Ｉ 类： 主营业务收入增长率 Ｗ１、固 定 资产投资扩张率 Ｗ４、总资产扩张率 Ｗ５
ＩＩ 类 ： 应 收 帐 款 增 长 率 Ｗ２、净 利 润 增长率 Ｗ３、每股收益增长率 Ｗ６
此时， 它们的检验结果分别为： （ 篇
对其他方面也采用上面的方法， 最 后可得反映上市公司经营业绩的指标 为：
１．盈 利 能 力 ： 净 资 产 收 益 率 、股 票 获 利 率 、每 股 收 益 ；
得到的指标体系中， 每一个指标都同其 幅有限， 只列出关键部分）
２．偿 债 能 力 ： 速 动 比 率 、流 动 比 率 、
他指标有显著性差异， 即各个指标表示
Ｉ 类：
资产负债率；
研究对象不同方面的属性； 而无显著性
Ｋｒｕｓｋａｌ － Ｗａｌｌｉｓ Ｔｅｓｔ （Ｃｈｉ － Ｓｑｕａｒｅ
３．发 展 能 力 ： 每 股 收 益 增 长 率 、主 营
用相关系数法等统计方法从每一类中选 群。选择一组典型样本的指标数据为研 最强的指标， 并归为要求的指标体系中。
择若干有代表性的指标。这样可得到理 究对象。
然后将剩余的候选指标同选出的指标相
想的指标体系了。
２． 对 每 个 方 面 的 候 选 指 标 ， 由 于 各 互 进 行 非 参 数 Ｋｒｕｓｋａｌ－ ｗａｌｌｉｓ 检 验 ， 对 和
因 为 相 伴 概 率 Ｐ＝０．４１０２ （ ０．１１３４） ，
四 、总 结
盈 利 能 力 ： 主 营 业 务 利 润 率 Ｘ１、净 资 产 收 益 率 Ｘ２、每 股 收 益 Ｘ３、总 资 产 利 润 率 Ｘ４、股票获利率 Ｘ５、每股营业现金流量 Ｘ６；
偿 债 能 力 ： 流 动 比 率 Ｙ１、速 动 比 率 Ｙ２、现金比率 Ｙ３、流动负债经营活动净现 金 流 比 Ｙ４、资 产 负 债 率 Ｙ５、股 东 权 益 比 率 Ｙ６；
性差异的指标。计算这两个指标同该方
性， 为以后进行的综合评价打下坚实的
二 、新 的 指 标 选 择 方 法
面中其他指标的复相关系数， 根据极大
基础； 相反， 如果指标体系不能比较完整
首 先 指 标 选 择 要 建 立 在 客 观 性 、实 不相关， 复相关系数越大的指标越能被
的反映出研究对象的整体特征， 那么得 用性、公开性等原则上 ， 同时要兼顾代表 其余指标替代， 故选择复相关系数较小
Ｗ２
Ｗ３ Ｗ６
Ｗ２ １．０００００ ０．１７２３８ ０．４４１６０
Ｗ３ ０．１７２３８ １．０００００ ０．６６８０７
Ｗ６ ０．４４１６０ ０．６６８０７ １．０００００
所以应收帐款增长率 Ｗ２ 对净利 润 增 长 率 Ｗ３ 和 每 股 收 益 增 长 率 Ｗ６ 的 秩相关系数平方和为 ０．２２４７。同理， 净利 润增长率和每股收益增长率的秩相关系 数平方和分别为 ０．４７６０ 和 ０．６４１３。根据
综合评价的方法很多， 无论采用什 么指标选择方法都有一定的局限性， 所 以将各种方法综合使用， 具体问题具体 处理， 才是行之有效的途径。
（ 作者单位 ／西南财经大学统计学院，
公司 ２００４ 年的年报数据为样本（ 数据来 步 骤 ３， 选 择“每 股 收 益 增 长 率 ”来 反 映
西南交通大学）
源： ｈｔｔｐ： ／ ／ｗｗｗ．ｓｔｏｃｋｓｔａｒ．ｃｏｍ） 。
选择指标要讲究两点。一是注重单 性
间可能存在非线性因素， 所以采用
个指标的代表意义； 二是注重指标体系
首先选取若干方面联合反映被评价 ｓｐｅａｒｍａｎ 秩相关系数法更恰当。具体为
的内部结构。这其中代表性和全面性是 对象的整体属性， 而且每个方面代表研 计 算 该 类 中 各 个 指 标 对 其 他 指 标 的
ＴＪ ＹＪ Ｃ
工作Ｇ视ＯＮ点 ＧＺＵＯＳＨＩＤＩＡＮ
２００７ 年 第 １ 期 （ 总 第 ２２９ 期 ）
综合评价中的指标选择方法
■王 璐 庞 皓
一 、指 标 选 择 方 法 概 述
好， 至今没有一个合适的标准。所以， 用 参数检验完全的分为若干子类了。并且
指标体系， 是指为完成一定研究目 聚类分析对后选指标分类会由于距离定 不同子类的指标间有显著性差异， 而同
究对象某方面属性的指标群， 建立起相 来一定影响。
该子类的信息， 故将它选入最后所要求
应的指标体系， 然后对评价对象进行综
正是如此， 下文提出了一种新的指 的指标体系中。
合评价。指标体系建立的恰当， 那么它就 标选择方法。新方法克服了上述问题， 并
若 ｎｋ＝２， 表示该子类中有两个无显著
能比较完整的反映出研究对象的整体属 兼顾了代表性和全面性。
算量要小些。但是在使用统计软件如
ＳＡＳ 的基础上， 两种算法都容 易 实 现 ， 而
且结果基本一致。
三、新方法在上市公司经营业绩指
标选取中的应用
最后 以 “上市 公 司 经 营 业 绩 评 价 的
指标选择”的例子说明新方法的应用。
（ 由于篇幅有限， 下面采用方法一） 。
ห้องสมุดไป่ตู้
参照其他标准， 我们将上市公司经 Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）
ＩＩ 类：
方法二利用同样的数据也可得相同
验来划分子类的方法， 有效的避免了因
Ｋｒｕｓｋａｌ － Ｗａｌｌｉｓ Ｔｅｓｔ （Ｃｈｉ － Ｓｑｕａｒｅ 的结果， 在这里就不详述了。
聚类分析距离定义不同而带来的问题。
因此， 上述两种方法都将代表性和
全面性有机的结合的起来， 只是步骤上
有所不同。总的来说， 方法一比方法二计
综上所述， 本文提出的新方法有效 的克服了指标选择中长期存在的全面性 和代表性不能兼顾的问题。方法利用非 参数检验保证了指标体系的全面性， 利 用秩相关系数确保选出指标的代表性。 这样就将全面性和代表性有机的结合起 来了。虽然对于候选指标较多的情况， 新 方法的计算步骤可能较多， 但是利用统 计软件就可以将复杂的统计过程转化为 简易的操作， 所以易于操作使用。
年第 ４ 期） ， 提出了一种解决代表性和全 来反映上市公司的经营业绩。然后对每
其大体思想是： 首先， 同方法一选取
面性兼顾的方法。大体思路就是先用聚 个方面选取若干候选指标， 这样就形成 若干方面联合反映被评价对象的整体属
类 分 析 将 候 选 指 标 群 划 分 成 若 干 类 ， 再 了一个较全面的层次性很强的候选指标 性， 建立起候选指标群。从中选出代表性
选择完全为止。最后将那些选出的代表
利 用 ＳＡＳ 统 计 软 件 中 的
对 Ｉ 类重复 ＩＩ 类的方法， 可选择 指
性最强的指标联合起来， 就是理想的指 ＮＰＡＲ１ＷＡＹ 过 程 对 发 展 能 力 中 的 ６ 个 标“主 营 业 务 收 入 增 长 率 ”。 这 样 就 将 ６
标体系了。
指标进行非参数检验。经过检验， 可以看 个发展指标简化为“每股收益增长率”和
出的综合评价值可能会同实际情况相差 性和全面性。从指标满足代表性和全面 的指标来反映该子类的信息。
甚远。因此指标选择是我们进行综合评 性的先后次序不同， 有两种不同的方法。
若 ｎｋ＞２， 表示该子类中有 ３ 个及 ３ 个
价首要面对的难题。
方法一： 先满足全面性再满足代表 以上的无显著性差异的指标。由于指标
显然这种方法有效的兼顾了指标的 指标的分布未知， 则指标间相互进行非 选出的指标没有差异的那些候选指标，
代表性和全面性。但是深入研究， 仍然发 参数 Ｋｕｒｓｋａｌ－ ｗａｌｌｉｓ 检验。接着将指标群 可以直接剔除； 对有显著性差异的候选
现该方法存在一些问题。众所周知， 聚类 中检验结果没有显著性差异的指标合在 指标则将其保留。接着再从候选指标中
上面两种方法归结来看， 总的思想 到， 这 ６ 个发展指标可分为两个子类： “主营业务收入增长率”两个指标。
方 法 都 是 将 求 ｓｐｅａｒｍａｎ 秩 相 关 系 数 和 非参数 Ｋｒｕｓｋａｌ－ ｗａｌｌｉｓ 检验结合起来。求 ｓｐｅａｒｍａｎ 秩相关系数是为了筛选出反映 研究对象同一属性的候选指标群中代表 性最强的一个指标。用非参数检验确保
间的相互关系， 即指标结构。
将它们分在两个不同的子类中， 这样就 ｋ 子类对应的指标个数。
进行综合评价， 不管采用何种方法， 会给最后指标的确定带来偏差。所以， 聚
３．若 ｎｋ＝１， 表 示 该 子 类 中 只 有 唯 一
首先要从被评价对象中选择若干代表研 类分析在方法上的缺陷会对指标选择带 一个指标。因为只有它一个指标反映了
系满足全面性， 能联合反映评价对象的 验， 将没有显著性差异的指标归为一个
４．将 每 个 方 面 所 有 子 类 选 出 的 指 标
整体属性。但若要满足全面性， 势必要增 子类， 这样每个方面就细分为若干子类。 联合起来， 这就构成了所要求的综合评
加指标个数； 但增加了指标个数， 指标间 从每个子类中选择代表性最强的指标来 价的指标体系。
分析在不同的距离定义下， 聚类结果不 一起， 构成一子类。
选择代表性最强的指标， 重复上面的非
会完全一致。在哪种距离定义下结果最
这样每个方面的候选指标就通过非 参数检验过程， 直至候选指标群中指标
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统计与决策
ＴＪ ＹＪ Ｃ
ＧＯＮＧＺＵＯＳＨ工 ＩＤＩ作 ＡＮ视点
２００７ 年 第 １ 期（ 总 第 ２２９ 期 ）
差异的那些指标， 由于都表示同一属性 Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）
业务收入增长率；
特征， 而代表性都不是最强， 所以都剔除
ＣＨＩＳＱ ＝２．３６４７ＤＦ ＝２Ｐｒｏｂ ＞ＣＨＩＳＱ ＝
４．运 营 能 力 ： 流 动 资 产 周 转 率 、总 资
了。
０．４１０２
产周转率。
同时看到， 利用指标间的显著性检
的而由若干个相互联系的指标组成的指 义方法不同而有所不同。比如两个相关 一子类中的指标无显著性差异。则可从