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    全流通條件下上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)模型構(gòu)建
    ——基于家電行業(yè)的實(shí)證研究

    2011-11-03 03:33:02浙江萬(wàn)里學(xué)院施建華
    財(cái)會(huì)通訊 2011年11期
    關(guān)鍵詞:公司財(cái)務(wù)特征值方差

    浙江萬(wàn)里學(xué)院 施建華

    全流通條件下上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)模型構(gòu)建
    ——基于家電行業(yè)的實(shí)證研究

    浙江萬(wàn)里學(xué)院 施建華

    一、引言

    股權(quán)分置改革的根本目的在于改進(jìn)上市公司治理結(jié)構(gòu),杜絕控股股東的掏空行為,提高上市公司的績(jī)效。股改完成后,證券市場(chǎng)將進(jìn)入全流通時(shí)代,基于股東財(cái)富最大化目標(biāo)的上市公司財(cái)務(wù)管理行為將發(fā)生深刻變化,控股股東也將會(huì)減少與中小股東的利益沖突,主動(dòng)改進(jìn)上市公司的治理水平,進(jìn)而提高上市公司績(jī)效。但是從2005年4月開(kāi)始股改至今,出現(xiàn)了一系列的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,諸如股改是否能夠顯著提高上市公司的績(jī)效;股改后原來(lái)的非流通股股東在上市公司績(jī)效問(wèn)題上會(huì)如何變化;股改后上市公司績(jī)效的影響因素有哪些;這些因素對(duì)公司績(jī)效的影響在股改前后是否有所區(qū)別。

    財(cái)務(wù)績(jī)效反映了公司自身的財(cái)務(wù)業(yè)績(jī),一般將凈資產(chǎn)收益率作為衡量公司財(cái)務(wù)績(jī)效的核心指標(biāo)。西方學(xué)者以西方市場(chǎng)(主要是美國(guó)市場(chǎng))為樣本對(duì)公司績(jī)效進(jìn)行了廣泛而深入的研究,但是很少針對(duì)發(fā)展中的市場(chǎng)進(jìn)行研究。因此基于中國(guó)市場(chǎng)的制度特色以及股改背景下研究股改對(duì)我國(guó)上市公司績(jī)效的影響,對(duì)于我國(guó)資本市場(chǎng)的健康發(fā)展有著非常特別的歷史意義。然而,迄今為止,國(guó)內(nèi)大部分關(guān)于公司績(jī)效的研究都是基于股改前的公司樣本進(jìn)行的,這些研究在全流通的背景下缺乏解釋力,本文試重點(diǎn)以股改后的競(jìng)爭(zhēng)較為充分的家電行業(yè)上市公司數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行更加深入的研究,以期為未來(lái)此類(lèi)研究開(kāi)辟新思路,也為上市公司和投資者提供一些有益啟示。

    二、研究設(shè)計(jì)

    (一)研究樣本及研究數(shù)據(jù) 本文選取2006年~2009年在滬深市場(chǎng)正常交易的家電行業(yè)上市公司為樣本,分析其股改后財(cái)務(wù)績(jī)效的變化,并按照以下原則進(jìn)行篩選:排除已經(jīng)被“ST”或2005年~2008年被“ST”的上市公司;剔除截至2005年底上市時(shí)間不足3年的上市公司,原因是基于財(cái)務(wù)績(jī)效的時(shí)間跨度的考慮;剔除在股改時(shí)主要以非送股方式(派現(xiàn)、送權(quán)證、回購(gòu)、資產(chǎn)注入等)作為對(duì)價(jià)方案的公司。最后得到20家上市公司的樣本,以及2006年~2009年共80個(gè)年度觀測(cè)值。

    本文使用的數(shù)據(jù)庫(kù)有兩種:一是手工數(shù)據(jù)庫(kù),根據(jù)上市公司公開(kāi)披露的年報(bào)整理和建立,年度報(bào)告來(lái)自中國(guó)證監(jiān)會(huì)指定信息披露網(wǎng)站——巨潮資訊網(wǎng)(www.cninfo.com.cn);二是通用數(shù)據(jù)庫(kù),來(lái)自CS MAR中國(guó)股票市場(chǎng)研究數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)處理采用SPS S13.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行。

    (二)財(cái)務(wù)績(jī)效的衡量指標(biāo) 本文采用凈資產(chǎn)收益率和扣除非經(jīng)常性損益的凈資產(chǎn)收益率來(lái)衡量上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效。根據(jù)我國(guó)上市公司的特點(diǎn),本文的研究指標(biāo)分為表示償債能力的指標(biāo)利息保障倍數(shù)(X1)、資產(chǎn)負(fù)債率(X2)、速動(dòng)比率(X3)、流動(dòng)比率(X4);表示盈利能力的指標(biāo)銷(xiāo)售凈利率(X5)、凈資產(chǎn)收益率(X6)、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率(X7)、總資產(chǎn)收益率(X8);表示營(yíng)運(yùn)能力的指標(biāo)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X9)、存貨周轉(zhuǎn)率(X10)、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X11)、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率(X12);表示發(fā)展能力的指標(biāo)主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率(X13)、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率(X14)、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率(X15)、每股收益增長(zhǎng)率(X16)、主營(yíng)利潤(rùn)增長(zhǎng)率(X17)、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(X18)等4個(gè)方面共18個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),作為上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效的預(yù)選指標(biāo)。

    三、實(shí)證分析結(jié)果

    (一)因子分析 具體內(nèi)容如下。

    (1)判斷待分析的原始因素是否適合采用因子分析。由于各財(cái)務(wù)指標(biāo)之間存在著較多的相關(guān)關(guān)系,信息重復(fù)較多,直接用它們分析現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,不但模型復(fù)雜,而且還會(huì)因?yàn)槎嘀毓簿€(xiàn)性問(wèn)題而引起極大的誤差,因此使用18個(gè)因子進(jìn)行KMO and Bartlett’s測(cè)試(張文彤,2002)。KM O取值0.611大于0.6和Bartlett球型檢驗(yàn)中的Sig.=0.000,說(shuō)明檢驗(yàn)結(jié)果適合做因子分析。

    (2)因子分析法的運(yùn)用。具體步驟為:

    第一,定義變量。將18個(gè)財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)依次定義為分析變量,記作Xi。

    第二,將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理,消除不同財(cái)務(wù)指標(biāo)因不同量綱和數(shù)量級(jí)的不同帶來(lái)的影響。

    第三,計(jì)算變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣R。變量之間都存在一定的正相關(guān)關(guān)系。

    第四,計(jì)算公共因子的特征值和方差貢獻(xiàn)率,并由大到小排序,提取公共因子。公共因子的方差貢獻(xiàn)率反映了公共因子代表原始變量的信息,根據(jù)因子方差的大小來(lái)確定因子的個(gè)數(shù),前5個(gè)特征值的累積貢獻(xiàn)率74.544%(達(dá)到60%的要求),可取前面5個(gè)特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量。同時(shí)采用方差極大法,對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn),使其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化,容易對(duì)每個(gè)因子進(jìn)行恰當(dāng)?shù)慕忉尯投x(見(jiàn)表1)。

    表1 解釋方差總和(旋轉(zhuǎn)后)

    從表1可以看出,旋轉(zhuǎn)后的載荷表第一個(gè)因子的特征值=3.161,占方差的17.563%,第二個(gè)因子的特征值=2.741,占方差的15.231%,第三個(gè)因子的特征值=2.317,占方差的12.873%,第四個(gè)因子的特征值=2.059,占方差的11.437%,第五個(gè)因子的特征值=1.339,占方差的7.411%。因子分析過(guò)程也自動(dòng)提取了前五個(gè)因子,5個(gè)因子的特征值共占總方差的74.544%。從表3中可以看出,有五個(gè)因子被提取和旋轉(zhuǎn)后,其累計(jì)方差和初始值的累計(jì)方差并沒(méi)有改變,沒(méi)有影響原有變量的共同度??傮w上,原有變量的信息丟失較少,取得了簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu),易于解釋因子,說(shuō)明因子分析效果理想,18個(gè)指標(biāo)信息分別集中到5個(gè)綜合因子中去了。

    在載荷表中載荷系數(shù)越大,表明綜合因子對(duì)相應(yīng)的原始指標(biāo)的解釋能力越強(qiáng)。通過(guò)因子的高載荷可以講18個(gè)指標(biāo)降維成5個(gè)公共因子。由表2可知,盈利能力指標(biāo)(X5、X6、X7、X8)在第一個(gè)因子上有較高的載荷,第一個(gè)因子F1可以成為盈利能力指標(biāo)因子;發(fā)展能力指標(biāo)(X16、X17、X18)在第二個(gè)因子上有較高的載荷,第二個(gè)因子F2可以稱(chēng)為發(fā)展能力因子;償債能力指標(biāo)(X2、X3、X4)在第三個(gè)因子上有較高的載荷,第三個(gè)因子F3可以稱(chēng)為償債能力指標(biāo)因子;營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)(X9、X10、X11、X12)在第四個(gè)因子上有較高的載荷,第四個(gè)因子F4可以稱(chēng)為營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)因子。

    表2 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

    (3)財(cái)務(wù)績(jī)效綜合得分計(jì)算。如果要對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),可以通過(guò)計(jì)算公共因子得分,并以各自的貢獻(xiàn)率為權(quán)重計(jì)算出加權(quán)平均綜合得分。

    第一,公共因子得分的計(jì)算。從因子的分析結(jié)果,有5個(gè)公共因子。并且還可以從因子得分系數(shù)矩陣中得到這5個(gè)因子的模型。

    根據(jù)表3的因子系數(shù),可以寫(xiě)出以下因子得分函數(shù):

    表3 因子得分系數(shù)矩陣

    F1=0.019 X1+0.021 X2-0.01 X3-0.07 X4+0.286 X5+0.274 X6+0.297 X7+0.273 X8-0.052 X9-0.033 X10+0.793 X11-0.059 X12-0.121 X13+0.076 X14+0.135 X15-0.032 X16-0.021 X17-0.050 X18

    F2=-0.038 X1-0.058 X2-0.059 X3+0.002 X4-0.09 X5-0.047 X6-0.053 X7-0.008 X8+0.008 X9-0.017 X10-0.072 X11+0.014 X12+0.343 X13-0.026 X14-0.067 X15+0.253 X16+0.322 X17+0.343 X18

    F3=0.091 X1-0.396 X2+0.271 X3+0.411 X4-0.085 X5-0.053 X6+0.049 X7-0.014 X8-0.038 X9-0.002 X10+0.005 X11-0.026 X12+0.004 X13+0.002 X14+0.142 X15-0.015 X16-0.009 X17+0.017 X18

    F4=0.055 X1+0.059 X2-0.026 X3+0.009 X4-0.023 X5-0.005 X6-0.041 X7-0.047 X8+0.420 X9+0.343 X10+0.318 X11+0.261 X12-0.004 X13-0.115 X14+0.123 X15-0.029 X16-0.003 X17-0.045 X18

    F5=0.025 X1+0.082 X2+0.199 X3-0.092 X4+0.335 X5-0.009 X6+0.046 X7-0.01 X8+0.016 X9-0.018 X10-0.199 X11+0.458 X12-0.041 X13+0.416 X14-0.326 X15+0.114 X16-0.0951 X17-0.072 X18

    (二)綜合得分計(jì)算 將因子分析得到的5個(gè)因子與代表企業(yè)業(yè)績(jī)的指標(biāo)“凈資產(chǎn)收益率”作為自變量與因變量進(jìn)行stepwise逐步回歸分析,見(jiàn)表4。

    表4 stepwise逐步回歸

    從表4可以看出,模型1的P值為0.081,判定通過(guò)10%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn),模型2的P值為0.003、0.015,可以判定通過(guò)5%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn),模型3的P值全部為0.000,可以判定通過(guò)1%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)。因此可以認(rèn)為模型3比模型1、模型2更優(yōu)。

    通過(guò)因子分析,將原來(lái)的18個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)歸結(jié)為5個(gè)因子,綜合后的公共因子信息不重疊,并根據(jù)其方差對(duì)原始信息的貢獻(xiàn)率來(lái)確定其綜合指標(biāo)的權(quán)重及公共因子的得分,可以對(duì)每個(gè)樣本求出加權(quán)平均綜合得分,函數(shù)模型如下:

    F為原始變量綜合得分,F(xiàn)AC i為公共因子,公共因子前的系數(shù)是其對(duì)應(yīng)在總方差貢獻(xiàn)中的比重。將因子得分值代入公式計(jì)算,對(duì)F值進(jìn)行排序,整理可得樣本企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效排名情況(鑒于篇幅,只列出前十名),見(jiàn)表5。

    表5 2006年~2009年評(píng)價(jià)得分及排名(從高到低)

    四、結(jié)論

    綜上所述,在全流通條件下,可以使用所構(gòu)建的函數(shù)模型,對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行預(yù)測(cè)監(jiān)測(cè),幫助企業(yè)管理者對(duì)企業(yè)可能面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)防,了解企業(yè)在行業(yè)中的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。同時(shí)對(duì)于投資者可以根據(jù)績(jī)效排名,理解該行業(yè)的佼佼者,從而在投資過(guò)程中規(guī)避可能的投資風(fēng)險(xiǎn)。

    [1]邵祥禮:《基于主成分分析法的煤炭上市公司》,《經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)》,《煤炭工程》2010年第2期。

    [2]吳峰霞:《上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)研究-以鋼鐵上市公司為例》,《財(cái)會(huì)通訊》(學(xué)術(shù))2008年第6期。

    [3]胡松:《股權(quán)分置改革的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析》,《江西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2006年第3期。

    [4]廖旗平、陳建梁:《對(duì)股權(quán)分置改革對(duì)價(jià)水平影響因素的分析》,《審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究》2006年第5期。

    [5]晏艷陽(yáng)、趙大瑋.:《我國(guó)股權(quán)分置改革中內(nèi)幕交易的實(shí)證研究》,《金融研究》2006年第4期。

    [6]陳宋生、王立彥:《股權(quán)分置改革的市場(chǎng)反應(yīng)與影響因素》,《財(cái)經(jīng)科學(xué)》2008年第1期。

    (編輯 劉 姍)

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