基于主成分分析法的财务指标分析

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基于主成分分析的财务报表预测方法研究

基于主成分分析的财务报表预测方法研究随着企业管理和财务报表的多元化，越来越多的财务数据需要进行分析和预测，以便为企业的决策提供支持。

随着大数据时代的到来，企业将继续面临海量数据和信息的挑战。

在这种背景下，基于主成分分析的财务报表预测方法被广泛应用于企业的财务分析和预测。

一、主成分分析的概述主成分分析是一种基于统计学的方法，用于发掘数据的主要变化趋势或特征。

以多重变量数据为基础，主成分分析可以把原始数据转化成一组新的变量，称之为主成分。

这些主成分是原变量的线性组合，能够表达数据中的关键信息。

主成分分析是一种无参数方法，适用于大多数数据类型，特别是在回归分析和预测建模中。

主成分分析在财务报表预测中的应用，主要是通过把财务数据转换为主成分，以揭示财务数据中的重要信息和特征，从而更好地预测未来的趋势和变化。

二、主成分分析在财务报表预测中的应用主成分分析在财务报表预测中的应用主要有两种方式。

一种是直接对财务数据进行主成分分析，得到主成分的特征和贡献率，然后根据这些主成分进行预测模型建立和预测。

另一种是结合其他方法，如回归模型、时间序列模型等，对主成分进行分析和建模。

1. 直接应用主成分分析进行财务报表预测直接应用主成分分析进行财务报表预测，需要考虑到财务数据的相关性和共线性。

通常情况下，财务数据之间存在着很高的相关性和共线性，这会导致预测模型的不稳定性和误差增大。

因此，在应用主成分分析进行数据预处理时，需要先对原始数据进行标准化和相关性分析，以获得比较可靠的预测结果。

例如，在预测企业的营业收入时，可以把企业的主要财务指标（如销售收入、净利润、总资产等）转化为主成分，通过分析主成分的贡献率和特征，建立相应的预测模型。

在实际应用中，常用的方法是通过交叉验证和残差分析来评估预测模型的精度和可靠性。

2. 结合其他方法进行财务报表预测除了直接应用主成分分析进行财务报表预测外，还可以结合其他方法来进行财务预测。

主成分分析通常是在预测模型建立之前，对财务数据进行预处理，以获得更好的预测效果和准确性。

开题报告基于主成分分析的企业财务绩效评价研究——以中国上市车企为例

〔一〕研究背景
近年，中国的汽车制造业正经历着前所未有的，爆炸式的增长，有关专家预测，未来十年，中国的汽车产量增长率是我国GDP增长率的倍至2倍，中国汽车制造业的发展不仅对我国经济增长具有重要意义，而且已经成为全球汽车最重要的市场之一。作为汽车制造业的领军者，中国汽车制造业上市公司财务绩效也引起了广泛关注，在汽车业蓬勃发展的今天，对中国汽车制造业上市公司的财务绩效进行评价有着一定的现实意义。本文以汽车制造业上市公司的年度财务报告为基础，尝试对汽车制造业上市公司进行全方位的财务绩效评价，首先，分别以汽车制造业上市公司整体和个体为对象评价汽车制造业上市公司的财务绩效，随后，选择具有代表性的宇通客车，从财务效益状况、资产质量状况、偿债风险状况、发展能力状况、投资者获利能力状况四个方面对其财务绩效进行综合评价，揭示其财务绩效较好的方面的原因，同时对其尚需改进的方面提供了建议。
二、文献综述
〔一〕国外研究现状
自从有了生产经营活动，财务绩效评价的行为和方法就相伴而生了，这己经为翔实
的会计史资料所证实。但是，真正现代意义上的财务绩效评价却是在人类社会进入资本主义社会，尤其是所有权和经营权分离、公司制出现之后才得以产生的。由于企业经营环境、内部组织结构的变化以及管理方法和手段的不断创新，企业财务绩效评价的方法体系也处于不断的演变之中。
第二，杜邦分析体系的提出。同样在20世纪初，由多个独立的单一经营公司合并创立的杜邦公司，成为这一时期新型企业组织结构的典型。面对需要协调的垂直式
企业的多种经营、市场组织以及如何将资本投入到利润最大的经营活动等问题，杜邦公司的最高管理者设计了多个重要的经营和预算指标，以协调各部门的经营活动，并将资
源有效地在各部门之间进行分配。这其中持续时间最长的、最重要的指标就是投资报酬

主成分分析在上市公司财务指标投资分析中的应用

主成分分析在上市公司财务指标投资分析中的应用为合理评价上市公司过去的经营业绩衡量现在的财务状况、和预计未来的发展趋势，构建了企业偿债能力指标、企业资产管理能力指标、企业运营能力指标、企业收现能力指标、企业市场价值五个维度20项基础指标的投资决策评价体系。

以28家首先在创业板上市公司中的15家制造业公司为研究对象，采用主成分分析法以均值化方法对指标进行无量纲处理并以基础指标的协方差矩阵作为输入，以其评价得分来在一定程度上反映这些公司的内在投资价值。

标签：财务指标；投资决策；评价体系；主成分分析法中图分类号：F23 文献标识码：A文章编号：16723198（2012）100105021 引言自2009年创业板上市以来，一方面给中小企业提供了更方便的融资渠道，加快了中小型企业的快速发展；另一方面也是中国调整产业结构，推进经济改革的重要手段。

但是由于创业板市场的低门槛进入、风险大的特点使得投资者越来越关注上市公司的内在投资价值。

通过对上市公司财务指标的科学评估，在一定程度上评定上市企业的投资价值，从而为投资者进行理性的投资决策提供科学依据。

与现有研究不同的是，本文从评定投资价值体系框架出发，在具有清晰外延和准确内涵的投资价值基础上构建测定上市企业投资价值的指标体系。

本文基于企业的财务指标稳定性和同一行业数据的可比性，选择了2009年在创业板首先上市的28家企业中的15家制造业为研究对象。

采用主成分分析法避免权重确定的主观性，对上市公司最新公布的包括企业偿债能力指标、企业资产管理能力指标、企业运营能力指标、企业收现能力指标、企业市场价值五个维度的20个基础指标进行度量并对上市企业投资价值一定程度上作出评价。

2 评价指标的构建与测度方法2.1 评价指标的构建通过财务数据得出的上市公司的综合情况可以在一定程度上反映企业的投资价值，但影响上市企业投资价值的指标众多。

若是选择一些对公司投资价值影响很小或者信息量有很大重复的财务指标时容易导致评价结果的失真，若是只是主观的选择几个财务指标则会使得投资决策的失效，因此评价指标的体系构建是有效评价上市企业投资价值的关键。

财务分析中的主成分分析方法研究

财务分析中的主成分分析方法研究财务分析是企业经营管理的重要环节之一，通过对企业财务数据的分析，可以为企业的决策提供重要的参考依据。

主成分分析方法是一种常用的财务分析方法，它可以对多个指标进行综合评价，从而更全面地了解企业的财务状况。

本文将从什么是主成分分析、主成分分析的应用以及主成分分析的优缺点三个方面进行探讨。

一、什么是主成分分析主成分分析（PCA）是一种线性变换技术，它通过将原始数据转化为一组新的无关变量，从而减少数据的维度。

在主成分分析中，我们需要确定一组新的变量，这些新变量被称为主成分，每个主成分都是原始变量的线性组合，它们之间是无关的。

每个主成分都代表了原始变量的一部分变异性，而第一主成分则代表了整个数据集的最大变异性。

主成分分析可以用来分析多个指标之间的关系，它可以找到不同指标之间的相似性和重要性，从而更好地了解企业的财务状况。

主成分分析常用于财务比较、研究投资组合中的因素、分析产品特点等等。

二、主成分分析的应用主成分分析可以应用于财务分析中的多个方面，下面将重点介绍其在财务比较和投资组合研究中的应用。

1. 财务比较财务比较是企业财务分析的核心内容之一。

比较不同企业、不同时间段之间的财务数据是必要的，以了解企业的财务状况及其经营效果。

主成分分析可以将多个指标的变异性综合在一起，判断企业的财务状况。

它不仅可以发现财务指标之间的相互影响，还可以定量地评估不同指标对财务状况的影响大小。

例如，在对不同企业的财务比较中，主成分分析可以依据财务指标之间的相关性，建立不同企业财务状况的评价模型，通过计算不同企业在各个因素上所得分值的综合来进行整体比较，从而更好地了解企业在财务方面的状况。

2. 投资组合研究主成分分析也可以应用于投资组合研究中，可以使用主成分分析来理解多种债券之间的风险和回报率、股票之间的相关性等。

通过将多个指标综合在一起，可以找到不同指标之间的相似性和重要性，从而更好地了解投资组合中不同资产的价值。

财务风险评估中的主成分分析方法研究

财务风险评估中的主成分分析方法研究随着经济全球化的加深和企业形态的不断变化，财务风险成为了一个越来越受到重视的问题。

一方面，企业要确保自己的经济运转不会受到无法预测的金融风险的影响，另一方面，金融机构和投资者也要通过对财务风险的评估来决定是否要向企业提供资金支持。

在这种情况下，财务风险评估成为了一种关键的工具。

主成分分析（PCA）方法作为一种经典的多元统计分析方法，在财务风险评估中有着广泛的应用。

本文将就PCA方法在财务风险评估中的应用进行研究，并对其在实践中的优缺点进行评估。

一、主成分分析方法的基本原理主成分分析是一种通过线性变换将一组相关变量转化为一组不相关变量的方法。

在经济领域，PCA方法一般是用来对财务指标进行综合评估的。

具体来说，PCA方法可以将多个相关的财务指标转化为少数几个不相关的综合评价指标。

其基本思想是通过构建综合指标来更清晰地反映财务状况。

例如，在对企业财务状况进行评估时，可以选择收入、成本、利润、负债等指标作为衡量标准，然后通过PCA方法将其转化为少量具有代表性的因子或指标，以此来反映企业的整体财务状况。

具体来说，在主成分分析过程中，首先需要通过协方差矩阵来计算各个变量的相关性。

然后，通过对协方差矩阵的特征值和特征向量进行分析，可以找到一组不相关的因子或指标。

这些指标可以用来更精确地描述原始变量的总体变化。

基于这种方法，PCA可以帮助财务分析师或金融机构对企业财务状况进行更全面、更准确的评估。

二、PCA在财务风险评估中的应用PCA方法在财务风险评估中的应用主要是通过综合评估财务指标来分析和评估企业的财务状况和风险水平。

具体来说，在对企业进行风险评估时，可以选择一些重要的财务指标（例如收入、成本、资产等）作为评估对象。

然后，将这些指标作为原始变量，通过PCA方法将其转化为少量的综合指标或因子。

最终，可以根据PCA计算出的综合指标或因子量化企业的风险状况，以此作为企业决策者、金融机构和投资者进行决策的重要参考。

基于主成分分析法的财务指标分析

基于主成分分析法的财务指标分析作者：张全勇来源：《时代金融》2016年第08期【摘要】主成分分析法（PCA）是一种分析、简化数据集的技术，一般多应用于多元统计分析中。

本文首先分析了主成分分析法的原理，选取2013年房地产业20家上市公司的财务指标作为研究样本，利用SPSS软件进行数据处理，并对财务指标的综合得分情况进行了评价，以期此方法能够更好地应用于财务指标的综合评价中。

【关键词】主成分分析财务指标综合评价近年来，我国证券市场发展迅速，上市公司的数量和经营规模不断扩大，产生大量的财务信息，经营者在做出正确的决策和投资者在选择投资方向时。

都迫切需要一种有效的综合分析方法处理大量的财务信息。

主成分分析法是一种多指标决策和综合评价的多元统计方法。

能够有效地对企业的经营状况和财务状况做出总体的正确评价。

因此将主成分分析法应用到企业财务指标分析中，对企业进行综合性评价显得尤为迫切。

一、主成分分析法简介主成分分析法是利用降维的思想，将多指标转问题化为少数几个综合指标，其中每一个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，并且这些信息互不重叠。

主成分分析法将复杂的指标转化为几个主成分，是的使得问题简单、直观，并且得到的结果科学有效。

主成分分析法的数学模型为：设有n个样本，每一个样本有m项指标，则可以得到原始矩阵X：二、主成分分析法的实证分析（一）数据采集本文以2013年20家房地产上市公司的财务指标为研究对象，选取的样本公司的财务数据来自于国泰安数据库。

（二）指标选取如果要考察一个上市公司的财务状况，首先应该选择评价的财务指标，影响公司的财务指标有很多，因此应当建立一个指标体系来对企业的财务状况做一个估计。

根据我国财务指标的构成情况，本文主要从盈利能力、偿债能力、经营能力、现金流量和成长能力五个方面来构建指标体系。

一共选取了12个备选指标：流动比率（X1）、资产负债率（X2）、产权比率（X3）、营业毛利率（X4）、销售净利率（X5）、净资产收益率（X6）、现金流量比率（X7）、每股经营活动现金净流量（X8）、每股现金净流量（X9）、总资产增长率（X10）、净资产收益率增长率（X11）、利润总额增长率（X12）。

基于主成分分析法的宏观经济分析

基于主成分分析法的宏观经济分析主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是一种多变量数据降维方法，它可以将一组相关性较高的变量通过线性变换转化为一组不相关的主成分，从而减少数据的维度。

在宏观经济分析中，主成分分析可以用来处理多个经济指标的数据，从而提取出宏观经济的主要影响因素，辅助经济分析和预测。

主成分分析可以用来提取宏观经济指标的共同变动特征。

宏观经济数据通常包含多个相关的经济指标，如国内生产总值（GDP）、通货膨胀、消费者物价指数、失业率等。

这些指标可能存在一定的相关性，主成分分析可以通过线性组合将这些指标转化为一组新的变量，即主成分。

主成分是经过特殊线性变换后得到的，具有以下特点：第一主成分是对原始数据解释力最强的成分；第二主成分是与第一主成分不相关的成分，且解释力较弱；依此类推，第三主成分、第四主成分等都是与前面的主成分不相关，且解释力逐渐减弱。

通过分析不同主成分的贡献度，可以得到宏观经济指标的共同影响因素，帮助理解数据背后的规律和变动趋势。

主成分分析可以用来评估宏观经济指标的重要性。

在宏观经济分析中，我们往往关注一些重要的经济指标，如GDP、CPI等。

通过主成分分析，可以计算每个主成分对原始数据的解释程度，即贡献度。

贡献度越高的主成分，说明它对原始数据的解释越强，意味着它包含了更多的信息。

通过比较不同主成分的贡献度，可以评估每个宏观经济指标的重要性，从而确定经济分析中需要关注的指标，并据此进行相应的政策制定和决策。

主成分分析还可以用来处理宏观经济指标数据的维度问题。

宏观经济数据通常包含很多指标，维度较高。

对于维度较高的数据，使用传统的统计方法进行分析和建模困难重重。

而主成分分析可以通过降维，将原始数据转化为较低维度的主成分，避免维度灾难的问题，使得数据的处理和分析更加简单高效。

主成分分析在宏观经济分析中具有重要的应用价值。

通过提取宏观经济指标的共同变动特征，评估指标的重要性，以及处理数据的维度问题，可以辅助宏观经济分析和预测，为经济决策提供科学依据。

上市电力企业财务状况的主成分分析评价

上市电力企业财务状况的主成分分析评价在中国，上市的电力企业是国民经济的重要组成部分，其财务状况的稳定与发展直接关系着国家的经济发展和人民的生活品质。

对于上市电力企业的财务状况进行评价和分析，可以帮助投资者、政府监管部门和企业管理者更好地理解企业的经营状况，从而制定合理的投资和管理策略。

本文将采用主成分分析方法，对上市电力企业的财务状况进行评价和分析。

一、主成分分析的原理和方法主成分分析是一种多元统计分析方法，它通过将原始变量进行线性组合，得到少数不相关的新变量，这些新变量能够尽可能多地反映原始变量的信息，从而减少变量的维度。

对于财务数据来说，主成分分析可以帮助我们找到最能够代表企业财务状况的几个综合指标，从而更好地理解企业的财务状况。

主成分分析的步骤如下：1. 数据准备：首先需要准备上市电力企业的财务数据，包括资产负债表、利润表、现金流量表等。

这些数据应该是同一时间点或时间段的数据，且要进行数据清洗和标准化处理，确保数据的可比性和可信度。

2. 计算相关系数矩阵：对于准备好的数据，我们需要计算各个变量之间的相关系数或协方差矩阵，以了解各个变量之间的相关性，从而确定主成分的个数。

3. 提取主成分：利用特征值分解或奇异值分解的方法，提取出主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，能够尽可能多地反映原始变量的信息。

4. 主成分旋转：在提取主成分后，通常需要进行主成分旋转，以使得主成分的解释更加直观和可理解。

5. 主成分得分：最后需要计算每个样本在各个主成分上的得分，这些得分可以代表企业在各个主成分上的表现，从而进行综合评价。

二、主成分分析在上市电力企业财务状况评价中的应用我们将以上市电力企业的资产负债表、利润表、现金流量表等财务数据作为主要分析对象，利用主成分分析方法对这些财务数据进行评价和分析，以了解企业的财务状况。

主要应用包括以下几个方面：1. 资产负债状况评价：我们可以利用主成分分析方法提取出反映企业资产负债状况的主成分，包括资产负债比率、流动比率、速动比率等指标，从而评价企业的偿债能力和财务稳健性。

基于主成分分析的我国整车上市公司财务状况评价

的综合评价。文选取了１个能反映企业以上４本Ｏ个方面能力的代表性财务指标，如表１示。体的财所具
务指标如下＿：４
帮助汽车企业防范财务危机，了解自身行业地位，同
时为投资者和债权人的决策提供借鉴。
收稿日期：０２０ — ８２１３２
作者简介：博（９７）男，北农林科技大学经济管理学院硕士研究生，究方向为财务管理。张１８－，西研
第５期
张博等：于主成分分析的我国整车上市公司财务状况评价基
量进行简化，以将众多财务指标的变量转变为少可数独立的综合指标即主成分，以筛选后的每个主并成分的方差贡献率为权重，构造财务状况综合评价
的上市公司，利大都大幅下滑，到的冲击最盈受大。】０２２＿２１年月工信部发布了《０２］２１年度党政机关公务用车选用车型目录》该目录入围的２，５家车企与４２款候选车型全部为自主品牌，资与合资品１外
牌车企宣告出局。在自主品牌汽车企业迎来政策［２
函数。合评价函数是各主成分变量的线性组合，综数
值越高表明综合财务状况越好。
（）务评价指标的选取一财根据现代企业管理理论，业的财务状况取决企于企业的偿债能力、利能力、营效率和发展能力获经

基于主成分分析的我国旅游上市公司财务状况研究

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第１５卷第１期胡孝。陈小连基孑主成分分析的驰国旅游上市公司财务状况研穷
从表１中可以看出旅游上市公司２００８年的平均流动比率只有１．１４，速动比率为０．８８，而理论界认为的流动比率与速动比率的合适值分别为２和ｌＪ，说明旅游类上市公司的整体偿债能力较差。从运营效率来看，存
ｌ３．５５０８３９２
２４
公司主营业务的不同，可以将本文选取的旅总资产收益率游上市公司分为资源类旅游上司公司（１０
家）、酒店类旅游上市公司（９家）和综合类
２．３６７０８３２．７３３７０Ｏ
方法
（二）指标选择
上市公司的经营业绩可以通过一系列的财务指标来反映，但是这此财务指标往往容易混淆投资者、
管理者和普通大众的视线。那么，在对上市公司财务

基于主成分分析法评价零售业上市公司财务绩效

摘要：本文以2015—2019年在上交所及深交所的20家零售业上市公司为研究对象，以CSMAR数据库及上市公司的年报数据为基础，并运用主成分分析法对财务指标进行筛选，构建零售业上市公司财务绩效评价体系，得出的四个主成分分别从盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力四个维度对零售业上市公司财务绩效进行综合评价。

根据综合得分排名及各主成分的权重分析，结果表明在各个主成分中盈利能力和偿债能力对零售业上市公司的财务绩效影响较大。

关键词：零售业；主成分分析；财务绩效；盈利能力一、引言零售业是国民经济的重要组成部分之一，作为经济发展中较为活跃的因子，其发展变化的速度相较于其他行业来说非常之快。

但随着社会进步，国民生活水平逐步提高，需求也在发生改变。

再加之新冠疫情的爆发，我国传统零售业的发展受到了极大的冲击，为了寻找发展的突破口，纷纷走上转型之路，改变自身的经营模式。

因此，通过对零售业财务绩效进行评价，从而对我国零售业转型、提升业绩水平等方面提出有建设性的建议。

文章选取了行业中具有代表性的20家上市公司，对它们2015—2019年的财务绩效进行主成分分析，分别从盈利能力、成长能力、偿债能力、营运能力方面进行评价，角度较为全面的评价了零售业上市公司2015—2019年的财务绩效水平。

二、主成分分析过程(一)评价体系构建通过相关性分析，选取以下十四个财务指标：流动比率、资产负债率、经营活动产生的现金流量净额／负债、存货周转率、总资产周转率、现金及等价物周转率、资产报酬率、营业净利率、总资产净利率、流动资产净利率、净利润增长率、利润总额增长率、资本积累率、总资产增长率从而构建零售业财务绩效评价体系。

(二)主成分分析适宜性检验进行主成分分析前进行适宜性检验，通过KMO值、巴特利特球形检验来验证原始指标是否适合进行主成分分析。

检验结果，KMO值为0.754>0.7，P值为0.000>0.05，相关系数矩阵与单位矩阵有显著性差异，说明原始数据满足进行主成分分析的条件。

基于主成分分析的民营企业财务风险指标研究

营企业和相关部门的评价分析具有重要意义。关键词：营企业；务指标；险预警；成分分析民财风主
一
、
引言
随着改革开放的大力推进，民营企业依然成为中国经济发展中的重要生力军，在经济发展的各个方面都扮演着举足轻重的角色。在４个工业行业中，ｏ民营企业在２个行业中的比例已经超过了５％，７０在部分行业已经能够超过７％，为推动行业发展的主体。然而，０成随着民营企业的发展和规模扩大，问题也逐渐显现出来。一些截止２０年底，国民营企业总户数已超过３０家，０３我０万占全国企业总数的９％，８工业产值的６％，０工业增加值的４％，０实现利税的７％，７出口额的６％，０城镇就业机会的７％，５年产值增长率一直保持在３％左右，０远远高于同期国民经济增长速度。有研究显示，中国民营企业的平均寿命不到１年，０很多坚持下来的企业也因负债、税务等方面的问题严重负荷，勉强经营。这个现象很大程度上是企业对自身财务状况理解不清，对将来发展趋势错误判断所导致的。自风险管理的概念引入我国，管理和预警的方法就日益受其到社会各界的关注。财务风险作为企业多项风险中的核心，其对提前度量和预警能在很大程度上减少危机发生的可能性。进行ห้องสมุดไป่ตู้ 财务危机预警的前提是构建相应的财务危机预警指标体系，而财务危机预警指标种类繁多，如果统一纳入到预警模型当中，则将降低预警的准确度，因此对财务危机预警指标进行有效的筛选、分析和研究，对于建立有效的财务危机预警模型具有非常重要的

基于主成分分析的上市公司财务能力评价——以医药制造业为例

…
主成分分析法的模型构建步骤
．
ｋ）
第一步，确定分析变量，搜集数据资料。假设搜集到的来自原
始观测变量ｘ，Ｘ：， …ｘ的ｎ个样本观测数据矩阵为：
ｘ】ｘ１ｌ２ … ｘｌｐ
．
其中ｘ。为标准化变换后的数据。（２）综合得分模型。以各主成分贡献率占各主成分累积贡献率
第三步：得出模型。
增长率（ｖ．。）、资本积累率（Ｖ。）、总资产增长率（Ｖ）。
（三）主成分分析的模型构建
如下：
（１）各主成分得分模型。具体为：Ｆｉ＝ｌＸ＋ｌｘ２＋ …＋ｌＸ（ｉ＿１，２，
累积贡献率＝
．
（一）样本选择与数据来源考虑到财务指标的连续性，本文选取了截止２００８年底上市的我国医药制造企业４０家（已剔除３家ｓＴ企
（ｉ＝ｌ，２， …，Ｐ）
∑
业和１家异常企业）进行样本分析；数据来源为巨潮资讯网公布的各企业的年度财务报表，并经过统计分析得出各财务指标的数值。（二）变量描述选取财务比率作为变量时，应选取能反映财务能力的指标。本文主成分分析阶段选取了１２个财务指标作为变量：分别为反映盈利能力的净资产收益率（Ｖ）、总资产报酬率
∑ ，
三、实证结果分析
采用ＳＰＳＳ软件作为统计分析工具，对上述变量做主成分分析，测验了主成分分析法的有效性、各成分特征值及贡献率、主成分载荷矩阵，分别如表１、表２、表３所示。

企业财务绩效评价模型构建——基于主成分分析法

一
、
财务指标关联性分析
企业的财务数据主要反映其财务结构、营运能力、盈利能力、债能力和成长能力五个方面的水平。企业的财务结构指偿企业的负债权益结构、资产结构等，务结构是否合理是企业财整体竞争力强与弱的最直接反应；企业的营运能力反映企业经营管理的效率和利用资金的能力，其主要包括企业的资金周转能力、存货周转能力和市场运作能力等；企业的盈利能力主要指企业在现存技术和规模上资金的扩张能力，盈利能力可分为收入盈利能力、资产盈利能力和净资产盈利能力三个方面；企业的偿债能力包括长期偿债能力和短期偿债能力，偿债能力越强的企业经营风险就越小；企业能否持续稳定发展是各利益相关者普遍关心的问题，业的成长能力反映了企业经营状况变企化的趋势，成长能力主要体现在经营成果（利能力）盈的成长和财务状况（本扩张能力）成长。资的
【键词法【中图分类号】２５Ｆ７【文献标识码】【Ａ文章编号】０４２６（０００— ２９０１０—７８２１）０４—２６
如果把一个企业比作一辆行进中的汽车的话，么财务部那门就好比是“ 仪表盘 ” “ ，仪表盘 ” 上的数据，就是企业的财务也绩效水平能充分体现企业的运行情况及状态，能够为汽车的驾驶人员（即经营管理者）和乘客（即投资人、股东、权人等）债提供重要的决策和参考依据。此，如何得出企业的确切财务绩效水平，一直是学者们关注的问题。企业财务绩效评价的重点和难点主要在以下ｊ方面：是一如何选取准确评价绩效的指标；二是如何确定指标的权重；三是如何构建科学合理的绩效评价模型。对于指标的选取，目前主要有以下几种方法：沃尔评价指标体系…、国有资本金绩效评价体系、ＶＥＡ评价法Ｉ、３清华大学与《１中国证券报》联合推出的财务绩效排序体系以及证券之星与复旦大学金融期货研究所共同开发的财务测评系统诸Ｅ方法存在一定的不足，。如指标选择上缺乏客观性，主观性较强，取的指标数量过多或过于选集中，或忽略了单个指标本身的财务意义。对于指标权重的确定上，要有主观赋权法和客观赋权法两种。常用的主管赋权主法有：家打分法、次分析法ｆＨ模糊隶属度法等，专层ＡＰ和常用的客观赋权法主要有：成分赋权法、子分析法和熵权法１主因７】等。客观赋权法遵从数据的数理统计特性，而主观赋权法则是对客观赋权法的必要补充和修正对于评价模型的构建上，主要分为静态模型、态模型分析法和多元形分析法种。动１三常用的静态模型有：多元判定模型、ｒｉ模型、Ｐｏｔｂ突变级数评价模型例人工神经网络（Ｎ模型、、ＡＮ）主成分模型和非线性主成分㈣模型等；常用的动态分析法主要有时间序列模型和动态管理模型等。考虑到财务绩效评价应该注重科学性、客观性和较强的可操作性。本文拟运用多元统计分析法，面系统地选取财务评全价指标，并运用因子分析法进行筛选，后运用主成分分析法然来构建绩效评价模型；指标权重的确定上采用综合集成赋权法，以客观赋权为基础，并结合主观赋权进行修正。

基于主成分分析的上市公司财务能力评价

基于主成分分析的上市公司财务能力评价作者：赵冻连刘承焕来源：《财会通讯》2013年第02期一、引言主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，通过对原始指标的相关矩阵内部结构关系的研究，找出影响某一状况的几个综合指标即主成分，使综合指标为原始指标的线性组合，综合指标不仅保留了原始指标的信息，彼此又不相关，使在研究复杂的问题时能够抓住主要矛盾，用较少的变量去解释原始指标的大部分变异。

主成分分析法作为一种客观赋权法，在计算综合评价值时，在各指标权重的选择上克服了主观因素的影响，并将大量复杂的原变量信息转化成少量的信息含量很高的新变量信息，便于化繁为简，广泛应用于多指标综合评价方法中。

本文应用主成分分析方法，以我国2008年底前上市的医药制造公司40家为例，选取了能较全面反映企业财务状况的基本指标和修正指标共12个为原始变量，导出了分别反映盈利能力、营运能力、偿债能力和发展能力四个维度的主要成分，对我国医药制造上市公司财务能力进行评价。

二、研究设计（一）样本选择与数据来源考虑到财务指标的连续性，本文选取了截止2008年底上市的我国医药制造企业40家（已剔除3家ST企业和1家异常企业）进行样本分析；数据来源为巨潮资讯网公布的各企业的年度财务报表，并经过统计分析得出各财务指标的数值。

（二）变量描述选取财务比率作为变量时，应选取能反映财务能力的指标。

本文主成分分析阶段选取了12 个财务指标作为变量：分别为反映盈利能力的净资产收益率（V1）、总资产报酬率（V2）、销售利润率（V3）；反映营运能力的总资产周转率（V4）、流动资产周转率（V5）、存货周转率（V6）；反映偿债能力的资产负债率（V7）、流动比率（V8）、长期资产适合率（V9）；反映发展能力的销售增长率（V10）、资本积累率（V11）、总资产增长率（V12）。

（三）主成分分析的模型构建主成分分析法的模型构建步骤如下：第一步，确定分析变量，搜集数据资料。

基于主成分分析法的广西上市公司财务分析

数计算每个上市公司的财务综合指标的评价函数得分，据此对上市公司的财务状况进行综合评价分析。分析结果基本符
合广西国民经济运行的客观实际。
［关键词］主成分分析上市公司［中图分类号］Ｆ３．８１５
维普资讯
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基于主成分分析法的广西上市公司财务分析
● 陆凤莲
（广西经济管理千部学院，广西南宁５０３）３０１
［要］章选取１９～０４先后在沪、深上市的２家广西上市公司作为研究对象，利用主成分分析法的指标降摘文９３２０年２维技术，参照现行会计指标体系，对公司公布的４个财务指标进行降维处理，得出七类财务综舍指标函数，并利用该函０
［献标识码］Ａ文
财务分析
［文章编号］０２７６（０６Ｏ — １７０１０ — ３ｘ２０）６００ — ４上市公司在资本市场筹集到的资金数量和成本的高低，主要是由上市公司的财务状况和经营成果决定的。只有获利能力和资金营运能力较强、资本结构合理、具有发展潜力、财务综合评价高的企业方可获得投资者的青睐。基于这～基本认识，本文选取１９￣２０年先后在沪、深上市的２家广西上市公司作为研究对象，利用主成分分析法９３０４２对２家上市公司公布４个财务指标进行定量分析，并结合广西国民经济运行的客观实际进行综合评价分析。２０

基于主成分分析的财务评价指标选取研究

基于主成分分析的财务评价指标选取研究财务评价是企业管理与投资决策中的重要任务之一。

通过对企业财务指标的分析，我们可以评估企业的经营状况，了解其盈利能力、偿债能力、运营能力以及成长能力等方面的信息。

然而，在众多的财务指标中，如何选择出最具代表性的指标进行分析，对于评价企业的真实状况显得尤为重要。

在财务指标选取的研究中，主成分分析是一种常用的方法。

主成分分析是一种多变量统计分析方法，通过将多个相关变量综合考虑，构建少数几个互不相关的主成分来解释原始变量的综合信息。

在财务评价中，利用主成分分析可以将众多的财务指标归约为几个主成分，从而减少指标间的相关性，提高评价的准确性和可解释性。

首先，我们需要收集一系列的财务指标数据，这些财务指标应该具有代表性，并能真实地反映企业的经营状况。

常见的财务指标包括净资产收益率、总资产周转率、资产负债率、销售增长率等。

在数据收集完成后，我们可以使用主成分分析方法对这些指标进行分析。

主成分分析的步骤包括数据标准化、协方差矩阵计算、特征值和特征向量提取以及主成分选择等。

首先，我们需要对数据进行标准化处理，将不同单位的指标进行统一转换，确保它们具有可比性。

然后，通过计算协方差矩阵，我们可以了解各指标之间的相关性，以及各自对整体数据变化的贡献程度。

接下来，我们需要计算特征值和特征向量，这些特征值和特征向量可以帮助我们刻画数据的主要变化模式。

特征值代表了每个主成分解释的数据方差程度，较大的特征值对应的主成分可以更好地解释数据的变异。

特征向量则是与特征值相对应的线性组合系数，它们描述了每个主成分与原始指标之间的关系。

在得到特征值和特征向量后，我们可以选择具有较大特征值的主成分作为最终的评价指标。

这些主成分代表了原始指标中的主要变化模式，能够更好地反映企业的财务状况。

此外，我们还可以通过观察特征向量的系数，了解哪些原始指标对于不同主成分的贡献较大，从而进一步理解财务指标的重要性。

通过基于主成分分析的财务评价指标选取研究，我们可以将众多的财务指标综合起来，提取出少数几个主要的评价指标，从而实现对企业财务状况的全面评估。

基于财务指标的主成分分析

基于财务指标的主成分分析基于财务指标的主成分分析是运用主成分分析方法对于企业的财务数据进行分析和评估，以此探究企业的经济状况和财务状况。

该方法是一种常用的评价企业的财务状况的方法。

首先，主成分分析是什么？主成分分析是一种通过线性变换把多个可能存在相关性的变量转化为少数几个线性无关的变量的方法，这些新的变量是原始因素的线性组合，称为主成分。

主成分分析可以将多维数据压缩到几个维度，更好地揭示数据的重要特征。

住宅区银行利用这种方法来评价借款人的信誉，公司使用它来评估股票市场，营销人员使用它来分析产品。

主成分分析已经成为了现代数据分析和统计工作中的一项必不可少的技术。

其次，基于财务指标的主成分分析。

基于财务指标的主成分分析是将财务比率和指标置于主成分分析之下，以更加全面的形式来评估企业的财务健康状况。

从数学角度来看，理论上，应该找到聚合多个指标或财务比率的若干主成分，使得主成分所反映的财务因素，文化唯一性较强，相关性较弱。

这种方法可以扩大我们对财务指标的认识，并帮助我们更好地了解企业的财务状况。

主成分分析能够捕捉不同指标之间的相关性，进而将它们集成起来，以更综合的方式来评估企业的财务状况。

理论上，财务指标中，销售收入、净利润、总资产、总负债、股东权益、营业利润、流动比率、速动比率等，这些是反映企业的财务状况和经济状况的关键指标。

通过这些指标，我们可以更全面地了解企业的效益、效率和偿债状况，从而决定是否进行投资。

最后，如何基于财务指标进行主成分分析？第一步，收集企业财务数据。

在进行主成分分析之前，需要收集企业的财务数据。

收集的数据可以包括企业的收入、成本、净利润等数据。

在收集数据时，需要注意数据的准确性和完整性。

第二步，数据预处理。

数据预处理是主成分分析的关键步骤之一。

主成分分析要求数据是标准化的，因此，在进行主成分分析之前，需要对财务数据进行标准化处理。

标准化后的数据可以更好地体现变量之间的相互作用。

第三步，运用主成分分析方法进行财务数据分析。

企业财务状况的主成分分析

企业财务状况的主成分分析Principal Component Analysis of the Financials Situation of Enterprises 李治09级信息与计算科学专业（0）班2009730023指导教师：李清栋内容摘要：必须了解企业的财务状况水平才能对企业进行有效的企业综合评价，了解并熟悉企业的财务状况是综合评价中重要组成部分，通常我们会比通过比较多个企业的财务状况。

通过比较来鉴定企业的发展情况，比较的结果往往是各个企业在各项指标上的数值有所不同，不同企业由于经营管理以及其他因素的原因；各指标对企业财务状况的影响也各不相同，提取并利用一些较稳定的指标可以对企业的财务状况做出较为全面的评价。

一般我们认为数据越多全面评估的价值性就越高，就越接近企业的真实情况，但是在实际操作过程中，由于具体指标太多，大多数指标的健壮性不够好，而且操作性较差。

每个指标都局限于某个确定的方面，不能及时得出综合的评价信息。

所以有必要将侧重于不同财务信息的指标通过降维的方法，于各种各样的指标中，挑选出具有代表性，最具有意义的数据，从而达到减少变量的目的。

鉴于以上的缘由，我们可以通过主成分分析方法将选取的多个评价企业财务状况的指标进行分析处理。

用较少的综合指标分析影响企业财务状况的各类信息，基于对处理后的数据的分析，使得可以用较少的几个主成分就可以描述各个财务指标之间的联系。

关键字：主成分分析；财务指标；企业财务状况；综合评价Abstract: Only by knowing the level of financial situation of the enterprise, can we have an effective enterprise comprehensive evaluation. Understanding and being familiar with the financial position of the enterprise is the important part of the comprehensive evaluation. Usually, we will compare multiple companies' financial status, so as to identify the compan ies’ development situation. The result of the comparison is often that various enterprises differ from the values on the indicators. Because of the different ways on operating and managing and other aspects, the impact of indicators of the financial situation of enterprises also varies. The extraction and use of some of the more stable indicators can make a more comprehensive assessment of the financial position of the enterprise. In general , we believe that more data mean the higher value of comprehensive assessment and it will be more close to the real situation of the enterprise. However , in actual operation , due to there are too many specific indicators and most indicators of robustness is not good enough and with a poor operability , so each index are so limited to a certain aspect that we can not come to a comprehensive evaluation information in time. Therefore, it is necessary for us to focus on the indicators of the type of financial information through dimensionality reduction method to select a representative and most meaningful data from a variety of indicators, so as to achieve the object of the variable reduction . In view of the above reasons , we can analysis and processing on the selected multiple indicators evaluating the financial situation of enterprises by principal component analysis, with fewer indicators to analyze the various types of information to affect its financial status , then we can analyze the information influencing the enterprises’ financial situation with less comprehensive indicators. After that, based on the analysis of processed data , we can describe the links among different financial indicators with a relatively small number of principal components .Keywords: principal component analysis; financial index; financial status; comprehensive evaluation目录1.引言 (1)2.主成分分析方法介绍 (1)3.主成份计算步骤 (2)4.实例分析 (5)4.1数据选取及指标来源 (5)4.2数据处理以及计算结果 (6)4.3 结果检验与分析 (8)4.3.1利用相关系数矩阵进行第一主成份得分排名 (8)4.3.2利用实对称矩阵进行主成分分析来检验结果 (9)4.4 多指标变量的多重相关性对策 (10)4.5企业建议与分析的不足之处 (10)参考文献： ............................................. 错误!未定义书签。