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第四章 财务报表数据的特征 比率分析的假设及计算问题 财务报表数字的分布 财务报表数据与会计方法 财务报表信息的横向分析 财务报表信息的时间序列（纵向）分析 一、比率分析的假设及计算问题 财务比率能够用来控制规模差异吗？——在使用财务报表数据时,必须认识到比率形式背后的假设,以及背景数字与财务比率的经验特征。不考虑这些问题,就会导致错误的推论。 本节主要讨论：比率分析的假设；和比率计算问题。 比率分析的假设 财务比率是概括分析财务报表数据的最常用的手段。之所以要以比率形式考察财务数据,其基本动机和目的是:〈1〉控制公司之间和/或同一个公司不同时期之间规模差异的影响;〈2〉发现一个财务比率与一个重要变量(如一种证券的风险,或一个公司宣告破产的可能性)之间关系的经验规律。 比率分析的假设（续1） 其中,控制规模差异的影响,是以比率形式分析财务数据的最为经常的动机。使用财务比率控制规模差异的一个重要假设,是分子与分母之间的严格的比例性。例如,就销售利润率比率而言,严格的比例性假设意指: 比率分析的假设（续2） E = P·S 这里, “P”为比例因素, “S”为销售收入, “E”为利润.图4-1图示了不同P值下E与S之间的关系,即等式E = P·S所表达的关系。 图4-1: 收益-销售关系图 A无常量的比例性 B.有常量的比例性 图4-1 续 C.无常量的非比例性 D.有常量的非比例性 比率分析的假设（续3） 在图4-1中,B至D图示了等式E = P·S未描述的几种关系。事实上,B.C及D中描绘了两种状况,这两种状况都不含有严格的收益与销售之间的比例性关系:〈1〉常数或截距的存在。〈2〉两个变量(如收益与销售之间)存在非线性关系。 比率分析的假设（续4） 图4-1的图示假定了一个双变量模型: E = f (S ).而事实上，决定公司间或同一公司不同时点间收益差异的一个更为一般的模型，应该是一个多变量函数：E = f (S,A,H,etc.)(其中，A------资产，H------人员)。这个方程式表达的模型，可以是线性的，也可以是非线性的。 比率分析的假设（续5） 事实上，销售收入只是能用于控制公司间或同一公司不同时点上的规模差异的量度之一。其他的量度还有：总资产，股东权益，市场资本价值，以及员工人数，等等。 只有当不同的规模组的比率值基本一致时，我们才能说该比率的分子（收益）与分母（规模度量，如销售或资产等）之间存在比例性关系。 比率分析的假设（续6） 所以，如果某一比率的分子与分母之间严格的比例性关系并不存在，运用比率分析来控制规模差异就须谨慎。 比率计算问题 比率计算中,可能会遇到以下两个特殊的问题:负的分母和极端观察值 首先，关于“负的分母”——假设在分析某一行业的公司的盈利能力或某一公司连续若干年的盈利能力的过程中,遇到一公司或其某一年度的股东权益为 “负”值.那么,将这一观察值用作股东权益利润率的分母,会导致一个没有明显的解释意义的比率。 比率计算问题（续1） 为此,各种可能的解决办法如下: 从样本中消除该观察值. 考察分母为 “负”的原因,并作适当调整。 改用能反映公司盈利能力的别的比率,如总资产利润率或销售利润率。（这两个比率的分母为负的可能性是极小的） 比率计算问题（续2） 注意可能的“计算机”计算“错误”——如计算机算机打印出来的资料为:A公司的股东权益利润率为16%,B公司的股东权益利润率为14%。但是,在这些比率值背后的具体数据是: 公司A 公司B 净收益 -400万 2800万 股东权益 -2500万 20000万 比率计算问题（续3） 显然,在计算机计算的情况下,增加对计算机程序的检查是必要的。（如果从数据库中可以得到比率构成的具体信息,就可以作此类检查）。 其次，关于“极端观察值”——所谓极端观察值,是指一个显得与整个数据系列中的其余数据不一致的观察值。（ 当然,“显得不一致”在一定程度上是观察者所作的一种主观推断） 比率计算问题（续4） 确定一个观察值是否 “极端”,可以采取以下两个步骤: 第一,确定该 “极端值”是否因计算原因而产生。例如, 是否因记录错误所导致? 是否由于该比率的分母在某一特定年份迫近于零? 比率计算问题（续5） 第二,考察会计分类、会计方法以及经济或结构的变化。 会计分类。例如,一笔巨大的非常项目利得包含于净