中國制造業公司盈利預測模型

　　摘 要：文章借助于制造業上市公司的數據應用因子分析法構建了中國制造業盈利預測模型。并把這個模型利用到相對較差的同行業公司數據，發現在相應主要因子上面表現較差，從而驗證了因子分析法構建模型的合理性。借助于模型的分析提出了上市公司財務管理獲取盈利合理化的建議。
　　關鍵詞：盈利預測 因子分析 制造業
　　中圖分類號:F270 文獻標識碼:A
　　文章編號:1004-4914（2011）07-071-03
　　
　　一、引言
　　相對其他產業而言，中國的制造業發展較快、國際競爭力也較強，是加入世貿組織后受益可能性較大的部門。然而在經濟全球化，市場更加開放的環境中，如何利用中國制造業比較優勢更為充分和有效地發揮，在經濟全球化過程中獲得更大利益，這涉及到整個行業的財務和盈利情況。
　　本文擬從企業自身的財務數據出發，試圖建立一個證券市場上中國制造業盈利情況的評估方法，以此來評價中國制造業的近期和中長期的發展情況。選取的方法為理論研究和實證分析相結合、定性分析和定量分析相結合的方法。將傳統的財務指標分析法與多元統計分析方法相結合，對各種評價指標實行客觀賦權，構建新的評價系統多元統計模型。
　　公司類型以選滬市盈利最好的制造業前100名和后100名2005年12月31日的財務報表數據為樣本，利用spss13軟件進行因子分析法做盈利預測建模。數據來源于國泰安數據庫。
　　考慮到評估的科學與合理性本文選取償債能力、盈利能力、營運能力、發展成長能力等17個指標全作為研究的參考財務指標（如表1），選取公司為滬市100個盈利最好的制造業公司和100個盈利最差的制造業公司，年份為2005年的，應用SPSS軟件，通過因子分析法，得出結論，提出合理化建議。
　　二、因子實證分析
　　（一）因子分析的基本原理
　　因子分析是通過多個指標相關矩陣的內部依賴關系，找出控制所有變量的少數公因子，將每個指標變量表示成公因子的線性組合，以再現原始變量與因子之間的相關關系。因子分析的基本目的是尋求變量的基本結構，簡化觀測系統，減少變量維數，用少數的變量來解釋所研究的復雜問題。
　　設有N個樣本，P個指標。將原始觀測變量記為X=（X1，X2，∧Xn），標準化處理后的變量向量記為Y=（Y1，Y2，…Yn），要尋找的公因子為f=（f1，f2，…fn）（q＜n）為不可觀測變量，且其均值向量E（F）=0，協方差矩陣為cov（F）=I。則模型為
　　寫成矩陣形式為：X=AF+E，是為因子模型，F稱為公共因子，E稱為特殊因子。
　　得到因子后，首先觀察他們在那些變量上的載荷較大，在那些變量上載荷教小，再根據載荷打的變量本身的內容說明因子得含義。在因子分析的過程中，我們將每個公因子表示為變量的線性組合，進而用變量的觀測值來估計每個公因子的值，數學模型為：
　　Fi=bi1X1+bi2X2+…+binXn（i=1，2…m）
　　式中Fi為第i個因子得分。
　　因子分析的步驟：第一步：確定分析變量，收集數據。第二步：對原始數據進行標準化。第三步：計算所選變量的相關系數矩陣。第四步：提取公共因子。采用某種方法計算初始載荷矩陣，對主成分方法而言，就是通過資料矩陣的相關系數矩陣計算特征值和特征向量。第五步：因子旋轉。需要通過坐標變換使每個原始變量在盡可能少的公共因子之間有密切的關系。第六步：計算公共因子得分。第七步：一提取的公共因子的方差貢獻率作為權重，結合各因子得分，建立盈利預測模型。
　　（二）實證研究
　　首先進行KMO和巴特利球度檢驗，結果數據若表明該指標比較適合進行因子分析再進行因子分析。然后再計算指標的共同度，經計算得如果原有所有指標的共同度均為1，則提取若干個公共因子后的再生共同度都較大，就說明各個指標的信息丟失較少，可以提取若干個公共因子對原指標能較好地描述。通過資料矩陣的相關系數矩陣計算特征值和特征向量，再按照因子的累積方差貢獻率來確定，一般認為要達到80%以上，原有指標的信息丟失較少。
　　利用滬市盈利為前100名制造業公司做因子分析得到綜合因子特征值與貢獻率和因子得分矩陣。
　　根據表2數據結果可知，用第一主因子可解釋原來17個變量的35%的信息量，用前4個因子可以解釋原來17個變量的78%的信息量。用前5個主因子可以解釋原來17個變量的86%的信息量。由因子分析的原理可知，這些主因子變量之間不具有相關關系，即他們所攜帶的信息量沒有相互重疊。因此本文選取前5個公共因子進行分析。
　　由表3可見，因子1上有顯著負載的指標是銷售凈利率，總資產凈利率和凈資產收益率，根據這些經濟指標，因子1被識別為盈利能力；因子2上有顯著負載的指標是流動比率，速動比率和資產負債率，根據這些變量的經濟意義，因子2被識別為償債能力因子；因子3上有顯著負載的指標是經營現金凈流量/負債總額，經營現金凈流量/流動負債，銷售現金/營業收入和經營現金凈流量/凈收益，根據這些變量的經濟意義，因子3被識別為現金能力因子；因子4有顯著負載的指標是存貨流動資產周轉和總資產周轉率，根據這些變量的經濟意義，因子4被識別為營運能力因子。因子5有顯著負載的指標是營業收入增長率和凈資產收益增長率，根據這些變量的經濟意義，因子5被識別為成長能力因子。
　　根據表3得到因子模型為：
　　為了能做比較，對后100名公司選取與前100名公司相同的因子做因子分析得到因子得分矩陣。
　　通過對比表4和表3可以發現，盈利較差的公司在盈利能力、償債能力、現金能力、營運能力、成長能力上面得分都較少，即他們在這些方面表現較差。
　　（三）數據分析及研究
　　通過對比表4和表3可以發現，盈利在前100名的企業，其成長能力與經營效率均較高，反映出這些企業的財務狀況較好，其中應收賬款控制較好，應收賬款和存貨對流動資金的占用比例較小，發展潛力大，但其盈利與每股能力相對前兩個因子偏低，這無疑與制造行業景氣度下降有關，但同時也說明這些企業盈利水平不理想，可以通過增加投資來增加其利潤，也可通過產品毛利率的穩中有升和較高的管理水平來增加其利潤。
　　盈利較后的企業，其盈利及每股能力、成長能力、經營效率總體水平偏低，反映這些企業在盈利方面缺乏有效策略，市場開拓能力差，內部經營管理機制不完善，在有效組織企業運作，提高運作效率方面亟待提高。本文建議從以下幾個方面進行分析：
　　第一，從企業資本結構方面來分析，企業資本結構的合理與否，直接關系到企業盈利狀況。盈利較差的企業平均資產負債率普遍要高于盈利較好的企業。其原因可能是因為隨著公司的發展和資金需求的不斷增加，促使企業自然負債的增加，從而逐步提高了資產負債率；其次，從整體上看制造業的負債結構在向短期負債傾斜，原因是經濟體制改革后帶來的經濟高速增長和上市公司前幾年的股本過度膨脹，業績無法跟上股本擴張的速度，導致負債所占的比例較低，同時企業為了擴大規模、提高業績，必然會引起企業短期負債的增加，這樣便導致了負債結構中短期負債的比例過重；而盈利較差的公司在運作過程中，融資、投資沒有完全達到預期的收益率，使得公司經營凈現金流量嚴重不足，公司不得不使用過量的短期債務以解決臨時的財務困難。
　　第二，從流動管理方面來分析，流動資金是企業進行生產經營活動的必要條件，對企業的生產經營活動是至關重要的。盈利較差的企業的現金能力也普遍低于盈利較好的企業。且自有資金比重相