房地产企业财务状况影响因素分析

辽宁工业大学实训报告 辽辽 宁宁 工工 业业 大大 学学 统计软件统计软件 实训报告实训报告 题目 房地产企业财务状况的影响因素分析题目 房地产企业财务状况的影响因素分析 院院 系 系 经济学院经济学院 专业班级 专业班级 2014 级工商管理级工商管理 1 班班 学学 号 号 1 3 0 1 0 1 0 2 6 学生姓名 学生姓名 杨徐林杨徐林 指导教师 指导教师 陈树良陈树良 教师职称 教师职称 副教授副教授 起止时间 起止时间 2016 12 26 2016 1 8 辽宁工业大学实训报告 统计软件统计软件 实训任务书及评语实训任务书及评语 院 系 经济学院 专业 工商管理 学 号130101026学生姓名杨徐林专业班级14 1 班 实训任务与要求 一 实训任务 任务一 实训题目与目的 确定实训题目 确定样本与变量 拟定数据文件 要求 实训题目要简明 具体 规范 可以从上市公司 社会经济发展实际等领域选择实训题 目 样本规模尽量为大样本 变量数量要尽量多 根据实训题目及样本与变量 建立数 据文件 任务二 统计软件应用过程 进行集中趋势分析 离散程度分析 如均值 中位数 众数和标准差 方差等 针对研究问题进行统计进行分析 进行推断统计分析 如单样 本 t 检验 两个独立样本 t 检验 单因素方差分析和回归分析等 针对研究问题进行统 计分析 进行多元统计分析 如 Q 型聚类分析 R 型聚类分析 K 型聚类分析 因子分 析等 针对研究问题进行统计分析 要求 分析以下四个方面的问题 分析方法的选择 统计软件操作 计算结果的分析 要求统计软件操作过程清晰 目的明确 任务三 研究结论 要求 根据描述统计 推断统计 多元统计等计算结果 分析 计算结果的社会经济意义 分析研究问题的现状 差异 特点及现象之间的相互关系 从中提炼研究结果 反映研究问题的发展特点和规律 二 实训报告要求 1 实训报告内容包括 3 部分 1 实训题目与目的 2 统计软件操作过程 3 研究结论 2 实训报告结构及排版要求见指导书 工作进度计划 确定实训题目与数据 包括确定研究问题和研究目的 设计研究样本与变量 通过 适当的渠道 取得有关数据 建立数据文件 1 天 统计软件操作 包括描述统计分析 2 天 推断统计 2 5 天 多元统计分析 2 5 天 分析计算结果 得出研究结论 1 天 根据根据上述实训内容 整理 完善 上交统计软件实训报告与答辩 1 天 指导教师评语及成绩 成绩 指导教师签字 年 月 日 辽宁工业大学实训报告 目目 录录 1 实训题目与数据 1 1 1 实训题目与数据 1 1 2 样本与变量 1 1 3 数据文件 2 2 房地产企业财务状况的影响因素的统计分析 3 2 1 房地产企业财务状况的影响因素分析的描述统计分析 3 2 1 1 房地产企业财务状况的影响因素的集中趋势及离散程度 的计算与分析 3 2 1 2 房地产企业财务状况的影响因素计算结果的说明 4 2 2 房地产企业财务状况的影响因素的 Q 型聚类分析 5 2 2 1 房地产企业财务状况的影响因素的统计软件处理 5 2 2 2 房地产企业财务状况的影响因素的计算结果的说明 9 2 3 房地产企业财务状况的影响因素的因子分析 12 2 3 1 房地产企业财务状况的影响因素的统计软件处理 12 2 3 2 房地产企业财务状况的影响因素的计算结果的说明 15 3 研究结论 19 3 1 2015 年房地产行业的基本情况概述 19 3 2 实训结果 19 辽宁工业大学实训报告 辽宁工业大学实训报告 1 1 实训题目与数据 1 1 实训题目与目的 实训问题 房地产企业财务状况的影响因素 在全国各地都有着很多的追梦者和打拼的人 他们曾经怀着无限的热情来 到某一个城市 希望在这个城市能够实现自己的梦想 在这个城市能够站稳脚 跟 在这个城市能够拥有一个家 能够安定的生活下去 那么想要拥有一个 家 可不是一件容易的事 这个城市的房价将极大的影响你的生活 房地产 行业作为国民经济的支柱 国家税收的主要来源 房地产行业发展备受关注 当前 我国房地产企业的财务体系相对完备 但在衡量财务状况时仍有一 些不足 如指标多 体系复杂等等 本文对 2015 年 31 家房地产企业的净资产 收益率 总资产报酬率 固定资产周转率 总资产报酬率 流动资产周转率 应收账款周转率 进行基本分析 聚类 以及主成分分析 找出影响财务状况 的主要因素 并对其进行分析 以期更直观地说明影响房地产企业财务状况的 因素 实训目的 1 熟练的掌握 SPSS 统计软件的各项功能 能用该软件解决实际问题 2 通过本次实训能够了解我国房地产行业近年来的状况 3 知道影响房地产财务状况的因素 1 2 样本与变量 样本 31 家房地产企业 变量 X1 净资产收益率 X2 总资产报酬率 X3 固定资产周转率 X4 总资产报酬率 X5 流动资产周转率 X6 应收账款周转率 辽宁工业大学实训报告 2 1 3 数据文件 表表 1 1 20152015 年年 3030 家企业财务指标家企业财务指标 X1X2X3X4X5X6 浦东金桥 6 353 13 2 30 400 2413 23 光明地产 8 81 08 14 130 260 268 65 天房地产 0 10 02 30 950 180 168 65 嘉凯城 74 38 6 56 11 530 110 144 56 津滨发展 13 99 2 84 82 890 110 107 93 云南城投 6 70 71 11 870 100 111 94 华远地产 17 733 48 83 070 360 3430 83 大名城 8 451 58 11 50 180 1439 1 格力地产 40 127 01 12 290 130 10663 81 西藏城投 2 540 57 8 790 070 085 05 大龙地产 2 792 01 12 830 230 282 87 保利地产 18 633 21 43 820 320 3038 03 卧龙地产 3 731 37 120 730 350 434 47 宝安地产 2 890 99 39 420 180 604 52 中粮地产 121 42 23 390 270 2869 75 信达地产 10 61 91 100 280 180 1918 41 北京城建 8 152 50 54 510 160 15114 74 万通地产 18 98 4 39 87 600 190 1847 19 中房地产 1 680 4 26 330 160 1557326 97 中航地产 10 91 87 37 260 260 3914 40 荣安地产 2 821 48 175 910 160 1629 63 中天城投 32 185 28 4 490 310 3214 82 渝开发 0 260 1 0 740 150 2323 89 湖北金环 6 1 1 19 1 730 100 1414 14 京投地产 5 990 4 148 540 300 28263 9 南国置业 1 030 19 94 870 190 289 98 天津松江 34 14 4 8 3 970 050 040 58 京能置业 5 351 39 51 240 150 132758 86 广宇地产 7 572 22 697 150 230 15436139 51 栖霞地产 4 91 32 214 140 410 52797 18 辽宁工业大学实训报告 3 2 房地产企业财务状况的影响因素的统计分析 2 1 房地产企业财务状况的描述统计分析 2 1 1 房地产企业财务状况的影响因素的趋势及分散程度的计算与 分析 1 统计软件操作过程 选择菜单 Analyze Dscriptive statistics Dscriptives 如图 1 图图 1 1 计算基本描述统计量窗口计算基本描述统计量窗口 选择需要计算的变量到 Variables 框中 出现图 2 示窗口 图图 2 2 计算基本描述统计量窗口计算基本描述统计量窗口 单击 Option 按钮 选择统计量及相应选项 如图 3 示 辽宁工业大学实训报告 4 图图 3 3 本描述统计量选择窗口本描述统计量选择窗口 单击 OK 按钮 2 1 2 房地产企业财务状况问题的计算结果的说明 表表 2 2 DescriptiveDescriptive StatisticsStatistics 如表 2 所示 该分析中有 31 个样本 净资产收益率的最大值为 40 12 最 小值为 74 38 标准差为 19 72371 总资产报酬率的最大值为 7 01 最小值 为 6 56 标准差为 2 7207 固定资产周转率的最大值为 697 2 最小值为 0 7 标准差为 130 1342 总资产报酬率的最大值为 0 4 最小值为 0 标准 差为 0 0953 流动资产周转率的最大值为 0 6 最小值为 0 04 标准差为 0 13072 应收账款周转率的最大值为 436139 53 最小值为 0 58 标准差为 79913 79 NMinimumMaximumMeanStd Deviation X130 74 3840 122 489019 72371 X230 6 5600 7 0100 862000 2 7207 X330 7697 273 609130 1342 X430 0 4 196 0953 X530 04 60 2260 13072 X630 58436139 516646 8979913 79 Valid N listwise 30 辽宁工业大学实训报告 5 2 2 房地产企业财务状况的影响因素的 Q 型聚类分析 2 2 1 房地产企业财务状况的影响因素的 Q 型聚类分析的软件处理 1 调出主菜单 Analyze Classify Hierarchical Cluster 在数据编 辑窗口 依次点击Analyze Classify Hierarchical Cluster 调出聚类分析菜 单 并进入聚类分析主对话框Hierarchical Cluster Analysis 图图 4 4 聚类分析菜单聚类分析菜单 2 主对话框的设置 Hierarchical Cluster Analysis 在聚类分析主对话框 分别进行以下设置 设置聚类分析的变量 在主对话框中 将对话框左侧原始变量框中选择 x1 x6 调入到右侧的分析变量Variables框中 设置标记变量 标记变量就是在系统聚类分析中显示聚类内容名称 将 地区设置成标志变量并调入到右侧中间的lable Cases By框中 选择系统聚类的类型 系统聚类有两种类型 即Q型和R型 现在要选择 的是Q型聚类分析 在主对话框的右侧中间的Cluster框的下面选中Cases即可 设置输出内容 系统聚类分析的输出内容有数据计算的结果和图形 因 此为全面进行系统聚类分析 要同时选中这两项 在主对话框的右侧中间的 Display框在选中Statistics和Plots 表示做统计计算和绘图 辽宁工业大学实训报告 6 图图 5 5 聚类分析主对话框聚类分析主对话框 3 各个二级对话框的设置 在聚类分析主对话框中 分别进行以下设置 输出特定的计算内容 在聚类分析主对话框中 点击 Statistics 按钮 进入二级对话框 Hierarchical Cluster Analysis Statistics 主要选择 Agglomeration schedule 表示输出凝聚状态表 之后点击 Continue 按钮返回 主对话框 图图 6 6 输出聚类分析凝聚状态表输出聚类分析凝聚状态表 输出图形 在聚类分析主对话框中 点击Plots按钮 进入二级对 HierarchicalClusterAnalysis Plots 指定输出图形 输出树形图 选择Dendrogram输出树形图 用于判断聚类的结论 辽宁工业大学实训报告 7 输出冰柱图 按照默认的设置输出冰柱图 在Icicle框中 按照默认方式 选择All clusters 在Orientation框中 按照默认方式选择Vertical 表示输 出纵向冰柱图 完成上述设置后 点击Continue按钮返回主对话框 图图 7 7 输出聚类分析图形输出聚类分析图形 指定聚类分析聚类的计算方法 在聚类分析主对话框中 点击Method按 钮 进入二级对话框Hierarchical Cluster Analysis Method 关于聚类分析 距离的计算的几个方面 小类间距离的计算方法 在Cluster Method框中 按照默认选项选择组间 平均链锁距离Between groups Linkage距离计算方法 个体间距离的计算方法 在Measure框中 按照默认选项选择欧式距离平方 Squared Eucliddean Distance距离计算方法 数据的转换处理即是否标准化 在Transform Values框中 选择None方法 表示不进行数据的标准化 符号度量的转换 在 Transform Measure 框中 有 3 种转换方法 即所有 样本取绝对值 Absolute Values 改换样本值的符号 Change 重新调整样本值 在 0 1 之间 Rescale to 0 1 range 上述设置完成后 返回主对话框 辽宁工业大学实训报告 8 图图 8 8 设置聚类分析距离的计算方法设置聚类分析距离的计算方法 输出聚类的结果 点击 Save 按钮 进入二级对话框 Hierarchical Cluster Analysis Save 在这个二级对话框里 选择保存 2 5 类的聚类分 析的结果 上述设置完成后 返回主对话框 图图 9 9 设置聚类分析的类成员设置聚类分析的类成员 4 运行程序 OK 辽宁工业大学实训报告 9 2 2 2 房地产企业财务状况的影响因素的计算结果的说明 1 系统聚类分析的概要 表表 3 3 CaseCase ProcessingProcessing Summary a b Summary a b Cases ValidMissingTotal NPercentNPercentNPercent 30100 00 030100 0 a Squared Euclidean Distance used b Average Linkage Between Groups 这是聚类分析的第一个表格 从表中数据可以看到 共有 30 个个案 100 进 入了系统聚类分析 也就是说原始数据全部有效 2 凝聚状态表 凝聚状态表是系统聚类分析中各种距离的计算结果 从中可以看到各个个 体及小类之间的距离 第一列 表示聚类步骤 第二列和第三列 表示本步骤聚类中是哪两个样本或者小类聚成一类 第四列 表示聚类过程产生的距离 第五列和第六列 表示在本步骤的聚类中 参与聚类的是个体还是小类 其中 0 表示个体 非 0 的具体数据表示小类 第七列 表示本步骤的聚类结果在以后的哪一步中用到了 具体内容 第1行 第6和11号个体最先进行了聚类 之间的距离是0 参 与聚类的都是个体 这个聚类的结果将在以后的第2步使用 以下各行的含义大 致如此 略 辽宁工业大学实训报告 10 表表 4 4 AgglomerationAgglomeration ScheduleSchedule Cluster Combined Stage Cluster First Appears StageCluster 1Cluster 2CoefficientsCluster 1Cluster 2Next Stage 161118 810002 261029 896103 32669 277028 42324138 167006 51420167 2650012 6123168 584048 71626194 876009 812357 8956311 9716683 7630710 1057997 5560914 1118997 6658013 1212141029 0180515 131221029 95211015 145131364 32010017 151121601 552131219 164271695 3630019 175182104 55814020 1815173008 5720021 19145012 917151621 205217238 73817022 211158664 902191822 221510894 272212024 2393047399 6590025 2412572313 66222026 2539107420 13002326 2613624751 517242527 271287041791 24026028 281193262409541 34127029 29 129 188428782936 9 02 2800 3 树形图 这是系统聚类分析的树形图 也是得到系统聚类分析最后结果的最重要的 依据和来源 根据这个树形图 基本上能够得到系统聚类分析的最后结果 各 类之间的聚类在标准化的距离25内 根据树形图 可以看到 聚类数为2 5类 都是可以的 辽宁工业大学实训报告 11 表表 5 5 DendrogramDendrogram usingusing AverageAverage LinkageLinkage Between Between Groups Groups Rescaled Distance Cluster Combine 4 聚类分析的结论 根据上面的分析 房地产企业财务状况可以分为两类 聚类分为2类的时候 各类包含的地区 第1类 天房地产 广宇地产两个企业 第2类 保利地产 华远地产 中粮地产 宝安地产 中房地产等28家企业 辽宁工业大学实训报告 12 2 3 房地产企业财务状况影响因素的因子分析 2 3 1 房地产企业财务状况影响因素统计软件操作过程 选择菜单 Analyze Dimension Reduction Factor 如图 10 示 图图 1010 把参与因子分析的变量到 Variables 框中 如图 11 所示 图图 1111 因子分析窗口因子分析窗口 图 11 所示窗口中单击 Descriptives 按钮指定输出结果 如图 12 辽宁工业大学实训报告 13 图图 1212 因子分析的描述窗口因子分析的描述窗口 在图 11 口中单击 Exration 按钮指定输出结果 如图 13 示 图图 1313 因子分析的抽取窗口因子分析的抽取窗口 辽宁工业大学实训报告 14 在图 11 口中单击 Rotation 按钮指定输出结果 如图 14 示 图图 1414 因子分析的旋转窗口因子分析的旋转窗口 在图 11 口中单击 Factor Scores 按钮指定输出结果 图 15 示 图图 1515 因子分析的得分窗口因子分析的得分窗口 在图 11 窗口中单击 Option 选项指定输出结果 如图 16 示 图图 1616 因子分析的选项窗口因子分析的选项窗口 辽宁工业大学实训报告 15 2 3 2 房地产企业财务状况的影响因素的计算结果的说明 1 因子分析的前提条件的判断 表表 6 6 KMOKMO andand Bartlett sBartlett s TestTest Kaiser Meyer Olkin Measure of Sampling Adequacy 525 Approx Chi Square131 256 df15 Bartlett s Test of Sphericity Sig 000 在表 6 中 概率 P 值接近于 0 小于显著性水平 拒绝零假设 同时 KMO 值 为 0 525 巴特利特球度检验值为 131 256 对应的相伴概率为 0 000 小于显 著性水平 0 05 所以断定原始数据可以进行因子分析 为下面的因子分析奠定 了基础 2 因子提取 根据因子分析的基本理论 因子提取的标准有 3 个 即特征值大于 1 累 计方差贡献率达到 85 因子碎石图 表表 7 7 TotalTotal VarianceVariance ExplainedExplained Initial EigenvaluesExtraction Sums of Squared Loadings ComponentTotal of VarianceCumulative Total of VarianceCumulative 12 57642 92642 9262 57642 92642 926 21 85530 91873 8441 85530 91873 844 31 18319 72093 5641 18319 72093 564 4 2474 11397 677 5 0801 33299 009 6 059 991100 000 Extraction Method Principal Component Analysis 根据表 7 可知 在 6 个变量的 6 个特征值中 有 3 个特征值为 2 576 1 855 1 183 均大于 1 据此提取三个因子 同时 特征根产生了方 差贡献率 3 个大于 1 的特征值得累计方差贡献率为 93 564 达到因子提取的 条件 在结合下面的碎石图 最后结论提取 3 个因子 辽宁工业大学实训报告 16 Scree Plot Component Number 654321 Eigenvalue 3 0 2 5 2 0 1 5 1 0 5 0 0 图图 1717 因子分析碎石图因子分析碎石图 3 因子命名 SPSS 统计软件计算出了未旋转和旋转的因子载荷 将这两个载荷进行比较 应以旋转的因子载荷进行命名 表 8 为未旋转的因子载荷矩阵 表 9 为旋转的 因子载荷矩阵 表表 8 8 ComponentComponent Matrix a Matrix a Component 123 净资产收益率 813 224 506 总资产报酬率 825 197 496 固定资产周转率 389 893 114 总资产周转率 778 090 513 流动资产周转率 636 292 630 应收账款周转率 270 936 088 Extraction Method Principal Component Analysis a 3 components extracted 表表 9 9 RotatedRotated ComponentComponent Matrix a Matrix a Component 123 净资产收益率 969 019 169 总资产报酬率 965 049 180 固定资产周转率 015 970 146 总资产周转率 247 152 890 流动资产周转率 111 082 932 应收账款周转率 052 972 089 辽宁工业大学实训报告 17 4 因子得分 因子得分系数矩阵与因子得分函数 SPSS 统计软件计算出了因子得分矩阵 见表 10 表表 1010 ComponentComponent ScoreScore CoefficientCoefficient MatrixMatrix Component 123 净资产收益率 535 028 102 总资产报酬率 529 012 095 固定资产周转率 057 506 069 总资产周转率 055 049 525 流动资产周转率 136 070 588 应收账款周转率 016 512 094 Extraction Method Principal Component Analysis Rotation Method Varimax with Kaiser Normalization Component Scores 综合得分 使用 SPSS 软件 利用 Transform Compute 可以得到综合因子得 分计算结果 在使用 SPSS 统计软件的 Sort 功能 对计算结果进行降序排列 得到图 18 辽宁工业大学实训报告 18 图图 1818 3030家房地产企业财务状况因子得分家房地产企业财务状况因子得分 该图参考 3 个因子得分给出了 31 家房地产企业财务状况的综合得分并进行 了降序排列 得分为正的企业综合水平高 得分为负分的企业综合水平较低 在综合考虑净资产收益率 总资产报酬率