基于因子分析的ST、*ST上市公司財務風險研究

黃生權 黃亞

摘 要：因子分析作為多元分析中一個重要組成部分，具有一定的客觀性和科學性，是社會研究中一種有力的工具。文章擬選取滬深兩市2012年被特別處理（即ST、*ST公司）的上司公司共52家作為研究樣本，進行財務狀況評價。分析結果表明，因子分析方法能夠較為全面地對企業財務風險進行分析，幫助企業管理層即時掌握公司出現財務風險的可能性，早作準備或風險發生時采取行動，避免出現更為嚴重的財務狀況，并為公司投資人提供投資風險信號，降低投資人的投資風險。

關鍵詞：因子分析；財務風險；ST、*ST上市公司

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2015）08-0119-03

在對上市公司財務風險的傳統評價中，只單純的依靠單一的財務比率變化情況對公司財務狀況的惡化程度進行掌握，并不能有效把握公司發生破產的概率，有時計算出的評價結果也會相互沖突，所以我們必須使用定性和定量的相對綜合性的方法來評估上市公司的財務風險，即本文所采用的因子分析法。

因子分析是利用其中的部分相關因子去表示多個指標或要素間的相關程度，即將相關性相似的變量歸為一類，每類變量便成為一個因子，用較少的因素間所具有的相關性關系去分析原始數據的信息。

這種分析方法可以防止因多個變量而引起的不必要干擾，將所觀察的數據進行簡化，減少變量的維數，用少數變量去解釋變量間相對復雜的問題。本文利用此法對我國ST、*ST上市公司的財務風險現狀進行分析，幫助企業管理層及時對風險進行修正。

1 ST、*ST上市公司財務風險指標體系的建立

1.1 研究樣本的選取

為了解我國ST、*ST上市公司出現財務風險的主要原因，在運用因子分析法的基礎上，擬選取ST、*ST上市公司的截面數據作為研究依據。

截止2012年末，滬、深兩市出現財務異常或存在股票終止上市風險的上市公司共52家。

本文則根據其年報資料的可得性，選取其相關的財務數據做樣本，對公司的財務風險狀況進行研究。所選用的樣本公司年報數據取自RESSER金融數據庫3.0。而公司具體的信息數據，則根據公司公布的年度報告資料進行整理，并采用SPSS19.0軟件進行相關處理。

1.2 財務指標的選取

由于目前在公司財務風險方面的研究缺少系統的經濟理論支撐，在已有的研究文獻中很難找到適合分析ST、*ST上市公司財務風險被公認的指標體系，所以本文在參考了相關文獻的實證研究成果并結合上市公司的具體情況，在可采取可量化的標準下，確立了能反映企業盈利能力、生長能力、償債能力等方面的指標體系。

其中，盈利能力以凈資產收益率、主營業務利潤率、總資產利潤率、每股收益等指標衡量；生長能力以凈資產增長率、總資產增長率、營業利潤增長率等指標衡量；償債能力以流動比率、速動比率、固定資產比率、資產負債率等衡量；股東權益以每股凈資產指標衡量。

2 基于因子分析的財務風險評價模型構建

倘若用上述12項指標去反映52家被特別處理的上市公司年報數據，結果可能會因為指標的繁多而導致分析不夠精確，所以需要采用因子分析方法進行統計分析。其優勢有：

其一，因子分析法的優勢在于其保證了評價結果的客觀性。

其二，因子分析法可以將公司大量的財務數據繼續加工整理，用幾個具有相關關系的因子替換上述的12項指標，同一類相關的幾個變量共同成為一個影響公司財務狀況的因子，這樣就避免了多個變量所帶來的非必要干擾。

具體操作步驟如下：

①財務指標的預處理。由于各財務指標具有的維度、數量級不同，所以在對數據進行測量時必須對其進行規范化處理，消除變量間的差距。上述12項指標中，除流動比率、速動比率為適度指標、資產負債率為反向指標外，其余9項均為正向指標。正向指標按：

yij=■

進行轉換，反向指標取倒數后按正向指標進行轉換。適度指標按式：

進行轉換。其中[L1j，L2j]為適度指標的適度區間。流動比率的適度值為200%，速動比率的適度值為100%。通過上述變換后，得到的yij值均處于[0，1]的區間范圍內。

這樣做的目的在于消除量綱和數量對模型的影響。很明顯，yij的值越大越好。

②財務指標的檢驗。進行KMO檢驗和Bartlett球度檢驗的意義對原始的統計數據進行測算，了解其是否符合因子分析的基本要求。

KMO檢驗的標準為若KMO<0.5，則不適合進行因子分析；Bartlett球度檢驗結果給出的相伴概率若低于其顯著性水平0.01，則拒絕Bartlett球度檢驗零假設，適合進行因子分析。

③構造因子變量。這里假設X是能夠被觀察得到的隨機向量，其均值向量E（X）=0。F=（F1，F2…，Fm）是矢量，不能被觀察到，其平均矢量E（F）=0，權重向量間是獨立存在的。e=（e1，e2…，ep）與F相互獨立，且E（e）=0，協方差陣是對角陣，即各分量之間是相互獨立的，則模型如下：

稱為因子分析模型。其矩陣形式為：X=AF+e。

④利用旋轉方法使得因子變量更具有可解釋性并計算因子變量的最終得分。有時當所求出的因子解對結果的解釋性不是很強烈的時候，這時就需要運動相關軟件對因子進行旋轉，以求得到較為滿意的公共因子。得到了公共因子后就需要對樣本進行綜合分析。對于研究的問題，其最終目的在于使用盡可能少的公因子函數和特殊因子的和來對原本各分量進行描述。

3 ST、*ST上市公司財務風險評價的因子分析應用

研究

在對原始數據進行預處理后展開如下分析。

3.1 因子分析適用性檢驗

此步是為了檢驗本文所選取的相關指標數據能否進行因子分析。首先需要進行KMO檢驗和Bartlett球度檢驗，實驗結果見表1。

如表1所示，KMO測度值>0.5，處于尚可狀態（KMO=0.729），適合做因子分析。

3.2 公因子提取及計算方差的累計貢獻率，確定新的組

成因子

根據方差分解表顯示見表2，共提取了4個因子，解釋了總體方差的77.996%，提取結果較為滿意。可以很好地說明52家上市公司的財務風險狀況。

3.3 財務風險綜合評價模型

將因子載荷矩陣的原有結構進行調整，使原有的因子載荷矩陣隨因子軸進行旋轉，得到簡化后的因子載荷矩陣，其目的在于方便和簡化對因子的解釋。

根據旋轉后因子的載荷矩陣，可以得到如下主成分因子解釋：

F1≈0.936（每股收益）+0.890（凈利潤增長率）+0.973（總資產增長率）。

F2≈0.843（每股凈資產）。

F3≈0.898（流動比率）+0.906（速動比率）。

F4≈0.944（凈資產收益率）。

因此，利用因子得分和各自的方差貢獻率，構建52家上市公司財務風險評價的綜合函數。

綜合評價函數如下：

F=（39.368%*F1+15.981%*F2+13.792%*F3+8.856%*F4）。

3.4 獲得綜合得分分析

綜合分析各因子后，ST宏盛、*ST廣夏和*ST生化的綜合得分排名位于前三，但三者并非所有方面都有優良表現，ST宏盛在股東權益方面和償債能力方面表現出了較差的狀態，*ST廣夏的發展則受到了凈資產收益率的影響，企業抵御外界影響的能力相對較弱。

*ST中華A、ST宣紙、*ST科健則排名靠后。總得來說，各個企業的總體發展不甚均衡，仍有待提高，找出導致其財務風險的關鍵問題，重點突破。

4 結 語

通過上述理論和實例證明，表明該模型在實際中具有可行性。就目前而言，2012年我國上市企業中52家被采取特殊處理的上司公司普遍業績很差，個體間的差異也十分突出，企業的自身成長能力成為限制其發展壯大的關鍵性因素。企業要想得到持續性的發展，就必須采取相應對策。當然，本文在研究時只考慮了財務數據，而非財務數據，也是企業財務狀況的影響因素，故不能全面概括企業的經營過程。因此，在以后的研究中，加入非財務數據是努力的方向。

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