多元線性回歸模型在裝備制造業資產管理評價中應用的探析

邢照潔　唐堯堯

【摘 要】本文在分析我國裝備制造業資產管理不足的基礎上，針對資產管理評價方面存在的問題，考慮其行業特點并結合杜邦財務分析體系選取評價其資產管理效率的財務指標，構建回歸模型評價公司整體資產管理效水平，根據評價結果提出改進建議，促進公司更好地實現發展戰略。

【關鍵詞】裝備制造業；資產管理評價；回歸模型

裝備制造業的發展受到我國的長期關注，但是裝備制造業資產管理評價方面的研究比較少，資產管理是企業生產經營管理的主要內容，管理者要在思想上高度重視，積極完善相關制度。本文將通過研究杜邦財務分析體確定裝備制造業資產管理評價指標，構建多元線性回歸模型評價企業資產管理水平。系杜邦財務分析體系也可稱作杜邦財務分析法，是美國杜邦公司提出的一種以凈資產收益率為核心的財務分析方法。將償債能力、資產營運能力、盈利能力通過相應理論支撐聯系起來，并可以將關鍵指標分解，分析具體指標的變動情況，及時反饋并調整相關管理。可以用凈資產收益率=銷售凈利率×總資產周轉率×權益乘數反應各指標之間的關系。即三個因子為其三個影響因素。本文也將主要研究總資產周轉率及各資產周轉率，并通過其與凈資產收益率的關系評價公司資產管理的效率。

多元線性回歸模型是指因變量Y與多個自變量之間存在線性關系。假定因變量Y與多個自變量X1、X2、X3、X4……Xn之間具有線性關系，是因變量的多元線性函數，即多元回歸模型為：Y=a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+a5X5+a0。

其中，a1、a2、a3、a4、a5分別為自變量的系數，a0為隨機誤差。多元線性回歸分析的過程是根據樣本估計模型中的各個系數，對估計系數及回歸方程進行檢驗，從而用建立的回歸模型預測和分析相關數據。該模型包含多個自變量，多個自變量同時對被因變量Y產生作用。

變量的選擇。建立多元線性回歸模型需要合理的確定自變量和因變量，考慮到杜邦財務體系是經典的評價公司績效的體系，所以本文對杜邦財務體系的因子進行分解，根據與資產相關的指標確定多元線性回歸模型的自變量和因變量。

因變量：凈資產收益率。為了反應資產管理效率，本文選擇凈資產收益率為因變量。自變量：應收賬款周轉率（次）、存貨周轉率（次）、流動資產周轉率（次）、固定資產周轉率（次）和非流動資產周轉率（次）。由于本文旨在研究資產管理，因此自變量只選取了杜邦財務分析體系中與資產相關的主要指標。

樣本的選擇。研究樣本選擇裝備制造業上市公司數據，通過國泰安數據庫隨機選取了700家裝備制造業上市公司2011年的財務數據數據，計算出相應的自變量和因變量的值。多元回歸模型建立。根據選取的自變量和因變量假設多元回歸模型為：Y=a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+a5X5+a0。

其中，a1、a2、a3、a4、a5分別為自變量的系數，a0為隨機誤差。利用Excll中多元回歸數據分析模塊對選擇的樣本進行分析，得到如下數據：

根據上表中的結果可以看出，變量X3（流動資產周轉率）和X5（非流動資產周轉率）能更好的反應因變量的變化情況，與這兩個變量更能反應總資產周轉率有關。回歸模型為：

Y=0.000370X1-0.000601X2+0.018579X3-0.000464X4+

0.010714X5+0.063985

多元回歸模型評價。將公司當年的各資產周轉率帶入回歸方程，求出對應的凈資產收益率，與公司當年實際凈資產收益率進行對比，如果根據回歸方程求出的凈資產收益率高于公司當年實際值，說明公司資產管理效率低于行業平均水平。反之，說明公司資產管理效率高于行業平均水平。

多元回歸模型評價的實例應用。通過國泰安數據庫檢索到A上市公司2011年的應收賬款周轉率為3.267947、存貨周轉率為2.277389、流動資產周轉率為0.409505、固定資產周轉率為6.345939、非流動資產周轉率為2.901959。將數據帶入回歸模型：Y=0.000370X1-0.000601X2+0.018579X3-0.000464X4+0.010714X5+0.063985中，得到Y為0.099584，即凈資產收益率為9.96%。而A上市公司2011年的實際凈資產收益率為6.37%，說明該公司這幾項指標的綜合的效率好于行業平均值。

我國裝備制造業公司資產管理管理水平不斷在提高，本文在分析裝備制造業資產管理評價方面存在問題的基礎上，考慮其行業特點，結合杜邦財務分析體系選取評價指標，通過構建回歸模型評價公司整體資產管理效水平，希望促進裝備制造業公司資產管理管理水平不斷提高，更好地實現公司發展戰略。

參 考 文 獻

[1]潘麗華，楊志勝.淺談企業資產管理現狀與對策[J].現代商業.

2010（12）

[2]中國注冊會計師協會編.注冊會計師財務管理教材[M].經濟科學出版社，2009