分析指标来源

❶ 怎么分析财务报表指标

一、报表分析说明主要包括的内容
1.分析说明的方法。报表分析一般采用比较法，其内容包括：
（1）将有关指标的本期实际数据与计划或预算比较，以发现差异；
（2）将本期实际指标与上年或历史最好水平比较，以分析单位的发展变化趋势；
（3）将本期实际指标与同行业其他单位的指标进行比较，以寻找差距，提出改正措施。

2.分析说明的内容。
（1）基本情况。基本情况是报表分析说明的概述，在这一部分，应该用简练明快的文字进行表述。如企业生产经营状况，目标利润实现和分配情况，资金增减及资金周转情况，成本费用和收入计划完成情况，税金缴纳情况，
基金
增减情况，所有者权益变动情况，对本期或下期财务状况发生重大影响的事项，其他需要说明的事项等。
（2）影响计划完成情况的主要问题及其原因。这是报表分析的核心内容，要以数字和文字结合起来对重大因素进行分析。如用销售利润率，分析销售收入的获利水平；用总资产报酬率，分析全部资产的获利能力；用资本收益率，分析投资者投入资本获利能力；用资本保值增值率，分析投入资本的完整性和保全性；用资产负债率、流动比率、速动比率、应收帐款周转率、存货周转率，分析企业资产负债水平和偿债能力；用社会贡献率和社会积累率，分析企业对国家的贡献水平等。
（3）改善管理的措施和效果。这是文字分析的主要内容。要针对性地指出管理中存在的问题，从主客观两个方面分析其原因及影响程度，以及对存在问题采取的措施和取得的效果。
（4）今后努力方向。在这一部分，应肯定成绩，指出今后工作中应当坚持的好措施、好方法；提出尚待今后克服的问题及其环节；对需要加强的环节提出建议。

二、财务分析常用的评价指标：

1．资产负债率衡量企业利用债权人提供资金进行经营活动的能力，以及
反映债权人发放贷款的安全程度。
计算公式为：
负债总额
资产负债率＝━━━━━━━━×100％
全部资产总额

2．流动比率衡量企业流动资产在短期债务到期以前可以变为现金用于偿
还流动负债的能力。
计算公式为：
流动资产
流动比率＝━━━━━━×100％
流动负债
3．速动比率。衡量企业流动资产中可以立即用于偿还流动负债的能力。
计算公式为：
速动资产
速动比率＝━━━━━━×100％
流动负债

速动资产＝流动资产－存货

4．应收帐款周转率反映企业应收帐款的流动程度。
计算公式为：
赊销收入净额
应收帐款周转率＝━━━━━━━━━━━×100％
平均应收帐款余额
赊销收入净额＝销售收入－现销收入－销售退回、折让、折扣

平均应收帐款余额＝（期初应收帐款＋期末应收帐款）÷2

5．存货周转率衡量企业销售能力和存货是否过量。
计算公式为：
销货成本
存货周转率＝━━━━━━×100％
平均存货

平均存货＝（期初存货＋期末存货）÷2

6．资本金利润率衡量投资者投入企业资本金的获利能力。
计算公式为：
利润总额
资本金利润率＝━━━━━━━×100％
资本金总额
7．销售利税率衡量销售收入的收益水平。
计算公式为：

利税总额
销售利税率＝━━━━━━×100％
销售净额
8．成本费用利润率反映企业成本费用与利润的关系。
计算公式为：
利润总额
成本费用利润率＝━━━━━━━×100％
成本费用总额

❷ PMF常规项来源解析

3.5.4.1 指标选取及数据预处理

选取反映地下水水化学类型的11项指标（Cl^-、

、

、

、Mg²⁺、Ca²⁺、Na⁺、EC、TDS、T-Hard、NH₄—N）进行因子分析（表3.11）。为提高数据集质量，首先对数据缺失值进行处理，采用均值插补法作为组内缺失值的替补值，检测限代替未检出项；多元统计法是基于数据正态或近似正态分布条件下的分析方法，因此采用适用于小样本正态性检验的Shapiro-Wilk法对数据进行分析，分析结果显示大多数指标符合正态性分布，非正态分布数据采用Box-Cox变换转换为正态性数据进行分析，表为所选指标标准化后数据相关性。

表3.11 水化学成分间相关系数表

3.5.4.2 正定矩阵因子分解解析常规项来源

正定矩阵因子分析（PMF）是一种新的因子分析方法，是受体模型的一种，和因子分析、主成分分析过程一致，不同的是PMF法对因子得分进行了非负、非正交限制，保证了每个因子都具有其实际意义，同时考虑了数据由于采样测试方法等原因造成的不确定性。该方法的基本原理为X＝GF+E，其中X为n×m的浓度矩阵，m表示变量的数量，n表示样品数；G是一个n×p的源贡献矩阵，p即是主要污染源的数目；F是p×m源廓线矩阵；E为残差矩阵。源廓线体现不同化学成分在各因子中的重要性。正定矩阵因子分解允许同时计算源廓线和源贡献，而不需要事先知道各排放源的源成分谱信息。正定矩阵因子分析对各因子施加非负限制，从而使得G和F矩阵中所有项为非负值。

PMF法将取样数据进行正定矩阵因子分解，选取指标为Cl^-、

、

Mg²⁺、

、Ca²⁺、电导率、TDS、总硬度、Na⁺、

、

，预处理对缺失数据采用均值代替，考虑浓度值15%的数据误差，s为误差百分数；c为指标浓度值；l为因子数据检出限。计算数据不确定性U＝

。

本书所用数据在放入模型前以信噪比S/N（Signal to Noise）作为标准进行筛选，信噪比公式为：

地下水型饮用水水源地保护与管理：以吴忠市金积水源地为例

式中：x_ij——表示第i采样点第j个样品的浓度，s_ij——表示第i采样点第j个样品的标准偏差；信噪比小，说明样品的噪声大，信噪比越大则表示样品检出的可能性越大，越适合模型。

根据PMF运行结果显示如下（表3.12）：用PMF法将数据分析结果归为3个因子，计算结果残差值均在-3.0～3.0之间，可作为迭代收敛与否的参考。图3.20、图3.21、图3.22为因子1上各离子的分布情况，从图中可以看出因子1上氨氮贡献率最大，将该因子归结为污染因子；因子2上各指标分布情况，其中

、Mg²⁺、Ca²⁺、Cl^-、

相对百分比较高；因子3以电导率、TDS、总硬度、Na⁺、

为主。不同因子各离子贡献率见表：

表3.12 各离子百分比贡献率

图3.20 各离子在因子1上的浓度及载荷值

图3.21 各离子在因子2上的浓度及载荷值

图3.22 各离子在因子3上的浓度及载荷值

因子F1以氨氮为主，

—N是三氮转化过程中的还原态物质，进入土中的

—N在氧化环境中，首先被大量地吸附于土壤，然后在适宜的温度、土壤pH及含水量、包气带岩性的影响下经硝化作用而转化为

，并进入地下水，能进入地下水的

—N，

—N是较少的。当污染物排放强度过大，超过了包气带的自净能力，或者是污水直接进入含水层中时，地下水中以

—N污染为特征，因此，F1反映地下水受到工业或农业污染。

主因子F2中以Cl^-、

、Mg²⁺、

、Ca²⁺为主，研究区地处银川冲洪积平原南部青铜峡黄河冲积扇粗粒相单一潜水含水层，岩性以细砂，粉砂，卵砾石为主，含水层具有颗粒松散、粒度粗、径流条件好的特征，地下水沿天然坡降向下游径流，由于径流条件好，交替作用强烈，溶滤作用使地下水中阳离子以难溶的Mg²⁺、Ca²⁺为主，Cl^-、

在区域内广泛分布。

因子F3以电导率、TDS、总硬度、Na⁺、

为主，由于此处地下水水位埋藏较浅，又属中温干旱带，少雨、蒸发量大，潜水大量以蒸发的形式排泄，随着水分的蒸发，地下水溶液浓缩，矿化度不断增高，溶解性较好的Na⁺占据统治地位，研究区地下水丰水季节水位埋深为0.87～5.73m，枯水季节埋深1.95～7.52m，地下水潜水受蒸发浓缩作用影响，矿化度为0.5～1.0mg/L时，土壤多呈轻、中度盐渍化，苏打含量增加。

综上所述，根据以上基于多元统计分析的方法进行水质指标及因子的分类，分别受溶滤作用、蒸发浓缩作用以及人为活动影响。

3.5.4.3 利用多元统计法验证

利用因子分析法对PMF法选取的11项指标（Cl^-、

、

、

、Mg²⁺、Ca²⁺、Na⁺、EC、TDS、T-Hard、NH₄—N）进行分析。数据预处理和成分相关性同PMF法。对数据进行KMO（Kaiser—Meyer—Olkin）检验和Bartlett 球形检验（Bartlett Test of Sphericity），KMO检验值为0.64，Bartlett球形检验在显著性水平为0情况下取值428.43，表明数据具有一定的相关性，适合进行因子分析。因子载荷矩阵估计方法主要有主成分法、主轴因子分析和极大似然法等，本书采用主成分法提取特征值大于1的因子共3个，累计方差贡献率为84.01%，表明三因子集中反映了影响水质总因素的84.01%的信息量，因子载荷矩阵见表3.13。为使各公共因子的典型代表变量更加突出，便于解释其实际意义，将因子荷载矩阵进行旋转，旋转后各主因子载荷向1或0两极化转换，旋转因子载荷矩阵见表3.13。

表3.13 因子载荷矩阵表

表3.14 旋转因子载荷矩阵表

经分析提取主因子F1，以Cl^-、

、Mg²⁺、

、Ca²⁺为主要代表变量；主因子F2，以EC、TDS、T-Hard、Na⁺、

为主，主因子F3，以NH₄—N为主要载荷变量，因子分析法应用结果与PMF法应用结果相一致，说明PMF法解析结果合理，在主因子提取基础上通过多元线性回归计算各主因子贡献，其中F1综合主成分贡献率48.40%，F2为39.66%；F3综合主成分贡献率11.94%。对各因子得分进行插值研究各因子在空间分布变化。

图3.23反映了F1在各采样点得分插值情况，研究区根据因子得分主要分为两个分区，区内个别采样点得分相对较高或较低，整体趋势沿黄河向南干沟因子得分逐渐增大，说明该区东部地下水受溶滤作用影响更明显。结合该区流场及水化学类型分析，因子得分大于-0.2的区域界线基本与区域中部地下水流线重合，且地下水化学类型以HCO₃-Ca·Mg型水为主，表明该因子判断符合该地区水文地质条件。

吴忠市全年引水灌溉期长达6个月，因此，上游引水渠汉渠、黄河边界以及南干沟入黄口地下水位均较高，受到蒸发浓缩作用也相对强烈，F2得分也相对较高（图3.24）。

分析图3.25可看出，因子得分高的区域与调查中企业分布以及污水排放区相对一致，将该因子定义为人类活动影响因子。

图3.26为各因子在采样点总体得分情况，对比F1与F2、F3得分较高区域，可以看出黄河沿岸蒸发浓缩作用相对较强，部分地区受人类活动影响NH₄—N得分较高；南部汉渠以北，主要受溶滤作用及地下水蒸发浓缩共同影响，受到氨氮影响较小；南干沟及南干沟入黄口附近氨氮污染较明显，其他区域氨氮含量不高，因子得分多为负值；位于区域上游的采样点GW-12、水源地附近的WZ-8以及南干沟中游WZ-5三点反映溶滤作用及蒸发浓缩作用的F1、F2因子得分较高，单个点得分与周围采样点得分存在较大差异，在此初步判断为受其他因素影响导致水中离子含量存在较高背景值。

图3.23 F1在各采样点因子得分图

图3.24 F2在各采样点因子得分图

图3.25 F3在各采样点因子得分图

图3.26 F1、F2、F3对各采样点贡献率图

❸ 财务报表的分析指标有哪些

（1）现金股利保障倍数，即：每股营业现金净流入
每股现金股利。该指标表明企业用年度正常经营活动所产生的现金净流量来支付股利的能力，比率越大，表明企业支付股利的现金越充足，企业支付现金股利的能力也就越强。该指标还体现支付股利的现金来源及其可靠程度，是对传统的股利支付率的修正和补充。由于股利发放与管理当局的股利政策有关，因此，该指标对财务分析只起参考作用。由于我国很多公司（尤其是ST公司）根本不支付现金股利，导致这一指标的分母为零，所以在预测我国上市公司财务危机时该指标可不作考虑。
（2）资本购置比率，即：经营活动现金净流量
资本支出。其中，“资本支出”是指公司为购置固定资产，无形资产等发生的支出。该指标反映企业用经营活动产生的现金流量净额维持和扩大生产经营规模的能力。比率越大，说明企业支付资本麦出的能力越强，资金自给率越高，当比率达到1时，说明企业可以靠自身经营来满足扩充所需的资金：若比率小于1，则说明企业是靠外部融资来补充扩充所需的资金。
（3）全部现金流量比率，即：经营活动现金净流量
（筹资现金流出+投资现金流出）。其中，筹资活动的现金流出主要是偿还债务、分配殷利，利润和偿付利息所支付的现金；投资现金流出包括购建固定资产，无形资产和其他长期资产所支付的现金，以及进行其他投资所需支付的现金。这是一个非常重要的现金流指标，可以衡量由公司经营活动产生的现金净流量满足投资和筹资现金需求的程度。
（4）再投资现金比率，即：经营活动现金净流量
（固定资产+长期证券投资+其他资产+营运资金）。其中，长期证券投资包括长期债券投资和长期股权投资；营运资金指流动资产减去流动负债。该指标反映企业经营活动现金流量用于重量资产和维持经营的能力，体现了企业的再投资能力。国外学者认为，该指标的理想水平为7%-11%较为合理。

❹ 进行综合指标分析的方法主要有哪几种

综合指标分析方法主要有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法。

1、邦财务分析体系

利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况。具体来说，它是一种用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。以净资产收益率为核心，通过分析各分解指标的变动对净资产收益率的影响来揭示企业获利能力及其变动原因。

2、沃尔比重评分法

是指将选定的财务比率用线性关系结合起来，并分别给定各自的分数比重，然后通过与标准比率进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而对企业的信用水平作出评价的方法。沃尔比重评分法的公式为：实际分数=实际值÷标准值×权重。

(4)分析指标来源扩展阅读：

杜邦分析方法在公司的运用

在国外很多公司已经采用经济增加值（EVA）或现金回报率（CFROE）作为公司业绩的衡量指标，有些外国公司也在广泛的采用平衡积分卡或类似于积分卡的业绩考核方法来进行公司业绩考核。

实际上，合理运用净资产回报率（ROE）进行企业管理在很多公司来说是一种非常便捷的手段，也能够帮助公司的管理人员很好发现公司运营过程中存在的问题，并寻求改进方法。在企业咨询实践过程中，就有意识地使用这种方法来帮助特别是私营企业进行财务管理，并取得了良好的效果。

❺ 请举例说明如何根据三个来源,提炼个人绩效指标

• 来源1，部门指标分解到岗位指标

工具—价值树模型：一开始运用于指财务费用指标

重点找到部门指标的驱动因素，着眼于部门职责

• 来源2，岗位职责推导

工具—五因素分析法

• 来源3，关键业务流程提取（补充）

工具--关键事件描述-提取定性指标或加扣分指标

❻ 绩效指标来源哪些

绩效考评指标的来源
在进行绩效考评指标体系设计时，首先要绩效考评的指标来源，这是指标设计的前提和基础，一般而言，绩效考评指标的来源主要包括以下三个方面：
1．组织战略与经营规划。绩效考评作为一种落实战略的有效手段，其指标体系设计必须坚持战略导向，在充分研究企业的战略规划与年度经营计划的基础上，逐级构建指标体系。
因此，组织战略和经营规划是企业绩效考评指标的首要来源，对绩效指标的设计具有指引作用。如果企业追求质量，那么它的绩效考核就应该引入产品质量指标，以及控制产品质量的过程指标；如果企业追求顾客满意度，就要考核顾客满意指标，以及考核影响顾客满意的过程指标。
清晰的企业战略与明确的年度经营计划是绩效指标设计的前提，企业战略规划的实施，必须通过战略导向绩效指标的设计来实现，而根据企业战略、年度经营计划分解、提炼出来的绩效指标，被称为关键绩效指标。
2．部门职能与岗位职责。通过工作分析明确工作职责，是设计绩效指标的基础性工作。
绩效指标要解决的是工作的哪些方面需要考核，因此，管理者必须依据工作分析的结果，研究、分析被考核者所在部门及岗位的工作’内容、性质及完成工作所具备的条件等。在企业内，部门职责主要包括企业设立本部门的目的、本部门职权以及部门工作对企业战略实施的帮助。
对于那些与企业战略目标、年度经营计划的联系并不是很密切的部门和岗位，比如行政后勤部门、保安员岗位等，其部门与岗位绩效指标可以根据其部门职责与岗位职责来提取。
3．绩效短板与不足。在绩效内容选取时，需要把握一个原则，即“要什么，考什么；缺什么，考什么”，所谓“要什么，考什么”就是要对与实现组织战略和完成岗位职责所需要完成的工作内容进行考核，而“缺什么，考什么”则是要对员工绩效中存在的“短板”和不足进行考核，以达到绩效提升和改进的目的。
因此，绩效指标的另一个来源是企业和各部门存在的主要问题及其改进程度，以及被考核者绩效沟通与改进的结果等，这样才能保证指标来源的针对性和可操作性。

❼ 财务报表分析的主要指标

财报三大表：资产负债表、利润表、现金流量表

资产负债表主要是告诉我们，回在出报表的那一时刻，答这个公司资产负债情况如何，是穷还是富，穷的话，穷到什么地步，富得话，富得是不是流油。

利润表或损益表，这张报表主要是告诉我们，在一段时间里，这个公司损益情况如何。

现金流量表，这张报表主要是告诉我们，在一段时间里，这个公司收进了多少现金，付出去了多少现金，还余下多少现金在银行里。

❽ 多元统计法解析常规项来源

3.5.1.1 数据处理

对照《地下水质量标准》（GB/T 14848—93），选择超过Ⅲ类水质样品数较多的指标进行因子分析，在进行因子分析之前首先需要对数据进行均值为0，方差为1 的标准化转换。

因子分析的应用要求原始变量之间有较强的相关关系，因此，在分析之前，首先需要对数据进行相关性分析，以检验所用数据是否适合因子分析。常用的检验方法有：KMO检验、巴特利特球形检验（Bartlett Test of Sphericity）及公因子方差表检验。

KMO是Kaiser—Meyer—Olkin 的取样适当性量数。KMO 测度的值越高（接近1.0时），表明变量间的共同因子越多，研究数据适合用因子分析。如果KMO测度的值低于0.5时，表明样本偏小，需要扩大样本。

Bartlett球形检验的目的是检验相关矩阵是否是单位矩阵（Identity Matrix），Bartlett球形检验的虚无假设为相关矩阵是单位阵，如果不能拒绝该假设的话，就表明数据不适合用于因子分析。一般说来，显著水平值越小（＜0.05）表明原始变量之间越可能存在有意义的关系，如果显著性水平很大（＞0.10）可能表明数据不适宜于因子分析。共同因子方差，即表明每个变量被解释的方差量。

初始公因子方差（Initial Communalities）是每个变量被所有成分或因子解释的方差估计量。对于主成分分析法来说，它总是等于1，因为有多少个原始变量就有多少个成分（Communalitie），因此共同性会等于1。提取公因子方差是指因子解中每个变量被因子或成分解释的方差估计量。这些公因子方差是用来预测因子的变量的多重相关的平方。数值小就说明该变量不适合做因子，可在分析中将其剔除。

表3.3 初始公因子方差表

续表

从表3.3初始公因子方差表可以看出硫酸盐的提取公因子方差值最小，首先将其剔除，接下来依次剔除氯化物、锰和氨氮。最后利用剩下数据进行因子分析的结果如表3.4所示：

表3.4 KMO和Bartlett的检验表

KMO值大于0.5表明样本取样足够，Bartlett球形检验的χ²值为115.498（自由度为28），伴随概率值为0.000＜0.01，达到了显著性水平，说明拒绝零假设而接受备择假设，即相关矩阵不是单位矩阵，代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在，适合进行因子分析（表3.4）。因子分析的变量共同度均很高，8个变量都在0.9以上。表明变量中大部分信息均被提取，因子分析的结果对各元素基本都是有效的（表3.5）。

表3.5 公因子方差表

按特征值大于1的原则，一共提取出4个公因子（表3.6）。在8个变量的情况下，每个单独方差被标准化为1，那么总体方差就是8。

表3.6 解释的总方差表

在表3.6中第1个因子的特征值是3.521，这意味着与8相比，解释的部分大约为总体方差的44.018%。同样第2个因子解释了原始变量的22.266%，第3个为16.295%，第4个为13.438%。4个公因子解释了总方差的96.017%，说明提取前4个因子作为主因子是合理的。

根据碎石图的形状也可以判断提取公因子的个数。从图3.8可以看出，从第5个点开始，曲线趋于直线，所以提取前4个公因子为所需因子是合理的。

图3.8 碎石图

3.5.1.2 污染源识别

如果一个变量在某个因子上有较大的负荷，就说明可以把这个变量纳入该因子。但是常常会有这种情况，很多的变量同时在几个未旋转的因子上有较大的负荷（表3.7）。

表3.7 成分矩阵表

这就使得解释起来比较困难，因此查看旋转以后的结果能较好地解决这个问题。旋转的方法有正交旋转、斜交旋转、方差极大法，其中最常用的是方差极大法。旋转后的成分矩阵见表3.8。

表3.8 旋转成分矩阵表

结合前面的分析，对各个主因子所代表的含义解释如下：

第一公因子（F1）主要由电导率、总溶解固体（TDS）和总硬度三项指标组成。金积镇地处西北干旱半干旱气候区的黄河冲洪积平原地带，地下水位埋深浅，降水量少，蒸发量大，蒸发浓缩作用强烈。由于蒸发作用只排走水分，盐分仍保留在余下的地下水中，随着时间的延续，地下水溶液逐渐浓缩，地下水中TDS和总硬度也逐渐升高。而电导率的高低取决于地下水中的离子浓度，并且随水中溶解性盐类浓度的增加而增加。因此，第一公因子推断为蒸发浓缩作用。

第二公因子（F2）主要由亚硝酸盐和细菌总数两项指标组成。而在排污沟的废水中亚硝酸盐含量较地下水中高，可推断地下水中亚硝酸盐含量较高可能是由工业废水污染所致。此外，当地农业发达，农业使用化肥后随灌溉水渗入地下，硝酸盐在还原作用下可转化为亚硝酸盐。因此，第二公因子推断为动物粪便污染及人类活动的影响。

第三公因子（F3）由氟化物和浊度两项指标组成。黄河及排污沟南干沟的浊度均很高，当地工业废水的浊度指标也很高，可以推断地下水的浊度高是由地表水和工业废水污染所致。而氟化物主要来源于地下矿物的溶解。因此，第三公因子推断为含氟矿物的溶解和工业污染。

第四公因子（F4）由溶解氧指标组成。一般情况下，地下水中溶解氧含量越高代表水质越好。因此，第四公因子推断为自然作用。

从图3.9可以看出，聚类分析将8个变量分为4类：电导率、总硬度、溶解性总固体为一类；亚硝酸盐、细菌总数为一类；浊度、氟化物为一类；溶解氧单独为一类。聚类分析的结果验证了因子分析提取公因子的准确性。

图3.9 变量聚类冰柱图

3.5.1.3 污染空间分布

借助SPSS软件通过因子分析，可以很方便地计算出各个采样点公因子的因子得分。将公因子的因子得分乘以各公因子的方差贡献率占所提取的公因子总方差贡献的比重进行加权汇总得到各采样点的综合得分。因子得分越高，采样点污染越严重。从表3.9可以看出WZ-3点综合得分最高污染最严重，其次为WZ-6，WZ-11。

聚类分析将所有采样点分为三类，WZ-3 为一类，代表污染严重的点；WZ-1-2、WZ-6、WZ-8、WZ-10、WZ-11、WZ-22、WZ-12 为一类，代表中度污染的点；WZ-23、WZ-7、WZ-17-2、WZ-15、WZ-2为一类，代表轻微污染或无污染的点。聚类分析的结果与因子分析结果相一致（图3.10）。

表3.9 采样点因子得分表

图3.10 样本聚类冰柱图

为了进一步确认各公因子代表的污染源类型，利用ArcGIS反距离加权插值做出各公因子得分的等值线图，通过图可以清楚地看到对于不同采样点，受不同污染源的污染程度不同。结合各公因子得分较高的采样点所处的地理位置及周围的污染源情况，确认各公因子代表的污染源类型。

对于第一公因子F1来说，采样点WZ-11的得分最高，其次是WZ-22和WZ-6。WZ-11和WZ-6位于地下水开发利用程度较低的上游，地下水径流缓慢，而WZ-22位于地下水排泄区，故第一公因子代表蒸发浓缩作用。

对于第二公因子F2，以WZ-3点得分为最高，而采样点WZ-3 处细菌总数和亚硝酸盐均为最高分别为1540个/L和0.556mg/L，均超出地下水水质五类水的标准，而其他采样点均低于四类水的标准。WZ-3水样采自一农户家自用水井，该户有四头奶牛（养4年）和11只羊（养2年），每天约产生粪便60kg，地下水已受到动物粪便的影响，表明F2代表粪便污染。

第三公因子F3在WZ-12点得分最高，其次为WZ-7，WZ-5和WZ-8。四点均位于排污沟周围，其中WZ-12和WZ-5采样点就在排污沟旁且离工业排污口很近，其污染源是排污沟中的工业废水，污染途径为连续入渗型。因此，F3代表工业污染。

图3.11 各公因子得分的反距离加权空间插值图

第四公因子F4在WZ-5得分最高，其次为WZ-10和WZ-6。三点分别位于研究区上游、中游和下游，且整个研究区得分均较高，代表研究区地下水受自然作用影响的范围较广。因此，F4代表自然作用。

3.5.1.4 污染源贡献率

以因子得分为自变量，以各采样点的标准化浓度为因变量，做多元线性回归分析，结果如表3.10所示。

表3.10 多元线性回归系数表

从表中可以得出回归方程为Z＝3.318 F1+2.275 F2+1.744 F3+0.447 F4，则4个公因子的贡献率分别为：

F1：3.318/（3.318+2.275+1.744+0.447）＝42.63%

F2：2.275/（3.318+2.275+1.744+0.447）＝29.23%

F3：1.744/（3.318+2.275+1.744+0.447）＝22.40%

F4：0.447/（3.318+2.275+1.744+0.447）＝5.74%

即金积水源地地下水水质受蒸发浓缩作用、粪便污染、工业污染及自然作用的共同影响，且它们的贡献率分别为42.63%、29.23%、22.40%及5.74%。

❾ 请问 利润表 各个分析指标 的 意义谢谢

利润表“本月数”栏反映各项目的本月实际发生数。在编报中期和年度财务报表时，应将“本月数”栏改成“上年数”栏。
1.一般根据账户的本期发生额分析填列
由于该表是反映企业一定时期经营成果的动态报表，因此，该栏内各项目一般根据账户的本期发生额分析填列。
（1）“营业收入”项目，反映企业经营业务所得的收入总额。本项目应根据“主营业务收入”和“其他业务收入”账户的发生额分析填列。
（2）“营业成本”项目，反映企业经营业务发生的实际成本。本项目应根据“主营业务成本”和“其他业务成本”账户的发生额分析填列。
（3）“营业税金及附加”项目，反映企业经营业务应负担的营业税、消费税、城市维护建设税、资源税、土地增值税和教育费附加等。本项目应根据“营业税金及附加”账户的发生额分析填列。
（4）“销售费用”项目，反映企业在销售商品和商品流通企业在购入商品等过程中发生的费用。本项目应根据“营业费用”账户的发生额分析填列。
（5）“管理费用”项目，反映企业行政管理等部门所发生的费用。本项目应根据“管理费用”账户的发生额分析填列。
（6）“财务费用”项目，反映企业发生的利息费用等。本项目应根据“财务费用”账户的发生额分析填列。
（7）“资产减值损失”项目，反映企业发生的各项减值损失。本项目应根据“资产减值损失”账户的发生额分析填列。
（8）“公允价值变动损益”项目，反映企业交易性金融资产等公允价值变动所形成的当期利得和损失。本项目应根据“公允价值变动损益”账户的发生额分析填列
（9）“投资收益”项目，反映企业以各种方式对外投资所取得的收益。本项目应根据“投资收益”账户的发生额分析填列；如为投资损失，以“一”号填列。
（10）“营业外收入”项目和“营业外支出”项目，反映企业发生的与其生产经营无直接关系的各项收入和支出。这两个项目应分别根据“营业外收入”账户和“营业外支出”账户的发生额分析填列。
（11）“所得税费用”项目，反映企业按规定从本期损益中减去的所得税。本项目应根据“所得税费用”账户的发生额分析填列。
2.利润的构成分类项目根据本表有关项目计算填列
利润表中“营业利润”、“利润总额”、“净利润”等项目，均根据有关项目计算填列，此处不再赘述。
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❿ 市场分析的指标是怎么制定出来的

指标，是把股价走势的各种数据，比如开盘价，收盘价，最高价，最低价，量比，换手，筹码分布等等原始数据，用某些数学的计算方法加以处理，来反映股价的走势，说到底，关键还是走势本身，看走势本身比看指标重要得多，别本末倒置了。