第十一章财务报表趋势分析方法

厦门大学出版社,陈少华,/,主编,财务报表分析方法,21,世纪会计学系列教材,第十一章 财务报表趋势分析方法,第一节 财务报表趋势分析概述,第二节 趋势报表分析方法,第三节 财务报表时间序列预测方法,第四节 预测财务报表及其敏感性分析方法,第一节 财务报表趋势分析概述,财务报表趋势分析的含义,（一）财务报表趋势分析的基本含义,财务报表趋势分析,（,trend analysis,）是指通过将企业的财务报表各类数据按时间序列进行分析比较，尤其是对该分析期间内财务报表中体现的某些项目进行重点研究，从而正确判断企业的财务状况与经营成果的演变发展趋势的一种分析方法。,（二）财务报表趋势分析的特征,1,纵向分析,财务报表趋势分析方法是一种纵向的分析方法，它将企业的财务数据按时间序列进行比较分析，实际上是在企业财务报表过去资料的基础上分析现在并展望未来，把企业置于发展运动中加以考察。,财务报表趋势分析的含义,2,动态分析,趋势分析法是一种动态分析的方法。它以企业财务报表的历史数据为主要分析依据，对企业整个经营过程或最近几年的财务状况和经营业绩进行全方位的考察。趋势分析法是从动态角度去反映企业的财务状况和经营成果，较为深刻地揭示了各项财务数据消长变化及其发展趋势，从而发现许多财务报表内含的深层次的财务关系，并有利于对未来作出合乎逻辑的预测。简言之，趋势分析法有效地克服了静态分析法在分析范围上的不足。,财务报表趋势分析的类型,（一）按照分析的对象来看,（,1,）它既可以只针对财务报表的某些重点项目的变动趋势进行分析，也可以针对所有的财务报表项目进行分析。,（,2,）它既可以对财务报表的报表原数进行趋势分析，也可以对结构百分比财务报表、财务比率等进行分析。,（,3,）它既可以对企业的偿债能力、盈利能力等进行单项分析，也可以对企业综合财务状况的变动趋势进行分析。,财务报表趋势分析的类型,（二）按照分析的目的来看,（,1,）分析现在,确定发展趋势：将趋势分析法仅用于财务报表历史数据与本期的比较，可根据过去期间的数据对本期的经营业绩等状况进行评价，确定企业的发展趋势。,（,2,）展望未来,预测未来发展趋势：在分析并确定历史数据的变化规律的基础上，对下期财务报表或某些报表项目进行预计，从而预测企业未来各方面的发展状况。,财务报表趋势分析的前提：对时间序列数据的修正,（一）时间序列数据简述,时间序列,（,time-series,），是指按时间的先后顺序建立起来的同一变量的一组数据或一组观察数据。从信息分析和统计分析的角度来看，以,y,t,代表时间序列的变量，建立时间序列数据时要注意：,（,1,）时间变量,t,的间隔应保持相等，从而使每一个时间序列数据,y,t,对应同等时期内的变量值；,（,2,）每一个时间序列数据,y,t,的对象范围都应该保持一致；,（,3,）同一时间序列数据所采用的统计口径、计量标准或单位应保持一致。,财务报表趋势分析的前提：对时间序列数据的修正,（二）时间序列数据修正的必要性,趋势分析法中都是基于企业财务报表的历史数据，包含着一个重要假设，即：过去作用于企业的因素，仍将作用于未来。,在利用企业财务报表的历史数据进行趋势分析时，有必要利用特定的技术对这些数据进行适当的处理，以提高财务报表趋势分析的准确性。,财务报表趋势分析的前提：对时间序列数据的修正,（三）时间序列数据的修正方法,其一,，是将财务报表项目按原采用的会计方法重新表述，或者将历史数据按新的会计政策作追溯调整。,其二,，可以减少财务报表趋势分析涵盖的期间，从而使所有的样本具有可比性，但是这样会减少趋势分析的样本量，因此却可能影响到分析的准确性。,其三,，在会计方法变更的影响非重大时，索性忽略这种会计变更的影响，这种处理方法通常用于处理大规模的电子数据。,其四,，最后一种处理方法是可以根据研究目的，将分析的样本分为两部分：一部分为会计选择变化前，另一部分为变化后，这样对两个部分的财务报表时间序列数据作分段研究。,第二节 趋势报表分析方法,趋势报表分析方法的含义,（一）趋势报表分析方法的基本含义,趋势报表分析,是将一定时期内（两期或连续数期）的财务报表数据在同一报表上予以并列列示，直接观察比较各期有关项目的增减变动的方向、数额和幅度，以判断企业的财务状况和经营成果变动情况及发展趋势的一种财务报表分析方法。,（二）趋势报表分析方法的简单评价,趋势报表分析法主要用于分析企业的财务状况和经营成果在若干年内的增长变化状况，结合企业的经营状况及环境作出相应解释说明。报表使用者从中可以了解到有关项目变动的基本趋势，判断这种趋势是有利或者不利，对某单个项目作出较好的历史性评价，并且在此基础上判断其发展趋势。,趋势报表分析方法的类型,（一）按照分析比较的期间来看,从分析比较的期间来看，趋势报表分析可以分为,定基分析法,和,环比分析法,。,定基分析法,是固定某选定期间作为基期，然后其余各期间与基期比较，计算出趋势百分数，这样计算出的各会计期间的趋势百分比，都是以基期为计算基准的，所以能够明确地反映出有关项目和基期相比发生了多大变化。,环比分析法则,是将相邻两年的财务数据相比较，计算出趋势百分比，由于以前一期作为基数，因而更能明确地说明项目的发展变化速度。两种分析方法各有侧重。,趋势报表分析方法的类型,（二）按照分析的具体对象来看,1,报表原数的趋势分析,编制绝对额比较财务报表，将连续数期的财务报表数据（报表原数）并列起来，从中发现各项目的增减变动状况，来说明企业的财务状况和经营成果发展变化。,2,结构百分比的趋势分析,将若干比较期间的结构百分比财务报表并列列示，进行趋势分析。趋势报表分析和结构分析结合在一起，可以很容易地解释财务报表的结构变化。,3,财务比率的趋势分析,按照分析目的不同，选择某些财务比率，将不同比较期间的这些财务比率并列在一起，从中观察其数额的增减变动情况及变动幅度，以考察企业有关业务的发展趋势。,趋势报表分析的应用示例,（一）春兰公司简介,于,1994,年,3,月,22,日成立公司,该公司经营范围是：,（,1,）设计、制造和销售“春兰”牌空调制冷产品，这也是公司的主营业务；,（,2,）开发红外线遥控、专用集成电路、电子元器件等产品；,（,3,）开发动力机械、压缩机等机械产品；,（,4,）开发、投资第三产业。,（二）定基分析法,以,1998,年为基期，计算得出春兰公司的定基利润表、定基现金流量表，见表,11-1,和表,11-2,。,趋势报表分析方法的类型,（三）对定基趋势财务报表的解读,1,定基利润表,2,定基现金流量表,（四）财务指标趋势表,对春兰公司的重要财务比率进行计算，得出的趋势表见表,11-3,。,趋势报表分析方法的类型,通过表,11-3,财务比率的趋势比较，结合财务比率视角一章的内容，我们可以对春兰公司作出如下的判断：,（,1,）净资产收益率：,1999,年度春兰公司净资产收益率为,18%,，,2000,年度为,16%,，降低了,2,个百分点，春兰股份指标值的下降反映了运营效益的降低。,（,2,）主营业务毛利率：春兰股份在家电行业竞争激烈的情况下仍能取得,1999,年的获利水平，在行业中排名亦属于前列。主营业务比率与,1999,年基本持平，仍达到,97%,的水平，说明若,2001,年行业情况变动不大，企业收益可保持相对稳定。,趋势报表分析方法的类型,（,3,）总资产报酬率：春兰股份,2000,年总资产报酬率较,1999,年略有下降，但是在同行业中仍保持相对较高的水准。另外，春兰股份,2000,年该指标值高于市场资本利率，说明企业可适当扩大举债规模，充分利用财务杠杆为股东赚取更多的收益。,（,4,）流动能力和现金能力：根据表,11-3,，春兰股份短期偿债能力和现金能力的各项比率中，,2000,年度的流动比率、速动比率比,1999,年度显著提高。,（,5,）资产负债率：春兰股份的资产负债率,2000,年不超过,30%,，一方面反映出企业的经营稳健，另一方面也反映企业未能充分利用财务杠杆。,趋势报表分析方法的类型,(6,）长期资金占长期资产比率：,2000,年春兰股份的长期资金占长期资产比率为,1.69,，说明企业的长期性资产投资不足，企业用资金成本较高的长期资金来提供短期性资产，这对于企业的收益是有不利影响的。此外，长期性资产投资的不足，将影响企业的长期获利能力。,（,7,）总资产周转率：春兰股份的总资产周转率处于明显的下降状态，资产管理效率不理想。,（,8,）应收账款周转率和存货周转率：春兰股份,2000,年这两个指标较,1999,年都有明显的降低，结合本期坏账支出的增加及家电市场竞争情况，可以看出由于信用政策的改变，导致企业的应收账款管理效率的降低，及家电市场销售的不景气。,趋势报表分析方法的类型,（五）分析结论,春兰股份,1999,年通过放宽信用政策、扩大销售的办法，在,1999,年取得较好的收益，却有一个相当差的现金流量，并扩大了固定资产规模（为,1998,年的,6.75,倍）。,2000,年由于市场的萎缩、信用政策的放宽，导致企业资产管理效率明显下降，坏账增加，设备负担严重。企业现处于现金多余、无处投资的境地，若企业在,2001,年度无法找到恰当的投资项目，前景不容乐观。,第三节 财务报表时间序列预测方法,财务报表分析中的预测与预测方法,（一）财务报表分析中预测的重要性,（二）预测的含义,预测的目的在于认识自然和社会的发展规律以及在不同历史条件下各种规律的相互作用，揭示事物发展的方向和趋势，分析事物发展的途径和条件，使人们尽早预知未来的状况和将要发生的事情，能动地控制其发展，使其为人类和社会进步服务。,（三）预测的方法,定性预测法,是以逻辑判断为主的预测方法，主要是通过预测者所掌握的信息和情报并结合各种因素对事物的发展前景作出判断，并把这种判断定量化，它普遍适用于对缺少历史统计资料或趋势面临转折的事件进行预测，具体有德尔菲法、主观概率法等。,财务报表分析中的预测与预测方法,回归预测法,（包括经济计量模型法）主要是研究变量与变量之间相互关系的一种数理统计方法，应用回归分析可以从一个或几个自变量的值去预测因变量将取得的值，具体来看，有一元线性回归预测法、多元线性回归预测法和非线性回归预测法等。,时间序列预测法,是一种考虑变量随时间发展变化规律并用该变量的以往的统计资料建立数学模型作外推的预测方法，由于时间序列预测法所需要的只是序列本身的历史数据，因此这一类方法应用得非常广泛，具体有时间序列分解分析法、移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、灰色预测法、博克斯,詹金斯法、干预分析模型法等等。,组合预测法,则是设法把不同的预测模型组合起来，产生一个新的模型，即在诸种单项预测模型各异且数据来源不同的情况下，将各种不同类型的单项模型兼收并蓄，各取所需，集中更多的经济信息与预测技巧。,财务报表分析中的预测与预测方法,（四）预测方法在财务报表趋势分析中的应用,财务报表的趋势分析将企业的财务数据按时间序列进行比较分析，从中判断其财务状况与经营成果的演变发展趋势，也就是以历史资料来推测未来。财务报表趋势分析中的预测，需要借助于一定的统计预测技术。在上述的预测方法中，时间序列预测法不失为一种较好的选择。因为它所需要的只是序列本身的历史数据，考虑了变量随时间发展变化的规律，并利用该变量的历史数据建立数学模型来进行预测。同时，从实践来看，时间序列方法最广泛地应用于经济活动的许多场合，特别是微观经济领域，成为经济分析的主要工具，也是最常用的预测方法。基于这些原因，在财务报表的预测分析中，我们也选择了时间序列预测方法。,时间序列预测方法概述,（一）时间序列概述,时间序列,是指按时间的先后顺序建立起来的同一变量的一组数据或一组观察数据，常以,Y,t,表示。时间序列模型主要就是根据预测对象时间序列的变化特征，研究事物的自身发展规律，借以预测事物的未来趋势，是一种重要的定量预测方法，主要适用于经济预测、商业预测、需求预测、库存预测等，预测期限主要为中、短期。,时间序列预测方法概述,（二）时间序列预测的方法,1,简单的方法,最简单的当数平均法，包括简单平均法和加权平均法。,2,主要的预测方法,一是对波动的时间序列数据进行修匀处理，包括移动平均方法和指数平滑法，。,二是用数学模型对时间序列的数据进行拟合。,三是对不规则的时间序列进行因素分解，用还原法加以研究，如季节指数等。,时间序列预测的趋势外推,（一）趋势外推的含义,趋势外推研究事物的发展与时间的关系，趋势外推法是建立在一定的基本假设上的，即未来必定是过去和现在的延续，具体地说：（,1,）影响和决定事物过去和现在的发展因素，在未来也基本保持不变；（,2,）事物的发展属于渐进变化，而不是结构性的突变。,（二）趋势外推法的内容,趋势外推法,（,trend extrapolation,）以时间为基本参数，通过归纳分析过去和现在的数据，来推断未来的发展趋势或预测将来可能出现的事件。趋势外推的线性数学表达式为：,Y,a,bt,时间序列预测的趋势外推,趋势外推实际上就是时间回归分析，即在回归分析中的自变量为时间,t,。这样，根据回归分析的最小二乘法，可以求出回归方程的系数,a,、,b,：,我们以前述的小天鹅公司为例，对其主营业务收入的预测见表,11-4,。,时间序列预测的趋势外推,根据最小二乘法的公式求得：,a=1560507471,，,b=31489905.5,2001,年主营业务收入预测值,1560507471,31489905.55,3135002734,（元）,时间序列预测的趋势外推,（三）趋势外推法的特征评价,趋势外推法是一种重要的预测方法，它不仅可以用以独立预测，同时还可以和其他预测方法组成综合预测。,依据对过去和现在数据的发展趋势的分析和把握去推测未来，这是用时间序列进行预测的基本思想。,在趋势外推法的回归方程中，自变量是时间,t,，因而大大简化了运算过程。,趋势外推法在理论上存在一个明显的缺陷，即对所有的数据一律平等对待，即假定在预测未来时，时间序列上同时间的数据价值都是相等的。,时间序列预测的移动平均法,（一）移动平均法的含义,移动平均法（,moving averages,）实质是，仅取最近几个数据点求其平均值，并令参与计算移动平均值的各点权数相等，以前的数据点权数等于零。,（二）移动平均法的内容,1,移动平均法的基本公式,:,M,t,=,(Y,t,+Y,t-1,+,Y,t-n+1,)/n,可以求得两个相邻的值的递推公式：,要基于,t-1,点预测步后的值，则公式为：,时间序列预测的移动平均法,2,多次移动平均,我们用,M,t,1,、,M,t,2,、,M,t,3,分别表示第一次移平值、第二次移平值、第三次移平值,有：,在实际应用中，一般最多进行三次移动平均便可满足。在用移动平均法处理数据之后，根据所得的移平增量进行外推预测。,3,简例,A,企业,1988,2000,年的年销售收入额如表,11-5,第（,3,）栏所示，对其年销售收入额作出预测。表中的第（,4,）栏、第（,5,）栏分别是,3,年和,5,年的移动平均值。,2001,年的销售收入预测值,M,11,+3,M,11,b,11,T,179,8.56,3,204.68,（万元）,2002,年的销售收入预测值,M,11,+4,M,11,b,11,T,179,8.56,4,213.24,（万元）,时间序列预测的移动平均法,（三）移动平均法的特征与评价,移动平均法对数据变化的反映速度及对干扰的修匀能力，取决于参与计算移动平均值的数据点数，即移平跨度,n,。,移动平均法处理数据进行外推预测时，具有计算简单、直观易掌握的优点，适用于短期预测，前推太远则难以达到令人满意的预测效果。但是，移动平均法需要的样本量较大，同时对所有的数据采用一律平等的处理方法，即在预测未来时，时间序列上不同时间的数据的价值是相等的，这是有明显缺陷的。,时间序列预测的指数平滑法,（一）指数平滑法的含义,指数平滑法,（,exponential smoothing,）是,20,世纪,50,年代末发展形成的一种重要方法，有广泛的用途和较大的使用价值。它是通过对不同时刻的数据赋予不等的权重来修匀时间序列的方法。,（二）指数平滑法的内容,1,指数平滑的公式,S,t,t,Y,t,t-1,Y,t-1,t-n+1,Y,t-n+1,时间序列预测的指数平滑法,2,简例,仍以上述移动平均法中的,A,企业为例，,分别取,0.1,、,0.5,、,0.9,时的指数平滑值，见表,11-6,。,时间序列预测的指数平滑法,时间序列预测的指数平滑法,表,11-6,中，当,0.1,时取,s,0,66,，则得：,S,1,Y,1,（,1,）,S,0,0.166,0.966,66.00,，作为,t,2,的预测值,S2,Y,2,（,1,）,S,1,0.141,0.966,63.50,，作为,t,3,的预测值,依此类推，对,2001,年销售收入额的预测值为：,S,13,Y,13,（,1,）,S,12,0.1191,0.9124,130.70,（万元）,时间序列预测的指数平滑法,（三）指数平滑法的特征评价,1,所需样本数据少,对指数平滑法的计算公式重新排列，则：,t,Y,t,（,1,）,t-1,t-1,（,Y,t,t-1,）,指数平滑法对历史数据依赖少，指数平滑法计算简便，特别适宜于微观经济活动中的各种预测。,2,平滑常数,的取值范围通常是,0.010.3,。,3,与移动平均法的关系,:,=,/n+1,时间序列分解法,（一）时间序列分解法的含义,时间序列分解法,是针对时间序列数据，尤其是对不规则的波动数据进行因素分析或进行分解来处理数据的一种方法。,可以将经济活动的时间序列波动产生的因素分为下列四种：,（,1,）长期趋势因素（,trend,，用,T,表示）。,（,2,）周期因素（,cycle,，用,C,表示）。,（,3,）季节变动因素（,seasonal variation,，用,S,表示）。,（,4,）不规则变动（,irregular variation,，用,I,表示）。,时间序列分解法,（二）时间序列分解法的内容,上述这四种基本因素（,T,、,C,、,S,、,I,）可以形成不同的组合模型，如相加模型、相乘模型、乘加模型等，实际应用中，经常采用的基本模型是相乘模型：,Y=T,C,S,I,（三）时间序列分解法的评价,时间序列分解法主要适用于短期的市场分析和长期经济问题分析，特别是用季节指数辅助模型进行短期预测。,时间序列分解法,（四）季节性预测,1,概述,在预测收益时，如果分析只能选择某一季度的业绩作为出发点，那么所选择的应该是上年的相同季度，而不是最近的季度。,2,季度收益预测模型,在收益的预测中，一般应用的时间序列模型都是利用季度收益模型，较为有名的季度收益预测模型有,Foster,模型：,Q,t,Q,t-4,（,Q,t-1,Q,t-5,）,e,t,季度性预测的一个合理出发点通常是上年的相同季度，而不是上一季度；近期获利的增加通常不会全部持续到将来，只有部分变化会持续下去。此外，应用该模型并不能替代进行具体预测的复杂工作。,时间序列分解法,3,小结,时间序列的季度收益模型是一个高效率预测模型，特别是,Foster,模型所预测的收益能够大致反映市场对季度收益的期望值，可以较年度收益的随机游走模型来得准确。因而，对年度收益的预测，最有效的办法是运用季度预测模型来预测下一年四个季度的收益，然后将其加总。但是时间序列的季节模型需要的数据量较大，这在一定程度上限制了其使用的范围。,预测的其他相关问题,（一）原始数据的数量,各种方法对最少数据量的要求是不同的：移动平均法要求的数据量在,10,个左右，指数平滑法不能少于,2,个，回归模型的数据量不能低于自变量个数的,56,倍等。,（二）预测方法的选择问题,在具体运用时就应根据预测的目的和占有的资料，选择恰当的预测方法。,第四节 预测财务报表及其敏感性分析方法,全面预测的意义,进行全面预测是非常有用的，因为能够防止财务报表分析过程中作出的一些不实际的预测假设。,对企业的财务报表进行全面预测通常是通过编制预测财务报表来进行的，也就是在分析并确定企业财务报表历史数据的变化规律的基础上，对下期的财务报表进行整体的预测，从而对企业未来各方面的发展状况进行初步的了解。,预测财务报表的编制方法,（一）预测财务报表编制的一般步骤,通常只需要对某几个关键项目进行预测，而其他的大部分项目与之是相关联的，利用这种“关联”的关系，根据关键项目的变化而进行分析，确定其他项目的预测数额。,（二）利润表的预测,1,收入的预测,预测销售尚没有一套公认的方法，具体采用什么方法应该根据情况而定。,预测财务报表的编制方法,2,费用和其他收益的预测,（,1,）销售成本、营业税金与附加、销售费用、大部分管理费用都与销售收入密切相关。,（,2,）财务费用一般与企业的借款水平和借款成本亦即利息率相关。,（,3,）折旧费用与企业固定资产的账面价值和所采取的折旧政策相关。,（,4,）其他业务利润、营业外收支等项目可以大致认为与销售收入成一定的比例关系。,（,5,）研究开发费用取决于企业在这方面所采取的政策，但从长期来看，与销售收入的相关性较强。,（,6,）税收费用与企业所适用的税种、税率及销售收入、盈利水平等密切相关，此外应适当考虑减免税优惠。,（,7,）投资收益与被投资企业的盈利水平相关，可以利用被投资企业的财务报表数据进行相应的预测。,预测财务报表的编制方法,（三）资产负债表的预测,（,1,）应收票据、应收账款。以过去几年的应收票据周转率、应收账款周转率为依据进行预测，再利用预测的比率及预测的销售收入推导出应收票据、应收账款的预测值。,（,2,）其他应收款、坏账准备，预收账款。通常假定其与应收账款保持一定的比例，故可以利用过去几年比例关系的平均数来进行预测。,（,3,）存货。与应收账款的预测相类似，在对存货周转率进行预测的基础上，利用销售成本的预测值可得。,（,4,）预付账款、应付账款。由于其主要与购买原材料有关，故可以假定其与存货间有一定的比例关系。,预测财务报表的编制方法,（,5,）长期投资。根据投资收益率的预测，以及投资收益的预测值进行预测。,（,6,）固定资产等与企业的销售正相关，但同时要结合考虑企业资产周转率的改变、企业资本支出计划的影响等。,（,7,）短期借款、长期负债等。可以通过时间序列预测方法进行预测。,（,8,）所有者权益。利用预测利润表中的相关数据，以及所有者权益的历史数据，可以很容易地得出所有者权益的各项目值。,（四）现金流量表的预测,预测财务报表的敏感性分析,（一）预测财务报表敏感性分析的必要性,（二）预测财务报表的敏感性分析,敏感性分析,是一种有广泛用途的分析技术，通常是指研究与分析一个系统因周围条件发生变化而引起其状态或输出结果变化的敏感程度的方法。,通过对预测财务报表进行敏感性分析，考虑了企业财务报表在未来可能发生的多种情况，可以尽可能地避免预测结果唯一带来的不利影响。,小结与预测财务报表示例,下面以湘财证券研究发展中心的公司研究报告案例进行说明。湘财证券研究发展中心：,公司研究报告,，,2001,年第,10,期。该报告对沈阳东软软件股份有限公司（股票代码,600718,，以下简称东软股份）,2001,年的利润表进行了预测。首先，其预测基于的基本假设有：,（,1,）公司所处的外部经济环境无重大改变；,（,2,）公司税收政策无重大改变；,（,3,）公司原材料价格无重大改变；,（,4,）公司募集资金项目无重大变化。,东软股份,1999,年、,2000,年的利润表，以及所作的,2001,年预测利润表如表,11-7,所示。,小结与预测财务报表示例,该报告在其后的编制说明中指出了各利润表项目的预测依据：,(1),主营业务收入。,2000,年主营业务收入为,110 899.94,万元，比,1999,年增长了,50.93%,，根据该公司对上半年业绩的介绍，预计,2001,年主营业务收入增长,60%,，达到,177 439.90,万元。,(2),主营业务成本。主营业务成本,=,主营业务收入,（,1-,销售毛利率），考虑到公司盈利能力下滑的因素，预计,2001,年的销售毛利率为,30%,，这样,2001,年的主营业务利润为,53,231.97,万元。,(3),其他业务利润和存货跌价损失取,2000,年年报数。,(4),营业利润。财务费用假定为,0,，考虑到,2000,年营业费用、管理费用高速增长，,2001,年上半年营业费用同比增长,97%,，管理费用同比增长,80%,，假定,2001,年全年营业费用同比增长,90%,，管理费用同比增长,70%,，那么，公司在,2001,年将实现营业利润,20 792.48,万元。,小结与预测财务报表示例,(5),营业外收支净额取,2000,年年报数据，投资收益在,2000,年年报数据基础上加上公司转让数字医疗公司股权的收益,618.21,万元。,(6),根据国家政策，重点软件企业按,10%,交纳所得税。,(7),根据东软股份,2000,年年报中数字医疗公司利润（,1 673.18,万元），考虑公司转让了数字医疗公司,26.54%,的股权，再考虑该公司的利润增长情况（假定,20%,），预计,2001,年应付少数股东损益为,1 572.51,万元。,(8)2000,年公司提取了,228.35,万元的职工福利和奖励基金，考虑,2001,年业务的发展和激励员工的需要，预计,2001,年将提取,300,万元的职工福利和奖励基金。,思考题,1.,何谓财务报表趋势分析方法,?,它有哪些类型,?,2.,何谓财务报表时间序列预测方法,?,它有哪些作用,?,3.,预测财务报表应如何编制,?,结语,兼谈财务报表分析在我国的应用,改革前财务报表分析在我国的应用状况,改革前，我国长期实行计划经济体制。在这种体制下，我国财务报表分析这门学科的发展缓慢，主要原因是企业财务报表信息的使用者只有国家政府这个单一的对象。,对国家而言，财务报表提供投资决策所需信息的功能已属多余，财务会计实际上已失掉决策有用性，只剩防错查弊的监督功能。,改革后财务报表信息的利用及其现状,（一）国家对财务报表信息的利用,（,1,）最早是,1982,年，由国家经委等六部委联合下发,定期公布主要经济效果指标的实施细则,的通知（经综,1982,140,号），要求按月报送并按季公布各省、市、自治区的主要经济效果指标，工业类企业共有,16,项指标，按工业总产值增长率、主要工业产品质量稳定提高率、主要工业产品原材料、燃料动力消耗降低率、销售收入增长率等,10,项指标构成了综合经济动态指数。,（,2,）,1988,年，国家统计局等四部委又提出定期公布固定资产投资总额、银行贷款、职工工资总额等,8,项经济指标。,（,3,）,1992,年，国家计委等制定了,改进工业经济评价考核指标实施方案,，首次引进了工业经济效益综合指数，包括,6,个指标：工业产品销售率、资金利税率、成本利润率、全员劳动生产率、流动资金周转率和净产值率。,改革后财务报表信息的利用及其现状,（,4,）,1993,年，为适应,企业会计准则,和,企业财务通则,的需要，针对,1992,年制定的指标中的,5,项进行了适当的调整。,（,5,）,1997,年，国家统计局、国家计划委员会和国家经济贸易委员会又一次对上述评价考核指标进行了调整和补充，形成了由总资产贡献率、资本保值增值率、资产负债、流动资产周转率、成本费用利润率、全员劳动生产率、产品销售率等,7,项指标组成的新的指标体系，并构成了工业经济效益综合指数这一反映工业经济运行质量的综合指标。,（,6,）,1995,年，由于各项宏观改革措施的推行，企业的市场化更加规范，新的企业财务会计制度的实施和国际惯例接轨的需要，财政部建立了以,10,项经济效益指标为主体的企业经济效益评价体系。,（,7,）,1999,年，财政部等部委又公布了新的企业经济效益评价体系，构成见本书第七章。综观国家利用国有企业财务报表信息的发展历程，基本上是以业绩评价为主要目标，在方法上，又以拟定量的综合评分法为主。,改革后财务报表信息的利用及其现状,（二）银行对财务报表分析的重视,银行为保证自身的利益，会对借款企业进行相应的评估和鉴定。评估时应充分考虑并依据借款人的领导者素质、经济实力、资金结构、履约情况、经营效益和发展前景等因素。,（三）股市投资者对财务报表信息的利用,我国上市公司的市场定价已是高得离谱，企业的真正价值是多少已无人关心，财务报表分析即使能准确地估计出企业的价值，其用处也仅是一个问号。严格地讲，我国在公开的文献中目前尚无法找到财务报表分析的定量结论。财务报表分析的对象为定量的会计数据，其结论可以是精确的定量数据，即应充分发挥各种定量分析方法的作用，然而目前定量的财务报表分析及预测对股市投资者来说，其用途似乎是个问号。,财务报表分析在我国应用的展望,（一）不同使用者对财务报表分析的利用,（,1,）对于国有企业的所有者,国家，笔者的意见是不需要将财务报表分析用于预测。国家应侧重于发展能客观评价企业经营者业绩的财务报表分析方法，以及以估算国有企业价值为主要目标的财务报表分析方法。,（,2,）对企业的债权人,以银行为首的债权人来说，以预测为目标的财务报表分析方法应有相当的生存和发展的沃土，特别是在银行大都采用严格的信贷负责制时。同时，随着我国非公有制经济的兴起，银行的客户构成也会相应扩展，银行与企业的关系会正常化。定量的财务报表分析能提供关于企业未来现金流量及收益的准确预测，对债权人来说，这要比综合评分法提供面向历史的业绩评价信息有用得多,（,3,）对证券市场中普通的投资者来说，财务报表分析的定量方法目前似乎还看不出有发展的需要或可能。,财务报表分析在我国应用的展望,（二）我国现阶段财务报表分析应用的困境,首先,是财务报表信息的真实性问题。,其次,，是我国会计规范的持续频繁变动和上市公司信息披露规范等问题造成企业财务报表信息的不可比或不足，这会阻碍使用者利用以往年度的报表资料。,再次,，在利用财务报表信息时，需要调查研究信息使用者的效用,决策的依据，才能合理地选择财务报表分析的方法，财务报表分析也才能提供所需的信息；而我国对这方面的研究目前仍是相当不足。,最后,，由于我国会计规范和社会环境的特殊性，财务报表分析的具体方法也会与国外常用方法有所不同，本书虽然就各种方法简要地说明了其在我国的应用情况，但由于具体情况的复杂性，仍需针对此作大量的研究，以便更好地利用我国财务报表信息的资源。,