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        聚類分析和因子分析在房地產(chǎn)股票中的應(yīng)用

        2019-11-27 09:21:19余程子蘊(yùn)
        大經(jīng)貿(mào) 2019年9期
        關(guān)鍵詞:聚類分析因子分析

        余程子蘊(yùn)

        【摘 要】 收集滬深股市中房地產(chǎn)股票的2017年財(cái)務(wù)報(bào)告,從中選取9項(xiàng)代表性指標(biāo),通過旋轉(zhuǎn)方差提取載荷較大的4個(gè)公因子,計(jì)算各房地產(chǎn)公司的實(shí)力得分,幫助投資者更好地做出投資決策。

        【關(guān)鍵詞】 房地產(chǎn)股票 聚類分析 因子分析

        1 研究背景與方法

        1.1 研究背景

        房地產(chǎn)股票數(shù)目眾多,股票投資者通常需要對(duì)單支股票通過回歸建立模型來進(jìn)行分析,然而這樣的模型在分析龐大數(shù)量的股票時(shí),得到的結(jié)果對(duì)投資者并沒有有效的幫助。由于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)的繁雜性,我們需要使用降維的方法對(duì)股票進(jìn)行分析,達(dá)到簡化模型的效果。在此背景下,本文以滬深股市中的房地產(chǎn)板塊股票為研究對(duì)象,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源于萬得數(shù)據(jù)庫房地產(chǎn)板塊股票2017財(cái)務(wù)年報(bào),剔除了一些重要指標(biāo)未公布的公司數(shù)據(jù),最終得到了69家房地產(chǎn)股票公司的數(shù)據(jù),利用因子分析法對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行降維處理,根據(jù)財(cái)務(wù)指標(biāo)的相關(guān)性將其分組,提取公因子,并計(jì)算綜合實(shí)力得分對(duì)69支股票進(jìn)行排序。

        1.2 因子分析

        因子分析,是對(duì)原始變量間的內(nèi)在相關(guān)結(jié)構(gòu)(變量間的協(xié)方差矩陣或相關(guān)系數(shù)矩陣)進(jìn)行分組,相關(guān)性強(qiáng)的分在一組,組間相關(guān)性較弱,這樣各組變量代表一個(gè)基本要素(公共因子)。將原始變量表示成公共因子的線性組合。本次調(diào)查采用方差旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣提取公因子,能更好地解釋和命名變量。旋轉(zhuǎn)后的因子不改變模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度,也不改變各個(gè)變量的公因子方差,使因子結(jié)構(gòu)變得更簡單。

        因子分析模型如下:

        其中,是測(cè)量值的向量,是均值的均值的向量,是載荷的矩陣,是公共因子的向量,是殘差的向量。和是獨(dú)立的,各個(gè)相互獨(dú)立。和的均值為0,Cov(f)=I為單位矩陣,Cov()=為對(duì)角矩陣。

        的協(xié)方差矩陣計(jì)算如下:

        其中,是載荷的矩陣并且是對(duì)角矩陣。的第個(gè)對(duì)角元素,平方載荷之和,稱為第個(gè)公因子方差。公因子方差值可評(píng)判為公因子解釋的變異性百分比。

        1.3 指標(biāo)選取

        經(jīng)過各種文獻(xiàn)的參考,本文選擇了以下代表九個(gè)財(cái)務(wù)報(bào)告指標(biāo)來作為因子分析的數(shù)據(jù)依據(jù)。

        (1)每股收益(EPS)=凈利潤/總股數(shù)

        (2)凈資產(chǎn)收益率(ROE)=凈利潤/平均股東權(quán)益。指標(biāo)值越高,說明投資帶來的收益越高。

        (3)固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(FAT)=營業(yè)收入/平均固定資產(chǎn)總額,反映了企業(yè)固定資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)速度,一般情況下,該指標(biāo)越高,表明企業(yè)固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度越快,利用越好。

        (4)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(TAT)=營業(yè)收入/平均資產(chǎn)總額,反映了企業(yè)總資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)速度,該比率越高企業(yè)全部資產(chǎn)的使用效率較高。

        (5)流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率=營業(yè)收入/平均流動(dòng)資產(chǎn)總額,反映了企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)速度,該比率越高表明該企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度越快,利用越好。

        (6)資產(chǎn)負(fù)債率(ALR)=總負(fù)債/總資產(chǎn),用以衡量企業(yè)利用債權(quán)人提供的資金進(jìn)行經(jīng)營活動(dòng)的能力,以及反映債權(quán)人發(fā)放貸款的安全程度的指標(biāo)。反映了企業(yè)的資本結(jié)構(gòu),常被用于考察企業(yè)的長期償債能力。

        (7)基本每股收益同比增長率

        (8)營業(yè)收入同比增長率

        (9)流動(dòng)比率=流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債。一般來說,比率越高企業(yè)資產(chǎn)的變現(xiàn)能力越強(qiáng),短期償債能力也越強(qiáng);反之則弱。流動(dòng)比率越高,企業(yè)資產(chǎn)的流動(dòng)性越大,但是比率太大表明流動(dòng)資產(chǎn)占用較多,會(huì)影響經(jīng)營資金周轉(zhuǎn)效率和獲利能力。一般認(rèn)為合理的最低流動(dòng)比率為2。

        2 對(duì)九個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的因子分析

        2.1 確定提取公因子數(shù)

        通過SPSS的降維分析得到解釋總方差表格與碎石圖如下。

        從特征根解釋的總方差表格和碎石圖可以看出,在選擇4個(gè)特征根時(shí),方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了70%,第四個(gè)成分后,特征值下降開始變慢,由此提取四個(gè)公因子。

        2.2 中國房地產(chǎn)股票綜合因子得分排序

        運(yùn)用最大方差法得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷表格如下:

        從表4.3中可以看出,在第一個(gè)公共因子中,每股收益、凈資產(chǎn)收益率、基本每股收益同比增長率的載荷較高,說明該公共因子代表了公司的主要盈利指標(biāo),可以稱其為“盈利因子”。第二個(gè)公共因子中資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、營業(yè)收入同比增長率載荷較高,說明該公共因子代表了公司的變現(xiàn)、短期償債能力,可以稱其為“償債因子”。第三個(gè)公共因子中流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率占比較高,說明其代表了公司流動(dòng)資產(chǎn)運(yùn)用的效率,可以稱之為“營運(yùn)因子”。第四個(gè)公共因子中固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率占比較高,可以稱之為 “固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)因子”。

        在因子分析的基礎(chǔ)上,對(duì)69家房地產(chǎn)公司進(jìn)行綜合實(shí)力分析,采用的指標(biāo)不是原來的9個(gè)財(cái)務(wù)報(bào)告指標(biāo),而是利用因子分析得到的3個(gè)公共因子,計(jì)算出每家房地產(chǎn)公司的綜合實(shí)力得分。由于這三個(gè)因子反映的是財(cái)務(wù)報(bào)告的不同角度,因此在計(jì)算綜合實(shí)力得分時(shí)應(yīng)基于三個(gè)因子不同的權(quán)數(shù)。因此,我們分別以這三個(gè)公共因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù),得到如下計(jì)算公式:

        綜合實(shí)力得分=0.257*F1+0.193*F2+0.150*F3+0.110*F4

        按照?qǐng)D上公式,用SPSS計(jì)算出每個(gè)房地產(chǎn)公司的綜合實(shí)力得分并進(jìn)行排序,得到如下表格,

        通過因子分析得出的上表可以進(jìn)一步論證聚類分析的結(jié)果。聚類分析中在第一類的世榮兆業(yè)、SST前鋒分別排在綜合實(shí)力得分 1、2位,說明這兩只股票的發(fā)展?jié)摿O好,且作為藍(lán)籌股推薦買入。第二類股票中的廣宇發(fā)展、深物業(yè)A、深物業(yè)B、榮安地產(chǎn)、順發(fā)恒業(yè)、新城控股排在綜合實(shí)力得分的前十位,屬于老牌績優(yōu)股,且這類股票的凈資產(chǎn)收益率都維持在較高水平,說明該類公司具有較強(qiáng)的盈利能力,也推薦持有。

        3 結(jié)論與建議

        本文通過因子分析從九個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中提取了四個(gè)公因子,分別為盈利因子、償債因子、營運(yùn)因子、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)因子,選取這四個(gè)公共因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù),計(jì)算出綜合得分進(jìn)行排序。市場(chǎng)中后部的第四類股票包括51家公司,占了樣本總數(shù)的74%,中國地產(chǎn)行業(yè)風(fēng)光不再,大部分房地產(chǎn)行業(yè)相關(guān)上市公司深陷泥淖難以自拔。國家的宏觀調(diào)控產(chǎn)生了一定的效果。通過國家的政策調(diào)控,我國房地產(chǎn)市場(chǎng)當(dāng)前的過熱局面得到一定程度降溫,總體運(yùn)行平穩(wěn)。

        投資者在選擇股票進(jìn)行投資時(shí)應(yīng)從該公司的長期表現(xiàn)考慮,若因一支股票的短期表現(xiàn)良好進(jìn)行大量投資虧損風(fēng)險(xiǎn)大。同時(shí),投資者也應(yīng)密切關(guān)注國家政策和時(shí)事新聞,參考實(shí)際的市場(chǎng)環(huán)境和公司所處的背景來進(jìn)行選擇。在今年全國兩會(huì)上,李克強(qiáng)總理做了《2018年政府工作報(bào)告》,從有關(guān)房地產(chǎn)政策的解讀中可窺見我國房地產(chǎn)行業(yè)未來的走勢(shì),主要結(jié)論為:2018年房地產(chǎn)穩(wěn)定運(yùn)行的預(yù)期將進(jìn)一步強(qiáng)化。開發(fā)成本的提高使房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的利潤率不斷攤薄,融資能力薄弱的中小型房地產(chǎn)企業(yè)將面臨更加嚴(yán)峻的生存空間,房地產(chǎn)行業(yè)的整合也將繼續(xù)。盡管房地產(chǎn)行業(yè)占據(jù)我國 GDP的比重依然較高,但是國家調(diào)控的決心已經(jīng)非常明顯了。中國的房地產(chǎn)正在從“繁榮的建設(shè)期”向“上升的流通期”轉(zhuǎn)化。

        【參考文獻(xiàn)】

        [1] 陳銀愷:狄士元;張澤昌;房地產(chǎn)行業(yè)股票投資前景探究——基于聚類分析和因子分析[J],智富時(shí)代, 2014 (4)

        [2] 張文琦;聚類分析和因子分析在房地產(chǎn)股票市場(chǎng)中的應(yīng)用實(shí)證報(bào)告[J].時(shí)代金融.2014(08)

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