财务指标与判别分析相结合的投资价值研究

曾贵荣 郭崇罡

【摘 要】 文章通过分析评价公司偿债能力、营运能力和盈利能力的传统财务指标，总结出这些指标在判别公司偿债能力、营运能力、盈利能力等方面的不足；提出了使用判别分析与财务指标相结合的方法来分析公司的财务状况，并对判别分析的基本思想和分类进行了阐述。最后结合判别函数和判别准则利用软件对水泥上市公司的财务数据进行了实证分析，表明财务指标结合判别分析能为投资者进行科学的价值投资决策提供可靠的数据保证和科学的决策依据。

【关键词】 财务指标分析； 判别分析； 投资决策

引 言

传统的财务指标可以分为以下几类：评价偿债能力的指标、评价营运能力的指标、评价盈利能力的指标、评价市价的指标和发展能力指标。这些指标在进行财务状况评价的时候均是基于某一个方面的评价。虽然权益净利率是一个比较综合的指标，能够从偿债能力、营运能力和盈利能力三个方面来评价公司的财务状况，但是就其一个指标对公司财务状况进行评价而言，往往不能满足投资者对价值投资决策的要求。因此，很有必要引入非财务指标分析方法来辅助价值投资决策。

一、财务指标分析的局限性

评价偿债能力的指标通常有流动比率、速动比率、现金比率、现金流量比率、营运资本和营运资本配置比率；评价营运能力的指标表现为一系列的周转率；评价盈利能力的指标通常有每股收益、销售净利率、净资产收益率、权益净利率等。与公司有不同关系的人员，所站的角度不一样，他们所需要的财务指标的标准值就不一样。作为债权人，他们希望公司有比较好的偿债能力；作为投资人，他们可能更加关心的是公司未来的发展和持续的盈利能力。因此，评价偿债能力的流动比率高则对债权人来说是有利的，说明公司偿债能力好，但是对投资人未必有利，因为流动比率高意味着公司拥有更多的货币资金、交易性金融资产、应收款项、存货等，这些流动资产其实占用了公司大量的资金，同时给公司带来了很大的机会成本，显然站在股东的角度看这个指标，它也不应过高。不难看出，单一的财务指标很难对公司的整体财务状况进行评价，需要利用其他方法来将评价公司财务状况的指标结合在一起综合计算、评价公司财务状况。

二、判别分析的基本思想

判别分析是多元统计分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析方法。其特点是根据已经掌握的历史数据信息，总结出客观事物分类的规律性，建立判别函数和判别准则，然后当遇到新的样本时只要根据总结出来的判别函数和判别准则就能判别样本所属的类别，从而指引科学决策。

判别分析内容丰富，方法很多，从不同角度有不同的分类。判别分析按照判别的组数来分，有两组判别分析和多组判别分析；按照区分不同总体所用的数学模型来区分，有线性判别分析和非线性判别分析；按照判别时所处理变量的方法不同，有逐步判别和序贯判别；按照判别准则的不同，可分为距离判别、Fisher判别和Bayes判别。本文利用SPSS软件中的Fisher判别法进行分析。

三、财务指标的选择与样本企业的选取

评价公司的指标很多，这里选择了一些具有代表性的分析指标。具体数据来源于新浪财经网和同花顺软件中的2011年度上市公司的财务数据。具体指标有：

1.每股收益，表示每一股所拥有的净利润。

2.净资产收益率，用以衡量公司运用自有资本的效率。它是财务分析报表中对公司盈利能力的分析指标。净资产收益率弥补了每股收益的不足。

3.主营业务收入增长率，表明一个企业的长期发展能力。

4.净利润增长率，反映了企业是否具有持续增长的获利能力。若呈正值，表明企业很大程度上正在成长；若呈0或者负值则要关注该企业是否处于产品生命周期的下降阶段，或者有一些企业正在走下坡路。

5.流动比率，是指流动资产与流动负债的比率。流动资产是指资产负债表中的流动资产项目，包括货币资金、交易性金融资产、应收票据、应收预付款项、存货等，其中应收账款要以扣除坏账准备后的净额计算。这一比率普遍被用来衡量企业短期偿债能力。流动比率越高，表示短期偿债能力越强，流动负债获得清偿的机会越大，债权越有保障。

6.速动比率，是指速动资产与流动负债的比率，和流动比率一样，也是反映企业偿付即将到期债务的能力，是财务部对企业经济效益的一项评价指标。“速动资产”是指货币资金、交易性金融资产、应收票据和应收账款等各项可以迅速变现的资产，一般不将存货包括在速动资产中。速动比率比流动比率更能表明公司的短期负债偿还能力。

7.应收账款周转率，是一个表示资金回笼快慢的指标，是财务分析中对公司经营效率分析的一个指标。若结果数据较高，说明资金回笼快；若低，说明应收款项大，公司受“三角债”困扰。

8.存货周转率，用于评价公司对存货的管理能力。

同时把样本的投资价值分为四类：1、2、3、4类。分类的依据：投资价值高的股票是根据评出的财务指标多条件排序后选出来的；投资价值低的股票是ST类股票；而投资价值一般的股票是不在上述两类中的其他股票。样本公司的数据如表1所示。

四、财务数据的Fisher判别分析

使用SPSS的判别功能进行分析，主要运行结果如表2所示。

（一）判别函数

根据表2的典型判别函数系数可知判别函数如下：

F1=—0.814X1+0.252X2—4.132X3—4.530X4+4.804X5

+1.835X6+3.363X7+0.490X8—0.203X9

F2=—2.936X1+0.181X2—1.878X3—3.095X4+4.105X5

+4.167X6+0.734X7+0.094X8+1.077X9

F3=0.426X1—0.764X2+0.580X3+0.702X4—0.691X5

—0.345X6—0.075X7+0.126X8+0.920X9

可以将样本观测值直接代入上述函数式，求出各个样本的判别函数值F1、F2、F3。

表3为各类别重心在空间中的坐标位置。这样，只要计算出各样本的具体坐标位置，然后计算出它们分别离各类别重心的距离，离哪类别重心的距离近就判归哪类。

（二）对判别函数进行评估

由表4和表5可知，判别函数判别能力是显著的。第一个判别函数对应的绝对值为75.539，方差贡献率为58.2%；典型相关系数0.993；Lambda为0.000，P值为0.000，通过显著性检验，判别函数能很好地区分各个类别。第二个判别函数对应的绝对值为53.010，与第一个判别函数一起解释了99.1%的方差；典型相关系数为0.991；Lambda值为0.009，P值为0.000，通过了显著性检验，第二个判别函数也能较好地区分各个类别。第三个判别函数对应的绝对值为1.167，方差贡献率为0.9%；典型相关系数为0.734；Lambda值为0.461，P值为0.394，通过显著性检验，判别函数能较好地区分各个类别。

由图1可知，判别函数的整体拟合情况较好。图1以判别函数求出的判别得分F1、F2为坐标，显示了各个训练样本在平面中的位置。可以看出，各类的聚合程度较好，各类间的分界较为显著，并且可以看出分类1有比较高的投资价值。

（三）分类统计的准确性验证

如表6所示，用三个分类函数对样本进行回判，判对率为100%。在软件中运行“留一个在外法”对样本进行回判，判对率为70.6%。

五、研究结论

财务指标分析与判别函数结合，对辅助投资者进行价值投资决策有一定的帮助。只要存在已经确定分类的公司样本，就可以通过判别分析计算出一个能综合评价和判别公司综合价值的判别函数以及相应的判别准则，然后代入函数中所需要的变量值，计算出待评估公司的F值，就可以判断该样本公司是否属于价值投资组，从而为投资者进行投资决策提供科学依据。

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