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盈利能力分析的研究意义范文1
【摘要】 为了研究小鼠急性粒-单核白血病细胞株WEHI-3细胞表面免疫应答分子Fas、Fas配体（FasL）、CD80分子表达以及FasL的功能，应用流式细胞术检测WEHI-3细胞表面Fas、FasL和CD80分子表达情况，同时采用氚胸腺嘧啶核苷（3H-TdR）掺入法检测FasL功能。结果表明： WEHI-3细胞表面CD80和Fas表达率分别为（5.06±0.41）％、（6.75±2.31）％（n＝5），但FasL表达率高达（63.73±5.23）％（n＝5），当WEHI-3（效应细胞，E）和Fas＋YAC-1细胞（靶细胞，T）以3∶1、10∶1和30∶1混合培养时，YAC-1细胞的凋亡率分别为（26±4.5）％，（35±3.2）％和（43±2.7）％（n＝5）。结论： WEHI-3细胞高表达FasL，低表达Fas和CD80，并能诱导Fas＋YAC-1细胞凋亡。
【关键词】 急性粒单核细胞白血病
Expression of Immune Response Molecules and Function of Fas Ligand on Surface of AML WEHI-3 Cells
Abstract
The purpose of this study was to investigate the expression of Fas、Fas ligand（FasL）and CD80 and function of FasL on the surface of acute myelomonocytic leukemia cells from WEHI-3 line. The expression of Fas、FasL and CD80 on the surface of WEHI-3 were detected by flow cytometry，the apoptosis of YAC-1 cell induced by FasL on the surface of WEHI-3 were detected by 3H-TdR incorporation. The results showed that the expression rate of Fas、FasL and CD80 on the surface of WEHI-3 cells were (6.75±2.31)％（n＝5）、(63.73±5.23)％（n＝5）and (5.06±0.41)％（n＝5）respectively. The apoptosis rate of YAC-1 cells （target cells）co-cultured with WEHI-3 cells（Effector cells） at the rate of 1∶3、1∶10 and 1∶30 were (26±4.5)％、(35±3.2)％ and (43±2.7)％ （n＝5）respectively. It is concluded that WEHI-3 cells have high expression of FasL and low expression of Fas and CD80 on their cell membrane，and can induce the apoptosis of Fas+ YAC-1 cells.
Key words
acute myelomonocytic leukemia; FasL; Fas; CD80; WEHI-3 cell
白血病细胞免疫逃逸可能是白血病发生、发展的重要环节。文献报道，肿瘤细胞可能主要通过以下途径逃逸机体T细胞的免疫监视：①肿瘤细胞膜高表达Fas配体(Fas ligand，FasL)，并通过FasL-Fas途径反击T细胞，②肿瘤细胞膜缺失或低表达免疫反应的正性调节因子，如共刺激分子CD80，使T细胞对肿瘤细胞抗原刺激无能应答［1-4］。因此，本研究调查小鼠急性粒-单核细胞白血病（acute myelomoncytic leukemia，AML）细胞株WEHI-3细胞表达Fas、FasL和CD80的状况及其功能，初步探讨急性粒-单核细胞白血病的可能的免疫逃逸机制。
材料和方法
细胞株和试剂
小鼠急性粒-单核细胞白血病细胞株（WEHI-3）购自中国医学科学院基础医学研究所细胞中心。小鼠T淋巴瘤细胞株YAC-1购自中国科学院上海细胞生物学研究所细胞库。DMEM培养液、RPMI 1640培养液、胎牛血清购自Gibco BRL公司。 3H-TdR（北京原子能研究所产品），β液体闪烁测量仪为FJ-2107型（西安262厂产品），FITC标记的CD80单克隆抗体和同型对照抗体（Southern Biotech公司产品），生物素标记的抗小鼠FasL抗体和同型对照抗体，PE标记的链酶亲和素和Fc封闭抗体（CD32抗体）购自PharMingen公司，FITC标记的抗Fas单克隆抗体和同型对照抗体购自Southern Biotech公司。
WEHI-3表面CD80表达率检测
WEHI-3细胞在含10%胎牛血清、0.2 mmol/L左旋谷胺酰胺、青霉素100 U/ml、链霉素100 μg/ml的DMEM/高糖培养液中，于37℃、5% CO2、完全饱和湿度条件下传代培养。收集悬浮细胞，用台盼蓝拒染法计数，以活细胞数不低于95%的WEHI-3细胞制备密度为2.0×106/ml的单细胞悬液，取0.5 ml单细胞悬液，加入FITC标记的CD80单克隆抗体或同型对照抗体0.5 μg，4℃染色30分钟后流式细胞仪检测。同样实验重复5次。
WEHI-3表面FasL表达率检测
WEHI-3细胞经消化液消化后以每管5×105细胞悬浮，加入98 μl含2% FCS的细胞悬液和2 μl Fc封闭抗体，4℃、5分钟后加入同样浓度的4 μl抗小鼠FasL单克隆抗体或同型对照抗体。洗涤后加入含2% FCS的PBS 96 μl和PE标记的链酶亲和素4 μl，进行流式细胞仪检测。同样实验重复5次。
WEHI-3表面Fas表达率检测
收集悬浮的WEHI-3细胞，用台盼蓝拒染法计数，以活细胞数不低于95%的WEHI-3细胞制备密度为2.0×106/ml的单细胞悬液，取0.5 ml单细胞悬液，加入FITC标记的抗Fas单克隆抗体或同型对照抗体0.5
μg，4℃染色30分钟后流式细胞仪检测。同样实验重复5次。
FasL功能实验
采用氚胸腺嘧啶核苷（3H-thymidine，3H-TdR）掺入法检测［5］FasL功能。实验设立样品组、空白对照组和最大释放组。取0.1 ml（5×106个）YAC-1细胞，除空白对照组外每组加入1 mCi的3H-TdR，用含10% FCS的RPMI 1640培养液于37℃、5% CO2过夜培养（15小时）。离心洗去未掺入的3H-TdR。用同位素微量加样器各取100 μl 12×104个YAC-1细胞和100 μl各种浓度的WEHI-3细胞混合于96孔培养板中；最大释放组不加WEHI-3细胞，而加抗Fas单克隆抗体100 ng/ml（可引起YAC-1细胞100%凋亡）。37℃孵育24小时，取100 μl培养上清加入含闪烁液的测量杯中，用β液体闪烁测量仪检测放射强度，结果以每分钟脉冲数（cpm）表示，并用最大释放作用进行标化。效应细胞FasL功能，即诱导凋亡的百分率=（实验组cpm-自然释放cpm）/（最大释放cpm-自然释放cpm）。同样实验重复5次。
转贴于
统计学处理
数据以均值±标准差（x±SD）表示。
结 果
WEHI-3表面的CD80表达
CD80 是有效活化肿瘤特异CTL必需的共刺激信号之一，它的缺乏往往导致肿瘤特异 CTL 无能，使肿瘤细胞逃逸免疫监视；为此，我们检测了CD80在WEHI-3细胞表面表达的情况，结果发现CD80抗原的表达率很低，仅为（5.06±0.41）％（n＝5）（图1）。这提示WEHI-3细胞可能存在类似的免疫逃逸机制。
WEHI-3表面的Fas表达
Fas是FasL启动细胞凋亡的重要信号传导分子，肿瘤细胞往往通过低表达Fas而逃避T细胞的杀伤。本研究发现WEHI-3细胞表面Fas的表达率仅为（6.75±2.31）％（n＝5）（图2），这表明WEHI-3细胞表面同样低表达Fas。
WEHI-3表面的FasL表达率
FasL在很多肿瘤细胞中高表达，并杀伤Fas＋CTL，发生免疫逃逸。本实验发现WEHI-3表面FasL表达率为（63.73±5.23）％（n＝5）（图3），提示WEHI-3表面高表达 FasL 分子。
WEHI-3表面的FasL功能实验
为了探讨WEHI-3表面高表达的FasL分子能否诱导Fas＋细胞凋亡，本研究将WEHI-3细胞（效应细胞，E）与YAC-1细胞（靶细胞，T）以3∶1、10∶1和30∶1混合培养24小时后，发现YAC-1细胞的凋亡率分别为（26±4.5）％，（35±3.2）％和（43±2.7）％（n＝5）（图4），从而证实WEHI-3表面的FasL具有诱导Fas＋细胞凋亡的能力，这一结果高度提示WEHI-3表面的FasL可能参与其免疫逃逸。
讨论
WEHI-3是小鼠急性粒-单核白血病细胞株，目前尚未见关于其免疫逃逸机制的报道。近几年来的研究证实，FasL/Fas系统反击是肿瘤免疫逃逸的主要机制之一。T细胞活化为细胞毒T淋巴细胞（CTL）后，高表达FasL，通过FasL来诱导Fas＋靶细胞的凋亡，发挥细胞毒效应；但FasL也高表达于多种肿瘤细胞，这样T细胞激活后上调Fas并对Fas介导凋亡敏感时，肿瘤细胞便可能通过FasL反向攻击杀伤T细胞。本研究证实，WEHI-3细胞的FasL表达率高达63.73％，并具有诱导Fas＋Yac-1细胞凋亡的作用，与Buzyn［3］等的研究一致。同时，肿瘤细胞还可以通过低表达Fas，对FasL/Fas系统介导的凋亡信号不敏感而发生FasL/Fas系统抵抗。本研究发现WEHI-3细胞的Fas表达率仅为6.75％，与Bremner等［5］的研究结果类似，提示WEHI-3细胞可能通过高表达FasL杀伤Fas＋CTL，通过低表达Fas而抵抗CTL的FasL攻击，导致WEHI-3逃逸CTL的免疫监视。
机体抗白血病免疫应答的有效产生需要下列两种信号：白血病抗原肽－主要组织相容性复合物（MHC）与T细胞的抗原受体（TCR）结合，提供T细胞活化的第一信号；同时，白血病细胞和抗原呈递细胞（APC）表达共刺激因子，与T细胞上的相应配体结合，提供T细胞活化的第二信号。双信号模式是T细胞充分活化的必需条件，缺一不可［6］。与Whiteway等［4］的研究结果类似，本研究发现，WEHI-3细胞表面的CD80表达率极低，仅为5.06％。 WEHI-3细胞低表达CD80分子，使得白血病抗原在缺乏必要的共刺激信号的条件下非正常地呈递给T细胞，最终可能导致T细胞无能，从而逃避机体免疫系统的攻击。
总之，本研究对WEHI-3细胞系的部分免疫逃逸机制进行了初步的探索，为发展白血病的免疫治疗提供了实验基础。但目前发现很多机制导致肿瘤免疫逃逸，包括肿瘤抗原表达异常、MHC依赖性抗原提呈途径异常、以及T细胞信号转导缺陷等［7-9］，在WEHI-3细胞是否也同时存在，仍需进一步研究证实。
参考文献
1Walker PR，Saas P，Dietrich PY. Role of Fas ligand (CD95L) in immune escape: the tumor cell strikes back. J Immunol，1997; 158:4521-4524
2Lickliter JD，Kratzke RA，Nguyen PL，et al. Fas ligand is highly expressed in acute leukemia and during the transformation of chronic myeloid leukemia to blast crisis. Exp Hematol，1999; 27:1519-1527
3Buzyn A，Petit F，Ostankovitch M，et al. Membrane-bound Fas (Apo-1/CD95) ligand on leukemic cells: a mechanism of tumor immune escape in leukemia patients. Blood，1999; 94:3135-3140
4Whiteway A，Corbett T，Anderson R，et al. Expression of co-stimulatory molecules on acute myeloid leukaemia blasts may effect duration of first remission. Br J Haematol，2003; 120:442-451
5Bremner TA，Chatterjee D，Han Z，et al. THP-1 monocytic leukemia cells express Fas ligand constitutively and kill Fas-positive Jurkat cells. Leuk Res，1999; 23:865-870
6Brouwer RE，Zwinderman KH，Kluin-Nelemans HC，et al. Expression and induction of costimulatory and adhesion molecules on acute myeloid leukemic cells: implications for adoptive immunotherapy. Exp Hematol，2000; 28:161-168
7Furukawa Y，Kubota R，Tara M，et al. Existence of escape mutant in HTLV-I tax during the development of adult T-cell leukemia. Blood，2001; 97:987-993
盈利能力分析的研究意义范文2
一、建立健全盈利风险预测评估预警系统数据信息平台，加强盈利风险管理，扩大利润空间
从某种意义上说，风险是保险业的财富之源。因为风险的客观存在，才有风险管理意识，引发投保人的保险需求，从而形成保险资金的积累。但是这并不意味着所有风险都能带来财富，有些风险能产生财富，这是业内常说的可保风险；而有的风险却不能产生财富，只能暂时收获金钱，其代价是亏损的灾难，甚至是灭顶之灾。风险管理就象用兵打仗，必须充分权衡利害，“不知用兵之害者，则不能尽知用兵之利”。所以深入系统地认识风险，并加以有效控制，是保险企业提高盈利能力的前提。
（一）认识盈利风险，系统研究风险，提高风险意识
保险业的盈利风险大致可分为：精算风险、系统风险、信用风险、 流动性风险、违规风险也可以说是操作风险、法律风险、潜在税收风险。
（二）建立健全风险预测评估预警系统数据信息平台，加强风险管理
保险业盈利风险基本上是属于专业的、可控的、能够分散的风险，应在日常工作中加以规范化、制度化。对风险按类别在起因、发生、过程、产生的后果及其影响进行认真分析，在各级公司、部门、业务险种以及不同保险标的分布进行个性化分析，进行定级评估，预案模式制作，以备不时之需。对保险业盈利风险按风险类别建立综合信息化自动平台。
二、打造盈利平台，进一步扩大利润空间
预测和分析要建立在数据归集的基础之上，并且能够灵活地从不同的角度来对相关的指标进行分析。保险公司盈利能力的分析和判断，要基于归集的数据，这需要有一套完善系统的支持。在长期的信息化建设中，保险公司建设了各种不同的系统，比如：处理业务的核心业务系统，对销售人员业绩进行管理的人员管理系统等。这些系统里所包括的数据和指标，是保险公司业务的真实反映。在进行盈利能力分析时，有必要对系统里的数据按照机构、部门、业务系列、险种、渠道、客户分类、成本利润中心等多个纬度进行数据归集。这需要应用系统之间有灵活接口，数据的口径必须一致，参数化的程度要高。险种会有变化，会不断创新，盈利能力平台要对需求变化具有很强的适应性。
除了搭建盈利能力平台之外，日趋激烈的竞争，要求保险公司决策层必须灵活、快速地对客户需求做出响应，同时还要考虑各种潜在风险，从经验决策向科学决策的转变势在必行。然而，在保险业广泛应用的是业务系统，只限于解决一些具体的业务处理问题，对数据的统计分析较少，而涉及到多维分析、决策支持及数据挖掘方面的工作则更少，不能对高层决策提供有效支持。各个相互独立的业务系统对科学决策支持不大，整合各个系统，建设商业智能辅助决策系统成为保险公司挖掘内部潜力的重要举措。
商业智能辅助决策是指集中业务系统的生产数据进行数据建模、分析和计算，从而得出对决策有重要意义的结论。国外先进的保险公司不仅拥有雄厚的资金实力、先进的管理理念，还拥有很高的信息化水平，这就为他们的业务发展和决策提供了强大的支持。大多数国内保险公司并不缺少数据，而是受阻于过量的冗余数据和数据不一致，它们变得越来越难于访问、管理和用于决策支持，且数据量正以成倍的速度增长。保险公司信息中心正面临着不断增长的需求，信息化要对决策提供支持。
以泰康人寿为例，它的业务扩张速度很快，已经涉及个人险、团体险和银行险等多个市场，在快速扩张的同时，面临数据分散、决策没有依据的难题。泰康人寿不同险种的数据，及呼叫中心和在线交易系统的数据分散在不同系统中，集团决策层无法从集团一级看到整体数据，也没有合适的数据模型将这些数据组织在一起，因而无法实现科学决策。上马商业智能应用系统后，泰康人寿可以进行保单分析、理赔分析、利润及成本分析、客户忠诚度分析、销售分析、客户服务分析，从而各级管理层决策有了更准确有效的数据支持。基于商业智能的科学决策替换了以前的经验决策，对保险公司的经营和发展战略的制订具有非常重要的意义。
三、方法措施和实施步骤
（一）方法措施
1.促进理论模式和指导思想在盈利能力上有机结合。2.促进政策制度导向必须与市场定位选择在盈利能力上有机结合。3.促进财务管理和业务经营在盈利能力上有机结合。4.促进业务质量和业务规模在盈利能力上有机结合。5.促进人员素质和服务水平在盈利能力上有机结合。6.促进保险产品和保险标的在盈利能力上有机结合。7.促进承保核保与理赔核赔在盈利能力上有机结合。
（二）实施步骤
1.先建立风险防范体系信息数据平台，保证基础数据的准确性。2.依照基础数据制定风险监测，评估，预警方案。3.再次创建盈利能力信息数据平台。4.制定盈利能力预案。5.最后将两个数据平台有机结合，互为依托，相互促进，形成完整的综合数据平台体系，不断提高保险企业盈利能力。
保险公司是标准的风险中求财富的企业，但并不是指所有的风险都能产生财富，有些风险对保险公司来说就是亏损的陷阱，就是破产的灾难。所以防范风险是基础，是前提，没有有效防风险平台支持，企业将面临险境，无法生存，更谈不上发展和提高盈利能力。在此基础上建立盈利能力平台才能是稳固的平台，健康的平台。对风险理性的选择和放弃是明智的，有时最好的选择就是放弃，有所为，有所不为是风险管理提高盈利能力最好的辩证法。
参考文献
[1]刘京生.中国健康保险发展研究[M].中国社会科学出版社，2011，1.
[2]赵蕾.后金融危机时期我国保险企业的风险管理[M].金融与经济，2010（6）.
盈利能力分析的研究意义范文3
摘 要：对上市公司来说，盈利能力是反映其价值的重要指标之一，是对其获取利润能力的最直接的反应。较强的盈利能力意味着股东能够获得更多的回报，股东对其进行投资的意愿也就越大。本文以此为视角，对上市公司盈利能力及影响因素进行了系统的分析，考查了企业盈利能力的结构和衡量，最后对上市公司盈利能力的影响因素进行了分析。
关键词：上市公司 盈利能力 影响因素
对上市公司而言，在内、外部因素的共同作用下，其资本结构、财务杠杆、股权结构、行业以及企业规模等，会在公司治理效率的作用下，共同影响企业的盈利水平。可见，盈利是企业要长久追求的目标，这一目标的实现往往要综合考虑多方面的因素的共同作用，在这些因素中，有些来自于企业的内部，有些与外部环境直接相关。对上市公司来说，盈利能力是反映其价值的重要指标之一，是对其获取利润能力的最直接的反应。较强的盈利能力意味着股东能够获得更多的回报，股东对该其进行投资的意愿也就越大。
一、企业盈利能力结构与衡量
（一）上市公司的盈利结构
按照中国上市公司年报披露准则的分类方法，上市公司的利润主要通过主营业务利润、其他业务利润以及投资收益、营业外收支净额、补贴收入和前期损益等共同调整组成。此外，其利润的组成成分往往具有不同的持久性——永久类，暂时类和价格无关类——持久性由无限到零。相关的研究表明，主营业务收入在很大程度上与企业的盈利质量和获利能力有关。所以，在分析上市公司的盈利能力时，应该将那些暂时类和价格无关类的利润成分排除在外。
（二）企业盈利能力的衡量
对上市公司来说，反映其盈利能力的一些指标往往存在一定的局限性，因此，往往要通过因子分析法对其盈利能力或者水平进行评价。从统计学的角度讲，因子分析方法是主成分分析方法的进一步推广，其基本思路是首先要对变量及其相关系数矩阵的内部结构进行研究，然后找出能够控制所有变量中的关键变量，由其去描述多个变量之间的相关关系（即找到它们之间的相关系数）。当然，在这一过程中，这些少数的关键随机变量往往是难以观测的。因此，在应用该方法对上市公司的盈利能力进行计算时，应该按照以下步骤进行：（1）对原始数据进行标准化处理；（2）计算变量的相关系数构建相关系数矩阵；（3）求矩阵R的特征根和特征向量；（4）对因子载荷矩阵进行最大正交旋转；（5）计算各因子的最终得分。此外，在应用该方法计算上市公司盈利能力时，需要对因子所占的权重与反映的信息量的一致性进行综合考虑，这样才能使计算结果更加接近客观事实。
二、上市公司盈利能力的质量和综合分析
（一）上市公司盈利能力的质量分析
上市公司盈利能力的质量直接反应出公司的状态。因此，从一般意义上讲，如果上市公司的营业利润非常接近于其经营活动的现金流量，则能够说明上市公司的营业利润是有充足货币资金做保障的，其经营活动表现为非常顺畅，盈利的质量也有充足的保障；与此相反，如果上市公司的营业利润大于或者远大于其经营活动的现金流量，两者之间存在较大的差距，这说明上市公司的营业利润只是账面利润的一种外在表现，资金保证无从谈起，借贷将是维持其生产经营活动的常见行为。在这种情况下，应该对公司的经营状况进行仔细的分析，倘若上市公司处于初创期或者上升期，为了迅速占领市场而进行了大量的借贷，则其有可能获得良好的后续发展，否则它极有可能陷入财务危机之中，公司的整日危机随时都有可能爆发。
（二）综合分析——杜邦分析法
杜邦分析法是主要的综合分析法，它是利用所有的主要财务比率及其内在的关联，通过净资产收益率这一核心指标对其他相关指标进行推导，并在这一过程中进行细化和分解，并由其建立其财务比率分析的综合模型，对上市公司的财务状况和经营业绩进行综合分析。其中的计算公式为：
净资产收益率=总收入净利率*总资产周转率*权益乘数
其中，总收入净利率=净利润/收入总额;总资产周转率=收入总额/总资产，权益乘数=1÷（1-资产负债率）。
可见，决定上市公司净资产收益率水平的指标主要有三个——即总收入净利率反映的是上市公司的盈利能力；总资产周转率反映的是上市公司资产管理的效率和营运能力水平；权益乘数是对上市公司负债情况的评估结果，资产负债率越高，权益乘数越大，财务风险水平也处在较高的水平。同时，可以得到的结论是：只有通过收入净利率的提高使得净资产收益率得到了提高，才能够表明上市公司的盈利能力得到了真正意义上的提升。
三、上市公司盈利能力的影响因素分析
（一）不同行业上市公司盈利能力的影响因素
在不同的行业中，资产负债率、企业规模和流通股比例对上市公司盈利水平的影响较大，并且这三个变量在影响企业盈利能力时表现出来了一定的稳定性。此外，债务期限结构对工业类的企业存在较大的影响，且企业成长能力除了对公共事业类上市公司不产生影响外，对其他几乎所有的行业都存在较大的影响。与此同时，上市公司高管持股的对工业和商业企业的影响较为显著，也可以认为企业成长能力和高管的持股比例，能够对处于竞争性行业的上市公司产生较大影响。在所有的行业中，股权性质反而对其产生的影响不显著，这说明第一大股东的股权性质对企业的盈利能力并没有产生很大的影响。但是，股权集中度对盈利能力的影响则表现的相对复杂。比如，公共事业类行业上市公司的盈利能力和股权集中度成“U型”关系，房地产类行业的盈利能力与股权集中度成“倒U型”关系，这反映出了行业之间存在的差异。
（二）对不同国家上市公司盈利能力影响因素的分析
从实际工作中可以看出，按照资本结构理论的预期，上市公司的资产负债率与流通股比例是存在较大差异的。这是因为，负债能够增加上市公司的价值，但是在我国相关行业的实证研究中，其结论却表现出了相反的一面，这与西方国家明显不同。在西方国家看来，股权资本成本往往要超过债权资本成本，在对风险和收益进行权衡后，往往要得出一个最优的负债率水平。可是，在我国，上市公司往往对股权融资具有明显的偏好。在西方国家，长期债务在总债务中所占的比例往往较高，在我国的上市公司中，短期负债则占较大比例。在这种情况下，上市公司负债水平增加的同时，企业的财务危机成本越来越高，企业的融资能力受到了限制，破产的风险也进一步加剧，盈利能力的提高将受到明显的阻碍。
（三）公司治理视角下上市公司盈利能力的影响因素分析
在现实情况下，我国股市的低效率是不容置疑的，这与上市公司的公司治理效率有着直接的关系。在上市公司中，中小股东处于弱势群体的位置，既没有监督上市公司的动机，也缺乏监督上市公司的能力，对于一些流通股股东来说，他们在公司治理中的作用更是微乎其微，而流通股比例的加大必然导致非流通股比例的下滑，流通股比例越高，在同等情况下，主管部门从上市公司中获的的利益就越少，这对管理层监管的积极性和力度来说是一个正面的打击。
四、结束语
上市公司的盈利能力和影响因素是时下一个敏感的甚至是关键的话题。在国际金融危机的深刻影响下，一些上市公司的价值被严重低估，一些公司的价值已经降到了极为危险的境地，在这种情况下，如何正确的评判上市公司的盈利水平，寻找其影响因素，发现提升上市公司盈利能力的方法和途径，具有十分重要的现实意义。本文就是对这一话题进行的系统讨论，得出了一些结论，希望本文的论述能够为相关的决策者提供一定的可供借鉴的管理信息。
参考文献：
[1]李宏英.从盈利能力分析上市公司的投资价值[J].社科纵横.2002（2）：12-13.
[2]张涛.我国上市公司盈利能力分析内容与途径[J].黑龙江财会.2002（3）：20-22.
[3]程建伟. 上市公司盈利能力和影响因素的实证研究[J]. 金融教学与研究.2006（5）：44-46.
盈利能力分析的研究意义范文4
【关键词】上市商业银行 盈利能力 影响因素 面板数据
随着金融国际化进程的快速发展，我国银行业已经全面开放，并逐步进入健康有序的发展轨道。近几年来，我国银行业得到了迅速的发展，盈利水平更是有了大幅度的提高。根据英国银行家杂志公布的2010年全球银行盈利能力排名，工商银行成为全球盈利能力最高的银行，建设银行紧随其次。这些都表明我国银行业正处于迅速发展阶段。如何在日益激烈的竞争环境中维持、提高商业银行的盈利能力，保证其健康稳定运营已经成为广泛关注的焦点。上市商业银行作为我国商业银行的主体大军，肩负着为整个社会提供资金融通的重任，是我国经济资金链条的总枢纽，同时代表着整个银行业的发展方向。因此，加强上市商业银行盈利能力影响因素的相关研究，对促进上市商业银行核心竞争力的形成，保证银行业健康稳健地发展具有极其深刻的意义。
本文着眼于上市商业银行，通过对14家上市商业银行2004～2010年的相关数据进行实证研究，分析各个因素对盈利能力的影响，有针对性地提出提升上市商业银行乃至整个银行业盈利能力的建设性意见。
一、指标界定及模型构建
（一）样本选取及研究方法
截至2010年底，我国共有16家商业银行完成上市，包括5家大型国有商业银行、8家股份制商业银行和3家城市商业银行，本文以其余14家上市商业银行2004-2010年间的相关数据为样本，对盈利能力与各项因素的相关性进行研究。
对上市商业银行盈利能力的影响因素进行分析时，涉及到的是多家银行在一个时间序列中的观测值，这不纯粹是截面数据或时间序列数据，而是由两者相结合的数据集，建立一般的线性回归模型并不能同时反映横截面数据的个体差异以及样本作为一个整体所呈现的时间趋势[1]。因此，本文选用面板数据模型对银行盈利能力的影响因素进行分析，再运用Eviews6.0对其进行回归分析。
（二）模型设定
面板数据模型的基本方程表述如下：
yi,t=c+α1+γ1βχi,t+εit
其中，y是被解释变量，χ为解释变量，i与t分别表示横截面数据、时间序列数据（在本文中i=1,2,…，14， t=2004,2005，…，2010），β是回归系数向量。截距项是c+α1+γt，其中c是常数项，α1度量单位个体间的差异，γt度量时间序列上的差异，表示误差项。
用面板数据建立的基本回归模型有3种，即混合模型、固定效应模型和随机效应模型，下文将对其做具体区分。
1.混合模型。混合模型是将各截面数据融合为一个整体，不考虑个体差异和结构变化，即截距αi与不随个体i和时间t变化，这时方程可变为：
yi,t=c+α+βχi,t+εit
2.固定效应模型。这类模型假设截距随个体i和时间t变化，但认为与解释变量相关，具体可分为：
（1）个体固定效应模型，即截距项在个体i上变化，而在时间上无变化。
（2）时期固定效应模型，即截距项在个体i上无变化，而在时间上变化。
（3）个体和时期固定效应模型，即截距项在个体i上变化，且在时间上变化。
3.随机效应模型。这类模型假设α1、γ1、εit分别来自正态分布，且互不相关，即各自分别不存在截面自相关、时间自相关和混合自相关，α1或γ1与解释变量不相关。方程可表示为：
yi,t=c+α1+γ1+εit
二、实证研究与分析
面板数据涉及截面和时间序列，同一截面上不同的个体与不同的时间可能会引起斜率和截距的变化，这就需要对面板数据进行检验，以选择最适合的模型。
（一）F检验
用F检验判断应该建立混合估计模型还是固定效应模型。原假设（H0）和备择假设（H1）分别为：
H0：α1=α2=…=αi，混合模型。
H0：α1≠α2≠…≠αi，个体固定效应模型。
SSEr表示施加约束条件后估计模型的残差平方和，SSEu表示未施加约束条件的估计模型的残差平方和。若F统计量渐进服从自由度为（N-1，NT-N-k）的F分布，则建立混合模型，反之则原假设建立个体固定效应模型。
1.混合估计模型。运用Eviews6.0软件进行操作，进行混合模型回归，得出结果如下：
从回归结果看，在显著水平a=0.05下，各系数t检验值均大于临界值t0.025，表明各个自变量对因变量的影响较为显著。伴随概率p=0.0000，远远小于5%。模型的可决系数R2为0.627819，拟合度一般。
从结果中我们可以得出残差平方和SSEr=3.889。
2.个体固定效应模型。接下来，我们再利用Eviews6.0进行个体固定效应模型回归，得出结果如下：
可决系数R2=0.7717，DW=1.98。在显著水平a=0.05下，各系数t检验值均大于临界值，表明各个自变量对因变量的影响较为显著。而伴随概率p=0.000000，远远小于5%。说明此模型整体拟合度较高，可以建立个体固定效应模型。
从结果中可以得出残差平方和SSEu=2.386。
3.F检验结果。下面我们对F统计量进行计算，判断建立何种模型更适合。
（二）随机效应（LM）检验
原假设为：不存在随机效应，即δ2=0
在原假设下，LM服从自由度为0.05的χ2分布。如果LM大于临界值，则拒绝原假设，即可以建立随机效应模型。下面我们运用Eviews软件来做随机效应模型，结果如下：
t检验值比较显著，但是R2=0.567360，拟合优度一般，不是特别理想。计算出LM统计量的值为30839.887，远大于0.05的临界值，且相伴概率为0.0000，所以拒绝原假设，可以建立个体随机效应模型。
（三）Hausman检验
根据上文的F检验和LM检验结果可知，在上市商业银行盈利能力的计量模型中，既可以建立固定效应模型，也可以建立随机效应模型。但是究竟哪一种模型更适合还不确定，下面我们通过Hausman检验来进行分析。
1.Hausman检验结果。在随机效应模型估计窗口下继续运用Eviews软件进行Hausman检验，结果如下：
从Hausman检验结果知W=14.430>χ20.05(6)=12.59，且相伴概率为0.0252，所以应拒绝原假设，适合建立个体固定效应模型。
综合F检验、LM检验以及Hausman检验，最终确定本论文的研究应建立个体固定效应模型。
（四）模型确定
基于检验结果，确定模型为个体固定效应模型。建立上市商业银行盈利能力的函数，被解释变量为上市商业银行的总资产收益率，解释变量为资本充足率、不良贷款率、流动现金比率、银行信贷率、资产费用率以及银行总资产值等。具体方程式为：
ROAi,t=C+β1Carit+β2Nplrit+β3Otait+β4Liquidityit+β5Ltait
+β6Lgtait+εit
(五)回归结果分析
从回归结果我们可以看到，资本充足率与银行盈利能力显著正相关，回归系数为0.0291。正如我们预期的那样，银行资本充足率越高，盈利水平也越高。
不良贷款率越高，表明资产质量越差，银行面临的风险和可能遭受的损失也越大，不仅不利于银行日常营运，更会直接降低银行的盈利水平。
衡量流动性的指标是流动现金及存放中央银行款项占总资产的比率，表中可以看出它与盈利能力呈现非常显著的正向关系。
银行信贷率与盈利能力显著负相关。从回归结果可以看出，上市商业银行的贷款增加反而会导致银行的盈利水平下降。
资产费用率与银行盈利的关系与我们的预期恰恰相反，它与银行的盈利成正比。这是因为上市商业银行已经逐步由传统的粗放型经营向集约型方向转变，其收益的增长率高于资本和劳动投入的增长率，使得成本投入的有效增加能带来盈利能力的提高。
三、提高上市商业银行盈利能力的对策
一是提高商业银行资本充足率。商业银行可以通过多渠道募集资本金来提高自有资本率。上市商业银行可以通过发行可转换债券、长期次级债券和混合资本债券来补充附属资本，从而提高资本充足率[2]。二是控制商业银行信贷规模。要适度控制贷款规模，不能盲目追求贷款数额。在实证结果中，银行信贷率与盈利能力成逆向关系，即意味着过度追求贷款数额的扩张并不会带来银行盈利能力的必然增加。三是改善商业银行信贷质量。从实证结果中我们可以看出贷款质量偏差，不良贷款率偏高是制约上市商业银行盈利能力的一个重要因素，也是我国商业银行的软肋所在。要提高上市商业银行的盈利能力，不仅要注重贷款数量，更要注重贷款质量。要加强贷款的管理和监督，建立完善的信贷风险防范体系[3]。四是适度扩大商业银行规模。要适度扩大资产规模，保证上市商业银行健康稳健地扩张。当规模超出了一定负荷量就会转变为规模不经济[4]。因此在实际当中上市商业银行不能一味追求扩张，适度地扩大资产规模。五是提高商业银行流动性。银行流动性对盈利水平有正面影响，上市商业银行应通过改善自身的流动性来提高盈利水平。推行资产证券化，提升资产流动性。
参考文献
[1]曹佳.我国商业银行盈利变化的因素分析[J].经济论坛,2010(6).
[2]彭纪.中国商业银行盈利分析[D].中国人民大学,2007.
盈利能力分析的研究意义范文5
【关键词】农业类上市公司 财务治理效率 内部因素 外部因素
农业是我国基础性产业，农业类上市公司作为上市公司整体的其中一个特殊组成部分，对我国经济的发展有着重要的意义。而农业上市公司典型的代表了农业企业，对促进我国农业产业化结构调整，加速我国农业现化代进程起到了重要的作用，研究农业类上市公司财务治理效率影响因素，对不断提高我国农业经济有发展有着重大的意义。
一、样本选取
截至2013年2月为止，我国农业类上市公司共有65家，最早的农业类公司上市时间是1993年，最晚的农业类上市公司是2009年。本文剔除ST类公司，以保证数据分析的稳定性能，以余下61家为研究对象。
表1 研究样本
（数据来源：CCER中国经济金融数据库，新浪、凤凰财经股票数据和深圳证券交易所网站。下同）
二、提出假设与构建模型
三、实证研究
（一）描述性分析
表3 描述性统计结果
1.资产负债率的最大值为80.6%，最小值为8.3%，表明农业上市公司在利用财务杠杆进行治理时存在很大差异。
2.净资产收益率平均值、标准差上下波动但幅度都较大，这说明农业类上市公司利用自有资金获利能力并不稳定。
3.公司规模均值为21.32，也表明农业类上市公司发展规模较为稳定且普遍规模不大。
4.公司盈利能力平均值、标准差较为波动，但差距不算大，表示农业类上市公司盈利的能力并不是特别稳定但总体还算可以。
（二）相关性分析
相关系数r的取值范围为[-1，1]，r>0表示正相关，r
表4 相关性分析结果
由上表可得，财务治理效率与资产负债率的相关系数为-0.068，二者之间为轻度负相关；与净资产收益率的相关系数为0.881，说明两者间存在显著的正相关；与公司规模表现为轻度的负相关；与公司盈利能力表现为中度的正相关。
（三）回归分析
表5 回归分析结果
由上表可得，均值为328.162，残差为2.242，F值为146.356，显著性水平为0.145。
可得回归方程为：
AVE=5.740-0.088×Lev+27.843×ROE-0.188×Size+34.780×Prof
其中β1=-0.088表示，在其他变量不变的前提下，资产负债率每增加1，需要减少财务治理效率0.088，即财务治理效率与资产负债率之间负相关，验证了假设一。
其中β2=27.843表示，在其他变量不变的前提下，净资产收益率每增加1，财务治理效率增加27.843，即财务治理效率与净资产收益率之间正相关，验证了假设二。
另外公司规模与公司盈利能力作为该模型的控制变量也与财务治理效率相关，财务治理效率与公司规模呈负相关关系，说明并不是公司规模越大财务治理效率越好，反正易造成负面影响，公司的盈利能力与因变量呈正相关，这表明了公司盈利能力越强，越有利于财务治理效率。
根据上面的描述性统计、相关性分析以及回归分析，我国农业类上市公司的财务治理效率和资产负债率、公司规模之间存在一定的负相关关系，而与净资产收益率、公司盈利能力存在一定的正相关关系。
四、我国农业类上市公司财务治理效率的优化途径
（一）通过企业内部因素优化上市公司财务治理效率
第一，对资产结构进行优化，加速存货周转的速度，资金占用率应降低，提高企业营运管理能力。资本结构进行优化，资本结构反映合理的利用好财务杠杆的作用，缓解企业资金的压力，提升公司绩效。第二，更妥善地利用好经营者股权激励机制：股权激励是有效地且长期性的一种激励手段，同时应当撤销上市公司的货币化职务消费，建立严格的、明确的职务消费制度，这也可将使经营者通过该措施切实提高上市公司的财务治理效率。第三，股权结构决定了公司控制权的分布，即是公司财务治理的基础。适度的股权集中可以帮助提高财务治理效率。第四，应该将审计委员会和监事会的职能作用更好地发挥出来。
盈利能力分析的研究意义范文6
[关键词]盈利能力；资本结构；因子分析
[中图分类号]F276 [文献标识码]A [文章编号]1671-511X(2011)06-0015-04
一、引言
盈利能力是衡量一家公司赚取利润的首要标志，是公司营销能力、筹资能力、生产能力和规避风险等能力的综合体现。不论是外部投资者还是企业内部的管理人员都越来越重视和关心企业的盈利能力，因为它不仅反映了公司经营管理水平的高低，也是投资者进行投资决策的重要依据。企业的资本结构又称融资结构，是指企业取得长期资金的各项来源、组成及其相互关系。资本结构是否合理直接影响公司经营业绩和长远发展。本文以江苏省上市公司为例，探讨盈利能力和资本结构之间的相关关系，以期为优化江苏省上市公司的资本结构，提升其企业价值提供理论依据。
二、文献综述
由于企业的资本结构影响企业的资本成本、市场价值、治理结构和总体经济的增长与稳定，因此企业如何通过融资方式的选择来实现其市场价值最大化，即如何确定最优资本结构，一直是财务理论实践中的热点问题。到目前为止，在这个领域的探索和研究已经初步形成了较为完整的理论体系。
1952年，大卫・杜兰特系统地总结了资本结构的三种理论：净收益理论、净经营收益理论和传统理论。净收益理论假设债务利息和权益资本成本均不受财务杠杆的影响，因此只要债务成本低于权益成本，那么负债就可以降低企业的资本成本，负债程度越高，企业的价值越大。净经营收益理论认为，由于负债比率提高而降低的加权资本成本，会由企业财务风险增大而上升的权益资本成本所抵消，所以不论财务杠杆如何变化，企业加权平均资本成本都是固定的，因而企业的总价值也是固定不变的。传统理论介于净收益理论和净经营收益理论两个极端理论之间，它认为：适度的负债经营并不会明显地增加企业负债和权益资本的风险，所以企业权益资本收益率和负债利率在一定范围内是相对稳定的，但当企业负债超过一定比例时，由于风险明显增大，企业的负债和权益资本的成本就会上升，从而企业加权平均资本成本就会增加，因此企业确实存在一个可以使市场价值达到最大的最优资本结构，这个资本结构可以通过财务杠杆的运用来获得。1958年，奠迪格利亚尼和米勒提出了著名的MM定理，“任何企业的市场价值与其资本结构无关，而是取决于按照与其风险程度相适应的预期收益率进行资本化的预期收益水平”，“负债企业的股本成本等于同一风险等级无负债企业的股本成本加上风险补偿”。1963年，MM将所得税因素引入资本结构理论，他们发现，在考虑公司所得税的情况下，由于利息可以抵税，公司价值会随着负债比率的提高而增加。当企业资本全部由债务资本构成时，企业价值最大，但这一结论显然与现实不符。现实中，不但存在“摩擦”因素，而且存在“风险”因素，风险因素同样会影响公司的价值。考虑到财务拮据成本和成本以后，含税的MM模型就演变为权衡模型。在该模型中，最优的资本结构选择可以具体化为负债筹资的利益和成本之间的权衡。由于运用债务资本对提高公司资产价值和降低资本成本是有利的，但同时叉存在着财务危机成本与成本，财务杠杆的运用受到了一定的制约。除此以外，还有一些其他的资本结构理论。梅耶斯提出啄食顺序理论，他认为企业偏爱使用内部资金而厌恶发行新股。当企业需要资金进行资本性支出时，首先是使用内部留存收益，其后举借外债，最后才是发行股票。这是因为经营者和投资者之间存在非对称信息，促使投资者根据上市公司选择融资结构的行为来判断企业的市场价值。
在实证方面，大多数的研究结果表明公司的盈利水平与负债比例是负相关的。Titman与Wessels通过研究美国的企业得出这一结论。Rajall和Zingales与Wald对发达国家的研究，以及Booth等人对发展中国家的研究都发现盈利性与杠杆水平负相关。但也有学者得出相反的结论。Shah考察了资本结构变化对公司股票价格的影响得出结论：股票价格随公司财务杠杆的增加而上升，随公司财务杠杆的减少而下降-
目前，国内许多学者在结合西方理论和我国国情的基础上对两者的关系进行了理论研究和大量的实证检验，得出的结果存在很大差异。李治国基于79家山东上市公司的实证分析，得出结论：山东上市公司的盈利能力同资产负债率负相关，同长期权益负债比正相关。黄诚，李慧华以2006年沪深两市公用事业上市公司为样本，证明了我国公用事业企业的负债率高低并不与盈利能力直接相关。对此，他们给出的解释是，公用事业企业经营状况并不主要取决于企业自身，企业资本结构是否合理也不是由企业来决定，更多地会受到来自于政府和市场的综合影响，是社会宏观经济和企业微观经济运行的综合结果。赵选民，张晓阳以上海和深圳交易所39家房地产上市公司2004年到2006年的财务数据为样本，实证得出较高的资产负债率抑制了公司盈利水平，而流动负债与负债的比率对公司盈利能力也有明显的负面影响的结论。
三、模型与数据分析
(一)样本选取
本文选取沪深两市证券交易所中公司注册地为江苏的企业，并且考虑到数据的可得性和研究的客观性，剔除了南京银行和ST炎黄等数据不全和财务数据出现大幅变动的企业，最终确定了158家江苏上市公司作为此次实证分析的对象。同时选取这些上市公司2009年年报数据作为原始资料，所有数据均来源于wind资讯金融终端。
(二)指标的确立
1.资本结构的度量
在实证研究方面，不同的学者对于资本结构有着不同的定义。Titman和Wessels把长期、短期和可转换债券除以权益的市场价值和帐面价值，作为资本结构的衡量指标。Rajan和zingales在他们的回归分析中，使用调整后的债务对调整后的债务加权益的帐面价值比率作为资本结构的指标。对于江苏省的上市公司而言，在负债组成中流动负债占有相当大的比重，因此本文着眼于考察公司的流动负债，选用4个指标来衡量公司的资本结构：资产负债率(z(sub)1(/sub))、权益乘数(Z(sub)2(/sub))、流动负债占总负债的比例(z(sub)3(/sub))以及流动比率(z(sub)4(/sub))。
2.公司盈利能力的衡量
对于公司盈利能力的分析多是以三大财务报表为基础的，通过表内各项目之间逻辑关系构建一套指标体
系，用以衡量一家公司的盈利水平。按照科学性、综合性、全面性及可比性的原则，同时考虑到数据的可得性，本文选取了每股收益(X(sub)1(/sub))、每股净资产(X(sub)2(/sub))、每股经营活动产生的现金流量净额(X(sub)3(/sub))、净资产收益率(X(sub)4(/sub))、总资产报酬率(X(sub)5(/sub))、销售净利率(X(sub)6(/sub))、销售毛利率(x(sub)7(/sub))、销售期间费用率(X(sub)8(/sub))和总资产周转率(X(sub)9(/sub))这九个财务指标来反映上市公司的盈利能力。但是，由于这些指标之间存在一定程度的局限性和相关性，所以首先需要采用因子分析的方法对其进行综合评价。
四、实证研究
(一)因子分析的基本思想
因子分析是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。具体地说，就是寻找出支配多个指标X(sub)1(/sub)，X(sub)2(/sub)，……X(sub)M(/sub)相互关系的少数几个公共因子F(sub)1(/sub)，F(sub)2(/sub)……F(sub)P(/sub)，以再现原指标与公因子之间的相互关系。这些公因子是彼此独立或不相关的，又往往是不能够直接观测的。在不损失或很少损失原指标所包含信息的情况下，以公因子代替原指标作为研究对象来分析问题会比较简单和清楚。
(二)公司盈利能力的因子分析
1.对原始数据进行标准化变换
由于指标之间会存在变化趋势、量纲的不一致及数量级的差异等现象，所以需要标准化数据使得涉及的经济指标能够在无量纲的条件下进行比较，即将变量中的观察值减去该变量的平均数，然后除以该变量的标准差。
2.巴特利特球形检验
在进行因子分析之前，首先检验数据是否适合作因子分析。将原始数据代人SPSS16.0做检验，得到表1。
可知，KMO值为0.6，而Bartlett球形检验给出的相伴概率为0.000，小于显著性水平0.05，因此拒绝Bartlett球形检验的零假设，认为适合于因子分析。
3.计算样本的相关系数矩阵R
选取标准化数据样本的协方差矩阵作为衡量样本数据的相关系数矩阵(见表z)。通过观察相关系数矩阵的非对角元素可以发现，这些变量之间存在较高的相关性，因而可以采用因子分析寻找其内部的相关关联结构，以提取公因子。
4.因子分析
本文采用主成分分析法进行因子分析。所谓主成分就是一些指标变量的特殊线性组合，各主成分之间互不相关。也就是说第一主成分是样本变量线性组合中具有最大方差的一些变量的线性组合，而第二主成分的因子与第一主成分因子互不相关，且是具有第二大方差的一些变量的线性组合；其余主成分以此类推。运用SPSS16.0，可以得到主因子的方差贡献率(见表3)。以累计方差贡献率大于90％为原则，我们可以选取5个公因子，这5个因子包含了所有原设自变量91.34％的信息。
通过计算得到5个公因子与各指标变量之间的初始因子载荷矩阵，发现其结构不够简化，不易于对因子做出具有实际意义的解释。为了得到结果更为明确的因子载荷矩阵，对其实施方差最大旋转，表4给出了利用SPSS16.0经25次正交旋转后的因子载荷距阵。
从旋转后的因子载荷矩阵可以看出，第一主成分对总资产报酬率和净资产收益率有较大的载荷系数，体现了包括股东权益在内的企业资产的获利能力，可定义为企业资产盈利能力指标，记为^。第二主成分对销售期间费用率、销售净利率有较大的载荷系数，体现了企业主营业务的盈利能力，可将其定义为经营获利能力指标，记为f(sub)2(/sub)。第三主成分主要依赖于每股净资产，反映了企业股票的投资价值，则可定义为企业的发展潜力指标，记为f(sub)3(/sub)。第四主成分主要由总资产周转率决定，反映了企业的运营效率，可定义为企业运营效率指标，记为f(sub)4(/sub)。第五主成分对每股经营活动产生的现金流量有较大的载荷系数，反映了企业的现金收益能力，定义为现金收益能力指标，记为f(sub)5(/sub)。
进行因子分析之后，利用回归法计算出因子得分，以各因子的方差贡献率占5个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，得出各企业盈利能力的综合得分F，计算公式为：F=(36.99f(sub)1(/sub)+22.91f(sub)2(/sub)+13.59f(sub)3(/sub)+9.32f(sub)4(/sub)+8.53f(sub)5(/sub))/91.34
(三)多元回归分析
以盈利能力的综合指数F为被解释变量，对代表资本结构的4个变量进行多元线性回归。为了避免多重共线形的问题，本文采用逐步回归法。运用SPSS16.0，以F检验p值大于0.1的剔除，小于0.05留下为原则，最后选人回归方程的变量剩下2个，就是Z(sub)1(/sub)(资产负债率)和Z(sub)4(/sub)(流动比率)。用Eviews5.0对回归方程进行White检验，检验结果见表5。
从表5可以看到，由于p值很小，可以拒绝不存在异方差性的原假设，即意味着原方程存在异方差性问题。因此，需采用加权最小二乘回归的方法，将权重分别设定为残差绝对值分之一和残差平方分之一。通过比较两个模型的R。，发现后者的拟合优度更高，最终结果见下表：
再次进行White检验，方程不存在异方差。所以，回归方程形式为：F=0.21―0.006×Z(sub)1(/sub)+0.032×Z(sub)4(/sub)。模型的Rz接近于1，F检验和t检验也均通过，说明该模型回归效果很好，得出的结论具有较强的科学性。
