【基于灰色因子分析的上市公司财务竞争力评价】 财务竞争力因子分析

　　摘 要：良好的公司竞争力是公司在市场经济下不断扩张和发展的保障和必要条件，而财务竞争力更是公司竞争力的一个核心组成部分。随时关注公司的财务状况，对于防范财务风险具有重要的意义。首先构建了一个财务竞争力评价体系，在此基础上进行因子分析，将得到的公因子作为灰色关联分析的基础序列，再根据灰色关联度进行排序，评价各公司的财务竞争力水平，为公司的发展和改善提供参考和建议。
　　关键词：财务竞争力；因子分析；灰关联分析；评价
　　中图分类号：F224 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）29-0133-03
　　引言
　　Prahalad和Hamel[1]于1990年首次在Harvard Business Review中发表了题为“公司核心竞争力”的文章，提出了公司核心竞争力的概念，随后，有关公司竞争力的研究不断展开。生存环境的日益复杂迫使上市公司要不断地与周围的竞争对手进行博弈而求得发展，因而，公司竞争力是公司得以生存的基础和发展的前提，竞争力的强弱将直接决定公司未来的繁荣或者衰败。
　　根据公司的财务管理是公司管理的核心这一结论，可知财务竞争力是公司核心竞争力的重要组成部分。财务资源和财务能力都与公司的竞争力息息相关，公司竞争优势的持续增长都离不开合理配置的财务资源和不断改善的财务能力。因此，财务竞争力从一个侧面反映了公司的竞争力。
　　公司财务竞争力的评价指标既有定性指标，也有定量指标，并不是所有的都可以从统计资料获得，因此，财务竞争力的评价是一个灰色系统。灰色系统理论的研究对象是“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统，灰色关联分析是它的主要分支之一。其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之就越小。灰色系统理论在对数据没有什么特殊要求的情况下，通过序列算子探求规律，因而在财务竞争力评价方面运用是比较恰当的。
　　一、财务竞争力评价指标体系
　　（一）指标的选取和体系构建
　　根据前文的分析，本文在选取财务竞争力评价指标体系时，主要秉承以下几个原则：一是广泛参考前人的研究，选取已经证明对财务竞争力有显著影响的指标；二是结合上市公司不同于中小公司的具体特点，进一步筛选指标；三是为确保数据的准确性，主要选取能够从公开的财务报表上直接获得或者可以通过间接计算获得的指标。基于以上原则，主要从偿债能力、盈利能力、发展能力、资产管理能力四个方面进行指标体系的构建，共选取了12个评价指标，具体参见表1。
　　（二）数据的来源
　　本文的数据全部来源于锐思（RESSET）金融研究数据库，根据公司的经营范围和经营业务简介，剔除ST和*ST样本，剔除数据不全样本，选取了32家军工上市公司作为分析对象，并选取2011年年报数据作为分析样本。
　　二、因子分析
　　（一）因子分析适应性检验
　　在进行因子分析之前对数据进行因子分析适应性检验，KMO检验和Bartlett检验结果如表2所示。KMO检验中值大于0.5，在Bartlett检验中，卡方结果表明，显著性概率为0.000，适合做因子分析。
　　（二）因子提取与命名
　　根据分析结果，按照特征值大于1的原则，从原始的12个指标中提取了4个公共因子，具体由表3可知。4个因子解释的方差占总方差的82.66%，效果良好。为了进一步解释因子的经济意义，对因子进行旋转，得到旋转载荷矩阵，参见表4。由表4可知，流动比率、速动比率、净利润率和存货周转率在F1上的载荷分别达到了94.8%、94.7%、83.3%和50.9%，这4个因子基本反映了公司偿债和盈利能力，因此，将F1命名为资本运作能力因子。总资产报酬率、净资产收益率和可持续增长率在F2上的载荷分别达到了80.8%，96.8%和93.3%，这3个因子基本反映了公司的盈利能力，因此将F2命名为盈利能力因子。营业利润增长率、应收账款周转率和总资产周转率在F3上的载荷分别达到了69%、88.4%和82.4%，这3个因子基本反映了公司发展和资产管理能力，因此，将F3命名为管理能力因子。资产负债率和总资产增长率在F4上的载荷分别达到了36.8%和86%，这2个因子基本反映了公司偿债和发展能力，因此将F4命名为协调发展能力因子[2]。
　　（三）因子得分计算
　　根据因子得分系数矩阵，将表3中各因子的解释方差值作为权重，能够计算出32家上市公司的4个代表财务竞争力的公共因子F1，F2，F3，F4的最终分值，同时这4个公共因子也将作为接下来要进行的灰色关联分析的指标序列，因子得分系数矩阵表如表5所示。由于篇幅限制，计算过程在此不再列示。 表5 因子得分系数矩阵
　　三、灰色关联分析
　　（一）灰色关联分析指标设定
　　假设共有n个参加评比的上市公司m个公因子。Xij表示第i个公司的第j个公因子的分值。则Xi=（X1i，X2i，X3i，…，Xim）就是以第i个被评价上市公司的所有公因子的分值为分量的向量[3]。取第j个指标的最佳值Xj0=best（Xji）作为参考数列X0的第j个分量。计算过程如下：
　　（二）上市公司财务竞争力灰色关联分析
　　本文使用32家上市公司的公因子得分，对灰色关联分析方法的在本文中的应用进行演示和说明。根据上文所介绍的计算步骤，对本文的32家上市公司的灰色关联度及财务竞争力评价如表6所示。
　　由表6可知，通过对各指标提取的公因子进行灰色关联分析，能够对上市公司财务的景气度进行初步的评价，评价结果有助于公司对于自己的财务状况在行业内的排名有基本的了解和认识，为公司采取财务政策和制订计划、规避风险提供参考建议。
　　四、结论
　　从表6可以看出，根据上市公司财务竞争力评价结果可知，军工上市公司排在前十位的分别是包头北方（600967）、中国东方红（600118）、中航光电（002179）、北方光电（600184）、哈飞航空（600038）、中航重机（600765）、航天晨光（600501）、湘潭电机（600416）、飞亚达（000026）和航天信息（600271）。
　　财务竞争力排在前十位的这几个军工上市公司的各因子得分较高，其偿债能力、盈利能力、发展能力和资产管理能力均高于排在后面的公司。因此，可以看出公司的财务竞争力与公司的偿债能力、盈利能力、发展能力和资产管理能力等存在着明显的正相关关系。
　　实证研究结果表明，基于灰色因子的分析对于上市公司财务竞争力的评价具有一定的客观性，对上市公司的资本运作和财务管理具有一定的指导意义。
　　参考文献：
　　[1] Prahalad C K，Hamel G.The Core Competence of the Corporation[J].Harvard BusinessReview，1990，5（6）：89-98.
　　[2] 杨位留.上市公司财务竞争力评价实证研究——以农业上市公司为例[J].财会通讯，2012，（1）： 79-81.
　　[3] 刘思峰.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学出版社，2010.
　　[责任编辑 王 佳]

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