财务诊断因素选择与优化——以A公司为例

广西民族师范学院 吴丽玲 周彩节 广西医科大学 吴添玲

企业财务诊断过程因素的选择与优化过程，并在不同的模块配合相应的因素分析方法，从而达到因素选择与优化的目的，为检验此过程与方法的可行性与有效性，现以A上市公司为例予以说明。

一、因素收集

（一）环境因素收集 首先，企业收集环境因素，进行初步筛选且归类，将企业内外部环境因素按照不同的类型分属与不同的项目内，这里不再赘述。

（二）财务因素收集 本文选取新浪股市中我国家电行业A公司作为研究样本，根据一些确定的财务因素指标，从1995～2011年将公司每年中的四次报告数据汇总（有些年份不足四次报告），得到原始数据集合。此次研究是以对影响企业经营活动的环境因素与财务因素进行研究（其具体数据略），将财务因素分为五个主题，即企业盈利能力、企业营运能力、企业成长能力、企业偿债能力和企业现金流量分别做优化，找出各个主题的关键因素，从而达到优化的目的。

二、因素选择

（一）环境因素选择 假定已经对企业环境因素进行选择，在研究企业经营活动这一背景下，对企业的外部环境、内部环境的定性因素，采用德尔菲法进行分析，对因素进行筛选与确定，使施诊者更好地了解和掌握了这些因素，为主题诊断与其他相关研究都做好了铺垫，是诊断进行的有利依据，具体过程这里不再赘述。企业内外部环境因素归纳为如表1所示：

根据表2数据，可以计算总机会力度为：1.495；总威胁力度为：-1.506；总优势力度为：1.131；总劣势力度为：-1.224。在坐标轴的对应位置描点，依次连接四点形成战略四边形。其中s'=（1.131,0）；w'=（-1.2240）；o'=（0,1.495）；t'=（0，-1.506）。根据重心公式p（x，y）=（∑xi/4，∑yi/4）=（-0.0235,0.00275）

表1 企业内位环境因素分类统计

表2 环境因素力度评价表

θ=arctgy/x=arctg（-0.0235/0.00275）=-83.33度

u=s'×o'=1.131×1.495=1.691

v=w'×t'=（-1.224）×（-1.506）=1.843

ρ=u/u+v=1.691/（1.691+1.843）=0.478

根据以上计算结果，战略方位角度为θ=-83.33度，战略强度系数ρ=0.478＜0.5。

图1 企业战略类型与战略强度

如图1所示，企业战略强度系数较小；企业位于抗争型区域，企业有一定的资源与能力优势，但威胁因素很影响企业，这时应该采取调整战略，利用优势，调整产品结构与市场结构。以上是对企业环境因素的综合判断，对企业起到较为宏观的战略指导与调整作用，但若是要对微观方面进行研究，还需细致地对因素进行评价。

（二）财务因素选择 假定已经对相关财务因素进行选择，针对企业盈利能力、企业营运能力、企业成长能力、企业偿债能力与企业现金流量这五个主题分别进行分析选择，在这一环节中，主要是掌握各层因素的相互依存关系、各个因素之间的影响情况。在这个过程中，采用因素分析组合方法对财务因素进行选择，为因素优化做铺垫。对企业财务因素进行雷达图分析判断，对于具体内容与方法这里不再赘述。

图2 A公司财务因素雷达分析图

图2显示：该公司类似于保守型，该公司的营运能力与盈利能力较强，成长能力相对较差，资金的安全性一般，通常这样的情况多发生在老企业中，产品仍有较好的市场，企业没有太大的投资波动，此种情况下，企业应根据市场需求适度的扩大经营规模，增进资金的流动，可以考虑投资新项目。这是对企业经营活动的全面综合分析，如果要深入研究，分析哪些因素对主题更重要，还需对因素进行优化。

三、因素优化

（一）环境因素优化 根据环境因素优化方法，层次分析法能够把人的主观认识形成客观描述，把非定量因素做定量分析，把复杂问题中各个因素通过划分成相互联系的有序的层次，使之条理化，明确这些因素间的影响情况，使之明了化，做到进一步优化因素的目的。为了使优化更客观，本次采用五位专家的评定结果汇总取均值，这样避免了单独操作中受个人观点的局限，使优化结果更具有普遍性与客观性。下文就是五位专家采用层次分析法对环境因素的优化结果，其具体操作步骤这里不再说明。

（1）企业内部环境因素优化后的结果（均借助AHP软件操作完成），如表3所示。

通过以上总结得到企业内部环境因素的优化结果，即对企业经营活动的内部环境因素中哪些是起主要作用的关键因素：企业家综合素质是最重要的因素，其次是内部控制实施因素，接下来是员工的能力和知识结构因素，内部控制的有效性因素，以此类推，得到了企业内部环境因素的排序就知道了哪些因素起到关键性作用，也就提炼出来了关键因素，掌握了这些关键因素对施诊者更深入的理解因素，把握实施诊断是很有帮助的。

表3 五位专家对企业内部环境因素评分及均值

（2）外部环境因素优化后的结果（均借助AHP软件操作完成），如表4所示。

表4 五位专家对企业外部环境因素评分均值

通过以上总结得到企业外环境因素的优化结果，即金融环境最重要的因素，其次是市场占有率因素，接下来是顾客满意度，以此类推，得到了企业外部环境因素的排序就知道了哪些因素起到关键性作用，也就提炼出来了关键因素。

这些优化后的因素代表了影响企业经营活动的关键环境因素，是所有因素中的精华，掌握了这些关键因素对施诊者更深入的理解因素和把握实施诊断是很有帮助的。

（二）财务因素优化 本次研究是以我国家电行业中的A公司作为研究样本，假定确定的财务因素指标，从1995～2011年，把每年中的四次报告数据汇总，得到原始数据集合。此次研究是对影响企业经营活动的因素进行研究，分别提炼出对五个主题的高度影响的因素，从而达到优化的目的（其具体数据略）。此次BP神经网络的优化原理是：首先，将网络训练好，即相当一个预测器，给定输入就有输出；然后取出一个输入值，这个输入值是有很多元素组成的，即为指标因素；再每次把元素值变大10%，找到对应的输出，看哪一个元素变大10%,对应的输出变化大，就说明哪一个元素对输出影响大，即为主要因素。

此次BP神经网络的应用流程为：（1）数据归一化处理，输入数据和输出数据都进行归一化处理，处理到[-1 1]的范围，防止数据数量级差别大对训练带来影响，采用matlab的mapminmax函数；（2）BP神经网络训练，设置神经网络训练参数，包括隐含层节点、迭代次数、误差等，采用matlab的train函数训练神经网络；（3）BP神经网络性能评估，对BP的拟合性能进行评估，判断网络的拟合性能；（4）抽取一组数据，依次变化该组数据中每个元素的10%的值，通过输出的变化来判断每个元素对结果影响的多少；（5）对输出的变化按照从大到小进行变化，变化越大的输出对应的变化输入因素影响越大。

表5为BP神经网络通过计算机程序语言MATLAB实现，得到的五个主题的因素排序，即排位越靠前面的对主题的影响越大。

表5 五个主题因素排序情况表

表5中，从各个指标因素对企业盈利能力的影响程度排序可以清晰地看到：总资产净利润率、成本费用利润率、净资产收益率、总资产利润率、主营业务成本率等因素对盈利能力的影响相对较大，这样就得到几个对企业盈利能力影响最大的因素，达到优化目的；对企业成长能力影响最大的因素：净资产增长率、主营业务收入增长率、股东权益增长率等三个因素；对企业营运能力影响最大的因素为：流动资产周转天数、总资产周转率、总资产周转天数、存货周转率、存货周转天数、股东权益周转率、应收账款周转率、应收账款周转天数等这几个因素；企业偿债能力的因素主要有：股东权益比率、流动比率、速动比率、现金比率，表中已经标明各个因素对主题的影响程度排序；影响企业现金流量的因素主要为：资产的经营现金流量回报率、经营现金净流量对负债比率、现金流量比率。由于该主题的指标因素较少，因此优化效果不明显。以A公司为研究对象，在研究企业经营活动的五大主题的背景下，得到每个财务指标因素对主题的影响程度，通过分析结果，使诊断者对因素有更深入的理解，从而对诊断的实施有更好的把握。

由于样本数量的有限，样本数据的质量以及个人操作也会对结果产生一定的影响，但是从整体构思、方法实施，到推出结果，还是具有一定的客观性与科学性，为了说明其结果的可靠性，现对其进行效度检测。

四、财务诊断结果检测与优化

由于环境因素主要都是定性因素，对其选择与优化从根本上来讲都是依靠主观评价，对于其评价与检测也带有较大的主观性，因此本文主要对财务因素的优化进行检测。

财务因素优化的检测类似于结构效度检测，采用主成份分析法，该方法是近年来研究较多的一种统计分析方法。其原理是使研究对象因素达到降纬的目的，即将原始的多个指标因素重新组合，在数量最少的基础上使其之间相关性小，且具有原指标的主要信息，从而既揭示了指标间的关系又达到了简化的目的，以解决多指标分析中指标数目过多，指标间信息重复的现象。

主成份分析法是将分析的P个变量进行线性转化形成P个新的变量，将其按照方差从大到小的顺序进行排列，方差越大表明所包含的原始数据的信息内容越多，方差最大的对应的指标称为第一主成份，其次为第二主成份，以此类推为第三主成份、第四主成份……

（一）基于主成份分析的财务诊断步骤

（1）初始指标因素的标准化处理P维随机向量x=（x1，x2,x3…xp）T，n个样品。xi=（xi1，xi2…,xip）T，i=1,2，…，n。n＞p,构造样本矩阵，对样本阵元进行标准化转换：

Zij=（xij-Sj，i=1,2，…，n；j=1,2，…，p。其中：

（2）对矩阵Z求相关系数，得到矩阵R=|rij|p；

（3）求解相关系数矩阵R的特征方程|R-λIp|=0；得到P个特征根λj，主成份的方差即为特征根的值，可表示为Var（Fi）=λj，对每个λj解方程组Ruj=λjuj得到单位特征向量uj；

（4）标准化之后转化为主成份模型：

则F1称为第一主成分，F2称为第二主成分，…，Fp称为第p个主成分。

（二）结果分析 通过SPSS软件对各主题数据进行主成份分析，得到结果如下（详细过程在此不再赘述）：

（1）A公司盈利能力。从成分矩阵中，可以得到，总资产利润率、总资产净利润率、成本费用利润率、净资产收益率、主营业务成本率等因素对企业盈利能力的影响较大，此结果和上面的优化结果是一致的。

（2）A公司营运能力：与公司的盈利能力分析的过程相同，这里不再叙述。对这一主题影响较大的因素有：总资产周转率、流动资产周转天数、存货周转率、股东权益增长率等，与上文做的优化结果基本相同。

（3）A公司偿债能力。同理得到对这一主题的影响较大的因素为：流动比率、速动比率、股东权益比率、现金比率，与上文的优化结果基本相同。

（4）企业成长能力。同理得到这一主题的主要因素为：经营现金净流量对收入比率、经营现金净流量与净利润比、经营现金净流量对负债比率、现金流量比率以及资产的经营现金流量回报率。由于这个主题的因素较少所以优化与操作的效果不明显，但可以看到优化与检测的结果仍然是类似的。

五、结论

通过以上检测可以看出，此次优化是很有效的，其结果有一定的可信度，做到了财务因素的优化，得到了影响五个主题的关键因素，通过此次优化活动，使施诊者清楚认识影响企业经营活动的重要财务因素，此次优化的结果，可以作为施诊者进一步实施诊断的有利参考依据，提高诊断的质量。同时，通过对企业环境因素与财务因素的同步优化，使施诊者得到了影响企业经营活动的非财务因素与财务因素的重要因素，这一优化的目的就是得到各类因素的精华因素，以往对主题因素判断都是凭借施诊者的经验，这样势必会影响诊断结果的客观性，通过此次对企业经营活动的因素优化，使施诊者更客观的掌握了各个主题的关键因素，施诊者掌握这些精华因素将会对接下来的诊断工作更有帮助，因为准确把握因素是实施诊断的基础，是得到客观、科学、高质量诊断方案的依据。

［1］邢进良：《BP神经网络模型及其应用》，《沙洋师范高等专科学校学报》2007年第5期。

［2］Xu Lei,Theories of unsupervised learning,PCA and its nonlinear extensions [A].In:Processing of EEE International conference on Neural network’s 94[C],Orlando,Florida,USA,1994:1254-1257