上市公司業(yè)績評價(jià)模型分析與研究.doc

題目 題目 上市公司業(yè)績評價(jià)模型分析與研究上市公司業(yè)績評價(jià)模型分析與研究 院 系 信息學(xué)院 專 業(yè) 班 級(jí) 學(xué)生姓名 學(xué) 號(hào) 導(dǎo)師姓名 導(dǎo)師職稱 2007 年 04 月 18 日 摘摘 要要 市場經(jīng)濟(jì)中 開展上市公司業(yè)績評價(jià)在理論 實(shí)踐上均具有重要作用 無論 是對政府轉(zhuǎn)變職能和加強(qiáng)宏觀調(diào)控 還是對公司改善經(jīng)營管理 以及投資者及時(shí) 調(diào)整投資決策 都有十分重要的意義 構(gòu)建模型必須建立在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上 在企業(yè)的總體業(yè)績中 財(cái)務(wù)業(yè)績占有主 導(dǎo)地位 信息技術(shù)業(yè)增長速度快 創(chuàng)新能力強(qiáng) 整體素質(zhì)好 具有其他行業(yè)所無 法比擬的優(yōu)勢 因此 本文選取信息業(yè) 82 家上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為樣本 應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘中比較成熟的統(tǒng)計(jì)分析方法 從 13 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中提取 6 個(gè)因子作為評 價(jià)的主要指標(biāo) 構(gòu)建基于因子分析的業(yè)績評價(jià)模型 提取的因子分別體現(xiàn)上市公 司的 1 盈利能力 2 資產(chǎn)管理能力 3 償債能力 4 特征能力 5 擴(kuò)張 能力 6 成長能力 從而可對公司的業(yè)績從多角度 分層次進(jìn)行分析 繼此獲 得比較客觀全面的評價(jià) 本文借助業(yè)績評價(jià)模型計(jì)算上市公司各指標(biāo)得分及綜合得分 根據(jù)綜合得分 情況進(jìn)行排名 并擷取榜單中頗具代表性的上市公司 針對其業(yè)績情況進(jìn)行點(diǎn)評 關(guān)鍵詞 關(guān)鍵詞 數(shù)據(jù)挖掘 上市公司 評價(jià)模型 因子分析 Abstract In dealing with the rapid economic development one cannot but admit that evaluation is of the essences in assessing financial performance What s more it is not only sounds fine but also really works Most of us are aware of the fact that the financial performance evaluation is of great help to macro control of the economy and enables government to focus on introducing changes in functions Besides the evaluation improves operating and managing methods in company to some extent It also offers the opportunities for individuals who can make adjustment of business strategies in time I m glad to have the honor to present my idea of financial performance evaluation more detailed here Coming to evaluating outstanding achievement financial performance is dominant in one company s whole performances As we all know that data lays the foundation of calculating model In the age of information and communication IT plays an extremely important role Compared with other trades IT has its own superiorities in speed creation Listed companies Assessment model Factor analysis 目錄目錄 1 緒論 1 1 1 研究背景與實(shí)際意義 1 1 2 對國外企業(yè)業(yè)績評價(jià)研究與實(shí)踐的簡單分析 1 1 3 我國政府部門對上市公司業(yè)績評價(jià)方法 2 1 4 建立上市公司業(yè)績評價(jià)模型的意義 3 2 上市公司業(yè)績評價(jià)問題及解決辦法 4 2 1 業(yè)績評價(jià)存在的問題 4 2 2 財(cái)務(wù)業(yè)績評價(jià)的基本指標(biāo) 5 2 3 分析方法 6 2 3 1 數(shù)據(jù)挖掘概述 6 2 3 2 數(shù)據(jù)挖掘流程 7 2 4 實(shí)證分析的原始數(shù)據(jù) 8 3 建立企業(yè)財(cái)務(wù)業(yè)績評價(jià)模型 9 3 1 因子分析 9 3 1 1 因子分析基本思想及數(shù)學(xué)模型 9 3 1 2 因子得分 10 3 1 3 利用因子分析構(gòu)建綜合評價(jià)模型 11 3 2 構(gòu)造企業(yè)財(cái)務(wù)業(yè)績評價(jià)模型 11 3 2 1 相關(guān)性分析 11 3 2 2 確定主因子數(shù)目 12 3 2 3 對數(shù)據(jù)處理結(jié)果的分析 13 4 應(yīng)用業(yè)績評價(jià)模型 17 4 1 應(yīng)用模型計(jì)算上市公司綜合得分 17 4 2 結(jié)果分析 18 5 結(jié)論 19 5 1 本文的主要工作 19 5 2 本方案存在的不足 19 參考文獻(xiàn) 21 附錄 A 22 外文翻譯與文獻(xiàn) 29 致謝 37 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 1 1 1 緒論緒論 1 11 1 研究背景與實(shí)際意義研究背景與實(shí)際意義 隨著我國市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與完善 上市公司已成為市場經(jīng)濟(jì)中的主要組成部 分 對整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到越來越重要的作用 不可否認(rèn) 在上市公司的發(fā)展 過程中也存在一些問題 如一些公司財(cái)務(wù)信息失真 虛增業(yè)績 大肆 圈錢 等 這就需要在市場經(jīng)濟(jì)條件下 有效發(fā)揮政府監(jiān)管職能和社會(huì)監(jiān)督職能 建立優(yōu)勝 劣汰機(jī)制 凈化證券市場的環(huán)境 因此 開展業(yè)績評價(jià) 無論對政府轉(zhuǎn)變職能和 加強(qiáng)宏觀調(diào)控 還是對公司改善經(jīng)營管理 以及投資者調(diào)整投資決策 都將具有 十分重要的意義 目前 我國政府部門對上市公司采用的評價(jià)方法是綜合業(yè)績評價(jià)法 該方法 的基本思路是對上市公司從財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)兩方面進(jìn)行總體考察 但是從實(shí)際操作 上看 在評價(jià)指標(biāo)及其數(shù)量的選擇 指標(biāo)權(quán)重與評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)定等方面都還有待 研究與完善 本文的主要工作是 從企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)入手 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘研究中的 因子分析方法 構(gòu)建上市公司業(yè)績評價(jià)模型 借助模型研究及實(shí)證分析 客觀評 價(jià)上市公司業(yè)績 從而開闊我國業(yè)績評價(jià)的思路 1 21 2 對國外企業(yè)業(yè)績評價(jià)研究與實(shí)踐的簡單分析對國外企業(yè)業(yè)績評價(jià)研究與實(shí)踐的簡單分析 不論是發(fā)達(dá)的市場經(jīng)濟(jì)國家 還是國有企業(yè)所占比重相對較大的發(fā)展中國家 都對企業(yè)業(yè)績評價(jià)問題給予了高度關(guān)注和認(rèn)真實(shí)踐 從這些國家和地區(qū)的研究和 實(shí)踐中可以總結(jié)出以下幾個(gè)特點(diǎn) 1 對企業(yè)業(yè)績事后評價(jià)是政府間接管理企業(yè)的有效手段 無論是民營企業(yè)還是國有企業(yè) 都需要通過對企業(yè)經(jīng)營業(yè)績進(jìn)行事后評價(jià) 了解企業(yè)的收益能力 資產(chǎn)的運(yùn)營狀況和經(jīng)營者的努力程度 從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題 糾正企業(yè)行為 改善經(jīng)營管理 2 財(cái)務(wù)效益狀況始終是企業(yè)業(yè)績評價(jià)的核心內(nèi)容 無論是民間管理咨詢師的實(shí)踐 管理學(xué)者 財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)理論界的研究 還是政 府對公營企業(yè)經(jīng)營業(yè)績的考核評價(jià) 首先關(guān)注的是企業(yè)的財(cái)務(wù)效益狀況 即投入 產(chǎn)出水平 以財(cái)務(wù)效益為核心的評價(jià)內(nèi)容 促進(jìn)了企業(yè)積極參與市場競爭 努力 降低生產(chǎn)經(jīng)營成本 不斷提高投資回報(bào)水平 尤其是健康的公營企業(yè)財(cái)務(wù)狀況可 以減少政府的財(cái)政補(bǔ)貼 3 定量與定性分析相結(jié)合是各國評價(jià)方法的主要形式 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 2 西方發(fā)達(dá)國家尤其是美國對企業(yè)業(yè)績評價(jià)問題的研究比較深入 評價(jià)方法經(jīng) 歷了從單純定量分析到定量分析與定性分析相結(jié)合的發(fā)展過程 各國對公營企業(yè) 的經(jīng)營業(yè)績評價(jià) 更是根據(jù)公營企業(yè)的 二重性 經(jīng)濟(jì)性和社會(huì)性 將定量 分析與定性分析有機(jī)結(jié)合 4 從制度甚至法規(guī)上對國有企業(yè)的業(yè)績評價(jià)做出統(tǒng)一規(guī)定 各國政府或議會(huì)公營企業(yè)業(yè)績評價(jià)都從制度上甚至法律上做出了明確的規(guī)定 并指定或成立專門機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)企業(yè)經(jīng)營業(yè)績考核評價(jià)工作 如美國是國會(huì)通過特別 法案 要求對政府投資企業(yè)進(jìn)行業(yè)績審計(jì) 法國政府在 1982 年頒布的 國有企 業(yè)條例 中明確規(guī)定要加強(qiáng)對國有企業(yè)業(yè)績的考核評價(jià) 這種法規(guī)上的規(guī)定和擁 有專門機(jī)構(gòu) 為公營企業(yè)業(yè)績評價(jià)工作的規(guī)范開展和權(quán)威樹立奠定了基礎(chǔ) 雖然中國的經(jīng)濟(jì)體制與國外有根本性差別 但業(yè)績評價(jià)作為一種企業(yè)管理的 具體方式和技術(shù)方法 有許多方面是可以借鑒和學(xué)習(xí)的 1 31 3 我國政府部門對上市公司業(yè)績評價(jià)方法我國政府部門對上市公司業(yè)績評價(jià)方法 目前 在我國政府部門對上市公司采用的評價(jià)方法是綜合業(yè)績評價(jià)法 其評 價(jià)體系與指標(biāo)權(quán)數(shù) 1 見表 1 表 1 業(yè)績評價(jià)體系與指標(biāo)權(quán)數(shù) 1 評價(jià)指標(biāo)基本指標(biāo)修正指標(biāo) 評價(jià) 內(nèi)容 權(quán)數(shù) 100 指 標(biāo) 權(quán)數(shù) 100 指 標(biāo) 權(quán)數(shù) 100 財(cái)務(wù)效 益狀況 36 加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益 率 主營業(yè)務(wù)利潤率 22 14 總資產(chǎn)利潤率 盈利現(xiàn)金保證倍數(shù) 股本收益率 資產(chǎn)規(guī)模系數(shù) 10 9 7 10 資產(chǎn)質(zhì) 量狀況 18 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 次 流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 次 8 10 應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率 次 存貨周轉(zhuǎn)率 次 10 8 償債能 力狀況 18 資產(chǎn)負(fù)債率 現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比 10 8 速動(dòng)比率 有形凈值債務(wù)率 10 8 發(fā)展能 力狀況 20 主營業(yè)務(wù)增長率 資本擴(kuò)張率 16 12 累計(jì)保留盈余率 三年主營業(yè)務(wù)平均增長率 主營業(yè)務(wù)鮮明率 主營業(yè)務(wù)利潤增長率 資產(chǎn)規(guī)模系數(shù) 5 6 5 5 7 1 來源于 中國上市公司業(yè)績評價(jià)報(bào)告 2006 第 223 頁 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 3 1 41 4 建立上市公司業(yè)績評價(jià)模型的意義建立上市公司業(yè)績評價(jià)模型的意義 1 建立業(yè)績評價(jià)模型有利于國家對上市公司實(shí)行監(jiān)管 國有企業(yè)轉(zhuǎn)制上市后 政府對國有控股上市公司的管理 已轉(zhuǎn)向宏觀調(diào)控政 策導(dǎo)向的間接管理 應(yīng)用業(yè)績評價(jià)模型開展評價(jià)能夠正確判斷公司國有資本金的 營運(yùn)水平和保值增值狀況 從而對國有資本金的分布進(jìn)行結(jié)構(gòu)調(diào)整 優(yōu)化資源配 置 以提高國有資本金整體質(zhì)量 2 建立業(yè)績評價(jià)模型有利于對經(jīng)營者業(yè)績的考核形成優(yōu)勝劣汰機(jī)制 隨著對上市公司管理方法的改變 對上市公司經(jīng)營者業(yè)績的考核 將成為上 市公司管理的一項(xiàng)重要內(nèi)容 也是公平獎(jiǎng)懲的一個(gè)重要手段 應(yīng)用模型開展業(yè)績 評價(jià) 可以對經(jīng)營者的業(yè)績進(jìn)行全面 正確的評價(jià) 為政府有關(guān)部門對經(jīng)營者的 業(yè)績考核 任免 獎(jiǎng)懲 年薪制確認(rèn)等提供充分的 可靠的依據(jù) 有助于經(jīng)營管 理層的優(yōu)勝劣汰 提高經(jīng)營管理水平 3 建立業(yè)績評價(jià)模型有利于正確引導(dǎo)上市公司的經(jīng)營行為 業(yè)績評價(jià)模型中包括了公司獲利能力 基礎(chǔ)管理 資本運(yùn)營 債務(wù)狀況 經(jīng) 營風(fēng)險(xiǎn) 發(fā)展能力等各方面內(nèi)容 可以全面剖析影響企業(yè)目前經(jīng)營和長遠(yuǎn)發(fā)展的 諸方面因素 能夠全方位地判斷公司的真實(shí)狀況 公司要獲得良好的評價(jià)結(jié)果 就必須全面發(fā)展 4 建立業(yè)績評價(jià)模型有利于增強(qiáng)上市公司的形象意識(shí)和提高競爭力 隨著市場經(jīng)濟(jì)的逐步建立和完善 公司要完全依賴市場生存 必然要越來越 重視其外部形象 提高其國內(nèi)外信譽(yù)度 對上市公司實(shí)施業(yè)績評價(jià) 并提供和發(fā) 布評價(jià)結(jié)果 一方面可以強(qiáng)化對公司的外部監(jiān)督和社會(huì)監(jiān)督 另一方面也使公司 更加注重改善其市場形象 有助于提高其市場競爭實(shí)力 5 建立業(yè)績評價(jià)模型有利于投資者進(jìn)行理性的投資決策 我國有七千多萬股民 大多數(shù)文化程度低 專業(yè)知識(shí)少 缺少價(jià)值判斷能力 再加上不少上市公司提供虛假財(cái)務(wù)報(bào)表和二級(jí)市場操縱股價(jià)的種種行為使得不少 投資者常常被套 損失慘重 通過上市公司業(yè)績評價(jià)和評價(jià)結(jié)果的公布于眾 使 得廣大投資者清楚地了解上市公司的全面狀況 為他們的投資決策提供可靠正確 的依據(jù) 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 4 2 2 上市公司業(yè)績評價(jià)問題及解決辦法上市公司業(yè)績評價(jià)問題及解決辦法 隨著我國證券市場趨于規(guī)范和投資者的成熟 企業(yè)和投資者越來越關(guān)注對上 市公司經(jīng)營業(yè)績的評價(jià) 同時(shí) 業(yè)績評價(jià)在上市公司管理實(shí)踐中也發(fā)揮著越來越 重要的作用 財(cái)務(wù)報(bào)表是上市公司全部重要信息的濃縮反映 而財(cái)務(wù)指標(biāo)則是診斷企業(yè)經(jīng) 營狀況的重要工具 我們通過財(cái)務(wù)評價(jià)的結(jié)構(gòu)框架以及上市公司的財(cái)務(wù)狀況的提 示 給上市公司提供一種新的思路 即通過財(cái)務(wù)管理 理順財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu) 設(shè)法克服 財(cái)務(wù)上的缺陷和弱點(diǎn) 使企業(yè)走上良性發(fā)展道路 2 12 1 業(yè)績評價(jià)存在的問題業(yè)績評價(jià)存在的問題 我國 不包括港澳臺(tái)地區(qū) 的證券交易所是在 1990 年以后才建立起來的 上市公司 A 股 從當(dāng)初的十幾家發(fā)展到現(xiàn)在的一千三百余家 但有關(guān)上市公司 綜合評價(jià)和排名的研究起步較晚 中國誠信證券評估有限公司與 中國證券報(bào) 聯(lián)合 1996 年開始每年進(jìn)行深滬兩市的上市公司經(jīng)營業(yè)績的綜合評價(jià) 上市公 司 雜志從 1999 年開始進(jìn)行了 滬市 50 強(qiáng)上市公司 評選活動(dòng) 此后 財(cái)政部 國家經(jīng)貿(mào)委 人事部 國家計(jì)委聯(lián)合頒布了 國有資本金績效評價(jià)規(guī)則 和 企 業(yè)績效評價(jià)操作細(xì)則 建立了企業(yè)績效評價(jià)指標(biāo)體系 2002 年 2 月國家五部委 對 企業(yè)績效評價(jià)操作細(xì)則 做了修訂和完善 盡管如此 我國上市公司業(yè)績評 價(jià)仍然存在一定的局限性 具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面 1 對上市公司主營業(yè)務(wù)狀況關(guān)注不夠 傳統(tǒng)的業(yè)績評價(jià)中關(guān)于盈利能力 償債能力等指標(biāo)較全面 而關(guān)于主營業(yè)務(wù) 鮮明狀況的指標(biāo)較少 一般而言 一個(gè)業(yè)績斐然或者成長性很好的企業(yè)往往是因 為在其主營業(yè)務(wù)上取得了成功所致 一個(gè)企業(yè)或許可以將多余資金用于尋找新的 增長點(diǎn)或開展多角經(jīng)營 但最好也要圍繞其主業(yè)經(jīng)營 即發(fā)展一些與主業(yè)相近或 相似的行業(yè) 即這些行業(yè)在技術(shù)要求 工序要求 人員要求方面與主業(yè)近似 或 者 新發(fā)展的業(yè)務(wù)是為了支持主業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展 所以 主營業(yè)務(wù)增長率在上市公司成長評價(jià)中具有舉足輕重的作用 表明公 司重點(diǎn)發(fā)展方向的成長能力 而主營業(yè)務(wù)利潤率 增長率 收入凈額等這些指標(biāo) 都可以從公司年度財(cái)務(wù)報(bào)告中得到 設(shè)立主營業(yè)務(wù)鮮明率指標(biāo)來反映上市公司主 營業(yè)務(wù)的鮮明狀況 該指標(biāo)值越大 上市公司主營業(yè)務(wù)也就越突出 盈利能力也 就越有保證 因此 在業(yè)績評價(jià)中應(yīng)設(shè)置與主營業(yè)務(wù)相關(guān)的指標(biāo) 2 對上市公司市場表現(xiàn)狀況關(guān)注不夠 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 5 企業(yè)的根本屬性是以盈利為目的 不僅是短期盈利 更重要的是可持續(xù)的長 期盈利 傳統(tǒng)的業(yè)績評價(jià)中反映盈利能力的指標(biāo)主要是從企業(yè)的角度來反映盈利 水平 而沒有從市場角度來反映股票的增值水平 經(jīng)營業(yè)績良好的上市公司應(yīng)該 表現(xiàn)出較高的成長性 成長性好的上市公司在總資產(chǎn)擴(kuò)張能力 股本擴(kuò)張能力 資產(chǎn)重組等方面都比較強(qiáng) 因此 應(yīng)增加市場投資回報(bào)率 股價(jià)波動(dòng)率等指標(biāo)來反映股票的增值水平 即市場表現(xiàn) 充分體現(xiàn)上市公司的投入回報(bào)特性 3 評價(jià)指標(biāo)權(quán)數(shù)的確定不夠科學(xué) 在一個(gè)指標(biāo)集合中 指標(biāo)權(quán)數(shù)是每項(xiàng)指標(biāo)所占有的比重 在傳統(tǒng)的評價(jià)體系 中 采用專家意見法和相關(guān)性權(quán)重法來確定每個(gè)指標(biāo)的權(quán)數(shù) 前者的權(quán)數(shù)一般憑 經(jīng)驗(yàn)來確定 主觀性較強(qiáng) 綜合評價(jià)的結(jié)果與實(shí)際狀況出入較大 后者的權(quán)數(shù)中 考慮到財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的相關(guān)性問題 因此在確定權(quán)數(shù)時(shí)進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整 如果能將多個(gè)相關(guān)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成少數(shù)幾個(gè)個(gè)不相關(guān)的綜合指標(biāo) 就可以避免確 定權(quán)數(shù)時(shí)因調(diào)整帶來的偏差 因子分析就是將大量的彼此可能存在相關(guān)關(guān)系的變 量轉(zhuǎn)換成較少的 彼此不相關(guān)的綜合指標(biāo)的一種多元統(tǒng)計(jì)方法 這樣既可減輕收 集信息的工作量 且各綜合指標(biāo)代表的信息不重疊 便于分析 準(zhǔn)確 有效地反映上市公司當(dāng)前的經(jīng)營狀況是評價(jià)的最終目標(biāo) 因此 本文 將使用數(shù)據(jù)挖掘中的因子分析技術(shù)從復(fù)雜的財(cái)務(wù)指標(biāo)中提取幾個(gè)不相關(guān)的主要因 子 建立基于因子分析的業(yè)績評價(jià)模型 2 2 2 2 財(cái)務(wù)業(yè)績評價(jià)的基本指標(biāo)財(cái)務(wù)業(yè)績評價(jià)的基本指標(biāo) 現(xiàn)代財(cái)務(wù)管理理論認(rèn)為 企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況主要取決于企業(yè)的盈利能力 償債 能力 運(yùn)營能力和成長能力 依據(jù)這一思路以及綜合考慮目前我國股市和上市公 司的實(shí)際情況 本人認(rèn)為要從上市公司的財(cái)務(wù)效益 資產(chǎn)質(zhì)量 償債風(fēng)險(xiǎn) 發(fā)展 能力和主營業(yè)務(wù)鮮明狀況等幾個(gè)方面來反映上市公司的經(jīng)營業(yè)績 對每個(gè)方面均 設(shè)置若干財(cái)務(wù)指標(biāo)來反映其真實(shí)狀況 每項(xiàng)指標(biāo)只反映公司的某一方面情況 因 此選取指標(biāo)必須具有代表性 這樣綜合起來進(jìn)行分析才能客觀反映企業(yè)的真實(shí)業(yè) 績 對公司的業(yè)績做出準(zhǔn)確 全面的評價(jià) 2 本文提出用數(shù)據(jù)挖掘中比較成熟的多元統(tǒng)計(jì)方法來評價(jià)企業(yè)的財(cái)務(wù)業(yè)績狀況 能夠比較客觀地反映了企業(yè)的實(shí)際狀況 同時(shí)避免了人為因素帶來的偏差 本文 以財(cái)政部評價(jià)指標(biāo)體系中的基本指標(biāo)為主 選擇以下指標(biāo) X1 每股收益 元 X2 加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率 X3 主營業(yè)務(wù)利潤率 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 6 X4 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 X5 流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 X6 資產(chǎn)負(fù)債率 X7 主營業(yè)務(wù)增長率 X8 總資產(chǎn)利潤率 X9 市場投資回報(bào)率 X10 股價(jià)波動(dòng)率 X11 年末資產(chǎn)總額 億元 X12 主營業(yè)務(wù)收入凈額 億元 X13 凈利潤 億元 上述這些指標(biāo)基本上能涵蓋上市公司的財(cái)務(wù)效益 資產(chǎn)質(zhì)量 償債能力 發(fā) 展能力和主營業(yè)務(wù)鮮明狀況等狀況 可以客觀地反映公司情況 2 32 3 分析方法分析方法 對上市公司的業(yè)績評價(jià)必須建立在對各種歷史數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上 數(shù)據(jù)挖掘 就是在對大量歷史數(shù)據(jù)探索后 揭示出其中隱藏著的規(guī)律性內(nèi)容 并由此進(jìn)一步 形成模型化的分析方法 只要有分析價(jià)值與需求的數(shù)據(jù) 皆可利用數(shù)據(jù)挖掘工具 進(jìn)行有目的的發(fā)掘分析 3 2 3 12 3 1 數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘概述 數(shù)據(jù)挖掘采用數(shù)學(xué)的 統(tǒng)計(jì)的 人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的科學(xué)方法 如 記憶推理 聚類分析 關(guān)聯(lián)分析 決策樹 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 等技術(shù) 從大量數(shù)據(jù)中挖 掘出隱含的 先前未知的 對決策有潛在價(jià)值的關(guān)系 模式和趨勢 并用這些知 識(shí)和規(guī)則建立用于決策支持的模型 提供預(yù)測性決策支持的方法 工具和過程 4 數(shù)據(jù)挖掘綜合了各個(gè)學(xué)科技術(shù) 有許多功能 主要有 1 分類 按照分析對象的屬性 特征 建立不同的組來描述事物 分類的 目的是學(xué)會(huì)一個(gè)分類模型 該模型能把數(shù)據(jù)映射到給定類別中的某一個(gè)類別 分 類可用于預(yù)測 2 聚類 識(shí)別出分析對內(nèi)在的規(guī)則 按照這些規(guī)則把對象劃分成若干類或 簇 劃分的原則是同一個(gè)簇中的對象之間具有較高的相似度 而不同簇中的對象 差別較大 與分類不同的是 聚類時(shí)類事先未知 類的形成由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 3 關(guān)聯(lián)規(guī)則 關(guān)聯(lián)是某種事物發(fā)生時(shí)其他事物會(huì)發(fā)生的這樣一種聯(lián)系 數(shù) 據(jù)之間的關(guān)聯(lián)是復(fù)雜的 而且大部分是蘊(yùn)藏的 關(guān)聯(lián)知識(shí)挖掘的目的就是找出數(shù) 據(jù)中隱藏的關(guān)聯(lián)信息 因而對商業(yè)決策產(chǎn)生價(jià)值 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 7 4 預(yù)測 數(shù)據(jù)挖掘是為了揭示分析對象發(fā)展的規(guī)律 把握事物發(fā)展的趨勢 對未來的趨勢做出預(yù)見 5 偏差的檢測 對分析對象少數(shù)的 極端的特例描述 揭示內(nèi)在原因 除了以上所列出的功能外還有時(shí)間序列分析等一些其他功能 數(shù)據(jù)挖掘的各 項(xiàng)功能并不是獨(dú)立存在的 必須在數(shù)據(jù)挖掘中互相聯(lián)系才能發(fā)揮作用 2 3 22 3 2 數(shù)據(jù)挖掘流程數(shù)據(jù)挖掘流程 使用數(shù)據(jù)挖掘方法建立評價(jià)模型包括以下幾個(gè)步驟 5 1 獲取原始數(shù)據(jù) 對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣 選取有代表性的數(shù)據(jù)形成一定數(shù) 量的子集作為樣本 2 對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析 從眾多的相關(guān)變量中提取能描述大多數(shù)信息 的少量幾個(gè)不相關(guān)因子代替原始指標(biāo) 3 通過計(jì)算 分析 確定各因子權(quán)數(shù) 建立評價(jià)模型 4 根據(jù)模型計(jì)算上市公司因子得分和綜合得分 5 利用模型對各上市公司財(cái)務(wù)業(yè)績做出綜合評價(jià) 建立評價(jià)模型的流程見圖 1 圖 1 數(shù)據(jù)挖掘流程 目前 我國有上千家上市公司 年度報(bào)表中反映公司業(yè)績狀況的數(shù)據(jù)成千上 數(shù)據(jù)取樣 Sample 數(shù)據(jù)分析 Analysis 建立模型 Model 評價(jià) Assess 數(shù)據(jù)探索 Explore 聚類 分析 子分 選 綜合 評價(jià) 選取 樣本 提取 因子 因子分 析模型 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 8 萬 對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是不可能的也是沒有必要的 怎樣在眾多原始數(shù)據(jù)上進(jìn) 行抽樣 得到能反映真實(shí)情況的數(shù)據(jù)樣本非常關(guān)鍵 因此 建立模型流程中的第 一步就是在眾多企業(yè)中選取有代表性的行業(yè) 有代表性的上市公司 選取在評價(jià) 中起重要作用的指標(biāo) 形成構(gòu)建模型的樣本數(shù)據(jù) 以此作為數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ) 本文應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘中多元統(tǒng)計(jì)的知識(shí) 對提取的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析 使 用 SPSS10 0 for Windows 軟件計(jì)算樣本數(shù)據(jù)的財(cái)務(wù)指標(biāo)值 利用因子分析法從 關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜的指標(biāo)中綜合出數(shù)量較少的因子 根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)和數(shù)據(jù)的特 征 建立基于因子分析的業(yè)績評價(jià)模型 2 2 4 4 實(shí)證分析的原始數(shù)據(jù)實(shí)證分析的原始數(shù)據(jù) 截至 2005 年末 我國信息技術(shù)行業(yè) A 股上市公司共有 82 戶 其中 滬市 53 戶 占 64 6 深市 29 戶 占 35 4 本文以中國所有信息技術(shù)業(yè)上市公司為例 根據(jù)中國上市公司資訊網(wǎng) 公布的 2005 年報(bào)數(shù)據(jù) 以此為樣 本進(jìn)行計(jì)算 構(gòu)建財(cái)務(wù)業(yè)績評價(jià)模型 選擇信息技術(shù)行業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)作為樣 本進(jìn)行實(shí)證分析的意義有以下幾點(diǎn) 1 信息產(chǎn)業(yè)具有其他行業(yè)無法比擬的優(yōu)勢 二十一世紀(jì)進(jìn)入信息時(shí)代 席卷全球的信息科技給人類的生產(chǎn)和生活方式帶 來了深刻變革 信息產(chǎn)業(yè)已成為推動(dòng)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)之一 信息技術(shù)已 經(jīng)成為推動(dòng)科學(xué)技術(shù)和國民經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù) 在過去 5 年中 信息技術(shù) 業(yè)經(jīng)歷了年 28 的增長速度 是同期國家 GDP 增長速度的三倍 對 GDP 增長的拉 動(dòng)作用已進(jìn)一步增強(qiáng) 對我國國民經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率不斷提高 這是其他行業(yè)所 無法比擬的優(yōu)勢 2 信息業(yè)面臨難得的發(fā)展機(jī)遇 信息技術(shù)行業(yè)中大部分個(gè)股的收益水平比較高 整體素質(zhì)較好 根據(jù)我國加 入世界貿(mào)易組織信息技術(shù)產(chǎn)品協(xié)議 2005 年實(shí)行零關(guān)稅的承諾 從 2005 年 1 月 1 日起 信息技術(shù)產(chǎn)品所涉及的 251 個(gè)稅目全部實(shí)現(xiàn)零關(guān)稅 中國信息技術(shù)業(yè)享受 與其他世貿(mào)組織國家同樣的基本權(quán)利 這對國內(nèi)的信息技術(shù)業(yè)是難得的發(fā)展機(jī)遇 再加上我國人力資源低成本的優(yōu)勢 該行業(yè)在國際市場上的競爭力將有所加強(qiáng) 3 信息技術(shù)業(yè)具有較強(qiáng)的創(chuàng)新能力 IT 行業(yè)是最具有創(chuàng)新能力的行業(yè) 與其他行業(yè)不同 技術(shù)創(chuàng)新是 IT 行業(yè)發(fā) 展的根本推動(dòng)力 國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要 指出 要使我國信息 產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平進(jìn)入世界先進(jìn)行列 要掌握集成電路及關(guān)鍵元器件 大型軟件 高 性能計(jì)算機(jī) 寬帶無線移動(dòng)通信等核心技術(shù) 提高自主開發(fā)能力和整體技術(shù)水平 在國家大力扶持自主創(chuàng)新的政策下 信息技術(shù)行業(yè)上市公司的業(yè)績將會(huì)取得長期 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 9 增長 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 10 3 3 建立企業(yè)財(cái)務(wù)業(yè)績評價(jià)模型建立企業(yè)財(cái)務(wù)業(yè)績評價(jià)模型 財(cái)務(wù)層面業(yè)績是上市公司業(yè)績評價(jià)的落腳點(diǎn) 財(cái)務(wù)指標(biāo)是上市公司所追求的 最終經(jīng)營目標(biāo) 如何通過財(cái)務(wù)報(bào)表的基本內(nèi)容 準(zhǔn)確評價(jià)一家上市公司的業(yè)績狀 況 這里的主要問題是如何將財(cái)務(wù)報(bào)表指標(biāo)化 通過一些關(guān)鍵指標(biāo)了解上市公司 的經(jīng)營是否處于健康狀態(tài) 因此本文選取有代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo)建立評價(jià)模型 數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)和方法很多 因子分析是其中之一 它是一種數(shù)據(jù)簡化技術(shù) 通過對樣本數(shù)據(jù)的計(jì)算和分析 發(fā)現(xiàn)潛在的因子 又稱 隱含變量 并為這些 因子建立基于數(shù)據(jù)中變量的模型 6 上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)眾多 指標(biāo)之間關(guān)系錯(cuò)綜 復(fù)雜 非常適合使用因子分析方法挖掘?qū)I(yè)績評價(jià)起重要作用的隱含特征 這些 特征可能未被觀察 但是可以由被觀察的變量發(fā)現(xiàn) 因此 本章將使用因子分析 方法建立業(yè)績評價(jià)模型 3 13 1 因子分析因子分析 3 1 13 1 1 因子分析基本思想因子分析基本思想及數(shù)學(xué)模型及數(shù)學(xué)模型 因子分析是將具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量 或樣品 綜合為數(shù)量較少的幾個(gè)因 子 以再現(xiàn)原始變量與因子之間的相互關(guān)系 同時(shí)根據(jù)不同因子還可以對變量進(jìn) 行分類 它的基本思想是在數(shù)據(jù)信息丟失最少的原則下通過降維 把多項(xiàng)指標(biāo)轉(zhuǎn) 化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)方法 7 此方法包括兩個(gè)步驟 首先利用主成 分法將高維空間進(jìn)行降維處理 經(jīng)過線形變換和舍棄一小部分信息 以少數(shù)主成 分取代原始采用的多維變量 而后 再對這幾個(gè)主成分進(jìn)行旋轉(zhuǎn) 獲得經(jīng)濟(jì)上可 解釋的綜合因子 本文的實(shí)證分析就是以第二部分介紹的 13 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)為基本變量 以信息 技術(shù)業(yè) 82 家上市公司的數(shù)據(jù)為樣本 利用軟件 SPSS10 0 for Windows 通過主成 分分析法將其進(jìn)行降維處理 最終形成了 6 個(gè)主因子 能概括原始變量的絕大部 分信息 每個(gè)主因子在經(jīng)濟(jì)上都具有一定的意義 設(shè)有原始變量 X1 X2 Xm 原始變量與潛在因子之間的關(guān)系可以用矩陣 表示為 2 2 高惠璇編著 應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析 第 295 頁 pmpmpp mmm mmm FbFbFbXp FbFbFbX FbFbFbX 2211 22222122 11212111 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 11 1 簡記為 X BF 且滿足下列條件 m p Cov F 0 即 F 和 不相關(guān) D F Im Im 為單位矩陣 即 F1 F2 Fm 不相關(guān)且方差為 1 D 即 1 2 p 不相關(guān) 其中 X X1 X2 Xp 是可實(shí)測的 p 個(gè)指標(biāo)所構(gòu)成 p 維隨機(jī)向量 F F1 F2 Fm 是不可觀測的向量 F 稱為 X 的公共因子或潛因子 是 各變量都包含的因子 可以把它們理解為高維空間中相互垂直的 m 個(gè)坐標(biāo)軸 bij 稱為因子載荷是第 i 個(gè)變量在第 j 個(gè)公共因子上的負(fù)荷 如果把變量 Xi 看成 m 維因子空間中的一個(gè)分量 則 bij 表示 Xi 在坐標(biāo)軸 Fj 上的投影 矩陣 B 稱為 因子載荷矩陣 稱為 X 的特殊因子 它只包含在某個(gè)原始變量中 是只對一個(gè) 原始變量起作用的個(gè)性因子 通常理論上要求 的協(xié)方差陣是對角陣 中包 含了隨機(jī)誤差 因子分析的目的不僅是求出公因子 更主要的是知道每個(gè)公因子的實(shí)際意義 因子旋轉(zhuǎn)的目的是因子載荷陣結(jié)構(gòu)簡化 便于對公共因子進(jìn)行解釋 8 所謂結(jié)構(gòu) 簡化就是使每個(gè)變量僅僅在一個(gè)公共因子上有較大的載荷 而在其余公共因子上 的載荷比較小 這種變換因子載荷的方法稱為因子旋轉(zhuǎn) 而旋轉(zhuǎn)方法有多種 最 為常用的是方差最大正交旋轉(zhuǎn)法 本文采用的十三個(gè)基本指標(biāo) 最后歸結(jié)為六個(gè) 公共因子 這六個(gè)公共因子都經(jīng)過了因子旋轉(zhuǎn) 這里選用的就是方差最大正交旋 轉(zhuǎn) 3 1 23 1 2 因子得分因子得分 因子分析的數(shù)學(xué)模型矩陣式 1 把原始變量表示為公共因子的線形組合 但有時(shí)為了更有利于描述研究對象的特征 往往需要反過來將公共因子表示為變 量的線形組合 即 2 pJpjjXXF 11 1 mj 稱式 2 為因子得分函數(shù) 用它來計(jì)算每個(gè)樣品的公共因子得分 由于因子得分函數(shù)中方程的個(gè)數(shù) m 小于變量的個(gè)數(shù) p 因此不能精確計(jì)算出 因子得分 只能對因子得分進(jìn)行估計(jì) 估計(jì)因子得分的方法有很多 在這里采用 的是回歸法 假設(shè)公共因子可以對 p 個(gè)變量做回歸 即建立回歸方程 2 2 2 2 1 0 0 p 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 12 3 mjxxFpjpjjj 2 1110 因?yàn)樽兞亢鸵蜃佣家呀?jīng)標(biāo)準(zhǔn)化 所以有 根據(jù)最小二乘估計(jì)可得 00 ja 其中是旋轉(zhuǎn)后因子載荷陣 B 的轉(zhuǎn)置 R 是原始變量的相關(guān)系數(shù)矩 xRBF 1 B 陣 3 1 33 1 3 利用因子分析構(gòu)建綜合評價(jià)模型利用因子分析構(gòu)建綜合評價(jià)模型 本文結(jié)合各個(gè)公共因子的貢獻(xiàn)率 給出了一個(gè)綜合指標(biāo) 假設(shè)我們選取個(gè)公共因子 第 個(gè)公共因子的貢獻(xiàn)率為 miiw 其中是第 i 公共因子對應(yīng)的特征根 以及各公共因子與原 iw p i i i 1 i 始指標(biāo)的載荷系數(shù) 可以構(gòu)造出上市公司業(yè)績財(cái)務(wù)評價(jià)的綜合模型 模型如下 綜合因子 4 mmfwfwfwF 2211 公式 3 4 中的 f1 f2 fm 表示 m 個(gè)公共因子 w1 w2 wm 表示各公 因子的貢獻(xiàn)率 即公因子權(quán)數(shù) 通過該公式即可計(jì)算上市公司綜合因子得分 由前面的討論可知 經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化和按一定方法旋轉(zhuǎn)后所獲得的因子載荷陣 使 因子的典型代表變量突出 可以得到經(jīng)濟(jì)上明確的解釋 根據(jù)各樣本在不同因子 上得分 可以對樣本從不同角度進(jìn)行評價(jià) 即 f1 f2 fm 的得分均能反映 企業(yè)某一側(cè)面的信息 可作為局部評價(jià)的依據(jù) 3 23 2 構(gòu)造企業(yè)財(cái)務(wù)業(yè)績評價(jià)模型構(gòu)造企業(yè)財(cái)務(wù)業(yè)績評價(jià)模型 上市公司的效益產(chǎn)生于生產(chǎn) 經(jīng)營 銷售等諸多環(huán)節(jié) 各個(gè)環(huán)節(jié)都有相應(yīng)的 財(cái)務(wù)指標(biāo) 制定相應(yīng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)體系 可以揭示上市公司獲取收益的內(nèi)在因素及 其相互關(guān)系 本文在上市公司年報(bào)數(shù)據(jù)中選取有代表性的 13 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)建立模 型 3 2 13 2 1 相關(guān)性分析相關(guān)性分析 原始變量之間的相關(guān)性是通過相關(guān)系數(shù)來表示的 相關(guān)系數(shù)在 1 到 1 之間 變動(dòng) 其值越接近 0 相關(guān)程度越小 其絕對值越接近 1 相關(guān)程度越高 9 相 關(guān)系數(shù)表明了兩個(gè)變量之間相互影響的程度和方向 但不能說明兩變量之間是否 有因果關(guān)系 使用 SPSS 軟件計(jì)算 13 個(gè)原始變量之間的相關(guān)性結(jié)果如表 2 所示 從計(jì)算結(jié)果看來 變量 X1 與 X9 X13 X3 與 X6 X4 與 X5 X9 與 X10 X11 與 X12 X13 相關(guān)性比較強(qiáng) 其中 X1 與 X9 X13 以及 X4 與 X5 X11 X12 與 X13 是正相關(guān)關(guān)系 而 X3 與 X6 以及 X9 與 X10 為負(fù)相關(guān)關(guān)系 說明這些變量與同組 因子相關(guān) X11 X12 與 X13 的相關(guān)系數(shù)相對較高 也可以推斷它們與同組因子相 關(guān) 這說明 在這里使用因子分析比較合適 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 13 表 2 原始變量指標(biāo)相關(guān)系數(shù)表 變量X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13 X11 000 038 355 347 324 449 287 726 541 463 087 129 526 X2 0381 000 114 028 019 169 026 314 008 186 005 012 073 X3 355 1141 000 099 035 544 054 179 292 313 149 129 289 X4 347 028 0991 000 790 257 206 268 272 312 008 144 149 X5 324 019 035 7901 000 228 191 275 206 343 533 615 562 X6 449 169 544 257 2281 000 199 236 359 522 051 068 210 X7 287 026 054 206 191 1991 000 315 184 171 006 005 133 X8 726 314 179 268 275 236 3151 000 394 435 065 090 344 X9 541 008 292 272 206 359 184 3941 000 617 104 129 351 X10 463 186 313 312 343 522 171 435 6171 000 164 187 351 X11 087 005 149 008 533 051 006 065 104 1641 000 980 842 X12 129 012 129 144 615 068 005 090 129 187 9801 000 856 X13 526 073 289 149 562 210 133 344 351 351 842 856 1 000 3 2 23 2 2 確定主因子數(shù)目確定主因子數(shù)目 理論上 主因子的數(shù)目和變量的數(shù)目可以一樣多 但是這樣就達(dá)不到簡化數(shù) 據(jù)結(jié)構(gòu)的目的 為了概括原始變量中所含有的信息 應(yīng)當(dāng)提取比變量數(shù)少的因子 確定因子數(shù)目的方法有好幾種 包括事先確定 根據(jù)特征值 碎石圖 解釋方差 百分比 顯著檢驗(yàn)確定等 10 在這些方法中最常用的有兩種 一是取所有特征值 大于 1 的成分作為主成分 另一個(gè)是根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到的百分比值來確定 一 般來說 提取的主成分應(yīng)能描述樣本 85 以上的信息為宜 即在減少分析指標(biāo)的 同時(shí)盡量減少原指標(biāo)包含信息的損失 力爭對所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較全面的分析 為避免原始數(shù)據(jù)量綱的不同 先運(yùn)用 SPSS 軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理 方 法為 Z scores 將數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化為 Z 分?jǐn)?shù) 3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化之后 再以 13 個(gè)指標(biāo) 數(shù)據(jù)為樣本 計(jì)算樣本協(xié)差陣的特征值 結(jié)果如表 3 所示 表3 因子特征值與貢獻(xiàn)率 主因子特征值貢獻(xiàn)率累計(jì)貢獻(xiàn)率 14 47734 43834 438 3 標(biāo)準(zhǔn)化后變量均值為 0 標(biāo)準(zhǔn)差為 1 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 14 22 39218 40252 839 31 53811 83264 672 41 1698 99673 667 50 9947 64681 314 60 8356 42287 736 從該表可以看出 前 4 個(gè)成分的特征值均大于 1 其累計(jì)貢獻(xiàn)率為 73 667 而提取 6 個(gè)成分 其累計(jì)貢獻(xiàn)率為 87 736 即使用 6 個(gè)公因子可以描 述樣本協(xié)差陣 87 736 的信息 考慮到 4 個(gè)成分涵蓋信息百分比低于 85 本文 采用 6 個(gè)因子描述總體信息 3 2 33 2 3 對數(shù)據(jù)處理結(jié)果的分析對數(shù)據(jù)處理結(jié)果的分析 從因子特征值和解釋方差百分比的結(jié)果來看 不存在一個(gè)處于絕對主導(dǎo)地位 的因子 但是存在兩個(gè)相對于其他因子重要得多的因子 如前兩個(gè)因子 它們的 累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá) 52 839 保留的六個(gè)因子能概括原始變量的絕大部分信息 可以達(dá)到將近 88 的信息量 結(jié)合原始變量的意義 可以解釋六個(gè)公因子的基本 含義 選取 6 個(gè)因子進(jìn)行計(jì)算的因子載荷矩陣 A 如表 4 所示 表 4 因子提取結(jié)果 選取因子 選擇指標(biāo) 123456 X1 726 406 3 835E 02 9 329E 02 329 178 X2 7 168E 02 205 9 463E 02 902 267 118 X3 400 232 697 242 110 213 X4 500 133 721 288 269 5 214E 03 X5 717 303 532 136 197 7 044E 02 X6 538 430 257 7 984E 02 436 360 X7 318 280 241 1 996E 02 484 642 X8 602 413 119 360 379 161 X9 613 373 122 101 1 556E 03 373 X10 678 358 7 860E 02 9 003E 02 290 153 X11 594 755 184 144 9 111E 03 6 092E 02 X12 643 740 8 764E 02 102 2 278E 02 4 576E 02 X13 816 451 194 2 906E 02 195 5 749E 02 為理解公共因子的意義 有必要對因子載荷矩陣 A 進(jìn)行旋轉(zhuǎn)變換 因子旋轉(zhuǎn) 的目的是使矩陣結(jié)構(gòu)簡化 因子的貢獻(xiàn)越分散越好 旋轉(zhuǎn)就是一種坐標(biāo)變換 在 旋轉(zhuǎn)后的新坐標(biāo)系中 因子載荷將得到重新分配 使公因子負(fù)荷系數(shù)向更大或更 小 4的方向變化 使公因子的典型代表變量突出 可以得到經(jīng)濟(jì)上明確的解釋 11 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 15 旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣如表 5 所示 表 5 旋轉(zhuǎn)后的因子提取結(jié)果 選取因子 選擇指標(biāo) 123456 X1 121 832 128 210 115 245 X22 124E 02 5 871E 02 3 463E 02 2 428E 02 974 1 374E 02 X3 152 209 266 798 1974 636E 02 X4 9 154E 03 211 942 2 687E 02 4 032E 029 580E 02 X5 520 139 806 2 172E 02 6 534E 03 110 X6 1 520E 03 187 225 860 168 121 X7 5 536E 03 149 129 9 528E 02 1 280E 02 915 X88 412E 02 804 5 443E 02 3 724E 02 304 309 X95 810E 02 737 156 293 6 946E 02 136 X10 114 564 290 475 230 123 X11 988 1 597E 02 3 710E 02 4 763E 02 2 844E 02 3 111E 02 X12 977 9 180E 03 155 3 684E 02 1 532E 02 2 995E 02 X13 877 381 6 473E 02 123 9 253E 027 924E 02 原始變量與公共因子的關(guān)系可以表示為 X1 0 121f1 0 832f2 0 128f3 0 210f4 0 115f5 0 245f6 X2 2 124 10 2f1 5 871 10 2f2 3 463 10 2f3 2 428 10 2f4 0 974f5 1 374 10 2f6 X3 0 152f1 0 209f2 0 266f3 0 798f4 0 197f5 4 636 10 2f6 X4 9 154 10 3f1 0 211f2 0 942f3 2 687 10 2f4 4 032 10 2f5 9 580 10 2f6 X5 0 520f1 0 139f2 0 806f3 2 172 10 2f4 6 534 10 3f5 0 110f6 X6 1 520 10 3f1 0 187f2 0 225f3 0 860f4 0 168f5 0 121f6 X7 5 536 10 3f1 0 149f2 0 129f3 9 528 10 2f4 1 280 10 2f5 0 915f6 X8 8 412 10 2f1 0 804f2 5 443 10 2f3 3 724 10 2f4 0 3045f5 0 309f6 4 使公因子負(fù)荷系數(shù)如向 1 更大 或是向 0 更小 變化 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 16 X9 5 810 10 2f1 0 737f2 0 156f3 0 293f4 6 946 10 2f5 0 136f6 X10 0 114f1 0 564f2 0 290f3 0 475f4 0 230f5 0 123f6 X11 0 988f1 1 597 10 2f2 3 710 10 2f3 4 763 10 2f4 2 844 10 2f5 3 111 10 2f6 X12 0 977f1 9 180 10 3f2 0 155f3 3 684 10 2f4 1 532 10 2f5 2 995 10 2f6 X13 0 877f1 0 381f2 6 473 10 2f3 0 123f4 9 253 10 2f5 7 924 10 2f6 5 在獲得公共因子后 再利用回歸分析法求出各上市公司的主因子得分 計(jì)算 結(jié)果見表 6 表 6 因子得分系數(shù)矩陣 選取因子 選擇指標(biāo) 123456 X1 027 402 082 101 172 088 X2 027 055 044 021 832 010 X3 037 071 203 515 163 055 X4 123 043 588 011 068 037 X5 098 106 447 017 000 022 X6 061 224 136 600 141 077 X7 001 138 029 044 018 922 X8 004 425 143 268 185 157 X9 062 387 002 010 119 299 X10 040 163 114 190 159 265 X11 365 091 080 004 063 002 X12 346 090 004 008 047 018 X13 291 132 121 059 082 032 從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣和六個(gè)主因子的表達(dá)式 可以觀察到各個(gè)主因子及 其與原始變量的數(shù)量關(guān)系 主因子與各指標(biāo)的關(guān)系可用圖2表示 因子f1主要受年末資產(chǎn)總額 X11 主營業(yè)務(wù)收入凈額 X12 和凈利潤 X13 三個(gè)指標(biāo)的影響 集中反映上市公司的盈利能力 因子f2主要受每股收 益 X1 總資產(chǎn)利潤率 X8 和市場投資回報(bào)率 X9 三個(gè)指標(biāo)的影響 反映 上市公司的管理能力 因子f3主要受總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 X4 和流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 X5 兩個(gè)指標(biāo)的影響 反映上市公司在資產(chǎn)方面的管理能力 因子f4主要受主 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 17 營業(yè)務(wù)利潤率 X3 和資產(chǎn)負(fù)債率 X6 兩個(gè)指標(biāo)的影響 反映上市公司主營業(yè) 務(wù)的鮮明狀況 因子f5主要受加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率 X2 這個(gè)指標(biāo)的影響 反 映上市公司的股本擴(kuò)張能力 因子f6主要受主營業(yè)務(wù)增長率 X7 和股價(jià)波動(dòng)率 X10 兩個(gè)指標(biāo)的影響 反映上市公司的成長能力 圖2 因子與變量的關(guān)系 對上市公司業(yè)績評價(jià)的綜合得分 是以每個(gè)主因子的方差貢獻(xiàn)率占六個(gè)主因 子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)數(shù)來進(jìn)行加權(quán)計(jì)算 按照全部方差解釋中各主因子 的得分情況 得到計(jì)算公式為 F 34 438f1 18 402f2 11 832f3 8 996f4 7 646f5 6 422f6 6 利用公式 6 可以計(jì)算各上市公司財(cái)務(wù)狀況的綜合得分 通過得分情況對 公司業(yè)績進(jìn)行分析評價(jià) 在分析過程沒有直接對相關(guān)的財(cái)務(wù)指標(biāo)采用權(quán)重 得到 的權(quán)數(shù)也是隨著數(shù)學(xué)變換過程自動(dòng)生成的 具有較強(qiáng)的客觀性 在很大程度上減 少了主觀性而又不失科學(xué)性 合理性 這種因子分析方法消去了各財(cái)務(wù)評價(jià)指標(biāo) 間相關(guān)性影響 因而降低了上市公司財(cái)務(wù)狀況評價(jià)中較多指標(biāo)選擇的工作量 綜 合 能 力 因 子 f1盈利能力因子 f2管理能力因子 f3償債能力因子 f4特征能力因子 f5擴(kuò)張能力因子 f6成長能力因子 年末資產(chǎn)總額 主營業(yè)務(wù)收入凈額 凈利潤 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 總資產(chǎn)利潤率 總資產(chǎn)利潤率 主營業(yè)務(wù)利潤率 資產(chǎn)負(fù)債率 每股收益 加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率 主營業(yè)務(wù)增長率 股價(jià)波動(dòng)率 市場投資回報(bào)率 北京物資學(xué)院 2008 屆畢業(yè)論文 設(shè)計(jì) 18 4 4 應(yīng)用業(yè)績評價(jià)模型應(yīng)用業(yè)績評價(jià)模型 4 14 1 應(yīng)用模型計(jì)算上市公司綜合得分應(yīng)用模型計(jì)算上市公司綜合得分 應(yīng)用計(jì)算公式 6 計(jì)算信息技術(shù)行業(yè)82家上市公司的綜合得分 計(jì)算結(jié)果 的前10名和后10名見表7和表8 表 7 公司得分及排名 前 10 名 股票 代碼 公司 名稱 f1 排名 f2 排名 f3 排名 f4 排名 f5 排名 f6 排名 綜合 排名 600271航天信息 2228261057 1 600406國電南瑞 4449101326 2 600588G 用友 89631713 3 600410華勝天成 712656570 4 000063G 中興 533937676 5 000602G 金馬 385921164 6 600050中國聯(lián)通 11327216348 7 600536中國軟件 61719181912 8 000021深科技 A 12242573051 9 002027七喜控股 7811177863 10 表 8 公司得分及排名 后 10 名 股票 代碼 公司 名稱 f1 排名 f2 排名 f3 排名 f4 排名 f5 排名 f6 排名 綜合 排名 000035ST 科健 142843823724 73 600198大唐電信 747557427775 74 000583 ST 托普 667078781267 75 600608上?？萍?618123657365 76