趙惠芳　張明明　裘玲玲

摘 要：綜合行業(yè)發(fā)展至今，已經(jīng)初具規(guī)模，并且發(fā)展前景可觀。本文以滬深兩市24家綜合行業(yè)上市公司為例，選取13個能夠綜合反映財務(wù)能力的指標(biāo)，作為評估各上市公司投資價值的指標(biāo)體系，建立指標(biāo)模型，運用SPSS軟件，采用因子分析法與聚類分析法進(jìn)行投資價值分析，確定分析對象的投資價值總量及排名，并合理劃分層級，聯(lián)系實際進(jìn)行深入分析研究，得出量與質(zhì)有機結(jié)合的投資價值結(jié)論，為投資者提供參考，以降低其投資風(fēng)險，提高投資收益。

關(guān)鍵詞：上市公司；投資價值；因子分析；聚類分析；綜合行業(yè)

綜合行業(yè)上市公司是指有多項主營業(yè)務(wù)的企業(yè)集團(tuán)，通常由多個從事不同行業(yè)業(yè)務(wù)、各自獨立運作的子公司所組成。其突出特點是：經(jīng)營業(yè)務(wù)范圍涉及面廣，業(yè)務(wù)復(fù)雜度、綜合度較高，與宏觀經(jīng)濟環(huán)境的關(guān)聯(lián)度也較高。

在我國證券市場逐步成熟的發(fā)展階段，制約證券市場的因素較多，且變化莫測；不同行業(yè)，不同發(fā)展階段的公司，側(cè)重點也不盡相同；加上投資價值本身的不確定性，致使投資價值的確定尤為困難?！霸趯ι鲜泄镜耐顿Y價值進(jìn)行分析時，簡單的定性分析不但過程繁瑣而且缺乏準(zhǔn)確性，使用綜合性的定量分析方法或許能對此有所改善”。為此，本文以滬深兩市的24家綜合行業(yè)上市公司（以下簡稱綜合公司）為例，選取13個能夠綜合反映財務(wù)能力的財務(wù)指標(biāo)，作為評估各綜合公司投資價值的指標(biāo)體系，建立指標(biāo)模型，運用SPSS軟件，采用因子分析法與聚類分析法進(jìn)行投資價值實證分析，確定分析對象的投資價值總量及排名，并合理劃分層級，聯(lián)系實際進(jìn)行深入分析研究，得出量與質(zhì)有機結(jié)合的投資價值結(jié)論，為投資者提供參考，以降低其投資風(fēng)險，提高投資收益。

一、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法簡介

為了確保分析結(jié)果的可信性和有效性，本文采用因子分析法和聚類分析法進(jìn)行統(tǒng)計分析。

1.因子分析法。“因子分析法是一種起源于20世紀(jì)早期的多元統(tǒng)計法。因子分析法旨在找出某些共同因素，使用盡可能少的因子來取代龐大的原始數(shù)據(jù)，同時又能夠反映原始數(shù)據(jù)中的大部分信息。所以，使用因子分析法來對各個指標(biāo)間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行重疊信息的歸類，在此基礎(chǔ)上選取具有代表性的指標(biāo)，即綜合指標(biāo)來分析數(shù)據(jù)，可以使復(fù)雜問題簡單化，也有助于得出主要矛盾”。

因子分析的一般模型如模型（1.1）所示：

在因子分析模型的矩陣表達(dá)式X=af+ξ中，X為變量；f為因子；a為因子載荷矩陣；ξ為原有變量不能被因子解釋的部分。因子分析的目的即為通過此表達(dá)式來簡化變量的維數(shù)，將相關(guān)性大的變量歸為一類，而該類別即成為一個因子。

本文使用因子分析中的主成分因子法，通過得出的少數(shù)主成分因子來解釋多個變量。

2.系統(tǒng)聚類分析法。“系統(tǒng)聚類分析法就是利用一定的數(shù)學(xué)方法將樣品或變量（所分析的項目）歸并為若干不同的類別（以樹狀圖表示），使得每一類別內(nèi)的所有個體之間具有較密切的關(guān)系，而各類別之間的相互關(guān)系相對地比較疏遠(yuǎn)。系統(tǒng)聚類分析最后得到一個反映個體間親疏關(guān)系的自然譜系，它比較客觀地描述了分類對象的各個體之間的差異和聯(lián)系?！备鶕?jù)分類目的不同，系統(tǒng)聚類分析可分為兩類：一類是對變量分類，稱為R型分析；另一類是對個案分類，稱為Q型分析。基于對上市公司進(jìn)行分類的需要，本文選擇的是Q型分析。

二、樣本選取與數(shù)據(jù)處理

滬、深證交所的24家綜合公司的資料來源主要依據(jù)其2013年度的財務(wù)報告，參考同花順金融數(shù)據(jù)庫所披露的相關(guān)信息，整理計算獲得。初始數(shù)據(jù)如表1與表2所示。

表1 初始數(shù)據(jù)1

在指標(biāo)性質(zhì)、單位不同的情況下，首先要對指標(biāo)進(jìn)行同趨勢化處理。由表1可知，在本文選取的13個財務(wù)指標(biāo)中，流動比率、速動比率以及資產(chǎn)負(fù)債率為適度指標(biāo)，其他指標(biāo)均為正指標(biāo)。所以本文利用公式（1） 副本.jpg>將這三項指標(biāo)進(jìn)行同趨勢化處理，其中X'i為正向化后的指標(biāo)，Xi為原始指標(biāo)，A為樣本的適度值（本文中選取樣本企業(yè)的平均值作為適度值）。然后利用SPSS中的Z-score方法將13項指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。同趨勢化處理后的三項指標(biāo)數(shù)據(jù)如表3所示，標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)如表4與表5所示。

表3 同趨勢化數(shù)據(jù)

表4 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)1

表5 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)2

三、因子分析法適應(yīng)性檢驗

為了檢驗本文選用的指標(biāo)是否適合使用因子分析法，本文利用SPSS軟件中KMO和Bartlett的方法來對樣本進(jìn)行檢驗。檢驗結(jié)果如表6所示。

表6 KMO檢驗和Bartlett球形檢驗

由表6可知，巴特利球形檢驗統(tǒng)計量為174.317，相應(yīng)的概率Sig為0.000，在5%的顯著性水平之下，拒絕原假設(shè)，因此可認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異，說明本文樣本適合做因子分析。同時，KMO值為0.521，大于0.5，可知各變量之間的相關(guān)程度無較大差異，原有變量適合作因子分析。

四、確定主因子

本文應(yīng)用因子分析法中的主成分分析法來計算原始公因子的特征值、方差貢獻(xiàn)率以及累計方差貢獻(xiàn)率，并由此確定公因子。解釋的總方差如表7所示。

表7 解釋的總方差

提取方法：主成分分析。

根據(jù)表7中數(shù)據(jù)可知，前5個主因子的方差貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到了累計方差貢獻(xiàn)率的79.419%，即表明這5個主因子已包含原始數(shù)據(jù)信息量的79.419%，所以只須選擇前5個主因子就可以較好地代表原始指標(biāo)，對綜合公司的績效進(jìn)行描述。

碎石圖

“特征值是能夠被看作表示因子影響力度大小的指標(biāo)之一，如果特征值小于1，說明該因子的解釋力度還不如直接引入一個原變量的平均解釋力度大，因此一般用特征值大于1作為納入標(biāo)準(zhǔn)?！碧卣髦悼捎盟槭瘓D列示，見上圖。從圖中可以看出，從第6個成分開始，特征值的值都小于1，且折線的陡度變得比較平緩，這說明提取5個主因子是合適有效的。

五、旋轉(zhuǎn)載荷矩陣分析

本文對原因子載荷矩陣進(jìn)行最大方差旋轉(zhuǎn)，以期得到主因子更明確的含義。結(jié)果如表8所示。

表8 旋轉(zhuǎn)成份矩陣a

提取方法：主成分分析法。

旋轉(zhuǎn)法：具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。

a.旋轉(zhuǎn)在5次迭代后收斂。

根據(jù)表8中各指標(biāo)的數(shù)據(jù)與0.5比較，可以將F1命名為盈利因子，將F2命名為償債因子，將F3、F4命名為成長因子，將F5命名為營運因子。

六、綜合公司綜合得分與排名

要得到因子的綜合得分，需先對因子數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其期望為0，方差1，然后，對各因子的方差貢獻(xiàn)率占因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重加權(quán)匯總，使用計算綜合得分的公式F=0.22496*F1+0.19236*F2+0.14739*F3+0.13013* F4+F5*0.09935）/0.79419來計算各樣本的綜合得分。得到結(jié)果按名次排列如表9所示。

表9中，綜合公司綜合得分與其投資價值呈正相關(guān)關(guān)系。由于先對因子數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，因此，可以0為參考標(biāo)準(zhǔn)線，認(rèn)為：綜合得分大于0的綜合公司，綜合業(yè)績相對較好，且數(shù)值越大，投資價值越大；綜合得分小于0的則相對較差，且數(shù)值越小，投資價值越小。依此可對上市公司的綜合業(yè)績和投資價值有一個基本的評價。

具體而言，表9中，綜合公司各項能力得分與相應(yīng)實力也呈正相關(guān)關(guān)系，排名前十位的公司分別為深信泰豐、大洲興業(yè)、悅達(dá)投資、新潮實業(yè)、大連國際、創(chuàng)元科技、復(fù)旦復(fù)華、魯銀投資、南京中北和魯信創(chuàng)投。其中深信泰豐的排名第一，其償債能力因子排名第一，說明其償債能力較強，但是其成長因子為負(fù)數(shù)，說明其日后成長發(fā)展能力較弱，選擇其作為投資對象時還需要考慮到它的市場地位以及產(chǎn)業(yè)政策等方面的因素；而排名第二的大洲興業(yè)雖然盈利因子為正數(shù)，但是其償債因子、營運因子、成長因子均為負(fù)數(shù)，綜合起來看，其具有投資價值有待考證；排名末十名的公司分別為中國寶安、廣匯能源、力合股份、工大高新、江蘇吳中、博通股份、江泉實業(yè)、海泰發(fā)展、數(shù)源科技、正和股份和廊坊發(fā)展。這十家企業(yè)中就有九家企業(yè)的盈利因子為負(fù)數(shù)，則代表這十家企業(yè)的盈利能力較差，其投資價值不高。

七、系統(tǒng)聚類分析

上述因子分析能夠滿足投資者對上市公司投資價值分析的需要，但是由于投資者的投資理念往往各不相同，關(guān)注的側(cè)重點也有所不同。為了更深入細(xì)致地分析行業(yè)板塊的情況，將利用系統(tǒng)聚類分析法進(jìn)一步對23家綜合公司的5個因子值和綜合值進(jìn)行Q型聚類（即個案分群）；聚類方法為ward聯(lián)結(jié)法，即離差平方和法，根據(jù)同類變量間的離差平方和較小、不同類別間的離差平方和較大來進(jìn)行分類；測量尺度選用平方Euclidean距離，即兩樣本之間的距離是各樣本每個變量值之差的平方和。通過聚類分析把業(yè)績相似的公司歸類，可以對不同類別的上市公司進(jìn)行對比分析，為投資者選擇投資組合提供參考。本文選擇對23家綜合公司分為4類，如表10所示。

表10中，類別1包括了中國寶安、深信泰豐等17家公司。根據(jù)表9中的數(shù)據(jù)顯示，這個類別中的20家公司綜合排名較靠前，財務(wù)狀況良好。在公司成長因子的得分上總體較好，擁有較強的發(fā)展?jié)摿蛿U展趨勢。其中正和股份雖然其盈利因子為負(fù)數(shù)，但是其償債因子、成長因子、營運因子均為正數(shù)，且其是中國化工油氣開發(fā)中心的控股企業(yè)，目前正在全面提升企業(yè)的核心競爭力和可持續(xù)發(fā)展能力，爭創(chuàng)行業(yè)中的優(yōu)秀管理企業(yè)，是一家具有投資價值的企業(yè)。其中，復(fù)旦復(fù)華雖然其償債能力和營運能力都較弱，但是其依托復(fù)旦大學(xué)，具有較強的科研能力，從而使得其盈利能力和成長能力都較強，具有一定的投資價值。其中海泰發(fā)展的四項因子均為負(fù)數(shù)，其投資價值需要進(jìn)一步確認(rèn)。

八、結(jié)語

本文為投資者提供了一個對綜合公司進(jìn)行價值投資的分析評估決策平臺。由于本文僅僅運用了一個年度的財務(wù)報表資料，某些項目可能會由于會計政策變更等的影響存在一定程度的偶然性，分析指標(biāo)的選擇也具有主觀性此，分析結(jié)果難以反映出完全的真實狀況，則可較大程度地消除偶然性，并反映出各分析對象的更加全面的動態(tài)狀況，能更有效地?fù)?jù)以預(yù)估未來，做出更加準(zhǔn)確的投資決策。可見，上市公司投資價值分析可以此法擴展到全部上市公司并推演至多個年度。

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