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2018年“参股金融”板块25家上市公司主要财务报表数据统计

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2018年“参股金融”板块25家上市公司主要财务报表数据统计

一、公司部分财务指标的Excel数据表

表12018年“参股金融”板块25家上市公司主要财务报表数据统计表

（单位：亿元）

序号名称营业总收入营业利润总额总资产总负债1白云机场77.4715.28270.65113.232中原高速57.7611.33501.48389.373上海电力22.5839.50986.70723.454山东钢铁55.9129.13719.06427.815华电国际88.3735.692,250.261,584.266南方航空1,436.2340.092,466.551,684.727四川路桥400.1914.70860.94706.118浙江广厦8.091.2069.8845.369黄山旅游16.218.2547.034.7510中国医药310.0622.91253.44152.0711厦门象屿2,340.0818.07547.93352.7412古越龙山17.172.2248.027.0313皖维高新58.571.5591.7145.4814南京高科34.2512.87259.67158.8615葛洲坝1,006.2677.092,182.091,631.2516浙江富润27.673.2841.4714.6617同济堂108.427.8787.2024.0218哈高科2.990.3310.022.2619广州发展261.6510.95384.62105.4120明星电力16.001.19313.619.2521青山纸业28.602.1651.0714.1322重庆路桥2.402.5965.2129.8723美尔雅4.180.02192613.337.3124亚盛集团25.080.6785.5937.5725诺德股份23.211.6672.8348.27

1


二、公司财务指标数据的特征描述与说明

表2—1营业总收入描述分析指标名称数值平均257.18标准误差110.03中位数34.25标准差550.13方差302639.06峰度8.93偏度2.96最小值2.40最大值2340.08求和6429.39观测数25.00

表2—2营业利润总额描述分析指标名称数值平均14.42标准误差3.63中位数8.25标准差18.16方差329.68峰度4.87偏度2.03最小值0.02最大值77.09表2—3总资产描述分析指标名称数值平均507.21标准误差145.83中位数253.44标准差729.13方差531626.70峰度2.73偏度1.93最小值10.02最大值

2466.55

说明：

（1）平均指标：2018年

“参股金融”

25家上市公司的营业利润总额的均值为14.42亿元，其中位数为8.25亿元；

（2）离散程度：该25

家上市公司的

营业利润总额标准差为18.16亿元，方差为329.68亿元，方差和标准差都比较大；

（3）偏斜程度：该25

家上市公司其

偏度为右偏，其具有过度的峰求和

360.60

观测度、为尖峰。数25.00

说明：

（1）平均指标：2018年

“参股金融”

25家上市公司的营业总收入的均值为257.18亿元，其中位数为34.25亿元；

（2）离散程度：该25

家上市公司的

营业总收入标准差为550.13亿元，方差为302639.06亿元，方差和标准差都比较大；

（3）偏斜程度：该25

家上市公司其

偏度为右偏，其具有过度的峰度、为尖峰。

2


求观

测

和12680.36数

25.00

说明：

（1）平均指标：2018年

“参股金融”

25家上市公司的平均总资产为507.21亿元，其中位数为253.44亿元；

（2）离散程度：该25

家上市公司的

总资产标准差为729.13亿元，方差为531626.70亿元，方差和标准差都非常大；

（3）偏斜程度：该25

家上市公司其

偏度为右偏，其具有不足的峰度。

表2—4总负债描述分析指标名称数值平均332.77标准误差106.49中位数48.27标准差532.45方差283500.89峰度2.45偏度1.89最小值2.26最大值1684.72求和8319.24观测数25.00

说明：

（1）平均指标：2018年

“参股金融”

25家上市公司的平均总负债为332.77亿元，其中位数为48.27亿元；

（2）离散程度：该25

家上市公司的

总负债标准差为532.45亿元，方差为283500.89亿元，方差和标准差都比较大；

（3）偏斜程度：该25

家上市公司其

偏度为右偏，其具有不足的峰度。

三、公司财务指标数据频数分布表及分析

表3—1营业总收入频数分布表

数值分组频率

0—20720—10011100—3002300—100021000—2400

3

分析：该25家上市公司营业总收入主要集中在20—100亿元。

表3—2营业利润总额频数分布表

数值分组频率0—5105—10210—30

8

3


30—50350—80

1

分析：该25家上市公司营业利润总额主要集中在0—5亿元之间

表3—3总资产频数分布表

数值分组频率

0—50550—1007100—5005500—100051000—2500

3

分析：该25家上市公司总资产主要集中在50—100亿元。

表3—4总负债频数分布表

数值分组频率

0—20720—1006100—5007500—100021000—1700

3

分析：该25家上市公司总资产主要集中在0—20亿元和100—500亿元。

四、公司财务指标数据的线性回归分析

（一）营业利润对营业收入的线性回归分析

表4—1—1回归统计MultipleR0.45831666RSquare0.21005416

AdjustedR

0.17570869

Square标准误差16.4849884观测值25

表4—1—2方差分析

dfSSMSFSignificanceF回归分析11662.030921662.030926.115920130.02121656残差236250.36139271.754843总计247912.39231

Coefficients标准误差tStatP-valueIntercept10.53388933.653048892.883588370.00838522营业总收入0.015126950.006116752.47303864

0.02121656

4


Lower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%2.9769819118.09079672.9769819118.09079670.00247350.027780410.00247350.02778041

说明：

（1）根据MultipleR=0.45831666，表明它们之间的相关性较低；（2）根据RSquare=0.21005416，回归方程拟合程度较差；

（3）根据F=6.11592013，SignificanceF=P-value=0.02121656<0.05

，则该

回归方程显著有效；

（4）根据Coefficients可得回归方程：y=0.0151x+10.534。

（二）营业收入对总资产的线性回归分析

表4—2—1回归统计MultipleR0.48116011RSquare0.23151506

AdjustedR

0.19810267

Square标准误差492.631152观测值25

表4—1—2方差分析

dfSSMSFSignificanceF回归分析11681571.951681571.956.929018360.01489059残差235581765.39242685.452总计247263337.34

Coefficients标准误差tStatP-valueIntercept73.038844120.833750.604457320.55145648总资产0.363035180.137915432.632302860.01489059

Lower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%-176.92481323.0025-176.92481323.00250.077735380.648334980.077735380.64833498说明：

（1）根据MultipleR=0.48116011，表明它们之间的相关性较低；（2）根据RSquare=0.23151506，回归方程拟合程度较差；

（3）根据F=6.92901836，SignificanceF=P-value=0.01489059<0.05，则该回归方程显著有效；

（4）根据Coefficients可得回归方程：y=0.363x+73.039。

5


（三）营业收入对总负债的线性回归分析

表4—3—1回归统计MultipleR0.47372445RSquare0.22441485

AdjustedR

0.19069376

Square标准误差494.901684观测值25

表4—3—2方差分析

dfSSMSFSignificanceF回归分析11630000.781630000.786.655028940.01675183残差235633336.56244927.677总计247263337.34

Coefficients标准误差tStatP-valueIntercept94.3004156117.4023350.803224360.43006815总负债0.489453090.189730042.579734280.01675183

Lower95%Upper95%下限95.0%上限95.0%-148.56482337.16565-148.56482337.165650.09696660.881939580.09696660.88193958说明：

（1）根据MultipleR=0.47372445，表明它们之间的相关性较低；（2）根据RSquare=0.22441485，回归方程拟合程度较差；

（3）根据F=6.92901836，SignificanceF=P-value=0.01675183<0.05，则该回归方程显著有效；

（4）根据Coefficients可得回归方程：y=0.4895x+94.3。

6


本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/047e34e4ff0a79563c1ec5da50e2524de418d04c.html

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