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《哈尔滨工业大学》 2010年
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基于数据驱动的上市公司财务综合评价体系

李剑霞  
【摘要】: 多指标综合评价方法是近年来统计学的一个新课题。随着统计内容的扩展,原来适用于综合评价社会生产规模、速度、结构方面的价值指标方法,已表现出某种局限性。综合经济效益的评价,社会发展水平的评价,宏观经济预警系统的建设等,都要求人们探索新的统计指标评价方法。本文主要研究上市公司的综合业绩情况,针对此问题,提出一种新的多指标综合评价方法。 本文的课题来源于自由课题研究。首先从盈利能力、偿债能力、运营能力、发展能力等4个方面构建了上市公司财务综合评价指标体系,应用运筹学的层次分析法(AHP),根据实际问题,较为合理的确定各指标分值。其次,利用信息论中“熵”的概念,对确定14项财务指标的权重,从而解决了主观赋权的局限性。在此基础上,用“加权求和”的评价函数形式,对670家上市公司进行了实证分析,得到他们的综合排名及分数,验证了评价方法的可靠性。 主要内容为: (1)对财务指标进行筛选,构建上市公司财务综合评价模型,并对数据进行预处理,通过财务指标运算公式,计算所需14项指标值的数值,进而,对所得数据进行标准化,剔除行业因素对指标值的影响,变适度指标和逆指标为正指标,应用层次分析法原理,获得各指标分值。 (2)为突破评价指标主观赋权的局限性,引入用信息论中熵(entroy)的概念进行客观赋权,利用熵的大小度量各财务指标在不同企业之间的差异程度。从而,获得指标的差异系数,熵和权重。 (3)确立上市公司综合评价方法,对深市670(银行业由于存在特殊性,未进入本次综合排序的范围内)家公司2006年和2007年的经营业绩进行了综合排名及实证分析,并列出了经营业绩最佳10强。 本课题的结论一方面为经济领域工作质量、经济效益等的综合评价方法提供一种新的思路,不但弥补了层次分析法偏向主观性和熵值法偏向客观性的缺点,而且剔除了评价过程中行业差别和指标量纲上的差异,使得评价过程更加合理化:另一方面,通过对大量上市公司财务数据的处理,对上市公司的综合业绩进行排名及分析,从而,为广大投资者提供了一个更准确,可靠的决策依据。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:F224;F275

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