基于因子分析法的整体上市公司长期绩效分析

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1、基于因子分析法的整体上市公司长期绩效分析摘要：随着经济发展方式的转变和经济结构的调整，整体上市概念渐渐成为市场关注的焦点。整体上市能不能改善上市公司的长期绩效，本文对整体上市公司上市前一年、上市当年、上市后一年及上市后三年的财务绩效进行了因子分析。研究结果表明，整体上市既提高了上市公司的短期绩效，又改善了长期绩效。关键词：因子分析法整体上市长期绩效随着经济发展方式的转变和经济结构的调整，通过资本市场进行并购重组成为调整国有经济布局和淘汰过剩产能的有效手段，并购重组成为资本市场最大的投资主题之一。在2011年国资委的重点工作中，推进

2、央企集团整体上市是重中之重。而在央企整合的带动下，地方国企也迎来了新的重组浪潮。　　一、整体上市的内涵和意义　　整体上市是指一家公司将其主要资产和业务整体改制为股份公司进行上市的做法。随着证监会对上市公司业务独立性的要求越来越高，整体上市越来越成为公司首次公开发行上市的主要模式。从目前我国企业整体上市的做法看，企业整体上市主要有四种模式：第一，再次融资+资产收购，即上市公司通过再次融资来收购母公司的资产以实现整体上市。这是目前企业整体上市时采用较多的一种模式；第二，股票置换+吸收合并，即母公司通过所控制的几个上市公司之间换股的方式

3、进行吸收合并，实现母公司资产的整体上市；第三，现金收购+吸收合并，即通过现金收购的方式完成资产的吸收合并，实现集团公司的整体上市；第四，集团改制+首次上市（IPO），即集团公司整体改制为股份公司并首次公开发行股票，其资产全部进入上市公司。　　从证券市场的功能看，其最基本的功能就是提高资源配置效率，促进上市公司做强做大。整体上市的积极意义表现在：一是整体上市符合股票市场所具有的产业整合功能，有利于优质企业做大、做强、做好，进一步发挥企业集团的产业优势、产品优势与管理优势，降低企业与市场的交易费用与交易成本，进而有利于提升市场的资源配

4、置功能与产业整合功能，提高市场的运行效率与运行质量；二是有利于消除关联交易等市场痼疾；三是有利于为市场的金融创新拓展空间。　　二、研究方法及其原理　　因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。基本思想是：根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量不相关或相关性较低，每组变量代表一个基本结构——即公共因子。因子分析模型如下：　　X1=a11F1+a12F2+……+a1mFm+a1ε1X2=a11F1+a

5、22F2+……+a2MFm+a2ε2……Xn=an1F1+an2F2+……+anmFm+anεn　　其矩阵形式为：X=aF+aε　　其中x1、x2、……、xn个原始变量；F1、F2、…、Fm为x的主因子或公共因子；ε为x特殊因子，即原有变量不能被因子所解释的部分。　　因子分析的步骤：第一，根据研究问题选取原始变量；第二，将样本数据进行标准化，消除量纲的影响；第三，确认待分析的原变量是否适合作因子分析；第四，求解初始公共因子及因子载荷矩阵；第五，因子旋转；第六，计算因子得分及综合得分。以各因子的方差贡献率为权重，由各因子的线性组合得

6、到综合评价指标函数。F=（Fm）/（），此处O和Bartlett检验，以判断样本数据是否符合因子分析的前提条件，分析结果见表2。（表略）　　由分析结果可知，KMO检验结果为0.599，可以进行因子分析。同时Bartlett的球形度检验的显著性概率为p=0.000<0.001，达到了非常显著水平，也表明适合进行因子分析。因此，本文对样本公司整体上市前一年的财务数据进行因子分析是基本可行的。　　（四）因子个数的确定。运用SPSS18.0统计软件，对样本公司的财务数据进行因子分析，根据累积方差贡献率大于等于85%的原则提取4公共因子，4

7、个因子的累积方差贡献率为86.330%，如表1所示。由此，可以认为前4个公共因子能够解释原始变量的大部分信息。　　（五）因子旋转。通过对初始因子载荷矩阵进行方差最大旋转，使载荷矩阵中的系数向0-1分化，有助于对因子进行解释。　　从表2可知，公共因子F1的载荷主要集中于销售增长率和资本积累率，反映了企业的发展能力；因子F2的载荷主要集中于净资产收益率和总资产报酬率，反映了企业财务效益状况；因子F3的载荷主要集中于总资产周转率和流动资产周转率，反映了资产营运状况；因子F4主要由已获利息倍数决定，反映企业的偿债能力。　　（六）计算因子得

8、分及综合得分。SPSS18.0软件自动运算得到上市公司前一年各因子得分，见表4。（表略）　　各因子得分：　　F1=0.122×ZX1-0.130×ZX2+0.029×ZX3-0.089×ZX4-0.345×ZX5-0.069×ZX6+0.364×Z