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基于因子分析法的煤炭上市企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)

2017-11-17 05:30:51
金融經(jīng)濟(jì) 2017年20期
關(guān)鍵詞:企業(yè)財(cái)務(wù)分析法績(jī)效評(píng)價(jià)

基于因子分析法的煤炭上市企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)

劉敏君

選取中煤能源等15家A股煤炭上市公司作為研究對(duì)象,構(gòu)建煤炭上市企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用因子分析法對(duì)其企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià),通過指標(biāo)反映企業(yè)運(yùn)營(yíng)過程中存在的問題,為企業(yè)今后發(fā)展提供理論支持。

因子分析;績(jī)效評(píng)價(jià);煤炭上市企業(yè)

一、因子分析法簡(jiǎn)介

因子分析法運(yùn)用數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化和降維的方式,將原始因素進(jìn)行綜合,選取較少幾個(gè)綜合因子反映原始數(shù)據(jù)的大部分信息的統(tǒng)計(jì)方法。在多元統(tǒng)計(jì)分析中,眾多變量之間都存在較強(qiáng)的相關(guān)性,很難做到每一個(gè)變量都進(jìn)行詳細(xì)分析,通過因子分析法選取綜合因子,來反映整個(gè)原始數(shù)據(jù)的更有研究意義,其數(shù)據(jù)模型如下所示:

其中F1F2-Fm是公共因子,表示各個(gè)變量中共同出現(xiàn)的因子,可以看作多維空間分布中互相垂直的m個(gè)坐標(biāo)軸。εi是xi影響的獨(dú)特因子,表示原有變量不能被公共因子所解釋的部分,相當(dāng)于回歸分析中的殘差部分。aij是因子載荷,表示第i個(gè)變量在第j個(gè)主因子上的負(fù)荷,反映了第i個(gè)變量對(duì)于第j個(gè)主因子的相對(duì)重要性。

因子分析法最大優(yōu)勢(shì)在于各綜合因子的權(quán)重不是主觀賦值而是根據(jù)各自的方差貢獻(xiàn)率大小來確定的,方差越大的變量越重要,從而具有較大的權(quán)重;相反,方差越小的變量所對(duì)應(yīng)的權(quán)重也就越小,這就避免了人為確定權(quán)重的隨意性,使得評(píng)價(jià)結(jié)果唯一,而且較為客觀合理。此外,因子分析的整個(gè)過程都可以運(yùn)用計(jì)算機(jī)軟件方便快捷地進(jìn)行,可操作性強(qiáng)。

二、煤炭上市企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

(一)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)選取原則

第一,綜合性。煤炭上市企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取必須能夠全面的反映煤炭上市企業(yè)各個(gè)方面的財(cái)務(wù)能力,各個(gè)指標(biāo)之間不僅能夠保持相對(duì)獨(dú)立性,而且能夠反映煤炭上市企業(yè)財(cái)務(wù)狀況,揭示煤炭上市企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效產(chǎn)生的主要因素。

第二,科學(xué)性。所選取評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)該客觀真實(shí),所表現(xiàn)出的信息既不重復(fù)又不欠缺,能夠適合各個(gè)類型的煤炭上市企業(yè),并且要求指標(biāo)數(shù)據(jù)來源權(quán)威可靠。

第三,數(shù)字性。所選取評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)該能夠量化,便于進(jìn)行后續(xù)的分析、處理、比較、預(yù)測(cè)。

第四,可比性。所選取評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)該能夠在分析歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對(duì)未來財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)。不僅同一煤炭上市企業(yè)不同時(shí)期的評(píng)價(jià)指標(biāo)可比,而且不同煤炭上市企業(yè)同一時(shí)期的評(píng)價(jià)指標(biāo)可比。

(二)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

根據(jù)煤炭上市公司財(cái)務(wù)活動(dòng)的特征,其財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)該包括盈利能力指標(biāo)、營(yíng)運(yùn)績(jī)效指標(biāo)、償債能力指標(biāo)、成長(zhǎng)能力指標(biāo),具體指標(biāo)見表2.1。

三、煤炭上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)因子分析

(一)樣本選取

樣本選取15家在同花順財(cái)經(jīng)網(wǎng)站列示的在主板市場(chǎng)上市的煤炭企業(yè),且其為煤炭板塊龍頭股,具體選取煤炭企業(yè)見表3.1。

(二)因子分析結(jié)果

統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件選取SPSS18.0,所選數(shù)據(jù)指標(biāo)KMO檢驗(yàn)得出結(jié)果為0.612,說明所選取的數(shù)據(jù)比較適合進(jìn)行因子分析法,Bartlett檢驗(yàn)中Sig指為0,說明數(shù)據(jù)來自正態(tài)分布總體,適合進(jìn)一步進(jìn)行分析,具體結(jié)果如表3.2所示。

表3.2 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

主成分的提取有兩種方法,一種是提取所有特征值大于1的成分作為主成分,另一種是根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到的百分比來提取。本文選擇特征值大于1的成本作為主成分,根據(jù)表3.3所示,可以得出提取了4個(gè)主成分且4個(gè)主成分的方差累計(jì)貢獻(xiàn)度達(dá)到88.103%,由此可見,4個(gè)主成分足以代替原來的變量,涵蓋了原變量的大部分財(cái)務(wù)信息。4個(gè)主成分分別表示為Z1、Z2、Z3、Z4。

表3.3 解釋的總方差

提取方法:主成份分析。

由表3.4所示,主因子Z1在X1、X2、X3、X11、X12即在凈資產(chǎn)收益率、每股收益、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率上有較大的載荷,可以定義為盈利因子;主因子Z2在X8、X9即在流動(dòng)比率、速動(dòng)比率處有較大的載荷,可以定義為償債因子;主因子Z3在X6、X7、X10即應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率上有較大的載荷,可以定義為成長(zhǎng)因子;主因子Z4在X4、X5即總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,定義為營(yíng)運(yùn)因子。

表3.4 旋轉(zhuǎn)成份矩陣a

提取方法:主成份。

旋轉(zhuǎn)法:具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。

a. 旋轉(zhuǎn)在 9 次迭代后收斂。

根據(jù)表3.5所示,主成分可以表示為標(biāo)準(zhǔn)化后的因子與因子載荷量的乘積,具體表達(dá)式為:

Z1=0.212X1+0.180X2+0.217X3-0.068X4+0.015X5-0.031X6-0.123X7-0.032X8-0.010X9+0.015X10+0.226X11+0.266X12

Z2=0.043X1+0.057X2+0.063X3+0.068X4-0.166X5+0.133X6-0.019X7+0.435X8+0.421X9+0.059X10-0.116X11-0.172X12

Z3=-0.038X1-0.055X2-0.020X3+0.036X4+0.057X5+0.351X6+0.281X7+0.045X8+0.057X9+0.431X10+0.216X11+0.125X12

Z4=0.006X1+0.153X2+0.027X3+0.499X4+0.321X5+0.296X6-0.095X7+0.056X8+0.027X9-0.000X10-0.242X11-0.210X12

表3.5 成份得分系數(shù)矩陣成份1

提取方法:主成份。

旋轉(zhuǎn)法:具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。

構(gòu)成得分。

根據(jù)主成分的特征值和貢獻(xiàn)率可以得出煤炭上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)F的表達(dá)式,財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)F為主因子Z1、Z2、Z3、Z4線性組合。

F=a1Z1+a2Z2+a3Z3+a4Z4,其中權(quán)重取每個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的特征值占所提取的主成分特征值之和的比例。

根據(jù)表3.3,得 F=0.4045Z1+0.2713Z2+0.1900Z3+0.1342Z4。

四、結(jié)果分析

將樣本標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)代入所得到的煤炭上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)F表達(dá)式,即F=0.4045Z1+0.2713Z2+0.1900Z3+0.1342Z4,計(jì)算出樣本15家煤炭上市公司的財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)指數(shù),詳見表4.1。

表4.1 煤炭上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效得分表

公司名稱財(cái)務(wù)績(jī)效F排名西山煤電0.544911冀中能源0.318412盤江股份0.69019恒源煤電-0.218715開灤股份0.201113國(guó)投新集1.09015山煤國(guó)際2.31512昊華能源0.98586

(山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,山東 青島 266590)

[1] 郭洪彩,柯蓉.基于因子分析法的煤炭企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)研究——以河南省為例[J].煤炭經(jīng)濟(jì)研究,2011(8).

[2] 李忠衛(wèi),王立杰,周大鵬.基于因子分析法的煤炭上市公司績(jī)效評(píng)價(jià)[J].中國(guó)礦業(yè),2008(2).

[3] 尹志宏.中國(guó)煤炭上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效研究[D].太原:山西財(cái)經(jīng)大學(xué),2011.

[4] 劉瓊.基于因子分析法的煤炭上市公司績(jī)效評(píng)價(jià)[J].經(jīng)濟(jì)師,2014(1).

[5] 趙寧.煤炭上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)研究[D].西安:西安科技大學(xué),2011.

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