多元线性回归模型在装备制造业资产管理评价中应用的探析多元线性回归模型在装备制造业资产管理评价中应用的探析 【摘 要】本文在分析我国装备制造业资产管理不足的基础上，针对资产管理评价方面存在的问题，考虑其行业特点并结合杜邦财务分析体系选取评价其资产管理效率的财务指标，构建回归模型评价公司整体资产管理效水平，根据评价结果提出改进建议，促进公司更好地实现进展战略。 【关键词】装备制造业；资产管理评价；回归模型 装备制造业的进展受到我国的长期关注，但是装备制造业资产管理评价方面的讨论比较少，资产管理是企业生产经营管理的主要内容，管理者要在思想上高度重视，积极完善相关制度。本文将通过讨论杜邦财务分析体确定装备制造业资产管理评价指标，构建多元线性回归模型评价企业资产管理水平。系杜邦财务分析体系也可称作杜邦财务分析法，是美国杜邦公司提出的一种以净资产收益率为核心的财务分析方法。将偿债能力、资产营运能力、盈利能力通过相应理论支撑联系起来，并可以将关键指标分解，分析具体指标的变动情况，及时反馈并调整相关管理。可以用净资产收益率=销售净利率×总资产周转率×权益乘数反应各指标之间的关系。即三个因子为其三个影响因素。本文也将主要讨论总资产周转率及各资产周转率，并通过其与净资产收益率的关系评价公司资产管理的效率。 多元线性回归模型是指因变量 Y 与多个自变量之间存在线性关系。假定因变量 Y 与多个自变量 X1、X2、X3、X4……Xn 之间具有线性关系，是因变量的多元线性函数，即多元回归模型为：Y=a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+a5X5+a0。 其中，a1、a2、a3、a4、a5 分别为自变量的系数，a0 为随机误差。多元线性回归分析的过程是根据样本估量模型中的各个系数，对估量系数及回归方程进行检验，从而用建立的回归模型预测和分析相关数据。该模型包含多个自变量，多个自变量同时对被因变量Y 产生作用。 变量的选择。建立多元线性回归模型需要合理的确定自变量和因变量，考虑到杜邦财务体系是经典的评价公司绩效的体系，所以本文对杜邦财务体系的因子进行分解，根据与资产相关的指标确定多元线性回归模型的自变量和因变量。 因变量：净资产收益率。为了反应资产管理效率，本文选择净资产收益率为因变量。自变量：应收账款周转率（次）、存货周转率（次）、流动资产周转率（次）、固定资产周转率（次）和非流动资产周转率（次）。由于本文旨在讨论资产管理，因此自变量只选取了杜...
