基于数据驱动的上市公司财务综合评价体系

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1、硕士学位论文基于数据驱动的上市公司财务综合评价体系COMPREHENSIVEFINANCIALEVALUATIONSYSTEMOFLISTEDCOMPANIESBASEDONDATA-DRIVEN李剑霞哈尔滨工业大学2009年6月国内图书分类号：O29学校代码：10213国际图书分类号：510密级：公开硕士学位论文基于数据驱动的上市公司财务综合评价体系硕士研究生：李剑霞导师：王旭跃教授副导师：肖勇副教授申请学位：理学硕士学科、专业：应用数学所在单位：深圳研究生院答辩日期：2009年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:

2、O29U.D.C:510DissertationfortheMasterDegreeCOMPREHENSIVEFINANCIALEVALUATIONSYSTEMOFLISTEDCOMPANIESBASEDONDATA-DRIVENCandidate:JianxiaLiSupervisor:Prof.XuyueWangAssociateSupervisorAssociateProf.XiaoYongAcademicDegreeAppliedfor:MasterofScienceSpecialty:AppliedMathematicsAffilia

3、tion:ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence:June,2009Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学理学硕士学位论文摘要多指标综合评价方法是近年来统计学的一个新课题。随着统计内容的扩展，原来适用于综合评价社会生产规模、速度、结构方面的价值指标方法，已表现出某种局限性。综合经济效益的评价，社会发展水平的评价，宏观经济预警系统的建设等，都要求人们探索新的统计指标评价方法。本文主要研究上市公司的综合业绩情况，针对此问题，提出

4、一种新的多指标综合评价方法。本文的课题来源于自由课题研究。首先从盈利能力、偿债能力、运营能力、发展能力等4个方面构建了上市公司财务综合评价指标体系，应用运筹学的层次分析法(AHP)，根据实际问题，较为合理的确定各指标分值。其次，利用信息论中“熵”的概念，对确定14项财务指标的权重，从而解决了主观赋权的局限性。在此基础上，用“加权求和”的评价函数形式，对670家上市公司进行了实证分析，得到他们的综合排名及分数，验证了评价方法的可靠性。主要内容为：(1)对财务指标进行筛选，构建上市公司财务综合评价模型，并对数据进行预处理，通过财务指标运算公式，计算

5、所需14项指标值的数值，进而，对所得数据进行标准化，剔除行业因素对指标值的影响,变适度指标和逆指标为正指标，应用层次分析法原理，获得各指标分值。(2)为突破评价指标主观赋权的局限性，引入用信息论中熵(entroy)的概念进行客观赋权,利用熵的大小度量各财务指标在不同企业之间的差异程度。从而，获得指标的差异系数，熵和权重。(3)确立上市公司综合评价方法,对深市670(银行业由于存在特殊性，未进入本次综合排序的范围内)家公司2006年和2007年的经营业绩进行了综合排名及实证分析,并列出了经营业绩最佳10强。本课题的结论一方面为经济领域工作质量、经

6、济效益等的综合评价方法提供一种新的思路，不但弥补了层次分析法偏向主观性和熵值法偏向客观性的缺点，而且剔除了评价过程中行业差别和指标量纲上的差异，使得评价过程更加合理化：另一方面，通过对大量上市公司财务数据的处理，对上市公司的综合业绩进行排名及分析，从而，为广大投资者提供了一个更准确，可靠的决策依据。I哈尔滨工业大学理学硕士学位论文关键词:层次分析法；熵值法；综合绩效；上市公司II哈尔滨工业大学理学硕士学位论文AbstractMultipleIndexIntegrateEvaluationMethodisanewtopicinstatistica

7、lsubjectinrecentyears.Theoriginalevaluationmethodhasshownsomelimitationsinsocialproductionscale,speedandstructure,withtheexpansionofthestatisticalcontent.Itisnecessarytoexploreanewmethodofevaluationstatisticalindicatorstojudgecomprehensiveassessmentofsocialfinancialperforman

8、ce,socialdevelopmentlevelandtheconstructionofmacro-economicearlywarningsyst