企业成长性评价体系探究

1、 企业成长性评价体系探究 基于因子分析和BP模型的研究目 录CONTENTS1234问题提出研究意义研究方法研究内容56模型验证研究展望1问题提出研究背景： 当前我国非国有经济创造的经济价值不断提高，很多投资者逐渐将投资目光聚焦于那些正处于高速发展期的中小企业。目前，大部分国内外学者都倾向于利用综合指标如盈利能力、市场竞争力、技术创新能力等多个方面来衡量企业成长能力，但国内外的诸多学者并没有能够开发出一套行之有效的、能够得到广泛认可的计量方法。选题目的： 无法有效衡量中小企业的成长能力，一方面，给银行和投资者的决策带来相当的难度。另一方面，有效的评价体系的缺失，会使得大量成长性较高的中小企业缺

2、乏充足的资金支持，不利于我国市场经济的良性发展。在当前中小企业融资难、融资贵的大背景下利用先进的数学方法来建立更加科学的评价体系，是当前支持中小企业发展亟待解决的问题。理论意义： 过去企业成长性的研究大都是采用了单一的指标来衡量，众多学者也大都采用了比较基本的线性回归分析法，简单的模型在实践中会产生较大的误差，且单一指标也很难有效的衡量企业的成长性。本文在研究过程中，采用了层次分析法来精确衡量企业的成长性，这一方法的运用使企业成长性的衡量更加精确，同时也为评价其他研究提供了借鉴，从而使得这一方法能够在企业研究中得以广泛的应用。现实意义： 科学有效的中小企业成长能力评价方法一方面能够更好的指导投

3、资者的投资决策； 另一方面能够给那些发展态势良好的企业带来更好的融资机会，有利于优质中小企业的长远发展，优胜劣汰，在一定程度上驱逐劣质中小企业的存在，使我国中小企业市场能够朝着一种良性的方向发展。2研究意义因子分析法2蒙特卡罗模拟法33评价体系指标的选择31研究方法3中小企业成长性指标的分析方法神经网络分析4研究方法3中小企业成长能力评价体系指标的选择企业成长性（Y）包括：运营能力（H2）盈利能力（H1）管理能力（H7）技术创新（H4）人力资本（H3）偿债能力（H6）发展潜力（H5）每股收益(X1)资产报酬率(X2)净资产报酬率(X3)管理费用率(X4)存货周转率(X5)应收账款周转率(X6)

4、总资产周转率(X7)销售现金比率(X8)每股净现金流量(X9)总资产周转率(X7)本科以上职工比例(X10)40岁以下职工比例(X11)技术职工比例(X12)无形资产比率(X13)研发支出比率(X14)销售费用率(X15)营业收入增长率(X16)总资产增长率(X17)总资产周转率(X7)留存盈余比率(X19)净利润增长率(X18)流动比率(X20)速动比率(X21)经营净现金流量 (X22)管理者的个人素质(X24)员工工作积极性(X25)应收账款周转率(X6)战略执行能力(X27)员工忠诚度(X28)制度合理性(X26)资源配置能力(X29)资产负债率(X23)研究方法3因子分析法 因子分析

5、法的主要目的在于从复杂的影响因素中找出共性的因子，以共性因子来代表众多的复杂影响因子，最终利用因子分析法来剔除那些影响作用较小的变量。文中因子分析法的主要思想是按照每个变量间相关性大小对变量逐一分组，使同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量之间的相关性较低。 通过论文中的公式推导可以计算每个因子对于目标变量的的方差贡献度其计算公式为:（公式1）研究方法3蒙特卡罗模拟法 对于企业的管理数据本文通过MATLAB软件建立随机程序，采用蒙特卡罗模拟法进行随机模拟，并利用随机模拟出来的数据进行实证研究。 在进行大样本数据研究的时候，企业管理指标的数据比较接近于随机数据，基于投资者一般无法大规模获得企

6、业管理数据现实情况，本文将采取蒙特卡罗模拟法，利用随机数据的原理，使系统自动生成一系列数据，这些数据相互之间不关联，这与企业的实际经营状况基本一致。 由于利用蒙特卡罗模拟法得到的数据是随机的，无法保证这些数据符合中小企业的实际经营状况，因此在利用蒙特卡罗模拟法对本文所需的管理指标数据进行模拟时，需要对数据进行检验和处理。本文利用BP神经网络模型来对随机数据进行检验和处理。研究方法3神经网络分析法 BP神经网络模型是一个按照最大允许误差进行逆向传播计算的前馈网络系统，分为输入层、隐含层和输出层。在计算时，从输入层输入外界信息，并将信息传递到隐含层，隐含层中的函数会对这些数据信息进行处理，会根据反

7、馈结果自动调整其各个数据的权重，直到模型的计算结果与期望输出的误差在允许范围内，其模型结构如下图所示： 信号首先经由输入端X进入模型，隐含层的计算函数会根据输入的数据自动计算节点层数及节点的连接权重，经过计算后，模型返回一个计算结果，并从输出端O输出结果，模型会将输出结果与期望值进行对比，如果符合期望，则计算结束；如果计算结果不符合期望，模型会将这一信息反馈到隐含层，计算函数则调整节点权重和阀值，然后输出计算结果，直到输出结果符合期望。研究内容4研究数据的选择1财务因素分析2非财务因素分析3企业成长能力计算4研究内容4研究数据的选择 论文研究目的是研究建立中小企业成长性的评价体系，依据建立的评

8、价体系对中小企业成长性进行预测，因此本文选择了在创业板市场上市的企业20112013年的数据作为模型建立时的数据研究样本，创业板上市企业20142015年的数据作为对比样本。论文数据来自于国泰安数据库和wind资讯数据库，在样本选择中剔除ST、ST*（财务恶化、连续亏损）类公司、金融类公司；为保证结果的准确性，本文还在实证分析过程中，对本文所采用数据进行了缩尾处理，以防止个别极端数据对研究结果造成重大影响。 通过一系列的数据分析过程，本文共得到了366个研究样本，利用这些研究样本数据进行分析，最终建立合理的评价体系。研究内容4研究数据的选择部分样本数据展示研究内容4财务因素分析 财务因素分析方

9、面本文将利用因子分析法对组成企业成长性23个因子进行分析，将其作为衡量企业成长性的主要指标。然后利用取自创业板上市公司的数据作为大样本，得到一个各个因子的载荷矩阵，最终计算构成中小企业成长性财务指标的九个数据，分别为偿债能力F1、 盈利能力F2、运营能力F3、发展潜力F4、人力资本F5、应收款周转率F6、技术人员占比F7、年轻员工占比F8和研发支出占比F9。因子分析检验主因子提取因子载荷计算因子得分计算（公式2）研究内容4非财务因素分析 非财务因素分析主要运用蒙特卡罗模拟法得到366组模拟数据，依靠BP神经网络模型处理数据,最终将输出结果加以对比和验证。 左图为BP神经网络模型具体运作方式，利

10、用神经网络模型训练数据时，需要设置两组数据，一组为训练数据，另一组为结果对比数据。本文将BP神经网络模型的输出结果与迪博中国发布的上市公司内部控制指数进行对比，当二者之间的误差小于0.05时，则说明模型的运算结果具有较高的可信度，然后输出结果；如果二者之间的差值大于0.05，模型将会自动依据模型训练过程及模型机构对数据进行循环计算。 研究内容4企业成长能力计算 再利用因子分析法，对财务和非财务指标进行因子分析，以确定二者对中小企业成长能力的影响程度。 利用stata软件对所取大样本数据进行分析计算得到两个因子的特征值和贡献率，如下表所示： 通过因子载荷矩阵计算可知因子1主要与财务因素相关；因子

11、2主要与非财务因素相关。最终可以得到中小企业成长性的计算公式：说明的变异数总计组件起始特征值截取平方和载入特征值贡献率 %累加 %特征值贡献率 %累加 %11.15357.63557.6351.15357.63557.6352.84742.365100.000截取方法：主体组件分析。（公式3）模型验证5 主要为了检验模型在评价中小企业成长性过程中的适用性。计算19家企业成长性并加以验证与B-S期权定价模型计算结果进行对比模型验证5验证模型准确性财务指标计算 本文挑选了在创业板上市的生物制药行业的19家公司，对这19家创业板上市公司的成长性进行评估。在计算构成中小企业成长性的财务指标数据时，需要

12、根据前文所建立的因子计算模型来对样本数据进行处理，从而得到这些样本数据的9个主因子的得分，然后在根据下述公式来计算财务指标数据。计算公式如下：（公式2）模型验证5验证模型准确性财务指标计算F1F2F3F4F5F6F7F8F9综合得分安科生物-0.026-0.397-1.0320.61340.0476-2.066-0.688-0.572-1.328-0.318北陆药业1.0891-1.574-1.0281.2804-0.639-2.107-0.196-1.150-0.986-0.247红日药业0.02790.4482-1.0880.54230.2899-1.1500.3886-0.170-0.1

13、65-0.019上海凯宝0.5946-0.468-1.0881.15010.9233-2.068-1.078-1.686-0.115-0.137康芝药业1.3069-0.0781.812-0.8711.6101-0.496-0.8050.5719-0.7520.3330华仁药业0.3165-1.038-0.5870.6401-0.2470.0878-0.068-0.5450.4386-0.097瑞普生物0.0984-0.379-0.9840.8657-0.603-0.984-1.3530.58460.4472-0.152智飞生物0.6110-1.300-1.3281.01210.2993-0.

14、313-0.763-0.1462.0614-0.043沃森生物0.3834-0.518-1.0500.62070.0504-1.454-0.624-0.068-0.827-0.179香雪制药-0.805-0.361-0.6520.1835-0.1800.0884-1.2280.2504-0.752-0.324振东制药-0.682-0.113-0.9000.6484-0.215-0.856-0.5750.27840.9624-0.195佐力药业0.3717-0.315-0.3080.40472.5917-2.892-0.073-0.3950.17070.0187福安药业-1.380-2.3090

15、.2531-0.128-0.325-1.273-0.3420.4400-0.352-0.661舒泰神3.6014-0.8490.5773-0.7060.4939-0.298-2.3620.3691-0.8960.4209金城医药-0.6120.33800.3837-0.3190.14301.3463-0.6710.28230.80070.0333东宝生物-0.1730.628-0.0620.07250.78570.2242-0.681-0.1750.73920.1043迪安诊断0.32441.01430.3534-0.3530.5006-0.1980.5832-0.3380.84110.268

16、0仟源医药0.77301.8566-2.0080.5103-0.035-0.2811.6858-1.5140.91120.3105利德曼-0.1420.05240.4148-0.0780.9177-0.2530.46480.1651-0.7010.0481主因子的数据以及财务指标数据模型验证5验证模型准确性非财务指标计算 本文还是通过蒙特卡罗模拟法来获取19家企业所需的管理指标数据。然后利用BP神经网络模型对数据进行处理，并以模型循环运算20000次以上的输出结果作为实际的管理指标数据。通过神经网络模型运算后的输出结果如右图所示：公司名称BP神经网络模型输出结果安科生物0.16260北陆药业0

17、.7796853红日药业0.794437上海凯宝0.041978康芝药业0.248543华仁药业0.669604瑞普生物0.050868智飞生物0.553122沃森生物0.090431香雪制药0.928684振东制药0.349464佐力药业0.604753福安药业0.681027舒泰神0.328955金城医药0.560863东宝生物0.21336迪安诊断0.667954仟源医药0.963361利德曼0.166205模型验证5验证模型准确性企业成长性指标计算 在通过计算分别得到有关构成中小企业成长性的财务指标数据和非财务指标数据之后，按照企业成长性 的计算公式 （公式3）来计算中小企业成长性的有

18、关数据：公司名称财务指标非财务指标企业成长性安科生物-0.3180.16260-0.11439北陆药业-0.2470.77968530.187955红日药业-0.0190.7944370.325613上海凯宝-0.1370.041978-0.06118康芝药业0.33300.2485430.29722华仁药业-0.0970.6696040.227772瑞普生物-0.1520.050868-0.06605智飞生物-0.0430.5531220.209547沃森生物-0.1790.090431-0.06486香雪制药-0.3240.9286840.2067振东制药-0.1950.3494640.0

19、35662佐力药业0.01870.6047530.266981福安药业-0.6610.681027-0.09245舒泰神0.42090.3289550.381948金城医药0.03330.5608630.256802东宝生物0.10430.213360.150503迪安诊断0.26800.6679540.437441仟源医药0.31050.9633610.587085利德曼0.04810.1662050.098135模型验证5验证模型准确性企业成长性指标对比 本文选择了这19家上市公司20142015年的股票年化平均收益率作为对比数据，将通过所建模型得到的数据和实际数据放到一起进行了对比，结果

20、如下表所示：公司名称企业成长性排名股票年化收益率排名安科生物-0.11439181.27941北陆药业0.187955131.11982红日药业0.32561330.175619上海凯宝-0.06118190.255518康芝药业0.2972260.74615华仁药业0.227772100.61498瑞普生物-0.06605120.449110智飞生物0.209547110.336013沃森生物-0.06486160.65547香雪制药0.206750.401911振东制药0.035662150.270117佐力药业0.26698170.337912福安药业-0.09245170.284616

21、舒泰神0.38194810.52509金城医药0.25680280.76504东宝生物0.15050390.329914迪安诊断0.43744120.67246仟源医药0.58708540.78733利德曼0.098135140.289115模型验证5验证模型准确性分析差异原因 通过将本文的计算结果与所选企业的股票年化收益率数据进行对比可以发现，大部分上市公司的企业成长性的排名是正确的。说明了本文所建模型具有较高的适用度，可以利用本文所建模型的计算结果与实际结果存在一定的差异，原因可能主要在于以下几点：企业成长性还与如企业的变革能力、战略转型能力等息息相关，而本文在写作过程中并没有考虑这些方面

22、的能力，从而给本文所做研究带来了一定的误差。2. 本文将上市公司股票年化收益率作为对比指标，该指标更多的是反映上市公司的市场变化，与企业成长性指标存在一定的差异，从而在一定程度上增加了对比误差。3. 20142015年是我国股市处于“牛市”阶段，上市公司股价表现受到资本市场上投机资金的较大影响，从而使得企业股价偏离其正常表现。模型验证5使用B-S期权定价模型对比研究结果 目前期权定价模型在金融学、数学以及工程学研究过程中得到了广泛的应用。为验证本文所作研究的权威性及合理性，本文将在前文所作研究的基础上，利用期权定价模型来评价样本公司的企业成长性，并与本文所建立模型的计算结果进行对比。期权价格的

23、标定可以从资产的远期价格和市场套利行为来进行考虑。根据对B-S期权定价模型的推导，期权价格的计算公式为：（公式4）其中：V为期权的价格； S为资产现在的价格； X为期权的行权价格； N表示正态分布函数; r为资产市场平均收益率； q为市场无风险利率； t为时间周期； 为资产价格波动率； 为资产价格波动率的平方。根据公式计算，可得到企业成长性的B-S定价模型评价结果，并将评价结果与本文所建立的模型及真实数据进行对比，结果见下图：模型验证5使用B-S期权定价模型对比研究结果公司名称企业成长性排名期权价格排名股票年化收益率排名安科生物-0.1143918-16.116191.27941北陆药业0.18795513-4.2954181.11982红日药业0.32561330.31387260.175619上海凯宝-0.06118190.1611780.255518康芝药业0.297226-1.78204170.74615华仁药业0.22777210-1.06726120.61498瑞普生物-0.0660512-0.50346110.449110智飞生物0.209547110.34159650.336013沃森生物-0.0648616-1.404