關(guān)于AI上市公司發(fā)展水平評價(jià)

李如是+張海+高夢元

摘 要：采用主成分分析法，收集新興概念行業(yè)--AI（人工智能）2014年上市企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，重新建立其行業(yè)發(fā)展水平的指標(biāo)體系，對目前19家AI企業(yè)進(jìn)行評價(jià)，并與原有的指標(biāo)體系進(jìn)行對比。又對“量子通訊”概念行業(yè)（相類似的行業(yè)）包含的上市企業(yè)進(jìn)行相同的分析，作為對照行業(yè)使得結(jié)論更為可靠。本文通過研究發(fā)現(xiàn)，不同的行業(yè)都有其獨(dú)特的評價(jià)體系，且由于國家宏觀經(jīng)濟(jì)情況的不同以及數(shù)據(jù)波動的影響，該評價(jià)指標(biāo)體系也會有所改變。所以應(yīng)該對原有的權(quán)威指標(biāo)體系不斷進(jìn)行更新，不斷細(xì)化。

關(guān)鍵詞：主成分分析；AI上市企業(yè)；評價(jià)指標(biāo)體系

一、研究背景

人工智能（Artificial Intelligence），通?？s略為“AI”。該行業(yè)是研究人的智能相關(guān)的理論，并將其應(yīng)用于各生產(chǎn)領(lǐng)域，使得社會勞動更為快速簡便的一類新興科學(xué)技術(shù)。人工智能是受信息技術(shù)影響的一個(gè)研究領(lǐng)域，它企圖分解人類的生理動作或行為模式，并創(chuàng)造出能應(yīng)用該原理的機(jī)械設(shè)備，有部分研究是為了生產(chǎn)極其“擬人化”的機(jī)械而存在。自從人工智能這門學(xué)科背獨(dú)立出來之后，其對人類社會生產(chǎn)的影響越來越大，有越來越多相關(guān)的科技產(chǎn)品被應(yīng)用于實(shí)際的生產(chǎn)流程，使得現(xiàn)代化生產(chǎn)變得迅捷簡便。

涉及AI概念行業(yè)的企業(yè)，近幾年尤為受股民的追捧，特別是2016年2月份以來，AI概念個(gè)股逐漸升溫，AI股的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢無疑是一熱點(diǎn)。上市公司的財(cái)務(wù)分析與我們?nèi)粘Ｋ鶎W(xué)緊密相關(guān)，對它的分析不僅要從經(jīng)濟(jì)的視角出發(fā)，更要從管理的視角出發(fā)。對投資者或是企業(yè)的融資都有一定的借鑒意義。

通過主成分對AI上市公司進(jìn)行行業(yè)的評價(jià)，從數(shù)據(jù)的角度檢驗(yàn)主成分得到的結(jié)果與專家所設(shè)立的指標(biāo)體系是否一致，并做出解釋。

二、指標(biāo)體系的建立

通過對相關(guān)文獻(xiàn)的研究，以及專家評價(jià)的結(jié)果并結(jié)合相關(guān)的財(cái)務(wù)知識，得到以下指標(biāo)評價(jià)體系：根據(jù)AI企業(yè)的背景，在此，我們從上市公司的償債能力，獲利能力，營運(yùn)能力和規(guī)模成長能力四個(gè)方面對其進(jìn)行指標(biāo)的劃分。存貨作為一個(gè)實(shí)際物體的存在方式，現(xiàn)在的AI企業(yè)所生產(chǎn)的產(chǎn)品能夠規(guī)模量產(chǎn)的幾乎沒有，且部分互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)無存貨這一指標(biāo)。因此，這個(gè)存貨周轉(zhuǎn)率該指標(biāo)在此剔除。

整理后，較權(quán)威的對上市企業(yè)的評價(jià)指標(biāo)體系如下表所示：

三、主成分分析法實(shí)證研究

利用主成分析法是為了對大量的上市企業(yè)評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行“降維”處理，以便得到層次分明，解釋合理的行業(yè)發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系。主成分分析法與因子分析有相似之處，但有有所不同，將具有較多“相似”部分的指標(biāo)合為一個(gè)層次的指標(biāo)對建立評價(jià)體系很有幫助。

以2014年（由于2015年年報(bào)并未全部披露，2014年披露的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)最為全面且詳細(xì)）披露的滬深主板A股上市公司年度報(bào)告或獨(dú)立公告為數(shù)據(jù)來源。對每一家企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)告的數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣、匯總，依據(jù)財(cái)務(wù)指標(biāo)計(jì)算公式求出已建立的評價(jià)體系所需數(shù)據(jù)，最終得到分析樣本。選取了較新概念行業(yè)--人工智能作為分析對象，該概念股包含19家上市公司。

由上圖可知，市凈率這一指標(biāo)在5個(gè)主成分中的貢獻(xiàn)率均不顯著，所以剔除。

根據(jù)主成分分析的結(jié)果保留5個(gè)主成分（各成分解釋如下），總共達(dá)到78%左右的累積貢獻(xiàn)率：

1.盈利能力（企業(yè)獲取收益的能力）：權(quán)益凈利率，總資產(chǎn)凈利率，凈資產(chǎn)收益率，銷售凈利率，成本費(fèi)用利潤率，營業(yè)利潤率，營業(yè)收入增長率；

2.償債能力（企業(yè)償還債務(wù)及支付利息的能力）：流動比率，速動比率，資產(chǎn)負(fù)債率；

3.規(guī)模擴(kuò)張能力（企業(yè)擴(kuò)大市場占有率及影響力的能力）：權(quán)益乘數(shù)，凈利潤增長率，固定資產(chǎn)投資擴(kuò)張率；

4.營運(yùn)能力（企業(yè)經(jīng)營日常業(yè)務(wù)的能力）：每股盈利，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率；

5.資產(chǎn)增長能力（企業(yè)價(jià)值的增長及未來的成長能力）：總資產(chǎn)增長率，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，資本保值增值率。

可以看出，通過主成分分析法得到的評價(jià)指標(biāo)體系與之前總結(jié)的前人研究成果相比并不完全一致，這5個(gè)主成分的提取有其行業(yè)本身特點(diǎn)的影響，也有采用的樣本數(shù)據(jù)的影響。

評價(jià)結(jié)果如下：1.盈利能力最強(qiáng)：同花順、高樂股份、慈星股份；2.償債能力最強(qiáng)：東方網(wǎng)力、同花順、高樂股份；3.規(guī)模擴(kuò)張能力最強(qiáng)：科大智能、東方網(wǎng)力、高樂股份；4.營運(yùn)能力最強(qiáng)：高樂股份、驊威股份、張江高科；5.資產(chǎn)增長能力最強(qiáng)：同花順、紫光股份、高樂股份。

本文選取了概念股作為研究對象。與以往根據(jù)主營業(yè)務(wù)劃分的行業(yè)不同，概念行業(yè)是依據(jù)研究權(quán)重、時(shí)事熱點(diǎn)、以及特色題材進(jìn)行劃分的。在這種情況下股票業(yè)績未必通過運(yùn)營實(shí)現(xiàn)，可以通過事件驅(qū)動，起到一定的宣傳作用。就AI行業(yè)來說，建立行業(yè)發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系，是為了更好體現(xiàn)企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢，那就必須對其不斷細(xì)化，篩選和實(shí)驗(yàn)，不可能一蹴而就，且由于數(shù)據(jù)波動的影響指標(biāo)體系隨時(shí)有可能比那花。已有的指標(biāo)體系未必適合我們將做研究的對象。

四、與量子通訊行業(yè)對比分析

同樣收集2014年深滬A股中“量子通訊”概念行業(yè)（總共15家上市企業(yè)）的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括上市企業(yè)該年年報(bào)以及發(fā)展近況描述，作為樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。

由上圖可以看出，由主成分分析法所得的量子通訊行業(yè)的評價(jià)指標(biāo)體系由5個(gè)部分組成：1.銷售凈利潤，凈資產(chǎn)收益率，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，資產(chǎn)負(fù)債率，每股盈利，權(quán)益凈利潤，市凈率，流動比率；2.總資產(chǎn)凈利率，權(quán)益凈利率，成本費(fèi)用利潤率，營業(yè)利潤率，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率；3.營業(yè)收入增長率，凈利潤增長率，總資產(chǎn)增長率；4.固定資產(chǎn)投資擴(kuò)張率，資本保值增值率；5.速動比率。

量子通訊與人工智能均是屬于高新科技這一大概念下的概念行業(yè)，出現(xiàn)這一新興概念股的時(shí)間都較短，且包含上市公司的企業(yè)數(shù)量大體一致。但其經(jīng)過主成分分析所得結(jié)果卻完全不一致，這說明了每個(gè)行業(yè)應(yīng)該都有其獨(dú)特的評價(jià)指標(biāo)體系，若僅僅使用統(tǒng)一的、不變的評價(jià)體系可能會有失偏頗。

五、結(jié)論與思考

結(jié)合實(shí)際的經(jīng)濟(jì)背景對人工智能概念股的主成分結(jié)論進(jìn)行分析：

1.在按五個(gè)主成分分別對企業(yè)進(jìn)行分類之后，高樂股份可以說是個(gè)極端情況：不是最好，就是最差。當(dāng)然這也與數(shù)據(jù)選取的局限性有關(guān)（只選取了2014年一年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析），不排除恰好有特殊情況；

2.在五種分類之中，同花順企業(yè)領(lǐng)先領(lǐng)域較多；不排除財(cái)務(wù)報(bào)表從同花順炒股軟件上所得的影響，但它是其中極少數(shù)的完全依賴互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)；

3.人工智能股票的熱潮與今年政策導(dǎo)向有部分關(guān)系。從第一主成分可以看出，盈利能力強(qiáng)大是其主要的相似之處；

4.從其他四大主成分的排序可以看出，償債能力、規(guī)模擴(kuò)張能力、營運(yùn)能力以及資產(chǎn)增長能力的高低對盈利能力的強(qiáng)弱并沒有直接影響。

盈利能力是該行業(yè)最重視的指標(biāo)。但盈利能力的高低不能表示企業(yè)其他方面的能力的強(qiáng)弱；對企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢進(jìn)行綜合評價(jià)時(shí)，企業(yè)在各成分上的分布較為分散，可能是受指標(biāo)數(shù)量過多和樣本數(shù)量過少的影響。所以，在研究上市企業(yè)的績效時(shí)，只分析其中具有代表性的某一方面可能會得出更顯著的結(jié)論。

高科技概念行業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)波動較大，應(yīng)從長期視角對其進(jìn)行分析；且研發(fā)產(chǎn)品收益周期較長，在短期內(nèi)對企業(yè)進(jìn)行評價(jià)可能會有失偏頗。例如：高樂股份，是廣東省的老牌玩具制造企業(yè)。建立于1989年，有較深厚的底蘊(yùn)。近幾年與廣州幽聯(lián)攜手進(jìn)軍人工智能，有強(qiáng)大的技術(shù)優(yōu)勢作為后盾，但該優(yōu)勢未必是短期內(nèi)可以反映出的。所以其較好的盈利能力并不是空穴來風(fēng)。

參考文獻(xiàn)：

史小康.基于灰色關(guān)聯(lián)與主成分分析的公司績效評價(jià)--以2009年信息技術(shù)上市公司為例[J].金融與經(jīng)濟(jì)，2011（06）：67-70.