基于主成分分析法的天津自贸区概念上市公司的财务状况效益评价.docVIP

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基于主成分分析法的天津自贸区概念上市公司的财务状况效益评价.doc

基于主成分分析法的天津自贸区概念上市公司的财务状况效益评价   摘要: 上市公司财务经营绩效是上市公司生产经营状况的综合反映。本文以天津的12家自贸区概念上市公司的2013年财务报表作为依据,利用主成分分析法对其进行财务经营状况分析,并根据最后排名结果来在一定程度上揭示其内在投资价值。   关键词:主成分分析;天津自贸区;上市公司;效益评价   中图分类号:F230 文献标识码:A 文章编号:1001-828X(2014)011-000-02   一、引言   天津作为我国北方的经济中心,在我国的经济战略上扮演着一个不可或缺的角色。作为天津各个产业的龙头企业,天津的上市公司的发展程度也关系着天津市的经济命脉。从1993年12月天津的第一家上市公司――天津磁卡至今,已经有39家企业成功登陆A股市场,为天津的发展提供了重要的活力。在2013年12月27日,上海自贸区挂牌近三个月之后,国务院总理李克强在天津滨海新区考察时提出,希望天津“在新一轮改革开放中争当领军者、排头兵,积极探索促进投资和服务贸易便利化综合改革试验。”总理的定调也被外界解读为,天津自贸区有望在第二轮自贸区申报热潮中脱颖而出。   上市公司财务经营绩效是上市公司生产经营状况的综合反映。客观合理地评价上市公司财务经营绩效,不但可以在一定程度上引导投资者正确投资,而且可以使上市公司认识到自身财务经营的不足之处,推动上市公司健康有序发展。影响财务经营绩效评价准确性的因素很多,评价方法的选择即为重要影响因素之一。如今自贸区概念的发展正在如火如荼地进行,天津作为继上海之后的第二大自贸区试点,对天津上市公司的财务报告质量进行研究,对推动天津地区经济良好有序地发展具有重大意义。本文基于企业的财务指标稳定性和同一行业数据的可比性,选择了12家天津上市公司作为研究对象,采用主成分分析法,根据上市公司2013年年报的11个基础财务指标进行度量并对上市企业投资价值一定程度上作出评价。   二、主成分分析法原理及其优势   主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个互不相关的综合指标。在实际问题研究中,为了全面、系统地分析问题,我们必须考虑众多影响因素。这些涉及的因素一般称为指标,在多元统计分析中也称为变量。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息,并且指标之间彼此有一定的相关性,因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。在用统计方法研究多变量问题时,变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性,人们希望在进行定量分析的过程中,涉及的变量较少,得到的信息量较多。而主成分分析法恰好可利用降维的思路,在减少分析变量的同时,减少原变量信息包含的损失,对收集的资料做全面的分析,使问题简化。   三、天津上市公司的财务经营绩效的主成分分析   (一)确定研究对象及数据来源   (二)设计指标体系   本文构建的公司财务经营绩效评价指标体系含有11个指标,这11个指标分别是流动比率、资产负债率、应收账款周转率、存货周转率、固定资产周转率、每股收益、每股经营现金流量、净资产收益率、主营收入增长率、主营利润增长率、每股收益增长率。本文以2013 年12 月31 日作为指标值的选取时点。   (三)利用SPSS 软件实现财务经营绩效的主成分分析   1.将数据导入SPSS 软件系统。首先,将这十一个财务指标依次命名为X1、X2、X3……X11; 其次,在SPSS系统中定义上述11个变量,即评价指标系的11个指标; 最后,将表1中的指标值导入SPSS 系统,准备进行分析。   2.进行主成分分析并导出分析结果。利用SPSS 系统进行主成分分析,根据相关矩阵结果我们发现这11项指标之间具有一定的相关性,且某些指标相互之间的相关性较强,这说明可以对这11个指标进行降维处理,提炼几个不相关的综合性指标来反应这11个财务指标的信息。因此进行主成分分析是十分必要的。   由表二可知,变量相关矩阵前四个特征根分别是3.874、2.625、1.589和1.095,它们共同解释总方差的累积贡献率达到83.49%,这说明前四个主成分能够提供原始数据的足够信息,同时根据特征根大于1 的原则,提取这四个主成分。   根据成分得分系数矩阵可知,各主成分与原始指标之间的关系可用以下线性组合表示:   (1)第一主成分Z1主要反映企业的盈利能力。   Z1=0.517*X1-0.792*X2+0.391*X3-0.467*X4+0.048*X5+0.700*X6+0.390*X7+0.841*X8-0.490*X9+0.732*X10+0.693*X11   (2)第二主成分Z2主要反映企业的偿债能力和资产运营能力。   Z2=-0.336*X1+0.0

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