甘肅省上市公司盈利能力實證研究

1、<p>　　甘肅省上市公司盈利能力實證研究</p><p>　　摘 要：上市公司對于促進(jìn)一個區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展發(fā)揮著越來越重要的作用，其盈利能力也因此愈發(fā)受到關(guān)注。運用因子分析法，以甘肅省21家非ST上市公司為研究樣本，利用其披露的報表數(shù)據(jù)，對其盈利能力進(jìn)行評價，確定影響甘肅省上市公司的盈利能力的主要因子，并對其進(jìn)行評分，從而得到各公司得分排名，以期為各利益相關(guān)者決策提供依據(jù)。 </p>&l

2、t;p>　　關(guān)鍵詞：因子分析；上市公司；盈利能力 </p><p>　　中圖分類號：F830 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-291X（2013）28-0141-04 </p><p>　　上市公司的健康與繁榮對一個區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有舉足輕重的影響，因此上市公司的經(jīng)營業(yè)績?yōu)楦骼嫦嚓P(guān)者所重視。任何一個上市公司的良好的經(jīng)營業(yè)績，從根本上看，都離不開其較強(qiáng)的盈利能力，它直接影響公司的

3、經(jīng)營業(yè)績，也是各方所關(guān)注的焦點問題。本文運用因子分析方法對甘肅省上市公司的盈利能力進(jìn)行實證分析，以期對相關(guān)管理者和投資者提供對策依據(jù)。 </p><p>　　一、建立因子分析模型 </p><p>　　（一）因子分析模型的引入 </p><p>　　因子分析是研究如何以最少的信息丟失，將眾多的原始變量縮成少數(shù)幾個因子變量，以及何使因子變量具有較強(qiáng)的可解釋性的一種多元

4、統(tǒng)計分析方法。它是通過變量的相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的研究，通過矩陣變化找出能影響相關(guān)系數(shù)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的研究，找出能控制所有變量的少數(shù)幾個隨機(jī)變量去描述多個變量之間的相關(guān)關(guān)系。通常把少數(shù)幾個隨機(jī)變量稱為因子。然后根據(jù)不同的相關(guān)性將變量分組，使相關(guān)性較高的變量在同一組。 </p><p>　　（二）數(shù)據(jù)來源及指標(biāo)選擇 </p><p>　　本文選取甘肅省21家上市公司（除去ST公司）為樣本，以新

5、浪財經(jīng)網(wǎng)公布的2011年前三季度的財務(wù)報告為基本數(shù)據(jù)，利用SPSS17.0軟件，在借鑒國內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上選取了與企業(yè)盈利能力相關(guān)的5項財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行因子分析：主營業(yè)務(wù)凈利率（X1）、資產(chǎn)凈利率（X2）、 主營業(yè)務(wù)毛利率（X3）、凈資產(chǎn)收益率（X4）、每股收益（X5），限于篇幅所限，原始數(shù)據(jù)在此從略。 </p><p><b>　　二、實證分析 </b></p><p&g

6、t;<b>　?。ㄒ唬┛尚行詸z驗 </b></p><p>　　文章采用KMO測度和Bartlett球形檢驗對進(jìn)行因子分析的可行性進(jìn)行驗證，檢驗結(jié)果（如表1所示）。經(jīng)檢驗，KMO值為0.613，雖然較小但大于0.5，考慮到變量個數(shù)本身較小，因此著重看球形檢驗。Bartlett球形檢驗統(tǒng)計量的觀測值為74.561，對應(yīng)的概率值P接近于0（Sig=0.000），在顯著性水平為0.05的情況下，概

7、率P值遠(yuǎn)低于顯著性水平，應(yīng)該拒絕Bartlett球形檢驗的零假設(shè)，可以認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位矩陣存在顯著差異，表明原有變量還是適合進(jìn)行因子分析。 </p><p><b>　?。ǘ┨崛∫蜃?</b></p><p>　　文章通過SPSS17.0軟件運用主成分分析法構(gòu)造因子變量：將原始數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計算原始變量間簡單相關(guān)系數(shù)矩陣，并求其出特征值和特征向量，根

8、據(jù)得出的特征值和特征向量，得到由原始變量組合而成的主因子（見表2）。根據(jù)特征根大于1的原則，2個主成分入選，并且這兩個主成分的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了88.256%，可以反映原指標(biāo)88.256%的信息量，因此上述5項指標(biāo)可以綜合成公共因子F1和F2。 </p><p><b>　?。ㄈ┮蜃咏忉?</b></p><p>　　為更好地解釋因子，使其具有更加明確的含義，需對

9、因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。文章采用方差最大化正交旋轉(zhuǎn)的方法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣（如表3所示）。 </p><p>　　通過觀察旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以發(fā)現(xiàn)：公因子F1載荷較高的指標(biāo)為X2（資產(chǎn)凈利率）、X4（凈資產(chǎn)收益率）和X5（每股收益）；公因子F2在和較高的指標(biāo)為X1（主營業(yè)務(wù)凈利率）和X3（主營業(yè)務(wù)毛利率）。公因子F1主要反映了上市公司資產(chǎn)營運的盈利能力，各項資產(chǎn)利用的越有效，其盈利能力越強(qiáng)；公因

10、子F2主要反映了上市公司的主營業(yè)務(wù)的盈利情況。 </p><p>　　（四）因子得分與綜合評價 </p><p>　　根據(jù)表4因子得分系數(shù)矩陣，可以建立因子得分模型： </p><p>　　F1=0.114X1+0.219X2-0.246X3+0.403X4+0.406X3 </p><p>　　F2=0.349X1+0.165X2+0.73

11、4X3-0.168X4-0.217X3 </p><p>　　為了從不同側(cè)面反映上市公司的盈利能力，可以將各公因子對應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)計算綜合評價值，建立綜合評價模型： </p><p>　　F=0.55578F1+0.32679F2 </p><p>　　我們可以將各個因子代入以上的模型，可以得出上市公司盈利能力的大小。我們可以根據(jù)F值的大小來判斷上市公司的盈利

12、能力，F(xiàn)值越大，上市公司的盈利能力就越強(qiáng)。 </p><p>　　根據(jù)上述各因子得分和綜合因子得分模型可以計算甘肅21家上市公司的得分并可以得到按因子1和因子2得分以及因子綜合得分排序的結(jié)果（如下頁表5所示）。 </p><p><b>　　三、結(jié)論 </b></p><p>　　從下頁表5中可以看到： </p><p>

13、;　　1.按因子1排名，2011年第三季度祁連山、銀億股份、方大碳素、酒鋼宏興、靖遠(yuǎn)煤電五家上市公司分別占據(jù)前五名。由于因子1主要反映了公司的管理者運營資產(chǎn)獲取利潤的能力與效率，反映了資產(chǎn)的回報情況，因此排序表明了這些上市公司的資產(chǎn)利用效率較高，具有將強(qiáng)的盈利能力。相反地，莫高股份、海默科技、榮華實業(yè)、蘭州黃河、敦煌種業(yè)這五家上市公司在運用資產(chǎn)盈利方面排名最低，表明這些企業(yè)還需進(jìn)一步改進(jìn)，提高資產(chǎn)利用效率，增強(qiáng)資產(chǎn)的盈利能力。 <

14、/p><p>　　2.按因子2排名，2011年第三季度，獨一味、莫高股份、榮華實業(yè)、蘭州黃河、藍(lán)科高新五家上市公司分別占據(jù)前五名。因子2主要反映的是各公司的主營業(yè)務(wù)的盈利能力以及主營業(yè)務(wù)毛利率的情況，得分越高表明其主營產(chǎn)品的附加值高，主營業(yè)務(wù)發(fā)展越有優(yōu)勢，獲利能力越強(qiáng)。三毛派神、蘭州民百、國投電力、祁連山、酒鋼宏興這五個上市公司，主營業(yè)務(wù)凈利率和主營業(yè)務(wù)毛利率水平較差，表明其主營業(yè)務(wù)產(chǎn)品附加值不夠，沒有形成主營業(yè)務(wù)產(chǎn)

15、品的成本競爭優(yōu)勢。 </p><p>　　3.按綜合得分排名，2 011年第三季度中祁連山、銀億股份、方大碳素、獨一味和藍(lán)科高新五家上市公司得分最高，分列前五名。通過分析可知，祁連山、銀億股份、方大碳素這三家公司的綜合得分排名與因子1得分排名保持一致，都是分列前三名，但這三家公司的因子2得分排名在21家上市公司中卻分列第20名、第15名和第7名，說明這三家公司雖然盈利能力表現(xiàn)突出，但其主營業(yè)務(wù)毛利率水平較低，需進(jìn)

16、一步增加產(chǎn)品附加值，增強(qiáng)產(chǎn)品的競爭優(yōu)勢。亞盛集團(tuán)、蘭州黃河、西北化工、長城電工、敦煌種業(yè)這五家公司綜合得分最低，在所有上市公司中表現(xiàn)最差，分析發(fā)現(xiàn)這5家公司因子1得分大都較低，排名較為落后，導(dǎo)致其綜合排名落后，這表明這些企業(yè)在今后發(fā)展中需著重提高資產(chǎn)利用率，增強(qiáng)其獲利能力。 </p><p><b>　　參考文獻(xiàn)： </b></p><p>　　[1] 劉偉，莫蓉，黃

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