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时间:2020-03-05
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1、物流类上市公司经营绩效分析孙伯媛2015年6月中图分类号:TQ028.1UDC分类号:540物流类上市公司经营绩效分析作者姓名孙伯媛学院名称数学与统计学院指导教师杨国孝教授答辩委员会主席田玉斌教授申请学位理学硕士学科专业应用统计学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年6月OperatingperformanceanalysisoflogisticslistedcompaniesCandidateName:BoyuanSunSchoolorDepartment:MathematicsandStatisticsFacultyMentor:Prof.G
2、uoxiaoYangChair,ThesisCommittee:Prof.YubinTianDegreeApplied:MasterofScienceMajor:AppliedStatisticsDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence:June,2015研究成果声明本人郑重声明:所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知,文中除特别标注和致谢的地方外,学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或
3、证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名:日期:北京理工大学硕士学位论文摘要随着证券市场的发展壮大和日益规范化,投资者投资理念的日趋成熟,人们开始日益关注上市公司的业绩情况。物流行业作为近些年来的新兴行业,尤其受到人们的关注和重视。本文选取25家物流类上市公司作为研究对象,摘录了2015年第一季度的财务数据进行分析,主要运用SPSS统计软件对数据进行因子分析和聚类分析,对各家公司在盈利能力、运营能力和成长能力等方面的水平进行了综合分析和排名,结合分析结果得出了关于这些公
4、司在各个方面的绩效评价以及综合评价得分,进而对我国物流类上市公司的整体财务绩效水平进行分析预测,并对改善我国物流类上市公司的财务状况提出建议,从而更好地推动我国物流行业的稳定发展,引导投资者正确把握投资时机。因子分析结果给出了25家公司在经营绩效方面的综合评价表,直观展示出了不同公司在经营能力、盈利能力、成长能力和偿债能力等方面的优势和劣势。因子分析的优点在于在分析数据时可以很好规避数据的量纲差异,使结果更加的客观,公正、准确。聚类分析又从另一个角度对这些公司进行了分类,聚类分析的结果对于因子分析起到了很好的补充作用。关键词:经营绩效;上市公司;因子分
5、析;聚类分析I北京理工大学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentandexpansionofthesecuritiesmarketandincreasinglystandardized,investorsconceptmatures,peoplebeganincreasinglyconcernedabouttheperformanceoflistedcompaniesinthecase.Logisticsindustryasanemergingindustryinrecentyears,especiallybythepeopl
6、eofconcernandattention.Thispaperselects25listedlogisticscompaniesasaresearchobject,extractthefinancialdataforthefirstquarterof2015wereanalyzed,themainuseofSPSSstatisticalsoftwarefordatafactoranalysisandclusteranalysisofeachcompany'sprofitability,operatingcapabilitiesandthelevelo
7、fgrowthcapacityandotheraspectsofacomprehensiveanalysisandrankings,combinedwiththeanalysisresultsobtainedonthesecompaniesinvariousaspectsofperformanceevaluationandtheevaluationscores,andthentoChinaLogisticslistedcompany'soverallfinancialperformancelevelofanalysisandforecasting,an
8、dtoimprovethefinancialsituationoflistedcompanie
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