上市公司业绩评价

根　河北省大型上市公司经营业绩评价　

据河北省经济发展的特点，　精选了具有一定规模和较强　代表性的１４家上市公司（见　表２），涉及钢铁、煤炭、机械、　制造、畜牧、食品、医药等诸多领域，这些公　司在很大程度上反映了河北地区企业经营　的特点和现状。对上市公司的经营业绩给　出一个较为科学、合理的综合评价对促进　河北经济的发展有着十分重要的意义。　评价指标体系与评价模型　考虑到河北省上市公司的特点和实际　情况．本着指标全面性和适用性的原则，选择　了１０个指标作为综合评价指标（见表１），参　考相关文献，分配了各指标的相应权重，为　下面灰色关联分析法计算关联度提供依据。　表１上市公司业绩评价指标体系　

因子分析的原理是，用几个不可观测　的隐变量来解释原始变量之间的相关关　系，进而计算出综合得分。因子的权重是根　据各个因子的贡献率大小确定的．具有客　观性。同时利用因子分析法可以对初始载　荷因子进行旋转，更为明确的解释各主因　子的含义．找出影响评价结果的因素。从而　为进一步提高经济效益找到对策取向。　灰色关联分析是对系统动态发展变化　态势的量化比较分析。基本思想是根据时　间或空间序列数据进行曲线几何形状的相　口文赵岩　似比较来判断因素联系是否紧密，即关联　度的大小。形状越相似，关联度越大，反之，　则越小。灰色关联度分析法对数据分布类　型及变量之间的相关性无特殊要求，能够避　免其他分析方法存在的缺陷，具有独特的　优势。根据灰色加权关联度的大小可以对　各评价对象进行排序，比较企业业绩。　根据河北省１４家上市公司２００６年度　的财务报表．确定的１０个评价指标的原始　财务数据和和标准值　表２１。本文分别运　用此两种方法对所选样本进行分析．比较　结果．做出更加科学客观的评价分析。　因子分析　指标评价体系中资产负债率和流动　比率为适度指标，其余均为正指标。选用　指标值减去最优值后的绝对值取负数即：　Ｙ　一　ｌ（其中Ｙ　为正向化后的指标，ｘ　为原始指标，ｋ为该指标的理论最优值）作　为适度指标正向化方法．资产负债率最优　值取５ｏ％，流动比率最优值取２。指标无量　纲化采用极差化方法，公式为：　运用ＳＰＳＳ，按照特征根大于１的原则，　利用主成分法提取公共因子，１０个指标中　提取了４个主因子，概括了原始信息的　８２．２０２　见表３１。　选择方差最大化方法得到旋转后的因　子载荷矩阵（见表４）。从旋转后变量与因子　之间的关系可以看出。反映盈利能力的三　项指标在第１个因子上有较高的载荷，定　义因子１为盈利因子：应收帐款周转率、总　资产周转率在第２个因子上有较高的载　荷，主要反映营运能力，定义因子２为营运　因子；反映偿债能力的两项指标在第３个　因子上有较高的载荷，定义因子３为偿债　因子：主营收入增长率在第４个因子上有　极高的载荷，定义因子４为发展因子。　利用数据分析结果容易得出各因子得　分。再以各个因子的方差贡献率为权数来　计算综合得分。　综合得分－－３９．７８２％ｘｆａｃ１－１＋１６．６４２％ｘ　，　２＿１＋１３．９７２％ｘｆａｃ３—１＋１　１．８０７％ｘｆａｃ４－１　表２河北省１４家上市公司２００６年原始财务数据和标准值　

煤炭行业上市公司财务业绩分析

一、煤炭行业发展态势

近年来，全球经济持续增长，石油及天然气价格大幅上涨，导致全球煤炭需求快速增长，价格逐步攀升。近十年来，2019年，中国煤炭产量、煤炭消费量分别达到25.36亿吨和25.8亿吨，是1998年的2.02倍和1.99倍。据行业快报统计，2019年一季度，我国煤炭产销量大幅增长。原煤产量完成7.37亿吨，比去年同期增加1.67亿吨，同比增长29.3％；煤炭销量完成7.29亿吨，比去年同期增加1.85亿吨，同比增长34％。

2019年国家继续实施积极的财政政策和适度宽松的货币政策，扩大内需和改善民生的政策效应将继续显现，电力、钢铁、建材等主要用煤行业将继续呈现平稳发展态势，煤炭消费需求还将继续保持平稳增长。煤炭行业面临大好发展形势。但也必须看到，由于外需不足，经济增长仍然主要依靠投资拉动的态势还没有根本改变。煤炭安全生产形势依然很严峻；在煤炭产能建设速度加快，全国煤炭总量大幅增加、产能过剩的形势下，行业转型发展仍然面临许多不确定、不稳定因素；从建设资源节约型和环境友好型社会，转变经济发展方式的战略高度看，成本面临急剧上升压力煤炭行业 自身发展也还面临着许多深层次的矛盾和问题。随着国民经济的发展，煤炭需求总量不断增加，资源、环境和安全压力进一步加大。

二、我国典型煤炭行业上市公司财务业绩评价

我国现行的财务分析体系是以企业的资产负债表和利润及利润分配表为主要依据，根据表内各指标值之间的相互关系，从分析和评价企业的盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力等方面设计并计算出各种财务指标，来反映企业的经营情况，正确评价财务业绩，满足不同财务信息使用者的需要。本文选取了10家煤炭上市公司（A）股为研究样本，它们具有优秀的经营管理水平，取得了良好的业绩，并具有很好的发展潜力。

（一）偿债能力分析评价偿债能力的财务指标投资者在对上市公司资产负债表中负债科目的分析中，重点应关注其偿债能力。

ＡＮｏ　ＭＡＲＫＥｔ　煤炭行业上市公司经营业绩的评价　陈志启　华南理工大学经济与贸易学院　广州５１０００６　摘要：因子分析法是对企业经营业绩作综合评价的有效方法之一。本文选取了倍受投资者关注的煤炭行业作为研　究对象，借助因子分析法，综合评价了沪深两市煤炭板块上市公司的经营绩效水平，并对其业绩进行了排序。　关键词：经营业绩　因子分析煤炭行业　１．引言　现实中，投资者对股票的选择更多是依赖于对财务数据　的比较研究，而且通常会倾向于选取财务状况良好的公司股　票作为投资对象。因此，合理地分析上市公司财务报表，对其　经营业绩做出综合评价，显得非常重要。目前的上市公司业绩　评价方法使用得最活跃的是以多元统计分析为主的客观赋权　法。该评价方法是根据各指标的实际观察值所提供的信息量　的大小确定各指标的权重，适用于各指标间存在较强相关性　的情况。而多元统计分析中，学者们最为常用的是因子分析　法，它主要根据数据之间的相关性，把原来具有错综复杂关系　的变量归结为少数几个公共因子，使得属于同一因子内各变　量间的相关性较强，而不同因子间各变量的相关性较低，而且　可通过这些公共因子的线性组合去描述原观测量主要信息。　因子分析法大大简化了观测系统，并有效地减少变量维数，客　观地解释了实际中复杂的问题。　２．研究对象的确定及评价指标体系的构建　２、１研究样本的选取　考虑到煤炭行业是国民经济中最为重要的能源供给行　业，倍受多方关注；尤其在最近两年的大牛市行情里，煤炭板　块多次受到机构与投资者的追捧。因此，本文选取了沪深两市　中被聚源数据库收录的，而且上市时间在２００６年ｌ２月３１日之　前的煤炭行业的２Ｏ家上市公司（Ａ股）为研究样本，具体的财务　数据以聚源数据库公布的２００７年各上市公司半年报为依据。　而统计软件则使用ＳＰＳＳ１３，０。　２．２指标体系的确立　企业经营业绩是个综合性概念，它可以通过企业报表中　的财务数据反映出来。从理论上说，选取的指标越多，就越能　体现企业业绩的更多信息；但同时也必须考虑到部分指标之　间存在的重叠性会不利于进行统计分析和综合评定。因此，本　文在筛选财务指标、构建评价指标体系时，着重考虑了全面　性、重要性和可比性三个原则。最终选取了ｌ２个财务指标构成　评价体系，它们是：每股收益、净资产收益率、主营业务利润　率、每股经营活动现金流、存货周转率、总资产周转率、主营业　务收入增长率、营业利润增长率、总资产增长率、资产负债率、　流动比率和速动比率。　３．煤炭行业上市公司经营业绩的因子分析　３．１　因子分析的准备工作　由于财务指标体系中资产负债率、流动比率和速动比率三　项属适度指标，与其余九项正向指标有所差别，所以先进行同　向化处理。同时为了消除不同财务指标之间数值大小差异而　造成的误差，本文对原始财务数据进行标准化处理。至于在因　子分析法的可行性检验上，本文采用ＫＭＯ检验法和Ｂａｒｌｅｔｔ￣形　检验法。本文的ＫＭＯ值为０．５０５，达到因子分析可行性的标准。　而Ｂａｒｌｅｔｔ统计指标中，卡方统计值为１８６．３３４，显著水平小于　０．Ｏ１，同样表明可进行因子分析。　３．２因子提取　本研究采用主成分分析法提取因子，并使用方差最大化旋　转法，得到相关矩阵旋转后的特征值和特征值的累积贡献率。　按照特征值大于１的一般原则，本文选取了前四个公共因子代　替全部１２个财务指标，它们的贡献率分别是：２４，５１９％、　２２，５０９％、１９，５５６％和１７、２１０％，累积贡献率高达８３，７９４％，所以　前四个公共因子完全可以表达２Ｏ家上市公司原始财务数据的　信息。在此将提取的公共因子分别命名为：Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４。　３．３公共因子的经济解释　本文采用最常用的方差极大法进行因子旋转，它使得每个　因子上具有最高载荷的变量数目最小，可以简化对因子的解　释。结果表明，Ｆｌ在资产负债率、流动比率和速动比率上的因　子载荷值较大，由于这三个指标都是反映上市公司的偿债能　力，所以本文把它命名为偿债因子；Ｆ２在主营业务收入增长　率、营业利润增长率和总资产增长率上具有较大的载荷值，能　够表现企业的成长能力，所以本文称其为成长因子；Ｆ３在每股　收益、净资产收益率、主营业务利润率和每股经营活动现金流　上的因子载荷值相对较大，都在不同方面反映企业获利能力，　所以称该因子为盈利因子；Ｆ４在存货周转率与总资产周转率　上载荷值较大，并且考虑到它们都是反映公司经营能力的，因　而命名为经营因子。　３．４因子得分与综合评价　利用回归法得到沪深两市煤炭行业２Ｏ家上市公司在各个　公共因子的平均得分，由于每个公共因子只反映企业单方面的　能力，为此本文使用各公共因子的方差贡献率占累积贡献率的　比重作为权数，按线性加权求和公式来加权计算各公司综合业　绩的因子总得分，计算公式具体为：Ｆ：（２４．５１９Ｆ１＋２２．５０９Ｆ２＋　１９．５５６Ｆ３＋１７．２１０Ｆ４）／８３．７９４。而公司的综合得分越高，排序就　越靠前，其综合业绩也就越好。如表１。　ｉｌ

对我国汽车行业上市公司业绩的实证分析与评价　

晋良花　

摘要：本文构建了汽车行业上市公司业绩评价指标体系，并以沪深股市中６８家汽车类上市公司２Ｏｌ１年年报数据为依据，从盈利能　力　成长能力、偿债能力、运营能力四个方面进行了实证分析。根据因子得分对汽车行业业绩作出一个客观、综合的评价，并提出相应的　

对策。　

关键词：指标体系；因子分析；经营业绩　

样本的选择及指标体系的构建　

本文随机选取了沪深两市共６８家汽车行业上市公司的Ａ股作为样　本。样本数据均取自公开披露的２Ｏｌ１年年报和有关财务指标。一般来　

说，经营业绩是从企业的盈利能力、偿债能力、成长能力、运营能力等　

方面来进行评价的。本文选取了上述指标，其中盈利能力（一级正指标　

指标）有净资产收益率（％）ｘ　、总资产收益率（％）ｘ　、主营业务　收益率（％）ｘ　每股收益（元）ｘ　、每股未分配利润（元）Ｘ，；偿　

债能力（一级适度指标）有股东权益比率（％）　、资产负债率（％）　ｘ　、流动比率（％）ｘ。、速动比率（％）　、应收账款周转比率　

（％）Ｘ　。；成长能力（一级正指标）有主营业务增长率（％）ｘ　每　股收益增长率（％）ｘ　净利润增长率（％）Ｘ　；运营能力（一级指　

标）有总资产周转率（％）ｘ。　（适度指标）、每股净资产（元）ｘ，　（正指标）。　

实证分析　

ＫＮＯ（Ｋａｉｓｅｒ—Ｍｅｙｅｒ—Ｏｌｋｉｎ）检验统计量是用于比较变量间简单　

相关系数和偏相关系数的指标，ＫＭＯ值越接近于１，意味着变量间的相　关性越强，原有变量越适合作因子分析；ＫＭＯ值越接近于０，意味着变　

量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。Ｂａｒｔｌｅｔｔ球体检验的　虚无假为相关矩阵是单位阵，如果不能拒绝该假设，就表明数据不适合　

作因子分析。一般说来，显著水平值越小（小于０．０５）表明原始变量　

之间越可能存在有意义的关系，如果显著性水平很大（０．１０以上）表　明数据不适宜作因子分析。经检验，ＫＮＯ值为０．６６０，但Ｂａｒｔｌｅｔｔ球度