基于主成分因子分析法的石油央企财务绩效评价研究Word格式文档下载.doc
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11534-11535.
2..蔚海燕.我国农业信息化水平的测度及分析[J].晋图学刊,2004
(1):
24-37.
。
2、主成分因子分析模型
其中a1i,a2i,……api,(i=1,2,…m)为X的协方差阵解出来的特征值所对应的特征向量,ZX1,ZX2,……ZXp是原始变量经过标准化处理的值。
(二)指标体系的构建
本文中石油央企财务绩效评价指标体系的构建是根据1999年中央四部委(财政部、人事部、经贸委、国家计委)联合制定的《国有资本与绩效评价规则》和2006年国务院颁发的《中央企业综合绩效评价实施规则》,遵循代表性、全面性、可操作性、科学性、可比性、动态性等原则,选出指标性强、数据来源可靠的4个一级指标,14个二级指标,从而构建了石油央企财务绩效评价指标体系(见表1),以此评价中石油、中石化、中海油的财务绩效状况。
通过采用该体系评价后,基本上可以反映我国三大石油央企的财务绩效的显示状况1.SiLi.Theprincipalcomponentanalysismethodintheresearchofagriculturalinformatizationlevel[J].JournalofAnhuiAgriculturalSciences,2010,38(21):
1、评价盈利能力状况的指标
(1)净资产收益率
(2)销售利润率
(3)盈余现金保障倍
(4)成本费用利润率
(5)资本收益率
2、评价资产质量状况的指标
(1)总资产周转率
(2)资产现金回收率
(3)流动资产周转率
3、评价债务风险状况的指标
(1)资产负债率
(2)速动比率
(3)现金流动负债比率
4、评价经营增长状况的指标
(1)销售增长率
(2)销售(营业)利润增长率
(3)总资产增长率
表1石油央企财务绩效评价指标体系
一级指标
二级指标
指标代码
盈
利
能
力
净资产收益率
X1
销售利润率
X2
盈余现金保障倍数
X3
成本费用利润率
X4
资本收益率
X5
资
产
质
量
总资产周转率
X6
资产现金回收率
X7
流动资产周转率
X8
债
务
风
险
资产负债率
X9
速动比率
X10
现金流动负债比率
X11
经
营
增
长
销售增长率
X12
销售(营业)利润增长率
X13
总资产增长率
X14
二、实证分析
(一)数据收集与处理
利用主成分分析法对我国三大石油央企的财务绩效状况进行评价,在指标体系所涉及的指标中,根据三家公司发布的2011年度财务报告相关数据经过处理获得了14项指标值如表2所示(由于中海油年度财务报告中没有反映出主营业务收入和主营业务成本数值,所以在计算财务指标时涉及主营业务收入和主营业务成本时均以营业收入和营业成本的值代替),计算过程采用SPSS软件求解3.高岩芳.乳业上市公司市场绩效分析[J].财会通讯,2009(9):
21-23.
(二)选取主成分和构建综合评价函数
首先用主成分分析法提取初始公共因子,从表3可以看出,前两个因子的累计方差贡献率已经达到了100且特征值分别为11.586和2.414,都大于1,所以选取特征值大于1的两个公共因子作为初始因子(F1和F2),其因子载荷矩阵如表4所示。
图1是一个比较直观的碎石图,可以看出从第二个公共因子以后,曲线坡度变得比较平坦,所以抽取两个主因子较为适宜。
为了使因子之间的信息更加独立和更加容易对因子做出解释,进一步对因子载荷矩阵施行方差最大化旋转,旋转后的因子载荷矩阵如表5,由表5可以看出变量集合程度比旋转前更加直观明显。
从因子的共同度来看,14个变量的几乎所有信息都能被这两个公共因子说明。
从表6可以看出,x12(销售增长率)和x14(总资产增长率)两个指标在公共因子F1上有较大载荷,可以认为F1是反映企业经营增长能力的因子;
x1(净资产收益率)和x5(资本收益率)两个指标在公共因子F2上有较大载荷,可以认为F2是反映企业盈利能力的因子。
财务指标
中石油
中石化
中海油
净资产收益率
13.95%
15.98%
20.40%
销售(营业)利润率
14.54%
8.88%
25.17%
1.82
1.84
0.94
10.11%
4.29%
29.53%
49.10%
66.15%
64.86%
总资产周转率(次)
1.12
2.37
0.73
16.24%
14.29%
20.19%
5.93
8.68
2.76
43.54%
54.91%
36.12%
36.28%
28.94%
113.92%
51.81%
35.23%
99.73%
销售(营业)增长率
36.74%
30.97%
37.61%
0.94%
1.68%
16.39%
15.77%
14.68%
16.42%
表2三大石油央企业财务指标
表3TotalVarianceExplained
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
RotationSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
11.586
82.757
8.332
59.514
2
2.414
17.243
100.000
5.668
40.486
3
7.192E-16
5.137E-15
4
4.071E-16
2.908E-15
5
2.570E-16
1.836E-15
6
1.716E-16
1.226E-15
7
8.211E-17
5.865E-16
8
2.591E-17
1.850E-16
9
-6.394E-18
-4.567E-17
10
-1.390E-16
-9.932E-16
11
-1.963E-16
-1.402E-15
12
-2.689E-16
-1.921E-15
13
-4.244E-16
-3.032E-15
14
-6.467E-16
-4.619E-15
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
图1
表4ComponentMatrixa
.801
.599
1.000
-.020
-.952
-.305
.994
.107
.126
.992
-.883
.469
-.001
-.988
.153
-.951
.310
.969
.249
.997
.079
.827
-.562
.932
.363
.943
-.333
a.2componentsextracted.
表5RotatedComponentMatrixa
.287
.958
.815
.580
-.583
-.812
.735
.678
-.490
.872
-.989
-.149
.804
.595
-.885
-.466
-.948
-.317
.630
.777
.754
.657
.999
.041
.532
.847
.956
.294
PrincipalComponentAnalysis.
RotationMethod:
VarimaxwithKaiserNormalization.
a.Rotationconvergedin3iterations.
表6ComponentScoreCoefficientMatrix
-.092
.240
.074
.045
.009
-.150
.043
.087
-.236
.337
-.177
.111
.070
.051
-.106
.000
-.142
.054
.006
.133
.050
.078
.196
-.145
-.025
.169
.147
-.062
根据因子得分系数表,可得到主成分计算模型为:
F1=-0.092*x1+0.074*x2+0.009*x3+0.043*x4-0.236*x5-0.177*x6+0.07*x7-0.106*x8-0.142*x9+0.006*x10+0.05*x11+0.196*x12-0.025*x13+0.147*x14
F2=0.24*x1+0.045*x2-0.15*x3+0.087*x4+0.337*x5+0.111*x6+0.051*x7+0*x8+0.054*x9+0.133*x10+0.078*x11-0.145*x12+0.169*x13-0.062*x14
方差的贡献率反映了主成分的重要性,因此,以方差的贡献率(2个主成分的贡献率)作为主成分权重进行综合评价,即可构建评价模型:
F=0.5951F1+0.4049F2
运用以上评价模型可求得三大石油央企的财务绩效的评价分值(见表7):
表7财务绩效评分表
公司名称
因子得分
综合得分
F1
排名
F2
排
名
F
中石油
-0.8515
0.1246
-0.4563
中石化
-1.4522
0.3078
-0.7395
中海油
-0.4405
0.4667
-0.0732
三、结论与讨论
(一)结论
表7中所列成分分值在一定程度上反映了三大石油央企的财务绩效状况。
根据评价结果可知,中海油的经营增长能力和盈利能力均处于首位,中石油的经营增长能力虽优于中石化的,但中石油的盈利能力水平却不及中石化的。
综合来看,中海油的财务绩效状况最优,中石油次之,而中石化处于最后。
(二)讨论
使用主成分分析方法对三大石油央企的财务绩效实现状况进行评价,其评价结果与三大石油央企的财务绩效实现情况基本相符,证明利用主成分分析方法对财务绩效实现状况进行评价是一种可行的方法,有一定的应用价值。
但该研究在指标量化过程中,仅选取了部分可以直接或间接获取的统计数据,一些定性指标没有在评价结果里得到应有的反映;
因此在以后的研究中,可采用一些方法将定性指标进行量化,这样能使评价结果更加客观全面。
主要参考文献:
[1]SiLi.Theprincipalcomponentanalysismethodintheresearchofagriculturalinformatizationlevel[J].JournalofAnhuiAgriculturalSciences,2010,38(21):
[2]蔚海燕.我国农业信息化水平的测度及分析[J].晋图学刊,2004
(1):
[3]高岩芳.乳业上市公司市场绩效分析[J].财会通讯,2009(9):
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- 基于 成分 因子分析 石油 财务 绩效评价 研究