基于因子分析法的上市公司财务指标评价

摘 要：近年来，我国经济不断发展，而我国作为一个农业大国，农业公司的壮大尤其迅速，然而，虽然农业版上市公司逐渐增多，可随着各种高新技术产业的出现，农业公司的发展前景并不明朗，各个公司的发展并不均衡，也并没有诞生广为人知的龙头企业。为了能够对我国上市公司的发展现况进行综合评价并提出针对性的建议，本文建立了农业版上市公司的财务指标评价体系，并使用因子分析法和主成分分析法对我国沪深农业版上市公司的经济情况进行评价，运用stata15软件，从成长性、盈利能力、股本扩张能力等指标出发，梳理各个公司的能力排名，分析排名背后隐藏的含义，并以各自的方差贡献度为权重，列出各个指标因子的综合排名，找出影响上市公司经济发展的主要因素，并针对性的提出建议。

关键词：因子分析；上市公司；主成分分析；财务指标

一、因子分析方法介绍

（1）概念

因子分析法通过分析变量之间的相关性，把一些关系复杂不易判断的变量分配到少数几个公共因子的一种数理统计分析法。它的基本思想是降维，将解释变量分组，将相关性较高的分在同一组中，而相关性低的分到不同组别，那么每一类变量所代表的组别，即公共因子，便能在不损失大量信息的前提下完成变量的描述。

（2）计算过程

1.为了消除量纲的影响，可以对数据进行标准化处理。同时判断其是否适合作因子分析，本文采用KMO指标检验和smc检验。2.从所有的公因子中选择可供研究的公因子，一般选取特征根大于1的公因子为研究对象。3.若因子载荷并不明朗，可进行因子旋转使因子变量更具有可解释性。4.通过因子得分系数表，计算因子得分系数β，并根据β计算各个公因子的得分值Fn。5.将各个公因子的得分乘以权重并排序，得到综合得分的排名，根据排名情況作出分析与建议。

二、评价上市公司财务情况的主要指标

上市公司经营一般关注利润最大化，而它与上市公司经营过程中盈利状况、资金成长状况和股本扩张状况都有着密切的关系。本文根据我国沪深农业版上市公司2014年一季度实际的经营情况，从盈利性、成长性和扩张性三方面选择适合我国上市公司经营绩效评价的指标，具体情况为：总资产增长率x1、主营收入增长率x2、净利润增长率x3、主营业务利润率x4、净资产收益率x5、每股收益x6、每股净资产x7、每股公积金x8、每股未分配利润x9

三、上市公司财务情况的实证分析

（1）样本选择与数据来源

因子分析通常选取横截面数据来研究，通过将各种不同的公司同一时点的不同指标收集起来，找出能够代表这些指

标的最佳线性组合，通过分析组合的数值与排名来研究数据背后隐藏的含义。本文共选取了9个评价指标，分别是总资产增长率x1、主营业务收入增长率x2、净利润增长率x3、主营业务利润率x4、净资产收益率x5、每股收益x6、每股净资产x7、每股公积金x8、每股未分配利润x9。其中，x6、x7、x8、x9为企业的股本扩张能力，而x1、x2、x3则为企业的盈利能力、最后的指标反映了企业的成长能力，在选择指标时便可对其进行初步的归类。总共收集了我国16家沪深两市农业版上市公司2014年一季度的财务数据。

（2）因子分析

1.数据标准化

原始数据面临着单位不统一，数据不一致等问题，往往需要对数据进行处理，而本文采用z得分法，即标准化法，使变量服从均值为0，方差为1的标准正态分布，将标准化处理后的变量均用xn表示。

2.检验变量是否能用于进行因子分析

第一，进行kmo检验。

Kmo检验用来检测数据是否适合用于因子分析，若数值合计超过0.5则认为可行，结果合计约为0.6，故数据较适宜进行因子分析。

第二，smc可决系数检验。

SMC用来反映变量之间的线性关系强弱，为某个解释变量与其他解释变量之间的复相关系数的二次方，smc值越高，主成分分析就越合适。而本文采用的因子载荷的选择方法为主成分分析法，故对数据的smc值进行了检验：x1 0.7x2 0.8x3 0.4x4 0.6x5 0.8x6 0.8x7 0.9x8 0.9x9 0.8从表中可以看出，大部分变量的smc指标都达到了0.8以上，可以认为此数据较适宜进行主成分分析。

3.因子数量的选择

对于选择哪几个因子比较有代表性的问题，通常根据特征根大小来分析选择，选取结果中公因子特征根超过1的前三个：x1 3.544、x2 2.140、x3 1.349，来进行因子分析。

4.因子载荷的求解

本文采用主成分分析法确定因子载荷，即在进行因子分析前先对数据进行一次主成分分析，考虑到从第四个公因子开始，方差贡献度已经低于0.1，我们可以将前三个公因子的因子载荷单独列出。而结果并不明朗，多个因子在部分原始变量上的载荷没有明显的差别，三个公因子对于变量的描述并不确切，无法依据公因子的代表性对变量进行分类，尝试对公共因子进行正交旋转。结果显示公因子1对于x6x7x8x9的解释比较充分，可命名为股本扩张因子，而公因子2对于x1x2的解释比较充分，故命名为成长因子，公因子3对于x4x5的解释比较充分，可以命名为盈利能力因子，三个因子能分别充分解释不同的变量值，可见此次旋转效果尚可。

5.计算综合得分并排名

通过运用stata软件，提取公共因子的得分，并将提取的公共因子旋转后方差贡献率作为计算权重，计算出16家商业银行业绩的综合得分，其计算公式为：综合得分=（公共因子 1×0.3796+公共因子 2× 0.2134+公共因子 3×0.1883）/0.7813。综合得分排名从大到小依次是：隆平高科、丹化科技、敦煌种业、登海种业、新赛股份、新中基、丰乐种业、天音控股、北大荒、新农开发、香梨股份、Sst亚华、冠农股份、St中农、禾嘉股份、亚盛集团

四、因子分析结果的评价

（1）股本扩张能力分析

从数值上看，新中基、新赛、敦煌、登海、隆平排名前5，说明这5家上市公司具备良好的股本扩张能力，而Sst亚华、亚盛、禾嘉、丹化科技、St中农排名垫底，这种结果可能因为不同的企业具有不同的政策，对于公积金的留存，股票的市值之类的要求也不尽相同。

（2）成长性分析

我们可以发现，冠农、隆平、敦煌、新赛和丹化科技排名靠前，可能是因为农业属于对国民经济有重大影响的支柱产业，可享受一些优惠政策和特殊待遇，而北大荒、丰乐、亚盛、登海和禾嘉排名靠后，这是因为公司的领导决策层缺乏开拓创新精神，未扩大公司的业务范围，开辟更广的市场，从而降低了市场竞争力，使企业达不到更高的成长性水平。

（3）盈利性分析

豐乐种业、敦煌种业、隆平高科、登海种业、Sst亚华排名靠前，香梨股份、冠农股份、新赛股份、新农开发、亚盛集团排名靠后，这是因为主要原材料产量过低，产品类型单一，知名度较低造成的，可以采取降低销售费用、控制相关成本等手段来增强自身盈利能力。

（4）综合分析

隆平高科、丹化科技、敦煌种业、登海种业、新赛股份排名靠前，Sst亚华、冠农股份、St中农、禾嘉股份、亚盛集团排名靠后，前5名龙头企业的优势可能与所处的区域位置、资源禀赋等密切相关，具备成熟的现代管理制度和完整的产业链条。希望排名靠后的企业区域布局更合理，并提升自身的科学管理能力和创新驱动力，争取提高自身的综合得分。

参考文献

[1]刘阳.基于因子分析法分析比较金融危机前后山东主要上市公司经营绩效[D].青岛大学，2010.

[2]杨彩丽.基于因子分析的证券业发展水平评价——以招商证券覆盖城市为例[J/OL].现代商业：1-2.

[3]程晨，刘保华，席亚伟，高力军，李熹，龚建华，吴群红，孙宏.基于因子分析公共卫生安全战略目标与策略优选[J].中国公共卫生：1-3.

[4]孟祥兰，邢茂源.供给侧改革背景下湖北高质量发展综合评价研究——基于加权因子分析法的实证研究[J/OL].数理统计与管理：1-17.

[5]周李清.因子分析在全国各省市综合经济实力评价中的应用[J].农家参谋，2019（03）：254+298.

[6]曾伟，严思湘，田家华.基于因子分析的武汉市新型城镇化质量评价[J/OL].统计与决策，2019（02）：114-117.

[7]张雨薇，杨浩群，马坤.基于因子分析法的通化市居民幸福感研究[J].科技风，2019（03）：232.

作者简介：胡奂文（1994—），性别，男，民族汉，籍贯湖北鄂州，学历硕士，单位湖北经济学院，研究方向金融企业会计。