數據挖掘在家電企業(yè)績效評價中的應用研究

袁放建，王新華

(陜西師范大學國際商學院，陜西西安，710062)

數據挖掘在家電企業(yè)績效評價中的應用研究

袁放建，王新華

(陜西師范大學國際商學院，陜西西安，710062)

選取我國家電行業(yè)上市公司 2008年度數據，利用主成分分析方法對財務比率指標數據進行分析，提取盈利能力、發(fā)展能力、償債能力及資產營運能力四個主要因子, 并結合因子在各財務指標的載荷以及各財務指標之間的復相關系數來確定財務指標的選取和權重的設定，以此構建企業(yè)績效評價指標體系，然后利用所構建的指標體系對家電行業(yè)上市公司的企業(yè)績效進行評測排序，最后利用聚類分析方法檢驗該指標體系的有效性。研究結果表明，使用此種方法建立企業(yè)績效評價體系是可行有效的。

數據挖掘；企業(yè)績效；家電企業(yè)；績效評價

企業(yè)績效評價是企業(yè)管理的重要組成部分，合理有效的績效評價體系可以提高企業(yè)經營管理的效率和效能[1]。但隨著信息時代的到來，會計核算業(yè)務量以及數據庫規(guī)模的不斷擴大，如何在大量財務數據中發(fā)掘有用信息、內在規(guī)律[2]，借以構建有效的績效評價指標體系就顯得越來越重要，而將數據挖掘技術應用到績效評價中，可以幫助我們有效的解決這一問題。

目前數據挖掘技術在財務績效評價領域的應用主要體現在兩個方面：一是利用聚類分析方法對上市公司的績效進行分類分析[3]；二是利用主成分分析方法對上市公司的部分財務指標提取主因子，根據因子的方差貢獻率來確定因子權重，再由因子得分函數來計算因子得分并對上市公司的績效表現進行排序。而利用主成分分析法的大部分研究只是計算了各因子的權重，并未確定各個財務指標的權重，未能建立一個相對精確的績效評價指標體系；又因為每個因子在各個財務指標上都有或大或小的載荷[4]，所以每個因子的得分函數中均包含了所有的財務指標，沒有真正達到指標(變量)降維的目的。此外，很多研究文獻并沒有統(tǒng)一選取財務指標的量綱，而只是簡單的進行統(tǒng)計整理或通過簡單的標準化[5]。

本文整理并選取滬深兩市24家家電行業(yè)上市公司的14個財務比率指標數據[6]，將原始數據標準化處理后，對數據進行主成分分析并提取主因子，首先確定各因子的含義及權重，再結合因子在各財務指標的載荷以及各財務指標之間的復相關系數來確定財務指標的選取和權重的設定，以此建立一個較為精確的企業(yè)績效評價指標體系，然后利用所構建的指標體系來測評家電行業(yè)24家上市公司的企業(yè)績效狀況，最后利用聚類分析來檢驗評測結果的正確性。

一、績效評價指標體系的建立

截至2008年底，在A股市場家電行業(yè)有26家上市公司，由于 ST股公司數據不具有可比性，所以將其剔除，本文整理并選取24家上市公司的14個財務指標數據，選取的財務指標在表2可見，數據來源于證券交易所披露的 2008年度報告以及同花順證券軟件。為了便于SPSS進行數據處理，先將原始數據進行Z-Score標準化處理，將財務指標A的原始值μ標準化為μ′的計算公式為：μ′=(μ?)/σA，其中是財務指標A原始值的均值, σA是財務指標A原始值的標準差。將原始數據經過標準化處理之后，利用SPSS軟件進行主成分分析。

(一) 提取因子

采用主成分分析法提取因子并選取特征根值大于1的特征根，在表1中可以看到，四個因子共解釋了原有變量總方差的 87.682%，并結合因子分析初始解(表略)可知，原有變量的絕大部分信息可被因子解釋，總體上原有變量的信息丟失較少，因子分析結果較理想。

表1 Total variance explained

(二) 因子的命名解釋

由于單獨通過因子載荷矩陣難以給各個因子命名，所以采用方差最大法對因子載荷矩陣實行正交旋轉以使各個因子的含義更為清晰，旋轉后的載荷矩陣如表2。

由表2可知：營業(yè)利潤增長率、凈利潤增長率、凈資產報酬率、總資產報酬率、銷售毛利率和營業(yè)利潤率在第一個因子上有較高載荷，故第一個因子可解釋為盈利能力(F1)；凈資產增長率和總資產增長率在第二個因子上有較高載荷，故第二個因子可解釋為發(fā)展能力(F2)；股東權益比率、流動比率和速動比率在第三個因子上有較高載荷，故第三個因子可解釋為償債能力(F3)；存貨周轉率、應收賬款周轉率和總資產周轉率在第四個因子上有較高載荷，故第四個因子可解釋為資產營運能力(F4)。

(三) 指標的選取以及權重設定

利用主成分分析方法所提取的四個因子分別在14個財務指標上具有不同的載荷，并沒有真正實現變量降維的效果，可以分別分析各因子中財務指標的復相關系數，并結合載荷矩陣來確定選取哪幾個指標作為代表指標。

1. 盈利能力

盈利能力因子中各財務指標間的復相關系數為：營業(yè)利潤增長率與{凈利潤增長率、凈資產報酬率、總資產報酬率、銷售毛利率、營業(yè)利潤率}，0.997；凈利潤增長率與{營業(yè)利潤增長率、凈資產報酬率、總資產報酬率、銷售毛利率、營業(yè)利潤率}，0.997；凈資產報酬率與{營業(yè)利潤增長率、凈利潤增長率、總資產報酬率、銷售毛利率、營業(yè)利潤率}，0.965；總資產報酬率與{營業(yè)利潤增長率、凈利潤增長率、凈資產報酬率、銷售毛利率、營業(yè)利潤率}，0.964；銷售毛利率與{營業(yè)利潤增長率、凈利潤增長率、凈資產報酬率、總資產報酬率、營業(yè)利潤率}，0.760；營業(yè)利潤率與{營業(yè)利潤增長率、凈利潤增長率、凈資產報酬率、總資產報酬率、銷售毛利率}，0.832。

表2 Rotated component matrixa

營業(yè)利潤增長率(F11)、凈利潤增長率(F12)、凈資產報酬率(F13)、總資產報酬率(F14)四個指標與其他財務指標的復相關系數較高，再由表2可知，盈利能力因子在這四個指標上的載荷也是較高的，故可選取這四個指標作為盈利能力因子的代表指標。若假設盈利能力因子的權數為100，這四個指標的權重分別為w11、w12、w13、 w14，則有：

由以上分析可以得出盈利能力因子(F1)的得分函數為：

2. 發(fā)展能力

發(fā)展能力因子中凈資產增長率(F21)與總資產增長率(F22)相關系數0.955，再由表2可知，發(fā)展能力因子在這兩個指標上的載荷均較高，故可選取這兩個指標作為發(fā)展能力因子的代表指標。若假設發(fā)展能力因子的權數為 100，這兩個指標的權重分別為 w21、w22，則有：

由以上分析可以得出發(fā)展能力因子(F2)的得分函數為：

3. 償債能力

償債能力因子中各財務指標間的復相關系數為：股東權益比率與{流動比率、速動比率}，0.844；流動比率與{股東權益比率、速動比率}，0.996；速動比率與{股東權益比率、流動比率}，0.995。

流動比率(F31)、速動比率(F32)與其他財務指標的復相關系數較高，再由表2可知，償債能力因子在這兩個指標上的載荷也是較高的，故可選取這兩個指標作為償債能力因子的代表指標。若假設償債能力因子的權數為100，這兩個指標的權重分別為w31、w32，則有：

由以上分析可以得出償債能力因子(F3)的得分函數為：

4.資產營運能力

資產營運能力因子中各財務指標間的復相關系數為：存貨周轉率與(應收賬款周轉率、總資產周轉率)，0.730；應收賬款周轉率與(存貨周轉率、總資產周轉率)，0.624；總資產周轉率與(存貨周轉率、應收賬款周轉率)，0.685。

存貨周轉率(F41)、總資產周轉率(F42)與其他財務指標的復相關系數較高，再由表2可知，資產營運能力因子在這兩個指標上的載荷也是較高的，故可選取這兩個指標作為資產營運能力因子的代表指標。若假設資產營運能力因子的權數為100， 這兩個指標的權重分別為w41、w42，則有：

由以上分析可以得出資產營運能力因子(F4)的得分函數為：

F4=51.6%F41+48.4%F42

另外由表1可知，企業(yè)績效(F)綜合得分的函數為：

即

綜上所述，構建的企業(yè)績效評價指標體系如表3。

二、績效評價指標體系的檢驗

根據前面建立的績效評價指標體系，可計算24家家電行業(yè)上市公司各因子得分以及綜合得分，據此可得出各上市公司的排序[7]。為了使評價結果更易理解、更符合日常表達習慣，所以先將原始數據進行最小最大標準化處理，將財務指標A的原始值μ標準化為μ″的計算公式為：μ″=(μ?minA)/(maxA?minA)，然后計算各因子得分，以使評價結果均以百分制的形式呈現，如表4。

表3 企業(yè)績效評價指標體系

然后，利用聚類分析方法對上述綜合得分排名情況進行檢驗，以便驗證所建立績效評價指標體系的有效性。利用層次聚類Q型聚類對24家家電上市公司進行分類分析，其中個體距離采用平方歐式距離，類間距離采用平方組間鏈鎖距離，通過觀察碎石圖(圖略)可知，將24家上市公司分為3類或4類較為合適，聚類結果的類成員表見表5。

由表5可知，若將24家上市公司分為三類，則有：九陽股份單獨為一類，廣電信息單獨為一類，其他公司歸為一類，可解釋為九陽股份綜合財務表現優(yōu)良，其他上市公司綜合財務表現一般，廣電信息綜合財務表現較差；若將24家上市公司分為四類，則有：九陽股份單獨為一類，佛山照明單獨為一類，廣電信息單獨為一類，其他公司歸為一類，可解釋為九陽股份綜合財務表現優(yōu)秀，佛山照明綜合財務表現良好，廣電信息綜合財務表現較差，其他上市公司綜合財務表現一般。

表4 家電行業(yè)上市公司得分及排名情況

表5 Cluster membership

從以上分析可以看出，將家電行業(yè)24家上市公司無論是分成3類還是4類，其分類結果都是與表4中各公司綜合得分的排序是一致的，從而驗證了表4中各公司排序的正確性，也就說明所建立的績效評價指標體系是有效的。

本研究取得較好效果，但也存在一些不足之處：研究僅局限于家電行業(yè)，對于其他行業(yè)的適用性有待證明，也未推廣至一般行業(yè)；本文選取的指標均為財務指標，并未選取非財務指標，而非財務指標的評價也是企業(yè)績效評價中的一項重要內容；這些方面都是以后研究需要解決的問題。

[1] 馮麗霞. 企業(yè)績效及其決定因素研究[J]. 長沙理工大學學報:社會科學版, 2004, 19(3): 65?67.

[2] 左治興, 段丹青. 智能型礦產項目投資決策支持系統(tǒng)結構的研究[J]. 中南大學學報: 社會科學版, 2003, 9(2): 231?234.

[3] 江海潮, 肖國安. 湖南可持續(xù)發(fā)展實證研究[J]. 湖南科技大學學報: 社會科學版, 2003, 5(1): 10?16.

[4] 王建穩(wěn), 石宗亮. 上市公司財務比率指標的非線性主成分分析[J]. 數理統(tǒng)計與管理, 2004, 23(2): 15?18.

[5] 李劍鋒, 李一軍. 數據挖掘在財務分析中的應用[J].計算機工程與應用, 2005, 2: 217?219.

[6] 何慧婷, 柳建民. 構建上市公司財務比率指標評價體系[J].管理學報, 2005, 2(4): 491?494.

[7] 李慶東.上市公司財務績效評價與聚類分析[J].工業(yè)技術經濟, 2005, 24(8): 146?148.

Research on the Data Mining Applied in the Performance Evaluation of Household Appliance Enterprise

YUAN Fangjian, WANG Xinhua

(The International Business School, Shaanxi Normal University, Xi’an 710062, China)

The authors selected the listed companies’ 2008 annual data of the household electrical appliance industry, and extracted four main factors by analyzing the financial ratio index data with the principal component analysis. The four main factors are profitability, development capacity, solvency and assets operating capacity. This paper determines the selection of financial index and sets the weights by considering the multiple correlation coefficient among the financial indexes as well as the financial index’s load on every factor, and an enterprise performance evaluation system is established. It then evaluates the performance of listed companies with this evaluation system, at the same time sort the listed companies with this evaluation system, and finally tests the validity of the enterprise performance evaluation system with the cluster analysis. The result shows that the method of establishing enterprise performance evaluation system is feasible and effective.

Data Mining; Enterprise Performance; household appliance enterprises; assessment of enterprise performance

book=16,ebook=136

P270.3

A

1672-3104(2010)02?0054?05

[編輯：汪曉]

2009?12?17

袁放建(1958?)，男，陜西興平人，陜西師范大學國際商學院教授，主要研究方向：財務管理決策支持；王新華(1985?)，男，山東莒縣人，陜西師范大學國際商學院碩士研究生，主要研究方向：財務管理決策支持.