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1009-4202(2013)07-000-02
摘要本文以重庆板块上市的35家公司为研究对象，选取10个财务指标全面的、多层次的反映企业经营管理状况。借助因子分析从这10个初始指标中提炼出三个主因子，并通过因子命名，明确各主因子的经济含义。最后采用回归法计算综合绩效总得分及排名，并结合实际进行深层次的研究和探讨。再以因子分析得到结论为基础进行聚类分析，将总样本细分，希望可以为投资者构建投资组合提供合理依据。
关键词上市公司因子分析聚类分析分类评价
一、引言
随着我国金融市场的不断发展，上市公司
ComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsRotation Sums of Squared Loadings
Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %
15.13257.101
9.01
从旋转后的因子载荷矩阵中可以看到：（1）主因子F1在净资产收益率、每股收益、每股净资产、每股未分配利润等指标上有较大的载荷,所以F1主要由这几个财务指标来解释,它代表的是获利能力。主因子1对企业初始变量的方差贡献达30.695%，因此，它是企业绩效指标体系的主要方面。企业只有获利才有发展的潜力。 (2) 主因子F2在速动比率、流动比率、资产负债率上有较大的载荷，它代表的是偿债能力。主因子F2对企业初始变量的方差贡献达29.419%,重要性仅次于主因子1。因此控制债务风险,保持良好的偿债能力对目前重庆板块的上市公司尤为重要。（3）主因子F3在总资产增长率、资产报酬率、总资产净利润率等指标上有较大的载荷,所以F3主要由这几个财务指标来解释,它代表的是盈利能力。主因子F3对企业初始变量的方差贡献达26.131%，企业只有赢利才有存在发展的必要,同时赢利也是企业存在发展的基础。投资者在进行证券投资时主要考虑的是投资的盈利性和风险性，并试图在风险一定的情况下，获得尽可能多的收益。
根据层次聚类分析的树形图,我们看到可以将35家上市公司大致分成三类：
第一类是较好的一类,由业绩优良、经营稳定的公司构成,2011年度有7家上市公司，诸如：世纪游轮、福安药业。第二类是一般的一类：由业绩处于中等水平的公司构成。2011年度共有24家上市公司属于这一类,诸如：长安汽车、西南合成、三峡水利、重庆港九。第三类是较差的一类,由经营状况相对较差的公司构成。分别是: 建摩B、*ST嘉陵、渝三峡A、重庆钢铁。
参考文献
万建强,文渊.因子分析在上市公司经营业绩评价中的运用.预测.2008(5):39-40.
府亚军,黄海南.基于因子分析模型的上市公司经营业绩评价.统汁与决策.2005:167-168.
[3]韩兆洲,谢铭杰.上市公司投资价值评价模型及其实证分析.财经大学学报.2004(11):71~72.
[4]姚奕.因子分析在证券市场个股分析中的应用.南京师大学报(自然科学版).2003(4):30~32.
摘要本文以重庆板块上市的35家公司为研究对象，选取10个财务指标全面的、多层次的反映企业经营管理状况。借助因子分析从这10个初始指标中提炼出三个主因子，并通过因子命名，明确各主因子的经济含义。最后采用回归法计算综合绩效总得分及排名，并结合实际进行深层次的研究和探讨。再以因子分析得到结论为基础进行聚类分析，将总样本细分，希望可以为投资者构建投资组合提供合理依据。
关键词上市公司因子分析聚类分析分类评价
一、引言
随着我国金融市场的不断发展，上市公司
源于：论文结论www.udooo.com
的数量也在逐年增加，每个省份都有自己的专属板块，代表着每个省份的经济活力。在此同时，对于投资者来说，其投资股票的选择余地也变得更加的广泛。但是这么多公司，有的经营业绩好，有的经营业绩差。对投资者来说，如何区分出业绩较好的公司和业绩较差的公司，直接影响到其投资的成功率。因此，通过一定的方法对上市公司进行分类进行综合评估显得比较重要。冉伦、李金林(2005)通过对中小企业板块22家上市公司综合业绩分析得到影响业绩的四个主要影响因素:偿债及盈利能力、每股获利能力、营运能力、增长能力。并结合因子得分对22家上市公司的综合业绩进行评价和实证检验。于华（2007）通过对银行板块12家上市公司进行了综合分析得到影响公司综合评估的四个主要影响因素：盈利能力、股本扩张能力、成长能力、生产能力。二、公司业绩评价指标体系选取
2.1 上市公司综合评价指标体系
一级指标(指标类型): 盈利能力,股东获利能力,偿债能力。二级指标(指标名称) 总资产增长率,资产报酬率,总资产净利润率,每股收益,每股净资产,每股未分配利润,净资产收益率,流动比率,速动比率,资产负债率。2.2因子分析
2.1原始数据的预处理
本文采用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验法和巴特利特球形检验法进行检验。结果显示,KMO值为0.658,基本达到因子分析的可行性标准。一般经验性结论认为, KMO值越接近1,因子分析效果越好。巴特利特球形检验给出的相伴概率值小于显著水平0.05,因此拒绝零检测设,认为适合做因子分析。2.3因子提取
根据主成分分析法,先将原指标标准化并计算标准化后指标间的相关矩阵,其次计算该矩阵特征根和特征相量。并由大到小排列,分别计算其对应主成分。前3个因子的特征值均符合大于1的标准。根据因子的累计方差贡献率方法,运行包含10个变量的基本模型,可得到3个因子,这3个因子使累计方差贡献率为86.245%，符合大于80%的标准。
Total Variance ExplainedComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsRotation Sums of Squared Loadings
Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %
15.1325
1.31653165.132531653163.06930.69530.695
22.00220.01571.3322.00220.01573322.94229.41960.114
31.49114.91386.2451.49114.91382452.61321318245
4.6936.93493.179
5.3113.11296.291
6.1801.80598.095
7.1011.01499.109
8.069.69199.800
9.015.15499.955
10.005.045100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.2.4因子辨识
经过主成分分析得到的因子变量F1,F2,F3,是对原变量的综合。本文采用最常用的方差极大法进行因子旋转,它使得每个因子上具有最高载荷的变量数目最小，可以简化对因子的解释。从旋转后的因子载荷矩阵中可以看到：（1）主因子F1在净资产收益率、每股收益、每股净资产、每股未分配利润等指标上有较大的载荷,所以F1主要由这几个财务指标来解释,它代表的是获利能力。主因子1对企业初始变量的方差贡献达30.695%，因此，它是企业绩效指标体系的主要方面。企业只有获利才有发展的潜力。 (2) 主因子F2在速动比率、流动比率、资产负债率上有较大的载荷，它代表的是偿债能力。主因子F2对企业初始变量的方差贡献达29.419%,重要性仅次于主因子1。因此控制债务风险,保持良好的偿债能力对目前重庆板块的上市公司尤为重要。（3）主因子F3在总资产增长率、资产报酬率、总资产净利润率等指标上有较大的载荷,所以F3主要由这几个财务指标来解释,它代表的是盈利能力。主因子F3对企业初始变量的方差贡献达26.131%，企业只有赢利才有存在发展的必要,同时赢利也是企业存在发展的基础。投资者在进行证券投资时主要考虑的是投资的盈利性和风险性，并试图在风险一定的情况下，获得尽可能多的收益。
2.3基于因子分析的实证结果
运用公式“综合得分=（30.695*F1+29.419*F2+26.131F3）/86.245”计算出每个公司的综合得分。通过对三个公共因子的合理解释, 并结合上市公司的综合得分, 就可以对重庆板块35家上市公司业绩状况的综合水平进行评价。从35家重庆板块上市公司综合业绩因子得分及排序表可以为投资者提供决策参考。由于本文在进行因子分析时对数据进行了标准化处理,各主因子得分与综合得分的均值均为零,因此我们以0为参考基准,认为综合得分大于0的公司的综合业绩相对好一些,并且数值越大,实力越强;综合得分小于0的相对差一些,数值的绝对值越大,实力越弱。依此可对样本公司的综合业绩有一个基本的判断。可以看到高居榜首的是世纪游轮，排在倒数第一位的是建摩B。三、基于聚类分析的结果
本文将借助聚类分析对股票进行分类评价。首先利用聚类分析中的层次聚类法 (HierarchicalCluster)，以 2011年度因子综合得分为变量进行Q型聚类,聚类方法为系统默认的组间平均链锁法(Between-groupLinkage),测量尺度选用欧式距离平方(Squared Eu-clidean Distance)。根据层次聚类分析的树形图,我们看到可以将35家上市公司大致分成三类：
第一类是较好的一类,由业绩优良、经营稳定的公司构成,2011年度有7家上市公司，诸如：世纪游轮、福安药业。第二类是一般的一类：由业绩处于中等水平的公司构成。2011年度共有24家上市公司属于这一类,诸如：长安汽车、西南合成、三峡水利、重庆港九。第三类是较差的一类,由经营状况相对较差的公司构成。分别是: 建摩B、*ST嘉陵、渝三峡A、重庆钢铁。
四、结语及启示
按照上市公司的综合能力指标所做的因子分析和聚类分析与实际中可能存在一定的误差，造成这种误差的原因一个是分类本身就有一定的缺陷性，二是综合质量指标数据的准确性，但是该分析论在实际应用中还是有可借鉴的意义。投资者也可以通过该方法更好地分析上市公司的综合能力，判断信息的可靠性，从而降低投资风险，增加投资收益。监管者也可以用它作为监管的指标发现违法违规的上市公司，及时地处理和解决问题。参考文献
万建强,文渊.因子分析在上市公司经营业绩评价中的运用.预测.2008(5):39-40.
府亚军,黄海南.基于因子分析模型的上市公司经营业绩评价.统汁与决策.2005:167-168.
[3]韩兆洲,谢铭杰.上市公司投资价值评价模型及其实证分析.财经大学学报.2004(11):71~72.
[4]姚奕.因子分析在证券市场个股分析中的应用.南京师大学报(自然科学版).2003(4):30~32.