第20章 SPSS在财务分析的应用

1、SPSS应用于财务分析。财务分析是一种经济管理活动，它使用基于会计和报告数据及其它相关数据的一系列专业分析技术和方法，对与过去和当前资金活动、投资活动、运营活动、分配活动的获利能力、运营能力、偿付能力和增长能力状态相关的企业及其它经济组织进行分析和评估。是面向企业投资者、债权人、经营者和其他企业关心的组织或个人的经济应用领域，为识别过去、评估企业现状、预测企业未来正确决策提供准确的信息或依据。财务分析方法和分析工具可以根据分析人员的目的有多种应用。最常用的是以财务指标为中心的单一指标、多指标综合分析、预算、目标等参考值借用、比率、趋势、结构、要素等分析方法的使用、报告、图形报告等直观人性化的形

2、式向用户展示。目前，统计方法广泛用于财务分析，揭示了财务数据背后的深层数据规律。20.1例：上市公司高管薪酬水平和企业绩效水平，目前我国薪酬结构非常不合理，存在一系列严重问题，包括：没有适当的激励，不能给员工指定适当的位置；薪酬设计、管理具有很大的随机性。激励不足，激励成本在增加。奖励的短期，只注重报酬的保健功能，奖励被忽略等。工资制度的改革是必须的。从客观角度看，部分条件已经成熟，首先在政策领导下，中央提出了新的分配理论，为全面深化企业分配制度改革指明了方向。第二，在经验保障方面，我国企业收入分配制度改革继续深入发展，积累了很多经验。第三，我国加入后，跨国企业大量涌入，其先进的经营理念和经营

3、体系将基于国内企业的学习经验，尽快创造先进水平和条件，其冲击也将促进国内企业的人力资源管理。报酬直接关系到员工的个人利益，报酬管理可以起到鼓舞员工士气的作用，更好地发挥员工的积极性和创造力，进一步提高公司的业绩。可以为企业制定相关政策提供依据。在符合公司自身实际的同时，必须激励管理人员，建立最大限度地提高股东权益的补偿制度，发展这种补偿制度是许多上市公司面前的难题。分析薪酬对上市公司绩效的影响程度是一项具有特殊意义的重要工作。本研究的对象是我国上市公司TMT工资和公司业绩。数据来自上市公司TMT薪酬排名第100位。在获得最高报酬的100家TMT公司中，只有3家小天鹅、新月控股、大河股亏损公司大

4、部分盈利，表明报酬和公司业绩之间的关系有一定的关系。在这100家公司中，总资产超过100亿家的超大型企业集团和总资产只有数亿家的小公司，这100家公司复盖了家电、电子通信、银行证券、制造、医药、贸易、房地产、能源电力运输等各行，因此选择这100家公司是具有代表性的。有关具体数字，请参阅20-1.sav。变量指标将Salary:报酬Income:公司营业收入Capital:总资产Netcapit:净资产Profit:总利润district: 1东部、2中部和西部地区Industry:选定的上市公司分为8个行业，1家电行业1、上市公司高级管理人员薪酬与上市公司绩效主要指标的相关性分析；2、分析上市

5、公司对地区及其行业绩效的影响；3、分析相关因素的重要性。，详细说明20.2实例的SPSS软件操作1问题打开或创建数据文件20-1.sav .单击“浏览数据”窗格中的“查看变量”选项，以查看每个变量的数据结构定义是否合理以及是否需要修改调整。Step，01，在菜单栏上选取与分析相关的命令，以显示与2变量相关的对话框。在左侧的候选变量列表框中，在“变量”列表框中选择变量Salary、Income、Capital、Netcapit和Profit。在“相关系数选项”组中，如果默认情况下选中“Pearson”相关系数类型，则将计算两个变量之间的Pearson相关系数值，如图20-1所示。最后，单击图20

6、-1对话框中的“ok(确定)”按钮完成此部分。Step，02，图20-1 2变量相关对话框，2问题2任务详细资料手册CD中打开数据文件20-1.sav，然后从菜单栏中选择“分析”“平均比较”“单元素ANOVA”命令，选择“单元素方差分析”在候选变量列表框中，选择netcapit变量作为原因变量，并将其添加到“变量列表”列表框中。在候选变量列表框中，选择Industry变量作为水平值，将其添加到“系数”列表框中，如图20-2所示。Step，01，图20-2单元素分布分析对话框，单击图20-2中的选项按钮以显示单元素ANOVA:选项对话框。选择“分布式同质性检查”复选框和“平均图”选项以表示输出分

7、布式同质性检查表和平均图，如图20-3所示。再次单击“继续”按钮返回主对话框，然后单击“确定”按钮完成操作。Step，02，20-3 单因素ANOVA:选项对话框，3问题3任务详细信息第3题以上相关因素的重要性研究，需要进行区域和行业因素对上市公司净收入的多因素方差分析。特别是打开数据文件20-1.sav，从菜单栏中选择“分析”，然后选择“常规线性模型”命令以弹出“单个变量”对话框。在候选变量列表框中，选择salary变量作为原因变量，并将其添加到“原因变量”列表框中。选择district和industry变量作为元素变量，并将其添加到固定元素列表框中，如图20-4所示。最后，单击图20-4中

8、的“ok(确定)”按钮完成操作。图20-4“单个变量”对话框，20.3实例的SPSS输出详细信息，(1)相关系数表20-1显示了与Pearson有关的公司执行官和公司绩效的四个指标的分析结果。工资单及其相关系数分别为0.017、0.028、-0.040和-0.040。而且，如果重要性水平为0.05，工资与这些人没有太大关系。一般情况下，公司高管的薪酬水平和公司绩效水平必须是正相关的，这里的示例公司高管薪酬与公司绩效水平无关。分析了这种情况，因为一官薪酬水平在两个极端。2公司内部激励机制不完善。3数据不准确。此外，根据相关系数表，指标净资产和其他绩效指标的相关系数值最大，因此选择它反映上市公司绩

9、效。2问题2结果详细说明(1)分布式同质性检查SPSS的结果报告首先列出了分布式同质性检查结果，如表20-2所示。因为使用了Levene检测法，所以Levene统计等于20.91。由于概率p值0.052大于重要性级别0.05，因此其他行业数据的方差被认为是满足方差分析前提条件的相同。，(2)单元素方差分析表是表20-3所示的方差分析检查表中的第一列是包含组之间的二次平方和(组之间)、组内的二次平方和(组内)、总二次平方和(总和)的方差源。第二列表示二次平方和(平方和)、组之间的二次平方和、组内的二次平方和和总二次平方和。第三列是自由度df。第四列是平均值。第五列是f值1.617(组之间的平均值

10、与组内平均值的百分比)。第六列是与f值对应的概率p值，其值为0.140。接受不同行业对上市公司业绩影响不大的前提，因为概率p值大于重要性水平。(3)平均图表20-5显示了其他行业的净资产平均图表。图中，银行证券公司的净资产平均值最高，房地产公司的净资产平均值最低，但这一差异根据方差分析结果，在统计上没有太大意义。3问题3结果详细说明表20-4是双因素方差分析检查表，第一行(标题以外的第一行、下一行)的“校正模型”是对使用的方差分析模型的检查，并假定原始模型的所有影响因素(区域、产业和两者的相互作用)对公司业绩没有太大影响。此测试的p值大于0.05，因此使用的模型在统计上没有意义。换句话说，上述因素都没有明显的差异。第二行是检查模型中的常数是否等于0的测试，根据概率p值，它与0不太相等，但在分析中没有实际意义，可以忽略它。第三、第四行分别是区域、产业的影响测试，零家庭是区域和产业在公司绩效上没有太大差异。但是，两行的伴随概率p大于重要性级别0.05。可以看出，两者都对公司绩效有相当大的影响。第五行检查了区域和行业的交叉作用，显示p为0.747，大于显著性水平0.05，表明交互作用对观察变量公司的业绩没有