随着我国资本市场的发展，人们越来越关注企业的财务信息。上市公司的收益质量是对公司的经营状况给出的一个综合得分，信息使用者可以根据公司的收益质量作出正确的判断。装备制造业的产品位于上游，影响了其他行业的发展，并且产品涉及军事、基础设备和高技术关键装备等，因此，装备制造业关系着国家的经济发展和军事安全。因此，装备制造业具有研究意义。　　本文结合装备制造业的行业特点，分析了收益的可靠性、获利性、安全性、持续性和成长性五个属性的特点，并量化了五个属性，给出了评价它们的财务指标，然后通过主成分分析剔除了影响小的指标。　　本为选取了2005年至2009的装备制造业上市公司的数据作为样本，以可靠性、获利性、安全性、持续性和成长性作为显变量，收益质量作为潜变量，建立了基于结构方程的收益质量测量模型，同时以各个指标作为输入变量，建立了 BP神经网络模型，分别测得了装备制造业上市公司的收益质量，并就测量结果进行比较。对于收益质量的动态测量，首先结合潜变量增长模型测量行业的变化趋势，然后利用这五年的数据预测企业在2010年的收益质量得分，并和2010的实际得分进行比较，检验预测模型的合理性。　　结果表明收益的获利性、安全性和成长性对于装备制造业的收益质量有显著影响；不同的方法测得收益质量得分有差距，但是公司整体排名变化不大；行业的整体波动不大，构建的预测模型预测的结果和实际结果存在差距，但是可以合理解释，因此预测模型比较合理。