善创造了条件，在医院发展过程中，财务分析与评价指标作为一项关系到医院发展较重要的因素成为大家研究的重要议题。医院的财务分析主要是指专业人员通过对公司相关的财务报表及相关的资料的整理分析，采取特定的方式对目前公司的财务状况做出相应的评价［1］。这种评价既是对公司目前财务工作状况的一个总结，也是为未来医院的财务工作方向做出合理科学预测的关键。因此财务分析在医院管理中的作用也可见一斑，如何能够顺应时展的潮流，推动医院财务分析方法与评价指标体系的与时俱进是建立现代化医院的重要要求，也是深化改革推进发展的途径，本文着重对财务分析的方法与评价指标体系进行研究。
1医院财务分析主要方法
1．1水平分析方法
水平分析的方法主要运用在历史数据的处理上，在医院的财务报表分析的过程中常会出现一些历史数据，涉及多个财务报表的时间区间，因此这个时候对项目的处理要使用水平分析方式，采取百分比或者进行绝对数据比较，设置合适的基准年份，在此基础上将折算后期数据。水平分析的方式能够使医院财务分析的管理人员在一定的基础上对数据变化的趋势进行研究，并能够根据趋势变化的形态从而对数据有一个相对敏感的分析［2］，使对未来的预测数据更加的准确。在水平分析的历史区间，医院管理人员可以通过观察医院财务数据的损益、负债以及现金流量的变化对目前的医院经营效果进行较周密的了解，从而对医院财务数据的增长程度与有效性进行一定合理的评估，采取更加直观量化的方式对其进行评价。
1．2比率分析方法
比率分析是医院进行财务分析的另一个较重要的方式，比率分析主要是指通过对医院资金的投入与医院提供医疗服务的水平与效率及医院工作的利润产出能力等相关的比率作为指标对医院的经营管理做出一定的评定［3］。这种分析方式通过比较数值的相对大小，使了解医院在以前与未来的业绩等情况更加的方便，比率的种类具有多样化，涉及财务分析的各个方面，杠杆比率、流动性比率等能够对企业的相关财务能力做出很好的评价，它通过将各项指标的原始数据联系到一起，来实现分析的最终目的。同时这一比率的分析方式使医院与行业的平均值具有了一个比较的基础，通过指标比较，对医院进行财务衡量的数据更加具有可视性，同时也体现了科学、公允的特点，具有一定的优势。
1．3趋势分析方法
趋势分析的方式与水平分析方式具有很强的类似性，在一定程度上，趋势分析方式被认为是水平分析方法中的一类。趋势分析是一种技术性的分析方式，它主要是衡量在一个可供观察的时间段内，一个指标的整体的走向，这种走向最初是用来衡量证券市场的价格变化，现在可以用来衡量医院的财务状况［4］，如果趋势能够在长时间保持一种向上或者向下的态势说明其趋势性很强，因此可以通过以前年份的财务状况对未来一段时间的财务进行分析，如果在很长的时间内，财务的相关数据的趋势变化不明显或者无特定的趋势形态，则说明通过以往数据进行相关准确性预测的可能性不大。因此顺应趋势预测是医院的相关财务分析管理人员进行财务数据分析的重要方式与手段［5］。
2医院财务分析的评价指标体系
2．1现金流量指标
现金流量是衡量企业财务状况的重要指标，也是衡量医院的相关财务状况的一个关键性指标，因此其在医院的财务分析中的作用显而易见。现金流量指标在一定程度上是衡量医院财务状况健康与否的重要指标，通过衡量一个医院的现金流量能够确定其短期的偿还能力，同时现金流量指标作为财务分析的核心［6］，是管理者对医院相关现金占比与盈利能力做出评估的关键，现金流量指标同时还是其他的相关财务报表分析需要的重要基础，必须在医院财务的日常管理中给予必要的重视。确保现金流量指标的相关数据具有真实性、可靠性。
2．2经济效益指标
经济效益指标主要是指医院在日常经营管理活动中的收益及医院的负债偿还的能力。这一指标直接涉及医院的经营能力与水平，是医院进行向好改革与发展所需要关注的重要指标。从根本上来看，这一指标的衡量更加凸显了一个医院的经济能力，是对医院自身的经济发展潜力与内在商业能力的重要观测指标。通过分析这一指标能够对医院的整体发展能力做出客观评价［7］，通过研究医院的整体运营情况分析在未来这一医院的发展能力，能够看到医院在未来发展的水平与面貌状况，使发展更加的科学、顺利。
2．3可持续性指标
可持续发展指标从宏观上来说是衡量一个国家及地区发展能力与健康程度的重要指标，从微观上来说可持续发展指标是一个医院、企业发展能力的重要指标。这一指标涉及多个方面的内容，其包含医院对现有资金的控制水平与能力、医院现有固定资产的变化情况等一切能够影响到医院后期发展的指标。通过对医院相关的可持续指标的衡量能够对医院的相关财务状况与未来的发展潜力做出一定的判断，管理人员通过对医院整体的可持续发展能力做出衡量从而更加科学有效的把握医院在未来的发展，使发展可持续化。
3有关财务分析方法与评价指标体系的探讨
3．1不足之处
虽然目前医院的财务分析的方法与指标有了较快的发展，但是目前还存在着很多的不足之处。首先是财务分析工作管理者对这一工作认识程度，医疗体制改革之后，经济利益在医院日常经营中的地位进一步上升，这一理念也进一步滋生了部分管理人员唯重经济效益的思想，在医院业务的扩张过程中缺乏对经济管理的方式与正确的理念使财务分析工作得不到重视［8］，这种对财务分析重要性的忽视在一定程度上体现在相关人员的工作中，不仅缺乏效率而且缺乏责任感。其次，在指标的选择上，分析方法的独立与单一限制了医院整体财务的评定，同时医院管理模式与财务方法的选取不能及时配套，将企业的财务分析方式生搬硬套在医院的管理上显然不行。
3．2改进意见
针对以上目前医院的财务分析的方法与指标等方面仍然存在的一些问题，必须采取有效的方式提升医院相关管理。首先是加强对财务工作人员的培训，强化工作人员对这一工作的认识，通过理念的更新，提升在医院管理过程中的经济管理思想，强化其工作重要性，合理的引导员工理念，不仅要注重经济利益在医院发展的重要性，更要关注医院的发展。同时还要注意对财务评价方式的结合性，指标的健全与否直接关系到整体评价的结果是否合理，必须采取更加全面有效的指标对其进行评估与监测，以实现更好的发展。
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关键词：电力行业 财务状况 因子分析
力公司是从事电能的生产和销售的经济单位，它由发电、变电、输电、配电等子系统构成。电力行业是资金技术密集型产业，也是国家的基础性产业，不仅关系到一个国家国民经济的发展，更关系国家的安全，因此正确、公允地评价电力公司的财务状况具有重要的经济意义和政治意义。我们通常是从电力行业上市公司公布的财务报表中了解公司财务状况，但是报表中数量众多的财务指标是从不同侧面反映该公司实际运作情况，单独分析和评价任何一个财务指标，很难全面揭示公司的财务状况及其经营成果，只有将反映公司偿债能力、盈利能力和营运能力等财务指标纳入一个有机整体之中，并采取适当的方法进行综合，才能对公司财务状况作出评价和判断。因子分析法正是一种进行综合评价的有效方法。
一、因子分析模型
因子分析法是一种通过降维将数据进行简化的技术。该方法通过研究众多变量之间的内部关系，建立观测数据的基本结构，并用少数几个独立的假想变量来表示其基本的数据结构。这些假想的变量（公共因子）比原始指标变量的数量大大减少，并且能够在不丢失重要信息的条件下，反映出原来众多变量的主要信息，它的实际含义也更为明确，有利于进行综合的分析和评价。假设有n家电力行业上市公司，每个公司都观测到p个财务指标，设经过转化后的公共因子变量记为f1，f2…fm ，则模型
x1=a11f1+a12f2+…+a1mfm+e1
x2=a21f1+a22f2+…+a2mfm+e2
………
xp=ap1f1+ap2f2+…+apmfm+ep
称为因子模型，其矩阵形式为 x=af+e，其中，f1，f2…fm为x各分量的公共因子，各fi的均值为0，方差为1，相互独立；ei为xi的特定因子，只对xi起作用。各ei均值为0，方差为bi2，且各ei相互独立。f与e相互独立，x均值为0，矩阵a称为因子载荷阵。在实际问题中，要根据所观察的数据x，求出a及公共因子f，然后再进行具体的分析。
二、电力行业上市公司实证分析
本文根据电力行业上市公司的财务信息将反映偿债能力、盈利能力和营运能力等财务指标作为一个整体，采用因子分析法进行综合，评价和判断电力行业主要上市公司财务状况的优劣。在影响电力行业上市公司综合实力众多因素中，通过综合分析，找出各个因素之间的相关关系，从而对公司的财务状况作出综合的评价。
（一）选定指标及收集数据样本
本文根据系统性、可比性和可操作性原则选取评价指标，并结合电力行业上市公司的经营特点，选取了净利润增长率、净资产收益率、资产负债率、流动比率、速动比率、主营业务利润率、应收账款周转率、销售毛利率、每股收益9个评价指标。
截止2011年底，电力行业的上市公司共有56家，本文的财务数据均取自各上市公司2011年的年报。
（二）估计因子载荷矩阵
确立统计指标后，由于这些指标的计量单位不同，因此这些指标值不能简单相加；同时，尽管已经将一些相关性极强的指标剔除，但有些指标之间仍存在一定的相关关系，从而导致信息量重复，因此要对其进行初步处理。以2011年的电力行业上市公司数据为例，采用因子分析法对这些公司的财务状况进行综合评价，运用spss19.0软件进行操作，结果如下：
首先，判断样本指标数据是否适合进行因子分析，这就需要做kmo和bartlett的检验。其检验结果如表1所示。
根据统计学家kaiset的结论，kmo取值大于0.5则适合进行因子分析，表1中kmo值为0.72，由此认为样本数据适合进行因子分析；bartlett检验给出的相伴概率为0.000，小于显著水平0.05，因此拒绝其零假设，这个结论也说明样本数据适合于因子分析。
其次，在表1结果的基础上再进一步看共同度表（因篇幅有限，此表省略），它给出了每个变量的共同度，该表显示因子分析的变量共同度在0.724-0.978之间，此结果表明变量中的大部分信息均能够被公共因子提取，由此说明因子分析的结果有效。
再次，以spss19.0软件计算方差贡献率。根据9个财务指标的初始值，运用spss软件对其作描述性统计分析。设定按照特征值
于0.85的标准提取因子，提取前4个因子（分别设为facl、fac2、fac3和fac4）作为公共因子，如表2所示。提取方法：主成份分析。
由表2可见，这4个因子的特征值别为2.46、2.191、2.127、1.055，方差贡献率分别为27.337% 、24.345%、23.634%和11.718%，累计方差贡献率为87.034%。这说明前4个因子的特征值之和占总特征值87.034%，结果显示这4个因子反映了原评价指标85%以上的信息，因此提取前4个因子作为公共因子。
（三）因子旋转
计算主成分载荷，构建因子载荷矩阵。因子载荷矩阵中某一行表示原有变量 xi与公共因子的相关关系。因子载荷矩阵中某一列表示某一个公共因子能够解释的原有变量 xi的信息量。为了便于对公共因子进行专业解释，将因子载荷矩阵进行旋转，经过旋转后的因子载荷矩阵如表3所示。
由表3可见，每个公共因子只有在少数几个指标上的因子载荷较大，因此可按高载荷将9个指标分成四类。资产负债率、流动比率和速动比率在fac1上载荷比较大，可将fac1命名为偿债能力因子；主营业务利润率和销售毛利率在fac2载荷比较大，可将fac2命名为盈利能力因子；净利润增长率、净资产收益率、每股收益在fac3上载荷比较大，可将fac3命名为发展能力因子；应收账款周转率在fac4上载荷比较大，可将fac4命名为营运能力因子。
（四）计算因子得分并综合评价
以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数公式，即综合得分f。
f=（w1fac1+w2fac2+…+wmfacm）/（w1+w2+…+wm）
此处wi为旋转后因子的方差贡献率。
f=（27.337%×fac1+24.345%×fac2+23.634%×fac3+11.718%×fac4）/87.034%
把经过标准化后的数据代入综合评价因子模型，就可以计算出上市公司的综合得分，由综合得分得出电力行业上市公司财务状况的排名（因篇幅有限，此处未列出各因子的单项排名，综合评分的排名也只列示排名前10位和后10位的公司）。结果排序见表4和表5。
从fac1（偿债能力因子）得分比较来看，排名前五位的湖南发展、富春环保、申能股份、深南电a和广州控股的偿债能力较强；排名最后三位的黔源电力、st东热和长江电力的偿债能力则较弱。从fac2（盈利能力因子）得分比较来看，排名前五位的长江电力、川投能源、凯迪电力、哈投股份和明星电力盈利能力较强；而排名最后三位的深南电a、st东热和st漳泽盈利能力较弱。从fac3（发展能力因子）得分比较来看，排名前五位的深南电a、远程电缆、金马集团、大唐发电和金山股份的发展能力较强，而排名最后三位的st祥龙、st漳泽和st东热发展能力较弱。从fac4（营运能力因子）得分比较来看，排名前五位的文山电力、乐山电力、涪陵电力、明星电力和西昌电力营运能力较强；而排名最后三位的凯迪电力、st东热和国电电力营运能力较弱。由表4和表5可见，综合财务状况的评价（综合得分）结果为：财务状况较好的是排名前五位的湖南发展、富春环保、文山电力、明星电力和西昌电力；而排名最后五位的st祥龙、st东热、st漳泽、st能山和深南电a的财务状况相对较差。
三、结论和建议
分析数据的结果显示，56家电力行业上市公司中有28家因子得分都存在负值，这就说明这28家上市公司的财务状况较差，其余得分大于0的公司其净资产收益率和每股收益相对于其他行业也总体偏低，因此，本文提出要改善我国电力行业上市公司的财务状况，提高其整体经营绩效，应该从提高偿债能力、盈利能力、发展能力和营运能力四个方面入手。
从偿债能力来看，电力行业56家上市公司2011年平均资产负债率为65.54%，其中五大发电集团的资产负债率都在75%以上，而亏损严重的st漳泽更是高达93.7%。资产负债率反映了企业全部资金中有多大的比例是通过借债筹集的，是企业资产对负债的保障程度，资产负债率越高，说明借入资金在全部资金中所占比重越高，资产对负债的保障程度越低，不能偿还负债的风险越高。资产负债率越高，则负债比重越高，由此带来的每年的债务利息也就越高。债务利息越高，财务杠杆程度越高，企业经营恶化时加剧所有者损失的风险也越大。
电力行业上市公司资产负债率偏高的主要原因是投资增长过快，因此，要降低资产负债率首先要适当控制投资规模，在确保电力系统安全和满足经济社会发展需要的前提下，电力行
业上市公司可适当调整投资节奏，重点挖掘现有资产潜力，提高其利用效率，降低负债水平从而降低资产负债率，与此同时，还要进一步控制负债所带来的负担和风险，要合理安排短期债务和长期债务的融资期限，尽量做到负债与资产的期限结构匹配，降低偿付风险。目前，电力行业上市公司的流动比率和速动比率偏低，2011年平均流动比率为93.18%，平均速动比率为79.78%，在目前信贷偏紧的情况下，电力企业应适当控制短期融资规模，提高流动比率，降低短期偿债风险，与此同时，开展多渠道融资，加大金融市场参与力度，创新融资方式，通过信托、保险和资产证券化等新型融资工具降低资产负债率。
从盈利能力来看，电力行业56家上市公司2011年每股平均收益为0.184元，而同期沪深两市上市公司平均每股收益为0.26元，由此说明电力行业上市公司2011年整体获利能力比较差。当前我国电力需求快速增长，电力投资需求刚性比较强，利润增长是改善公司财务状况的重要手段。利润增长的一个有效途径就是降低成本，然而在我国火电发电量仍然占电力供应的80%以上，年耗煤量占煤炭总产量超过50%，电煤成本占到了火电生产成本的70%-80%，在经济持续高速发展背景下，电力需求的快速增长令电煤价格持续上涨，但是在我国目前“市场煤”和“计划电”并存的体制下，电价不到位煤价上涨一直是火电企业利润偏低的主要原因。在2008年和2010年，st漳泽就是因为电煤价格的大幅上涨而陷入亏损的境地。虽然2011年内电价进行了两次调整，可是电煤价格却比2010年上涨约15%，结果电价调整只能在一定程度上缓解火电企业的经营压力，却无法从根本上扭转电煤价格上涨对火电企业经济效益造成的影响。因此，从国家政策层面，应尽快完善电价机制，稳步推进电价改革，实施居民阶梯电价改革方案，开展竞价上网和输配电价改革试点，推进销售电价分类改革，完善水电、核电及可再生能源发电定价机制，通过这些举措使电价水平和电价结构逐步趋向合理水平，从而改善电力企业的盈利水平。
由于公司扩张规模所引发的巨额财务费用和管理费用也是电力行业上市公司利润减少的主要原因之一。因此，公司要强化标准化建设和集约化管理，切实降低各项成本，深化内部资产挖潜，提升盈利水平。
从发展能力和营运能力来看，电力行业56家上市公司2011年平均净资产收益率为2.53%，平均应收账款周转率为24.85%，整体的发展能力较低，营运能力较弱。公司应抓住战略机遇，加大业务资源的开拓力度，继续完善产业合理布局，优化发展结构；继续做强发电产业，做精非电产业，促进多元协同。同时积极开展优质资产收购，实现投资效益最大化。在营运能力方面应建立以现金流为核心的资金管理制度，强化资金管理，提高资金利用效益，控制负债规模，改善债务结构。资金实施集中管理、统一调度，集约经营，实现集中、在控的现金流管理，使资金运作有序进行。对于资本性支出，建立跟踪机制，加强资金动态管理。优化资金配置，减少资金沉淀，加速资金回笼，提高资金运作效益和使用效率。
参考文献：
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【关键词】 房地产上市公司 财务风险 评价体系 因子分析
房地产业作为新兴的朝阳产业、支柱产业，在新一轮发展周期中呈现出一片繁荣景象，但在某些地区甚至出现了过热的势头，多数房地产企业承担着中长期财务风险。加之目前受国家宏观调控政策的影响，国际经济变化的影响，金融政策的从紧，财务风险己经成为很多房地产企业求生存、发展而迫切需要解决的问题。从理论上看，财务风险评价理论正呈现出以下几点发展趋势：从定性分析转化为定量分析；从指标化形式转向模型化形式，或二者结合；从对单个财务指标分析转化为对财务指标体系进行分析，描述风险的变量从离散形式向连续形式转化。鉴于此，本文以房地产上市公司为研究对象，构建一套与房地产行业紧密结合的财务风险评价体系，借此给房地产上市公司改善财务状况、规避财务风险提供理论和方法指导。
一、房地产上市公司财务风险评价指标的选择及计算方法
为了能准确灵活反映房地产企业当前所面临的生存风险的强弱，基于指标构建原则的考虑，本文在设计研究变量时，借鉴了我国财政部等四部委联合颁布的“国有资本绩效评价规则”中广泛应用的财务评价指标体系，以及财务指标获取的难易程度和成本效益原则，并结合房地产企业自身的特点，根据1996年财政部颁布的关于《施工、房地产开发企业财务评价指标体系（试行）》的通知，选择体现房地产企业财务状况的财务指标。因为一个房地产企业的整体财务状况不是单一的一方面，而是一个综合整体，所以在以上财务指标设计原则的指导下，反映房地产企业经济运行状况的财务风险指标体系，应包括企业的偿债能力、经营效率、盈利能力、成长能力、基于现金流量的指标。虽然这些指标也用于评价企业的财务绩效，但企业财务风险评价和财务绩效评价是同一事物的两个相对方面，若企业财务状况良好，则企业财务风险较小；若财务状况较差，则企业财务风险较大。因此，财务绩效评价和财务风险评价在指标的选择上是可以互相借鉴的，这些反映财务状况的指标也可以用来评价企业财务风险。
根据以上原则，本文在借鉴国内外学者的实证研究成果并结合房地产上市公司实际情况的基础上，初步确定了包括反映企业盈利能力、成长能力、营运能力、偿债能力和现金流量5大类的14个财务指标，构建房地产上市公司的财务风险评价指标体系（见表1）。
二、因子分析的基本原理及数学模型
由于多指标分析本身比较复杂，而且涉及因素很多，各因素描述的方式也各不相同，有的可以采用定量描述，而有的只能采用定性描述或者是半定量描述。国内外对于多因素评价问题的分析方法主要有：层次分析法、数据包络分析法和因子分析法等。在众多的分析方法中，因子分析法有其独特的优势。对于房地产上市公司的财务分析体系的构建，因子分析法比较合适。因子分析主要的作用在于：减少分析变量的个数，通过对变量间相关性的探测，把原始变量分类，然后把相关性高的变量分为一组，再用公因子代替该组变量。因子分析有两个核心问题：其一是构造因子变量；其二是对因子变量进行命名解释。所以，因子分析的基本步骤就是围绕这两个问题逐步展开的。因子分析通常有以下四个基本步骤。
第一，确认需要分析的原变量是否适合作因子分析。在为样本数据做因子分析前我们首先做KMO测定，以便确定是否适合做数据精减。
第二，构造因子变量。设X是观测得到的随机向量，均值向量E（X）=0。F=（F1，F2，…，Fm）是不可测的向量，其均值向量E（F）=0，向量的各分量是相互独立的。e=（e1，e2，…，ep）与F相互独立，且E（e）=0，协方差阵是对角阵，即各分量之间是相互独立的，则模型：
称为因子分析模型，由于该模型是针对变量进行的，各因子又是正交的，所以也称为R型正交因子模型。其矩阵形式为：X=AF+e。
第三，利用旋转方法使得因子变量更具有可解释性。如果求出公因子解后，各个公因子的典型代表变量不很突出，还需要进行因子旋转，通过适当的旋转得到比较满意的公因子。
第四，计算因子变量最终得分。在因子分析模型建立后，还要对样本进行综合评价。对于所研究的问题，就是用最少个数的不可测的公因子的函数以及特殊因子之和来描述原来观测的各个分量。
三、因子分析模型在房地产上市公司财务风险评价中的应用
D公司是一个以房地产开发为主营业务的上市公司，近年来尽管D公司发展迅猛，但仍然存在负债率高和流动比率过低的问题，加之目前受国内宏观政策调控和国际经济变动的影响，D公司承受着巨大的财务风险，已经严重影响到D公司的生存和健康发展。本节以D公司为例，研究因子分析模型在房地产上市公司财务风险评价中的应用。根据指标数据的可获得性和完整性，本文选取从2004年1季度至2011年1季度的D公司公布的29组季度财务数据，并将原始样本数据进行标准化变换。本文运用SPSS16.0统计软件，对财务指标数据进行因子分析，实证步骤如下。
第一，对数据的检验。在为样本数据做因子分析前我们首先做KMO测定，以便确定本研究中标准化财务是否适合做数据精减。经SPSS16.0软件计算结果如表2所示。
表2结果显示KMO的值是0.607，此值大于0.5，故可认为本数据可用于做主成分分析。
第二，公因子的提取。表3为各变量和因子的方差贡献情况。它分为两部分：第一部分反映的是全部因子的特征值、方差贡献率和累计贡献率；第二部分反映的是特征值大于1的5个公共因子的特征值、方差贡献率和累积贡献率。总方差分解表显示，共选取5个因子，解释了总体方差的89.66%，也就是说5个公共因子可以概括14个原始变量所有信息含量的89.66%，提取公共因子的结果是较为满意的。主成分的提取及命名如表3所示。
第三，财务风险的综合评价模型。为了简化各主因子的结构，我们对因子负荷矩阵进行求逆计算，得到因子得分矩阵。根据因子得分系数和原始变量的标准化值，可以计算每个观测量的各个因子的分数，并可以据此对观测量进行下一步的分析。旋转后的主成分因子表达式可以写成：F1=0.060X1+0.213X2+0.209X3
-0.013X4+0.011X5+0.036X6+0.192X7+0.211X8+0.211X9-0.024X10
-0.014Xll-0.040X12-0.006X13+0.014X14； F2=0.419X1+0.105X2+
0.135X3-0.064X4+0.015X5+0.409X6-0.062X7+0.013X8+0.010X9
-0.025X10-0.021Xll+0.348X12-0.106X13-0.058X14； F3=0.003X1+
0.027X2+0.122X3-0.006X4+0.037X5+0.048X6-0.079X7-0.022X8
-0.027X9-0.002X10-0.083Xll+0.483X12+0.374X13+0.385X14； F4=
-0.118X1-0.006X2+0.016X3+0.509X4+0.499X5+0.052X6+0.021X7
-0.009X8-0.007X9-0.093X10+0.068Xll+0.082X12-0.027X13-
0.004X14；F5=-0.031X1+0.021X2-0.073X3+0.062X4-0.081X5+
0.069X6+0.000X7-0.020X8-0.027X9+0.535X10+0.540Xll-0.179X12
+0.021X13+0.051X14。
因子F1、F2、F3、F4和F5分别从不同方面反映了各个体指标的贡献率大小情况。虽然它们的综合原始信息较强，但一单独使用某因子并不能对所有变量进行一个综合评价，因此按照测度财务综合因子，将F1、F2、F3、F4和F5按照贡献率综合加权如下：
F=0.35824F1+0.18389F2+0.13948F3+0.12767F4+0.08732F5 （2）
从而利用此表达式计算出D公司各季度财务状况的综合得分，F值越大表示D公司财务状况越好，财务风险越小；相反，F值越小表示D公司财务状况越差，财务风险越大。
第四，D公司财务风险评价模型的检验。利用SPSS软件和EXCEL软件处理，可快速获得企业的主因子和综合因子得分情况，据此可对D公司各季度的财务状况做出分析和比较。由于己经采用标准化数据进行分析，所以因子得分为正表示财务状况处于平均水平之上，财务风险处于平均水平之下；因子得分为负表示财务状况处于平均水平之下，财务风险处于平均水平之上。将F取负值可以得出上述29个季度的财务风险分布图，如图1所示。
根据D公司的基本情况，把评价区域的临界值定为0具有较强的适用性，据此把0作为公司财务风险的一个分水岭，D公司财务风险判断标准见表4所示。
四、结论
本文在借鉴国内外学者的实证研究成果并结合D公司实际情况的基础上，初步确定了包括反映企业盈利能力、成长能力、营运能力、偿债能力和现金流量5大类的14个财务指标，构建D公司的财务风险评价指标体系，采用一种多元统计方法――因子分析法建立D公司财务风险综合评价因子分析模型，并选取D公司从2004年1季度至2011年1季度公布的29组季度财务数据进行实证分析。通过理论分析和实例证明，表明该模型具有实践意义，在现实中应是可行的。由于我国房地产上市公司财务风险管理体系建设尚处于起步阶段，有许多理论尤其是实务方面的问题，还需进一步探讨与解决。本文在研究中只考虑财务指标，而非财务指标也可以影响企业的财务状况，故不能概括企业经营过程的总体，因此如何在做财务评价中引入非财务指标是今后研究的方向。
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[3] 阎达五、杨有红：企业内部会计控制系统[M].中国人民大学出版社，2004.
2013年1月1日起正式实施的《高等学校财务制度》中明确规定了“高等学校的财务分析是财务管理工作的重要组成部分。高等学校应当按照主管部门的规定，根据学校财务管理的需要，科学设置财务分析指标，开展财务分析工作”。另外，《高等学校财务制度》也列明了高校财务分析指标体系的构成，共分为四类十项财务指标。随着高校财务分析指标体系的建立，为科学评价高校各项事业的发展情况提供了依据，为高校总结某一时期的财务状况提供了数据支持。因此，在新形势下根据《高等学校财务制度》的要求，做好高校财务指标的分析工作具有十分重要的意义。
二、高校财务分析指标体系存在的问题
（一）缺乏完整的财务分析指标体系结构 根据《高等学校财务制度》“根据学校财务管理的需要，科学设置财务分析指标，开展财务分析工作”的要求，高校财务分析应当全面反映高校各项事业的发展情况及通过相关财务数据的分析发现高校在管理方面存在的问题。但目前高校财务分析指标体系尚不完整，《高等学校财务制度》中的高校财务分析指标体系由财务分析一级指标与财务分析二级指标组成。具体来说，财务分析一级指标由预算管理指标、财务风险管理指标、支出结构指标和财务发展能力指标等组成。而一级指标下分设了十项财务分析二级指标，分别是：预算执行率、财政专项拨款执行率、资产负债率、流动比率、人员支出比率、公用支出比率、人均基本支出、总资产增长率、净资产增长率、固定资产净值率等。上述财务指标过于简单、概括，并不能具体、完整与全面概括高校事业发展及财务状况。此外，已有的财务分析二级指标也并不完整，例如缺乏成本管理费用等二级指标。因此，由于高校财务分析指标体系的不完整，容易导致高校财务分析工作的片面性，难以找到影响高校各项事业顺利发展的根本原因。
（二）缺乏综合的财务分析方法 由《高等学校财务制度》中明确指出高校要“建立健全学校财务制度，加强经济核算，实施绩效评价，提高资金使用效益”。而高校财务分析指标体系是高校实施绩效评价重要依据及评价手段，但目前高校的财务分析指标只能单独反映高校某一方面的财务状况，不能全面、综合地评价高校的总体财务状况及事业发展情况，因此必须运用综合的财务分析方法，将高校预算执行情况、偿债能力、内部管理和发展能力等方面纳入一个有机的整体之中，全面对高校财务状况及事业发展情况进行分析，才能做好高校财务分析及有关绩效评价工作。只有将综合的财务评价方法应用到高校财务分析中，才能全面地揭示和解决高校发展中的各种问题，发挥高校财务分析的作用。因此，由于缺乏综合的财务分析方法，致使高校财务分析结果只能单独揭示高校具体的运行情况，不能综合反映高校的整体发展情况，影响了高校财务分析工作的效果。
（三）缺乏科学、合理的高校财务分析评价标准 《高等学校财务制度》中仅列明了高校财务分析二级指标的含义及计算公式，并无制定科学、合理的评价标准。具体来说，在对高校进行财务指标的计算时，计算结果没有参考依据，高校财务分析指标结果没有标准进行参考、缺乏衡量的标准，无法对高校某段时期的发展情况、财务状况等进行科学合理的评价，导致高校的财务分析不能真正发挥作用。在当前形势下，只有制定出科学、合理的评价标准，高校财务分析指标体系才能发挥其财务评价的作用，分析结果才能真实反映高校的实际发展情况，高校的财务分析工作才能顺利开展。因此，科学、合理的评价标准是高校财务分析的制度保障。
三、高校财务分析指标体系完善对策
（一）增设相应的高校财务分析三级指标 《高等学校财务制度》中已有的财务分析指标并不完整，过于简单，不能完全达到高校财务分析的要求。因此为了全面反映高校某一时期事业发展情况和财务状况，应在已有的高校财务分析指标体系中增加反映高校有关收入、支出、成本费用管理和资产管理等方面的财务分析三级指标。具体来说，在增设相关的财务分析三级指标时，应注意到：一方面要明确高校财务分析指标的设置要求，即建立完整的高校综合财务指标体系应满足如指标要素齐全适当、主辅指标功能匹配及满足多方信息需要等基本要求；另一方面，还要明确增设高校分析指标的具体名称和内容。笔者认为，根据《高等学校财务制度》中有关“资产”、“负债”、“净资产”及“收入”、“成本费用”的含义及有关内容，增设相应的高校财务分析指标三级指标（表1），可更加全面、系统地反映高校某一时期的财务状况及发展情况。
（二）选择适合的综合财务分析方法 综合财务分析方法一般有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法。杜邦财务分析体系是利用财务指标之间的内在关系，来分析评价被评价单位的综合经营管理能力及经济效益高低。而沃尔比重评分法则是在对比率分析法的基础上，通过一定的方式确定标准值跟权重，并判断被评价单位的相应指标是否正常。由于杜邦财务分析体系只适用于企业性单位，不适用于非企业性单位。而沃尔比重评分法是比率分析方法的延生，只要确定好适当的标准值跟权重，则可适用于高校的财务分析工作。具体来说，将沃尔比重评分法具体应用到高校财务分析指标体系中应包括的基本步骤有：确定及分配各财务指标权重；确定标准评分比率；计算出各项财务指标的标准值；对各项财务指标计分并汇总综合分数；对高校财务分析结果进行评价。下面分别进行说明：
首先，确定高校财务分析指标体系中财务指标的具体权重及各项目的标准比率。由于《高等学校财务制度》中没有明确高校财务分析评价方法，因此，在确定高校各财务指标的具体权重方面，一方面可以由地方政府或主管高校的行政部门按《高校学校财务制度》有关绩效评价的要求，并结合当地高校的发展情况，通过制定如《XX省关于高校财务分析评价的实施管理办法》等手段，统一明确高校财务的一级指标和二级指标甚至三级指标的权重及各财务指标的标准比率；另一方面，高校也可根据自身管理及发展的需要，确定本高校财务指标的权重及各财务指标的标准比率。例如在确定高校财务分析指标系统权重方面，高校可参考有关公益性事业单位绩效评价的权重确定方法，结合自身发展情况，确定本校的预算管理指标、财务风险管理指标、支出结构指标和财务发展能力等指标的具体权重比例；而在确定高校财务分析指标体系标准比率方面，高校可按《高校学校财务制度》算术平均的方式，计算出近年来高校财务指标标准比率，并通过相关部门研究与讨论，最终确定本高校的财务指标标准比率。在实际操作中，各高校可根据单项指标的权重系数对高校总体财务状况的影响程度调整相应的权重，使得各项财务指标的权重更加合理、有效。
其次，为避免个别财务指标异常对评价结果造成不合理的影响，在对每个单项指标进行评分时，应分别规定相应指标的上限和下限。高校进行财务评价时候得分不得低于下限或高于上限。例如，若某一高校财务分析指标体系标准得分为100分，上限按照正常评分值的1.5倍计算，下限按照正常值的0.5倍计算。则该高校正常得分区间为50～150分。实际操作中，上限区间和下限区间的制定方式可参照高校财务分析指标体系中财务指标的具体权重及各财务指标的标准比率制定方式，由相关主管部门或由高校根据自身情况自主制定。
最后，制定科学、合理的高校财务分析评价标准。高校财务分析评价标准的制定必须清晰和具有可操作性，在实际操作中可根据高校财务评价得分进行具体划分。以前述为例，可在高校正常得分区间50～150内规定4个评价标准：其中可划定130～150为优秀；100～129为良好；80～99为合格；50～79为不合格。通过计算，得出高校财务评价总得分，将其代入相关得分区间即可得到高校财务评价结果。
（三）注意克服高校财务分析指标体系的局限性 主要体现在：一方面，由于高校财务分析体系中使用的财务数据都是已发生的财务数据，对于预测未来高校财务状况发展及事业发展情况存在先天的缺陷；另一方面，由于高校财务分析指标体系中缺乏非财务指标，容易导致对高校进行相关的评价不够全面。为了克服高校财务分析指标体系的局限性，应注意做好以下方面的措施：首先，在利用财务指标进行分析时，必须坚持全面、发展地看问题，必要时可考虑市场价值或重置价值。同时还要全面考虑货币时问价值、通货膨胀及物价变动的风险，并考虑对高校连续多年的财务资料加以研究，注重现在与未来、计划与实际等方面的关系，选择合理的对比依据。其次，应坚持财务指标与非财务指标相结合的综合评价方式。高校应结合自身发展的需要，设计出相关非财务指标，如高校各种教学、科研及学生获奖数量等非财务指标，进一步丰富高校财务分析指标体系的内容，坚持财务指标与非财务指标相结合的综合评价方式，为全面揭示和评价高校各项事业的发展情况提供全面、立体的财务与非财务数据。最后，应加强检查与监督，通过建立高校财务制度分析检查与反馈机制，为全面做好高校财务分析评价工作提供制度保障。
综上所述，随着《高等学校财务制度》的全面实施，对高校财务管理尤其是高校财务分析及相关的绩效评价工作提出了更高的要求。高校应在上级政府及主管部门指导下，需要结合自身实际需要，增设相应的财务与非财务分析指标，通过丰富和完善高校财务分析指标体系，选择适合的综合财务分析方法。并通过制定科学、合理的财务分析评价标准，为评价高校各项事业发展情况提供全面的数据支持。通过不断完善和丰富高校财务分析指标体系，努力克服高校财务分析指标体系的局限性，必能为加快高校各项事业发展提供更大的能量，为高校的飞速发展提供更多的支持。
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