毕业设计(论文)基于ARIMA模型和因子分析的钢铁行业上市公司业绩评价分析.doc
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1、题 目 基于因子分析的钢铁行业上市公司业绩评价分析 姓 名 赖智昀 学 号 20091004254 所在学院 信息学院 年级专业 09统计 指导教师 张立新 职称 副教授 完成时间 2012 年 6 月 20 日基于因子分析的钢铁行业上市公司业绩评价分析赖智昀 信息学院 09统计 20091004254摘要:近年来钢铁类上市公司总体来说经营状况并不乐观,本文采用因子分析法,使用SPSS17.0软件考察20个钢铁行业上市公司在2012年第一季度的财务业绩,找出影响其发展的主要因素,构建出上市公司经营业绩综合评价模型并进行排序。根据排序结果对得分情况进行分析,找出上市公司在该公因子得分情况的原因,
2、对投资者的投资决策和管理者进行有效管理有一定的指导意义。关键词:因子分析,钢铁行业,上市公司,业绩目 录基于因子分析的钢铁行业上市公司业绩评价分析2摘要21 背景42 分析方法与指标设定43 因子分析过程63.1 主因子提取63.2 因子载荷矩阵及其旋转83.3 计算因子得分93.4 因子得分排序104 分析与结论115原始数据13参考文献151 背景全球经济危机使得中国所有的钢铁企业经历了一场前所未有的挑战,进行了一场破纪录的减产限产行动,这或许是一场严峻的转型变革。伴随着钢价直线下坠,国内钢铁行业顿时从“富豪”变成了“穷汉”,一干龙头上市公司均遭到沉重的打击,一些规模较小的上市公司的企业产
3、品出厂价格远远低于其固定成本或者平均变动成本,生产越多亏损越大,只能全线停产。但是,与此同时,有一些上市公司依然在严峻的局势中发掘出致胜之路,在经济危机中依然屹立不倒,甚至有所突破。本文使用因子分析法对这些公司的发展状况和手段进行分析,给予其他发展遭受到阻碍的钢铁业上市公司些许参考。2 分析方法与指标设定上市公司的综合实力,是衡量其竞争力的重要指标,也是投资人决定其投资去向的重要依据。因子分析是一种较为有效的信息分析技术,在尽可能不损失太多信息的情况下,将众多具有相关性的变量简化为少数几个高度概括数据信息的因子来代替原有众多的数据指标,利用因子分析方法对上市公司的综合实力进行比较研究,不仅可以
4、最大限度减少主观随意性,而且还具有系统性、科学性、客观性的优点,同时运用SPSS统计软件也可以大大减少指标分析的工作量。因子分析法在现实经济生活中有着广泛的应用,其基本思想是根据相关性大小把原始变量分组,使得同组内的变量之间的相关性较高,而不同组变量间的相关性较低。每组变量代表一个基本结构,并用一个不可观测的综合变量来表示,这个基本结构称为公共因子或公因子。因子分析的目的是寻求变量的基本结构,简化观测系统,减少变量维数,用少数的变量来解释所研究的复杂问题。基于上述思路,借鉴前人的研究成果,遵循科学性和完备性、层次性和关联性等原则,本文在全国50多家钢铁行业上市公司中选取了20家,并选取了15个
5、指标,这些指标所包含的数据均来自2012年第一季度(原始数据请参见附表),它们分别是:X1净利润率:净利润率又称销售净利率是反映公司盈利能力的一项重要指标,是扣除所有成本费用和企业所得税后的利润率。X2总资产收益率:总资产收益率(ROA)是分析公司盈利能力时又一个非常有用的比率。是另一个衡量企业收益能力的指标。X3净资产收益率:净资产收益率又称股东权益收益率,是净利润与平均股东权益的百分比,是公司税后利润除以净资产得到的百分比率,该指标反映股东权益的收益水平,用以衡量公司运用自有资本的效率。指标值越高,说明投资带来的收益越高。X4营业利润率:是指企业的营业利润与营业收入的比率。它是衡量企业经营
6、效率的指标,反映了在不考虑非营业成本的情况下,企业管理者通过经营获取利润的能力。X5销售毛利率:是毛利占销售净值的百分比,通常称为毛利率。X6销售净利率:是指企业实现净利润与销售收入的对比关系,用以衡量企业在一定时期的销售收入获取的能力。该指标费用能够取得多少营业利润。X7存货周转率:是企业一定时期主营业务成本与平均存货余额的比率。用于反映存货的周转速度,即存货的流动性及存货资金占用量是否合理。X8总资产周转率:是指企业在一定时期业务收入净额同平均资产总额的比率。X9股东权益周转率:该指标说明公司运用所有制的资产的效率。该比率越高,表明所有者资产的运用效率高,营运能力强。X10营业收入增长率:
7、是指企业本年主营业务收入总额同上年主营业务收入总额差值的比率。主营业务增长率表示与上年相比,主营业务收入的增减变动情况,是评价企业成长状况和发展能力的重要指标。X11营业利润增长率:营业利润增长率又称销售利润增长率,是企业本年营业利润增长额与上年营业利润总额的比率,反映企业营业利润的增减变动情况。X12总资产增长率:是企业本年总资产增长额同年初资产总额的比率,反映企业本期资产规模的增长情况。X13固定资产增长率:是指一定时期内增加的固定资产原值对原有固定资产数额的比率。 X14股东权益增长率:是指企业本年所有者权益增长额同年初所有者权益的比率。资本积累率表示企业当年资本的积累能力,是评价企业发
8、展潜力的重要指标。X15利润总额增长率:所谓利润总额增长率是指企业实现的全部利润(包括企业当年的营业利润、投资收益、补贴收入、营业外收支净额和所得税等项内容)的持续增长能力。 3 因子分析过程3.1 主因子提取在因子分析的过程中,SPSS会输出初始因子、主因子的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率等数据。主因子的个数通常按累计方差贡献率大于80%决定。表1 解释方差总和Total Variance ExplainedComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsRotation Sums of Squared Loa
9、dingsTotal% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %15.81038.73238.7325.81038.73238.7324.77531.83631.83623.37622.50761.2393.37622.50761.2393.63824.25656.09232.70218.01279.2522.70218.01279.2523.05620.37076.46241.58710.58289.8331.58710.58289.8332.00613.37189.
10、8335.5583.71893.5526.3462.30795.8597.2151.43697.2958.1881.25298.5479.131.87299.41810.044.29299.71011.027.17899.88812.012.08299.97013.004.02499.99414.001.00599.99915.000.001100.000通过运用SPSS17.0软件,将原始数据指标进行标准化之后,根据其标准化的矩阵,求出样本相关系数矩阵,并且求出特征值和特征向量,根据得出的特征值和特征向量,最终提取特征根大于1的因子,其计算结果如表1所示。表1中显示:第一个因子的特征值为5.
11、810,大约占了方差的38.732%,给予过程中内定的取特征值大于1的原则,求特征值的过程中提取了前四个因子,四个因子的特征值一共占去方差的89.833%,也就是说,这四个因子提取了原有数据约90%的信息量。根据惯例,提取的信息量超过80%视为可以接纳。所以提取四个公因子的做法是完全合理的。并且被放弃的其他11个因子解释的方差占大约10%,因此更加能够说明前四个因子提供了原始数据的足够信息。当保留四个公因子的时候,一个十五维的问题也就降低到了四维,给分析数据带来了很多的便利。表2 变量共同度CommunalitiesInitialExtraction净利润率1.000.990总资产收益率1.0
12、00.956净资产收益率1.000.757营业利润率1.000.973销售毛利率1.000.889销售净利率1.000.958存货周转率1.000.860总资产周转率1.000.902股东权益周转率1.000.706营业收入增长率1.000.826营业利润增长率1.000.974总资产增长率1.000.977固定资产增长率1.000.864股东权益增长率1.000.970利润总额增长率1.000.875表2显示:从此表中反映的各个变量的4个因子共同度可以看出:X1至X15这15个变量都能很好地被4个因子解释,这15个变量的共同度均在0.7以上。3.2 因子载荷矩阵及其旋转表3 旋转后的因子负荷
13、矩阵Rotated Component MatrixaComponent1234净利润率.932.044.3455.062E-5总资产收益率.300.883.258.143净资产收益率.665.152.330.402营业利润率.935.029.307.061销售毛利率.910.070-.156-.177销售净利率.921.056.325-.012存货周转率-.211-.050.076-.898总资产周转率-.572-.178.112.729股东权益周转率-.515-.085.097.651营业收入增长率-.393-.140.808-.008营业利润增长率.349.098.917-.026总资产
14、增长率.067.986-.023-.030固定资产增长率-.151.904-.053-.147股东权益增长率.070.982-.016-.012利润总额增长率.437.037.824-.063本文采用方差最大法(Varimax)对因子进行旋转,表3输出的是旋转后的初始因子负荷矩阵,旋转后的因子系数已经明显地向两极分化,有了更加鲜明的实际意义。其中提取出四个公因子,结合表格数据和实际情况,对各指标的分配进行调整。在因子F1中,系数绝对值比较大的有净利润率X1、净资产收益率X3、营业利润率X4、销售毛利率X5、销售净利率X6、这5项指标,反映的是上市公司盈利能力。F2包括总资产收益率X2、总资产增
15、长率X12、固定资产增长率X13、股东权益增长率X14这4项指标,反映了上市公司的规模扩张能力。F3包含了总资产营业收入增长率X10、营业利润增长率X11、利润总额增长率X15这3项指标,反映了上市公司的利润成长能力。F4包含了存货周转率X7、总资产增长率X8、股东权益周转率X9这3项指标,反映了上市公司的经营能力。以上因子分别从盈利能力,规模扩张能力,利润成长能力和经营能力这几个不同的方面反映了上市公司的财务状况和经营成果。3.3 计算因子得分根据公因子的贡献率和旋转以后的因子值对样本信息进行综合,以样本对应的钢铁行业的上市公司的经营以及盈利状况。用各个公共因子的方差贡献率作为权重,并据此得
16、到企业经营情况的综合评价模型。表4 因子得分系数矩阵Component Score Coefficient MatrixComponent1234净利润率.197-.029.025.043总资产收益率.021.238.046.086净资产收益率.041.028.177.182营业利润率.208-.033.004.080销售毛利率.235-.020-.151-.005销售净利率.196-.025.020.038存货周转率-.135-.015.143-.508总资产周转率-.093-.019.040.332股东权益周转率-.087.004.035.297营业收入增长率-.190-.028.362-
17、.117营业利润增长率-.024.007.319-.074总资产增长率-.025.277-.020.002固定资产增长率-.083.263.006-.076股东权益增长率-.023.277-.019.011利润总额增长率.009-.014.276-.078因子得分矩阵是根据回归算法计算出来的因子得分函数的系数,根据该因子得分矩阵采用回归法计算各个因子的得分。可以得到下面的因子得分函数:F1=0.197X1+0.021X2+0.041X3+0.208X4+0.235X5+0.196X6-0.135X7-0.093X8-0.087X9-0.19X10-0.024X11-0.025X12-0.083
18、X13-0.023X14+0.009X15F2到F4的因子得分函数形式也如上式所示。同时,以各个公因子的方差贡献率(见表1中的Rotation Sums of Squared Loadings)为权重计算出各间上市公司各个公因子的综合得分F。如果某企业在某一项因子的得分大于0则说明该企业在该项因子的盈利能力超过样本平均水平,反之则低于样本平均水平;而某一项因子得分大于0的上市公司在该方面的能力状况较好,且其分值越大越好;某一项因子得分小于0的上市公司在该方面的状况则比较差,而且其绝对值越大表示状况越差。3.4 因子得分排序表5 各上市公司的因子得分及综合得分表名称F1F2F3F4综合得分FFa
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