基于因子分析的广东房地产上市公司盈利能力评价

基于因子分析的广东房地产上市公司盈利能力评价张丽广东农工商职业技术学院财经系，广东广州510507摘要上市公司盈利能力受到企业经营者、投资者、债权人等各利益相关者的关注，因此对其进行评价有利于各利益相关者的有效决策。该文在建立盈利能力评价指标体系的基础上，应用SPSS因子分析法对广东省19家房地产上市公司进行了盈利能力评价研究，结果表明各房地产上市公司的赢利能力的差异主要是由于资本资产的经营盈利能力所引起的。关键词房地产上市公司盈利能力因子分析法评价中图分类号F29333文献标识码A文章编号1009931X201001006804分析，期望为决策者提供科学的决策依据。一、引言盈利能力是指企业获取利润的能力，是衡量上市公司业绩的基本指标，直接关系到经营者、投资者、债权人等各相关者的利益。因此，如何合理分析、评价上市公司的盈利能力就显得十分重要。我国的房地产行业是随着经济发展和住房体制的改革而逐步兴起的一个行业，在国民经济中有着重要的地位和作用。广东省房地产上市公司在上市房地产公司中占有较大数量和重要地位，是中国证券市场的重要板块。为了促进广东房地产上市公司改善和强化经营管理，提高盈利能力，需要客观、科学地评价和分析盈利水平。本研究采用多元统计方法的因子分析法，该方法的近代发展起始于1904年CHARLESSPEARMAN发表的一篇著名论文“对智力测验得分进行统计分析”。利用因子分析法对盈利能力进行分析研究，具有以下优点第一，对指标进行了标准化处理，使指标间具有可比性和可加性第二，因子分析法所得出的公共因子之间两两互不相关，消除了原指标之间的信息重叠现象，评价结果更加合理可靠。第三，在计算综合得分的时候，以方差贡献率为权数加权平均，避免了确定权数的主观性，较好体现了盈利能力评价的公正性和客观性。基于以上这些优点，该方法在实际中具有广泛的应用价值，很多学者都应用它进行经济管理方面的分析研究，12如西安交通大学管理学院张俊瑞教授，选取了四个财务评价指标运用因子分析法对上市公司盈利能力进行分析。3本文在构建盈利能力评价指标体系的基础上，运用SPSS150软件的因子分析法对指标进行评价二、上市公司盈利能力评价指标的构建科学设计评价指标体系是正确评价企业盈利能力的前提和基础。本文根据财政部颁布的企业绩效评价指标体系，国内外学者近年来的研究成果以及本文的研究目标，依据科学性、客观性和可比性的原则，从不同角度选取了以下9个具体的财务指标来反映上市公司的盈利能力。它们是净资产收益率X1、资产报酬率X2、销售净利率X3、净利润率X4、主营业务利润率X5、成本费用利润率X6、每股收益X7、每股净资产X8和每股经营现金净流量X9。三、因子分析法简述1因子分析法的基本思想因子分析法4FACTORANALYSIS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。基本思路是通过研究多变量之间的内部依赖关系，寻求这些数据的基本结构，并用少数几个被称为公因子的不可观测变量，来表示基本数据结构。运用因子分析，可以从影响公司盈利能力的众多因素中提取几个主要的公因子，每个公因子代表一种重要影响，抓住这些公因子，既可以分析出影响公司盈利能力的不可观测的主要影响因素，而且可以简化数据结构，确定综合评价数学模型的权重，从而计算出综合评价值，因子分析的数学模型为XAFE。上述因子模型中，X为标准化的新变量，F为公收稿日期20091211作者简介张丽1978，女，陕西咸阳人，广东农工商职业技术学院财经系教师，硕士。第26卷第1期69广东农工商职业技术学院学报共因子，是相互独立的不可观测的理论变量，公因子系数组成的矩阵A为因子载荷矩阵，E为残差向量。2因子分析法计算步骤一般可以分为以下几个主要步骤1原始数据标准化。通常，进行因子分析之前，首先要对数据进行标准化处理，消除量纲和数量因大小不同的影响。2进行KMO检验和BARTLETTS球形检验，检验数据是否适合做因子分析。3运用SPSS计算变量的相关矩阵R、相关矩阵R的特征值、贡献率和累计贡献率，据以确定公因子个数。4对因子载荷矩阵A进行旋转变化，以利于对因子更好的进行解释。5利用SPSS计算各公因子的值，再将各个因子的值代入综合评价值各因子得分各因子所对应的方差贡献率，最终计算出评价值。000046、瑥宜华地产000150、瑦深长城000042、瑧沙河股份000014、瑨深振业000006、瑩万泽股份000534。本文所选用的19家上市公司的2008年财务指标数据全部来源于“腾讯财经”网站的数据网页HTTP/STOCKFINANCEQQCOM，原始数据略。A实证分析具体步骤221原始数据标准化。SPSS在调用FACTORANALYZE过程进行分析时，SPSS会自动对原始数据进行标准化处理，所以在得到计算结果后的变量都是指经过标准化处理后的变量，但SPSS并不直接给出标准化后的数据，如需要得到标准化数据，则需调用DESCRIPTIVES过程进行计算。具体操作过程运用SPSS150中的ANALYZEDESCRIPTIVESTATISTICSDESCRIPTIVES对话框来实现对19家广东房地产上市公司9项财务原始指标数据标准化，标准化后的数据以Z开头命名。标准数据表略。22原始数据带入SPSS150做KMO检验和BARTLETTS球形检验，结果如表1所示表1KMO和BARTLETTS球形检验四、广东省房地产上市公司盈利能力实证分析1样本的选择和数据的采集为了对广东省上市房地产公司进行盈利能力的综合评价。本文的样本选自华泰证券交易分析系统，从该系统来看2008年归属于广东省的房地产行业上市公司共有21家，剔除2家ST类公司，样本选取了19家广东省上市房地产公司来进行盈利能力的综合评价世荣兆业002016、世联地产002285、中航地产000043、保利地产600048、华发股份600325、金地集团600383、东华实业600393、珠江实业600684、万科A000002、招商地产000024、瑡深深房A000029、瑢中粮地产000031、瑣粤宏远A000573、瑤泛海建设KAISERMEYEROLKINMEASUREOFSAMPLINGADEQUACY691BARTLETTSTESTOFSPHERICITYAPPROXCHISQUAREDFSIG25781336000从上表1可知KMO值为0691，BARTLETT球形检验的卡方统计值为257813，自由度为36，显著性水平达到0000，表明该数据适合作因子分析。用因子分析法进行盈利能力的统计分析可以取得良好的效果。运用SPSS150统计分析软件FACTOR过程23求变量相关矩阵R、特征值、贡献率和累计贡献率。相关分析结果如表2所示表2总的变量解释COMPONENTINITIALEIGENVALUESEXTRACTIONSUMSOFSQUAREDLOADINGSROTATIONSUMSOFSQUAREDLOADINGSTOTAL55321891839418223055026015002OFVARIANCECUMULATIVETOTAL55321891OFVARIANCECUMULATIVETOTAL55311891OFVARIANCECUMULATIVE123456789614642100693214644247560929016402761464824709179096435989099951999809999731000006146421006614648247061458210126145882470VOL26NO1FEB，201070JOURNALOFGUANGDONGAIBPOLYTECHNICCOLLEGE从相关系数矩阵表略可看出一些指标之间相关系数大于03，表明它们之间存在着比较强的相关关系，证明他们存在信息上的重叠。所以进一步说明可应用因子分析法分析评价19家广东省上市房地产公司盈利能力。一般而言，以主成份的方差累积贡献率为标准来选取公共因子。主成份累积贡献率达到80以上就可以很好地说明和解释问题，因此选取累积贡献率达到80以上的那些主成份作为公共因子。所以表2中，前2个主成份被抽取作为公因子。第一个主成份的特征根为5532，解释了总变异的61464，第二个主成份的特征根为1891，解释了总变异的21006。2个因子解释了观测变量总变异的82470，因此可用这2个公因子代替原来的9个变量。24对因子载荷矩阵实行最大正交旋转在初始的因子载荷矩阵中，由于各因子在各指标变量上的载荷值差异分布不明显，所以为了更加清晰地解释各因子所代表的经济含义，就需要进行因子旋转。通过因子旋转，重新分配各个因子所解释的方差比例，使因子结构更简单，更易于解释。5本文采用方差最大化VARIMAX对因子进行正交旋转，使每个指标在少数因子上有较大负载。旋转后的因子载荷矩阵如表3所示表3旋转后的因子载荷矩阵矩阵函数来完成，并以各自的方差贡献率为权数求得综合评价值得分及排名。表4因子得分系数矩阵COMPONENT12ZSCORE净资产收益率X1ZSCORE资产报酬率X2ZSCORE销售净利率X3ZSCORE净利润率X4ZSCORE主营业务利润率X5ZSCORE成本费用利润率X6ZSCORE每股收益X7ZSCORE每股净资产X8148129169174174171148046258309100072047069040379ZSCORE每股经营现金净流量X9004447根据表4两个主成份得分表达式如下F10148ZX10129ZX20169ZX30174ZX40174ZX50171ZX60148ZX70公式1046ZX80004ZX9F10258ZX10309ZX20100ZX30072ZX40047ZX50069ZX60040ZX70公式2379ZX80447ZX9两个公因子分别从不同方面反映了广东房地产上市公司盈利能力，但单独使用某一公因子并不能对盈利能力作出综合评价，因此应按各公因子对应的方差贡献率为权数计算综合评价值，计算公式如下公式3F061464F1021006F2表5各公因子得分、综合得分和排序COMPONENT12ZSCORE净资产收益率X1ZSCORE资产报酬率X2ZSCORE销售净利率X3ZSCORE净利润率X4ZSCORE主营业务利润率X5ZSCORE成本费用利润率X6ZSCORE每股收益X7ZSCORE每股净资产X8ZSCORE每股经营现金净流量X9810703938964962951818269040481578196143097138081718846股票简称FF综合得分排序12世荣兆业世联地产中航地产保利地产华发股份金地集团东华实业珠江实业万科A招商地产深深房A中粮地产粤宏远A泛海建设宜华地产深长城沙河股份深振业A万泽股份029761179008470092020803400669016440337500503147790897001491321530030504645095760120601644007850621425903096771246002046052900772004135054782076205226039940438802060091651080304448078680441903112707203205400702602901504704401818800604808201700600461175213715941614191231881110由表3可看出，净利润率、主营业务利润率、成本费用利润率、销售净利率、净资产收益率和每股收益在第一公因子上有较大的载荷，说明第一公因子主要包含了这些指标的信息，因此可以将第一公因子命名为资本资产经营盈利能力因子。而每股经营现金净流量和资产报酬率在第二公因子上有较大的载荷，说明第二公因子主要包含了这些指标的信息。25计算因子得分和综合评价值根据因子得分系数和原始变量的标准化值，可以计算出每个公司各因子的得分借助EXCEL里的第26卷第1期71广东农工商职业技术学院学报中赋权有较大偏差的缺点，而且还能应用统计分析软件非常方便地计算出结果，具有很好的应用价值。62据上市公司各因子得分和综合得分的结果，投资者可以清楚地看到上市公司的赢利能力的强弱，对其投资价值给予理性的判断，然后结合自己的情况来选择投资对象。3各上市公司可根据因子综合评价得分，来了解公司在赢利能力方面的薄弱环节，以及在该行业中的地位，为上市公司决策者提供重要的决策依据。当然在公司的实际经营实践中，要具体问题具体分析，哪个赢利指标相对薄弱，公司应该及时采取针对薄弱指标的措施，弥补该指标所反映的某些方面的缺陷，从而提高企业的竞争能力。五、评价与结论表5综合评价排序中，排在前五名的上市公司分别是世联地产、华发股份、宜华地产、招商地产和保利地产排在后五名的分别是珠江实业、深深房A、中杭地产、深长城和粤宏远A。世联地产以综合指数127名列第一，反映了该公司良好的盈利能力。本研究所得排名次序也与2008年这些公司实际盈利能力水平基本吻合。从评价结果的排序可以看出，综合得分排在第一的世联地产，其公因子F1的得分排在第二位，公因子F2的得分排在第一位，并且也正是因为公因子F2的得分远远高于其他公司，才使得其综合评价得分处在了第一位，这说明世联地产公司在最重要的因子资本资产经营盈利能力方面还有待提升挖掘，以促进公司盈利能力更好的改善。而华发股份的综合得分能排在第二，主要是因为它在两个盈利能力公因子方面相对都处于前例，盈利能力发展较均衡。粤宏远A以和其他公司相差比较大的综合得分188排在最后一名，从它在两个公因子的得分来看，很明显可看出得分低的主要原因是在第一公因子上得分最低而致，又由于公因子F1的贡献率达到了61464，可见，公因子F1的得分对上市公司的综合赢利能力有很大的影响，这也说明各个房地产上市公司的赢利能力的差异主要是由于资本资产的经营盈利能力所引起的。从以上分析可得出以下几点认识1因子分析法在进行上市公司盈利能力评价方面既避免了单指标评价的片面性，又克服了主观法参考文献1刘远君应用因子分析法对上市公司进行业绩评价J科技情报开发与经济2005，1518刘星，张国林，王晓龙我国上市公司盈利信息的因子分析J财经理论与实践，2001，22114张俊瑞，贾宗武，孙玉梅上市公司盈利能力的因子分析J当代经济科学学报，2004，266万生更，唐宏，万生新陕西省投资环境的因子分析J陕西教育学院学报2006，222闫天兵，沈丽基于因子分析法的中外商业银行盈利能力比较研究J金融发展研究，20094姜飞，文毅荣基于因子分析的汽车上市公司赢利能力评价J经济研究导刊，2007723456EVALUATINGPROFITABILITYOFGUANGDONGPROVINC