盈利能力分析的研究背景范文

導語：如何才能寫好一篇盈利能力分析的研究背景，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

(一)研究假設和變量選取創業投資在對企業進行投資時，通常會挑選具有較好成長能力的企業，并為企業提供較好的增值服務，例如幫助企業引進優秀的外部管理人員、為企業提供咨詢服務、鼓勵企業的創新和研發活動。創業投資主要通過扶持企業上市，以IPO或其他方式退出實現資本增值，為培養企業快速發展，投資家會和企業經營者一同努力，提升企業盈利能力，實現雙贏發展。因此，我們可以假設：假設一：有創業投資參與的中小企業在上市前一年和上市當年的盈利能力高于無創業投資持股的企業。創業投資對企業的增值作用主要體現在輔助公司治理和提供社會網絡資源等方面，這種服務作用的效率最終還是取決于創業投資機構和所投資企業的資源特性、企業實力及發展環境。創業投資在中小企業所持股份比例、在中小企業中的董監事席位數量、創業投資進入企業的時間、創業投資的規模等方面的差異都會對中小企業的盈利能力產生不同的作用。因此，我們提出第二個假設：假設二：創業投資機構的規模越大、對企業的持股比例越大、參與時間越早，企業的盈利能力越強。我們假定對中小企業盈利能力產生影響的變量有六個，并用iX表示，分別為創業投資的持股比例，創業投資機構投資中小企業的年限，創業投資的從業年限，創業投資在中小企業中所占董監事席位數，創業投資機構的資產規模以及投資中小企業的創業投資機構數量，具體含義見表1。基于以上分析，本文所選取的衡量盈利能力的指標為營業收入增長率、營業利潤增長率、凈資產收益率(ROE)和總資產收益率(ROA)，見表2：

(二)樣本選取和數據來源本文選取的樣本是2010年-2012年在創業板上市的319家企業，根據有無創業投資背景將所選319家企業分為兩個對照組。對有創業投資參與的中小企業的定義是：首發上市的招股說明書里所列示的前10個股東中有創業投資機構的中小企業。對于有數家創業投資機構共同參與的企業，將各創業投資機構持股比例的合計數作為總持股比例。文中的數據主要來源于Wind數據庫和深圳證券交易所網站。從Wind數據庫中獲得319家企業的前10名股東、盈利能力指標的財務數據、創業投資機構的注冊資本、成立時間、投資時間。從深交所網站可以獲得個股招股說明書，并從招股說明書中查詢創業投資的持股比例、持股的創業投資數量。綜合以上依據，共選出199家有創業投資參與的公司和120家沒有創業投資參與的公司。為便于分析上市前后盈利能力的變化，選擇了樣本公司上市前一年及當年的財務指標數據。本文使用SPSS軟件首先對反映中小企業盈利能力的財務數據做了非參數Mann-Whitney和獨立樣本T檢驗，然后基于因子分析法對相關變量進行加工處理，選出三個主因子作為影響企業盈利能力的主要因素并進行回歸分析。

二、實證結果

(一)創業投資對企業上市前后盈利指標影響的統計檢驗分析將兩個樣本組企業在上市前一年和上市當年的盈利指標進行獨立樣本T檢驗和非參數Mann-Whitney檢驗，如表3、表4，具體變量是ROE、ROA、營業收入增長率和營業利潤增長率。由表3可知，在樣本企業上市前一年，VC背景企業的ROE、營業利潤增長率和NVC背景企業之間沒有顯著差異；ROA的T檢驗在0.10的水平上顯著，說明NVC背景企業的ROA反而高于VC背景的企業；營業收入增長率的M-W檢驗在5%的水平上顯著，說明VC背景企業的營業收入增長率優于NVC背景企業。通過驗證樣本企業在上市當年的盈利能力差異，結果見表4：VC背景企業的ROE和NVC背景企業之間沒有顯著差異；VC背景企業和NVC背景企業的ROA相比，由NVC背景企業顯著優于VC背景企業轉變成兩者沒有顯著差異；營業利潤增長率和營業收入增長率在0.05的水平上通過了檢驗，說明VC背景企業的盈利能力比NVC背景的企業有優勢，從檢驗結果能夠發現，創業投資參與對改善企業的盈利能力有積極作用。對樣本數據進行分析和檢驗后發現上市前有創業投資背景的企業的ROA低于沒有創業投資支持的企業。發生這種情況的原因可能是沒有創業投資支持的企業為順利上市，在上市前修飾了企業的報表，使得其財務指標優于有創業投資支持的企業。胡志穎和周璐(2012)認為創業投資作為機構投資者，因其具有較好的專業知識和社會資源，有一定的能力和動機去監督企業管理，減少盈余管理的出現。也有學者認為可能是創業投資在急需成功的投資案例、快速的獲利來提高公司聲譽的情況下，催促創業企業上市，損害了企業的利益。因此，要真正發揮創業投資對中小企業的服務和增值作用，還需加強對創業投資機構的引導和監管，確保創業投資對提高企業盈利能力的輔助作用得到有效發揮。

(二)創業投資如何對企業的盈利能力產生影響接下來考察創業投資機構的持股比例、創業投資參與中小企業的年限、創業投資機構的從業年限、創業投資機構在中小企業中所占董監事席位數、創業投資機構擁有的資產規模、投資中小企業的創業投資機構數量等變量如何對企業盈利能力產生影響。因為指標較多，運用SPSS16.0軟件得到旋轉后的因子負載值表，最后選取三個主因子代替原來的六個變量。首先進行Bartlett和KMO檢驗來驗證能否采用因子分析法。結果顯示，Bartlett檢驗結果拒絕了變量相關系數矩陣為單位陣的零假設，并且KMO值為0.726，說明可以使用因子分析法。然后計算各綜合因子的特征值和貢獻率，結果見表5。從表5可知，前三個綜合因子的貢獻率達到了81%以上，因此，我們使用前三個因子代替原來的六個變量。原來的六個變量綜合為三個因子之后，通常需要用方差極大法使得各因子的典型代表變量富有可理解性，便于解釋，旋轉后的因子載荷矩陣見表6。從表6可以看出，綜合因子Z1在創業投資持股比例、董監事席位數和參與的創業投資數量這三個變量上的載荷較大，表明創業投資機構參與企業的程度，可命名為創業投資參與比重因子。綜合因子Z2在創業投資參與年限和創業投資成立年限這兩個變量上載荷較大，表明創業投資參與中小企業的時間長度，可命名為創業投資參與期限因子。綜合因子Z3在創業投資資產規模上載荷較大，可取名為創業投資規模因子。以企業的盈利能力為因變量，以創業投資參與比重因子、創業投資參與期限因子和創業投資規模因子作為自變量進行多元回歸分析。因為企業的營業利潤增長率和營業收入增長率的相關性較大，ROE和ROA有較大的相關性(表7)，故選取營業收入增長率和ROE為因變量，分別進行回歸分析，實證結果見表8。以創業投資參與比重因子、創業投資參與期限因子和創業投資規模因子為自變量，與ROE、營業收入增長率分別進行回歸分析（表8），實證結果顯示，以ROE為因變量的模型中，F統計量通過了檢驗，模型總體在0.05的水平上顯著，創業投資參與比重因子和參與期限因子分別在0.05和0.10的水平上通過了顯著性檢驗，說明這兩個因子對企業的凈資產收益率有顯著性的影響，創業投資規模因子沒有通過顯著性檢驗。并且，從回歸系數來看，創業投資參與比重因子、創業投資參與期限因子和創業投資規模因子的系數均為正值，說明三個因子和企業的ROE是正相關的，這和我們的假設相符。在以營業收入增長率為因變量的回歸中，模型總體沒有通過顯著性檢驗，只有創業投資參與比重因子在10%的水平上通過了顯著性檢驗，說明該因子對企業的營業收入增長率有顯著性的影響，而創業投資參與期限因子和創業投資規模因子沒有通過顯著性檢驗，三個綜合因子的回歸系數也為正值。創業投資參與比重因子代表創業投資機構的持股比例、創業投資在中小企業中所擁有董監事席位數和參與的創業投資機構數量；創業投資參與期限因子代表創業投資參與企業的時間。從分析結果中可以看出，當創業投資對中小企業的持股比例越大，投資企業的時間越長，且當創業投資在中小企業中有董監事席位時，被投資企業的凈資產收益率表現越好，對提高企業的盈利能力有正向作用，從而驗證了創業投資參與可以提高中小企業盈利能力的假設。

三、研究結論

篇2

    本文以截至2013年8月1日我國A股創業板的355家上市公司為樣本。其中有風投背景的企業183家,無風投背景172家;樣本中高科技公司164家,傳統行業191家。在183家有風險投資背景的企業中,49家有國有背景風投參與,134家有非國有背景風投支持。本文采用非參數Mann-WhineyU檢驗、多元線性回歸這兩種統計分析方法,來研究在我國A股創業板市場上風險投資對IPO的影響。在檢驗風投參與對IPO前經營業績的影響時,本文選取了企業盈利能力、企業資產質量、企業債務風險和企業經營增長狀況共13個指標,采用了因子分析法和非參數Mann-WhineyU檢驗。在研究風投對IPO抑價率和IPO后長期收益的影響時,采用多元線性回歸法,變量的定義如表1所示。

    二、實證分析

    (一)IPO前經營業績1.比較有風投背景與無風投背景這兩組公司的公因子和綜合績效得分(見表2)。有風投背景的企業的債務風險顯著更低,而盈利能力要顯著更高。風投的參與給企業注入資金,債務風險降低,然而未能改善企業的成長性、營運能力和綜合業績;有風投背景的公司的盈利能力反而更差。因此假設H11成立。2.比較不同背景風投支持的公司的各公因子和綜合業績(見表3)。國有背景風投所支持企業的盈利能力和綜合業績要顯著更低,假設H3和H31成立。IPO前經營業績與風險投資的背景有明顯的相關性,國有背景風投參與的企業的經營業績更差。這是由于國有背景的風投機構解決信息不對稱能力較弱造成的。國有背景的風投會受到政府公共政策的影響,更多關心的是產業發展和提高就業等,而非國有背景的風投則更加關心投資收益率。3.比較不同聲譽的風投所支持的公司的各公因子和綜合業績(見表4)。無論是債務風險,還是盈利能力、增長狀況、資產質量或綜合業績得分,高聲譽與低聲譽風投機構所支持的企業均無顯著差異,假設H6和H61不成立。我國的風投機構的聲譽并未能表現出對企業的市場認證功能。綜上,對于企業IPO前的經營業績,風險投資的參與表現出了明顯的逆向選擇效應,質量更差的企業更傾向于尋求風險投資的參與;風投的背景與其有明顯的相關性,國有背景風投參與的企業的經營業績更差,非國有背景風投具有一定的市場認證功能;風險投資的聲譽與其無關聯,風投自身的聲譽沒有顯示出認證能力。

    (二)IPO抑價率1.采用模型1進行多元線性回歸,檢驗風險投資的參與對IPO抑價率的影響:為研究風投影響的行業差異,將整體樣本分為傳統行業組與高科技行業組,采用模型1分別進行回歸分析。結果如表5所示。回歸結果顯示風投的參與和IPO抑價率在1%的水平上顯著為正,假設H12成立,風險投資在IPO時的逆向選擇/逐名效應表現明顯。風投并未能發揮出認證作用,原因是風投普遍面臨著為下期基金籌資的壓力,寧愿承擔企業抑價發行所帶來的成本,也要保證企業上市的成功、贏得良好的聲譽。由此導致企業的IPO定價偏低,IPO抑價率高。風險投資對IPO抑價率的顯著正面影響只存在于傳統行業中,在高科技行業中不顯著。由于風投普遍不看好傳統行業,為保證IPO成功而促使企業低價發行,因此造成了更高的抑價率。風險投資對不同行業的影響不同,假設H21成立。2.采用模型2對有風投背景的公司做多元線性回歸,檢驗國有背景風投和非國有背景風投對IPO抑價率影響的區別,以及風投的聲譽對IPO抑價率的影響。

篇3

關鍵詞 民生盈利能力 盈利指標

一、引言

金融危機爆發以來，各國經濟均受到不同程度的影響，中國作為世界經濟體系中重要的一分子，自然也無法置身之外，盡管近幾年有了一定的發展，但是國內經濟增長速度逐步放緩，而銀行業的發展也再次成為人們討論的一個議題。作為一個關系著國計民生的特殊行業，銀行業的可持續發展尤為重要，而銀行的盈利能力是決定銀行能否可持續發展的直接動力，因此銀行必須迎合時代和市場的需求，不斷開發出具有創新性的金融產品。

二、理論研究和文獻綜述

銀行在我國經濟發展中起著舉足輕重的作用，而近年來隨著外資銀行本地化發展進程加快，互聯網巨頭入侵金融業以及同行業競爭加劇，銀行業的經營難度一步步增大。

國內學者蘇桂福（2015）以中國民生盈利能力為研究對象，對商業銀行的盈利模式進行了深入分析，對比分析其他商業銀行的相關指標，提出民生如何在激烈的競爭中提高盈利能力；唐永浩（2010）指出了指出我國商業銀行存在以下問題：收入結構不合理，利息收入占比過重，缺乏核心競爭力，沒有建立一套完整的風險控制體系。

國外研究者Smirlock以美國商業銀行為主要研究對象，分析發現資本的市場覆蓋規模和銀行的收益之間大體呈正相關態勢；AliAwdeh將國內外銀行進行分組比較，發現國內銀行盈利能力不如國外銀行很大程度上是因為外資銀行更加注重市場因素。

三、民生盈利能力

（一）資產收益率

資產收益率是衡量每單位資產創造了多少凈利潤，反映商業銀行運用資產獲利的能力，受資產周轉率和利潤率的共同影響，而利潤率則反映一個銀行對費用控制能力。

相比行業均值，民生盈利能力暫時領先，但是相比國有商業銀行，仍然還有一定的差距。民生的資產收益率上下波動，11年增長幅度達到了29.73%，這源于11年利潤總額增長了60.63%，其中非利息凈收入增長了97.27%，但2013 ～ 2015年總資產收益率呈遞減的態勢，這是因為民生資產規模的擴大而利潤總額增長極小。

（二）資本收益率

資本收益率是企業凈利潤與平均資本的比例，反映銀行資本盈利能力，資本收益率受到總資產盈利能力和財務杠桿的共同影響。資產收益率相對穩定時，銀行可以適當利用財務杠桿提升股東權益的報酬率。

從上表可以看出民生資本收益率在2010～2012年上升，主要是因為資產收益率的上升，也說明民生的盈利能力在提升，而在2013年出現下滑，主要是因為權益乘數在減弱，說明民生的盈利能力在下降，權益乘數地減小也意味著杠桿作用進一步減弱，資本充足率進一步上升，銀行的安全性就得到了更好的保障。

（三）支出效益指標

成本收入比為業務及管理費和營業收入之比，收入利率為營業利潤和營業收入之比，支出利潤率為營業利潤和營業支出之比，這些指標從不同角度反映商業銀行一定的業務及管理費用和支出的獲利能力。

縱向來看，民生的這三個指標比在2013年之后均呈現下降趨勢，這是因為隨著同行競爭加劇以及網商、電子金融的崛起，銀行的利潤空間被擠壓，整個銀行業一片嘩然；橫向來看，民生收入利潤率總體上略高于股份制商業銀行均值，相比興業等標桿銀行及工商等國有商業銀行還有很大的差距。

四、民生盈利能力總體評價

通過以上指標對民生盈利能力的現狀展開了研究，可以看出民生的整體盈利水平是比較好的，利潤也一直處于增長的狀態。但數據顯示13年后利潤增長逐漸放緩，除了整個行業所面臨的宏觀環境以外，還有以下問題：

（一）非利息收入過低

民生的主要收入來自存貸利差收入，中間業務收入占比小，而國外銀行的收入來源多元化，表外業務較多，中間業務收入占比較高。雖然近5年來民生的存貸利差收入占比不斷下降，但還是要繼續調整收入結構和業務結構，向利息收入和非利息收入并重的多元化結構轉變。

（二）營業支出過多

隨著營業收入的不斷增多，民生的營業支出也不斷增加，利潤空間被嚴重擠壓，而其營業支出的主要方面就是業務及管理費用和資產減值損失，機構網點人員帶來的業務及管理費用等支出太多，經濟增長放緩的背景下，實體經濟影響著金融業，導致民生近幾年不良資產，資產減值等也不斷增加，還有所得稅的影響導致了民生的凈利潤很少。

（三）營業收入增長緩慢

2012～2013年民生的營業收入、支出增長率均在下滑，但是營業收入增長率的下滑幅度遠大于營業支出，并且在2013～2015年民生的營業支出增長率遠高于營業收入增長率，這說明近年來民生的營業支出大幅增加，相比之下營業收入的增加逐漸萎縮。

五、結論和建議

隨著我國經濟結構的轉型升級，銀行業必須積極改革創新，實現向低資本消耗業務、中間業務和創新業務轉型，和實體經濟形成良性循環。通過以上分析，民生還可以從這幾方面改進：

（一）積極發展中間業務

面對新形勢，民生應該加快調整業務結構和收入結構的步伐，促進銀行盈利能力多元化。積極引進高素質人才不斷提升金融創新能力，但也要注意控制人力資源的管理成本；同時要利用好互聯網，借助網上銀行較低的運營成本和全方位的服務以及廣泛的客戶群體，積極發展中間業務。

（二）減少營業支出

控制業務及管理費用縮減成本；同時加快不良資產的處置降低不良貸款率，加強貸款對象的檢測并及時采取相應的措施；加強資產的管理和運用，提高效益，減少資產減值損失。

（三）積極響應國家政策

銀行、企業與政府三方共同促進國家經濟的良性發展，因此民生還應該把握好國家政策的趨勢走向，例如貨幣政策，產業政策等，進一步完善貨幣政策應對機制；同時還應該積極地與上級有關部門溝通交流，第一時間獲取相關信息，從而做好相應準備。

（作者單位為鄭州大學商學院）

[作者簡介：余莉娟，鄭州大學商學院工商管理專業學生。]

參考文獻

[1] 賈建軍.銀行會計[M].中國人民大學出版社，2013.

篇4

關鍵詞：企業并購;上市公司;中國平安;上海家化;財務效應

我國上市公司并購的歷史較短，并購失敗或并購效果不理想的案例隨處可見。處于相對較為弱勢的我國上市公司與國外上市公司并購相比，面臨很多挑戰和風險。因此，在機遇和挑戰并存的全球經濟一體化背景下，如何正確的認識上市公司并購的財務效應，使其充分發揮上市公司企業價值，從而推進我國上市公司的不斷發展，加強其國際競爭力有著重要意義。

一、背景介紹

2011年末，上海市國資委將其持有的100%股份以51.09億轉讓給中國平安，因此，上海家化實際控制人由上海國資委變成中國平安。本文以此事件作為案例，從四個方面分析了此次并購的財務效應。

二、案例分析

（一）償債能力分析

表1 中國平安2010-2014年償債能力分析表

由表1可看出并購后中國平安的流動比率和速動比率有所提高，但受到金融危機影響在2013年有所下降，總的來說并購前后始終保持較低水平，說明中國平安資金流動性較差，應關注負債及償債的安全性;中國平安現金比率相對較低，說明中國平安即時償付能力有待提高;資產負債率一般在40%-60%較為合適，中國平安資產負債率并購后呈現上升的趨勢且比率始終較高，對債權人來說風險較大。

（二）營運能力分析

表2 中國平安2010-2014年營運能力分析表

由表2可以看出中國平安并購前后在存貨周轉比率上波動較大，但始終保持較高比率說明企業存貨周轉能力較好;中國平安并購后應收賬款周轉率開始下降，說明由于并購后各項投資增加以及經濟危機導致應收賬款周轉變緩，收賬較慢，但隨著經濟不斷好轉周轉率有所增加，收賬速度有所加強;中國平安并購后受到金融危機影響總資產周轉率有所降低，且始終保持較低的水平，說明中國平安營運能力較低。

（三）盈利能力分析

表3 中國平安2010-2014年盈利能力分析表

由表3可以看出中國平安在并購后銷售凈利率呈現出增長的趨勢，說明通過經營活動獲得盈利能力不斷提高;中國平安在2012年后總資產報酬率呈緩慢上升趨勢，說明并購后為股東創造收益能力緩慢增長;中國平安凈資產收益率在并購后有所下降但始終保持較穩定的比率，每股收益始終處于上升的趨勢，說明股票價格始終保持較好的水平，盈利能力較好。

（四）成長能力分析

表4 中國平安2010-2014年成長能力分析表

由表4可以看出中國平安并購前后始終有著較高的主營業務收入增長率，說明企業產品處于成長期，始終保持著較好的增長勢頭;凈利潤增長率在并購后也呈上升的趨勢，說明企業經營效益較好;凈資產增長率和總資產增長率盡管受到金融危機影響有所降低但隨后逐漸增加，說明平安未來仍有較好的發展期望。

綜上所述，中國平安盡管受到經濟低迷的影響有些比率有所下降，但多項指標仍有較好的增長趨勢，因此中國平安有著良好的發展態勢。

三、結論與啟示

此次并購是被并購方上海家化主動出擊的易主交易，主動出擊衡量并購方各方面情況，上海家化始終堅持不賣外資企業，堅持走民族品牌道路，想要通過體制改制擺脫現有外企強大的競爭束縛，并且中國平安保證未來還會追加資金70億元以促進發展，最終上海家化和中國平安并達成協議。而中國平安為了降低行業壁壘，實現多元化經營戰略，基于上海家化這個百年本土日化企業和自身強大的實力，平安目標不僅想要在日化行業停留還想打造集旅游地產、日化等為一體的新型集團，通過并購上海家化可以獲得協同效應，共同利用彼此資源，優勢互補，共同發展。

中國平安并購上海家化是一把雙刃劍，即便是面臨著金融危機和通貨膨脹等因素的影響，兩企業在償債能力、營運能力、盈利能力和成長能力方面依舊呈現出較好的發展趨勢，因此中國平安并購上海家化的財務整合總體上是成功的。

參考文獻

[1] 石建勛，李海英.企業并購與重組案例精選[M].北京：清華大學出版社，2013.

[2] 張奇峰.企業并購與重組會計案例解析[M].沈陽：東北財經大學出版社，2015.

[3] 趙國平.上海家化控制權爭奪案例分析與啟示[J].財會月刊，2014（14）.

[4] 周秀娟，夏培培.中國平安并購上海家化的財務整合績效研究[J].商場現代化，2014（30）.

[5] 張韶.中國平安收購上海家化的估值分析[D].上海交通大學，2012.

篇5

關鍵詞：制造業公司；IPO；財務績效；融資規模

中圖分類號：F83

文獻標識碼：A

doi：10.19311/ki.1672-3198.2017.03.049

1 引言

改革開放以來，我國制造業快速發展，綜合國力得到了顯著增強。然而，“中國制造2025”的提出說明，與世界先進水平相比中國制造業仍然大而不強，在此背景下，政府不斷完善相關支持政策，為公司發展創造良好的市場環境，越來越多的公司選擇公開上市。據統計，截止到2016年9月，在我國滬深上市的公司達到2964家，同比增長5.86%，上市公司數量呈現逐年遞增趨勢。通過上市募集資金，可以防止資金鏈條斷裂，提高財務績效水平，但首次公開發行股票也意味著披露的額外信息暴露給了其競爭對手。本文將對制造業公司上市后財務績效變化及融資規模與財務績效變化的關系作出詳細地研究與分析。

2 文獻回顧與研究假設

就國外來說，美國學者Ritter（1991）最早研究IPO前后經營績效，提出上市公司經營績效呈現后長期弱勢現象。隨后國外學者Jain和kini（1994）、Gordon，Dongmei，Richard（2006）等學者也得出企業上市前后財務績效下降。相反的是Kou Xianghe&Pan Lan（2009）、C.N.V.Krishnan（2011）卻認為公司上市后財務績效不會下滑。就國內來說，我國香港學者于2000年首次得出我國B股和H股上市公司存在IPO后業績下滑的現象，隨后學者分別對A股市場、中小企業板，創業板進行研究，分別證實了上市后績效下滑。而李小霞（2009）、孫培東（2014）等學者卻認為我國無論是主板市場、還是中小板市場、創業板市場上市公司整體上財務績效不會下滑。

基于以上國內外關于公司上市財務績效的研究可以看出，學者所持有的觀點存在分歧。本文認為通過股權融資金額越多，越不能凸顯利息抵稅效應，所以募集資金總額越大，企業的價值就越小。同時，當融資規模超出上市公司本身運用資金能力時，資金利用率就會較低，造成生產能力嚴重過剩，庫存增多。基于以上分析，提出以下假設：

H1：我國制造業公司IPO前后財務績效下降。

H2：融資規模與IPO前后的盈利能力變化正相關。

H3：融資規模與IPO前后的周轉能力變化正相關。

H4：融資規模與IPO前后的償債能力變化正相關。

3 研究設計

3.1 融資規模衡量

針對融資規模的衡量標準，學術界選取的指標有相對量指標和絕對量指標。經過文獻梳理發現近幾年學者采用絕對量指標進行衡量，如馮凌茹（2012）選取上市公司募集到的實際資金額或資金量。因此，本文繼續沿用最新衡量指標，選取IPO當年的實際募集資金額衡量融資規模。

3.2 財務指標選取

財務績效分析反映為盈利能力分析、營運能力分析、償債能力分析。針對上市公司而言，最重要的衡量指標就是凈資產收益率，本文沿用任歡（2013）、袁萍（2014）等學者的指標，選取凈資產收益率變化量、總資產報酬率量衡量盈利能力變化。靈活生產、零庫存成為未來制造業的國內外發展趨藎快速運作能力將會變得日趨重要。因此，本文將營運能力納入考察范疇，選取應收賬款周轉率變化量、總資產周轉率變化量衡量營運能力變化。對于償債能力，本文選取流動比率變化量與資產負債率變化量作為研究償債能力變化的指標。

3.3 樣本選取及研究方法

本文選定IPO前后共五年作為研究區間，考慮到獲取數據的可行性、完整性，剔除ST、*ST、數據不全的公司，鑒于2013年我國證監會對全部A股實施了IPO暫停措施，本文最終將2012年上市的106家制造業公司作為研究對象。運用SPSS21.0對融資規模與盈利能力、營運能力、償債能力的關系進行多元線性回歸分析。

4 實證結果與分析

4.1 財務指標描述性統計

從表1可以看出，六項指標在2010-2011年基本保持穩定，2012年除流動比率上升外，其他五項均出現急劇下降，2013-2014年又呈穩定趨勢。說明IPO前后盈利能力、營運能力、償債能力發生顯著變化。初步推測我國制造業公司上市前后財務績效下降。

4.2 IPO前后財務指標變化顯著性檢驗

為了檢驗我國制造業公司IPO前后財務績效確實存在顯著性變化，本文運用Wilcoxon signed rank test分別對上市前兩年和上市后兩年的財務績效指標均值進行顯著性檢驗。

表2中，六項指標均通過顯著性檢驗，其中凈資產收益率、總資產收益率、應收賬款周轉率、總資產周轉率、資產負債率在IPO前后呈現顯著下降趨勢，流動比率在IPO前后呈現顯著上升趨勢，說明我國制造業公司IPO前后盈利能力、營運能力顯著下降，償債能力顯著上升，我國制造業公司上市前后財務績效總體顯著下降，假設一成立。

4.3 融資規模與IPO前后財務績效變化關系的實證檢驗

4.3.1 變量間相關性檢驗

從表3可以看出，從自變量與因變量的相關關系來看，融資規模與凈資產收益率變化、總資產報酬率變化、資產負債率變化在百分之一的水平下顯著相關，與總資產周轉率變化在百分之五的水平下顯著相關，與應收賬款周轉率、流動比率的雙側檢驗在百分之十的水平上顯著相關。各變量之間都存在著相關性的關系，這說明本文所采用的研究方法和理論依據是正確的。

4.3.2 變量間回歸分析

在融資規模與盈利能力變化關系中，回歸系數分別為1.415、0.740，顯著性水平Sig均為0

在融資規模與營運能力變化關系中，與應收賬款周轉率的回歸系數為1.61，在百分之十水平下顯著正相關，與總資產周轉率的回歸系數是0.017，顯著性水平Sig=0.036

在融資規模與償債能力變化關系中，與流動比率的回歸系數為-0.228，在百分之十的水平下顯著負相關，說明融資規模與IPO前后短期償債能力變化負相關。與資產負債率的回歸系數為0.886，在百分之一的水平下顯著正相關，說明融資規模與IPO前后長期償債能力變化顯著正相關，假設四部分成立。

5 結論

實證結果顯示，我國制造業公司IPO前后盈利能力、營運能力顯著下降，而償債能力卻顯著提高，整體水平上顯著下降，該現象可能與制造業激烈的市場競爭環境，加之屬于高成本的密集型產業有關。

融資規模與我國制造業公司IPO前后盈利能力的變化、營運能力變化呈正相關關系。這可能是募集的資金數額較大，當融資規模超出上市公司本身有效運用資金的能力時，就會使得資金的利用率降低。因此，公司首次發行股票時應根據自身所處行業特征和經營規模等因素，確定適合本公司發展的融資規模。同時在IPO后，從制定內部相應的管理規范入手，對募集資金使用項目進行嚴格監管。

參考文獻

[1]RitterJ.R.The Long-Run Underperformance of Initial Public Offerings[J].Jourilal of Finance，1991.

[2]Omesh Kini，Bharat A Jain.The Post- Issue Operating Performance of IPO Firm[J].The Journal of Finance，1994，（12）：235-240.

[3]Gordon，Murray，Dongmei NiiuRichard D.F.Harris.The Operating Performance of Buyout IPOs in the UK and the Influence of Private Equity Financing[J].The Journal of Financial Research，2006，6（5）：237-249.

[4]Kou Xianghe，Pan Lan and Ding Chule.The Function of Venture Capital in the SME IPOS[J].Securities Market Herald，2009，（5）：19-25.

[5]C.N.V.Krishnan，Venture Capital Reputation，Post-IPO Performance，and Corporate Governance[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，2011，（46）：1295-1333.

[6]李小霞.我中小企業版上市公司IPO效應研究[D].廣州：暨南大學，2009.

[7]孫培東.不同上市方式下公司績效的實證研究[D].濟南：山東財經大學，2014.

[8]馮凌茹.上市公司配股融資與財務業績變化研究[D].北京：首都經濟貿易大學，2012.

篇6

[關鍵詞]福田汽車；財務報表；盈利能力；杜邦分析法

[DOI]1013939/jcnkizgsc201615073

隨著中國經濟的快速發展，中國汽車自主品牌在近幾年迅速崛起。據中國汽車工業協會統計分析，2014年，中國自主品牌乘用車共銷售75733萬輛，同比增長410%，占乘用車銷售總量的3844%，占有率比上年同期下降214個百分點。在中國自主車企的市場占有率逐步提升的背景下，自主車企的盈利呈現何種狀態？文章以福田汽車為例，探討福田汽車近幾年的盈利情況及提出解決對策。

1公司簡介

北汽福田汽車股份有限公司（以下簡稱福田汽車）成立于1996年8月28日，是中國品種最全、規模最大的商用車企業，是中國汽車行業自主品牌和自主創新的中堅力量。目前福田汽車旗下擁有歐曼、歐輝、歐馬可、奧鈴、拓陸者、圖雅諾、風景等汽車產品品牌。

福田汽車堅持“商業模式、科技創新、管理創新、人才開發、全球化”的經營方針，以打造“世界級主流汽車企業”為戰略目標，堅持“轉型與整合增長、創新與互聯互通”兩個指導方針，實施“核心驅動力、網系整合、產品創造”三個策略。

2福田汽車盈利能力分析

公司盈利能力是指企業獲取利潤的能力，盈利能力的強弱是企業賴以生存和發展的基本條件。文章主要運用杜邦分析法對福田汽車的盈利能力進行分析。

21杜邦分析

杜邦財務分析模型，是根據各主要財務比率指標之間的內在聯系，建立財務分析指標體系，綜合分析企業財務狀況的方法。其特點在于將若干個反映企業盈利狀況、財務狀況和營運狀況的比率按其內在聯系有機地結合起來，形成一個完整的指標體系，并最終通過凈資產收益率這一核心指標來綜合反映。

為了更深入了解福田汽車盈利的驅動因素以及各因素之間的相互影響，以全面分析福田汽車的經營成果，從而對其經濟效益做出可靠地判斷和評價，本文在此運用杜邦財務分析法進行分析。

（1）凈資產收益率=權益乘數×總資產收益率

通過杜邦分析圖看出，福田汽車近兩年的總資產收益率與凈資產收益率均呈現下降趨勢，說明該公司的競爭實力有所下降，公司債務增加，同時，福田汽車運用資本的效率也在下降。所以，福田汽車為了得到較好的發展，必須采取措施，提高運用資本的效率、開發新產品、轉變發展戰略、提高競爭實力。

（2）權益乘數主要受公司資產負債情況的影響。在總資產不變的情況下，適度增加負債比例，充分利用舉債經營的優勢，可以為企業帶來較大的杠桿收益，但同時也給企業帶來了很大的財務風險。該公司權益乘數在增大，說明負債程度也在增高，企業財務風險增大。

（3）總資產收益率=銷售凈利率×總資產周轉率

通過分解可以看出，總資產周轉率呈降低趨勢，說明資產的利用未能取得有效控制，效果比前一年差。

（4）銷售凈利率=凈利潤/銷售收入

根據杜邦分析圖可以看出，福田汽車近兩年銷售收入下降，同時凈利潤和銷售凈利率均出現較大幅度的下降，盈利能力在下降。2014年是中國商用車30年來下滑幅度最大的一年，福田汽車在國內經濟增速放緩和柴油車排放法規升級雙重的影響下，戰勝了環境帶來的壓力和挑戰，2014年全年實現銷售整車5551萬輛，保持了商用車第一。但是，受到國內外經濟增速緩慢、自身戰略調整以及生產結構的調整等因素的影響，使得福田汽車在近兩年的銷售利潤率出現大幅度下降。

22杜邦分析法分析結論

通過上述杜邦分析，可以得出以下結論：

結論一：福田汽車資產周轉率有所下降，銷售凈利率很低，盈利能力較差，2014年從主營業務收入中獲取的利潤的能力較差，現有的主要產品面臨更新，該公司必須開發新的產品，提高盈利能力。

結論二：總資產收益率與凈資產收益率均呈現下降趨勢，公司的競爭實力有所下降，公司債務增加。

結論三：2014年度利潤質量不佳。根據2014年度利潤表，福田汽車在2014年營業利潤為虧損，但是稅前利潤和凈利潤均為盈利狀態，本文推斷是由于營業外收支導致稅前利潤為正。制造業公司的利潤來源應該來自于營業活動，主營業務利潤可以反映企業真實經營情況。

通過查閱福田汽車近兩年的年度報告，國家在近兩年對福田汽車給予巨額補助（2013年為467億元，2014年為727億元。），這樣印證了上述的推斷。由此本文認為福田汽車2014年利潤質量不佳，有必要審視其主營業務活動的收益，以及在運營管理、成本控制、增加銷量方面下功夫挖掘潛力。

3對策及建議

福田汽車本身在資產規模龐大、運營良好的情況下，產銷量位居世界前列隨著企業戰略方向不斷向外擴展。在公司長遠戰略目光下，保持合理的產品結構和平穩的營業利潤可以為公司提供強有力保障，富有競爭力的產品可以為福田汽車贏得較大的話語權。內外環境的變化，盈利能力的減弱，都表明福田汽車在保持自我優勢的情況下，需不斷創新，積極響應國家政策號召，優化企業產品結構、控制產品質量和成本，提高企業盈利能力，增強企業的市場競爭力。

參考文獻：

[1]陳若晴財務報表分析方法及其改進[J].財會月刊，2010（28）：10-11

篇7

一、低利率對保險投資的影響

（一）利率保險產品受影響最大

目前，我國的保險行業尚處于初期的發展階段，受傳統的投資理念的影響，消費者偏向于購買利率有保證的保險產品，所以保證利率產品在保險產品中占據較大的比重。保險公司長期銷售保證利率產品會使其負債增加，由于負債產品的期限較長，所以利率的微小變化會導致保險公司負債大幅增加。通常情況下，保險公司會選擇對公司債券或者政府債券進行投資，而這些投資受利率的影響較大，一旦利率下降，保險公司的收益將會下降，而一旦利率上升，保險公司的固定資產將會貶值。總體來看，保險公司的產品結構使其受利率波動影響較大，當保險公司資產和負債兩方面都遭受到利率影響時，保險公司的資產價值、投資收益和股東權益會受到更大程度的影響。

（二）新保單資產負債匹配難

低利率背景下，保險公司投資收益和償付能力受到了前所未有的影響。20世紀末，保險公司大量出售利率較高的長期保險產品，當時我國的債券市場尚處于發展初期，多數為短期債券，保險公司的資產不能與這些高利率長期保險產品進行匹配，使保險公司的投資收益大大減少。此后，盡管保險公司降低了利率，并進行了產品創新，但是保險公司的產品利率是隨著市場利率的上升而不斷提高的，如果保險公司為了規避風險而只對短期產品進行投資，那么保險公司將不能彌補長期以來的負債成本。

（三）降低保險企業償付及盈利能力

隨著國家對保險行業監管力度的加大，保險公司的投資渠道受到一定的限制，加之市場利率下行的壓力，保險公司盈利能力的提高遇到了前所未有的阻力。當前，我國保險公司的大部分投資只能用于政府債券，只有一小部分可以用于企業債券和基金。由于保險公司推出的投資產品沒有國家政府作保證，所以消費者對保險產品的收益率具有較高的要求，而保險公司僅將資本投資于利率較低的政府債券，投資收益則不能滿足保險公司的償付需要。基金類投?Y又提高了保險公司的成本支出，基金投資的高額管理費用會導致保險公司的大量虧損。在低利率背景下，股票市場持續低迷，不利于保險公司進行股票投資。總體來看，保險公司的償付及盈利能力受到了巨大的挑戰。

二、低利率背景下保險投資策略

當前，保險公司的保險產品和盈利能力受到了前所未有的挑戰，保險公司應當從資產和負債兩個方面進行投資策略轉變，應對利率降低對保險行業的沖擊。在負債方面，保險公司可以通過調整保險產品結構來應對低利率的沖擊，在資產方面，保險公司可以通過優化資產配置來應對利率降低帶來的挑戰。

（一）負債端調整策略

低利率背景下，保險公司應當進行負債端的策略調整。首先，保險公司應當進一步加強內部管理，全面提升盈利能力。保險公司應當轉變傳統的經營理念，轉變以依賴利差為主的盈利模式。保險公司可以通過精簡員工、制定激勵政策、控制費用支出、調整組織結構來提升經營效率，進一步提升保險公司的盈利水平。其次，保險公司應當進一步調整保險業務結構，推動負債成本的降低。保險公司可以對保障期長的產品進行開發，也可以加大對保障性產品的開發力度，滿足我國老齡化時代養老和醫療等方面的市場需求。再次，保險公司可以結合自身優勢加大對創新性保險產品的開發力度，通過追蹤市場利率、及時調整產品利率、縮短結息時滯等途徑來降低保險公司的負債成本。

（二）資產端優化策略

第一，保險公司應將投資風險控制在最低范圍。低利率背景下，債券、股票、境外投資的風險不斷加大，因此保險公司應當制定科學的投資目標，將控制風險放在首要位置來抓，根據保險公司的風險承受能力制定詳細的風險控制方法，堅決杜絕對不切實際的投資項目進行投資。

第二，保險公司在控制風險的同時，應主動進行風險管理，以提高投資收益。在利率走低的背景下，保險公司可以對各種信用進行分析，主動尋找低估債券，從而得到超額投資收益。保險公司可以根據自己的風險承擔能力、資金流動狀況來尋找具有高額投資收益的項目，通過承擔一定的信用風險來獲取一定的風險溢價。

第三，保險公司應對收益長期且穩定的投資進行扶持。保險公司可以通過長期項目投資來拉長投資期限，防范利率變化引發投資收益風險。保險公司在進行長期項目投資時，可以選擇對流動性較好的國家債券和金融債券進行投資，這些免稅債券可以提高保險公司的收益率。

第四，保險公司可以對上市公司進行投資來獲取穩定的收益。為了將投資風險控制在最低水平，保險公司應當對管理水平較高、具有穩定收益率的上市公司進行投資，對投資公司的市場發展潛力進行科學預判，并且使用經濟模型和論證方法進行合理論證，保證投資收益的長期穩定。

第五，加大對實體經濟和生產服務業的投資力度。一般而言，保險公司進行實業投資的能力較弱，也不具備投資實業之后的監管能力，但是保險公司可以與產業資本進行合作，充分利用生產服務業良好的管理能力，獲取投資機會。保險公司應當與具有資源和技術優勢、市場競爭能力較強的企業進行合作，通過股權、基金、證券等多種形式拓寬投資渠道。

第六，保險公司可以對處在困境中的企業進行投資以獲得收益。隨著經濟形勢的變化，一些企業可能會受到外部經濟環境的沖擊而陷入困境，因此保險公司可以通過債務重組等方式對企業進行盤活，從而獲得超額收益。在經濟下行壓力下，保險公司應通過調查研究選擇管理和資產狀況較好的困境企業進行投資，實現對資產的處置和對資源的整合。第七，保險公司可以對境外市場進行投資。當前人民幣的幣值處于相對穩定的狀態，對境外市場進行投資可以將匯率風險控制在一定范圍內，因此保險公司可以對境外市場進行投資，達到分散風險的效果。

三、結語

篇8

資本結構問題是上市公司面臨的首要問題，因為其關系企業的生存以及長足發展，企業要生存要發展必須要有一定的資金運作，而合理的資本結構能有效降低企業融資成本，增強企業的融資能力和市場競爭力。廣東是一個經濟大省，然而理論界對該省上市公司資本結構影響因素研究探討不多，本文通過對廣東版塊上市公司資本結構的影響因素進行實證研究，并提出優化建議，以期為上市公司制定融資政策提供參考。

二、文獻回顧

隨著我國上市公司數量的不斷增多，對上市公司資本結構的研究逐步引起我國學術界的重視。王小麗（2009）采用主成分法對滬深兩市2007年A股家電行業的16家上市公司資本結構的影響因素進行分析，認為家電行業上市企業的規模與資本結構沒有顯著關系，企業的成長性與資本結構有著微弱的正相關關系，企業的償債能力對資本結構有顯著的負效應。李春玲、高偉（2009）通過選取在滬深兩地上市的河北板塊的29家上市公司2005年~2007年3年財務數據為樣本，運用逐步回歸法進行分析，研究發現公司規模與資產負債率顯著正相關，盈利能力、資產擔保價值與資產負債率呈較弱的負相關，經營能力、成長性對資產負債率的影響不顯著，流動比率與資產負債率呈現較強負相關關系。劉莉莉、陳小利（2009）通過選取2006年~2007年在滬深兩市上市的存在國有股的970家公司為樣本，利用統計方法以及采用多元回歸模型來對各變量進行參數估計，指出企業規模、資產擔保價值、資產盈利能力三個因素與資本結構顯著正相關，成長性、資產流動性、資產結構與資本結構顯著負相關。戴祺（2009）通過對中外研究的分析發現資本結構的影響因素很多，包括公司規模、成長性、盈利能力和非債務稅盾等。但對這些因素的理論分析卻并不一致，由于我國的特殊制度背景和市場環境，有些理論并不能很好地解釋我國的資本結構影響因素， 如股權融資的低風險， 優序融資理論在我國就并不適用。因此，有必要結合我國具體國情， 探尋我國資本結構的深層影響因素。

三、研究設計

（一）研究假設本文以資本結構理論為基礎，結合國內相關文獻和廣東上市公司的具體情況，提出以下假設：

假設1：公司規模與資本結構正相關

假設2：盈利能力與資本結構負相關

假設3：成長性與資本結構正相關

假設4：資產擔保價值與資本結構正相關

假設5：資產流動性與資本結構負相關

（二）樣本選擇與數據收集 本文選取在滬深兩市上市的廣東板塊上市公司作為研究樣本，為確保公司行為相對成熟和樣本數據的可比性，選擇樣本時遵循以下原則：剔除金融類上市公司；剔除ST和PT的公司；剔除非A股上市公司；選取2006年12月31日之前上市的公司，確保公司經營三年以上。最終取得實際分析樣本為76家上市公司。本文研究的數據取自證監會2008年上市公司年報中的上市公司財務數據以及國泰安數據庫提供的上市公司財務資料分析計算而來，使用的分析軟件是stata9.0。

（三）變量設計本文選用資產負債率作為被解釋變量來反映企業的資本結構，依據研究假設選取了公司規模、盈利能力、成長性、資產擔保價值、資產流動性作為解釋變量，變量定義如表1所示。

（四）模型構建本文運用多元線性回歸進行實證分析，以便提供變量如何影響廣東板塊上市公司資本結構的證據，基本回歸方程如下：

K =β0 +β1 M +β2 Y +β3 G +β4 F+β5 L +ε

其中，β0是常數項，β1、β2、β3、β4、β5是各個影響因素的回歸系數，ε代表隨機誤差，其他變量含義如表1所示。

四、實證分析及結果

（一）描述性統計本文采取均值、標準差、最小值、中位數和最大值對各變量進行單變量的描述性統計。各變量的描述性統計如表2所示，通過分析得知：廣東版塊上市公司的資產負債率最大值為88.62%，最小值為1.83%，均值46.38%，差異較大；2008年廣東版塊上市公司業績普遍不高，盈利能力標準差為27.4%，說明凈資產收益率分散程度較小，而盈利能力平均值為9.39%，盈利能力最小值為-34.43%，說明廣東板塊上市公司2008年整體的業績略低。

（二）相關性分析為了明確各變量之間的相關性，筆者在回歸分析之前對各變量進行相關性分析，分析結果如表3所示。

從表3可以看出：第一，M（公司規模）與資本結構（K）的相關系數為0.4445，P值為0.0001，對資本結構（K）的影響是顯著的正相關。 第二，Y（盈利能力）、G（成長性）與資本結構（K）的相關系數分別為-0.0654和-0.0358，而P值大于顯著性概率5%，說明公司盈利能力、成長性與企業資本結構負相關性較弱，且不顯著。第三，F（資產擔保價值）、L（流動性）與資本結構（K）負相關，但不顯著。

從表3還可以看出，各自變量之間的相關系數不大，相關性不強，回歸分析可以不考慮多重共線性問題。

（三）回歸分析本文運用stata9.0軟件進行回歸分析，考慮到可能的異方差偏誤和其他因素的影響，每個模型都使用了異方差-穩健性標準誤進行調整。首先在模型1中進行M（公司規模）對資本結構影響的簡單線性回歸，為排除各因素之間的干擾，依次在模型2、模型3、模型4、模型5中加入了不同的變量Y、G、F、L進行回歸，得出的回歸方程分別如下：模型1：K=β0+β1M+ε；模型2：K=β0 +β1M+β2Y+ε；模型3：K=β0+β1M+β3G+ε模型4：K=β0 +β1M+β4F+ε；模型5：K=β0+β1M+β5L+ε，同時運用stata9.0軟件對各模型進行回歸分析，各變量的回歸系數及顯著性如表4所示。

從表4可以看出：第一，模型1中M（公司規模）對資本結構（K）的影響是顯著的正相關。模型1給出了簡單線性回歸結果，M（公司規模）的系數為0.0738，T值為4.03，在0.1%的顯著性水平下顯著，這與大多數實證研究結果一致。然而，由于沒有其他的重要變量，這個結果很可能存在嚴重的缺失變量偏誤。

第二，模型2、模型3、模型4中分別加入了Y（盈利能力）、G（成長性）、F（資產擔保價值），均呈現負相關，且沒有通過5%的顯著性水平檢驗。M（公司規模）的系數發生較小的變化，且在0.1%的顯著性水平下顯著。第三，模型5中加入了L（資產流動性），整個模型調整的R2由原來的18.7%提高到28.9%。L（資產流動性）的系數為-0.0145，T值為-3.27，在1%的顯著水平下顯著，說明企業的資產流動性與資本結構呈現出顯著負相關。

（四）結果分析 具體內容如下：

第一，公司規模對資本結構的影響是顯著的正相關。這與假設1一致。一般來說，規模大的企業相對小企業而言更為穩定，規模大意味著可提供擔保的資產多，還貸能力強，其預期破產成本更低，從而更容易獲得貸款，相比小企業其擁有更多的負債。廣東版塊的上市公司規模越大，越易得到銀行的貸款，因此，企業的規模與負債率呈現正相關關系。

第二，盈利能力與企業資本結構呈負相關。這與假設2相一致。根據融資優序理論，企業融資的一般順序是保留盈余、債權融資、股權融資，所以，盈利能力強的企業，可以更少地使用債權融資。相反，如若企業獲利能力不足，則就不可能保留足夠的盈余，只能更多地依賴于負債融資。廣東版塊上市公司中，盈利能力較強的公司其負債水平較低，原因可能是較強的盈利能力可給公司帶來較多的利潤和現金流，增強了公司內源融資能力，從而減少了對負債的需求。

第三，成長性與資本結構呈負相關。這與假設3相悖。由（表2）可以看到，廣東版塊上市公司的成長性均值為63.67%，標準差為3.5038，但成長性之間分布不十分均勻，企業之間差距比較大，總體上成長性不是很好；另一個方面，廣東板塊高成長公司比低成長公司可能持有更多實際選擇權。受2008年全球金融危機的影響，廣東板塊中高成長性的上市公司可能較少選擇外債來提高公司的資金的流動性，目的在于規避風險，這或許是廣東版塊上市公司成長性與資本結構呈負相關的原因所在。

第四，資產擔保價值與資本結構呈負相關。這與假設4相悖。企業的資產結構在一定程度上會影響其對資本結構的選擇，如果適用于擔保的資產越多，則企業的信用越強，越有可能獲得更多的負債。有形資產擔保對廣東板塊上市公司資本結構的影響不大，且呈負相關，探其原因可能是廣東板塊上市公司以加工制造業為主，而這些企業的固定資產比重大，一般企業較少以固定資產作抵押物獲得負債，因此在融資時較少考慮這一因素。

第五，資產流動性與資本結構呈顯著性負相關。這與假設5相符合，也與大多數實證研究結果一致。公司資產變現能力越強，負債率越低，資金周轉速度快，公司更容易獲得新的投資資金來源，從而減少對債務的需求。

五、廣東上市公司資本結構優化建議

（一）合理運用負債融資的“稅盾效應”從統計數字可以看出，廣東板塊上市公司資產負債率總體水平比較適中，為46.38％，但是各公司之間相差懸殊，最低的只有1.83%，而最高的卻達到88.62%。這說明有些公司的財務政策過于嚴謹，沒有充分發揮負債的稅盾作用和財富的放大效應；而有些公司的財務政策又過于激進，忽略了高負債帶來的財務風險。公司應掌握適度的負債和充分利用“稅盾效應”來增加公司的現金流量，減少公司融資成本，實現企業價值最大化。

（二）積極穩妥擴大企業規模根據均衡理論可知，破產可能性小的企業可能具有更高的負債，因此，企業的資產規模與資產負債率呈正相關關系，與本文實證結果相一致。廣東板塊大型企業特別是國有大型企業采用多種形式進行負債經營的可能性較強，公司資金相對寬裕，公司的經營范圍也相對較廣，而業務的多樣化在一定程度上能分擔經營風險與財務風險，從而使公司的現金流量較為穩定，破產的可能性較小。因此，公司要積極研究如何改善融資環境，積極穩妥擴大規模，做大做強。

參考文獻：

［1］李盛林：《上市公司資本結構特征分析》，《財會通訊》（綜合?中）2009年第5期。

篇9

關鍵詞：資本結構 盈利

一、研究背景

資本結構是指公司負債與股東權益之間的比例關系。已經有大量的文獻從理論角度分析了資本結構與公司盈利能力之間的關系。如國外Basil（2001），Berger（2005），國內周琰（2011），冉光圭（2009），劉靜芳、毛定祥（2005）等,都曾用國內外數據對二者的關系進行過實證分析，但不同的作者有著不同的結論。各種研究表明，改善公司資本結構能夠影響公司利潤，但現實中它與公司利潤是否具有規律性的關系？它對利潤是正向影響還是負向影響？影響程度有多高？回答這些問題，對于公司改進資本結構，提高公司利潤水平有很重要的意義。但國內用國外數據進行二者關系實證分析的文獻還比較少見。本文將在英國上市公司財務數據的基礎上，建立資本結構與公司利潤的計量經濟模型進行實證分析，這將為國內企業提供參考。

二、模型的設定與估計

1、樣本和數據

為了獲得研究數據，本文搜集了倫敦證券交易所上市公司公布的財務報告資料，從中選取了四個行業20家公司作為研究樣本。四個類別分別是：傳統制造類企業，零售類企業，油氣生產類企業和軟件和計算機服務類企業。每個類抽取5家公司作為代表。選取了每家公司的Gearing Ratio (%)，Return on Shareholders Funds (%)指標分別代表資本結構和公司盈利能力。為保證研究的需要，每家公司都搜集了2003-2010年一共8年的時間序列數據。這樣，在本文的分析數據中，每個指標的樣本容量都達到了160個。樣本中的公司類別和名稱見表1。

2、采用全部樣本設定模型并估計

我們首先按全部20家公司作為樣本，選擇Gearing Ratio (%)（GRit）作為資本結構的代表性變量，選擇Return on Shareholders Funds (%)（RSFit）作為公司盈利能力的代表性變量，構建一個回歸模型進行估計。考慮到本文的數據特征是截面數據與時間序列數據的三維組合數據，所以采用面板數據模型（data Panel model）。

面板數據模型是專門用來處理截面數據與時間序列數據相組合的三維數據模型。本文中，每一個年度為一個截面，有20家公司，兩個變量，共40個數據，時間跨度為8年，所以每個變量的樣本容量是160，總樣本數據量是320。為了消除序列自相關影響，模型中加入了滯后一期變量RSFi(t-1)，然后利用Eviews6.0軟件中Pool模塊進行回歸估計，模型設定和估計結果如下：

模型中，14.097表示RSF在這8年中的平均水平為14.097%。 表示不同的公司對平均水平的離差，例如，COO公司的平均Return on Shareholders Funds (%)＝14.097-11.311=2.786。 表示不同年度的GR每變化一個百分點，RSF相應變化的系數。例如，2004年的系數表明：當年Gearing Ratio (%)每上升1％，Return on Shareholders Funds (%)會上升0.104%。系數0.209則表示上年度的RSF對本期的影響程度。

從回歸結果來看，模型的擬合優度達到0.84，擬合較好，DW值1.964說明模型不存在自相關問題。F值顯著，說明整個方程顯著。另外從各個回歸系數的t值來看，多數在顯著水平以上，受到經濟波動的影響，只有個別時期效應不顯著。模型回歸結果是可用的。

估計結果表明，各公司的Return on Shareholders Funds (%)對平均數的偏離程度在-14.506-53.393之間。全部公司在不同年度Gearing Ratio (%)對Return on Shareholders Funds (%)的平均影響系數在-0.028至0.161之間。

3、分產業分析

由于20家公司分布在不同的產業部門，每個部門生產經營的類型不同，所以有必要對四類產業所屬公司進行分類分析，按四個產業分別建立模型來進行參數估計。這樣。每個產業包括5家公司，8年數據。依然建立面板數據模型進行回歸分析。

（1）General Industry

RSFit=3.660+0.062×GRit+0.614×RSFi（t-1）-0.305×RSFi（t-2）

t= （7.044） （12.805） (-9.529)

R2=0.992 D.W=2.221 F=1112.073（0.000）

2、General Retailer

RSFit=4.419+0.216×GRit-0.176×GRi（t-1）+0.735×RSFi（t-1）

t= （7.738） （-5.533） （9.174）

R2=0.943 D.W=2.112 F=172.058（0.000）

3、Oil and Gas producers

RSFit=28.687+0.183×GRit-0.269×GRi（t-2）-0.185×RSFi（t-1）

t= （2.860） （-3.481） （-1.084）

R2=0.458 D.W=1.727 F=7.330（0.001）

4、software & computer services

RSFit=5.424-0.136×GRit+0.228×GRi（t-1）-0.123×GRi（t-2）+0.750×RSFi（t-1）

t= （-2.297） （2.628） （-1.777） （9.062）

R2=0.780 D.W=2.253 F=22.144（0.000）

從模型估計結果可以看出，四類行業的平均盈利水平有明顯差異，Oil and Gas producers 高達26.687%,General Industry、General Retailer、software & computer services 則分別達到3.66%，4.419%，5.424％。General Retailer 資本結構1%的變動對盈利能力的影響最大，達到0.216％,其次是Oil and Gas producers，達到0.183%, General Industry影響較小，達到0.062%,對于software & computer services來說，則是一種反向影響，Gearing Ratio 越高，盈利能力越低，系數為-0.136%。這是該產業的特點所決定的。

三、結論和建議

通過對資本結構和公司盈利能力的計量模型分析可以知道，公司資本結構與盈利能力之間，多數年份都是正向因果關系，即資產負債率越高，公司盈利能力越強，但整體上二者之間的影響程度較小，平均彈性系數不足0。2％。有個別年份甚至是負影響。如果分行業來看，行業之間差異性較大，零售類企業和油氣生產類企業，公司利潤受資本結構影響較大，傳統制造類企業受資本結構影響較小，軟件類和計算機服務類企業則呈現負向影響。所以我們應該分行業調整和優化資本結構，以獲得公司最大利潤。

參考文獻：

[1]Basil, A.-N. and H. Khaled (2011). ‘Revisiting the capital-structure puzzle: UK evidence.’ The Journal of Risk Finance 12(4): 329-338.

[2]Berger, A. N. and E. Bonaccorsi di Patti (2005).‘Capital structure and firm performance: A new approach to testing agency theory and an application to the banking industry.’ JOURNAL OF BANKING & FINANCE 30(4): 1065-1102.

[3]周琰. 上市公司資本結構與公司業績相關關系實證分析, 黑龍江對外經貿, 2011 年第6 期

[4]冉光圭,我國上市公司資本結構對公司治理的影響山東社會科學2009年第12期

篇10

關鍵詞：盈利能力；銀行變量；宏觀變量

中圖分類號：F830.42 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）17-0247-04

一、簡介

現今，金融業在經濟中起著關鍵作用。大量證據顯示，經濟的快速增長基于一個健全的金融體系。盈利和體系健全的銀行業對維護金融體系的穩定、改善經濟增長并抵御金融沖擊起著關鍵作用。銀行業是全世界能夠獲得利潤最高的行業之一，因此，被視為國家金融發展的基礎，特別是對發展中國家未開發的金融體系來說。

The BRICs是金磚國家的縮寫。巴西、俄羅斯、印度、南非及中國金磚五國現已成為了全世界的焦點，金融危機時，各國更加重視金磚五國對待金融危機時有效策略的選擇。金融危機后巴西更是穩固了其在金磚國家中的地位，盡管巴西在全球經濟危機后出現經濟衰退和經濟政策減少的負面影響。作為第經濟實體，巴西迅速從全球金融危機中復蘇，從而得到了更多的世界目光。因此，我選擇了巴西銀行為樣本來研究銀行的盈利能力。此外，巴西銀行是拉丁美洲規模最大的銀行業。巴西的第一家商業銀行在19世紀初建立，到1964年，巴西銀行建立了第一個中央銀行來抵御通貨膨脹的沖擊。

本文的目的是確定巴西銀行的盈利能力。García-Herrero （2009）表示，銀行的盈利能力應該是一面鏡子，反映股東的品行、銀行的競爭力和銀行管理的質量，其中包括風險和效率有關的管理工作。

二、方法和數據

（一）銀行的盈利能力和變量選擇

在過往的文獻中，銀行盈利變量可以由許多不同的指標反映。結合巴西銀行業的實際情況和根據以前的文獻，本文選擇了兩項指標來代表銀行盈利能力，分別是平均資產收益率（ROAA）和凈利息收益率（NIM）。資產回報率是用來衡量平均資產凈利潤的比例。凈息差用凈利息收入除以總資產來表示。

平均資產回報率（ROAA）是使用最廣泛的衡量銀行盈利的指標。Pasiouras Kosmidou（2007年）和Dietrich和Wanzenried（2010）在文章中選擇盈利資產回報率反映銀行盈利能力。資產回報率表示每單位平均資產產生的凈利潤。資產回報率越高，銀行通過資產有效性產生的利潤越高。資產回報率是由銀行增加收入和儲蓄資產提高的。

凈利息收益率（NIM）也是銀行盈利能力的重要指標之一。該指標是用百分比來衡量銀行從投資和貸款中取得的利息收入與銀行支付給債權人的利息之差。如果沒有政府的干預，凈利息收益率與銀行密切相關。它更加關注于銀行利息率帶給銀行利潤的變化。較高的凈息差使銀行盈利能力更強。Heffernan和Fu（2010）也同樣選擇了凈息差對中國銀行1999―2006年期間的盈利能力進行分析研究。

本文選取自變量時分為了兩個部分，即內在因素（銀行自身變量）和外在因素（宏觀變量）。

1.銀行自身變量

本文選用6個銀行自身變量。它們是資產充足率、銀行規模、信貸風險、銀行的流動性資產、貸款總額和管理費用。資產充足率由股權除以總資產的比例來表示，簡稱為EA；銀行規模用總資產的對數來表示，簡稱為TA；風險準備金除以貸款額的比例表示信貸風險；銀行的流行性資產由流動資產除以總資產的百分比表示；管理費用被表示為經營成本除以總資產。

2.宏觀變量

本文選取消費者價格指數（CPI）、實際國內生產總值的增長率（GDP）和實際利率作為宏觀變量，對銀行利潤的因素進行研究。

（二）研究方法

本文的研究目的是找出各個變量與銀行利潤之間的關系。通過以前的研究成果和結合巴西銀行業的現狀，本文主要選擇兩個指標代表銀行利潤去分析研究，它們是平均資產回報率（the return on average assets，ROAA）和凈息差（ the net interest margin，NIM）。

事實上銀行利潤是一個不斷變化的動態過程，本文不僅需要分析和比較在同一時間的各個截面數據，還需要結合時間序列來分析觀察數據。由于每一家銀行的數據每年都不一樣，用二維數據模型很難分析影響銀行利潤的因素，所以本文選擇動態面板數據模型來分析影響巴西銀行業利潤的主要因素。Mundlak （1961）和 Balestra與Nerlove （1966）第一次將動態面板模型引入到經濟學的研究中來。Brewer和Lee （1986），Demirgü-Kunt和Huizinga （2000），Altunbas等人 （2007），Iannotta等人 （2007）和Agusman等人（2008）都用動態面板模型來研究經濟學問題。然而，自相關性可能導致存在滯后一期的因變量作為解釋變量。解釋變量與隨機干擾項之間可能存在潛在的關系，這樣會導致一般的模型會產生截面部分的依賴性。Berger等人（2000）得出的結論表示，隨著時間的推移銀行盈利能力是一個持久的過程，它可能對宏觀經濟的沖擊、在市場競爭的障礙和缺乏透明度的信息反映很敏感，這些影響都是序列相關。事實上，大多數國家的政府對金融市場都有或多或少的干預。García-Herrero等人（2009）指出銀行間存在不易察覺的異質性。他們通過研究發現中國銀行業盈利能力是一個更加持久的過程。不僅如此，銀行特征的變量之間可能存在的因果關系會導致一個不可避免的內生性問題。銀行的盈利能力強就像一個硬幣有兩面一樣。利潤高的銀行會有更多的途徑獲取利潤。García-Herrero等人也表示銀行可以通過增加資產規模，增加普通股和投放更多的廣告等方面獲取更多的利潤。然而，這樣的高利潤的銀行同樣也需要更多的員工，這也會給銀行增加利潤帶來阻礙。因為增加員工數量可能會導致成本增加和降低運營的效率。因此，如果本文選自傳統的動態面板模型來研究巴西銀行業的利潤，參數估計可能會有偏差和不一致導致一個不準確的結果。為了避免這些偏差和不一致，本文參考Athanasoglou等人（2008），Garcia-Herrero等人（2009） 與Andreas和Gabrielle （2010）所運用的改進后的方法，即 Arellano和Bover在1995年提出的廣義矩估計方法（the Generalized Method of Moments，GMM）。

銀行利潤的持久性由δ代表，δ介于0與1之間。當δ接近于1時，表示銀行業間存在很大的競爭。當δ趨近于0時，說明銀行業缺少競爭。GMM模型有3個顯著性優勢。GMM模型不需要精確的干擾項的信息，該模型允許隨機誤差項參照異方差性和序列相關，因此，GMM模型能夠有效的消除內生性和未被注意到的異質性，從而獲取更準確的結論。GMM模型可以獲得一致的估計量。該模型不僅把滯后因變量作為工具變量，而且也考慮樣本的異質性，因此它可以幫助本文獲得比其他方法更加現實的估計。如果本文使用充足的工具變量，GMM模型將會使估計量更有效率。Nerlove （2002）通過研究表明，當T比較小時，即時間變量不多時，滯后盈利作為參數變量更加依賴研究方法，而用GMM模型能能到更令人信服的結論。因此，只要樣本量豐富，在GMM模型中的估計量才會更有效率。

（三）數據

由于本文研究的影響銀行利潤的因素分為銀行自身變量和宏觀變量，所以本文所搜集的數據也來源于兩個數據庫。銀行自身變量及代表銀行利潤的指標均來源于Bankscope（BSC）數據庫。BSC數據庫可以提供超過179個國家16年的銀行金融年報。該數據庫幾乎可以提供所有的銀行信息，包括銀行的世界排名、國內排名、經濟信息等數據。本文關于巴西銀行的樣本集選取了2000―2012年13年間103家在巴西國內有排名的銀行進行分析研究。由于某些銀行并不是所有年份的數據均很詳細，所有本文的面板數據總共包含1 339個觀察值。選擇在巴西有世界排名的銀行來分析。因此，本文排除了巴西中央銀行，因為它是一家政策性銀行。本文同時也排除了券商、非銀行信貸機構和金融控股集團。

三、實證結果

（一）計量經濟學方法

本文選擇了2000―2012年的103家巴西銀行作為樣本。如果所選樣本的時間數據太少則有可能輸出不準確的方程。為了獲得無差的結果，本文首先使用Fisher test進行了單位根檢驗，以檢查有關數據的平穩性。因為Maddala 和Wu （1999）發現Fisher test中的P值在檢測包括不平衡面板數據在內的所以面板數據都有良好的檢驗結果。檢驗結果表示除了消費者價格指數所以的變量都拒絕了不平穩的假設。

第二步，本文應用the Likelihood Ratio檢驗來比較個體固定效應和混合固定效應。經過檢驗發現，平均資產回報率（ROAA） 和凈息差（NIM）的F值分別是1.386和8.245，這兩個F值均大于F（96，752）的1.269 77，所以根據檢驗結果本文選擇個體固定效應。

在本文建立回歸模型之前，先對方程（1）進行豪斯曼檢驗來決定其是固定效應還是隨機效應。經過比較檢驗結果之后，本文選擇了固定效應模型。因為本文樣本的截面數據大而時間數據相對小，所以本文選擇廣義矩估計方法（GMM）來分別檢驗巴西銀行的盈利能力，它分別由平均資產回報率（ROAA） 和凈息差（NIM）代表。本文用漢森測試檢驗這兩個代表銀行盈利能力的測量值時發現所有的P值都大于5%，因此，本文拒絕了關于過度識別的原假設。

（二）實證結果

表1展示了主要的變量分別與平均資產回報率（ROAA） 和凈息差（NIM）的關系。表1的第一列（GMM_ROAA）反映了平均資產回報率（ROAA）的檢驗結果，第二列反映了凈息差（NIM）的檢驗結果。

1.平均資產回報率（ROAA）的結果解釋

平均資產回報率（ROAA）在早前關于銀行盈利能力的文獻中已經被廣泛運用，因為它能綜合檢驗銀行的利潤。平均資產回報率（ROAA）高，表明銀行通過增加資產和減少開支上有很好的表現；反之亦然。

在檢驗平均資產回報率（ROAA）的關系中，滯后項的數值是0.12.這表示銀行的盈利能力與前一年的盈利能力成正相關的關系。這一結果說明巴西銀行的收入是持續的，也就是說上一個年度的銀行利潤后影響下一個年度的利潤。銀行盈利的持久性是一個競爭的信號。滯后項的系數幾乎為零，這表明了巴西銀行業存在非常強的競爭性。在金融業日趨開放和經濟一體化的大背景下，商業銀行和外資銀行在巴西迅速崛起。這導致了更加激烈的競爭。

資產充足率在回歸方程中的系數是0.04，其P值是0.00。該結果表明資產充足率和平均資產回報率（ROAA）是正相關關系。巴西銀行業的金融形勢足夠良性。銀行在良好的金融條件下能夠有更多機會和更加有能力改善銀行的效率和銀行利潤。

然而，與資本充足率不同，本文從回歸模型的結果觀察出銀行規模與平均資產回報率（ROAA）有明顯的負相關關系。由于銀行規模這個變量的系數是-1.33，說明了對于巴西的銀行而言，規模變大不能使得銀行能力增加，大銀行的盈利能力反而不如小銀行。雖然大銀行通過更加多元化的產品獲利，但是大銀行在處理業務時會有更加復雜的流程。不僅如此，大銀行也因擁有更多的員工而導致降低了效率卻增加了成本投入。與之相反，小銀行發展分支機構的速度遠遠高于大銀行，所以小銀行的盈利能力比大銀行強。Athanasoglou 等人（2008）的研究也獲得了與本文一樣的結果。

風險準備金除以貸款額的比例表示信貸風險的系數是-0.01，該變量對平均資產回報率（ROAA）也有負相關的影響，即巴西的銀行信貸風險越高其盈利能力越低。貸款損失準備取決于借款人的還款能力、意愿和其他的因素。信貸風險越大，則銀行損失借款者還款的風險越高。Athanasoglou （2008）也指出了信用風險與銀行利潤負相關。銀行是一個風險厭惡者，總是期待最大的利潤。

在巴西銀行業，由流動資產除以總資產的百分比表示的銀行的流動性資產與平均資產回報率（ROAA）有顯著正相關關系。如果銀行資產有更好的流動性，銀行就可以使資產更有效率從而提高利潤率。

貸款總額與平均資產回報率（ROAA）有顯著正相關。該因變量的系數是0.01，這說明貸款數額越高則銀行的利潤也越高。銀行的利潤主要來源于貸款的利息，巴西的銀行也是同樣的情況，因此，巴西的各家銀行也應該鼓勵更多的貸款以獲得更高的利潤。

管理費用的系數是0.58，這說明在巴西銀行業的管理費用和平均資產回報率（ROAA）有顯著正相關。因為經濟全球化和產品的多樣性，銀行的中間業務慢慢成為了主要的銀行收入。雖然中間業務導致費用支出增長，但是更多的銀行業務必然將帶來銀行利潤。

除了銀行本身的因素會影響銀行利潤之外，宏觀變量也同樣會影響銀行的盈利能力。消費者價格指數（CPI）、實際國內生產總值的增長率（GDP）和實際利率作為宏觀變量均和銀行利潤負相關。代表通貨膨脹的消費者價格指數（CPI）系數是-0.04，這表示支出的增加高于收入的增加。如果的通貨膨脹的預測不準確，則會導致銀行不能及時調整利率。由于通貨膨脹導致銀行的利潤不能抵消銀行的額外支出。實際國內生產總值的增長率（GDP）的系數是-0.08，同樣與平均資產回報率（ROAA）是負相關關系，即銀行的利潤會因為國內生產總值的增長率上升而下降。García-Herrero等人（2009）通過實驗也得出了平均資產回報率（ROAA）與實際國內生產總值的增長率（GDP）負相關，因為在巴西的銀行基本不會被外部環境影響。對于巴西銀行，越高的實際利率越是和平均資產回報率（ROAA）之間存在顯著負相關。因為存款是巴西銀行的主要業務一，實際利率越高，則需要支付給客戶越高的利息，這就導致了巴西的銀行增加了更多的支出從而減少了利潤，因此，實際利率越高，則巴西的銀行利潤越低。

2.凈利息收益率（NIM）的結果解釋

表1中的第二列列出了用凈利息收益率（NIM）代表銀行盈利能力與各個變量之間的關系。凈利息收益率（NIM）用貸款及其他資產的利息收入減去利息支出除以平均資產。凈利息收益率越高表明銀行的盈利能力越強。這個測量值更加關注利息的變化。在巴西的銀行中，凈利息收益率的滯后變量同樣與凈利息收益率（NIM）正相關。本文通過觀察模型結果發現，一部分銀行自身變量，如資產充足率、銀行的流動性資產和貸款總額均與凈利息收益率（NIM）呈現負相關關系。巴西銀行的流動性資產過多可能導致金融風險增加，并且降低抵御金融危機的能力。實際利率則對凈利息收益率（NIM）有正相關關系，因為凈利息收益率（NIM）更加關注與利息的變化。其他的銀行自身變量和宏觀變量均得出了與平均資產回報率（ROAA）相同的結果，在這里本文就不一一贅述。

四、結論

在本文中，筆者使用了避免不一致和偏差的廣義矩估計方法（GMM）確定什么是巴西銀行盈利的決定因素。選擇的平衡面板數據集涵蓋了2000―2012年期間約103巴西銀行；巴西銀行的盈利能力分別用平均資產收益率（ROAA）和凈利息收益率（NIM）來表示。

本文根據回歸方程得出的結果，發現用平均資產回報率（ROAA）和凈利息收益率（NIM）來表示巴西銀行業利潤均與滯后一期的銀行利潤有顯著正相關關系；相反，信貸風險越高則會減少銀行的利潤。除此之外，對于巴西銀行業而言，管理費用越高可能導致銀行的利潤越高。雖然巴西銀行的中間業務增多會使操作費用增加，但是中間業務能給銀行帶來更大的利潤。而宏觀變量中，消費者價格指數（CPI）和實際國內生產總值的增長率（GDP）都與銀行盈利能力負相關。

雖然筆者選擇了2000―2012年間103家巴西銀行來測試銀行的盈利狀況并且包含了代表影響銀行利潤的主要因素，但結果中還是會存在限制。銀行的盈利能力應該由綜合因素影響，包括合并和收購、職工教育水平等方面，這些因素在今后進一步研究中都應該被考慮進來。總體來說，本文基本完成了預期目標，說明了巴西銀行的盈利能力與銀行自身的因素和宏觀經濟因素的關系。

參考文獻：

[1] 陸靜，阿拉騰蘇道，尹宇明.中國商業銀行盈利能力的影響因素――基于1997―2010年數據的實證分析[J].金融論壇，2013，（1）：

3-14.

[2] Arellano，M.，Bover，O.，1995.Another look at the instrumental-variable estimation of error-components models.Journal of Econometrics

68 （1），29-52.

[3] Athanasoglou，P.，Brissimis，S.，Delis，M.，2008.Bank-specific，industry-specific and macroeconomic determinants of bank profitability.

Journal of International Financial Markets，Institutions and Money 18（2），121-136.

[4] Dietrich，A.，Wanzenried，G.，2010.Determinants of bank profitability before and during the crisis： Evidence from Switzerland.Journal

of International Financial Markets，Institutions and Money 21（2011），307-327.

[5] García-Herrero，A.，Gavilá，S.，Santabárbara，D.，2009.What explains the low profitability of Chinese banks？ Journal of Banking and

Finance 33（11），2080-2092.

[6] Maddala，G.S.，Wu，S.，1999.A comparative study of unit root tests with panel data and a new simple test.Oxford Bulletin of

Economics and Statistics 61，631-652.

[7] Pasiouras，F.，Kosmidou，K.，2007.Factors influencing the profitability of domestic and foreign commercial banks in the European

Union.Research in International Business and Finance 21（2），222-237.