因子分析模型

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1、..-企业生命周期评价模型一、因子分析的根本思想因子分析〔factoranalysis〕模型是主成分分析的推广。它也是利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。因子模型可具体写成：式中，，，，为主因子，分别反映某一方面信息的不可观测的潜在变量；为因子载荷系数，是第个指标在第个因子上的负荷。二、根本模型的建立本模型在遵循整体性、可比性、科学性、实用性等原那么的根底上，参阅相关文献并结合我国企业现状，选取了具有代表性的13个

2、指标，主要包括总资产净利润率〔〕、资产报酬率〔〕、流动资产净利润率〔〕、固定资产净利润率〔〕、净资产收益率〔〕、资本保值增值率()、资本积累率〔〕、所有者权益增长率〔〕、权益乘数〔〕、产权比率〔〕、速动比率()、流动比率〔〕和资产负债率(X13-.word.zl-..-)，这些指标从不同角度反映了中小企业财务状况，初步构成了中小企业状况评价指标体系。本文选取的数据，来自汽车行业中八家上市公司的财务数据。首先对所有指标的原始数据进展标准化，消除量纲和数量级的影响。在因子分析之前，对数据进展相关统计检验，看数据是否

3、满足因子分析的条件。本文运用spss19.0对相关数据进展KMO和巴特莱特球形检验，检验结果如下表所示：KMO和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.650Bartlett的球形度检验近似卡方1792.109df28Sig..000结果显示KMO抽样适度测定值为0.65>0.5，根据多元统计因子分析相关知识，在0.05的显著性水平下，球形检验P值为0.00，小于0.05，故应拒绝球形检验零假设，样本符合因子分析的条件。下表反映的是标准化后的各观测变量相关系数矩阵的特征值、

4、方差奉献率以及累计奉献率情况。从表的特征值可以看出，第一个因子的特征值=5.298，大约占去方差的27.834%，由于特征值大于1的只有因子1、2、3、4，因此只有前四个因子被提取，四个因子的特征值共占去方差94.214%。因此说明前四个因子提供了原始数据的大局部信息。-.word.zl-..-解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%合计方差的%累积%15.29840.75740.7575.29840.75740.7573.61827.83427.83423.0

5、7923.68264.4383.07923.68264.4383.03823.36851.20232.29717.67182.1102.29717.67182.1102.98222.93874.14041.57412.10494.2141.57412.10494.2142.61020.07394.2145.3632.79297.0066.2391.83898.8447.075.58099.4248.041.31899.7429.022.16999.91110.007.05099.96111.005.039100

6、.000提取方法：主成份分析。建立因子分析模型的目的不仅仅是要找到公因子，更重要的是知道每一个公共因子的意义，以便对实际问题进展分析。这便涉及到因子分析的核心问题——因子变量的解释命名。旋转成份矩阵a成份1234资产报酬率.958.033-.143.196总资产净利润率.949.038-.138.244流动资产净利润率.921.009-.066.224固定资产净利润率.812.228-.224.109-.word.zl-..-资本积累率.077.995-.020-.021所有者权益增长率.077.995-.02

7、0-.021资本保值增值率.072.993-.021-.049权益乘数-.098.003.985-.119产权比率-.098.003.985-.119净资产收益率.296.078-.938.037流动比率.154.022.002.954速动比率.214-.061-.083.931资产负债率-.316.065.242-.800提取方法:主成份。旋转法:具有Kaiser标准化的正交旋转法。资产报酬率=0.938*F1+0.33*F2-0.143*F3+0.196*F4总资产净利润率=0.949*F1+0.038*F

8、2-0.138*F3+0.244*F4……资产负债率=-0.316*F1+0.065*F2+0.242*F3-0.8*F4根据上面的表格可以将四个因子表示企业的不同能力，F1解释为盈利能力，F2解释为资本积累能力，F3解释为资本构造，F4解释为偿债能力。盈利能力是指企业获取利润的能力，也称为企业的资金增值能力，通常表现为一定时期内企业收益数额的多少及其水平的上下。盈利能力就是指公司在一