上市公司盈利能力分析

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1、上市公司盈利能力分析上市公司的盈利能力，是衡量其竞争力的重要指标，也是投资人决定其投资去向的依据。因子分析是一种较为有效的信息分析技术，在尽可能不损失太多信息的情况下，将众多具有相关性的变量简化为少数几个高度概括数据信息的因子来代替原有众多的数据指标，利用因子分析方法对上市公司的盈利能力进行比较研究，不仅可以最大限度地减少主观随意性，而且还具有系统性、科学性、客观性的优点，同时运用计算机统计软件也可以大大减少指标分析的工作量，是值得推广的不同类公司绩效比较分析方法。　　一、研究设计　　（一）样本选取和数据截止2009年12月31日，在我国A股市场上

2、市的黑龙江省上市公司已达24家，其中有2家是被冠以ST标记（ST阿继和ST光明，黑化2010年被冠上ST黑化）。根据综合性、可比性等原则，同时考虑数据的可获得性，本文选取了黑龙江省的22家非ST类上市公司在新浪财经X（）上2009年披露数据。　　（二）研究方法因子分析是通过变量的相关系数矩阵内部结构的研究，通过矩阵变化找出能影响相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系。通常把少数几个随机变量称为因子。然后根据不同的相关性将变量分组，使相关性较高的变量在同一组。简单来说，因子分析就是对多变量的数据进

3、行综合和简化，在保证数据真实的情况下，在低维的空间去解决高维的问题。因子分析主要经过以下几个步骤：第一，将原始数据进行标准化处理；第二，计算所有变量的相关矩阵R；第三，作KMO样本测度（Kaiser-Meryer-Olkin，KMO）和Bartlett球体检验。进行因子分析首先要考察所选变量之间是否具有一定的线性关系，观察其相关矩阵，进行巴特利特球体检验和KMO测度，以确认待分析的原有若干指标变量是否适合作因子分析；第四，因子提取。求R的特征根及相应的单位特征向量，根据其累计方差贡献率提取出前若干个特征根及特征向量；第五，因子旋转和命名。因子分析的

4、目的不仅是要找出主因子，更重要的是知道每个主因子的意义，为便于对主因子进行解释，一般须对因子续荷矩阵进行旋转，以达到结构简化的目的。第六，计算每一样本点的因子得分并进行综合评价。　　（三）变量选取本文选取了12项财务指标衡量上市公司盈利能力：摊薄每股收益（X1）、主营业务利润率（X2）、总资产净利润率（X3）、成本费用利润率（X4）、营业利润率（X5）、销售净利率（X6）、净资产报酬率（X7）、资产报酬率（X8）、销售毛利率（X9）、主营利润比重（X10）、扣除非经常性损益后的每股收益（X11）、股本报酬率（X12）等，限于篇幅所限，原始数据在此从

5、略。　　二、实证结果分析　　（一）KMO测度和Bartlett球体检验将黑龙江省22家上市公司的原始数据进行标准化处理，可以消除数据指标不同量纲的影响，同时计算其相关系数矩阵，限于篇幅所限，标准化数据和相关系数矩阵在此从略。KMO测度和Bartlett球体检验结果见（表1），可以看出：通过运用SPSS17.0软件求得样本数据经标准化后的相关系数矩阵的KMO值为0.586接近于0.6，表明可能不太适合做因子分析，但同时从表1中可以看出：巴特利特球度观测值为411.165，对应的概率值P接近于0（Sig=.000），在显著性水平为0.05的情况下，概率

6、P值远低于显著性水平，应该拒绝巴特利特球度检验的零假设，可以认为相关系数矩阵与单位矩阵存在显著差异，表明原有变量还是适合进行因子分析。　　（二）因子命名通过运用SPSS17.0软件，将原始数据指标进行标准化后，根据其标准化矩阵，求出样本相关系数矩阵，并求其出特征值和特征向量，根据得出的特征值和特征向量，最终提取特征根大于1的因子，计算结果见（表2）。可以看出：前三个特征根大于1的初始因子的方差累计贡献率达到了88.441%，即前三个因子能够反映原有指标88.441%的信息，因此上述12项指标可以综合成公共因子F1，F2和F3。将初始因子方差经正交旋

7、转后得到（表3）。可以看出：经过旋转后，因子总的方差贡献率没变，只是适当分散了不同因子的方差贡献率，这样能够更好地对因子进行解释和分析。同时采用方差极大值法对初始因子载荷矩阵进行旋转后得到（表4）。可以看出：公因子F1上载荷较高的利润指标是：X3（总资产净利润率）、X4（成本费用利润率）、X5（营业利润率）、X6（销售利润率）；公因子F2上载荷较高的利润指标是：X7（净资产报酬率）、X8（总资产报酬率）、X12（股本报酬率）；公因子F3上载荷较高的利润指标是：X2（主营业务利润率）、X9（销售毛利率）、X10（主营利润比重）；从而将F1定义为综合收

8、益率因子，反映企业的综合盈利情况；F2定义为：资本资产报酬率因子，反映企业的投资回报水平；F3定义为：主营业务盈利因子，反