我国农业上市公司财务绩效评价研究.doc

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1、.我国农业上市公司财务绩效评价研究朱莉娟（农业大学经济与管理学院，650000）摘要：农业是我国证券市场上一个非常重要的一个行业，其稳定健康发展对整个社会经济起着非常重要的影响，加之近年来政府部门高度重视农业的发展，因此，对农业上市公司财务绩效的研究显得十分必要。本文主要运用SPSS17.0，通过因子分析法，对我国A股市场农业上市公司2014年的财务绩效进行实证研究，研究表明我国农业上市公司经营绩效呈“两头小，中间大”的椭圆形分布，同时行业部各子行业发展不均衡，文章最后给出了相关政策建议。关键词：农业上市公司，财务绩效，因子分析一、引言中国作为

2、一个人口众多，耕地较少的农业大国，截止2014年我国耕地面积约为20.3亿亩，人均耕地面积约为1.4亩，不到世界人均耕地面积的一半，由此可见，提高农业部门的生产效率已成为当务之急。农业上市公司作为中国证券市场的重要组成部门，它不仅实现了我国农业经济的产业化升级，也带动了整个国民经济的发展。农业上市公司经营状况的好坏可以通过财务数据显示，因此可以通过对财务数据研究对农业上市公司做出客观的评价。本文主要利用因子分析法，从偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力四方面采用15个财务指标对农业上市公司进行财务绩效分析，得出农业上市整体现状及发现公司经营过

3、程中存在的问题，并由此得出提高企业绩效的各种手段措施。二、文献综述我国学者对农业上市公司财务绩效评价方面做了一系列研究。玲运用移动平均法和因子分析法对农业上市公司绩效进行评价，得出当期农业上市公司规模较小，经营绩效呈“两头小，中间大”的橄榄形分布。郝祥坤，海燕、丽等运用运用因子分析法，实证分析了农业上市公司的财务绩效，研究得出农业上市公司整体绩效较低，总体财务状况较差，多元化道路受阻。伟运用二次相对评价模型、因子分析法对农业上市公司业绩进行评价，研究发现农业上市公司发展潜力较大，如果加强资产管理、成长能力，取得政府在贷款等方面的支持，必将带动我

4、国农业快速发展，提升我国农业在国际的竞争力。Word文档.三、研究方法本文主要采用了因子分析法对A股农业上市公司2014年财务数据进行实证分析。为了保证研究结果的有效性，本文剔除ST、PT类农业上市公司和2014年12月31日未公布财务数据，财务数据缺失，异常的公司。最终选择了33家农业上市公司进行财务状况分析。数据主要来自和讯网和证券之星公布的各农业企业信息。本文主要从偿债能力，盈利能力，营运能力，和成长能力四个方面选择了资产负债率，速动比率，现金比率，净资产收益率，总资产收益率，资本金收益率，主营业务利润率，每股收益，应收帐款周转率，存货周

5、转率，总资产周转率，主营业务收入增长率，净利率增长率，总资产扩率，固定资产投资扩率十五个指标。二、实证分析本文选取的15个财务指标，利用SPSS17.0，通过因子分析法，我们可以得到以下结果：首先需要对2014年33家农业上市公司的财务指标进行相关性检验，从而排除偶然性因素的影响。一般而言，KMO值>0.5，意味着可以进行因子分析。由表1可以看出，本文样本的KMO为0.658，大于0.5，因子相关性较强，同时sig(显著性概率)为0.00，小于0.05，这表明原始数据之间的相关性较为明显，适合做因子分析。表1KMO和Bartlett的检验取样足

6、够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。Bartlett的球形度检验近似卡方dfSig..575585.799105.000表2为总方差解释表，从表中我们可以看到4个最大特征根，他们累积贡献率为79.033，说明4个主成分足够充分说明解释原始数据的信息，因此这些变量适合做因子分析。表2解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%合计方差的%累积%15.48636.57736.5775.11934.12834.1285.11934.12834.128Word文档.23.27621.84358.

7、4203.26021.73455.8633.26021.73455.86331.84412.29670.7152.12314.15370.0162.12314.15370.01641.2488.31879.0331.3539.01779.0331.3539.01779.0335.8545.69384.7266.7625.08189.8077.5793.86393.6718.4232.82196.4929.2701.80298.29310.123.81899.11111.058.38699.49712.038.25599.75213.028.18

8、899.94014.007.04699.98715.002.013100.000表3为旋转后的因子系数矩阵，旋转后的因子系数可以使得解释变量两极分化，