基于杜邦分析理论的企业财务分析——以某棉麻公司为例

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1、商业会计2017,20,42-44基于杜邦分析理论的企业财务分析以某棉麻公司为例滕丽新疆农业大学导出/参考文献关注分享收藏打印摘要：近年来，在国家逐渐加强宏观调控的背景下，企业间的市场竞争越来越激烈，企业要在竞争屮求生存、谋发展，就必须建立健全符合企业自身经营特点的财务分析体系，客观地评价企业的财务状况和经营成果，从而为企业的长远规划、可持续发展提供决策依据。全球经济低迷抑制了农产品需求增长，特别是作为生物能源原料的粮食和油脂及作为工业原料的棉花受到的不利影响较大。文章以某棉麻公司的实际经营状况为背景

2、，运用杜邦分析体系对其财务状况和经营成果进行了综合的分析，对其盈利状况进行评价对比，从而为同类型企业的经营发展提供借鉴。关键词：棉麻公司;杜邦分析法;财务分析;棉麻企业的主营业务是以棉花为主，近年来随着我国经济的发展，逐步向综合型的农产品供应链运营商发展，成为“合作社+棉花加工+仓储物流+电子交易”四位一体的农产品综合企业。但近年来一系列有关棉花政策的出台，特别是2014年连续多年的棉花收储政策全面取消后，国家在未来将逐步推行目标价格补贴政策，从目标价格差异补贴引导棉花生产。这对于大部分主要使用农发行

3、准政策性棉花收购贷款进行生产经营活动的棉麻企业来说影响较大，由于融资渠道单一，同时，部分棉麻企业随着经营规模的扩大，需要在物流配送、资金管控、风险控制、人员管理等方面投入更多，如何使有限的资金发挥最大效益，是棉麻企业应该关心的问题，而及时准确的财务分析，有利于企业管理层及时决策，使企业在资金运作上变得更加有利。木文以某棉麻公司为例，基于杜邦分析理论对其财务状况进行分析，从而为同类型企业的经营发展提供借鉴。一、公司的基本情况某棉麻公司2014年注册资本为18856万元，是集收购、加工、批发、产业管理、仓

4、储运输、酒店服务于一体的大型棉麻企业，拥有7个棉花加工厂，1个三星级旅游酒店，年销售皮棉20万吨以上，拥有7个棉花二级站，运输网络覆盖南北疆产棉区;年仓储能力和发运能力较强;该公司承扪着全兵团大部分的商品棉的仓储和运输工作。近年来该公司围绕流通抓产业，抓好产业促流通这个环节，向纺织企业和生产种植领域双向延仲，互惠共赢，促进棉花产业的稳定发展。但一系列棉花和关政策的出台，特别是2014年连续多年的棉花收储政策全面取消后,给公司的发展带来很大影响。2012—2014年度尽管公司创造的营业收入达到了上亿元，

5、但公司的净利润却并不高，其至在2012年和2013年出现了亏损现象，2012年公司负债总额高达86亿元，而在2013年却下降到丫17亿元。由此可见公司的内部结构发生了一些变化。那么，问题出在哪里?如何使有限的资金发挥最大效益?基于此，本文选择合理的方法对该公司的财务状况进行分析，以便给管理层经营决策提供参考。二、对某棉麻公司的财务分析（一）总体结构比分析对资产负债表的结构分析有助于管理者去了解公司资产负债的结构是否合理。根据该公司的财务报表数据，得出的结果如表1所示。表12012-2014年度棉麻公司

6、资产负债表总体结构分析表下载原表项g2012年度2013年度2014年度流动资产总额852686.24I5S507.86253240.06流动负愤总額850103.44159026.64265362.03流动比率100.搬99.67兑95.43%资产负债率97.67爷87.86义92.82%由表1可以看出，公司的流动比率在逐年降低，并且在2013年度和2014年度比率低于1。从公司的资产负债率来看，2012年高达97.67%,2013年有所降低，但在2014年又上升到了92.82%。从该公司的本身指标

7、来看，其短期偿债能力很弱,债务负担率比较重。经过查找资料我们发现，棉麻类上市公司2014年的流动比率在1.22左右，资产负债率在89.33%左右，资产负债率过高、流动比率过低是棉麻类企业普遍存在的现象。对现金流量表结构的分析，可以进一步使管理者丫解到企业现金流出量和现金流入量的具体去向和来源，其计算结果如表2所示。由表2可以很清楚地看到该棉麻公司2012年度经营和投资活动产生的现金浄流量为负数，主要依靠筹资活动产生的净流量来弥补流出量，2013年度公同的经营活动产生了较大的现金净流量，而2014年度又

8、出现了和2012年类似的情况。据此我们可以分析出该公司在2012年度和2014年度的现金流量主要是依靠筹资活动产生的。一般来讲，在企业全部现金净流量中，经营性现金净流量是信息使用者着重关注的项目，由此可以看出该公司近儿年经营业务活动产生的现金流量很不稳定。（二）综合分析1.杜邦分析方法和程序。本文之所以采用杜邦分析法，是因为该方法可以为我们揭示该棉麻公司盈利水平低下的根木原因，木文进一步将核心指标净资产收益率分解为三个层次。第一层次分解，将核心指标分解为