主成分分析法在物流成本对财务业绩影响中的应用.docx

主成分分析法在物流成本对财务业绩影响中的应用 摘要本文通过对物流成本的构成及其对 企业 财务业绩的重大影响和主成分分析法的基本原理、主成分分析法在物流成本中对企业财务业绩的影响等方面的阐述，提出了将主成分分析法应用于企业的物流成本的分析，希望寻找出一种可以进一步降低企业物流成本的方法。 关键词物流成本主成分分析法财务业绩 一、物流成本的构成 物流（Logistics）是指物品从供应向接收地的实体流动过程。根据实际需要，将运输、存储、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能实施有机结合。流通领域中的物流成本一般包括库存/运送成本、运输成本、发代方面的费用（货主费用）和管理费用，其中：库存/运送成本：利息、仓储、税收、折旧、残损、人力和保险费用；运输成本：货运成本（公路、铁路、水运、空运、管道）；货代方面的费用（货主费用）；管理费用：Ax（库存成本+运输成本，A为一常量，其取值范围视具体情况而定）。企业的物流成本由供应物流子系统、生产物流子系统、销售物流子系统和废弃物物流子系统中的显性成本（固定成本）和隐性成本（变动成本）构成。显性成本存在于运输、仓储、装卸、搬运、配送、流通加工和信息传递等具体的基础设施、设备资源和运作过程中，隐性成本存在于由于物流运作不畅导致的库存费用增加所形成的资金利息成本、库存资金占用的机会成本和市场反应慢的损失及管理不善造成的货物损失和损坏的成本。? 物流被 经济 学家称为“第三利润源泉”。与许多发达国家物流业比较， 中国 物流成本要高得多。有关资料显示，美国物流业成本仅占整个运营成本的9左右，而中国物流业成本则占20。从库存情况来看，中国企业产品的周转周期为35天45天，而国外一些企业的产品库存时间不超过10天。另外，中国企业更愿用自己的车队，但货物空载率达37以上，同时因包装问题而造成的货物损失每年达150亿元，货物运输每年损失500亿元人民币。国家有关权威部门的数据表明，发达国家物流成本占GDP比重为10，我国这一数据占到了GDP比重的16以上，我国如果能在未来3年内将此数据成功地降到15，那么节省的社会经济总值将达到2400亿元。近年来我国物流业的各种经济指标有大幅增长。据中国物流信息中心测算：2003年，全国社会物流总产值达295437亿元，同比增长27；2004年达到38.4亿元，同比增长29.9，增幅比上年同期提高2.9个百分点。物流总值高速增长，表明经济增长对物流需求越来越大，经济 发展 对物流的依赖程度越来越高。 根据中国物流与采购联合会、中国物流信息中心的测算，如果踢除价格因素，2004年需要运输的实物量增长率约为20，而实际完成的货运总量只增长了10.6%，供给与需求增幅之间存在9个百分点的差距，我国物流业存在巨大的发展潜力。 二、主成分分析法的基本原理 主成分分析法（principalcomponentsanalysis）也称为主分量分析，是由Holtelling于1933年首先提出的。它是利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标的多元统计分析方法，是一种较为客观的多指标评价方法。该方法将多指标问题化为较少的新的指标既彼此互不相关，又能综合反映原来多个指标的信息，是原来多个指标的线性组合，综合后的新指标被称为原来指标的主成分。在评价过程中给出了指标包含的信息量的权数，它的评价分值主要依赖各指标间的相关性确定，有助于客观地反映样本间的现实关系。在确定主因子个数时以累计贡献率=85%为界限，据此确定主因子的个数，此时，方差之和已经占全部方差的85以上。具体 计算 步骤如下：（可通过SPSS软件完成） 1.样本数据标准化处理 因为所选的财务指标的量纲不完全一致，所以需要进行标准化处理，即将各种不同度量的指标转化为同度量的指标，使各指标具有可比性。 其中，（i=1,2,n,j=1,2p） 2.计算标准化矩阵的相关系数矩阵 其中， 3.计算相关矩阵的特征值和特征向量 令,得出其特征值 特征值是各主成分的方差，它的大小反映了各主分量在描述被评价对象上所起的作用，可确定特征向量矩阵U。 4.选择m(m 设定累计贡献率，一般累计贡献率的值在85以上，当，则决定取前m个主成份。 5.确定各主成分因子的线性函数 在评价函数中，各主成分因子的权重由其对应的特征值决定，则线性综合得分函数： 根据该函数 计算 评价值，排定各物流成本在在财务报表中所反应的 会计 科目对财务业绩影响的大小。 三、主成分分析法在物流成本对财务业绩影响中的应用 中国论文联盟编辑。 1.应用 目前，我国 企业 基本上是根据会计报表的分类方法，将成本大致划分为生产成本、销售费用、一般管理费用和营业外费用，一般将物流成本与销售成本混在一起，没有单列物流消耗分类标志，这样不利于对物流成本的控制，也不能从企业的财务报表上清晰的看出物流成本对企业财务业绩的影响。本文通过对物流成本的分析，将物流成本从销售成本中分离出来，根据各物流成本的特性，具体的反映到企业到财务报表中。例如，物流成本在资产负债表中主要表现为：产品库存、原材料库存、应收账款、应付账款及仓库及车辆等；在损益表中表现为：缺货损失、降价损失、采购成本、人员工资、利息、折旧、运输费用、仓储费用、定单费用、租赁费用、客户服务费用等。并且通过主成分分析法，将上述多个指标转化为较少的几个新的综合指标来评价各物流成本对企业财务业绩的影响，有利于企业根据自身的实际情况，找出导致物流成本较高的原因，以降低物流成本占企业总成本的比率。 2.主成分分析法在物流成本对财务业绩影响中的应用步骤 (1)确定物流成本对财务业绩影响的评价指标。前面已经提到过，我国目前的会计报表的分类方法，将物流成本与销售成本混在一起，不利于对物流成本的研究和控制，在本文将物流成本对在财务报表中的反应通过资产负债表中的产品库存、原材料库存、应收账款、应付账款及仓库及车辆等；在损益表中表现为：缺货损失、降价损失、采购成本、人员工资、利息、折旧、运输费用、仓储费用、定单费用、租赁费用、客户服务费用等，通过这些指标来评价物流成本对财务业绩的影响。 (2)根据实际发生的数据给各个指标赋值。 (3)根据各个指标的数据矩阵，求出其协方差矩阵。 (4)根据协方差矩阵，求各个指标的特征值，并求出相应的正交单位化特征向量。 (5)计算前M个主成分Y1,Y2.Ym的累计贡献率，一般根据给定的要求（如85），求出主成分Y1,Y2.Ym。 (6)根据不同企业的权重指标W=(W1,W2.Wm)，计算指标综合得分P=YWT。 (7)针对评价得到的综合得分P，选择同类的企业进行比较，分析本企业对财务业绩影响的程度与同行业比较，找到自身的优势发现自身的劣势，明确自身的定位点和改进 发展 的方向。 四、结语 主成分分析法充分利用全部数据所包含的信息，以主成分贡献率作为指标权重值，具有较强的全面性和客观性，是解决定性问题定量化的一种行之有效的方法。本文提出了新的物流成本对财务业绩影响的指标，同时将主成分分析法运用于