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        通信服務(wù)業(yè)上市公司經(jīng)營績效評價(jià)實(shí)證研究

        2017-04-24 20:59:15唐慧馬慧麗
        中國經(jīng)貿(mào) 2017年6期
        關(guān)鍵詞:因子分析績效評價(jià)

        唐慧+馬慧麗

        【摘 要】本文利用2015年度通信服務(wù)業(yè)18家上市公司的10個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),基于因子分析模型,構(gòu)建了綜合評價(jià)得分函數(shù),來研究公司的經(jīng)營績效,為投資者提高投資收益,降低投資風(fēng)險(xiǎn)提供可靠的參考標(biāo)準(zhǔn)。

        【關(guān)鍵詞】通信服務(wù);因子分析;績效評價(jià)

        一、引言

        隨著通信技術(shù)及信息技術(shù)的發(fā)展和全球化,通信服務(wù)產(chǎn)業(yè)的市場競爭激烈,企業(yè)效率提高,市場趨于成熟。因此,通過建立適當(dāng)?shù)哪P瓦M(jìn)行定量分析,有利于對通信服務(wù)企業(yè)的經(jīng)營績效有一個(gè)更為理性的認(rèn)識,并為他們提高效率提供一定的理論基礎(chǔ)。關(guān)于通信服務(wù)業(yè)的研究,主要集中于理論研究,實(shí)證分析涉及較少,且沒有相關(guān)利用因子分析模型分析通信服務(wù)業(yè)上市公司經(jīng)營績效研究。本文通過因子分析建立評價(jià)企業(yè)經(jīng)營績效的理論模型,為投資者提高投資收益,降低投資風(fēng)險(xiǎn)提供可靠的參考標(biāo)準(zhǔn)。

        二、模型構(gòu)建及指標(biāo)的選取

        1.因子分析模型的建立

        因子分析的思想始于1904年Charles Spearman對學(xué)生考試成績的研究,因子分析的主要思想是根據(jù)相關(guān)性大小把原始變量分組,使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高,而不同組的變量之間相關(guān)性較低。每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu),并用一個(gè)不可測的綜合變量表示,這個(gè)基本結(jié)構(gòu)就稱為公共因子。對于所研究的某一具體問題,原始變量可以分解為兩部分之和的形式,一部分是少數(shù)幾個(gè)不可測的所謂公共因子的線性函數(shù);另一部分是與公共因子無關(guān)的特殊因子。因子分子的模型為:

        為了使Xi與Fj的相關(guān)關(guān)系更醒目、突出,可進(jìn)一步進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn),使得Xi與Fj中某些因子的相關(guān)關(guān)系更強(qiáng),而與Fj中其他因子相關(guān)性更弱。經(jīng)過因子旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以大大提高因子的可解釋性。根據(jù)與某n個(gè)相關(guān)關(guān)系較強(qiáng)的指標(biāo)給該因子賦予綜合經(jīng)濟(jì)意義,通過觀察它們在哪些變量上載荷較大,然后再根據(jù)載荷大的本身內(nèi)容來說明因子的具體含義。因子模型建立后,應(yīng)用該模型評價(jià)每個(gè)樣品在整個(gè)模型中的地位進(jìn)行綜合評價(jià)。

        2.通信服務(wù)業(yè)上市公司經(jīng)營績效評價(jià)指標(biāo)的選取

        本文選取了反映上市公司盈利能力的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X1)流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X2),反映償債能力的流動(dòng)比率(X3)、速動(dòng)比率(X4),反映成長能力的主營業(yè)務(wù)收入增長率(X5)、凈資產(chǎn)增長率(X6)、總資產(chǎn)增長率(X7),反映營運(yùn)能力總資產(chǎn)利潤率(X8)、銷售凈利率(X9)、凈資產(chǎn)收益率(X10)的等10個(gè)指標(biāo)構(gòu)建通信服務(wù)業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績綜合評價(jià)指標(biāo)體系。

        三、實(shí)證分析

        1.樣本選取

        本文數(shù)據(jù)選自同花順網(wǎng)站上2015年年度通信服務(wù)板塊具有代表性的18家上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)告中披露的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)(具體公司見表1),并利用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,使用spss19.0進(jìn)行因子分析。

        2. KMO檢驗(yàn)與Bartlett檢驗(yàn)

        運(yùn)用spss19.0軟件進(jìn)行KMO檢驗(yàn)與Bartlett檢驗(yàn),由于KMO值為0.594,大于0.5,Bartlett的球形度檢驗(yàn)的近似卡方值為213.19,該原始數(shù)據(jù)適合因子分析。

        3.數(shù)據(jù)處理及結(jié)果分析

        (1)特征值和累積貢獻(xiàn)率

        對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,計(jì)算初始特征值和累積貢獻(xiàn)率(見表2),前3個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到88.18%>85%,因此采用前三個(gè)成分對18家上市公司進(jìn)行綜合評價(jià)。

        (2)因子旋轉(zhuǎn)

        由于各因子的典型代表變量不突出,因而公因子的意義不明顯,不利于對公因子做解釋,因此筆者采用Varimax(方差最大正交旋轉(zhuǎn))方法對因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn),經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后,各公共因子的經(jīng)濟(jì)意義非常明顯。F1作為第一主因子,其在X3、X4上的因子載荷值較大,故稱F1為償債能力因子;F2在X6、X7上的因子載荷值較大,稱F2為成長能力因子;F3在X10上的因子載荷值較大,稱F3為盈利能力因子。

        (3)因子得分及綜合評價(jià)函數(shù)的建立由成分得分系數(shù)矩陣(表3)得:

        綜合評價(jià)得分排在前五的上市公司分別為:東方明珠、華數(shù)傳媒、盛天網(wǎng)絡(luò)、暴風(fēng)集團(tuán)、南極電商,得分分別是:1.53、0.53、0.48、0.44、0.26。

        四、研究結(jié)論與評價(jià)

        本文利用18家上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)利用因子分析模型,構(gòu)造了評價(jià)公司經(jīng)營績效的綜合評價(jià)函數(shù),得出的結(jié)論與2015年股票市場該板塊個(gè)股的實(shí)際表現(xiàn)基本相符,因此通過因子分析模型可以為投資者的投資決策提供有效的建議。

        通過研究發(fā)現(xiàn),總分排名與F1、F2的得分是一致的,這五個(gè)公司的償債能力與成長能力名列前茅,但與F3得分排名卻出現(xiàn)了矛盾,盈利能力欠佳,對企業(yè)經(jīng)營績效的貢獻(xiàn)不夠大。同時(shí)營運(yùn)能力在研究中不是影響績效的主因子,所以該行業(yè)公司要加強(qiáng)自身營運(yùn)能力。

        雖然該模型有其自身的優(yōu)勢但也存在局限性。首先,實(shí)證分析的數(shù)據(jù)來源于上市公司公布的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù),其真實(shí)性與準(zhǔn)確性存在不確定因素,因此研究結(jié)果的正確性同樣存在不確定性。其次,研究數(shù)據(jù)是上市公司的歷史數(shù)據(jù),研究結(jié)果反映的是公司歷史的經(jīng)營績效,對未來經(jīng)營績效的評價(jià)只能作為參考,缺乏預(yù)測性。因此,未來的研究可以從克服這兩個(gè)方面入手。

        參考文獻(xiàn):

        [1]陳孝新.基于因子分析法的上市公司經(jīng)營業(yè)績綜合評價(jià)[J].科技廣場,2006(9).

        [2]王大飛,曹佳.基于因子分析法的上市公司經(jīng)營業(yè)績評價(jià)模型[J],2010.

        [3]韓金濤.我國造紙業(yè)上市公司經(jīng)營績效評價(jià)實(shí)證研究[D],2013.

        [4]何曉群,多元統(tǒng)計(jì)分析[M],2012.

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