港口水運(yùn)板塊上市公司投資價值分析

楊甜甜　李南

[提要] 因子分析法是分析上市公司投資價值的重要方法。本文構(gòu)建財(cái)務(wù)指標(biāo)和港口特性指標(biāo)結(jié)合評價體系，選取我國A股港口水運(yùn)板塊的24家上市公司進(jìn)行因子分析，為投資者縮小投資選擇范圍、進(jìn)一步選擇合適的投資對象提供一種分析思路。

關(guān)鍵詞：港口水運(yùn)板塊;投資價值;因子分析

中圖分類號：F832.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

收錄日期：2020年8月20日

一、引言

伴隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的發(fā)展趨勢，各個國家的相互貿(mào)易往來日漸頻仍，港口作為國際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易騰飛的重要依托，起著至關(guān)重要的作用，尤其是提出“一帶一路”倡議以來，港口的意義不言而喻。港口的作用不僅表現(xiàn)在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚，優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，還可以發(fā)揮港口的輻射效應(yīng)帶動區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，更進(jìn)一步地深化國際貿(mào)易，擴(kuò)大開放格局。港口的發(fā)展水平可以體現(xiàn)出區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平，同時也可以體現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)景氣程度。為使投資者實(shí)施良性的投資行為，對港口水運(yùn)板塊的上市公司投資價值進(jìn)行研究，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)“一帶一路”倡議為港口帶來的巨大推動力，加快港口上市公司的資金融通，推進(jìn)港口行業(yè)的發(fā)展。

目前，有大量學(xué)者針對不同行業(yè)板塊的上市公司運(yùn)用不同的實(shí)證分析方法分析投資價值，為投資者選擇股票建言獻(xiàn)策，但是對于港口水運(yùn)板塊上市公司的投資價值研究數(shù)量較少。蔣方珍（2017）采取市盈率估值方法，從財(cái)務(wù)分析出發(fā)，評估了大華公司的投資價值，在此基礎(chǔ)上，與行業(yè)中的競爭者進(jìn)行了對比分析。張文軒（2017）采用“自上而下”的投資價值評估方法，分別通過市盈率、市凈率和現(xiàn)金流折現(xiàn)方法評估，得出江西銅業(yè)公司有雄厚的資源優(yōu)勢，而有色金屬行業(yè)與宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈正相關(guān)的結(jié)論。吳瑜琪（2017）使用因子分析法對TMT板塊的上市公司進(jìn)行價值評估，同時證明因子分析法可以用來分析上市公司投資價值，并提出在此基礎(chǔ)上結(jié)合相對估值法和絕對估值法進(jìn)行分析得到的結(jié)果更具可靠性。井晨宇（2018）使用因子分析法對能源板塊上市公司的投資價值進(jìn)行分析，并將最終的分析結(jié)果排名情況與市凈率的排名情況進(jìn)行比對，發(fā)現(xiàn)價值被低估的上市公司。周李清（2019）結(jié)合了因子分析法和聚類分析法兩種統(tǒng)計(jì)分析方法，選取機(jī)場航運(yùn)板塊的上市公司進(jìn)行實(shí)證分析，切實(shí)地為投資者提供了投資建議。朱子邈（2019）運(yùn)用因子分析法對智能汽車概念板塊的上市公司進(jìn)行分析，得到Y(jié)W公司在整個行業(yè)中所處的位置，在此基礎(chǔ)上，分別運(yùn)用相對估值法和絕對估值法評估YW公司的投資價值。

二、研究方法與評價指標(biāo)體系構(gòu)建

（一）因子分析法。因子分析法是一種將復(fù)雜情況簡單化的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法，通過降維分析將多項(xiàng)紛繁復(fù)雜的變量進(jìn)行處理，獲得具有綜合性和獨(dú)立性的公共因子，并評價這些因子對于所選指標(biāo)的貢獻(xiàn)程度。因子分析法的理論模型如下：

Zj=aj1F1+aj2F2+aj3F3+…+ajmFm+Uj（j=1，2，3...，n，n為原始變量總數(shù)）

式中，Zj為第j個變量的標(biāo)準(zhǔn)化分?jǐn)?shù);Fi（i=1，2，3...，m）為第i個公共因子;m為所有變量公共因子的個數(shù);Uj為變量Zj的唯一因子;a（ji）為因子載荷數(shù)。

（二）評價指標(biāo)體系的構(gòu)建。根據(jù)證監(jiān)會公布的《2020年1季度上市公司行業(yè)分類結(jié)果》，結(jié)合本文的研究分析需求，剔除掉了市盈率為負(fù)、上市不足三年和數(shù)據(jù)缺失的公司，選取了24家A股港口水運(yùn)上市公司作為評價目標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于東方財(cái)富網(wǎng)、同花順、各港口上市公司的年報。

當(dāng)今，關(guān)于上市公司投資價值分析的研究所選取的指標(biāo)沒有統(tǒng)一的劃分標(biāo)準(zhǔn)，借鑒國內(nèi)外關(guān)于公司投資價值的評價指標(biāo)體系，在遵循全面性、系統(tǒng)性、可比性、可操作性、實(shí)用性的原則下，結(jié)合港口上市公司的特點(diǎn)，本文從公司的盈利、股東獲利、成長、營運(yùn)、償債、成本、港城互動指標(biāo)這6個方面對其進(jìn)行分析。具體如表1所示。（表1）

三、港口水運(yùn)板塊上市公司投資價值因子分析

（一）因子分析適用性檢驗(yàn)。為了檢測能否使用因子分析法對所選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，KMO的檢驗(yàn)值為0.615>0.6，說明因子分析適用所選取的數(shù)據(jù);與此同時，Bartlett的檢驗(yàn)結(jié)果為360.034，顯著性Sig為0.000<0.01，表明能夠用因子分析來進(jìn)行分析。（表2）

（二）公共因子。表3為解釋的總方差，其中>1的特征值有4個，由表3可知這4個因素依次能夠解釋總方差的32.510%、24.862%、14.534%、8.287%，合計(jì)可以解釋80.192%的原始變量總方差，故選取這4個因子為公共因子。（表3）

（三）旋轉(zhuǎn)成分矩陣。旋轉(zhuǎn)成分矩陣如表4所示，旋轉(zhuǎn)成分矩陣表現(xiàn)出4個公共因子對于所選取的15個指標(biāo)能夠解釋的比例。（表4）

根據(jù)表4可知，每股凈資產(chǎn)X5、RCI指數(shù)X15、每股收益X4和每股經(jīng)營現(xiàn)金流X6在第一個因子上的正載荷較大，第一個因子包含描述股東獲利能力的因子和港口相關(guān)特性的因子，故將其命名為股東獲利能力因子;流動比率X12、速動比率X13、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率X10和資產(chǎn)負(fù)債率X14在第二個因子上的正載荷較大，反映了企業(yè)償還債務(wù)的能力，因此將其定義為償債能力因子;銷售毛利率X2、銷售凈利率X3和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X11在第三個因子上的正載荷較大，表征了企業(yè)盈利能力，故將其定義為盈利能力因子;營業(yè)利潤增長率X8、凈利潤增長率X9、凈資產(chǎn)收益率X1和營業(yè)總收入增長率X7在第四個因子上的正載荷較大，故將其命名為成長能力因子。

（四）成分得分系數(shù)矩陣。運(yùn)用SPSS進(jìn)行運(yùn)算，所獲得的24家港口水運(yùn)上市公司的成分得分系數(shù)矩陣如表5所示。（表5）

由成分得分系數(shù)矩陣，可以獲得因子分析模型得分的表達(dá)式為：

F1=-0.189X1-0.048X2+0.080X3+0.225X4+0.365X5+0.247X6-0.112X7+0.001X8+0.019X9+0.059X10+0.108X11-0.003X12-0.006X13-0.064X14+0.262X15

F2=0.046X1+0.006X2+0.012X3+0.030X4+0.014X5+0.028X6-0.057X7+0.010X8+0.041X9+0.314X10+0.087X11+0.309X12+0.307X13-0.170X14-0.003X15

F3=0.148X1+0.344X2+0.253X3+0.029X4-0.107X5-0.129X6+0.235X7-0.017X8-0.130X9-0.154X10-0.347X11-0.026X12-0.017X13-0.084X14+0.010X15

F4=0.436X1+0.018X2+0.005X3+0.002X4-0.219X5+0.041X6+0.257X7+0.333X8+0.305X9+0.027X10-0.072X11+0.063X12+0.068X13+0.145X14-0.096X15

為了計(jì)算上市公司的總因子得分情況，以每個因子的特征值方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，公式為：F=（F1×32.510+F2×24.862+F3×14.534+F4×8.287）/80.192。

由公式可以得出24家港口上市公司在各個公共因子上的得分和總得分，據(jù)此對24家港口水運(yùn)上市公司的投資價值進(jìn)行排序，結(jié)果如表6所示。（表6）

由表6可知，招商港口在股東獲利能力因子上得分最高。海峽股份在償債能力因子上得分最高。鹽田港在盈利能力因子上得分最高。中遠(yuǎn)?？卦诔砷L能力因子上得分最高。在綜合得分上，招商港口得分最高，錦州港得分落后，由此可知，招商港口具有良好的發(fā)展前景，值得關(guān)注和投資。

四、結(jié)論

通過對港口水運(yùn)行業(yè)的上市公司進(jìn)行因子分析，可以評估其投資價值，能夠?yàn)橥顿Y者選擇股票提供一定的幫助。分析結(jié)果表明，招商港口、海峽股份、鹽田港、營口港、北部灣港的排名在前五。投資者在選擇股票的時候可以利用因子分析來做決策，同時也要綜合分析公司的發(fā)展前景、行業(yè)的發(fā)展態(tài)勢、國家的宏觀經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]蔣方珍.基于市盈率模型的大華股份投資價值研究[D].西安：西安電子科技大學(xué)，2017.

[2]張文軒.江西銅業(yè)公司投資價值分析與評估[D].西安：西安電子科技大學(xué)，2017.

[3]吳瑜琪.因子分析法在上市公司投資價值分析的實(shí)用性探究——基于TMT板塊[J].全國流通經(jīng)濟(jì)，2017（15）.

[4]井晨宇.新能源行業(yè)上市公司投資價值分析[D].蘭州：蘭州大學(xué)，2018.

[5]周李青.機(jī)場航運(yùn)板塊上市公司投資價值分析——基于因子分析和聚類分析方法[J].紅河學(xué)院學(xué)報，2019.17（04）.

[6]朱子邈.智能汽車概念板塊上市公司投資價值分析[D].北京：北京外國語大學(xué)，2019.