论文部分内容阅读
摘 要：
以我国沪深两市的信息技术行业的上市公司为研究对象，借助2015年的年报数据，从盈利能力、偿债能力、营运能力以及发展能力方面，选取了13项财务指标，运用主成分分析和聚类分析法，结合SPSS210和EXCEL软件，对我国信息技术行业的上市公司的绩效进行综合评价。
关键词：
主成分分析；聚类分析；信息技术行业；绩效评价
中图分类号：F24
文献标识码：A
doi：10.19311/j.cnki.16723198.2016.10.036
1 引言
信息技术行业是我国的新兴产业之一，对国民经济的发展起着重要的作用。科学、合理的对其财务状况进行评价，有助于经营者清晰的了解企业现状，明确自身的优势与不足之处，有利于加强企业财务管理，促进企业的健康发展。本文选取了13项财务指标，结合主成分分析和聚类分析法，对我国信息技术行业上市公司的财务状况进行分析，力求客观反映其财务现状，期望能为其发展提供一定的参考。
2 我国信息技术行业上市公司绩效评价的主成分分析
主成分分析法是通过降低维度来处理数据的，在利用原变量相关关系的基础上，将多个变量化为相互独立的少数几个综合变量，这些变量既能反映出原来多个变量的大部分信息，同时可以使问题简单化。本文以在沪深两市上市的信息技术行业的2015年年报数据为依据进行分析，在样本选取时参考了以下标准：（1）选取仅发行A股的公司；（2）为了防止极端值对结果造成的不利影响，剔除ST公司；（3）剔除年报数据不完全的公司；（4）剔除个别指标值异常的公司。截止3月1日，仍有多家公司未公布其年报数据，故仅选取了58家信息行业上市公司作为研究对象，研究数据来源于上海证券交易所（www.sse.com）、深圳证券交易所（www.szse.cn）和国泰君安数据库（www.gtarsc.com）。
2.1 指标体系建立
绩效的评价可以从财务指标和非财务指标两方面来完成，由于非财务指标很难量化，所以本文仅以财务指标作为衡量公司绩效的标准。根据现代财务理论，公司财务状况的好坏主要体现在盈利、偿债、营运和发展这四个方面，基于此，本文选取了13项财务指标来反映公司的绩效。
2.2 运用主成分分析的过程
首先，在进行主成分分析前，对变量间的相关性进行检验，以判断该数据是否适合做主成分分析。从数据的相关矩阵得知，变量间的相关性较强，同时，通过KMO值0.621（大于0.6）判断，该数据适合做主成分分析。
2.2.1 计算变量的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率
计算变量的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率见表2。
从表2中可以发现，前5个主成分累计方差贡献率为85.713%，已经超过85%，这些变量已包含了原变量的大部分的信息。指标已减至5个主成分，降低了数据处理的工作量，同时也消除了指标间的多重相关性。
2.2.2 主成分载荷矩阵
通过对原始数据的处理，可得到主成分载荷矩阵（见表3）。从表3中可以发现总资产净利润率、净资产收益率和营业净利率在第一主成分上有较高载荷，说明第一主成分基本上反映了这些指标信息，因而定义第一主成分为盈利能力因子；流动比率、速动比率和资产负债率在第二主成分上有较高载荷，定义第二主成分为偿债能力因子；资本保值增值率和每股净资产增长率在第三主成分上有较高载荷，定义第三主成分为发展能力因子；应收账款周转率和总资产周转率在第四主成分上有较高载荷，定义第四主成分为营运能力因子；存货周转率在第五主成分上有较高载荷，定义第五主成分为存货周转因子。
2.2.3 计算各主成分的线性组合
2.2.4 实证结果分析
从各因子得分情况来看，整个信息技术行业的盈利能力较强，但存货周转较慢。加快存货周转速度是各企业不容忽视的问题，经营者应制定并落实相关制度，缩短存货周转周期。从综合得分来看，位居前三名的分别是三七互娱、高升控股和航天信息。其中，三七互娱的第一主成分值排名第一，表明其具有较强的盈利能力；但其第二主成分值较低，表明其偿债能力较弱。高升控股的第三主成分排名第一，表明其发展能力较强，后期的发展潜力较大；同时，高升控股的第二主成分排名靠前，表明其偿债能力较强；航天信息的第四主成分排名靠前，表明其运营能力较强。
3 我国信息技术行业上市公司绩效评价的聚类分析
3.1 聚类分析
聚类分析是对样本或变量进行分类的一种多元统计方法，其最终目的是将相似的事务进行归类。本文选择盈利、偿债、营运、发展和存货周转5个因子的得分作为聚类变量，将因子得分排名前20的公司进行分类，并对各类公司的数据进行分析。
3.2 聚类分析的结果
本文运用SPSS21.0软件对处理后的20组有效样本数据进行系统聚类分析，从聚类过程的树状结构图可以看出，对绩效综合得分值排名前20的企业分类较为合理，其结果如表5所示。
从表5中可以得出，90%的信息技术行业公司盈利能力和偿债能力较强，但发展能力和存货周转能力较弱，整个行业的发展有待加强；高升控股的发展能力和偿债能力较强，但盈利能力较弱；博彦科技存货周转能力较强，但发展、偿债能力等方面较弱。作为经营者我们应认识到自身的优势与不足之处，发挥优势，改善其不足之处，从而促进企业的良好发展。
4 结语
本文通过对沪深两市2015年58家信息技术公司的数据进行实证分析，发现在主成分分析的基础上进行聚类分析，更有利于分析整个行业的财务状况。然而，本文在绩效评价指标的选取方面，仅选取了财务指标。对于数据的选取，仅局限于一年的数据，且截止3月份仍有多家公司未公布其年报数据，其研究结果难免会产生一定的偏差，尽管如此，仍希望能为信息技术行业上市公司绩效评价有所帮助。
参考文献
[1]赵银德，李丹，赵叶灵.基于主成分分析的民营制造业上市公司绩效评价研究[J].财会通讯，2011，（7）.
[2]杜强，贾丽艳，严先锋.SPSS统计分析[M].北京：人民邮电出版社，2014，（7）.
[3]南英子.实证分析中运用主成分分析法应注意的几个问题[J].统计与决策，2009，（21）.
以我国沪深两市的信息技术行业的上市公司为研究对象，借助2015年的年报数据，从盈利能力、偿债能力、营运能力以及发展能力方面，选取了13项财务指标，运用主成分分析和聚类分析法，结合SPSS210和EXCEL软件，对我国信息技术行业的上市公司的绩效进行综合评价。
关键词：
主成分分析；聚类分析；信息技术行业；绩效评价
中图分类号：F24
文献标识码：A
doi：10.19311/j.cnki.16723198.2016.10.036
1 引言
信息技术行业是我国的新兴产业之一，对国民经济的发展起着重要的作用。科学、合理的对其财务状况进行评价，有助于经营者清晰的了解企业现状，明确自身的优势与不足之处，有利于加强企业财务管理，促进企业的健康发展。本文选取了13项财务指标，结合主成分分析和聚类分析法，对我国信息技术行业上市公司的财务状况进行分析，力求客观反映其财务现状，期望能为其发展提供一定的参考。
2 我国信息技术行业上市公司绩效评价的主成分分析
主成分分析法是通过降低维度来处理数据的，在利用原变量相关关系的基础上，将多个变量化为相互独立的少数几个综合变量，这些变量既能反映出原来多个变量的大部分信息，同时可以使问题简单化。本文以在沪深两市上市的信息技术行业的2015年年报数据为依据进行分析，在样本选取时参考了以下标准：（1）选取仅发行A股的公司；（2）为了防止极端值对结果造成的不利影响，剔除ST公司；（3）剔除年报数据不完全的公司；（4）剔除个别指标值异常的公司。截止3月1日，仍有多家公司未公布其年报数据，故仅选取了58家信息行业上市公司作为研究对象，研究数据来源于上海证券交易所（www.sse.com）、深圳证券交易所（www.szse.cn）和国泰君安数据库（www.gtarsc.com）。
2.1 指标体系建立
绩效的评价可以从财务指标和非财务指标两方面来完成，由于非财务指标很难量化，所以本文仅以财务指标作为衡量公司绩效的标准。根据现代财务理论，公司财务状况的好坏主要体现在盈利、偿债、营运和发展这四个方面，基于此，本文选取了13项财务指标来反映公司的绩效。
2.2 运用主成分分析的过程
首先，在进行主成分分析前，对变量间的相关性进行检验，以判断该数据是否适合做主成分分析。从数据的相关矩阵得知，变量间的相关性较强，同时，通过KMO值0.621（大于0.6）判断，该数据适合做主成分分析。
2.2.1 计算变量的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率
计算变量的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率见表2。
从表2中可以发现，前5个主成分累计方差贡献率为85.713%，已经超过85%，这些变量已包含了原变量的大部分的信息。指标已减至5个主成分，降低了数据处理的工作量，同时也消除了指标间的多重相关性。
2.2.2 主成分载荷矩阵
通过对原始数据的处理，可得到主成分载荷矩阵（见表3）。从表3中可以发现总资产净利润率、净资产收益率和营业净利率在第一主成分上有较高载荷，说明第一主成分基本上反映了这些指标信息，因而定义第一主成分为盈利能力因子；流动比率、速动比率和资产负债率在第二主成分上有较高载荷，定义第二主成分为偿债能力因子；资本保值增值率和每股净资产增长率在第三主成分上有较高载荷，定义第三主成分为发展能力因子；应收账款周转率和总资产周转率在第四主成分上有较高载荷，定义第四主成分为营运能力因子；存货周转率在第五主成分上有较高载荷，定义第五主成分为存货周转因子。
2.2.3 计算各主成分的线性组合
2.2.4 实证结果分析
从各因子得分情况来看，整个信息技术行业的盈利能力较强，但存货周转较慢。加快存货周转速度是各企业不容忽视的问题，经营者应制定并落实相关制度，缩短存货周转周期。从综合得分来看，位居前三名的分别是三七互娱、高升控股和航天信息。其中，三七互娱的第一主成分值排名第一，表明其具有较强的盈利能力；但其第二主成分值较低，表明其偿债能力较弱。高升控股的第三主成分排名第一，表明其发展能力较强，后期的发展潜力较大；同时，高升控股的第二主成分排名靠前，表明其偿债能力较强；航天信息的第四主成分排名靠前，表明其运营能力较强。
3 我国信息技术行业上市公司绩效评价的聚类分析
3.1 聚类分析
聚类分析是对样本或变量进行分类的一种多元统计方法，其最终目的是将相似的事务进行归类。本文选择盈利、偿债、营运、发展和存货周转5个因子的得分作为聚类变量，将因子得分排名前20的公司进行分类，并对各类公司的数据进行分析。
3.2 聚类分析的结果
本文运用SPSS21.0软件对处理后的20组有效样本数据进行系统聚类分析，从聚类过程的树状结构图可以看出，对绩效综合得分值排名前20的企业分类较为合理，其结果如表5所示。
从表5中可以得出，90%的信息技术行业公司盈利能力和偿债能力较强，但发展能力和存货周转能力较弱，整个行业的发展有待加强；高升控股的发展能力和偿债能力较强，但盈利能力较弱；博彦科技存货周转能力较强，但发展、偿债能力等方面较弱。作为经营者我们应认识到自身的优势与不足之处，发挥优势，改善其不足之处，从而促进企业的良好发展。
4 结语
本文通过对沪深两市2015年58家信息技术公司的数据进行实证分析，发现在主成分分析的基础上进行聚类分析，更有利于分析整个行业的财务状况。然而，本文在绩效评价指标的选取方面，仅选取了财务指标。对于数据的选取，仅局限于一年的数据，且截止3月份仍有多家公司未公布其年报数据，其研究结果难免会产生一定的偏差，尽管如此，仍希望能为信息技术行业上市公司绩效评价有所帮助。
参考文献
[1]赵银德，李丹，赵叶灵.基于主成分分析的民营制造业上市公司绩效评价研究[J].财会通讯，2011，（7）.
[2]杜强，贾丽艳，严先锋.SPSS统计分析[M].北京：人民邮电出版社，2014，（7）.
[3]南英子.实证分析中运用主成分分析法应注意的几个问题[J].统计与决策，2009，（21）.