基于因子小议能源行业上市公司绩效评价

时间:2020-08-15 12:11:44 MBA毕业论文 我要投稿

基于因子小议能源行业上市公司绩效评价

  1. 引言

基于因子小议能源行业上市公司绩效评价

  能源行业对我国经济发展有重要的推动作用,我国能源上市公司的经营绩效又对能源行业健康稳定发展、能源安全有举足轻重的影响,而财务困境是许多上市公司所面临的最重要的风险之一,因此,以上市公司财务数据为基础,对能源行业上市公司的经营绩效进行分析,将对能源安全问题研究按问题有积极意义。

  目前,我国对上市公司绩效评价方法有多种,通常采用的方法有:综合法比重分析法、熵值法和综合序数法等。依据比重分析法和综合序数法都不同程度上存在主观性强的缺点,熵值法具有一定的客观性和科学性,但这种方法不能很好地反映相关指标间的关系。

  鉴于以上方法存在的缺点,本文采用因子分析法进行经营效率分析。因子分析是一种多变量统计分析方法,是根据研究对象不同维度相关性的大小对维度进行分组,使得同组内维度之间的相关性较强,不同组维度之间的相关性较弱,每组维度代表一个基本结构(即公因子)。

  因子分子不仅法克服了以上方法存在的不足,而且通过数据分析得到的公因子更能反映事物的本质,有利于在分析中掌握主要问题,作出更理性的判断。

  2. 因子分析法模型的构建

  设有 m 家能源上市公司,每个公司均观测n 个财务指标。将原始观测指标变量记为( ) 1 2 , , , TX = X X K XN 。为了对变量进行比较,并消除由于观测量纲的差异及数量级所造成的影响,将样本观测数据进行标准化处理,使标准化后的变量的均值为0,方差为1。

  3. 样本数据和指标体系选取

  本文以中国能源行业 33 家上市公司为样本进行研究。其中,ST 贤成(600381)作为特别处理股票,拒绝进入样本,最终样本为32 家公司。本文样本数据来自金融界网站2012 年度报告公布的财务比率数据。

  进行因子分析的第一步是选取恰当的变量指标,为能综合反映评价样本公司的.综合情况,指标的选取应综合兼顾公司的盈利能力、偿债能力、营运能力和成长能力方面进行考虑综合选取。因此本文根据上市公司公布的财务数据选取13 项代表性指标:资产利润率( 1 X )、流动比率( 2 X )、速动比率( 3 X ),股东权益比( 4 X )、每股收益( 5 X )、存货周转率( 6 X )、总资产周转率( 7 X )、应收账款周转率( 8 X )、净利润率( 9 X )、净资产收益率( 10 X )、主营收入增长率( 11 X )、总资产增长率( 12 X )和资产负债率( 13 X )。

  4. 数据预处理和标准化

  4.1 隶属函数的确定

  评价指标体系采取 13 项评价指标有正向指标和适度性指标。正向指标数值越大越好,适度性指标数据不是越大或越小越好,而是趋于某个既定值为佳。本文13 项指标中流动比率( 2 X ),速动比率( 3 X ),股东权益比( 4 X )()资产负债率( 13 X )为适度性指标,其余为正向指标。

  ,结合中国实际情况,能源行业合理的最佳流动比率是2,最佳速动比率为1,合理股东权益比为50%,合理资产负债率为50%,因此,流动比率2 (X )、速动比率3 (X )、股东权益比4 (X )和资产负债率13 (X )的sj X 分别为2、1、50%和50%。

  4.2 数据标准化

  为了消除变量之间因数量级或量纲差异造成的影响,便于变量间进行比较,本文利用公式` ( )/ ij ij j j X = X ?X S ,将样本观测数据进行标准化处理,使变量均值为0,方差为1。

  5. 数据处理结果

  5.1 因子分析

  利用 KMO 和Bartlett 检验,本研究KMO 值为0.525,Beartlett 球形检验的卡方统计值为214.137,sig 值为0.000,即相关矩阵不是一个单位矩阵,故考虑进行因子分析。

  将标准化后的数据输入 SPSS16.0 计算相关系数矩阵R 特征值以及贡献率,依据计算结果提取5 个公因子,累积解释总方差为80.199%。