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    基于因子分析法服裝業(yè)上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)研究

    2020-12-28 11:48汪怡迪余博紀(jì)影
    關(guān)鍵詞:服裝業(yè)因子分析法績(jī)效評(píng)價(jià)

    汪怡迪 余博 紀(jì)影

    摘 要:以22家服裝行業(yè)A股上市公司2019年年報(bào)的10個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,應(yīng)用了因子分析法建立L 各因子得分模型,從而對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效情況進(jìn)行實(shí)證評(píng)價(jià)。實(shí)證結(jié)果表明:服裝行業(yè)整體經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)表現(xiàn)欠佳。最后,根據(jù)實(shí)際結(jié)果分析提出了發(fā)展建議,以期提高經(jīng)營(yíng)績(jī)效管理水平。

    關(guān)鍵詞:因子分析法;服裝業(yè);績(jī)效評(píng)價(jià)

    中圖分類號(hào):F830.91? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B? ? ? ? ? ? 文章編號(hào):1674-2346(2021)01-0074-05

    1? ? 因子分析法概述

    因子分析法是一種將眾多的具有相關(guān)性的原始變量歸結(jié)成少數(shù)幾個(gè)能高度概括數(shù)據(jù)信息的綜合因子,用少數(shù)幾個(gè)綜合因子去反映原始資料中多個(gè)變量絕大部分信息,且不會(huì)導(dǎo)致大量信息丟失和信息不全面等問題出現(xiàn)的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。[1]其數(shù)學(xué)模型如下:

    X1=a11F1+a12F2+a13F3+……+a1kFk+e1

    X2=a21F1+a22F2+a23F3+……+a2kFk+e2

    X3=a31F1+a32F2+a33F3+……+a3kFk+e3

    ……

    Xn=an1F1+an2F2+an3F3+……+ankFk+en

    式中,F(xiàn)稱為因子,或被稱為公共因子,F(xiàn)j(j=1,2,…,k)彼此不相關(guān);aij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,k)稱為因子載荷,是第i個(gè)原有變量在第j個(gè)因子上的載荷;e稱為特殊因子,表示原有變量不能被因子解釋的部分,其均值為0,獨(dú)立于Fj(j=1,2,…,k)。[2]

    2? ? 實(shí)證分析過(guò)程

    2.1? ? 數(shù)據(jù)來(lái)源及指標(biāo)選擇

    本研究數(shù)據(jù)資料來(lái)源于新浪財(cái)經(jīng)所披露的上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表。經(jīng)分析,剔除了數(shù)據(jù)異常和缺失的兩家公司,剩下的22家服裝業(yè)上市公司為研究對(duì)象,研究中的所有原始財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來(lái)自22家上市公司2019年的財(cái)務(wù)報(bào)表。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)能夠?qū)ζ髽I(yè)最近的經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行及時(shí)的反映,保證了文章研究的準(zhǔn)確性、時(shí)效性和可比性。[3]

    基于選取指標(biāo)的全面性、科學(xué)性和代表性原則,本文選取了10個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)22家服裝企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,分別是流動(dòng)比率(X1)、速動(dòng)比率(X2)、資產(chǎn)負(fù)債率(X3)、凈資產(chǎn)收益率(X4)、總資產(chǎn)收益率(X5)、成本費(fèi)用利潤(rùn)率(X6)、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X7)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X8)、凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率(X9)、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率(X10),其中流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率為適度指標(biāo),其他指標(biāo)均為正向指標(biāo)。

    2.2? ? 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    1)指標(biāo)正向化處理。根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果的可比性要求,將適度指標(biāo)轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)。本研究選取適度指標(biāo)正向化處理公式為:

    Yij=1/1+|r-xij|

    其中:Yij是正向化處理后的指標(biāo)值,Xij是選取的第i個(gè)樣本中的第j個(gè)比率的原始數(shù)據(jù),r代表指標(biāo)的適度值。根據(jù)服裝行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率的適度值分別為2、1、0.5。

    2)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理。社會(huì)科學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)軟件IBM SPSS Statistics 26.在進(jìn)行相應(yīng)的因子分析中會(huì)自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化處理。

    2.3? ? KMO檢驗(yàn)及巴特利特檢驗(yàn)

    一般,KMO值在0.5以上,巴特利特檢驗(yàn)的顯著性水平小于0.005,則原變量適合作因子分析。22家服裝上市企業(yè)的KMO值和巴特利特檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示,可得到KMO值為0.551,大于0.5,且巴特利特球形度檢驗(yàn)的sig值小于0.05,所以采用因子分析法進(jìn)行經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)分析是合適的。

    2.4? ? 提取公因子

    根據(jù)表2,表3所示,首先,本文選取的10個(gè)指標(biāo)中的80%以上的信息可被公共因子解釋。其次,前4個(gè)因子的特征值分別達(dá)到3.411、2.640、1.844、1.032,均在1以上,方差貢獻(xiàn)率分別為34.133%、26.403%、18.443%、10.321%,累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到89.280%,所以,提取4個(gè)主因子是合理的。

    2.5? ? 公因子命名

    本研究通過(guò)最大方差正交旋轉(zhuǎn)法,得到了旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣,如表4所示??梢詮男D(zhuǎn)后的因子載荷矩陣中看出,因子1在總資產(chǎn)收益率(0.971)、凈資產(chǎn)收益率(0.939)、成本費(fèi)用利潤(rùn)率(0.912)3個(gè)指標(biāo)上的載荷值都超過(guò)了0.91,并且都反映了企業(yè)的盈利水平,所以可以命名主因子1為盈利能力因子(F1)。因子2在速動(dòng)比率(0.943)、流動(dòng)比率(0.890)、資產(chǎn)負(fù)債率(0.881)3個(gè)指標(biāo)上的載荷值均大于0.88,所以可以命名因子2為償債能力因子(F2)。因子3在總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(0.939)和流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(0.914)這2個(gè)指標(biāo)上的載荷值分別超過(guò)0.91,因此,可以命名主因子3為營(yíng)運(yùn)能力因子(F3)。因子4在凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率(0.942)和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率(0.667),都能反映一個(gè)企業(yè)未來(lái)的發(fā)展水平,所以可以命名主因子4為發(fā)展能力因子(F4)。

    2.6? ? 因子得分系數(shù)矩陣及績(jī)效得分

    本文借助SPSS.26軟件得到了因子成分得分系數(shù)矩陣(表5)。根據(jù)表5系數(shù)矩陣中各指標(biāo)占公因子的系數(shù),可以寫出各公因子的計(jì)算公式。

    4個(gè)公共因子計(jì)算公式分別為:

    F1=0.018*X1-0.020*X2+0.012*X3+0.359*X4+0.358*X5+0.349*X6+0.002*X7+0.005*X8-0.160*X9+0.031*X10

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