上市公司业绩评价模型研究分析.doc

1 42 题目 题目 上市公司业绩评价模型分析与研究上市公司业绩评价模型分析与研究 院 系 信息学院 专 业 班 级 学生姓名 学 号 导师姓名 导师职称 2007 年 04 月 18 日 2 42 摘摘 要要 市场经济中 开展上市公司业绩评价在理论 实践上均具有重要作用 无论 是对政府转变职能和加强宏观调控 还是对公司改善经营管理 以及投资者及时 调整投资决策 都有十分重要的意义 构建模型必须建立在数据的基础上 在企业的总体业绩中 财务业绩占有主 导地位 信息技术业增长速度快 创新能力强 整体素质好 具有其他行业所无 法比拟的优势 因此 本文选取信息业 82 家上市公司的财务数据为样本 应用 数据挖掘中比较成熟的统计分析方法 从 13 个财务指标中提取 6 个因子作为评 价的主要指标 构建基于因子分析的业绩评价模型 提取的因子分别体现上市公 司的 1 盈利能力 2 资产管理能力 3 偿债能力 4 特征能力 5 扩张 能力 6 成长能力 从而可对公司的业绩从多角度 分层次进行分析 继此获 得比较客观全面的评价 本文借助业绩评价模型计算上市公司各指标得分及综合得分 根据综合得分 情况进行排名 并撷取榜单中颇具代表性的上市公司 针对其业绩情况进行点评 关键词 关键词 数据挖掘 上市公司 评价模型 因子分析 3 42 Abstract In dealing with the rapid economic development one cannot but admit that evaluation is of the essences in assessing financial performance What s more it is not only sounds fine but also really works Most of us are aware of the fact that the financial performance evaluation is of great help to macro control of the economy and enables government to focus on introducing changes in functions Besides the evaluation improves operating and managing methods in company to some extent It also offers the opportunities for individuals who can make adjustment of business strategies in time I m glad to have the honor to present my idea of financial performance evaluation more detailed here Coming to evaluating outstanding achievement financial performance is dominant in one company s whole performances As we all know that data lays the foundation of calculating model In the age of information and communication IT plays an extremely important role Compared with other trades IT has its own superiorities in speed creation Listed companies Assessment model Factor analysis 4 42 目录目录 1 绪论 1 1 1 研究背景与实际意义 1 1 2 对国外企业业绩评价研究与实践的简单分析 1 1 3 我国政府部门对上市公司业绩评价方法 2 1 4 建立上市公司业绩评价模型的意义 3 2 上市公司业绩评价问题及解决办法 4 2 1 业绩评价存在的问题 4 2 2 财务业绩评价的基本指标 5 2 3 分析方法 6 2 3 1 数据挖掘概述 6 2 3 2 数据挖掘流程 7 2 4 实证分析的原始数据 8 3 建立企业财务业绩评价模型 9 3 1 因子分析 9 3 1 1 因子分析基本思想及数学模型 9 3 1 2 因子得分 10 3 1 3 利用因子分析构建综合评价模型 11 3 2 构造企业财务业绩评价模型 11 3 2 1 相关性分析 11 3 2 2 确定主因子数目 12 3 2 3 对数据处理结果的分析 13 4 应用业绩评价模型 17 4 1 应用模型计算上市公司综合得分 17 4 2 结果分析 18 5 结论 19 5 1 本文的主要工作 19 5 2 本方案存在的不足 19 参考文献 21 附录 A 22 外文翻译与文献 29 致谢 37 5 42 6 42 1 1 绪论绪论 1 11 1 研究背景与实际意义研究背景与实际意义 随着我国市场经济的发展与完善 上市公司已成为市场经济中的主要组成部分 对整个社会经济发展起到越来越重要的作用 不可否认 在上市公司的发展过程中 也存在一些问题 如一些公司财务信息失真 虚增业绩 大肆 圈钱 等 这就需 要在市场经济条件下 有效发挥政府监管职能和社会监督职能 建立优胜劣汰机制 净化证券市场的环境 因此 开展业绩评价 无论对政府转变职能和加强宏观调控 还是对公司改善经营管理 以及投资者调整投资决策 都将具有十分重要的意义 目前 我国政府部门对上市公司采用的评价方法是综合业绩评价法 该方法的 基本思路是对上市公司从财务和非财务两方面进行总体考察 但是从实际操作上看 在评价指标及其数量的选择 指标权重与评价标准的设定等方面都还有待研究与完 善 本文的主要工作是 从企业财务数据入手 应用数据挖掘研究中的因子分析方 法 构建上市公司业绩评价模型 借助模型研究及实证分析 客观评价上市公司业 绩 从而开阔我国业绩评价的思路 1 21 2 对国外企业业绩评价研究与实践的简单分析对国外企业业绩评价研究与实践的简单分析 不论是发达的市场经济国家 还是国有企业所占比重相对较大的发展中国家 都对企业业绩评价问题给予了高度关注和认真实践 从这些国家和地区的研究和实 践中可以总结出以下几个特点 1 对企业业绩事后评价是政府间接管理企业的有效手段 无论是民营企业还是国有企业 都需要通过对企业经营业绩进行事后评价 了 解企业的收益能力 资产的运营状况和经营者的努力程度 从而及时发现问题 纠 正企业行为 改善经营管理 2 财务效益状况始终是企业业绩评价的核心内容 无论是民间管理咨询师的实践 管理学者 财务会计理论界的研究 还是政府 对公营企业经营业绩的考核评价 首先关注的是企业的财务效益状况 即投入产出 水平 以财务效益为核心的评价内容 促进了企业积极参与市场竞争 努力降低生 产经营成本 不断提高投资回报水平 尤其是健康的公营企业财务状况可以减少政 府的财政补贴 3 定量与定性分析相结合是各国评价方法的主要形式 西方发达国家尤其是美国对企业业绩评价问题的研究比较深入 评价方法经历 了从单纯定量分析到定量分析与定性分析相结合的发展过程 各国对公营企业的经 7 42 营业绩评价 更是根据公营企业的 二重性 经济性和社会性 将定量分析与 定性分析有机结合 4 从制度甚至法规上对国有企业的业绩评价做出统一规定 各国政府或议会公营企业业绩评价都从制度上甚至法律上做出了明确的规定 并指定或成立专门机构负责企业经营业绩考核评价工作 如美国是国会通过特别法 案 要求对政府投资企业进行业绩审计 法国政府在 1982 年颁布的 国有企业条 例 中明确规定要加强对国有企业业绩的考核评价 这种法规上的规定和拥有专门 机构 为公营企业业绩评价工作的规范开展和权威树立奠定了基础 虽然中国的经济体制与国外有根本性差别 但业绩评价作为一种企业管理的具 体方式和技术方法 有许多方面是可以借鉴和学习的 1 31 3 我国政府部门对上市公司业绩评价方法我国政府部门对上市公司业绩评价方法 目前 在我国政府部门对上市公司采用的评价方法是综合业绩评价法 其评价 体系与指标权数 1 见表 1 表 1 业绩评价体系与指标权数 1 评价指标基本指标修正指标 评价 内容 权数 100 指 标 权数 100 指 标 权数 100 财务效 益状况 36 加权平均净资产收益 率 主营业务利润率 22 14 总资产利润率 盈利现金保证倍数 股本收益率 资产规模系数 10 9 7 10 资产质 量状况 18 总资产周转率 次 流动资产周转率 次 8 10 应收帐款周转率 次 存货周转率 次 10 8 偿债能 力状况 18 资产负债率 现金流动负债比 10 8 速动比率 有形净值债务率 10 8 发展能 力状况 20 主营业务增长率 资本扩张率 16 12 累计保留盈余率 三年主营业务平均增长率 主营业务鲜明率 主营业务利润增长率 资产规模系数 5 6 5 5 7 1 41 4 建立上市公司业绩评价模型的意义建立上市公司业绩评价模型的意义 1 建立业绩评价模型有利于国家对上市公司实行监管 国有企业转制上市后 政府对国有控股上市公司的管理 已转向宏观调控政策 1 来源于 中国上市公司业绩评价报告 2006 第 223 页 8 42 导向的间接管理 应用业绩评价模型开展评价能够正确判断公司国有资本金的营运 水平和保值增值状况 从而对国有资本金的分布进行结构调整 优化资源配置 以 提高国有资本金整体质量 2 建立业绩评价模型有利于对经营者业绩的考核形成优胜劣汰机制 随着对上市公司管理方法的改变 对上市公司经营者业绩的考核 将成为上市 公司管理的一项重要内容 也是公平奖惩的一个重要手段 应用模型开展业绩评价 可以对经营者的业绩进行全面 正确的评价 为政府有关部门对经营者的业绩考核 任免 奖惩 年薪制确认等提供充分的 可靠的依据 有助于经营管理层的优胜劣 汰 提高经营管理水平 3 建立业绩评价模型有利于正确引导上市公司的经营行为 业绩评价模型中包括了公司获利能力 基础管理 资本运营 债务状况 经营 风险 发展能力等各方面内容 可以全面剖析影响企业目前经营和长远发展的诸方 面因素 能够全方位地判断公司的真实状况 公司要获得良好的评价结果 就必须 全面发展 4 建立业绩评价模型有利于增强上市公司的形象意识和提高竞争力 随着市场经济的逐步建立和完善 公司要完全依赖市场生存 必然要越来越重 视其外部形象 提高其国内外信誉度 对上市公司实施业绩评价 并提供和发布评 价结果 一方面可以强化对公司的外部监督和社会监督 另一方面也使公司更加注 重改善其市场形象 有助于提高其市场竞争实力 5 建立业绩评价模型有利于投资者进行理性的投资决策 我国有七千多万股民 大多数文化程度低 专业知识少 缺少价值判断能力 再加上不少上市公司提供虚假财务报表和二级市场操纵股价的种种行为使得不少投 资者常常被套 损失惨重 通过上市公司业绩评价和评价结果的公布于众 使得广 大投资者清楚地了解上市公司的全面状况 为他们的投资决策提供可靠正确的依据 9 42 2 2 上市公司业绩评价问题及解决办法上市公司业绩评价问题及解决办法 随着我国证券市场趋于规范和投资者的成熟 企业和投资者越来越关注对上市 公司经营业绩的评价 同时 业绩评价在上市公司管理实践中也发挥着越来越重要 的作用 财务报表是上市公司全部重要信息的浓缩反映 而财务指标则是诊断企业经营 状况的重要工具 我们通过财务评价的结构框架以及上市公司的财务状况的提示 给上市公司提供一种新的思路 即通过财务管理 理顺财务结构 设法克服财务上 的缺陷和弱点 使企业走上良性发展道路 2 12 1 业绩评价存在的问题业绩评价存在的问题 我国 不包括港澳台地区 的证券交易所是在 1990 年以后才建立起来的 上 市公司 A 股 从当初的十几家发展到现在的一千三百余家 但有关上市公司综合 评价和排名的研究起步较晚 中国诚信证券评估有限公司与 中国证券报 联合 1996 年开始每年进行深沪两市的上市公司经营业绩的综合评价 上市公司 杂 志从 1999 年开始进行了 沪市 50 强上市公司 评选活动 此后 财政部 国家经 贸委 人事部 国家计委联合颁布了 国有资本金绩效评价规则 和 企业绩效评 价操作细则 建立了企业绩效评价指标体系 2002 年 2 月国家五部委对 企业 绩效评价操作细则 做了修订和完善 尽管如此 我国上市公司业绩评价仍然存在 一定的局限性 具体表现在以下几个方面 1 对上市公司主营业务状况关注不够 传统的业绩评价中关于盈利能力 偿债能力等指标较全面 而关于主营业务鲜 明状况的指标较少 一般而言 一个业绩斐然或者成长性很好的企业往往是因为在 其主营业务上取得了成功所致 一个企业或许可以将多余资金用于寻找新的增长点 或开展多角经营 但最好也要围绕其主业经营 即发展一些与主业相近或相似的行 业 即这些行业在技术要求 工序要求 人员要求方面与主业近似 或者 新发展 的业务是为了支持主业的进一步发展 所以 主营业务增长率在上市公司成长评价中具有举足轻重的作用 表明公司 重点发展方向的成长能力 而主营业务利润率 增长率 收入净额等这些指标都可 以从公司年度财务报告中得到 设立主营业务鲜明率指标来反映上市公司主营业务 的鲜明状况 该指标值越大 上市公司主营业务也就越突出 盈利能力也就越有保 证 因此 在业绩评价中应设置与主营业务相关的指标 2 对上市公司市场表现状况关注不够 企业的根本属性是以盈利为目的 不仅是短期盈利 更重要的是可持续的长期 10 42 盈利 传统的业绩评价中反映盈利能力的指标主要是从企业的角度来反映盈利水平 而没有从市场角度来反映股票的增值水平 经营业绩良好的上市公司应该表现出较 高的成长性 成长性好的上市公司在总资产扩张能力 股本扩张能力 资产重组等 方面都比较强 因此 应增加市场投资回报率 股价波动率等指标来反映股票的增值水平 即 市场表现 充分体现上市公司的投入回报特性 3 评价指标权数的确定不够科学 在一个指标集合中 指标权数是每项指标所占有的比重 在传统的评价体系中 采用专家意见法和相关性权重法来确定每个指标的权数 前者的权数一般凭经验来 确定 主观性较强 综合评价的结果与实际状况出入较大 后者的权数中考虑到财 务指标之间的相关性问题 因此在确定权数时进行相应调整 如果能将多个相关指标转换成少数几个个不相关的综合指标 就可以避免确定 权数时因调整带来的偏差 因子分析就是将大量的彼此可能存在相关关系的变量转 换成较少的 彼此不相关的综合指标的一种多元统计方法 这样既可减轻收集信息 的工作量 且各综合指标代表的信息不重叠 便于分析 准确 有效地反映上市公司当前的经营状况是评价的最终目标 因此 本文将 使用数据挖掘中的因子分析技术从复杂的财务指标中提取几个不相关的主要因子 建立基于因子分析的业绩评价模型 2 2 2 2 财务业绩评价的基本指标财务业绩评价的基本指标 现代财务管理理论认为 企业的财务状况主要取决于企业的盈利能力 偿债能 力 运营能力和成长能力 依据这一思路以及综合考虑目前我国股市和上市公司的 实际情况 本人认为要从上市公司的财务效益 资产质量 偿债风险 发展能力和 主营业务鲜明状况等几个方面来反映上市公司的经营业绩 对每个方面均设置若干 财务指标来反映其真实状况 每项指标只反映公司的某一方面情况 因此选取指标 必须具有代表性 这样综合起来进行分析才能客观反映企业的真实业绩 对公司的 业绩做出准确 全面的评价 2 本文提出用数据挖掘中比较成熟的多元统计方法来评价企业的财务业绩状况 能够比较客观地反映了企业的实际状况 同时避免了人为因素带来的偏差 本文以 财政部评价指标体系中的基本指标为主 选择以下指标 X1 每股收益 元 X2 加权平均净资产收益率 X3 主营业务利润率 X4 总资产周转率 X5 流动资产周转率 11 42 X6 资产负债率 X7 主营业务增长率 X8 总资产利润率 X9 市场投资回报率 X10 股价波动率 X11 年末资产总额 亿元 X12 主营业务收入净额 亿元 X13 净利润 亿元 上述这些指标基本上能涵盖上市公司的财务效益 资产质量 偿债能力 发展 能力和主营业务鲜明状况等状况 可以客观地反映公司情况 2 32 3 分析方法分析方法 对上市公司的业绩评价必须建立在对各种历史数据分析的基础上 数据挖掘就 是在对大量历史数据探索后 揭示出其中隐藏着的规律性内容 并由此进一步形成 模型化的分析方法 只要有分析价值与需求的数据 皆可利用数据挖掘工具进行有 目的的发掘分析 3 2 3 12 3 1 数据挖掘概述数据挖掘概述 数据挖掘采用数学的 统计的 人工智能和神经网络等领域的科学方法 如记 忆推理 聚类分析 关联分析 决策树 神经网络 等技术 从大量数据中挖掘出 隐含的 先前未知的 对决策有潜在价值的关系 模式和趋势 并用这些知识和规 则建立用于决策支持的模型 提供预测性决策支持的方法 工具和过程 4 数据挖掘综合了各个学科技术 有许多功能 主要有 1 分类 按照分析对象的属性 特征 建立不同的组来描述事物 分类的目 的是学会一个分类模型 该模型能把数据映射到给定类别中的某一个类别 分类可 用于预测 2 聚类 识别出分析对内在的规则 按照这些规则把对象划分成若干类或簇 划分的原则是同一个簇中的对象之间具有较高的相似度 而不同簇中的对象差别较 大 与分类不同的是 聚类时类事先未知 类的形成由数据驱动 3 关联规则 关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系 数据 之间的关联是复杂的 而且大部分是蕴藏的 关联知识挖掘的目的就是找出数据中 隐藏的关联信息 因而对商业决策产生价值 4 预测 数据挖掘是为了揭示分析对象发展的规律 把握事物发展的趋势 对未来的趋势做出预见 5 偏差的检测 对分析对象少数的 极端的特例描述 揭示内在原因 除了以上所列出的功能外还有时间序列分析等一些其他功能 数据挖掘的各项 12 42 功能并不是独立存在的 必须在数据挖掘中互相联系才能发挥作用 2 3 22 3 2 数据挖掘流程数据挖掘流程 使用数据挖掘方法建立评价模型包括以下几个步骤 5 1 获取原始数据 对原始数据进行抽样 选取有代表性的数据形成一定数量 的子集作为样本 2 对样本数据进行初步分析 从众多的相关变量中提取能描述大多数信息的 少量几个不相关因子代替原始指标 3 通过计算 分析 确定各因子权数 建立评价模型 4 根据模型计算上市公司因子得分和综合得分 5 利用模型对各上市公司财务业绩做出综合评价 建立评价模型的流程见图 1 图 1 数据挖掘流程 目前 我国有上千家上市公司 年度报表中反映公司业绩状况的数据成千上万 对所有数据进行分析是不可能的也是没有必要的 怎样在众多原始数据上进行抽样 得到能反映真实情况的数据样本非常关键 因此 建立模型流程中的第一步就是在 众多企业中选取有代表性的行业 有代表性的上市公司 选取在评价中起重要作用 的指标 形成构建模型的样本数据 以此作为数据分析的基础 本文应用数据挖掘中多元统计的知识 对提取的样本数据进行初步分析 使用 数据取样 Sample 数据分析 Analysis 建立模型 Model 评价 Assess 数据探索 Explore 聚类 分析 子分 选 综合 评价 选取 样本 提取 因子 因子分 析模型 13 42 SPSS10 0 for Windows 软件计算样本数据的财务指标值 利用因子分析法从关系 错综复杂的指标中综合出数量较少的因子 根据数据挖掘的目标和数据的特征 建 立基于因子分析的业绩评价模型 2 2 4 4 实证分析的原始数据实证分析的原始数据 截至 2005 年末 我国信息技术行业 A 股上市公司共有 82 户 其中 沪市 53 户 占 64 6 深市 29 户 占 35 4 本文以中国所有信息技术业上市公司为例 根据中国上市公司资讯网 公布的 2005 年报数据 以此为样本 进行计算 构建财务业绩评价模型 选择信息技术行业上市公司的数据作为样本进 行实证分析的意义有以下几点 1 信息产业具有其他行业无法比拟的优势 二十一世纪进入信息时代 席卷全球的信息科技给人类的生产和生活方式带来 了深刻变革 信息产业已成为推动国家经济发展的主导产业之一 信息技术已经成 为推动科学技术和国民经济高速发展的关键技术 在过去 5 年中 信息技术业经历 了年 28 的增长速度 是同期国家 GDP 增长速度的三倍 对 GDP 增长的拉动作用 已进一步增强 对我国国民经济增长的贡献率不断提高 这是其他行业所无法比拟 的优势 2 信息业面临难得的发展机遇 信息技术行业中大部分个股的收益水平比较高 整体素质较好 根据我国加入 世界贸易组织信息技术产品协议 2005 年实行零关税的承诺 从 2005 年 1 月 1 日起 信息技术产品所涉及的 251 个税目全部实现零关税 中国信息技术业享受与其他世 贸组织国家同样的基本权利 这对国内的信息技术业是难得的发展机遇 再加上我 国人力资源低成本的优势 该行业在国际市场上的竞争力将有所加强 3 信息技术业具有较强的创新能力 IT 行业是最具有创新能力的行业 与其他行业不同 技术创新是 IT 行业发展 的根本推动力 国家中长期科学和技术发展规划纲要 指出 要使我国信息产业 技术水平进入世界先进行列 要掌握集成电路及关键元器件 大型软件 高性能计 算机 宽带无线移动通信等核心技术 提高自主开发能力和整体技术水平 在国家 大力扶持自主创新的政策下 信息技术行业上市公司的业绩将会取得长期增长 14 42 3 3 建立企业财务业绩评价模型建立企业财务业绩评价模型 财务层面业绩是上市公司业绩评价的落脚点 财务指标是上市公司所追求的最 终经营目标 如何通过财务报表的基本内容 准确评价一家上市公司的业绩状况 这里的主要问题是如何将财务报表指标化 通过一些关键指标了解上市公司的经营 是否处于健康状态 因此本文选取有代表性的财务指标建立评价模型 数据挖掘的技术和方法很多 因子分析是其中之一 它是一种数据简化技术 通过对样本数据的计算和分析 发现潜在的因子 又称 隐含变量 并为这些因 子建立基于数据中变量的模型 6 上市公司财务指标众多 指标之间关系错综复杂 非常适合使用因子分析方法挖掘对业绩评价起重要作用的隐含特征 这些特征可能 未被观察 但是可以由被观察的变量发现 因此 本章将使用因子分析方法建立业 绩评价模型 3 13 1 因子分析因子分析 3 1 13 1 1 因子分析基本思想因子分析基本思想及数学模型及数学模型 因子分析是将具有错综复杂关系的变量 或样品 综合为数量较少的几个因子 以再现原始变量与因子之间的相互关系 同时根据不同因子还可以对变量进行分类 它的基本思想是在数据信息丢失最少的原则下通过降维 把多项指标转化为少数几 个综合指标的多元统计方法 7 此方法包括两个步骤 首先利用主成分法将高维空 间进行降维处理 经过线形变换和舍弃一小部分信息 以少数主成分取代原始采用 的多维变量 而后 再对这几个主成分进行旋转 获得经济上可解释的综合因子 本文的实证分析就是以第二部分介绍的 13 个财务指标为基本变量 以信息技 术业 82 家上市公司的数据为样本 利用软件 SPSS10 0 for Windows 通过主成分分 析法将其进行降维处理 最终形成了 6 个主因子 能概括原始变量的绝大部分信息 每个主因子在经济上都具有一定的意义 设有原始变量 X1 X2 Xm 原始变量与潜在因子之间的关系可以用矩阵 表示为 2 1 2 高惠璇编著 应用多元统计分析 第 295 页 pmpmpp mmm mmm FbFbFbXp FbFbFbX FbFbFbX 2211 22222122 11212111 15 42 简记为 X BF 且满足下列条件 m p Cov F 0 即 F 和 不相关 D F Im Im 为单位矩阵 即 F1 F2 Fm 不相关且方差为 1 D 即 1 2 p 不相关 其中 X X1 X2 Xp 是可实测的 p 个指标所构成 p 维随机向量 F F1 F2 Fm 是不可观测的向量 F 称为 X 的公共因子或潜因子 是各 变量都包含的因子 可以把它们理解为高维空间中相互垂直的 m 个坐标轴 bij 称 为因子载荷是第 i 个变量在第 j 个公共因子上的负荷 如果把变量 Xi 看成 m 维因 子空间中的一个分量 则 bij 表示 Xi 在坐标轴 Fj 上的投影 矩阵 B 称为因子载荷 矩阵 称为 X 的特殊因子 它只包含在某个原始变量中 是只对一个原始变量 起作用的个性因子 通常理论上要求 的协方差阵是对角阵 中包含了随机误 差 因子分析的目的不仅是求出公因子 更主要的是知道每个公因子的实际意义 因子旋转的目的是因子载荷阵结构简化 便于对公共因子进行解释 8 所谓结构简 化就是使每个变量仅仅在一个公共因子上有较大的载荷 而在其余公共因子上的载 荷比较小 这种变换因子载荷的方法称为因子旋转 而旋转方法有多种 最为常用 的是方差最大正交旋转法 本文采用的十三个基本指标 最后归结为六个公共因子 这六个公共因子都经过了因子旋转 这里选用的就是方差最大正交旋转 3 1 23 1 2 因子得分因子得分 因子分析的数学模型矩阵式 1 把原始变量表示为公共因子的线形组合 但 有时为了更有利于描述研究对象的特征 往往需要反过来将公共因子表示为变量的 线形组合 即 2 pJpjjXXF 11 1 mj 称式 2 为因子得分函数 用它来计算每个样品的公共因子得分 由于因子得分函数中方程的个数 m 小于变量的个数 p 因此不能精确计算出因 子得分 只能对因子得分进行估计 估计因子得分的方法有很多 在这里采用的是 回归法 假设公共因子可以对 p 个变量做回归 即建立回归方程 3 mjxxFpjpjjj 2 1110 因为变量和因子都已经标准化 所以有 根据最小二乘估计可得 00 ja 2 2 2 2 1 0 0 p 16 42 其中是旋转后因子载荷阵 B 的转置 R 是原始变量的相关系数矩阵 xRBF 1 B 3 1 33 1 3 利用因子分析构建综合评价模型利用因子分析构建综合评价模型 本文结合各个公共因子的贡献率 给出了一个综合指标 假设我们选取个公共因子 第 个公共因子的贡献率为 miiw 其中是第 i 公共因子对应的特征根 以及各公共因子与原 iw p i i i 1 i 始指标的载荷系数 可以构造出上市公司业绩财务评价的综合模型 模型如下 综合因子 4 mmfwfwfwF 2211 公式 3 4 中的 f1 f2 fm 表示 m 个公共因子 w1 w2 wm 表示各公因 子的贡献率 即公因子权数 通过该公式即可计算上市公司综合因子得分 由前面的讨论可知 经标准化和按一定方法旋转后所获得的因子载荷阵 使因 子的典型代表变量突出 可以得到经济上明确的解释 根据各样本在不同因子上得 分 可以对样本从不同角度进行评价 即 f1 f2 fm 的得分均能反映企业某 一侧面的信息 可作为局部评价的依据 3 23 2 构造企业财务业绩评价模型构造企业财务业绩评价模型 上市公司的效益产生于生产 经营 销售等诸多环节 各个环节都有相应的财 务指标 制定相应的财务指标体系 可以揭示上市公司获取收益的内在因素及其相 互关系 本文在上市公司年报数据中选取有代表性的 13 个财务指标建立模型 3 2 13 2 1 相关性分析相关性分析 原始变量之间的相关性是通过相关系数来表示的 相关系数在 1 到 1 之间变 动 其值越接近 0 相关程度越小 其绝对值越接近 1 相关程度越高 9 相关系 数表明了两个变量之间相互影响的程度和方向 但不能说明两变量之间是否有因果 关系 使用 SPSS 软件计算 13 个原始变量之间的相关性结果如表 2 所示 从计算结果看来 变量 X1 与 X9 X13 X3 与 X6 X4 与 X5 X9 与 X10 X11 与 X12 X13 相关性比较强 其中 X1 与 X9 X13 以及 X4 与 X5 X11 X12 与 X13 是 正相关关系 而 X3 与 X6 以及 X9 与 X10 为负相关关系 说明这些变量与同组因子 相关 X11 X12 与 X13 的相关系数相对较高 也可以推断它们与同组因子相关 这说明 在这里使用因子分析比较合适 17 42 表 2 原始变量指标相关系数表 变量X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13 X11 000 038 355 347 324 449 287 726 541 463 087 129 526 X2 0381 000 114 028 019 169 026 314 008 186 005 012 073 X3 355 1141 000 099 035 544 054 179 292 313 149 129 289 X4 347 028 0991 000 790 257 206 268 272 312 008 144 149 X5 324 019 035 7901 000 228 191 275 206 343 533 615 562 X6 449 169 544 257 2281 000 199 236 359 522 051 068 210 X7 287 026 054 206 191 1991 000 315 184 171 006 005 133 X8 726 314 179 268 275 236 3151 000 394 435 065 090 344 X9 541 008 292 272 206 359 184 3941 000 617 104 129 351 X10 463 186 313 312 343 522 171 435 6171 000 164 187 351 X11 087 005 149 008 533 051 006 065 104 1641 000 980 842 X12 129 012 129 144 615 068 005 090 129 187 9801 000 856 X13 526 073 289 149 562 210 133 344 351 351 842 856 1 000 3 2 23 2 2 确定主因子数目确定主因子数目 理论上 主因子的数目和变量的数目可以一样多 但是这样就达不到简化数据 结构的目的 为了概括原始变量中所含有的信息 应当提取比变量数少的因子 确 定因子数目的方法有好几种 包括事先确定 根据特征值 碎石图 解释方差百分 比 显著检验确定等 10 在这些方法中最常用的有两种 一是取所有特征值大于 1 的成分作为主成分 另一个是根据累计贡献率达到的百分比值来确定 一般来说 提取的主成分应能描述样本 85 以上的信息为宜 即在减少分析指标的同时尽量减 少原指标包含信息的损失 力争对所收集的数据进行比较全面的分析 为避免原始数据量纲的不同 先运用 SPSS 软件对数据进行标准化处理 方法 为 Z scores 将数值标准化为 Z 分数 3 数据标准化之后 再以 13 个指标数 据为样本 计算样本协差阵的特征值 结果如表 3 所示 表3 因子特征值与贡献率 主因子特征值贡献率累计贡献率 14 47734 43834 438 22 39218 40252 839 31 53811 83264 672 41 1698 99673 667 50 9947 64681 314 60 8356 42287 736 3 标准化后变量均值为 0 标准差为 1 18 42 从该表可以看出 前 4 个成分的特征值均大于 1 其累计贡献率为 73 667 而提取 6 个成分 其累计贡献率为 87 736 即使用 6 个公因子可以描述样本协差 阵 87 736 的信息 考虑到 4 个成分涵盖信息百分比低于 85 本文采用 6 个因子 描述总体信息 3 2 33 2 3 对数据处理结果的分析对数据处理结果的分析 从因子特征值和解释方差百分比的结果来看 不存在一个处于绝对主导地位的 因子 但是存在两个相对于其他因子重要得多的因子 如前两个因子 它们的累计 方差贡献率达 52 839 保留的六个因子能概括原始变量的绝大部分信息 可以达 到将近 88 的信息量 结合原始变量的意义 可以解释六个公因子的基本含义 选 取 6 个因子进行计算的因子载荷矩阵 A 如表 4 所示 表 4 因子提取结果 选取因子 选择指标 123456 X1 726 406 3 835E 02 9 329E 02 329 178 X2 7 168E 02 205 9 463E 02 902 267 118 X3 400 232 697 242 110 213 X4 500 133 721 288 269 5 214E 03 X5 717 303 532 136 197 7 044E 02 X6 538 430 257 7 984E 02 436 360 X7 318 280 241 1 996E 02 484 642 X8 602 413 119 360 379 161 X9 613 373 122 101 1 556E 03 373 X10 678 358 7 860E 02 9 003E 02 290 153 X11 594 755 184 144 9 111E 03 6 092E 02 X12 643 740 8 764E 02 102 2 278E 02 4 576E 02 X13 816 451 194 2 906E 02 195 5 749E 02 为理解公共因子的意义 有必要对因子载荷矩阵 A 进行旋转变换 因子旋转的 目的是使矩阵结构简化 因子的贡献越分散越好 旋转就是一种坐标变换 在旋转 后的新坐标系中 因子载荷将得到重新分配 使公因子负荷系数向更大或更小 4的 方向变化 使公因子的典型代表变量突出 可以得到经济上明确的解释 11 旋转 后的载荷矩阵如表 5 所示 表 5 旋转后的因子提取结果 4 使公因子负荷系数如向 1 更大 或是向 0 更小 变化 19 42 选取因子 选择指标 123456 X1 121 832 128 210 115 245 X22 124E 02 5 871E 02 3 463E 02 2 428E 02 974 1 374E 02 X3 152 209 266 798 1974 636E 02 X4 9 154E 03 211 942 2 687E 02 4 032E 029 580E 02 X5 520 139 806 2 172E 02 6 534E 03 110 X6 1 520E 03 187 225 860 168 121 X7 5 536E 03 149 129 9 528E 02 1 280E 02 915 X88 412E 02 804 5 443E 02 3 724E 02 304 309 X95 810E 02 737 156 293 6 946E 02 136 X10 114 564 290 475 230 123 X11 988 1 597E 02 3 710E 02 4 763E 02 2 844E 02 3 111E 02 X12 977 9 180E 03 155 3 684E 02 1 532E 02 2 995E 02 X13 877 381 6 473E 02 123 9 253E 027 924E 02 原始变量与公共因子的关系可以表示为 X1 0 121f1 0 832f2 0 128f3 0 210f4 0 115f5 0 245f6 X2 2 124 10 2f1 5 871 10 2f2 3 463 10 2f3 2 428 10 2f4 0 974f5 1 374 10 2f6 X3 0 152f1 0 209f2 0 266f3 0 798f4 0 197f5 4 636 10 2f6 X4 9 154 10 3f1 0 211f2 0 942f3 2 687 10 2f4 4 032 10 2f5 9 580 10 2f6 X5 0 520f1 0 139f2 0 806f3 2 172 10 2f4 6 534 10 3f5 0 110f6 X6 1 520 10 3f1 0 187f2 0 225f3 0 860f4 0 168f5 0 121f6 X7 5 536 10 3f1 0 149f2 0 129f3 9 528 10 2f4 1 280 10 2f5 0 915f6 X8 8 412 10 2f1 0 804f2 5 443 10 2f3 3 724 10 2f4 0 3045f5 0 309f6 X9 5 810 10 2f1 0 737f2 0 156f3 0 293f4 6 946 10 2f5 0 136f6 X10 0 114f1 0 564f2 0 290f3 0 475f4 0 230f5 0 123f6 X11 0 988f1 1 597 10 2f2 3 710 10 2f3 4 763 10 2f4 2 844 10 2f5 3 111 10 2f6 X12 0 977f1 9 180 10 3f2 0 155f3 3 684 10 2f4 1 532 10 2f5 2 995 10 2f6 20 42 X13 0 877f1 0 381f2 6 473 10 2f3 0 123f4 9 253 10 2f5 7 924 10 2f6 5 在获得公共因子后 再利用回归分析法求出各上市公司的主因子得分 计算结 果见表 6 表 6 因子得分系数矩阵 选取因子 选择指标 123456 X1 027 402 082 101 172 088 X2 027 055 044 021 832 010 X3 037 071 203 515 163 055 X4 123 043 588 011 068 037 X5 098 106 447 017 000 022 X6 061 224 136 600 141 077 X7 001 138 029 044 018 922 X8 004 425 143 268 185 157 X9 062 387 002 010 119 299 X10 040 163 114 190 159 265 X11 365 091 080 004 063 002 X12 346 090 004 008 047 018 X13 291 132 121 059 082 032 从旋转后的因子载荷矩阵和六个主因子的表达式 可以观察到各个主因子及其 与原始变量的数量关系 主因子与各指标的关系可用图2表示 因子f1主要受年末资产总额 X11 主营业务收入净额 X12 和净利润 X13 三个指标的影响 集中反映上市公司的盈利能力 因子f2主要受每股收益 X1 总资产利润率 X8 和市场投资回报率 X9 三个指标的影响 反映上市 公司的管理能力 因子f3主要受总资产周转率 X4 和流动资产周转率 X5 两个 指标的影响 反映上市公司在资产方面的管理能力 因子f4主要受主营业务利润率 X3 和资产负债率 X6 两个指标的影响 反映上市公司主营业务的鲜明状况 因子f5主要受加权平均净资产收益率 X2 这个指标的影响 反映上市公司的股本 扩张能力 因子f6主要受主营业务增长率 X7 和股价波动率 X10 两个指标的 影响 反映上市公司的成长能力 综 合 能 力 因 子 f1盈利能力因子 f2管理能力因子 f3偿债能力因子 f4特征能力因子 f5扩张能力因子 f6成长能力因子 年末资产总额 主营业务收入净额 净利润 总资产周转率 流动资产周转率 总资产利润率 总资产利润率 主营业务利润率 资产负债率 每股收益 加权平均净资产收益率 主营业务增长率 股价波动率 市场投资回报率 21 42 图2 因子与变量的关系 对上市公司业绩评价的综合得分 是以每个主因子的方差贡献率占六个主因子 总方差贡献率的比重作为权数来进行加权计算 按照全部方差解释中各主因子的得 分情况 得到计算公式为 F 34 438f1 18 402f2 11 832f3 8 996f4 7 646f5 6 422f6 6 利用公式 6 可以计算各上市公司财务状况的综合得分 通过得分情况对公 司业绩进行分析评价 在分析过程没有直接对相关的财务指标采用权重 得到的权 数也是随着数学变换过程自动生成的 具有较强的客观性 在很大程度上减少了主 观性而又不失科学性 合理性 这种因子分析方法消去了各财务评价指标间相关性 影响 因而降低了上市公司财务状况评价中较多指标选择的工作量 22 42 4 4 应用业绩评价模型应用业绩评价模型 4 14 1 应用模型计算上市公司综合得分应用模型计算上市公司综合得分 应用计算公式 6 计算信息技术行业82家上市公司的综合得分 计算结果的 前10名和后10名见表7和表8 表 7 公司得分及排名 前 10 名 股票 代码 公司 名称 f1 排名 f2 排名 f3 排名 f4 排名 f5 排名 f6 排名 综合 排名 600271航天信息 2228261057 1 600406国电南瑞 4449101326 2 600588G 用友 89631713 3 600410华胜天成 712656570 4 000063G 中兴 533937676 5 000602G 金马 385921164 6 600050中国联通 11327216348 7 600536中国软件 61719181912 8 000021深科技 A 12242573051 9 002027七喜控股 7811177863 10 表 8 公司得分及排名 后 10 名 股票 代码 公司 名称 f1 排名 f2 排名 f3 排名 f4 排名 f5 排名 f6 排名 综合 排名 000035ST 科健 142843823724 73 600198大唐电信 747557427775 74 000583 ST 托普 667078781267 75 600608上海科技 618123657365 76 600139绵阳高新 816171537680 77 600076 ST 华光 807370197562 78 000038深大通 A 826873467477 79 000787创智科技 777945158173 80 000863ST 商务 58822014382 81 000892星美联合 767655798081 82 23 42 4 24 2 结果分析结果分析 从综合得分来看 一些效益好 偿债能力较强 发展能力较强 或者在个别方 面稍欠缺但其余各方面均衡发展的企业明显排在前列 排在榜首的是航天信息 其 综合得分遥遥领先 这主要归因于其在主因子f1 f2和f5的得分 三个因子的排名 分别为第2 第2和第10名