上市公司盈利能力综合评价方法改进的研究

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1、上市公司盈利能力综合评价方法改进的研究//.paper.edu-1-上市公司盈利能力综合评价方法改进的研究1—以全国电力行业上市公司盈利能力评价为例吴冲，王栋哈尔滨工业大学管理学院，黑龙江哈尔滨(150001)摘要：目前为止，许多学者习惯于应用各种单一的评价方法对经济社会现象进行评价。然而，对同一目标进行评价时，不同的方法可能得出了不同的评价结果。基于此状况，本文提出一种系统的综合评价方法，并对全国22家典型电力上市企业进行系统的综合评价，该方法克服了以往采用单一评价方法在评价中所产生的片面性，

2、研究结果表明系统综合评价法的准确性明显好于其它几种单一的评价法，使评价结果更加全面、客观、具有说服力。关键词：综合评价，因子分析，主成分分析，关联度，聚类分析1.引言目前国内外提出的综合评价方法有几十种之多，但总体上可归为两大类：即主观赋权评价法和客观赋权评价法。前者多是采取定性的方法，由专家根据经验进行主观判断而得到权数，如层次分析法[1]、模糊综合评判法等[2]；后者根据指标之间的相关关系或各项指标的变异系数来确定权数，如灰色关联度法[3]、TOPPSIS法[4]、主成分分析法[5]等。然而

3、许多学者在对社会经济现象或电力上市公司进行评价时，大多只使用一种评价方法，如因子分析法[6-8]、主成分分析法、灰色关联度法等，但是应用不同的方法对同一资料评价的结果总存在着差异，比如主成分分析法是根据评价指标中存在着一定相关性的特点，用较少的指标来代替原来较多的指标，并使这些较少的指标尽可能地反映原来指标的信息，从根本上解决了指标间的信息重叠问题，又大大简化了原指标体系的指标结构，因而在社会统计中是应用最多、被认为效果最好的方法。但主成分分析法是根据样本指标来进行综合评价，并假设指标之间的关系

4、都为线性关系，所以其评价结果与样本量的规模有关，而且在实际应用时，若指标之间的关系并非线性关系，那么就有可能导致评价结果的偏差。因子分析法虽然是对主成分分析法的一种改进，但这种方法认为每个变量既有特殊性又有公共性，通过概括和推论出少数不可观测的“潜变量”(又称因子)来建立一个评价系统，如果实际应用时，若变量之间缺少这种特殊性和公共性，那么通过概括和推论出少数不可观测“潜变量”就不能反映变量的全部信息，就有可能使评价结果出现偏差。由上可知，可以用作评价的数学方法很多，但是每种方法考虑问题的侧重点不

5、尽相同，所选择的方法不同，就有可能导致评价结果的不同，对问题仅采用一种方法进行评价无疑具有一定的片面性。对此，本文以全国电力行业上市公司的盈利能力综合评价为例，应用系统的综合评价方法对其进行综合评价，使其结果更加全面、客观、符合实际。2.基本原理电力行业的发展前景和宏观经济形势息息相关，近几年来随着国民经济的快速发展，该行业进入了新的一轮景气循环，城市化和重化工业的高速增长带动了电力需求强劲增长，全国的电力短缺已经从2005年17省扩展到2006年的24省。为了对全国22个典型电力上市公司作出全

6、面、科学的评价与分析，本文综合应用主成分分析法、因子分析法、灰色关联度分析1本课题得到黑龙江省社科基金（05B0060）和高校博士点基金(20050213037）的资助。//.paper.edu-2-法三种方法对其盈利能力进行分析评价。在对盈利能力分别运用这三种方法进行评价时会得到三种不同的排序结果，然后利用KENDALL—W检验对其排序结果进行一致性检验，若排序结果具有一致性，则说明几种方法结果基本一致，此时，我们将各种方法的最后得分进行标准化处理，然后求其标准分之和，最后按其标准分之和进行排

7、序，即得到最后评价结果。如果在一致性检验中出现不一致性，我们则应该对各种方法进行两两一致性检验，将具有一致性的方法放在一起，然后对样本资料、评价结果及方法特定进行分析，选取出客观、符合实际又具有一致性的几种方法，然后再进行系统综合评价。具体步骤如下：(1)运用主成分分析法、因子分析法、灰色关联度分析法分别进行评价(2)对评价排序结果采用KENDALL—W协和系数法进行一致性检验(3)将每一种方法各样本的得分值进行标准化，得到标准化得分Rij(Rij代表第i个样本第j种方法的标准分)(4)计算PR

8、iij=∑(5)按照Pi大小顺序进行排序3.实例应用3.1资料来源及指标确定我们根据选取的指标要能够客观、系统地反映电力行业盈利能力的原则，并根据财务分析理论和数据获取情况，另外结合所研究的具体问题[6]，对电力行业盈利能力的各项指标经过全面、科学的筛选，本文选用了五个指标对22家典型上市电力公司的盈利能力进行分析和综合评价，这五个指标分别为产品销售利润率(1X)、销售成本利润率(2X)、营业成本费用利润率(3X)、总资产利润率(4X)及净资产利润率(5X)。利用SPSS11.5统计分析软件、M