房地产企业盈利能力分析（多元统计分析报告）

课程名称：多元统计分析报告题目：房地产企业盈利能力分析学院：经济管理学院专业：物流管理与工程会计小组成员：陆瑶09120722孙隽09120723于丽颖09120877张雪09120878任课教师：李雪梅目录1基本模型的建立 2数据的选取 2指标的选取 3任务目标 3具体数据分析 32具析方法 7聚类分析 7聚类分析的对象： 72.1.2聚类分析的目标： 82.1.3所选用的聚类分析的方法 82.1.4结果输出及解释 82.2回归分析 12因子分析 13相关性分析 132.3.2KMO检验 14变量共同度 14因子贡献率 14因子载荷矩阵 15标准化的数据 16因子得分表 16 2005~2008年综合得分排名 17房地产企业盈利能力分析摘要：本文依据沪深市A股上市公司中房地产企业中2005到2008年财务数据，选取26家公司，利用多元统计的分析方法,包括回归分析、聚类分析、因子分析，对企业的盈利能力进行评价，以供投资者择股之用。关键词：多元统计；回归分析；聚类分析；因子分析1基本模型的建立数据的选取沪深市A股上市公司中共有122家房地产公司，依据2009年中期报告选取总股本10亿元以上的房地产企业共26家进行分析。指标的选取1每股净资产：是指股东权益与总股数的比率。其计算公式为:每股净资产=股东权益÷总股数。这一指标反映每股股票所拥有的资产现值。每股净资产越高,股东拥有的资产现值越多；每股净资产越少,股东拥有的资产现值越少。通常每股净资产越高越好。它是支撑股票市场价格的重要基础。每股净资产值越大，表明公司每股股票代表的财富越雄厚，通常创造利润的能力和抵御外来因素影响的能力越强。2每股收益：即EPS，又称每股税后利润、每股盈余，指税后利润与股本总数的比率。它是测定股票投资价值的重要指标之一，是分析每股价值的一个基础性指标，是综合反映公司获利能力的重要指标，它是公司某一时期净收益与股份数的比率。该比率反映了每股创造的税后利润,比率越高,表明所创造的利润越多。3每股现金含量：即经营活动产生的每股现金流量，它与每股净资产无关。经营活动产生的每股现金流量＝经营活动产生的现金流量净额÷总股本。4主营业务收入，指企业从事某种主要生产、经营活动所取得的营业收入。5净利润：是指在利润总额中按规定交纳了所得税后公司的利润留成，一般也称为税后利润或净收入，是企业在某一会计期间缴纳所得税后的净经营成果。任务目标运用多元统计分析方法中的回归分析、聚类分析及因子分析这三种分析方法，对筛选出的26家房地产上市公司的2004到2008年的财务数据进行分析，以便更经济快捷地进行综合分析与评价这些公司的盈利能力，可供投资者投资择股之用，对上市公司的经营决策具有明显的导向性。具体数据分析根据2005年到2008年财务年报，选取上述26家企业的五个指标的数据进行分析，整理的下表表1-12005年度26家房地产上市公司财务状况2005年代码名称每股净资产(元)每股收益(元)每股经营活动产生的现金流量净额（元)主营业务收入净利润（亿元)000002万科A600048保利地产600208新湖中宝601588北辰实业600383金地集团000402金融街000046泛海建设600663陆家嘴000031中粮地产000024招商地产000718苏宁环球000897津滨发展000918嘉凯城002244滨江集团000667名流置业600823世茂股份000511银基发展600376首开股份000036*ST华控600675中华企业600748上实发展000517ST成功600533栖霞建设600246万通地产000029深深房Ａ600007中国国贸表1-22006年度26家房地产上市公司财务状况2006年代码名称每股净资产(元)每股收益(元)每股经营活动产生的现金流量净额（元)主营业务收入净利润（元)000002万科A--600048保利地产600208新湖中宝--601588北辰实业600383金地集团000402金融街000046泛海建设600663陆家嘴000031中粮地产000024招商地产--000718苏宁环球--000897津滨发展000918嘉凯城002244滨江集团----000667名流置业----600823世茂股份000511银基发展600376首开股份--000036*ST华控--600675中华企业--600748上实发展000517ST成功--600533栖霞建设600246万通地产000029深深房Ａ--600007中国国贸表1-32007年度26家房地产上市公司财务状况2007年代码名称每股净资产(元)每股收益(元)每股经营活动产生的现金流量净额（元)主营业务收入(亿元)净利润（亿元)000002万科A355.2748.44600048保利地产81.1514.89600208新湖中宝29.924.15601588北辰实业--43.543.28600383金地集团12.872.96000402金融街42.147.30000046泛海建设--41.636.53600663陆家嘴12.410.66000031中粮地产8.244.66000024招商地产41.1211.58000718苏宁环球12.782.13000897津滨发展--16.800.74000918嘉凯城13.13-1.87002244滨江集团26.314.56000667名流置业12.872.96600823世茂股份12.410.66000511银基发展9.741.42600376首开股份72.553.17000036*ST华控81.99-3.85600675中华企业23.996.05600748上实发展16.201.49000517ST成功0.140.26600533栖霞建设28.573.44600246万通地产21.761.65000029深深房Ａ8.450.39600007中国国贸--8.862.89表1-42008年度26家房地产上市公司财务状况2008年代码名称每股净资产(元)每股收益(元)每股经营活动产生的现金流量净额（元)主营业务收入（亿元）净利润（亿元)000002万科A2.900.370.00409.9240.33600048保利地产5.740.91-3.10155.2022.39600208新湖中宝1.590.30-0.4735.058.41601588北辰实业3.480.24-0.8310.303.15600383金地集团5.540.50-1.0497.628.41000402金融街5.870.43-2.0755.9510.39000046泛海建设3.620.09-0.1114.202.11600663陆家嘴4.500.47-0.5817.008.80000031中粮地产1.750.08-1.9110.871.42000024招商地产8.650.94-2.2835.7312.28000718苏宁环球1.370.400.3222.865.20000897津滨发展1.370.04-0.2512.600.60000918嘉凯城-1.77-1.440.119.91-3.92002244滨江集团2.780.61-1.7323.266.04000667名流置业3.480.24-0.8310.303.15600823世茂股份2.440.13-1.394.770.61000511银基发展1.210.11-0.236.491.29600376首开股份4.560.701.3458.405.71000036*ST华控0.361.040.091.28-3.97600675中华企业2.980.430.3236.124.64600748上实发展2.400.34-2.1520.113.63000517ST成功-0.07-0.290.360.02-0.68600533栖霞建设2.470.19-0.8715.921.88600246万通地产5.691.04-1.2648.415.27000029深深房Ａ1.190.02-0.087.060.19600007中国国贸4.190.350.438.973.54但由于2004-2007年的数据缺失较多，不利于分析，故以下的三种分析方法中我们只选取2008年度的财务数据来进行分析。2具析方法2.1聚类分析聚类分析指研究如何将研究对象（样品或指标）按照多个方面的特征进行综合分类的一种多元统计方法。

聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。

聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析实际就是根据许多样品的观测值，按照一定的数学公式具体的计算一些样品或一些参数（指标）的相似程度，把相似的样品或指标归为一类,把不相似的归为另一类。其基本思想：根据事物本身的特性研究个体分类的方法。其原则是同一类中的个体有较大的相似性不同中的个体差异很大。

聚类分析的对象：现有筛选出来的26家房地产公司2004-2008年度财务报表中的五个财务指标，运用多元统计分析方法中的聚类分析（即R型指标聚类），聚类分析的目标：筛选代表性指标，以便更经济快捷地进行综合分析与评价,可供投资者投资择股之用，对上市公司的经营决策具有明显的导向性。所选用的聚类分析的方法在SPSS中选择系统聚类法，聚类方法使用组间连接，在选择距离测量技术上选用Pearson相关系数，（是因为相关系数距离适用于R型聚类，即指标间的聚类）在类间聚类方法上采用的类平均法。2.1.4结果输出及解释①在结果输出窗口中将看到如下统计数据： 共26例样本进入聚类分析，采用相关系数测量技术。先显示各变量间的相关系数，这对于后面选择典型变量是十分有用的。然后显示组间连接法的合并进程，即第一步，X4与X5被合并，它们之间的相关系数最大，为0.934；第二步，X1与X2合并，其间相关系数为82；第三步，X1与第一步的合并项被合并，它们之间的相关系数为0.307；第四步，与最后一个变量X3合并，这个相关系数最小，为-0.270。②按组间连接法，变量合并过程的冰柱图如下。先是X4与X5合并，接着X1与X2合并，然后前两类再合并，最后加上X3，五个变量全部合并。 ③下面用更为直观的聚类树状关系图表示，即X1、X2、X4、X5先聚合后与X3再聚合。这表明，在评价房地产上市公司，可在每股净资产、每股收益、主营业务收入、净利润个指标中选择一个，再加上每股现金含量即可，其效果与五个指标都用是基本等价的，但更经济更迅速。。2.2回归分析回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。线性回归分析：首先根据上述聚类分析我们可知，每股净资产，每股收益，主营业务收入，净利润是聚为一类的。下面我们现将一下四个变量进行回归分析。以主营业务收入为因变量，净利润，每股收益，每股净资产为自变量输入／移去的变量模型输入的变量移去的变量方法1净利润,每股收益,每股净资产a.输入a.已输入所有请求的变量。模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.958a.918.907a.预测变量:(常量),净利润,每股收益,每股净资产。从上面得到的结果可以看出，模型的决定系数为，大于，说明回归模型可解释的数据变动，变动为90.7%，说明模型对数据的拟合程度是较高的。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归3.000a残差22总计25a.预测变量:(常量),净利润,每股收益,每股净资产。b.因变量:主营业务收入通过上述的模型分析表，对回归模型整体的显著性进行的检验，用F检验。对应的原假设为：回归模型是不显著的。备择假设为：回归模型是显著的。可通过p值进行检验，由于F后的sig.为，小于，因而应拒绝原假设，可认定为该回归模型是显著的，及回归模型通过了F检验。系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量).114每股净资产.013每股收益.928净利润.633.000a.因变量:主营业务收入模型系数部分给出了回归模型的参数估计及相关的t值检验内容，β2对应的大于，所以不能通过t检验。下面对净利润，每股净资产，主营业务收入进行回归分析。输入／移去的变量模型输入的变量移去的变量方法1净利润,每股净资产a.输入a.已输入所有请求的变量。

模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.958a.918.911a.预测变量:(常量),净利润,每股净资产。从上面得到的结果可以看出，模型的决定系数为，大于，说明回归模型可解释的数据变动，变动为91.1%，说明模型对数据的拟合程度是较高的。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归2.000a残差23总计25a.预测变量:(常量),净利润,每股净资产。b.因变量:主营业务收入通过上述的模型分析表，对回归模型整体的显著性进行的检验，用F检验。对应的原假设为：回归模型是不显著的。备择假设为：回归模型是显著的。可通过p值进行检验，由于F后的sig.为，小于，因而应拒绝原假设，可认定为该回归模型是显著的，及回归模型通过了F检验。系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量).094每股净资产.001净利润.617.000a.因变量:主营业务收入在模型系数部分，可以看出该回归通过了t检验，得到回归系数。从而得到回归方程从而验证上述聚类分析数据是基本准确的，各变量的拟合度很高，并得到其中三个变量的回归方程更加证实上述结论。下面进行2008年公司的聚类分析案例处理汇总a,b案例有效缺失总计N百分比N百分比N百分比26127a.平方Euclidean距离已使用b.平均联结（组之间）组间平均联结聚类表阶群集组合系数首次出现阶群集下一阶群集1群集2群集1群集21415.000003217250073426109472300125912009611140010716170214819220019949351210112160151132000171247941413618001814416127161581101020164131401917310110211862413021194191682020481915222136171822223421202423250024242323222525120240从以上数据可以得出，大概可以把以上的房地产公司分为三类:一类：万科A，保利地产，新湖中宝，北辰实业，金地集团，金融街，招商地产，首开股份，万通地产，中华企业二类：名流置业，中国国贸，中粮地产，津滨发展，泛海建设，世茂股份，银基发展，栖霞建设三类：深深房A，嘉凯城，*ST华控，ST成功，上实发展，陆家嘴，滨江集团，苏宁环球从分类情况来看，一类的上市公司，在盈利能力方面各指标的比较高，具有很高的投资价值，二类上市公司，盈利能力相对较弱，三类公司的盈利能力最弱。因子分析因子分析（FactorAnalysis）是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个变量的一种多变量统计分析方法。它是一种主要用于数据简化和降维的多元统计分析方法。因子分析的基本思想是根据相关性的大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同的变量相关性较低。每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观测的综合变量表示，这个基本结构就称为公共因子。对于所研究的某一个具体问题，原始变量就可以分解为两部分之和的形式，一部分是少数几个不可测的所谓公共因子的线形函数，另一部分就是与公共因子无关的特殊因子。相关性分析由于因子分析要求变量间的相关性较高，所以首先进行相关性分析。实用SPSS软件，得到如下输出结果：相关矩阵每股净资产每股收益每股净现金流量主营业务收入净利润相关每股净资产.682.226.449每股收益.682.199.353每股净现金流量主营业务收入.226.199.934净利润.449.353.934Sig.（单侧）每股净资产.000.007.133.011每股收益.000.066.164.038每股净现金流量.007.066.390.118主营业务收入.133.164.390.000净利润.011.038.118.000从上图可以看出各指标之间相关性比较高，所以该数据适应于因子分析。2.3.2KMO检验在进行数据分析之前进行KMO检验，p值为0.000，检验结果是显著的（如下图所示），进一步表明数据之间具有一定的相关性，可进行因子分析。KMO和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.540Bartlett的球形度检验近似卡方df10Sig..000变量共同度公因子方差初始提取每股净资产.814每股收益.670每股净现金流量.532主营业务收入.979净利润.975提取方法：主成份分析。从上图可知，因子分析的变量共同度均较高，表明变量中大部分信息均被因子所提取，说明因子分析的结果是有效的。因子贡献率解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%123.7094.2875.034.670提取方法：主成份分析。因为前两个因子的特征值均大于1，并且前两个因子的特征值之和占特征值总量的79.409%。因此提取前2个因子作为主因子。因子载荷矩阵成份矩阵a成份12每股净资产.786每股收益.703每股净现金流量.515主营业务收入.710.689净利润.858.489提取方法:主成分分析法。a.已提取了2个成份。根据初始载荷矩阵我们得知，变量在各因子上的载荷都不是很高，因此对因子载荷矩阵进行旋转，达到结构简化的目的，使各变量在某些因子上有较高的载荷，而其余因子上只有很小的载荷。采用方差最大正交旋转法进行因子旋转，得到下图中的结果。旋转成份矩阵a成份12每股净资产.873.228每股收益.797.187每股净现金流量.011主营业务收入.031.989净利润.277.948提取方法:主成分分析法。旋转法:具有Kaiser标准化的正交旋转法。a.旋转在3次迭代后收敛。因子一在每股净资产、每股收益和每股净现金流量上有较高的载荷。因子二在主营业务收入和净利润上有较高的载荷。为了对选取上市公司的盈利能力进行排名分析，所以，我们讲2个因子进行线形加权平均求和，得到因子得分，综合排名。标准化的数据为计算因子得分，首先将原始数据进行标准化，使其期望为0、方差为1。得到下表：代码名称Z每股净资产Z每股收益Z每股经营活动产生的现金流量净额Z主营业务收入Z净利润000002万科A-0.0500.1100.6704.4703.890600048保利地产1.2301.220-2.2901.3601.870600208新湖中宝-0.640-0.0300.220-0.1000.290601588北辰实业0.210-0.160-0.120-0.400-0.300600383金地集团1.1400.380-0.3200.6600.290000402金融街1.2800.230-1.3100.1500.520000046泛海建设0.270-0.4700.560-0.360-0.420600663陆家嘴0.6700.3100.120-0.3200.340000031中粮地产-0.570-0.490-1.160-0.400-0.490000024招商地产2.5301.280-1.510-0.0900.730000718苏宁环球-0.7400.1700.980-0.250-0.070000897津滨发展-0.740-0.5700.430-0.380-0.590000918嘉凯城-2.150-3.6000.770-0.410-1.100002244滨江集团-0.1000.600-0.980-0.2500.030000667名流置业0.210-0.160-0.120-0.400-0.300600823世茂股份-0.260-0.380-0.660-0.470-0.590000511银基发展-0.810-0.4200.450-0.450-0.510600376首开股份0.7000.7901.9500.180-0.010000036*ST华控-1.1901.4800.760-0.510-1.100600675中华企业-0.0100.2300.980-0.090-0.130600748上实发展-0.2700.050-1.390-0.280-0.250000517ST成功-1.380-1.2401.010-0.530-0.730600533栖霞建设-0.240-0.260-0.160-0.330-0.440600246万通地产1.2001.480-0.5300.060-0.060000029深深房Ａ-0.820-0.6100.590-0.440-0.630600007中国国贸0.5300.0701.080-0.420-0.260因子得分表根据因子分析的原理，利用标准化的数据表与旋转后的载荷矩阵，通过矩阵相乘计算，可得出不同公司的各个因子的得分。再利用因子贡献率表，以各因子的贡献率作为权重对其进行加权平均，得到各企业的综合得分，并根据这个得分对其进行排序，如下表所示。代码名称F1F2综合得分排序600048保利地产1.2341.2751000002万科A-1.0074.4682000024招商地产1.248-0.0163600246万通地产0.863-0.1564000402金融街0.6490.1145002244滨江集团0.679-0.2786600383金地集团0.2240.4197600748上实发展0.622-0.4628600663陆家嘴0.153-0.0259000031中粮地产0.318-0.58710000036*ST华