【摘要】：近些年,在相關(guān)政策的鼓勵(lì)下,在大環(huán)境的發(fā)展態(tài)勢(shì)下,我國(guó)汽車制造業(yè)迅猛發(fā)展,作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè),汽車制造業(yè)上市公司的發(fā)展備受關(guān)注,其公司財(cái)務(wù)治理效率的研究也成為熱點(diǎn)問(wèn)題。財(cái)務(wù)治理作為公司治理的核心內(nèi)容,其效率的高低對(duì)于公司的發(fā)展起到至關(guān)重要的作用。目前對(duì)于財(cái)務(wù)治理的相關(guān)研究不多并且大部分集中在治理結(jié)構(gòu)上,針對(duì)財(cái)務(wù)治理效率的研究還不夠成熟。然而,效率是財(cái)務(wù)治理的根本目的,因此,若要對(duì)財(cái)務(wù)治理進(jìn)行研究就必須進(jìn)行治理效率的研究。本文在財(cái)務(wù)治理效率評(píng)價(jià)相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)之上,先對(duì)財(cái)務(wù)治理進(jìn)行概念的界定,公司的財(cái)務(wù)治理是指公司董監(jiān)高人員通過(guò)對(duì)公司財(cái)務(wù)權(quán)限進(jìn)行規(guī)范,并且對(duì)相關(guān)活動(dòng)進(jìn)行安排,從而保護(hù)相關(guān)者利益最大化,實(shí)現(xiàn)企業(yè)目標(biāo),提升企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理效率。公司經(jīng)營(yíng)者的主要目標(biāo)就是提高財(cái)務(wù)治理的效率。通過(guò)對(duì)其他學(xué)者對(duì)于汽車制造業(yè)財(cái)務(wù)治理效率研究成果的研究發(fā)現(xiàn),大家使用的效率的研究方法有很多,本文通過(guò)對(duì)平衡計(jì)分卡、杜邦分析法、財(cái)務(wù)因素分析法、回歸分析法等主要效率評(píng)價(jià)方法進(jìn)行研究,分析這些方法在財(cái)務(wù)治理效率評(píng)價(jià)中的優(yōu)勢(shì)與不足。進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)后發(fā)現(xiàn),在效率的評(píng)價(jià)領(lǐng)域中,大家使用比較廣泛的就是因子分析法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法。本文對(duì)比兩種發(fā)放后發(fā)現(xiàn)這兩種方法在對(duì)效率進(jìn)行分析評(píng)價(jià)時(shí)都具有局限性。因子分析是通過(guò)少數(shù)變量來(lái)反映所有變量的大部分信息,由于在過(guò)程中剔除掉了一些信息,必然會(huì)導(dǎo)致信息的丟失。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是備受學(xué)者追捧的,主要是因?yàn)樗痪窒抻趩我煌度牒蛦我划a(chǎn)出,并且不需要人為給出權(quán)重。但是這個(gè)方法也是存在缺陷的,對(duì)異常值非常敏感,是的數(shù)據(jù)不夠穩(wěn)定,對(duì)于同一套數(shù)據(jù)如果采用不同的方法處理會(huì)得到不同的結(jié)果。本文在此情況下引入了組合評(píng)價(jià)法,綜合因子分析和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的數(shù)據(jù)結(jié)果得到一套更加客觀的效率排名,來(lái)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行效率評(píng)價(jià)。在之前學(xué)者的研究基礎(chǔ)上,本文借鑒了國(guó)內(nèi)外以往關(guān)于財(cái)務(wù)治理效率評(píng)價(jià)所選取的數(shù)據(jù)指標(biāo),根據(jù)因子分析和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法在分析評(píng)價(jià)中不同的特征,分別選擇了適應(yīng)于相應(yīng)分析方法的指標(biāo)體系。根據(jù)因子分析法的特征從財(cái)務(wù)治理的5各方面選取不同指標(biāo)建立了數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。由于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的數(shù)學(xué)模型就是對(duì)投入產(chǎn)出進(jìn)行比值,如果使用同因子分析一樣的比率指標(biāo)反而會(huì)影響DEA的結(jié)果。因此本文為了每個(gè)方法對(duì)于財(cái)務(wù)治理效率評(píng)價(jià)的客觀合理,選取了兩套財(cái)務(wù)指標(biāo)并使用上述兩種發(fā)放分別對(duì)22家汽車整車制造業(yè)上市公司2013-2017年的財(cái)務(wù)治理效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。然后將得到的兩套財(cái)務(wù)治理效率評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行排序,先使用斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性評(píng)價(jià),得出兩種評(píng)價(jià)方法具有密切相關(guān)性的結(jié)論,在確定了相關(guān)性之后采用平均值法得出組合評(píng)價(jià)排名。并對(duì)組合評(píng)價(jià)排名最高、最低、連年增長(zhǎng)的有代表性的企業(yè)進(jìn)行了進(jìn)一步的分析,給予企業(yè)提供了提高效率的參考意見。本文采用因子分析與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法結(jié)合的組合評(píng)價(jià)方法來(lái)衡量上市公司財(cái)務(wù)治理效率,不同于之前學(xué)者僅使用數(shù)據(jù)包絡(luò)單一方法的評(píng)價(jià)模式,在方法的選取上是一種創(chuàng)新,并且得到了較為滿意的財(cái)務(wù)治理效率結(jié)果。豐富了財(cái)務(wù)治理效率的相關(guān)研究,使得財(cái)務(wù)治理效率的相關(guān)文獻(xiàn)能夠更加客觀,也為我國(guó)汽車整車制造業(yè)的財(cái)務(wù)效率評(píng)價(jià)提供了參考依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：天津商業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F426.471;F406.72;F832.51
【圖文】：

子分析法析的主要思想是降維，即利用較少的獨(dú)立公因子來(lái)客觀地反信息。量有 m 個(gè)，12x ,x將原有變量用n個(gè)公因子 m nnF ,F,,F12 性組合，具體評(píng)價(jià)模型如下所示： mmmmnnmnnnnXaFaFaFXaFaFaFXaFaFaF 1122221122222111112211公式（3-1）的形式也可以表達(dá)為：X=AF+E 。在以上所述的模型中，其載，也可以理解為第 i 個(gè)原始變量所存在的負(fù)載，負(fù)載主要上。因子分析法的應(yīng)用下，對(duì)變量展開評(píng)價(jià)，若無(wú)法根據(jù)分情況下，此時(shí)可選擇使用旋轉(zhuǎn)變換法，讓公因子系數(shù)傾向于將可實(shí)現(xiàn)。具體模型如下：

第四章 基于因子分析法對(duì)汽車整車制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)治理效率評(píng)價(jià)存貨周轉(zhuǎn)率 1.000 0.531總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 1.000 0.767流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 1.000 0.821 4-3 表示初始共同度和提取共同度比例。共同度是提取的因子對(duì)釋程度，提取的共同度大部分都在 0.7 以上，表示提取的公因子進(jìn)行比較完整的解釋。這 16 個(gè)指標(biāo)中凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率的信息保留是.6%，也就是說(shuō)只有 5.4%的信丟失。這 16 個(gè)指標(biāo)中有 8 個(gè)信息完外 6 個(gè)指標(biāo)的信息完整度都在 60%以上，只有 2 個(gè)低于 60%，說(shuō)信息丟失比較少。 4-1 是軟件繪制的碎石圖。根據(jù)碎石圖可以看出因子 1 到因子 5 1，處于顯著位置，從因子 6 到因子 17，這些因子的特征值不夠于 1 以下的一條水平線上，說(shuō)明他們的特征值差別都很小。因此各因子來(lái)進(jìn)行后續(xù)的分析。

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本文編號(hào)：2742262