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农业类上市公司多元化经营财务风险分析

【摘 要】为探究农业类上市公司多元化经营是否能够降低财务风险,本文运用熵指数法和主成分分析法,对2015年年末农业类上市公司多元化经营的程度与财务风险的关系进行了实证研究,研究结果推翻了二者呈负相关的假设.实证研究表明:农业类上市公司多元化程度越高,潜在的财务风险就会越大;同等多元化程度下,实施相关多元化的农业类上市公司所面临的财务风险比实施非相关多元化的公司所面临的财务风险要小.

【关键词】农业类上市公司;多元化经营;财务风险

农业是国民经济中一个至关重要的产业支柱,它不仅肩负着保障亿万人民基本生活需求的重任,更是推动国民经济发展、加快综合国力提升的根基和关键.农业类上市公司作为先进技术和优秀生产力的代表,致力于贯彻执行产业整合,是带领中国农业走向产业化和现代化的希冀.但从本质上讲,农业类上市公司具有资本属性,即以谋求资本收益最大化为最终目的,并且因其处于资本市场中会不可避免的受到外界干扰,加之由于农业经营固有的“弱质性”导致整体行业利润微薄,又极易受到自然条件的约束,故农业类上市公司相继扩大经营范围、涉及短周期高利润的行业,以弥补农业自身短板造成的薄利和损失.现今,农业类上市公司大面积、多元化经营的局面现已初步形成.随着这种扩张性趋势的增加,研究农业类上市公司多元化经营对企业财务风险的影响也显得愈发重要.

一、研究背景

我國虽然一直都是农业生产和消耗的大国,但总体来说还是个体农户较多,农业的机械化、现代化、科技普及程度有待高,因而国内部分农产品的价格高于其他已实现现代化生产的国家.我国自2001年加入世界贸易组织后,进口关税下调,大部分农产品的非关税保护手段也无法实施.由于涌入大量进口的低价农产品,使得不具有价格竞争优势的国内农产品受到了价格冲击,加剧了农业的弱质程度.虽然政府立即推行了“绿箱”政策,并发放大量补贴用以扭转加入世贸所导致的贸易差额,但仍是如水投石、收效甚微.农业类上市公司在资本属性和贸易环境的双重压迫下,试图涉足非农领域,以降低市场风险、谋取更多利益.截止2015年年末,深沪两市多家农业类上市公司中,已有一半以上的多元化程度大于50%.从调查样本来看,近到与农业相关的食品加工业、生物制药业,远到毫无关联的房地产行业、交通运输业,样本中接近90%的农业类上市公司都在不同水平和不同范围上实现了多元化.

由此看来,多元化经营已是大势所趋,而提高绩效、降低风险则成为企业实施多元化战略的两个终极目标.本文仅从规避风险的角度入手,对农业类上市公司多元化程度及其财务风险的关系进行实证研究,寻找两者间的内在关联,并对多元化经营的结果进行分析,给出相关建议.

二、文献回顾

在企业多元化程度的测量方法上,国内外许多学者已经对其进行了深入研究,研究结论大致可以分为战略度量方法和客观度量方法.Wrigley(1967)最早提出衡量企业多元化程度的战略度量法,他通过计算专业化比率和关联比率,将企业类型划分为单一产品型、主导产品型、相关产品型和非相关产品型四类.随后Rumelt(1974)改进了Wrigley的方法,在前者基础上加上了纵向比率一体化,将企业类型增添到十二种.Berry(1971)以SIC码为基础,建立了新的测量指标Herfindahl指数,初次从客观角度测量了多元化水平.接着,Jacquemin和Berry(1979)又提出引入热力学概念——熵指数作为衡量指标,并验证出在相同多元化程度差异下,熵指数的敏感度更高、更加理想.Fan和Lang(2002)则从新的角度出发,提出依照美国投入产出(IO)表中的相关数据建立指标,用以度量不同行业间的互补性、和企业内部业务间的相关性,以弥补基于SIC码的计量方法存在的不足.此外,我国学者张洪恩和宁宣熙(2007)提出了修正主业鲜明率的方法,消除无关结果,使该指标能够更加真实地反映主营业务的比率.而后,王亮(2009)从另一个角度出发,提出了多元化变度的概念,成功将多元化程度的测量方法引入动态度量维度.

财务预警模型的设计及构建大致经历了单一变量模型、多元变量模型、Logistic模型、神经网络模型等几个阶段.最早对该领域进行探究的是Fitzpatrick(1932),他发现能够准确反映财务风险状况的灵敏指标是净利润股东权益比和股东权益负债比.William Beaver(1966)运用统计方法首创单一变量模型,指出资产安全率、资产负债率、资产收益率和债务*保障率是预测财务风险的最好指标.多元变量模型由Altman(1968)提出,他创造性地从企业资产流动性、获利能力、财务杠杆、偿债能力和活动性入手,最终选定五个财务指标并构建了Z-Score模型.随后,Altman,Haldeman and Narayanan(1977)对其进行修正,建立Zeta模型,提高了预测精度.我国学者周首华(1996)认为Z模型忽略了*流量这一重要的影响因素,因而在它的基础上构建了F分数模型且准确率高达70%.首先运用Logistic模型的是Ohlson(1980),而后Gentry,Newbold和whitford(1985)、Casey和Bartczak(1985)、Zavgren(1985),包括我国学者姜秀华、孙铮(2001),齐治平等(2002)也对该模型进行了研究和修正.运用神经网络模型进行实证分析探究的有Tam和Kiang(1992),Ahman等(1994),我国学者杨淑娥(2005)、杨保安等(2011)也运用神经网络分析法研究对其他相关进行了探索并设计了对应的新模型.

目前,虽然关于多元化水平测量和财务预警模型的研究已层出不穷,但有关农业类上市公司多元化经营与财务风险关系的文献并不太多.张华青和张敏(2014)利用Wrigley提出的战略度量法,将农业类上市公司分为四类,并利用主成分分析法建模,对二者关系进行了研究.黄晓波等(2016)从系统风险和非系统风险的角度出发,讨论了多元化经营会给财务带来的何种积极影响和消极影响.考虑到以上学者采用的多元化分类方法虽然简单易行,但主观性较强,偏绝对化,故本文选择客观度量法中的熵指数法,来测量农业类上市公司的多元化程度,以消除人为主观判断造成的影响;同时运用主成分分析法建立农业类上市公司对应的财务预警模型,进行讨论和研究.

多元化经营论文范文结:

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