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基于Ｅｘｃｅｌ的企业盈利能力分析模型设计［摘要］盈利能力分析是投资决策分析的一项重要内容，投资者可以利用上市公司公开的财务数据进一步开展分析。本文从4个方面设计了盈利能力分析模型：一是进行利润的构成分析，通过分析业务经营情况、其他业务利润、投资收益、补贴收入、营业外收支净额、期间费用和所得税对净利润的影响，揭示各因素对利润的贡献；二是进行资产或资本收益率分析；三是通过每股经营活动现金流量净额、主营业务收入现金含量、净利润现金含量等指标，进行利润的质量分析；四是利用企业历史的数据，揭示营业利润与主营业务收入间的线性关系，进行线性回归分析。通过分析，可以较为全面地反映企业的盈利的构成、质量和潜力。［关键词］盈利能力；现金流量；线性回归分析现行的财务会计报告通过利润表来反映企业的经营成果，信息使用者一般通过分析盈利能力来判定企业的经营业绩，通过在Excel中建立模型进行企业的盈利能力分析是一种简便可行的方法。常用的ERP系统中生成的会计报表，一般也可以保存为Excel格式的文件，然后在Excel中通过模型开展进一步的分析。本文从净利润的构成分析模型、资产或资本收益率模型、考虑现金流量的盈利能力分析模型和线性回归分析模型4个方面来设计一套完整的盈利能力分析模型，揭示企业的经营成果，为后续决策提供依据。一、利润构成分析模型影响企业净利润的因素有主营业务经营情况、其他业务利润、投资收益、补贴收入、营业外收支净额、期间费用和所得税。分析各个因素对利润的影响程度，可以揭示分析期利润的主要构成，揭示企业经营成果的来源。分别计算如下构成比例：主营业务利润影响比例=（主营业务利润/净利润）*100%，其他业务利润影响比例=（其他业务利润/净利润）*100%，期间费用影响比例=（期间费用合计/净利润）*100%，投资收益影响比例=（投资收益/净利润）*100%，补贴收入影响比例=（补贴收入/净利润）*100%，营业外收支净额影响比例=（营业外收支净额/净利润）*100%，所得税影响比例=（所得税/净利润）*100%，其中期间费用和所得税为负向指标，其他均为正向指标。如图1所示，在Excel中利用利润表中的数据，计算相应项目与净利润的比例，反映利润的构成中各因素对净利润产生的影响。从各指标数据的大小中可以反映影响当期净利润的主要因素，以及各因素的贡献大小。同时结合多期数据进行比较分析，可以提供更多的决策支持。二、资产或资本收益率分析模型分析企业盈利能力需要考虑形成利润的资产规模，即投入多少资产而取得了什么样的利润，可用资产净利率来反映，资产净利率=（净利润/平均资产总额）*100%，对于不同规模的资产占用，可以用此指标反映资产的报酬率。同时，企业资本的来源有债务资本和权益资本，利用财务杠杆，在债务成本低于资产净利率的情况下，债务资本的存在可以提高权益资本的收益。同时，可用净资产收益率来反映权益资本的收益情况。净资产收益率=（净利润/平均净资产）*100%。平均资产总额和平均净资产可以利用年度资产负债表计算取得。上市公司同时可用每股收益指标，每股收益=净利润/流通在外的普通股股数。三、基于现金流量的盈利能力分析模型企业的营业利润是以权责发生制为原则确认的，当存在大量的商业信用的时候，企业的主营业务活动产生的现金净流量与企业的营业利润之间会存在一定的差异。企业当期确认的利润并不一定在当期收到现金，同时，当期收到的现金并不一定是当期实现的销售。而在企业销售量与现销量之间差异较大时，营业利润的大小并不能准确反映其盈利能力，而同时需要考虑企业现销金额的大小。可以采用以下指标进行反映：（1）经营活动产生的现金净流量与流通在外的普通股股数相比，反映企业的盈利能力，即：每股经营活动现金流量净额=经营活动产生的现金流量净额/流通在外的普通股股数。（2）主营业务收入现金含量：主营业务收入现金含量=销售商品、提供劳务收到的现金/主营业务收入。（3）净利润现金含量=经营活动产生的现金流量净额/净利润。利用资产负债表、利润表和现金流量表，建立模型，计算以上指标，以现金流量反映企业的盈利能力。四、线性回归分析模型以上3个方面的指标可以用于企业某一期的盈利能力的分析，主要是参考企业的历史最好水平、行业平均水平等，判定或比较企业的盈利能力。同时，收集了企业多期的数据以后，也可以进行线性回归分析。如分析主营业务利润与主营业务收入间的关系、分析期间费用与主营业务收入间的关系、分析资产净利率与资产规模间的变化关系、分析净资产收益率与主营业务收入间的变化关系、分析每股经营活动现金流量净额与主营业务收入间的关系等。在Excel中可以利用LINEST(know_y’s,know_x’s,const,stats)函数，使用最小二乘法对已知数据进行最佳直线拟合，并返回描述直线的数组。例如，某企业的有关报表数据如表1所示：设营业利润与主营业务收入间的关系表达式为：y=ax+b主营业务收入数据输入到B3：E3，营业利润数据输入到B4：E4，然后通过INDEX（）函数和LINEST()取得自变量的系数、常数项以及判定系数，同时可求得T检验值和T在一定的显著性水平（如0.05）时的临界值。利用Excel中的线性回归分析建立的分析模型如图2所示：由模型运算结果可知，线性回归分析结果如表2所示：相应各单元格的取值公式如下：a=LINEST（B4:E4,B3:E3,1,1）b=INDEX(LINEST(B4:E4,B3:E3,1,1),1,2)R2=INDEX(LINEST(B4:E4,B3:E3,1,1),3,1)T检验值=A9/INDEX(LINEST(B4:E4,B3:E3,1,1),2,1)T临界值=TINV(0.05,3)结果显示，以主营业务收入为自变量，营业利润为应变量，回归方程的决定系数据为0.99687，T检验值T临界值，回归方程为：Y=0.03899X+16178788.5利用此方程可以预测一定的主营业务收入水平下的营业利润。通过以上几个方面分析，可以反映企业利润的构成及各个因素对利润的贡献，可以从相对数据的角度分析资产或资本的报酬率，可以从现金流量的角度反映利润与现金流量的相对关系，揭示利润的质量。最后利用企业的多期数据进行线性回归分析，反映企业盈利能力与各因素间的数量关系，用于后期的盈利水平的预测，形成一套较为完整的盈利能力分析体系，全面反映企业的盈利水平。