上市公司净资产收益率水平分析.ppt

上市公司净资产收益率水平分析 报告结构 研究目的 数据来源及说明 基本假设 分析思路及过程 相关结论 研究目的 对上市公司当年的公开财务指标进行详细分析从而能对其盈利能力有个大概的评价。有以下两个优点： 对投资者的投资决策有一定的帮助。 对管理者进行内部管理，资源配置有一定的指导意义。 数据来源及说明 数据来源及说明 涉及到的财务指标： 净资产收益率（ROE）：该财务指标直接反映了公司当年的盈利状况。 资产周转率（ATO）：该财务指标综合评价了企业全部资产的利用效率。 主营业务利润/主营业务收入（PM）：该财务指标反映了公司收入的质量。 债务资本比率（LEV）：该财务指标反映了公司的基本债务状况。 主营业务收入增长率（GROWTH）：该增长率指标反映了公司的成长状况。 对数变换后的资产总计（ASSET）：简称为资产总计，反映了公司的规模。 基本假设 分析思路及过程 分析思路及过程 一、首先对ROE进行数据变换为0，1。右侧图是不同变量对应ROE的箱线图。 二、五个变量间的相关性 分析思路及过程 三、回归分析 净资产收益率 = - 1.01 + 0.0676 资产周转率 + 0.103 主营业务利润/主营业务收入- 0.0417 债务资本比率 + 0.0485 变换后的资产总计 + 0.00723 主营业务增长率。 分析思路及过程 三、回归分析 S = 0.281926 R-Sq = 23.7% R-Sq（调整） = 23.4% 分析思路及过程 三、回归分析 由回归分析我们得出以下结论： 五个变量对ROE确实都存在影响，因为P值除都不大。 如果靠五个变量来详细分析ROE的具体变异性，会得到相对差的结果，因为 R-Sq（调整） = 23.4% 我们考虑只关心ROE的正负，而不仔细考察ROE的具体数值 08MBA 价值评估 08MBA 营销数据分析 —— 邓淞元、刘江宁、张禹、张欣、权容信 上市公司的财务数据中最重要的指标为净资产收益率（ROE），我们采取了2002年和2003年所有上市公司ROE。 为了对未来的ROE有个大概的预测和估计，我们采取了同年另外五个相关的财务指标作为自变量。 全国土地购置面积：2000年2月-2008年9月 全国土地购置面积：2000年2月-2008年9月 数据包括2002年和2003年的数据，我们打算用2002年的数据 来建模，然后用2003年的数据对模型进行检验。 1.000 -.020 -.030 .057 .147 变换后的资产总计 -.020 1.000 .042 -.026 .148 主营业务增长率 -.030 .042 1.000 -.099 -.004 债务资本比率 .057 -.026 -.099 1.000 -.249 主营业务利润/主营业务收入 .147 .148 -.004 -.249 1.000 资产周转率 Correlation 变换后的资产总计 主营业务增长率 债务资本比率 主营业务利润/主营业务收入 资产周转率 Correlation Matrix 分析思路及过程 0.128 1.52 0.004750 0.007228 主营业务增长率 0.000 4.91 0.009884 0.048490 变换后的资产总计 0.000 -16.59 0.002514 -041699 债务资本比率 0.027 2.22 0.04645 0.10299 主营业务利润/主营业务收入 0.001 3.31 0.02044 0.06758 资产周转率 0.000 -4.89 0.2066 -1.0096 常量 P T 系数标准误 系数 自变量 四、因子分析 我们考虑原有五个变量能否精简为更少的因子，因此我们采用因子分析法来尝试。 分析思路及过程 四、因子分析 分析思路及过程 Extraction Method: Principal Component Analysis. 100.000 12.952 .648 5 87.048 18.923 .946 4 68.126 19.572 .979 3 48.553 22.022 1.101 48.553 22.020 1.101 48.553 22.020 1.101 2 26.531 26.531 1.327 26.533 26.533 1.327 26.533 26.533 1.327 1 Cumulative % % of Variance Total Cumulative % % of Variance Total Cumulative % % of Variance Total Rotation Sums of Squar