基于因子分析的环保类上市公司盈利能力分析.doc

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1、基于因子分析的环保类上市公司盈利能力分析　　摘要：本文先阐述环保行业上市公司基本发展现状。其次，再运用因子分析法对16家环保上市公司2015年主要财务指标进行运算，从而得出综合盈利能力得分及排名。最后，通过对结果进行分析，向环保行业上市公司提出针对性建议，为管理者、投资者、债权人决策提供合理依据。　　关键词：环保行业；盈利能力；因子分析　　一、现状　　过去的几十年里我国的经济快速增长，人民的生活水平得到了很大地提高，然而经济的快速增长也带来了环境恶化问题。这些问题的日益严重吸引了人类开始高度关注资源环境问题。一些将保护环境、节能减排和利益创收相结合的新型产业应运

2、而生，如节能环保产业。随着我国政府对环境保护方面的不断投入以及这方面优惠政策的频繁出台，相应的上市公司已经成为我国经济增长的新亮点，受到了广泛关注。　　盈利能力是指企业获取利润的能力，通常的表现为一定时期内企业获取数额的多少及其水平的高低。通过对环保上市公司盈利的能力进行评价，可以为环保公司提高自身管理水平提供决策依据，同时还可以为中小投资者提供相应的指导。　　二、关于盈利能力的相关研究　　国内外传统的盈利能力分析一般只选取会计利润指标，这种方法存在一定程度上的局限性，而在因子分析法下建立的多指标评价模型则有效避免了权重选择的主观性问题。　　[1]运用因子分析法

3、，对创业板公司进行盈利能力分析后发现，创业板公司的盈利性在上市后都有不同程度的降低，如何分配上市后募集的资金成为了目前需要解决的首要问题。[2]选取物流行业23家上市公司进行分析后，认为要提高公司的盈利能力，核心是要提高企业的技术创新水平。[3]放弃从整体经营绩效而是选择从盈利能力的视角对31家农业类上市公司的绩效进行了深度地剖析，发现资本回报因子、主营业务因子和流转变现因子是影响农业类上市公司盈利能力的主要因子。[4]则选择从投资者的角度对上市公司盈利能力进行分析，突破了传统业绩评价方法存在的局限，也使评价更具有客观性和系统性。　　就目前来看，我国在运用因子分

4、析法研究上市公司盈利能力方面已有了较为丰富的研究成果。但针对环保上市公司盈利能力的评价分析还是占少数，因此本文运用因子分析法力求更全面地分析环保行业上市公司盈利能力，并找出影响其发展趋势的决定性因素，以达到对其更深层次的认识。　　三、实证研究　　样本选取及数据来源　　截止到2015年12月31日，我国境内上市的公司一共3052家，其中所属生态保护和环境治理板块的环保公司一共有16家。本文选择了世纪星源、中电环保等16家上市公司作为研究对象，根据万得金融终端数据库提供的2015年年报数据，运用SPSS软件对选取的9项财务指标进行因子分析。　　指标选取　　本文遵循综

5、合性、简洁性和可操作性三个基本原则，选用摊薄每股收益、主营业务利润率、成本费用利润率、净资产收益率、流动比率、速动比率、总资产净利率、主营业务成本率、销售净利率9个指标来构建衡量环保行业上市公司盈利能力的指标体系。　　适度性检验　　对因子进行KMO和Bartlett检验，如表1，主要是为了确定指标间的相关性，判断变量是否适合做因子分析。KMO是一种专门用于检查变量间偏相关性的检验方法，KMO值接近1，就意味着各变量间的相关性越强，原有变量就越适合作因子分析。　　由上表检验结果可知：KMO分析结果为0.617，大于0.5，说明变量间相关性较强，比较适合进行因子分析

6、；Bartlett的球形度检验分析结果为0.000，小于0.01，也说明了变量适用于因子分析法分析。　　提取公因子　　分析解释的总方差表，如表2，我们可以得到以下一些信息：第一个因子的特征值为5.560，可解释的方差的为61.773%，累积贡献率为37.916%，以此类推。再者，只有前三个因子的特征值是大于1的，且累计方差值达到了92.785%，说明前三个因子已经包含了原始9个变量的大部分信息，所以，决定选择这3个因子来代替原始变量进行分析。　　因子旋转及命名　　对上述选出的3个因子采用最大方差法进行旋转，根据得到的旋转成分矩阵可以发现：因子1：成本费用利润率、

7、净资产收益率、摊薄每股收益、总资产净利率、销售净利率在F1上有较高的载荷率，且这5个变量基本上都是与获利有关的因子，所以将其命名为获利因子；因子2：主营业务利润率，主营业务成本率在F2上有较高的载荷率，可以看出这两个变量反应了一个公司的主营业务情况，所以将其命名为营运因子；因子3：流动比率、速动比率在F3上有比较高的载荷率，而且这两个变量反应了公司的短债偿债的能力，所以我们可以将其命名为偿债因子。　　得分计算　　运用SPSS软件进行操作，可以得到环保行业上市公司因子得分系数矩阵，接着根据矩阵构建得分公式Fi=β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6

8、X6+β7X7+β8X8