因子分析法在廣西上市公司財務評價中的運用

桂林電子科技大學 王方照 桂林理工大學 詹 妮 桂林電子科技大學 曾繁榮

一、引言

隨著我國資本市場的不斷發展和壯大，上市公司數量也在快速增長。投資者、債權人和政府等利益相關者對于這些公司的評價和關注也越來越需要更多的指標來判斷支撐。其中重點的數據指標就是上市公司的財務數據指標。然而，面對多項上市公司財務指標，如何進行財務綜合評價則是一個較復雜的問題。針對財務綜合評價的問題，其中因子分析法是一個較好的解決方法。同時，有學者結合不同數據及不同的分析情況運用這一方法做出了較多的研究。朱順泉（2004）通過選取20個上市公司及其15項評價指標的數據作為考察對象，運用所構建的因子分析模型進行了綜合評價分析，最后得出前十名的公司排名并認為這種因子分析方法增加客觀性和減少了指標選擇的工作量問題。姜靈敏（2007）通過選取我國上市公司2004年上半年報各行業的7個財務指標運用因子分析進行了行業的綜合評價研究，并得出前五位行業排名。顏如意（2010）運用因子分析法對我國2008年17家公路行業上市公司的財務狀況水平進行了排名研究。劉子農（2010）通過選取2008年53家安徽省上市公司12項財務數據指標，運用因子分析法進行了綜合評價研究并得出前10家公司的排名。韓芳艷、張孝友（2009）通過選取2007年重慶市21家上市公司11項財務數據指標，運用因子分析法進行其綜合研究，并得出前三和最后兩位排名。可以發現，因子分析方法是一種方法，是一種分析工具，因此可以用來分析不同行業公司的財務綜合評價，可以用來分析某一個行業內不同公司的財務綜合評價，同時也可以用來分析同一地區不同公司的財務綜合評價問題。

二、指標選擇及數據選擇

財務指標主要從償債能力、運營能力和盈利能力等方面來選擇相應的指標。具體指標有：流動比率x1，速動比率x2，現金比率x3，資產負債率x4，產權比率x5，債務-有形凈值比率x6，權益乘數x7，長期資本負債率x8，經營現金流量負債比x9，應收賬款周轉次數x10，存貨周轉次數x11，流動資產周轉次數x12，凈營運資本周轉次數x13，非流動資產周轉次數x14，總資產周轉次數x15，銷售凈利率x16，毛利率x17，資產凈利率x18和權益凈利潤x19。

關于數據選擇，主要是選擇了廣西在滬深兩市的所有A股上市公司2009年財務數據（所計算數據均源自巨潮網站），其中剔去S T類公司6家，最后剩下20家上市公司。表1是對所選20家上市公司19項財務指標數據的統計描述。從表1中可以看到，各指標最大與最小的差距是比較大的，標準差表現波動也較大。這種差距的原因可能是由于這20家公司所屬行業狀況是不一樣的。整體而言，指標數據表現規律性不明顯。

三、因子分析過程

其一，因子分析判斷。采用K M O和B a r t l e tt球度對原始數據檢驗是否適合做因子分析，用S P SS分析得出結果如表2所示：

由輸出結果可知K M O值為0.678，達到可行性標準，而且B a r t l e tt球度檢驗的卡方統計值為293.797，自由度為91，相伴概率為0.000，遠小于顯著性水平0.05，因此拒絕原假設，認為原始變量適合做因子分析。

表1 指標數據統計描述表

表2 KMO和Bartlett的檢驗表

其二，提取因子。運用主成份分析法提取了4個主因子，前4個特征值累計貢獻率已達84.245%，說明前4個因子基本包括了全部指標具有的信息，故取前4個特征值，得到因子載荷矩陣。為了更好地對主因子進行解釋，采用最常用的方差最大法對提取的主因子進行因子旋轉，得到表3。

表3 旋轉后的因子載荷矩陣

由表3可知，第一因子F1在流動比率（x1），速動比率（x2），資產負債率（x4），產權比率（x5），債務-有形凈值比率（x6），長期資本負債率（x7）上的載荷較大，根據指標經濟意義其反映了在公司在償債能力方面的綜合評價；第二因子F2在經營現金流量負債比（x8），資產凈利率（x13），權益凈利潤（x14）上的載荷較大，根據指標經濟意義其反映了公司在盈利能力方面的綜合評價；第三因子F3在應收賬款周轉次數（x9），總資產周轉次數（x11）上的載荷較大，根據指標經濟意義其反映了公司在營運能力方面的綜合評價；第四因子F4在存貨周轉次數（x10）上的載荷較大，根據指標經濟意義其反映了公司在營運能力方面的綜合評價。可以發現在數據處理上分成了4個因子，但是根據指標的經濟意義，最后2個因子都反映了公司營運能力方面的綜合評價。

其三，計算因子得分矩陣。通過回歸法計算因子得分，可以得到因子得分矩陣表4。

表4 因子得分系數矩陣

由表4可知，資產負債率（x4）對第一個因子的影響最大，權益凈利率（x14）對第二個因子的影響最大，總資產周轉次數（x11）對第三個因子的影響最大，存貨周轉次數（x10）對第四個因子的影響最大。

其四，計算各公司得分。在因子分析的基礎上，對各個公司進行公共因子得分的計算，并以各因子的方差貢獻率為權重進行加權匯總，得到各城市的綜合得分。綜合得分模型為：

F=0.35948F1+0.24626F2+0.14496F3+0.09175F4

最后可以得到：各個公司的各因子和綜合得分及排序情況如表5。表中因子得分及綜合得分的正負情況僅表示該公司的財務狀況與平均水平的相對情況，并不能代表財務狀況為負的狀況。

表5 各公司因子得分表

由表5可以看到，以第一因子F1得分來看，其前五名的分別是桂東電力1.4593，中恒集團1.2554，桂冠電力1.06，陽光股份1.0025，北海港0.859；其后五名的分別是廣陸數測-0.6772，兩面針-1.0351，索芙特-1.2927，皇氏乳業-1.8674，桂林三金-1.9722。這說明了前五名比后五名的公司在償債能力上綜合評價要強。

以第二因子F2得分來看，其前五名的分別是桂林三金2.7584，中恒集團1.6697，柳工1.0583，陽光股份0.6646，皇氏乳業0.6524；其后五名的分別是貴糖股份-0.705，廣陸數測-0.7538，萊茵生物-0.98，索芙特-1.1752，兩面針-1.2503。這說明了前五名比后五名的公司在盈利能力上綜合評價要好。

以第三因子F3得分來看，其前五名的分別是南寧百貨3.2034，柳鋼股份1.4035，；柳工0.7019，南寧糖業0.4793，貴糖股份0.4527；其后五名的分別是陽光股份-0.6304，北海港-0.7111，桂冠電力-0.7829，中恒集團-0.7991，五洲交通-1.6694。以第四因子F4得分來看，其前五名的分別是桂林旅游2.2534，北海港1.6794，桂東電力1.465，桂林三金0.8537，皇氏乳業0.6119；其后五名的分別是五洲交通-0.6195，萊茵生物-0.7471，貴糖股份-0.7833，柳工-1.3922，中恒集團-1.5058。因為因子F3和F4在經濟意義上都是反映了公司的運營能力，因此其前五名的公司要比后五名的公司在運營能力上綜合評價要好。

從各個公司的各個因子得分來看，不同因子反映了不同的方面。在最后綜合評分中可以看到排在前五名的公司分別為：南寧百貨，中恒集團，桂東電力，北海港和陽光股份；而排在后五名的公司分別為：皇氏乳業，廣陸數測，萊茵生物，兩面針和索芙特。結合各個因子得分來分析最后的總分排名，可以發現：綜合得分排第二名的中恒集團在第三因子F3和第四因子F4中排名都在后五位，說明該公司應當適當關注公司的營運能力；綜合排名前五的北海港和陽光股份在第三因子F3中評價也是在后五位，說明這兩家公司應當需要關注公司的營運能力。而綜合排名后五家公司在各因子中排名比較靠后，其中這五家公司在各因子得分排名后五位中均有出現，說明他們應該適當關注這些不足的方面。

四、結論

從以上的分析可以看出，在整個過程中因子分析方法較為客觀地評價了廣西20家A股上市公司的綜合財務狀況，并且結合各個因子得分和綜合得分給出上市公司的排名情況。這種分析的結果，對投資者等外部利益相關者來說，可以為其投資等決策提供一定的參考價值；從公司本身發展來看，可以讓公司發現財務狀況某些方面的不足或優勢，從而能夠不斷地改進不足或更好地發揮優勢。

通過對因子分析法的應用研究可以發現，其分析過程中對眾多指標處理進行提煉出幾個主要因子，最后可以綜合為一個總得分。而這些分析主要是基于數據相互關系做出的，必須要有現實的背景支持，因此在各個因子提煉上應有一定的經濟解釋意義。因此，當發生不同的指標選擇時，得出各個因子的經濟解釋意義將會可能出現不同。這也是未來需要進一步研究的方向。需要在指標選擇進一步考察不同時期數據指標，同時還需要考慮行業因素和地區因素下的數據指標選擇問題。此外，對于因子分析方法過程中的選擇和比較也是今后需要進一步研究的發展方向。

［1］朱順泉：《基于因子分析法的上市公司財務狀況評價研究》，《統計與信息論壇》2004年第4期。

［2］姜靈敏：《因子分析在上市公司分行業績效評價中的應用》，《生產力研究》2007年第14期。

［3］劉子農：《安徽上市公司經營績效評價——基于因子分析法》，《現代商業》2010年第5期。