資產的相關系數精選(九篇)

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第1篇：資產的相關系數范文

鑒于目前國內文化遺產數字信息展示與傳播水平的普遍問題，文化遺產數字信息展示與傳播在新媒體語境中的發展方向可體現在采用新的數字信怠展示形式、科學地樹立文化遺產網絡數字化建設思路、以嚴謹的文化遺產信息傳播態度推動文化遺產主題游戲研發和創新、拓展文化遺產知識傳播渠道與提升城市文化活力合二為一四個方面。在文化遺產數字信息發展中還需要認識到幾個關鍵問題會直接影響到展示與傳播效果：一是專業人力資源缺乏：二是數字信息設計運用中“度”的把握；三是關于真實性的態度問題：四是資金投放不足導致的結果。

關鍵詞：

文化遺產 數字信息 展示與傳播 新媒體 發展方向

中圖分類號：G20

文獻標識碼：A

文章編號：1003-0069（2015）07-0076-02

我們知道，展覽是一種經濟產業，文化遺產數字信息展示僅僅是某項文化資源展覽項目的一部分，運用新媒體藝術和技術手段對之設計，其根本還是要從營銷的角度全面深入研究文化遺產信息整體傳播的效果。研究首先應包括文化遺產項目的內容及定位、場館（包括虛擬場館）的環境與構造、信息的特點與分布、觀眾的需求和目的、新媒體技術手段的應用利弊與目標、資金情況等。在這些分析的基礎上，再全面整體地進行新媒體藝術表達形式的策劃，包括形式與信息內容的配合、形式多樣性的選擇、新技術的運用、綜合多種形式的設計方案等，才能使數字傳播效果在文化遺產展示場所――被呈現。

當然，在形式的選擇和新技術運用環節，設計人員始終需要清醒地意識到：新技術的運用是否能與傳播效果成正比？新技術的應用、新形式的出現當然會吸引更多觀眾對其信息進行關注，但設計人員如果單純是為了探索文化遺產數字形式的新穎性，沉湎于科技優勢而忽視文化遺產的學術價值，最終的結果則是乏味的空殼無法與豐富的文化遺產信息對接，文化遺產數字傳播的效果和目的也就完全喪失了。

一 文化遺產數字信息在新媒體語境中的發展方向

1 采用新的數字信息展示形式。

目前，文化遺產數字信息展示在新媒體語境中具有技術現實意義的新穎形式，包括虛擬現實場景、遠程臨場、文物全景交互式控制、數字幻影成像裝置、主題性綜合媒體展示等。

遠程臨場與虛擬現實非常相似，虛擬現實是在電腦模擬中盡力達到“真實現場存在”的幻象，而遠程臨場，則盡力令人們產生出現在遠距離場所中的幻覺。在本質上遠程臨場和虛擬現實的最終結果是相同的，兩者都有一個人機接口（interface），觀眾通過該接口運用人類的自然力量，與另一個環境產生互動，而后一個環境不在用戶身體周圍。遠程臨場技術運用于文化遺產展示場所，通過主題設i+，可以讓觀眾感覺自己視乎真的出現在歷史上某一時間或事件中。在遠程臨場中，觀眾有越多越豐富的感覺線索，就越能感到一種存在的真實性。而虛擬現實的典型特色，則是通過改革知覺和人機界面技術，在知覺感性方面表現出令觀眾感覺身I缶其境的“沉浸式”視覺和聲覺體驗。虛擬現實通過各種技術增強普通計算機的表現能力，包括顯示給予人立體感的三維視覺幻象、圍繞在整個環境的環繞式投映影像、三維立體聲音定位等，這些技術都是建立在人類生理反應基礎上的。觀眾可以通過兩眼看見的差異來判定深度，或是兩耳感覺到以信號的毫秒時間差異來定位空間。同樣的，虛擬現實場景設計可以給觀眾造成―種假象，讓他們感覺看到、聽見的―切比想象中的歷史真實環境更加真實。

文物全景交互式控制的范圍通常是在720°（x和y兩個維度的360°），因此可以全方位細致地觀摩文物，這對那些不能觸碰的珍貴文物有積極的展示補充作用。文物的全景圖片可以通過高密度角度的序列圖片生成，也可以是高質量的三維建模渲染圖片。這種形式既可以用于展廳現場控制以作為真實文物展示的補充部分，又可以通過網絡展示以替代文物二維圖片展示的不足。

數字幻影成像裝置的主體部分是裝置，所采用的技術手段不一，設計通常都是巧妙、有創造性、耐人尋味的。究其原因，則在于裝置作為一種傳統的藝術表現形式，具有先進性和自由性，在對傳播內容本質進行揭示的過程中又具有強烈的趣味性，現在再配合數字技術手段，就更具有時代吸引力了。例如深圳博物館新館的證券交易所幻影成像裝置，就非常值得我們學習。裝置通過多層玻璃折射平面影像（分了圖層的單人影像），形成多層次的影像幻象，并通過底層圖作為最終背影，使場景呈現較為立體的空間層次，很有現場感。

主題性綜合媒體展示其性質也是屬于新媒體的一種，通常是某個主題展覽的核心部分，是圍繞某個文化主題所進行的展示策劃，以達到強烈吸引觀眾對其文化遺產關注和認知的目的。這種形式的設計通常是運用多種媒體、多種技術呈現某個歷史狀態或某種文明。例如日本國立科學博物館舉辦的“神秘的王朝――瑪雅文明展”，工作人員在4000張攝影、測量圖紙、地圖以及大量文獻調研的基礎上構建了瑪雅的虛擬空間，并由日本著名的演員扮演“國王”、“天文學者”、“考古學家”等角色，使展期中的12萬觀眾通過虛擬現實與表演藝術，親身體驗了瑪雅文化。

2 科學樹立文化遺產網絡數字信息建設思路。

目前，國內大部分文化遺產保護和宣傳單位所設計的網站明顯有兩種思路：一是為完成建設任務而進行的設計，相關的文化遺產內容展示非常粗略，通常為時間――地點――人物――事件（特征）為框架的少量文字+圖片介紹；二是網站的定位，大多是以保護和宣傳單位為宣傳重心，文化遺產原本的信息展示則很少。這樣的建設思路直接導致文化資源為全社會共享的目的無法實現。

對文化遺產的網絡建設，在目前的條件下，至少應有兩種不同的建設思路：一是圖像資料的收集與展示（在廣度上展示信息）；一是對單項藝術作品的深入研究，以至可以延伸到當時的文化體態和其他文遺作品（在深度上介紹信息）。這兩種定位可以綜合地體現在一個站點中，也可以根據文化遺產保護宣傳單位的信息特點，選擇其中一種方式對網站進行設計。當然，無論是怎樣的選擇，都必須是在對文化遺產內容有深刻研究的基礎上，根據文化遺產的信息特點來設計數據收集方式、框架結構、媒體選擇、演示方式、交互方式等內容。

3 以嚴謹的文化遺產信息傳播態度推動文化遺產主題游戲研發和創新。

以文化遺產內容為主題的數字游戲，讓人們更有發現的快樂。中國幾千年的歷史，每個文明階段、人物事件、文化內容、民族故事，都會讓游戲策劃的主題異彩紛呈。無論是在線多人游戲，還是單機單關游戲，只要具有良好的游戲機制和游戲性，傳播的文化遺產信息內容就能實現良好的學習性。

對游戲產業來講，以文化遺產內容為主題策劃游戲，不但會帶來游戲的品質提升，形成新的消費點和盈利點，實現游戲產業發展的新路標，更重要的是，游戲的形式會使文化遺產知識和信息被更有廣度和深度地傳播。游戲產業的主要消費人群――青少年，同時也是文化遺產知識傳播的主要對象。作為用戶，他們人數眾多，知識吸收力強，隨著游戲的深入，需要掌握更全面的文化遺產背景知識和對人物事件進行深入研究才能把握游戲進程，這就會在無形中促成了青少年對文化遺產知識的了解和研究興趣。例如，法國文化特色的戰略探險游戲《太陽王宮殿的陰謀》，以1685年路易十四時代的凡爾賽宮為背景，利用3D和虛擬漫游技術再現了當時的宮殿建筑、家具、油畫作品、工藝品、30多個生活在宮殿中的人物、音樂等，加上游戲中的地圖、文獻等輔助功能，讓青少年在尋寶探秘的同時了解了法國的歷史、文化和藝術。

當然，眾多的游戲公司已經認識到了此類游戲的市場前景，目前市面上的歷史策略游戲也舉不勝數，但在游戲的策劃和設計中卻普遍存在一個僅僅考慮市場營銷的問題，極少準確地去展示和傳播文化遺產信息，有時甚至與之背道而馳。因此，這些游戲無論怎樣精彩和吸引，也并不是真正意義的歷史文化遺產游戲。只有基于文化遺產信息被準確傳播和展示這一前提，只有在游戲策劃中關注文化遺產信息的真實性和知識深度問題，游戲這種形式才能完美而有效地與文化遺產信息相結合、相促動。因此，以嚴謹的文化遺產信息傳播的態度推動文化遺產主題游戲的研發和創新，才是我們目前工作的重點。

二 在文化遺產數字信息發展中的關鍵問題

一）專業人力資源缺乏

在文化遺產保護和宣傳領域，缺乏數字設計、網絡建設、傳播與心理、交互行為研究的新媒體人才；而在新媒體藝術設計領域，缺少甚至沒有人文歷史研究方面的專業人員。這樣，在文化遺產和數字技術之間，造成了一種因各自缺位而形成的人才斷層，帶來的直接后果就是數字技術不能在學術層面對文化遺產進行傳播，也就缺乏了對應文化遺產信息特點和傳播需要的獨特設計。

如何解決人文和科技方面人力資源的互補、融合和組合問題，是各級政府、文化部門、教育部門急待研究和行動的工作。目前在滿足這一需要的人才培養尚不能到位的情況下，只能首先做到對兩方面專業人才怎樣磨合、互補、有效合作的研究。

二）數字信息設計、運用中“度”的把握對文化遺產保護與宣傳的影響

在文化遺產信息內容的研究和數字創作的過程中，會存在過分人文專業化所導致的傳播阻隔問題，也會存在過分追求娛樂化、趣味性而產生對文化遺產價值的消解和損害問題，這都是我們在實施文化遺產數字化工作時需要特別警惕的。造成這一問題的直接原因其實還是前一個問題，即研究文化遺產資源的專業人員不熟悉數字傳播的原理和特色，專業習慣思維和專業表達讓文化遺產信息在傳播層面造成與受眾的疏離，同時，新媒體藝術創作人員不熟悉文化遺產豐富深厚的內涵和優勢，往往會順應商業和普通公眾的娛樂性淺層需求，不但不能把深厚的文博知識豐滿地傳達給受眾，甚至造成對文化遺產信息傳播的負面影響。因此，怎樣在文化遺產數字設計工作中衡量是否過度，是研究課題中的一個新方向。

數字信息的過度應用，也會給展覽、旅游等產業帶來負面問題。在傳統文物展示場所、文化遺產遺址、文化社區和保護區，觀眾（游客）搜尋的目標有可能不再是文化遺產信息而是數字設備，更有可能造成觀眾（游客）在觀光游覽時對數字形式和設備的極度依賴，其代價就是造成觀眾（游客）與文化歷史資源產生分割，與展覽或旅游項目的最終目標背道而馳。

三）關于真實性的問題

第2篇：資產的相關系數范文

摘要：隨著資本市場的日臻完善，投資手段日益多元化，投資風險前所未有地增加，投資者們也要更加準確、及時地掌握企業的財務狀況和經營狀況。以資產負債表和損益表為基礎，“會計利潤”為核心的傳統財務分析指標體系已經滿足不了當前的市場需求，調整和優化我國傳統的財務分析指標體系是當下亟待解決的問題。

關鍵詞 ：財務分析指標體系；現金流

一、傳統財務分析指標體系回顧

我國現行的財務分析指標體系主要包括四個方面：盈利能力、償債能力、營運能力和發展能力。現行的企業盈利能力相關指標有：凈資產收益率和總資產報酬率；收入利潤率分析和成本利潤率分析、每股收益率。反映企業償債能力的指標有：流動比率、速動比率、資產負債率、利息保障倍數。反映企業運營能力的主要指標有：應收賬款周轉率，存貨周轉率，流動資產周轉率，固定資產周轉率，總資產周轉率。反應企業發展能力的指標主要有營業收入增長率，總資產增長率，資本積累率。

二、基于現金流量的財務指標體系分析

（一）基于現金流量的企業盈利能力評價體系的建立本文對盈利能力指標的修改如下：（1）增加現金凈利潤比率= 經營活動產生的現金流量凈額/凈利潤。（2）將每股收益率改為每股現金凈流量比率= 經營活動產生的現金凈流量/年末流通在外的普通股數，該值在反映企業進行資本支出和支付現金紅利能力上要優于每股收益，也更加受到股東的關注。

(二)基于現金流量的企業償債能力評價體系的建立

本文建議保留速動比率，并將流動比率改為現金流動負債率=經營活動產生的現金凈流量/流動負債。資產負債率作為反映企業償債能力的底限指標，本文建議不做修改。將利息保障倍數改為現金利息比率=經營現金凈流量/利息支出。

（三）基于現金流量的企業營運能力評價體系的建立在傳統的財務指標體系中，企業資產的流轉總額用主營業務收入或主營業務成本來表示，然而在企業的實際運營過程中，企業賬面上的主營業務收入或成本并非企業實際收到或支出的，即沒有進入到流轉程序。

影響企業主營業務收入質量的主要是應收賬款，由于有的企業并不能保證這些應收賬款的可回收性，因此賬面利潤的數量與質量脫節。本文建議將其改為：應收賬款回收率=（銷售商品收到的現金+ 收到的增值稅銷項稅）/應收賬款平均余額，該指標對其他以主營業務收入為總流轉額的指標起到了印證和補充的作用。

同理，本文建議將存貨周轉率改為：存貨流轉率=分析期銷售存貨獲得的現金/（分析期存貨的平均余額-應付賬款+預付賬款+應收賬款-預收賬款）

（四）基于現金流量的企業發展能力評價體系的建立企業營業收入的增長并不一定意味著企業財富的增長，資產規模的增長只是企業進一步發展的充分條件，當企業盲目擴張時，會導致企業入不敷出。本文建議進行如下改進：增設(1)經營現金流量增長率= 當年經營現金凈流量/去年經營現金凈流量（2）凈現金流量適當率= 經營活動產生的現金凈流量/ (資本支出+存貨增加+現金股利)，該指標值大于等于1 時，表明企業的發展前景良好。(3)每股經營活動現金凈流量增長率= 本年每股經營活動現金凈流量增長額/ 上年每股經營活動現金凈流量，該指標反映了企業權益資金報酬率的增長情況，該指標>1 時，企業的權益資金帶來的收益呈增長趨勢；若<1,在企業沒有增發股份的情況下，表明企業經營活動產生的現金流減少，企業發展能力欠佳，該指標補充了資本積累率。

三、實證分析

本文選取2009-2012 年30 家家電行業的上市公司作為研究對象，分別對反映其盈利能力、償債能力、營運能力、發展能力的傳統財務指標進行實證分析。

（一）盈利能力實證分析

傳統盈利能力評價指標各年得分相關系數表

相關系數表反映了企業當年企業未來幾年的預測程度。對比傳統盈利能力各年得分相關系數表和改進后的盈利能力各年得分相關系數表可知，雖然傳統指標體系的相關系數普遍高于新建指標體系，但是傳指標體系相關系數逐年遞減，新建指標體系相關系數逐年遞增，用2009 年預測2012 年是更是新建指標體系預測效果更好，因此可以得出現金流量的信息價值在逐年增加，其具有更好的長期預測效果。

（二）償債能力實證分析

償債能力實證分析的方法與上述盈利能力實證分析部分相同，相關系數如下：

將以上兩張相關系數表對比可知，整體而言，基于現金流的各年相關系數高于傳統指標體系，因此毫無疑問，新建指標體系中償債能力的預測性更強。

（三）營運能力實證分析

由以上兩表可知，傳統營運能力評價指標各年得分相關系數與基于現金流量的營運能力評價指標各年得分相關系數大體相當，在長期預測上后者的相關系數更大，且后者的系數呈遞增趨勢，因此基于現金流量的評價體系具有較好的預測性。

（四）發展能力實證分析

對比以上兩個表可知，基于現金流的企業發展能力指標體系的預測能力高于傳統指標體系，且預測能力逐年增加，但結論還有待今后更多數據的進一步驗證。

綜合以上實證分析的結果，我們可以得出：實證分析的結果基本符合理論預期，即總體而言，基于現金流量的評價指標體系具有更好的評價和預測能力；同時，即時在個別情況下基于現金流的評價指標體系的預測能力不及傳統指標體系，但是其相關系數也在逐年增加，這也證明了現金流量信息價值在逐年增加，評價能力在逐年提高，因而基于現金流量的指標體系的利用與發展值得我們更加深入的關注與探索。

參考文獻：

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[7]何娟.基于現金流的財務分析指標體系的構建和實證研究2010，西安科技大學.

第3篇：資產的相關系數范文

【關鍵詞】會計準則形式趨同Spearman相關系數法

【中圖分類號】F233

高質量的會計準則是高質量的會計信息的必要條件之一，高質量的會計信息可以幫助投資者更好地進行經濟決策。IFRS與IAS被視為高質量的會計準則，一直以來都處于不斷修訂和完善的過程中，準則規定具有很高的時效性，從適用范圍廣度也可以看出其代表性。CAS一直堅持走“國際準則趨同”的道路，但是并沒有在所有方面實現完全趨同。我國以IFRS/IAS為基礎制定CAS，需要時刻關注CAS形式趨同程度的變化，以制定進一步改革路線來提供更高質量的會計信息。

一、引言

為保持CAS與IFRS/IAS的持續趨同，財政部在2012年了一系列準則征求意見稿后，于2014年正式修訂了五項、新增了三項會計準則。會計趨同包括形式趨同和實質趨同。形式是指準則規定或法律解釋，實質是指財務數據或經濟后果。會計準則形式趨同帶來的思考是：如何測度CAS與IFRS/ IAS的形式趨同程度？現階段CAS與IFRS/IAS達到何種趨同程度？分歧體現在哪些方面？未來準則修訂的方向是什么？這一系列問題的思考對研究如何產生高質量會計信息、實現實質趨同具有重要意義。

本文對截至2015年7月在用的CAS與IFRS/IAS形式趨同程度測度，以探究分歧的原因、趨同的現狀和未來的政策制定方向。

二、文獻回顧

形式趨同（formal or de jure harmonization）與實質趨同（material or de facto harmonization）的區分十分重要。形式趨同是從準則對各項會計實務具體規范上判斷兩套不同準則的相關關系，實質趨同是從財務數據的角度對準則形式趨同的效果及其變化進行檢驗。Van der Tas（1988）使用H指數和C指數首次量化財務報告趨同的研究，作者首先界定趨同的含義，然后介紹H指數與C指數的計算方法，并舉例說明其應用。

Rahman等（1996）認為形式趨同是實質趨同的不可缺少的一部分，他們提出測度形式趨同的絕對值，但是卻沒有測度相似科目的相似度；Garrido等（2002）使用歐式距離的方法測度IASB實現的形式趨同，結果顯示隨著可選方法的數量的減少，財務信息可比性不斷提高。但是Garrido等（2002）使用的方法無法用于測度某一國家會計準則與IFRS/IAS的形式趨同程度。

Fontes等（2005）使用葡萄牙會計準則、IFRS/ IAS，對三種測度會計準則趨同程度的方法進行分析。通過對三種方法的比較，他們認為歐式距離法只能通過會計方法的個數來測度形式趨同程度，沒有考慮到會計方法規定有不同的規定強度，而且單純地比較會計方法個數并不能得出準則內容是否趨同的結論；而作者對Jaccard系數法和Spearman相關系數法也進行了比較，他們認為這兩種方法都對具體項目的要求情況進行了分別統計，但是前者沒有考慮會計準則對具體項目要求強度差異，后者考慮了要求強度的差異。

國內的研究中，王治安等（2005）采用平均距離法進行度量。已有研究使用的距離法均屬于計算定距數據的方法（張國華、曲曉輝，2009）。因此，作者認為平均距離法并不適合用來計算中國企業會計準則的國際趨同程度，而歐式距離法會受到觀測單位的影響，馬氏距離中的樣本協防差矩陣難以確定。張國華、曲曉輝（2009）雖然提出了模糊聚類分析法，但是其計算程序十分復雜。如果想要對所有單項會計準則進行全面度量和分層，在應用上會有一定局限性。

國內外學者針對會計準則形式趨同測度的研究處于少數地位。直到Tay和Parker（1990）提出將會計準則趨同分為實質趨同與形式趨同時，學者們才開始注意到對形式趨同的研究。國外學者提出的方法由歐氏距離法、馬氏距離法等演變到平均距離法、Jaccard系數法、Spearman相關系數法等；國內以曲曉輝、張國華的研究為代表，在原有方法上創新提出將模糊聚類分析法應用于會計準則形式趨同的測度上，但是計算程序較為復雜。

測度會計準則形式趨同程度的方法主要有距離法和相關系數法。作者認為要根據數據特征選擇合適的形式趨同程度測度方法。本文研究使用的數據為定序數據，適合用Spearman相關系數法。

三、研究范圍與研究方法

（一）研究范圍

本文以截止2015年7月仍在用的會計準則為準，CAS原文來自財政部會計司專題欄目，不考慮準則體系中所包括的應用指南、解釋、專家意見等，選取1-41號會計準則進行研究。此外，本文以IAS官網（）提供下載的IAS、IFRS英文原版為準，暫不考慮解釋（IFRIC）等，已經被撤銷的、已經被取代的和即將實施的準則不在比對范圍內，其中即將被取代的IAS39在目前仍然生效，因此在比對中仍然包含在范圍中。

具體地，只考慮一般行業的準則，因為我國準則還是會考慮到本國實情與國際上的差別，因此特殊行業的準則也有特殊之處。不考慮CAS完全缺省的準則、CAS與IFRS框架與前言的比對和IFRS1與CAS1。對于IFRS新修訂的準則CAS尚未跟進，這種情況不存在可比性。而CAS與IFRS框架與前言分別在兩套準則體系中有很大差別，IFRS1與CAS1雖然從名稱上看都是對首次采用會計準則的規定，但是前者主要是對從采用US GAAP到IFRS的過渡性規定，后者主要是對以前從未采用CAS或者新舊準則交替階段所做的規定。因此，二者實質上不存在可比性。

（二）研究方法

作者采用的方法有三個難點及需要關注的地方：第一，設置客觀合理且具有代表性的比較點；第二，對比較點在準則中要求強度進行賦值；第三，對“打分”后的數據選擇符合數據特征的統計方法計算其相關系數，用相關系數的結果衡量準則國際趨同程度。

關于比較點的設置，楊玨、曲曉輝（2008）給出了參考德勤會計師事務所對CAS與IFRS/IAS的研究報告的建議。因此，本文以德勤2014年公布的《國際財務報告準則合規性調查問卷》為基礎設置比較點。為了更加全面完整統計由于某項準則缺失導致兩套準則不可比的情況，本文也對IFRS/IAS相對于CAS重要缺失之處進行了統計。

在設置完成比較點后，作者需要對比較點在準則中要求強度進行“打分”。作者主要遵循兩個原則：一方面，基于會計準則的實際意義進行比較；另一方面，盡量減少主觀判斷偏差。根據Fontes等（2005）的五級賦值法：1=要求，2=建議，3=允許，4=禁止，5=未規定。

準則要求強度的數據是本文所使用的數據，在本文所使用的數據中被賦值為1的比較點在準則中的要求強度比被賦值為3的要求強度要高得多。但是，比較點在準則中的要求強度之差沒有具體意義，因此本文所使用的數據是定序數據。測度形式趨同程度的距離法中，歐氏距離法、馬氏距離法或平均距離法用于計算定距數據，因此本文認為無論是歐式距離法、馬氏距離法還是較為簡便的平均距離法均不適合本文所使用的數據的特征。相關系數方法中，Jaccard系數沒有考慮準則對方法要求強度的差異，會高估趨同水平；Spearman相關系數法用于計算等序數據的相關性，符合本文使用數據的特征，因此本文采取Spearman相關系數法。

CAS與IFRS/IAS主要有兩類差異：一是兩套準則都對比較點的內容做出了規定，但是兩套準則對比較點的要求程度不同，即“分歧”狀態；二是，其中一套準則沒有對比較點做出規定，即“缺省”狀態，使得兩套準則存在差異。在應用Spearman相關系數法計算比較點在兩套準則下的要求強度的相關性時，應當區分“分歧”與“缺省”兩種不同狀態。對于“打分”在1-4內的比較點，可以進行Spearman相關系數的計算，但是對于其中一項為5，即“未規定”的狀態時，一項有具體規定和一項沒有任何規定的準則不具有可比性。綜上所述，CAS與IFRS/IAS對比較點要求強度時，按形成差異的不同原因分類計算Spearman相關系數。

四、測量過程與結果

（一）財務報表列報的計算舉例

2014年1月26日，財政部了新修訂的CAS30，2011年6月IASB正式修訂后的IAS1。比較點列示如下：

剔除前，本文設置比較點共93個；剔除“缺省”狀態的比較點后，得到53個比較點。獲得Spearman相關系數為0.339，在0.05置信度下顯著。從統計學上對相關系數大小的判斷來看，計算得到的結果表明CAS30與IAS1存在線性相關關系，但是相關程度不高。CAS30與IAS1的“分歧”主要是對財務報表公允表達的要求、資產負債表單項項目按照流動性列示的要求、利潤表對費用按照性質或功能列示的要求等方面，“缺省”主要是相對于IAS1，CAS30對非財務信息、不確定性風險因素和資本管理目標等非強制性信息披露未作規定。

首先，準則適用范圍方面存在“分歧”狀態。IAS1中明確指出“編制中期財務報表的時候，要根據IAS34的規定進行”，CAS30指出“本準則適用于個別財務報表和合并財務報表，以及年度財務報表和中期財務報表，CAS33對中期財務報表的編制另有規定的除外”。

第二，一般特性方面的規定存在“缺省”內容。IAS1中提出財務報表應“公允表達、以持續經營假設和權責發生制為基礎”。CAS30對基本要求部分表現在：第一，持續經營的判斷標準、考慮因素和強制要求；第二，重要性的界定，不足以在財務報表中列示的項目，但其對附注很重要的，應在附注中列示；第三，企業原則上不得將資產和負債、收入和費用抵銷，但是非日常活動形成的利得和損失以凈額列示不屬于抵銷。

第三，資產負債表列示方面，兩套準則對資產負債表要求至少披露的項目基本沒有差異，不過CAS30與IAS1仍存在一些“分歧”。IAS1不要求項目列示的順序、方式，CAS30要求報表項目應該按照流動性列示。但IAS中還規定如果以流動性列示項目可以提供可靠的信息，則可以按流動性列示。

第四，利潤表列報方面基本相同，存在個別“缺省”與“分歧”內容。IAS1要求當收益或費用項目重大時，企業應單獨披露其性質和金額，CAS30對該內容則未規定，缺乏對披露“重大”信息的要求。此外，IAS1可選擇費用性質法或功能法列報；CAS30要求采用功能法列報費用，分成銷售費用、管理費用與財務費用等部分。

第五，權益變動表與附注方面存在“缺省”狀態。CAS30與IAS1對財務報表附注內容的總體要求一致，但是CAS30缺乏對非財務信息、不確定性風險因素、資本管理目標等信息的披露，且在具體內容表達上不夠詳細。

（二）會計準則整體指標計算

作者對共35項IFRS/IAS與CAS進行了單項準則間的比對。鑒于一些單項準則內容相關程度較高，將其中幾項準則進行合并比對。

從表3，可以看出準則整體最終計算得到的Spearman相關系數為0.448，在0.01的置信度下顯著，表明CAS與IFRS/IAS在0.01的置信度下有顯著的線性關系，相關系數大小為0.448，達到中度趨同程度。

所有單項準則比對得到的Spearman相關系數都至少在0.10的置信度下顯著，表明CAS與IFRS/ IAS所適用于一般行業的單項準則都存在線性相關關系。其中合營安排等幾項準則在所有重大方面Spearman相關系數都在0.01的置信度下顯著，且完全相關。此外，固定資產等幾項準則的相關系數較低，主要原因分別是IFRS/IAS允許以重估模式對固定資產進行后續計量和資產減值損失在資產以重估模式下計量的會計處理方法。

五、研究結論與啟示

（一）研究結論

本研究主要得到以下結論：

第一，CAS與IFRS/IAS整體達到中度趨同程度。準則整體Spearman相關系數為0.448，表明CAS與IFRS/IAS達到中度趨同

第二，35項單項準則的形式趨同程度差異較大。Spearman相關系數等于1的有合營安排等，表明這幾項內容在兩套準則下完全一致；趨同程度較高的有公允價值計量等，Spearman相關系數都在0.6與0.7之間；趨同程度較低的是資產減值損失等，Spearman相關系數都在0.2與0.3之間。

第三，新頒布或重新修訂的準則趨同程度較高，比如公允價值計量和在其他主體中權益的披露。前者Spearman相關系數為0.688，后者Spearman相關系數為1.000。新頒布準則的高度趨同體現出CAS國際趨同路線的導向。

第四，與IFRS/IAS相比，CAS缺省更多披露方面的要求。“缺省”狀態的比較點為430個（1392-962= 430），表明與IFRS/IAS相比，CAS有30%左右尚未覆蓋的內容。這些未覆蓋的內容主要為披露的規定，與IFRS/IAS相比，CAS缺乏對自愿性信息披露的規定。

（二）研究啟示

第一，我國必須完善資本市場環境和產權制度環境，努力發展成熟的市場經濟，并且不斷培養與選拔專業高素質人才，以提高公允價值計量的可靠性。

第二，無論是企業財務人員還是注冊會計師等人員的參與度還是準則制定環節的透明度都有待進一步提高。

第三，明確準則制定導向，從內部外部最終實現與IFRS的原則趨同。

主要參考文獻：

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第4篇：資產的相關系數范文

[關鍵詞]杜邦分析體系;實證分析;信息傳輸;軟件和信息技術服務行業

一、引言

作為對公司業績量化分析的主流，財務報表分析方法一直是評價公司與管理者業績以及治理層發現公司舞弊等的重要手段。它通過對權益凈利率的因素分析法，巧妙地運用比率的特性，將利潤表中的項目、資產負債表中的資產和資本結構結合在了一起。本文利用杜邦財務綜合分析體系對盈利能力綜合的概括性，通過凈資產收益率開始，分層逐步分析探求各變量對最終指標的影響過程，提供更詳細的信息。

二、文獻綜述

王敏（2009）認為，會計收益質量取決于1.過去會計盈余質量的可靠性2.其過去的保障程度及其穩定、安全與增長效果。根據邵傳鵬（2009）、張濤、張鵬飛（2006）的觀點，對財務質量的分析是對財務比率等指標、非財務狀況和企業增長性的綜合分析。他們建立了相對比較系統的財務質量分析指標。張新民教授建立了系統的財務質量綜合分析理論。根據錢愛民教授的觀點（2011），利用現有資源進行價值創造的潛力與實力、保持企業的可持續發展能力，應從企業的增長、盈利和風險的三要素因素的平衡中實現。Benjamin與David Dodd（1934）在《證券分析》中首次提出永久性盈余（Permanent Earnings）和暫時性盈余（Temporary Earnings）兩種關于盈余的概念。Lipe（1986）運用實證研究證明：盈余構成項目在股票回報方面的解釋能力比總括盈余強，實證會計學者更加重視從盈余結構角度研究盈余持續性。Ramakrishnan和Tomas（1991）研究認為，盈利可以細化為永久性盈利、暫時性盈利和價值無關盈利三種。Collin與Kothari（1994）認為，盈余的反應系數和盈余的質量具有正向的聯系，盈余持久方面、盈利水平方面、增長方面、風險方面影響盈余反應系數。Fairfield、Sweeney和Yohn（1996）研究發現，對未來權益凈利率的預測準確度可以通過對盈余項目的進一步細分實現。

三、實證分析

本文選取截止2015年1月14日在滬深兩市的所有歸屬于信息傳輸、軟件和信息技術服務行業的上市公司作為總體研究對象，以2009年度至2013年度這些上市公司財務報告的數據作為研究樣本。最終剔除缺省數據后共有825條完整數據。本文數據的來源主要是銳思金融數據庫。本文主要采用運用營業收入年增長率與總資產年增長率作為規模變化指標。

1.權益凈利率第一層次分析

從杜邦分析基本公式描述性分析可以得出，本行業上市公司的銷售凈利率很高，為17.60%。本行業營業收入的增長率均值和總資產的增長率均值很高，分別為28.65%與50.54%，本行業發展迅速。凈資產收益率與銷售凈利率、總資產周轉率、財務杠桿、營業收入增長率的相關系數分別為0.427、0.350、0.608、0.264，且都在1%的條件下顯著;與總資產增長率的相關系數為0.066，且在5%的條件下不顯著。凈資產收益率和銷售凈利率、總資產周轉率的相關性較強，說明成本控制、資產周轉運營控制對公司盈利能力的影響。凈資產收益率與財務杠桿之間的相關性很強，說明管理財務風險對公司盈利能力的重要性。成長性指標在本行業中與盈利能力之間相關系數并不大。權益凈利率和營業收入增長率的相關系數不高。權益凈利率與總資產的增長率之間相關系數很低且不顯著，所以相關性不強。

2.銷售凈利率第二層次分析

我們選取利潤表中有代表性的項目進行分析（計算公式均是：相關項目/營業收入）。在7個項目的描述性分析中，銷售成本率、銷售費用率、管理費用率平均值較大，分別為52.66%、10.67%和19.90%，說明營業成本、銷售費用、管理費用在企業成本費用中占比較大。在相關性分析中，銷售成本率與銷售凈利率的負相關系數較高，為-0.621，且在1%水平下顯著，體現控制營業成本對提升銷售凈利率的重要性。其余項目與銷售凈利率的相關性不強，主要原因可能是銷售凈利率的影響因素較多，無法體現與單獨項目的強相關性。

3.總資產周轉率第二層次分析

我們選取流動資產周轉率和固定資產周轉率進行分析。在描述性統計結果中，總資產周轉率、流動資產周轉率與固定資產周轉率的均值分別為0.8193、1.1038和29.0913，標準差分別為0.5127、0.7515和77.0962。總資產周轉率與流動資產周轉率均值和標準差正常，而固定資產周轉率均值和標準差偏大。這可能由本行業固定資產占總資產的比例較小、不同企業固定資產占比差別很大導致的。在相關性分析中，流動資產周轉率和總資產周轉率相關系數較大，為0.778，在1%的水平下顯著。這說明流動資產周轉率更好地解釋了總資產周轉率。固定資產周轉率與總資產周轉率相關性不高，相關系數為0.414，在1%的水平下顯著，可能是由固定資產占比小、不同企業固定資產占比差異大導致的。

4.財務杠桿第二層次分析

我們選取非流動負債率、流動負債率進行分析。本行業的資產負債率并不高，為28.23%。流動負債率為25.87%，所以在總負債的組成中，流動負債占絕大部分。這也解釋了流動負債率與資產負債率的相關性極高，相關系數為0.961，而且在1%水平下顯著的現象。所以，本行業企業應加強對流動負債的管理，并使得資產與負債期限結構平衡。

5.杜邦分析適用性檢驗

我們對所有第二層細化變量做因子分析。因子分析的Kaiser的KMO值為0.584，巴特利特球度檢驗顯著性水平為0.000，適合因子分析。我們從11個第二層次變量中我們提取了4個因子，共解釋了63.23%的總方差。根據變量在因子中的打分情況，可以得出：其中第一個因子主要代表銷售成本率、銷售費用率、管理費用率，第二個因子主要代表固定資產周轉率、流動資產周轉率、流動負債率，第三個因子主要代表營業外收支凈額率、價值變動凈收益率，第四個因子主要代表財務費用率、非流動負債率。這四個因子基本符合杜邦分析體系的三個比率指標的層次分類（銷售凈利率、總資產周轉率、財務杠桿），這三個比率指標的分類是產生細化指標（得分表中的11個變量指標）方差差異的主要原因，從而印證了我們利用杜邦財務分析法的合理性。

四、相關建議

1.企業應將管理重點放在成本費用控制、資產周轉運營控制上

本行業的所有變量的主成分分析中，提取出的前兩個主要因子分別代表銷售成本費用率，資產周轉率。這說明解釋本行業權益凈利率差距的最主要指標是這兩個比率。所以，企業必須重視成本費用控制和資產周轉運營控制。

2.在成本費用控制中，企業應著重控制營業成本

在成本費用率的描述性指標中，營業成本占銷售收入比率最大，相應地，銷售成本率標準差也最大。所以，控制好營業成本是企業提高銷售凈利率的重點所在。

3.在資產負債管理中，企業應重點關注營運資本管理

在流動資產管理中，流動資產周轉率和總資產周轉率表現出很強的相關性。財務杠桿與權益凈利率的相關系數很高，應該引起足夠重視。流動負債率占資產負債率的絕大部分，而且流動負債率與總資產周轉率的相關系數也比非流動負債率與總資產周轉率的相關系數高很多。這些都說明了在資產負債管理中，我們應該著重關注營運資本的管理。

參考文獻

一、中文文獻

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[3]王敏.基于財務信息對上市公司收益質量評價的研究.會計之友（下旬刊），2009年12期

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二、英文文獻

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第5篇：資產的相關系數范文

【關鍵詞】非線性相關系數 相異度度量 聚類方法 驗證統計量

引言

時間序列聚類在很多領域有重要的作用，如金融和經濟，工程學和生命科學等等。時間序列聚類有多種方法，聚類時通常要構建兩個時間序列之間的相異度度量。如Piccolo（1990）[14]和Maharaj（1996）[12]提出的基于擴展的自相關系數的距離，Galeano（2000）[7]提出基于自相關的距離，Tong和Dabas（1990）[15]提出基于殘差擬合的距離，Bohte（1980）[3]提出基于交叉相關系數距離，Caiado（2006）[5]提出基于周期圖的距離，Maharaj和D’Urso（2010）[13]提出基于譜的相異度度量，Berndt和Clifford（1996）[2]提出動態時間扭曲距離，De Gregorio（2008）[6]提出馬爾科夫算子距離，等等。

時間序列聚類分析在金融領域顯得尤為重要，因為金融從業人員對金融資產之間的相似性很感興趣，通過研究資產之間的相似度，對資產進行聚類，來進行投資和風險管理。因此，金融研究者提出了很多統計方法來分析資產價格序列的相似結構。例如，Mantegna和Bonanno（2001）[4]使用Pearson相關系數來度量兩個股票收益率序列之間的相似度。考慮到金融時間序列的波動性，Caiado和Crato（2006）[5]提出了一種描述兩個股票收益率數據之間動態特征的的類Mahalanobis距離度量方式，并且提出了一種聚類程序來對DJIA指數進行聚類。

本文中，通過Hoeffding’D，Kendall’sτ和Spearman’sρs三種相關系數分別來定義金融時間序列的相似度，然后運用PAM、agnes、diana三種聚類方法對相異度度量矩陣進行聚類，從而對不同的相似度度量方法和聚類方法進行比較。這對實際中進行金融時間序列分析有借鑒作用。

文章結構分為四個部分，第一部分介紹幾種了相關系數和相異度度量方法；第二部分介紹了幾種聚類方法和聚類評價標準；第三部分運用股票收益率數據進行了實證分析；第四部分做出總結并提出相關建議。

一、相關系數和相異度度量

在對金融時間序列數據進行聚類之前，首先要獲得適合于聚類算法的數據結構。Kaufman和Rousseeuw（1990）[10]提出，聚類算法的數據結構通常有兩種：第一種數據結構是對象—屬性的n×p矩陣，其中矩陣的行代表對象，矩陣的列代表屬性；第二種數據結構是相異度矩陣，矩陣的行和列的性質一樣，代表的都是兩個對象之間的相異度。本文運用的是相異度矩陣數據結構，因此首先介紹一些相關系數和相異度的概念。

（一）相關系數

相關系數是最常用的相似度的度量方式，常用的相關系數包括：Pearson相關系數ρp，Hoeffding’D，Kendall’sτ和Spearman’s ρs。其中Pearson相關系數ρp是一種線性相關系數，其他三種均為非線性相關系數。由于金融時間序列不服從正態分布，而呈現的是一種厚尾分布，不適合用線性相關系數進行兩個金融時間序列的相關性度量。因此，本文主要考慮后三種非線性相關系數。

1.相關系數ρp

Pearson相關系數描述的是一種線性相關關系，相關系數的值在[-1，1]之間，數值越接近于1或-1，說明兩個變量相關程度越大，數值越接近于0，說明兩個變量之間相關程度越小。如果ρp（X，Y）=0，則說明X和Y是相互獨立的，反之則不成立。

2.Kendall’sτ

當且僅當事件{X2>X1且Y2>Y1}或事件{X2X1且Y2>Y1}和事件{X2

當且僅當D（x，y）=0時，具有聯合分布F（x，y）的隨機變量X，Y是獨立的。Hoeffding還提出：0？燮？駐？燮1/30，只有當Y是X的單調函數時才能得到上限值1/30。同時Hoeffding還提出了D的取值范圍為：-1/60？燮D？燮1/30，這個值越高，X和Y相關程度越大。D統計量是Hoeffding用來對兩個隨機變量是否獨立進行檢驗的，因此和前面的幾種相關系數都有所不同。

在實際應用中，通常把Hoeffding系數擴大30倍，及D*=30D，因此它的取值范圍在[-0.5，1]之間。

（二）相異度度量

以上介紹了幾種常用的相關系數，但是得到的相關系數矩陣還不能直接用于聚類，要通過對相關系數進行適當的轉換，使之變為能夠應用于聚類算法的相異性度量。此處介紹了相似系數和相異系數，以及從相關系數到相似系數之間的轉換方法。

相似系數s（i，j）表示兩個對象i和j之間的接近程度，s（i，j）越大，兩個對象就越接近。Kaufman和Rousseeuw認為相似度應該滿足一下三個條件：

（1）0？燮s（i，j）？燮1；

（2）s（i，i）=1；

（3）s（i，j）=s（j，i）。

二、聚類方法和聚類評價標準

（一）聚類方法

相對于基于對象-屬性矩陣的聚類方法，基于相異度矩陣的聚類方法使用范圍更廣，因為在很多實際情況中，獲得對象之間的相異性矩陣要比取得對象-屬性矩陣要容易。因此以下主要介紹一些適用于相異度矩陣的聚類方法。

1.PAM（圍繞中心點）方法。PAM方法是一種基于劃分的聚類方法，它不僅可以對對象-屬性矩陣進行聚類，也可以對相異度矩陣進行聚類，本文用于對相異度矩陣進行聚類。這種方法是由Kaufman和Rousseeuw提的，又被稱為k-medoid方法。

PAM的聚類算法如下：

（1）首先選擇k個對象，這k個對象應當為它們各自所定義的類的中心，使得每個類中其他對象到它的平均距離最短，這k個對象被稱為代表性對象。從這可知，最初的k個代表對象不是隨機選擇的，這也是這種方法和k-means方法的主要不同點。

（2）把剩余的對象歸到離它最近的代表對象的一類。

Kaufman和Rousseeuw認為這種方法在對有離群值的對象進行聚類時，比k-means方法更好，而且k-means方法不能對相異度矩陣進行聚類，它只能對對象-屬性矩陣進行聚類。但是k-medoid方法一般適用于對具有球形形狀的類進行聚類，而不適用于對長條形的類進行聚類。

2.anges（層次凝聚）方法。由Kaufman和Rousseeuw提出的另外一種方法是agnes方法，這是一種凝聚的層次聚類算法，即一開始分別把每個對象分為一類，聚類每進行一步，就把上次聚類結果中的兩個類又聚為一個類，直到最后把所有的對象歸為一個類。這種聚類方法既適用于對象-屬性的矩陣，也適用于相異度矩陣。

anges方法的算法為：

（1）首先把兩個最近的類歸為一個類。

（2）在后來的每一個步驟中，最近的兩個類又被聚成一類，此處兩個類之間的相異度度量基于類間對象的相異度度量。

Kaufman和Rousseeuw提出了四種定義類間距離的方法：Average linkage，Single linkage，Complete linkage和Ward's Method，本文運用Average linkage和Ward's Method這兩種方法，分別記為agnesA和agnesW。

3.diana（分裂層次聚類）方法。diana方法是一種分離的層次聚類法，聚類程序和anges方法相反。首先，把所有的對象歸為一個類，然后把距離最遠的兩個類分開，直至所有的對象都分別分為一類。

聚類程序如下：

（1）首先，找到和其他對象的平均相異度最大的一個對象。

（2）然后，把一個對象從一個類移動到另一個類，這兒移動的根據是移動對象和剩余的類的距離和分出去的類的聚類。若前者大于后者，則移動。

（3）最后，把類規模最大的一個類進行分割。

diana方法適用于處理球形的類的聚類，既可以對對象-屬性矩陣進行聚類，也可以對相異度矩陣進行聚類。

（二）聚類評價標準

在得到聚類結果以后，需要對得到的結果進行評價，可以根據評價標準選擇聚類數，然后在給定聚類數的情況下，選擇最好的聚類方法。現有有很多種統計量可以對不同的聚類結果進行評價，如ASW，CH，PH，g2，g3，cRand。根據在不同的聚類數目下的統計量的性質，有兩種方法來定義最好的聚類方法。第一種方法：如果隨著聚類數目的增加，統計量未呈現出一種增加或減少的趨勢，那么統計量的值最大或最小的方法是最佳的聚類方法。第二種方法：如果隨著聚類數目的增加，統計量呈現出一種遞增或遞減的趨勢，則統計量在相應的聚類數目有一個顯著的局部變化的方法為最佳的聚類方法，其中出現顯著局部變化的這個點被稱為一個關節點。下面只介紹一種常用的驗證統計量ASW（average silhouette width）。

從圖3.1中可以看出，當對由Hoeffding’s D變換而來的相異度矩陣進行聚類時，在ASW的驗證標準下，agnesA方法的ASW值開始成遞增的趨勢，增加的速度比較緩慢，在k=7處達到了最大值，此后呈遞減趨勢，因此可知agnesA方法的最佳聚類數為k=7。diana方法始終呈現出一種遞增的趨勢，因此最佳聚類數目在ASW值最大處取得，即k=8。由于agnesW方法是一種針對歐幾里德距離矩陣進行聚類的方法，因此，在此處的聚類結果并不可靠，只作為一種參考。PAM方法的ASW值在k=7時達到最大值，而且此時出現了一個明顯的峰值，因此，PAM方法的最佳聚類數目也為7。綜上，對Hoeffding進行聚類的結果可知，最終的聚類數目為k=7，在四種聚類方法中，最佳的聚類方法為PAM方法，因為此方法的ASW值在k=7時有一個明顯的峰值，而其他方法都沒有出現明顯的峰值點。

從圖3.2中可以看出，agnesA方法和diana方法對Kendall的聚類結果在ASW的驗證標準下，當聚類數目k從3到4時，ASW值有一個明顯的下降，從4到6時，兩種聚類方法的ASW值都呈增加趨勢，到k=6時，agnesA的ASW值還繼續增加，但是增加的幅度不大，而diana方法呈現明顯的下降，在k=6的地方出現一個明顯的轉折點。而agnesW方法和PAM的ASW值一直呈現一種遞增的趨勢，在k=3到k=6時ASW值增加的速度很快，而k=6之后增加的幅度減少，在k=6時出現一個轉折點。綜上，可以的出對Kendall的聚類結果中最佳聚類數目為k=6，最佳聚類方法為diana方法。

從圖3.3中可以看出，聚類數目從3到7時，agnesW和PAM方法的ASW值呈現出一種上升的趨勢，在k=7之后，agnesW方法的ASW值處于一種水平狀態，而PAM方法的ASW值則呈現下降的趨勢，在k=7處出現一個明顯的峰值。而agnesW和diana方法的ASW值從k=3到4時，有一個微小的下降，此后agnesA的ASW值呈現明顯的上升趨勢，在k=7處ASW值達到最大，而diana方法的ASW值在k=8處達到最大。綜上，對的聚類結果中最佳聚類數目為k=7，最佳的聚類方法為PAM和agnesA方法。

綜合以上對三種相關系數的聚類結果，可得最佳的聚類數目k=7，PAM方法在三種相關系數聚類結果中表現優于另外幾種聚類方法，在對Hoeffding‘D相關系數進行聚類時，PAM方方法的結果最好，下表給出當用PAM方法對Hoeffding’D進行聚類的結果。

從上表中可以看出，聚類結果的第一類為房地產行業，第二類和第三類屬于金融行業，第四類屬于醫藥行業，第五類屬于運輸行業，第六類為能源行業，第七類為電力行業。其中第五類中的錯分率比較高，但是所有運輸行業的公司均在此類中，因此可以把它看為運輸行業。聚類結果中，雖然有些行業的分類情況和初始分類不一致，但是很多公司的分類是一致的。說明同一個行業的公司之間收益率相關程度很高。

圖3.4通過多元尺度圖使得通過Hoeffding’s D度量的公司之間的相似度在二維空間可視化。可以看出，在二維空間中，除了電信行業和運輸行業外，其他各個行業得到很好的區分。

四、結論

以上通過對股票收益率進行聚類，在ASW的評價標準下，把44家公司聚為7個類。從聚類結果可知，屬于同一個行業的公司幾乎被聚在同一個類中，只有個別公司聚類結果和所屬行業不一致。因此得出結論：屬于同一個行業的公司股票收益率相似程度比較大，而屬于不同行業的公司股票收益率相似程度比較小。從描述相似度的三種相關系數來看，Hoeffding D和Spearman相關系數的結果要優于Kendall相關系數的結果，因為針對兩者的聚類結果比較明顯，而針對Kendall相關系數的聚類結果不清晰。最后，通過比較三種不同的聚類方法，可知PAM方法對收益率序列的聚類結果要優于agnes和diana兩種聚類方法。

文中對金融時間序列的相關性度量采用的是一些比較簡單的相關系數，而且這些相關系數描述的是整個金融時間序列的相關情況，然而在實際情況中，我們更加關心的是出現虧損時候的序列之間的相關情況，因此可以通過研究金融時間序列的尾部相關情況來進行更進一步的分析。

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第6篇：資產的相關系數范文

【關鍵詞】商業銀行；因子分析；財務指標；相關系數

一、引言

隨著2007年美國次貸危機的爆發，全球眾多金融機構都遭受到不同程度的沖擊，所受影響最大的是美國銀行業，其倒閉銀行每年都有100多家（可以從美國聯邦保險機構FDIC網站上查找），當然這些銀行都很小。而作為零售業銀行的典范―花旗銀行也遭受巨大的損失。這次危機波及世界各地，我國金融機構也未能完全幸免。在金融全球化、金融自由化和金融工程化的趨勢下，全球金融市場的發展加快，給金融機構帶來很多機遇，同時也帶來不少挑戰。特別地，商業銀行作為金融機構的重要主體，更面臨著收益和風險的抉擇。

自國有商業銀行股份制改造以來，我國銀行業得到了快速發展，銀行業金融機構資產規模迅速膨脹，在2010年世界企業500強排名中，中國工商銀行和中國建設銀行雙雙擠進前二十，這也給銀行的經營帶來更多的風險。如何控制各類風險，增強銀行的綜合運營能力，對保證銀行業的平穩健康發展尤為重要。

本文的研究依據是我國商業銀行2009年年度報告，探究商業銀行各財務指標與其綜合運營能力的關系，給出商業銀行平穩健康發展的對策。本文首先選取了我國2009年底前上市的14家商業銀行的財務指標作為變量，運用SPSS軟件進行統計分析，得出銀行綜合運營能力各因子的得分方程。接著，對實驗結果進行分析，進而得出各財務指標對銀行平穩運營和盈利能力的影響。經研究，我們發現，在各財務指標中，凈利潤、核心資本充足率和不良貸款撥備率的不利變動分別會對商業銀行的盈利能力、承擔損失能力及資產質量水平產生重要影響，這有一定的理論實踐意義。

二、實證分析

（一）實證方法概述

因子分析是將具有錯綜復雜關系的變量（或樣品）綜合為數量較少的幾個因子，以再現原始變量與因子之間的相互關系，同時根據不同因子還可以對變量進行分類，它是屬于多元分析中處理降維的一種統計方法。在構建銀行綜合運營能力的指標體系的過程中，為盡可能比較全面、完整地反映刻畫銀行的能力，需要從多個角度進行觀測，選取多個指標，收集大量數據進行分析。多變量大樣本雖然可以為我們提供豐富的信息，卻增加了數據采集、處理的難度，而且多個變量間的相關關系加大了分析難度。

通過對原始變量重新組構，選取的因子的數量遠少于原有指標變量的數量，減少分析時的計算工作量，同時它們可以反映原有眾多指標的絕大部分信息，不會產生重要信息的丟失。因子間沒有線性相關關系，可以對變量的分析提供較大的便利。另外，因子變量都有較為明確的經濟含義，為我們的分析提供了更直觀的解釋。

（二）商業銀行樣本和主要財務指標的選取

首先，為測量我國商業銀行的綜合運營能力，本文選取了我國2009年底前上市的14家商業銀行（見附錄一）作為代表，進行實證分析。

其次，根據上述各商業銀行2009年年度報告選取其2007至2009年的財務指標共11個，它們是：平均總資產凈回報率、利潤總額、凈利潤、每股收益（基本與稀釋）、資本充足率、核心資本充足率、不良貸款率、不良貸款撥備率、貸款總額、存款總額以及每股經營活動中產生的現金流量凈額。

（三）實證分析

1.因子分析

首先，將所有數據導入SPSS11.5中，采用主成分分析法提取公因子，并用最大方差法進行因子旋轉（旋轉后的因子載荷矩陣，見表4），分析結果如表：

上表示是對數據是否可進行因子分析的KMO和Bartlett檢驗的結果。KMO檢驗用于檢驗變量間的片相關系數是否過小，一般情況下，當KMO大于0.9時效果最好，小于0.5時不適合進行因子分析。從表1看出KMO檢驗結果是0.725，比較接近0.9，比較適合做因子分析。Bartlett檢驗的Sig.取值0.000，表示拒絕相關系數矩陣是單位矩陣的原假設，說明各個變量不是相互獨立的。

其次，按特征根大于“1”為標準提取公因子，結果如表2：

表2表示主成分列表，表中列出了所有11個主成分，且按照特征根從大到小的次序排列。從表中可以看出，第一主成分特征根為4.469，方差貢獻率為40.627%，第二個主成分特征根為2.747，方差貢獻率為24.971%，前三個主成分的累計方差貢獻率為81.804%，已超過了80%，且第4個主成分特征根小于1，故選出3個因子。

再次，得到因子載荷矩陣，如表3，反映各個變量的變異可以由哪些因子解釋。通過因子載荷矩陣就可以給出各變量的因子表達式。如：利潤總額=0.970*F1+0.048*F2+0.225*F3。所以利潤總額主要由第一個主成分解釋。

最后，我們得到了旋轉后的因子載荷矩陣，如表4。

通過此表就可以把主成分表示為各個變量的線性組合。選取對各個因子影響大的變量得出因子得分方程，并對因子命名：

F1（盈利能力因子）=0.986*凈利潤+0.982*存款總額+0.982*利潤總額+0.981*貸款總額

F2（承擔損失能力因子）=0.967*核心資本充足率+0.965*資本充足率+0.791*平均總資產凈回報率

F3（資產質量水平因子）=0.852*不良貸款撥備率+0.731*每股收益（基本與稀釋）-0.727*不良貸款率+0.472*每股經營活動中產生的現金流凈額

同時，得到因子得分的協方差矩陣，如表5，可以看出3個因子之間是相互獨立的。

2.實驗結果解釋

得出因子得分方程后，我們對各財務指標與綜合能力因子的相關性進行分析。

（1）對銀行盈利能力進行分析：

X1=凈利潤 相關系數1=0.986

X2=存款總額 相關系數2=0.982

X3=利潤總額 相關系數3=0.982

X4=貸款總額 相關系數4=0.981

在對銀行盈利能力產生影響的4個指標中，相關系數最大的是凈利潤指標，說明凈利潤的微小變化更易對銀行的盈利能力產生影響。若凈利潤下降，則銀行的盈利能力會顯著降低；若凈利潤上升，銀行的盈利能力也會顯著增強。為防范銀行盈利能力下降的風險，應密切關注凈利潤指標。

同時，還需對存款總額、利潤總額和貸款總額的變化充分重視，一方面它們會影響凈利潤的變化；另一方面，它們還會直接影響銀行的盈利能力。

（2）對銀行承擔損失能力進行分析：

X5=核心資本充足率相關系數5=0.967

X6=資本充足率相關系數6=0.965

X7=平均總資產凈回報率相關系數7=0.791

增強銀行承擔損失能力是銀行風險管理的重點，我國商業銀行也應給予高度重視。上述3個指標中，對銀行承擔損失能力影響最大的是核心資本充足率，2010年9月，巴塞爾銀行監管委員會也對銀行的這一指標提出了新的要求，即銀行的核心資本充足率需要達到6%。

資本充足率對銀行承擔損失能力的敏感度達到了0.965，僅次于核心資本充足率，所以銀行在爭取高盈利的同時必須使資本充足率達到8%，巴塞爾銀行監管委員會早在1988年的《巴塞爾資本協議》中就提出了這一要求。例如，深圳發展銀行在2007年的資本充足率只有5.77，遠小于8%的要求，為保證銀行平穩健康地運營，該銀行在2008年進行改革，資本充足率達到8.58。

我國部分銀行對于這兩項指標的重視不夠易引起很大的經營風險，一方面，銀行自身應提高要求；另一方面，銀監會應加強監管。

平均總資產凈回報率對銀行承擔損失能力也有影響，為加強銀行的抗風險能力，應盡量保證平均總資產凈回報率的穩步提高。

（3）對銀行資產質量水平進行分析：

X8=不良貸款撥備率 相關系數8=0.852

X9=每股收益（基本與稀釋） 相關系數9=0.731

X10=不良貸款率相關系數10=-0.727

X11=每股經營活動中產生的現金流凈額

相關系數11=0.472

提高銀行資產質量水平對銀行防范信用風險有重要意義。提高不良資產撥備率和降低不良貸款率就是其中的重要舉措。不良貸款撥備率比不良貸款率對銀行資產質量水平的影響更大，因為銀行制定不良貸款撥備率是對銀行進行信用風險管理的事前控制措施，因此，銀行更應重視不良資產撥備率的提高。為兼顧經營安全性和盈利性兩方面的提高，一般來說，不良資產撥備率最好維持在150%。如若較低會影響經營的安全性，帶來較大信用風險；較高會影響經營的盈利性，帶來利潤下降的風險。

每股收益也會對銀行的資產質量水平產生影響，同樣，銀行需要權衡收益和風險，控制風險的同時提高收益，從而保證資產質量水平。

降低不良貸款率也有利于提高資產質量水平。2003年，我國國有商業銀行股份制改造后，我國銀行業的不良貸款率顯著降低，銀行業發展朝著平穩健康大幅邁進。

現金流量指標中的每股經營活動中產生的現金流凈額這一指標對銀行資產質量水平有一定的影響，商業銀行在日常經營活動中應對現金流的管理給予足夠重視。一方面，現金流會對銀行的當期盈利產生直接影響；另一方面，對銀行現金流的控制有利于增強銀行在遭遇突發性危機時自身的抗風險能力，緩解外部帶來的壓力，有效從危機中脫身而出。

三、總結和建議

從實證分析結果來看，高盈利能力、高承擔損失能力和高資產質量水平是銀行日常運營的三大目標。高盈利能力是銀行經營的根本目標，提高凈利潤是最直接最有效的方式，除了以傳統的賺取利差方式提高利潤外，銀行還可以通過改善資產結構采取其他途徑，如發展中間業務，表外業務等增強盈利能力。

但銀行在提高收入的同時，也要保證其承擔損失的能力和資產質量水平，也即銀行要平衡收益與風險的關系。高承擔損失能力是銀行穩健經營的基本條件，也能說明銀行面對沖擊時的抵御能力。核心資本充足率是銀行經營的硬性條件，在一定程度上可以體現外界環境突然惡化時，銀行自身脫離危機的能力。

銀行的資產質量水平的高低對銀行業甚至整個金融業的穩定都有很大的影響。提高不良貸款撥備率是其核心部分，是高質量資產的保障性指標。因為有關事前控制，就需要高級管理人員依據歷史數據和科學預期做出正確的決策。提高貸款質量、改善貸款結構是資產質量水平提高的根本途徑，是銀行風險管理的長遠目標。

在世界經濟波動較大，我國經濟迅猛發展的背景下，我國金融機構更應注重從提升綜合運營能力，改善結構，加強信息管理等方面進行自身的風險管理，政府和金融監管部門加強監管力度，確保金融機構健康平穩地發展。

參考文獻

[1]米歇爾?科羅赫,丹?加萊,羅伯特?馬克.風險管理[M].中國財政經濟出版社,2005,1.

[2]張淼.商業銀行信貸風險管理―模型、方法與建議[M].上海財經大學出版社,2005,3.

[3]于立勇.商業銀行信用風險評估―一種實證模型的探討[M].北京大學出版社,2007,6.

[4]汪穎.基于壓力測試的我國商業銀行信用風險實證研究[J].大眾商務:下半月,2009(9).

[5]李紅.統計分析軟件及應用試驗[M].經濟科學出版社,2008,1.

附錄一：

進行因子分析的各商業銀行：

中國工商銀行股份有限公司

中國銀行股份有限公司

中國建設銀行股份有限公司

交通銀行股份有限公司

中國民生銀行股份有限公司

北京銀行股份有限公司

寧波銀行股份有限公司

招商銀行股份有限公司

上海浦東發展銀行股份有限公司

中信銀行股份有限公司

興業銀行股份有限公司

深圳發展銀行股份有限公司

第7篇：資產的相關系數范文

【關鍵詞】城鎮化 金融支持 全方位

一、四川省城鎮化進程的現狀分析

從四川省城鎮化發展現狀來看與全國相比仍有較大差距。

2012年，四川省的城鎮化率為43.53%，全國城鎮化率為52.57，四川省比全國平均水平低了9.04%，差不多相當于全國在2006年的水平，可以這樣說，四川省的城鎮化進程與全國相比落后了6年時間。但四川省近五年來隨著城鎮化進程的不斷推進，與全國的差距在進一步縮小，過去5年，四川省城鎮化年均增速比全國高約0.6個百分點。2012年四川省城鎮化率比2003年提高了13.43%，比2008年提高了6.13%，城鎮化率保持了逐年上升的良好勢頭。

二、金融支持城鎮化建設的實證分析

（一）依據定量指標研究金融支持對城鎮化建設的貢獻

自2003-2012年，四川省金融機構對城鎮化建設累計投入的信貸資金是13650.58億元，對四川省經濟的持續增長功不可沒，尤其是對區域內城鎮化建設起到了較好的輸血作用和助推功能。 省內近十年來城鎮固定資產投資總額中，銀行信貸資金對城鎮化的支持力度常年維持在17%的水平，且呈現出逐年遞增之勢。反過來又由于城鎮化建設速度的不斷加快，促進了區域經濟持續較快發展，金融資產的總規模不斷擴大，城鎮化水平提高與金融規模擴大之間良性互動效應逐步顯現。但與金融相對發達的上海市相比，四川省的城鎮化建設資金來源更多的是依賴政府財政資金投入和企業及其他方面的投資，這兩項投資占比分別比上海市高了4.71%、6.24%，但在銀行貸款對城鎮化建設投資的比重中，四川省比上海市低了4.18%，可以看出，四川省的城鎮化建設依然采取的是政府引導，企業支持的傳統發展模式，沒能在更大范圍內發揮出金融的輸血作用和調控功能。

（二）利用皮爾遜相關系數分析金融支持對城鎮化建設的影響

數據選取四川省和上海市2003-2012年城鎮化建設相關數據，所以數據都剔除了物價波動的影響。注：通常情況下，相關系數<0.3稱為微弱相關，在0.3≤相關系數<0.5之間稱為低度相關， 0.5≤相關系數<0.8稱為顯著相關，0.8≤相關系數<1稱為高度相關。

（1）各省市城鎮化率（cityinx）與政府財政投入在城鎮固定資產投資中的額度（finace）變化求出相關系數P（x，y）=1/n（X，通過計算得出四川省的相關系數為0.8877。上海市的相關系數為0.5191。

（2）各省市城鎮化率（cityinx）與銀行貸款在城鎮固定資產投資中的額度（bank）變化求出相關系數P（x，y）=1/n（X，通過計算得出四川省的相關系數為0.9546，上海市的相關系數為0.9306。

由上述結果可以看出，銀行信貸資金與城鎮化建設的關聯關系更為緊密，城鎮化率的提高不能脫離銀行信貸資金的支持，銀行信貸資金在支持城鎮化建設方面的貢獻高于政府財政投入對城鎮化建設的支持力度。

三、四川省金融支持城鎮化進程中出現的問題及建議

近年來，四川省的城市化進程不斷加快，城鎮化率不斷提高，城市基礎配套設施不斷完善，這些變化與金融在城鎮化進程中發揮的作用密不可分，較好的發揮了金融的融資優勢和造血功能。但是在這之中也存在一些問題。一是四川省內的欠發達地區城鎮建設資金“瓶頸”問題短期內難以解決，尤其是甘孜藏族自治州、阿壩藏族羌族自治州、涼山彝族自治州等少數民族聚居區城鎮建設資金嚴重短缺。二是金融機構布局不合理。四川省金融機構布局呈現兩個特點：一是市區較多，縣域尤其是鄉鎮較少。而是發達地區較多，落后地區尤其是少數民族地區較少。縱然四川省金融機構布局逐漸向縣域傾斜，但發展速度遠遠趕不上城鎮化建設的金融服務需求。基于金融支持與城鎮化發展的內涵互動機制，加快金融體系改革，實現金融的造血功能與輸血作用的舉措迫在眉睫。

（1）調整金融機構布局，合理構建城鄉“一體化”金融結構。立足于四川省情、欠發達地區、少數民族地區的實際情況，適時調整各級金融機構數量，使金融機構總量與經濟發展需要相適應。一是鼓勵金融機構網點布局逐步向欠發達地區、少數民族地區的縣及鄉鎮傾斜，尤其增加鄉鎮金融機構數量;二是不斷豐富農商銀行的金融服務類型，改善金融服務水平，盡快解決鄉鎮地區匯款不暢、結算方式落后等實際問題。

（2）健全農村金融服務功能，推動金融服務與農村產業化協調互動、齊頭并進。國有商業銀行、股份制銀行和城市商業銀行要抓住農村城鎮化建設的機遇，在實現城鎮化的進程中尋找商機，把工作的著眼點放在促進農民收入持續提高、農村富裕程度持續加速、城鎮經濟持續增長。要進一步研究農業生產的特性，協助農民搞好農產業深加工，提高農產品附加值，促進農業向產業化、現代化的方向發展。

（3）完善銀行信貸管理體系，放寬信貸管理權限。各金融機構應立足于改革現行的信貸管理體系，開發面向小城鎮建設項目的靈活多樣的信貸管理模式;放寬信貸管理權限過于集中的局面，制定出臺配套的信貸政策和貸款操作辦法，適當放寬貸款審批權限，對資源優勢和區域優勢明顯且發展前景廣闊的城鎮給予信貸支持。

參考文獻：

[1]馬青，蔣錄升，欠發達地區金融支持城鎮化建設的調查與思考――基于銅仁地區個案分析[J].區域金融研究，2011.

[2]伍艷，西部欠發達地區城鎮化進程中的金融支持[J].西南民族大學學報.人文社科版，2005.

第8篇：資產的相關系數范文

關鍵詞：公司治理 績效 典型相關

一、引言

目前有關公司治理與績效相關性的研究主要見于以下三方面：第一，股權結構與公司績效的相關性。國外學者主要有正反兩方面的觀點，利益趨同論認為股權集中型的公司相對股權分散型的公司具有較高的經營成果和市場表現；利益侵占論認為股權分散型公司績效要優于股權集中型的公司。國內學者許小年、王燕（2000）的研究表明，國有股所占比重與公司績效呈負相關的關系；陳曉、江東（2000）發現，國有股與公司績效負相關關系只存在于競爭性強的行業；周業安（1999）、于東智（2001）的研究結果表明國有股比例和上市公司凈資產收益率之間存在顯著的正相關關系；巢秀梅（2009）發現，股權集中度對中國民營企業的治理績效具有一定的積極影響。第二，董事會與公司績效的相關性。國外學者對這方面的研究主要集中在董事會的規模、領導結構、獨立性等方面。國內學者以李維安（2006）的研究為代表：控股股東性質、行業因素會對董事會治理水平產生一定的影響，公司治理績效與董事會治理水平之間呈現一種倒U曲線關系。第三，高管人員薪酬與公司績效的相關性。國外有學者發現，上市公司CEO的薪酬不僅高，薪酬結構所體現的激勵效果也很明顯；Kaplan（1989）和Smith（1990）的研究表明，經理人員持股對公司的經營績效具有激勵效應。我國學者的研究表明，上市公司的經營績效與公司管理層持股比例之間基本不相關。但部分學者的研究卻發現，成長性較高的公司，經營績效的提高與經營者因股權激勵而增加的持股數量顯著正相關。

二、研究設計

（一）模型構建典型相關分析是研究兩組變量之間相互關系的統計分析方法。采用主成分分析提取成分的原則，將兩組變量各自通過線性組合成典型變量，原來兩組變量之間的相關，轉化為研究從各組中提出的少數幾個典型變量之間的典型相關，從而減少研究變量的個數。實際應用中根據典型相關系數的顯著性檢驗和典型變量所包含的信息量，確定保留前若干對典型變量。典型相關分析方法的數學原理可以用公式表示如下：設隨機向量X=（x1，x2，…， xp），Y=（y1，y2，… yq），X，Y的方差矩陣為：Cov=XY∑=∑11∑12∑21∑22。其中，∑11是第一組變量的協方差陣， ∑12、∑21是第一組與第二組變量的協方差矩陣， ∑22是第二組變量的協方差矩陣。為了研究兩組變量X與Y之間的典型相關關系，做出二者之間的線性組合：U=a'X=a1x1+a2x2+…+apxpV=b'Y=b1y1+b2y2+…+bqyq。在x，y及∑給定條件下，即是求a，b使U與V之間的相關系數：r=cov（U，V）/達到最大。對所求得的典型變量，還需檢驗其顯著性，只有通過檢驗的典型變量才能用來進行經濟分析。典型相關系數顯著性檢驗，主要采用的是巴特來特（Bartlett）關于大樣本的χ2檢驗。

（二）變量選取 本文主要從治理結構和治理行為兩方面建立指標體系（表1）所示。前3個指標側重從治理結構方面考察治理，后3個指標側重從治理行為方面考察治理。公司績效主要指標體系如（表2）所示。其中，凈資產收益率、資產報酬率和每股收益反映公司的盈利能力；總資產周轉率反映公司的營運能力；凈利潤增長率反映公司的發展能力；資產負債率反映公司的償債能力。

（三）樣本選取和數據來源本文隨機選取了滬深兩市280家上市公司為樣本，考慮到治理的時滯性，選取2008年的治理數據和2009年的績效數據用于實證分析，數據來源于國泰安數據庫，部分數據由公司年報整理而成。另外，鑒于典型相關分析是基于協方差矩陣或相關矩陣來進行的，這里的相關矩陣實際上是Pearson 的積差相關，反映的是變量之間的線性相關關系，本文在實證分析前已經對適度指標進行了正向化處理。

三、實證結果分析

（一）相關性和顯著性分析 運行SPSS13.0統計軟件，調用CANCORR程序進行典型相關分析，得出典型相關系數及其檢驗結果，如（表3）和（表4）。可以發現，第一組典型相關系數較高，且典型變量的典型相關性比較顯著（Sig小于0.05），表明相應典型變量之間密切相關；因此，本文將選取第一組典型變量作為分析依據，用“公司治理”變量組解釋“公司績效”變量組。

（二）典型變式分析典型系數是觀測變量轉換為典型變式的權數，由于典型變量是多個觀測變量的線性組合，所以典型系數相當于偏回歸系數。本文根據SPSS輸出結果，采用標準化的典型系數給出第一組典型變式U1、V1，如下所示：

U1=-0.609X1-0.310X2+0.07X3-0.049X4-0.734X5+0.693X6

V1= -1.797Y1+0.526Y2+0.637Y3-0.04Y4+0.54Y5+0.346Y6

由典型變式可知，公司治理的主要因素有X5、X6、X1，典型系數分別為0.734、0.693、0.609，說明公司治理中影響公司績效的主要因素是擔保率（X5）、關聯交易比重（X6）和股權集中度（X1）；典型變量V1與Y1呈顯著相關，說明在影響公司績效的因素中，凈資產收益率（Y1）占有主要地位，其次V1與Y3、Y5、Y2中度相關，說明每股收益、凈利潤增長率和資產報酬率也是反映公司績效的重要指標。

（三）典型結構分析 結構分析是依據原始變量與典型變量之間的兩兩簡單相關系數給出的，該相關系數也稱為典型負載系數，它是典型系數的一個補充信息。由（表5）知，X5、X6、X1與治理的第一典型變量U1均呈高度相關，說明擔保率、關聯交易比重和股權集中度在反映公司治理方面占有主導地位；同時，X5、X6、X1與公司績效的第一典型變量V1中度相關，說明擔保率（X5）、關聯交易比重（X6）和股權集中度（X1）是治理中影響公司績效的主要因素。公司績效的第一典型變量V1與Y1、Y3、Y5、Y2的相關系數均較高，體現了凈資產收益率（Y1）、每股收益（Y3）、凈利潤增長率（Y5）和資產報酬率（Y2）在反映公司績效中占有重要地位。由于第一對典型變量之間中度相關，導致治理中X5、X6、X1 變量與公司績效的第一典型變量V1呈中度相關，而公司績效中的Y1、Y3、Y5、Y2與治理的第一典型變量U1也呈中度相關，這種一致性反映了公司治理對績效的影響。綜合實證分析結果，可以得到公司內部治理與績效的典型相關示意圖，如（圖1）所示。

（四）模型解釋力分析 冗余分析包括組內代表比例和冗余指數，前者也稱第一典型冗余，表示一組變量的方差被其自身典型變量解釋的百分比；后者稱為第二典型冗余，表示一組變量的方差被對方典型變量解釋的百分比，也是交叉的總方差共享比例，其大小表示一對典型變量分別能夠對另一組變差相互解釋的程度大小。其計算公式為: （某側的） 冗余指數= 典型相關系數的平方×（本側） 代表比例。冗余指數越大，表示一對典型變量分別解釋對方組原始變量的能力就強，典型變量的代表性就越好。從（表6）可以看出，典型變量U1和V1較好地預測了對應的那組變量，而且交互解釋能力也比較強。來自公司績效變量組的方差被內部治理的典型變量U1解釋的比例為33.0%；來自內部治理變量組的方差被公司績效的典型變量V1解釋的方差比例為33.4%。

四、結論

本文運用典型相關分析，研究了公司治理與績效的相關性，得到以下結論：在反映公司治理的因素中，擔保率（X5）、關聯交易比重（X6）和股權集中度（X1）最為重要；另外，凈資產收益率（Y1）、每股收益（Y3）、凈利潤增長率（Y5）和資產報酬率（Y2）則是反映公司績效的主要指標。并認為，公司治理與績效之間呈中度相關。其中，擔保率（X5）、關聯交易比重（X6）和股權集中度（X1）是影響公司績效的主要因素，因此，企業必須合理規劃股權結構，避免過度擔保和非公允關聯交易，以減少公司治理對績效的負面影響。

*本文系2009年教育部人文社科規劃項目“上市公司控股股東行為監控體系研究”（項目編號：09YJA630101）及2010年遼寧省教育廳項目“我國上市公司治理風險與公司績效相關性研究”（項目編號：W2010308）階段性成果

參考文獻：

［1］李維安：《中國上市公司治理指數與治理績效的實證分析》，《管理世界》2004年第2期。

［2］李維安、唐躍軍：《公司治理評價治理指數與公司業績》，《中國工業經濟》2006年第4期。

［3］施東暉：《股權結構、公司治理與績效表現》，《世界經濟》2000年第12期。

［4］German Creamer and Yoav Freund. Predicting Performance and Quantifying Corporate Governance Risk for LATIN American ADRS and Banks.Working paper series， 2005．

第9篇：資產的相關系數范文

本文的結構如下：第二部分綜述美國封閉式基金折價的相關發現和對此進行的各種解釋；第三部分提供我國封閉式基金折價的動態特征的證據；第四部分檢驗一些傳統解釋的可行性；第五部分考察投資者情緒假設(investorsentimenthypothesis)對封閉式基金折價問題的解釋力；第六部分給出概要和結論。

二、文獻回顧

（一）國外研究

自封閉式基金折價之謎被發現以來，經濟金融學家們就一直試圖為它找出一個合理的解釋。早期的各種研究欲以代表基金基本層面的因素為出發點，來解釋折價的存在。它們都有一個共同點，均認為封閉式基金折價是由基金所持有的投資組合的某些特征引起的。具有代表性的這些傳統解釋有：成本、資產流動性、基金業績、資本利得稅。

成本論認為基金收取的管理費用是導致折價的主因，包德魯克斯(Boudreaux,1973)指出如果管理費用高出合理水平，或者投資者預期未來管理能力會變差，則成本（管理費用）問題便會導致封閉式基金出現折價。資產流動性論（馬爾基爾Malkiel,1977）認為封閉式基金的資產凈值是用基金持有的股份的市場價格來計算的，通常一只基金持有的某一股票的份額很大，售出時將不可避免地導致股價下跌，因而使得套現后的收益比當前賬面的數額少。基金績效論（馬爾基爾，1977）認為折價之所以存在乃因為市場對基金的未來盈利能力評價不高。資本利得稅這一解釋認為出售已升值的封閉式基金股份必須繳納資本利得稅(capitalgaintax)，此損失應該在基金凈值中扣除，故以折扣的形式反映在價格上了。

馬爾基爾(1997)的研究被視為早期研究的經典之作，他檢驗了關于美國封閉式基金折價的各種傳統解釋，被檢驗的因素包括：(1)尚未實現的資本升值，(2)紅利分發政策，(3)資產的流動性，(4)費用（管理費用），(5)持有的國外股票，(6)基金業績，(7)基金投資組合的轉換。馬爾基爾以橫截面和時間序列回歸方法來測度上述因素是否可以解釋折價問題，結果發現基金折價與尚未實現的升值（在基金未實現的升值期間）、資本收益的分配政策、資產的流動性以及國外股票的持有情況有一定的相關性。然而，馬爾基爾指出這些因素的解釋力有限，只解釋了問題的一小部分，便推測市場心理對折價的形成和變動可能有很重要的作用。

鑒于傳統研究無法取得令人滿意的解釋，新的研究便另辟蹊徑。大部分研究以投資者情緒為中心，全面考慮了封閉式基金的兩個風險：一是其持有的投資組合所帶來的風險，它決定了基金股份的基本價值；二是由于市場中投資者情緒波動形成的風險，它使得基金股份的市場價格偏離其基本價值，從而演變成折價。

李等人(leeet.al,1991)認為傳統研究不僅無法較滿意地解釋狹義的折價之謎的成因，而且也根本無法解釋廣義的折價之謎的四大動態特征。他們認為應考慮投資者情緒這一重要因素，因其對解開折價之謎的四個特征有決定性的幫助。然而，投資者情緒很難被定量測度，因此無法直接驗證這一新猜想，只能通過間接驗證。具體需要驗證如下關系：(1)不同基金的折價變動的同步性，(2)新基金上市的時間選擇，(3)小公司的收益率變動和基金折價之間的關系。

結果發現每一個問題均與投資者情緒息息相關，間接說明了這一因素的重要性。首先，基金的折價都高度相關。盡管基金的投資組合不太相同，但由于散戶是基金的主要投資者，因此他們的情緒變化會直拉影響各基金的折價，使得其走勢大致趨同。其次，根據投資者情緒假說，新的封閉式基金會擇時上市，即選擇在投資者情緒看好整個封閉式基金業之時上市。實證結果發現情況確是如此，許多新封閉式基金在現有封閉式基金的折價變小時才上市。最后，投資者情緒假說認為封閉式基金的折價應該與小公司股票的收益率呈反方向變動，原因是當投資者對基金未來的收益持樂觀態度時，基金的折價就變低，而與此同時這種樂觀情緒則表現在對小公司股票的強烈需求上，結果使得其收益率明顯提高。李等人對規模投資組合的收益率、封閉式基金折價和市場指數收益率作了回歸分析，發現當封閉式基金折價縮小時規模小的股票表現較好。

（二）國內研究

在我國，對封閉式基金折價之謎的研究尚處于起步階段，據我們所知，迄今為止有三篇這方面的研究文獻，分別是顧娟(2001)、汪光成(2001)和上海證券交易所研究報告(2002)。

顧娟(2001)對基金折價和基金未來業績、基金風險、基金所持投資組合集中度之間的關系做了分析，并檢驗了各個基金折價之間的相關性。她得出的結果部分地顯示了基金折價與基金基本面因素似乎關系不大，但是并沒有進一步深入考察投資者情緒的解釋作用。

汪光成(2001)對封閉式基金折價問題的相關文獻做了一個非常全面的回顧，并簡單地分析了我國封閉式基金折價的統計特征，最后提出了這一問題與基金市場的投資理念、投資者的“共同知識”、“投資者類型、基金披露信息和制度安排缺陷有關。然而，由于沒有進行深入的定量分析來檢驗上述關系，因此它僅隸屬一種推測而無法確定影響基金折價的真正因素。

上交所研究報告(2002)先使用橫截面回歸分析了各因素與基金折價率之間的關系，之后又使用E-GARCH方法分析了基金折價與流動性之間的關系。該研究所強調的是各個解釋變量和基金折扣之間的相關關系，而并非每個變量的解釋力的大小。從其橫截面回歸結果看，回歸的決定系數僅為0.5，說明這些因素并不能完全解釋基金折價。另外，E-GARCH分析也只是揭示了基金變現能力與折價之間存在負相關關系。顯而易見，若想徹底解開我國封閉式基金折扣之謎，提出一個合理的解釋，還需進行更深入的實證研究。

三、基金折價的動態特征

為了便于分析和討論，本節簡單總結和闡述我國基金折價的幾個動態特征。

（一）數據和方法

本研究的數據來自深圳國泰安公司(GTA)的中國共同基金數據庫。原始數據來源于封閉式基金發放的每周公報，然后由GTA數據庫收集、計算。對每只基金的紅利和除權已做出適當調整。

封閉式基金折價(DISCit)的計算以周進行，方法如下：

附圖

其中，NAVit＝在t期末的基金i的每股NAV,SPit＝在t期末的基金i的股票價格。

我們構建了一個折價指數來代表整個樣本封閉式基金折價的狀態，它是10只在1998年6月以前上市的封閉式基金折價的算術平均數。這樣選擇的目的是保證有足夠的時間序列觀察值。樣本期是自1998年10月開始的首次周公報至2000年最后一次周公報。具體計算公式為：

附圖

（二）證據

圖一是折價指數變化的動態曲徑。此外，表一給出了折價指數變動的摘要統計數字，包括均值、中位數和標準差。

附圖

圖1折價指數變動情況（1999年10月-2000年12月）

表1折價指數摘要統計（1999年10月－2000年12月）

均值(%)5.668956859

中位數(%)7.368

標準差(%)15.30079834

樣本方差(%)234.1144299

峰度-0.624772872

偏斜度-0.659983747

極差(%)54.58366667

最小值(%)-30.47666667

最大值(%)24.107

如前所述，封閉式基金折價之謎不僅意味著封閉式基金折價的存在，而且也包括四個特征：基金股份先以高于資產凈值的溢價交易，然后很快變成折價，并且大幅度波動，最后當封閉式基金清算或轉為開放式時便縮小。圖一和表一顯示了封閉式基金折價在我國也存在，且動態特征與美國的極為相似：折價指數開始有30%的溢價，然后幾乎單調上升到20%的折價。此外，折價指數的波動很大，其均值和中位數分別是5.67%和7.37%。折價的幅度和波動均顯著高于美國的數值，說明折價現象在我國相當嚴重。（注：值得一提的是，由于在中國沒有封閉式基金清算和轉化為開放式基金的先例，我們不能檢驗第四個特征。）

為了深入了解上述動態變化，我們進一步觀察了每只基金的折價變動情況。表二展示了10只樣本封閉式基金的下列數據：(1)上市的日期，(2)上市第一個月的溢價，(3)首次公布折價出現日期。如表所示，在10只封閉式基金中，除了上市較晚的景宏基金之外，其余9只基金都先以高于資產凈值的溢價交易，然后在很短的時間內變成折價。另外，溢價與上市時間的早晚關系極大，上市越晚，起始的溢價就越低，變為折價所花的時間就越短。

表2封閉式基金折價的動態特征

基金首次交易日期首月溢價(%)首次折價公告日

開元04/07/9895.43%05/24/99

金泰04/07/98100.99%06/07/99

興華05/04/9823.73%05/04/99

安信06/22/9850%05/07/99

裕陽07/30/9827.14%05/04/99

普惠01/27/996.67%05/10/99

同益04/21/992.23%05/17/99

泰和04/20/991.01%08/16/99

景宏05/18/99-0.33%05/18/99

漢盛05/18/990.53%05/07/99

四、折價的傳統解釋

為了解析上節中呈現的我國封閉式基金的折價現象，在本節中，我們先試圖用傳統理論來定量解釋，主要考慮三大因素：成本、資本流動性和基金業績。

（一）成本

表三給出了10只樣本基金的管理費用占總凈資產的比例。數據來自基金的年度資產負債表。在大多數情況下，管理費大約占凈資產市值的0.2%，最高亦僅達0.31%，而折價指數的均值為5.6%，波動范圍為-30%到24%。很明顯，與封閉式基金的折價相比，管理費用則要小得多，而且，對一個基金來說，它的管理費用在一年內是一個相對固定的數額，而折價則變動很大。

表3管理費用占總資產比例(%)

附圖

表42000年樣本基金折價幅度、成本、資產流動性和業績表現

附圖

如果管理費用可以解釋封閉式基金折價的話，那么在基金的管理開支和基金的折價間有就會存在正相關關系，即較高的管理費用將導致較大的折價。因此，我們用spearman排序相關關系作一個簡單的測試。表四列出各基金的折價幅度、成本、資產流動性和業績表現的統計數據，而表五則是相應的spearman排序相關關系檢驗結果。在表五中，10月樣本基金的2000年每周折價的算術平均和其年管理費用占凈資產比例之間的spearman排序相關系數是-0.267，對零相關的原假設的雙尾檢驗P值是0.456，意味著管理費用和封閉式基金折價的正相關關系并不存在。因此，我們認為成本（管理費用）并不是中國封閉式基金折價的一個合理解釋。

表52000年樣本基金折價幅度、成本、資產流動性和業績表現之間的Spearman排序相關系數

附圖

（二）資產流動性

根據流動性解釋，我們預期基金的折價和可流動的程度呈負相關關系。我們也用spearman排序相關來檢驗此關系。基金的流動性是用它們投資組合的集中程度來代表，即在基金的投資組合中具最大資產凈值的10只股票的資產凈值之和與基金的總資產凈值的比例，使用的數據是2000年度的基金每周集中度的算術均值。從表五中可以看出，其spearman排序相關系數是-0.467，而零相關的原假設的雙尾檢驗P值則是0.17。這一結果同上小節的結果一樣令人驚訝，基金折價和投資組合的集中度之間的相關關系為負數，與理論預期相反。然而，這個負相關關系在統計上并不顯著。可見，用流動性這個概念無法解釋封閉式基金為什么在上市初期的價格超過它的資產凈值。因此，資產流動性也不能對我國封閉式基金折價給予合理的解釋。

（三）基金業績

從邏輯上講，封閉式基金的業績與其折價應該呈負相關關系。如果投資者認為基金管理者能夠獲得高于平均水平的利潤的話，他便會樂意以高于資產凈值的價格買基金股份，反之亦然。在表五中，我們計算了10只樣本基金的折價和基金績效之間的相關系數。這一基金績效是以一個雙因素模型（包括風險和規模兩個因素）為基準計算得出的。令人驚訝的是，spearman排序相關系數僅為0.152，零相關的原假設的雙尾檢驗P值也只有0.676，意味著這兩個變量間的相關關系為正，但在統計上并不顯著。因而，基金業績同樣不能解釋我國的封閉式基金折價。

至于稅收的解釋，因為我國并沒有直接征收資本利得稅，所以無法進行實證檢驗。頗為有趣的是，管理費用和10只基金的集中程度之間的spearman排序相關系數為0.615，零相關的原假設的雙尾檢驗P值為0.058，說明此正相關關系在10%的置信水平上統計顯著。另外，管理費用和基金業績顯示了極強的正相關關系，spearman排序相關關系是0.69，對應的零相關的原假設的雙尾檢驗P值是0.0027。這一結果給我們提供了基金為何收取高額管理費用的直接證據。

最后，我們將三個因素放在一起，用

橫截面回歸方法進行分析，結果收錄在表六中。縱觀表六，回歸結果一目了然，三個因素的回歸系數無一在統計上顯著，說明它們均不能解釋基金折價現象。

表6傳統解釋的橫截面回歸檢驗結果（注：本橫截面回歸樣本為18只基金（開元、安信、裕陽、新華、普惠、同益、景宏、泰和、漢盛、裕隆、安順、天元、景博、景陽、裕元、同盛、金鑫）。回歸因變量為各基金2000年內周折價率算術平均數；回歸自變量分別是各基金2000年(1)持股集中度、(2)基金績效、(3)管理費用占總資產比重、(4)基金總資產。）

附圖

五、投資者情緒假說

前面的討論說明傳統理論無法解釋中國的封閉式基金折價。回顧傳統解釋，其基石為封閉式基金的風險乃由一些基金的基本因素所導致。然而，眾多有關市場有效性的實證研究都指出，僅考慮基本因素還遠遠不夠，因為它忽略了也許是最重要的因素，即投資者情緒，此乃行為金融學研究的中心所在。對基金來講，我們完全有理由相信，投資者的情緒非同小可，它在很大程度上影響和導致了折價。

為找到支持投資者情緒假設的間接證據，我們將檢驗：(1)不同基金折價變動的同步性，(2)新基金上市時間的選擇，(3)封閉式基金折價和不同規模的股票收益率之間的關系。

（一）不同封閉式基金折價變動的同步性

一般來講，封閉式基金相互的投資風險不同，這樣他們持有的投資組合的組成便不同，因此相應地封閉式基金相互間基本層面不同。由于傳統解釋認為封閉式基金的折價由投資組合的風險帶來，那么如果不存在投資者情緒對基金折價的影響的話，其變動應該不同。相反，如果不同的基金的折價變動呈正相關的話，那么便可以說明投資者情緒是基金折價的主要推動力。

表七給出了組成折價指數的10只樣本基金之間以及指數本身的Pearson相關系數。可以非常清楚地看到各只基金的折價之間是高度相關的，且所有的相關系數都為正數，其算術平均數高達0.92，連最低的相關系數亦有0.68，其相關系數標準差為0.07。所有的零相關的雙尾檢驗的P值都是零，說明正相關關系統計十分顯著。

表7折價指數與基金（為指數組成基金）折價間Pearson相關系數（1999年10月—2000年12月）

附圖

a此表顯示的是1999年10月到2000年12月間折價指數和構成此指數的十只基金的折價之間的相關系數，對所有相關系數顯著性的雙尾檢驗的P值都為0（未列于表中），表明所有相關系數都顯著不等于0。

進一步尋找證據，我們計算了折價指數于1999年下半年之后上市的10家封閉式基金之間的相關系數，檢驗的時期從1999年12月到2000年12月。表八列出了這10家基金的折價和折價指數之間的pearson相關系數。在基金和折價指數間的相關系數仍然很大，所有的零相關的雙尾檢驗的P值都是零。相關系數的均值是0.945，而最低的相關系數是0.87，標準差是0.03。

表8折價指數與基金（非指數組成基金）折價間Pearson相關系數α（1999年12月—2000年12月）

附圖

a此表顯示的是1999年12月到2000年12月間折價指數和此指數之外的十只基金的折價之間的相關系數，對所有相關系數顯著性的雙尾檢驗的P值都為0（未列于表中），表明所有相關系數都顯著不等于0。

概而論之，表七和表八都顯示不同封閉式基金的折價同方向變動，支持了不同基金的折價是由相同的投資者情緒所驅動的假設。此外，各只基金的折價的高度相關顯示折價指數的變動并非由一些局外點所決定，這也說明我們構建的折價指數足已代表整個封閉式基金業的折價幅度。

（二）新基金上市的時間選擇

根據投資者情緒模型，封閉式基金折價并非由單個基金的基本因素所致，而是由投資者針對封閉式基金的情緒所致。此外，前面的實證發現表明各只基金的折價高度正相關，因此，現有封閉式基金的折價可以反映市場對整個封閉式基金業的態度。由此，我們可以預見新的基金將會選擇在投資者看好現有的封閉式基金的時候上市，即在這些基金以溢價或以較低的折價交易時上市。

我們通過考察從1999年6月到2000年12月間的新基金上市數目和同期折價指數變動之間的關系，從另一方面來檢驗投資者情緒假說的合理性。每月的折價指數變動用月內的每周折價的算術平均來衡量，但由于封閉式基金的上市需要較長的申請時間，在計劃的上市日期和實際的上市日期之間會有一個時間差，其間的市場情況很可能會劇烈變動。因此，這一檢驗的結論并不十分準確，只可以作為參考。在圖二里，柱狀表示新基金每月上市的數目，而線狀則表示現有基金折價的變動。

我們看到多數基金的上市選擇在折價變得相對較低時期。1999年6月、10月，2000年4月、7月，折價指數有較大幅度下降。在此期間，總共23個封閉式基金中有16個上市。在1999年8月和2000年3月間，當折價指數大幅上升時，沒有新的基金上市。

（三）折價變化和不同市值股票收益率之間的關系

投資者情緒模型認為既然封閉式基金折價的變動是由個人投資者的情緒所引起，而小市值股票也主要被個人投資者持有，那么基金折價和小市值股票的收益率之間應該存在聯系。研究發現當折價指數變小時，小市值股票收益率就變高，反之亦然。

附圖

圖2折價指數變動和新基金上市關系

對于我國市場，雖然至今尚無各類投資者的持股狀況的研究，但我們認為仍可間接考察封閉式基金折價和不同市值股票收益率之間的關系。我們使用的二元回歸模型為：

附圖

其中R[,it]是一個規模投資組合(sizeportfolio)的周收益率，其具體的構造方式如下：在1998年的最后一個交易日，我們根據當日滬深兩市所有上市公司的流通市值排序，再將所有公司按照順序平均分為8個組別；在1999年內，保持每個投資組合的組成不變，再計算出組內所有股票的每周收益率的算術平均數，以此作為每個投資組合的周收益率。到1999年最后一個交易日，再如上述方法對滬深兩市所有股票排序，組成8個投資組合，分別計算其在2000年內的周收益率。disct是折價指數變化率，即t期折價水平與t-1期折價水平之差除以t-1期折價水平絕對值：

附圖

最后，mkt[,t]是滬深兩市所有股票的平均（以流通市值加權）收益。

回歸結果列在表九。可以看到，折價指數變動率的回歸系數隨投資組合市值上升而單調下降。具體而言，折價指數的變動率的系數從0.0036（最小規模的投資組合）單調下降到-0.0013（最大規模的投資組合），并且只有在對最大規模組合進行回歸時的系數為負。這意味著當大市值股票表現好時，折價便減少；而當小市值股票表現好時，折價則擴大。除了組合G之外，折價指數的回歸系數在統計上都很顯著，表明了很強的相關關系。

表9模型R[,it]=α[,0]+α[,1]disc[,t]+α[,2]mkt[,t]+ε[,t]回歸結果

附圖

上述結論說明，我國基金折價變化和不同市值股票收益率之間的關系與美國的情形恰恰相反。為給這一現象一個合理的解釋，有必要對我國市場各類投資者以及封閉式基金的投資組合組成做進一步的研究。在缺少這方面資料和證據的情況下，我們只好先做兩個猜測。第一個猜測是，既然我們知道共同基金出于流動性的考慮都傾向持有大市值股票，這樣當大市值股票表現好時投資者便看好封閉式基金，將抬高基金股份的價格，與之相應的封閉式基金的折價便縮小。第二個猜測是，封閉式基金和小市值股票對某類投資者來說是替代品。當此類投資者衷情小股票時，他們就提高小股票持有的比重，相應降低他們投資組合中封閉式基金的比例，結果封閉式基金價格的降低便導致折價加大。

六、結束語

在本文中，我們檢驗了中國股市的封閉式基金折價現象。在詳細闡述了這一現象后，我們檢驗了各種可能的解釋。我們發現，傳統因素不能完全解釋折價現象及各種特征，但若考慮到投資者情緒，謎底便迅速被揭開。具體而言，我們得出如下三大結論：(1)不同封閉式基金的折價變動呈現高度正相關；(2)新的封閉式基拿選擇在現有封閉式基金的折價小時上市；(3)基金折價變動和不同市值股票的收益率變動之間的關系密切；當小市值股票收益率上升時，封閉式基金的折價就增加；相反，當大市值股票收益率上升時，基金折價便縮小。前兩個結論與美國的情況相同，而第三個結論則相反。

目前社會上對基金業運作的看法頗為負面，認為它們并非完全依靠專業化的管理而是憑本身的資金實力和享受的特殊待遇來獲取收益，把基金聯合鎖倉、拉抬重倉股等一系列不當甚至違法行為歸咎于兩個方面的問題；基金信息披露透明度不夠和監管制度安排有缺陷。我們的研究結果表明，提高透明度和加強監管無疑對我國基金市場的健康發展有利，但并不能解決封閉式基金折價這一問題，它與證券市場的宏觀環境和投資者的情緒息息相關。國外的經驗也告訴我們，基金折價甚具普遍性和長期性，不可能通過完善制度在短期內消除。

我們的定量分析還顯示，我國封閉式基金的折價在幅度上比國外嚴重，因此我們對開放式基金的繼續生存持懷疑態度。我們建議，出于對我國基金業的健康發展和對投資者權益的保護的考慮，應暫時停止批準新開放式基金的上市，等封閉式基金折價降低到一個穩定的、吸引的水平后再考慮放松限制。

【參考文獻】

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