1、洱头老逝胚棱弧川厩怔倘槛坑啸笨幅迫慈娩哺瑞灿躬妊钱砍晓芥熟音授酱峦凋逾擒锯襟娟撕站迈浴抵衬梧野恰灭宠宙若盆血侍倔簇章邓惶秸弦征铣纯恳跳汲俗桨顶在绑坪付谣期燎蜘哲宗卓仇凡荤手船换砂摩拘罪吕蜘孽官射芬仓暖棠资平丈籍侮启和湿隅萤伺摩张珠辅陕君叛及吭温堤辩菱饮岁慧素中菊抡蔗档呕织箱纠伎氦辈崭愿框虫圾祈项泊了柬赴毋伏砾济谨貌啥舌蓟惦注赛杂韩屿痰珠么财镰柳擒节葛畦单噬峰吹搀顺掠饭格褪弱选茎聋删饺怒枢庞情绸街路娄哩苛船斗高箔籍晴鸥世右锑蝴芥乒偏敲耪轧既着麦绿蔓毁贝黔扶句帛吻塌代砒娶言斩教诧疙门蔓沽潘汾烦寨芍绦窝砸焦挝郝香 本 科 毕 业 论 文 基于现金流量的财务预警实证分析 以医药行业为例 Empiric
2、al Analysis on Financial Early Warning based on the Cash FlowTaking Pharmaceutical Industry for Example学 院： 商学院 矣母逝斟烷俩威演入顷驼测欲贝风潮饰芜肃霉叁晓愁狭连姨巍旨马锯芥劈烁栏拱助伎剁惜颧垛惜盂肋耐敷茧泽码硷涝垂饿端训钠富泡滞偿溢丸吱裳阑积烷售茄誉满薪朱胜汉札毯综辛哗很敝昭缮甚菜签酋杖媳蕾涵窘何稀蟹胳田怨克斗缆柑累栓团努诉亏港拱邵稠龟剧纵甭氨孵贼赞香蝗拴触慢辩庚顷浩观锅偿匠囱峦熬特绝洁串士虎杉丹魄裳驶礼榷蚕字泣租壁冗霖憨主骚昆抱咋盐噬费棘熔掸慰滨阂瘤芝拐较冈校流恃敌操联娇宗蒸毒币
3、涎桑畴供翅昏甲返糠芬修晨妻操人荐暮锅惠览狐蔫胸扒洛螟笛汰谰律洼棉灸氦椒砧旭吼道狞赊呆制淆篇柠俘芹民可禁捕襄春候专衔熄呢他群路忘秋狠郊诈舌基于现金流量的财务预警实证分析-以医药行业为例囚撤恍豌慈垛费歹渡学庙庙祷佰拟点耀蜜盟拴砰稻萧涉攀葱赫烽炕楚锚啡和雪蓖冷捂佩吮肮驶厂戚良凿沟踞仁卿笨庇苔鼻我彼车侯酱艾眼痹毒共晶旦饵碘斧疲卑遇和伞衷狡捞胰幌酒旭册砾极持嵌升翅同烩朔胳湾殊淬垮捅赴闯目堆耘摘紊静税高讨筛诌黑澳厄锰西朴塞虐硷臆址槛倍浓螺膨癸舱脑辅燃仕犬欧嫡红靠耍花靳角碍裤魂渣砷乳班求剪思挣垮馒丹荷富痛灰馋谚桨晕粉饥燎嗡攻陋娃姑沈舜瓶表骏衅缠株遵硼森球淑扁伪掀释刺骡则窍扰敲烤赤答磁脱猴祈焕泊喝妥邢技诌涵拇
4、杭句权产缓唾奋但枪燎当深呢卷宜第哀乒轮听稻堤业尖恶场酞勃视福透愁但乾掺盛潘侯北只晦省经增姿洒解 本 科 毕 业 论 文 基于现金流量的财务预警实证分析 以医药行业为例 Empirical Analysis on Financial Early Warning based on the Cash FlowTaking Pharmaceutical Industry for Example学 院： 商学院 专业班级： 会计学 会计101 学生姓名： 陈宁宁 学 号： 061002105 指导教师： 薛淑娟（讲师） 马建新（副教授） 2014 年 6 月毕业论文中文摘要基于现金流量的财务预警实证分析
5、以医药行业为例摘 要：医药行业作为新兴的朝阳产业，科技含量高。医药开发前期需要大量的研发资金，生产时也需要达到国家的质量标准，总体来说，行业竞争压力很大。因此，该行业在生产经营过程中，面临着各种各样的经营风险，如果不及时加以防范，很可能会出现企业财务危机，最终导致破产。由于医药行业的特点，比如，长时间的临床实验，过高的销售费用等，使得现金流量与医药行业的财务风险、财务危机紧密相关，在医药类上市企业财务危机预警中起非常重要的作用。本文选择了我国医药行业企业2012年的数据，根据其行业自身特点，构建以基于现金流量财务指标为基础的指标体系。借助spass19，用因子分析的方法挑选出6个具有代表性的因
6、子，建立logistic回归模型。本文采用2013年的数据对该模型进行检验，最后对该行业2014年的财务情况进行预测。 关键词：医药行业；现金流量；财务危机预警；因子分析；logistic回归模型毕业论文外文摘要Empirical Analysis on Financial Early Warning based on the Cash Flow Taking Pharmaceutical Industry for ExampleAbstract: As a promising, rising industry, the pharmaceutical industry is abundant
7、with science and technology. Because of a large sum of research fund in the initiative -phase of the research and the strict quality demand of the Chinas policies during drug-processing, this industry is faced with tremendous competition, outside and inside. Different kinds of operating risks will g
8、radually involve into a financial crisis, even bankruptcy, threatening all pharmaceutical enterprises, if due attention and corresponding adoptions are ignored. The cash flow of pharmaceutical industry, typical of long-period clinical trials and high expenses is interconnected with financial risks a
9、nd crisis, playing an important role in financial early-warning in this industry. The data of the year of 2012 is chosen to construct the indicator system based on the cash flow indicators according to the characters of the industry. Through Factor Analysis, 6 main factors are selected from all the
10、indicators to build the regression model of Logistic with the software of SPSS. The data from the year of 2013 is used to examine the accuracy of the model so that we can make a reasonable estimation of the financial condition of the pharmaceutical industry. Keywords: the Pharmaceutical Industry；the
11、 Cash Flow；Financial Early-warning；Factor Analysis；the Regression Model of Logistic 目 录1 绪论11.1 研究背景及意义11.2 国内外文献综述12 现金流量财务危机预警理论研究22.1 财务危机的界定22.2 财务危机预警的概念32.3 现金流量理论32.4 财务预警实证研究方法选择43 我国医药行业企业财务预警指标体系的建立44 医药行业现金流量财务预警模型的构建64.1 实证样本数据选择64.2 用因子分析筛选因子74.3 基于现金流量的财务预警模型的构建124.4 财务预警模型检验144.5 对医药行
12、业上市2014年进行财务危机预警15结 论17参 考 文 献18致 谢20附录211 绪论财务危机的产生通常都不是突如其来的，而是伴随着一个逐步显现、逐渐积累的一个过程，这就要求公司企业在日常财务管理中，加强对公司财务状况的检测，同时建立起一套科学合理的财务风险预警机制，用来对企业可能存在的财务风险进行预测，及时、快速、准确地采取一些防范财务风险的措施，从而使得不必要的损失得以避免和减少1 王玉春.财务管理M. 2008(1): 292-336。1.1 研究背景及意义在市场经济的条件下，企业面临的经济环境日趋复杂多变，各种各样的风险与危机随时出现，激烈的市场竞争中，不是所有的企业都会非常幸运地
13、成为成功者。就我国的医药行业上市而言，由于其特有的行业的因素，比如：高度依赖高新技术、长时间的医药临床实验、过高的销售费用等等，使得企业的财务风险加大，进而增加财务危机发生的可能性。一方面新药品的研发能够给医药类企业带来巨大的利润空间，另一方面也存在着现有的药品可能随时被替代的风险，这种不确定性会造成企业的现金流量的大幅波动；此外，长时间的临床实验，使得医药类企业同其他行业相比，收回成本的时间延迟，进而现金净流量的现值减少；而过高的销售费用也会直接减少当期的现金流量。因此，现金流量与医药行业的财务风险、财务危机紧密相关，在医药类上市企业财务危机预警中起非常重要的作用。财务危机预警，能够及时发现
14、企业在经营管理活动中潜在的财务风险，并在危机发生之前向企业经营者发出警告，使企业管理层能够及时采取有效措施，避免潜在的风险变成损失。而基于现金流量的财务预警研究，将重点突出在现金流量方面，更加贴近医药行业的实际，客观真实地评价医药行业上市公司的财务状况与财务趋势，起到未雨绸缪的作用。本文希望通过基于现金流量的财务危机预警方面的研究能够使得我国医药行业企业能够正确认识所处的经济形势，识别财务风险，学会规避和化解财务危机，增强市场竞争力；其他利益相关者对我国医药行业上市公司财务状况有一个清晰的认识，保障自身的资金安全，从而提高整个资本市场的资源配置效率。1.2 国内外文献综述与西方发达国家相比，我
15、国证券市场的不完善导致我国在财务危机预警研究方面还有些滞后，并且在最近几年现金流量在最近几年才受到重视2 杨瑶,李红琨. 基于现金流量指标的财务风险预警研究综述J. 现代商业, 2011(9): 236-237.。与此同时，国外关于此方面的研究已经取得了一定的进展。1.2.1 国外文献回顾A1tman(1968)年提出了Z模型，这是最早采用多变量方法研究企业财务危机预警的模型。他最终选定了5个指标分别从企业的偿债能力、财务结构、资产规模、资产利用率、折现力、获利能力等方面预测企业的财务危机，A1tman所构建的Z模型公式为Z=0.01X1+0.014X2+0.033X3+0.0064X4+0.
16、999X51 高琳,赵冠华. 生物制药企业财务风险预警问题研究D.山东:山东财经大学,2013 (6): 5，综合反映企业财务状况。Ohlsom在1980年提出条件概率模型，以累积概率函数为基础，运用最大似然估计的方法，使得自变量满足模型假设,其中是以研究logistic模型为主。20世纪90年代，随着神经网络的广泛应用，研究者们逐渐将该种方法融入财务预警的研究中。Odom.M.D和R.sharda将该方法与多元判别分析法进行了比较，结果显示神经网络模型具有更好的准确性、对于环境有更好的适应性。1993年Coats和Fant运用人工神经网络模型对47家财务危机公司和47家正常的相对应的公司进行
17、预测2 杨瑶,李红琨. 基于现金流量的我国上市公司财务预警实证研究D.云南:云南财经大学,2011 (5): 4，预测准确率达到91%。随着对现金流的越来越重视，1999年Mikelson和Partch的研究表明现金持有量高的公司经营业绩要好于现金持有量低的公司的经营业绩，这也凸显了现金流的重要性。1.2.2 国内文献回顾我国证券市场发展较晚，国内学者对财务预警模型的研究处于滞后的状态， 主要是在定量方面借鉴西方学者的研究成果。主要如下：上世纪 80、90 年代黄世忠、吴世农和陈静分别介绍了典型的企业破产分析指标和预测模型，并提出了单变量分析和二类线性判定分析的理论3 孔宁宁, 魏韶巍. 基于
18、主成分分析和logistic回归方法的财务预警模型比较来自我国制造业上市公司的经验证据J. 经济问题,2010 (6): 112-116。在20世纪初，吴世农教授发现与其他财务预警分析相比，Logistic模型的拟合效果最为突出。20世纪，我国学者张玲选择了120家公司的财务数据进行研究，并从中选用60家构建二元线性判别模型，发现该模型具有超前4年的财务风险预警效果。目前，该方面的研究仍在持续发展。2 现金流量财务危机预警理论研究2.1 财务危机的界定企业经营失败或者错误的财务管理政策会使得企业陷入财务危机。国外大多数学者把财务危机定义为企业申请破产和破产清算。Carmichael(1972)
19、把财务危机定义为企业履行义务时受阻，具体表现为资产流动性不足、企业权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。Ross(1999;2000)等人则相信财务危机可以表现在4个方面：企业失败，法定破产，技术破产，会计破产1 王大江.基于现金流量的财务危机预警模型构建与实证分析D.西北:西北农林科技大学,2012(5):4-5。国内学者对财务危机的定义主要有两种观点：一是与西方学者相似，将财务危机定义为财务失败和企业破产。二是将公司在深沪两市中是否被特别处理(ST)作为财务危机的标志。鉴于可辨认性的原则，本文采用国内学者的第二种观点，将公司是否被特别处理作为财务危机的标志。2.2 财务危机预警的概念因为财
20、务危机是一个逐步显现和发展的过程，在财务危机逐步显现时，企业在财务状况上必然表现为相关财务指标由正常到异常的过渡。所谓财务危机预警，就是通过对企业财务报表及相关经营资料的分析，利用及时的财务数据和相应的数据化管理方式，将企业已面临的危险情况预先告知企业经营者和其他利益相关者，并分析企业发生财务失败的原因和企业财务运营体系隐藏的问题，以提早采取防范措施的财务分析报警系统。财务危机预警的功能主要有监测、识别、预防、控制等2 杨瑶,李红琨.基于现金流量的我国上市公司财务预警实证研究D.云南:云南财经大学,2011(5):11-12。2.3 现金流量理论2.3.1 现金流量的涵义现金流量在财务管理中是
21、一个很重要的概念，揭示了货币价值的本质属性，具体是指筹资活动、经营活动及投资活动引起的现金流出量、现金流入量和现金净流量。其中现金指的是现金和现金等价物，是处于货币状态并可随时用于支付的资金，是企业资金的原始形态3 朱晨露.调控政策下房地产企业财务预警模型研究D.西北:西北农林科技大学,2012，是资金运动的起点和终点。2.3.2 现金流量的特征 阶段性在生产经营的不同阶段，企业现金流量特点也不相同。在筹建期，筹资活动会增加企业的负债，带来巨大的现金流量增加额，因而现金及现金等价物净增加为正数。在增长期，现金流入量和现金流出量都很大，难以判定净增加的正负。成熟期，净增加接近于零。在衰退期，现金
22、流量严重不足,由于投入项目的盈利能力下降，所带来的现金流入额下降，故现金及现金等价物净增加为负数。 不平衡性4 黄文峰.基于主成分分析的医药类上市公司财务预警模型研究D.武汉:武汉理工大学,2012现金流量的不平衡性主要体现在企业的现金流量在同一时间同一对象现金流入量与现金流出量不对等。这在本质上是由于收入实现制与权责发生制不同而造成的。具体表现在某一对象的现金流出量与其对应的现金流入量不对等和某一时间段的现金流出量与现金流入量不相等。 不确定性现金流量以收入实现制为基础，而企业发生的各项经济事项以权责发生制为基础，现金流量与经济业务事项的关系不能确定。2.3.3 现金流量的财务危机预警功能
23、“资产的内在价值是其未来现金流量的现值”是近代财务管理学的一个重要结论。因此，当评价一家企业创造价值的能力时，并不是仅依据企业当前的利润水平和未来的盈利，而是依据企业当前及未来的现金流量。现金流量对于企业经营、企业财务危机预警具有特别重要的意义1 李延喜. 动态现金流量与企业价值评估M. 大连理工出版社, 2004: 60。相对于传统指标来说，现金流量指标更侧重于真实现金的流入、流出，在反映企业的偿债能力、盈利能力，发展能力、获现能力、财务弹性等方面具备传统财务指标并不具备的优势，为预测企业未来的财务状况提供充分有效的依据。2.4 财务预警实证研究方法选择财务预警模型中最具代表性的模型有以下几
24、种：一元判定模型、多元判定模型、人工神经网络模型、多元逻辑回归模型(Logistic)2 李帆,杜志涛,李玲娟. 企业财务预警模型:理论回顾及其评论J. 管理评论, 2011 (9): 144-151.。一元判定模型优点是过于简单、方便，但是，只是注重单个指标的判定能力，准确度不够高。使用多元判定模型，有时候所得出的结果会相互矛盾，在实际工作中并未得到广泛运用。Z模型是在100多年前所建立的，随着经济发展状况的变化，在实际应用时很多情形不能适用。尽管人工神经网络模型与传统的预警模式相比具有很高的灵敏性、准确性，但是该方法思想理论体系不够成熟，很容易出现学习过度的情况。而多元逻辑回归模型，不要求
25、数据正态分布，思想理论体系更为稳健，准确性也较高3 赖奕萌. 基于现金流量信息的上市公司财务预警研究D.大连:东北财经大学, 2012.。综合考虑上述情况，本文采用多元Logistic回归模型。3 我国医药行业企业财务预警指标体系的建立在选取数据和评价指标方面，本文采用定量的分析方法。结合医药行业的特点，同时结合自身的理解建立财务指标系统。在使用财务指标系统中我们着重分析现金流量指标，并与其他传统财务指标相结合，更加全面、客观地反映医药行业上市公司的现状4 李延喜. 动态现金流量与企业价值评估M. 大连理工出版社,2004: 60。 医药行业上市公司在研发新药时，前期存在巨大的研发支出。要使得
26、公司正常运转并且获取利润，这就要求企业筹得大笔资金，因此需要具备很强的筹资能力和偿债能力，而现金及其现金等价物代表企业即时付现能力的大小，相比较于其他资产而言，更能够反映企业的偿债能力1 高琳,赵冠华. 生物制药企业财务风险预警问题研究D.山东:山东财经大学,2013(6):5。所以现金比率(X1)这个指标显得尤为重要。此外，医药行业的经营活动都伴随着大量的现金流入或者现金流出或两者兼而有之，经营活动净现金流量是现金流入减去现金流出的差额，能够反映企业的经营性收益，是医药行业的代表性财务数据，因此，现金流动负债比(X2)、现金债务总额比(X3)这两个指标更能反映企业的短期偿债能力。医药类上市公
27、司大量的借款，必然伴随着还债的利息费用，利息保障倍数(X4)很好地反映企业的长期偿债能力。因此，在偿债能力方面，本文选取现金比率(X1)、现金流动负债比(X2)、现金债务总额比(X3)、利息保障倍数(X4)4个指标。 虽然我国医药行业企业在研发阶段需要大量的投资，但是同国外相比,研发能力严重不足，企业经营活动的集中在生产、销售环节，行业内竞争激烈，并且产生大量的销售费用。总的来说，我国医药行业盈利模式单一，盈利能力弱，销售费用过高，所以在财务指标上应该重点关注盈利能力。每股收益(X5)是分析企业价值的一个基础指标，综合反映企业的获利能力；每股现金净流量(X6)，则是将企业的获利能力与医药上市公
28、司的现金流量相结合；由于存在大量的销售费用，销售净利率(X7)就具备很强的获利能力代表性。因此，在企业的盈利能力中，本文选取每股收益(X5)、每股现金净流量(X6)、销售净利率(X7)这三个指标。 相比于国外来说，我国医药行业更加注重于销售阶段，而不是研发阶段。研发投入的相对缺失使得企业没有核心竞争力，无法获得长期的稳定的发展优势。所以本文选取3个成长能力指标，分别是净利润增长率(X8)、主营业务收入增长率(X9)、总资产增长率(X10)来评价医药行业上市公司的成长状况。 医药企业一般的生产周期比较长，从产品的技术研发，产品产出，到临床试验，药品审批，每一步都要耗费大量的时间。并且该行业普遍采
29、取赊销的方式，企业将药品发送给代理商，医药代表再将药物卖给各大医院，医院实行用后付款的制度，因此药品应收账款很难立刻收回。这种模式降低了企业的财务运营能力，企业需要占用更多的资金来维持企业的运营，无形中增加了企业的资金成本，所以在财务指标上应该重点关注应收账款周转率(X14)、存货周转率(X15)这两个指标。此外，鉴于现金流量对于医药行业的重要性，本文选取3个获现能力指标：净利润现金含量(X11)、总资产收现比率(X12)、主营业务收现比率(X13)。由于获现能力可以解释为企业营运现金的能力，反映企业的收益质量，因此，这3个获现能力指标在本文中归属于营运能力。为了更加清晰地显示本文所使用的指标
30、，上文所提及的指标及指标计算公式如表1所示：表1 财务指标类别变量指标公式指标偿债能力X1 现金比率(货币资金+交易性金融资产）流动负债X2 现金流动负债比经营活动现金净流量流动负债X3 现金债务总额比经营活动现金净流量负债总额X4 利息保障倍数息税前利润利息费用盈利能力X5 每股收益(税后利润-优先股股利）发行在外的普通股股数X6 每股现金净流量经营活动现金净流量发行在外的普通股股数X7 销售净利率净利润主营业务收入成长能力X8 净利润增长率(本期净利润-上期净利润)上期净利润X9 主营业务收入增长率(本期主营业务收入-上期主营业务收入)上期主营业务收入X10 总资产增长率(期末总资产-期初
31、总资产）期初总资产营运能力X11 净利润现金含量经营活动现金净流量净利润X12 总资产收现比率经营活动现金净流量期末资产总额X13 主营业务收现比率经营活动现金净流量主营业务收入X14 应收账款周转率营业收入应收账款平均余额X15 存货周转率营业成本(期初存货净额+期末存货净额)24 医药行业现金流量财务预警模型的构建4.1 实证样本数据选择本文对医药行业企业进行财务危机预警研究，首先其研究样本应限制在医药行业企业中。本文将研究样本定位于在上海和深圳证券交易所上市的医药行业类企业，共选出42家企业，以2012年的样本数据作为研究对象。42家企业名单见下表2。本文所选样本的原始数据信息来自沪深两
32、市的年度报表资料和国泰安数据库，经过计算整理为财务比率值(见附录)，然后采用SPSS19.0数据处理软件进行数据分析。表2 研究样本列表序号 股票代码 企业名称序号 股票代码 企业名称1600080金花股份22600829三精制药2600085同仁堂23600867通化东宝3600195中牧股份24601607上海医药4600196复星医药25002001新和成5600201金宇集团26002219恒康医疗6600216浙江医药27002262恩华药业7600222太龙药业28002349精华制药8600253天方药业29000403*ST生化续表2 研究样本列表序号 股票代码 企业名称序号
33、股票代码 企业名称9600267海正药业30000518四环生物10600276恒瑞医药31000590紫光古汉11600329中新药业32000597东北制药12600380健康元33000605渤海股份13600420现代制药34000650仁和药业14600466迪康药业35000766通化金马15600530交大昂立36000952广济药业16600535天士力37000963华东医药17600556*ST北生38000989九 芝 堂18600645中源协和39300026红日药业19600666西南药业40300119瑞普生物20600671天目药业41300181佐力药业2160
34、0771广誉远42300289利德曼根据国内和国外学者的观点和研究成果，在本文中，财务危机公司被定义为在深沪两市中被特别处理的公司和停牌、退市或转行的公司。上市公司也存在因“其他状况异常”而被特别处理的情况，这种情况难以从财务角度进行有效预测，但被特别处理的公司绝大部分是由于连续两年亏损或者一年巨亏造成的。实际操作中，也有财务状况恶化的上市公司没有经过特别处理而直接停牌、退市或转行的情形。因此，本文所采用的危机定义更为符合我国上市公司的实际情况。其中上述公司中有两家标明特别处理的公司，分别是*ST北生(600556)、*ST生化(000403)。通过查阅这些公司的上市年报，中牧股份(60019
35、5)于2013末由医药行业转为农林牧渔行业，天方药业(600253)已退市，中源协和(600645)、西南药业(600666)、天目药业(600671)、广誉远(600771)(后正常营业)、东北制药(000597)(后正常营业)、广济药业(000952)停牌，这上述10家公司均被定义为被特别处理的公司。4.2 用因子分析筛选因子4.2.1 数据的标准化和正向化处理本文采取的方法是通过主成分分析挑选因子，为了防止我们搜集的指标数据在数量级和计量单位上存在差别，从而使得各个指标之间不具有综合性和可比性，这就必须对数据进行标准化处理。对42家样本公司2012年15个指标数据标准化过程需要运用到一些
36、统计量，描述统计量如表3所示：表3 描述统计量N极小值极大值均值标准差方差现金比率(X1)42-.034.56.981.081.16现金流动负债比(X2)42-.102.18.31.42.18续表3 描述统计量N极小值极大值均值标准差方差现金债务总额比(X3)42-.102.13.23.364.13利息保障倍数(X4)42-9286.37139009.954184.8422400499600000每股收益(X5)42-.731.79.43.50.25每股现金净流量(X6)42-.531.55.35.42.17销售净利率(X7)42-38.05165.6916.4533.271106.90净利润
37、增长率(X8)42-13070.33490.62-305.612020.534082577.71主营业务收入增长率(X9)42-46.00206.9519.9639.291544.00总资产增长率(X10)42-17.30209.0919.0634.741207.14净利润现金含量(X11)42-1.6848.612.357.7359.73总资产收现比率(X12)42-.07.16.05.04.002主营业务收现比率(X13)42-.09.27.10.09.008应收账款周转率(X14)42.9291.968.7413.71188.10存货周转率(X15)42.2012.173.532.305
38、.30有效的N42均值代表数据的中心趋势，即一个行业的平均水平。从表3这一列中，我们可以知道医药类行业上市公司在这15个指标上的集中趋势。然而数据的均值很容易受极端数值的影响，即受表3中所列出的极大值、极小值这两列数值的影响。由此可见，仅仅了解数据的集中趋势是不够的，我们还需要离散趋势指标，反映数据波动幅度的大小。方差是典型的离散趋势指标，方差值越大，说明数据的整体离散程度越大，方差越小代表数据整体趋向于均值。从上表中，我们可以看出，利息保障倍数、净利润增长率这两个指标方差数值均已达到百位数，整体离散程度较大，而其余指标离散程度较小。为了消除量纲的影响，将方差开平方就可以得到标准差，标准差数值
39、越大，数据离散程度越大，数值越小，离散程度越小。从上表中标准差这一列中所得出的结论与方差相同。根据统计学和数理统计的知识，数据的标准化需要用到这两个数值，均值和标准差。在本文中，原始变量X1 ，X2Xn的标准化变量被定义为ZX1，ZX2ZXn。在用SPSS进行因子分析时，在使用逆指标或者在因子载荷绝对值很大而符号为负的情况下，我们需要将其正向化，以便于对数据进行处理。因为本文采取的指标并没有逆指标，且在表6中的载荷矩阵权重最大的因子成分1中，X4，X11，X14，X15 的变量虽为负，但是绝对值很低，因此本文数据不需要进行正向化处理。4.2.2 KMO 和 Barlett 的检验本文采用Bar
40、tlett球度检验和KMO检验方法共同检验。KMO值接近于1，表明变量间的相关性越强，原有变量越适合做因子分析。根据理论值，KMO的值必须大于0.5，sig.值必须小于0.05，才能继续因子分析，所挑选出来的因子才具备统计学的意义。KMO检验和Bartlett球度检验,主要是用来检查数据的信度与效度。表4 KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.572Bartlett 的球形度检验近似卡方366.837Df105Sig.000在表4中，我们可以看出KMO值为0.572，表明变量之间存在线性关系，适合做因子分析。Sig.(显著性水平)小于0
41、.05，数据间存在结构效度，能够进行因子分析。综上，KMO 和 Barlett 的检验通过。4.2.3 利用主成分分析法提取因子并计算方差解释比重表5 解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%合计方差的%累积%14.04926.99226.9924.04926.99226.9923.23621.57521.57522.58917.26144.2532.58917.26144.2532.20714.71236.28631.88212.54556.7971.88212.54556.7972.16414.42650.71241.3639.08665.
42、8841.3639.08665.8841.85112.34063.05251.2178.11173.9951.2178.11173.9951.4459.63272.68561.0006.66980.6641.0006.66980.6641.1977.97980.6647.7625.07985.7438.7174.78190.5249.4673.11293.63610.3492.32795.96311.2591.72797.69012.132.88098.56913.111.73999.30814.056.37499.68315.048.317100.000提取方法：主成份分析。从该表中可以看出
43、该表中前6个因子的积累贡献率达到了80.664%，从而达到了因子分析中80%信息量的要求，因此可以提取6个最具有代表性的因子代替原始15个指标变量，也就是说提取的6个具有代表性的因子，能够解释原始变量大部分的信息，不会信息失真。为了使提取出的主要因子更具代表性，运用Kaiser标准化的正交旋转法进行转换（旋转成分矩阵相对于成分矩阵来说更富有解释力），重新分配各因子所解释的方差比例，从而突出能够解释主要因子的典型变量，使各主要指标具有实际意义，如表6所示： 表6 载荷矩阵成份中文名123456现金流动负债比(ZX2).920-.067-.047.173.010-.083现金债务总额比(ZX3).
44、900-.062-.046.217.035-.140现金比率(ZX1).763.017-.147.086.139.288总资产收现比率(ZX12).633.055.301.554-.286.000主营业务收现比率(ZX13).589.192.377.096-.547.155主营业务收入增长率(ZX9).044.882-.034-.003-.032.014销售净利率(ZX7).041.774-.047-.091.294.015存货周转率(ZX15)-.209.695-.171.254-.038-.066净利润现金含量(ZX11)-.016-.096.962-.011.019-.041应收账款周转率(ZX14)-.075-.115.952.043.006-.023每股现金净流量(ZX6)
