陳士龍

【摘 要】基于湖北上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，運(yùn)用因子分析及對(duì)應(yīng)分析法得到各上市公司總體運(yùn)營(yíng)狀況及行業(yè)間運(yùn)營(yíng)狀況結(jié)論，對(duì)投資者及政府相關(guān)部門決策具有參考作用。

【關(guān)鍵詞】上市公司；因子分析；對(duì)應(yīng)分析

以湖北78家上市公司2013、2014年度報(bào)表數(shù)據(jù)為樣本，依照國(guó)家財(cái)政部、經(jīng)貿(mào)委等部門聯(lián)合發(fā)布的《國(guó)有資本金效績(jī)?cè)u(píng)價(jià)規(guī)則》中的八大指標(biāo)：凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、已獲利息倍數(shù)、銷售增長(zhǎng)率、資本積累率為變量（依次設(shè)為x1，x2，...，x8），通過因子分析法及對(duì)應(yīng)分析法[1][2]得到各上市公司及行業(yè)間總體運(yùn)營(yíng)狀況結(jié)論。

一、各上市公司的總體運(yùn)營(yíng)狀況

對(duì)x1，x2，...，x8做因子分析，由SPSS軟件輸出結(jié)果（表1）可知，保留5個(gè)公因子，解釋總方差比例達(dá)88%。其中，第一公因子與凈資產(chǎn)收益率x1、總資產(chǎn)報(bào)酬率x2的因子負(fù)荷量均大于0.85，說明第一公因子反映了各上市公司財(cái)務(wù)效益狀況，且總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率x4及流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率x5的因子負(fù)荷量也較大，說明第一公因子反映了各上市公司的資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)狀況的大部分信息。固以各公司在第一公因子上的得分作為對(duì)其總體運(yùn)營(yíng)狀況的評(píng)價(jià)依據(jù)【2】。

表1 Component Matrixa

a. 5 components extracted.

綜合評(píng)價(jià)排序見表2，其中“ST鳳凰”高居榜首，且與其他公司差距甚大，主要是該公司上年完成了債務(wù)重整，實(shí)現(xiàn)了重整收益40多億元。（表2）

二、行業(yè)間運(yùn)營(yíng)狀況分析

將78家上市公司分為9大類，按各類在第一公因子fac1_1得分分類情況構(gòu)造列聯(lián)表，對(duì)該列聯(lián)表進(jìn)行對(duì)應(yīng)分析，Sig.值很小，說明行與列之間有較強(qiáng)的相關(guān)性；第一、二維度解釋總慣量比例累計(jì)達(dá)95%.

78家上市公司中，批發(fā)零售業(yè)及黑色金屬業(yè)與fac1>=0.5距離較近，說明這兩個(gè)行業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況良好；制造業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況較好；電力、油氣，化學(xué)制品，旅游、交通、物流業(yè)屬于第三梯隊(duì)；房地產(chǎn)及建筑業(yè)，設(shè)備生產(chǎn)及供應(yīng)業(yè)，出版?zhèn)髅綐I(yè)經(jīng)營(yíng)狀況相對(duì)較差。

三、結(jié)語

上市公司經(jīng)營(yíng)狀況是投資者普遍關(guān)心的問題，而行業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況是政府宏觀決策的重要指標(biāo)，本文運(yùn)用因子分析及對(duì)應(yīng)分析法得到各上市公司總體運(yùn)營(yíng)狀況及行業(yè)間運(yùn)營(yíng)狀況結(jié)論，對(duì)投資者及政府相關(guān)部門決策具有參考作用。

【參考文獻(xiàn)】

[1]張堯庭，方開泰.多元統(tǒng)計(jì)分析引論[M]. 北京：科學(xué)出版社，1982

[2]何曉群，.多元統(tǒng)計(jì)分析[M]..北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社.2004.