Fabless 100上市公司排名是基于上市公司的公开数据，通过多维数据分析，对上市Fabless公司进行综合排名。经过加权对比计算出来。
引言：AspenCore China Fabless100排行榜
2025年是AspenCore第六年发布中国IC设计上市企业排名，随着越来越多的公司上市，榜单分析对象从最初的30家扩展至今年的111家。业界除关注上榜公司变化外，也常追问：这个榜单是怎么计算出来的？
其实，从第一年的榜单开始，我们就简单提及过我们的数学模型，经过几年的迭代更新，我们也在不断的完善中，今年我们把具体的计算模型开源，供有兴趣的朋友进一步分析对比。
【 AspenCore 2024中国IC设计Fabless100排行榜
2023 Fabless100系列：100家中国IC设计上市公司综合实力和增长潜力排名
2021年China Fabless: 35家上市公司综合实力和增长潜力排名对比
2020年中国IC设计行业30家上市公司综合实力排名】
我们是如何计算Fabless 100排名的？
Fabless 100上市公司排名是基于上市公司的公开数据，通过多维数据分析，对上市Fabless公司进行综合排名。经过加权对比计算出来。
下是计算流程的详细说明：
第一步：数据收集与预处理
- 数据收集：收集所有上市Fabless公司最近两年的关键财务与创新指标，包括：营收（Revenue）、利润（Profit）、毛利率（Gross Margin）、研发投入占比（R&D Investment Ratio）、专利数量（Number of Patents）
- 数据预处理：对每项指标计算其平均值（Mean）、中位数（Median）和标准差（Standard Deviation），以评估数据的集中趋势和离散程度。
目的：量化数据的分布特征，为后续归一化处理提供基础。
第二步：数据归一化处理
1.归一化方法选择：采用Z-score归一化方法，将每项指标转换为标准正态分布。公式：
其中，X为原始数据，μ为平均值，σ为标准差。
2.归一化结果调整：将Z-score结果进一步映射到[-1,1]区间，确保所有数据具有统一的量纲。
目的：消除指标间的量纲差异，增强数据的可比性。
第三步：数据平移处理
- 平移操作：对归一化后的每项指标，减去其最小值，确保所有数据均为正数。目的：保证数据非负性，同时不改变指标的相对排序。
第四步：权重分配与指数计算
1.权重分配：基于多轮讨论与测试，确定每项指标的权重分配方案。权重分配综合考虑了财务表现与创新能力的相对重要性。
2.指数计算：根据权重分配，计算每家公司的“综合指数”（Composite Index）和“增长潜力指数”（Growth Potential Index）。公式：
其中，wi为第i项指标的权重，归一化指标i归一化指标i为平移处理后的归一化值。
据上述步骤，我们统计了111家上市公司(EDA/IP和IDM类别因为与Fabless行业相关性较强且数量不大，也被放入了统计名单)的数据，生成了2025年Fabless100上市公司排名，包括综合指排名数beta版本，并附注了其增长潜力指数。
备注：
- 由于部分公司2024年全年财报暂未公布，上述China Fabless 100 beta版本基于前三季度财报。在2024年全部Fabless财报公布后，我们会再次发布最终版本。
- EDA/IP公司和部分IDM并不属于Fabless，但由于数量较少且和IC设计强相关，我们也暂时纳入了Fabless100的排名中，帮助大家了解其相对位置。
- 此排名只统计了A股。
- 基于对111家上市公司的详细财报数据，我们进一步分析了行业的发展情况，更多内容请点击：2024年大环境下Fabless上市公司运营情况 】
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