上市公司并购新三板挂牌企业的财务绩效评估——基于因子分析的方法.docx
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1、A F A ij B P B ( 、 ( ( ( X X X X X X X 、 2018 年第 4 期 总第 354 期 经济研究导刊 ECONOMIC RESEARCH GUIDE No 4, 2018 Serial No 354 上市公司并购新三板挂牌企业的财务绩效评估 基于因子分析的方法 高儒铠,田 发 (上海理工大学 管理学院,上海 200093) 摘 要: 从并购公司角度出发,首次研究上市公司并购新三板挂牌企业的财务绩效情况 。 筛选 2014 年完成并购 的 26 家上市公司,查找其 20122016 年的财务数据,选取代表盈利能力 、 偿债能力 、 运营能力和发展能力的八项财
2、务指标,运用因子分析的方法,构建财务绩效综合得分模型,对并购方并购前后的财务绩效进行评价 。 结果表明,并购 活动在并购当期以及并购后一年会对并购企业财务绩效造成较大的冲击,并购后第二年财务绩效出现恢复并略高于 并购当期和并购前的水平,但提升并不明显 。 关键词: 上市公司;新三板;并购;财务绩效;因子分析 中图分类号: F275 文献标志码: 文章编号: 1673- 291X( 2018) 04- 0072- 03 引言 随着新三板的快速发展,国内上市公司开始出现在新三 板中寻找和并购优质企业的浪潮 。 20132016 年 ,共 发生 235 起上市公司发起并购新三板挂牌企业的事件 ,涉
3、及金 额约 1 080 亿元 。 其中, 2013 年 19 次,金额为 16 亿元; 2014 年为 58 次,金额为 84 亿元; 2015 年增至 110 次,金额 400 亿 元; 2016 年为 135 次,金额达 580 亿元 。 分析认为,上市公司 大规模并 购新三板挂牌企业的动因有 :一 是作为公众公司 , 新三板的信息披露制度减少了信息不对称 、 交易双方对接 困难多的问题 。 二是去产能的过程推动上市公司进行 并购 。 传统行业的公司普 遍处于产能过剩的困境中 ,缺 乏增长点 , 上市公司的跨 界并购和转型升级需求迫切 。 三是新三板不 乏质地较好的尤其是新兴行业公司,上市
4、公司通过并购其中 优秀的企业 ,可 以发挥协同效应 ,实 现再次高速发展 ,产 生 正的并购绩效 。 关于国内企业并购绩效的问题 ,国 内学者也做过很多 研究,但仍未形成 一个共识性的结论 。 因此 ,上 市公司并购 新三板挂牌企业是否能创造价值 ,实 现转型升级和效益增 长是值得我们关注的 。 由于这一趋势较为新近,难以提供较 长的观察 时间窗口 ,尚 未有人进行研究 。 本文以 2014 年为 参考年份 ,筛 选出当年完成并购的 26 家上市公司 ,以 这些 上市公司为样本,查找其 20122016 年的财务数据,选取代 表盈利能力 、 偿债 能力 、 运营能力和发展能力的八项财务 指 标
5、 ,运 用因子分析的方法 ,构 建财务绩效综合得分模型 ,对 并购方并购 前后的财务绩效进行评价 ,进 而提出提高并购 效益的相应 建议 。 一 、 研究方法及数据来源 1.因子分析法 。 因子分析法的主要思想就是降维,在许多 影响因子中筛选出尽量少的因子来解释事件,从而达到使用 少数因子也能够综合评价原始数据的大部分信息的效果 。 因 子分析法的数学表示为矩阵: X=AF+B,向量 X 是原始观测变 量, 是 X 的公共因子 。 ( a)被称为载荷矩阵,是公共因子 F 的系数 。 ( 1, 2, 3, )是 X 的特殊因子 。 因子分析的重要 目标就是获得 A、 矩阵的系数 。 因子分析法的
6、基本步骤可 分为:对原始数据标准化处理 分析变量间的相关性 求解 公共因子 、 因子载荷矩阵 求因子旋转矩阵 得到因子得 分 通过因子得分进行综合评价 。 2.样本的选取 。 WIND 并购数据库显示 , 2014 年共计有 26 家上市企业对 27 家新三板挂牌企业完成了 29 次并 购行 动 。 同时,这 26 家企业满足以下筛选条件: 1)剔除 ST PT 等 特殊状态的公司 ; 2)并 购在 2014 年内完成 ; 3)如 果 2014 年发生过多次并购,按一次计算; 4) 20122016 年各个年度 财务数据完整 。 3.指标的确定和数据来源 。 企业经营效益的改变主要通 过财务水
7、平得到反映,本文在前人研究成果的基础上,选取了 8 个财务指标: 1 为净资产收益率( %); 2 为总资产报酬率( %); X3 为资产负债 率( %); 4 为流动比率 ; 5 为速动比率 ; 6 为 总资产 周转率(次); 7 为应收账款周转率(次); 8 为总资产 增长率( %),代表企业的盈利能力 、 偿债能力 、 运营能力和发 展能 力(如 下页表 1 所 示) 。 通过 WIND 数据库的财务指标 收稿日期: 2017-10-19 作者简介: 高儒铠( 1992-),男,浙江温州人,硕士研究生,从事公司金融 投资学研究 。 72 / 运营能力 总资产周转率 3 F F 2 F 1
8、 F 0 F 1( F F F 2 表 1 并购绩效财务指标 一级指标 二级指标 指标计算公式 指标性质 净资产收益率 净利润 / 平均净资产 盈利能力 偿债能力 总资产报酬率 (利润总额 +利息支出) 平均资产总额 资产负债率 总负债 / 总资产 流动比率 流动资产 / 流动负债 速动比率 速动资产 / 流动负债 正向 适度 销售收入 / 总资产 应收账款周转率 销售收入 / 应收账款 成长能力 总资产增长率 资产增加额 / 资产期初余额 正向 模块,本文收集整理了上述 26 家上市公司 20122016 年间的 这八项财务指标 。 二 、 分析过程及结果 下面以 2016 年数据为例,论述
9、因子分析过程 。 首先,使 用标准差标准化方法对数据进行标准化处理,以消除变量间 量纲的影响 。 利用 SPSS 22 软件对数据进行因子分析,提取 因子并选取大于 1 的特征值 。 当提取 3 个公共因子时,各变 量共同度均大于 76%,代表与其他变量可测量的共同特质较 多,所有变量的绝大部分信息可被因子解 。 SPSS22 软件同时 输出因子解释原来变量总方差的情况,前 3 个公共因子解释 了原有变量总方差的 90.361%,可以 比较充分地反映原始数 据的绝大部分信息,提取效果较为理想 。 关于这 3 个公共因子的实际含义,本文通过因子旋转,得 到旋转后的因子载荷矩阵 。 由表 2 可以
10、看出:第一公共因子 在应收账款周 转率 、 总资产周转率 、 总资产增长率等指标上 有很高的载荷,这些指标从不同侧面反映了公司资产运营的 情况,因此将其命名为运营因子 。 第二公共因子在流动比率 、 速动比率 、 资产负债率等指标上有很高的载荷 ,这 些指标主 要反映了公司偿 还债务的能力 ,因 此将其命名为偿债因子 。 第三公共因子在净资产收益率 、 总资产报酬率等指标上有很 高的载荷,这 些指标主要反映了公司盈利的能力 ,因 此将其 命名为盈利因子 。 然后 ,根 据下页表 3 因子得分系数矩阵计算因子得分 。 表 2 旋转后的因子载荷矩阵 组件 1 2 3 应收账款周转率 0.959 -
11、 0.160 - 0.092 总资产周转率 0.956 - 0.157 - 0.014 总资产增长率 0.885 0.022 - 0.024 流动比率 - 0.017 0.967 0.099 速动比率 0.005 0.963 0.079 资产负债率 0.398 - 0.777 0.017 净资产收益率 0.078 - 0.078 0.976 总资产报酬率 - 0.202 0.250 0.918 令运营因子为 F1,偿债因子为 F2,营运因子为 F3,可以计算各 公共因子得分: F1=0.052X1- 0.025X2+0.079X3+0.087X4+0.094X5+0.347X6+ 0.345X
12、7+0.336X8 F2=- 0.088X1+0.027X2- 0.289X3+0.397X4+0.399X5+0.024X6+ 0.028X7+0.093X8 F3=0.558X1+0.496X2+0.071X3- 0.006X4- 0.017X5+0.031X6- 0.012X7+0.012X8 最后,对各公司财务绩效进行综合评价 。 本文采用计算 因子加权总分的方 法 ,从 单纯的数量上考虑 ,以 各个公共因 子的方差占总方差的比重作为权重 。 2016 年各个公司的财 务绩效综合得分函数如下: F=( 35.283F1+32.320F2+22.758F) /90.361 2016 年整
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