运用重要因子分析上市公司财务指标

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基于因子分析的财务评价

基于因子分析的财务评价

因子分析法在财务评价中的应用范围
02
广泛应用于企业财务评价、市场调研、政策效果评估等领域。
因子分析法在财务评价中的优势
03
能够简化复杂的变量关系,揭示数据中的潜在结构,为决策提
供更加准确的依据。
03
基于因子分析的财务评价 指标体系构建
指标选取的原则与方法
目的性原则
选取的指标应与财务评价的目的保持一致, 能够反映评价对象的综合情况。
财务评价是对企业或项目的财务状况、经营成果、现金流量等进行分析、评估 和预测的过程,旨在为决策提供依据。
财务评价的目的
财务评价的目的是多方面的,包括评估企业的盈利能力、偿债能力、营运能力 等,帮助企业了解自身的财务状况,预测未来的发展趋势,为决策提供数据支 持。
财务评价的常用方法
财务比率分析法
通过计算各种财务比率,如流 动比率、速动比率、存货周转 率等,来评估企业的偿债能力
加强与金融机构的合作
企业应积极与银行和其他金融机构合作,寻求合 适的融资渠道和金融产品,降低融资成本。同时 ,要关注金融机构的风险评估和信用评级等指标 ,合理选择合作伙伴。
06
研究展望与未来发展趋势
研究不足之处与改进方向
因子分析模型的局限性
因子分析模型在处理复杂数据时可能存在一定的局限性,例如对 样本数量和质量的要求较高,对异常值的敏感性等问题。
5. 实施因子分析
利用建立的因子分析模型,对实际数据进行因子分析, 得出各指标的权重和得分。
6. 构建评价指标体系
根据因子分析结果,将各指标按照其重要性进行组合, 构建出完整的评价指标体系。
评价指标体系的实施步骤
01
02
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04
05

因子分析在企业财务能力综合分析与评价中的应用

因子分析在企业财务能力综合分析与评价中的应用

因子分析在企业财务能力综合分析与评价中的应用摘要:企业财务能力评价问题往往因涉及众多指标而变得复杂,文章采用多元统计中的因子分析法来解决这一问题。

以多元统计理论为手段运用SPSS统计软件,结合二十一家工业企业进行因子分析法的实例研究,旨在说明因子分析法在企业财务能力综合分析评价中的应用。

关键词:因子分析;财务能力;综合评价企业的财务能力是企业正常运转的根本前提,也是企业形成有效竞争力的必要条件。

运用会计信息对企业财务绩效进行评价,对促进企业加强监督管理,优化企业财务状况具有重要意义,使企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。

企业财务能力的评价指标体系中涉及众多财务指标,不但在一定程度上增加了问题分析的复杂性,而且反映的信息在一定程度上也存在重复;同时,在多指标综合评价方法中传统方法对于权重的设置还往往带有一定的主观随机性。

为避免上诉问题,文章采用因子分析法对企业的财务能力进行综合分析与评价。

1 因子分析法的基本原理因子分析法是把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。

其具体思想是根据相关性大小把原始变量分组,每组变量代表一个基本结构,称之为公共因子。

评价总体有n个样本,每个样品观测量为p个指标,则其模型为:Xi=ai1F1+ ai2F2+…+aimFm+?着i (i=1,2,…,p)其中,X1,X2,…,Xp使均值为零、方差为1的标准化变量;F1,F2,…,Fm主因子(m<p);?着i为特殊因子;aij称为因子负荷,揭示了第i个变量在第j个主因子上的相对重要性。

在因子分析过程中,还可以用变量的观测值的线性表达式来计算各主因子的得分以及综合因子的得分值。

本文求解过程借助SPSS13.0统计分析软件来进行。

2 财务能力的综合分析与评价2.1 样本及变量指标的选取本文选取15个指标以构成一个比较完备的指标体系进行分析,X1~X15分别为:资产负债率、已获利息倍数、流动比率、速动比率、总资产周转率、应收账款周转率、固定资产周转率、存货周转率、销售收入增长率、销售利润增长率、总资产增长率、总资产报酬率、净资产收益率、销售利润率、成本费用利润率。

因子分析在企业财务能力综合分析与评价中的应用

因子分析在企业财务能力综合分析与评价中的应用

因子分析在企业财务能力综合分析与评价中的应用【摘要】企业的财务能力对于企业的经营和发展至关重要。

因子分析是一种多元统计方法,可以帮助企业从多个维度评价财务能力。

本文通过对因子分析在企业财务能力综合分析与评价中的应用进行研究,探讨了因子分析模型的构建和优势,以及通过案例分析展示了其在实际场景中的应用效果。

研究发现,因子分析可以更全面地评价企业的财务能力,为企业提供更有针对性的改进建议。

未来的研究可以进一步探讨因子分析在不同行业和不同规模企业中的适用性,并结合其他方法进行深入研究。

因子分析在企业财务能力综合分析与评价中的应用效果显著,可以为企业提供更准确的决策支持。

结论部分将总结研究成果,并展望未来的研究方向。

【关键词】企业财务能力、因子分析、综合分析、评价、模型构建、优势、案例分析、效果、未来研究方向、总结。

1. 引言1.1 背景介绍企业财务能力的评估在企业管理中占据着重要的地位。

通过对企业的财务能力进行评估,可以帮助企业管理者更好地了解企业的财务状况,及时发现存在的问题并采取有效措施加以改进。

在如今竞争激烈的市场环境下,企业需要具备强大的财务能力才能在市场中立于不败之地。

本文将重点研究因子分析在企业财务能力综合分析与评价中的应用。

将介绍企业财务能力的重要性,然后详细探讨因子分析在企业财务能力评价中的应用以及模型构建方法。

接着分析因子分析在企业财务能力综合分析中的优势,并通过实际案例对因子分析的应用效果进行验证。

希望通过本文的研究,可以为企业财务能力的评价提供更科学准确的方法和思路。

1.2 研究意义企业财务能力是企业财务健康状况的重要指标,直接关系到企业的盈利能力、清偿能力、发展潜力等方面。

对企业的财务能力进行综合评价,有助于企业管理者了解企业的财务状况,及时发现问题并采取有效措施进行调整,提高企业的竞争力和持续发展能力。

研究企业财务能力的综合分析与评价具有重要的意义。

利用因子分析技术对企业的财务能力进行评价有助于从多个指标中提取出影响财务能力的关键因素,降低评价指标的维度,更加全面客观地反映企业财务状况。

因子分析在上市公司股票财务分析中的应用

因子分析在上市公司股票财务分析中的应用
关 键词 : 票 I 化板 块; 股 石 因子 分析 : ห้องสมุดไป่ตู้ 指 标 : 财 因子
子分析 的指标 。20 06年年报 图 1 因子 得 分 和排 序 到 20 0 5年 1 2月 1 9日, 国 股市 的 历 史 只 数据还没有 公布, 虑到数据 代码 股票名栋 1 中 考 F 得分 F 得分 F 得分 F 2 3 得分 F ̄ 名 2 E F 名 F I [ F搁 宅 确E 排名 E 1 5川化 胜 份 一. 1 9 0 0 3 9 . 32 9 0 87 7 5 0 2 i 3 - 0 2 1 1 0 5 一 . 1 2 T 1 1 2 T 有短短 1 ,但拥有 的上市公 司却 已经达 到 的完 整性,我们选 择 了 2 0 60 2 国由 化 44 3 1 4 1 T- 5 8 8 6 5年 0 5 0 0  ̄甲 .5 7 iO 0 3 7 0 27 9了 4 1 1 0 1 3 1
引 言
0 0 2齐鲁 0 0 8 . 1 8 . 2 45 6 l1 4 2 9 日 7 3 日 10 4 0家左右 。 与此相反 的是, 中国的股市过去 的 年 1 2月 3 0日的年报数 据作 60 0 石 化 一 i 2  ̄0 6 55 1 1 78 一 79 i 78 8 石炼化 - i 1 1— 1 1 0 82 9 2 .6 5 0 2 5 0 3 6 , 5 43 0 6 2 3 7 1 7 7 7兽 北 化 上 — . 7 3 0 0 1 1 0 3 7 — 3 2 5 2 0 2 7 6 — 0 9 3 . 4 2 7 1 8 5 2 O 1 2 4 1 3 发展是一个数量型的增长, 不是质量型 的增长, 为因子分析的最终数据。 60 2 州 化 工 0 2 3 2- . 3 7 - ,3 7 4 0 9 072 — . 5 6 0 9 8  ̄ 1 32 2 —0 0 3 1 1 2 2 2 日 0 5 4 并且形成 了大量不 良资产。但是, 目 国的股 随着 1 . KM0检 验 和 B ret 6 0 8 梅石 化 0 1 59 — 32 0 46 0 46 0 8 2 at t 0 6 8上 l 0 49 0 31 5 8 3 .5 9 4 2 1 1 4 O 6 6 0 3 州 大化 — 6 8 0 2 25 - . 55 2. 9 3 020 0 2 06 — . 83 0 80 8 —7 3 8 1 7 1 3 2 1 2 9 市正在逐步走 向完善 , 走向规范化, 价格 向其 内 检 验 8 0 8 太 化 股份 ~ 44 - .4 4 — 5 8 —2 4 1 021 0 28 0 8 99 03 6 3, 8 2 l 1 1 9 1 2 4 1 2 0 i1 i 06 5 9 9 5— . 3 0 5 2 1 1 1 1 在价值 回归是未来股市 发展 的重要方 向。经过 K MO 检 验 和 B re att lt检 50中 国 凤 凰 — i 6i 一 . 26 2 41 9 9 9 9 6 80鲁 西 化工 0 35 6 0 50 2 —. 1 3 — 6 7 8 3 - 0 4 . 75 7 08 9 1 . 6 2 3 6 2 1 0 5 几 年的锤炼,我 国的股市与股 民己从最 初的盲 验是 两个 常用 的测度 因子 分 81茂 化永 业 — .5 0 0 6 77 -. 7 3 3 3 1 1 i 1 2 6 0 24 5 - 7 6 0 7 0 5- 2 7 9 5 7 9 2 6 8 扰 化 上 — . 6 6 0 5 5 — . 9 5 2 2 6 9 0 2 0 2 - 3 8 7 0 5 5 9 — 7 1 0 1 6 1 5 1 1 7 8 动无序逐渐转入理性有序, 逐步走 向成熟 ; 投资 析 模 型有 效 性 的统 计 指 标 。 92l 天化 — .7 9 0 95 1 8 1 6- . 9 6 1 5 2 9 1 卢 ? 0 23 1 .0 1 2 5 9 2 4 7 9 1 6 00 4 6 .9 6 2 . 9 3 3 5 7 3 3 2 5 2 结构也发生 了显著变化,中国股市也将 走向机 K MO (asrMee— li 测 8 6砀 千 由 化 - .2 0 19 6 7 09 0 8 3 . 24 K i — yrO kn e 1 88 化氯 碱 一 .3 5 15 0 4 ~. 4 9 4 . 67 1 锦 O 28 1 —. 3 0 0 5 0 9- 3 8 3 1 2 0 4 1 2 6 5 构时代 ;投资理念也发生 了很大转 变, 理性 投 度样本 的充足度 。KMO的统 6 00 化 股 份 - .3 5 02 6 4 05 6 4 9 3 37 0 31 南 0 27 9 .3 4 5 . 7 5 7- . 3 5 1 8 9 8 1 0 7 1 川美 丰 8 2 1 51 2 2 1 0 86 2 6 89 0 3四 — 5 1 0 36 、 85 3 4 4 1 3 3 6 3 资、 注重价值将成为主流, 投资者将会更加重视 计 值一般 界于 0和 1 间, 之 若 7 7南 风 化 工 — . 6 3 0 3 2 3~ . 12 2 89 3 0 2 7 9- 8 6 0 96 7 - 9 1 1 9 1 6 2 2 3 O 5 嗵 化 工 0 2 1 5- . 4 6 0 79 8 — 3 47 9 辽 - . 3 3 0 8 4 9- . 04 3 6 9 8 l 8 1 2 8 3 上市公司的经营业绩, 重视股票 自 的品质, 该 统 计 指 标 在 05和 1之 间 身 即 . 6 0 6 天 化 - 3 9 . 2 96 一 3 7 .2 2 7 0 9 云 0 3 46 2 2 58 l I7 1 5 61 2 2 5 1 2 4 5 重视投资对象的选择。但是, 随着股市发展 、 投 则 表明可 以进 行因子分 析, 6 0 6 股份 — 9 7 . 1 03 0 49 — .9 7 2 若 0 1 0巨化 0 2 1 9 0 9 0 5 — 4 6 4 8 2 0 9 1 4 1 5 8 5 铞 化上 - 0 2 0 1 5 6 0 3 8 - . 2 8 9. 罩 0 3 8 8 - . 2 3 . 2 9 15 3 9 2 2 2 2 1 1 l 4 资手法 和证 券监 管方法 的成熟 ,以及上市公司 小 于 05则 表 明不 适 宜进 行 791凹 jE化 上 —0.2468 0 2598 0. 4897 1 .3355 . 6 3 5 — 2 1 2 8 9 1 2 数量、 评价指标 的不断增多, 如何科学合理地进 因子分析 。本研究 的 KMO值 行股票 的分析和选择是每一个投资者所要解决 为 O6 2 大于 O5。B re 统汁指标 检验相关 子负载重新进行分配,使公 因子负载 系数 向更 .1( . ) att lt 向 ) 或更/ ( O方向变 化。 1 出了经过 J向 ) x 表 给 的首 要 问 题 。 矩阵是不是单位矩阵 ( 假设为相关 矩阵为单 大( 1 原 R tt o oet _ e 利用 因子分析的方法,结合常用的统计软 位阵) 。卡方 检验结果表 明,at t球形 柃验的 旋转后因子负载矩 阵 (oa d C mpn n Ma Bret l i 『 件 SS P S软件对石化行业 中选取的 2 5家上市公 卡方统计值 为 10 . 1 < . 0 7 0 9 ( O 0 )拒绝原假设 , tx 可 以看出负载系数 明 地 向两极分化 l。 1 P 0 r )。 个 、 、 x、 x x x x 司 的财务状况进行统计分析, 1 财务指标 相关矩阵不是单位阵, 以考虑进行 因子分 析。 第 1 主成 分 对 x 、 、。 x 由 7个 可 、 有绝对值较大的负载系数,主要概括 了 开始, 最终 提取了 3个公共 因子, 算 因子得分 通过以上两项统计指标 的检验表明本研 究适合 x x 计 与公 司财务 、 经营 、 营利等规模相关 的信 息, 称 和综 合得分, 而做出排序, 进 为股票 的分析 和选 进行 因子 分 析 。 为规模冈子 ; 2个主成分对 、 6x 、 第 ) 、 x 、 ( 择提供依据 。

基于因子分析的财务评价

基于因子分析的财务评价

讨论
根据分析结果,探讨各公司在财务管理方面 的优缺点,提出相应的改进建议。
06
结论与建议
研究结论
因子分析能够有效地提取财务指 标中的主要信息,为企业的财务
状况提供一个全面的评价。
不同行业的财务状况存在显著差 异,需要针对不同行业制定相应
的财务策略。
企业的财务状况与市场表现密切 相关,投资者应关注企业的财务 状况以做出更明智的投资决策。
根据各因子的方差贡献率确定因子权重。
综合得分计算
将各因子得分与相应权重相乘,得到样本公司的综合得分。
05
实证分析
样本选择与数据来源
样本选择
选取了10家上市公司作为样本,这些公 司来自不同行业,具有一定的代表性。
VS
数据来源
所有数据均来自上市公司公开披露的财务 报告和相关公告,确保数据的真实性和准 确性。
盈利能力指标
包括净利润率、总资产收益率 、净资产收益率等,用于评估
企业盈利能力和经营效益。
偿债能力指标
包括流动比率、速动比率、资 产负债率等,用于评估企业偿 债能力和债务风险。
营运能力指标
包括存货周转率、应收账款周 转率、总资产周转率等,用于 评估企业资产管理和运营效率 。
发展潜力指标
包括营业收入增长率、净利润 增长率、总资产增长率等,用 于评估企业的发展潜力和成长
03
因子分析理论概述
因子分析的基本原理
01
因子分析是一种统计方法,用于 从一组变量中提取公因子,这些 公因子可以解释变量之间的相关 性。
02
通过找出影响财务指标的共同因 素,因子分析可以帮助简化财务 数据的复杂性,并揭示隐藏的模 式和关系。
因子分析的主要步骤

基于因子分析的CM公司财务绩效评价

基于因子分析的CM公司财务绩效评价
章节副标题
因子分析法的原理
因子分析法是一 种统计方法,用 于从一组变量中 提取公因子
通过提取公因子, 可以简化数据集 并揭示隐藏的模 式和关系
公因子可以解释 变量之间的共同 方差,并提供对 数据集的深入理 解
因子分析法在财 务绩效评价中常 用于提取关键因 素,为决策提供 支持
因子分析法的应用
财务绩效评价: 通过因子分析 法对公司的财 务绩效进行评 价,找出影响 公司财务绩效 的关键因素。
数据筛选和整理:对收集 到的数据进行筛选、清洗 和整理,确保数据的准确 性和完整性。
数据转换和标准化:将 数据转换为适合进行因 子分析的格式,并进行 标准化处理,以消除量 纲和数量级的影响。
数据质量评估:对数据进 行质量评估,识别并处理 异常值、缺失值等问题, 提高数据质量。
因子分析模型构建
确定因子个数:根据相关矩阵的特征值和累计方差贡献率确定 因子命名:根据因子载荷矩阵中各变量对因子的贡献程度进行命名 计算因子得分:根据因子得分系数矩阵和原始变量值计算每个样本的因子得分 综合评价:将各因子得分进行加权平均,得到综合得分,用于评价财务绩效
提升财务管理水平,提高决 策效率
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数据分析过程: 对数据进行标准 化处理,计算因 子得分
评价结果:对CM 公司财务绩效进 行评价,得出排 名和得分
CM公司财务绩效的优劣势分析
优势:基于因子分析的 财务绩效评价方法能够 全面、客观地评估公司 财务状况,为公司决策 提供有力支持。
劣势:该方法需要大量 的数据支撑,且计算过 程较为复杂,对数据质 量要求较高。
营运能力指标
存货周转率:反映公司存货的流动性及存货资金占用量是否合理。 应收账款周转率:反映公司应收账款的回收速度和管理效率。 总资产周转率:反映公司总资产的利用效率和经营能力。 固定资产周转率:反映公司固定资产的利用效率和盈利能力。

上市公司财务数据的因子分析

上市公司财务数据的因子分析

上市公司财务数据的因子分析【摘要】:上市公司的经营业绩通过多个相关的财务数据指标表现出来。

文章主要通过因子分析的方法,对上市公司经营绩效进行评价。

为投资者及经营者提供数据参考。

【关键词】:上市公司; 经营业绩; 因子分析在证券市场上,股票价格的走势、投资者的买卖可能受到各方面、多种因素的影响:但最根本的决定因素却是公司的财务状况。

通过财务状况,投资者可以判断公司现在的运营能力,并预测公司未来的发展潜力。

文章将根据上市水电煤气板块公司的年报数据。

选取其中的财务指标,通过综合比较,完成对其财务状况的分析和判断。

1. 研究指标体系及数据选取上市公司经营业绩可通过年报中的财务数据反映出来。

在选取财务指标时,文章斟酌考虑了全面性、重要性和可比性三点要求,最终建立了评价上市公司经营业绩的财务指标体系,包括以下14个指标。

X1:流动比率、X2:速动比率、X3:总资产周转率、X4:应收账款周转率、X5:资产利润率、X6:净利润率、X7:净资产收益率、X8:主营收入增长率、X9:净利润增长率、X10:总资产增长率、X11:资产负债率、X12:利润总额、X13:主营利润率、X14:总资产收益率。

文章选取在沪深股市上市的水电煤气板块上市公司剔除了被ST的几家上市公司、剔除同时发行他B股及H股上市水电煤气板块公司、剔除所选财务指标欠缺的公司。

经筛选有46家上市水电煤气板块公司符合条件,取这46家上市公司2006年年报经过分析得来的。

原始数据从略(所有数据均来自新浪财经网及金融界网)。

2. 财务指标的线性回归分析对于财务指标的线性回归分析是基于最小二乘法原理产生古典统计假设的最优线性无偏估计,文章试图研究财务指标中的多个自变量与一个因变量之间是否存在某种线性关系。

首先,通过选取一个与其他变量关系较为显著的变量为因变量。

选取X5为因变量,其他变量为自变量,用前向逐步法进行分析。

得到如下结果。

得出以下结论:经过前向逐步法处理,可以的看出自变量的选取X14、X12、X6、X10、X7、X11。

基于因子分析法的互联网上市企业的财务绩效评价

基于因子分析法的互联网上市企业的财务绩效评价

GUANLI20基于因子分析法的互联网上市企业的财务绩效评价汪馨妮安徽财经大学会计学院安徽蚌埠摘要:本文利用25家上市互联网企业2017年的财务数据作为样本,运用因子分析法,从五个方面选取了13个指标构建财务绩效评价体系,得到各个因子和综合财务财务水平的得分与排名。

基于此,给出提高我国上市互联网企业财务绩效水平的参考性意见。

关键词:因子分析;财务绩效;综合评价;SPSS 一、引言随着大数据时代的到来,互联网企业规模迅速扩大。

在互联网技术的日益普及,加上政府出台了一系列利好政策的环境下,互联网企业发展前景广阔。

在激烈的市场竞争中,若想要取得长足发展,努力提高自身财务绩效对于互联网企业来说是至关重要的。

本文将运用因子分析法,对25家不同类型的互联网企业的财务绩效进行综合评价与排序,以透视互联网行业的财务现状与问题,并为互联网企业经济效益的提高提出相关意见。

二、因子分析法的应用原理因子分析法是一种实用的多元统计方法,能够有效地简化数据。

通过建立因子荷载矩阵,计算各因子在各样本上的具体数值,以因子得分替代原始变量,以达到对事物进行分类并且综合评价的目的。

基本数学模型表示形式:X 1=a 11F 1+a 12F 2+...+a 1m F m +a 11X 2=a 21F 1+a 22F 2+...+a 2m F m +a 22X p =a p 1F 1+a p 2F 2+...+a pm F m +a pp上式中,x 1,x 2,x 3,,x p 是p 个标准化后的原有初始变量,F 1,F 2,F 3,,F m 是m 个因子变量。

表示成矩阵形式为:X =AF +其中,A 为因子荷载矩阵,a ij 为因子荷载,即第i 个初始变量在第j 个因子变量上的负荷。

F 为公因子。

为特殊因子,即原有变量不能被因子变量所解释的部分。

三、互联网上市企业财务状况指标体系的构建1.评价指标体系的构建为了全面地对互联网上市企业财务状况进行评价,本文从偿债能力、营运能力、盈利能力、成长能力和每股指标五个方面选取了13个财务指标来构建指标体系。

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运用重要因子分析上市公司财务指标徐黎(二 )因 子 分 析 法 的 数 学 模 型因子分析是从研究变量间的相互依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的 变量归结为少数公共因子的一种多元统 计分析方法。

数学模型为:x 1=a 11F 1+a 12F 2+……a 1m Fp+ε1x 2=a 21F 1+a 22F 2+……a 2m Fp+ε2 ……x p =a p 1F 1+a p 2F 2+……a p m Fp+εp矩阵形式为:X =A F+ε。

其中 A =(a i )j p ×m(m <p )为因子载荷矩阵,F 为 X 的公共 因子,a i j 为指标变量 x (i i=1,2,…,p )在公 共因子 F (j j=1,2,…,m )上的载荷,为特殊 因子。

二 、样 本 及 变 量 指 标 的 选 取 因子分析指标的选取非常重要,应该 本着系统性、全面性、完整反映样本信息 的原则选取指标。

为综合反映评价样本公 司的财务状况,在选取指标时应综合兼顾 公司的盈利能力、偿债能力、成长能力、营 运能力等各种指标,本文根据上市公司公 布 的 2000 ~2004 年 财 务 年 报 选 取 了 20 个指标已构成一个完备的指标体系进行分析 (见表 1)。

样本选取深圳证券市场 124 只非 ST 、PT 股票 2000~2004 年年报截面数据。

摘 要 :文 章 基 于 多 元 统 计 中 的 因 子 分 析 方 法 ,对 深 圳 证 券 市 场 的 124 家 上 市 公司 的 20 个 财 务 比 率 指 标 进 行 分 析 , 通 过 因 子 旋 转 将 其 归 结 为 5 个 不 相 关 的 综 合 指 标 ,并 在 此 基 础 上 利 用 因 子 载 荷 绝 对 值 的 大 小 和 相 关 分 析 ,从 各 因 子 中 选 择 最 具 代 表 性 的 财 务 比 率 ,组 成 评 价 上 市 公 司 财 务 状 况 的 最 佳 财 务 比 率 组 合 。

一 方 面 减 少 了 评 价 指 标 的 数 目 ,另 一 方 面 可 以 高 度 综 合 地 从 不 同 角 度 来 分 析 上 市 公 司 的 财 务 状 况 。

关 键 词 :财 务 指 标 ;因 子 分 析 一 、因 子 分 析 的 基 本 思 想 和 模 型 (一 )因 子 分 析 法 的 基 本 思 想因子分析法的概念起源于 20 世纪初 K a r l Pearson 和 C h a r l e s Spearmen 等 人 的 关于智力测验的统计分析。

它是从研究相 关矩阵内部的依赖关系出发,将一些具有 错综复杂关系的变量归结为少数综合因 子的一种多变量统计分析方法。

在遇到研究多个指标的实际问题时, 指标较多给分析带来很多麻烦,增加了分 析问题的复杂性和解决问题的难度。

对于 这些多指标的实际问题,我们希望能找到 合理的个数较少的综合指标去替代实际 得到的个数较多的指标,这样既可以减少 所要分析的指标个数,又尽量不损失原指 标所包含的信息,而因子分析法很好地解 决了这个问题。

其基本思想是根据相关性 大小把变量分组,使得同组的变量之间相 关性较高,但不同组的变量相关性较低。

每组变量代表一个基本结构,这个基本结 构称为公共因子。

对所研究的问题就可以 试图用最少个数的公共因子的线性函数 与特殊因子之和来描述原来观测的每一 分量。

从中找出几个主要的因子,每一个 主要因子就代表反映经济变量间相互依 赖的一种经济作用,抓住这些主要因子就 可以帮助我们对复杂的经济问题进行分 析和解释。

■正 向 指 标X 20 每 股 净 资 产正 向 指 标X 10净 资 产 增 长 率 正 向 指 标 X 19 摊 薄 每 股 收 益正 向 指 标X 9净 利 润 增 长 率适 度 指 标 X 18产 权 比 率 正 向 指 标 X 8主营业务收入增长率适 度 指 标X 17 资 产 负 债 比 率 正 向 指 标 X 7销 售 净 利 率 适 度 指 标 X 16 现 金 比 率正 向 指 标X 6 净 资 产 收 益 率 适 度 指 标 X 15现 金 流 量 比 率 正 向 指 标 X 5 主营业务利润率适 度 指 标X 14 速 动 比 率 正 向 指 标 X 4总 资 产 利 润 率 适 度 指 标 X 13 流 动 比 率 正 向 指 标X 3 总 资 产 周 转 率正 向 指 标 X 12经营现金净流量 ,销 售 收 入 正向指标 X 2 存 货 周 转 率正 向 指 标 X 11 总 资 产 增 长 率 正 向 指 标 X 1应收账款周转率指 标 性 质代 码 指 标 名 称 指 标 性 质代 码 指 标 名 称 2008.07 (下 ) 107C h i n a C o l l e c t i v e E c o n o m yX i j *=X i j -μj /σj (μj 表示第 j 项指标 X i j 值的平 均值;σj 表 示第 j 项 指标值 的 标 准差)。

三 、深 市 上 市 公 司 财 务 指 标 公 共 因 子 的 构 建 及 命 名 采用因子分析分法对 2000~2004 年 上 市 公 司 财 务 分 析 指 标 体 系表 1 度深市 124 家上市公司的主要财务指标 进行因子分析,目的是提取公共因子对其进行命名,更全面地描述上市公司的财务状况。

(一 )具 体 步 骤第一步,对原始数据进行预处理,包 括剔除指标中不可比行业因素影响,以及 指标的正向化和无量纲的处理。

1、剔除不可比行业因素的影响。

如表 1 中所列,流动比率、资产负债 比率等 6 个指标为适度指标,不同行业上 市公司之间这两个指标的标准值有很大 差距。

可以用以下公式剔除行业因素对指 标值的影响:X i j ′=X i j -k (i=1,2…n ;j =1,2 …p ),k 为其行业平均值。

2、指标正向化处理。

在剔除了行业不 可比因素对指标值的影响后,还要对适度 指标进行正向化处理,那么可以采用以下 的 公 式 对 适 度 指 标 进 行 正 向 化 处 理 : X i j *=1/|X i j ′|(i=1,2 …n ;j=1,2 …p )。

这 里要对已 经剔除了 行业不可 比因素的 6 个适度指标进行正向化处理。

3、指标的无量纲化处理。

无量纲化是 指 通 过 一 定 的 数 学 变 换 来 消 除 原 始 变 量量纲的影响。

这里采用对指标值进行 正 态 标 准 化 处 理 来 消 除 量 纲 的 影 响 。

表的意义分别说明如下: 第一,资产营运能力因子。

本文将应 收账款周转率、存货周转率、总资产周转率归结为资产营运能力因子,因为这 3 个比率与资产营运能力因素维持较高的因 子载荷量。

第二,盈利能力因子。

本文研究结果,将 总资产利润率、主营业务利润率、净资产收益率、销售净利率归结为盈利能力因子。

第三,成长能力因子。

本文将主营业 务收入增长率、净利润增长率、净资产增 长率、总资产增长率 、经营现金 净流量 / 销售收入归结为成长能力因子。

第四,偿债能力因子。

长期偿债能力 是上市公司按期支付长期债务本息的能 力。

在正常的生产经营情况下,企业一般 将长期负债所得的资金投入到回报率高 的项目中,用取得的利润偿还长期债务。

长期偿债能力主要从保持合理的负债权 益结构的角度出发,来分析企业偿付长期通过检验方可进行因子分析。

第三步,计算相关矩阵 R 的特征值 和贡献率以及正交因子表。

第四步,按照特征根大于 1 的原则, 提取公共因子。

(二 )因 子 分 析 研 究 结 果 借助 于 SPSS 统 计 软 件 , 对 2000 ~ 2004 年度财务数据进行因子分析。

得到 KMO 值 均 大 于 0.5,Bartlett 球 形 检 验 值 的概率均为 0.000<0.05(见表 2),说明可 以采用因子分析法。

经过因子分析之后, 每年恰好归结为 6 个因子(取特征值大于 1),根据各因子所包含财务比率指标的特 性,分别命名为:营运能力因子、盈利能力 因子、成长能力因子、偿债能力因子、市场 价值因子。

各因子所包括的财务比率整理 于表 3 中。

表 3 内为 5 个观察年度中因子 载荷会大于 0.7 的财务比率。

由表 3 可知,这 5 个因子在 5 年中都 能维持相当的稳定性,而且这些因子仍能 集 体 经 济·财税金融表 3表 2 KMO 和 Bartlett 检 验 负 债 到 期 本 息 的 能 力 。

本 文 研 究 结 果 ,将流动比率、速动 比率、现金流量 比 率 、现 金 比 率、资产负债比 率、产权比率归 结 为 偿 债 能 力 因子。

第五,市场 价 值 因 子 。

市 场 价 值 指 标 侧 重 在 投 资 者 的 衡 量 , 市 场 价值 指 标 有 两 种 意 义 : 一 是 衡 量 投 资 者 所 面 临的风险;二是 衡 量 投 资 者 的 报 酬 率 。

本 文 研 究 的 结 果 , 将 摊 薄 每 股 收 益 、 每 股 净 资 产 归 结 为 市 场 价值因子。

四 、选 择 代 表 性 财 务 比 率本 文 利 用 因 子 载 荷 绝 对 值 的 大 小 和 相 关分析,从因子中选择最具代表性的财务 比率。

由表 3 可知,因子载荷最稳定的分 别是:资产营运能力因子——X 2 存货周 转率;盈利能力因子——X 7 销售净利率; 成 长 能 力 因 子——X 9 净 利 润 增 长 率 ;偿 债能力因子——X 17 资产负债比率;市场 价值因子——X 19 摊薄每股收益。

由上面的分析可以发现这 5 个比率不 仅是各因子中因子载荷最稳定的,而且彼 此之间也维持相当低的相关性。

其他观察 年度相关分析结果均类似于 2000 年。

以此 5 个比率代表 5 个因子,可以维持较高的 解释能力。

因此,最佳的财务比率组合为: 存货周转率、销售净利率、摊簿每股收益、 资产负债比率、净利润增长率。

五 、研 究 结 论 面对上市公司财务报表中众多的指 标,使用多元统计分析中的因子分析的方 法,可以用 5 个主因子代替原来众多的财 务指标。

这 5 个主因子分别反映了上市公 司的资产营运能力、盈利能力、成长能力、 偿债能力、市场价值。

通过对这 5 个财务比 率的分析,投资者可以迅速地对上市公司 的财务状况有一个准确、简洁、明晰的认 识,从而指导投资者做出正确的投资决策。

但是在运用因子分析方法进行上市公司的 财务分析时,也存在着一定的局限性。

首先,因子分析方法分析的前提是企 业发布的财务数据必须是真实可靠的,但由于目前上市公司的会计信息失真现象 依然存在,一些企业的财务数据并不如实 反映企业的财务状况。

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