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汽车行业公司介绍篇一
;摘要:汽车行业是我国经济的支柱产业之一,但近期我国汽車市场不景气,许多潜在的财务风险需要被重视。文章以我国汽车行业上市公司为研究对象,选取2015~2017年140家汽车行业上市公司的财务指标,利用主成分分析法筛选出六个主成分因子,再通过logistic回归分析建立汽车行业财务预警模型,利用2018年样本公司财务数据检验得到该模型总体预测准确率达到95.71%,财务预警效果良好,对汽车行业企业经营者和外部投资者具有参考价值。
汽车行业作为我国经济的支柱产业之一,在提升国民经济、增加就业岗位、刺激消费等方面发挥着重要作用。但从2018年年底开始汽车销量呈现下滑趋势,国内汽车市场消费疲弱,新能源技术尚不成熟,2019年我国汽车行业似乎进入了冬天,但我国人均汽车保有量较发达国家仍有很大的发展空间。目前汽车行业正在由传统领域竞争转向新能源、智能化自动驾驶领域,处在变革的临界点,面临着众多机遇与风险。此时如何有效降低成本、防范财务风险,预防财务危机的出现成为汽车行业值得关注的重点。因此,建立一个适用于我国汽车行业上市公司的财务预警模型,使企业管理者根据不断变化的财务数据预测企业财务状况,及时发出财务预警,为企业决策提供必要的财务依据;同时为债权人、股票市场投资者提供有效的财务预警支持。
二、文献综述及指标选取
(一)文献综述
国内外财务预警的研究方法分为定性研究和定量研究,相对于主观判断的定性研究,利用数学模型进行预警的定量研究更具有说服性。国内外学者对定量研究方法从单变量模型到多变量模型不断演变,提出了单变量模型、多元线性判别模型、logistic回归模型、神经网络分析模型、z值模型、f预警模型等,其在预测精度和稳定性上各有优缺点,其中logistic回归模型具有较强的实用性,预测误判率较低。纵观国内外预测模型,研究对象多数不划分行业或为制造业公司,针对汽车行业的研究较少,因此本文采用logistic回归模型对我国汽车行业上市公司建立财务预警模型,为汽车制造企业进行财务预警评估提供借鉴。
(二)研究样本及指标的选择
本文将上市公司是否因“财务状况异常”而被特别处理(st)作为判断是否出现财务危机的标准,选取了汽车行业140家上市公司作为研究样本,其中,132家财务正常公司,即非st公司,8家财务状况异常的公司,即st公司。选取了样本公司2015~2017年连续三年的财务指标数据进行分析并建立财务预警模型,选取样本公司2018年财务指标检验模型的效果。本文样本数据均源于国泰安经济金融研究数据库(csmar)。
本文在综合参考前人财务预警模型指标选取的基础上,结合汽车行业的特点,从众多财务指标中选取了18个对上市公司影响较大的指标,其中包含能反映公司的偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力的15个财务指标和3个投资者较为关注的每股财务指标,具体如表1所示。
三、主成分分析
(一)主成分分析的适用性检验
在主成分分析前,先对140家样本公司数据标准化处理,然后进行kmo检验和bartletts球体检验,kmo统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标,kmo值越接近于1则意味着变量间的相关性越强,原有变量越适合作主成分分析。一般认为kmo检验数0.5适合做主成分分析,从表2可以看出kmo检验值为0.620,满足主成分分析的条件。bartletts球状检验用于检验相关阵中各变量间的相关性,即检验各个变量是否相互独立。一般认为bartletts球状检验结果小于0.05适合主成分分析。由表2显著性检验结果显示sig.为0,说明各变量间具有相关性,适合做主成分分析。
(二)主成分的提取
运用spss22.0对所选取的2015~2017年140家汽车上市公司的财务指标进行主成分分析,得到各个成分的特征值及累加贡献率,一般要求各主成分的特征值大于1,累计贡献率大于80%。由表3所示,前六个主成分的特征值大于1,累计贡献率为81.771%。说明前六个主成分因子能充分代替原数据,能对总体起到概括作用,因子分析效果比较理想,所以本文提取前六个主成分进行后续研究。
(三)主成分的解释
利用spss22.0使用方差最大旋转法得到旋转因子载荷矩阵,使得各主成分因子有较明确的经济含义,如表4所示。
在主成分1中,x10、x11和x12的负荷量最为明显,代表企业的盈利能力;在主成分2中,x5、x6、x7、x8和x9的负荷量最为明显,代表企业的营运能力;在主成分3中,x1、x2和x3的负荷量最为明显,代表企业的偿债能力;在主成分4中,x13、x15和x18的负荷量最为明显,代表企业的发展能力和每股指标;在主成分5中,x4、x14的负荷量最为明显,代表企业的发展能力和偿债能力;在主成分6中,x17的负荷量最为明显,代表企业的每股指标。
同理可以得到f2、f3、f4、f5、f6主成分的表达式。
四、二元logistic 回归分析
(一)模型的构建
根据上述参数估计结果建立logistic回归财务预警模型:
(二)模型预警效果的检验
由表6结果可知,132家非st公司中128家被预测正确,4家被误测为st公司,准确率为96.97%,在8家st公司中,6家被预测正确,2家被误测为非st公司,准确率为75%,总体的预测准确率为95.71%,预测结果比较理想。
五、结语
(一)研究结论
本文通过建立logistic回归模型对汽车行业上市公司财务风险进行预警,采用主成分分析法提取出反应原始数据大部分信息的主成分因子,再利用logistic回归分析构建出适合我国汽车行业的财务预警模型,并对其进行检验,准确率达到95.71%,模型的预测效果良好。研究结果表明,汽车行业上市公司的盈利能力、营运能力、偿债能力、发展能力对企业财务状况有较大的影响,尤其是盈利能力。本文采用logistic回归分析法,既避免了自变量需要正态分布的严格假设条件,又克服了传统定性研究中不确定性。无论对于企业经营者还是投资者,该模型皆可用于作为参考,在一定程度上可以避免或减少损失。
(二)建议
汽车行业企业管理者应注重企业盈利能力的提升,资产报酬率、总资产净利率、净资产收益率等指标对汽车行业公司的财务状况有较大的影响。管理者可利用该财务预警模型评估财务状况,提前发现财务风险,及时调整战略,将损失降到最小。
汽车行业的投资者可以利用本文财务预警模型对有意向的上市公司进行财务状况的判断与分析,预测是否存在财务风险,便于投资者做出合理的投资决策,降低投资风险。
参考文献:
(作者单位:曲阜师范大学管理学院)
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第一
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第二
要在他们彼此不认识的情况下介绍。我当介绍人,我介绍双方认识的时候,我得先考虑他们彼此是否认识,当然这在实际操作中会有一定的暗示,环境和人为的要求启示你有必要向他们对方做彼此自我介绍。
第三
要关注其先后顺序。具体操作时,你要注意次序问题。就是把谁介绍给谁。按照社交礼仪,标准的做法:是先介绍主人。这种介绍不分男女,不论老幼,也不看职务高低,这是一种宾主介绍。进行宾主介绍要先介绍主人,为什么呢?因为客人拥有优先知情权。换而言之,先介绍的人应该是地位低的,比如介绍男人和女人时,先介绍男士,后介绍女士。介绍晚辈和长辈时,先介绍晚辈,后介绍长辈。介绍上级和下级时,先介绍职位低的,后介绍职位高的。介绍主人和客人时,先介绍主人,后介绍客人。有时候,宾主双方都不止一个人,那你还要注意,还是要先介绍主人,介绍主人的时候,具体应该按照职务高低排序,先介绍董事长和总经理,然后再介绍部门经理。介绍客人时,也按照职务高低排序,先介绍职务高的,后介绍地位低的。
禁忌
不要夸耀自己的“丰功伟绩”,小心在别人眼里不值一提。
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汽车行业公司介绍篇三
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汽车行业公司介绍篇四
尊敬的各位领导,你们好。我叫xx-x,1988年6月6日出生,20岁,来自xx-x,齐鲁大地给了我直爽的性格,但又不失稳重,后来不远千里来到xx这个城市求学。
来到中专学习的事实和我的理想有很大的出入,难免有些郁闷,但在一段时间后,我认真了事实,很看好汽车业。21世纪是内燃机的世纪,这句话一点都不假,随着汽车的展,它为21世纪插上了腾飞的翅膀,后来,我开始对汽车产生兴趣,用心钻研,三年的中专就是在不断的培养兴趣,不断的学习进步中度过的。
三年的中专生活有如过眼云烟,一去不返,唯一留下的就是我的知识和技能,现在的我将要走向我所热衷的岗位,面对当今激烈的人才竞争,我很清楚自己知识有限,但我更清楚我有着不甘落后的精神和不断学习、不断提高的愿望。我拥有自己年轻和执着的事业热情,我相信我会做的更好!我需要一个机会,一个展示自己、锻炼自己的机会。请给我一次机会,让我一展抱负。“十年磨砺锋利出,宝剑只待君来识”。再苦再累,我都愿意一试,“吃得苦中苦,方为人上人”,在工作中,我一定会是一位尽责尽责、优秀的员工。
恳切您给予一次让我高飞的机会,谢谢!
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