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    因子分析法在中小板塊上市公司綜合業(yè)績評價中的應(yīng)用

    2013-10-19 05:01:22田原珺
    科技視界 2013年19期
    關(guān)鍵詞:能力企業(yè)

    田原珺

    (山東財經(jīng)大學(xué),山東 濟(jì)南 250000)

    0 引言

    1)研究背景

    (1)實際背景

    2003年2月,國務(wù)院出臺“九條意見”,其中明確提出了分步推進(jìn)創(chuàng)業(yè)板市場建設(shè)的要求,深交所從主板市場中設(shè)立中小企業(yè)板塊是進(jìn)行創(chuàng)業(yè)板市場建設(shè)的開端。2004年6月25日,中小企業(yè)板塊在深圳證券交易所正式開盤成為具有里程碑意義的大事。目前被批準(zhǔn)在中小企業(yè)板塊上市的公司較少,業(yè)績間缺少比較的基準(zhǔn)。因此,如何正確評價中小企業(yè)板塊上市公司的綜合業(yè)績,成為各相關(guān)方所關(guān)注的一個重要問題。本文根據(jù)在中小板塊上市的公司2012年第三季報,以山東省的32家上市公司為評價對象,以它們2012年度的財務(wù)比率數(shù)據(jù)為樣本,運(yùn)用因子分析法對它們的業(yè)績進(jìn)行綜合評價。

    (2)理論背景

    因子分析是主成分分析的推廣,與主成分分析相比,因子分析較為靈活,能使變量在降維之后更易得到解釋,在經(jīng)濟(jì)生活中得到廣泛應(yīng)用。因子分析是將具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量綜合為數(shù)量較少的幾個不相關(guān)的主因子,以再現(xiàn)原始變量與因子之間的相互關(guān)系,同時,根據(jù)不同因子還可以對變量進(jìn)行分類,屬于多元分析中處理降維分析的一種統(tǒng)計方法,可以通過建立統(tǒng)一的指標(biāo)體系,使數(shù)據(jù)間具有可比性,因此成為進(jìn)行企業(yè)綜合效益評價的有效方法。

    2)研究意義

    中小企業(yè)板塊上市公司是市場經(jīng)濟(jì)體系中活躍的、發(fā)展前景良好的企業(yè)類型,在我國證券市場占有重要地位,設(shè)立中小企業(yè)板塊有利于更好地發(fā)揮其高成長性、顯著的自主創(chuàng)新能力等優(yōu)勢,是市場一種結(jié)構(gòu)性的變革,也是建設(shè)創(chuàng)業(yè)板市場的第一步棋,它的推出將會對中國證券市場發(fā)展有深遠(yuǎn)的影響,從其設(shè)立的論證階段到正式推出一直受到了社會各界的普遍關(guān)注。然而,我國的中小企業(yè)是整體重要性與個體弱勢的矛盾體。山東省目前已經(jīng)有57家在中小企業(yè)板塊上市的公司,涉及家電、紡織、電信及計算機(jī)、商業(yè)貿(mào)易、冶金、醫(yī)藥、煤炭、食品等多個行業(yè),各行業(yè)的上市公司對山東省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了非常積極的推動作用。他們的業(yè)績和發(fā)展備受投資者和政府關(guān)注,是企業(yè)一切經(jīng)濟(jì)活動的根本出發(fā)點并直接影響到投資者投資決策的風(fēng)險和效益。

    1 因子分析概述

    1.1 因子分析的類型

    因子分析是一種數(shù)據(jù)簡化的技術(shù)。通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系,探求觀測數(shù)據(jù)中的基本結(jié)構(gòu),并用少數(shù)幾個“抽象”的變量來表示基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?!俺橄蟆钡淖兞糠Q作“因子”,能反映原來眾多變量的主要信息。目前,因子分析包括探索性因子分析(Exploratory Factor Anakysis)和驗證性因子分析(Confirmatory Factor Analysis)。

    1.1.1 探索性因子分析

    從實際出發(fā),在事先不知道影響因素的基礎(chǔ)上,完全依據(jù)資料數(shù)據(jù),利用統(tǒng)計軟件得出因子,以找出影響觀測變量的因子個數(shù)及各個因子和各個觀測變量相關(guān)程度的過程,是因子分析最通常的形式。

    1.1.2 驗證性因子分析

    當(dāng)研究人員根據(jù)某些理論或者其他的先驗知識對因子的可能個數(shù)或者因子結(jié)構(gòu)作出假設(shè),利用因子分析來檢驗這個假設(shè)時為驗證性因子分析。簡言之,驗證性因子分析充分利用了先驗信息,在已知因子的情況下檢驗因子模型能否擬合數(shù)據(jù)。

    1.2 因子分析的特點

    探索性因子分析與驗證性因子分析作為因子分析的兩種不同形式,它們都是以普通因子模型為基礎(chǔ),都是為了濃縮數(shù)據(jù),用“抽象”因子來辨識觀測變量的主要信息,但在基本思想、應(yīng)用前提、理論假設(shè)、分析步驟和應(yīng)用范圍方面均存在較大差異。

    1.2.1 探索性因子分析的特點

    (1)在事先不知道影響因素的基礎(chǔ)上進(jìn)行,要從實際出發(fā),先假設(shè)因子結(jié)構(gòu),通過因子分析揭示一套相對較大的變量的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。

    (2)假設(shè)所有的公共因子都相關(guān)或都不相關(guān),特殊因子之間相互獨(dú)立并且觀測變量只受一個特殊因子的影響。

    (3)采用抽樣的方法、按照實際情況收集數(shù)據(jù)是探索性因子分析的第一步,為了對因子結(jié)構(gòu)進(jìn)行合理解釋還要進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)。

    1.2.2 驗證性因子分析的特點

    (1)驗證性因子分析充分利用先驗信息,試圖檢驗觀察變量的因子個數(shù)和因子載荷是否與基于預(yù)先建立的理論的預(yù)期一致,是一種相對抽象的因子分析方法。

    (2)假設(shè)公共因子可以相關(guān),也可以無關(guān);特殊因子之間可以相關(guān),還可以出現(xiàn)不存在誤差因素的觀測變量;并且觀測變量可以只受一個或幾個公共因子的影響,而不必受所有公共因子的影響。

    (3)第一步是定義因子模型,研究者必須選擇與每個因子在很大程度上匹配的變量,而不可能是潛在變量的“隨機(jī)樣本”,帶有更大的主觀性。

    (4)在評價模型是否恰當(dāng)?shù)膯栴}上,驗證性因子分析存在不足:最常用的模型適應(yīng)性檢驗是卡方擬合優(yōu)度檢驗,原假設(shè)是模型是適應(yīng)性模型,備擇假設(shè)是存在顯著差異,但是這個檢驗受到樣本量大小的影響,包含大樣本的檢驗往往會導(dǎo)致拒絕原假設(shè),盡管因子模型是合適的。

    2 數(shù)據(jù)選取與模型建立

    2.1 變量說明與數(shù)據(jù)選取

    本文根據(jù)在中小板塊上市的公司2012年第三季報,以山東省的32 家上市公司為評價對象,以它們2012年度的財務(wù)比率數(shù)據(jù)為樣本(其財務(wù)比率數(shù)據(jù)來自于“金融界”和“和訊股票”),運(yùn)用因子分析法對其業(yè)績進(jìn)行綜合評價。

    進(jìn)行因子分析的第一步重要工作就是選取恰當(dāng)?shù)淖兞恐笜?biāo)。因子分析指標(biāo)的選取非常重要:指標(biāo)選得過少,會使提取后的因子不能真實反映原眾多變量之間的關(guān)系;選得過多,會出現(xiàn)一個因子在多個指標(biāo)上出現(xiàn)較高載荷、因而失去該因子顯著意義的情況。因此,應(yīng)該按照系統(tǒng)性、典型性的原則選取盡可能反映樣本信息的指標(biāo)。

    評價企業(yè)綜合業(yè)績的因素多種多樣,公司屬于不同的行業(yè),經(jīng)營模式、發(fā)展理念、區(qū)域環(huán)境等各不相同。參考專家調(diào)查研究資料和相關(guān)文獻(xiàn),運(yùn)用下列13 個指標(biāo)對創(chuàng)業(yè)板市場上市公司綜合業(yè)績評得到的認(rèn)可較多,分別為:

    流動比率X1:也稱營運(yùn)資金比例,是指企業(yè)流動資產(chǎn)與流動債的比率。

    速動比率X2:是指速動資產(chǎn)對流動負(fù)債的比率,它是衡量企業(yè)流動資產(chǎn)中可以變現(xiàn)用于償還流動負(fù)債的能力。

    每股收益X3:也稱每股稅后利潤,指稅后利潤與股本總數(shù)的比率。

    每股凈資產(chǎn)X4:指股東權(quán)益與總股數(shù)的比率。

    資產(chǎn)負(fù)債率X5:指公司年末的負(fù)債總額同資產(chǎn)總額的比率。

    存貨周轉(zhuǎn)率X6:是企業(yè)一定時期銷貨成本與平均存貨余額的比率。

    應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率X7:反映公司應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)速度的比率,說明一定期間內(nèi)公司應(yīng)收賬款轉(zhuǎn)為現(xiàn)金的平均次數(shù)。

    總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X8:是指企業(yè)在一定時期業(yè)務(wù)收入凈額同平均資產(chǎn)總額的比率。

    主營業(yè)務(wù)增長率X9:用來衡量公司的產(chǎn)品生命周期,判斷公司發(fā)展所處的階段。

    股東權(quán)益比率X10:是股東權(quán)益與資產(chǎn)總額的比率,該比率反映企業(yè)資產(chǎn)中有多少是所有者投入的。

    凈資產(chǎn)收益率X11:又稱股東權(quán)益收益率,是凈利潤與平均股東權(quán)益的百分比。

    資本金收益率X12:也稱為資本金利潤率,是指項目經(jīng)營期內(nèi)一個正常年份的年稅后利潤總額或項目經(jīng)營期內(nèi)年平均稅后利潤總額與資本金的比率。

    凈利潤增長率X13:代表企業(yè)當(dāng)期凈利潤比上期凈利潤的增長幅度。

    2.2 因子模型的建立

    因子分析的出發(fā)點是用較少的相互獨(dú)立的因子變量來代替原有變量的絕大部分信息。根據(jù)相關(guān)性大小把原始變量分組,使同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高,而不同組變量間的相關(guān)性則較低。因子分析與主成分分析不同:主成分不能作為模型來描述,只能作為一般的變量變換,因子分析需要構(gòu)造因子模型;主成分是原始變量的線性組合,公共因子一般不能表示為原始變量的線性組合。

    2.2.1 因子分析的幾個相關(guān)概念

    公共因子和特殊因子——公共因子是從觀測指標(biāo)里面抽象概括出來的公因子,具有概括性;特殊因子是存在于局部個體的因子,即抽象掉公共因子之后的剩余。

    因子載荷——在各公共因子不相關(guān)的前提下,因子載荷aij是指第i 個原有變量與第j 個公共因子的相對系數(shù),即表示xi依賴Fj的比重,反應(yīng)了第i 個原有變量在第j 個公共因子的相對重要性。因此,aij的絕對值越大,相關(guān)的密切程度越高。

    變量共同度——也稱共性方差,原有變量xi的共同度定義為因子載荷矩陣A 中第i 行元素的平方和,反映了全部公共因子對原有變量xi總方差解釋說明的比例,體現(xiàn)了公共因子對原有變量xi的貢獻(xiàn)程度。共性方差越大,因子分析的效果越好。即:

    公共因子Fj的方差貢獻(xiàn)——是因子載荷矩陣A 中第j 列各元素的平方和,反映了因子Fj對所有原始變量總方差的解釋能力,其值越高,說明該因子的重要程度越高,即:

    因子旋轉(zhuǎn)——將因子載荷矩陣A 右乘一個正交矩陣后得到一個新的矩陣,方式有兩種:正交旋轉(zhuǎn),斜交旋轉(zhuǎn)。正交旋轉(zhuǎn)是指坐標(biāo)軸始終保持垂直90 度角旋轉(zhuǎn),于是新生成的因子仍可保持不相關(guān)性;斜交旋轉(zhuǎn)中坐標(biāo)軸中的夾角可以是任意度數(shù),因此新生成的因子之間不能保證不相關(guān)性。因子旋轉(zhuǎn)后,總的累計方差貢獻(xiàn)率沒有變,但是重新分配了各個因子解釋原有變量的方差,改變了各因子的方差貢獻(xiàn),使得因子更易于解釋。

    方差最大法——從簡化因子載荷矩陣的每一列出發(fā),使和每個因子有關(guān)的載荷的平方的方差最大。當(dāng)只有少數(shù)幾個變量在某個因子上有較高的載荷時,最因子的解釋最簡單。

    2.2.2 因子分析的模型

    設(shè)X=(X1,X2,…,Xp),為可觀測隨機(jī)向量,其均值E(X)=0,協(xié)方差矩陣COV(X)=0,F(xiàn)=(F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)m)′,m<p 是不可測的向量,其均值向量為0,協(xié)方差矩陣COV(F)=I,即向量F 的各分量是相互獨(dú)立的。

    ε=(ε1,ε2,…,εp),與F 是相互獨(dú)立的,且均值E(ε)=0,協(xié)方差矩陣是對角矩陣,即ε 的各分量之間是相互獨(dú)立的。假定模型可以表示為:

    稱為因子模型,模型的矩陣形式為X=AF+ε,其中,A 稱為因子載荷矩陣,F(xiàn)=(F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)m)′叫做公共因子矩陣。

    表3-1 KMO 和巴特利特球度檢驗

    表3-2 原有變量的相關(guān)系數(shù)矩陣

    2.2.3 公因子確定的一般原則

    公因子的確定比較靈活,關(guān)鍵在于提取出的公因子可解釋性上,如果有實際意義,即使貢獻(xiàn)率較小,也可以考慮保留;而如果特征根大于1,但是找不到合理的解釋,則將其主成分去除。

    3 綜合業(yè)績的因子分析

    因子分析主要步驟:(1)根據(jù)研究問題選取原始變量;(2)避免量綱不同而帶來的數(shù)據(jù)間的無意義比較,將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并求相關(guān)矩陣,分析變量之間的相關(guān)性;(3)求解初始公共因子及因子載荷矩陣;(4)因子旋轉(zhuǎn);(5)因子得分;(6)根據(jù)因子得分進(jìn)行分析。具體體現(xiàn)如下:

    3.1 因子分析的前提條件

    首先應(yīng)考察原有變量是否適合進(jìn)行因子分析,因子分析的前提是諸變量之間有很強(qiáng)的相關(guān)性,這樣才有可能實現(xiàn)在盡量不損失信息的前提下,達(dá)到將變量降維的目的。

    KMO 檢驗為0.756,說明原變量有較強(qiáng)的相關(guān)性;巴特利特球度檢驗概率P 值接近0,拒絕原假設(shè),認(rèn)為該系數(shù)矩陣不是單位矩陣,適合做因子分析。

    表3-3 因子分析中的變量共同度

    表3-4 因子解釋原有變量總方差的情況

    具有較強(qiáng)相關(guān)性的指標(biāo)可以采用因子分析法提取主因子,以消除相關(guān)性,經(jīng)過調(diào)整分析,達(dá)到提取主因子從不同方面衡量企業(yè)綜合績效的目的。下表相關(guān)系數(shù)矩陣顯示:這十三個變量中許多變量之間存在著高度相關(guān),能夠從中提取公共因子,進(jìn)行因子分析是合理的(見表3-2)。

    3.2 因子提取

    事實上,因子個數(shù)小于原有變量的個數(shù)才是因子分析的目標(biāo),所以不可提取全部特征值。從表4-3 看出指標(biāo)與要素之間的因子負(fù)荷量均大于0.7,其值越高,表明指標(biāo)與要素之間的關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)。

    表3-4 中:第一列是因子編號,以后三列組成一組,每組中數(shù)據(jù)項的含義依次是特征值、方差貢獻(xiàn)率和累計方差貢獻(xiàn)率。Initial Eigenvalues表示初始特征值;Extraction Sums of Squared Loadings 表示提取平方負(fù)荷的總和;Rotation Sums of Squared Loadings 是旋轉(zhuǎn)平方負(fù)荷的總和,描述了最終因子解的情況。

    該表顯示,第一個因子的特征值為4.352,大約占去方差的33.476%,基于過程內(nèi)定取特征值大于1 的原則,F(xiàn)actor 過程提取了前五個因子,五個因子的特征值共占去方差的87.742%,所以提取前五個因子能夠反映原始數(shù)據(jù)的足夠信息;并且被放棄的其他八個因子解釋的方差不到15%,各變量的信息丟失都較少,解釋變量時決定作用不明顯。從而,當(dāng)保留五個公因子時,一個十三維的問題降至五維。

    圖3-1 碎石圖

    圖3-1 為碎石圖,實際上是按特征根大小排列的因子散點圖,橫坐標(biāo)為因子數(shù)目,縱坐標(biāo)為特征值。如圖所示,前五個因子的特征根都大于1,從第六個主成分開始,特征根就比較低,對解釋原有變量的貢獻(xiàn)很小,成為可被忽略的“高山腳下的碎石”,因此認(rèn)為前五個因子能夠概括絕大部分信息。

    表3-5 輸出的是初始因子負(fù)荷矩陣,是因子分析的核心內(nèi)容。從此表中可以看出,五個因子F1、F2、F3、F4、F5在原始變量上的載荷值都相差大,故不能明確的解釋各個公因子的經(jīng)濟(jì)含義,因此須進(jìn)一步進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)以便更好地了解各公因子的經(jīng)濟(jì)含義。

    表3-5 未經(jīng)旋轉(zhuǎn)的因子負(fù)荷矩陣

    3.3 主因子命名和解釋

    建立因子分析模型的目的不僅僅是要找出公共因子以及對變量進(jìn)行分組,更重要的要知道每個公共因子的意義,以便進(jìn)行進(jìn)一步分析,如果每個公共因子的含義不清,則不便于進(jìn)行實際背景的解釋。由于因子載荷陣是不唯一的,所以應(yīng)對其進(jìn)行旋轉(zhuǎn),目的是使因子載荷陣的結(jié)構(gòu)簡化,使載荷陣每列值的平方數(shù)向0 和1 兩級分化。

    這里,采用最大方差法對因子載荷矩陣實行正交旋轉(zhuǎn),其原理相似于調(diào)整顯微鏡的焦距,以便更清楚地觀察物體。為了使因子分析的結(jié)果具有更強(qiáng)的命名解釋性,我們得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣:

    表3-6 旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)荷矩陣

    通過這個系數(shù)矩陣可以用原始變量寫出因子表達(dá)式,以便了解因子的含義:

    旋轉(zhuǎn)后的因子系數(shù)已經(jīng)明顯向兩級分化,有了更鮮明的實際意義。F1中系數(shù)絕對值大的主要有:X3(每股收益)、X4(每股凈資產(chǎn))、X12(資本金收益率),主要是用來反映企業(yè)的每股能力及收益,可以稱為市場價值因子;F2中系數(shù)絕對值大的主要有X1(流動比率)、X2(速動比率)、X5(資產(chǎn)負(fù)債率),主要是用來反映企業(yè)的償債能力;F3中系數(shù)絕對值大的主要有:X10(股東權(quán)益比率)、X11(凈資產(chǎn)收益率),主要是用來反映股東收益能力;F4中系數(shù)絕對值大的主要有:X6(存貨周轉(zhuǎn)率)、X7(應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率)、X8(總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率),主要是用來反映企業(yè)的運(yùn)營能力;F5中系數(shù)絕對值大的主要有:X9(主營業(yè)務(wù)增長率)、X13(凈利潤增長率),主要是用來反映企業(yè)的成長能力。由此可以看出,與旋轉(zhuǎn)前相比,各公因子的經(jīng)濟(jì)意義明確并且解釋的結(jié)果與實際相符;這樣的提取較為合理,具有一定的規(guī)律性。

    表3-7 各主因子命名

    需要說明的是:在因子分析中,主因子本身就是一個不可觀測的、具有一定意義的變量,只要它對原始變量具有較高的載荷,能夠?qū)⒃甲兞繗w為合理的類別,就能起到看簡化指標(biāo)、便于解釋的目的。從上表可以清晰地看出,第一個主因子在每股收益、每股凈資產(chǎn)、資本金收益率上有較大的載荷,其中,每股收益和每股凈資產(chǎn)測定股票投資價值和資產(chǎn)現(xiàn)值,是投資者需要關(guān)注的,而資本金收益率則反映上市公司的盈利能力,將這兩種能力的指標(biāo)歸為一類,是由于它們對原始變量具有較高的載荷,因此是可行的。第一個主因子的方差貢獻(xiàn)率為33.476%,是我們評價中小企業(yè)板塊上市公司綜合業(yè)績時需要考慮的重要方面。

    第二個主因子在流動比率、速動比率和資產(chǎn)負(fù)債率上有較高的載荷,是度量上市公司償債能力的核心指標(biāo),其方差貢獻(xiàn)率為21.009%,對企業(yè)的經(jīng)營有著重要作用。流動比率和速動比率都是反映企業(yè)短期償債能力的指標(biāo),企業(yè)負(fù)債過重不但增加了企業(yè)的運(yùn)營風(fēng)險,而且增加企業(yè)的財務(wù)費(fèi)用,降低企業(yè)的盈利能力。當(dāng)然,企業(yè)為了壯大規(guī)模就必須要融資,但可以采取多種方法,如減少不合理開支。

    第三個主因子在股東權(quán)益比率和凈資產(chǎn)收益率上有較高載荷,用來衡量企業(yè)的規(guī)模和和自有資本的效率。第四個主因子在存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率上有較高的載荷,是傳統(tǒng)的評價上市公司營運(yùn)能力的指標(biāo),代表企業(yè)經(jīng)營活動中的資金運(yùn)作和周轉(zhuǎn)能力,用來衡量企業(yè)資金利用效率和管理、運(yùn)用資金的能力。第五個主因子在主營業(yè)務(wù)增長率、凈利潤增長率上有較高的載荷,用來衡量企業(yè)未來資產(chǎn)擴(kuò)張與規(guī)模壯大的能力,它對全部初始變量的方差貢獻(xiàn)率僅為9.959%,重要性相對較差。

    圖3-2 旋轉(zhuǎn)后的因子散點圖

    圖3-2 是一個三因素關(guān)于各個變量的載荷散點圖,每個變量在圖形中為一個數(shù)據(jù)點,從該圖可以形象地看出F1、F2和F3與13 個原始變量之間的關(guān)系。

    3.4 計算因子得分

    采用回歸法估計因子得分系數(shù),并輸出因子得分系數(shù)。

    表3-8 因子得分系數(shù)矩陣

    根據(jù)上表可以寫出每一個因子得分函數(shù),以F1為例:

    表3-9 因子得分協(xié)方差矩陣

    從此表可以看出旋轉(zhuǎn)后的F4、F2、F3、F4和F5因子之間的相關(guān)系數(shù)為0,可以很明顯的顯示出各因子間互不相關(guān),說明提取的五個因子是合理的、科學(xué)的。

    利用回歸法估計出各因子得分后,以每個主因子的方差貢獻(xiàn)率占五個主因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)數(shù)進(jìn)行加權(quán)計算。其計算公式為:

    表3-10 32 家公司的各因子得分和綜合業(yè)績因子得分表

    F=(33.476×F1+21.009×F2+12.991×F3+10.308×F4+9.959×F5)/87.742

    在因子分析的過程中,SPSS 可自動得出因子的得分,根據(jù)上述公式還可得出綜合得分(見表3-10)。

    4 因子分析的綜合評價

    由于篇幅原因,本文簡要分析排名中前五位和后五位的上市公司,對其余公司不再一一贅述。

    表4-1 綜合得分前五位的公司

    從上表可以看出居于榜首的是史丹利,該公司得分最高主要?dú)w因于其在主因子F1上的得分,尤其是其每股收益為1.46 元,顯示出良好的市場價值。排名第二位的東誠生化、第三位的萬昌科技、第四位的豪邁科技均在主因子F2的得分較高,代表良好的償債能力。第五名的瑞康醫(yī)藥在主因子F5的得分較高,說明該企業(yè)具有良好的成長能力。

    表4-2 綜合得分后五位的公司

    排名后五位的公司在前三個公共因子上的得分均為負(fù)值,代表了它們在市場價值、償債和股東收益能力方面的劣勢。這些企業(yè)要想取得較好的業(yè)績,需要在上述三個方面重點改革;排在第四位的山東如意在主因子F4上的得分較低,說明該公司的運(yùn)營能力不足;最后一名的華東數(shù)控在主因子F4上的得分為-1.27351,在總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存活周轉(zhuǎn)率和應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率的排名分別處于倒數(shù)第一、倒數(shù)第二和倒數(shù)第三,說明該公司已面臨一定的周轉(zhuǎn)危機(jī),會影響企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的正常進(jìn)行,也制約著企業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,是亟待研究和解決的問題;華東數(shù)控在主因子F5上的得分僅為-2.04221,說明該企業(yè)的成長能力不足。

    研究結(jié)果表明,因子分析法簡化了影響因素結(jié)構(gòu),構(gòu)造了有效的綜合業(yè)績評價體系的模型,模型實證的結(jié)果客觀反映了我省上市公司綜合業(yè)績的實際水平。因此,因子分析的方法是切實可行的綜合分析上市公司綜合業(yè)績的有效方法,并且分析結(jié)果可作為投資者參考的重要依據(jù)。

    以下按照具體因子對企業(yè)進(jìn)行排名,從而實現(xiàn)對企業(yè)優(yōu)勢和劣勢進(jìn)行辯證分析的目的:

    表4-3 按F1的排名前五位的公司

    由上表可以看出市場價值較高的五家企業(yè),其中史丹利的得分遠(yuǎn)高于其他企業(yè),證實了其在綜合得居于榜首得益于在其市場價值因子上的較高得分,同時必須看到該企業(yè)在償債能力因子上的得分很低,實際上是32 家企業(yè)的倒數(shù)第二,說明企業(yè)在發(fā)展同時必須關(guān)注償債能力,提高經(jīng)營能力。由表4-4 可以看出償債能力顯著的五家公司,其中東誠生化、萬昌科技和豪邁科技居于前三位,這也與綜合得分是相符的,但豪邁科技在股東收益能力上處于劣勢,因此企業(yè)需要積極地利用財務(wù)杠桿作用保持適中的股東權(quán)益比率和凈資產(chǎn)收益率。

    表4-4 按F2的排名前五位的公司

    表4-5 按F3的排名前五位的公司

    由表4-5 可以看出排名第一位的登海種業(yè)在股東收益能力的得分是顯著高于其他企業(yè),但是在其他四個因子的得分均為負(fù)值。九陽股份在股東收益能力方面也是值得肯定的,運(yùn)營能力較強(qiáng),但是成長能力明顯不足,企業(yè)需要加強(qiáng)自主創(chuàng)新,開發(fā)新產(chǎn)品以保持市場份額。

    表4-6 按F4的排名前五位的公司

    表4-6 表明,瑞康醫(yī)藥的運(yùn)營能力居于第五位,和其綜合的排名一致,從前面的分析也可以看出,該企業(yè)的市場價值較高,但償債能力是32 家企業(yè)中最不理想的,企業(yè)資產(chǎn)的變現(xiàn)能力較弱。

    附錄

    表4-7 按F的排名前五位的公司

    從表4-7 可以很明顯的看出瑞康醫(yī)藥在成長能力上的優(yōu)勢,也驗證了該企業(yè)在綜合得分上名列前茅的主要原因;此外,東誠生化具有良好償債能力和成長能力,從而提高了在綜合得分上的權(quán)重。

    表4-8 按F 綜合業(yè)績的排名表

    最后,可以看出,史丹利、東誠生化、萬昌科技等12 家企業(yè)的綜合得分為正數(shù),海立美達(dá)、得利斯、華東數(shù)控等20 家企業(yè)的綜合得分為負(fù)數(shù)??傮w來說,綜合得分為正數(shù)的企業(yè)的綜合業(yè)績較好,而綜合得分為負(fù)數(shù)的企業(yè)的綜合業(yè)績較差。通過分析與評價可以看出,通過因子得分可以比較清晰地分析事物的內(nèi)在聯(lián)系,抓住主要矛盾,找出主要因素,使多變量的復(fù)雜問題變得易于研究和分析。但是,隨著時間的推移,上市公司的發(fā)展會帶來相關(guān)數(shù)據(jù)變化,特別是在對上市公司監(jiān)管不力時,會導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真、分析和評價有失客觀性。對這種存在信息不對稱的情況,建立公正科學(xué)的評價體系是實現(xiàn)有效的預(yù)警監(jiān)管、促進(jìn)上市公司健康發(fā)展的重要措施。同時,上市公司應(yīng)該高度關(guān)注誠信建設(shè),給投資者創(chuàng)造良好的投資環(huán)境??偠灾?,企業(yè)應(yīng)注重綜合業(yè)績的提高,只有注重綜合業(yè)績的發(fā)展,才是企業(yè)發(fā)展壯大的根本出路,兼顧經(jīng)濟(jì)責(zé)任、法律責(zé)任和道德責(zé)任,才是企業(yè)發(fā)展壯大的根本出路。

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