资产的相关系数精选(九篇)
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第1篇：资产的相关系数范文
鉴于目前国内文化遗产数字信息展示与传播水平的普遍问题，文化遗产数字信息展示与传播在新媒体语境中的发展方向可体现在采用新的数字信怠展示形式、科学地树立文化遗产网络数字化建设思路、以严谨的文化遗产信息传播态度推动文化遗产主题游戏研发和创新、拓展文化遗产知识传播渠道与提升城市文化活力合二为一四个方面。在文化遗产数字信息发展中还需要认识到几个关键问题会直接影响到展示与传播效果：一是专业人力资源缺乏：二是数字信息设计运用中“度”的把握；三是关于真实性的态度问题：四是资金投放不足导致的结果。
关键词：
文化遗产 数字信息 展示与传播 新媒体 发展方向
中图分类号：G20
文献标识码：A
文章编号：1003-0069（2015）07-0076-02
我们知道，展览是一种经济产业，文化遗产数字信息展示仅仅是某项文化资源展览项目的一部分，运用新媒体艺术和技术手段对之设计，其根本还是要从营销的角度全面深入研究文化遗产信息整体传播的效果。研究首先应包括文化遗产项目的内容及定位、场馆（包括虚拟场馆）的环境与构造、信息的特点与分布、观众的需求和目的、新媒体技术手段的应用利弊与目标、资金情况等。在这些分析的基础上，再全面整体地进行新媒体艺术表达形式的策划，包括形式与信息内容的配合、形式多样性的选择、新技术的运用、综合多种形式的设计方案等，才能使数字传播效果在文化遗产展示场所――被呈现。
当然，在形式的选择和新技术运用环节，设计人员始终需要清醒地意识到：新技术的运用是否能与传播效果成正比？新技术的应用、新形式的出现当然会吸引更多观众对其信息进行关注，但设计人员如果单纯是为了探索文化遗产数字形式的新颖性，沉湎于科技优势而忽视文化遗产的学术价值，最终的结果则是乏味的空壳无法与丰富的文化遗产信息对接，文化遗产数字传播的效果和目的也就完全丧失了。
一 文化遗产数字信息在新媒体语境中的发展方向
1 采用新的数字信息展示形式。
目前，文化遗产数字信息展示在新媒体语境中具有技术现实意义的新颖形式，包括虚拟现实场景、远程临场、文物全景交互式控制、数字幻影成像装置、主题性综合媒体展示等。
远程临场与虚拟现实非常相似，虚拟现实是在电脑模拟中尽力达到“真实现场存在”的幻象，而远程临场，则尽力令人们产生出现在远距离场所中的幻觉。在本质上远程临场和虚拟现实的最终结果是相同的，两者都有一个人机接口（interface），观众通过该接口运用人类的自然力量，与另一个环境产生互动，而后一个环境不在用户身体周围。远程临场技术运用于文化遗产展示场所，通过主题设i+，可以让观众感觉自己视乎真的出现在历史上某一时间或事件中。在远程临场中，观众有越多越丰富的感觉线索，就越能感到一种存在的真实性。而虚拟现实的典型特色，则是通过改革知觉和人机界面技术，在知觉感性方面表现出令观众感觉身I缶其境的“沉浸式”视觉和声觉体验。虚拟现实通过各种技术增强普通计算机的表现能力，包括显示给予人立体感的三维视觉幻象、围绕在整个环境的环绕式投映影像、三维立体声音定位等，这些技术都是建立在人类生理反应基础上的。观众可以通过两眼看见的差异来判定深度，或是两耳感觉到以信号的毫秒时间差异来定位空间。同样的，虚拟现实场景设计可以给观众造成―种假象，让他们感觉看到、听见的―切比想象中的历史真实环境更加真实。
文物全景交互式控制的范围通常是在720°（x和y两个维度的360°），因此可以全方位细致地观摩文物，这对那些不能触碰的珍贵文物有积极的展示补充作用。文物的全景图片可以通过高密度角度的序列图片生成，也可以是高质量的三维建模渲染图片。这种形式既可以用于展厅现场控制以作为真实文物展示的补充部分，又可以通过网络展示以替代文物二维图片展示的不足。
数字幻影成像装置的主体部分是装置，所采用的技术手段不一，设计通常都是巧妙、有创造性、耐人寻味的。究其原因，则在于装置作为一种传统的艺术表现形式，具有先进性和自由性，在对传播内容本质进行揭示的过程中又具有强烈的趣味性，现在再配合数字技术手段，就更具有时代吸引力了。例如深圳博物馆新馆的证券交易所幻影成像装置，就非常值得我们学习。装置通过多层玻璃折射平面影像（分了图层的单人影像），形成多层次的影像幻象，并通过底层图作为最终背影，使场景呈现较为立体的空间层次，很有现场感。
主题性综合媒体展示其性质也是属于新媒体的一种，通常是某个主题展览的核心部分，是围绕某个文化主题所进行的展示策划，以达到强烈吸引观众对其文化遗产关注和认知的目的。这种形式的设计通常是运用多种媒体、多种技术呈现某个历史状态或某种文明。例如日本国立科学博物馆举办的“神秘的王朝――玛雅文明展”，工作人员在4000张摄影、测量图纸、地图以及大量文献调研的基础上构建了玛雅的虚拟空间，并由日本著名的演员扮演“国王”、“天文学者”、“考古学家”等角色，使展期中的12万观众通过虚拟现实与表演艺术，亲身体验了玛雅文化。
2 科学树立文化遗产网络数字信息建设思路。
目前，国内大部分文化遗产保护和宣传单位所设计的网站明显有两种思路：一是为完成建设任务而进行的设计，相关的文化遗产内容展示非常粗略，通常为时间――地点――人物――事件（特征）为框架的少量文字+图片介绍；二是网站的定位，大多是以保护和宣传单位为宣传重心，文化遗产原本的信息展示则很少。这样的建设思路直接导致文化资源为全社会共享的目的无法实现。
对文化遗产的网络建设，在目前的条件下，至少应有两种不同的建设思路：一是图像资料的收集与展示（在广度上展示信息）；一是对单项艺术作品的深入研究，以至可以延伸到当时的文化体态和其他文遗作品（在深度上介绍信息）。这两种定位可以综合地体现在一个站点中，也可以根据文化遗产保护宣传单位的信息特点，选择其中一种方式对网站进行设计。当然，无论是怎样的选择，都必须是在对文化遗产内容有深刻研究的基础上，根据文化遗产的信息特点来设计数据收集方式、框架结构、媒体选择、演示方式、交互方式等内容。
3 以严谨的文化遗产信息传播态度推动文化遗产主题游戏研发和创新。
以文化遗产内容为主题的数字游戏，让人们更有发现的快乐。中国几千年的历史，每个文明阶段、人物事件、文化内容、民族故事，都会让游戏策划的主题异彩纷呈。无论是在线多人游戏，还是单机单关游戏，只要具有良好的游戏机制和游戏性，传播的文化遗产信息内容就能实现良好的学习性。
对游戏产业来讲，以文化遗产内容为主题策划游戏，不但会带来游戏的品质提升，形成新的消费点和盈利点，实现游戏产业发展的新路标，更重要的是，游戏的形式会使文化遗产知识和信息被更有广度和深度地传播。游戏产业的主要消费人群――青少年，同时也是文化遗产知识传播的主要对象。作为用户，他们人数众多，知识吸收力强，随着游戏的深入，需要掌握更全面的文化遗产背景知识和对人物事件进行深入研究才能把握游戏进程，这就会在无形中促成了青少年对文化遗产知识的了解和研究兴趣。例如，法国文化特色的战略探险游戏《太阳王宫殿的阴谋》，以1685年路易十四时代的凡尔赛宫为背景，利用3D和虚拟漫游技术再现了当时的宫殿建筑、家具、油画作品、工艺品、30多个生活在宫殿中的人物、音乐等，加上游戏中的地图、文献等辅助功能，让青少年在寻宝探秘的同时了解了法国的历史、文化和艺术。
当然，众多的游戏公司已经认识到了此类游戏的市场前景，目前市面上的历史策略游戏也举不胜数，但在游戏的策划和设计中却普遍存在一个仅仅考虑市场营销的问题，极少准确地去展示和传播文化遗产信息，有时甚至与之背道而驰。因此，这些游戏无论怎样精彩和吸引，也并不是真正意义的历史文化遗产游戏。只有基于文化遗产信息被准确传播和展示这一前提，只有在游戏策划中关注文化遗产信息的真实性和知识深度问题，游戏这种形式才能完美而有效地与文化遗产信息相结合、相促动。因此，以严谨的文化遗产信息传播的态度推动文化遗产主题游戏的研发和创新，才是我们目前工作的重点。
二 在文化遗产数字信息发展中的关键问题
一）专业人力资源缺乏
在文化遗产保护和宣传领域，缺乏数字设计、网络建设、传播与心理、交互行为研究的新媒体人才；而在新媒体艺术设计领域，缺少甚至没有人文历史研究方面的专业人员。这样，在文化遗产和数字技术之间，造成了一种因各自缺位而形成的人才断层，带来的直接后果就是数字技术不能在学术层面对文化遗产进行传播，也就缺乏了对应文化遗产信息特点和传播需要的独特设计。
如何解决人文和科技方面人力资源的互补、融合和组合问题，是各级政府、文化部门、教育部门急待研究和行动的工作。目前在满足这一需要的人才培养尚不能到位的情况下，只能首先做到对两方面专业人才怎样磨合、互补、有效合作的研究。
二）数字信息设计、运用中“度”的把握对文化遗产保护与宣传的影响
在文化遗产信息内容的研究和数字创作的过程中，会存在过分人文专业化所导致的传播阻隔问题，也会存在过分追求娱乐化、趣味性而产生对文化遗产价值的消解和损害问题，这都是我们在实施文化遗产数字化工作时需要特别警惕的。造成这一问题的直接原因其实还是前一个问题，即研究文化遗产资源的专业人员不熟悉数字传播的原理和特色，专业习惯思维和专业表达让文化遗产信息在传播层面造成与受众的疏离，同时，新媒体艺术创作人员不熟悉文化遗产丰富深厚的内涵和优势，往往会顺应商业和普通公众的娱乐性浅层需求，不但不能把深厚的文博知识丰满地传达给受众，甚至造成对文化遗产信息传播的负面影响。因此，怎样在文化遗产数字设计工作中衡量是否过度，是研究课题中的一个新方向。
数字信息的过度应用，也会给展览、旅游等产业带来负面问题。在传统文物展示场所、文化遗产遗址、文化社区和保护区，观众（游客）搜寻的目标有可能不再是文化遗产信息而是数字设备，更有可能造成观众（游客）在观光游览时对数字形式和设备的极度依赖，其代价就是造成观众（游客）与文化历史资源产生分割，与展览或旅游项目的最终目标背道而驰。
三）关于真实性的问题
第2篇：资产的相关系数范文
摘要：随着资本市场的日臻完善，投资手段日益多元化，投资风险前所未有地增加，投资者们也要更加准确、及时地掌握企业的财务状况和经营状况。以资产负债表和损益表为基础，“会计利润”为核心的传统财务分析指标体系已经满足不了当前的市场需求，调整和优化我国传统的财务分析指标体系是当下亟待解决的问题。
关键词 ：财务分析指标体系；现金流
一、传统财务分析指标体系回顾
我国现行的财务分析指标体系主要包括四个方面：盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力。现行的企业盈利能力相关指标有：净资产收益率和总资产报酬率；收入利润率分析和成本利润率分析、每股收益率。反映企业偿债能力的指标有：流动比率、速动比率、资产负债率、利息保障倍数。反映企业运营能力的主要指标有：应收账款周转率，存货周转率，流动资产周转率，固定资产周转率，总资产周转率。反应企业发展能力的指标主要有营业收入增长率，总资产增长率，资本积累率。
二、基于现金流量的财务指标体系分析
（一）基于现金流量的企业盈利能力评价体系的建立本文对盈利能力指标的修改如下：（1）增加现金净利润比率= 经营活动产生的现金流量净额/净利润。（2）将每股收益率改为每股现金净流量比率= 经营活动产生的现金净流量/年末流通在外的普通股数，该值在反映企业进行资本支出和支付现金红利能力上要优于每股收益，也更加受到股东的关注。
(二)基于现金流量的企业偿债能力评价体系的建立
本文建议保留速动比率，并将流动比率改为现金流动负债率=经营活动产生的现金净流量/流动负债。资产负债率作为反映企业偿债能力的底限指标，本文建议不做修改。将利息保障倍数改为现金利息比率=经营现金净流量/利息支出。
（三）基于现金流量的企业营运能力评价体系的建立在传统的财务指标体系中，企业资产的流转总额用主营业务收入或主营业务成本来表示，然而在企业的实际运营过程中，企业账面上的主营业务收入或成本并非企业实际收到或支出的，即没有进入到流转程序。
影响企业主营业务收入质量的主要是应收账款，由于有的企业并不能保证这些应收账款的可回收性，因此账面利润的数量与质量脱节。本文建议将其改为：应收账款回收率=（销售商品收到的现金+ 收到的增值税销项税）/应收账款平均余额，该指标对其他以主营业务收入为总流转额的指标起到了印证和补充的作用。
同理，本文建议将存货周转率改为：存货流转率=分析期销售存货获得的现金/（分析期存货的平均余额-应付账款+预付账款+应收账款-预收账款）
（四）基于现金流量的企业发展能力评价体系的建立企业营业收入的增长并不一定意味着企业财富的增长，资产规模的增长只是企业进一步发展的充分条件，当企业盲目扩张时，会导致企业入不敷出。本文建议进行如下改进：增设(1)经营现金流量增长率= 当年经营现金净流量/去年经营现金净流量（2）净现金流量适当率= 经营活动产生的现金净流量/ (资本支出+存货增加+现金股利)，该指标值大于等于1 时，表明企业的发展前景良好。(3)每股经营活动现金净流量增长率= 本年每股经营活动现金净流量增长额/ 上年每股经营活动现金净流量，该指标反映了企业权益资金报酬率的增长情况，该指标>1 时，企业的权益资金带来的收益呈增长趋势；若<1,在企业没有增发股份的情况下，表明企业经营活动产生的现金流减少，企业发展能力欠佳，该指标补充了资本积累率。
三、实证分析
本文选取2009-2012 年30 家家电行业的上市公司作为研究对象，分别对反映其盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力的传统财务指标进行实证分析。
（一）盈利能力实证分析
传统盈利能力评价指标各年得分相关系数表
相关系数表反映了企业当年企业未来几年的预测程度。对比传统盈利能力各年得分相关系数表和改进后的盈利能力各年得分相关系数表可知，虽然传统指标体系的相关系数普遍高于新建指标体系，但是传指标体系相关系数逐年递减，新建指标体系相关系数逐年递增，用2009 年预测2012 年是更是新建指标体系预测效果更好，因此可以得出现金流量的信息价值在逐年增加，其具有更好的长期预测效果。
（二）偿债能力实证分析
偿债能力实证分析的方法与上述盈利能力实证分析部分相同，相关系数如下：
将以上两张相关系数表对比可知，整体而言，基于现金流的各年相关系数高于传统指标体系，因此毫无疑问，新建指标体系中偿债能力的预测性更强。
（三）营运能力实证分析
由以上两表可知，传统营运能力评价指标各年得分相关系数与基于现金流量的营运能力评价指标各年得分相关系数大体相当，在长期预测上后者的相关系数更大，且后者的系数呈递增趋势，因此基于现金流量的评价体系具有较好的预测性。
（四）发展能力实证分析
对比以上两个表可知，基于现金流的企业发展能力指标体系的预测能力高于传统指标体系，且预测能力逐年增加，但结论还有待今后更多数据的进一步验证。
综合以上实证分析的结果，我们可以得出：实证分析的结果基本符合理论预期，即总体而言，基于现金流量的评价指标体系具有更好的评价和预测能力；同时，即时在个别情况下基于现金流的评价指标体系的预测能力不及传统指标体系，但是其相关系数也在逐年增加，这也证明了现金流量信息价值在逐年增加，评价能力在逐年提高，因而基于现金流量的指标体系的利用与发展值得我们更加深入的关注与探索。
参考文献：
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[6]瞿海平.对子公司财务评价体系的选择及应用分析--以烟草销售企业为例[学位论文]，2009，复旦大学.
[7]何娟.基于现金流的财务分析指标体系的构建和实证研究2010，西安科技大学.
第3篇：资产的相关系数范文
【关键词】会计准则形式趋同Spearman相关系数法
【中图分类号】F233
高质量的会计准则是高质量的会计信息的必要条件之一，高质量的会计信息可以帮助投资者更好地进行经济决策。IFRS与IAS被视为高质量的会计准则，一直以来都处于不断修订和完善的过程中，准则规定具有很高的时效性，从适用范围广度也可以看出其代表性。CAS一直坚持走“国际准则趋同”的道路，但是并没有在所有方面实现完全趋同。我国以IFRS/IAS为基础制定CAS，需要时刻关注CAS形式趋同程度的变化，以制定进一步改革路线来提供更高质量的会计信息。
一、引言
为保持CAS与IFRS/IAS的持续趋同，财政部在2012年了一系列准则征求意见稿后，于2014年正式修订了五项、新增了三项会计准则。会计趋同包括形式趋同和实质趋同。形式是指准则规定或法律解释，实质是指财务数据或经济后果。会计准则形式趋同带来的思考是：如何测度CAS与IFRS/ IAS的形式趋同程度？现阶段CAS与IFRS/IAS达到何种趋同程度？分歧体现在哪些方面？未来准则修订的方向是什么？这一系列问题的思考对研究如何产生高质量会计信息、实现实质趋同具有重要意义。
本文对截至2015年7月在用的CAS与IFRS/IAS形式趋同程度测度，以探究分歧的原因、趋同的现状和未来的政策制定方向。
二、文献回顾
形式趋同（formal or de jure harmonization）与实质趋同（material or de facto harmonization）的区分十分重要。形式趋同是从准则对各项会计实务具体规范上判断两套不同准则的相关关系，实质趋同是从财务数据的角度对准则形式趋同的效果及其变化进行检验。Van der Tas（1988）使用H指数和C指数首次量化财务报告趋同的研究，作者首先界定趋同的含义，然后介绍H指数与C指数的计算方法，并举例说明其应用。
Rahman等（1996）认为形式趋同是实质趋同的不可缺少的一部分，他们提出测度形式趋同的绝对值，但是却没有测度相似科目的相似度；Garrido等（2002）使用欧式距离的方法测度IASB实现的形式趋同，结果显示随着可选方法的数量的减少，财务信息可比性不断提高。但是Garrido等（2002）使用的方法无法用于测度某一国家会计准则与IFRS/IAS的形式趋同程度。
Fontes等（2005）使用葡萄牙会计准则、IFRS/ IAS，对三种测度会计准则趋同程度的方法进行分析。通过对三种方法的比较，他们认为欧式距离法只能通过会计方法的个数来测度形式趋同程度，没有考虑到会计方法规定有不同的规定强度，而且单纯地比较会计方法个数并不能得出准则内容是否趋同的结论；而作者对Jaccard系数法和Spearman相关系数法也进行了比较，他们认为这两种方法都对具体项目的要求情况进行了分别统计，但是前者没有考虑会计准则对具体项目要求强度差异，后者考虑了要求强度的差异。
国内的研究中，王治安等（2005）采用平均距离法进行度量。已有研究使用的距离法均属于计算定距数据的方法（张国华、曲晓辉，2009）。因此，作者认为平均距离法并不适合用来计算中国企业会计准则的国际趋同程度，而欧式距离法会受到观测单位的影响，马氏距离中的样本协防差矩阵难以确定。张国华、曲晓辉（2009）虽然提出了模糊聚类分析法，但是其计算程序十分复杂。如果想要对所有单项会计准则进行全面度量和分层，在应用上会有一定局限性。
国内外学者针对会计准则形式趋同测度的研究处于少数地位。直到Tay和Parker（1990）提出将会计准则趋同分为实质趋同与形式趋同时，学者们才开始注意到对形式趋同的研究。国外学者提出的方法由欧氏距离法、马氏距离法等演变到平均距离法、Jaccard系数法、Spearman相关系数法等；国内以曲晓辉、张国华的研究为代表，在原有方法上创新提出将模糊聚类分析法应用于会计准则形式趋同的测度上，但是计算程序较为复杂。
测度会计准则形式趋同程度的方法主要有距离法和相关系数法。作者认为要根据数据特征选择合适的形式趋同程度测度方法。本文研究使用的数据为定序数据，适合用Spearman相关系数法。
三、研究范围与研究方法
（一）研究范围
本文以截止2015年7月仍在用的会计准则为准，CAS原文来自财政部会计司专题栏目，不考虑准则体系中所包括的应用指南、解释、专家意见等，选取1-41号会计准则进行研究。此外，本文以IAS官网（）提供下载的IAS、IFRS英文原版为准，暂不考虑解释（IFRIC）等，已经被撤销的、已经被取代的和即将实施的准则不在比对范围内，其中即将被取代的IAS39在目前仍然生效，因此在比对中仍然包含在范围中。
具体地，只考虑一般行业的准则，因为我国准则还是会考虑到本国实情与国际上的差别，因此特殊行业的准则也有特殊之处。不考虑CAS完全缺省的准则、CAS与IFRS框架与前言的比对和IFRS1与CAS1。对于IFRS新修订的准则CAS尚未跟进，这种情况不存在可比性。而CAS与IFRS框架与前言分别在两套准则体系中有很大差别，IFRS1与CAS1虽然从名称上看都是对首次采用会计准则的规定，但是前者主要是对从采用US GAAP到IFRS的过渡性规定，后者主要是对以前从未采用CAS或者新旧准则交替阶段所做的规定。因此，二者实质上不存在可比性。
（二）研究方法
作者采用的方法有三个难点及需要关注的地方：第一，设置客观合理且具有代表性的比较点；第二，对比较点在准则中要求强度进行赋值；第三，对“打分”后的数据选择符合数据特征的统计方法计算其相关系数，用相关系数的结果衡量准则国际趋同程度。
关于比较点的设置，杨珏、曲晓辉（2008）给出了参考德勤会计师事务所对CAS与IFRS/IAS的研究报告的建议。因此，本文以德勤2014年公布的《国际财务报告准则合规性调查问卷》为基础设置比较点。为了更加全面完整统计由于某项准则缺失导致两套准则不可比的情况，本文也对IFRS/IAS相对于CAS重要缺失之处进行了统计。
在设置完成比较点后，作者需要对比较点在准则中要求强度进行“打分”。作者主要遵循两个原则：一方面，基于会计准则的实际意义进行比较；另一方面，尽量减少主观判断偏差。根据Fontes等（2005）的五级赋值法：1=要求，2=建议，3=允许，4=禁止，5=未规定。
准则要求强度的数据是本文所使用的数据，在本文所使用的数据中被赋值为1的比较点在准则中的要求强度比被赋值为3的要求强度要高得多。但是，比较点在准则中的要求强度之差没有具体意义，因此本文所使用的数据是定序数据。测度形式趋同程度的距离法中，欧氏距离法、马氏距离法或平均距离法用于计算定距数据，因此本文认为无论是欧式距离法、马氏距离法还是较为简便的平均距离法均不适合本文所使用的数据的特征。相关系数方法中，Jaccard系数没有考虑准则对方法要求强度的差异，会高估趋同水平；Spearman相关系数法用于计算等序数据的相关性，符合本文使用数据的特征，因此本文采取Spearman相关系数法。
CAS与IFRS/IAS主要有两类差异：一是两套准则都对比较点的内容做出了规定，但是两套准则对比较点的要求程度不同，即“分歧”状态；二是，其中一套准则没有对比较点做出规定，即“缺省”状态，使得两套准则存在差异。在应用Spearman相关系数法计算比较点在两套准则下的要求强度的相关性时，应当区分“分歧”与“缺省”两种不同状态。对于“打分”在1-4内的比较点，可以进行Spearman相关系数的计算，但是对于其中一项为5，即“未规定”的状态时，一项有具体规定和一项没有任何规定的准则不具有可比性。综上所述，CAS与IFRS/IAS对比较点要求强度时，按形成差异的不同原因分类计算Spearman相关系数。
四、测量过程与结果
（一）财务报表列报的计算举例
2014年1月26日，财政部了新修订的CAS30，2011年6月IASB正式修订后的IAS1。比较点列示如下：
剔除前，本文设置比较点共93个；剔除“缺省”状态的比较点后，得到53个比较点。获得Spearman相关系数为0.339，在0.05置信度下显著。从统计学上对相关系数大小的判断来看，计算得到的结果表明CAS30与IAS1存在线性相关关系，但是相关程度不高。CAS30与IAS1的“分歧”主要是对财务报表公允表达的要求、资产负债表单项项目按照流动性列示的要求、利润表对费用按照性质或功能列示的要求等方面，“缺省”主要是相对于IAS1，CAS30对非财务信息、不确定性风险因素和资本管理目标等非强制性信息披露未作规定。
首先，准则适用范围方面存在“分歧”状态。IAS1中明确指出“编制中期财务报表的时候，要根据IAS34的规定进行”，CAS30指出“本准则适用于个别财务报表和合并财务报表，以及年度财务报表和中期财务报表，CAS33对中期财务报表的编制另有规定的除外”。
第二，一般特性方面的规定存在“缺省”内容。IAS1中提出财务报表应“公允表达、以持续经营假设和权责发生制为基础”。CAS30对基本要求部分表现在：第一，持续经营的判断标准、考虑因素和强制要求；第二，重要性的界定，不足以在财务报表中列示的项目，但其对附注很重要的，应在附注中列示；第三，企业原则上不得将资产和负债、收入和费用抵销，但是非日常活动形成的利得和损失以净额列示不属于抵销。
第三，资产负债表列示方面，两套准则对资产负债表要求至少披露的项目基本没有差异，不过CAS30与IAS1仍存在一些“分歧”。IAS1不要求项目列示的顺序、方式，CAS30要求报表项目应该按照流动性列示。但IAS中还规定如果以流动性列示项目可以提供可靠的信息，则可以按流动性列示。
第四，利润表列报方面基本相同，存在个别“缺省”与“分歧”内容。IAS1要求当收益或费用项目重大时，企业应单独披露其性质和金额，CAS30对该内容则未规定，缺乏对披露“重大”信息的要求。此外，IAS1可选择费用性质法或功能法列报；CAS30要求采用功能法列报费用，分成销售费用、管理费用与财务费用等部分。
第五，权益变动表与附注方面存在“缺省”状态。CAS30与IAS1对财务报表附注内容的总体要求一致，但是CAS30缺乏对非财务信息、不确定性风险因素、资本管理目标等信息的披露，且在具体内容表达上不够详细。
（二）会计准则整体指标计算
作者对共35项IFRS/IAS与CAS进行了单项准则间的比对。鉴于一些单项准则内容相关程度较高，将其中几项准则进行合并比对。
从表3，可以看出准则整体最终计算得到的Spearman相关系数为0.448，在0.01的置信度下显著，表明CAS与IFRS/IAS在0.01的置信度下有显著的线性关系，相关系数大小为0.448，达到中度趋同程度。
所有单项准则比对得到的Spearman相关系数都至少在0.10的置信度下显著，表明CAS与IFRS/ IAS所适用于一般行业的单项准则都存在线性相关关系。其中合营安排等几项准则在所有重大方面Spearman相关系数都在0.01的置信度下显著，且完全相关。此外，固定资产等几项准则的相关系数较低，主要原因分别是IFRS/IAS允许以重估模式对固定资产进行后续计量和资产减值损失在资产以重估模式下计量的会计处理方法。
五、研究结论与启示
（一）研究结论
本研究主要得到以下结论：
第一，CAS与IFRS/IAS整体达到中度趋同程度。准则整体Spearman相关系数为0.448，表明CAS与IFRS/IAS达到中度趋同
第二，35项单项准则的形式趋同程度差异较大。Spearman相关系数等于1的有合营安排等，表明这几项内容在两套准则下完全一致；趋同程度较高的有公允价值计量等，Spearman相关系数都在0.6与0.7之间；趋同程度较低的是资产减值损失等，Spearman相关系数都在0.2与0.3之间。
第三，新颁布或重新修订的准则趋同程度较高，比如公允价值计量和在其他主体中权益的披露。前者Spearman相关系数为0.688，后者Spearman相关系数为1.000。新颁布准则的高度趋同体现出CAS国际趋同路线的导向。
第四，与IFRS/IAS相比，CAS缺省更多披露方面的要求。“缺省”状态的比较点为430个（1392-962= 430），表明与IFRS/IAS相比，CAS有30%左右尚未覆盖的内容。这些未覆盖的内容主要为披露的规定，与IFRS/IAS相比，CAS缺乏对自愿性信息披露的规定。
（二）研究启示
第一，我国必须完善资本市场环境和产权制度环境，努力发展成熟的市场经济，并且不断培养与选拔专业高素质人才，以提高公允价值计量的可靠性。
第二，无论是企业财务人员还是注册会计师等人员的参与度还是准则制定环节的透明度都有待进一步提高。
第三，明确准则制定导向，从内部外部最终实现与IFRS的原则趋同。
主要参考文献：
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第4篇：资产的相关系数范文
[关键词]杜邦分析体系;实证分析;信息传输;软件和信息技术服务行业
一、引言
作为对公司业绩量化分析的主流，财务报表分析方法一直是评价公司与管理者业绩以及治理层发现公司舞弊等的重要手段。它通过对权益净利率的因素分析法，巧妙地运用比率的特性，将利润表中的项目、资产负债表中的资产和资本结构结合在了一起。本文利用杜邦财务综合分析体系对盈利能力综合的概括性，通过净资产收益率开始，分层逐步分析探求各变量对最终指标的影响过程，提供更详细的信息。
二、文献综述
王敏（2009）认为，会计收益质量取决于1.过去会计盈余质量的可靠性2.其过去的保障程度及其稳定、安全与增长效果。根据邵传鹏（2009）、张涛、张鹏飞（2006）的观点，对财务质量的分析是对财务比率等指标、非财务状况和企业增长性的综合分析。他们建立了相对比较系统的财务质量分析指标。张新民教授建立了系统的财务质量综合分析理论。根据钱爱民教授的观点（2011），利用现有资源进行价值创造的潜力与实力、保持企业的可持续发展能力，应从企业的增长、盈利和风险的三要素因素的平衡中实现。Benjamin与David Dodd（1934）在《证券分析》中首次提出永久性盈余（Permanent Earnings）和暂时性盈余（Temporary Earnings）两种关于盈余的概念。Lipe（1986）运用实证研究证明：盈余构成项目在股票回报方面的解释能力比总括盈余强，实证会计学者更加重视从盈余结构角度研究盈余持续性。Ramakrishnan和Tomas（1991）研究认为，盈利可以细化为永久性盈利、暂时性盈利和价值无关盈利三种。Collin与Kothari（1994）认为，盈余的反应系数和盈余的质量具有正向的联系，盈余持久方面、盈利水平方面、增长方面、风险方面影响盈余反应系数。Fairfield、Sweeney和Yohn（1996）研究发现，对未来权益净利率的预测准确度可以通过对盈余项目的进一步细分实现。
三、实证分析
本文选取截止2015年1月14日在沪深两市的所有归属于信息传输、软件和信息技术服务行业的上市公司作为总体研究对象，以2009年度至2013年度这些上市公司财务报告的数据作为研究样本。最终剔除缺省数据后共有825条完整数据。本文数据的来源主要是锐思金融数据库。本文主要采用运用营业收入年增长率与总资产年增长率作为规模变化指标。
1.权益净利率第一层次分析
从杜邦分析基本公式描述性分析可以得出，本行业上市公司的销售净利率很高，为17.60%。本行业营业收入的增长率均值和总资产的增长率均值很高，分别为28.65%与50.54%，本行业发展迅速。净资产收益率与销售净利率、总资产周转率、财务杠杆、营业收入增长率的相关系数分别为0.427、0.350、0.608、0.264，且都在1%的条件下显著;与总资产增长率的相关系数为0.066，且在5%的条件下不显著。净资产收益率和销售净利率、总资产周转率的相关性较强，说明成本控制、资产周转运营控制对公司盈利能力的影响。净资产收益率与财务杠杆之间的相关性很强，说明管理财务风险对公司盈利能力的重要性。成长性指标在本行业中与盈利能力之间相关系数并不大。权益净利率和营业收入增长率的相关系数不高。权益净利率与总资产的增长率之间相关系数很低且不显著，所以相关性不强。
2.销售净利率第二层次分析
我们选取利润表中有代表性的项目进行分析（计算公式均是：相关项目/营业收入）。在7个项目的描述性分析中，销售成本率、销售费用率、管理费用率平均值较大，分别为52.66%、10.67%和19.90%，说明营业成本、销售费用、管理费用在企业成本费用中占比较大。在相关性分析中，销售成本率与销售净利率的负相关系数较高，为-0.621，且在1%水平下显著，体现控制营业成本对提升销售净利率的重要性。其余项目与销售净利率的相关性不强，主要原因可能是销售净利率的影响因素较多，无法体现与单独项目的强相关性。
3.总资产周转率第二层次分析
我们选取流动资产周转率和固定资产周转率进行分析。在描述性统计结果中，总资产周转率、流动资产周转率与固定资产周转率的均值分别为0.8193、1.1038和29.0913，标准差分别为0.5127、0.7515和77.0962。总资产周转率与流动资产周转率均值和标准差正常，而固定资产周转率均值和标准差偏大。这可能由本行业固定资产占总资产的比例较小、不同企业固定资产占比差别很大导致的。在相关性分析中，流动资产周转率和总资产周转率相关系数较大，为0.778，在1%的水平下显著。这说明流动资产周转率更好地解释了总资产周转率。固定资产周转率与总资产周转率相关性不高，相关系数为0.414，在1%的水平下显著，可能是由固定资产占比小、不同企业固定资产占比差异大导致的。
4.财务杠杆第二层次分析
我们选取非流动负债率、流动负债率进行分析。本行业的资产负债率并不高，为28.23%。流动负债率为25.87%，所以在总负债的组成中，流动负债占绝大部分。这也解释了流动负债率与资产负债率的相关性极高，相关系数为0.961，而且在1%水平下显著的现象。所以，本行业企业应加强对流动负债的管理，并使得资产与负债期限结构平衡。
5.杜邦分析适用性检验
我们对所有第二层细化变量做因子分析。因子分析的Kaiser的KMO值为0.584，巴特利特球度检验显著性水平为0.000，适合因子分析。我们从11个第二层次变量中我们提取了4个因子，共解释了63.23%的总方差。根据变量在因子中的打分情况，可以得出：其中第一个因子主要代表销售成本率、销售费用率、管理费用率，第二个因子主要代表固定资产周转率、流动资产周转率、流动负债率，第三个因子主要代表营业外收支净额率、价值变动净收益率，第四个因子主要代表财务费用率、非流动负债率。这四个因子基本符合杜邦分析体系的三个比率指标的层次分类（销售净利率、总资产周转率、财务杠杆），这三个比率指标的分类是产生细化指标（得分表中的11个变量指标）方差差异的主要原因，从而印证了我们利用杜邦财务分析法的合理性。
四、相关建议
1.企业应将管理重点放在成本费用控制、资产周转运营控制上
本行业的所有变量的主成分分析中，提取出的前两个主要因子分别代表销售成本费用率，资产周转率。这说明解释本行业权益净利率差距的最主要指标是这两个比率。所以，企业必须重视成本费用控制和资产周转运营控制。
2.在成本费用控制中，企业应着重控制营业成本
在成本费用率的描述性指标中，营业成本占销售收入比率最大，相应地，销售成本率标准差也最大。所以，控制好营业成本是企业提高销售净利率的重点所在。
3.在资产负债管理中，企业应重点关注营运资本管理
在流动资产管理中，流动资产周转率和总资产周转率表现出很强的相关性。财务杠杆与权益净利率的相关系数很高，应该引起足够重视。流动负债率占资产负债率的绝大部分，而且流动负债率与总资产周转率的相关系数也比非流动负债率与总资产周转率的相关系数高很多。这些都说明了在资产负债管理中，我们应该着重关注营运资本的管理。
参考文献
一、中文文献
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[2]张鹏飞.财务质量分析评价框架.会计之友（下旬刊），2006年09期
[3]王敏.基于财务信息对上市公司收益质量评价的研究.会计之友（下旬刊），2009年12期
[4]钱爱民，张新民.企业财务状况质量三维综合评价体系的构建与检验――来自我国A股制造业上市公司的经验证据.中国工业经济，2011，03：88-98.
二、英文文献
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[4] Benjamin Graham， David Dodd. Security Analysis： Principles and Technique，1E[M].New York and London： McGraw-Hill Book Company， Inc.， 1934.
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第5篇：资产的相关系数范文
【关键词】非线性相关系数 相异度度量 聚类方法 验证统计量
引言
时间序列聚类在很多领域有重要的作用，如金融和经济，工程学和生命科学等等。时间序列聚类有多种方法，聚类时通常要构建两个时间序列之间的相异度度量。如Piccolo（1990）[14]和Maharaj（1996）[12]提出的基于扩展的自相关系数的距离，Galeano（2000）[7]提出基于自相关的距离，Tong和Dabas（1990）[15]提出基于残差拟合的距离，Bohte（1980）[3]提出基于交叉相关系数距离，Caiado（2006）[5]提出基于周期图的距离，Maharaj和D’Urso（2010）[13]提出基于谱的相异度度量，Berndt和Clifford（1996）[2]提出动态时间扭曲距离，De Gregorio（2008）[6]提出马尔科夫算子距离，等等。
时间序列聚类分析在金融领域显得尤为重要，因为金融从业人员对金融资产之间的相似性很感兴趣，通过研究资产之间的相似度，对资产进行聚类，来进行投资和风险管理。因此，金融研究者提出了很多统计方法来分析资产价格序列的相似结构。例如，Mantegna和Bonanno（2001）[4]使用Pearson相关系数来度量两个股票收益率序列之间的相似度。考虑到金融时间序列的波动性，Caiado和Crato（2006）[5]提出了一种描述两个股票收益率数据之间动态特征的的类Mahalanobis距离度量方式，并且提出了一种聚类程序来对DJIA指数进行聚类。
本文中，通过Hoeffding’D，Kendall’sτ和Spearman’sρs三种相关系数分别来定义金融时间序列的相似度，然后运用PAM、agnes、diana三种聚类方法对相异度度量矩阵进行聚类，从而对不同的相似度度量方法和聚类方法进行比较。这对实际中进行金融时间序列分析有借鉴作用。
文章结构分为四个部分，第一部分介绍几种了相关系数和相异度度量方法；第二部分介绍了几种聚类方法和聚类评价标准；第三部分运用股票收益率数据进行了实证分析；第四部分做出总结并提出相关建议。
一、相关系数和相异度度量
在对金融时间序列数据进行聚类之前，首先要获得适合于聚类算法的数据结构。Kaufman和Rousseeuw（1990）[10]提出，聚类算法的数据结构通常有两种：第一种数据结构是对象—属性的n×p矩阵，其中矩阵的行代表对象，矩阵的列代表属性；第二种数据结构是相异度矩阵，矩阵的行和列的性质一样，代表的都是两个对象之间的相异度。本文运用的是相异度矩阵数据结构，因此首先介绍一些相关系数和相异度的概念。
（一）相关系数
相关系数是最常用的相似度的度量方式，常用的相关系数包括：Pearson相关系数ρp，Hoeffding’D，Kendall’sτ和Spearman’s ρs。其中Pearson相关系数ρp是一种线性相关系数，其他三种均为非线性相关系数。由于金融时间序列不服从正态分布，而呈现的是一种厚尾分布，不适合用线性相关系数进行两个金融时间序列的相关性度量。因此，本文主要考虑后三种非线性相关系数。
1.相关系数ρp
Pearson相关系数描述的是一种线性相关关系，相关系数的值在[-1，1]之间，数值越接近于1或-1，说明两个变量相关程度越大，数值越接近于0，说明两个变量之间相关程度越小。如果ρp（X，Y）=0，则说明X和Y是相互独立的，反之则不成立。
2.Kendall’sτ
当且仅当事件{X2>X1且Y2>Y1}或事件{X2X1且Y2>Y1}和事件{X2
当且仅当D（x，y）=0时，具有联合分布F（x，y）的随机变量X，Y是独立的。Hoeffding还提出：0？燮？驻？燮1/30，只有当Y是X的单调函数时才能得到上限值1/30。同时Hoeffding还提出了D的取值范围为：-1/60？燮D？燮1/30，这个值越高，X和Y相关程度越大。D统计量是Hoeffding用来对两个随机变量是否独立进行检验的，因此和前面的几种相关系数都有所不同。
在实际应用中，通常把Hoeffding系数扩大30倍，及D*=30D，因此它的取值范围在[-0.5，1]之间。
（二）相异度度量
以上介绍了几种常用的相关系数，但是得到的相关系数矩阵还不能直接用于聚类，要通过对相关系数进行适当的转换，使之变为能够应用于聚类算法的相异性度量。此处介绍了相似系数和相异系数，以及从相关系数到相似系数之间的转换方法。
相似系数s（i，j）表示两个对象i和j之间的接近程度，s（i，j）越大，两个对象就越接近。Kaufman和Rousseeuw认为相似度应该满足一下三个条件：
（1）0？燮s（i，j）？燮1；
（2）s（i，i）=1；
（3）s（i，j）=s（j，i）。
二、聚类方法和聚类评价标准
（一）聚类方法
相对于基于对象-属性矩阵的聚类方法，基于相异度矩阵的聚类方法使用范围更广，因为在很多实际情况中，获得对象之间的相异性矩阵要比取得对象-属性矩阵要容易。因此以下主要介绍一些适用于相异度矩阵的聚类方法。
1.PAM（围绕中心点）方法。PAM方法是一种基于划分的聚类方法，它不仅可以对对象-属性矩阵进行聚类，也可以对相异度矩阵进行聚类，本文用于对相异度矩阵进行聚类。这种方法是由Kaufman和Rousseeuw提的，又被称为k-medoid方法。
PAM的聚类算法如下：
（1）首先选择k个对象，这k个对象应当为它们各自所定义的类的中心，使得每个类中其他对象到它的平均距离最短，这k个对象被称为代表性对象。从这可知，最初的k个代表对象不是随机选择的，这也是这种方法和k-means方法的主要不同点。
（2）把剩余的对象归到离它最近的代表对象的一类。
Kaufman和Rousseeuw认为这种方法在对有离群值的对象进行聚类时，比k-means方法更好，而且k-means方法不能对相异度矩阵进行聚类，它只能对对象-属性矩阵进行聚类。但是k-medoid方法一般适用于对具有球形形状的类进行聚类，而不适用于对长条形的类进行聚类。
2.anges（层次凝聚）方法。由Kaufman和Rousseeuw提出的另外一种方法是agnes方法，这是一种凝聚的层次聚类算法，即一开始分别把每个对象分为一类，聚类每进行一步，就把上次聚类结果中的两个类又聚为一个类，直到最后把所有的对象归为一个类。这种聚类方法既适用于对象-属性的矩阵，也适用于相异度矩阵。
anges方法的算法为：
（1）首先把两个最近的类归为一个类。
（2）在后来的每一个步骤中，最近的两个类又被聚成一类，此处两个类之间的相异度度量基于类间对象的相异度度量。
Kaufman和Rousseeuw提出了四种定义类间距离的方法：Average linkage，Single linkage，Complete linkage和Ward's Method，本文运用Average linkage和Ward's Method这两种方法，分别记为agnesA和agnesW。
3.diana（分裂层次聚类）方法。diana方法是一种分离的层次聚类法，聚类程序和anges方法相反。首先，把所有的对象归为一个类，然后把距离最远的两个类分开，直至所有的对象都分别分为一类。
聚类程序如下：
（1）首先，找到和其他对象的平均相异度最大的一个对象。
（2）然后，把一个对象从一个类移动到另一个类，这儿移动的根据是移动对象和剩余的类的距离和分出去的类的聚类。若前者大于后者，则移动。
（3）最后，把类规模最大的一个类进行分割。
diana方法适用于处理球形的类的聚类，既可以对对象-属性矩阵进行聚类，也可以对相异度矩阵进行聚类。
（二）聚类评价标准
在得到聚类结果以后，需要对得到的结果进行评价，可以根据评价标准选择聚类数，然后在给定聚类数的情况下，选择最好的聚类方法。现有有很多种统计量可以对不同的聚类结果进行评价，如ASW，CH，PH，g2，g3，cRand。根据在不同的聚类数目下的统计量的性质，有两种方法来定义最好的聚类方法。第一种方法：如果随着聚类数目的增加，统计量未呈现出一种增加或减少的趋势，那么统计量的值最大或最小的方法是最佳的聚类方法。第二种方法：如果随着聚类数目的增加，统计量呈现出一种递增或递减的趋势，则统计量在相应的聚类数目有一个显著的局部变化的方法为最佳的聚类方法，其中出现显著局部变化的这个点被称为一个关节点。下面只介绍一种常用的验证统计量ASW（average silhouette width）。
从图3.1中可以看出，当对由Hoeffding’s D变换而来的相异度矩阵进行聚类时，在ASW的验证标准下，agnesA方法的ASW值开始成递增的趋势，增加的速度比较缓慢，在k=7处达到了最大值，此后呈递减趋势，因此可知agnesA方法的最佳聚类数为k=7。diana方法始终呈现出一种递增的趋势，因此最佳聚类数目在ASW值最大处取得，即k=8。由于agnesW方法是一种针对欧几里德距离矩阵进行聚类的方法，因此，在此处的聚类结果并不可靠，只作为一种参考。PAM方法的ASW值在k=7时达到最大值，而且此时出现了一个明显的峰值，因此，PAM方法的最佳聚类数目也为7。综上，对Hoeffding进行聚类的结果可知，最终的聚类数目为k=7，在四种聚类方法中，最佳的聚类方法为PAM方法，因为此方法的ASW值在k=7时有一个明显的峰值，而其他方法都没有出现明显的峰值点。
从图3.2中可以看出，agnesA方法和diana方法对Kendall的聚类结果在ASW的验证标准下，当聚类数目k从3到4时，ASW值有一个明显的下降，从4到6时，两种聚类方法的ASW值都呈增加趋势，到k=6时，agnesA的ASW值还继续增加，但是增加的幅度不大，而diana方法呈现明显的下降，在k=6的地方出现一个明显的转折点。而agnesW方法和PAM的ASW值一直呈现一种递增的趋势，在k=3到k=6时ASW值增加的速度很快，而k=6之后增加的幅度减少，在k=6时出现一个转折点。综上，可以的出对Kendall的聚类结果中最佳聚类数目为k=6，最佳聚类方法为diana方法。
从图3.3中可以看出，聚类数目从3到7时，agnesW和PAM方法的ASW值呈现出一种上升的趋势，在k=7之后，agnesW方法的ASW值处于一种水平状态，而PAM方法的ASW值则呈现下降的趋势，在k=7处出现一个明显的峰值。而agnesW和diana方法的ASW值从k=3到4时，有一个微小的下降，此后agnesA的ASW值呈现明显的上升趋势，在k=7处ASW值达到最大，而diana方法的ASW值在k=8处达到最大。综上，对的聚类结果中最佳聚类数目为k=7，最佳的聚类方法为PAM和agnesA方法。
综合以上对三种相关系数的聚类结果，可得最佳的聚类数目k=7，PAM方法在三种相关系数聚类结果中表现优于另外几种聚类方法，在对Hoeffding‘D相关系数进行聚类时，PAM方方法的结果最好，下表给出当用PAM方法对Hoeffding’D进行聚类的结果。
从上表中可以看出，聚类结果的第一类为房地产行业，第二类和第三类属于金融行业，第四类属于医药行业，第五类属于运输行业，第六类为能源行业，第七类为电力行业。其中第五类中的错分率比较高，但是所有运输行业的公司均在此类中，因此可以把它看为运输行业。聚类结果中，虽然有些行业的分类情况和初始分类不一致，但是很多公司的分类是一致的。说明同一个行业的公司之间收益率相关程度很高。
图3.4通过多元尺度图使得通过Hoeffding’s D度量的公司之间的相似度在二维空间可视化。可以看出，在二维空间中，除了电信行业和运输行业外，其他各个行业得到很好的区分。
四、结论
以上通过对股票收益率进行聚类，在ASW的评价标准下，把44家公司聚为7个类。从聚类结果可知，属于同一个行业的公司几乎被聚在同一个类中，只有个别公司聚类结果和所属行业不一致。因此得出结论：属于同一个行业的公司股票收益率相似程度比较大，而属于不同行业的公司股票收益率相似程度比较小。从描述相似度的三种相关系数来看，Hoeffding D和Spearman相关系数的结果要优于Kendall相关系数的结果，因为针对两者的聚类结果比较明显，而针对Kendall相关系数的聚类结果不清晰。最后，通过比较三种不同的聚类方法，可知PAM方法对收益率序列的聚类结果要优于agnes和diana两种聚类方法。
文中对金融时间序列的相关性度量采用的是一些比较简单的相关系数，而且这些相关系数描述的是整个金融时间序列的相关情况，然而在实际情况中，我们更加关心的是出现亏损时候的序列之间的相关情况，因此可以通过研究金融时间序列的尾部相关情况来进行更进一步的分析。
参考文献
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第6篇：资产的相关系数范文
【关键词】商业银行；因子分析；财务指标；相关系数
一、引言
随着2007年美国次贷危机的爆发，全球众多金融机构都遭受到不同程度的冲击，所受影响最大的是美国银行业，其倒闭银行每年都有100多家（可以从美国联邦保险机构FDIC网站上查找），当然这些银行都很小。而作为零售业银行的典范―花旗银行也遭受巨大的损失。这次危机波及世界各地，我国金融机构也未能完全幸免。在金融全球化、金融自由化和金融工程化的趋势下，全球金融市场的发展加快，给金融机构带来很多机遇，同时也带来不少挑战。特别地，商业银行作为金融机构的重要主体，更面临着收益和风险的抉择。
自国有商业银行股份制改造以来，我国银行业得到了快速发展，银行业金融机构资产规模迅速膨胀，在2010年世界企业500强排名中，中国工商银行和中国建设银行双双挤进前二十，这也给银行的经营带来更多的风险。如何控制各类风险，增强银行的综合运营能力，对保证银行业的平稳健康发展尤为重要。
本文的研究依据是我国商业银行2009年年度报告，探究商业银行各财务指标与其综合运营能力的关系，给出商业银行平稳健康发展的对策。本文首先选取了我国2009年底前上市的14家商业银行的财务指标作为变量，运用SPSS软件进行统计分析，得出银行综合运营能力各因子的得分方程。接着，对实验结果进行分析，进而得出各财务指标对银行平稳运营和盈利能力的影响。经研究，我们发现，在各财务指标中，净利润、核心资本充足率和不良贷款拨备率的不利变动分别会对商业银行的盈利能力、承担损失能力及资产质量水平产生重要影响，这有一定的理论实践意义。
二、实证分析
（一）实证方法概述
因子分析是将具有错综复杂关系的变量（或样品）综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系，同时根据不同因子还可以对变量进行分类，它是属于多元分析中处理降维的一种统计方法。在构建银行综合运营能力的指标体系的过程中，为尽可能比较全面、完整地反映刻画银行的能力，需要从多个角度进行观测，选取多个指标，收集大量数据进行分析。多变量大样本虽然可以为我们提供丰富的信息，却增加了数据采集、处理的难度，而且多个变量间的相关关系加大了分析难度。
通过对原始变量重新组构，选取的因子的数量远少于原有指标变量的数量，减少分析时的计算工作量，同时它们可以反映原有众多指标的绝大部分信息，不会产生重要信息的丢失。因子间没有线性相关关系，可以对变量的分析提供较大的便利。另外，因子变量都有较为明确的经济含义，为我们的分析提供了更直观的解释。
（二）商业银行样本和主要财务指标的选取
首先，为测量我国商业银行的综合运营能力，本文选取了我国2009年底前上市的14家商业银行（见附录一）作为代表，进行实证分析。
其次，根据上述各商业银行2009年年度报告选取其2007至2009年的财务指标共11个，它们是：平均总资产净回报率、利润总额、净利润、每股收益（基本与稀释）、资本充足率、核心资本充足率、不良贷款率、不良贷款拨备率、贷款总额、存款总额以及每股经营活动中产生的现金流量净额。
（三）实证分析
1.因子分析
首先，将所有数据导入SPSS11.5中，采用主成分分析法提取公因子，并用最大方差法进行因子旋转（旋转后的因子载荷矩阵，见表4），分析结果如表：
上表示是对数据是否可进行因子分析的KMO和Bartlett检验的结果。KMO检验用于检验变量间的片相关系数是否过小，一般情况下，当KMO大于0.9时效果最好，小于0.5时不适合进行因子分析。从表1看出KMO检验结果是0.725，比较接近0.9，比较适合做因子分析。Bartlett检验的Sig.取值0.000，表示拒绝相关系数矩阵是单位矩阵的原假设，说明各个变量不是相互独立的。
其次，按特征根大于“1”为标准提取公因子，结果如表2：
表2表示主成分列表，表中列出了所有11个主成分，且按照特征根从大到小的次序排列。从表中可以看出，第一主成分特征根为4.469，方差贡献率为40.627%，第二个主成分特征根为2.747，方差贡献率为24.971%，前三个主成分的累计方差贡献率为81.804%，已超过了80%，且第4个主成分特征根小于1，故选出3个因子。
再次，得到因子载荷矩阵，如表3，反映各个变量的变异可以由哪些因子解释。通过因子载荷矩阵就可以给出各变量的因子表达式。如：利润总额=0.970*F1+0.048*F2+0.225*F3。所以利润总额主要由第一个主成分解释。
最后，我们得到了旋转后的因子载荷矩阵，如表4。
通过此表就可以把主成分表示为各个变量的线性组合。选取对各个因子影响大的变量得出因子得分方程，并对因子命名：
F1（盈利能力因子）=0.986*净利润+0.982*存款总额+0.982*利润总额+0.981*贷款总额
F2（承担损失能力因子）=0.967*核心资本充足率+0.965*资本充足率+0.791*平均总资产净回报率
F3（资产质量水平因子）=0.852*不良贷款拨备率+0.731*每股收益（基本与稀释）-0.727*不良贷款率+0.472*每股经营活动中产生的现金流净额
同时，得到因子得分的协方差矩阵，如表5，可以看出3个因子之间是相互独立的。
2.实验结果解释
得出因子得分方程后，我们对各财务指标与综合能力因子的相关性进行分析。
（1）对银行盈利能力进行分析：
X1=净利润 相关系数1=0.986
X2=存款总额 相关系数2=0.982
X3=利润总额 相关系数3=0.982
X4=贷款总额 相关系数4=0.981
在对银行盈利能力产生影响的4个指标中，相关系数最大的是净利润指标，说明净利润的微小变化更易对银行的盈利能力产生影响。若净利润下降，则银行的盈利能力会显著降低；若净利润上升，银行的盈利能力也会显著增强。为防范银行盈利能力下降的风险，应密切关注净利润指标。
同时，还需对存款总额、利润总额和贷款总额的变化充分重视，一方面它们会影响净利润的变化；另一方面，它们还会直接影响银行的盈利能力。
（2）对银行承担损失能力进行分析：
X5=核心资本充足率相关系数5=0.967
X6=资本充足率相关系数6=0.965
X7=平均总资产净回报率相关系数7=0.791
增强银行承担损失能力是银行风险管理的重点，我国商业银行也应给予高度重视。上述3个指标中，对银行承担损失能力影响最大的是核心资本充足率，2010年9月，巴塞尔银行监管委员会也对银行的这一指标提出了新的要求，即银行的核心资本充足率需要达到6%。
资本充足率对银行承担损失能力的敏感度达到了0.965，仅次于核心资本充足率，所以银行在争取高盈利的同时必须使资本充足率达到8%，巴塞尔银行监管委员会早在1988年的《巴塞尔资本协议》中就提出了这一要求。例如，深圳发展银行在2007年的资本充足率只有5.77，远小于8%的要求，为保证银行平稳健康地运营，该银行在2008年进行改革，资本充足率达到8.58。
我国部分银行对于这两项指标的重视不够易引起很大的经营风险，一方面，银行自身应提高要求；另一方面，银监会应加强监管。
平均总资产净回报率对银行承担损失能力也有影响，为加强银行的抗风险能力，应尽量保证平均总资产净回报率的稳步提高。
（3）对银行资产质量水平进行分析：
X8=不良贷款拨备率 相关系数8=0.852
X9=每股收益（基本与稀释） 相关系数9=0.731
X10=不良贷款率相关系数10=-0.727
X11=每股经营活动中产生的现金流净额
相关系数11=0.472
提高银行资产质量水平对银行防范信用风险有重要意义。提高不良资产拨备率和降低不良贷款率就是其中的重要举措。不良贷款拨备率比不良贷款率对银行资产质量水平的影响更大，因为银行制定不良贷款拨备率是对银行进行信用风险管理的事前控制措施，因此，银行更应重视不良资产拨备率的提高。为兼顾经营安全性和盈利性两方面的提高，一般来说，不良资产拨备率最好维持在150%。如若较低会影响经营的安全性，带来较大信用风险；较高会影响经营的盈利性，带来利润下降的风险。
每股收益也会对银行的资产质量水平产生影响，同样，银行需要权衡收益和风险，控制风险的同时提高收益，从而保证资产质量水平。
降低不良贷款率也有利于提高资产质量水平。2003年，我国国有商业银行股份制改造后，我国银行业的不良贷款率显著降低，银行业发展朝着平稳健康大幅迈进。
现金流量指标中的每股经营活动中产生的现金流净额这一指标对银行资产质量水平有一定的影响，商业银行在日常经营活动中应对现金流的管理给予足够重视。一方面，现金流会对银行的当期盈利产生直接影响；另一方面，对银行现金流的控制有利于增强银行在遭遇突发性危机时自身的抗风险能力，缓解外部带来的压力，有效从危机中脱身而出。
三、总结和建议
从实证分析结果来看，高盈利能力、高承担损失能力和高资产质量水平是银行日常运营的三大目标。高盈利能力是银行经营的根本目标，提高净利润是最直接最有效的方式，除了以传统的赚取利差方式提高利润外，银行还可以通过改善资产结构采取其他途径，如发展中间业务，表外业务等增强盈利能力。
但银行在提高收入的同时，也要保证其承担损失的能力和资产质量水平，也即银行要平衡收益与风险的关系。高承担损失能力是银行稳健经营的基本条件，也能说明银行面对冲击时的抵御能力。核心资本充足率是银行经营的硬性条件，在一定程度上可以体现外界环境突然恶化时，银行自身脱离危机的能力。
银行的资产质量水平的高低对银行业甚至整个金融业的稳定都有很大的影响。提高不良贷款拨备率是其核心部分，是高质量资产的保障性指标。因为有关事前控制，就需要高级管理人员依据历史数据和科学预期做出正确的决策。提高贷款质量、改善贷款结构是资产质量水平提高的根本途径，是银行风险管理的长远目标。
在世界经济波动较大，我国经济迅猛发展的背景下，我国金融机构更应注重从提升综合运营能力，改善结构，加强信息管理等方面进行自身的风险管理，政府和金融监管部门加强监管力度，确保金融机构健康平稳地发展。
参考文献
[1]米歇尔・科罗赫,丹・加莱,罗伯特・马克.风险管理[M].中国财政经济出版社,2005,1.
[2]张淼.商业银行信贷风险管理―模型、方法与建议[M].上海财经大学出版社,2005,3.
[3]于立勇.商业银行信用风险评估―一种实证模型的探讨[M].北京大学出版社,2007,6.
[4]汪颖.基于压力测试的我国商业银行信用风险实证研究[J].大众商务:下半月,2009(9).
[5]李红.统计分析软件及应用试验[M].经济科学出版社,2008,1.
附录一：
进行因子分析的各商业银行：
中国工商银行股份有限公司
中国银行股份有限公司
中国建设银行股份有限公司
交通银行股份有限公司
中国民生银行股份有限公司
北京银行股份有限公司
宁波银行股份有限公司
招商银行股份有限公司
上海浦东发展银行股份有限公司
中信银行股份有限公司
兴业银行股份有限公司
深圳发展银行股份有限公司
第7篇：资产的相关系数范文
【关键词】城镇化 金融支持 全方位
一、四川省城镇化进程的现状分析
从四川省城镇化发展现状来看与全国相比仍有较大差距。
2012年，四川省的城镇化率为43.53%，全国城镇化率为52.57，四川省比全国平均水平低了9.04%，差不多相当于全国在2006年的水平，可以这样说，四川省的城镇化进程与全国相比落后了6年时间。但四川省近五年来随着城镇化进程的不断推进，与全国的差距在进一步缩小，过去5年，四川省城镇化年均增速比全国高约0.6个百分点。2012年四川省城镇化率比2003年提高了13.43%，比2008年提高了6.13%，城镇化率保持了逐年上升的良好势头。
二、金融支持城镇化建设的实证分析
（一）依据定量指标研究金融支持对城镇化建设的贡献
自2003-2012年，四川省金融机构对城镇化建设累计投入的信贷资金是13650.58亿元，对四川省经济的持续增长功不可没，尤其是对区域内城镇化建设起到了较好的输血作用和助推功能。 省内近十年来城镇固定资产投资总额中，银行信贷资金对城镇化的支持力度常年维持在17%的水平，且呈现出逐年递增之势。反过来又由于城镇化建设速度的不断加快，促进了区域经济持续较快发展，金融资产的总规模不断扩大，城镇化水平提高与金融规模扩大之间良性互动效应逐步显现。但与金融相对发达的上海市相比，四川省的城镇化建设资金来源更多的是依赖政府财政资金投入和企业及其他方面的投资，这两项投资占比分别比上海市高了4.71%、6.24%，但在银行贷款对城镇化建设投资的比重中，四川省比上海市低了4.18%，可以看出，四川省的城镇化建设依然采取的是政府引导，企业支持的传统发展模式，没能在更大范围内发挥出金融的输血作用和调控功能。
（二）利用皮尔逊相关系数分析金融支持对城镇化建设的影响
数据选取四川省和上海市2003-2012年城镇化建设相关数据，所以数据都剔除了物价波动的影响。注：通常情况下，相关系数<0.3称为微弱相关，在0.3≤相关系数<0.5之间称为低度相关， 0.5≤相关系数<0.8称为显著相关，0.8≤相关系数<1称为高度相关。
（1）各省市城镇化率（cityinx）与政府财政投入在城镇固定资产投资中的额度（finace）变化求出相关系数P（x，y）=1/n（X，通过计算得出四川省的相关系数为0.8877。上海市的相关系数为0.5191。
（2）各省市城镇化率（cityinx）与银行贷款在城镇固定资产投资中的额度（bank）变化求出相关系数P（x，y）=1/n（X，通过计算得出四川省的相关系数为0.9546，上海市的相关系数为0.9306。
由上述结果可以看出，银行信贷资金与城镇化建设的关联关系更为紧密，城镇化率的提高不能脱离银行信贷资金的支持，银行信贷资金在支持城镇化建设方面的贡献高于政府财政投入对城镇化建设的支持力度。
三、四川省金融支持城镇化进程中出现的问题及建议
近年来，四川省的城市化进程不断加快，城镇化率不断提高，城市基础配套设施不断完善，这些变化与金融在城镇化进程中发挥的作用密不可分，较好的发挥了金融的融资优势和造血功能。但是在这之中也存在一些问题。一是四川省内的欠发达地区城镇建设资金“瓶颈”问题短期内难以解决，尤其是甘孜藏族自治州、阿坝藏族羌族自治州、凉山彝族自治州等少数民族聚居区城镇建设资金严重短缺。二是金融机构布局不合理。四川省金融机构布局呈现两个特点：一是市区较多，县域尤其是乡镇较少。而是发达地区较多，落后地区尤其是少数民族地区较少。纵然四川省金融机构布局逐渐向县域倾斜，但发展速度远远赶不上城镇化建设的金融服务需求。基于金融支持与城镇化发展的内涵互动机制，加快金融体系改革，实现金融的造血功能与输血作用的举措迫在眉睫。
（1）调整金融机构布局，合理构建城乡“一体化”金融结构。立足于四川省情、欠发达地区、少数民族地区的实际情况，适时调整各级金融机构数量，使金融机构总量与经济发展需要相适应。一是鼓励金融机构网点布局逐步向欠发达地区、少数民族地区的县及乡镇倾斜，尤其增加乡镇金融机构数量;二是不断丰富农商银行的金融服务类型，改善金融服务水平，尽快解决乡镇地区汇款不畅、结算方式落后等实际问题。
（2）健全农村金融服务功能，推动金融服务与农村产业化协调互动、齐头并进。国有商业银行、股份制银行和城市商业银行要抓住农村城镇化建设的机遇，在实现城镇化的进程中寻找商机，把工作的着眼点放在促进农民收入持续提高、农村富裕程度持续加速、城镇经济持续增长。要进一步研究农业生产的特性，协助农民搞好农产业深加工，提高农产品附加值，促进农业向产业化、现代化的方向发展。
（3）完善银行信贷管理体系，放宽信贷管理权限。各金融机构应立足于改革现行的信贷管理体系，开发面向小城镇建设项目的灵活多样的信贷管理模式;放宽信贷管理权限过于集中的局面，制定出台配套的信贷政策和贷款操作办法，适当放宽贷款审批权限，对资源优势和区域优势明显且发展前景广阔的城镇给予信贷支持。
参考文献：
[1]马青，蒋录升，欠发达地区金融支持城镇化建设的调查与思考――基于铜仁地区个案分析[J].区域金融研究，2011.
[2]伍艳，西部欠发达地区城镇化进程中的金融支持[J].西南民族大学学报.人文社科版，2005.
第8篇：资产的相关系数范文
关键词：公司治理 绩效 典型相关
一、引言
目前有关公司治理与绩效相关性的研究主要见于以下三方面：第一，股权结构与公司绩效的相关性。国外学者主要有正反两方面的观点，利益趋同论认为股权集中型的公司相对股权分散型的公司具有较高的经营成果和市场表现；利益侵占论认为股权分散型公司绩效要优于股权集中型的公司。国内学者许小年、王燕（2000）的研究表明，国有股所占比重与公司绩效呈负相关的关系；陈晓、江东（2000）发现，国有股与公司绩效负相关关系只存在于竞争性强的行业；周业安（1999）、于东智（2001）的研究结果表明国有股比例和上市公司净资产收益率之间存在显著的正相关关系；巢秀梅（2009）发现，股权集中度对中国民营企业的治理绩效具有一定的积极影响。第二，董事会与公司绩效的相关性。国外学者对这方面的研究主要集中在董事会的规模、领导结构、独立性等方面。国内学者以李维安（2006）的研究为代表：控股股东性质、行业因素会对董事会治理水平产生一定的影响，公司治理绩效与董事会治理水平之间呈现一种倒U曲线关系。第三，高管人员薪酬与公司绩效的相关性。国外有学者发现，上市公司CEO的薪酬不仅高，薪酬结构所体现的激励效果也很明显；Kaplan（1989）和Smith（1990）的研究表明，经理人员持股对公司的经营绩效具有激励效应。我国学者的研究表明，上市公司的经营绩效与公司管理层持股比例之间基本不相关。但部分学者的研究却发现，成长性较高的公司，经营绩效的提高与经营者因股权激励而增加的持股数量显著正相关。
二、研究设计
（一）模型构建典型相关分析是研究两组变量之间相互关系的统计分析方法。采用主成分分析提取成分的原则，将两组变量各自通过线性组合成典型变量，原来两组变量之间的相关，转化为研究从各组中提出的少数几个典型变量之间的典型相关，从而减少研究变量的个数。实际应用中根据典型相关系数的显著性检验和典型变量所包含的信息量，确定保留前若干对典型变量。典型相关分析方法的数学原理可以用公式表示如下：设随机向量X=（x1，x2，…， xp），Y=（y1，y2，… yq），X，Y的方差矩阵为：Cov=XY∑=∑11∑12∑21∑22。其中，∑11是第一组变量的协方差阵， ∑12、∑21是第一组与第二组变量的协方差矩阵， ∑22是第二组变量的协方差矩阵。为了研究两组变量X与Y之间的典型相关关系，做出二者之间的线性组合：U=a'X=a1x1+a2x2+…+apxpV=b'Y=b1y1+b2y2+…+bqyq。在x，y及∑给定条件下，即是求a，b使U与V之间的相关系数：r=cov（U，V）/达到最大。对所求得的典型变量，还需检验其显著性，只有通过检验的典型变量才能用来进行经济分析。典型相关系数显著性检验，主要采用的是巴特来特（Bartlett）关于大样本的χ2检验。
（二）变量选取 本文主要从治理结构和治理行为两方面建立指标体系（表1）所示。前3个指标侧重从治理结构方面考察治理，后3个指标侧重从治理行为方面考察治理。公司绩效主要指标体系如（表2）所示。其中，净资产收益率、资产报酬率和每股收益反映公司的盈利能力；总资产周转率反映公司的营运能力；净利润增长率反映公司的发展能力；资产负债率反映公司的偿债能力。
（三）样本选取和数据来源本文随机选取了沪深两市280家上市公司为样本，考虑到治理的时滞性，选取2008年的治理数据和2009年的绩效数据用于实证分析，数据来源于国泰安数据库，部分数据由公司年报整理而成。另外，鉴于典型相关分析是基于协方差矩阵或相关矩阵来进行的，这里的相关矩阵实际上是Pearson 的积差相关，反映的是变量之间的线性相关关系，本文在实证分析前已经对适度指标进行了正向化处理。
三、实证结果分析
（一）相关性和显著性分析 运行SPSS13.0统计软件，调用CANCORR程序进行典型相关分析，得出典型相关系数及其检验结果，如（表3）和（表4）。可以发现，第一组典型相关系数较高，且典型变量的典型相关性比较显著（Sig小于0.05），表明相应典型变量之间密切相关；因此，本文将选取第一组典型变量作为分析依据，用“公司治理”变量组解释“公司绩效”变量组。
（二）典型变式分析典型系数是观测变量转换为典型变式的权数，由于典型变量是多个观测变量的线性组合，所以典型系数相当于偏回归系数。本文根据SPSS输出结果，采用标准化的典型系数给出第一组典型变式U1、V1，如下所示：
U1=-0.609X1-0.310X2+0.07X3-0.049X4-0.734X5+0.693X6
V1= -1.797Y1+0.526Y2+0.637Y3-0.04Y4+0.54Y5+0.346Y6
由典型变式可知，公司治理的主要因素有X5、X6、X1，典型系数分别为0.734、0.693、0.609，说明公司治理中影响公司绩效的主要因素是担保率（X5）、关联交易比重（X6）和股权集中度（X1）；典型变量V1与Y1呈显著相关，说明在影响公司绩效的因素中，净资产收益率（Y1）占有主要地位，其次V1与Y3、Y5、Y2中度相关，说明每股收益、净利润增长率和资产报酬率也是反映公司绩效的重要指标。
（三）典型结构分析 结构分析是依据原始变量与典型变量之间的两两简单相关系数给出的，该相关系数也称为典型负载系数，它是典型系数的一个补充信息。由（表5）知，X5、X6、X1与治理的第一典型变量U1均呈高度相关，说明担保率、关联交易比重和股权集中度在反映公司治理方面占有主导地位；同时，X5、X6、X1与公司绩效的第一典型变量V1中度相关，说明担保率（X5）、关联交易比重（X6）和股权集中度（X1）是治理中影响公司绩效的主要因素。公司绩效的第一典型变量V1与Y1、Y3、Y5、Y2的相关系数均较高，体现了净资产收益率（Y1）、每股收益（Y3）、净利润增长率（Y5）和资产报酬率（Y2）在反映公司绩效中占有重要地位。由于第一对典型变量之间中度相关，导致治理中X5、X6、X1 变量与公司绩效的第一典型变量V1呈中度相关，而公司绩效中的Y1、Y3、Y5、Y2与治理的第一典型变量U1也呈中度相关，这种一致性反映了公司治理对绩效的影响。综合实证分析结果，可以得到公司内部治理与绩效的典型相关示意图，如（图1）所示。
（四）模型解释力分析 冗余分析包括组内代表比例和冗余指数，前者也称第一典型冗余，表示一组变量的方差被其自身典型变量解释的百分比；后者称为第二典型冗余，表示一组变量的方差被对方典型变量解释的百分比，也是交叉的总方差共享比例，其大小表示一对典型变量分别能够对另一组变差相互解释的程度大小。其计算公式为: （某侧的） 冗余指数= 典型相关系数的平方×（本侧） 代表比例。冗余指数越大，表示一对典型变量分别解释对方组原始变量的能力就强，典型变量的代表性就越好。从（表6）可以看出，典型变量U1和V1较好地预测了对应的那组变量，而且交互解释能力也比较强。来自公司绩效变量组的方差被内部治理的典型变量U1解释的比例为33.0%；来自内部治理变量组的方差被公司绩效的典型变量V1解释的方差比例为33.4%。
四、结论
本文运用典型相关分析，研究了公司治理与绩效的相关性，得到以下结论：在反映公司治理的因素中，担保率（X5）、关联交易比重（X6）和股权集中度（X1）最为重要；另外，净资产收益率（Y1）、每股收益（Y3）、净利润增长率（Y5）和资产报酬率（Y2）则是反映公司绩效的主要指标。并认为，公司治理与绩效之间呈中度相关。其中，担保率（X5）、关联交易比重（X6）和股权集中度（X1）是影响公司绩效的主要因素，因此，企业必须合理规划股权结构，避免过度担保和非公允关联交易，以减少公司治理对绩效的负面影响。
*本文系2009年教育部人文社科规划项目“上市公司控股股东行为监控体系研究”（项目编号：09YJA630101）及2010年辽宁省教育厅项目“我国上市公司治理风险与公司绩效相关性研究”（项目编号：W2010308）阶段性成果
参考文献：
［1］李维安：《中国上市公司治理指数与治理绩效的实证分析》，《管理世界》2004年第2期。
［2］李维安、唐跃军：《公司治理评价治理指数与公司业绩》，《中国工业经济》2006年第4期。
［3］施东晖：《股权结构、公司治理与绩效表现》，《世界经济》2000年第12期。
［4］German Creamer and Yoav Freund. Predicting Performance and Quantifying Corporate Governance Risk for LATIN American ADRS and Banks.Working paper series， 2005．
第9篇：资产的相关系数范文
本文的结构如下：第二部分综述美国封闭式基金折价的相关发现和对此进行的各种解释；第三部分提供我国封闭式基金折价的动态特征的证据；第四部分检验一些传统解释的可行性；第五部分考察投资者情绪假设(investorsentimenthypothesis)对封闭式基金折价问题的解释力；第六部分给出概要和结论。
二、文献回顾
（一）国外研究
自封闭式基金折价之谜被发现以来，经济金融学家们就一直试图为它找出一个合理的解释。早期的各种研究欲以代表基金基本层面的因素为出发点，来解释折价的存在。它们都有一个共同点，均认为封闭式基金折价是由基金所持有的投资组合的某些特征引起的。具有代表性的这些传统解释有：成本、资产流动性、基金业绩、资本利得税。
成本论认为基金收取的管理费用是导致折价的主因，包德鲁克斯(Boudreaux,1973)指出如果管理费用高出合理水平，或者投资者预期未来管理能力会变差，则成本（管理费用）问题便会导致封闭式基金出现折价。资产流动性论（马尔基尔Malkiel,1977）认为封闭式基金的资产净值是用基金持有的股份的市场价格来计算的，通常一只基金持有的某一股票的份额很大，售出时将不可避免地导致股价下跌，因而使得套现后的收益比当前账面的数额少。基金绩效论（马尔基尔，1977）认为折价之所以存在乃因为市场对基金的未来盈利能力评价不高。资本利得税这一解释认为出售已升值的封闭式基金股份必须缴纳资本利得税(capitalgaintax)，此损失应该在基金净值中扣除，故以折扣的形式反映在价格上了。
马尔基尔(1997)的研究被视为早期研究的经典之作，他检验了关于美国封闭式基金折价的各种传统解释，被检验的因素包括：(1)尚未实现的资本升值，(2)红利分发政策，(3)资产的流动性，(4)费用（管理费用），(5)持有的国外股票，(6)基金业绩，(7)基金投资组合的转换。马尔基尔以横截面和时间序列回归方法来测度上述因素是否可以解释折价问题，结果发现基金折价与尚未实现的升值（在基金未实现的升值期间）、资本收益的分配政策、资产的流动性以及国外股票的持有情况有一定的相关性。然而，马尔基尔指出这些因素的解释力有限，只解释了问题的一小部分，便推测市场心理对折价的形成和变动可能有很重要的作用。
鉴于传统研究无法取得令人满意的解释，新的研究便另辟蹊径。大部分研究以投资者情绪为中心，全面考虑了封闭式基金的两个风险：一是其持有的投资组合所带来的风险，它决定了基金股份的基本价值；二是由于市场中投资者情绪波动形成的风险，它使得基金股份的市场价格偏离其基本价值，从而演变成折价。
李等人(leeet.al,1991)认为传统研究不仅无法较满意地解释狭义的折价之谜的成因，而且也根本无法解释广义的折价之谜的四大动态特征。他们认为应考虑投资者情绪这一重要因素，因其对解开折价之谜的四个特征有决定性的帮助。然而，投资者情绪很难被定量测度，因此无法直接验证这一新猜想，只能通过间接验证。具体需要验证如下关系：(1)不同基金的折价变动的同步性，(2)新基金上市的时间选择，(3)小公司的收益率变动和基金折价之间的关系。
结果发现每一个问题均与投资者情绪息息相关，间接说明了这一因素的重要性。首先，基金的折价都高度相关。尽管基金的投资组合不太相同，但由于散户是基金的主要投资者，因此他们的情绪变化会直拉影响各基金的折价，使得其走势大致趋同。其次，根据投资者情绪假说，新的封闭式基金会择时上市，即选择在投资者情绪看好整个封闭式基金业之时上市。实证结果发现情况确是如此，许多新封闭式基金在现有封闭式基金的折价变小时才上市。最后，投资者情绪假说认为封闭式基金的折价应该与小公司股票的收益率呈反方向变动，原因是当投资者对基金未来的收益持乐观态度时，基金的折价就变低，而与此同时这种乐观情绪则表现在对小公司股票的强烈需求上，结果使得其收益率明显提高。李等人对规模投资组合的收益率、封闭式基金折价和市场指数收益率作了回归分析，发现当封闭式基金折价缩小时规模小的股票表现较好。
（二）国内研究
在我国，对封闭式基金折价之谜的研究尚处于起步阶段，据我们所知，迄今为止有三篇这方面的研究文献，分别是顾娟(2001)、汪光成(2001)和上海证券交易所研究报告(2002)。
顾娟(2001)对基金折价和基金未来业绩、基金风险、基金所持投资组合集中度之间的关系做了分析，并检验了各个基金折价之间的相关性。她得出的结果部分地显示了基金折价与基金基本面因素似乎关系不大，但是并没有进一步深入考察投资者情绪的解释作用。
汪光成(2001)对封闭式基金折价问题的相关文献做了一个非常全面的回顾，并简单地分析了我国封闭式基金折价的统计特征，最后提出了这一问题与基金市场的投资理念、投资者的“共同知识”、“投资者类型、基金披露信息和制度安排缺陷有关。然而，由于没有进行深入的定量分析来检验上述关系，因此它仅隶属一种推测而无法确定影响基金折价的真正因素。
上交所研究报告(2002)先使用横截面回归分析了各因素与基金折价率之间的关系，之后又使用E-GARCH方法分析了基金折价与流动性之间的关系。该研究所强调的是各个解释变量和基金折扣之间的相关关系，而并非每个变量的解释力的大小。从其横截面回归结果看，回归的决定系数仅为0.5，说明这些因素并不能完全解释基金折价。另外，E-GARCH分析也只是揭示了基金变现能力与折价之间存在负相关关系。显而易见，若想彻底解开我国封闭式基金折扣之谜，提出一个合理的解释，还需进行更深入的实证研究。
三、基金折价的动态特征
为了便于分析和讨论，本节简单总结和阐述我国基金折价的几个动态特征。
（一）数据和方法
本研究的数据来自深圳国泰安公司(GTA)的中国共同基金数据库。原始数据来源于封闭式基金发放的每周公报，然后由GTA数据库收集、计算。对每只基金的红利和除权已做出适当调整。
封闭式基金折价(DISCit)的计算以周进行，方法如下：
附图
其中，NAVit＝在t期末的基金i的每股NAV,SPit＝在t期末的基金i的股票价格。
我们构建了一个折价指数来代表整个样本封闭式基金折价的状态，它是10只在1998年6月以前上市的封闭式基金折价的算术平均数。这样选择的目的是保证有足够的时间序列观察值。样本期是自1998年10月开始的首次周公报至2000年最后一次周公报。具体计算公式为：
附图
（二）证据
图一是折价指数变化的动态曲径。此外，表一给出了折价指数变动的摘要统计数字，包括均值、中位数和标准差。
附图
图1折价指数变动情况（1999年10月-2000年12月）
表1折价指数摘要统计（1999年10月－2000年12月）
均值(%)5.668956859
中位数(%)7.368
标准差(%)15.30079834
样本方差(%)234.1144299
峰度-0.624772872
偏斜度-0.659983747
极差(%)54.58366667
最小值(%)-30.47666667
最大值(%)24.107
如前所述，封闭式基金折价之谜不仅意味着封闭式基金折价的存在，而且也包括四个特征：基金股份先以高于资产净值的溢价交易，然后很快变成折价，并且大幅度波动，最后当封闭式基金清算或转为开放式时便缩小。图一和表一显示了封闭式基金折价在我国也存在，且动态特征与美国的极为相似：折价指数开始有30%的溢价，然后几乎单调上升到20%的折价。此外，折价指数的波动很大，其均值和中位数分别是5.67%和7.37%。折价的幅度和波动均显著高于美国的数值，说明折价现象在我国相当严重。（注：值得一提的是，由于在中国没有封闭式基金清算和转化为开放式基金的先例，我们不能检验第四个特征。）
为了深入了解上述动态变化，我们进一步观察了每只基金的折价变动情况。表二展示了10只样本封闭式基金的下列数据：(1)上市的日期，(2)上市第一个月的溢价，(3)首次公布折价出现日期。如表所示，在10只封闭式基金中，除了上市较晚的景宏基金之外，其余9只基金都先以高于资产净值的溢价交易，然后在很短的时间内变成折价。另外，溢价与上市时间的早晚关系极大，上市越晚，起始的溢价就越低，变为折价所花的时间就越短。
表2封闭式基金折价的动态特征
基金首次交易日期首月溢价(%)首次折价公告日
开元04/07/9895.43%05/24/99
金泰04/07/98100.99%06/07/99
兴华05/04/9823.73%05/04/99
安信06/22/9850%05/07/99
裕阳07/30/9827.14%05/04/99
普惠01/27/996.67%05/10/99
同益04/21/992.23%05/17/99
泰和04/20/991.01%08/16/99
景宏05/18/99-0.33%05/18/99
汉盛05/18/990.53%05/07/99
四、折价的传统解释
为了解析上节中呈现的我国封闭式基金的折价现象，在本节中，我们先试图用传统理论来定量解释，主要考虑三大因素：成本、资本流动性和基金业绩。
（一）成本
表三给出了10只样本基金的管理费用占总净资产的比例。数据来自基金的年度资产负债表。在大多数情况下，管理费大约占净资产市值的0.2%，最高亦仅达0.31%，而折价指数的均值为5.6%，波动范围为-30%到24%。很明显，与封闭式基金的折价相比，管理费用则要小得多，而且，对一个基金来说，它的管理费用在一年内是一个相对固定的数额，而折价则变动很大。
表3管理费用占总资产比例(%)
附图
表42000年样本基金折价幅度、成本、资产流动性和业绩表现
附图
如果管理费用可以解释封闭式基金折价的话，那么在基金的管理开支和基金的折价间有就会存在正相关关系，即较高的管理费用将导致较大的折价。因此，我们用spearman排序相关关系作一个简单的测试。表四列出各基金的折价幅度、成本、资产流动性和业绩表现的统计数据，而表五则是相应的spearman排序相关关系检验结果。在表五中，10月样本基金的2000年每周折价的算术平均和其年管理费用占净资产比例之间的spearman排序相关系数是-0.267，对零相关的原假设的双尾检验P值是0.456，意味着管理费用和封闭式基金折价的正相关关系并不存在。因此，我们认为成本（管理费用）并不是中国封闭式基金折价的一个合理解释。
表52000年样本基金折价幅度、成本、资产流动性和业绩表现之间的Spearman排序相关系数
附图
（二）资产流动性
根据流动性解释，我们预期基金的折价和可流动的程度呈负相关关系。我们也用spearman排序相关来检验此关系。基金的流动性是用它们投资组合的集中程度来代表，即在基金的投资组合中具最大资产净值的10只股票的资产净值之和与基金的总资产净值的比例，使用的数据是2000年度的基金每周集中度的算术均值。从表五中可以看出，其spearman排序相关系数是-0.467，而零相关的原假设的双尾检验P值则是0.17。这一结果同上小节的结果一样令人惊讶，基金折价和投资组合的集中度之间的相关关系为负数，与理论预期相反。然而，这个负相关关系在统计上并不显著。可见，用流动性这个概念无法解释封闭式基金为什么在上市初期的价格超过它的资产净值。因此，资产流动性也不能对我国封闭式基金折价给予合理的解释。
（三）基金业绩
从逻辑上讲，封闭式基金的业绩与其折价应该呈负相关关系。如果投资者认为基金管理者能够获得高于平均水平的利润的话，他便会乐意以高于资产净值的价格买基金股份，反之亦然。在表五中，我们计算了10只样本基金的折价和基金绩效之间的相关系数。这一基金绩效是以一个双因素模型（包括风险和规模两个因素）为基准计算得出的。令人惊讶的是，spearman排序相关系数仅为0.152，零相关的原假设的双尾检验P值也只有0.676，意味着这两个变量间的相关关系为正，但在统计上并不显著。因而，基金业绩同样不能解释我国的封闭式基金折价。
至于税收的解释，因为我国并没有直接征收资本利得税，所以无法进行实证检验。颇为有趣的是，管理费用和10只基金的集中程度之间的spearman排序相关系数为0.615，零相关的原假设的双尾检验P值为0.058，说明此正相关关系在10%的置信水平上统计显著。另外，管理费用和基金业绩显示了极强的正相关关系，spearman排序相关关系是0.69，对应的零相关的原假设的双尾检验P值是0.0027。这一结果给我们提供了基金为何收取高额管理费用的直接证据。
最后，我们将三个因素放在一起，用
横截面回归方法进行分析，结果收录在表六中。纵观表六，回归结果一目了然，三个因素的回归系数无一在统计上显著，说明它们均不能解释基金折价现象。
表6传统解释的横截面回归检验结果（注：本横截面回归样本为18只基金（开元、安信、裕阳、新华、普惠、同益、景宏、泰和、汉盛、裕隆、安顺、天元、景博、景阳、裕元、同盛、金鑫）。回归因变量为各基金2000年内周折价率算术平均数；回归自变量分别是各基金2000年(1)持股集中度、(2)基金绩效、(3)管理费用占总资产比重、(4)基金总资产。）
附图
五、投资者情绪假说
前面的讨论说明传统理论无法解释中国的封闭式基金折价。回顾传统解释，其基石为封闭式基金的风险乃由一些基金的基本因素所导致。然而，众多有关市场有效性的实证研究都指出，仅考虑基本因素还远远不够，因为它忽略了也许是最重要的因素，即投资者情绪，此乃行为金融学研究的中心所在。对基金来讲，我们完全有理由相信，投资者的情绪非同小可，它在很大程度上影响和导致了折价。
为找到支持投资者情绪假设的间接证据，我们将检验：(1)不同基金折价变动的同步性，(2)新基金上市时间的选择，(3)封闭式基金折价和不同规模的股票收益率之间的关系。
（一）不同封闭式基金折价变动的同步性
一般来讲，封闭式基金相互的投资风险不同，这样他们持有的投资组合的组成便不同，因此相应地封闭式基金相互间基本层面不同。由于传统解释认为封闭式基金的折价由投资组合的风险带来，那么如果不存在投资者情绪对基金折价的影响的话，其变动应该不同。相反，如果不同的基金的折价变动呈正相关的话，那么便可以说明投资者情绪是基金折价的主要推动力。
表七给出了组成折价指数的10只样本基金之间以及指数本身的Pearson相关系数。可以非常清楚地看到各只基金的折价之间是高度相关的，且所有的相关系数都为正数，其算术平均数高达0.92，连最低的相关系数亦有0.68，其相关系数标准差为0.07。所有的零相关的双尾检验的P值都是零，说明正相关关系统计十分显著。
表7折价指数与基金（为指数组成基金）折价间Pearson相关系数（1999年10月—2000年12月）
附图
a此表显示的是1999年10月到2000年12月间折价指数和构成此指数的十只基金的折价之间的相关系数，对所有相关系数显著性的双尾检验的P值都为0（未列于表中），表明所有相关系数都显著不等于0。
进一步寻找证据，我们计算了折价指数于1999年下半年之后上市的10家封闭式基金之间的相关系数，检验的时期从1999年12月到2000年12月。表八列出了这10家基金的折价和折价指数之间的pearson相关系数。在基金和折价指数间的相关系数仍然很大，所有的零相关的双尾检验的P值都是零。相关系数的均值是0.945，而最低的相关系数是0.87，标准差是0.03。
表8折价指数与基金（非指数组成基金）折价间Pearson相关系数α（1999年12月—2000年12月）
附图
a此表显示的是1999年12月到2000年12月间折价指数和此指数之外的十只基金的折价之间的相关系数，对所有相关系数显著性的双尾检验的P值都为0（未列于表中），表明所有相关系数都显著不等于0。
概而论之，表七和表八都显示不同封闭式基金的折价同方向变动，支持了不同基金的折价是由相同的投资者情绪所驱动的假设。此外，各只基金的折价的高度相关显示折价指数的变动并非由一些局外点所决定，这也说明我们构建的折价指数足已代表整个封闭式基金业的折价幅度。
（二）新基金上市的时间选择
根据投资者情绪模型，封闭式基金折价并非由单个基金的基本因素所致，而是由投资者针对封闭式基金的情绪所致。此外，前面的实证发现表明各只基金的折价高度正相关，因此，现有封闭式基金的折价可以反映市场对整个封闭式基金业的态度。由此，我们可以预见新的基金将会选择在投资者看好现有的封闭式基金的时候上市，即在这些基金以溢价或以较低的折价交易时上市。
我们通过考察从1999年6月到2000年12月间的新基金上市数目和同期折价指数变动之间的关系，从另一方面来检验投资者情绪假说的合理性。每月的折价指数变动用月内的每周折价的算术平均来衡量，但由于封闭式基金的上市需要较长的申请时间，在计划的上市日期和实际的上市日期之间会有一个时间差，其间的市场情况很可能会剧烈变动。因此，这一检验的结论并不十分准确，只可以作为参考。在图二里，柱状表示新基金每月上市的数目，而线状则表示现有基金折价的变动。
我们看到多数基金的上市选择在折价变得相对较低时期。1999年6月、10月，2000年4月、7月，折价指数有较大幅度下降。在此期间，总共23个封闭式基金中有16个上市。在1999年8月和2000年3月间，当折价指数大幅上升时，没有新的基金上市。
（三）折价变化和不同市值股票收益率之间的关系
投资者情绪模型认为既然封闭式基金折价的变动是由个人投资者的情绪所引起，而小市值股票也主要被个人投资者持有，那么基金折价和小市值股票的收益率之间应该存在联系。研究发现当折价指数变小时，小市值股票收益率就变高，反之亦然。
附图
图2折价指数变动和新基金上市关系
对于我国市场，虽然至今尚无各类投资者的持股状况的研究，但我们认为仍可间接考察封闭式基金折价和不同市值股票收益率之间的关系。我们使用的二元回归模型为：
附图
其中R[,it]是一个规模投资组合(sizeportfolio)的周收益率，其具体的构造方式如下：在1998年的最后一个交易日，我们根据当日沪深两市所有上市公司的流通市值排序，再将所有公司按照顺序平均分为8个组别；在1999年内，保持每个投资组合的组成不变，再计算出组内所有股票的每周收益率的算术平均数，以此作为每个投资组合的周收益率。到1999年最后一个交易日，再如上述方法对沪深两市所有股票排序，组成8个投资组合，分别计算其在2000年内的周收益率。disct是折价指数变化率，即t期折价水平与t-1期折价水平之差除以t-1期折价水平绝对值：
附图
最后，mkt[,t]是沪深两市所有股票的平均（以流通市值加权）收益。
回归结果列在表九。可以看到，折价指数变动率的回归系数随投资组合市值上升而单调下降。具体而言，折价指数的变动率的系数从0.0036（最小规模的投资组合）单调下降到-0.0013（最大规模的投资组合），并且只有在对最大规模组合进行回归时的系数为负。这意味着当大市值股票表现好时，折价便减少；而当小市值股票表现好时，折价则扩大。除了组合G之外，折价指数的回归系数在统计上都很显著，表明了很强的相关关系。
表9模型R[,it]=α[,0]+α[,1]disc[,t]+α[,2]mkt[,t]+ε[,t]回归结果
附图
上述结论说明，我国基金折价变化和不同市值股票收益率之间的关系与美国的情形恰恰相反。为给这一现象一个合理的解释，有必要对我国市场各类投资者以及封闭式基金的投资组合组成做进一步的研究。在缺少这方面资料和证据的情况下，我们只好先做两个猜测。第一个猜测是，既然我们知道共同基金出于流动性的考虑都倾向持有大市值股票，这样当大市值股票表现好时投资者便看好封闭式基金，将抬高基金股份的价格，与之相应的封闭式基金的折价便缩小。第二个猜测是，封闭式基金和小市值股票对某类投资者来说是替代品。当此类投资者衷情小股票时，他们就提高小股票持有的比重，相应降低他们投资组合中封闭式基金的比例，结果封闭式基金价格的降低便导致折价加大。
六、结束语
在本文中，我们检验了中国股市的封闭式基金折价现象。在详细阐述了这一现象后，我们检验了各种可能的解释。我们发现，传统因素不能完全解释折价现象及各种特征，但若考虑到投资者情绪，谜底便迅速被揭开。具体而言，我们得出如下三大结论：(1)不同封闭式基金的折价变动呈现高度正相关；(2)新的封闭式基拿选择在现有封闭式基金的折价小时上市；(3)基金折价变动和不同市值股票的收益率变动之间的关系密切；当小市值股票收益率上升时，封闭式基金的折价就增加；相反，当大市值股票收益率上升时，基金折价便缩小。前两个结论与美国的情况相同，而第三个结论则相反。
目前社会上对基金业运作的看法颇为负面，认为它们并非完全依靠专业化的管理而是凭本身的资金实力和享受的特殊待遇来获取收益，把基金联合锁仓、拉抬重仓股等一系列不当甚至违法行为归咎于两个方面的问题；基金信息披露透明度不够和监管制度安排有缺陷。我们的研究结果表明，提高透明度和加强监管无疑对我国基金市场的健康发展有利，但并不能解决封闭式基金折价这一问题，它与证券市场的宏观环境和投资者的情绪息息相关。国外的经验也告诉我们，基金折价甚具普遍性和长期性，不可能通过完善制度在短期内消除。
我们的定量分析还显示，我国封闭式基金的折价在幅度上比国外严重，因此我们对开放式基金的继续生存持怀疑态度。我们建议，出于对我国基金业的健康发展和对投资者权益的保护的考虑，应暂时停止批准新开放式基金的上市，等封闭式基金折价降低到一个稳定的、吸引的水平后再考虑放松限制。
【参考文献】
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