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时间:2017-12-30
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1、对我国汽车行业上市公司业绩实证研究和评价 摘要:本文构建了汽车行业上市公司业绩评价指标体系,并以沪深股市中68家汽车类上市公司2011年年报数据为依据,从盈利能力、成长能力、偿债能力、运营能力四个方面进行了实证分析。根据因子得分对汽车行业业绩作出一个客观、综合的评价,并提出相应的对策。关键词:指标体系;因子分析;经营业绩样本的选择及指标体系的构建本文随机选取了沪深两市共68家汽车行业上市公司的A股作为样本。样本数据均取自公开披露的2011年年报和有关财务指标。一般来说,经营业绩是从企业的盈利能力、偿债能力、成长能力、运营能力等方面来进行评价的。本文选取了
2、上述指标,其中盈利能力(一级正指标指标)有净资产收益率(%)X1、总资产收益率(%)X2、主营业务收益率(%)X3、每股收益(元)X4、每股未分配利润(元)X5;偿债能力(一级适度指标)有股东权益比率(%)X6、资产负债率(%)X7、流动比率(%)X8、速动比率(%)X9、应收账款周转比率(%)X10;成长能力(一级正指标)有主营业务增长率(%)X11、每股收益增长率(%)X125、净利润增长率(%)X13;运营能力(一级指标)有总资产周转率(%)X14(适度指标)、每股净资产(元)X15(正指标)。实证分析5KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)
3、检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标,KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析;KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱,原有变量越不适合作因子分析。Bartlett球体检验的虚无假为相关矩阵是单位阵,如果不能拒绝该假设,就表明数据不适合作因子分析。一般说来,显著水平值越小(小于0.05)表明原始变量之间越可能存在有意义的关系,如果显著性水平很大(0.10以上)表明数据不适宜作因子分析。经检验,KM0值为0.660,但Bartlett球度检验统计量的观测值为1304.046,伴随概率值为0.000(小于
4、0.01),达到了显著性水平,因此拒绝零假设,原有变量相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。综合KMO检验和Bartlett球度检验结果,可以对原始数据作因子分析。根据特征值大于1的原则,五个主成份入选,并且前五个主成份的累积方差贡献率达到85.889%,可以反映原指标85.889%的信息量。按极大方差旋转法对因子载荷矩阵进行旋转后得到旋转后的因子载荷矩阵,通过计算可以看出经过旋转后因子载荷向0、1两级分化,各因子代表了明显的经济意义:F1中绝对值大的有X8、X9、X6、X7、X3,变量X6、X7、X8、X9反映了偿债能力,变量X3则反映了盈利能力,因此可以把
5、F1称为偿债盈利因子;F2中绝对值大的有X4、X5、X1、X15、X2,变量X1、X2、X4、X5反映了盈利能力,变量X15则反映了运营能力,因此可以把F2称为盈利运营因子;F3中绝对值大的有X7,变量X7反映了运营能力,因此把F3称为运营因子;F4中绝对值大的有X12、X13,变量X12、X13反映了成长能力,因此把F4称为成长因子;F5中绝对值大的有X11,变量X11反映了成长能力,因此把F5称为成长因子。由此计算因子得分系数矩阵,通过因子得分矩阵可建立两个变量在因子上的得分函数:以五个公因子对应的方差贡献率为权数进行加权平均,得到综合因子得分函数:F
6、=(027731F1+024005F2+014962F3+010875F4+008334F5)/085889。应用因子得分函数计算各变量在公因子上的得分及因子综合得分,从而可以对经济指标进行排序和评价如下:5F1综合了整个指标体系27.7%的信息,亚夏汽车、一汽轿车、国机汽车、远东传动、海马汽车分别占据着行业的前五位。较高的偿债能力可以降低企业的资金风险,使公司可以从银行、资本市场等其他渠道获得企业更多的发展资金,提升经营业绩。F2综合了整个指标体系24.0%的信息,亚星客车、潍柴动力、ST金杯、中国重汽、曙光股份的优势比较明显。对于汽车类上市企业来讲较高
7、的盈利能力可以为公司提供较多的资金支持,所以企业的盈利能力和运营水平能够促进公司综合指标的上升。F3综合了整个指标体系14.9%的信息,禾嘉股份、模塑科技、国机汽车、长春一东、风神股份的运营水平较高。良好的运营能力能够极大的提升企业的业绩。从F4、F5(成长因子)来看,亚夏汽车、国机汽车、一汽轿车、一汽夏利,亚星客车的成长能力较好,而博盈投资、模塑科技、长春一东、东安动力、禾嘉股份的成长能力较差。公司的成长性是投资者最为关注的因素,良好的成长性是优秀公司的重要体现。结论与对策5F(综合评价指标)综合得分为8.55,代表汽车类上市公司经营业绩的平均水平,高于
8、平均水平的有24家,低于平均水平的有44家,得分前五位的有禾嘉股份
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