财务报表数据的特征 (2)

1,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,2,一、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。,3,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。,4,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:,5,比率分析的假设（续2）,E=PS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=PS所表达的关系。,6,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,销售,收益,收益,销售,7,图4-1续,C.无常量的非比例性D.有常量的非比例性,收益,销售,收益,销售,8,比率分析的假设（续3）,在图4-1中,B至D图示了等式E=PS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。,9,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。,10,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。,11,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。,12,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。,13,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）,14,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-2500万20000万,15,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）,16,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?,17,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收益中,就可能会引起销售净收益率的“极端”。检查这种问题的一个有效的办法,就是比较不同计算口径的销售收益率-将销售营业利润率,非常项目前销售利润率,以及销售净利润率这三个比率进行比较,如果只有销售净利润率显得,18,比率计算问题（续6）,“极端”,那么,这种“极端”缘于会计分类的可能性就很大。会计方法。例如,一个极端的利息保障倍数,可能是因为表外融资,或者可能是因为巨额的汇兑收益。经济的原因。例如,所有被比较的其他公司可能是资本密集型的,而有”极端”比率的公司则是劳动密集型的,19,比率计算问题（续7）,因为该公司所在地区劳动力价格相对较便宜。这种差别就可能导致公司间边际利润率的显著差异当销售量快速扩大时。结构变化。例如,公司间的兼并会引起“极端”观察值。因为,被兼并方的财务状况可能比较特别(如大大超过100%的负债率)。,20,比率计算问题（续8）,当分析过程中遇到极端观察值且不是缘于记录错误时,分析者可选择的办法有:如果极端观察值是真正的极端,则予以删除;如果极端观察值代表其背景特征的一种极端状况,则应该保留之;,21,比率计算问题（续9）,对引起该极端观察值的经济或会计因素作出调整,如通过加入与表外融资有关的利息费用；在统计分析中,通过消除最大值和最小值,以使样本整齐化。,22,二、财务报表数字的分布,为什么要了解财务报表数字的分布？财务报表数字是否为正态分布？财务报表数据间的相关与互动,23,为什么要了解财务报表数字的分布？,为什么要了解财务报表数字的分布?在下列决策领域,有必要了解财务报表数字的分布：银行信贷决策。在此决策过程中,分析者希望确定贷款申请人的财务比率在该行业分布中所处的位置。公司战略决策。这种决策关注的是使一个经营单位的销售利润率从该产业的最末10%上升到最高10%的可能性。,24,为什么要了解财务报表数字的分布?（续1）,在审计约定中关于预测一总体财务特征的抽样方法设计的决策,如要抽取的观察值数量及随机抽样法或分层抽样法的采用。财务报表数字的分布特征,也可能有助于促进相关的研究。例如,假如人们不只一次地发现,低集中度产业部门的获利能力比率较高集中度产业部门具有更大的离中趋势,那么,就可能促进旨在解释这种经验规律的产业组织问题的研究,25,是否为正态分布?,财务报表数字是否为正态分布?为什么要关注是否为正态分布?原因之一是,如果为正态分布,那么,只要知道平均值和标准差,就足以描绘整个正态分布的特点；原因之二是,分析财务报表数据可用的许多统计工具,都是基于这些数据为正态分布这一假设的。,26,是否为正态分布?（续1）,然而,许多财务比率预期为非正态分布的原因也存在着。例如:流动比率从技术上讲最低只能为零,而正态分布则包括负值;资产负债率在技术上上限为“100%”,下限为“0”。,27,是否为正态分布?（续2）,图4-2提供了美国石油天然气行业63家公司某年负债对股东权益比率分布的图示。其平均值为3.46,标准差为7.92。同时,平均值为3.46,标准差为7.92的理论上的正态分布也在图中作了图示。显然,实际的分布不具有类似于理论正态分布那样的“钟形”曲线。图4-2中的实际分布,其较高和较低部分都脱离正态分布的钟形曲线。而且,实际分布的左边很僵直(即,28,是否为正态分布?(续3）,没有曲线变化),右边则有一条长尾巴(即渐趋下降)。这显然是正的非对称(即没有负值的非对称)。许多研究表明,财务比率的实际分布特征之所以经常背离正态分布假设,其原因主要是极端值的存在。（如果取消相对少量的极端值,就可以相当显著地减小非对称和峰态值,从而能够使样本财务比率的分布符合或基本符合正态分布）,29,是否为正态分布?(续4）,图4-2石油天然气行业负债对股东权益比率的分布2520151050-1001020304050,负债与权益比率,频次,30,财务报表数据间的相关与互动,根据财务数据可以计算的财务比率数量显然是非常多的。但事实上，每一类别中所包括的财务比率所提供的信息可能是相互迭盖(交叉)的。考察这一问题的一个有效的办法,就是计算每一类别中不同比率之间的相关与互动(correlationandcomovement).,31,财务报表数据间的相关与互动（续1）,美国学者GeorgeFoster根据1983年的Compustattape数据,计算了九类财务比率(变量)的相关与互动。相关证据是以1983年的数据为基础的,每一对相关计算时的样本规模从536至2165不等。互动证据是以1978至1983年的数据(即1978-79,1979-80,1980-81,1981-82,1982-83)为基础的,每一对互动计算时的样本规模从7744到11272不等。,32,财务报表数据间的相关与互动（续2）,九类财务比率中每一类内的相关与互动计算结果如表4-1所示。斜线符号(“*”线)以下的数字是1983年的相关系数；斜线符号以上数字是1978-1983年间的互动度量。不同类别之间的代表性比率间的相关系数与互动度量的计算结果如表4-2所示。,33,表4-1：每一类别内的财务比率之间的相关系数与互动度量,表4-1,34,表4-1续1,表4-1续1,35,表4-1续2,表4-1续2,36,表4-1续3,盈利能力NIEPSNI/SNI/SENI/TANI*0.8840.8030.7960.819EPS0.82*0.7820.8110.815NI/S0.5980.597*0.8330.867NI/SE0.570.6170.694*0.899NI/TA0.4910.4860.6780.869*周转状况S/TAS/ARCOGS/INVS/TA*0.7130.706S/AR0.486*0.637COGS/INV0.2040.37*,37,表4-1续4,资本市场PEDIV.PAYOUTPE*0.745DIV.PAY-OUT0.275*公司规模TASMKT.CAPTA*0.820.686S0.891*0.672MKT.CAP.0.8640.869*,38,表4-2不同类别财务比率之间的相关系数与互动度量,(C+MS)/TACA/CLCFO/SLTL/SEOI/INTNI/SES/TAPE(C+MS)/TA*0.6050.650.4970.560.5310.4880.514CA/CL0.423*0.5080.5570.5380.4890.4720.517CFO/S0.206-0.016*0.4690.5320.5280.4690.503LTL/SE-0.337-0.446-0.132*0.4060.5190.4910.504OI/INT0.2560.3390.241-0.591*0.7690.5790.434NI/SE0.2570.110.186-0.1540.7*0.6760.383S/TA0.0130.209-0.45-0.2190.3690.239*0.456PE0.1110.2810.162-0.2260.4320.2010.221*,39,表4-2续1,表中有关符号所代表的含义如下:C+MS-现金及有价证券;CL-流动负债;S-销售收入;TA-总资产;QA-速动资产;CA-流动资产;WCO-营业所得营运资本;CFO-营业所得现金流;LTL-长期负债;SE-股东权益;OI-营业收益;INT-利息支付额;,40,表4-2续2,NI-净收益;EPS-每股收益;AR-应收帐款;COGS-销货成本;INV-存货;PE-市盈率;DIV.PAYOUT-股利支付率(即每股股利/每股收益);MKT.CAP-资本市值.,41,财务报表数据间的相关与互动（续3）,总的来说,每一类内的财务比率间的相关系数与互动度量要高于不同类别间的财务比率间的相关与互动。例如,速动比率与流动比率间的横向相关系数为0.790,它们的时间序列互动度量为0.833;相反地,流动比率与股东权益净收益率间的横向相关系数和时间序列互动度量分别仅为0.111和0.489。周转效率与资本市场类内各比率间的横向相关系数最低。,42,三、财务报表数据与会计方法,影响会计方法选择的因素会计方法差异（多样）化下公司间的比较不同会计方法对财务变量（比率）的影响,43,影响会计方法选择的因素,财务报表中所报告的数字是公司所选择的会计方法的一个函数。公司管理当局在进行会计方法选择时,可能要考虑多方面的因素。通常包括:符合法规要求许多公司在解释其会计方法的变化时,往往表明是为了遵守有关法规和会计标准。例如:,44,影响会计方法选择的因素（续1）,本公司采纳FASB第34号公告,“利息成本的资本化”,其结果是,利息成本被包括在固定资产的成本之中,从而作为费用处理的借款利息就减少了。本公司对造船合同采取完工百分比法确认收益,为更好地反映造船业务上合同工作进展与业绩,公司作了一些改变,以符合包含于AICPA发布的“建筑类合同业绩会计”的准则要求。,45,影响会计方法选择的因素（续2）,与会计基本概念相符合会计方法的选择应基于诸如收入与费用配比、稳健、以及客观等基本会计概念。许多公司管理当局在自愿改变会计方法时在年度报告中所作的声明，经常参照这些基本概念，如：由LIFO到FIFO这一变化，是因为技术对存货成本的影响导致采用FIFO更能使现行成本与当前收入相配比。,46,影响会计方法选择的因素（续3）,揭示经济事实诸如“经济事实”和“真情”等术语，经常为管理当局在解释会计方法变化或批评制度规定的会计方法时所采用。如：“公司业已采纳了新的标准，是因为它能够更适当地反映跨国公司的经济事实”。,47,影响会计方法选择的因素（续4）,与同一产业的其他公司的可比性为了实现与同一产业内的其他公司的可比性，也经常被引证为会计方法选择的一个重要的影响因素。如：作此变化，主要是为了与本行业内其他公司采用的主导的折旧方法相符合。,48,影响会计方法选择的因素（续5）,公司的经济后果会计方法选择至少会以下列五种途径影响公司权益或债务证券的市场价值：税收支出影响。在财务报告会计与税收报告会计具有联系的情况下，公司可通过会计方法选择影响其税收计算基数。例如，根据美国1930s通过的几项法律，,49,影响会计方法选择的因素（续6）,采用LIFO存货计价方法得出税收报告的公司，也必须在财务报告会计中采用LIFO。这种法律规定就给了公司通过会计方法变更减少税收支出的一项选择权：预期存货量增加（减少）和存货够入价格上升（下降）的公司，可通过从FIFO到LIFO（LIFO到FIFO）的转变减少预期税收支出。,50,影响会计方法选择的因素（续7）,数据收集与经营成本影响。不同会计方法的数据收集成本与经营成本是不尽相同的。例如，按历史成本报告土地与建筑物较按现行成本予以报告的成本为低（指市价按年估计并经外部评估师验证）。类似地，用分类折旧率计提厂房和设备折旧，较用单项折旧率计提折旧的数据收集成本为低。另外，经营成本问题也可能是一个重,51,影响会计方法选择的因素（续8）,要的因素。例如，当面临存货购入价格上升时，在LIFO下使税收支出最小化的一个条件，就是保持一个实物数量上恒定的或增长的存货水平。因为，当购价上升时，存货水平的减少会引起公司“跌入”较低成本的存货层，从而导致较高的报告盈余和较高的税收支出。避免这种状况的一个手段是，,52,影响会计方法选择的因素（续9）,在存货减少发生之前就先行购入。但是，这种战略会导致较高的经营费用由于增加的储存成本和存货占用更多的资金的利息成本。所以，从这一意义上讲，就应该注意到，存货会计方法选择会面临税收支出最小化和较高的经营成本的矛盾的权衡。融资成本影响。融资成本也可能受到会计方法选择的影响。例如，假定一家公,53,影响会计方法选择的因素（续10）,司业已向一家银行借了款，并在借款协议中写入了关于最低利息保障倍数的条款。如果借款协议没有专门规定据以解释协议条款的会计方法，管理当局就可以变更会计方法，以避免对合同条款的违背。这一决策的融资成本影响，表现为一旦违约行为发生时银行所将采取的行动带来的影响。比如说，银行可能重新谈判，订出更高的利率。,54,影响会计方法选择的因素（续11）,政治与法规成本影响。政府和法规当局有权力将公司财富转移给别的团体。公司可通过会计方法变更来影响这种财富再分配。例如，美国铁路企业在1982年之前，更新铁轨的成本在其发生当期就作为费用处理；然而，1983年，国内贸易委员会要求铁路企业采用折旧会计处理铁轨更新成本。其所带来的影响是增加了许多铁路企业的报告收益。为此，,55,影响会计方法选择的因素（续12）,许多铁路企业总经理们就担心：这样可能会迫使铁路企业支付更高的收益税和不动产税。类似地，企业为了避免此类成本的发生，就会尽量选择少反映收益和资产价值的会计方法，例如，石油天然气等自然资源开发企业，就会倾向于选择历史成本规则，以避免反映出拥有更多的自然资源如果采用现行市价反映的话。,56,影响会计方法选择的因素（续13）,利益人间的财富再分配。财务报表数字常常是椐以在各种不同的团体之间进行财富分配的基础如在与工人的利润分享协议中和在与经理的报酬契约中。从这一意义上讲，会计方法选择会影响各利益人所得到的数额。,57,会计方法差异(多样)化下公司间的比较,会计方法选择的差异化,通常被认为意味着不同公司的财务报表数字的不可比。但事实上，分析者在面临公司间会计方法多样化时可以考虑采取以下三种办法：不对公司报告的财务数字作调整。采取这办法的动机可能有以下几种情形：公司业已理性地选择了能最好地表达它们内在的经济特征的会计方法；,58,会计方法差异(多样)化下公司间的比较（续1）,分析者认为可信的调整所能获得的信息是有限而不充分的。利用公司提供的信息进行调整，从而使所有公司都基于统一的会计方法。调整所依据的信息可能在报表的脚注中，或者在管理当局对经营成果的讨论中。这些补充揭示有助于减少仅仅使用基本财务报表时面临的公司间会计方法差异化所带来的问题。例如，,59,会计方法差异(多样)化下公司间的比较（续2）,FASB第33号公告要求美国公司报告现行成本补充信息。这样，在基本报表中采用不同的存货计价方法的公司，都使用统一的方法即现行成本进行补充揭示。另外，有些采用LIFO的公司通常在脚注中揭示如果其存货按FIFO计价与按LIFO计价的差异数。,60,会计方法差异(多样)化下公司间的比较（续3）,利用近似技术进行调整，从而使所有公司都基于统一的会计方法。如按照一般价格水准进行调整。,61,不同会计方法对财务变量（比率）的影响,“统一”与财务变量这里的“统一”是指所有公司要么都采用会计方法A，要么都采用会计方法B。问题是，都采用A方法与都采用B方法对财务变量的影响有多大？关于这个问题可通过参考物价变动会计予以说明。有关历史成本基础的收益数字与现行成本/不变美圆（即一般价格水准）基础的收益数字之间相关性的研究较多。,62,不同会计方法对财务变量（比率）的影响（续1）,Beaver与Landsman（1983）通过使用FASB第33号公告要求的补充揭示，报告了下面这些收益表数字之间的相关性：19801981HC与CC0.710.70HC与CD0.690.63HC与CC-PP0.730.71HC与CD-PP0.730.64CC与CC-PP0.820.84CD与CD-PP0.830.87,63,不同会计方法对财务变量（比率）的影响（续2）,注:1980和1981年的样本量分别为323和297家公司;有关符号的含义如下:HC-历史成本盈余;CC-现行成本盈余;CD-不变美圆(一般价格水准)盈余;CC-PP-现行成本购买力盈余(现行成本盈余加上或减去货币性项目购买力利得或损失);CD-PP-不变美圆购买力盈余(不变美圆盈余加上或减去货币性项目购买力利得或损失)。,64,不同会计方法对财务变量（比率）的影响（续3）,有关研究表明：历史成本基础收益与不变美圆基础收益之间的相关性,受到通货膨胀率及诸如资本有机构成、财务杠杆等公司特定因素的影响。比如，通货膨胀率较低的年份，相关性较强；通货膨胀率较高的年份，相关性则较弱。,65,不同会计方法对财务变量（比率）的影响（续4）,“多样化”与财务变量。这里的“多样化”是指一部分企业采用方法A，而同期另一部分企业采用方法B。如果分析者只是感兴趣于按某一财务比率（如杠杆比率）对公司进行排序，那么，只要多样化会计规则的使用没有改变公司的排序-相对于如果采用统一会计规则情况下的排序而言，会计规则多样化就不是问题。,66,不同会计方法对财务变量（比率）的影响（续5）,但是，如果分析的目的不仅限于此，那么，会计规则多样化导致的影响就是重要的。这时，欲了解多样化会计规则导致的影响，就必须获得据以调整会计方法差异影响的公司财务报告中的补充性揭示，或财务报告的竞争性信息来源。Dawson,Neupert及Stickney（1980）作的一项研究对会计方法多样化问题进行了一些考察。其关注的是下列变量间的相关性:基于报告的财务报表数字的变量,67,不同会计方法对财务变量（比率）的影响（续6）,与在将报告的数字转化成基于统一的会计方法的数字后得到的变量。其考察的样本是从美国最大的250家工业企业中随机抽出锝6家公司。他们对下列五种会计方法进行了调整:将所有公司的存货转化成FIFO基础;将所有公司的折旧转化为加速折旧;完全拥有的子公司的合并;将养老金负债确认为负债,68,不同会计方法对财务变量（比率）的影响（续7）,（包括两种情形：未形成基金的先前服务养老金负债和超过养老基金资产的既得养老金利益）;将递延税会计作用(影响)从所有公司的财务报表中消除。表4-3提供的就是财务报告数字与重新表述数字之间的相关性。相关性越高，说明会计方法差异对财务比率分析的影响就越小。,69,表4-3:报告数字与调整后数字间的相关性,FIFO加速折旧合并养老金负债养金利益递延税综合流动比率0.944-0.911-0.9440.815负债权益比0.9930.9970.8480.8320.9250.9810.743/0.800利息保障倍数0.9990.9990.995-0.9990.994净收益0.9960.994-0.9870.995销售利润率0.9940.9890.986-0.9820.975权益报酬率0.9940.987-0.9550.9860.9160.896/0.914资产报酬率0.9950.9930.929-0.9760.909资产周转率0.9980.9970.891-0.9990.877应收款周转率-0.431-0.431存货周转率0.944-0.944,70,不同会计方法对财务变量（比率）的影响（续8）,由表中数据可以看到，存货、折旧及递延税这几项的相关性最高，所以，作者得出结论认为，“除了钢铁及石油行业等一些资本密集的公司之外，进行会计方法调整的利益似乎小于成本”。然而，与养老金负债尤其是子公司合并有关的调整，则导致了报告数与重新表述数之间的较低的相关性。所以，作者认为，“来自不合并的潜在的数据偏差可能是大的，,71,不同会计方法对财务变量（比率）的影响（续5）,尤其是当母公司销售的相当大的比例是通过该子公司汇集的时候这种情形常常发生于汽车、农用设备及工业设备制造业企业”。,72,四、财务报表信息的横向分析,横向分析是指一企业与其他企业在同一时点(或时期)上的比较。在企业兼并与收购中所作的目标公司估价、管理当局的业绩评估与报酬计划、财务危机预测、以及超额利润税的公共政策制订等领域，都需要进行横向分析。本节主要包括：选择可比对象的标准横向分析中的汇总方法横向分析中资料的可得性问题,73,选择可比对象的标准,比较的对象至少在下列几个方面中的某一方面是“相似”的：供给方面的相似性。是指具有相似的原材料、相似的生产过程、或相似的分销网络等。产业分类一般就是基于供给的相似性。需求方面的相似性。这主要强调最终产品的相似性，以及消费者所认为的产品的可替代性。,74,选择可比对象的标准（续1）,资本市场特征的相似性。指从投资者观点看，具有类似的诸如风险、市盈率、或资本市值等股票的公司，也可认为是具有相似性的。法定所有权的相似性。指公司之间在供给和/或需求方面或许十分多样化，但它们为同样的股东群所拥有。因此，这些公司之间需要进行比较，以决定资源的分配。,75,横向分析中的汇总方法,在将一公司的财务比率与那些可比公司的财务比率进行比较时，分析者通常可以采取下列两种方法“汇总”那些可比公司的财务比率：使用单一的、概括的集中趋势度量，如中位数、简单平均值、价值（权益市值）加权平均值等；同时使用集中趋势度量和离中趋势度量，如平均值和标准差。,76,横向分析中的汇总方法（续1）,当然，如果样本中有极端观察值，就应将各极端观察值描述清楚，或予以剔除。,77,横向分析中资料的可得性问题,数据不充分即横向分析中可能得不到我们所关注的实体的数据，其原因包括：1该实体隶属于一个从事多元化经营的公司，而该公司只提供有限的关于该实体的财务揭示。2该实体是私人持有的，因而并不公开揭示财务报表信息。（注：一部分私,78,横向分析中资料的可得性问题（续1）,人公司可能自愿公布财务报表。另外，产业协会经常公布基于其成员提供的财务报表的汇总数据，并保证不公开这些私人公司的各别的财务比率。尽管如此，并非所有公司都愿意向产业协会提供其报表。）3该实体是为一外国公司拥有的，而外国公司只提供有限的财务揭示。,79,横向分析中资料的可得性问题（续2）,4可比对象的缺乏，如新加坡航空公司是该国唯一的航空公司，因而没有国内竞争者。（注：在这种情况下，就只能作国际间的比较。）报告期不一致即财务年度报告期在公司之间存在差异，尤其是在国际之间。12月是美、英、比利时等国最普遍的财务年度终止时间；3月是日本和新西兰最普遍的终止时间；,80,横向分析中资料的可得性问题（续3）,6月是澳大利亚最普遍的终止时间。表4-4提供了若干国家公司财务年度终止时间情况。当样本中的所有公司并不具有可比的财务年度结束时期时，在作横向分析时就可能存在问题。例如，以12月31日为终止日的公司X可能较以9月30日为终止日的公司Y显示出更强的盈利能力。,81,表4-4公司财务年度终止时间,终止月美国澳大利亚比利时日本新西兰英国1月4.4%0.5%0.8%2.2%1.1%4.4%2月201004371.12.43月35422654944.720.44月2013054928435月1716034516156月767134516206647月283704095628,82,表4-4续,终止月美国澳大利亚比利时日本新西兰英国8月2312041122179月66372868618810月28090628593511月22100979112812月621968588772411,83,横向分析中资料的可得性问题（续4）,从表中可看出，最近三个月处于经济上升阶段，而上年同期则处于经济衰退阶段。在这种情况下，可以考虑通过调整使本不具有可比报告期的公司变为具有可比报告期。就上例而言，公司Y的日历年度收益可以通过加上当年第四季度收益并减去上年同期的收益计算而得。,84,横向分析中资料的可得性问题（续5）,会计方法不同一即当分析所面临的样本公司所采取的会计方法不统一时，可以考虑采取下列办法：1将样本公司限制在那些采用统一会计方法的公司范围之内；2利用公司提供的信息，将报告数字调整为按统一会计方法取得的数据；3利用近似技术，将报告数字调整为按统一会计方法取得的数据。,85,横向分析中资料的可得性问题（续6）,必须指出的是，在有些决策问题中，会计方法选择的不统一并不造成真正的问题。例如，如果分析者关心的仅限于解释公司间存货周转率的差异，那么，其诸如租赁会计方法的差异就不是一个问题。,86,五、财务报表信息的时间序列（纵向）分析,纵向分析除了有助于发现趋势，从而借以预测未来外，在管理当局业绩评价等方面,纵向分析也是有用的（借以观察利润变化的多少百分比是由于公司以外的因素导致的）。本节主要讨论：结构变化问题会计方法变更问题会计分类问题极端观察值的处理,87,结构变化问题,所谓结构变化，是指由于技术进步及购并等引起的企业经济结构的改变，如技术进步会改变企业产品的本、量、利关系。假设分析者遇到的时间序列确实存在结构变化，那么该怎么处理呢？例如：表4-5列示了A公司1987-1999年间的收入及净收益序列。在此期间，发生了对这两个序列都有显著影响的一次兼并活动，即1997年8月，A公司与B公司合并。,88,结构变化问题（续1）,如果分析者在1997年中期欲预测1997、1998及1999年的收入及净收益，就应该采取下列方法之一：方法1：将兼并前的A公司与B公司的时间系列数据结合起来。这样做所隐含的假设有四：1兼并前在A与B之间没有会产生利润的交易（若有，则应予以消除，否则，A与B以前年度数据就不能简单相加）；2A不必因兼并B而借,89,结构变化问题（续2）,款，从而增加利息支出；3兼并不产生协同作用；4在预测期内，A与B都不会发生现有业务活动的“反投资”（即收缩、撤消分部或子公司）。,90,表4-5A与B公司净收益与收入系列,年份A公司B公司净收益收入净收益收入1987963122357437119881763696414494819892204491586596419903027344404691019913267666272722219924568352459836119933819052545943