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摘 要 本文通过对27家酿酒酒行业上市公司年度财务报表进行分析，提取关键因素，根据股票各项指标数据以及结合证劵机构评价为依据，将深沪27支上市酒行业股票的投资价值划分为三类。利用判别分析法对这27支酿酒行业股票分类，然后根据权威证劵机构对分类可靠性进行实证。并希望此方法对中小投资者的投资行为有所帮助。
关键词 酿酒行业 财务报表 股票投资价值 实证 判别分析法
一、指标体系的选取
在指标的选取上，按照合理性，有效性，简便性原则，我们可以选取一些很具有代表性的指标，这些指标不仅能很好地反映企业的经营状况和发展潜力，更重要的是这些指标满足判别分析的前提假设。评价上市公司的指标有很多，本文根据东方财富网公布的深沪酒行业上市公司的财务报表，选取了七个具有代表性的指标：X1：每股收益，X2：净资产收益率， X3：主营业务收入增长率X4：净利润增长率， X5：流动比率， X6：速动比率X7：总资产周转率.
根据各支股票指数数据所表现的公司状况和权威证劵公司提供的评价标准及评价结果，可以将27支股票分为三大类：
I类型：该类型的各项指标大部分都为负值，一年中这些公司股票表现不是很好，处于亏损当中。而股票很能反映公司运营情况，说明第一类上市公司的经营稳定性差，发展不畅通，而负的主营业务收入增长率和负净利润增长率说明公司几乎已不具成长性，所以该类呈衰退趋势，最好不要去投资。
II类型：该类型的各项大部分指标虽然为正值，但是各项指标整体表现相比于III类型要差些，股票投资收益不是很丰厚，说明公司运营比较一般，投资者可以对该类型股票进行继续持有，但不增大数额。
III类型：该类型的各项指标表现很抢眼，各项指标整体表现在酒行业里比较优秀，很稳健。说明公司运营情况比较良好，能够很好地抵御不确定因素，投资收益也很丰富。投资者对于这类型的股票可以继续买进。属于投注价值较大的股票。
二、判别分析的具体应用与结果
（一）Fisher判别分析法的基本思想和模型
关于费歇尔判别的思想是投影，将组维数据投影到某一个方向，使得它们的投影组与组之间尽可能地分开。
定理 费歇尔准则下的判别函数的解为方程的最大特征根所对应的特征向量，而且相应的判别效率为。
（二）建立判别函数
通过Fisher判别法得到的典型判别函数系数，运用SPSS软件对数据处理得到两个Fisher判别函数：
F1=0.377X1-0.025X2-0.002X3+0.026X4+0.209X5-0.840X6
-0.006X7-0.085
F2=0.618X1-0.110X2+0.025X3-0.001X4-0.394X5+0.368X6
+0.012X7-0.211
将各样本的原始数据值代入上述函数，可计算出判别分数。事实上，上述两个函数计算的是各样本在F1，F2两个维度上的坐标，这样可以通过两个函数式求出各样本的空间位置，然后计算出它们分别离各类别重心的距离，离哪类别重心的距离近就判归哪类。
（三）评估Fisher判别函数
从表1可知，两个判别函数判别能力是显著的。第一个判别函数值非常小，仅为0.089，显著性水平P=0.000<0.05，通过假设检验，判别函数能够很好的区分各个类别。第二个判别函数值较小，显著性水平P=0.046<0.05，通过假设检验。
表2 特征值（Eigenvalues）
从表2可知，第一个判别函数对应的绝对值为5.514，方差贡献率（判别效率）为88.3%，典型相关系数为0.920。第二个判别函数的绝对值为0.731，与第一个判别函数一起解释了100%的方差。典型相关系数较高。
图1 判别结果图
图1的结果与分析可以清晰地得出，两个判别函数能很好的区分各个类别，整体拟合情况比较好，从图1可以看出各类间的分界比较显著。
（四）分类判别函数
下面给出了各类的分类函数的系数三个分类函数分别为：
Y1=-1.397X1+0.071X2+0.096X3-0.148X4+2.705X5-1.368X6
+0.176X7-22.843
Y2=-0.728X1+0.161X2+0.056X3-0.020X4+4.487X5-3.959X6
+0.120X7-9.038
Y3=1.340X1-0.082X2+0.099X3+0.054X4+4.498X5-4.527X6
+0.120X7-13.579
（五）分类的准确性验证
分类函数的分类精度较高。如表3所示，该表分成两部分；上半部分是用从全部数据得到的判别函数来判断每个点的结果，从表上可知，判断率为100%。下半部分是用交叉验证法，也就是“留一个在外发”对样本进行回判。判断率为88.9%.
（六）判别结果与权威证劵机构的比较：
判别结果如表4
由表4可知，27个样本，运用判别分类函数分类，判断正确率为100%，这个判别结果非常理想，但是，我们应该有一个正确的心态对待这个100%结果，在其他判别方面，只要判断正确率达到90%这个标准就可以了。
从以上判别分析和判别结果看，利用多元统计分析方法中判别分析建立的模型还是能够很好和权威机构对股票评价达到一致，说明判别分析法对于衡量股票投资价值还是有一定的可信度，即判别分析可以运用于股票投资价值分析。
三、判别分析的运用
投资者要密切关注市场动态，加强对股票市场信息数据的收集，在投资股票时，参考权威机构的信息能够对投资者起到一定的帮助，但是，权威证券机构公布的消息有一定的滞后性，股票市场瞬息万变，机会稍纵即逝，抓住时机对于股票投资者能否赢利相当重要，判别分析法恰好能够作为判别股票是否具有投资价值的工具，当投资者选定一支股票欲投资时，最新的权威机构没有给出评价，不知道是否该投时，可以基于上一期历史数据，根据上文判别分析法的流程，得出判别函数，然后，将准备投资股票的数据代入判别函数，可以得出要投资股票属于哪一类。这样投资者可以抢占先机，投资该股票，获得盈利的可能性将大大增加。
参考文献：
[1]张尧庭.多元统计分析引论[M].北京：科学出版社，北京，1997.
[2]何晓群.多元统计分析[M].北京：中国人民大学出版社，2004.
[3]吴冲，王栋.基于聚类分析和判别分析方法的股票投资价值研究[J].中国科技论坛在线，2005（4）：21-22.
[5]李晓姣，朱孔来.上市公司股票业绩评价方法探讨[J].2004，4（4）31-34.
[6]陶冶，马健.基于聚类分析和判别分析方法的股票投资价值分析[J].财经理论与实践（半月刊），2005，26（138）：45-48.
作者简介：罗云超，男，1989-，单位：武汉理工大学理学院，专业：计算数学，研究方向：图像处理及统计
关键词 酿酒行业 财务报表 股票投资价值 实证 判别分析法
一、指标体系的选取
在指标的选取上，按照合理性，有效性，简便性原则，我们可以选取一些很具有代表性的指标，这些指标不仅能很好地反映企业的经营状况和发展潜力，更重要的是这些指标满足判别分析的前提假设。评价上市公司的指标有很多，本文根据东方财富网公布的深沪酒行业上市公司的财务报表，选取了七个具有代表性的指标：X1：每股收益，X2：净资产收益率， X3：主营业务收入增长率X4：净利润增长率， X5：流动比率， X6：速动比率X7：总资产周转率.
根据各支股票指数数据所表现的公司状况和权威证劵公司提供的评价标准及评价结果，可以将27支股票分为三大类：
I类型：该类型的各项指标大部分都为负值，一年中这些公司股票表现不是很好，处于亏损当中。而股票很能反映公司运营情况，说明第一类上市公司的经营稳定性差，发展不畅通，而负的主营业务收入增长率和负净利润增长率说明公司几乎已不具成长性，所以该类呈衰退趋势，最好不要去投资。
II类型：该类型的各项大部分指标虽然为正值，但是各项指标整体表现相比于III类型要差些，股票投资收益不是很丰厚，说明公司运营比较一般，投资者可以对该类型股票进行继续持有，但不增大数额。
III类型：该类型的各项指标表现很抢眼，各项指标整体表现在酒行业里比较优秀，很稳健。说明公司运营情况比较良好，能够很好地抵御不确定因素，投资收益也很丰富。投资者对于这类型的股票可以继续买进。属于投注价值较大的股票。
二、判别分析的具体应用与结果
（一）Fisher判别分析法的基本思想和模型
关于费歇尔判别的思想是投影，将组维数据投影到某一个方向，使得它们的投影组与组之间尽可能地分开。
定理 费歇尔准则下的判别函数的解为方程的最大特征根所对应的特征向量，而且相应的判别效率为。
（二）建立判别函数
通过Fisher判别法得到的典型判别函数系数，运用SPSS软件对数据处理得到两个Fisher判别函数：
F1=0.377X1-0.025X2-0.002X3+0.026X4+0.209X5-0.840X6
-0.006X7-0.085
F2=0.618X1-0.110X2+0.025X3-0.001X4-0.394X5+0.368X6
+0.012X7-0.211
将各样本的原始数据值代入上述函数，可计算出判别分数。事实上，上述两个函数计算的是各样本在F1，F2两个维度上的坐标，这样可以通过两个函数式求出各样本的空间位置，然后计算出它们分别离各类别重心的距离，离哪类别重心的距离近就判归哪类。
（三）评估Fisher判别函数
从表1可知，两个判别函数判别能力是显著的。第一个判别函数值非常小，仅为0.089，显著性水平P=0.000<0.05，通过假设检验，判别函数能够很好的区分各个类别。第二个判别函数值较小，显著性水平P=0.046<0.05，通过假设检验。
表2 特征值（Eigenvalues）
从表2可知，第一个判别函数对应的绝对值为5.514，方差贡献率（判别效率）为88.3%，典型相关系数为0.920。第二个判别函数的绝对值为0.731，与第一个判别函数一起解释了100%的方差。典型相关系数较高。
图1 判别结果图
图1的结果与分析可以清晰地得出，两个判别函数能很好的区分各个类别，整体拟合情况比较好，从图1可以看出各类间的分界比较显著。
（四）分类判别函数
下面给出了各类的分类函数的系数三个分类函数分别为：
Y1=-1.397X1+0.071X2+0.096X3-0.148X4+2.705X5-1.368X6
+0.176X7-22.843
Y2=-0.728X1+0.161X2+0.056X3-0.020X4+4.487X5-3.959X6
+0.120X7-9.038
Y3=1.340X1-0.082X2+0.099X3+0.054X4+4.498X5-4.527X6
+0.120X7-13.579
（五）分类的准确性验证
分类函数的分类精度较高。如表3所示，该表分成两部分；上半部分是用从全部数据得到的判别函数来判断每个点的结果，从表上可知，判断率为100%。下半部分是用交叉验证法，也就是“留一个在外发”对样本进行回判。判断率为88.9%.
（六）判别结果与权威证劵机构的比较：
判别结果如表4
由表4可知，27个样本，运用判别分类函数分类，判断正确率为100%，这个判别结果非常理想，但是，我们应该有一个正确的心态对待这个100%结果，在其他判别方面，只要判断正确率达到90%这个标准就可以了。
从以上判别分析和判别结果看，利用多元统计分析方法中判别分析建立的模型还是能够很好和权威机构对股票评价达到一致，说明判别分析法对于衡量股票投资价值还是有一定的可信度，即判别分析可以运用于股票投资价值分析。
三、判别分析的运用
投资者要密切关注市场动态，加强对股票市场信息数据的收集，在投资股票时，参考权威机构的信息能够对投资者起到一定的帮助，但是，权威证券机构公布的消息有一定的滞后性，股票市场瞬息万变，机会稍纵即逝，抓住时机对于股票投资者能否赢利相当重要，判别分析法恰好能够作为判别股票是否具有投资价值的工具，当投资者选定一支股票欲投资时，最新的权威机构没有给出评价，不知道是否该投时，可以基于上一期历史数据，根据上文判别分析法的流程，得出判别函数，然后，将准备投资股票的数据代入判别函数，可以得出要投资股票属于哪一类。这样投资者可以抢占先机，投资该股票，获得盈利的可能性将大大增加。
参考文献：
[1]张尧庭.多元统计分析引论[M].北京：科学出版社，北京，1997.
[2]何晓群.多元统计分析[M].北京：中国人民大学出版社，2004.
[3]吴冲，王栋.基于聚类分析和判别分析方法的股票投资价值研究[J].中国科技论坛在线，2005（4）：21-22.
[5]李晓姣，朱孔来.上市公司股票业绩评价方法探讨[J].2004，4（4）31-34.
[6]陶冶，马健.基于聚类分析和判别分析方法的股票投资价值分析[J].财经理论与实践（半月刊），2005，26（138）：45-48.
作者简介：罗云超，男，1989-，单位：武汉理工大学理学院，专业：计算数学，研究方向：图像处理及统计