基于因子分析法的上市公司业绩评价实证研究

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1、基于因子分析法的上市公司业绩评价实证研究//.paper.edu.cn-1-基于因子分析法的上市公司业绩评价实证研究高德山山东日照烟草有限公司，山东日照（7><276826）摘要：本文以24家IT制造类（电器制造类）上市公司为研究样本，利用因子分析法从原14个指标中提取7个不相关的综合指标，进行实证分析，构造出上市公司经营业绩综合评价模型，并对这些上市公司2004年度业绩状况进行排序，根据排序结果可明显看出各公共因子对因子总得分的影响，对投资者的投资决策及管理者进行有效地管理有一定的指导意义。关键词：上市公司；业绩评价；因

2、子分析法中图分类号：F<275.5随着我国证券市场的不断发展，上市公司经营业绩已经成为投资者、债权人、政府管理部门、企业管理者及至普通员工共同关注的问题。尤其对于投资者来说，准确地了解上市公司的经营业绩，可以提高投资的准确性和科学度。而上市公司业绩是由多指标的综合体系来反映的，在评价时投资者为了获取上市公司最全面的信息，往往会得到大量的评价指标，然而这些数据在带来上市公司经营业绩信息的同时，也给指标分析带来困难，且这些众多的指标之间可能存在相关性，一些指标可能包含另一部分的信息，出现了信息的重叠，这更增加了问题分析的复杂性

3、，为了避免这些情况的出现，本文利用因子分析法很好地解决了这个问题。1.利用因子分析法构造上市公司业绩评价模型因子分析法（FactorAnalysis）,最早是由美国的心理学家Charlesspearman在1904年提出的[1]，其基本原理就是在尽可能不损失信息或少损失信息的情况下将多个变量减少为少数几个潜在的因子，这几个因子可以高度地概括大量数据中的信息，这样既减少了变量数，又同样能再现变量之间的内在联系。因子分析法基本原理及在业绩评价中应用的具体步骤如下：设有N个样本，每个样本观测P个指标，把指标写成矩阵pnnpnnp

4、pxxxxxxxxxX×????????????????????????????=;;###;;;;212222111211（一）将原始数据标准化.由于指标体系中各指标的量纲不同，指标间不具有可比性，因此要对原始数据进行标准化处理。Xij*=jjijsxx??其中，xij为第i个样本的第j个指标值，jx为样本第j个指标的平均值，Sj为样本第j个指标标准差。（二）计算相关系数矩阵R=XXT。为简便起见，设经标准化处理后的矩阵仍记为X，XT为X的转置阵。//.paper.edu.cn-2-pppppppprrrrrrrrrR×

5、????????????????????????=;;#;;##;;212222111211其中，rij为指标i与指标j的相关系数.（三）求相关系数矩阵R的特征值iλ(i=1,2,….p)，分别记为pλλλ≥≥≥....21＞0，并求方差贡献率ai(i=1,2,…p)及累计方差贡献率∑ia，确定公共因子Fi(i=1,2,……m)。其中∑==pjjiia1λλ,∑∑∑===piimiiia11λλ（i,j=1,2,……p）。确定公共因子个数m的准则是851≥∑=miia%。（四）运用方差最大旋转法（Varimax）进行因子旋

6、转，求旋转后因子载荷矩阵，对公共因子进行解释。（五）运用汤姆森回归法[2]（由Thompson提出，因而命名为汤姆森回归法），得到旋转后回归系数，即因子得分系数矩阵D，求得因子得分函数。F=DX其中，D=ATR-1，A=（aij）p×m为旋转后因子载荷矩阵，R-1为相关系数矩阵的逆矩阵。（六）以选出的公共因子的方差贡献率为权数，将各因子得分进行综合，得出上市公司综合因子得分，即业绩综合评价模型。Z=imiiBF∑=1其中，Bi为公共因子的方差贡献率。2.样本的选取及评价指标的筛选本文根据互联网实验室提供的《中国IT上市公司

7、基本状况研究报告》中对沪深两市地A股108家IT公司进行的分类[3]，选取24家IT制造类（电器制造类）作为研究样本。数据来源主要是上市公司资讯网（.cnlist4>>）及网易财经所披露的上市公司年度及相关信息。在分析过程中本文选取每股加权收益(X1)、每股净资产(X2)、每股资本公积(X3)、主营业务利润率(X4)、总资产报酬率（X5）、净资产收益率（X6）、应收账款周转率（X7）、存货周转率（X8）、总资产周转率（X9）、流动比率（X10）、速动比率（X11）、资产负债率（X12）、主营业务收入增长率（X13）、总资产

8、增长率（X14）14个财务指标进行上市公司业绩评价。3.实证分析及结果根据以上模型及有关数据，应用SPSS10.0统计分析软件中的因子分析法（FactorAnalysis）中的主成分分析法（Principalcomponents）进行辅助运算,得到特征值矩阵（见表1）。//.paper.edu.cn-3