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      中國石油行業(yè)上市公司分析

      2015-06-24 21:56:42陳璐李俊峰
      科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2015年19期
      關(guān)鍵詞:主成分分析重要性因子

      陳璐 李俊峰

      摘 要:上市石油公司發(fā)展水平差異顯著,凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、速動比率在上市公司報(bào)表中占據(jù)著重要的地位,而規(guī)模較大的石油公司在其報(bào)表中并沒有顯示出與其規(guī)模相對應(yīng)的績效水平。文章首先對各因子進(jìn)行貢獻(xiàn)水平檢驗(yàn),提取中公共因子。然后對公司進(jìn)行因子得分排名,并對主成分進(jìn)行分析。

      關(guān)鍵詞:因子;主成分分析;重要性

      1 概述

      隨著我國經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,對石油的需求也直線飆升,國際社會甚至預(yù)言整個(gè)世界的石油都不足中國的消費(fèi),我國因此也成為世界上僅次于美國的第二大石油進(jìn)口國。與此同時(shí),我國的石油戰(zhàn)略和對世界石油市場的話語權(quán)都很不明朗,加大我國的石油行業(yè)研究,有助于增強(qiáng)我國躋身于世界先進(jìn)國家行業(yè)的競爭力。中國目前的石油上市公司擔(dān)負(fù)著維護(hù)我國石油安全,參與國際競爭,降低國際油價(jià)波動對我國戰(zhàn)略能源的沖擊的責(zé)任。從目前上市公司的現(xiàn)狀來看,只有走出去,參與國際市場的競爭,才能不斷發(fā)展壯大中國石油產(chǎn)業(yè),維護(hù)國家站綠安全。整個(gè)行業(yè)并隨著國際油價(jià)的上漲利潤不斷上升,2008年中國石油業(yè)累計(jì)利潤65842.9億元,同比增長24.0%,石油和天然氣開采業(yè)12月份產(chǎn)值629.9億元,同比下降22.9%,1-12月累計(jì)10414.3億元,同比增長32.1%。在這種現(xiàn)實(shí)狀況下,分析石油上市公司的經(jīng)營指標(biāo),尋找影響其經(jīng)營成果的因素指標(biāo)有著至關(guān)重要的意義。

      2 因子分析

      2.1 指標(biāo)選取

      文章的數(shù)據(jù)來源是中銀國際證券行情軟件2014年12月31日的數(shù)據(jù),在上市石油行業(yè)中選取了10個(gè)指標(biāo):凈資產(chǎn)收益率(X1)、存貨周轉(zhuǎn)率(X2)、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率(X3)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X4)、主營業(yè)務(wù)收入增長率(X5)、營業(yè)利潤增長率(X6)、總資產(chǎn)增長率(X7)、資產(chǎn)負(fù)債率(X8)、股東權(quán)益比率(X9)、速動比率(X10)。文章通過統(tǒng)計(jì)軟件SPSS11.0進(jìn)行分析。

      2.2 數(shù)據(jù)分析

      (1)分析各變量是否適合因子分析。通過計(jì)算各數(shù)據(jù)之間的相關(guān)矩陣及逆矩陣,得出KMO檢驗(yàn)值和巴特利特球形檢驗(yàn)值。如表1所示。

      從表1中看出,巴特利特球形檢驗(yàn)值為111.825,對應(yīng)的相伴概率為0.000小于顯著值,該相關(guān)矩陣非系數(shù)矩陣;KMO檢驗(yàn)值為0.379屬于屬于適合因子分析的區(qū)間,因此該變量適合因子分析。

      (2)共同度檢驗(yàn)。根據(jù)因子分析計(jì)算變量的共同度,根據(jù)最終提取的因子變量的特征值與特征向量計(jì)算出因子載荷矩陣。如表2所示,準(zhǔn)油股份方差93.6%都能被因子變量解釋,廣聚能源方差的62.2%都能被因子變量解釋。

      表2 共同度

      提取方法:主成分分析法

      (3)提取因子。采用主成分分析法,確定因子個(gè)數(shù)依據(jù)方差累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到77.243%。

      表3 因子提取及旋轉(zhuǎn)結(jié)果

      提取方法:主成分分析法

      從表3可以看出,提取的三個(gè)公共因子后,對原方差的解釋程度相當(dāng)高,符合提取公因子的要求。

      (4)因子旋轉(zhuǎn)。通過方差極大法對因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn),得到旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)荷矩陣如表4。旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)荷矩陣兩端集中,能更好的解釋主因子。因?yàn)槲唇?jīng)旋轉(zhuǎn)的載荷矩陣中,因子變量在許多變量上都有較高的載荷,含義比較模糊。

      表4 旋轉(zhuǎn)后因子負(fù)荷矩陣

      提取方法:主成分分析法,旋轉(zhuǎn)方法:方差極大法。

      從表4中可以看出,因子1對股東權(quán)益比率,速動比率的正載荷較大,可以看做資產(chǎn)負(fù)債因素;因子2對凈資產(chǎn)收益率,營業(yè)利潤增長率的正載荷較大,看做經(jīng)營能力,因子3對主營業(yè)務(wù)收入增長率總資產(chǎn)增長率看做發(fā)展因素。這三個(gè)因子有明顯的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義,由原來的10個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成3個(gè)指標(biāo),更好的能對上市公司經(jīng)營狀況做分析。

      (5)計(jì)算出因子得分值。根據(jù)公式

      計(jì)算出因子排名(見表5)。

      表5 根據(jù)各因子的上市公司績效排序

      (6)計(jì)算公司排名。根據(jù)各個(gè)企業(yè)的因子得分,然后通過表4中的各個(gè)公司因子權(quán)重,然后各因子的得分值與相應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率相乘再相加求出每個(gè)樣本點(diǎn)的因子得分。計(jì)算出每一個(gè)公司的得分,如表6。

      表6 公司綜合得分排序

      (7)主成分分析。將因子負(fù)荷矩陣中的數(shù)據(jù)載入數(shù)據(jù)編輯窗口,用主成分分析方法得出特征向量矩陣見表7。

      標(biāo)準(zhǔn)化各個(gè)因子后然后利用公式:

      推出主成分表(見表8)。

      表8 主成分表

      從主成分表達(dá)式可以看出第一成分中凈資產(chǎn)收益率占有較高的負(fù)荷,第二成分中資產(chǎn)負(fù)債率占有較高的負(fù)荷,第三成分中速動比率占有較高的負(fù)荷。較高的負(fù)荷表明對主成分影響較大,即影響提取的主成分績效的就是凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、速動比率。

      3 結(jié)束語

      綜合以上分析,我們可以看出:(1)上市石油公司績效存在較大的差異。從上市公司綜合得分來看,有7家的綜合得分為正,另外5家公司為負(fù)。得分最高的公司與最低的之間差距很大。從單個(gè)因子的排名來看,各個(gè)股份制公司也存在較大的差異。(2)國內(nèi)石油巨頭的績效普遍低于規(guī)模中小石油企業(yè),中國石油和中國石化的排名分別在第4位和第8位,處于中等偏下的績效水平,與其龐大的規(guī)模不成正比。(3)從主成分分析結(jié)果來看,凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、速動比率在績效因子中占有很大的負(fù)荷。凈資產(chǎn)收益率反應(yīng)了股東權(quán)益的收益水平,指標(biāo)值越高,說明投資帶來的收益越高。反應(yīng)了企業(yè)的盈利能力。資產(chǎn)負(fù)債率表明企業(yè)通過舉債籌措的資金與股東提供的資金在經(jīng)營中發(fā)揮同樣的作用,在企業(yè)所得的全部資本利潤率超過因借款而支付的利息率時(shí),股東所得到的利潤就會加大反應(yīng)了企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展能力。速動比率衡量企業(yè)流動資產(chǎn)中可以立即變現(xiàn)用于償還流動負(fù)債的能力。

      參考文獻(xiàn)

      [1]國家石油和化工網(wǎng).http://www.cpcia.org.cn[DB/OL].

      [2]李丹.中國上市公司發(fā)展規(guī)模研究[M].華中科技大學(xué)出版社,2006.

      [3]劉大海.SPSS統(tǒng)計(jì)分析[M].清華大學(xué)出版社,2008.

      作者簡介:陳璐(1982-),女,重慶財(cái)經(jīng)職業(yè)學(xué)院商貿(mào)旅游系,助教,從事職業(yè)教育、經(jīng)濟(jì)方面的研究。

      李俊峰(1985-),男,講師,重慶財(cái)經(jīng)職業(yè)學(xué)院金融系講師,從事職業(yè)教育方面的研究。

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