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基于因子分析和聚類分析的互聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè)財(cái)務(wù)績效評價(jià)

2015-06-11 11:55:08劉婷

劉婷

摘 要:本文選取20家互聯(lián)網(wǎng)上市公司作為樣本,利用因子分析方法提取四個(gè)主因子對公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行了分析,得出綜合得分,再利用聚類分析方法對這20個(gè)樣本進(jìn)行分類,最后用SPSS對每類各因子得分及總得分做統(tǒng)計(jì)描述,找出每類的特點(diǎn),有針對性地提出建議和策略。

關(guān)鍵詞:因子分析;聚類分析;互聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè);財(cái)務(wù)績效

1 概述

當(dāng)今我國互聯(lián)網(wǎng)已成為全球互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要組成部分。互聯(lián)網(wǎng)全面滲透到經(jīng)濟(jì)社會的各個(gè)領(lǐng)域,成為生產(chǎn)建設(shè)、經(jīng)濟(jì)貿(mào)易、科技創(chuàng)新、公共服務(wù)等的新型平臺和變革力量,推動著我國向信息社會發(fā)展。然而,隨著中國互聯(lián)網(wǎng)如火如荼的發(fā)展,越來越多的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)卻遭到“成長的煩惱”。科學(xué)的財(cái)務(wù)績效評價(jià)是了解企業(yè)的有效途徑。因此,研究互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)財(cái)務(wù)績效評價(jià)問題具有重要的意義。

利用因子分析和聚類分析相結(jié)合的方法對上市公司進(jìn)行績效評價(jià)的研究很普遍,但很少有學(xué)者將這種方法應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)上市公司財(cái)務(wù)績效評價(jià)的研究上。基于這種背景,本文選取20家互聯(lián)網(wǎng)上市公司作為樣本,利用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS16.0對樣本公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行因子分析和聚類分析。先利用因子分析法計(jì)算出這20家公司的因子得分和綜合得分并得出排名,再對每家公司因子得分進(jìn)行聚類,把20家企業(yè)分成五類,最后對每一類公司各因子得分進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述,以便對每類公司提出不同的發(fā)展戰(zhàn)略。

2 互聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè)財(cái)務(wù)績效評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

2.1 樣本的選取與數(shù)據(jù)來源

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)上市之初往往存在“泡沫”,所以本文以2009年12月31日以前在美國納斯達(dá)克證券交易所和香港證券交易所上市的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)作為研究對象。符合上述要求的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)有23家,但為了保證數(shù)據(jù)的有效性,本文剔除了少數(shù)資料不完全的上市公司,如:網(wǎng)龍、第九城市、酷6網(wǎng)。最終得到20家上市公司2012 年樣本數(shù)據(jù)。本文數(shù)據(jù)來源于BVD-Osiris全球上市公司分析庫、上市公司年報(bào)(騰訊)、新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)(http://stock.finance.sina.com.cn/usstock/quotes/BIDU.html)。

2.2 評價(jià)指標(biāo)的構(gòu)建

考慮當(dāng)前經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的互聯(lián)網(wǎng)上市公司的實(shí)際情況,除了滿足指標(biāo)的內(nèi)涵明確清晰、有獨(dú)立性、有針對性等基本要求外,還應(yīng)根據(jù)4M 原則(Meaningful、Measurable、Manageable、Material)[1]選取相應(yīng)的指標(biāo)。本文分別從償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力、發(fā)展能力四個(gè)方面選取了反應(yīng)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的12個(gè)指標(biāo)來。如表1所示。

由表1可看出,上述指標(biāo)體系中,用于償債能力分析的3個(gè)指標(biāo)為適度指標(biāo),其他9個(gè)均為正向指標(biāo)。因此,本文運(yùn)用X′=1/(1+|X-A|)(A為X的理論最優(yōu)值)方法對流動比率、資產(chǎn)負(fù)債率、產(chǎn)權(quán)比率這3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行趨同化處理。另外,為了消除各指標(biāo)之間的量綱影響,在趨同化后,我們對所有樣本原始指標(biāo)進(jìn)行了無量綱化處理。

3 互聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè)的因子分析

因子分析是一種相關(guān)分析技術(shù),是以較少幾個(gè)因子反映原資料的大部分信息的統(tǒng)計(jì)方法。根據(jù)因子分析的思想,事先通過因子分析,從具有共線性的多個(gè)變量中篩選出少數(shù)幾個(gè)變量。它們概括了原始變量觀測值中絕大部分信息,使用這些變量建立的回歸方程能再現(xiàn)原始變量之間的關(guān)系。[2]

本文對所選取的20個(gè)指標(biāo)進(jìn)行KMO和巴特利特球形檢驗(yàn),SPSS中輸出的結(jié)果KMO=0.429,雖然KMO值較小,但是考慮到變量的個(gè)數(shù)本身很少,因此重點(diǎn)看球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,觀測值為219.722,對應(yīng)概率p接近于0,概率p小于顯著性水平,通過檢驗(yàn),適合進(jìn)行因子分析。[3]

3.1 互聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè)的因子分析

利用SPSS軟件從12項(xiàng)指標(biāo)變量中提取出4類主要因子。第一個(gè)主因子的方差貢獻(xiàn)度為24.29%,第二個(gè)主因子的方差貢獻(xiàn)度為23.60%,第三個(gè)主因子的方差貢獻(xiàn)度為18.94%,第四個(gè)主因子的方差貢獻(xiàn)度為15.25%。由此可見,前四個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到了82%,滿足因子個(gè)數(shù)對累計(jì)貢獻(xiàn)率的要求,因此,用這四個(gè)主因子就可以概括12個(gè)指標(biāo)的大部分信息。

為了分別使四個(gè)主因子明顯的代表一部分變量,本文對因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn),旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表2所示。

表2 Rotated Component Matrixa

[\&Component\&1\&2\&3\&4\&Z流動比率

Z資產(chǎn)負(fù)債率

Z銷售凈利率

Z總資產(chǎn)凈利率

Z權(quán)益凈利率

Z營業(yè)收入增長率

Z資本積累率

Z市盈率

Z產(chǎn)權(quán)比率

Z凈利潤增長率

Z營運(yùn)資本周轉(zhuǎn)率

Z總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率\&-.892

.942

.109

.225

.293

.859

-.184

.323

.427\&.164

.954

.898

.783

.244

.438

.275

-.352

-.140\&

.194

-.247

-.560

-.116

-.584

.323

.387

.807

.771\&

.106

.716

.717

-.637

.133

.593

\&]

由表2可以看出,主因子1上載荷較大的變量:資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、產(chǎn)權(quán)比率,可以命名為償債能力因子(F1);主因子2上載荷較大的變量:銷售凈利率、總資產(chǎn)凈利率、權(quán)益凈利率,命名為盈利能力因子(F2);主因子3上載荷較大的變量:營運(yùn)資本周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,命名為營運(yùn)能力因子(F3);主因子4上載荷較大的變量:資本積累率、營業(yè)收入增長率、市盈率、凈利潤增長率,命名為成長能力因子(F4)。

3.2 因子得分及互聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè)排名

以各個(gè)旋轉(zhuǎn)后因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù),可得到樣本公司綜合得分模型:F=0.24293F1+0.23604F2+0.18940F3+0.15247F4。由綜合得分模型可以計(jì)算出20個(gè)企業(yè)的綜合財(cái)務(wù)業(yè)績得分及排名為:1、搜房(4.288) 2、新浪 (3.64) 3、掌上靈通(2.431) 4、騰訊(2.379) 5、攜程(2.17) 6、搜狐(1.861) 7、前程無憂(1.369) 8、太平洋網(wǎng)(1.032) 9、當(dāng)當(dāng)(0.979) 10、暢游 (0.791) 11、易車網(wǎng)(0.774) 12、巨人網(wǎng)絡(luò)(0.647) 13、網(wǎng)易(0.638) 14、鳳凰新媒體(0.607)15、盛大游戲(0.477) 16、百度(0.413) 17、空中網(wǎng)(0.396) 18、麥考林(-0.007) 19、金融界(-0.546) 20、優(yōu)酷土豆(-6.105)。

4 互聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè)的聚類分析

本文選用層次聚類法對處理后的20組有效樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分層聚類分析。層次聚類法的基本思想是:首先將每個(gè)對象作為一個(gè)簇,然后合并這些原子簇為越來越大的簇,直到所有的對象都在一個(gè)簇中,或者某個(gè)終結(jié)條件被滿足。

本文層次聚類法把20家互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)分成五類。第一類:騰訊、百度、搜狐、攜程、暢游、盛大游戲、巨人網(wǎng)絡(luò)、太平洋網(wǎng)、易車網(wǎng);第二類:網(wǎng)易、前程無憂、鳳凰新媒體、空中網(wǎng)、金融界、掌上靈通;第三類:新浪、搜房;第四類:當(dāng)當(dāng)、麥考林;第五類:優(yōu)酷土豆。可以看出,分類結(jié)果與互聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè)綜合得分排名有密切聯(lián)系,分在第一類的9個(gè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的綜合排名都在綜合得分前十名;分在第二類的6個(gè)企業(yè)綜合得分排名都在14名以后。

5 結(jié)論政策建議

根據(jù)以上對各互聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè)財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行分析并提出以下建議:第一類互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在償債能力、盈利能力、成長能力方面因子得分都處于平均水平以上,個(gè)別企業(yè)在營運(yùn)能力因子得分上低于平均水平。且第一類企業(yè)在營運(yùn)能力和成長能力方面非常相似,因子得分基本都處于0-1之間。這類企業(yè)綜合實(shí)力較強(qiáng)。所以要不斷加大新技術(shù)的研發(fā)投入、及時(shí)跟進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的革新,以滿足互聯(lián)網(wǎng)用戶新的、更廣泛的需求,不斷提高企業(yè)的綜合能力,使企業(yè)整體水平得到穩(wěn)步上升。

第二類互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在償債能力、盈利能力方面的差距較大,在營運(yùn)能力和成長能力方面比較穩(wěn)定,基本都處在平均水平左右。這類企業(yè)綜合實(shí)力稍弱于第一類企業(yè)。對于償債能力、盈利能力弱的企業(yè)來說,應(yīng)加強(qiáng)內(nèi)部管理,對資本結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整的同時(shí)也要加大資本的利用效率,抓住自己的核心優(yōu)勢。對于償債能力、盈利能力強(qiáng)的企業(yè)來說,在加大資本的利用效率的同時(shí)開發(fā)新技術(shù)來滿足用戶新的需求,使企業(yè)整體水平得到穩(wěn)步上升。

第三類互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在各個(gè)得分因子上比較均衡,償債能力、盈利能力因子得分較高,而營運(yùn)能力、成長能力因子得分較低。說明這類企業(yè)處于成長初期。對于這類公

司,更重要的是確立差異化發(fā)展戰(zhàn)略,避開與大公司的正面較量,突出產(chǎn)品和服務(wù)特色,做到“人無我有,人有我優(yōu)”,要繼續(xù)保持良好的盈利能力和償債能力。[4]

第四類互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在償債能力、盈利能力方面都低于平均水平,但成長能力、營運(yùn)能力較強(qiáng),綜合得分也高于平均水平。這類公司起步較晚,有較高的成長空間,所以管理者應(yīng)在保持其高速增長的優(yōu)勢基礎(chǔ)上,注意償債和盈利方面能力的提高。

第五類的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)只有優(yōu)酷土豆,優(yōu)酷土豆的償債能力、盈利能力非常低,成長能力處于平均水平,而營運(yùn)能力非常高,說明優(yōu)酷土豆的資產(chǎn)管理效率較高,對于這類公司要從內(nèi)部管理抓起,要找準(zhǔn)市場定位,集中優(yōu)勢資源,發(fā)揮自己的核心優(yōu)勢。

參考文獻(xiàn):

[1]Yu yali,Zhou xiao,Wu wei. Financial Performance Measurement for Banks.Bei jing.Enterprise Management Publishing,2003.

[2]侯治平.因子分析與聚類分析在電子商務(wù)網(wǎng)站評價(jià)中的應(yīng)用研究[J].科技管理研究,2011(18):144-147.

[3]夏怡凡.SPSS統(tǒng)計(jì)分析精要與實(shí)例講解[M].電子工業(yè)出版社,2010:264.

[4]周延,郭建林.基于因子分析和聚類分析的壽險(xiǎn)公司財(cái)務(wù)評價(jià)[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào),2010(2):84-88.

基金項(xiàng)目:

北京市教育委員會科學(xué)技術(shù)研究計(jì)劃項(xiàng)目(KM201410038001)。

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