基于PCA的我國(guó)光伏上市公司價(jià)值評(píng)估

高曉明 楊學(xué)民

【摘? 要】論文選取了滬深A(yù)股57家屬于光伏概念的上市公司作為研究對(duì)象，以價(jià)值評(píng)價(jià)理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建了包含盈利能力、償債能力、成長(zhǎng)能力和資產(chǎn)管理能力這4個(gè)維度的光伏上市公司價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。以該體系為基礎(chǔ)，論文選取了12個(gè)量化指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析（PCA）的方法對(duì)我國(guó)光伏上市公司的價(jià)值進(jìn)行實(shí)證分析，給出了選取樣本的評(píng)估情況與排名。通過(guò)識(shí)別價(jià)值被錯(cuò)估的公司，為投資者提供參考，以期優(yōu)化投資決策、規(guī)避投資風(fēng)險(xiǎn)。

【Abstract】This paper selects 57 A-share listed companies belonging to the concept of photovoltaic in Shanghai and Shenzhen stock exchanges as the research object. Based on the value evaluation theory， this paper constructs a value evaluation index system for photovoltaic listed companies， which includes four dimensions： profitability， solvency， growth ability and asset management ability. Based on this system， the paper selects 12 quantitative indicators， makes an empirical analysis on the value of photovoltaic listed companies in China by using the method of principal component analysis， and gives the evaluation and ranking of the selected samples. By identifying the companies whose value is wrongly estimated， the paper provides investors with reference， so as to optimize investment decisions and avoid investment risks.

【關(guān)鍵詞】光伏企業(yè);主成分分析;實(shí)力評(píng)估

【Keywords】photovoltaic enterprises; principal component analysis; strength evaluation

【中圖分類號(hào)】F275;F205? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?   ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號(hào)】1673-1069（2022）01-0129-04

1 引言

隨著“3060雙碳目標(biāo)”的提出，減少化石能源使用，開(kāi)發(fā)利用新能源已經(jīng)成為社會(huì)共識(shí)。新能源產(chǎn)業(yè)尤其是光伏行業(yè)保持快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，產(chǎn)業(yè)規(guī)模和企業(yè)數(shù)量持續(xù)擴(kuò)大。光伏產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已經(jīng)成為我國(guó)推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要保障。

截至2020年，我國(guó)光伏市場(chǎng)累計(jì)裝機(jī)量為253 GW，其中，僅2020年就新增裝機(jī)量48.2 GW，中國(guó)已經(jīng)成為全球光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展最快的國(guó)家，有著世界上最大的光伏產(chǎn)業(yè)規(guī)模。相信在“十四五”規(guī)劃和《二三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)》等總體部署下，我國(guó)光伏產(chǎn)業(yè)可以迎來(lái)更大的發(fā)展。

目前，學(xué)術(shù)界關(guān)于光伏產(chǎn)業(yè)的研究主要集中于4個(gè)方面：一是分析政策實(shí)施效果和影響;二是探索光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑;三是橫向比較不同國(guó)家和地區(qū)光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展的異同;四是縱向概述、分析光伏產(chǎn)業(yè)情況。但針對(duì)我國(guó)光伏企業(yè)綜合實(shí)力的定性定量分析較少。論文選擇滬深A(yù)股57家屬于光伏概念的上市公司作為研究對(duì)象，從可反映企業(yè)內(nèi)在價(jià)值的財(cái)務(wù)指標(biāo)入手，構(gòu)建可用于評(píng)估我國(guó)光伏上市公司綜合實(shí)力的價(jià)值評(píng)價(jià)體系，并利用主成分分析方法減少分析維度，提取變量信息，對(duì)選取對(duì)象進(jìn)行評(píng)分和排名，以定量評(píng)估我國(guó)光伏上市公司的價(jià)值。

2 樣本及數(shù)據(jù)來(lái)源

為較為全面地評(píng)估我國(guó)光伏上市公司的價(jià)值，并考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，在剔除了部分缺失數(shù)據(jù)后，從滬深A(yù)股中選擇了57家光伏企業(yè)（如表1所示）。

獲取與研究問(wèn)題相關(guān)的真實(shí)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)钠髽I(yè)數(shù)據(jù)資料是對(duì)光伏企業(yè)價(jià)值進(jìn)行分析評(píng)價(jià)的重要前提之一。本文的數(shù)據(jù)來(lái)源為各上市公司公開(kāi)的2020年財(cái)報(bào)，確保數(shù)據(jù)可以客觀地反映我國(guó)光伏上市公司的價(jià)值。

3 實(shí)證分析

3.1 光伏上市公司價(jià)值評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建

根據(jù)價(jià)值評(píng)價(jià)理論，借鑒學(xué)者以往的研究成果，參考企業(yè)會(huì)計(jì)報(bào)表分析方法，遵循科學(xué)性原則、系統(tǒng)性原則、可比性原則、可操作性等原則，在不影響模型運(yùn)行的基礎(chǔ)上，在大量的評(píng)價(jià)指標(biāo)中選取了12個(gè)關(guān)鍵性指標(biāo)，構(gòu)建了一套用于評(píng)價(jià)光伏上市公司價(jià)值的指標(biāo)體系。選取的12個(gè)關(guān)鍵性指標(biāo)體現(xiàn)了企業(yè)價(jià)值的4個(gè)方面，即企業(yè)的盈利能力、償債能力、成長(zhǎng)能力、資產(chǎn)管理能力，指標(biāo)詳見(jiàn)表2。

3.2 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

本文對(duì)選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行了KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)，以判斷數(shù)據(jù)是否可以用于主成分分析，結(jié)果如表3所示。KMO等于0.602，大于0.6（經(jīng)驗(yàn)值），樣本符合進(jìn)行主成分分析的要求;Bartlett球形檢驗(yàn)的顯著性小于0.05，拒絕零假設(shè)，即認(rèn)為案例數(shù)據(jù)可以進(jìn)行主成分提取。

3.3 主成分的提取

利用SPSS25.0軟件進(jìn)行主成分分析，可以得到各指標(biāo)之間的相關(guān)性矩陣、公因子方差表、總方差解釋表、碎石圖、成分矩陣等。其中，總方差解釋表如表4所示。特征值越大，表示所對(duì)應(yīng)的主成分對(duì)整體數(shù)據(jù)的解釋程度越高，說(shuō)明這一主成分在分析中越為重要。按照特征值大于1的原則，提取前4個(gè)主成分，主成分1、2、3、4的貢獻(xiàn)率分別是33.183%、19.866%、11.722%、10.256%，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)75.027%，即提取的4個(gè)主成分可以涵蓋原始信息的75.027%。說(shuō)明模型丟失信息少，主成分分析效果理想，可以體現(xiàn)光伏上市公司的價(jià)值。

碎石圖可以更加直觀地顯示一些信息，是主成分個(gè)數(shù)選擇的依據(jù)。在圖1中，橫軸表示的是成分的數(shù)量，取值范圍的最大值為變量的數(shù)量;縱軸是特征根的數(shù)值。主成分的提取規(guī)則是特征值大于1，從碎石圖中可以看出前4個(gè)主成分的特征值均大于1，且從第4個(gè)主成分之后的各點(diǎn)所連成的曲線的斜率走勢(shì)開(kāi)始相對(duì)平緩，斜率較小。碎石圖再次表明提取前4個(gè)主成分能夠較好地代表原始數(shù)據(jù)對(duì)整體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

提取的4個(gè)主成分的主成分系數(shù)矩陣如表5所示，由該表可以說(shuō)明各個(gè)主成分在各變量上的載荷X（i，r）（i為對(duì)應(yīng)的指標(biāo)代碼，r為對(duì)應(yīng)的主成分）。

3.4 光伏上市公司價(jià)值的評(píng)估與排序

將提取的4個(gè)主成分的特征值開(kāi)平方，得到特征值的平方根，如表6所示。若繼續(xù)用i代表對(duì)應(yīng)的指標(biāo)代碼，用r代表對(duì)應(yīng)的主成分，則以表5成分矩陣中的各載荷X （i，r）除以對(duì)應(yīng)的特征值的平方根λr，即可求得各載荷在各主成分上的系數(shù)C（i，r），如式（1）所示。4個(gè)主成分的系數(shù)如表7所示。同時(shí)，本文對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化以消除數(shù)據(jù)量綱不同而帶來(lái)的影響，記標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)變量為ZXi。各個(gè)主成分的表達(dá)式可由其對(duì)應(yīng)的系數(shù)乘以相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化變量并求和得到，如主成分1的線性表達(dá)式F1如式（2）所示。

C（1，1）=X（1，1）÷λ1=0.648÷1.995=0.325? ?（1）

F1=C（i，1）ZXi=C（1，1）ZX1+C（2，1）ZX2+C（3，1）ZX3+C（4，1）ZX4+C（5，1）ZX5+C（6，1）ZX6+C（7，1）ZX7+C（8，1）ZX8+C（9，1）ZX9+C（10，1）ZX10+C（11，1）ZX11+C（12，1）ZX12? ? ?（2）

根據(jù)4個(gè)主成分各自的方差貢獻(xiàn)率，可以得到綜合得分的計(jì)算表達(dá)式F，如式（3）所示。將選取公司的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后代入以上對(duì)應(yīng)指標(biāo)可以得到各個(gè)公司的綜合得分，并進(jìn)行升序排列，結(jié)果如表8所示。

F=0.331 83F1+0.198 66F2+0.117 22F3+0.102 56F4? ?（3）

將每個(gè)公司對(duì)應(yīng)的每股凈資產(chǎn)排名一并列入表8。每股凈資產(chǎn)是指股東權(quán)益與總股數(shù)的比率，其計(jì)算公式為每股凈資產(chǎn)=股東權(quán)益/股本總股數(shù)。該指標(biāo)在財(cái)務(wù)分析中被作為判斷企業(yè)內(nèi)在價(jià)值最重要的參考指標(biāo)之一，也是支撐股票價(jià)格的重要基礎(chǔ)。將該指標(biāo)排名與主成分分析后的綜合得分排名對(duì)比，可以在一定意義上說(shuō)明該公司股票是否存在被錯(cuò)估的情況，二者之間的差值則可代表被錯(cuò)估程度的大小。

4 結(jié)論

本文以價(jià)值評(píng)價(jià)理論為基礎(chǔ)，選取57家光伏概念上市公司作為研究對(duì)象，根據(jù)可以反映公司內(nèi)在價(jià)值的、常用于企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析的財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建了包含4個(gè)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)、12個(gè)二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的價(jià)值評(píng)價(jià)體系。結(jié)合2020年度財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)，利用PCA方法，對(duì)選取的57家公司進(jìn)行了綜合得分排名，并與支撐股票價(jià)格的每股凈資產(chǎn)排名對(duì)比。

通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，在選取的57家光伏概念上市公司中，確實(shí)存在價(jià)值被高估或低估的現(xiàn)象，且個(gè)別公司價(jià)值被錯(cuò)估的

幅度較大。如光伏行業(yè)的龍頭企業(yè)隆基股份，通過(guò)模型計(jì)算的綜合得分排名為第3名，但其每股凈資產(chǎn)排名為第13名，所以隆基股份的企業(yè)價(jià)值存在被低估的現(xiàn)象。可以預(yù)見(jiàn)，在不久的將來(lái)，隆基股份的市場(chǎng)價(jià)值可能實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的提高，其直接體現(xiàn)在每股凈資產(chǎn)的增加。又如東方盛虹，通過(guò)模型計(jì)算的綜合得分排名為第4名，但其每股凈資產(chǎn)排名為第36名，排名差值為32名，低估情況較嚴(yán)重，預(yù)計(jì)其市場(chǎng)價(jià)值今后將會(huì)有較大幅度的提升。

總體來(lái)看，僅有3家公司的綜合得分大于1，其他54家公司的綜合得分均小于1，說(shuō)明這些企業(yè)未來(lái)有待進(jìn)一步發(fā)展壯大。在綜合得分前20名的企業(yè)中，有15家企業(yè)存在價(jià)值被低估的現(xiàn)象，占比為75%，對(duì)于樣本而言，相當(dāng)一部分光伏上市公司的價(jià)值有一定的上升空間，值得投資者分析與研究。投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)，可參考、借鑒本研究以優(yōu)化投資決策、規(guī)避投資風(fēng)險(xiǎn)。

【參考文獻(xiàn)】

【1】王捷，林余杰，吳成堅(jiān)，等.碳中和背景下太陽(yáng)能光伏產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展[J].儲(chǔ)能科學(xué)與技術(shù)，2022，11（2）：731-732.

【2】董普，滕寧，林娟，等.我國(guó)清潔能源產(chǎn)業(yè)綜合實(shí)力評(píng)估研究——以50家上市公司為對(duì)象[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2013，23（S2）：154-156.

【3】李曉鐘，王歡.互聯(lián)網(wǎng)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的區(qū)域差異比較研究[J].中國(guó)軟科學(xué)，2020（12）：22-32.