新能源概念企业绩效评价——基于R语言的多因素分析(共30页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上多元统计分析课程论文新能源概念企业绩效评价 基于因子分析的实证研究院系:经济学院统计系专业: 数量经济学 姓名: xxx 学号: xxx 2016.xx.xx摘 要本文收集了我国13家新能源概念企业的基础财务报表信息,通过使用因子分析统计方法,从这13家企业的资本构成,经营能力,投资与收益情况,盈利能力等的相关方面对企业的绩效进行评价与分析,并通过加权得分因子进行综合的排名,以求得对其绩效做出客观评价的目的。通过对数据的客观分析,希望能够为新能源概念企业的发展提供一些评价与建议。【关键词】 新能源企业;绩效评价;因子分析目 录引 言众所周知,能源是经济发展的动力。我国
2、按人口平均来讲,是一个资源匮乏的国家,经济运行中表现出资源、能源缺乏的现象。随着包括我国在内的世界各国发展迅速,对于能源的渴求与日而增,传统化石能源日益稀缺,前景堪忧,或许以后探明储量会增加,但是需求也会增加,延长使用年限不容乐观。化石能源的大量使用是引起世界大气等环境严重污染的主要原因之一,这些能源的低效使用对全球温室效应的控制和我国发展绿色低碳发展有着不小的消极影响。我国的传统能源紧张,主要是油与煤为代表的传统化石能源的供给紧张,最明显是石油缺乏。可见我国的能源危机问题相当严峻。随着世界各国对能源问题和环境气候问题的不断重视,我国的新能源产业在近年来发展迅猛,许多上市公司都挂上了新能源概念
3、,新能源产业的发展是未来社会发展的希望。新能源又称之为非常规能源,是相对于传统化石能源的其他能源形式。我国新能源的发展潜力巨大,应用的新能源项目主要是对太阳能光伏,锂电池新能源汽车,风力发电,核能发电等新能源项目的技术研究,开发和普及应用。新能源使用的优点相比而言,具有可再生性,低碳排放,较为绿色环保;新能源发展的难度在于成本的控制,市场需求的不足,消费习惯的影响还有技术的完善和升级。针对大气污染的相关国际问题,我国在2009年12月参加了哥本哈根联合国气候变化大会,尽管谈判不顺利,但是我国政府已经表示了承担应有气候污染整理的责任与决心,那么就意味着我国之前以煤炭和石油作为绝对主导的能源使用结
4、构会发生变化,经济发展会偏向绿色发展、低碳发展。我国要做到低碳高效发展除了化石传统能源的利用率提高,优化产能结构,适当的新能源开发使用和新能源对旧能源在一些领域的替代已经刻不容缓了。本文的主要研究内容包括了因子分析的理论基础介绍,运用因子分析简化新能源企业绩效指标,并得出因子综合得分,最后做出结论提出建议。本文意在根据样本数据对我国新能源概念的企业绩效发展进行定量建模与定性评价,通过因子分析的运用,能够给新能源企业宏观发展规划上和微观企业管理中提供一些理论上的探讨与建议。1. 企业绩效评价概述1.1企业绩效评价概念企业绩效评价是指通过使用数理统计等相关工具,根据特定的指标体系和统一的标准,按照
5、理论步骤,进行定量和定性对比分析,对企业一定经营期间内的经营效益和经营者业绩做出客观、公正的综合评价。企业经营效益指企业在生产经营过程中所获得的效益,可以理解为企业的获利能力,资本流动性的水平,投入产出比率,负债偿还能力和资金使用率水平等等。1.2企业绩效评价指标的选择按照企业绩效评价的概念,企业的绩效通过对一个企业的经营效益和经营者的业绩进行评价来体现。参考我国工商类竞争性企业绩效评价指标体系内容,它从四个方面来选取企业绩效评价的指标:1.财务效益状况 评价财务效益的基础指标包括了净资产收益率、总资产报酬率,其修正指标包括了资本保值增值率、销售利润率、成本费用利润率。2.资产营运状况评价资产
6、营运的基础指标包括了总资产周转率、流动资产周转率,其修正指标包括了存货周转率、应收账款周转率、净资产比率。3.偿债能力状况评价偿债能力的基础指标包括了资产负债率,偿债能力的修正指标有流动比率、速动比率、现金流动负债比率。4.发展能力状况 评价发展能力的基本指标包括了营业增长率、资本积累率。针对上述企业绩效指标选取的全面性和综合性,本文参考我国工商类竞争性企业绩效评价的指标体系内容,从企业的财务效益状况、资产运营状况、偿债能力状况等四个方面选取了十一个新能源概念绩效评价的基础指标,分别为:每股收益,每股净资产,净资产收益率,流动比率,速动比率,应收账款周转率,净利润率,总资产报酬率,存货周转率,
7、总资产周转率,净资产比率。该些绩效指标反映的信息覆盖了新能源企业发展的各个方面,能够较好地反映企业绩效水平。2. 理论基础 目前随着统计分析方法的不断发展与完善,运用统计分析方法对经济问题、企业管理等进行分析受到了关注,具有实际意义。本文通过因子分析将评价新能源概念企业的指标简化为几个主要的影响因子,并通过主因子的建立来对各个企业进行因子综合得分,对其绩效水平加以评价和分析。2.1 因子分析理论基础(1)因子分析的概念与使用意义:因子分析作为多元统计分析中的一个重要分析方法,其基本目的是用少数几个因子去描述多个指标或因素之间的联系。即将比较密切的几个变量归在同一类中,并且把每一类变量划归为一个
8、因子,我们就可以通过较少的几个因子反映原观测数据的大部分信息。(2)因子分析的实质目的是用几个潜在的但不能直接观察与查询到的随机量去描述多个变量之间的协方差关系,我们可以通过运用因子分析根据本文中的11组新能源概念企业的财务指标之间的相关性将它们分组为几个因子,直接用因子对13家企业财务水平进行评价,衡量,测评。因子分析的运用保证了11组财务指标的绝大数信息资源合理的利用,不使之浪费,而且在此前提下,将衡量标准数量大大减少,这样就减少了分析难度,而且因子解释更有新意更为明确,有利于我们进行分析与解释模型。2.2 因子分析的建立模型理论步骤(1)数据处理首先,假设有m个新能源企业公司数量,每个公
9、司有n个新能源公司的绩效评价指标变量。基于本文所查询的数据单位有所差异,为了避免由观测量纲的差异及其数量级所造成的不良后果,需要将样本观测数据进行数据的标准化,得到标准化之后的样本数据矩阵是: 其中,X的向量系数是可观测的随机变量,且其均值为E(X)=0,协方差矩阵COV(X)=1. (2)判定因子分析可行性的KMO和巴特利特球度检验KMO统计量:是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性,相关性强时,偏相关系数远小于简单相关系数,KMO值接近1。一般情况下,KMO0.9非常适合因子分析;0.8KMO0.9适合;0.7以上尚可,0.6时效果很差,0.5以下不适宜作因子分
10、析。Bartletts球型检验(巴特利球形检验):用于检验相关阵是否是单位阵,即各变量是否独立。它是以变量的相关系数矩阵为出发点,零假设:相关系数矩阵是一个单位阵。如果巴特利球形检验的统计计量数值较大,且对应的相伴概率值小于用户给定的显著性水平,则应该拒绝零假设;反之,则不能拒绝零假设,认为相关系数矩阵可能是一个单位阵,不适合做因子分析。若假设不能被否定,则说明这些变量间可能各自独立提供一些信息,缺少公因子。(3)计算相关系数矩阵RR=(4)进行因子分析并计算观测数据的特征值与特征向量简单步骤为:令R- I=0,求得特征值,特征值向量。(5)计算因子载荷矩阵 A=(6)提取主成分的因子选取p(
11、pn)个主因子(用F标记),使得这p个主因子的方差贡献率之和占总方差贡献率的85%以上,或者是主因子对应的特征值大于1,那么就代表了这几个主因子基本上保留了原来分析指标的信息,并且把原来的n个分析指标减少到p个因子,达到了简化分析指标优化模型的目的。(7)建立相关意义的因子模型:可以得到因子模型的矩阵形式就是:X=AF+。其中, 就是公共因子(也称主因子),它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子,使相互独立的不可观测的理论变量。其中,叫做特殊因子,它表示指标向量不能被公因子所解释的部分其均值E()=0,同时各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间是相互独立的。矩阵A中的元素叫做因
12、子载荷,的绝对值小于1,如果它的值越大即越接近1则表明了Xi与的相关程度越大,也就是公共因子对于Xi的载荷量也就越大,我们称为公共因子载荷量,简称因子的载荷,那么矩阵A就称为因子载荷矩阵。 (8)方差最大正交旋转在第一次因子分析后,要从因子载荷表中去发现每个主因子是否与原观测数据的相关信息具有相关性,并且要对它包含的信息进行总和整理寻找新意,新意义下的因子才对样本有解释力。如果因子载荷表中显示出因子与原始指标相关性不大,即这时的因子载荷并不满足“简单结构准则”,各因子的典型代表变量不很突出,这会使得我们无法对因子进行意义解释。为此就需要对因子载荷进行旋转,使得因子载荷的平方按列向从0和1进行转
13、化,以求达到其结构简化和因子解释意义明确的目的。因子的旋转有许多方法。这里我采用方差最大正交旋转,它是对因子载荷进行一种正交旋转,它可使旋转后的因子载荷矩阵在保持各列彼此正交的同时将数据平方后的方差尽可能大。 (9)因子得分与排序因子得分的计算基于因子载荷表,首先根据因子载荷表中的信息明确因子的表达含义,然后用因子载荷和对应各个企业的原始观测指标进行线性总和计算出因子得分,最后用更个因子的方差贡献率作为权重对各个企业的三个因子得分进行加权并处于三个因子的累计解释方差贡献率便可以得到各个企业的总因子得分,进而排名。3. 实例分析近年来许多上市公司都挂上了新能源概念,针对我国新能源项目发展主要表现
14、在太阳能,新能源动力汽车摩托车,风能发电,核电发电,新能源电池等这几个新能源产业的发展,因而收集了我国股市新能源概念板块中比较有代表性的13家企业,其中含有太阳能能源概念的企业有七星电子,佛山照明,东山精密;发展新能源电池项目企业有中金岭南,中信国安,佛山照明;具有风力发电项目相关的企业有南方风机,东力传动,金风科技;有核能发电相关概念的企业有中核科技,东山精密,深圳能源;开发新能源动力车的企业有上海汽车和宗申动力。3.1 数据来源与处理1.数据的选取本文所选数据是13家企业在2010年第一季度的财务报表数据,来源可靠,查询来自巨潮资讯网,该网作为中国证监会指定信息披露网站,具有一定的可信度。
15、我从总数据当中选取了每股收益,每股净资产,净资产收益率,流动比率,速动比率,应收账款周转率,净利润率,总资产报酬率,存货周转率,总资产周转率,净资产比率共11个财务指标作为绩效评价模型的指标依据。本文采用上述的因子分析方法对其进行绩效分析。原始数据见附录1。2.数据的处理对原始的观测数据进行数据标准化处理。基于本文所查询的数据单位有所差异,标准化的方法是数据中心化,即采用Z-Score变换,具体操作是原始观测数据减去其对应变量的均值,再除以对应变量的标准差,即为可得。3.2 因子分析的运行过程1.进行因子分析前的假设检验为了验证本文采用因子分析方法进行新能源企业绩效评价的可行性与科学性,运用K
16、MO与Bartletts检验,通过SPSS统计软件所得结果如表3.2-1所示,KMO值为0.5340稍大于0.5,这说明了偏相关系数较小于简单相关系数,做因子分析效果可能不是很好,但从巴特莱特球体检验中可以看到SIG值很小,近乎为0,拒绝原假设,认为相关系数矩阵不是一个单位阵,所选指标之间的相关性比较强,适宜做因子分析。这个检验说明了本文因子分析具有可行性。表3.2-1 KMO与Bartletts 球形检验结果KMO检验KMO值0.534 Bartletts检验近似Chi-Square171.892 自由度55 SIG值0.000 2.进行因子的个数选择和提取本文运用R统计软件对标准化后的观测
17、数据进行因子分析,可以得到总方差解释表3.2-2。可以看到,数据的第一行反映的是主因子1即F1的方差解释的信息,其特征值为5.239,F1可以解释总方差的47.63%;第二行则代表了主因子2即F2的方差解释的信息,其特征值为2.392,方差解释度为21.74%;第三行是第三因子的相关信息,得到它的特征值是1.65,可以解释总方差的15.0%,这三个因子的特征值都明显大于1,而且它们的累积方差解释的贡献率达到了84.37%。综上所述,这三个因子的累积贡献率约为85%,因而可以认为这三个因子足够用来代替原始观测数据指标来对新能源概念企业的绩效进行评价。表3.2-2 因子方差及其贡献因子方差贡献率累
18、积贡献率Factor15.2390.476347.63Factor22.3920.217469.37Factor31.650.1584.37碎石图(图3.2-1)更形象的表明了方差解释的情况,F1、F2、F3三个因子的特征值大于了1,并且前3个因子方差解释的贡献率累积可达近似 85%,那么选取这3个因子就可以做到尽可能的保留原始观测数据的信息不流失,而其他因子的方差解释度都较小,可以删除不予以考虑。图3.2-1 碎石图 3.主因子的意义解释通过运行R统计软件得到初始因子载荷矩阵,可得到除了第一因子外,其他因子对于各个原始观测指标解释不明显,难以对其命名归纳,具体情况是第二、三因子在各个原始观测
19、数据指标的载荷没有超过0.8的,因而考虑进行因子旋转,使得各个因子可以更为明确与有效地解释原始数据的相关信息。初始因子的载荷矩阵见附录3。旋转后的因子载荷矩阵(如下表3.2-4)从方差最大化旋转后的因子载荷矩阵可以看到,相比3初始因子载荷矩阵,现因子载荷矩阵当中的每个因子都对原始观测因子有了明确的解释性。表3.2-2 旋转前的因子载荷矩阵变量名Factor1Factor2Factor3每股收益0.73070.52830.3691每股净资产0.00770.64280.6287净资产收益率0.91460.02210.0665流动比率-0.65760.6877-0.2169速动比率-0.61570.
20、7441-0.2044应收帐款周转率0.76210.2766-0.0235净利润率-0.24760.16880.7330总资产报酬率0.85330.3176-0.0245存货周转率0.70990.4232-0.3498总资产周转率0.81550.1565-0.4839净资产比率-0.71930.5130-0.3606表3.2-3 旋转后的因子载荷矩阵指标名称因子1因子2因子3每股收益0.5334 -0.1545 0.6881 每股净资产-0.0154 0.1776 0.9667 净资产收益率0.8716 -0.4196 0.0373 流动比率-0.1595 0.9668 0.1219 速动比率
21、-0.1081 0.9769 0.1508 应收帐款周转率0.3757 -0.1950 0.1778 净利润率-0.0359 0.0587 0.1589 总资产报酬率0.9447 -0.1577 0.1318 存货周转率0.6153 0.0194 0.0437 总资产周转率0.7550 -0.1477 -0.0324 净资产比率-0.2636 0.8981 -0.1705 根据相关性,从第一列数据信息中,可以选取载荷系数在0.8以上的确定为第一主因子F1的解释方面,分别为净资产收益率、总资产报酬率;其次从第二列数据信息中可以选取载荷系数在0.8以上的为第二主因子F2的解释方面,分别为流动比率、
22、速动比率、净资产比率;最后我对第三列数据信息进行提取,选取载荷系数0.8以上的为第三因子F3的解释方面,为每股净资产。表3.2-4 主因子解释方面因子类别解释方面第一因子F1净资产收益率,总资产报酬率第二因子F2流动比率,速动比率,净资产比率第三因子F3每股净资产 从上述因子分析的结果,可以看到第一主因子F1的解释方面具体是净资产收益率和总资产报酬率。它们的载荷系数都超过了0.8,这几个指标都反映的公司的盈利能力,我们可称之为盈利因子,该因子的方差解释度最大,达到了47.63%,近乎一半的贡献率,这是我们对上市的新能源概念公司评价的最重要的评价指标。新能源公司的发展是我国科学发展观的体现,也是
23、当前低碳发展的先锋军,受到了国家政府的重视与支持,在资金较为充足的基础上,新能源公司的投入产出水平和盈利水平对其发展与壮大起着决定性的作用,因而该第一因子对于投资新能源概念上市公司的投资者,具有很大的指导性和作用力。第二主因子F2的解释方面具体是流动比率,速动比率,净资产比率。它们的载荷系数也都超过了0.8,这三个指标分别反映的是企业流动资产在短期债务到期以前,可以变为现金用于偿还负债的能力,偿还流动负债的能力和负债情况。概括而讲这些指标反应的是企业在短期内偿还负债的能力,我们称之为评价企业绩效的短期偿债因子。该因子对原始观测数据的方差贡献率第二高,达到了21.749%,起着十分关键的作用。新
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