第3章企业财务报表数据特征分析优秀课件.ppt
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1、第3 章企业财务报表数据特征分析2023/5/201第1 页,本讲稿共81 页第3 章 财务报表数据特征分析u不懂得财务分析之价值,也就不懂得财务报表编制之意义所在;不懂得财务报表之内在特征,也就无法真正透视财务分析之价值。-Hu Wen-xian2023/5/202第2 页,本讲稿共81 页$财务报表数据的特征 比率分析的假设及计算问题 财务报表数字的分布 财务报表数据与会计方法 财务报表信息的横向分析 财务报表信息的时间序列(纵向)分析2023/5/20 3第3 页,本讲稿共81 页一、比率分析的假设及计算问题 财务比率能够用来控制规模差异吗?在使用财务报表数据时,必须认识到比率形式背后的
2、假设,以及背景数字与财务比率的经验特征。不考虑这些问题,就会导致错误的推论。本节主要讨论:比率分析的假设;比率的计算问题。2023/5/204第4 页,本讲稿共81 页比率分析的假设l 财务比率是概括分析财务报表数据的最常用的手段。之所以要以比率形式考察财务数据,其基本动机和目的是:1 控 制 公 司 之 间 和/或 同 一 个 公 司 不 同 时 期 之 间 规模差异的影响;2 发 现 一 个 财 务 比 率 与 一 个 重 要 变 量(如 一 种 证 券的 风 险,或 一 个 公 司 宣 告 破 产 的 可 能 性)之 间 关 系 的 经 验规律。2023/5/20 5第5 页,本讲稿共8
3、1 页比率分析的假设(续1)其中,控制规模差异的影响,是以比率形式分析财务数据的最为经常的动机。使 用 财 务 比 率 控 制 规 模 差 异 的 一 个 重 要假设,是分子与分母之间的严格的比例性。例如就销售净利率比率而言,严格的比例性假设意指:E=PS。这里,“P”为比例因素,“S”为销售收入,“E”为净利。图2-1图示了不同P值下E与S之间的关系,即等式E=PS所表达的关系。2023/5/20 6第6 页,本讲稿共81 页图2-1:收益-销售关系图 A 无常量的比例性 B.有常量的比例性销售收益收益销售2023/5/207第7 页,本讲稿共81 页 C.无常量的非比例性 D.有常量的非比
4、例性 收益销售收益销售图2-1:收益-销售关系图(续)2023/5/20 8第8 页,本讲稿共81 页l 比率分析的假设(续3)在图2-1中,B至D图揭示了等式E=PS未描述的几种关系。事实上,B、C及D中描绘了两种状况,这两种状况都不含有严格的收益与销售之间的比例性关系:1常数或截距的存在。2两个变量(如收益与销售之间)存在非线性关系。2023/5/20 9第9 页,本讲稿共81 页l比率分析的假设(续4)图2-1假定了一个双变量模型:E=f(S)。而事实上,决定公司之间或同一公司在不同时点之间收益差异的一个更为一般的模型,应该是一个多变量函数:E=f(S,A,H,etc.)(其中,A资产,
5、H人员)。这个方程式表达的模型,可以是线性的,也可以是非线性的。2023/5/20 10第10 页,本讲稿共81 页l比率分析的假设(续5)事实上,销售收入只是能用于控制公司之间或同一公司在不同时点上的规模差异的量度之一。其他的量度还有:总资产,股东权益,市场资本价值,以及员工人数,等等。l所以,如果某一比率的分子与分母之间严格的比例性关系并不存在,运用比率分析来控制规模差异就须谨慎。2023/5/2011第11 页,本讲稿共81 页比率计算问题l 比率计算中,可能会遇到以下两个特殊的问题:负的分母和极端观察值。首先,关于“负的分母”假设在分析某一行业的公司的盈利能力或某一公司连续若干年的盈利
6、能力的过程中,遇到一公司或其某一年度的股东权益为“负”值,那么,将这一观察值用作股东权益收益率的分母,会导致一个没有明显的解释意义的比率。2023/5/20 12第12 页,本讲稿共81 页比率计算问题(续1)l为此,各种可能的解决办法如下:从样本中消除该观察值。考察分母为“负”的原因,并作适当调整。改用能反映公司盈利能力的别的比率,如总资产利润率或销售利润率。(这两个比率的分母为负的可能性是极小的)2023/5/20 13第13 页,本讲稿共81 页比率计算问题(续2)注意可能的“计算机”计算“错误”如机算机打印出来的资料为:A公司的股东权益利润率为16%,B公司的股东权益利润率为14%。但
7、是,在这些比率值背后的具体数据是:公司A 公司B 净收益-400万 2800万 股东权益-2500万 20000万2023/5/20 14第14 页,本讲稿共81 页比率计算问题(续3)显然,在计算机计算的情况下,增加对计算机程序的检查是必要的。(如果从数据库中可以得到比率构成的具体信息,就可以作此类检查)。其次,关于“极端观察值”所谓极端观察值,是指一个显得与整个数据系列中的其余数据不一致的观察值。(当然,“显得不一致”在一定程度上是观察者所作的一种主观推断)2023/5/20 15第15 页,本讲稿共81 页比率计算问题(续4)确定一个观察值是否“极端”,可以采取以下两个步骤:第第一一,确
8、定该“极端值”是否因计算原因而产生。例如:是否因记录错误所导致还是由于该比率的分母在某一特定年份迫近于零?2023/5/2016第16 页,本讲稿共81 页比率计算问题(续5)第二,考察会计分类、会计方法以及经济或结构的变化。会计分类。例如,一笔巨大的非常项目利得包含于净收益中,就可能会引起销售净利率的“极端”。检查这种问题的一个有效的办法,就是比较不同计算口径的销售净利率将销售净利率,非常项目前销售净利率等这些不同比率进行比较,如果只有销售净利润率显得“极端”,那么,这种“极端”缘于会计分类的可能性就很大。2023/5/2017第17 页,本讲稿共81 页n比率计算问题(续6)会计方法。例如
9、,一个极端的利息保障倍数,可能是因为表外融资,或者可能是因为巨额的汇兑损益等原因。经济的原因。例如,所有被比较的其他公司可能是资本密集型的,而有”极端”比率的公司则是劳动密集型的(To be continued)2023/5/20 18第18 页,本讲稿共81 页比率计算问题(续7)因为该公司所在地区劳动力价格相对较便宜。这种差别就可能导致公司间边际利润率的显著差异。结构变化。例如,公司间的兼并会引起“极端”观察值。因为,被兼并方的财务状况可能比较特别(如大大超过100%的负债率)。2023/5/2019第19 页,本讲稿共81 页比率计算问题(续8)当分析过程中遇到极端观察值且不是缘于记录错
10、误时,分析者可选择的办法有:如果极端观察值是真正的极端,则予以删除;如果极端观察值代表其背景特征的一种极端状况,则应该保留之;对引起该极端观察值的经济或会计因素作出调整,如通过加入与表外融资有关的利息费用;在统计分析中,通过消除最大值和最小值,以使样本整齐化。2023/5/20 20第20 页,本讲稿共81 页二、财务报表数字的分布 为什么要了解财务报表数字的分布?财务报表数字是否为正态分布?财务报表数据间的相关与互动。2023/5/20 21第21 页,本讲稿共81 页为什么要了解财务报表数字的分布?l在下列决策领域,有必要了解财务报表数字的分布:银行信贷决策。在 此 决 策 过 程 中,分
11、 析 者 希 望 确定 贷 款 申 请 人 的 财 务 比 率 在 该 行 业 分 布 中 所 处的位置。公司战略决策。这 种 决 策 关 注 的 是 使 一 个 经 营单 位 的 销 售 利 润 率 从 该 产 业 的 最 末 10%上 升 到 最高10%的可能性。2023/5/20 22第22 页,本讲稿共81 页在在审审计计约约定定中中关关于于预预测测一一总总体体财财务务特特征征的的抽抽样样方方法法设设计计的的决决策策,如如要要抽抽取取的的观观察察值值数数量量及及随随机机抽抽样法或分层抽样法的采用。样法或分层抽样法的采用。l 财务报表数字的分布特征,也可能有助于促进相关的研究。例如,假如
12、人们不只一次地发现,低集中度产业部门的获利能力比率比高集中度产业部门具有更大的离中趋势,那么,就可能促进旨在解释这种经验规律的产业组织问题的研究。为什么要了解财务报表数字的分布?2023/5/20 23第23 页,本讲稿共81 页是否为正态分布?l 财务报表数字是否为正态分布?为 什 么 要 关 注 是 否 为 正 态 分 布?原 因 之 一 是,如 果 为 正 态 分布,那 么,只 要 知 道 平 均 值 和 标 准 差,就 足 以 描 绘 整 个 正 态 分 布的 特 点;原 因 之 二 是,分 析 财 务 报 表 数 据 可 用 的 许 多 统 计 工具,都 是 基 于 这 些 数 据
13、为 正 态 分 布 这 一 假 设 的。然 而,许 多 财务 比 率 预 期 为 非 正 态 分 布 的 原 因 也 存 在 着。例 如:流 动 比 率 从技 术 上 讲 最 低 只 能 为 零,而 正 态 分 布 则 包 括 负 值;资 产 负 债 率在 技 术 上 上 限 为“100%”,下 限 为“0”,但 实 际 却 并 非 如此。2023/5/20 24第24 页,本讲稿共81 页&例题分析 图2-2提供了美国石油天然气行业63家公司某年负债对股东权益比率分布的图示。其平均值为3.46,标准差为7.92。同时,平均值为3.46,标准差为7.92的理论上的正态分布也在图中作了图示。显然
14、,实际的分布不具有类似于理论正态分布那样的“钟形”曲线。图2-2中的实际分布,其较高和较低部分都脱离正态分布的钟形曲线。而且,实际分布的左边很僵直(即没有曲线变化),右边则有一条长尾巴(即渐趋下降)。这显然是正的非对称(即没有负值的非对称)。2023/5/20 25第25 页,本讲稿共81 页 图2-2石油天然气行业负债对股东权益比率的分布 25 20 15 10 5 0-10 0 10 20 30 40 50负债与权益比率频次&例题分析2023/5/20 26第26 页,本讲稿共81 页 许多研究表明,财务比率的实际分布特征之所以经常背离正态分布假设,其原因主要是极端值的存在。(如果取消相对
15、少量的极端值,就可以相当显著地减小非对称和峰态值,从而能够使样本财务比率的分布符合或基本符合正态分布)。&例题分析2023/5/2027第27 页,本讲稿共81 页财务报表数据间的相关与互动 根据财务数据可以计算的财务比率数量显然是非常多的。但事实上,每一类别中所包括的财务比率所提供的信息可能是相互迭盖(交叉)的。考察这一问题的一个有效的办法,就是计算每一类别中不同比率之间的相关与互动(correlation and comovement).2023/5/20 28第28 页,本讲稿共81 页财务报表数据间的相关与互动(续1)美国学者 George Foster根据 1983年的 Compus
16、tat tape数据,计算了九类财务比率(变量)的相关与互动。相关证据是以1983年的数据为基础的,每一对相关计算时的样本规模从536至2165不等。互动证据是以1978至1983年 的 数 据(即 1978-79,1979-80,1980-81,1981-82,1982-83)为基础的,每一对互动计算时的样本规模从7744到11272不等。2023/5/2029第29 页,本讲稿共81 页财务报表数据间的相关与互动(续2)九类财务比率中每一类内的相关与互动计算结果如表2-1所示。“*”符号以下的数字是1983年的相关系数;“*”符号以上数字是1978-1983年间的互动度量。不同类别之间的代
17、表性比率间的相关系数与互动度量的计算结果如表2-2所示。2023/5/2030第30 页,本讲稿共81 页表中符号解释 表中有关符号所代表的含义如下:C+MS-现金及有价证券;CL-流动负债;S-销售收入;TA-总资产;QA-速动资产;CA-流动资产;WCO-营业所得营运资本;CFO-营业所得现金流;LTL-长期负债;SE-股东权益;OI-营业收益;INT-利息支付额;NI-净收益;EPS-每股收益;AR-应收帐款;COGS-销货成本;INV-存货;PE-市盈率;DIV.PAYOUT-股利支付率(即每股股利/每股收益);MKT.CAP-资本市值.2023/5/20 31第31 页,本讲稿共81
18、 页财务报表数据间的相关与互动(续3)总的来说,每一类内的财务比率间的相关系数与互动度量要高于不同类别间的财务比率间的相关与互动。例如,速动比率与流动比率间的横向相关系数为0.790,它们的时间序列互动度量为0.833;相反地,流动比率与股东权益净收益率间的横向相关系数和时间序列互动度量分别仅为0.111和0.489。周转效率与资本市场类内各比率间的横向相关系数最低。2023/5/2032第32 页,本讲稿共81 页三、财务报表数据与会计方法 影响会计方法选择的因素 会计方法差异(多样)化下公司间的比较 不同会计方法对财务变量(比率)的影响2023/5/2033第33 页,本讲稿共81 页影响
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- 企业财务 报表 数据 特征 分析 优秀 课件
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