摘要：選取34家食品制造業(yè)上市公司，根據(jù)2007年第四季度信息及數(shù)據(jù)，選擇每股收益、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率等12項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)，對(duì)這些食品制造公司進(jìn)行因子分析，為股票的分析和選擇提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：因子分析法；主因子；上市公司

中圖分類號(hào)：F830.9文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ文章編號(hào)：1673－291Ｘ（2009）10－0072－02

（一）數(shù)據(jù)指標(biāo)的選擇和搜集

本文通過(guò)對(duì)滬深股市中34家食品制造業(yè)上市公司2007年第四季度的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究。本案例就是面對(duì)眾多的指標(biāo)應(yīng)該如何利用因子分析方法進(jìn)行綜合的分析和評(píng)價(jià)，共選取12個(gè)指標(biāo): X1—凈資產(chǎn)收益率、X2—凈利潤(rùn)率、X3—每股收益、X4—主營(yíng)收入增長(zhǎng)率、X5—凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、X6—總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、X7—流動(dòng)比率、X8—速凍比率、X9—資產(chǎn)負(fù)債率、X10—存貨周轉(zhuǎn)率、X11—總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、X12—應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率，研究過(guò)程運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件。

（二）中國(guó)食品制造業(yè)上市公司的因子分析步驟

1.指標(biāo)的預(yù)處理。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行同向化處理，即將資產(chǎn)負(fù)債率取倒數(shù)，使其變成在一定范圍越大越好的指標(biāo)。

2.為避免量綱不同而帶來(lái)的數(shù)據(jù)間的無(wú)意義比較，將同向化處理后的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，這一步由統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)現(xiàn)。

3.確定待分析的原有若干變量是否適合于因子分析。由KMO值可知本案例不太適合作因子分析。Bartlett球度檢驗(yàn)給出的相伴概率為0.000，小于顯著性水平，因此拒絕Bartlett球度檢驗(yàn)的零假設(shè)，認(rèn)為適合于因子分析。

4.用主成分法根據(jù)因子貢獻(xiàn)率選取主因子。

由表1可以看出提取了四個(gè)公共因子后，它們基本反映了各原始變量80%以上的信息。從標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣出發(fā)，計(jì)算其特征值和特征向量，在參數(shù)估計(jì)中選擇主成分方法，并使用方差最大化旋轉(zhuǎn)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣，得到旋轉(zhuǎn)后的特征值和特征向量。由于設(shè)定了提取因子的標(biāo)準(zhǔn)是特征值大于1，且前三個(gè)特征值的累積方差貢獻(xiàn)率為80%，所以選取四個(gè)共因子。這四個(gè)旋轉(zhuǎn)后的特征值和特征向量如表1和表2所示。其中表2中四個(gè)特征向量矩陣又稱為因子載荷矩陣。

由表3可以看出，第一主成分與流動(dòng)比率、速凍比率和資產(chǎn)負(fù)債率的因子負(fù)荷量均為正值且都大于0.9，說(shuō)明第一主成分大約反映了各上市公司的償債能力的信息。第二主成分與存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率的因子載荷比較大，說(shuō)明第二主成分大約反映了各上市公司的綜合運(yùn)營(yíng)能力的信息。第三主成分與凈資產(chǎn)收益率、凈利潤(rùn)率和每股收益的因子載荷比較大，說(shuō)明第三主成分大約反映了各上市公司的盈利能力的信息，但其意義并不十分明朗，因?yàn)閷?duì)主營(yíng)業(yè)務(wù)收益增長(zhǎng)率不好解釋。

5.計(jì)算因子得分矩陣及最后綜合評(píng)價(jià)得分。

在上述分析基礎(chǔ)上，選擇回歸最小二乘法可以求得旋轉(zhuǎn)后的因子得分矩陣如下：

使用加權(quán)平均的方法將每一只股票的各因子得分綜合起來(lái)，就得到股票的最后綜合得分。其中加權(quán)平均的權(quán)重使用每一個(gè)因子所能解釋總方差的比重，對(duì)得到的綜合得分進(jìn)行排序得以下排名表（見(jiàn)表4）：

總體來(lái)說(shuō)，綜合得分為正數(shù)的企業(yè)的綜合業(yè)績(jī)較好；而綜合得分為負(fù)數(shù)的企業(yè)的綜合業(yè)績(jī)較差。從排名情況來(lái)看，一些效益好、財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)合理、運(yùn)營(yíng)穩(wěn)定的企業(yè)明顯排在前列，如雙匯發(fā)展、華馨實(shí)業(yè)、深深寶等，與實(shí)際情況有著比較高的一致性，可作為科學(xué)決策的有力依據(jù)。這些上市公司的綜合評(píng)價(jià)效果與其經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)有密切關(guān)系， 經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)好的公司在綜合評(píng)價(jià)中顯現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)。

參考文獻(xiàn)：

[1]余建英，何旭宏.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與SPSS應(yīng)用[M].北京：人民郵電出版社，2003.

[2]柯冰，錢省三.聚類分析和因子分析在股票研究中的應(yīng)用[J].上海理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2002，（4）.

[3]王學(xué)民.因子分析在股票評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2004，（5）.

[4]姜學(xué).上市公司業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)中的因子分析法[J].遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)，2005，（3）.

[5]唐洋，周鵬飛.基于因子分析的西部各省份社會(huì)經(jīng)濟(jì)實(shí)證研究[J].重慶工學(xué)院學(xué)報(bào)，2007，（2）.

[責(zé)任編輯陳麗敏]

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文