2023年上市公司业绩的组合主成份评价方法.doc

上市公司业绩的组合主成份评价方法 张立华 陈洁 〔河北理工大学经济管理学院， 唐山 063009〕 摘 要：对上市公司业绩的评价一直是人们十分关注的焦点。而现行实务中所采用的评价方法又都存在一定的主观性，对此，本文提出另一种系统的评价方法一一上市公司业绩的组合主成份评价方法。对证券市场上30种股票进行综合评价，通过使统计软件SAS进行计算和分析，得到了这些股票2023年上半年财务状况的排列次序。 关键词：组合主成份；综合评价；财务指标 中图分类号：O212；F22 文献标识码：A 随着中国证券市场的不断壮大，上市公司的数量不断增加，证券市场在经济生活中的地位越来越重要。投资者进入股市之后面对的将是上千只不同行业，不同背景的股票。众多投资者除了进行政策分析外，还希望对这些股票进行客观的评价，特别是长线投资者更希望选择那些业绩优良的股票。另外，我国证券市场的日益标准化，上市公司的经营业绩成为股东、债权人、政府管理部门、证券分析人士乃至公司员工关心的主要问题。正确、公允地评价上市公司经营业绩的重要性也成为财务分析人员的共识。现行实务中经营业绩评价方法存在的一个缺陷是：评价体系中各财务指标的权重都是依据主观或经验判定事先设定好的，这难免会给评价结果带来一定的主观性。本文试运用组合主成份分析方法，提出一种依据财务指标内部结构关系来评价上市公司业绩的方法。 1.现行上市公司业绩的评价方法 目前，在国内上市公司业绩评价中享有较高声誉的评估机构是中国诚信证券评估。自1996年来，该公司与中国证券报合作，每年对上市公司的业绩进行综合评价。其评价的方法为综合指数法，选取的指标包括:净资产收益率、资产总额增长率、利润总额增长率、负债比率、流动比率和全部资本化比率[1]。这种评价方法的原理是：各上市公司的最后得分是在各单项指标考核评分的根底上，乘以每项指标的权数，然后相加得到总评分。其评价体系如下: 表1中国诚信公司业绩评价财务指标体系 指标 净资产收益率 资产总额增长率 利润总额增长率 负债比率 流动比率 全部资产优化率 权重 55% 9% 13% 7% 7% 9% 此外，财政部、国家经济贸易委员会、人事部、国家开展方案委员会等四部委于1999年6月联合公布了国有资本金效绩评价规那么，其中，工商类竞争性企业绩效评价指标体系由根本指标、修正指标、评议指标三个层次构成，也采取综合评分的方法[2]，该指标体系如下表2。 表2 财政部等四部委联合公布的企业绩效评价体系 评价 内容 权数 根本指标 修正指标 评价指标 指标 权数 指标 权数 指标 权数 财务效益状况 42 净资产收益率 30 资本保值增值率 16 本钱费用利润率 12 略 总资产报酬率 12 销售9营业〕利润率 14 资产运营状况 18 总资产周转率 9 存货周转率 4 不良资产比率 6 流动资产周转率 9 应收帐款周转率 4 资产损失比率 4 偿债能力状况 22 资产负债率 12 流动比率 6 长期资产适合率 5 速动比率 4 经营亏损挂帐比率 3 已获利息倍数 10 现金流动负债比率 4 开展能力状况 18 销售〔营业〕增长率 9 总资产增长率 7 三年利润平均增长率 3 资本积累率 9 固定资产成新率 5 三年资本平均增长率 3 合 计 100 100 100 财政部等四部委公布的这套绩效评价体系相对于原评价体系〔1995年公布〕有相当大的改良，考核指标划分为三个层次，指标由原来的8项拓展为32项，意在增加新评价体系的适应性，并全面考虑各因素的影响。 可是，上述两个评价体系都是一种加权的加法合成法。这种方法要求各个评价指标之间相互独立，但从上述两个评价体系中所应用的财务指标看相关性较强。另外一个非常突出的问题是主观赋权。这样人为地给定权数，一方面会导致对某一个因素过高或过低的估计，使评价结果不能完全反映上市公司的真实情况，另一方面会诱使上市公司粉饰或片面追求权重较高的指标。本文下面提出的一种评价上市公司经营业绩的组合主成份评价方法将能很好地弥补这些缺陷。 2．上市公司业绩的组合主成份评价方法概要 现实生活中，人们常常遇到多指标问题。而在大多数情况下，不同指标之间具有一定的相关性，这就增加了分析处理问题的难度。于是统计学家们就设法将指标重新组合成一组相互独立的少数几个综合指标来代替原来指标，并且反映原指标的主要信息，这种将多指标化为少数独立的综合指标的方法称为组合主成份分析方法。下面我们将把这种分析方法运用于上市公司业绩评价之中。 该种评价方法的第一步要建立相应的模型。设有个样本，每个样本由个指标〔表示，那么原始数据构成一个维的矩阵。进而得到标准化矩阵，然后求的相关矩阵，最后求相关矩阵的特征值和对应的特征向量，按主成分法提取公因子。一般根据累计奉献率，提取前个主成分为公因子，也称为初始因子[3]。一般初始因子不易解释，常作最大方差旋转，以便能够得到一个简单的结构。最理想的结构是每个变量只在一个因子上有较大的载荷，而其余因子载荷较小。各因子中具有较大载荷的变量作为一组，所有的变量都分别归于某一组中，每一个变量仅归于一个因子，各组间的变量也是线性无关的[1]。最后分别对各组变量进行主成分分析。由于各组内的变量极其相关，故只取第一主成分也就是综合主成分即可代表，求出各组第一主成分的得分[4]。 通过上述步骤我们把个变量指标分为个组，以各组的第一主成分得分为各组的得分，以〔4〕中因子旋转后各因子的方差奉献率为权重。 ，建立综合评价模型，最后根据综合得分的多少进行排序[5]。 根据上面的模型，本文把在上证指数中的前30只股票作为样本，将主营业务收入〔X1〕、主营业务利润〔X2〕、利润总额〔X3〕、净利润〔X4〕、总资产〔X5〕、净资产〔X6〕、净资产收益率〔X7〕、每股净资产〔X8〕、每股资本公积〔X9〕、每股收益〔X10〕。这样得到了30x10的原始数据阵〔略〕，我们以样本的相关矩阵为依据，采用主成分法提取初始公因子，在采用最大方差旋转方法得到的因子载荷矩阵，见表3： 变量 初始因子负荷系数 PROC1 PROC2 PROC3 X1 0.9361 -0.0858 0.0749 X2 0.8950 -0.0958 0.0686 X3 0.8989 -0.0589 -0.1446 X4 0.6980 0.3164 0.2288 X5 0.7831 -0.0479 -0.0624 X6 0.5554 -0.0509 0.5762 X7 0.2881 0.7784 -0.3474 X8 -0.1713 0.9052 0.2839 X9 -0.3029 0.3283 0.8122 X10 0.1099 0.8503 -0.3463 方差 4.9797 2.3862 1.3458 累计奉献 率〔%〕 49.7970 74.0616 90.6360 表3初始因子负荷系数 表4 最大方差旋转因子负荷系数 变量 最大方差旋转因子负荷系数 I1 I2 I3 X1 0.1892 0.8795 0.1481 X2 0.8667 0.3058 0.0915 X3 0.9625 0.4035 -0.0230 X4 0.9005 0.2389 0.3994 X5 0.9662 -0.1744 -0.1359 X6 0.0085 0.9072 0.9894 X7 -0.2188 0.9437 -0.2067 X8 0.3132 -0.2270 0.9385 X9 0.2130 -0.5452 0.9544 X10 0.3579 0.5786 0.8957 方差 5.4870 2.2275 1.1277 累计奉献 率〔%〕 54.8710 77.1454 88.4228 由表3可以看出初始因子载荷矩阵系数很难解释各个主成分，况且X8、X9的载荷系数为负，也就意味着每股净资产和每股资本公积金增加时，该公司的综合业绩得分就会下降，这与实际情况是不符的。所以通过最大方差旋转后在各因子中负荷系数较大的变量作为一组〔表4〕，那么分为以下三组。〔X2,X3,X4,X5〕、〔X1, X6,X7〕、〔X8,X9,X10〕。然后分别对这三组变量进行主成分分析，由于各组变量的第一主成分奉献率都到达80%以上，故各组都只取第一个主成分列于表5。 表5 各组主成分分析结果 分组 特征值 累计奉献率〔%〕 特征向量 X2,X3,X4,X5 3.5864 89.66 〔0.5247，0.5430，0.4773，0.4779〕 X1,X6,X7 2.7081 90.27 〔0.5078，0.5463，0.4857〕 X8,X9,X10 2.6844 89.48 〔0.5489，0.4988，0.3976〕 由表4和表5我们建立如下综合评价模型 分别为： 注：这种评价方法不一定要求使各因子必须具有实际意义，而且只在用第一主成分进行评价达不到理想效果时才使用。 将各评价单元的标准化后的数据代入上式就可求出各个上市公司的综合业绩的得分，见表6。 表6 按综合得分之值排序 股票名称 综合得分 股票名称 综合得分 股票名称 综合得分 民生银行 2.1064 上港集箱 0.0232 天津港 -0.3402 宝钢股份 1.7943 清华同方 0.0055 山东基建 -0.3599 招商银行 1.0035 中信证券 0.0021 南方航空 -0.3767 中国联通 0.7457 四川长虹 -0.0311 悦达投资 -0.4320 华能国际 0.4657 上海电力 -0.0994 东方明珠 -0.4978 山东铝业 0.4334 上海汽车 -0.1091 广电电子 -0.5304 XD上海机 0.1404 福建高速 -0.2402 方正科技 -0.5616 长江电力 0.0662 广电信息 -0.2688 张江高科 -0.5817 武钢股份 0.0643 哈药集团 -0.2723 爱使股份 -0.6446 伊利股份 0.0508 原水股份 -0.3096 金杯汽车 -1.2462 综合得分为正代表这些上市公司的业绩处于所研究样本的整体平均水平；同理，这里的综合得分小于0并不代表综合业绩小于0，而是代表这些上市公司的综合业绩低于所研究的样本的整体平均水平，表现为综合得分小于0。 由以上分析结果可知，上证50指公司2023上半年经营业绩差距很大，如综合得分最高的和最低的相差3.3526。但是总体而言上证50指公司的综合得分呈相关区间内的正态分布，但由于上证50指涉及的都是效益历来较稳定的国有大中型或其它类型企业，且未考虑ST公司(specical treat公司)的情况，因此，上述分析结果还缺乏以代表整个上海股市2023上半年经营业绩情况。但在上证50指数公司范畴内部，这种分析是有意义的。一方面它可以为上证指数专家委员会进行成份股筛选的科学决策提供参考依据，另一方面也可为投资者进行投资决策提供参考。 3． 小结 从表6可以看出，面对上市公司财务