对我国汽车行业上市公司业绩的实证分析与评价.doc
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1、对我国汽车行业上市公司业绩的实证分析与评价摘要:本文构建了汽车行业上市公司业绩评价指标体系,并以沪深股市中 68 家汽车类上市公司 2011 年年报数据为依据,从盈利能力、成长能力、偿债能力、运营能力四个方面进行了实证分析。根据因子得分对汽车行业业绩作出一个客观、综合的评价,并提出相应的对策。 关键词:指标体系;因子分析;经营业绩 样本的选择及指标体系的构建 本文随机选取了沪深两市共 68 家汽车行业上市公司的 A 股作为样本。样本数据均取自公开披露的 2011 年年报和有关财务指标。一般来说,经营业绩是从企业的盈利能力、偿债能力、成长能力、运营能力等方面来进行评价的。本文选取了上述指标, 其
2、中盈利能力(一级正指标指标)有净资产收益率(%)X1 、总资产收益率(%)X2、主营业务收益率(%)X3 、每股收益(元)X4、每股未分配利润(元)X5 ;偿债能力(一级适度指标)有股东权益比率(%)X6 、资产负债率(%)X7 、流动比率(%)X8 、速动比率(%)X9、应收账款周转比率(%)X10 ;成长能力(一级正指标)有主营业务增长率(%)X11 、每股收益增长率(%)X12 、净利润增长率(%)X13;运营能力(一级指标)有总资产周转率(%)X14 (适度指标) 、每股净资产(元)X15(正指标) 。 实证分析 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验统计量是用于比较变量间
3、简单相关系数和偏相关系数的指标,KMO 值越接近于 1,意味着变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析;KMO 值越接近于 0,意味着变量间的相关性越弱,原有变量越不适合作因子分析。Bartlett 球体检验的虚无假为相关矩阵是单位阵,如果不能拒绝该假设,就表明数据不适合作因子分析。一般说来,显著水平值越小(小于 0.05)表明原始变量之间越可能存在有意义的关系,如果显著性水平很大(0.10 以上)表明数据不适宜作因子分析。经检验,KM0 值为 0.660,但 Bartlett 球度检验统计量的观测值为 1304.046,伴随概率值为 0.000(小于 0.01) ,达到了显著性水平,因此
4、拒绝零假设,原有变量相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。综合 KMO 检验和 Bartlett 球度检验结果,可以对原始数据作因子分析。根据特征值大于 1 的原则,五个主成份入选,并且前五个主成份的累积方差贡献率达到 85.889%,可以反映原指标 85.889%的信息量。按极大方差旋转法对因子载荷矩阵进行旋转后得到旋转后的因子载荷矩阵,通过计算可以看出经过旋转后因子载荷向 0、1 两级分化,各因子代表了明显的经济意义:F1 中绝对值大的有 X8、X9、X6、X7、X3,变量X6、X7、X8、X9 反映了偿债能力,变量 X3 则反映了盈利能力,因此可以把 F1 称为偿债盈利因子;F2 中绝对值大
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