基于修正后因子分析法和杜邦分析法的海洋公園財務(wù)預(yù)警-在線瀏覽
2025-08-05 17:48本頁面
【正文】 .000.079N88888**. 在 .01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。表格 3由表中可以看到，速動比率和流動比率，現(xiàn)金比率高度相關(guān)，流動比率和速動比率和現(xiàn)金比率高度相關(guān)，負(fù)債比率由于和后文的資產(chǎn)負(fù)債率一樣，故沒有比較意義，可舍去，為方便運(yùn)算，在數(shù)據(jù)處理適剔除速動比率，現(xiàn)金比率和負(fù)債比率。表格 4可以看出，roe和純利率相關(guān)性很大，由于roe是杜邦分析的最終指標(biāo)且分析純利率和毛利率可以看出費(fèi)用大小，因此不剔除凈資產(chǎn)利潤率運(yùn)營能力相關(guān)性非流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率非流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率Pearson 相關(guān)性1.816**.971**顯著性（雙側(cè)）.001.000N121212流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率Pearson 相關(guān)性.816**1.926**顯著性（雙側(cè)）.001.000N121212總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率Pearson 相關(guān)性.971**.926**1顯著性（雙側(cè)）.000.000N121212**. 在 .01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。該方法是通過將多個存在相關(guān)關(guān)系的變量通過線性變換，來選出較少個不相關(guān)的重要變量的一種多元統(tǒng)計方法。然而，在運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計的方法來研究問題時，變量的數(shù)量越多，問題的復(fù)雜性就越大。因子分析法的原理是通過對原先設(shè)定的變量進(jìn)行線性組合，通過去除重復(fù)信息來建立較少的新變量，從而使得這些新變量是兩兩不相關(guān)的，但仍盡可能保持原有信息。關(guān)于因子分析，這里用最簡單的三維數(shù)據(jù)來直觀的解釋主成分分析的原理。變成新的坐標(biāo)系YY2，如下圖：圖 2根據(jù)坐標(biāo)變化的原理，我們可以算出：通過對XX2的重新進(jìn)行線性組合，得到了兩個新的變量YY2。至此我們解決了兩個問題：降維和消除共線性。由上可知，我們?nèi)〕鏊膫€一級指標(biāo)，再通過剔除相關(guān)性較強(qiáng)的指標(biāo)后，選取代表性較強(qiáng)的二級指標(biāo)短期負(fù)債流動比率修正后現(xiàn)金流量比率長期負(fù)債資產(chǎn)負(fù)債率修正后盈利能力毛利率純利率運(yùn)營能力總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率表格 6在進(jìn)行因子分析前，需要對各個指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，因此對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行abs（x2）的處理，因此取倒數(shù)化為極大型指標(biāo)，發(fā)達(dá)國家的大型企業(yè)在50%70%之間，因此對數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理： 再對所有指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理，得到Z流動比率修正后Z現(xiàn)金流量比率Z資產(chǎn)負(fù)債率Z毛利率Z純利率Z總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率2007012008112009000201010201120121020131表格 7將表3無量綱后的數(shù)據(jù)代入SPSS中進(jìn)行因子分析，結(jié)果如圖7，圖8公因子方差初始提取Z流動比率修正后.999Z現(xiàn)金流量比率.986Z資產(chǎn)負(fù)債率.975Z毛利率.975Z純利率.930Z總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率.951提取方法：主成份分析。表格 9可以看出，前三個特征值累計貢獻(xiàn)率已達(dá)95%以上，很好地闡述了整個樣本總體旋轉(zhuǎn)成份矩陣a成份123Z流動比率修正后.197.184.962Z現(xiàn)金流量比率.144.917.352Z資產(chǎn)負(fù)債率.208Z毛利率.977Z純利率.913.001.310Z總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率.808.525.149提取方法 :主成份。a. 旋轉(zhuǎn)在 4 次迭代后收斂。然后根據(jù)旋轉(zhuǎn)成分矩陣的比率和方差代表率給每個因子算分并算出不同年份總分年份2007200820092010201120122013流動盈余因子宏觀指標(biāo)因子資產(chǎn)流動性因子總分表格 11圖 3圖 4先看總分，我們可以看到，海洋公園狹義上每年的得分在20072008年處于最大值，而20092011年分值受到金融危機(jī)的影響，得分較低且不穩(wěn)定，到了2012年有了起色，而到了13年得分又下降了。由于受到金融危機(jī)和時間滯后性及競爭對手影響，我們可以看到在09年之后，海洋公園資金周轉(zhuǎn)力度和盈余力不是很好，同時，根據(jù)相關(guān)資訊可知，海洋公園也在進(jìn)行擴(kuò)建，因此，為了擺脫困境，資金流動速度降低，盈余減少也是情理之中；所以我們也會看到宏觀指標(biāo)因子上海洋公園是比較出色的，說明付出的費(fèi)用所“犧牲”的純利率導(dǎo)致毛利率也即是整體收入是增加的。同時也可以說明系統(tǒng)的合理性。對于離散型數(shù)據(jù)，總分其中為時間因子，為加權(quán)因子，可有拉大差距法得到，而由周建倫先生指出，權(quán)因子可以簡單地取。在一定程度上，能夠較好的解決一部分地區(qū)本身基礎(chǔ)較高發(fā)展緩慢甚至倒退，但在單一年的綜合評價值不能較好的表現(xiàn)出來的情況，而由于香港的財務(wù)報表制作方式遵循的是國際會計準(zhǔn)則IAS（IFRS)，年度報表的始末點(diǎn)為年中，如20062007年度報表起點(diǎn)為2006年6月30日至2007年6月30日，因此簡單地用二次加權(quán)法“厚古薄今”的思想是不合理的，本文選擇二次加權(quán)均值化處理，即要評價2007年的得分，時間因子t=1，而加權(quán)因子，作為2007年時間段廣義上（）的得分，即可得出進(jìn)行處理后的年份和表現(xiàn)得分如下：修正前排名分?jǐn)?shù)年份12007220083201242013520116201072009表格 12對于修正前的數(shù)據(jù)，是狹義的以一年為區(qū)間的評分，是不合理的。我們可以明顯看出，在20072008年三個因子得分雖然降低，但是是比較均衡的，金融危機(jī)過后，在2010年我們可以看到流動盈余因子是繼續(xù)下降的，這說明費(fèi)用不斷增加，海洋公園財務(wù)了積極的措施借貸翻新設(shè)備增加吸引力，措施是及時到位的，采取增加費(fèi)用刺激毛利率和運(yùn)營資金流的方法，增強(qiáng)自身造血能力，但是需要注意隨后幾年資金流動性和費(fèi)用（貸款利息）的增加。 結(jié)合GDP增長和海洋公園財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)得分，我們可以看出，2007年得分和GDP增速都是比較好的，而2009年經(jīng)歷了金融風(fēng)暴后，雖然香港GDP快速回升，但是海洋公園發(fā)展仍然緩慢，說明海洋公園的財務(wù)狀況增長速度和香港整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行水平速度相符，需要調(diào)整優(yōu)化。海洋公園20071200811200920101201112012120131迪士尼2011000020120201300提取公因子內(nèi)容如圖10所示，基本都大于90%，且最小值大于80%，代表性好。表格 15解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計方差的 %累積 %合計方差的 %累積 %合計方差的 %累積 %123.660.6604.3255.054.9056.006.104提取方法：主成份分析。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。表格 17從圖11得出，進(jìn)行因子分析后，前三個因子已經(jīng)解釋了所有變量93%以上的內(nèi)容，較好地說明了數(shù)據(jù)的信息。于是我們也可以仿照二維財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)做出三位財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)關(guān)于迪士尼和海洋公園各因子得分和總分的比較。結(jié)果如下所示。圖 10迪士尼三個因子得分：圖 11雖然歷史和面積等都不及海洋公園，但是迪士尼三個因子比較均衡且得分一直在增加，且反應(yīng)毛利率為主的宏觀指標(biāo)因子迪士尼在追趕了海洋公園（這也和海洋公園歷史悠久需要不斷增加費(fèi)用實(shí)現(xiàn)機(jī)
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