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盈利能力分析的研究意義范文1

【摘要】 為了研究小鼠急性粒-單核白血病細胞株WEHI-3細胞表面免疫應答分子Fas、Fas配體（FasL）、CD80分子表達以及FasL的功能，應用流式細胞術檢測WEHI-3細胞表面Fas、FasL和CD80分子表達情況，同時采用氚胸腺嘧啶核苷（3H-TdR）摻入法檢測FasL功能。結果表明： WEHI-3細胞表面CD80和Fas表達率分別為（5.06±0.41）％、（6.75±2.31）％（n＝5），但FasL表達率高達（63.73±5.23）％（n＝5），當WEHI-3（效應細胞，E）和Fas＋YAC-1細胞（靶細胞，T）以3∶1、10∶1和30∶1混合培養時，YAC-1細胞的凋亡率分別為（26±4.5）％，（35±3.2）％和（43±2.7）％（n＝5）。結論： WEHI-3細胞高表達FasL，低表達Fas和CD80，并能誘導Fas＋YAC-1細胞凋亡。

【關鍵詞】 急性粒單核細胞白血病

Expression of Immune Response Molecules and Function of Fas Ligand on Surface of AML WEHI-3 Cells

Abstract

The purpose of this study was to investigate the expression of Fas、Fas ligand（FasL）and CD80 and function of FasL on the surface of acute myelomonocytic leukemia cells from WEHI-3 line. The expression of Fas、FasL and CD80 on the surface of WEHI-3 were detected by flow cytometry，the apoptosis of YAC-1 cell induced by FasL on the surface of WEHI-3 were detected by 3H-TdR incorporation. The results showed that the expression rate of Fas、FasL and CD80 on the surface of WEHI-3 cells were (6.75±2.31)％（n＝5）、(63.73±5.23)％（n＝5）and (5.06±0.41)％（n＝5）respectively. The apoptosis rate of YAC-1 cells （target cells）co-cultured with WEHI-3 cells（Effector cells） at the rate of 1∶3、1∶10 and 1∶30 were (26±4.5)％、(35±3.2)％ and (43±2.7)％ （n＝5）respectively. It is concluded that WEHI-3 cells have high expression of FasL and low expression of Fas and CD80 on their cell membrane，and can induce the apoptosis of Fas+ YAC-1 cells.

Key words

acute myelomonocytic leukemia; FasL; Fas; CD80; WEHI-3 cell

白血病細胞免疫逃逸可能是白血病發生、發展的重要環節。文獻報道，腫瘤細胞可能主要通過以下途徑逃逸機體T細胞的免疫監視：①腫瘤細胞膜高表達Fas配體(Fas ligand，FasL)，并通過FasL-Fas途徑反擊T細胞，②腫瘤細胞膜缺失或低表達免疫反應的正性調節因子，如共刺激分子CD80，使T細胞對腫瘤細胞抗原刺激無能應答［1-4］。因此，本研究調查小鼠急性粒-單核細胞白血病（acute myelomoncytic leukemia，AML）細胞株WEHI-3細胞表達Fas、FasL和CD80的狀況及其功能，初步探討急性粒-單核細胞白血病的可能的免疫逃逸機制。

材料和方法

細胞株和試劑

小鼠急性粒-單核細胞白血病細胞株（WEHI-3）購自中國醫學科學院基礎醫學研究所細胞中心。小鼠T淋巴瘤細胞株YAC-1購自中國科學院上海細胞生物學研究所細胞庫。DMEM培養液、RPMI 1640培養液、胎牛血清購自Gibco BRL公司。 3H-TdR（北京原子能研究所產品），β液體閃爍測量儀為FJ-2107型（西安262廠產品），FITC標記的CD80單克隆抗體和同型對照抗體（Southern Biotech公司產品），生物素標記的抗小鼠FasL抗體和同型對照抗體，PE標記的鏈酶親和素和Fc封閉抗體（CD32抗體）購自PharMingen公司，FITC標記的抗Fas單克隆抗體和同型對照抗體購自Southern Biotech公司。

WEHI-3表面CD80表達率檢測

WEHI-3細胞在含10%胎牛血清、0.2 mmol/L左旋谷胺酰胺、青霉素100 U/ml、鏈霉素100 μg/ml的DMEM/高糖培養液中，于37℃、5% CO2、完全飽和濕度條件下傳代培養。收集懸浮細胞，用臺盼藍拒染法計數，以活細胞數不低于95%的WEHI-3細胞制備密度為2.0×106/ml的單細胞懸液，取0.5 ml單細胞懸液，加入FITC標記的CD80單克隆抗體或同型對照抗體0.5 μg，4℃染色30分鐘后流式細胞儀檢測。同樣實驗重復5次。

WEHI-3表面FasL表達率檢測

WEHI-3細胞經消化液消化后以每管5×105細胞懸浮，加入98 μl含2% FCS的細胞懸液和2 μl Fc封閉抗體，4℃、5分鐘后加入同樣濃度的4 μl抗小鼠FasL單克隆抗體或同型對照抗體。洗滌后加入含2% FCS的PBS 96 μl和PE標記的鏈酶親和素4 μl，進行流式細胞儀檢測。同樣實驗重復5次。

WEHI-3表面Fas表達率檢測

收集懸浮的WEHI-3細胞，用臺盼藍拒染法計數，以活細胞數不低于95%的WEHI-3細胞制備密度為2.0×106/ml的單細胞懸液，取0.5 ml單細胞懸液，加入FITC標記的抗Fas單克隆抗體或同型對照抗體0.5

μg，4℃染色30分鐘后流式細胞儀檢測。同樣實驗重復5次。

FasL功能實驗

采用氚胸腺嘧啶核苷（3H-thymidine，3H-TdR）摻入法檢測［5］FasL功能。實驗設立樣品組、空白對照組和最大釋放組。取0.1 ml（5×106個）YAC-1細胞，除空白對照組外每組加入1 mCi的3H-TdR，用含10% FCS的RPMI 1640培養液于37℃、5% CO2過夜培養（15小時）。離心洗去未摻入的3H-TdR。用同位素微量加樣器各取100 μl 12×104個YAC-1細胞和100 μl各種濃度的WEHI-3細胞混合于96孔培養板中；最大釋放組不加WEHI-3細胞，而加抗Fas單克隆抗體100 ng/ml（可引起YAC-1細胞100%凋亡）。37℃孵育24小時，取100 μl培養上清加入含閃爍液的測量杯中，用β液體閃爍測量儀檢測放射強度，結果以每分鐘脈沖數（cpm）表示，并用最大釋放作用進行標化。效應細胞FasL功能，即誘導凋亡的百分率=（實驗組cpm-自然釋放cpm）/（最大釋放cpm-自然釋放cpm）。同樣實驗重復5次。

轉貼于

統計學處理

數據以均值±標準差（x±SD）表示。

結 果

WEHI-3表面的CD80表達

CD80 是有效活化腫瘤特異CTL必需的共刺激信號之一，它的缺乏往往導致腫瘤特異 CTL 無能，使腫瘤細胞逃逸免疫監視；為此，我們檢測了CD80在WEHI-3細胞表面表達的情況，結果發現CD80抗原的表達率很低，僅為（5.06±0.41）％（n＝5）（圖1）。這提示WEHI-3細胞可能存在類似的免疫逃逸機制。

WEHI-3表面的Fas表達

Fas是FasL啟動細胞凋亡的重要信號傳導分子，腫瘤細胞往往通過低表達Fas而逃避T細胞的殺傷。本研究發現WEHI-3細胞表面Fas的表達率僅為（6.75±2.31）％（n＝5）（圖2），這表明WEHI-3細胞表面同樣低表達Fas。

WEHI-3表面的FasL表達率

FasL在很多腫瘤細胞中高表達，并殺傷Fas＋CTL，發生免疫逃逸。本實驗發現WEHI-3表面FasL表達率為（63.73±5.23）％（n＝5）（圖3），提示WEHI-3表面高表達 FasL 分子。

WEHI-3表面的FasL功能實驗

為了探討WEHI-3表面高表達的FasL分子能否誘導Fas＋細胞凋亡，本研究將WEHI-3細胞（效應細胞，E）與YAC-1細胞（靶細胞，T）以3∶1、10∶1和30∶1混合培養24小時后，發現YAC-1細胞的凋亡率分別為（26±4.5）％，（35±3.2）％和（43±2.7）％（n＝5）（圖4），從而證實WEHI-3表面的FasL具有誘導Fas＋細胞凋亡的能力，這一結果高度提示WEHI-3表面的FasL可能參與其免疫逃逸。

討論

WEHI-3是小鼠急性粒-單核白血病細胞株，目前尚未見關于其免疫逃逸機制的報道。近幾年來的研究證實，FasL/Fas系統反擊是腫瘤免疫逃逸的主要機制之一。T細胞活化為細胞毒T淋巴細胞（CTL）后，高表達FasL，通過FasL來誘導Fas＋靶細胞的凋亡，發揮細胞毒效應；但FasL也高表達于多種腫瘤細胞，這樣T細胞激活后上調Fas并對Fas介導凋亡敏感時，腫瘤細胞便可能通過FasL反向攻擊殺傷T細胞。本研究證實，WEHI-3細胞的FasL表達率高達63.73％，并具有誘導Fas＋Yac-1細胞凋亡的作用，與Buzyn［3］等的研究一致。同時，腫瘤細胞還可以通過低表達Fas，對FasL/Fas系統介導的凋亡信號不敏感而發生FasL/Fas系統抵抗。本研究發現WEHI-3細胞的Fas表達率僅為6.75％，與Bremner等［5］的研究結果類似，提示WEHI-3細胞可能通過高表達FasL殺傷Fas＋CTL，通過低表達Fas而抵抗CTL的FasL攻擊，導致WEHI-3逃逸CTL的免疫監視。

機體抗白血病免疫應答的有效產生需要下列兩種信號：白血病抗原肽－主要組織相容性復合物（MHC）與T細胞的抗原受體（TCR）結合，提供T細胞活化的第一信號；同時，白血病細胞和抗原呈遞細胞（APC）表達共刺激因子，與T細胞上的相應配體結合，提供T細胞活化的第二信號。雙信號模式是T細胞充分活化的必需條件，缺一不可［6］。與Whiteway等［4］的研究結果類似，本研究發現，WEHI-3細胞表面的CD80表達率極低，僅為5.06％。 WEHI-3細胞低表達CD80分子，使得白血病抗原在缺乏必要的共刺激信號的條件下非正常地呈遞給T細胞，最終可能導致T細胞無能，從而逃避機體免疫系統的攻擊。

總之，本研究對WEHI-3細胞系的部分免疫逃逸機制進行了初步的探索，為發展白血病的免疫治療提供了實驗基礎。但目前發現很多機制導致腫瘤免疫逃逸，包括腫瘤抗原表達異常、MHC依賴性抗原提呈途徑異常、以及T細胞信號轉導缺陷等［7-9］，在WEHI-3細胞是否也同時存在，仍需進一步研究證實。

參考文獻

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3Buzyn A，Petit F，Ostankovitch M，et al. Membrane-bound Fas (Apo-1/CD95) ligand on leukemic cells: a mechanism of tumor immune escape in leukemia patients. Blood，1999; 94:3135-3140

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5Bremner TA，Chatterjee D，Han Z，et al. THP-1 monocytic leukemia cells express Fas ligand constitutively and kill Fas-positive Jurkat cells. Leuk Res，1999; 23:865-870

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盈利能力分析的研究意義范文2

一、建立健全盈利風險預測評估預警系統數據信息平臺，加強盈利風險管理，擴大利潤空間

從某種意義上說，風險是保險業的財富之源。因為風險的客觀存在，才有風險管理意識，引發投保人的保險需求，從而形成保險資金的積累。但是這并不意味著所有風險都能帶來財富，有些風險能產生財富，這是業內常說的可保風險；而有的風險卻不能產生財富，只能暫時收獲金錢，其代價是虧損的災難，甚至是滅頂之災。風險管理就象用兵打仗，必須充分權衡利害，“不知用兵之害者，則不能盡知用兵之利”。所以深入系統地認識風險，并加以有效控制，是保險企業提高盈利能力的前提。

（一）認識盈利風險，系統研究風險，提高風險意識

保險業的盈利風險大致可分為：精算風險、系統風險、信用風險、 流動性風險、違規風險也可以說是操作風險、法律風險、潛在稅收風險。

（二）建立健全風險預測評估預警系統數據信息平臺，加強風險管理

保險業盈利風險基本上是屬于專業的、可控的、能夠分散的風險，應在日常工作中加以規范化、制度化。對風險按類別在起因、發生、過程、產生的后果及其影響進行認真分析，在各級公司、部門、業務險種以及不同保險標的分布進行個性化分析，進行定級評估，預案模式制作，以備不時之需。對保險業盈利風險按風險類別建立綜合信息化自動平臺。

二、打造盈利平臺，進一步擴大利潤空間

預測和分析要建立在數據歸集的基礎之上，并且能夠靈活地從不同的角度來對相關的指標進行分析。保險公司盈利能力的分析和判斷，要基于歸集的數據，這需要有一套完善系統的支持。在長期的信息化建設中，保險公司建設了各種不同的系統，比如：處理業務的核心業務系統，對銷售人員業績進行管理的人員管理系統等。這些系統里所包括的數據和指標，是保險公司業務的真實反映。在進行盈利能力分析時，有必要對系統里的數據按照機構、部門、業務系列、險種、渠道、客戶分類、成本利潤中心等多個緯度進行數據歸集。這需要應用系統之間有靈活接口，數據的口徑必須一致，參數化的程度要高。險種會有變化，會不斷創新，盈利能力平臺要對需求變化具有很強的適應性。

除了搭建盈利能力平臺之外，日趨激烈的競爭，要求保險公司決策層必須靈活、快速地對客戶需求做出響應，同時還要考慮各種潛在風險，從經驗決策向科學決策的轉變勢在必行。然而，在保險業廣泛應用的是業務系統，只限于解決一些具體的業務處理問題，對數據的統計分析較少，而涉及到多維分析、決策支持及數據挖掘方面的工作則更少，不能對高層決策提供有效支持。各個相互獨立的業務系統對科學決策支持不大，整合各個系統，建設商業智能輔助決策系統成為保險公司挖掘內部潛力的重要舉措。

商業智能輔助決策是指集中業務系統的生產數據進行數據建模、分析和計算，從而得出對決策有重要意義的結論。國外先進的保險公司不僅擁有雄厚的資金實力、先進的管理理念，還擁有很高的信息化水平，這就為他們的業務發展和決策提供了強大的支持。大多數國內保險公司并不缺少數據，而是受阻于過量的冗余數據和數據不一致，它們變得越來越難于訪問、管理和用于決策支持，且數據量正以成倍的速度增長。保險公司信息中心正面臨著不斷增長的需求，信息化要對決策提供支持。

以泰康人壽為例，它的業務擴張速度很快，已經涉及個人險、團體險和銀行險等多個市場，在快速擴張的同時，面臨數據分散、決策沒有依據的難題。泰康人壽不同險種的數據，及呼叫中心和在線交易系統的數據分散在不同系統中，集團決策層無法從集團一級看到整體數據，也沒有合適的數據模型將這些數據組織在一起，因而無法實現科學決策。上馬商業智能應用系統后，泰康人壽可以進行保單分析、理賠分析、利潤及成本分析、客戶忠誠度分析、銷售分析、客戶服務分析，從而各級管理層決策有了更準確有效的數據支持。基于商業智能的科學決策替換了以前的經驗決策，對保險公司的經營和發展戰略的制訂具有非常重要的意義。

三、方法措施和實施步驟

（一）方法措施

1.促進理論模式和指導思想在盈利能力上有機結合。2.促進政策制度導向必須與市場定位選擇在盈利能力上有機結合。3.促進財務管理和業務經營在盈利能力上有機結合。4.促進業務質量和業務規模在盈利能力上有機結合。5.促進人員素質和服務水平在盈利能力上有機結合。6.促進保險產品和保險標的在盈利能力上有機結合。7.促進承保核保與理賠核賠在盈利能力上有機結合。

（二）實施步驟

1.先建立風險防范體系信息數據平臺，保證基礎數據的準確性。2.依照基礎數據制定風險監測，評估，預警方案。3.再次創建盈利能力信息數據平臺。4.制定盈利能力預案。5.最后將兩個數據平臺有機結合，互為依托，相互促進，形成完整的綜合數據平臺體系，不斷提高保險企業盈利能力。

保險公司是標準的風險中求財富的企業，但并不是指所有的風險都能產生財富，有些風險對保險公司來說就是虧損的陷阱，就是破產的災難。所以防范風險是基礎，是前提，沒有有效防風險平臺支持，企業將面臨險境，無法生存，更談不上發展和提高盈利能力。在此基礎上建立盈利能力平臺才能是穩固的平臺，健康的平臺。對風險理性的選擇和放棄是明智的，有時最好的選擇就是放棄，有所為，有所不為是風險管理提高盈利能力最好的辯證法。

參考文獻

[1]劉京生.中國健康保險發展研究[M].中國社會科學出版社，2011，1.

[2]趙蕾.后金融危機時期我國保險企業的風險管理[M].金融與經濟，2010（6）.

盈利能力分析的研究意義范文3

摘 要：對上市公司來說，盈利能力是反映其價值的重要指標之一，是對其獲取利潤能力的最直接的反應。較強的盈利能力意味著股東能夠獲得更多的回報，股東對其進行投資的意愿也就越大。本文以此為視角，對上市公司盈利能力及影響因素進行了系統的分析，考查了企業盈利能力的結構和衡量，最后對上市公司盈利能力的影響因素進行了分析。

關鍵詞：上市公司 盈利能力 影響因素

對上市公司而言，在內、外部因素的共同作用下，其資本結構、財務杠桿、股權結構、行業以及企業規模等，會在公司治理效率的作用下，共同影響企業的盈利水平。可見，盈利是企業要長久追求的目標，這一目標的實現往往要綜合考慮多方面的因素的共同作用，在這些因素中，有些來自于企業的內部，有些與外部環境直接相關。對上市公司來說，盈利能力是反映其價值的重要指標之一，是對其獲取利潤能力的最直接的反應。較強的盈利能力意味著股東能夠獲得更多的回報，股東對該其進行投資的意愿也就越大。

一、企業盈利能力結構與衡量

（一）上市公司的盈利結構

按照中國上市公司年報披露準則的分類方法，上市公司的利潤主要通過主營業務利潤、其他業務利潤以及投資收益、營業外收支凈額、補貼收入和前期損益等共同調整組成。此外，其利潤的組成成分往往具有不同的持久性——永久類，暫時類和價格無關類——持久性由無限到零。相關的研究表明，主營業務收入在很大程度上與企業的盈利質量和獲利能力有關。所以，在分析上市公司的盈利能力時，應該將那些暫時類和價格無關類的利潤成分排除在外。

（二）企業盈利能力的衡量

對上市公司來說，反映其盈利能力的一些指標往往存在一定的局限性，因此，往往要通過因子分析法對其盈利能力或者水平進行評價。從統計學的角度講，因子分析方法是主成分分析方法的進一步推廣，其基本思路是首先要對變量及其相關系數矩陣的內部結構進行研究，然后找出能夠控制所有變量中的關鍵變量，由其去描述多個變量之間的相關關系（即找到它們之間的相關系數）。當然，在這一過程中，這些少數的關鍵隨機變量往往是難以觀測的。因此，在應用該方法對上市公司的盈利能力進行計算時，應該按照以下步驟進行：（1）對原始數據進行標準化處理；（2）計算變量的相關系數構建相關系數矩陣；（3）求矩陣R的特征根和特征向量；（4）對因子載荷矩陣進行最大正交旋轉；（5）計算各因子的最終得分。此外，在應用該方法計算上市公司盈利能力時，需要對因子所占的權重與反映的信息量的一致性進行綜合考慮，這樣才能使計算結果更加接近客觀事實。

二、上市公司盈利能力的質量和綜合分析

（一）上市公司盈利能力的質量分析

上市公司盈利能力的質量直接反應出公司的狀態。因此，從一般意義上講，如果上市公司的營業利潤非常接近于其經營活動的現金流量，則能夠說明上市公司的營業利潤是有充足貨幣資金做保障的，其經營活動表現為非常順暢，盈利的質量也有充足的保障；與此相反，如果上市公司的營業利潤大于或者遠大于其經營活動的現金流量，兩者之間存在較大的差距，這說明上市公司的營業利潤只是賬面利潤的一種外在表現，資金保證無從談起，借貸將是維持其生產經營活動的常見行為。在這種情況下，應該對公司的經營狀況進行仔細的分析，倘若上市公司處于初創期或者上升期，為了迅速占領市場而進行了大量的借貸，則其有可能獲得良好的后續發展，否則它極有可能陷入財務危機之中，公司的整日危機隨時都有可能爆發。

（二）綜合分析——杜邦分析法

杜邦分析法是主要的綜合分析法，它是利用所有的主要財務比率及其內在的關聯，通過凈資產收益率這一核心指標對其他相關指標進行推導，并在這一過程中進行細化和分解，并由其建立其財務比率分析的綜合模型，對上市公司的財務狀況和經營業績進行綜合分析。其中的計算公式為：

凈資產收益率=總收入凈利率*總資產周轉率*權益乘數

其中，總收入凈利率=凈利潤/收入總額;總資產周轉率=收入總額/總資產，權益乘數=1÷（1-資產負債率）。

可見，決定上市公司凈資產收益率水平的指標主要有三個——即總收入凈利率反映的是上市公司的盈利能力；總資產周轉率反映的是上市公司資產管理的效率和營運能力水平；權益乘數是對上市公司負債情況的評估結果，資產負債率越高，權益乘數越大，財務風險水平也處在較高的水平。同時，可以得到的結論是：只有通過收入凈利率的提高使得凈資產收益率得到了提高，才能夠表明上市公司的盈利能力得到了真正意義上的提升。

三、上市公司盈利能力的影響因素分析

（一）不同行業上市公司盈利能力的影響因素

在不同的行業中，資產負債率、企業規模和流通股比例對上市公司盈利水平的影響較大，并且這三個變量在影響企業盈利能力時表現出來了一定的穩定性。此外，債務期限結構對工業類的企業存在較大的影響，且企業成長能力除了對公共事業類上市公司不產生影響外，對其他幾乎所有的行業都存在較大的影響。與此同時，上市公司高管持股的對工業和商業企業的影響較為顯著，也可以認為企業成長能力和高管的持股比例，能夠對處于競爭性行業的上市公司產生較大影響。在所有的行業中，股權性質反而對其產生的影響不顯著，這說明第一大股東的股權性質對企業的盈利能力并沒有產生很大的影響。但是，股權集中度對盈利能力的影響則表現的相對復雜。比如，公共事業類行業上市公司的盈利能力和股權集中度成“U型”關系，房地產類行業的盈利能力與股權集中度成“倒U型”關系，這反映出了行業之間存在的差異。

（二）對不同國家上市公司盈利能力影響因素的分析

從實際工作中可以看出，按照資本結構理論的預期，上市公司的資產負債率與流通股比例是存在較大差異的。這是因為，負債能夠增加上市公司的價值，但是在我國相關行業的實證研究中，其結論卻表現出了相反的一面，這與西方國家明顯不同。在西方國家看來，股權資本成本往往要超過債權資本成本，在對風險和收益進行權衡后，往往要得出一個最優的負債率水平。可是，在我國，上市公司往往對股權融資具有明顯的偏好。在西方國家，長期債務在總債務中所占的比例往往較高，在我國的上市公司中，短期負債則占較大比例。在這種情況下，上市公司負債水平增加的同時，企業的財務危機成本越來越高，企業的融資能力受到了限制，破產的風險也進一步加劇，盈利能力的提高將受到明顯的阻礙。

（三）公司治理視角下上市公司盈利能力的影響因素分析

在現實情況下，我國股市的低效率是不容置疑的，這與上市公司的公司治理效率有著直接的關系。在上市公司中，中小股東處于弱勢群體的位置，既沒有監督上市公司的動機，也缺乏監督上市公司的能力，對于一些流通股股東來說，他們在公司治理中的作用更是微乎其微，而流通股比例的加大必然導致非流通股比例的下滑，流通股比例越高，在同等情況下，主管部門從上市公司中獲的的利益就越少，這對管理層監管的積極性和力度來說是一個正面的打擊。

四、結束語

上市公司的盈利能力和影響因素是時下一個敏感的甚至是關鍵的話題。在國際金融危機的深刻影響下，一些上市公司的價值被嚴重低估，一些公司的價值已經降到了極為危險的境地，在這種情況下，如何正確的評判上市公司的盈利水平，尋找其影響因素，發現提升上市公司盈利能力的方法和途徑，具有十分重要的現實意義。本文就是對這一話題進行的系統討論，得出了一些結論，希望本文的論述能夠為相關的決策者提供一定的可供借鑒的管理信息。

參考文獻：

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[3]程建偉. 上市公司盈利能力和影響因素的實證研究[J]. 金融教學與研究.2006（5）：44-46.

盈利能力分析的研究意義范文4

【關鍵詞】上市商業銀行 盈利能力 影響因素 面板數據

隨著金融國際化進程的快速發展，我國銀行業已經全面開放，并逐步進入健康有序的發展軌道。近幾年來，我國銀行業得到了迅速的發展，盈利水平更是有了大幅度的提高。根據英國銀行家雜志公布的2010年全球銀行盈利能力排名，工商銀行成為全球盈利能力最高的銀行，建設銀行緊隨其次。這些都表明我國銀行業正處于迅速發展階段。如何在日益激烈的競爭環境中維持、提高商業銀行的盈利能力，保證其健康穩定運營已經成為廣泛關注的焦點。上市商業銀行作為我國商業銀行的主體大軍，肩負著為整個社會提供資金融通的重任，是我國經濟資金鏈條的總樞紐，同時代表著整個銀行業的發展方向。因此，加強上市商業銀行盈利能力影響因素的相關研究，對促進上市商業銀行核心競爭力的形成，保證銀行業健康穩健地發展具有極其深刻的意義。

本文著眼于上市商業銀行，通過對14家上市商業銀行2004～2010年的相關數據進行實證研究，分析各個因素對盈利能力的影響，有針對性地提出提升上市商業銀行乃至整個銀行業盈利能力的建設性意見。

一、指標界定及模型構建

（一）樣本選取及研究方法

截至2010年底，我國共有16家商業銀行完成上市，包括5家大型國有商業銀行、8家股份制商業銀行和3家城市商業銀行，本文以其余14家上市商業銀行2004-2010年間的相關數據為樣本，對盈利能力與各項因素的相關性進行研究。

對上市商業銀行盈利能力的影響因素進行分析時，涉及到的是多家銀行在一個時間序列中的觀測值，這不純粹是截面數據或時間序列數據，而是由兩者相結合的數據集，建立一般的線性回歸模型并不能同時反映橫截面數據的個體差異以及樣本作為一個整體所呈現的時間趨勢[1]。因此，本文選用面板數據模型對銀行盈利能力的影響因素進行分析，再運用Eviews6.0對其進行回歸分析。

（二）模型設定

面板數據模型的基本方程表述如下：

yi,t=c+α1+γ1βχi,t+εit

其中，y是被解釋變量，χ為解釋變量，i與t分別表示橫截面數據、時間序列數據（在本文中i=1,2,…，14， t=2004,2005，…，2010），β是回歸系數向量。截距項是c+α1+γt，其中c是常數項，α1度量單位個體間的差異，γt度量時間序列上的差異，表示誤差項。

用面板數據建立的基本回歸模型有3種，即混合模型、固定效應模型和隨機效應模型，下文將對其做具體區分。

1.混合模型。混合模型是將各截面數據融合為一個整體，不考慮個體差異和結構變化，即截距αi與不隨個體i和時間t變化，這時方程可變為：

yi,t=c+α+βχi,t+εit

2.固定效應模型。這類模型假設截距隨個體i和時間t變化，但認為與解釋變量相關，具體可分為：

（1）個體固定效應模型，即截距項在個體i上變化，而在時間上無變化。

（2）時期固定效應模型，即截距項在個體i上無變化，而在時間上變化。

（3）個體和時期固定效應模型，即截距項在個體i上變化，且在時間上變化。

3.隨機效應模型。這類模型假設α1、γ1、εit分別來自正態分布，且互不相關，即各自分別不存在截面自相關、時間自相關和混合自相關，α1或γ1與解釋變量不相關。方程可表示為：

yi,t=c+α1+γ1+εit

二、實證研究與分析

面板數據涉及截面和時間序列，同一截面上不同的個體與不同的時間可能會引起斜率和截距的變化，這就需要對面板數據進行檢驗，以選擇最適合的模型。

（一）F檢驗

用F檢驗判斷應該建立混合估計模型還是固定效應模型。原假設（H0）和備擇假設（H1）分別為：

H0：α1=α2=…=αi，混合模型。

H0：α1≠α2≠…≠αi，個體固定效應模型。

SSEr表示施加約束條件后估計模型的殘差平方和，SSEu表示未施加約束條件的估計模型的殘差平方和。若F統計量漸進服從自由度為（N-1，NT-N-k）的F分布，則建立混合模型，反之則原假設建立個體固定效應模型。

1.混合估計模型。運用Eviews6.0軟件進行操作，進行混合模型回歸，得出結果如下：

從回歸結果看，在顯著水平a=0.05下，各系數t檢驗值均大于臨界值t0.025，表明各個自變量對因變量的影響較為顯著。伴隨概率p=0.0000，遠遠小于5%。模型的可決系數R2為0.627819，擬合度一般。

從結果中我們可以得出殘差平方和SSEr=3.889。

2.個體固定效應模型。接下來，我們再利用Eviews6.0進行個體固定效應模型回歸，得出結果如下：

可決系數R2=0.7717，DW=1.98。在顯著水平a=0.05下，各系數t檢驗值均大于臨界值，表明各個自變量對因變量的影響較為顯著。而伴隨概率p=0.000000，遠遠小于5%。說明此模型整體擬合度較高，可以建立個體固定效應模型。

從結果中可以得出殘差平方和SSEu=2.386。

3.F檢驗結果。下面我們對F統計量進行計算，判斷建立何種模型更適合。

（二）隨機效應（LM）檢驗

原假設為：不存在隨機效應，即δ2=0

在原假設下，LM服從自由度為0.05的χ2分布。如果LM大于臨界值，則拒絕原假設，即可以建立隨機效應模型。下面我們運用Eviews軟件來做隨機效應模型，結果如下：

t檢驗值比較顯著，但是R2=0.567360，擬合優度一般，不是特別理想。計算出LM統計量的值為30839.887，遠大于0.05的臨界值，且相伴概率為0.0000，所以拒絕原假設，可以建立個體隨機效應模型。

（三）Hausman檢驗

根據上文的F檢驗和LM檢驗結果可知，在上市商業銀行盈利能力的計量模型中，既可以建立固定效應模型，也可以建立隨機效應模型。但是究竟哪一種模型更適合還不確定，下面我們通過Hausman檢驗來進行分析。

1.Hausman檢驗結果。在隨機效應模型估計窗口下繼續運用Eviews軟件進行Hausman檢驗，結果如下：

從Hausman檢驗結果知W=14.430>χ20.05(6)=12.59，且相伴概率為0.0252，所以應拒絕原假設，適合建立個體固定效應模型。

綜合F檢驗、LM檢驗以及Hausman檢驗，最終確定本論文的研究應建立個體固定效應模型。

（四）模型確定

基于檢驗結果，確定模型為個體固定效應模型。建立上市商業銀行盈利能力的函數，被解釋變量為上市商業銀行的總資產收益率，解釋變量為資本充足率、不良貸款率、流動現金比率、銀行信貸率、資產費用率以及銀行總資產值等。具體方程式為：

ROAi,t=C+β1Carit+β2Nplrit+β3Otait+β4Liquidityit+β5Ltait

+β6Lgtait+εit

(五)回歸結果分析

從回歸結果我們可以看到，資本充足率與銀行盈利能力顯著正相關，回歸系數為0.0291。正如我們預期的那樣，銀行資本充足率越高，盈利水平也越高。

不良貸款率越高，表明資產質量越差，銀行面臨的風險和可能遭受的損失也越大，不僅不利于銀行日常營運，更會直接降低銀行的盈利水平。

衡量流動性的指標是流動現金及存放中央銀行款項占總資產的比率，表中可以看出它與盈利能力呈現非常顯著的正向關系。

銀行信貸率與盈利能力顯著負相關。從回歸結果可以看出，上市商業銀行的貸款增加反而會導致銀行的盈利水平下降。

資產費用率與銀行盈利的關系與我們的預期恰恰相反，它與銀行的盈利成正比。這是因為上市商業銀行已經逐步由傳統的粗放型經營向集約型方向轉變，其收益的增長率高于資本和勞動投入的增長率，使得成本投入的有效增加能帶來盈利能力的提高。

三、提高上市商業銀行盈利能力的對策

一是提高商業銀行資本充足率。商業銀行可以通過多渠道募集資本金來提高自有資本率。上市商業銀行可以通過發行可轉換債券、長期次級債券和混合資本債券來補充附屬資本，從而提高資本充足率[2]。二是控制商業銀行信貸規模。要適度控制貸款規模，不能盲目追求貸款數額。在實證結果中，銀行信貸率與盈利能力成逆向關系，即意味著過度追求貸款數額的擴張并不會帶來銀行盈利能力的必然增加。三是改善商業銀行信貸質量。從實證結果中我們可以看出貸款質量偏差，不良貸款率偏高是制約上市商業銀行盈利能力的一個重要因素，也是我國商業銀行的軟肋所在。要提高上市商業銀行的盈利能力，不僅要注重貸款數量，更要注重貸款質量。要加強貸款的管理和監督，建立完善的信貸風險防范體系[3]。四是適度擴大商業銀行規模。要適度擴大資產規模，保證上市商業銀行健康穩健地擴張。當規模超出了一定負荷量就會轉變為規模不經濟[4]。因此在實際當中上市商業銀行不能一味追求擴張，適度地擴大資產規模。五是提高商業銀行流動性。銀行流動性對盈利水平有正面影響，上市商業銀行應通過改善自身的流動性來提高盈利水平。推行資產證券化，提升資產流動性。

參考文獻

[1]曹佳.我國商業銀行盈利變化的因素分析[J].經濟論壇,2010(6).

[2]彭紀.中國商業銀行盈利分析[D].中國人民大學,2007.

盈利能力分析的研究意義范文5

【關鍵詞】農業類上市公司 財務治理效率 內部因素 外部因素

農業是我國基礎性產業，農業類上市公司作為上市公司整體的其中一個特殊組成部分，對我國經濟的發展有著重要的意義。而農業上市公司典型的代表了農業企業，對促進我國農業產業化結構調整，加速我國農業現化代進程起到了重要的作用，研究農業類上市公司財務治理效率影響因素，對不斷提高我國農業經濟有發展有著重大的意義。

一、樣本選取

截至2013年2月為止，我國農業類上市公司共有65家，最早的農業類公司上市時間是1993年，最晚的農業類上市公司是2009年。本文剔除ST類公司，以保證數據分析的穩定性能，以余下61家為研究對象。

表1 研究樣本

（數據來源：CCER中國經濟金融數據庫，新浪、鳳凰財經股票數據和深圳證券交易所網站。下同）

二、提出假設與構建模型

三、實證研究

（一）描述性分析

表3 描述性統計結果

1.資產負債率的最大值為80.6%，最小值為8.3%，表明農業上市公司在利用財務杠桿進行治理時存在很大差異。

2.凈資產收益率平均值、標準差上下波動但幅度都較大，這說明農業類上市公司利用自有資金獲利能力并不穩定。

3.公司規模均值為21.32，也表明農業類上市公司發展規模較為穩定且普遍規模不大。

4.公司盈利能力平均值、標準差較為波動，但差距不算大，表示農業類上市公司盈利的能力并不是特別穩定但總體還算可以。

（二）相關性分析

相關系數r的取值范圍為[-1，1]，r>0表示正相關，r

表4 相關性分析結果

由上表可得，財務治理效率與資產負債率的相關系數為-0.068，二者之間為輕度負相關；與凈資產收益率的相關系數為0.881，說明兩者間存在顯著的正相關；與公司規模表現為輕度的負相關；與公司盈利能力表現為中度的正相關。

（三）回歸分析

表5 回歸分析結果

由上表可得，均值為328.162，殘差為2.242，F值為146.356，顯著性水平為0.145。

可得回歸方程為：

AVE=5.740-0.088×Lev+27.843×ROE-0.188×Size+34.780×Prof

其中β1=-0.088表示，在其他變量不變的前提下，資產負債率每增加1，需要減少財務治理效率0.088，即財務治理效率與資產負債率之間負相關，驗證了假設一。

其中β2=27.843表示，在其他變量不變的前提下，凈資產收益率每增加1，財務治理效率增加27.843，即財務治理效率與凈資產收益率之間正相關，驗證了假設二。

另外公司規模與公司盈利能力作為該模型的控制變量也與財務治理效率相關，財務治理效率與公司規模呈負相關關系，說明并不是公司規模越大財務治理效率越好，反正易造成負面影響，公司的盈利能力與因變量呈正相關，這表明了公司盈利能力越強，越有利于財務治理效率。

根據上面的描述性統計、相關性分析以及回歸分析，我國農業類上市公司的財務治理效率和資產負債率、公司規模之間存在一定的負相關關系，而與凈資產收益率、公司盈利能力存在一定的正相關關系。

四、我國農業類上市公司財務治理效率的優化途徑

（一）通過企業內部因素優化上市公司財務治理效率

第一，對資產結構進行優化，加速存貨周轉的速度，資金占用率應降低，提高企業營運管理能力。資本結構進行優化，資本結構反映合理的利用好財務杠桿的作用，緩解企業資金的壓力，提升公司績效。第二，更妥善地利用好經營者股權激勵機制：股權激勵是有效地且長期性的一種激勵手段，同時應當撤銷上市公司的貨幣化職務消費，建立嚴格的、明確的職務消費制度，這也可將使經營者通過該措施切實提高上市公司的財務治理效率。第三，股權結構決定了公司控制權的分布，即是公司財務治理的基礎。適度的股權集中可以幫助提高財務治理效率。第四，應該將審計委員會和監事會的職能作用更好地發揮出來。

盈利能力分析的研究意義范文6

[關鍵詞]盈利能力；資本結構；因子分析

[中圖分類號]F276　[文獻標識碼]A　[文章編號]1671-511X(2011)06-0015-04

一、引言

盈利能力是衡量一家公司賺取利潤的首要標志，是公司營銷能力、籌資能力、生產能力和規避風險等能力的綜合體現。不論是外部投資者還是企業內部的管理人員都越來越重視和關心企業的盈利能力，因為它不僅反映了公司經營管理水平的高低，也是投資者進行投資決策的重要依據。企業的資本結構又稱融資結構，是指企業取得長期資金的各項來源、組成及其相互關系。資本結構是否合理直接影響公司經營業績和長遠發展。本文以江蘇省上市公司為例，探討盈利能力和資本結構之間的相關關系，以期為優化江蘇省上市公司的資本結構，提升其企業價值提供理論依據。

二、文獻綜述

由于企業的資本結構影響企業的資本成本、市場價值、治理結構和總體經濟的增長與穩定，因此企業如何通過融資方式的選擇來實現其市場價值最大化，即如何確定最優資本結構，一直是財務理論實踐中的熱點問題。到目前為止，在這個領域的探索和研究已經初步形成了較為完整的理論體系。

1952年，大衛?杜蘭特系統地總結了資本結構的三種理論：凈收益理論、凈經營收益理論和傳統理論。凈收益理論假設債務利息和權益資本成本均不受財務杠桿的影響，因此只要債務成本低于權益成本，那么負債就可以降低企業的資本成本，負債程度越高，企業的價值越大。凈經營收益理論認為，由于負債比率提高而降低的加權資本成本，會由企業財務風險增大而上升的權益資本成本所抵消，所以不論財務杠桿如何變化，企業加權平均資本成本都是固定的，因而企業的總價值也是固定不變的。傳統理論介于凈收益理論和凈經營收益理論兩個極端理論之間，它認為：適度的負債經營并不會明顯地增加企業負債和權益資本的風險，所以企業權益資本收益率和負債利率在一定范圍內是相對穩定的，但當企業負債超過一定比例時，由于風險明顯增大，企業的負債和權益資本的成本就會上升，從而企業加權平均資本成本就會增加，因此企業確實存在一個可以使市場價值達到最大的最優資本結構，這個資本結構可以通過財務杠桿的運用來獲得。1958年，奠迪格利亞尼和米勒提出了著名的MM定理，“任何企業的市場價值與其資本結構無關，而是取決于按照與其風險程度相適應的預期收益率進行資本化的預期收益水平”，“負債企業的股本成本等于同一風險等級無負債企業的股本成本加上風險補償”。1963年，MM將所得稅因素引入資本結構理論，他們發現，在考慮公司所得稅的情況下，由于利息可以抵稅，公司價值會隨著負債比率的提高而增加。當企業資本全部由債務資本構成時，企業價值最大，但這一結論顯然與現實不符。現實中，不但存在“摩擦”因素，而且存在“風險”因素，風險因素同樣會影響公司的價值。考慮到財務拮據成本和成本以后，含稅的MM模型就演變為權衡模型。在該模型中，最優的資本結構選擇可以具體化為負債籌資的利益和成本之間的權衡。由于運用債務資本對提高公司資產價值和降低資本成本是有利的，但同時叉存在著財務危機成本與成本，財務杠桿的運用受到了一定的制約。除此以外，還有一些其他的資本結構理論。梅耶斯提出啄食順序理論，他認為企業偏愛使用內部資金而厭惡發行新股。當企業需要資金進行資本性支出時，首先是使用內部留存收益，其后舉借外債，最后才是發行股票。這是因為經營者和投資者之間存在非對稱信息，促使投資者根據上市公司選擇融資結構的行為來判斷企業的市場價值。

在實證方面，大多數的研究結果表明公司的盈利水平與負債比例是負相關的。Titman與Wessels通過研究美國的企業得出這一結論。Rajall和Zingales與Wald對發達國家的研究，以及Booth等人對發展中國家的研究都發現盈利性與杠桿水平負相關。但也有學者得出相反的結論。Shah考察了資本結構變化對公司股票價格的影響得出結論：股票價格隨公司財務杠桿的增加而上升，隨公司財務杠桿的減少而下降-

目前，國內許多學者在結合西方理論和我國國情的基礎上對兩者的關系進行了理論研究和大量的實證檢驗，得出的結果存在很大差異。李治國基于79家山東上市公司的實證分析，得出結論：山東上市公司的盈利能力同資產負債率負相關，同長期權益負債比正相關。黃誠，李慧華以2006年滬深兩市公用事業上市公司為樣本，證明了我國公用事業企業的負債率高低并不與盈利能力直接相關。對此，他們給出的解釋是，公用事業企業經營狀況并不主要取決于企業自身，企業資本結構是否合理也不是由企業來決定，更多地會受到來自于政府和市場的綜合影響，是社會宏觀經濟和企業微觀經濟運行的綜合結果。趙選民，張曉陽以上海和深圳交易所39家房地產上市公司2004年到2006年的財務數據為樣本，實證得出較高的資產負債率抑制了公司盈利水平，而流動負債與負債的比率對公司盈利能力也有明顯的負面影響的結論。

三、模型與數據分析

(一)樣本選取

本文選取滬深兩市證券交易所中公司注冊地為江蘇的企業，并且考慮到數據的可得性和研究的客觀性，剔除了南京銀行和ST炎黃等數據不全和財務數據出現大幅變動的企業，最終確定了158家江蘇上市公司作為此次實證分析的對象。同時選取這些上市公司2009年年報數據作為原始資料，所有數據均來源于wind資訊金融終端。

(二)指標的確立

1.資本結構的度量

在實證研究方面，不同的學者對于資本結構有著不同的定義。Titman和Wessels把長期、短期和可轉換債券除以權益的市場價值和帳面價值，作為資本結構的衡量指標。Rajan和zingales在他們的回歸分析中，使用調整后的債務對調整后的債務加權益的帳面價值比率作為資本結構的指標。對于江蘇省的上市公司而言，在負債組成中流動負債占有相當大的比重，因此本文著眼于考察公司的流動負債，選用4個指標來衡量公司的資本結構：資產負債率(z(sub)1(/sub))、權益乘數(Z(sub)2(/sub))、流動負債占總負債的比例(z(sub)3(/sub))以及流動比率(z(sub)4(/sub))。

2.公司盈利能力的衡量

對于公司盈利能力的分析多是以三大財務報表為基礎的，通過表內各項目之間邏輯關系構建一套指標體

系，用以衡量一家公司的盈利水平。按照科學性、綜合性、全面性及可比性的原則，同時考慮到數據的可得性，本文選取了每股收益(X(sub)1(/sub))、每股凈資產(X(sub)2(/sub))、每股經營活動產生的現金流量凈額(X(sub)3(/sub))、凈資產收益率(X(sub)4(/sub))、總資產報酬率(X(sub)5(/sub))、銷售凈利率(X(sub)6(/sub))、銷售毛利率(x(sub)7(/sub))、銷售期間費用率(X(sub)8(/sub))和總資產周轉率(X(sub)9(/sub))這九個財務指標來反映上市公司的盈利能力。但是，由于這些指標之間存在一定程度的局限性和相關性，所以首先需要采用因子分析的方法對其進行綜合評價。

四、實證研究

(一)因子分析的基本思想

因子分析是從研究相關矩陣內部的依賴關系出發，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合因子的一種多變量統計分析方法。具體地說，就是尋找出支配多個指標X(sub)1(/sub)，X(sub)2(/sub)，……X(sub)M(/sub)相互關系的少數幾個公共因子F(sub)1(/sub)，F(sub)2(/sub)……F(sub)P(/sub)，以再現原指標與公因子之間的相互關系。這些公因子是彼此獨立或不相關的，又往往是不能夠直接觀測的。在不損失或很少損失原指標所包含信息的情況下，以公因子代替原指標作為研究對象來分析問題會比較簡單和清楚。

(二)公司盈利能力的因子分析

1.對原始數據進行標準化變換

由于指標之間會存在變化趨勢、量綱的不一致及數量級的差異等現象，所以需要標準化數據使得涉及的經濟指標能夠在無量綱的條件下進行比較，即將變量中的觀察值減去該變量的平均數，然后除以該變量的標準差。

2.巴特利特球形檢驗

在進行因子分析之前，首先檢驗數據是否適合作因子分析。將原始數據代人SPSS16.0做檢驗，得到表1。

可知，KMO值為0.6，而Bartlett球形檢驗給出的相伴概率為0.000，小于顯著性水平0.05，因此拒絕Bartlett球形檢驗的零假設，認為適合于因子分析。

3.計算樣本的相關系數矩陣R

選取標準化數據樣本的協方差矩陣作為衡量樣本數據的相關系數矩陣(見表z)。通過觀察相關系數矩陣的非對角元素可以發現，這些變量之間存在較高的相關性，因而可以采用因子分析尋找其內部的相關關聯結構，以提取公因子。

4.因子分析

本文采用主成分分析法進行因子分析。所謂主成分就是一些指標變量的特殊線性組合，各主成分之間互不相關。也就是說第一主成分是樣本變量線性組合中具有最大方差的一些變量的線性組合，而第二主成分的因子與第一主成分因子互不相關，且是具有第二大方差的一些變量的線性組合；其余主成分以此類推。運用SPSS16.0，可以得到主因子的方差貢獻率(見表3)。以累計方差貢獻率大于90％為原則，我們可以選取5個公因子，這5個因子包含了所有原設自變量91.34％的信息。

通過計算得到5個公因子與各指標變量之間的初始因子載荷矩陣，發現其結構不夠簡化，不易于對因子做出具有實際意義的解釋。為了得到結果更為明確的因子載荷矩陣，對其實施方差最大旋轉，表4給出了利用SPSS16.0經25次正交旋轉后的因子載荷距陣。

從旋轉后的因子載荷矩陣可以看出，第一主成分對總資產報酬率和凈資產收益率有較大的載荷系數，體現了包括股東權益在內的企業資產的獲利能力，可定義為企業資產盈利能力指標，記為^。第二主成分對銷售期間費用率、銷售凈利率有較大的載荷系數，體現了企業主營業務的盈利能力，可將其定義為經營獲利能力指標，記為f(sub)2(/sub)。第三主成分主要依賴于每股凈資產，反映了企業股票的投資價值，則可定義為企業的發展潛力指標，記為f(sub)3(/sub)。第四主成分主要由總資產周轉率決定，反映了企業的運營效率，可定義為企業運營效率指標，記為f(sub)4(/sub)。第五主成分對每股經營活動產生的現金流量有較大的載荷系數，反映了企業的現金收益能力，定義為現金收益能力指標，記為f(sub)5(/sub)。

進行因子分析之后，利用回歸法計算出因子得分，以各因子的方差貢獻率占5個因子總方差貢獻率的比重作為權重進行加權匯總，得出各企業盈利能力的綜合得分F，計算公式為：F=(36.99f(sub)1(/sub)+22.91f(sub)2(/sub)+13.59f(sub)3(/sub)+9.32f(sub)4(/sub)+8.53f(sub)5(/sub))/91.34

(三)多元回歸分析

以盈利能力的綜合指數F為被解釋變量，對代表資本結構的4個變量進行多元線性回歸。為了避免多重共線形的問題，本文采用逐步回歸法。運用SPSS16.0，以F檢驗p值大于0.1的剔除，小于0.05留下為原則，最后選人回歸方程的變量剩下2個，就是Z(sub)1(/sub)(資產負債率)和Z(sub)4(/sub)(流動比率)。用Eviews5.0對回歸方程進行White檢驗，檢驗結果見表5。

從表5可以看到，由于p值很小，可以拒絕不存在異方差性的原假設，即意味著原方程存在異方差性問題。因此，需采用加權最小二乘回歸的方法，將權重分別設定為殘差絕對值分之一和殘差平方分之一。通過比較兩個模型的R。，發現后者的擬合優度更高，最終結果見下表：

再次進行White檢驗，方程不存在異方差。所以，回歸方程形式為：F=0.21―0.006×Z(sub)1(/sub)+0.032×Z(sub)4(/sub)。模型的Rz接近于1，F檢驗和t檢驗也均通過，說明該模型回歸效果很好，得出的結論具有較強的科學性。