新能源汽车制造企业财务实力及风险防范探究

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1、新能源汽车制造企业财务实力及风险防范探究【摘要】文章以13家上市的新能源汽车制造企业为研究对象，选取了20个财务指标，通过运用统计分析软件SPSS17.0中的因子分析法构建指标体系，对13家新能源汽车的财务状况进行了实证分析，并给出一些风险防范建议，为其更好地投资于新能源汽车行业提供一些参考依据。【关键词】新能源汽车；制造企业；财务实力；因子分析一、新能源汽车制造企业发展现状新能源汽车行业已成为汽车业发展的方向和投资热点，但是如果企业没有雄厚的财务实力、扎实的技术团队等，新能源汽车制造企业很难在激烈的竞争中站稳脚步。目前新能源汽车主要有混合动力汽车、氢发动机汽车、纯电动汽

2、车、燃气汽车、燃料电池汽车以及醇瞇汽车等。新能源汽车制造企业发展中面临的主要风险有技术难点、政策法规不确定性、成本高、消费市场狭小、配套设施不健全等等。虽然新能源汽车制造业前景广阔，但这众多风险迫使投资者及企业必须谨慎行事，不能盲目乐观。由于新能源汽车制造业的高风险，所以要投资新能源汽车制造业，分析企业的财务实力、运营能力、财务风险、行业地位、研发能力等就显得格外重要。投资者只有找准定位，有的放矢，才能积极做好风险防范措施，更好地投资于新能源汽车制造业、创造更大的盈利空间。二、实证分析（一）样本数据和财务指标的选择统计数据表明，汽车行业的上市公司较多，有82家，但新能源汽

3、车制造业的上市公司并不多。本文从新能源汽车网中选取了13家目前已研发成功并制造出有相当水平的新能源汽车企业为研究样本，并以从东方财富网中获得的这13家新能源汽车制造业上市公司2011年年报资料为样本数据。在财务指标的选择方面，本文选取了能全面反映新能源汽车上市公司的成长能力、盈利能力、经营能力、偿债能力、资本结构等方面的20个财务指标，见表1。（二）新能源汽车制造企业财务实力的因子分析1•提取特征向量和特征值表2显示了相关系数矩R的特征值、贡献率及因子旋转结果，通过运用统计分析软件SPSS17.0,对数据进行标准化处理，并建立标准化的系数矩阵。因为数据通过了KMO、Bar

4、tlett检验，所以认为其适于采用因子分析的方法。具体数据见表2O由表2可以看出前6个变量的特征值分别为2&558、23.440、14.283、11.346、6.647、5.552,其累计贡献率为89.826%,已经超过85%；同时特征根分别为5.5712、4.688、2.857、2.269、1.329、1.110,都大于1,这就满足了因子分析法的条件。因此可以认为前6个因子基本上包括了所有评价指标所要反映的内容，它们足以能够反映新能源汽车制造业上市公司的财务实力和风险状况。2.因子旋转及公因子的命名由于个别变量在所提取的6个公因子上的载荷没有明显差异，所以为了使每个公共

5、因子的涵义更加清晰明确，笔者对因子载荷矩阵进行了方差最大化的因子旋转，使得载荷系数趋于0或1。假设Fl、F2、F3、F4、F5、F6分别为所提取的6个公共因子经过旋转而得到的因子载荷矩阵。根据旋转后的因子载荷矩阵分析，根据各个因子在财务指标上的载荷大小，笔者将20个财务指标划分为6个公共因子，各公共因子的命名见表3。3.因子评分和排名本文根据统计分析软件SPSS17.0中的回归分析方法计算出了各因子的得分系数矩阵，根据因子得分系数矩阵，可以建立各个因子的评分函数如下：Fl=0.151X1+0.249X2+0.228X3-0.037X4-0.03X5-0.084X6+0.1

6、99X7+0.069X8+0.178X9-0.016X10-0.082X11-0.049X12-0.066X13-0.038X14-0.053X15-0.006X16-0.019X17-0.015X18+0.178X19-0.021X20o以此类推，分别列出F2、F3、F4、F5、F6,而且XI、X2、X3、X4-X20是各个财务指标经过处理后的标准化数据。再以旋转后的各因子的方差贡献率与六个公因子的累计方差贡献率为权重进行加权求和运算，由六个因子的线性组合可以得到新能源汽车制造业上市公司财务实力及风险评价函数，即得到的综合评价指标函数F,F=0.2685F1+0.228

7、0F2+0.1612F3+0.1290F4+0.1235F5+0.0897F6,计算各因子得分、排名及综合排名见表4。三、研究结论与建议本文利用统计分析软件SPSS17.0中的因子分析方法对我国13家新能源汽车制造业上市公司的财务实力和风险状况进行了定量分析研究，依据各因子得分、排名及综合排名,得出以下结论。从因子综合评分排名来看，各公司的综合财务状况相对稳定且差异不大。从各因子的综合排名可知，宇通客车、上汽集团、金龙汽车、中通客车排名前几位，说明这些企业的综合财务实力较强，面临的财务风险相对较小，所以可以积极投资做好技术研发