汽車行業上市公司績效評價范文

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1國內外研究現狀

作為一個世界性課題，公司經營績效評價理論在西方經濟的發展和演變中與時俱進。早先人們關注單一的財務指標，到20世紀90年代，人們普遍意識到過度關注某個局部的評價會導致整體結果的弱化，開始關注多維的評價指標體系。諸如：Stewart（1991)提出企業績效財務評價方法EVA，此后Jeffrey（1997）提出了修正的REVA評價企業的經營績效，他以資產市場價值而不是經濟價值作為基礎，指出公司真正為投資者創造的利潤必須超過期初資本市場的價值成本；AndrewP.Sage（2000）在哈佛大學RobertKaplan教授提出的“平衡計分卡”基礎上提出“動態平衡計分卡”（DBSC），力求達到長期策略和中短期的績效相聯系，在平衡計分卡反饋基礎上動態地產生一個最佳的績效指標評價系統；JohnWiley（2006）用麥氏DEA從不同角度對在伊斯坦布爾證券交易所上市的土耳其商業銀行進行績效研究；Samoilenko,S.（2008）提出了將聚類分析、DEA方法以及決策樹（DT）結合起來進行績效研究，等等。

在國內，評價問題一直是學者們研究的熱點之一，尤其在使用因子分析來評價公司的績效方面。諸如：劉嚳嬰（2011）構建了汽車行業上市公司績效評價的指標體系,并結合汽車行業上市公司公布的2009年財務報表及有關財務指標,運用因子分析法對汽車行業上市公司的績效進行了詳細的實證分析與評價；韓道琴等（2012）通過研究我國汽車行業30余家上市公司治理結構與公司績效之間的關系,采用描述性統計的方法,以股權結構、高管激勵方式、董事會結構3個層面為基礎來研究汽車行業上市公司治理結構與公司績效之間的關系。并以此作為依據,給汽車行業公司治理結構提出了若干建議；付幼紅（2012）從上市企業的盈利能力、負債能力、營運成長能力及擴張能力等4個方面挑選十五項評價指標進行定量分析，構建了一套我國汽車制造業上市公司的財務績效評價體系。選取我國滬市A股市場的36家汽車制造業上市公司2011年的財務指標作為研究樣本，利用主成分分析法對我國汽車制造業上市公司的財務績效狀況進行實證研究；蘭小（2011）采用財務指標法來分析我國汽車行業上市公司并購的績效。選取2005～2008年發生并購行為的汽車行業上市公司作為分析樣本。擇取12個財務指標,將觀察區間設定為并購前一年到并購后2年。然后運用因子分析法構建上市公司績效綜合得分模型,再對并購前后綜合得分的差值進行檢驗,以此來分析上市公司并購績效的變化趨勢；李玉杰（2006）選取作為汽車行業代表的上市公司作為評價對象，建立指標評價體系，對汽車上市公司做財務指標績效綜合評價，在此基礎上，構建主成分與BP神經網絡相集成的績效評價模型；其次，選取汽車行業相對績優股份，建立股票內在價值評價模型。通過分析對比“內在價值”，得到具有相對投資價值的股份。最后，對結果進行實戰檢驗。蔣艷（2006）選取1996～2004年發生并購行為的汽車行業上市公司進行了樣本分析，運用因子分析法構建上市公司績效綜合得分模型，再用參數檢驗和非參數檢驗技術對并購前后綜合得分的變化進行檢驗，借此判斷并購用前后公司的績效究竟有沒有實質性的變化。

通過數據分析，發現并購行為對于汽車產業上市公司的績效影響不理想，更多表現的是下降。并提出了一些改進意見。范艷艷（2011）選擇滬、深股市汽車制造業上市公司的財務數據作為研究對象。針對汽車制造業上市公司指標多、維度多、指標信息重疊的特點，選用因子分析法作為研究方法對其進行詳細分析。又用聚類分析將27家汽車制造業上市公司分為3類。根據分析結論以及當時我國汽車制造業上市公司的發展現狀，對汽車制造業上市公司績效水平的提高提出了4點建議；何靜（2010）采用多元統計法和主成分分析法，從上市公司的盈利能力、償債能力、營運能力和發展能力等全面選取財務績效評價指標，并建立績效評價模型；在此基礎上，運用實證分析，驗證了汽車行業上市公司財務績效水平結果與事實基本相符。運用因子分析法對汽車行業上市公司的經營績效進行評價，選取與公司績效相關的多個指標，避免了單指標的片面性；其分析過程是從數據的內部結構出發，通過統計運算來獲得公司的績效評價信息，這種績效評價既可以為投資者提供理性的判斷依據，也可以為公司的管理層提供決策依據。

2因子分析法基本理論

2.1分析模型因子分析是用少數幾個潛在的、不可觀測的變量（因子）來描繪許多變量之間的協方差關系，利用降維的思想把多個變量轉換成較少的幾個互不相關的綜合變量，從而使研究簡化的一種統計方法。因子分析的一般數學模型為1）變量間的相關性分析。因子分析的前提條件是原有變量之間應存在較強的相關關系，一般相關矩陣中多數值應為正相關，需要通過KMO檢驗，否則，說明原有變量獨立強，信息重疊弱，不宜進行因子分析。2）因子提取。通過相關關系矩陣，求解特征方程，計算特征值與特征向量，一般取累計貢獻率達75%以上的特征值，來求解主成份因子。3）如果因子意義不明顯，可以采用多種數學方式，進行正交旋轉，使因子具有更可解釋性。4）計算因子得分。計算各因子在每個實測變量上的具體得分，形成若干個公共因子。這樣就可以用公共因子來替代原有實測變量作數據建模，進而實現降維和簡化問題的目標。

2.2樣本說明樣本研究對象主要參考和訊網提供的汽車類上市公司信息，最終選取以生產汽車整車為主營業務的27家汽車上市公司作為研究對象。樣本數據來自全景網提供的上市公司的財務數據，選取時點是2012年年報。

2.3指標選取衡量一家上市公司經營的好壞需要考慮的因素眾多，這就需要一種綜合評價的方法，通過綜合評價來準確地量化上市公司的整體實力，厘清影響上市公司經營績效的因素。筆者在參考眾多文獻的基礎上，按照科學性、綜合性、可比性及可操作性等原則，同時考慮到數據的可得性。經過反復斟酌，從眾多的上市公司財務指標中選取了極具代表性的12項指標作為分析因子指標，見表1。27家公司12個財務指標，從全景網上采集它們2012年年報數據，共得到324個數據。通過對這324個財務指標的因子分析，來完成對汽車行業上市公司經營績效評價的研究。

2.4數據預處理通過分析可知，這12個財務指標有正向指標，也有適度性指標。正向指標數值越大越好，適度性指標數據不是越大越好，而是趨于某個既定值為佳。流動比率x4、速動比率x5和資產負債比率x7為適度性指標。流動比率和速動比率都是用來表示資金流動性的，即企業債務償還能力的數值，根據實踐經驗，一般認為，流動比率的基準值是2，速動比率的基準值為1，資產負債率的適宜水平是50%。

3實證分析

1）指標的相關性分析對流動比率x4、速動比率x5和資產負債比率x7作式（1）的變換處理，使其由適度性指標變換成正向指標，再使用SPSS對數據作相關性分析。結果顯示，在相關矩陣C12×12的144個數據中，108個數為正數，其KMO與Bartlett’s檢驗結果顯示，KMO值為0.45，Bartlett’s檢驗在0.05的水平下顯著。因此，可以得出該樣本數據適宜作因子分析的結論。2）因子提取求解特征方程，計算特征值與特征向量，見表2。可以看出前4個因子的累計貢獻率達78.09%，說明這4個因子已包含了全部12個指標的絕大部分信息。3）因子載荷旋轉為了使得因子意義更明顯，采用方差極大方式，對因子載荷正交旋轉。經過11次旋轉迭代，得旋轉后的因子載荷矩陣，見表3。4）計算因子得分使用表3旋轉后的因子載荷，計算因子F1、F2、F3、F4得分，進而實現降維和簡化問題的目標。最終，使用表2來計算綜合因子得分，綜合因子。

4結果分析

從表3可以看出，每股收益、扣除后每股收益、每股凈資產3個指標在公共因子Fl上有較大的載荷，這些指標反映的是股權收益，因此可以將公共因子Fl命名為股權收益；凈資產比率、資產負債比率、應收帳款周轉率、固定資產比率4個指標在公共因子F2上有較大的載荷，這些主要反映的是公司的償債能力，因此可以將公共因子F2命名為償債能力；固定資產周轉率、流動比率2個指標在公共因子F3上有較大的載荷，這些主要反映的是公司的經營能力，因此可以將公共因子F3命名為經營能力；總資產周轉率、存貨周轉率、速動比率3個指標在公共因子F4上有較大的載荷，這些主要反映的是公司的資金周轉能力，因此可以將公共因子F4命名為資金周轉能力。換言之，12個指標可以簡化為4個公共因子，即可以從股權收益F1、償債能力F2、經營能力F3、資金周轉能力F4這4個維度來對汽車上市公司的經營績效進行評價。從表2可以看出，決定汽車上市公司經營績效的第一因素是股權收益因子F1，方差占比26.33%，第二因素為償債能力因子F2，方差占比17.95%，第三因素是經營能力因子F3，方差占比17.16%，第四因素是資金周轉能力因子F4，方差占比16.64%。4個因子方差累加占比78.09%，說明4個因子能代表全部12個指標的信息。從表4中可以看出，2012年汽車上市公司經營績效排名第一的一汽轎車綜合因子F得分40.825，排名最后的金杯汽車得分9.294，得分相差很大，說明我國汽車上市公司在2012年經營績效很不平衡。一汽轎車、一汽夏利、一汽富維、江鈴汽車得分高，主要得益于其股權收益、償債能力和經營能力，而亞星客車、迪馬股份、金杯汽車得分低，主要原因還是其股權收益、償債能力和經營能力得分太低。得分最高的一汽轎車股權收益F1得分-87.87、償債能力F2得分225.24，經營能力F3得分-27.81，資金周轉能力F4得分111.58，大起大落，最終整個綜合因子F得分40.825，排第一。而得分最低的金杯汽車股權收益F1得分9.32、償債能力F2得分19.26，經營能力F3得分-0.72，資金周轉能力F4得分8.83，4項因子得分普遍很低，最終整個綜合因子F得分9.294，排最后。根據綜合因子F得分對這27家公司進行5級分類，其分類結果見表5。

5結語

使用因子分析法對我國汽車行業上市公司的經營績效進行評價，并通過因子得分對27家汽車上市公司進行分類。通過因子分析法，從錯綜復雜的數據中理出清晰的脈絡，找出影響汽車行業上市公司經營績效的主要因素，有利于從多角度分析公司的發展狀況，快速準確地把握公司的特點，為決策提供理論依據。當然，在實際工作中，可以對財務指標進一步細化，使得模型更加符合實際，同時可以連續采集3~5年的財務數據，使得樣本數據更加客觀準確，從而使因子分析的評價結果更加科學，也更加具有應用價值。

作者：陳延壽鐘兆秋單位：湖北汽車工業學院經濟管理學院