醫(yī)藥行業(yè)投資價(jià)值分析

唐賢偉++孫雪琴++樊彩娟

摘要：文章以醫(yī)藥行業(yè)164家上市公司2016年上半年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為研究對象，選取了38項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析、logistic回歸構(gòu)建模型，詳細(xì)分析我國醫(yī)藥行業(yè)上市公司的投資價(jià)值，得出影響投資價(jià)值的主要因素，評(píng)價(jià)結(jié)果符合客觀實(shí)際情況，最終為投資者提供參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：上市公司 投資價(jià)值 主成分 logistic回歸

一、引言

近年來，隨著我國證券市場的逐步發(fā)展，投資者越來越關(guān)注上市公司的投資價(jià)值分析。公司的財(cái)務(wù)狀況是影響股票市場最根本的決定因素，投資價(jià)值分析著眼于公司長遠(yuǎn)利益的增長和生命周期的持續(xù)，股票市場受到宏觀市場環(huán)境、本行業(yè)及相關(guān)行業(yè)狀況、企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營情況等多方面因素的影響，通過財(cái)務(wù)狀況，投資者可以判斷公司的運(yùn)營能力、盈利能力、償債能力，并預(yù)測公司未來的發(fā)展?jié)摿?，給投資者提供參考建議。

本文通過醫(yī)藥行業(yè)上市公司的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，利用Matlab、spss統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行主成分分析，建立logistic回歸模型完成對各醫(yī)藥行業(yè)上市公司的投資價(jià)值分析。

二、研究分析

根據(jù)2000年到2015年中國知網(wǎng)學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫檢索發(fā)現(xiàn)，關(guān)于投資價(jià)值研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)共有942篇，如表1所示。

為了便于分析，本文采用COX-Staut趨勢存在性檢驗(yàn)，探究10年來投資價(jià)值分析的研究狀況，并作出如下假設(shè)：

H0：10年來投資價(jià)值分析文獻(xiàn)無增長趨勢；

H1：10來投資價(jià)值分析文獻(xiàn)有上升趨勢。

令C=n/2=10/2=5，前后觀測值中為3正5負(fù)，取K=min{S+，S-}，p值為P（K﹤k）=P（K≤2）=■■n' i=1/38（6+28+56）=0.297>α=0.05，說明近16年來有關(guān)投資價(jià)值分析的文獻(xiàn)數(shù)量沒有增長趨勢，文獻(xiàn)趨勢圖如圖1所示。

從檢驗(yàn)的結(jié)果和趨勢圖來看，2000年到2005年以來文獻(xiàn)數(shù)量急劇增加，但近年來，投資價(jià)值分析的研究一直沒有大的進(jìn)展，從知網(wǎng)檢索被下載排名來看，處第一位的萬科房地產(chǎn)公司投資價(jià)值分析，通過對該公司基本面和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析進(jìn)行研究，得到宏觀經(jīng)濟(jì)和相關(guān)政策得到的定性價(jià)值和以公司財(cái)務(wù)報(bào)表以及由自由現(xiàn)金流貼現(xiàn)模型計(jì)算出的公司理論的定量價(jià)值。第二位的上市公司投資價(jià)值分析，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)中的因子分析和多元線性回歸建立了投資價(jià)值的定量模型和現(xiàn)行投資價(jià)格模型進(jìn)行研究，計(jì)算出上市公司的投資價(jià)值和現(xiàn)行投資的價(jià)格為投資者提供投資結(jié)論。排名第三的論上市公司的投資價(jià)值分析，通過“三段論”的形式對上市公司的投資價(jià)值分析進(jìn)行了深入探討，首先對國內(nèi)外投資價(jià)值分析進(jìn)行總結(jié)和評(píng)析；再具體的案例分析——上市公司東軟股份的投資價(jià)值分析；最后提出在國內(nèi)投資價(jià)值分析行業(yè)規(guī)范化過程中存在的問題和解決辦法的結(jié)論。

總之，在投資價(jià)值分析的研究中都沒有涉及到數(shù)學(xué)模型的運(yùn)用，因此利用數(shù)學(xué)模型的方法進(jìn)行投資價(jià)值分析具有較高的研究價(jià)值。

三、 數(shù)據(jù)預(yù)處理

（一）指標(biāo)選取。上市公司經(jīng)營業(yè)績可通過報(bào)表的方式反映出來。在選取財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)，綜合考慮了全面性的要素，通過中信證券投資軟件選取了164家（剔除了財(cái)務(wù)指標(biāo)欠缺的隴神戎發(fā)（300534））上市醫(yī)藥公司2016年上半年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。并選取了38項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為主成分分析階段的變量，分別是：總資產(chǎn)（X1）、凈資產(chǎn)（X2）、少數(shù)股權(quán)（X3）、資產(chǎn)負(fù)債率（X4）、流動(dòng)資產(chǎn)（X5）、固定資產(chǎn)（X6）、流動(dòng)負(fù)債（X7）、公積金（X8）、存貨（X9）、應(yīng)收賬款（X10）、營業(yè)收入（X11）、營業(yè)成本（X12）、營業(yè)利潤（X13）、投資收益（X4）、利潤總額（X15）、稅后利潤（X16）、凈利潤（X17）、未分配利潤（X18）、經(jīng)營現(xiàn)金流量（X19）、總現(xiàn)金流量（X20）、股東人數(shù)（X21）、人均持股（X22）、人均市值（X23）、利潤同比（X24）、收入同比（X25）、市凈率（X26）、市現(xiàn)率（X27）、市銷率（X28）、每股收益（X29）、每股凈資產(chǎn)（X30）、調(diào)整后凈資產(chǎn)（X31）、每股公積（X32）、每股未分配（X33）、權(quán)益比（X34）、凈益率（X35）、毛利率（X36）、營業(yè)利潤率（X37）、凈利潤率（X38）。

（二）數(shù)據(jù)整理。根據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化分析的要求，需要將所收集的數(shù)據(jù)全部轉(zhuǎn)化成正向指標(biāo)，將逆向指標(biāo)轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)使用公式：

■=[max（xi）-xi]/max（xi）-min（xi）

將適度指標(biāo)轉(zhuǎn)化為正指標(biāo)使用公式：

■=1/（1+|xi-A|）（A為適度值）

由于所收集原始數(shù)據(jù)中，各指標(biāo)性質(zhì)和量綱的不同，需對全部原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理的公式為：

Xij=（xij-u）/α（u為均值，α為標(biāo)準(zhǔn)差）

四、 模型建立與分析

（一）主成分分析。將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后，需要確定原有變量是否適合作因子分析，做KMO和bartlett檢驗(yàn)，再確定因子變量進(jìn)行主成分分析，最后計(jì)算主成分得分和綜合得分，得到醫(yī)藥行業(yè)上市公司的綜合得分排名。

1.KMO和bartlett檢驗(yàn)。本文使用MATLAB對數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和bartlett檢驗(yàn)，具體如表2所示。

其中Bartlettˊs球形度檢驗(yàn)為703，相應(yīng)的概率sig<0.05，可以認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異。同時(shí)，KMO=0.764，根據(jù)kaiser給出的KMO度量標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)KMO>0.7適合做因子分析的原則，可知適合做因子分析。

2.提取主成分。由于需要提取綜合因子來代替眾多原始數(shù)據(jù)，本文運(yùn)用matlab軟件對指標(biāo)體系進(jìn)行主成分分析，得到了成分特征值和成分方差貢獻(xiàn)率（見表3），根據(jù)特征值>1，方差累計(jì)貢獻(xiàn)率>80%以上的主成分選取主成分，發(fā)現(xiàn)前10個(gè)主成分累計(jì)方差貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到82.83604%，前10個(gè)主成分已經(jīng)反映了原指標(biāo)體系信息82.83604%，因此我們選取了前10個(gè)主成分代替原有的38個(gè)指標(biāo)。

3.計(jì)算主成分得分。根據(jù)matlab運(yùn)行結(jié)果，我們可以得到主成分系數(shù)向量（見表4），根據(jù)表4主成分系數(shù)向量可以得出主成分的線性表達(dá)式為：

FJ=Z1jx1*+Z2jx2*+…+Z38jx38*

其中Fi是標(biāo)準(zhǔn)化之后的變量值，Z1i，Z2i，…，Z38i是第i主成分的變量系數(shù)向量。F1、F2主成分的線性表達(dá)式為：

F1=0.182x1*+0.250x2*+…+0.032x3*+0.023x38*

F2=-0.100x1*-0.088x2*+…+0.363x37*+0.366x38*

其他主成分依此類推。其中在第一主成分F1的表達(dá)式中X2、X3、X17指標(biāo)的載荷量較大，可以視作是醫(yī)藥行業(yè)上市公司反映資產(chǎn)實(shí)力及經(jīng)營效益的綜合指標(biāo)。在第二主成分F2的表達(dá)式中X36、X37、X38指標(biāo)的載荷量較大，可以視作是反映醫(yī)藥行業(yè)上市公司股東回報(bào)能力及盈利能力綜合指標(biāo)。

4.計(jì)算綜合得分。將標(biāo)準(zhǔn)化后的原始指標(biāo)代入主成分線性表達(dá)式中，各主成分得分乘以相應(yīng)權(quán)數(shù)（方差貢獻(xiàn)率%）加總求和，即：

F綜=0.37F1+0.12F2+…+0.02F10

可得到各醫(yī)藥行業(yè)上市公司綜合得分及排名。如表5所示（部分省略）。

5.因子分析結(jié)果。利用因子分析得到的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，投資者就可以對各醫(yī)藥行業(yè)上市公司的投資價(jià)值作個(gè)別分析。本文僅對其中個(gè)別典型醫(yī)藥行業(yè)上市公司進(jìn)行詳細(xì)的分析和研究。

貴州百靈藥業(yè)的綜合得分排名第一，其毛利率和凈利潤率名列前茅，反映了貴州百靈在醫(yī)藥行業(yè)上市公司中盈利能力較強(qiáng)，從財(cái)務(wù)學(xué)的角度來說，毛利率反映企業(yè)的營業(yè)成本和營業(yè)收入的比例關(guān)系，貴州百靈藥業(yè)2016年上半年的毛利率為60.41%，另外凈利潤率是評(píng)價(jià)企業(yè)通過銷售賺取利潤的能力，反映企業(yè)凈利潤占營業(yè)收入的比例，而貴州百靈的凈利潤率為21.1%，該比率高于醫(yī)藥行業(yè)上公司平均水平，表明貴州百靈藥業(yè)通過擴(kuò)大銷售獲取報(bào)酬的能力較強(qiáng)。但是在經(jīng)營現(xiàn)金流遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于醫(yī)藥行業(yè)上市公司的平均水平。究其原因，貴州百靈藥業(yè)在營業(yè)收入和營業(yè)成本、費(fèi)用類的比例基本是1：1，因?yàn)槭Ｓ嘟?jīng)營現(xiàn)金流的金額不足，導(dǎo)致經(jīng)營現(xiàn)金流量的增長率被嚴(yán)重拉低，這提醒投資者在對上市公司進(jìn)行投資時(shí)，不僅要關(guān)注其盈利能力，還應(yīng)關(guān)注所投資企業(yè)的運(yùn)營能力、現(xiàn)金流量的現(xiàn)實(shí)情況，從多方面衡量企業(yè)的投資價(jià)值。

與貴州百靈相對比，排名第15的康美藥業(yè)則在盈利能力方面表現(xiàn)較突出，康美藥業(yè)的市凈率和每股凈資產(chǎn)位居同行前列并且高于醫(yī)藥行業(yè)平均水平，這與其特殊的股本結(jié)構(gòu)和康美藥業(yè)是小盤股有著重要的聯(lián)系，這兩方面的因素使康美藥業(yè)在其他業(yè)務(wù)方面表現(xiàn)一般，但由于其沒有其他一般上市公司的所有權(quán)和經(jīng)營權(quán)分離而產(chǎn)生的矛盾，因此康美藥業(yè)的股東可以享有較高的投資回報(bào)。

在眾多的醫(yī)藥行業(yè)上市公司當(dāng)中，國農(nóng)科技的經(jīng)營現(xiàn)金流居于醫(yī)藥行業(yè)中等水平，但是其在償付債務(wù)能力方面卻處于醫(yī)藥行業(yè)上市公司末位。對其進(jìn)行詳細(xì)的研究分析，發(fā)現(xiàn)這是由于國農(nóng)科技近年來一方面流動(dòng)負(fù)債總額較大，另一方面對外投資的現(xiàn)金流入遠(yuǎn)小于現(xiàn)金流出，比如在二、三和四線城市的房地產(chǎn)投資庫存量大消耗了大量的流動(dòng)資金。

（二）Logistic回歸模型。假設(shè)以主成分分析得到的各醫(yī)藥行業(yè)上市公司的綜合得分中大于0的公司具有投資價(jià)值，即Y=1，以主成分分析得到的各醫(yī)藥行業(yè)上市公司的綜合得分中小于0的公司不具有投資價(jià)值，即Y=0。使用SPSS對標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)與Y進(jìn)行二元logistic回歸，建立模型。

1.模型系數(shù)的綜合檢驗(yàn)。如表6所示，分別采用步與步之間的相對似然比檢驗(yàn)，塊間的相對似然比檢驗(yàn)和模型間的相對似然比檢驗(yàn)三種檢驗(yàn)方法對模型全局進(jìn)行檢驗(yàn)，通過三種方法的檢驗(yàn)，其Sig均小于0.05，可以看出模型具有顯著的統(tǒng)計(jì)意義。

2.模型擬合優(yōu)度的檢驗(yàn)。表7給出了Cox&Snell R方和Negelkerke R方主要給出了-2對數(shù)似然值的兩個(gè)決定系數(shù)，Cox&Snell R方和Negelkerke R方越漸進(jìn)1越好，這里為0.666和0.918，說明擬合較優(yōu)。Logistic的擬合，其中各變量的Sig均小于0.05，比較顯著。

3.構(gòu)建logistic模型。由于X3、X25、X26、X28、X33的回歸系數(shù)（B）為正值，取相應(yīng)的指數(shù)后會(huì)大于1，表示取值越大，說明具有投資價(jià)值的可能性越大。X9、X21、X27、X29、X34、X36、X38的回歸系數(shù)（B）為負(fù)值，取相應(yīng)指數(shù)后值越大，說明具有投資價(jià)值的可能性越小。

根據(jù)表8擬合結(jié)果，得到logistic回歸模型為：

Ln[P/（1-P）]=BXT

B=[0.00005 -0.00003 -0.00010 0.00973 0.12970 -11.93513 0.01029 -33.37447 5.05737 -25.21158 -0.27507 -0.24615 35.969]

X=[X3 X9 X21 X25 X26 X27 X28 X29 X33 X34 X36 X38 1]

即：P=exp（BXT）/[1+exp（BXT）]

4. 模型預(yù)測檢驗(yàn)。logistic 回歸模型總準(zhǔn)確率達(dá)到95.7%，其中對具有投資價(jià)值的上市公司判斷準(zhǔn)確率為93.5%，對不具有投資價(jià)值的上市公司判斷準(zhǔn)確率為95.8%，可認(rèn)為判定結(jié)果可信度較高。表9給出了樣本分類的準(zhǔn)確率。

5.logistic結(jié)果分析?；貧w結(jié)果可以看出影響醫(yī)藥行業(yè)投資價(jià)值的因素主要有少數(shù)股權(quán)X3、收入同比X25、市凈率X26、市銷率X28、每股未分配X33、存貨X9、股東人數(shù)X21、市現(xiàn)率X27、每股收益X29、權(quán)益比X34、毛利率X36、凈利潤率X38，因此從財(cái)務(wù)視角下進(jìn)行投資價(jià)值分析時(shí)，需要首先考慮以上財(cái)務(wù)指標(biāo)。

五、研究結(jié)論

本文根據(jù)所有醫(yī)藥行業(yè)上市公司38個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)出發(fā)，借助統(tǒng)計(jì)軟件matlab、spss進(jìn)行主成分分析和logistic回歸。評(píng)價(jià)結(jié)果符合客觀實(shí)際情況，醫(yī)藥行業(yè)上市公司綜合得分排名也充分地體現(xiàn)了這些上市公司的投資價(jià)值，而且用于評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系與關(guān)于公司價(jià)值的理論也是比較一致的，結(jié)果可以為投資者提供參考。

投資者在對醫(yī)藥行業(yè)選擇投資對象時(shí)，可以參考模型評(píng)價(jià)結(jié)論作出相應(yīng)的投資決策。進(jìn)行投資價(jià)值分析時(shí)要著重考慮少數(shù)股權(quán)、收入同比、市凈率、市銷率、每股未分配、存貨、股東人數(shù)、市現(xiàn)率、每股收益、權(quán)益比、毛利率、凈利潤率。上市公司投資價(jià)值分析涉及國家的宏觀調(diào)控、行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r、經(jīng)濟(jì)政策走勢、產(chǎn)品市場狀況、公司財(cái)務(wù)狀況等綜合因素，合理的政策導(dǎo)向可促進(jìn)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。公司財(cái)務(wù)狀況是決定投資價(jià)值的關(guān)鍵因素，反映了公司的整體運(yùn)營情況。所以，投資者在分析上市公司投資價(jià)值時(shí)，應(yīng)綜合考慮上市公司所處的宏觀、中觀和微觀環(huán)境。J

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