从2006年上半年的股市行情来看，在4～5月份，那些预测中报业绩优良的企业，如有色金属、煤炭、电力等行业的上市公司，他们的股价相比盘中其它个股都有较大幅度的上涨，有的上涨幅度达到了2～3倍，大大激励了投资者的信心。从中看到我国股市在近几年的发展中，价值投资已经逐步得到认可，上市公司的业绩越来越明显地成为其股价的坚定支撑，股价波动也越来越跟业绩呈正相关关系。进入“十一五”以来，在中央关于“一心一意谋发展”的思想指引下，我国的国民经济呈快速发展趋势，代表国内企业龙头的上市公司，业绩总体也得到较快增长，我国股市已初步体现出宏观经济晴雨表的功能。正因为如此，关注上市公司业绩、注重价值投资变得更有意义。 本文试图挖掘影响上市公司业绩的关键因素，分析这些关键因素跟业绩的相关程度，进而通过观测这些关键因素来预测上市公司的业绩，达到获得收益、规避风险的目的。采用的研究方法是以上市公司业绩为因变量，选取了尽可能多的潜在影响因素作为自变量，通过把各影响因素用财务报表数据指标化，或把影响因素类别化，把经济学问题转换成数学问题，用定量分析来确立因变量与自变量之间的关系，然后再反过来把对数学问题的解决方案转换成对经济学问题的解决方案，得出相应的启示或对策。 本文着重讨论了如何选取尽可能多的潜在因素，怎样量化这些因素，不仅使用财务报表的指标数据，还加入了定性判断因素，之后分别采用了多元线性回归和Logistic回归方法，筛选自变量、建立数学模型。在探索这二种方法对历史数据归纳的适用性的时候，还引用了奥特曼的Z值模型对照本文设计的模型关系式，分别作了实证检验。最后发现以Logistic回归得出的模型关系式来判断上市公司业绩好坏的正确性较好，而且Logistic回归能够很好地处理定性判断因素，使得诸如宏观调控、人民币升值等阶段性事件对上市公司的业绩影响也能加入到Logistic回归进行迭代计算，使得模型的适用范围更加广泛。 从Logistic回归得到的结论看，净资产收益率、主营业务收入增长率、行业垄断因素以及公司的现金流指标这四个方面最能反映上市公司的业绩的优劣。因此建议投资者着重关注上市公司基本面中的这四个方面，就能提前把握上市公司的业绩走向。本文研究的目的也在于此，通过本论文的写作，展示了一个从样本选取，到因素变量的指标化，再到模型的归纳的定量分析过程，对财务指标、宏观和微观的各种事件等公开信息，进行筛选、判断和利用它们来为获取收益、规避风险的金融投资活动服务，这种用数据说话的数量研究方法是值得信赖的。 而当投资者都认可上市公司业绩，进行价值投资时，一方面有利于我国的股市从资金推动型转变为业绩回报型，另一方面也有利于企业经营者改善企业的经营状况，注重提高公司的综合竞争力，做好上市公司的业绩。