上市公司行業(yè)板塊分析模型

陳士龍

【摘 要】基于湖北上市公司財務數(shù)據(jù)，運用因子分析及對應分析法得到各上市公司總體運營狀況及行業(yè)間運營狀況結(jié)論，對投資者及政府相關部門決策具有參考作用。

【關鍵詞】上市公司；因子分析；對應分析

以湖北78家上市公司2013、2014年度報表數(shù)據(jù)為樣本，依照國家財政部、經(jīng)貿(mào)委等部門聯(lián)合發(fā)布的《國有資本金效績評價規(guī)則》中的八大指標：凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報酬率、資產(chǎn)負債率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、已獲利息倍數(shù)、銷售增長率、資本積累率為變量（依次設為x1，x2，...，x8），通過因子分析法及對應分析法[1][2]得到各上市公司及行業(yè)間總體運營狀況結(jié)論。

一、各上市公司的總體運營狀況

對x1，x2，...，x8做因子分析，由SPSS軟件輸出結(jié)果（表1）可知，保留5個公因子，解釋總方差比例達88%。其中，第一公因子與凈資產(chǎn)收益率x1、總資產(chǎn)報酬率x2的因子負荷量均大于0.85，說明第一公因子反映了各上市公司財務效益狀況，且總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率x4及流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率x5的因子負荷量也較大，說明第一公因子反映了各上市公司的資產(chǎn)運營狀況的大部分信息。固以各公司在第一公因子上的得分作為對其總體運營狀況的評價依據(jù)【2】。

表1 Component Matrixa

a. 5 components extracted.

綜合評價排序見表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重整，實現(xiàn)了重整收益40多億元。（表2）

二、行業(yè)間運營狀況分析

將78家上市公司分為9大類，按各類在第一公因子fac1_1得分分類情況構造列聯(lián)表，對該列聯(lián)表進行對應分析，Sig.值很小，說明行與列之間有較強的相關性；第一、二維度解釋總慣量比例累計達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，說明這兩個行業(yè)經(jīng)營狀況良好；制造業(yè)經(jīng)營狀況較好；電力、油氣，化學制品，旅游、交通、物流業(yè)屬于第三梯隊；房地產(chǎn)及建筑業(yè)，設備生產(chǎn)及供應業(yè)，出版?zhèn)髅綐I(yè)經(jīng)營狀況相對較差。

三、結(jié)語

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

【參考文獻】

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

[2]何曉群，.多元統(tǒng)計分析[M]..北京：中國人民大學出版社.2004.