基于K-Means聚类分析217家被出具“非标准意见审计报告”上市公司2018年年报分析

赵雪晨

摘要：随着经济的不断发展，价值投资理念的深化，上市公司财务基本面的数据越来越受到投资者的关注，因此上市公司每年年报的分析具有重要的研究意义。在这之中，注册会计师所发表的审计意见更值得大家的关注，根据证监会的会计监管报告显示：2018年，多达217家的上市公司被出具了“非标准审计意见”，这一消息的发出对我国证券市场产生了不小的影响，也对市场投资人带去了负面的影响及信息。因此，本文运用SPSS统计软件，依据217家上市公司的财报数据，选择了偿债能力、营运能力、盈利能力等各类财务指标，运用聚类分析法，将这些公司进行聚类分类，分析评价这些公司的经营业绩，分析这些被出具“非标准审计意见”的上市公司经营中出现的问题，找出原因，以供投资者关注和借鉴。

关键词：非标准审计意见;聚类分析;K-Means

1、引言

被注册会计师出具非标准审计意见，对上市公司来说是一件十分严重的事情，一旦审计报告出现了这一类型的审计意见，上市公司将会面临股东、债权人、证券市场的质疑，还有可能会面临信用等级降低、融资困难的困境，更有甚者将会被实施退市风险警示。尽管有这么多不利局面，但是，很多上市公司可能由于高层经营者和管理者缺乏战略目光，投资失败，经营管理出现问题，从而导致公司净利润未负，现金流断裂，面临破产重组的困境;还有些上市公司会出现为了财务报表的“好看”，下一年度更好融资而操纵利润、偷税漏税等问题不符合正常经营的情况，这些情况都会被注册会计师出具非标准的审计意见。本文通过K-Means聚类分析，分析他们之间的相同特征、不同特征并据此分类，以求为我国的上市公司进行资产整合、改善财务状况等提供可供借鉴的意义。

2、聚类分析的概述

聚类分析就是把一组数据集按照某种相似度函数或相似性规则划分成不同类别的过程，这些类别被称为类。同类中对象属性相似度较高，不同类中对象属性差异性比较明显。常用的聚类分析算法有 K-Means 算法。一般通过比较样本数据的属性值的相似程度（差异程度）来判断不同数据是否在同一个类中，在聚类分析中，通常需要计算各个属性值之间的距离，若距离小于设定的阈值，就把样本数据划分为同一类，如果超过设定的阈值，则划分为其他不同的类。

3、本文的指標选择及数据来源

本文从CCER数据库下载收集了2018年被出具“非标准审计意见报告”的217家上市公司的年报数据，从中选取可以代表企业全方面发展情况的财务指标，包含偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力，其中共有11个财务指标：流动比率、速动比率、资产负债率、应收账款周转率、总资产周转率、存货周转率、净利润增长率、总资产增长率、每股净资产、基本每股收益以及市盈率。

4、数据的处理与应用

将CCER数据库中所查信息以Excel格式导出后导入SPSS Modeler软件当中，在初步进行K-Means聚类分析时，发现无论聚类数k取为何值，都会出现聚类质量差的情况，并且只有将k的值设置为40以上的值，聚类分析的聚类质量才会上升为良好，然而这种聚类没有意义。因此通过推断，判断是由于这次进行聚类分析的上市公司都是由于经营业绩、财务指标或者是管理层的舞弊等出现了问题才被出具了非标准审计意见，那么就会可能有财务指标过于“夸张”的企业的存在，因此我们可以推断出是有极端值的存在从而影响了聚类质量。那么如果不剔除极端值，不仅影响聚类质量，也会对分析结果产生影响，因此，首先利用SPSS Statistics 对数据进行极值以及无效值的处理。

5、聚类分析

添加“类型”节点，将所有字段的“测量”设置为“有序”，将“角色”设置为“输入”，最后点击“读取值”。

在“类型”节点之后添加“K-Means”模型节点，在进行聚类分析时，确定聚类数k值是十分重要的，从k=2开始设置，每运行一次，记录聚类质量。在聚类数k=2-7时，聚类质量没有变化，都是0.3，根据经验推断，被出具非标准审计意见的上市公司在财务指标方面都存在异常，因此会有绝大多数的上市公司被分在了一类中，因此，将k值取为2。点击“运行”，得到聚类结果。可看出结论此次聚类分类的质量良好，并且同时发现聚类1占据了99%的数据，聚类2只有不到1%。

6、分析

根据聚类分析的结果，绝大多数的企业被分入了第一聚类，在这当中的企业存货周转率的平均值达到了300%，这一数据对于一般性的企业来说，存货周转率过大，存货的周转速度过快，这一现象会增加存货的采购成本、运输成本以及储存成本。而另一聚类的企业的存货周转率又过低，那么有可能是由于库存管理不力而导致存货积压，这一情况说明销售状况不好，资金沉淀，导致企业的现金流及利润出现问题。

此外，基本每股收益的平均值都为负值，说明这217家被出具“非标准审计意见”的公司在经营过程中都出现了亏损，反映了这些公司企业的经营状况不好，获利能力一般，增长潜力很小，投资价值较小。投资者在今后投资股票时，可以着重看企业的基本每股收益，尽可能避免投资失败的情况。

聚类1中的指标净利润增长率为负，说明绝大多数被出具非标意见的上市公司的净利润逐年下滑，经营状况持续走下坡路，经营业绩存在问题。

7、总结

K-Means 算法的优点有：逻辑结构简单、算法运行效率较高，并且相对是可伸缩性的、有效的;能够处理大量数值型数据;能较好的发现球状类;能够处理多维数值型变量;在迭代过程之中，能够不断改变聚类中心，使结果越来越好。K-Means 算法虽有很多优点，但也存在一些缺点。比如：需要预先给定 k 值和确定初始聚类中心;容易出现局部最优状态;算法容易受“噪声”及孤立点影响，且只适合用于球状类的聚类，不能用来分析其他任意形状类的聚类分析;不适合用于处理非常大的数据量。

参考文献

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