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

1、海洋公園財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)摘要：本文將從數(shù)學(xué)方法和財務(wù)方法分別為海洋公園建立財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，并提出問題和建議。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)，建立三維財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)。財務(wù)狀況反映運(yùn)行狀況，運(yùn)行狀況體現(xiàn)在財務(wù)數(shù)據(jù)上，為直觀反映海洋公園運(yùn)行狀況，本文通過對14年來海洋公園財務(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態(tài)加權(quán)的海洋公園財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，跨越時間及空間實現(xiàn)三維財務(wù)分析，較好地為海洋公園提供內(nèi)部及外部的問題及相關(guān)建議。通過對部分論文的研讀和對實際數(shù)據(jù)進(jìn)行共線性分析，發(fā)現(xiàn)多個傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)存在著嚴(yán)重的共線性關(guān)系，因此用SPSS軟件對一級指標(biāo)進(jìn)行Person相關(guān)性分析，結(jié)合相關(guān)

2、論文，我們得出“沒有必要對每個財務(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)，然后對剩余的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理消除量綱實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化，再進(jìn)行因子分析法實現(xiàn)降維，提取代表所有信息90%以上的因子，對狹義孤立的年份計算因子得分和總得分再進(jìn)行比較，但考慮到財務(wù)數(shù)據(jù)是時間序列，運(yùn)用修正后的動態(tài)加權(quán)法和結(jié)合香港GDP增速對廣義的時間段進(jìn)行評分分析，從而在時間上建立了基于因子法下動態(tài)加權(quán)修正后的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，通過查閱相關(guān)數(shù)據(jù)，引用香港迪士尼相關(guān)數(shù)據(jù)代入系統(tǒng)，可以實現(xiàn)跨越時間空間的三維財務(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，針對財務(wù)數(shù)據(jù)呈

3、現(xiàn)的趨勢并結(jié)合因素分析法對其進(jìn)行改善。第三，通過MATLAB運(yùn)用GM(1，1)模型對海洋公園相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行短期預(yù)測并進(jìn)行檢驗，經(jīng)檢驗得預(yù)測精度較好，相對誤差小。最后，結(jié)合數(shù)學(xué)方法和財務(wù)方法建立的財務(wù)預(yù)警模型，我們對海洋公園在財務(wù)上體現(xiàn)的問題作出了歸納并提出來相關(guān)建議。關(guān)鍵字：因子分析法 動態(tài)加權(quán)法 三維財務(wù)預(yù)警系統(tǒng) 杜邦分析法 因素分析法 GM（1,1）44一問題重述通過海洋公園不同年份財務(wù)數(shù)據(jù)分析其運(yùn)行狀況，提出相關(guān)建議。二問題分析首先，分析企業(yè)財務(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，建立一個時間上二維財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)對內(nèi)部財務(wù)狀況進(jìn)行分析是必須的

4、，其次由于現(xiàn)代企業(yè)受外力影響很大，因此對二維財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行修正變?yōu)槿S財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，讓企業(yè)可以通過該系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)內(nèi)部問題和外部差距，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，分析三個因素變化對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)計年鑒及財務(wù)報表傷所查數(shù)據(jù)準(zhǔn)確2. 假設(shè)處理數(shù)據(jù)時沒有失誤四符號說明符號說明加權(quán)因子時間為離散時評價活動的離散數(shù)財務(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（財務(wù)危機(jī)）國外：主要把財物危機(jī)定義為企業(yè)履行義務(wù)受阻時候的狀況，主要表現(xiàn)為流動性不足、債務(wù)拖欠、權(quán)益不

5、足和資金不足四種形式國內(nèi)：許多學(xué)者也發(fā)表了自己的看法。谷祺和劉淑蓮（1999）把財務(wù)危機(jī)定義為一種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，即企業(yè)到期無力債務(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，一般是暫時的和比較次要的困難，通?？梢圆扇∫欢ǖ拇胧﹣砑右匝a(bǔ)救，如通過協(xié)商，以求得債權(quán)人讓步，爭取延長償債期限，或者通過資產(chǎn)抵押等借新債還舊債。姜秀華和孫錚(2001)通過實證分析認(rèn)為，公司治理的弱化是上市公司發(fā)生財務(wù)危機(jī)的重要因素，而財務(wù)危機(jī)反過來是公司治理弱化的財務(wù)表現(xiàn)，財務(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務(wù)因素，還把公司治理等

6、非財務(wù)因素也融入進(jìn)來。王艷（2007）認(rèn)為財務(wù)危機(jī)有廣義和狹義之分。廣義的財務(wù)危機(jī)是指在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的過程中由于各種不利因素所導(dǎo)致的企業(yè)財務(wù)失敗和經(jīng)營失敗，例如：企業(yè)不能夠按時地收回應(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ζ髽I(yè)財務(wù)危機(jī)進(jìn)行實證研究

7、的文獻(xiàn)中，絕大部分是以財務(wù)指標(biāo)作為因變量，即使引入了非財務(wù)指標(biāo)，也是以財務(wù)指標(biāo)為主。朱家安和陳志斌（2007）通過對 1995 年到 2005 年間 13 本期刊進(jìn)行實證研究，發(fā)現(xiàn)被引用最多的財務(wù)指標(biāo)有資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)凈利率、流動比率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等。 5.1.2.2指標(biāo)篩選首先我們通過計算得出四個一級指標(biāo)：短期償債能力，長期償債能力，運(yùn)營能力和運(yùn)營能力，在四個一級指標(biāo)下面有十五個二級指標(biāo)，如圖所示：短期償債能力速動比率負(fù)債比率流動比率現(xiàn)金流量比率現(xiàn)金比率長期償債能力資產(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)營能力非流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率表

8、格 15.1.2.3數(shù)據(jù)處理A.共線性分析分析通過相關(guān)論文12和圖1的共線性分析可得，部分財務(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），即沒有必要對每個財務(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.055.024.0582.339.101.02

9、835.829表格 2以速動比率為因變量，給出線性回歸方程中回歸系數(shù)的估計值和共線性統(tǒng)計量， 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，說明速動比率和流動比率，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)處理時我們需要對其相關(guān)性做Person相關(guān)性檢驗分析。B進(jìn)行person相關(guān)性分析由于變量設(shè)立的原因，可能會使得變量之間可能存在多重共線性，所以接下來將對所有解釋變量進(jìn)行 Pearson 相關(guān)性檢驗，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。 短期負(fù)債比率相關(guān)性速動比率負(fù)債比率修正后流動比率修正后現(xiàn)金

10、流量比率現(xiàn)金比率速動比率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*.6531

11、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，速動比率和流動比率，現(xiàn)金比率高度相關(guān)，流動比率和速動比率和現(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)處理適剔除速動比率，現(xiàn)金比率和負(fù)債比率。長期償債長期負(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)利潤率（roe）毛利率Pearson 相關(guān)性1.118.378顯著性（雙側(cè)）.781

12、.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)利潤率運(yùn)營能力相關(guān)性非流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率非流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率Pearson 相關(guān)性1.816*.971*顯著性（雙側(cè)）.001.000N121212流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率Pearson 相關(guān)性.816*1.926*顯

13、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)營能力5.2系統(tǒng)求解5.2.1二維財務(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，因此在接下來的研究中，本文選用因子分析法來降維。該方法是通過將多個存在相關(guān)關(guān)系的變量通過線性變換，來選出較少個不相關(guān)的重要變量的一種多元統(tǒng)計方法。在實際中，為了能夠做到全面地分析問題，通常會設(shè)定許多個與實際問題相關(guān)的變量，因為每個變量都或多或少地包含與這個問題有關(guān)

14、的某些信息。然而，在運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計的方法來研究問題時，變量的數(shù)量越多，問題的復(fù)雜性就越大。通常在很多情況下，每個變量之間都是存在一定的相關(guān)關(guān)系 的，如果某兩個變量之間存在一定的相關(guān)關(guān)系時，我們就會認(rèn)為這兩個變量在反映所研究問題的信息時存在重疊。因子分析法的原理是通過對原先設(shè)定的變量進(jìn)行線性組合，通過去除重復(fù)信息來建立較少的新變量，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，這里用最簡單的三維數(shù)據(jù)來直觀的解釋主成分分析的原理。假設(shè)現(xiàn)在有兩個變量X1、X2，在坐標(biāo)上畫出散點(diǎn)圖如下：圖 1可見，他們之間存在相關(guān)關(guān)系，如果我們將坐標(biāo)軸整體逆時針旋轉(zhuǎn)45°

15、，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：通過對X1、X2的重新進(jìn)行線性組合，得到了兩個新的變量Y1、Y2。此時，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，這時我們可以提取Y1作為X1、X2的主成分，參與后續(xù)的統(tǒng)計分析，因為它攜帶了原始變量的大部分信息。至此我們解決了兩個問題：降維和消除共線性。對于三維以上的數(shù)據(jù)，就不能用上面的幾何圖形直觀的表示了，只能通過矩陣變換求解，但是本質(zhì)思想是一樣的。5.2.1.1無量綱化處理由上可知，我們?nèi)〕鏊膫€一級指標(biāo)，再通過剔除相關(guān)性較強(qiáng)的指標(biāo)后，選取代表性較強(qiáng)的二級指標(biāo)短期負(fù)債流動比率修

16、正后現(xiàn)金流量比率長期負(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，需要對各個指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正1.流動比率基準(zhǔn)值是2，因此對所有數(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)國家的大型企業(yè)在50%-70%之間，因此對數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理： 再對所有指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理，得到Z流動比率修正后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20070.9999365420.88304200.5249270.8807571200810.7511790.2226850.63712110.551

17、5226912009000.22268500.2915990.09840594120100.8859936770.3027110.2331780.117861020110.3936020630.3776790.9883060.4827420.1245830.04971240220120.97161500910.9849160.82366300.24915901120130.0477158090.7947370.99814610.0246820.398213719表格 75.2.1.2二維財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)求解將表3無量綱后的數(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流動比率

18、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)平方和載入合計方差的 %累積 %合計方差的 %累積 %合計方差的 %累積 %13.02750.45650.4563.02750.45650.4562.49941.65441.65422.03633.93984.3962.03633.93984.3962.14835.79577.4493.75312

19、.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，前三個特征值累計貢獻(xiàn)率已達(dá)95%以上，很好地闡述了整個樣本總體旋轉(zhuǎn)成份矩陣a成份123Z流動比率修正后.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)化的正交旋轉(zhuǎn)法

20、。a. 旋轉(zhuǎn)在 4 次迭代后收斂。表格 10可以看到，第一個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，我們稱作為流動盈余因子，第二個因子主要代表了現(xiàn)金流量比率，毛利率，因此可以稱作為宏觀指標(biāo)因子，而最后一個指標(biāo)稱為流動比率因子，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因子算分并算出不同年份總分年份2007200820092010201120122013流動盈余因子1.8601631.356530.131-0.67-0.74-0.53-0.64宏觀指標(biāo)因子2.032471.832210.0980.8771.1222.2362.

21、131資產(chǎn)流動性因子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，再分析三個因子，且進(jìn)行對比（如毛利率和純利率越大則說明費(fèi)用越大）我們可以看到，例如13年分?jǐn)?shù)突然降低是因為資產(chǎn)流動性因子分?jǐn)?shù)突然降低，我們揣測，在2013年海洋公園進(jìn)行了擴(kuò)建而導(dǎo)致負(fù)債大大增加

22、。由于受到金融危機(jī)和時間滯后性及競爭對手影響，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，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，資金流動速度降低，盈余減少也是情理之中；所以我們也會看到宏觀指標(biāo)因子上海洋公園是比較出色的，說明付出的費(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。同時也可以說明系統(tǒng)的合理性。5.2.1.3系統(tǒng)修正加入動態(tài)加權(quán)法由于時間帶有滯后性及香港報表特殊性

23、（年中為始末點(diǎn)，如2006.6.30-2007.7.30是一個年度報表的時間區(qū)間），不能廣義地給某段年份的因子進(jìn)行評分，為了給解決這個問題，在此引入動態(tài)評價的二次加權(quán)法34來進(jìn)行動態(tài)評價。對于離散型數(shù)據(jù)，總分其中為時間因子，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)因子可以簡單地取。k表示為時間為離散時評價活動的離散數(shù)，而本文取k=2做二次加權(quán)法，加權(quán)法的一個重要思想就是“博古厚今”，突出時間的作用，就是認(rèn)為越是接近目前對應(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價值不能較好的表現(xiàn)出來的情況，而由于香港的財務(wù)報表制作方

24、式遵循的是國際會計準(zhǔn)則IAS（IFRS)，年度報表的始末點(diǎn)為年中，如2006-2007年度報表起點(diǎn)為2006年6月30日至2007年6月30日，因此簡單地用二次加權(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，即要評價2007年的得分，時間因子t=1，而加權(quán)因子，作為2007年時間段廣義上（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表格

25、12對于修正前的數(shù)據(jù)，是狹義的以一年為區(qū)間的評分，如評價2007年只能參考以2006.6.30-2007.7.30為時間區(qū)間為報表，是不合理的。修改后總分和單個因子得分（由于每個因子權(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流動盈余因子5.8361078932.496814-0.91751-2.83428-3.2166-3

26、.33057宏觀指標(biāo)因子5.6420305923.7057611.9996994.7709537.4835238.689654資產(chǎn)流動性因子5.9700711962.8973451.8093332.4684083.01442.898131表格 14圖 6修改后可以看到，基本趨勢是和上面狹義單一年份是一致的，但是差別拉大了，問題也更加凸顯起來。我們可以明顯看出，在2007-2008年三個因子得分雖然降低，但是是比較均衡的，金融危機(jī)過后，在2010年我們可以看到流動盈余因子是繼續(xù)下降的，這說明費(fèi)用不斷增加，海洋公園財務(wù)了積極的措施借貸翻新設(shè)備增加吸引力，措施是及時到位的，采取增加費(fèi)用刺激毛利率和運(yùn)

27、營資金流的方法，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，中國統(tǒng)計局查到香港2007-2012年GDP增長率和排名如下：排名地區(qū)中國香港12010年6.7922007年6.4632011年4.8542008年2.1352012年1.562009年-2.46圖 7由于香港報表制作的特殊性，在分析的過程中帶來一定困難，如2010年GDP增長率高居第一是因為經(jīng)歷了2009年金融風(fēng)暴后海洋公園重新發(fā)展，但實際上其財務(wù)得分也僅僅高于2009年，因此在分析財務(wù)狀況時應(yīng)考慮大背景去挖掘數(shù)據(jù)。 結(jié)合GDP增長和海洋公園

28、財務(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，說明海洋公園的財務(wù)狀況增長速度和香港整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行水平速度相符，需要調(diào)整優(yōu)化。5.2.3三維財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)把迪士尼的數(shù)據(jù)也拉進(jìn)來之后我們可以看看不同年份兩個公園的分?jǐn)?shù)比較首先，還是對不同年份不同地區(qū)同一指標(biāo)進(jìn)行無量綱化，結(jié)果如表9。海洋公園20070.9999430.8921430.275910.7663660.9593340.7221473731200810.7705410.4371540.82154210.9575915620.80669320

29、090.1024510.0778140.4371540.5082150.7584070.7659478680.41026920100.8976740.35696910.6228880.6991560.788395970.33781820110.4557280.4261040.9915330.745620.70144810.34368620120.97452310.9890780.913280.6589610.9685762310.33299820130.1452780.8107090.99865710.6673780.9704596870.357573迪士尼20110.1186420.0982

30、290.073435000020120.07605500.0274170.2483420.3763430.1900625110.327862201300.29682900.4952440.5738650.2899099210.445873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)平方和載入合

31、計方差的 %累積 %合計方差的 %累積 %合計方差的 %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流動比率修正后.292.879-.136Z現(xiàn)金流量比率.885.361.22

32、2Z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，前三個因子已經(jīng)解釋了所有變量93%以上的內(nèi)容，較好地說明了數(shù)據(jù)的信息。且隨著樣本的增加，整個系統(tǒng)降維的準(zhǔn)確性也會增加。于是我們也可以仿照二維財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)做出三位財務(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，故放棄動態(tài)加權(quán)分析），并得出狹

33、義年份分?jǐn)?shù)和總分。結(jié)果如下所示。流動盈余因子宏觀指標(biāo)因子資產(chǎn)流動性因子總分海洋公園20072.4060134092.4754840870.8963185041.99246820120082.3577604852.4586756420.3303244231.80485242420090.8872057970.936734453-0.1667499160.59883191620101.7425097921.760568297-0.7800278121.01987466420111.8462857441.493389377-0.6768171061.00372452420122.7295272442

34、.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海洋公園三個因子得分（為何迪士尼比較，特抽出2011-2013年對比）：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，在

35、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，所以在2010年后費(fèi)用減少了（但仍然比較大），但是流動盈余因子和宏觀指標(biāo)因子仍然不穩(wěn)定，說明海洋公園因為費(fèi)用內(nèi)部費(fèi)用增加和外部競爭對手沖擊經(jīng)營狀況仍然處于不穩(wěn)定的狀態(tài)。圖 10迪士尼三個因子得分：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，外部怎么實現(xiàn)雙贏目標(biāo)而不是惡性競爭會成為迪士尼和

36、海洋公園未來發(fā)展的目標(biāo)5.2.4杜邦分析法5.2.4.1系統(tǒng)建立因為我們可以分析銷售凈利率，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，為了衡量每個指標(biāo)對roe影響的大小，本文引入因素分析法對不同年份指標(biāo)對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20060.1427659191.120051090.2148839760.59317478420070.1351372671.707163140.2027218930.39048059120080.138497972.192489850.2214169820.

37、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，某一個財務(wù)指標(biāo)及有關(guān)因素的關(guān)系由如下式子構(gòu)成：實際指標(biāo)：Po=Ao×Bo×

38、;Co;標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)：Ps=As×Bs×Cs；實際與標(biāo)準(zhǔn)的總差異為Po-Ps,Po-Ps 這一總差異同時受到A、B、C三個因素的影響，它們各自的影響程度可分別由以下式子計算求得：A因素變動的影響：（Ao-As）×Bs×Cs；B因素變動的影響；Ao×（Bo-Bs）×Cs；C因素變動的影響：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2006-2007-0.007628650.074835508-0.012315886

39、-0.0701482732007-20080.0033607030.038417960.016005328-0.0510625852008-2009-0.07565940.062431095-0.100787542-0.0373029542009-2010-0.009873840.01789228-0.019927164-0.0078389532010-20110.0129700220.0076150740.00076810.0045868492011-20120.0016478420.002867921-0.0159666770.0147465992012-20130.003638007-0

40、.0098066940.003459070.009985632表格 20接下來是三個杜邦分析法中三個指標(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因素分析法和roe的公式我們可以分析三個因素變化對roe的影響。可以看到的是，銷售凈利率和總資產(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，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，但是通過這種“臥薪嘗

41、膽”讓海洋公園從2011年開始實現(xiàn)了緩慢的增長，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)增長率都是比負(fù)債增產(chǎn)率低的，和實際一樣，因為相對負(fù)債比率而言資產(chǎn)比率增加速度慢，這會導(dǎo)致權(quán)益乘數(shù)不斷增大，這里發(fā)現(xiàn)的問題是負(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)債增長率0.96619810.94150350.39644640.22557290.01196981-0.044816資產(chǎn)增長率0.49745840.54019440.26762170.1776123

42、0.00061742-0.001087表格 21圖 14接下來是銷售凈利潤率，我們可以看到，在08年-11年這項指標(biāo)對roe的影響是致命的反作用，從圖中可以看到，基本上收入增長率是大于利潤增長率的，因此銷售凈利潤是一直下降的，說明成本增加，獲利能力降低，這顯然對一個企業(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還是有所增加的2007-20082008-20092009-20102010-20112011-20122012-2013收入增加0.094083-0.033530.1041970.265660.2798910.

43、161807利潤增加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率在2010年左右超過了資產(chǎn)總額增長，這和二維財務(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)整個海洋公園進(jìn)步。2007-20082008-20092009-20102010-20112011-20122012-2013收入增長率0.09408284-0.0335320.1041970.265660

44、.279891090.161807資產(chǎn)總額增長0.497458410.54019440.26762170.1776120.00061742-0.001087表格 23圖 16結(jié)合起來可得：年份影響roe的一級指標(biāo)（基于因素分析法）影響一級指標(biāo)的二級指標(biāo)（基于杜邦分析法）趨勢2007-2008權(quán)益乘數(shù)（正向）總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（反向）資產(chǎn)增長率<負(fù)債增長率收入增長率<資產(chǎn)增長率負(fù)債較多，財務(wù)杠桿利益增加，財務(wù)風(fēng)險增加，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)增長率<負(fù)債增長率收入增長率<資產(chǎn)增長率負(fù)債很多，財務(wù)杠桿數(shù)值很大，財務(wù)風(fēng)險大，資產(chǎn)

45、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)增長率<負(fù)債增長率利潤增長率<收入增長率收入對凈利潤貢獻(xiàn)率很低，成本費(fèi)用增加，獲利能力大大降低，負(fù)債增加，財務(wù)風(fēng)險很大2010-2011權(quán)益乘數(shù)（正向）銷售凈利率（反向）資產(chǎn)增長率<負(fù)債增長率利潤增長率<收入增長率收入對凈利潤貢獻(xiàn)率不高，成本費(fèi)用增加，獲利能力大大降低，負(fù)債增加，財務(wù)風(fēng)險增加（有下降趨勢）2011-2012總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（正向）銷售凈利率（反向）資產(chǎn)增長率<收入增長率利潤增長率<收入增長率收入對凈利潤貢獻(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2012-2013總

46、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（正向）權(quán)益乘數(shù)（反向）資產(chǎn)增長率<收入增長率負(fù)債增長率< 資產(chǎn)增長率資產(chǎn)獲利能力增加（有下降趨勢），收入對凈資產(chǎn)貢獻(xiàn)率較高，財務(wù)杠桿在危險的數(shù)值降低，降低財務(wù)風(fēng)險因此，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，使財務(wù)杠桿造成的風(fēng)險不那么大），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，此時資產(chǎn)造成的利潤不明顯），銷售凈利率起正向作用（實現(xiàn)費(fèi)用減少，收入對凈利潤貢獻(xiàn)大）5.2.5GM（1,1）預(yù)測為了平滑數(shù)據(jù)，本文引入GM（1,1）模型對收入，精英英語，資產(chǎn)凈值和游客人數(shù)等幾個相對重要的指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測并進(jìn)行檢驗和誤差計算。年份收入預(yù)

47、測經(jīng)營盈余預(yù)測資產(chǎn)凈值游客人數(shù)2001367.410712.62802002385.339890.11418801.9129304.62142003441.4139105.6921865.7387329.7682004505.6479123.963934.6445356.99032005579.2292145.39231009.035386.45992006663.5178170.52611089.346418.36222007760.0721200.00471176.049452.89812008870.6768234.57931269.653490.28492009997.3766275.

48、13071370.707530.757920101142.514322.69221479.805574.572120111308.771378.47561597.585622.00320121499.221443.90221724.74673.349520131717.386520.6391862.016728.934520141967.298610.64122010.217789.108120152253.577716.20192170.214854.249120162581.514840.01092342.946924.767520172957.173985.22252529.426100

49、1.10720183387.4971155.5372730.7481083.749小誤差概率p1111后驗差比C0.1938160.3808920.3271320.25443348預(yù)測精度預(yù)測精度好預(yù)測合格預(yù)測精度好預(yù)測精度好表格 24通過檢驗，我們可以看出預(yù)測效果還是較好的，在正常情況下我們可以對海洋公園的未來收入，客流數(shù)做出較為精準(zhǔn)的預(yù)測。而由于收入是由多個部分組成的，在這里僅僅利用過去收入總和數(shù)據(jù)對收入進(jìn)行預(yù)測是不合理的，會導(dǎo)致數(shù)據(jù)過小，因此需要對每部分進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果如表14入場券收入商品收入餐飲服務(wù)收入其他收入分開預(yù)測直接預(yù)測實際2001286.143.323.214.8367.436

50、7.4367.42002324.250070233.99248628.6373920.24228046407.1222385.3398463.52003364.751333940.03599236.1112220.99952458461.8981441.4139428.32004410.311508947.15397145.5355821.78509648524.7862505.6479536.22005461.562491155.53745157.4195222.60005586597.1195579.2292613.42006519.215105165.41142672.4049423.44550208680.47