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1 基于因子分析方法的房地产上市公司财务统计分析 陈建国, 谭颖贤华南理工大学经济与贸易学院, 广东 (510006) 摘要 : 由于财务指标众多, 对上市公司的经营业绩做出全面合理的评价并不容易 因此, 在对上市公司的财务综合评价中, 如何提取少数彼此不相关的指标代替较多彼此有一定相关关系的指标, 并尽可能多地反映原来指标的信息, 具有现实意义 本文基于房地产上市公司财务报表提供的主要指标数据, 采用因子分析方法对房地产行业上市公司的经营业绩进行定量化的综合评价, 得到因子排名统计, 并对其经营管理能力进行评估 关键词 : 房地产行业, 上市公司, 财务评价, 因子分析 1. 引言 毫无疑问地, 房地产行业是各国国民经济的支柱行业, 是经济增长的重要引擎 因为衣食住行, 缺一不可 ; 同时, 房地产行业的蓬勃发展将会带动一系列相关配套行业的发展, 如勘探 建筑 装修 广告 物业销售代理 物业管理 银行 会计 评估等等 对于我国的老百姓来说, 房子更是人生的头等大事 在进入新世纪之后, 我国正向着中等发达国家挺进, 人民生活也进入了小康之后的需求阶段 可支配收入的增加让我国的房地产行业进入了快速发展的阶段, 在经济和社会中的影响更为凸显 随着房地产行业的发展, 我国房地产企业迅速成长壮大 目前我国不少优秀房地产企业已经开始进入股票市场, 先后上市融资, 谋求更高的利润, 追求更好的发展 截至于 2006 年 12 月, 已有 23 家在深圳交易所上市,38 家在上海交易所上市 这些房地产上市企业主要以房地产开发和管理为核心业务, 同时兼营物业管理 房屋租赁 咨询 建筑材料批发等业务 按照证监会行业分类,61 家企业都属于房地产开发与经营业 根据 wind 数据统计系统则可以分为以下类别 : 房地产管理与开发 : 万科 A 深振业 A 深达声 A 沙河股份 招商地产 深深房 A 中粮地产 深长城 泛海建设 金融街 S 绿景 *ST 珠江 银基发展 渝开发 光华控股 莱茵置业 粤宏远 A S*ST 昌源 阳光股份 亿城股份 高新发展 名流置业 渤海物流 保利地产 S 浙广厦 海泰发展 美都控股 长春经开 华业地产 万通先锋 广汇股份 天房发展 华发股份 天鸿宝业 金地集团 东华实业 空港股份 栖霞建设 ST 兴业 金丰投资 海鸟发展 新黄浦 浦东金桥 万业企业 外高桥 陆家嘴 天地源 中华企业 珠江实业 多伦股份 上海新梅 苏州高新 上实发展 ST 运盛 天创置业 世茂股份 北辰实业 ; 资本实物 : 南京高科 ; 复合型公用事业 :S 沈新开 2. 文献综述 因子分析是多元统计分析中的一种重要方法, 通过研究众多变量之间的依赖关系, 根据相关性大小把变量分组, 使同组内的变量相关性较高, 不同组的变量相关性较低, 用少数几个假想变量即因子来反映原来众多的观测变量所代表的主要信息并解释这些观测变量之间的相互依存关系 因子分析方法已广泛应用于社会调查 教育测量 心理分析 成因分析 - 1 -

2 财务分析等各个领域 由于上市公司财务的综合评价是一个复杂的系统评价过程, 其涉及的评价指标因素众多 传统的主观加权方法过分依赖于决策者的主观经验判断, 且难以解决评价指标之间存在的相关关系 而因子分析方法可探索不易观测或不能观察的潜在因素, 能较好地解决上述问题 该方法从数据中挖掘信息, 基于对原始数据的分析处理而得出评价指标, 具有较好的客观性, 对数据进行分解演绎, 将众多指标转化为少数综合指标, 可以更清晰地反映指标的经济意义 府亚军 黄海南通过在上市公司经营业绩评价中引入因子分析模型, 运用该模型对沪市医药行业上市公司进行实证分析, 得出研究结论 姚奕采用因子分析法对上证 180 指数 31 只样本股进行分析, 提取 3 个公共因子来反映影响个股的主要因素, 并采取计算因子得分的方式给出衡量这些股票财务状况的方法, 但是其选取的财务指标有限, 对上市公司样本的选取也没有针对性, 无法对特定行业进行更细致的研究分析 贾炜莹利用因子分析方法, 对我国物流业上市公司的综合实力进行评价 陈军飞提出了上市公司经营业绩综合评价的因子分析方法, 并用该方法对港口类上市公司的经营业绩进行了定量化综合评价 但是其只选取了港口类上市公司 9 家作为研究样本, 研究面过于狭窄 在期刊网上, 尚未搜索到通过因子分析对房地产上市公司的财务状况进行统计分析的文献 本文研究基于府亚军 姚奕 ] 贾炜莹和陈军飞的研究结果, 选取了更多具有代表性的指标, 对我国房地产行业上市公司 2006 年度的财务状况, 营运能力和经营成果进行分析, 以全面, 客观地评价其经营活动的业绩成果 3. 数据统计结果与分析 在选取财务指标时, 本文主要遵循以下三个原则 : 客观性, 所选取的指标以公开披露的信息为依据 ; 全面性, 所选取的指标能够综合反映企业的偿债能力 营运能力和盈利能力 ; 重要性, 所选取的指标是能够反映企业上述能力的重要指标 根据以上原则, 本文把房地产行业的万科 A 深振业 A 等 61 只股票作为样本 ( 数据来源 :wind 资讯数据库 ), 建立如下评价上市公司财务状况的统计分析指标体系 : 资产净利率 x1, 销售净利率 x2, 每股收益 x3, 每股净资产 x4, 速动比率 x5, 流动比率 x6, 存货周转率 x7, 销售毛利率 x8, 总资产周转率 x9, 资产负债率 x10, 有形净值债务率 x11, 主营业务利润 x12 这样得到了 的原始数据阵 为了消除各指标间量纲和数量级的差异, 更客观地说明主成分的内涵, 就必须将原始指标数据标准化, 一般采用 Z-score 标准化公式得到的标准化矩阵 从原始变量的相关结果分析可以得知, 房地产行业上市公司的 12 个主要财务指标之间存在较强的相关关系, 因此可以进行因子分析 接下来进行因子分析的因子提取 - 2 -

3 表 1 因子提取结果 Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings % of Cumulative % of Cumulative % of Cumulative Total Variance % Total Variance % Total Variance % 根据特征值大于 1 的原则, 我们提取 5 个公共因子, 见表 1 累积方差贡献率达 76% 以上, 可以认为这 5 个公共因子基本上覆盖了原变量的绝大部分信息 下面建立因子载荷阵 表 2 因子载荷矩阵 Component Matrix a Zscore( 资产净利率 ) Zscore( 销售净利率 ) Zscore( 每股收益 ) Zscore( 每股净资产 ) Zscore( 速动比率 ) Zscore( 流动比率 ) Zscore( 存货周转率 ) Zscore( 销售毛利率 ) Zscore( 总资产周转率 ) Zscore( 资产负债率 ) Zscore( 有形净值债务率 ) Zscore( 主营业务利润 ) Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 5 components extracted. Component 由表 2, 我们可以看到, 公共因子在许多变量上有较高载荷 为了更好地确定和解释公共因子的实际意义, 本文应用最大方差法对因子载荷矩阵进行旋转, 旋转后得到结果, 如下表 3 所示 : - 3 -

4 表 3 旋转后的因子载荷矩阵结果 Rotated Component Matrix a Zscore( 销售净利率 ) Zscore( 资产净利率 ) Zscore( 销售毛利率 ) Zscore( 流动比率 ) Zscore( 速动比率 ) Zscore( 总资产周转率 ) Zscore( 主营业务利润 ) Zscore( 每股收益 ) Zscore( 资产负债率 ) Zscore( 有形净值债务率 ) Zscore( 每股净资产 ) Zscore( 存货周转率 ) Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 9 iterations. Component 对表 3 进行进一步分析得到 : 1. 因子一对销售净利率 资产净利率和销售毛利率的载荷较大 主要是衡量企业长足发展能力的重要指标, 表明上市公司获取利润的能力 因而, 可以将因子一识别为盈利能力因子 Y1 2. 因子二对流动比率和速动比率的载荷较大 这集中反映了上市公司以流动资产支付流动负债的能力, 可以识别为为短期偿债能力因子 Y2 短期偿债能力是指企业的变现能力 其中, 流动负债是指 1 年内或超过 1 年的一个营业周期内需要偿还的债务 流动负债会带来较大的企业财务风险, 如果不能够及时偿还, 就可能使企业倒闭 短期偿债能力是衡量企业财务状况是否健康的重要标志 3. 因子三对总资产周转率 存货周转率和主营业务利润的载荷较大, 识别为上市公司营运能力因子 Y3 这些指标反映了企业资金周转状况 通过该因子可以了解企业的营运状况和经营管理水平 Y3 得分越高, 说明企业的经营管理水平越好 4. 因子四对有形净值债务率的载荷较大, 表明了上市公司按期支付长期债务本息的能力, 定义为长期偿债能力因子 Y4 长期偿债能力是公司按期支付债务利息和到期偿还本金的能力 长期偿债能力是指企业资产对其长期债务的保障程度, 主要从保持合理的资本结构角度出发, 分析企业偿还长期负债的能力 5. 因子五对每股收益和每股净资产的载荷较大 将其识别为股东获利能力因子 Y5, 作为盈利能力分析的一个重要指标 每股收益和每股净资产越高, 说明上市公司的获利能力越强, 股东获取较高利润的可能性也就越大 最后, 使用线性回归法, 计算得到因子得分信息, 如表 4-4 -

5 Zscore( 流动比率 ) Zscore( 速动比率 ) Zscore( 资产负债率 ) Zscore( 有形净值债务率 ) Zscore( 销售净利率 ) Zscore( 销售毛利率 ) Zscore( 主营业务利润 ) Zscore( 每股收益 ) Zscore( 每股净资产 ) Zscore( 总资产周转率 ) Zscore( 存货周转率 ) Zscore( 资产净利率 ) Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores. 表 4 因子得分表 Component Score Coefficient Matrix Component 根据表 4, 我们可以得到每只股票的因子得分情况, 从而可以比较 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 的大小 将每个样本代入此因子得分模型, 可得到每个样本的得分 用公共因子的得分排序, 就可以对样本的财务状况进行排序分析 利用 SPSS 软件, 我们可以直接计算出各样本的因子得分和综合得分 各因子得分排序和综合得分排序不太一致, 这是因为各因子只是在很大程度上解释了总体方差, 但是还有一部分不能解释 综合得分可以综合反映了该上市公司的财务状况, 更能说明样本的总体情况 本文在这里列出了各个因子 ( 盈利能力 短期偿债能力 营运能力 长期偿债能力 股东获利能力和综合能力 ) 排序的前 10 名数据, 如表 5 所示 表 5 各因子得分排名的前 10 名的房地产上市公司 长期偿债能力 排名 盈利能力 Y1 短期偿债能力 Y2 营运能力 Y3 Y4 股东获利能力 Y5 综合能力 1 中粮地产 珠江实业 万科 A *ST 珠江 S 沈新开 深长城 2 华业地产 天地源 保利地产 深达声 A 美都控股 新黄浦 3 浦东金桥 新黄浦 金地集团 长春经开 南京高科 万科 A 4 陆家嘴 海鸟发展 海泰发展 保利地产 海泰发展 珠江实业 5 深长城 万业企业 北辰实业 深长城 空港股份 空港股份 6 新黄浦 陆家嘴 栖霞建设 万通先锋 广汇股份 美都控股 7 招商地产 S 绿景 阳光股份 栖霞建设 深长城 南京高科 8 上海新梅 东华实业 招商地产 招商地产 深振业 A 海泰发展 9 光华控股 粤宏远 A 中华企业 天鸿宝业 渤海物流 招商地产 10 金丰投资 泛海建设 金融街 深振业 A 新黄浦 深振业 A 观察上表的因子得分排名结果, 我们可以分析得出 : 1. 从综合排名的结果来看, 深长城 新黄浦 万科 A 珠江实业 空港股份 美都控股 南京高科 海泰发展 招商地产 深振业 A 位列前 10 名 说明了这些房地产企业综合能力在行业内较有优势, 是证券投资者进行投资的优先选择 我们可以看到, 综合得分前 10 名的企业都在 5 个因子得分中的一个或者多个位于前 10 名之内, 也就是说, 这些企业都在某一方面或多方面领先, 使得它们综合能力较强 但是, - 5 -

6 我们发现, 没有一个公司所有因子得分排名都是在前面的, 这在一定程度上反映了我国房地产上市公司发展的不均衡特征, 还没有领先企业能形成绝对优势 随着市场的开放 监管调控的加强和土地储备的制约, 房地产行业势必在未来几年内出现洗牌和并购 只有各方面能力始终走在前面的企业才能最终成为市场的主角 2. 就地区来看, 深圳 广州和上海的房地产企业发展较好 在因子得分排名中位于前 10 名的房地产企业绝大部分位于深圳 广州和上海 这表明了经济的发展引致了需求, 带动房地产行业的发展 ; 同时, 经济发达地区的政策 基础设施等为这些房地产企业的成长提供了有力的支持 这说明房地产行业与经济发展紧密相关, 没有经济的支撑, 房地产行业的发展就无从谈起 4. 结论 本文基于房地产上市公司财务报表提供的主要指标数据, 采用因子分析方法对房地产行业上市公司的经营业绩进行定量化的综合评价, 得到初步的统计结果, 并对其经营管理能力进行评估 统计结果显示, 因子分析方法具有较强的可操作性, 是上市公司财务统计的一种可行 有效的综合评价方法 经过本文的分析, 我们可以看到对整个房地产行业的上市公司的经营业绩较为全面 综合的评价, 让我们透过财务报表的数据在一定程度上看清了不同房地产上市公司的盈利能力 经营状况 运营能力和发展前景 另外, 本文所使用的研究方法还可以应用其他行业中 通过因子分析, 不同行业的企业管理者可以尽早发现具体的不足与优势 ; 同时, 投资者可以依此找出恰当的投资对象 参考文献 1. 府亚军, 黄海南. 基于因子分析模型的上市公司经营业绩评价. 统计与决策, 姚奕. 因子分析在证券市场个股分析中的应用. 南京师大学报, 第 26 卷第 3 期, 贾炜莹. 基于因子分析模型的物流业上市公司综合实力评价. 商场现代化, 陈军飞. 用因子分析方法对港口类上市公司经营业绩综合评价. 水运工程, 余锦华, 杨维权. 多元统计分析与应用. 广州 : 中山大学出版社, The financial analysis of listed companies in the property industry with the factor analysis method Chen Jianguo,Tan Yingxian Abstract As there are lots of financial index, it is not easy to give out a comprehensive financial appraisal for listed companies. So it is meaningful to distill a few irrelevant index to take the place of lots of relevant index while conserving the original information. Based upon the financial reports of listed companies in property industry, this paper makes use of the factor analysis method to get a quantitative comprehensive evaluation, so as to assess the management ability and the strengths of listed companies in property industry. Keywords:property industry;listed company;financial analysis;factor analysis 作者简介 : 陈建国 (1965-), 男, 华南理工大学经济与贸易学院副教授 ; 谭颖贤 (1982-), 女, 华南理工大学经济与贸易学院硕士研究生, 研究方向为金融监管与实务 - 6 -

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