冯熠锴 青岛市上市公司盈利质量分析及对策研究 - 图文(4)

第4章 青岛上市公司盈利质量评价实证分析

第4章 青岛市上市公司盈利质量评价实证分析

4.1 样本的选取

选择上面介绍的青岛市18家上市公司在2011年至2013年财务报表中的14项财务指标作为研究数据。数据来源为东方财富网以及同花顺，并对所选样本公司进行了以下处理：

(1)由于B股公司的注册地和上市地都在境内，但其投资者在境外或在中国香港、澳门及台湾，与其它股不具有可比性，因此本文将B股剔除。

(2)个别的极端异常值可能会影响模型对大多数一般性公司的估计，因此本文剔除ST黄海公司的相关数据。

(3)由于金融类公司业务的特殊性，其财务数据和其他公司差别很大，故本文将民生投资的数据剔除。

全文对数据进行分析主要用的是SPSS软件进行的处理。

4.2 因子分析过程

4.2.1 无量纲化处理

无量纲化处理目的在于在数量级和量纲上消除变量间存在的不同。在对原始数据进行无量纲化处理时，需要注意两个方面的因素。本文构建的指标大部分是正向指标，只有反映偿债能力的指标不是越大越好，我们需要对其进行同向化处理。然后对数据用SPSS软件进行标准化处理，这样不会影响研究结果，而且分析的结果更有参考价值。 4.2.2 相关性检验

KMO ( Kaiser-Meyer-Olkin)检验是通过分析变量之间的相关性，来确定原始变

量是否适宜进行因子分析。其值的大小代表变量的相关度，数值越大，变量之间的相关度就越大，越适宜做因子分析。一般情况下，KMO值大于0.5时可以用因子分析法。同时Bartlett的球形检验显著想概率值为0，小于0.001,说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子来对大部分信息进行解释，即适合做因子分析【10】。

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表4-1 KMO 和 Bartlett 的检验

取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量 Bartlett 的球形度检验 近似卡方

df Sig.

.668

1012.263

105 .000

由表4-1可知，样本数据KMO值为0.668大于0.5，且Bartlett球形检验值为1012.263，P（Sig）值等于0.000，小于0.05的置信度，因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，说明本样本数据符合因子分析。 4.2.3 提取因子

通过SPSS软件中的主成分分析法，确定公因子方差比，从表中可以看出14个变量的信息能够充分提取，因此适合做因子分析，见表4-2。

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 表4-2 公因子方差 初始 提取 .964 .939 .886 .841 .608 .815 .892 .747 .954 .855 .800 .794 .946 .851 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000

提取方法：主成分分析。 通过SPSS软件统计分析，进而提取公因子，所提取公因子的结果见表4-3。表4-3为样本协方差矩阵的特征值及各主成分的贡献率，从表中可以看到因子矩阵旋转前提取的每个因子的特征值、方差占总方差的百分比和累计贡献率。根据因子分析法，一般认为特征值大于1且累积贡献率达到70%才符合分析的要求。因此，从分析结果中选取五个主成分，可以概括原始变量所包含信息的84.337%，虽然其未能代表全部的信息，但是可以把主要的效果表示出来。

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表4-3 解释的总方差 初始特征值 成份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 合计 6.024 2.424 1.669 1.396 1.138 .728 .619 .347 .223 .157 .132 .061 .050 .032 方差 % 40.157 16.162 11.127 9.306 7.584 4.853 4.126 2.313 1.487 1.046 .881 .410 .333 .211 累积 % 合计 40.157 56.320 67.447 76.753 84.337 89.190 93.316 95.629 97.116 98.162 99.043 99.452 99.785 99.996 6.024 2.424 1.669 1.396 1.138 提取平方和载入 方差 % 40.157 16.162 11.127 9.306 7.584 累积 % 合计 40.157 56.320 67.447 76.753 84.337 4.642 2.576 1.929 1.836 1.668 旋转平方和载入 方差 % 30.945 17.171 12.858 12.242 11.120 累积 % 30.945 48.116 60.975 73.217 84.337 提取方法：主成分分析。 从显示各成份特征值的碎石图(见图4-1)中也可以看出因子1与因子2，因子2与因子3、因子3与因子4、因子4与因子5之间的特征值之差较大，而其他因子之间的特征值差值相对来说较小，由此可以判断保留五个因子将能概原始指标所代表的绝大部分信息。

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图4-1 表现各成分特征值得碎石图

4.2.4 因子的命名解释

流动比率 速动比率 资产负债率 产权比率 营业收入增长率 净利润增长率 净资产增长率 存货周转率 固定资产周转率 总资产报酬率 营业利润率 净资产报酬率 每股现金流 现金流量比率

表4-4 旋转成份矩阵a 1 0.902 0.906 0.836 0.915 0.019 0.05 0.21 0.3 0.063 0.61 0.905 0.722 0.788 -0.032 2 -0.299 -0.274 -0.835 -0.243 0.938 0.804 0.904 -0.05 0.044 0.053 -0.049 -0.191 -0.371 0.783

3 0.131 0.135 -0.09 -0.036 0.246 0.011 0.43 0.909 0.85 0.113 0.175 0.073 0.273 -0.062

4 0.092 0.114 -0.155 -0.049 -0.239 0.093 -0.044 -0.071 0.922 0.833 0.816 0.941 0 0.018

5 -0.034 -0.037 -0.03 -0.039 -0.788 0.293 0.076 0.176 -0.08 -0.033 -0.045 0.343 0.872 0.929 提取方法 :主成分。

旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。 a. 旋转在 6 次迭代后收敛。

采用正交旋转法进行因子成份6次迭代后旋转，得到旋转后成份矩阵，见表4-4旋转后成分矩阵表。设5个公共因子分别为F1, F2, F3, F4, F5,F为总因子。

公共因子F1在流动比率、速动比率、资产负债率和产权比率等指标上载荷系数比

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较大，其值分别为0.902、0.906、0.836、0.915，因此将该因子命名为偿还能力因子。

公共因子F2在主营业务收入增长率等指标上载荷系数比较大，其值分别为0.938、0.804、0.904，所以命名此因子为成长能力因子。

公共因子F3在存货周转率、固定资产周转率等指标上具有较大的载荷系数值，其值分别为0.909、0.850，因此该因子命名为营运能力因子。

公共因子F4在总资产利润率、营业利润率和净资产报酬率等指标上具有较大的载荷系数，其值为0.833、0.816、0.941，因此该因子命名为获利能力因子。

公共因子F5在每股经营现金流、现金流量比率等指标上具有较大的载荷系数值，其值分别为0.872、0.929，所以命名此因子为现金保障能力因子。 4.2.5 因子得分及综合排名

运用因子分析法计算出成份得分系数矩阵，如表4-5所示。

表4-5 成份得分系数矩阵 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 成份 1 .219 .223 .021 .083 -.067 .000 -.105 -.067 -.058 -.007 .257 .260 .173 .141 2 .011 .026 .345 .427 -.088 .037 .019 .050 -.031 .087 .168 .137 -.004 -.061 3 -.060 -.054 .041 .062 .020 -.117 .586 .542 .051 .062 -.053 -.027 -.128 .013 4 .003 .017 -.033 .028 -.082 .103 .055 .041 .522 .523 -.047 -.042 -.001 -.025 5 -.054 -.059 -.068 -.095 .480 .577 -.093 -.035 .052 -.013 -.084 -.097 .202 .069 提取方法 :主成分。 旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。 再运用上表的成份得分系数矩阵得出单因子得分函数:

F1=0.219X1 + 0.223X2 + 0.021X3 + 0.083X4 - 0.067X5 + 0X6 - 0.105X7 - 0.067X8 - 0.058X9 - 0.07X10 + 0.257X11 + 0.260X12 + 0.173X13 + 0.141X14

F2=0.011X1 + 0.026X2 + 0.345X3 + 0.427X4 - 0.088X5 + 0.037X6 + 0.019X7 + 0.050X8 - 0.031X9 + 0.087X10 + 0.168X11 + 0.137X12 - 0.004X13 -0.061X14

F3=-0.060X1 - 0.054X2 + 0.041X3 + 0.062X4 +0.020X5 - 0.117X6 + 0.586X7 + 0.542X8 + 0.051X9

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