上市公司盈利能力分析.doc

上市公司盈利能力分析一、研究设计(一)样本选取和数据来源截止 2009 年 12月 31 日,在我国 A 股市场上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( finance./ )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 软件求得样本数据经标准化后的相关系数矩阵的 KMO 值为 接近于 ,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 ,对应的概率值 P 接近于 0( Sig=.000 ),在显著性水平为 的情况下,概率 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 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,