钢铁上市公司财务风险影响因素探讨 一、引言 我国资本市场近年来的快速进展带动了钢铁行业的进展，越来越多的较为成熟的钢铁企业选择了上市。从整体上看，钢铁与整个国家经济的进展水平有很大的关系。上游的煤炭行业以及下游的铁路、天燃气等众多行业的进展进程都受到钢铁行业进展水平的影响。而作为各个钢铁企业其要想持续性进展，公司的管理高层就必须要具有预见能力来防止财务破产，因此这又需要企业建立起合理有效的财务预警体系。 二、钢铁行业上市公司财务预警实证设计 1.评价方法及样本数据的选取 本文主要实行的是将主成分分析与因子分子两种方法相结合，只有这样才能够更加综合的反映出钢铁上市公司真正的财务状况。公司高层管理者才能够更加全面地了解到企业的经营管理活动的现状，并且抓住关键性指标及活动来进行更加具有针对性的管理，及时将企业可能的财务危机扼杀在摇篮中。另一方面，本文经过对数据的筛选，选择出了 40 家钢铁行业上市公司 2024 年数据作为样本，并且相关的所有数据都出自于国泰安综合数据库。 2.评价指标的选取 针对我国钢铁行业上市公司的实际清况，选取的评价指标营业利润率 X1、资产酬劳率 X2、总资产净利润率 X3、成本费用利润率 X4、应收账款周转率 X5、营运资金周转率 X6、总资产周转率X7、流动比率 X8、现金比率 X9、利息保障倍数 X10、固定资产比率 X11、经营负债比率 X12、主营业务利润占比 X13、财务杠杠X14、综合杠杆 X15、资本积累率 X16、总资产增长率 X17。 三、评价模型的构建及结果分析 1.相关系数矩阵及其检验 通过实证检验可以发现，大部分的变量之间的相关系数的数值都比较大，因此验证了本文最初的构想，即可以进行因子分析。 2.KMO 和 Bartlett 检验 通过检验可以发现，钢铁行业上市公司的的 KMO 检验值为0．839，另外，Bartlett 的球形度检验量为 576.331，对应的概率为0。这两个检验值都在很大程度上表明了本文所选取的 17 项指标都较为适合做因子分析检验。 3.计算特征值 对钢铁行业上市公司进行因子分析后，发现前六个因子的特征值分别为，4.773、2.973、2.141、1.740、1.423、1.098；且这六个因子的特征值累计之和为 83．221％，这时候整个 17 项指标才能够得到比较好的代表。 4.因子的命名 通过对钢铁行业上市公司的数据进行一定的处理之后，得到旋转成分矩阵，根据各因子系数的大小对第一公因子到第六公因子进行命名：盈利能力因子（...
