雷金橋 陸敬聰
摘要:本文隨機(jī)選取深滬上市的40家房地產(chǎn)公司,根據(jù)公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),對(duì)公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。通過(guò)運(yùn)用主成分分析的方法,本文從企業(yè)的獲利能力、營(yíng)運(yùn)能力、償債能力、投資報(bào)酬能力和成長(zhǎng)能力五個(gè)方面選取少數(shù)幾個(gè)彼此獨(dú)立不相關(guān)的指標(biāo)來(lái)替代較多的指標(biāo),通過(guò)分析,綜合這五個(gè)方面的影響,得到各企業(yè)的綜合能力得分,運(yùn)用主成分分析方法對(duì)企業(yè)的綜合能力做一個(gè)定量分析。
關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)評(píng)價(jià);房地產(chǎn)行業(yè);主成分分析
過(guò)去的數(shù)十年間,房地產(chǎn)行業(yè)一直呈飛速發(fā)展態(tài)勢(shì),商品房的需求量急速上升,樓市價(jià)格也急速攀升。盡管政府出臺(tái)了各種新政以穩(wěn)定房?jī)r(jià),但商品房的價(jià)格依舊呈上升狀態(tài),房地產(chǎn)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)起很大的刺激作用,還需營(yíng)造平穩(wěn)健康的行業(yè)環(huán)境。也正是在這種環(huán)境下,房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展和競(jìng)爭(zhēng)狀況受到眾多關(guān)注。
財(cái)務(wù)狀況評(píng)價(jià)依托于財(cái)務(wù)報(bào)表和其他相關(guān)資料,通過(guò)系統(tǒng)理論和專(zhuān)業(yè)方法去分析、判斷企業(yè)一段時(shí)間內(nèi)的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果等財(cái)務(wù)指標(biāo),用于評(píng)價(jià)過(guò)去的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī),衡量現(xiàn)在的財(cái)務(wù)狀況,預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),可以說(shuō)是承接過(guò)去和未來(lái)的橋梁。
一、分析方法
主成分分析就是主分量分析,通過(guò)降維的方法,將具有較多指標(biāo)的情況變?yōu)檩^少指標(biāo)的情況,同時(shí),會(huì)使得問(wèn)題難度減低。其中,通過(guò)主成分法提取出來(lái)的少數(shù)幾個(gè)主成分包含了原始變量的大部分信息,且這些信息互不重復(fù)和包含,這使得用這少數(shù)幾個(gè)主成分去分析問(wèn)題是可行的。定義如下:
如果希望用前幾個(gè)主成分代替所有變量,最經(jīng)典的方法就是前幾個(gè)主成分的方差累積率到達(dá)一定大。其中主成分的系數(shù)受到限制,即ai'ai=1.
本文從企業(yè)的五大能力,即營(yíng)運(yùn)、獲利、償債、投資報(bào)酬和成長(zhǎng)能力出發(fā),每個(gè)方面選取了幾個(gè)代表性的指標(biāo),這些指標(biāo)分別衡量了這些能力的高低。
基于上述四個(gè)原則,選取了滬深上市的房地產(chǎn)的40只股票作為樣本,并選擇十個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析,分別是凈資產(chǎn)收益率(%)、資產(chǎn)報(bào)酬率(%)、存貨周轉(zhuǎn)率(次)、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量回報(bào)率(%)、流動(dòng)比率(%)、負(fù)債與所有者權(quán)益比率(%)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(次)、銷(xiāo)售利潤(rùn)率(%)、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率(%)以及每股收益增長(zhǎng)率(%),代碼依次為x1、x2、x3、x4……x10。
二、分析過(guò)程
(一)數(shù)據(jù)處理
鑒于本文所選用的指標(biāo)具有不同量綱和單位,為了使指標(biāo)有統(tǒng)一量綱,故對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行中心標(biāo)準(zhǔn)化處理,即是指對(duì)數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行中心化-壓縮處理,即樣本點(diǎn)減去樣本均值比上樣本標(biāo)準(zhǔn)差。公式如下:
(二)分析方法
(1)對(duì)評(píng)價(jià)矩陣做因子分析,并計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣R。
(5)建立因子載荷矩陣并命名公因子。因子載荷矩陣是各個(gè)原始變量的因子表達(dá)式的系數(shù),反映了變量與公因子之間的關(guān)聯(lián)程度。一般情況下,需要對(duì)載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn),使得矩陣系數(shù)向0和1靠近。通過(guò)旋轉(zhuǎn),得到容易解釋的因子。
(6)計(jì)算因子得分。因子得分矩陣就是把公共因子表示為變量的線性組合。得分越高說(shuō)明指標(biāo)與公因子的關(guān)系越密切。把公因子特征值供獻(xiàn)率作為權(quán)重,通過(guò)計(jì)算得出各個(gè)因子得分。公式為:
最后對(duì)因子得分進(jìn)行排序,得到公司的財(cái)務(wù)狀況排名。
三、分析結(jié)果
按照因子分析選擇特征值原則,將特征值從大到小進(jìn)行排序,再對(duì)αj從大到進(jìn)行排序,根據(jù)特征值αj的方差累積量大于85%的原則,提取前5個(gè)作為公共因子。再對(duì)載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn),通過(guò)旋轉(zhuǎn),得到其因子載荷陣:(見(jiàn)表1)
由于在因子一上總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(x7)的載荷較大,這反映了企業(yè)資產(chǎn)或所有者權(quán)益投入與投資回報(bào)之間的關(guān)系,故將因子一識(shí)別為投資報(bào)酬能力F1。因子二上流動(dòng)比率(x5)的載荷較大。主要反映了企業(yè)的償債能力,所以將因子二識(shí)別為償債能力F2。因子三上存貨周轉(zhuǎn)率(x3)在的載荷較大。通過(guò)該因子可以了解企業(yè)的營(yíng)運(yùn)狀況和經(jīng)營(yíng)管理水平,所以將因子三識(shí)別為營(yíng)運(yùn)能力因子F3。因子四上凈資產(chǎn)收益率(x1)的載荷較大,表明上市公司獲取利潤(rùn)的能力。識(shí)別為股東獲利能力因子F4。因子五上凈資產(chǎn)收益率(x1)和負(fù)債與所有者權(quán)益比率(x6)在都具有較大載荷,這些集中反映了公司未來(lái)的成長(zhǎng)能力,所以將因子五識(shí)別為成長(zhǎng)能力F5。
為了平衡各個(gè)因子的綜合影響,需要對(duì)各個(gè)因子進(jìn)行賦權(quán),得到每個(gè)因子在綜合評(píng)價(jià)時(shí)的權(quán)重。
主成分權(quán)重表達(dá)式:
其中Var(Fi)是各主成分的方差貢獻(xiàn)率,經(jīng)計(jì)算其綜合能力F的得分:
F=0.32*F1+0.25*F2+0.18*F3+0.14*F4+0.11*F5(4.2)
通過(guò)4.2代入因子得分模型,得到樣本得分,根據(jù)因子得分情況進(jìn)行排序,即可得到企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況排名。因?yàn)樘崛〕龅囊蜃又荒芙忉尶傮w方差的大部分,不能全部對(duì)方差進(jìn)行解釋?zhuān)栽谂判驎r(shí),各因子得分排序結(jié)果與綜合得分排序并不一致。不過(guò)綜合得分結(jié)合了五大方面的信息,更能說(shuō)明企業(yè)的總體情況,也更清晰反映了企業(yè)的真實(shí)的財(cái)務(wù)狀況。
四、結(jié)果與討論
綜合排名的結(jié)果來(lái)看,藍(lán)光發(fā)展、建發(fā)股份、魯商置業(yè)、京投發(fā)展、華夏幸福、中南建設(shè)、金科股份、萬(wàn)科、中糧地產(chǎn)和銀億股份位列前10名。說(shuō)明了這些房地產(chǎn)企業(yè)有行業(yè)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì),這些企業(yè)的綜合能力較強(qiáng),具有較大的發(fā)展空間。同時(shí)綜合能力得分在前十名的企業(yè),在大部分其他方面也居于前十名,這意昧通過(guò)主成分分析法的出來(lái)的結(jié)論是符合現(xiàn)狀的。
本文以房地產(chǎn)行業(yè)的財(cái)務(wù)狀況作為基礎(chǔ),使用主成分分析法,為房地產(chǎn)行業(yè)提供了定量分析,為投資者和企業(yè)管理者提供一個(gè)參考。
我們發(fā)現(xiàn),沒(méi)有一個(gè)公司所有因子得分排名都是在前面的,這在一定程度上反映了我國(guó)房地產(chǎn)上市公司發(fā)展的不均衡特征,還沒(méi)有領(lǐng)先企業(yè)能形成絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。隨著市場(chǎng)的開(kāi)放、監(jiān)管調(diào)控的加強(qiáng)和土地儲(chǔ)備的制約,房地產(chǎn)行業(yè)勢(shì)必會(huì)出現(xiàn)大的變革,通過(guò)最新的房地產(chǎn)財(cái)務(wù)信息,積極利用主成分分析法,可以為投資者作決策提供幫助。
參考文獻(xiàn):
[1]何韌.財(cái)務(wù)報(bào)表分析第二版[M].上海:上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社,2010(3).
[2]王珮珩.基于財(cái)務(wù)健康評(píng)價(jià)的房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)證研究[D].碩士,東北財(cái)經(jīng)大學(xué),2012.
[3]都艷斌.基于因子分析法的我國(guó)房地產(chǎn)上市公司績(jī)效評(píng)價(jià)研究[D].碩士,重慶大學(xué),2009.