基于因子分析的公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)

基于因子分析的公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)

于冬妮，劉霞，劉紅

(成都理工大學(xué)管理科學(xué)學(xué)院，成都610059)

摘要：隨著青島經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，上市公司數(shù)量及規(guī)模都顯著增加，圍繞青島轄區(qū)19家上市公司，針對(duì)盈利能力、償債能力、運(yùn)營(yíng)能力和發(fā)展能力四個(gè)方面建立指標(biāo)體系，運(yùn)用SPSS 19.0中因子分析方法對(duì)各公司的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出各公司的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，可為投資者和公司提供數(shù)據(jù)借鑒。

關(guān)鍵詞：上市公司；財(cái)務(wù)指標(biāo)；因子分析；綜合評(píng)價(jià)；青島市

收稿日期:2014-11-17

基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金，“西部經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的石油支撐效能建模研究”(41140020)

作者簡(jiǎn)介:于冬妮(1987-)，女，山東萊西人，碩士研究生，主要從事金融數(shù)學(xué)與金融工程方面研究。

中圖分類(lèi)號(hào)：O213文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

青島市作為沿海開(kāi)放城市，自改革開(kāi)放以來(lái)，上市公司一直呈現(xiàn)穩(wěn)健擴(kuò)充的態(tài)勢(shì)。截至2014年，青島轄區(qū)上市公司共19家，其中深市11家，滬市8家，19家上市公司合計(jì)市值1671.85億元。這些企業(yè)涉及先進(jìn)制造業(yè)、現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、藍(lán)色硅谷產(chǎn)業(yè)等產(chǎn)業(yè)，在全國(guó)資本市場(chǎng)形成了獨(dú)具特色的“青島板塊”。本文運(yùn)用因子分析法對(duì)青島轄區(qū)16家(去除停牌及數(shù)據(jù)不全的3家)上市公司經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

因子分析法是一種用于提取多個(gè)變量潛在公共因子的統(tǒng)計(jì)方法，從眾多可觀測(cè)的變量當(dāng)中綜合和抽取出少數(shù)幾個(gè)潛在的公共因子，并使這些因子能最大程度地概括和解釋原有觀測(cè)變量的信息，從而揭示事物的本質(zhì)。用數(shù)據(jù)模型來(lái)表示其過(guò)程如下：

其中，x1,x2,x3,…,xm為原始變量，假設(shè)這些變量已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化(均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1)，y1,y2,y3,…,yn為n個(gè)潛在因子，即原始變量都包含的因子，稱(chēng)共性因子。e1,e2,e3,…,em為m個(gè)包含在原始變量中卻只對(duì)一個(gè)原始變量起作用的個(gè)性因子，是該變量的特殊因子，其矩陣形式為：

X=AF+bε

其中，F(xiàn)為公共因子，A為因子載荷矩陣，bij為因子載荷，即第i個(gè)原始變量在第j個(gè)因子變量上的負(fù)荷。ε為特殊因子，表示原有變量中不能被因子變量所解釋的部分。

因子分析屬于多元統(tǒng)計(jì)分析中處理降維的一種統(tǒng)計(jì)方法，能夠達(dá)到簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的目的[1]。越來(lái)越多的學(xué)者采用這種方法對(duì)公司的經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行分析，如唐寧的大連市上市公司競(jìng)爭(zhēng)力分析[2]、陳宏明的我國(guó)釀酒行業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效分析[3]等。

1指標(biāo)體系的建立

目前，對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的評(píng)價(jià)的方法有很多種，例如層次分析法(AHP)[4]、主成分分析與聚類(lèi)分析[5,6]、多級(jí)模糊評(píng)價(jià)及多層次灰色模型[7]，另外國(guó)外的BSC評(píng)價(jià)模型和斯圖爾特咨詢(xún)公司的EVA評(píng)價(jià)方法[8,9]也在上市公司經(jīng)營(yíng)效率評(píng)價(jià)中得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。運(yùn)用科學(xué)的評(píng)價(jià)方法可以對(duì)上市公司的經(jīng)營(yíng)績(jī)效做出合理的分析，使得投資者對(duì)上市公司的經(jīng)營(yíng)效率有更加全面的認(rèn)識(shí)。

根據(jù)全面性、可比性、相關(guān)性、綜合性和數(shù)據(jù)易獲取性等原則選取指標(biāo)，力爭(zhēng)科學(xué)、全面地反映青島轄區(qū)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效水平。本文采用了青島啤酒、青島海爾、青島海信等16家上市公司為樣本，根據(jù)各公司2014年半年度報(bào)告計(jì)算得出的盈利能力、償債能力、運(yùn)營(yíng)能力和發(fā)展能力四個(gè)因素的11個(gè)指標(biāo)[10]，運(yùn)用SPSS 19.0軟件進(jìn)行因子分析。

表1　指標(biāo)體系

2因子分析過(guò)程

2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

因子分析之前，先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使之均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，評(píng)價(jià)指標(biāo)有適度指標(biāo)、正指標(biāo)和負(fù)指標(biāo)之分，表示償債能力的速動(dòng)比率和資產(chǎn)負(fù)債率是適度指標(biāo)，需要對(duì)其進(jìn)行正向化處理。

因子分析要求原有變量之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，原有變量之間相關(guān)性越強(qiáng)，越有利于將原有變量綜合成少數(shù)幾個(gè)因子，因子分析的效果越好。下表所示為KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)。KMO表示變量之間的偏相關(guān)性，本文KMO值為0.518說(shuō)明較為適合，Bartlett球形檢驗(yàn)達(dá)到及其顯著水平，說(shuō)明原變量之間有明顯的結(jié)構(gòu)性和相關(guān)性，因此適合做因子分析。

表2　適度性檢驗(yàn)(KMO和Bartlett的檢驗(yàn))

2.2公因子的選取

方差貢獻(xiàn)率是衡量因子相對(duì)重要性的指標(biāo)，該值越大表明該因子對(duì)評(píng)價(jià)目標(biāo)的貢獻(xiàn)越大，即對(duì)目標(biāo)評(píng)價(jià)的影響程度越大。根據(jù)方差貢獻(xiàn)率的排序提取公因子，通常選取特征值大于1的。從表3中可以看出，經(jīng)過(guò)降維之后前4個(gè)公因子特征值均大于1，而且4個(gè)因子解釋了所有變量的82.421%，所以提取4個(gè)公共因子即可。

圖1為因子碎石圖，從第四個(gè)因子開(kāi)始曲線(xiàn)變得比較平緩，該碎石圖的拐點(diǎn)也在第四個(gè)因子，因此提取四個(gè)因子是比較合適的，這也和上面方差解釋表中的信息一致。

表3　因子特征值及貢獻(xiàn)率(解釋的總方差)

提取方法：主成份分析。

圖1　碎石圖

2.3因子載荷

在因子載荷矩陣中，空白處代表相應(yīng)載荷小于0.3，因子載荷矩陣中給出每一個(gè)變量在四個(gè)因子上的載荷，從表4中可以看出，旋轉(zhuǎn)前的載荷矩陣中，第一和第二個(gè)因子解釋了大部分變量的信息，第三和第四個(gè)因子與原始變量的相關(guān)程度較小，對(duì)原始變量的解釋效果不明顯，而旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣對(duì)原始變量的解釋要清楚很多。

這里采用最大方差法對(duì)因子載荷矩陣實(shí)施正交旋轉(zhuǎn)，使得因子更具可解釋性。由表4可知，指標(biāo)X1、X3、X4、X9在第一個(gè)因子上有較高載荷，第一個(gè)因子主要解釋了這四個(gè)指標(biāo)，X5、X8、X11在第二個(gè)因子上有較高載荷，第二個(gè)因子主要解釋了X5、X8、X11，X6、X7在第三個(gè)因子上有較高載荷，X2、X10在第四個(gè)因子上有較高載荷。因此，所有指標(biāo)都能夠被四個(gè)因子解釋。

表4　因子載荷矩陣(成份矩陣*)

提取方法：主成份。*已提取了4個(gè)成份。

表5　旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣(旋轉(zhuǎn)成份矩陣*)

提取方法：主成份。旋轉(zhuǎn)法：具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。*旋轉(zhuǎn)在6次迭代后收斂。

2.4計(jì)算因子得分及綜合得分

表6為SPSS 19.0得到的成分得分系數(shù)矩陣，根據(jù)各指標(biāo)的的成分得分系數(shù)可以構(gòu)造4個(gè)因子的得分函數(shù)，以第一、二因子得分F1和F2為例：

F 1=0.292X 1-0.079X 2+0.290X 3+0.231X 4-0.078X 5+0.015X 6

提取方法：主成份。旋轉(zhuǎn)法：具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。

這里采用因子加權(quán)總分的的方法對(duì)16個(gè)公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，以4個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重，此時(shí)自變量為SPSS19.0得出的4個(gè)因子變量。計(jì)算公式為

F=(W1F1+W2F2+W3F3+W4F4)/(W1+W2+W3+W4)

其中Fi代表因子，Wi代表權(quán)重。計(jì)算結(jié)果如表7。

表7　綜合得分及排名

3結(jié)語(yǔ)

研究發(fā)現(xiàn)，盈利能力、償債能力、運(yùn)營(yíng)能力和發(fā)展能力是影響公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的最主要因素。由上述因子分析實(shí)證結(jié)果可得，青島市上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效的綜合得分排名前四位分別為青島海爾、青島啤酒、海信電器和賽輪股份，分別屬于電器制造、茶酒飲料、通訊設(shè)備和通訊行業(yè)，2014年上半年度財(cái)務(wù)績(jī)效較為理想，這4家公司在公因子F1上的得分最高，即總資產(chǎn)利潤(rùn)率、凈資產(chǎn)收益率、每股收益和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率指標(biāo)上有較高載荷，因此盈利能力及運(yùn)營(yíng)能力對(duì)公司影響力極大，適合投資者投資。尤其是青島海爾在F1上的得分也是第一位，即青島海爾在青島市上市公司中盈利能力方面也是最強(qiáng)的，目前，青島海爾平均市盈率水平在全國(guó)電器制造行業(yè)183家上市公司中排名第五，值得投資者的重點(diǎn)關(guān)注。

軟控股份、漢纜股份、海立美達(dá)和東方鐵塔得分最低，分別屬于設(shè)備制造、電器制造、設(shè)備制造、和金屬制造業(yè)。說(shuō)明公司2014年上半年度財(cái)務(wù)績(jī)效較差，低于上市公司平均水平，其中東方鐵塔得分最低，該公司屬于金屬制造行業(yè)，在該行業(yè)44家上市公司中平均市盈率列行業(yè)18名，東方鐵塔在公因子F1及F2上得分均很低，即盈利能力及運(yùn)營(yíng)能力對(duì)該類(lèi)得分較低的公司影響力也很大，投資者投資須慎重。

上市公司競(jìng)爭(zhēng)激烈，各公司應(yīng)著眼于盈利能力和運(yùn)營(yíng)能力的發(fā)展。

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責(zé)任編輯：程艷艷

Comprehensive Evaluation of Companies’ Operating Performance Based on Factor Analysis

YU Dongni, LIU Xia, LIU Hong

(School of Management Science, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China)

Abstract：With the rapid development of the economy of Qingdao, the number and size of listed companies increase significantly. Centering on 19 listed companies in Qingdao, this paper establishes an index system in view of the profit ability, debt paying ability, operation ability and development ability, uses the factor analysis method of SPSS 19.0 to analyze the operation data in each company and gets the comprehensive evaluation results of each company, which will provide data reference for investors and companies.

Keywords：listed company; financial index; factor analysis; comprehensive evaluation; Qingdao City