財(cái)務(wù)報(bào)表分析方法論-資料下載頁
2024-10-17 02:49本頁面
【正文】 極端觀察值 ?首先 ， 關(guān)于 “ 負(fù)的分母 ” ——假設(shè)在分析某一行業(yè)的公司的盈利能力或某一公司連續(xù)若干年的盈利能力的過程中 ,遇到一公司或其某一年度的股東權(quán)益為 “ 負(fù) ”值 .那么 ,將這一觀察值用作股東權(quán)益利潤率的分母 ,會(huì)導(dǎo)致一個(gè)沒有明顯的解釋意義的比率 。 比率計(jì)算問題 （ 續(xù) 1） ?為此 ,各種可能的解決辦法如下 : – 從樣本中消除該觀察值 . – 考察分母為 “ 負(fù) ” 的原因 ,并作適當(dāng)調(diào)整 。 – 改用能反映公司盈利能力的別的比率 ,如總資產(chǎn)利潤率或銷售利潤率 。 （ 這兩個(gè)比率的分母為負(fù)的可能性是極小的 ） 比率計(jì)算問題 （ 續(xù) 2） ?注意可能的 “ 計(jì)算機(jī) ” 計(jì)算 “ 錯(cuò)誤 ” ——如計(jì)算機(jī)算機(jī)打印出來的資料為 :A公司的股東權(quán)益利潤率為 16%,B公司的股東權(quán)益利潤率為 14%。 但是 ,在這些比率值背后的具體數(shù)據(jù)是 : ? 公司 A 公司 B ? 凈收益 400萬 2800萬 ? 股東權(quán)益 2500萬 20210萬 比率計(jì)算問題（續(xù) 3） ?顯然 ,在計(jì)算機(jī)計(jì)算的情況下 ,增加對計(jì)算機(jī)程序的檢查是必要的 。 （ 如果從數(shù)據(jù)庫中可以得到比率構(gòu)成的具體信息 ,就可以作此類檢查 ） 。 ?其次 ， 關(guān)于 “ 極端觀察值 ” ——所謂極端觀察值 ,是指一個(gè)顯得與整個(gè)數(shù)據(jù)系列中的其余數(shù)據(jù)不一致的觀察值 。 （ 當(dāng)然 ,―顯得不一致 ” 在一定程度上是觀察者所作的一種主觀推斷 ） 比率計(jì)算問題（續(xù) 4） ?確定一個(gè)觀察值是否 “ 極端 ” ,可以采取以下兩個(gè)步驟 : ?第一 ,確定該 “ 極端值 ” 是否因計(jì)算原因而產(chǎn)生 。 例如 , – 是否因記錄錯(cuò)誤所導(dǎo)致 ? – 是否由于該比率的分母在某一特定年份迫近于零 ? 比率計(jì)算問題（續(xù) 5） ?第二 ,考察會(huì)計(jì)分類、會(huì)計(jì)方法以及經(jīng)濟(jì)或結(jié)構(gòu)的變化。 ?會(huì)計(jì)分類 。例如 ,一筆巨大的非常項(xiàng)目利得包含于凈收益中 ,就可能會(huì)引起銷售凈收益率的 “極端”。檢查這種問題的一個(gè)有效的辦法 ,就是比較不同計(jì)算口徑的銷售收益率 將銷售營業(yè)利潤率 ,非常項(xiàng)目前銷售利潤率 ,以及銷售凈利潤率這三個(gè)比率進(jìn)行比較 ,如果只有銷售凈利潤率顯得 比率計(jì)算問題 （ 續(xù) 6） ?―極端 ” ,那么 ,這種 “ 極端 ” 緣于會(huì)計(jì)分類的可能性就很大 。 ?會(huì)計(jì)方法 。 例如 ,一個(gè)極端的利息保障倍數(shù) ,可能是因?yàn)楸硗馊谫Y ,或者可能是因?yàn)榫揞~的匯兌收益 。 ?經(jīng)濟(jì)的原因 。 例如 ,所有被比較的其他公司可能是資本密集型的 ,而有 ” 極端 ”比率的公司則是勞動(dòng)密集型的 —— 比率計(jì)算問題 （ 續(xù) 7） ?因?yàn)樵摴舅诘貐^(qū)勞動(dòng)力價(jià)格相對較便宜 。 這種差別就可能導(dǎo)致公司間邊際利潤率的顯著差異 ——當(dāng)銷售量快速擴(kuò)大時(shí) 。 ?結(jié)構(gòu)變化 。 例如 ,公司間的兼并會(huì)引起 “ 極端 ” 觀察值 。 因?yàn)?,被兼并方的財(cái)務(wù)狀況可能比較特別 (如大大超過 100%的負(fù)債率 )。 比率計(jì)算問題 （ 續(xù) 8） ?當(dāng)分析過程中遇到極端觀察值且不是緣于記錄錯(cuò)誤時(shí) ,分析者可選擇的辦法有 : ?如果極端觀察值是真正的極端 ,則予以刪除 。 ?如果極端觀察值代表其背景特征的一種極端狀況 ,則應(yīng)該保留之 。 比率計(jì)算問題 （ 續(xù) 9） ?對引起該極端觀察值的經(jīng)濟(jì)或會(huì)計(jì)因素作出調(diào)整 ,如通過加入與表外融資有關(guān)的利息費(fèi)用； ?在統(tǒng)計(jì)分析中 ,通過消除最大值和最小值 ,以使樣本整齊化 。
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