企業(yè)財務(wù)績效評價概述

企業(yè)財務(wù)績效評價是指通過對企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)分析、評估和比較，評判企業(yè)在經(jīng)營活動中的績效和盈利能力的過程，它對于企業(yè)發(fā)展和決策具有重要的指導(dǎo)作用。通過對財務(wù)績效的評價，企業(yè)可以了解自身的盈利能力、償債能力、運營效率等方面的表現(xiàn)，并根據(jù)實際情況及時調(diào)整經(jīng)營策略和決策，以提高財務(wù)績效，從而實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

因子分析方法的理論原理

因子分析的基本原理和假設(shè)因子分析法是一種多變量分析方法，它旨在探索觀測變量之間的潛在結(jié)構(gòu)和關(guān)系。其基本原理包括以下幾個方面：

一是多變量相關(guān)性。因子分析法假設(shè)觀測變量之間存在一定程度的相關(guān)性，即它們包含共同的信息。二是共同度和特殊度。每個觀測變量由兩部分組成，一部分是共同度，代表與其他變量共同的部分；另一部分是特殊度，代表與其他變量無關(guān)的部分。三是因子。因子是不可觀測的隱藏變量，它根據(jù)共同度將觀測變量進(jìn)行歸類，且每個因子代表觀測變量中的某種共同模式或特征。四是因子載荷。因子載荷衡量每個觀測變量與因子之間的相關(guān)程度，表示觀測變量與因子之間的線性關(guān)系強(qiáng)度。

主成分分析和因子旋轉(zhuǎn)的方法與步驟主成分分析（PCA）法是因子分析的一種常用方法，它可降低數(shù)據(jù)維度并捕捉數(shù)據(jù)的最大方差。其具體步驟包括：

一是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。該步驟需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除不同變量之間的量綱差異。二是特征值分解。該步驟通過對協(xié)方差矩陣或相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行特征值分解，從而找出數(shù)據(jù)中的主成分。三是主成分選擇。在此步驟中，研究者根據(jù)特征值的大小選擇最重要的幾個主成分（通常是保留特征值大于1的主成分）。四是因子旋轉(zhuǎn)。該步驟是為了使因子具有更好的解釋力和可解釋性，具體而言可進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)（例如Varimax旋轉(zhuǎn)）或斜交旋轉(zhuǎn)（例如Oblique旋轉(zhuǎn)）。

因子載荷和解釋方差的意義通常情況下，因子載荷表示每個觀測變量與因子之間的相關(guān)程度。較高的因子載荷意味著觀測變量與因子之間有更強(qiáng)的線性關(guān)系，因此該變量對因子的解釋能力更強(qiáng)。通過因子載荷，可以理解觀測變量對于因子的貢獻(xiàn)程度，從而確定其在因子分析模型中的重要性。

解釋方差則表示因子對原始數(shù)據(jù)方差的解釋能力。較高的解釋方差說明因子能夠更好地代表原始數(shù)據(jù)的信息，即能夠概括原始數(shù)據(jù)中的變異情況。同時，解釋方差的大小還可以衡量因子分析模型整體的解釋力和可靠性。

基于因子分析的企業(yè)財務(wù)績效評價模型構(gòu)建

指標(biāo)的選擇和構(gòu)建在基于因子分析法的企業(yè)財務(wù)績效評價模型中，指標(biāo)的選擇和構(gòu)建是其關(guān)鍵環(huán)節(jié)。首先，需要明確具體的評價方面，如盈利能力、償債能力、運營效率等，并從現(xiàn)有的財務(wù)指標(biāo)中選擇與評價方面相關(guān)且具有代表性的指標(biāo)，如凈利潤率、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等。這其中，可以考慮加入非財務(wù)指標(biāo)，如市場份額、研發(fā)投入等，以全面評估企業(yè)的績效表現(xiàn)。

因子分析模型的建立和衡量指標(biāo)的權(quán)重計算建立基于因子分析的企業(yè)財務(wù)績效評價模型需要經(jīng)過以下幾個步驟：

首先，需對所選指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化構(gòu)建，消除量綱差異。其次，需進(jìn)行因子分析，提取出潛在因子并計算各觀測變量與這些因子之間的因子載荷。根據(jù)因子載荷的大小和解釋方差，可以確定每個潛在因子的含義和重要程度。而在模型建立完畢后，需進(jìn)行衡量指標(biāo)的權(quán)重計算。具體做法為：根據(jù)因子分析的結(jié)果，將每個指標(biāo)與相應(yīng)因子的因子載荷值相乘，并對各項指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)求和，從而得到綜合得分。在此過程中，權(quán)重的計算可以根據(jù)因子載荷的大小來確定，載荷值較大的指標(biāo)就會有更高的權(quán)重。

績效評價模型的整體框架和應(yīng)用過程基于因子分析的企業(yè)財務(wù)績效評價模型整體框架的構(gòu)建通常包括以下幾個步驟：

一是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。在此步驟中，要收集所需的財務(wù)數(shù)據(jù)和指標(biāo)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和處理，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。二是因子提取。該步驟運用因子分析法，提取出能夠代表財務(wù)績效的潛在因子，并計算觀測變量與各因子之間的因子載荷。三是權(quán)重計算。該步驟根據(jù)因子載荷的大小，計算、衡量指標(biāo)的權(quán)重，從而反映各指標(biāo)對績效評價的重要程度。四是績效評價。該步驟利用權(quán)重計算后的績效評價模型，對企業(yè)的財務(wù)績效進(jìn)行綜合評估和排名，進(jìn)而得出績效得分。五是結(jié)果分析與應(yīng)用。該步驟通過分析、解讀評價結(jié)果，并針對評價結(jié)果中的優(yōu)勢和不足來制定相應(yīng)的改進(jìn)措施和決策，從而提升企業(yè)的財務(wù)績效。在應(yīng)用過程中，需要注意合理運用樣本選擇和數(shù)據(jù)收集的相關(guān)方法，以確保樣本具有代表性和可比性。同時，因子數(shù)目的確定也是關(guān)鍵問題，這可以依據(jù)解釋方差和理論基礎(chǔ)等因素進(jìn)行確定。此外，因素旋轉(zhuǎn)的選取與影響因素分析也需要綜合考慮，從而獲得更合適的因子解釋模式。

研究開展過程中可能遇到的問題及應(yīng)對策略

樣本選擇和數(shù)據(jù)收集的方法與考慮因素在進(jìn)行基于因子分析法的企業(yè)財務(wù)績效評價研究時，樣本選擇和數(shù)據(jù)收集是至關(guān)重要的步驟。一方面，在樣本選擇上，研究者需要確保所選樣本具有代表性，且能夠反映整個群體或目標(biāo)企業(yè)的商業(yè)特征。為了達(dá)到這一目的，可以采用隨機(jī)抽樣或分層抽樣的方法，這是因為它們可以提供較為公正的樣本，且可以在確保樣本代表性的同時兼顧各個子群體的特征。通過這樣的樣本選擇方法，可以保證評價模型具有更廣泛的適用性和可靠性。另一方面，在數(shù)據(jù)收集上，研究者需要收集與評價模型相關(guān)的財務(wù)數(shù)據(jù)和指標(biāo)，這些數(shù)據(jù)可以來自于企業(yè)的財務(wù)報表、公司年報、研究報告等。因此，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和可靠性對于評價模型的有效性至關(guān)重要。為了達(dá)到這一目的，企業(yè)可以制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)收集流程及準(zhǔn)則，并進(jìn)行多次核實和驗證。在此過程中，需要注意數(shù)據(jù)的時間覆蓋范圍和頻率，以確保數(shù)據(jù)的時效性、可比性。

在樣本選擇和數(shù)據(jù)收集過程中，還需要考慮“行業(yè)特點”這個因素，這是因為不同行業(yè)可能具有不同的財務(wù)表現(xiàn)和指標(biāo)，因此在樣本選擇和數(shù)據(jù)收集中需要充分考慮行業(yè)的差異性。同時，“企業(yè)規(guī)?！币彩且粋€需要考慮的因素。通常情況下，各企業(yè)的財務(wù)表現(xiàn)和指標(biāo)可能存在差異，因此在樣本選擇時需要兼顧不同規(guī)模的企業(yè)。此外，不同國家和地區(qū)可能存在不同的財務(wù)制度和規(guī)范，這也需要在樣本選擇和數(shù)據(jù)收集層面進(jìn)行充分考量。

因子數(shù)目確定的方法和實踐經(jīng)驗在進(jìn)行因子分析時，確定合適的因子數(shù)目至關(guān)重要，具體而言需做好以下幾點：

一是解釋方差法。解釋方差法是指通過累計解釋方差的方法來確定因子數(shù)目的研究方法。該方法通常要求累計解釋方差達(dá)到一定的閾值，例如數(shù)值在70%或80%以上時，通過選擇該方法能夠解釋大部分原始數(shù)據(jù)變異的主成分，保留較少的因子，從而降低模型的復(fù)雜性。但需要注意的是，解釋方差法忽略了個別因子載荷相對較小但仍有解釋能力的潛在因子，從而影響模型整體的運作效果。

二是平行分析法。平行分析法通過進(jìn)行隨機(jī)抽樣和因子分析，在比較模擬的解釋方差與實際解釋方差后確定因子數(shù)目。一般認(rèn)為，當(dāng)模擬解釋方差超過實際解釋方差的60%時，對應(yīng)的因子可以被保留，因此這種方法可以較為客觀地根據(jù)數(shù)據(jù)中的誤差來判斷因子數(shù)目。

三是理論依據(jù)和專業(yè)判斷。在因子數(shù)目的確定上，還可以結(jié)合業(yè)內(nèi)專家的意見和理論基礎(chǔ)進(jìn)行判斷。通過充分了解研究對象和相關(guān)領(lǐng)域的特點，業(yè)內(nèi)專家可以根據(jù)自身的經(jīng)驗和知識，對適用的因子數(shù)目進(jìn)行判斷和推測，這種方法能夠增加因子分析結(jié)果的可信度。

在實際研究中，上述研究方法可以相互結(jié)合使用。在通常情況下，可先采用解釋方差法確定一個較大的因子數(shù)目范圍，然后通過平行分析法進(jìn)一步剔除無關(guān)因子，最后結(jié)合理論依據(jù)和專業(yè)判斷進(jìn)行最終的因子數(shù)目確定。需要注意的是，因子數(shù)目的確定需要考慮研究的目的和樣本大小。較小的樣本和過多的因子可能導(dǎo)致模型過度擬合，而較大的樣本和過少的因子則可能導(dǎo)致模型的泛化能力不足。

因素旋轉(zhuǎn)的選取與影響因素分析因素旋轉(zhuǎn)在因子分析中起著十分重要的作用，該步驟可以使得被提取的因子更具有解釋力和可解釋性。在選擇因素旋轉(zhuǎn)方法時，可以考慮正交旋轉(zhuǎn)和斜交旋轉(zhuǎn)兩種方法。正交旋轉(zhuǎn)，如Varimax旋轉(zhuǎn)，它假設(shè)因子之間不存在關(guān)聯(lián)性，因此得到的因子是互相獨立的。這種旋轉(zhuǎn)方法適用于希望得到清晰、獨立的因子結(jié)構(gòu)的情況，它能夠使因子載荷值集中在某一個因子上，方便解釋和理解。斜交旋轉(zhuǎn)，如Oblique旋轉(zhuǎn)，允許因子之間存在一定的相關(guān)性。這種旋轉(zhuǎn)方法適用于希望獲得相關(guān)性較高的因子結(jié)構(gòu)的情況，且能夠更準(zhǔn)確地反映實際因子之間的關(guān)系。

鑒于此，在選擇旋轉(zhuǎn)方法時，需要根據(jù)實際情況和研究目的進(jìn)行判斷和選擇。倘若研究對象之間的因子關(guān)系相對獨立，就可以選擇正交旋轉(zhuǎn)方法；倘若研究對象之間的因子關(guān)系存在一定相關(guān)性，則需要選擇斜交旋轉(zhuǎn)方法。除了選擇合適的旋轉(zhuǎn)方法外，企業(yè)還需要考慮其他因素可能對結(jié)果產(chǎn)生的影響，例如初始因子載荷、樣本量和因子數(shù)目等。初始因子載荷是指在旋轉(zhuǎn)前的因子載荷值，較高的初始因子載荷更容易被保留下來，并且在旋轉(zhuǎn)過程中的表現(xiàn)更穩(wěn)定。因此，應(yīng)選擇有較高初始因子載荷的因子作為保留的目標(biāo)因子。同時，樣本的體量也會對因素旋轉(zhuǎn)結(jié)果產(chǎn)生重大影響。較小的樣本量可能導(dǎo)致因子旋轉(zhuǎn)不穩(wěn)定，而較大的樣本量則有助于得到更可靠的旋轉(zhuǎn)結(jié)果。此外，因子數(shù)目的選擇也可能對因素旋轉(zhuǎn)結(jié)果產(chǎn)生影響。較多的因子數(shù)目意味著更多的變量應(yīng)當(dāng)被考慮，這可能使因子結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，因此要謹(jǐn)慎選擇合適的因子數(shù)目。

作者單位：廣東敏華電器有限公司