《基于因子分析法的上市公司投资价值分析》16000字

基于因子分析法的上市公司投资价值分析目录TOC\o"1-2"\h\z\u1绪论 11.1研究背景与意义 11.2国内外相关研究文献综述 21.3研究内容与方法 52理论基础 72.1公司投资价值评估理论 72.2上市公司内在价值模型 83装备制造业上市公司投资价值现状 113.1宏观投资价值分析 113.2中观投资价值分析 123.3微观投资价值分析 144装备制造业上市公司投资价值实证分析 164.1投资价值评估指标体系构建 164.2样本选择与数据来源 174.3因子分析 174.4小结 235研究结论与对策建议 245.1研究结论 245.2对策建议 25参考文献 271绪论1.1研究背景与意义1.1.1研究背景近期以来，我国股票市场容量激增，中国主板市场的市值从2017年40万亿激增到现在的80万亿元。随着我国主板市场注册制的开放，可以预见中国主板市场的未来必定是一个资金充足激烈竞争的市场。对于上市公司投资价值的分析自1991年中国建立证券交易所以来一直是中国各类型投资者主要关注的问题。中国的数学家与金融学家通过引进国外的定价模型并进行本土化的操作来创造适用于衡量中国上市公司企业定价的模型，这一研究到现在还在持续着。在这样的时代背景下，上市公司的投资价值估计将会成为投资者在未来市场重要的投资参考，不仅如此，从行业的角度分析上市公司的投资价值能够协助判断行业未来的走势，使用数据定量分析看出行业面临的问题并以此来提供建议。装备制造业作为我国重点发展的产业之一，是促进我国国民经济整体发展的重要元素，与其他产业相比更加受到重视。五年前，国务院公开“中国制造2025”国家行动纲领，认为要在科技快速发展的时代背景和行业情况发生巨大改变的特殊环境施行以重点发展制造业的国家总体战略，要加强各类型制造业相关产品的创新制造，国务院要求各地依据具体情况对从属于相关行业的企业进行金融扶持，实施财税政策优惠，基于这两类优惠政策的衍生政策是目前最为关键的改革方法。在政府的关注与政策支持下，我国装备制造业企业竞争力在短时间内迅速成长。装备制造业虽然包含类别较多，范围较广，但从根本上进行分析，装备制造业的实际产品与工业发达国家的投资货物较为相似，是各类科学技术发展的主要成果，也是高新技术成果转化的实体体现。对装备制造业上市公司的分析能够了解市场对于我国装备制造业的态度，根据实证结果的数据也可以具体得出市场对于不同种类的装备制造业细分领域的具体偏好程度、支持水平与投资价值，有助于为后续研究提供数据上的参考。本文从我国主板市场中选取从属于装备制造业的53家公司作为研究对象，运用因子分析法对上市公司价值进行测算，运用样本公司市盈率排名和因子分析模型排名的比较得出上市公司是否适合投资的结论。并且选取具有投资价值的上市公司，研究不同主成分因子对上市公司投资价值的影响程度。1.1.2研究意义由于装备制造业的发展在我国目前的经济背景下尤其是重视实体经济的背景下，能极大程度上增强我国在国际社会中的竞争力，保障我国经济的高质量发展，故对于装备制造业上市公司投资价值的研究存在相当的必要性和重要性。此种研究不但是为了给众多投资者或者相关金融机构提供决策依据，也是直接分析我国装备制造业现状和从投资角度为装备制造业企业提供发展建议的基础。在中国经济腾飞的大背景下，借由主成分分析的方法，为建设更加合理、高效的装备制造业企业提供有效参考。1.2国内外相关研究文献综述1.2.1关于我国装备制造业上市公司现状的研究周致（2020）认为装备制造业带由于具有动效应高的特点，不但是构成我国国民经济整体发展的重要元素，而且是产业结构优化调整的关键。作者以我国现阶段装备制造业企业为例，对行业现状以及面临的发展阻力进行了全面的分析，并基于时代背景提出了部分整改策略。周雪（2017）选取从属于我国装备制造业的545家上市公司样本，从融资效率的角度对装备制造业上市公司价值进行评价，在此基础上为提升装备制造业上市公司综合价值提出策略。李亚杰（2019）通过对在深圳交易所上市的1497家制造业企业样本进行指标体系构建为依据的实证分析，发现我国装备制造业上市公司的持续竞争力不高并呈现波动状态的现象，进一步研究认为我国装备制造业上市公司研发投入不足是其本因。其研究所得结论为企业提升创新投资能力提供了参考依据，为政府相关部门制定企业研发投资鼓励政策、技术并购创新政策提供理论支持。1.2.2关于企业投资价值评估模型的研究王赵亮，杨慧洁，孟宏（2018）将企业的投资价值评估模型分为传统方法和实证性分析，并对两种类型的模型做出梳理，帮助投资者从多角度全方位地评估上市公司。戴禹尧（2017）首先通过宏观，中观，微观三个角度针对招商银行的公司内在价值进行分析，并依据现金流量折现模型参考所披露的相关数据估计招商银行内在价值，认为该股票的市场表现不及预计，远小于其应有的水平，适合在此时购入该股从而获得由股价溢价产生的收益。王曼娟（2020）运用自由现金流量折现模型对伊利股份为的企业价值进行了估计。结果表明伊利股份市值被高估，未来股价存在下行风险，在以财务指标为参考充分分析伊利股份的经营情况后，认为结论有效。张孜薇（2018）关注食品制造业，基于所选取的四个样本公司的财务数据，计算样本公司股息贴现模型企业估值和市盈率估值。结果表明两种数理模型所计算出的排名结果存在比较大的区别，历史市盈率估值法更注重公司所披露的财务数据质量，适合投资者以长期投资为目的对上市公司进行研究以辨明其是否适合投资。吴想（2020）关注上市公司投资价值相关理论，作者首先筛选了数家制造业相关的在中国证券市场主板上市的企业，以宏观、中观、微观作为分类上市公司投资的背景环境，解析智能制造上市公司的发展现状，通过全方位的分析表明其具有绝对投资价值，并通过传统财务指标与非财务指标结合构建指标体系，使得综合指标体系能更准确地反映智能制造上市公司的特征。最后在因子分析结果的基础上，通过运用自由现金流折现模型估算出因子分析结果中值得投资的上市公司价值，在实验过程中细化因子的选择标准。给予投资者在分析决策时相应的基于因子的判断方法，以达到规避风险提高收益的目的。顾银宽，张红侠（2004）通过介绍EVA贴现股价法的理论模型，并讨论其在中国证券市场上的实用性，认为在中国弱式有效市场的背景下，股利贴现模型和自由现金流模型所需要的数据往往会被隐藏或者失真，EVA贴现估价法的实验结果基于更为简单的数据，更加关注公司的账面价值，故可信度更高。故这一模型将会更经常被投资者、资金管理者和证券分析师所使用。湛梦思（2020）详细介绍了EVA价值评估模型相对于传统评估方法的区别，并运用 EVA价值评估模型对评估泸州老窖股份有限公司企业价值，通过比较分析的方法阐述了这种方法的科学性和合理性。Jinfa（2017）等人通过分析增长期权在研发投资决策中的价值来阐述传统现金流折现模型的不足之处。并指出企业由于研发是企业获取竞争优势、增加利润收入的最主要方法，研发投资的决策应当结合项目未来成长机会量化来进行判断。Anderson（2006）通过以1975年以来英国上市公司为样本进行实证研究发现证券市场市盈率、市销率会因为企业规模、行业所述等因素的影响而变动，因为这种不稳定性导致市盈率等证券指标没有办法完全衡量股票投资价值。1.2.3关于主成分分析法的研究李新蕊（2007）对比分析且归纳了三种不同的数理统计方法的基本逻辑、样本使用的方法，探讨了三种方法在使用上的特点与各自的优缺点，并且举例演示了三者在实际问题中的应用。李小胜，李珍珍（2010）从主成分分析与因子分析的实际操作出发，利用SPSS软件附有的数据进行正确的操作，并将结果与SAS软件的结果进行比较，阐述主成分分析和因子分析在SPSS实践上的方法。张良发、晏黎、蒲涛（2012）认为估计要估计上市公司的内在价值以展现该样本公司的投资价值存在多种数理模型可以适用，从多角度细致全面的估其具体投资价值是难以达到的目标。文章选取、在沪深两市主板市场上市的煤炭上市公司所公告的年度报告中披露的反映各项能力的财务指标，基于SPSS统计分析软件所实现的因子分析法来计算，并依据出相同样本公司的市盈率并进行降序排列，将市盈率得分结果与公司价值排名进行比较，筛选出排序不同的具体股票。吴瑜琪（2017）采用因子分析方法使用SPSS软件对TMT板块上市公司股票投资价值进行基于实证分析的研究计算，作者从上市公司所公开的财务数据与指标中选取9项特征性指标作为财务指标三级指标，并通过SPSS应用软件进行矩阵旋转迭代筛选出在上市公司股票投资价值中存在显著特性的公共因子。接着根据因子得分表的结果计算上市公司综合排名，最后以经营表现为判断依据，对这33只股票进行概述，认为由因子分析法计算得出的TMT版块上市公司投资价值与现有市场存在差异。邱月，廖宜静（2018）从众多农林牧渔类上市公司中随机选取出94家公司样本进行实证分析，聚焦与农业类上市公司所具备的市场特性与特殊属性，为投资者辨明公司投资价值，做出合理证券交易决策关键因素选取的建议。文章中采取了上市公司年度报告公开的2014年起三年财务期间的17项财务指标来建立上市公司投资价值综合评价体系，使用SPSS统计分析因子分析法能够对数据进行降维处理的特性，减少数据的复杂属性，再依据公共因子得分表及相关结果计算出投资价值综合得分并排名。参考所从事相关行业的上市公司在三年财务期间的各项数据所得出的综合表现，分析得出结论成长能力是所有相关影响因素中最重要的参考因素，并且对于同类型企业，盈利能力和营运能力依旧对其投资价值能够造成影响。李荣霞，宋金杰，刘国峰（2020）认为在政府推进农业供给侧结构性改革背景下，农业上市公司作为推动改革的中坚力量，应当加大研发投入并以此来为企业创造更多价值。对此，对企业价值进行综合且全面的量化估计显得至关重要。文章采用因子分析法，选取27家农业上市公司为研究对象，使用样本企业2015年~2018年的披露信息中的5个主要指标数据进行分析。最终根据计算结果针对农业上市公司的发展问题提出改进建议。陈欣欣，郭洪涛（2020）在被学术界普通采用以评估企业财务状况的盈利能力、偿债能力、经营能力和发展能力这四个主要方面特征所包含的财务指标的数据值上，加入利润质量指标和市场估值加强指标体系的解释度，采用2007年至2018年两个财务年度的沪深主板农业上市公司的数据为样本，结合两种理论指标模型进行验证，结论认为比起单一方法有着更高的解释度。1.3研究内容与方法1.3.1研究内容本文共通过五个章节对基于因子分析法的装备制造业上市企业投资价值相关研究进行展开。第一部分：绪论。在本文的绪论中第一节进行了阐释，第二节对本文的主要研究背景和我国学术界的历史研究成果做出了简要的阐述，介绍了文章写作的目的和所使用方法。第二部分：理论基础。本章内容阐明了本文所基于的理论基础，从自由现金流模型开始，企业估值模型不断演化，目前较为被投资者重视的是市盈率指标，为接下来的研究内容进行铺垫。第三部分：装备制造业上市公司的投资价值现状。在本章节中对装备制造业从宏观环境、行业竞争和微观角度三个方面进行了分析，得出了装备制造业上市公司相比其他行业更具投资价值的结论，并依据市盈率指标给出了所选53个样本上市公司的排名。第四部分：实证分析。文章对所选取的装备制造业样本公司的财务指标进行主成分提取，辨明了偿债能力因子在装备制造业投资价值分析中占据最主要地位而企业发展能力对装备制造业上市公司投资价值影响最小的结论。第五部分：结论与对策。通过将企业综合得分排名与企业市盈率排名相比较，找出了明显被低估和明显被高估的股票，并综合之前的研究总结出了这些上市公司所具有的，在企业经营和业务范围内的特点，以此为基础为投资者投资决策和装备制造业企业改革政策提出建议。1.3.2研究方法1）文献法为了保障文章研究的科学性以及严谨性，本文在研究过程中对国内和国外同类型领域文献进行了学习。首先，对这些参考文献以及资料整理学习的过程，是理解现代研究成果，开拓学习视野的过程；其次，将参考文献资料中蕴含的逻辑思维和理论基础与本文研究案例的相关内容相结合，将文献中建模过程所涉及的因子作为本文的一级指标和二级指标，从整体上组成了文章研究的逻辑，能够确保在研究新内容的同时不缺严谨，研究有据可依有理可循。2）因子分析法因子分析法的特点在于能够处理数据之间的复杂关系和众多维度变量之间的联系，它能够将高维度相关的变量归结为具有特征的若相关公共因子，这是为了尽可能整合所有原始变量并尝试合理地揭示变量间共同存在的关键信息。为了通过对所选的自变量进行因子分析，对数据进行降维处理，简化并浓缩数据，并防止因子间的多重共线性对模型产生干扰，提取重点特征信息，从而有效地提高模型的解释能力和判别水平。2理论基础2.1公司投资价值评估理论2.3.1绝对估值理论绝对估值法通常用来评估企业内在真实的价值，其内在逻辑为企业目前所拥有的价值来源于其能够在未来获得收益，在对企业未来获得的全部收益进行贴现后就得到了企业内在的真实价值。其中，学术界一般主要选择目标公司的未来现金流、上市公司的股利政策、EVA指标等来量化企业未来的收益价值。在预测相关的指标数值后将指标以特定的利率折现，就计算出了公司的内在价值。在整个估算体系中，由于未来的不确定性，时常与需要使用诸如BS理论、随机游走理论等数理模型更加全面地衡量现金流。由于对于绝对估值法来说，计算公司的现金流是最重要的环节，学术界不但要关注预测方法的合理性，还需要确保企业的财务数据真实无偏差，未来市场情况不会发生剧烈改变。绝对估值理论旨在确切估计企业的真实价值，故能够使用数据组建系统的分析框架，能够尽可能地将影响企业价值的每一个因素纳入估值过程中，这样的完善程度提供了综合全面的估值方法，使得绝对估值法在目前量化思维流行的背景下被广为使用。虽然由来已久，但绝对估值理论依旧存在许多问题需要改进。首先，要构成绝对估值模型，使用者需要大量公司面板数据进行支撑，该方法对于数据收集有着很高的要求。其次，绝对估值理论存在参数估计困难，过程复杂的缺点，不同的学者对于公司未来现金流的预测主张不同地方法和重心，仅仅从企业的财务报表中很难有效反应关于公司的所有信息。最后，绝对估值法的一个基本假设是企业所处市场为完全有效市场，对于中国经济市场来说，这一假设实现，绝对估值理论产生的结果仅能够作为参考。2.3.2相对估值理论与绝对估值理论不同，相对估值理论并不能计算出某个特定企业的估值，其内在逻辑为将目标企业与行业中其他公司进行比较，或者和目标公司本身的历史业绩进行比较来得出是否具备投机价值的结论。故绝对估值理论要求使用者综合考虑企业所处的宏观背景、政策环境等行业因素并结合财务报表中的市盈率、市净率等常规相对价值指标进行综合评估。在评估一家企业时，相对估值理论认为不能只把企业当做是资本的集合体进行讨论，除开资本，还有许多因素能对影响企业的真实价值，应当把目标企业放在行业市场或者宏观经济的背景下进行比较分析。确实，在不同的政策引导和不同的投资氛围下，上市公司的股价呈现波动状态，将所有因素量化并归结不是一个可行的选择。故这种方法的目的在于给投资者提供一种投资的相对合理性，在不追求绝对最优解的基础上，相对估值理论成为了衡量投资价值的较好办法。但相对估值法也存在一定问题。首先，和绝对估值法一样，相对估值法暗含了市场是有效市场的假设条件，而这一点，同样的，在中国的经济环境下是比较难以做到的。第二点，在使用相对估值法时，难以找到一家完全可比的公司。以公司从事的业务为例，市场上涉及业务相同的两家上市公司几乎没有，这就导致了营业收入构成上的差异，故无论是将两家上市公司互相比较，还是选取一家公司的某项指标作为基准值，参考比较整个行业的上市公司内在价值水平都必定会存在部分偏差。2.2上市公司内在价值模型2.1.1自由现金流模型自由现金流模型的理论逻辑主要依据增量性现金流原则与货币所具有的时间价值特性，模型从货币因为被占有而具有时间价值特性的特点出发，以每期可能发生的自由现金流作为参考基础，倒推企业内在价值。基本形式如下所示：P=t=1tCF式中，P代表了目标企业的价值。r为预期的折现率，根据具体情况的不同可以存在不同的解释，不过其是将未来现金流贴现至今这一逻辑的主要体现。CF代表了不同阶段公司所产生的现金流，式中的t代表不同的期数。故从上述公式中可以看出，自由现金流模型重点关注公司现金流和贴现利率，将不同期数公司的贴现现金流进行加总即得到了目标企业的内在价值。2.1.2股利贴现模型股利贴现模型以自由现金流模型为基础，增加了部分假设和使用条件。其假设投资者投资证券市场的目的为获取超额收益，而这种超额收益主要来源于两种现金流：上市公司向投资者发放的股利和股票在证券市场上因供求关系而产生的差价。股利贴现模型基于上述两种所阐释的现金流来研究某特定股票内在价值的数理模型，其基本公式定义如下：P=D0×（1其中P代表了从股本中计算得到的每一个股份或者每年所获得的内在资产价值计算出的每股股票的内在价值,d1,也就是为第一年度的股利,r为必要收益率又或者在基于未来现金流的算法中可以称之为贴现率，g为股息的期望增长率。根据公司股利贴现计算模型中的计算公式,股票的内在资产价值总量应该应当是股票投资者所预期希望的各个未来一定的年度公司股利收入现值率的总和。由于基本的长期股利贴现管理模型,也就是可以称为叫作长期稳定增长的基本股利贴现管理模型,因此一般存在以下几种假设:次年的股利D1对于投资者来说是已知的,股利增长率g保持不变,r必定大于g。故实务界很难使用稳健成长的股利贴现模型来衡量其对于股份的内部价值。按照证券市场情况,股利贴现模型还可以细分为0增长股利贴现模型、三个阶段性股利增加额贴现模型。但是与固定增长股利贴现模型不同的地方是,这些独特的情况都难以在实物操作中实现,故股利贴现模型虽然继承了自由现金流贴现模型的逻辑,改进了贴现率的设定让它更加适合证券市场,但依旧不适合直接使用。2.1.3市盈率模型市盈率的概念最早由格雷厄姆提出使用，目前市场一般使用历史市盈率来反映企业的盈利情况。市盈率的计算公式如下所示：市盈率=每股市价每股收益 （2市盈率是一种比值形式的计算方法，其计算包含了每一只上市股票的平均市价其相应的预期收益，故对于一般投资者而言，市盈率可以体现出股票的在证券市场交易过程中人气的高低。市盈率低的股票股价和收益之间联系紧密，表明股票的价格和收益之前存在相符合的匹配关系，但市盈率低也有可能意味着股票的价格被低估，也就是股票的人气较低。市盈率高的股票股价所反映出的公司收益创造能力将会远低于目前股价所反映出的公司盈利能力，一方面这可能是由于投资者普遍看好这支股票未来的表现所导致的，但也有可能只是单纯的被投资者所高估。 市盈率是大多数投资者选择用来作为选股参考的最重要指标。在上述数理模型的基础上，市盈率能够综合反映该股的二级市场收益情况，公司利润情况和该股的市场表现，是相当重要的投资决策指标。3装备制造业上市公司投资价值现状3.1宏观投资价值分析企业所面临的宏观因素包括政治、经济、文化等因素，是企业所处的大环境的综合展现。宏观经济因素受到中国宏观经济总体运转背景情况和中国证券市场宏观秩序政策等多种因素的直接影响。宏观经济运行状态会根据宏观环境进行改变，并对宏观经济政策进行反应。国民生产总值的提高、宏观经济政策规模的大幅扩张都将带来我国证券市场股票市场价格的上涨。宏观经济周期对于证券市场有着较大影响，故通过宏观角度对装备制造业企业价值现状进行分析。在2020年全面进入和建成社会主义现代化小康社会的总目标前提下，中国特色主义现代化建设对装备制造业重点关注，出台了系列政策扶持装备制造业。例如在2019年3月，国家税务总局办公厅正式对外发布了《关于做好2019年深化增值改革工作的通知》，公告了我国制造业各个领域的企业增值税由16%将至13%，交通运输与民用建筑行业等其他各类关乎生产制造的行业由目前10%的企业增值税税率进一步下降，最终调整至6%。这一政策为装备制造业企业吸引融资，加强盈利能力贡献巨大。不只是政策支持，国家综合实力的上升作为宏观背景之一也为装备制造业上市公司创造更多价值提供了有利条件。图3-1我国GDP变化趋势图3-1反映了从2010年起至2019年我国GDP以及由工业贡献的GDP的变动情况。可以发现，至2019年为止，我国GDP相比2010年成长了一倍有余，虽然由工业贡献的GDP增长率不及GDP增长率，但也呈现了稳固增长的态势。近年以来我国总体上注重国家环境保护，与上个世纪七十年代牺牲环境换取GDP增长的情况不同，自2018年以来我国开展蓝天保卫战环境治理专项行动，虽然某种程度上限制了制造业企业的生产，但由工业贡献的GDP并没有下降，反而维持住了上升态势，表现出我国装备制造业企业有实际产出，也是国家GDP构成的中流砥柱。从证券市场的角度出发，以市盈率为例进行分析：图3-2市盈率变化趋势自2013年公布行业市盈率以来，由图3-2可见制造业行业市盈率一直处于沪深A股版块市盈率之上，其与沪深A股市盈率的波动基本持平，表示市场在同等发展情况下，相对于主办市场的所有股票表现，制造业行业上市公司将会表现得更为突出。故综合上述相关政策、国家综合实力和证券市场的结论，可知在宏观层面，装备制造业上市公司投资价值大，未来预期表现良好。3.2中观投资价值分析从装备制造行业来看，得力于国家政府部门对于装备制造等实体经济的重视和关注，装备制造业在我国市场的规模也在不断扩张，利润总额也在持续上升，今年来随着全球化的进行，也在陆续开辟新的海外市场。通过分析当前世界装备制造业的发展趋势和我国在宏观层面上所采取的各种利好政策，可以看出我国装备制造业体量正在快速增长。图3-3制造业资产总计如图3-3所示，在2010年至2019年的十年时间中，我国制造业资产总计从23万亿元增长到了56万亿元，从2010年至2011年期间增长明显，仅一年就增长了45%，之后我国制造业资产总计的增长率维持在5%左右，完成了十年的增长。工业在我国GDP中的占比从2010年的46%下降至2019年的39%，这是因为第三产业的快速发展，导致了工业对我国GDP贡献度的下降，但在我国GDP总体稳定增长的背景环境下，装备制造业作为近阶段我国回归实体经济所关注的重点行业，仍具有一定的市场空间。行业的生命周期理论主要描述了一个行业从最初诞生开始一直到最终退出社会和经济市场所必须经历整个一段时间周期，行业生命周期理论所描述的过程将一个单独行业的兴衰轮回分为初创、成长、成熟和衰退四个生命阶段。根据装备制造业目前的行业情况来看，其处于成长期向成熟期过度的阶段。根据证监会统计，我国主板上市公司共有2734家企业从事制造业，行业竞争者众多，但在装备制造业中，已经有部分产业巨头开始主导这个市场，并且根据上述分析可以发现，装备制造业的发展进入了降速阶段，虽然市场需求依旧旺盛，但是行业增速的幅度相比十年之前大幅度下降。在这种行业背景下，企业若是期望继续发展，持续盈利，需要进行改革。从产业市场占有度结构的角度对当下我国目前装备制造业的发展趋势进行分析，我国证券市场主板上市公司中根据证监会行业分类从属于制造业的上市公司众多，行业中市场占有率竞争激烈。因为装备制造业进入门槛高，需要众多前期投资来实现规模利润，故从属于装备制造业的企业数量长时间没有增长。从企业的主营业务来看，从事通用装备制造的企业数量最多，业绩最好，这也是因为受产业开发现状的限制，专用装备制造业企业的市场主要依靠于政府主导，国内市场需求较少，国际市场竞争力欠佳。就装备制造业行业的竞争水平进行分析，装备制造业这一整个行业处于垄断竞争的行业状态。行业中寡头的数量直接影响到行业企业对于价格的控制能力，根据目前装备制造业的竞争水平来看，由于寡头数量较多，企业的利润会存在较大波动，存在一定投资风险。3.3微观投资价值分析微观投资价值分析以关注装备制造业上市公司本身为主，本节选取上市公司2019年年度报告数据，采用目前证券市场中最经常为投资者所使用的市盈率指标作为衡量装备制造业企业价值现状的方法，对选取的公司样本进行市盈率排名。表3-1样本公司市盈率排名证券代码证券简称年平均市盈率排名300464星徽股份416.871300101振芯科技303.522300092科新机电240.103300141和顺电气190.844300048合康新能154.575600169太原重工152.706600072中船科技151.357601106中国一重150.788601608中信重工150.429300477合纵科技126.1510300775三角防务112.7111600218全柴动力102.5912300062中能电气97.0713600815厦工股份83.1514300424航新科技76.4215300414中光防雷73.0316300069金利华电70.4417600501航天晨光67.8918300503昊志机电63.0419续表3-1证券代码证券简称年平均市盈率排名300177中海达61.8320300750宁德时代60.5721600150中国船舶59.9222300719安达维尔52.8823600984建设机械50.6524300461田中精机50.0425300450先导智能49.6426300066三川智慧48.7027300681英搏尔47.8928300786国林科技46.1229600841上柴股份45.0030300700岱勒新材44.6031600375汉马科技43.7232601890亚星锚链42.7333300780德恩精工42.5734300040九洲集团40.6735300472新元科技40.4136300068南都电源37.1637300569天能重工32.4138603966法兰泰克32.2339300809华辰装备31.5540300718长盛轴承29.1241603012创力集团28.5342603611诺力股份23.4043600031三一重工21.6144600528中铁工业15.7445300423昇辉科技13.9946603298杭叉集团13.6747600582天地科技13.3048601717郑煤机13.1149600761安徽合力11.7350601038一拖股份8.6751603789星光农机-23.8452600685中船防务-346.3853 由表中信息可以得知装备制造业上市公司普遍存在市盈率偏高的特点，这代表对于单个企业而言，从属于装备制造业的上市公司相较从属于其他工业上市公司更容易受到市场青睐，虽然行业近期处于改革阶段，但投资者普遍看好未来装备制造业上市公司的发展前景。4装备制造业上市公司投资价值实证分析4.1投资价值评估指标体系构建根据本文文献综述的结果，可以得知许多学者在运用因子分析对上市公司进行投资价值分析时，多认为企业规模、股票指标、盈利能力、偿债能力、发展能力和运营能力这能够完整解释公司投资价值。在对于装备制造业上市公司进行分析时，由于其大多数具有超大企业规模的特点，故企业规模指标不适合作为一级指标。因此，本文在建立投资价值评估指标体系的过程中选取了具有代表性的五个一级指标，分别是股票指标、盈利能力、偿债能力、发展能力和运营能力，并在每个一级指标下下设二至三个二级指标，具体的一级指标、二级指标、指标代码与指标公式如表4.1所示。其中，股票指标反映了公司可能采取的股利政策和未来可能的股价走势；盈利能力反映了公司在行业竞争中获得盈利的可能性以及收益的大小；偿债能力体现了公司财务风险的程度；发展能力衡量了公司是否能够从行业中的竞争行为中生存，并且在未来成长为行业龙头企业的可能性；营运能力则展现了公司资金经营效率的水平，反映出了公司对于各部门的协调管理能力。表4-1投资价值评估指标体系一级指标二级指标指标编号股票指标每股收益X1每股净资产X2盈利能力净资产收益率X3投资收益率X4营业利润率X5偿债能力流动比率X6速动比率X7权益对负债比率X8续表4-1一级指标二级指标指标编号发展能力营业收入增长率X9净资产增长率X10净利润增长率X11营运能力应收账款周转率X12存货周转率X13流动资产周转率X144.2样本选择与数据来源本文参考WIND数据库的分类，从构成WIND装备制造业指数的368个成分股中随机选择了60家上市公司的面板数据进行研究和分析。具体的数据取自CSMAR经济金融数据库。根据数据归结的结果，为使得文章的研究有效，从60个公司样本中剔除了7个面板数据不全的公司样本，最终选定53个上市公司，分别为三一重工、中船科技、中国船舶、太原重工、全柴动力、汉马科技、中铁工业、宁德时代等从事装备制造业的公司。最后使用SPSS统计分析软件对上述指标和数据进行主成分分析。4.3因子分析4.3.1变量相关性分析根据本文所建立的投资价值评估指标体系，对相关的14个二级指标和53个公司的面板数据进行KMO和巴特利特检验。表4-2KMO和巴特利特检验表KMO取样适切性量数.549巴特利特球形度检验近似卡方630.393自由度91显著性.000根据KMO和巴特利特检验表，可以发现KMO取样适切性量数为0.549，大于临界值0.5，表明所选样本公司面板数据可以用于主成分分析。同时，巴特利特球形度检验结果显示显著性水平为0.000，满足显著性小于0.01的要求，说明样本公司面板数据能够用于主成分分析。4.3.1提取公共因子在通过KMO和巴特利特检验之后，使用SPSS提取出总方差解释表。表4-3总方差解释表成分初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%总计13.66526.17626.1763.66526.17626.1763.00923.03521.67847.8543.03521.67847.8542.74532.18715.62463.4772.18715.62463.4772.63941.65711.83675.3141.65711.83675.3142.06051.0607.57282.8861.0607.57282.8861.1516.8265.90288.7887.5864.18392.9728.4483.19996.1719.2441.74697.91710.1401.00098.91711.092.65899.57512.054.38899.96413.005.03499.99814.000.002100.000根据上表结果，共有五个大于1的特征值，即五个通过主成分，这些主成分的因子解释总方差的百分比依次为26.176%、21.678%、15.624%、11.836%、7.572%。五个因子累计解释了82.886%的原有数据的总方差，因此可以为五个主成分能够反映变量的主要特征，可以作为公共因子。4.3.3计算旋转后的因子载荷矩阵随后对公共因子采用凯撒正态化最大方差法得到正交旋转后的成分矩阵，具体数据见表4.4。根据成分矩阵的结果，可见第一个公因子在流动比率、速动比率和权益对负债比率上拥有最大载荷，是用于反映上市公司偿债能力的因子。第二个公因子在每股收益、每股净资产、净资产收益率和营业利润率上拥有最大载荷，可以描述企业在股票指标和盈利方面的能力。第三个公因子在营业收入增长率、应收账款周转率、存货周转率和流动资产周转率上载荷最大，能够完整描述企业营运能力，且一部分展现企业的发展能力。第四个公共因子在企业净资产收益率增长率和净利润增长率上有最大载荷值，能够体现上市公司发展能力。第五个公共因子在投资收益率上有接近1的最大载荷值，说明因子5能够反映上市公司的盈利能力。表4-4成分矩阵成分主成分因子1因子2因子3因子4因子5每股收益.002.935.132.101-.069每股净资产-.094.609.328.124-.384净资产收益率.074.869-.149-.059.122投资收益率.053.065-.017.042.939营业利润率.365.815-.185.149.188流动比率.978.061-.075.045.045速动比率.979.056-.042.055.066权益对负债比率.954.107-.007.072-.013营业收入增长率.079.171-.620.093-.142净资产收益率增长率.079.090.094.985.015净利润增长率.078.073.095.987.012应收账款周转率-.014.099.862.042-.115存货周转率.063.068.860.121.025流动资产周转率-.103-.004.752.167-.1584.3.4公共因子的线性方程表4-5成分得分系数矩阵成分主成分因子1因子2因子3因子4因子5每股收益-.055.355.032-.025-.037每股净资产-.038.227.076.002-.303净资产收益率-.042.341-.046-.085.104投资收益率-.057.033.087.007.854营业利润率.048.287-.060.014.137流动比率.341-.042.012-.031-.038续表4-4成分主成分因子1因子2因子3因子4因子5速动比率.341-.045.027-.029-.016权益对负债比率.335-.026.030-.025-.082营业收入增长率-.005.057-.275.090-.197净资产收益率增长率-.032-.041-.046.502.009净利润增长率-.031-.047-.046.504.007应收账款周转率.032.029.337-.061-.015存货周转率.047.008.347-.022.106流动资产周转率-.002-.014.273.028-.062将提取的五个公共因子别命名为F1、F2、F3、F4与F5，根据适用SPSS输出的成分得分系数矩阵，可以使用指标X1至X14建立五个和公共因子的线性方程以得到因子得分。具体线性方程如下所示：F1+0.335×X8-0.005×X9-0.032×X10-0.031×X11（4.1）F2-0.026×X8（4.2）F3+0.03×X8（4.3）F4-0.025×X8（4.4）F5-0.082×X8（4.5）根据上述总方差解释表的数据，五个主成分对应的方差解释度的权重分别为31.58%、26.15%、18.85%、14.28%、9.36%。因此最终可得综合得分F的表达式为：F=0.316×F1+0.262×F2+4.3.4综合得分根据上述线性方程得出的53个公司样本的F、F1、F2、F3、F4、F5得分以及排名如下表所示：表4-6上市公司综合排名上市公司F综合分数排名F1F2F3F4F5长盛轴承3.3918.510.954.27-0.80-2.62杭叉集团2.7622.672.368.55-0.86-2.19中国船舶2.6931.103.577.373.06-4.76安徽合力2.5542.452.247.86-0.81-2.00上柴股份2.4652.061.458.80-1.11-0.84中国一重2.406-0.22-1.380.1019.670.04中光防雷2.3877.000.102.58-1.47-1.45华辰装备2.1584.772.022.63-0.65-3.27亚星锚链2.0795.590.292.62-0.98-1.43德恩精工1.98103.891.583.90-1.19-2.58三川智慧1.934-0.35-1.01一拖股份1.89121.391.537.35-1.76-1.03国林科技1.87133.033.522.54-0.34-4.84宁德时代1.85140.695.264.60-0.68-5.83中船防务1.76150.922.985.68-0.65-3.23全柴动力1.73161.551.515.54-0.57-1.39新元科技1.62171.110.540.498.64-2.19郑煤机1.55181.472.144.93-1.56-2.06星徽股份1.44191.131.414.400.15-1.61金利华电1.43201.070.240.956.61-1.08安达维尔1.40213.210.751.250.07-0.69三角防务1.38223.440.741.020.39-1.68续表4-6上市公司F综合分数排名F1F2F3F4F5三一重工1.29231.341.833.22-0.58-1.56中船科技1.24241.341.353.06-0.30-0.80昇辉科技1.11250.882.112.62-0.35-1.87天能重工1.11260.562.562.220.69-2.89中信重工1.10270.39-0.210.556.77-0.46天地科技1.09281.741.242.20-0.41-1.59航天晨光1.06291.161.292.76-0.23-1.49中铁工业1.06300.922.242.58-0.49-2.61南都电源1.05310.971.863.26-1.14-2.13英搏尔1.03321.771.092.38-0.28-2.43建设机械0.97330.901.362.71-0.61-1.07诺力股份0.95340.701.862.68-0.60-1.94航新科技0.9532-0.55-1.22法兰泰克0.95361.031.382.51-0.56-1.52星光农机0.94371.880.962.32-1.58-1.27先导智能0.93381.261.502.00-0.80-1.44科新机电0.89391.770.682.05-1.05-0.96创力集团0.88401.331.211.74-0.53-1.22和顺电气0.85411.450.441.101.14-0.97中能电气0.85421.200.722.87-1.74-0.12汉马科技0.85430.591.272.70-0.26-1.58岱勒新材0.79441.081.101.95-0.21-1.95九州集团0.75451.371.400.82-0.06-2.19合康新能0.70461.610.411.15-0.13-1.26合纵科技0.66470.830.551.600.10-0.72振芯科技0.54482.710.481.15-3.52-1.75田中精机-3.58494.16-0.287.81-43.12-1.50续表4-6上市公司F综合分数排名F1F2F3F4F5中海达-3.61505.394.926.68-53.73-2.02*ST厦工-10.63519.27-4.96-9.45-1.21-114.45昊志机电-11.445210.0912.1313.98-140.81-3.54太原重工-311.0253231.33328.77338.94-3700.26-57.544.4小结通过对这53家上市公司投资价值的排名研究分析发现：首先太原重工样本出现了明显的异常得分，经过进一步调查，异常值来源于公告数值披露的异常。对太原重工2019年年度报告进行分析，发现其披露的各项财务指标基本都与上期发生额不存在连续性，两者差距悬殊，从主观意思上进行分析不具有可比性，故数据出现异常值。其次，比较发现不同的上市公司在投资价值评估指标体系中的五个主成分指标上的表现存在很大的差异，尤其是排名越靠后的公司，公共因子的得分往往存在更大的波动。公共因子F1在投资价值评估指标体系中起到了最大的作用，可见在装备制造业上市公司中，偿债能力成为了衡量企业投资价值的最重要指标。排名靠前的公司往往在偿债能力方面的排名同样优秀，这主要是由于装备制造业企业资本依赖性强的原因造成的。发展能力指标对于装备制造业上市公司投资价值的影响较小。这一点从侧面反映出了我国装备制造业企业并不通过发展能力来体现自身价值，虽然这是市场竞争关系造成的合理结果，但不注重发展能力所造成过的创新能力的缺失极有可能会成为我国装备制造业上市企业在国际市场上的竞争中的不利因素。5研究结论与对策建议5.1研究结论通过装备制造业上市公司的市盈率排名以及综合排名可以看出，两者的排名虽然相对排名小部分符合，但是绝对的排名差距还是较大，说明装备制造业上市公司的公司价值在证券市场上并未被完全反应，市场依存在庞大的通过一定交易获取超出市场收益率利润的投资价值，装备制造行业蕴含巨大投资价值。通过上述两表的对比可以找到有哪些股票的价值被高估，又有哪些股票的价值被低估，并且可以总结出这些股票的总体规律。基于本篇文章的研究结果，可以清楚地看出明显被低估的股票主要有：长盛轴承、杭叉集团、安徽合力、一拖股份。这些股票普遍存在市盈率低但是综合得分排名高的特，在目前股票市场偏向于中长期投资且短期时间区间内波动较大的情况下，投资者可以适当将其估值作为投资的参考。反之，明显被高估的股票有：振芯科技、合康新能、和顺电气、太原重工。对于这些投资价值小的股票，建议投资者暂时保持观望态度，斟酌是否进行投资。根据2019年的装备制造业上市公司因子分析得分综合排名，前十位的公司主营业务均主要为装备制造业中的机械行业，通用装备制造占比较多，特种装备制造和专用装备制造上市公司排名普遍处于中游。这是由于在整体“十三五”的规划下，企业投资新项目的机会在2019年显著增多。在各家企业所披露的年度报告中，所投资的新项目主要还是基于传统装备的新项目。以长盛轴承为例，其所制造的产品首先在汽车行业有较高需求。根据其年度报告，2019年中国居民的消费意愿显著增长导致了汽车产业的快速增长，直接为长盛轴承带来了良好的业绩受益。其次，长盛轴承的产品再一系列液压等通用机械中都存在较大需求，故新项目投资建设的增长为该上市公司的零件提供了更广阔的市场，使得其具有更高的得分。根据上述分析可以得出，在经济环境逐渐趋向于稳定，政策偏向于实体生产制造的背景环境下，生产通用设备或者通用零部件的企业基于整体经济环境上行而能够获得超过其他类别装备制造业的订货单和工程请求，在收益上与其他装备制造业上市公司拉开差距。5.2对策建议1）对于投资者，在投资从属于装备制造业上市公司时，应当重点关注公司的偿债能力。偿债能力F1因子在装备制造业上市公司综合得分方程中比重最大，说明偿债能力是考核装备制造业上市公司投资价值的最重要因素。从结果来看，所选取的上市公司样本中大多数企业的F1因子得分都处于正负2的区间范围之内，难以辨别具体某一家更具投资价值，但排名靠后的企业无一例外都出现了F1因子上的异常得分，故F1因子可以作为筛选因素中的保障因素进行考量，而不能单纯以F1因子得分的大小判断上市公司的投资价值。2）在投资决策时，应当不只是根据市盈率进行投资决策。市盈率作为在证券市场中能够综合反应二级市场信息的主要指标，其参考价值更多体现在股利政策和市场人气，难以综合反应上市公司的投资价值。根据样本公司的市盈率排名结果，发现装备制造业上市公司股票普遍存在市盈率偏高的特点。在这一规律下只能够使用市盈率进行