基于因子分析法的农业上市公司财务状况评价研(2)
2016-10-09 01:10
导读：3 农业上市公司财务状况之因子模型实证分析 本文从界（www.Jrj.com.cn）和证券之星（www.stockstar.com）网站上的2004年农业上市公司财务数据表中选取了46个公
3 农业上市公司财务状况之因子模型实证分析
本文从界（www.Jrj.com.cn）和证券之星（www.stockstar.com）网站上的2004年农业上市公司财务数据表中选取了46个公司、16项财务指标的数据作为样本考察对象，以便能更好地对其的财务状况进行综合分析评价。各财务评价指标分别是活动比率(x1)、速动比率（x2）、资产负债率（x3）、存货周转率（x4）、总资产周转率（x5）、应收账款周转率（x6）、主营收进现金含量（x7）、主营业务利润率（x8）、每股净利润（x9）、资产利润率（x10）、净资产收益率（x11）、主营收进增长率（x12）、净利润增长率（x13）、总资产增长率（x14）、长期负债资产比（x15）、股东权益比率（x16）。
3.1 对所选指标的统计分析及无量纲化处理
本文确定的财务评价指标体系中的16项指标包括正向指标和适度指标两种。适度指标有活动比率、速动比率、长期负债比率和股东权益比率，其余为正向指标。为保证后面分析的正确性和科学性，应该先将适度指标转换成正向指标，进行无量纲化处理以消除不同单位指标之间的差异。可以按计算公式zij=（xij-xｊmin）/（xｊmax-xｊmin）进行变换，其中xij为第i个样本第j个指标的原始数据，xｊmin为第j个指标的最小值，xｊmax为第j个指标的最大值。按照通行的国际惯例，活动比率、速动比率、长期负债比率和股东权益比率的适度值分别为200%、100%、30%～60%、50%。通过上述变换后得到的zij是原始数据xij的无量纲化，为以后数据的分析提供了方便。
3.2 根据前面构建的因子模型
将数据带进借助于机统计软件SAS程序运行后，得到下面的结果。从方差贡献总和的特征值可以看出，第一个因子的特征值λ1=4.11，大约占往方差贡献的25.72%，基于公因子按特征值大于1的法则，因子分析过程提取了前5个因子，这5个因子的特征值共占往总的方差贡献的76.61%。可见，被放弃的其他11个公因子的方差贡献仅占不到25%，因此说明前5个因子反映了原始数据的足够信息。
（科教范文网http://fw.ΝsΕΑc.com编辑） 从旋转前后的公因子载荷系数矩阵，左半部分可看出旋转之前第1～5公因子即Ｆ1，Ｆ2，Ｆ3，Ｆ4，Ｆ5在原指标变量上载荷值都相差不大，故不能很好解释其含义，因此须进一步用方差极大正交旋转法以便更好地了解其含义。通过列表后分析发现，因子轴旋转后的公因子系数已经明显向两极分化，实际意义更加明显。Ｆ1载荷系数尽对值大的有：x9，x10，x11，x13四个变量主要反映公司的赢利能力和成长能力。因子Ｆ2主要由x4，x5，x6确定，反映公司的运营能力。Ｆ3主要由x1，x2，x3确定，反映公司的偿债能力。Ｆ4主要由x15，x16确定，反映公司的资本结构。Ｆ5主要由x7确定，反映公司的主营收进现金含量，即销售商品、提供劳务收到的现金与主营业务收进的比值，反映了主营业务收进中的现金含量。
3.3 农业上市公司财务状况的综合评价
通过SAS统计软件对数据处理后,自动产生了Ｆ1，Ｆ2，Ｆ3，Ｆ4，Ｆ5共5个因子的得分系数矩阵，这5个因子得分可以反映原始数据的76.61%的信息量，根据5个因子得分的值，得分计算公式Ｆ=（0.2391*Fac1-1*0.1727*Fac2-1 0.1592*Fac3-1 0.1091*Fac4-1 0.0860*Fac5-1）/0.7661求出综合得分，最后计算出各个公因子得分和综合得分的评价分析值。
根据以上分析可以看出，用因子分析法可以实现对农业上市公司财务状况的综合评价,分析过程没有直接对相关的财务指标采用权重，得到的权数也是随着数学变换过程自动天生的，具有较强的客观性，在很大程度上减少了主观性而又不失性、公道性。这种因子分析消往了各财务评价指标间相关性，因而降低了农业上市公司财务状况评价中较多指标选择的工作量。根据收集的数据所对应的公司，表4计算结果表明,排在前10位的公司分别是通威股份(13)、新五丰(1)、中水渔业(40)、ST中农(18)、都市股份(5)、先锋股份(23)、光明乳业(8)、伊利股份(4)、好当家(12)、香梨股份(11)，其中农产品加工共四家，分别是新五丰、都市股份、ST中农和先锋股份，其他农业两家为香梨股份和通威股份，畜产品加工两家为伊利股份和光明乳业，渔业两家是好当家和中水渔业。
