基于因子分析的房地產(chǎn)上市公司綜合能力評價(jià)

摘 要：選取2007年我國滬深兩市的 44 家房地產(chǎn)類(lèi)A股上市公司為研究樣本，采用14個(gè)指標，利用統計軟件SPSS15.0，采用因子分析法對房地產(chǎn)類(lèi)上市公司綜合能力進(jìn)行評價(jià)。評價(jià)結果表明，不同樣本的得分是有差異的，以平均水平為分界點(diǎn)，綜合能力好與差的公司各占半壁江山，并且在地區間沒(méi)有顯著(zhù)差異。?
　　關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)；上市公司；因子分析；綜合能力?
　　
　　0 前言?
　　
　　近幾年，隨著(zhù)我國居民住房制度改革進(jìn)一步向縱深推入，房地產(chǎn)業(yè)已經(jīng)發(fā)展成為我國國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，成為我國經(jīng)濟發(fā)展的主要推動(dòng)力量和我國國民經(jīng)濟新的增長(cháng)點(diǎn)。?
　　本文選取了2007年我國滬深上市的44 家房地產(chǎn)類(lèi)上市公司有關(guān)數據，采用14個(gè)指標，利用統計軟件SPSS15.0， 采用根據各指標實(shí)際觀(guān)察值所提供的信息量大小來(lái)確定各指標權重的客觀(guān)賦權法——因子分析法來(lái)進(jìn)行實(shí)證研究, 對房地產(chǎn)上市公司的綜合能力進(jìn)行評價(jià)。
　　?
　　1 研究樣本的確定?
　　
　　本文將中國證監會(huì )《上市公司行業(yè)分類(lèi)指引》中的房地產(chǎn)上市公司作為樣本基礎。以2007年我國房地產(chǎn)上市公司為研究樣本，剔除B股上市公司、ST公司以及在評價(jià)指標上存在異常值的公司，最后選取了44家房地產(chǎn)上市公司為研究對象,對房地產(chǎn)上市公司的綜合進(jìn)行評價(jià)和分析。由于篇幅所限，此處不詳細說(shuō)明。?
　　
　　2 評價(jià)指標的確定與數據來(lái)源
　　?
　　2.1 評價(jià)指標的確定?
　　參與綜合評價(jià)指標選擇直接影響評價(jià)結果。本文本著(zhù)綜合性、系統性、全面性、科學(xué)性、目的性、關(guān)聯(lián)性的原則,在指標可獲得性的基礎上，從短期償債能力、長(cháng)期償債能力、股東獲利能力、經(jīng)營(yíng)能力、成長(cháng)能力、盈利能力、發(fā)展能力等七方面建立房地產(chǎn)上市公司綜合能力評價(jià)指標。并通過(guò)以下步驟對指標進(jìn)行了篩選：首先，剔除了缺失值比較多的指標；其次，運用選擇典型指標方法和主分量分析的方法進(jìn)行篩選。最終選取了14個(gè)指標，分別為：流動(dòng)比率（X₁）、速動(dòng)比率（X₂）、資產(chǎn)負債率（X₃）、凈資產(chǎn)比率（X₄）、存貨周轉率（X₅）、總資產(chǎn)周轉率（X₆）、凈利潤率（X₇）、總資產(chǎn)報酬率（X₈）、凈資產(chǎn)收益率（X₉）、每股收益（X₁₀）、每股凈資產(chǎn)（X₁₁）、主營(yíng)收入增長(cháng)率（X₁₂）、凈利潤增長(cháng)率（X₁₃）、總資產(chǎn)增長(cháng)率（X₁₄）。?
　　2.2 數據來(lái)源?
　　本文所涉及的房地產(chǎn)上市公司數據均來(lái)自于金融界網(wǎng)站和巨潮資訊網(wǎng)。?
　　
　　3 因子分析?
　　
　　3.1 原始數據的預處理?
　　上市公司綜合評價(jià)數據在收集到后是不能直接進(jìn)行綜合評價(jià)的, 必須對數據進(jìn)行處理, 剔除異常值, 變適度指標和逆指標為正指標, 同時(shí)消除極端值和量綱的影響, 才能使綜合評價(jià)結果趨于合理。根據以上選取的14個(gè)指標, 利用標準差標準化方法對數據進(jìn)行處理。?
　　3.2 因子提取?
　　根據主成分分析法, 先將原指標標準化并計算標準化后指標間的相關(guān)矩陣, 其次計算該矩陣特征根和特征相量。并由大到小排列, 分別計算其對應主成分。前六個(gè)因子的特征值均符合大于1的標準。根據因子的累計方差貢獻率方法, 運行包含18個(gè)變量的基本模型, 可得到5個(gè)因子, 這5個(gè)因子使累計解釋的方差比例為78.102 %,即前5個(gè)公共因子可以反映原指標78.102%的信息量。見(jiàn)表1。?
　　
　　3.3 因子的經(jīng)濟意義解釋?
　　經(jīng)過(guò)因子分析得到的公因子F?1 , F?2 , F?3 , F?4 , F?5是對原變量的綜合。本文采用最常用的方差極大法進(jìn)行因子旋轉, 它使得每個(gè)因子上具有最高載荷的變量數目最小, 可以簡(jiǎn)化對因子的解釋。從旋轉后的因子載荷矩陣中可以看到：?
　�。�1）公因子F?1在存貨周轉率（X₃）、總資產(chǎn)周轉率（X₆）、主營(yíng)收入增長(cháng)率（X₁₂）、凈利潤增長(cháng)率（X₁₃）上有較高的載荷，這些變量反映了企業(yè)的盈利能力和成長(cháng)能力，因此將其命名為盈利成長(cháng)因子。（2）公因子F?2在資產(chǎn)負債率（X₃）和凈資產(chǎn)比率（X₄）上有較高的載荷，這兩個(gè)變量反映了企業(yè)的長(cháng)期償債能力，因此將其命名為長(cháng)期償債因子。（3）公因子F?3在凈利潤率（X₇）、總資產(chǎn)報酬率（X₈）和凈資產(chǎn)收益率（X₉）上有較高的載荷，這三個(gè)指標反映的是企業(yè)的盈利能力，因此將其命名為盈利因子。（4）公因子F?4在每股收益（X₁₀）、每股凈資產(chǎn)（X₁₁）和總資產(chǎn)增長(cháng)率（X₁₄）上有較高的載荷，這三個(gè)指標反映了企業(yè)的股東獲利能力和發(fā)展能力，因此將其命名為股東獲利發(fā)展因子。（5）公因子F?5在流動(dòng)比率（X₁）和速動(dòng)比率（X₂）上有較高的載荷，這兩個(gè)指標反映了企業(yè)的短期償債能力，因此將其命名為短期償債因子。? 　　3.4 因子得分?
　　因子變量確定后, 因子得分是原樣本數據在不同因子上的具體數據值, 它和原變量的得分相對應。根據計算可求出因子得分函數的系數, 從而可以寫(xiě)出因子得分函數。然后，再以方差貢獻率為權重對各個(gè)因子得分進(jìn)行求和，得到總的因子得分。由于篇幅有限，本文僅列出綜合得分，而各個(gè)因子得分沒(méi)有列出。見(jiàn)表2。?
　　
　　
　　4 基于因子分析的實(shí)證結果分析?
　　
　　通過(guò)對五個(gè)公共因子的合理解釋, 并結合上市公司在各個(gè)公共因子上的單項得分和綜合得分, 就可以對44家房地產(chǎn)類(lèi)上市公司綜合能力進(jìn)行評價(jià)。?
　�。�1）對綜合得分進(jìn)行分析。?
　　從綜合得分上面，我們可以看到不同公司的排名情況。排在前三位的依次是鼎立股份、海鳥(niǎo)發(fā)展、名流置業(yè)，而我們通常所認為的房地產(chǎn)龍頭萬(wàn)科卻排在了第15位。這是由本文所選擇的分析指標決定的，不同的分析指標勢必會(huì )得出不同的分析結果。從結果可以看到，萬(wàn)科在各個(gè)因子的排名上都不是十分靠前，而前三名的公司在第一、二各因子上的得分幾乎都是排名前幾位的，而前兩個(gè)因子得分的權數又比較大，所以才導致了這樣的結果。?
　　由于本文在進(jìn)行因子分析時(shí)對數據進(jìn)行了標準化處理, 各主因子得分與綜合得分的均值均為零, 因此我們以0為參考基準, 認為綜合得分大于0的公司的綜合能力相對強一些, 并且數值越大, 實(shí)力越強； 綜合得分小于0的相對差一些, 數值的絕對值越大, 實(shí)力越弱。依此可對樣本公司的綜合能力有一個(gè)基本的判斷。從得分來(lái)看，有21家公司的綜合得分為正值，23家公司的綜合得分為負值，也就是說(shuō)，綜合能力好的公司與差的公司差不多是各占半壁江山。?
　�。�2）單項因子得分分析。?
　　從44家房地產(chǎn)類(lèi)上市公司綜合能力單項因子得分及排序表中可以看出, 不同的公司在盈利發(fā)展能力、長(cháng)期償債能力、營(yíng)運和現金流量能力、短期償債能力、風(fēng)險能力方面各不相同, 決策者可以從不同的側重點(diǎn)做出不同決策。?
　　結合綜合得分也可以發(fā)現，并不是綜合能力強在各個(gè)單項能力上就強，反之則反；也就是說(shuō)，并不是一好百好，一差百差。每個(gè)公司都有各自的優(yōu)點(diǎn)和不足，沒(méi)有十全十美的。?
　�。�3）地區差異分析。?
　　由于參與分析的44家房地產(chǎn)上市公司來(lái)自各個(gè)地區，結合各個(gè)公司的綜合能力得分情況，可以分析其地區差異。為了檢驗各地區房地產(chǎn)上市公司綜合能力之間的差異是否具有顯著(zhù)性，本文采用Kruskal－Wa11is H方法對其進(jìn)行檢驗，卡方檢驗值為10.612，P值為0.643，說(shuō)明各地區房地產(chǎn)上市公司綜合能力之間沒(méi)有顯著(zhù)差異。?
　　
　　參考文獻?
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　�。�4］?朱順泉.房地產(chǎn)業(yè)上市公司的統計數據挖掘分析研究［J］.數理統計與管理，2006.

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