基于修正后因子分析法和杜邦分析法的海洋公園財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)

1、.海洋公園財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)摘要：本文將從數(shù)學(xué)方法和財(cái)務(wù)方法分別為海洋公園建立財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，并提出問(wèn)題和建議。第一，我們從數(shù)學(xué)方法主要以降維為目標(biāo)挖掘數(shù)據(jù)和特定指標(biāo)，建立三維財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)。財(cái)務(wù)狀況反映運(yùn)行狀況，運(yùn)行狀況體現(xiàn)在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)上，為直觀反映海洋公園運(yùn)行狀況，本文通過(guò)對(duì)14年來(lái)海洋公園財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及指標(biāo)進(jìn)行處理分析，建立了基于因子分析法下動(dòng)態(tài)加權(quán)的海洋公園財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，跨越時(shí)間及空間實(shí)現(xiàn)三維財(cái)務(wù)分析，較好地為海洋公園提供內(nèi)部及外部的問(wèn)題及相關(guān)建議。通過(guò)對(duì)部分論文的研讀和對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行共線性分析，發(fā)現(xiàn)多個(gè)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)存在著嚴(yán)重的共線性關(guān)系，因此用SPSS軟件對(duì)一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行Person相關(guān)性分析，結(jié)合相

2、關(guān)論文，我們得出“沒(méi)有必要對(duì)每個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析”的結(jié)論，剔除相關(guān)性大的相關(guān)指標(biāo)，然后對(duì)剩余的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理消除量綱實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化，再進(jìn)行因子分析法實(shí)現(xiàn)降維，提取代表所有信息90%以上的因子，對(duì)狹義孤立的年份計(jì)算因子得分和總得分再進(jìn)行比較，但考慮到財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是時(shí)間序列，運(yùn)用修正后的動(dòng)態(tài)加權(quán)法和結(jié)合香港GDP增速對(duì)廣義的時(shí)間段進(jìn)行評(píng)分分析，從而在時(shí)間上建立了基于因子法下動(dòng)態(tài)加權(quán)修正后的財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，通過(guò)查閱相關(guān)數(shù)據(jù)，引用香港迪士尼相關(guān)數(shù)據(jù)代入系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)跨越時(shí)間空間的三維財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，為海洋公園更直觀地提供了內(nèi)部和外部信息。第二，從財(cái)務(wù)的角度，利用已經(jīng)相應(yīng)的指標(biāo)代入杜邦分析法，針對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)

3、呈現(xiàn)的趨勢(shì)并結(jié)合因素分析法對(duì)其進(jìn)行改善。第三，通過(guò)MATLAB運(yùn)用GM(1，1)模型對(duì)海洋公園相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行短期預(yù)測(cè)并進(jìn)行檢驗(yàn)，經(jīng)檢驗(yàn)得預(yù)測(cè)精度較好，相對(duì)誤差小。最后，結(jié)合數(shù)學(xué)方法和財(cái)務(wù)方法建立的財(cái)務(wù)預(yù)警模型，我們對(duì)海洋公園在財(cái)務(wù)上體現(xiàn)的問(wèn)題作出了歸納并提出來(lái)相關(guān)建議。關(guān)鍵字：因子分析法 動(dòng)態(tài)加權(quán)法 三維財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng) 杜邦分析法 因素分析法 GM（1,1）:48一問(wèn)題重述通過(guò)海洋公園不同年份財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析其運(yùn)行狀況，提出相關(guān)建議。二問(wèn)題分析首先，分析企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，不能局限于已有的數(shù)據(jù)，這樣存在“滯后性”，而現(xiàn)代企業(yè)更注重的是“前瞻性”，因此，建立一個(gè)時(shí)間上二維財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)內(nèi)部財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行分析是必

4、須的，其次由于現(xiàn)代企業(yè)受外力影響很大，因此對(duì)二維財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行修正變?yōu)槿S財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，讓企業(yè)可以通過(guò)該系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)內(nèi)部問(wèn)題和外部差距，更有利于促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展。而根據(jù)已有的杜邦分析法，再結(jié)合因素分析法，分析三個(gè)因素變化對(duì)ROE的影響變化，較好地量化影響值，為海洋公園提供導(dǎo)致ROE變動(dòng)的指標(biāo)和影響較大的指標(biāo)。三假設(shè)1. 假設(shè)在統(tǒng)計(jì)年鑒及財(cái)務(wù)報(bào)表傷所查數(shù)據(jù)準(zhǔn)確2. 假設(shè)處理數(shù)據(jù)時(shí)沒(méi)有失誤四符號(hào)說(shuō)明符號(hào)說(shuō)明加權(quán)因子時(shí)間為離散時(shí)評(píng)價(jià)活動(dòng)的離散數(shù)財(cái)務(wù)系統(tǒng)得分五系統(tǒng)建立及求解5.1系統(tǒng)建立5.1.1.定義準(zhǔn)備（財(cái)務(wù)危機(jī)）國(guó)外：主要把財(cái)物危機(jī)定義為企業(yè)履行義務(wù)受阻時(shí)候的狀況，主要表現(xiàn)為流動(dòng)性不足、債務(wù)拖欠、權(quán)

5、益不足和資金不足四種形式國(guó)內(nèi)：許多學(xué)者也發(fā)表了自己的看法。谷祺和劉淑蓮（1999）把財(cái)務(wù)危機(jī)定義為一種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，即企業(yè)到期無(wú)力債務(wù)或支付費(fèi)用，包括從資金管理的技術(shù)性失敗到破產(chǎn)，以及處于兩者之間的各種情況。由于資金管理的技術(shù)性失敗而導(dǎo)致的支付能力不足，一般是暫時(shí)的和比較次要的困難，通?？梢圆扇∫欢ǖ拇胧﹣?lái)加以補(bǔ)救，如通過(guò)協(xié)商，以求得債權(quán)人讓步，爭(zhēng)取延長(zhǎng)償債期限，或者通過(guò)資產(chǎn)抵押等借新債還舊債。姜秀華和孫錚(2001)通過(guò)實(shí)證分析認(rèn)為，公司治理的弱化是上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的重要因素，而財(cái)務(wù)危機(jī)反過(guò)來(lái)是公司治理弱化的財(cái)務(wù)表現(xiàn)，財(cái)務(wù)危機(jī)和治理弱化存在著辨證的關(guān)系。這些定義不僅考慮了財(cái)務(wù)因素，還把公司治

6、理等非財(cái)務(wù)因素也融入進(jìn)來(lái)。王艷（2007）認(rèn)為財(cái)務(wù)危機(jī)有廣義和狹義之分。廣義的財(cái)務(wù)危機(jī)是指在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的過(guò)程中由于各種不利因素所導(dǎo)致的企業(yè)財(cái)務(wù)失敗和經(jīng)營(yíng)失敗，例如：企業(yè)不能夠按時(shí)地收回應(yīng)收的投資款和銷貨款、不能夠按期償還債務(wù)的本金和利息、不能夠有效地降低成本費(fèi)用（包括稅金）、不能夠達(dá)到預(yù)期的銷量和銷售額、不能夠獲取新的借款或者延長(zhǎng)原有的借款期限、不能夠獲取預(yù)期的收益、不能夠有效地控制企業(yè)的現(xiàn)金流量等等。狹義上的財(cái)務(wù)危機(jī)是指企業(yè)喪失償付能力中最為嚴(yán)重的情況，即所謂的“資不抵債”，最終導(dǎo)致企業(yè)未能到期清償債務(wù)而導(dǎo)致破產(chǎn)。5.1.2指標(biāo)篩選及數(shù)據(jù)處理5.1.2.1指標(biāo)選?。涸趯?duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行實(shí)證

7、研究的文獻(xiàn)中，絕大部分是以財(cái)務(wù)指標(biāo)作為因變量，即使引入了非財(cái)務(wù)指標(biāo)，也是以財(cái)務(wù)指標(biāo)為主。朱家安和陳志斌（2007）通過(guò)對(duì) 1995 年到 2005 年間 13 本期刊進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)被引用最多的財(cái)務(wù)指標(biāo)有資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)凈利率、流動(dòng)比率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等。 5.1.2.2指標(biāo)篩選首先我們通過(guò)計(jì)算得出四個(gè)一級(jí)指標(biāo)：短期償債能力，長(zhǎng)期償債能力，運(yùn)營(yíng)能力和運(yùn)營(yíng)能力，在四個(gè)一級(jí)指標(biāo)下面有十五個(gè)二級(jí)指標(biāo)，如圖所示：短期償債能力速動(dòng)比率負(fù)債比率流動(dòng)比率現(xiàn)金流量比率現(xiàn)金比率長(zhǎng)期償債能力資產(chǎn)負(fù)債率產(chǎn)權(quán)比率權(quán)益乘數(shù)負(fù)債權(quán)益盈利能力毛利率純利率凈資產(chǎn)收益率（roe）運(yùn)營(yíng)能力非流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)

8、率表格 15.1.2.3數(shù)據(jù)處理A.共線性分析分析通過(guò)相關(guān)論文12和圖1的共線性分析可得，部分財(cái)務(wù)指標(biāo)存在著嚴(yán)重的共線性，因此需要進(jìn)行相關(guān)性分析以降低干擾（僅拿短期負(fù)債做例子），即沒(méi)有必要對(duì)每個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析。非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.共線性統(tǒng)計(jì)量B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版容差VIF(常量).095.0342.792.068負(fù)債比率-.023.004-.038-6.442.008.4982.007流動(dòng)比率.940.027.96435.171.000.02343.015現(xiàn)金流量比率-.122.012-.060-9.868.002.4732.115現(xiàn)金比率.055.024.0582.339.101.

9、02835.829表格 2以速動(dòng)比率為因變量，給出線性回歸方程中回歸系數(shù)的估計(jì)值和共線性統(tǒng)計(jì)量， 表中除了現(xiàn)金流量比率和負(fù)債比率，其他變量容忍度都小于0.1，并且其方差膨脹因子VIF 都大于10，說(shuō)明速動(dòng)比率和流動(dòng)比率，現(xiàn)金比率之間存在嚴(yán)重的共線性，因此，在進(jìn)行指標(biāo)處理時(shí)我們需要對(duì)其相關(guān)性做Person相關(guān)性檢驗(yàn)分析。B進(jìn)行person相關(guān)性分析由于變量設(shè)立的原因，可能會(huì)使得變量之間可能存在多重共線性，所以接下來(lái)將對(duì)所有解釋變量進(jìn)行 Pearson 相關(guān)性檢驗(yàn)，以判定本文的解釋變量之間多重共線性嚴(yán)重程度，以及解釋變量之間的相關(guān)程度及符號(hào)。 短期負(fù)債比率相關(guān)性速動(dòng)比率負(fù)債比率修正后流動(dòng)比率修正后

10、現(xiàn)金流量比率現(xiàn)金比率速動(dòng)比率Pearson 相關(guān)性1.571.999*.674.979*顯著性（雙側(cè)）.139.000.067.000N88888負(fù)債比率修正后Pearson 相關(guān)性.5711.584.767*.459顯著性（雙側(cè)）.139.128.026.253N88888流動(dòng)比率修正后Pearson 相關(guān)性.999*.5841.702.979*顯著性（雙側(cè)）.000.128.052.000N88888現(xiàn)金流量比率Pearson 相關(guān)性.674.767*.7021.653顯著性（雙側(cè)）.067.026.052.079N88888現(xiàn)金比率Pearson 相關(guān)性.979*.459.979*.65

11、31顯著性（雙側(cè)）.000.253.000.079N88888*. 在 .01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。*. 在 0.05 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。表格 3由表中可以看到，速動(dòng)比率和流動(dòng)比率，現(xiàn)金比率高度相關(guān)，流動(dòng)比率和速動(dòng)比率和現(xiàn)金比率高度相關(guān)，負(fù)債比率由于和后文的資產(chǎn)負(fù)債率一樣，故沒(méi)有比較意義，可舍去，為方便運(yùn)算，在數(shù)據(jù)處理適剔除速動(dòng)比率，現(xiàn)金比率和負(fù)債比率。長(zhǎng)期償債長(zhǎng)期負(fù)債能力中，指標(biāo)關(guān)系如下，由于其他指標(biāo)可以通過(guò)資產(chǎn)負(fù)債率得到，故只用資產(chǎn)負(fù)債率作為代表指標(biāo)盈利能力 各個(gè)指標(biāo)相關(guān)性如下相關(guān)性毛利率純利率凈資產(chǎn)利潤(rùn)率（roe）毛利率Pearson 相關(guān)性1.118.378顯著性（雙側(cè)）.7

12、81.356N888純利率Pearson 相關(guān)性.1181.959*顯著性（雙側(cè)）.781.000N888凈資產(chǎn)利潤(rùn)率（roe）Pearson 相關(guān)性.378.959*1顯著性（雙側(cè)）.356.000N888*. 在 .01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。表格 4可以看出，roe和純利率相關(guān)性很大，由于roe是杜邦分析的最終指標(biāo)且分析純利率和毛利率可以看出費(fèi)用大小，因此不剔除凈資產(chǎn)利潤(rùn)率運(yùn)營(yíng)能力相關(guān)性非流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率非流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率Pearson 相關(guān)性1.816*.971*顯著性（雙側(cè)）.001.000N121212流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率Pearson 相關(guān)性.816*1.926

13、*顯著性（雙側(cè)）.001.000N121212總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率Pearson 相關(guān)性.971*.926*1顯著性（雙側(cè)）.000.000N121212*. 在 .01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。表格 5由上可知，指標(biāo)兩兩之間相關(guān)性很大，因此取總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率代表運(yùn)營(yíng)能力5.2系統(tǒng)求解5.2.1二維財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)建立和求解由于變量之間存在一定的共線性，因此在接下來(lái)的研究中，本文選用因子分析法來(lái)降維。該方法是通過(guò)將多個(gè)存在相關(guān)關(guān)系的變量通過(guò)線性變換，來(lái)選出較少個(gè)不相關(guān)的重要變量的一種多元統(tǒng)計(jì)方法。在實(shí)際中，為了能夠做到全面地分析問(wèn)題，通常會(huì)設(shè)定許多個(gè)與實(shí)際問(wèn)題相關(guān)的變量，因?yàn)槊總€(gè)變量都或多或少地包含與這個(gè)問(wèn)題

14、有關(guān)的某些信息。然而，在運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)研究問(wèn)題時(shí)，變量的數(shù)量越多，問(wèn)題的復(fù)雜性就越大。通常在很多情況下，每個(gè)變量之間都是存在一定的相關(guān)關(guān)系 的，如果某兩個(gè)變量之間存在一定的相關(guān)關(guān)系時(shí)，我們就會(huì)認(rèn)為這兩個(gè)變量在反映所研究問(wèn)題的信息時(shí)存在重疊。因子分析法的原理是通過(guò)對(duì)原先設(shè)定的變量進(jìn)行線性組合，通過(guò)去除重復(fù)信息來(lái)建立較少的新變量，從而使得這些新變量是兩兩不相關(guān)的，但仍盡可能保持原有信息。 關(guān)于因子分析，這里用最簡(jiǎn)單的三維數(shù)據(jù)來(lái)直觀的解釋主成分分析的原理。假設(shè)現(xiàn)在有兩個(gè)變量X1、X2，在坐標(biāo)上畫(huà)出散點(diǎn)圖如下：圖 1可見(jiàn)，他們之間存在相關(guān)關(guān)系，如果我們將坐標(biāo)軸整體逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)45

15、6;，變成新的坐標(biāo)系Y1、Y2，如下圖：圖 2根據(jù)坐標(biāo)變化的原理，我們可以算出：通過(guò)對(duì)X1、X2的重新進(jìn)行線性組合，得到了兩個(gè)新的變量Y1、Y2。此時(shí)，Y1、Y2變得不再相關(guān)，而且Y1方向變異（方差）較大，Y2方向的變異（方差）較小，這時(shí)我們可以提取Y1作為X1、X2的主成分，參與后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析，因?yàn)樗鼣y帶了原始變量的大部分信息。至此我們解決了兩個(gè)問(wèn)題：降維和消除共線性。對(duì)于三維以上的數(shù)據(jù)，就不能用上面的幾何圖形直觀的表示了，只能通過(guò)矩陣變換求解，但是本質(zhì)思想是一樣的。5.2.1.1無(wú)量綱化處理由上可知，我們?nèi)〕鏊膫€(gè)一級(jí)指標(biāo)，再通過(guò)剔除相關(guān)性較強(qiáng)的指標(biāo)后，選取代表性較強(qiáng)的二級(jí)指標(biāo)短期負(fù)債流動(dòng)比

16、率修正后現(xiàn)金流量比率長(zhǎng)期負(fù)債資產(chǎn)負(fù)債率修正后盈利能力毛利率純利率運(yùn)營(yíng)能力總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率表格 6在進(jìn)行因子分析前，需要對(duì)各個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正1.流動(dòng)比率基準(zhǔn)值是2，因此對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行abs（x-2）的處理2.負(fù)債比率是極小型指標(biāo)，因此取倒數(shù)化為極大型指標(biāo)3.資產(chǎn)負(fù)債率是區(qū)間型指標(biāo)，發(fā)達(dá)國(guó)家的大型企業(yè)在50%-70%之間，因此對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理： 再對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，得到Z流動(dòng)比率修正后Z現(xiàn)金流量比率Z資產(chǎn)負(fù)債率Z毛利率Z純利率Z總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率20070.9999365420.88304200.5249270.8807571200810.7511790.2226850.63712110.5

17、515226912009000.22268500.2915990.09840594120100.8859936770.3027110.2331780.117861020110.3936020630.3776790.9883060.4827420.1245830.04971240220120.97161500910.9849160.82366300.24915901120130.0477158090.7947370.99814610.0246820.398213719表格 75.2.1.2二維財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)求解將表3無(wú)量綱后的數(shù)據(jù)代入SPSS中進(jìn)行因子分析，結(jié)果如圖7，圖8公因子方差初始提取Z流動(dòng)

18、比率修正后1.000.999Z現(xiàn)金流量比率1.000.986Z資產(chǎn)負(fù)債率1.000.975Z毛利率1.000.975Z純利率1.000.930Z總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率1.000.951提取方法：主成份分析。表格 8可以看到，提取每個(gè)指標(biāo)的百分比基本都是93%以上，效果明顯解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %13.02750.45650.4563.02750.45650.4562.49941.65441.65422.03633.93984.3962.03633.93984.3962.14835.79577.4493.753

19、12.54296.938.75312.54296.9381.16919.48996.9384.1332.21599.1535.051.84299.9956.000.005100.000提取方法：主成份分析。表格 9可以看出，前三個(gè)特征值累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)95%以上，很好地闡述了整個(gè)樣本總體旋轉(zhuǎn)成份矩陣a成份123Z流動(dòng)比率修正后.197.184.962Z現(xiàn)金流量比率.144.917.352Z資產(chǎn)負(fù)債率-.965.208-.015Z毛利率-.145.977-.003Z純利率.913.001.310Z總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率.808.525.149提取方法 :主成份。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋

20、轉(zhuǎn)法。a. 旋轉(zhuǎn)在 4 次迭代后收斂。表格 10可以看到，第一個(gè)因子主要代表了資產(chǎn)負(fù)債率，純利率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，我們稱作為流動(dòng)盈余因子，第二個(gè)因子主要代表了現(xiàn)金流量比率，毛利率，因此可以稱作為宏觀指標(biāo)因子，而最后一個(gè)指標(biāo)稱為流動(dòng)比率因子，而隨著數(shù)據(jù)的增多，因子代表的指標(biāo)越趨穩(wěn)定，系統(tǒng)也會(huì)越趨穩(wěn)定。然后根據(jù)旋轉(zhuǎn)成分矩陣的比率和方差代表率給每個(gè)因子算分并算出不同年份總分年份2007200820092010201120122013流動(dòng)盈余因子1.8601631.356530.131-0.67-0.74-0.53-0.64宏觀指標(biāo)因子2.032471.832210.0980.8771.1222.236

21、2.131資產(chǎn)流動(dòng)性因子1.693231.6130.10170.980.5411.3070.375總分1.890231.5840.1130.230.2060.8590.587表格 11圖 3圖 4先看總分，我們可以看到，海洋公園狹義上每年的得分在2007-2008年處于最大值，而2009-2011年分值受到金融危機(jī)的影響，得分較低且不穩(wěn)定，到了2012年有了起色，而到了13年得分又下降了。但我們不能只看總分，再分析三個(gè)因子，且進(jìn)行對(duì)比（如毛利率和純利率越大則說(shuō)明費(fèi)用越大）我們可以看到，例如13年分?jǐn)?shù)突然降低是因?yàn)橘Y產(chǎn)流動(dòng)性因子分?jǐn)?shù)突然降低，我們揣測(cè)，在2013年海洋公園進(jìn)行了擴(kuò)建而導(dǎo)致負(fù)債大大

22、增加。由于受到金融危機(jī)和時(shí)間滯后性及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手影響，我們可以看到在09年之后，海洋公園資金周轉(zhuǎn)力度和盈余力不是很好，同時(shí)，根據(jù)相關(guān)資訊可知，海洋公園也在進(jìn)行擴(kuò)建，因此，為了擺脫困境，資金流動(dòng)速度降低，盈余減少也是情理之中；所以我們也會(huì)看到宏觀指標(biāo)因子上海洋公園是比較出色的，說(shuō)明付出的費(fèi)用所“犧牲”的純利率導(dǎo)致毛利率也即是整體收入是增加的。因此我們可以從系統(tǒng)的得分中得出這樣的結(jié)論：受到不利影響香港海洋公園采取了積極的措施，增加費(fèi)用，雖然降低了毛利率和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，但是有效地提高純利率，做到了未雨綢繆的作用。同時(shí)也可以說(shuō)明系統(tǒng)的合理性。5.2.1.3系統(tǒng)修正加入動(dòng)態(tài)加權(quán)法由于時(shí)間帶有滯后性及香港報(bào)表特

23、殊性（年中為始末點(diǎn)，如2006.6.30-2007.7.30是一個(gè)年度報(bào)表的時(shí)間區(qū)間），不能廣義地給某段年份的因子進(jìn)行評(píng)分，為了給解決這個(gè)問(wèn)題，在此引入動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的二次加權(quán)法34來(lái)進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)。對(duì)于離散型數(shù)據(jù)，總分其中為時(shí)間因子，為加權(quán)因子，可有拉大差距法得到，而由周建倫先生指出，權(quán)因子可以簡(jiǎn)單地取。k表示為時(shí)間為離散時(shí)評(píng)價(jià)活動(dòng)的離散數(shù)，而本文取k=2做二次加權(quán)法，加權(quán)法的一個(gè)重要思想就是“博古厚今”，突出時(shí)間的作用，就是認(rèn)為越是接近目前對(duì)應(yīng)的權(quán)重就應(yīng)該越大。在一定程度上，能夠較好的解決一部分地區(qū)本身基礎(chǔ)較高發(fā)展緩慢甚至倒退，但在單一年的綜合評(píng)價(jià)值不能較好的表現(xiàn)出來(lái)的情況，而由于香港的財(cái)務(wù)報(bào)表制

24、作方式遵循的是國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則IAS（IFRS)，年度報(bào)表的始末點(diǎn)為年中，如2006-2007年度報(bào)表起點(diǎn)為2006年6月30日至2007年6月30日，因此簡(jiǎn)單地用二次加權(quán)法“厚古薄今”的思想是不合理的，本文選擇二次加權(quán)均值化處理，即要評(píng)價(jià)2007年的得分，時(shí)間因子t=1，而加權(quán)因子，作為2007年時(shí)間段廣義上（2006.6.30-2008.6.30）的得分，即可得出進(jìn)行處理后的年份和表現(xiàn)得分如下：修正前排名分?jǐn)?shù)年份11.823848200721.691075200830.816213201240.500104201350.287724201160.272618201070.1309332009表

25、格 12對(duì)于修正前的數(shù)據(jù)，是狹義的以一年為區(qū)間的評(píng)分，如評(píng)價(jià)2007年只能參考以2006.6.30-2007.7.30為時(shí)間區(qū)間為報(bào)表，是不合理的。修改后總分和單個(gè)因子得分（由于每個(gè)因子權(quán)重不同，因此因子得分進(jìn)行二次加權(quán)之后的和和總分進(jìn)行二次加權(quán)之后的數(shù)值大小不一樣）排名分?jǐn)?shù)年份15.727686200722.797474200832.384962201241.756606201150.721396201060.5677792009表格 13圖 5年份200720082009201020112012流動(dòng)盈余因子5.8361078932.496814-0.91751-2.83428-3.2166

26、-3.33057宏觀指標(biāo)因子5.6420305923.7057611.9996994.7709537.4835238.689654資產(chǎn)流動(dòng)性因子5.9700711962.8973451.8093332.4684083.01442.898131表格 14圖 6修改后可以看到，基本趨勢(shì)是和上面狹義單一年份是一致的，但是差別拉大了，問(wèn)題也更加凸顯起來(lái)。我們可以明顯看出，在2007-2008年三個(gè)因子得分雖然降低，但是是比較均衡的，金融危機(jī)過(guò)后，在2010年我們可以看到流動(dòng)盈余因子是繼續(xù)下降的，這說(shuō)明費(fèi)用不斷增加，海洋公園財(cái)務(wù)了積極的措施借貸翻新設(shè)備增加吸引力，措施是及時(shí)到位的，采取增加費(fèi)用刺激毛利率

27、和運(yùn)營(yíng)資金流的方法，增強(qiáng)自身造血能力，但是需要注意隨后幾年資金流動(dòng)性和費(fèi)用（貸款利息）的增加。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)56可知，GDP和旅游收入存在高度的正相關(guān)關(guān)系，中國(guó)統(tǒng)計(jì)局查到香港2007-2012年GDP增長(zhǎng)率和排名如下：排名地區(qū)中國(guó)香港12010年6.7922007年6.4632011年4.8542008年2.1352012年1.562009年-2.46圖 7由于香港報(bào)表制作的特殊性，在分析的過(guò)程中帶來(lái)一定困難，如2010年GDP增長(zhǎng)率高居第一是因?yàn)榻?jīng)歷了2009年金融風(fēng)暴后海洋公園重新發(fā)展，但實(shí)際上其財(cái)務(wù)得分也僅僅高于2009年，因此在分析財(cái)務(wù)狀況時(shí)應(yīng)考慮大背景去挖掘數(shù)據(jù)。 結(jié)合GDP增長(zhǎng)和海洋

28、公園財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)得分，我們可以看出，2007年得分和GDP增速都是比較好的，而2009年經(jīng)歷了金融風(fēng)暴后，雖然香港GDP快速回升，但是海洋公園發(fā)展仍然緩慢，說(shuō)明海洋公園的財(cái)務(wù)狀況增長(zhǎng)速度和香港整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行水平速度相符，需要調(diào)整優(yōu)化。5.2.3三維財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)把迪士尼的數(shù)據(jù)也拉進(jìn)來(lái)之后我們可以看看不同年份兩個(gè)公園的分?jǐn)?shù)比較首先，還是對(duì)不同年份不同地區(qū)同一指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化，結(jié)果如表9。海洋公園20070.9999430.8921430.275910.7663660.9593340.7221473731200810.7705410.4371540.82154210.9575915620.806693

29、20090.1024510.0778140.4371540.5082150.7584070.7659478680.41026920100.8976740.35696910.6228880.6991560.788395970.33781820110.4557280.4261040.9915330.745620.70144810.34368620120.97452310.9890780.913280.6589610.9685762310.33299820130.1452780.8107090.99865710.6673780.9704596870.357573迪士尼20110.1186420.09

30、82290.073435000020120.07605500.0274170.2483420.3763430.1900625110.327862201300.29682900.4952440.5738650.2899099210.445873提取公因子內(nèi)容如圖10所示，基本都大于90%，且最小值大于80%，代表性好。公因子方差初始提取Z流動(dòng)比率修正后1.000.877Z現(xiàn)金流量比率1.000.963Z資產(chǎn)負(fù)債率1.000.979Z毛利率1.000.976Z純利率1.000.847Z總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率1.000.973提取方法：主成份分析。表格 15解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載

31、入合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %13.31355.22255.2223.31355.22255.2222.18136.34336.34321.64127.35082.5721.64127.35082.5721.81330.21266.5553.66011.00793.579.66011.00793.5791.62127.02493.5794.3255.41298.9915.054.90599.8966.006.104100.000提取方法：主成份分析。表格 16旋轉(zhuǎn)成份矩陣a成份123Z流動(dòng)比率修正后.292.879-.136Z現(xiàn)金流量比率.885.361.

32、222Z資產(chǎn)負(fù)債率.548.240-.788Z毛利率.926.319-.128Z純利率.295.842.225Z總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率.259.201.930提取方法 :主成份。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。a. 旋轉(zhuǎn)在 4 次迭代后收斂。表格 17從圖11得出，進(jìn)行因子分析后，前三個(gè)因子已經(jīng)解釋了所有變量93%以上的內(nèi)容，較好地說(shuō)明了數(shù)據(jù)的信息。且隨著樣本的增加，整個(gè)系統(tǒng)降維的準(zhǔn)確性也會(huì)增加。于是我們也可以仿照二維財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)做出三位財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)關(guān)于迪士尼和海洋公園各因子得分和總分的比較。同理進(jìn)行處理因子分析實(shí)現(xiàn)降維和進(jìn)行二次加權(quán)法（由于迪士尼數(shù)據(jù)不足，故放棄動(dòng)態(tài)加權(quán)分析），并得

33、出狹義年份分?jǐn)?shù)和總分。結(jié)果如下所示。流動(dòng)盈余因子宏觀指標(biāo)因子資產(chǎn)流動(dòng)性因子總分海洋公園20072.4060134092.4754840870.8963185041.99246820120082.3577604852.4586756420.3303244231.80485242420090.8872057970.936734453-0.1667499160.59883191620101.7425097921.760568297-0.7800278121.01987466420111.8462857441.493389377-0.6768171061.00372452420122.72952724

34、42.170873679-0.4705806331.62502990220132.4953171371.516260869-0.2899221821.374899572迪士尼20110.1388590120.2038850830.2392336440.18883915420120.7987264360.6418731150.4899532480.6589179420131.1664644080.7929297470.6849256450.90680858表格 18圖 8海洋公園三個(gè)因子得分（為何迪士尼比較，特抽出2011-2013年對(duì)比）：圖 9我們可以看到，09年的金融危機(jī)讓海洋公園一落千丈

35、，在此之后，海洋公園采取合理的措施，在2010年出現(xiàn)了拐點(diǎn)，也就是說(shuō)在2010年海洋公園的費(fèi)用是增加的，但是挽救了整體下降趨勢(shì)，所以在2010年后費(fèi)用減少了（但仍然比較大），但是流動(dòng)盈余因子和宏觀指標(biāo)因子仍然不穩(wěn)定，說(shuō)明海洋公園因?yàn)橘M(fèi)用內(nèi)部費(fèi)用增加和外部競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手沖擊經(jīng)營(yíng)狀況仍然處于不穩(wěn)定的狀態(tài)。圖 10迪士尼三個(gè)因子得分：圖 11雖然歷史和面積等都不及海洋公園，但是迪士尼三個(gè)因子比較均衡且得分一直在增加，且反應(yīng)毛利率為主的宏觀指標(biāo)因子迪士尼在追趕了海洋公園（這也和海洋公園歷史悠久需要不斷增加費(fèi)用實(shí)現(xiàn)機(jī)器更新吸引游客有關(guān)），于是，內(nèi)部如何解決龐大費(fèi)用，外部怎么實(shí)現(xiàn)雙贏目標(biāo)而不是惡性競(jìng)爭(zhēng)會(huì)成為迪士

36、尼和海洋公園未來(lái)發(fā)展的目標(biāo)5.2.4杜邦分析法5.2.4.1系統(tǒng)建立因?yàn)槲覀兛梢苑治鲣N售凈利率，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和權(quán)益乘數(shù)的變化從而分析roe的變化，為了衡量每個(gè)指標(biāo)對(duì)roe影響的大小，本文引入因素分析法對(duì)不同年份指標(biāo)對(duì)roe影響度進(jìn)行分析。5.2.4.2系統(tǒng)求解下面是不同年份roe及三個(gè)指標(biāo)的大小年份凈資產(chǎn)收益率權(quán)益乘數(shù)銷售凈利率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率20060.1427659191.120051090.2148839760.59317478420070.1351372671.707163140.2027218930.39048059120080.138497972.192489850.221416982

37、0.28529547920090.062838573.180804280.1103525460.1790222420100.0529647334.086487530.0831137240.15594227620110.0659347554.67402760.0841675340.1676017420120.0675825974.877330720.0646352150.21437961120130.0712206054.169596860.0685049550.249338651表格 19因素分析法：例如，某一個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)及有關(guān)因素的關(guān)系由如下式子構(gòu)成：實(shí)際指標(biāo)：Po=Ao×Bo

38、15;Co;標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)：Ps=As×Bs×Cs；實(shí)際與標(biāo)準(zhǔn)的總差異為Po-Ps,Po-Ps 這一總差異同時(shí)受到A、B、C三個(gè)因素的影響，它們各自的影響程度可分別由以下式子計(jì)算求得：A因素變動(dòng)的影響：（Ao-As）×Bs×Cs；B因素變動(dòng)的影響；Ao×（Bo-Bs）×Cs；C因素變動(dòng)的影響：Ao×Bo×（Co-Cs）。最后，可以將以上三大因素各自的影響數(shù)相加就應(yīng)該等于總差異Po-Ps。年份roe差權(quán)益乘數(shù)影響銷售凈利率影響總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率影響2006-2007-0.007628650.074835508-0.0123158

39、86-0.0701482732007-20080.0033607030.038417960.016005328-0.0510625852008-2009-0.07565940.062431095-0.100787542-0.0373029542009-2010-0.009873840.01789228-0.019927164-0.0078389532010-20110.0129700220.0076150740.00076810.0045868492011-20120.0016478420.002867921-0.0159666770.0147465992012-20130.003638007

40、-0.0098066940.003459070.009985632表格 20接下來(lái)是三個(gè)杜邦分析法中三個(gè)指標(biāo)的分析：圖 12圖 13分析：首先我們看到，凈資產(chǎn)收益率（roe）在08年后是一直下降的，到了2011年才稍微有起色而通過(guò)因素分析法和roe的公式我們可以分析三個(gè)因素變化對(duì)roe的影響?？梢钥吹降氖牵N售凈利率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率幾乎是一直起著反作用的，且兩者在不同年份起的作用大小不一致，而在2010-2011乃至以后可以發(fā)現(xiàn)，三者的作用趨于一致且?guī)缀跏瞧鹬饔?，因此可以這么說(shuō)，在09年后海洋公園的措施還是起到積極作用的，雖然2009-2011三年的負(fù)債率和變現(xiàn)能力都很不好，但是通過(guò)這種“臥

41、薪嘗膽”讓海洋公園從2011年開(kāi)始實(shí)現(xiàn)了緩慢的增長(zhǎng)，還是有很好的正面作用的。首先是權(quán)益乘數(shù)，如下表，我們可以看到基本資產(chǎn)增長(zhǎng)率都是比負(fù)債增產(chǎn)率低的，和實(shí)際一樣，因?yàn)橄鄬?duì)負(fù)債比率而言資產(chǎn)比率增加速度慢，這會(huì)導(dǎo)致權(quán)益乘數(shù)不斷增大，這里發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題是負(fù)債率高，是收到工程進(jìn)度的影響導(dǎo)致資產(chǎn)比率增加速度慢2007-20082008-20092009-20102010-20112011-20122012-2013負(fù)債增長(zhǎng)率0.96619810.94150350.39644640.22557290.01196981-0.044816資產(chǎn)增長(zhǎng)率0.49745840.54019440.26762170.17761

42、230.00061742-0.001087表格 21圖 14接下來(lái)是銷售凈利潤(rùn)率，我們可以看到，在08年-11年這項(xiàng)指標(biāo)對(duì)roe的影響是致命的反作用，從圖中可以看到，基本上收入增長(zhǎng)率是大于利潤(rùn)增長(zhǎng)率的，因此銷售凈利潤(rùn)是一直下降的，說(shuō)明成本增加，獲利能力降低，這顯然對(duì)一個(gè)企業(yè)而言是致命的，所幸在2011-2013年可以看到，雖然不穩(wěn)定，但是“增加成本犧牲純利率增加毛利率”的方向使得銷售凈利潤(rùn)還是有所增加的2007-20082008-20092009-20102010-20112011-20122012-2013收入增加0.094083-0.033530.1041970.265660.279891

43、0.161807利潤(rùn)增加0.19498-0.51832-0.168360.281707-0.017130.231365表格 22圖 15最后是總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率可以看到收入增長(zhǎng)率在2010年左右超過(guò)了資產(chǎn)總額增長(zhǎng)，這和二維財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)得到的結(jié)論是一致的，在2009年后，海洋公園增加了成本費(fèi)用，刺激了收入和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，促進(jìn)現(xiàn)金流，增加企業(yè)造血能力，從而影響權(quán)益系數(shù)和銷售凈利率從而影響ROE從而達(dá)到促進(jìn)整個(gè)海洋公園進(jìn)步。2007-20082008-20092009-20102010-20112011-20122012-2013收入增長(zhǎng)率0.09408284-0.0335320.1041970.2656

44、60.279891090.161807資產(chǎn)總額增長(zhǎng)0.497458410.54019440.26762170.1776120.00061742-0.001087表格 23圖 16結(jié)合起來(lái)可得：年份影響roe的一級(jí)指標(biāo)（基于因素分析法）影響一級(jí)指標(biāo)的二級(jí)指標(biāo)（基于杜邦分析法）趨勢(shì)2007-2008權(quán)益乘數(shù)（正向）總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（反向）資產(chǎn)增長(zhǎng)率<負(fù)債增長(zhǎng)率收入增長(zhǎng)率<資產(chǎn)增長(zhǎng)率負(fù)債較多，財(cái)務(wù)杠桿利益增加，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)增加，資產(chǎn)產(chǎn)生收入能力降低2008-2009權(quán)益乘數(shù)（正向）總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（反向）資產(chǎn)增長(zhǎng)率<負(fù)債增長(zhǎng)率收入增長(zhǎng)率<資產(chǎn)增長(zhǎng)率負(fù)債很多，財(cái)務(wù)杠桿數(shù)值很大，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)大，

45、資產(chǎn)產(chǎn)生收入能力降低2009-2010權(quán)益乘數(shù)（正向）銷售凈利率（反向）資產(chǎn)增長(zhǎng)率<負(fù)債增長(zhǎng)率利潤(rùn)增長(zhǎng)率<收入增長(zhǎng)率收入對(duì)凈利潤(rùn)貢獻(xiàn)率很低，成本費(fèi)用增加，獲利能力大大降低，負(fù)債增加，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)很大2010-2011權(quán)益乘數(shù)（正向）銷售凈利率（反向）資產(chǎn)增長(zhǎng)率<負(fù)債增長(zhǎng)率利潤(rùn)增長(zhǎng)率<收入增長(zhǎng)率收入對(duì)凈利潤(rùn)貢獻(xiàn)率不高，成本費(fèi)用增加，獲利能力大大降低，負(fù)債增加，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)增加（有下降趨勢(shì)）2011-2012總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（正向）銷售凈利率（反向）資產(chǎn)增長(zhǎng)率<收入增長(zhǎng)率利潤(rùn)增長(zhǎng)率<收入增長(zhǎng)率收入對(duì)凈利潤(rùn)貢獻(xiàn)率很低，成本費(fèi)用很多，獲利能力低，資產(chǎn)獲利能力增加2012-201

46、3總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（正向）權(quán)益乘數(shù)（反向）資產(chǎn)增長(zhǎng)率<收入增長(zhǎng)率負(fù)債增長(zhǎng)率< 資產(chǎn)增長(zhǎng)率資產(chǎn)獲利能力增加（有下降趨勢(shì)），收入對(duì)凈資產(chǎn)貢獻(xiàn)率較高，財(cái)務(wù)杠桿在危險(xiǎn)的數(shù)值降低，降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因此，希望海洋公園做到的目標(biāo)是：權(quán)益乘數(shù)起反方向作用（保持在一定數(shù)值，使財(cái)務(wù)杠桿造成的風(fēng)險(xiǎn)不那么大），總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率起正向作用（當(dāng)然也可以是反向，但是屬于更新設(shè)備前期，此時(shí)資產(chǎn)造成的利潤(rùn)不明顯），銷售凈利率起正向作用（實(shí)現(xiàn)費(fèi)用減少，收入對(duì)凈利潤(rùn)貢獻(xiàn)大）5.2.5GM（1,1）預(yù)測(cè)為了平滑數(shù)據(jù)，本文引入GM（1,1）模型對(duì)收入，精英英語(yǔ)，資產(chǎn)凈值和游客人數(shù)等幾個(gè)相對(duì)重要的指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)并進(jìn)行檢驗(yàn)和誤差計(jì)算。年份收

47、入預(yù)測(cè)經(jīng)營(yíng)盈余預(yù)測(cè)資產(chǎn)凈值游客人數(shù)2001367.410712.62802002385.339890.11418801.9129304.62142003441.4139105.6921865.7387329.7682004505.6479123.963934.6445356.99032005579.2292145.39231009.035386.45992006663.5178170.52611089.346418.36222007760.0721200.00471176.049452.89812008870.6768234.57931269.653490.28492009997.376627

48、5.13071370.707530.757920101142.514322.69221479.805574.572120111308.771378.47561597.585622.00320121499.221443.90221724.74673.349520131717.386520.6391862.016728.934520141967.298610.64122010.217789.108120152253.577716.20192170.214854.249120162581.514840.01092342.946924.767520172957.173985.22252529.4261

49、001.10720183387.4971155.5372730.7481083.749小誤差概率p1111后驗(yàn)差比C0.1938160.3808920.3271320.25443348預(yù)測(cè)精度預(yù)測(cè)精度好預(yù)測(cè)合格預(yù)測(cè)精度好預(yù)測(cè)精度好表格 24通過(guò)檢驗(yàn)，我們可以看出預(yù)測(cè)效果還是較好的，在正常情況下我們可以對(duì)海洋公園的未來(lái)收入，客流數(shù)做出較為精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。而由于收入是由多個(gè)部分組成的，在這里僅僅利用過(guò)去收入總和數(shù)據(jù)對(duì)收入進(jìn)行預(yù)測(cè)是不合理的，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)過(guò)小，因此需要對(duì)每部分進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果如表14入場(chǎng)券收入商品收入餐飲服務(wù)收入其他收入分開(kāi)預(yù)測(cè)直接預(yù)測(cè)實(shí)際2001286.143.323.214.8367.4

50、367.4367.42002324.250070233.99248628.6373920.24228046407.1222385.3398463.52003364.751333940.03599236.1112220.99952458461.8981441.4139428.32004410.311508947.15397145.5355821.78509648524.7862505.6479536.22005461.562491155.53745157.4195222.60005586597.1195579.2292613.42006519.215105165.41142672.4049423.4455020868