财务报表横向分析与纵向分析

财务报表横向分析与纵向分析
一、财务报表信息的横向分析应把握的关键问题
横向分析是指一企业与其他企业在同一时点（或时期）上的比较。

在企业兼并与收购中所作的目标公司估价、管理当局的业绩评估与报酬计划、财务危机预测以及超额利润税的公共政策制订等领域，都需要进行横向分析。

但在常用的横向分析过程，容易忽略一些关键问题，财务报表信息的横向分析应把握的几个关键问题是选择可比对象的标准、横向分析中的汇总方法、横向分析中资料的可得性问题。

下面分析加以阐述。

（一）选择可比对象的标准
比较的对象至少在下列几个方面中的某一方面是“相似”的：
（1）供给方面的相似性。

是指具有相似的原材料、相似的生产过程、或相似的分销网络等。

产业分类一般就是基于供给的相似性。

（2）需求方面的相似性。

这主要强调最终产品的相似性，以及消费者所认为的产品的可替代性。

（3）资本市场特征的相似性。

指从投资者观点看，具有类似的诸如风险、市盈率、或资本市值等股票的公司，也可认为是具有相似性的。

（4）法定所有权的相似性。

指公司之间在供给和需求方面或许十分多样化，但它们为同样的股东群所拥有，因此，这些公司之间需要进行比较，以决定资源的分配。

（二）横向分析中的汇总方法
在将一公司的财务比率与那些可比公司的财务比率进行比较时，分析者通常可以采取下列两种方法“汇总”那些可比公司的财务比率。

（1）使用单一的、概括的集中趋势度量，如中位数、简单平均值、价值（权益市值）加权平均值等。

（2）同时使用集中趋势度量和离中趋势度量，如平均值和标准差。

当然，如果样本中有极端观察值，就应将各极端观察值描述清楚，或予以剔除。

（三）横向分析中资料的可得性问题
（1）数据不充分——即横向分析中可能得不到我们所关注的实体的数据，其原因包括：
①该实体隶属于一个从事多元化经营的公司，而该公司只提供有限的关于该实体的财务揭示。

②该实体是私人持有的，因而并不公开揭示财务报表信息。

（注：一部分私人公司可能自愿公布财务报表。

另外，产业协会经常公布基于其成员提供的财务报表的汇总数据，并保证不公开这些私人公司的个别的财务比率。

尽管如此，并非所有公司都愿意向产业协会提供其报表。

）
③该实体是为一外国公司拥有的，而外国公司只提供有限的财务揭示。

④可比对象的缺乏，如新加坡航空公司是该国唯一的航空公司，因而没有国内竞争者。

（注：在这种情况下，就只能作国际间的比较。

）
（2）报告期不一致——即财务年度报告期在公司之间存在差异，尤其是在国际之间。

12月是美、英、比利时等国最普遍的财务年度终止时间；3月是日本和新西兰最普遍的终止时间；6月是澳大利亚最普遍的终止时间。

当样本中的所有公司并不具有可比的财务年度结束时期时，在作横向分析时就可能存在问题。

例如，以12月31日为终止日的公司X可能较以9月30日为终止日的公司Y显示出更强的盈利能力。

（3）会计方法不同——即当分析所面临的样本公司所采取的会计方法不统一时，可以考虑采取下列办法：①将样本公司限制在那些采用统一会计方法的公司范围之内；②利用公司提供的信息，将报告数字调整为按统一会计方法取得的数据；③利用近似技术，将报告数字调整为按统一会计方法取得的数据。

必须指出的是，在有些决策问题中，会计方法选择的不统一并不造成真正的问题。

例如，如果分析者关心的仅限于解释公司间存货周转率的差异，那么，其诸如租赁会计方法的差异就不是一个问题。

二、财务报表信息的纵向分析
纵向分析除了有助于发现趋势，从而借以预测未来外，在管理当局业绩评价等方面，纵向分析也是有用的（借以观察利润变化的多少百分比是由于公司以外的因素导致的）。

财务报表信息的纵向分析关键问题：结构变化问题、会计方法变更问题、会计分类问题、极端观察值的处理等。

（一）结构变化问题
所谓结构变化，是指由于技术进步及购并等引起的企业经济结构的改变，如技术进步会改变企业产品的本、量、利关系。

假设分析者遇到的时间序列确实存在结构变化，那么该怎么处理呢？例如：表1列示了A公司
1987-1999年间的收入及净收益序列。

在此期间，发生了对这两个序列都有显著影响的一次兼并活动，即1997年8月，A公司与B公司合并。

如果分析者在1997年中期欲预测1997、1998及1999年的收入及净收益，就应该采取下列方法之一：
方法1：将兼并前的A公司与B公司的时间系列数据结合起来。

这样做所隐含的假设有四：1.兼并前在A与B之间没有会产生利润的交易（若有，则应予以消除，否则，A与B以前年度数据就不能简单相加）；2.A不必因兼并B而借款，从而增加利息支出；3.兼并不产生协同作用；4.在预测期内，A与B都不会发生现有业务活动的“反投资”（即收缩、撤消分部或子公司）。

方法2：将兼并前的A公司与B公司的时间系列数据结合起来，并对那些不符合方法1中假设的方面进行调整。

例如，A公司在合并了B公司后的1997年的年度报告中就作了这样的披露：“…该结果反映了追加的利息费用——就好象说从每年年初起就发生了与购并相联系的借款，利息按同期适用利率计算。

在作了这些调整之后，各年的净收益将是…”
方法3：不考虑兼并前B公司的时间系列，而只关注A公司的时间系列。

这是一种简单化的做法，其隐含的假设是，兼并后的公司相对于兼并前的A 公司而言，公司规模没有重大的变化。

方法4：只考察A公司兼并后的时间系列数据。

这个办法在1997年是不可行的（因为那年还没有兼并后的观察值数据），1998年起才可采取这个办法。

孤立地看以上各种方法，几乎没有一种方法是令人满意的。

然而，时间序列分析面临的问题就是要在这些不尽完美的方法之间作出选择。

（二）会计方法变更问题
会计数据的时间序列分析所要求的期间数，严格来讲应该在10年以上（至少5年）。

其间，会计方法很可能发生了变化。

当会计方法变更时，时间序列分析中可以采取的办法主要包括以下几种：
方法1：不作任何调整。

其隐含的假设是，这种变更是并不重大的，或者这种变更是管理当局对商业环境变化的一种适当的适应。

方法2：保留所有观察值，但进行调整，以使整个时间序列中所采用的会计规则保持一贯。

方法3：只考察该时间序列数据中那些按同样的会计规则得出的观察值。

（如果会计变更太频繁的话，此法显然就不可行了）
（三）会计分类问题
许多事项的记录时间和在财务报表中揭示这些事项的分类方法的选择，公司具有相当大的弹性。

分析者假如能够获得比较明细的数据，从而能够了解到报告数字及所采用的分类方法的“内情”，那么，就可以根据分析的需要调整报表中所描述事件的记录时间和分类方法。

例如，假设分析者希望利用A公司1989-1999年的非常项目前净收益进行时间序列分析，但A公司与1991、1995及1997年分厂关闭有关的损失没有采取同样的归类方法：
1991年将其归为非常项目，而1995及1997年则没有将其归于非常项目。

这时，就有必要进行会计分类的调整。

（四）极端观察值的处理
在时间序列分析中，所遇到的极端值从经验上看更多的是“负”而非“正”。

当遇到极端观察值时，分析者有多种可供选择的办法。

一是不作任何处理，即认为极端值代表一种现象这种现象可能会在预测期内再次发生；二是将所报告的损失调整到一个绝对值较小的极端值。

做此调整的动机之一是，极端值背后隐含的原因（如工人罢工等）会再次发生，但其严重性不会有极端值发生的那个期间大；动机之二是，极端值出现的原因（如火灾等）在随后的期间预期不会再次发生。

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