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我国证券投资市场发展到今天已经比较成熟。信息技术业上市公司对中国的经济发展起到了积极的推动作用，它们的经营业绩是众多投资者所关心的问题。投资者在选取投资对象的时候，不仅重视技术分析，而且对公司的基本面的分析也非常重视。如何正确公允地评价上市公司的经营业绩，是投资者、证券分析人员共同关心的重要课题之一。本文以中国所有信息技术业上市公司（光大证券2003网上交易分析系统4.20版）为例，根据中国上市公司资讯网（www.cnlist.com）上市公司资料公布的各股财务分析中2005年中期的截面数据，采用多元统计分析中的因子分析法，运用SPSS10.0统计分析软件，对62家信息技术业上市公司进行经营业绩评价，并对其排序。
一、 模型与指标遴选
因子分析法的主旨在于浓缩信息，降低指标维度，简化指标结构，在尽可能少损失主要信息的前提下，避免变量间多重共线性问题，使指标体系的分析更加简单有效。它应根据相关性大小进行变量分组，使同组内的变量相关性较高，不同组的变量相关性较低。每组变量构成一个因子。这些低维的综合指标又称主因子，通常可以根据具体的专业知识解释主因子反映的独特含义。因子反映事物或研究对象的本质。模型如下：
X1=a11F1+a12F2+……+a1mFm+ε１
Ｘ２＝ａ２１Ｆ１＋ａ２２Ｆ２＋……＋ａ２ｍＦｍ＋ε２
…
Ｘｐ＝ａｐ１Ｆ１＋ａｐ２Ｆ２＋……＋ａｐｍＦｍ＋εｐ
简记为：Ｘ＝ＡＦ＋ε，满足：
１．ｍ≤ｐ；
２．Ｆ１，…，Ｆｍ不相关且方差皆为１；
３．ε１，…，εｐ不相关，且方差不同。
其中：Ａ为因子载荷矩阵，Ｆ为Ｘ的公共因子，ε为特殊因子。
为客观、真实、全面、系统评价信息技术业上市公司的经营业绩，本文选取每股加权收益Ｘ１、每股净资产Ｘ２、每股公积金Ｘ３、每股未分配利润Ｘ４、主营业务利润率Ｘ５、销售净利润Ｘ６、净资产收益率Ｘ７、应收账款周转率Ｘ８、存货周转率Ｘ９、总资产周转率Ｘ１０、流动比率Ｘ１１、速动比率Ｘ１２、资产负债率Ｘ１３、税后利润增长率Ｘ１４、总资产增长率Ｘ１５等１５个指标作为因子分析指标体系。这些指标基本涵盖了样本公司的赢利、偿债、成长等方面的能力。
二、数据处理与主因子确定
（一）数据处理与因子载荷值计算
第一，对原始数据进行同方向性处理：在选取的15项指标中流动比率、速动比率、资产负债比率属于适度指标，分别取其倒数变换为正指标。
第二，为避免量纲的不同，运用SPSS10.0 for Windows软件对数据进行标准化处理；
第三，运用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验模型与巴特利特球度检验（Bartlett’s Test of Sphericity）对数据进行检验；KMO的值是0.846，适合因子分析； 巴特利特球体检验是从整个相关系数矩阵来考虑问题，在一定条件下服从χ２分布，其零假设是相关系数矩阵为单位矩阵，可以根据常规的假设检验判断相关系数矩阵是否显著异于零。采用巴特利特球体检验进行显著性检验，χ２统计值为９１１．６７９，显著性概率为０．０００，小于１％?熏说明数据具有相关性，适宜做因子分析。
第四，计算因子载荷矩阵。为理解公共因子的实际意义本文采用方差最大法(Varimax)对因子进行旋转，即使每个因子上的负载尽可能向±1或0的方向靠近。
第五，用主成分法提取公共因子，求出最大方差正交旋转矩阵、特征值、累计贡献。
用SPSS10.0orWindows软件计算结果数据列表1：
（二） 主因子确定
按照累积贡献率大于85%的原则选入的五个公共因子，其方差累计贡献率高达85.141%(见表1)，基本反映了原有信息。可将这五个因子作为评价信息技术业上市公司综合业绩的主因子。表1可知：
主因子F1在流动比率X11、速动比率X12、每股未分配利润X4、每股净资产X2四个指标上的因子载荷值最大，均超过84%。该因子可以反映出企业的偿债能力，可以把它命名为偿债能力因子。方差贡献率中，主因子F1最大，为34.461%。因此，控制债务风险，保持良好的偿债能力对目前的信息技术业上市公司非常重要。
主因子F2在净资产收益率X7、税后利润增长率X14两个指标上的因子载荷值最大，均超过80%。该因子可以反映出企业的赢利能力，可以把它命名为赢利能力因子。方差贡献率中，主因子F2居第二位，达19.321%。由此可见，赢利能力对企业的生存与发展起着重要的作用。
主因子F3在存货周转率X9、每股公积金X3两个指标上的因子载荷值最大，均超过68%。该因子可以反映出企业的变现能力，可以将其命名为流动因子。主因子F3的方差贡献率为13.732%。
主因子F4在主营业务利润率X5指标上的因子载荷值最大，超过79%。该因子可以反映出企业资金的主营业务能力，可以将其称为主营因子。主因子F4的方差贡献率为10.082 %。
主因子F5在总资产增长率X15指标上的因子载荷值最大，超过79%。该因子可以反映出企业的成长能力，将其命名为成长能力因子。成长能力的指标可以看做企业未来发展能力的一种预期，因此，可以作为投资者对企业今后发展预测的可靠依据。主因子F5的方差贡献率为7.545%。
三、主因子得分与综合得分
（一）主因子得分
在因子模型中将公共因子表示为指标变量的线性组合：Fi=βｉ１Ｘ１＋…＋βｉ ｐＸｐ?穴ｉ＝１，…，ｍ?雪。利用回归分析法求出各企业的主因子得分Ｆｉ 。计算结果列表２。
（二）综合得分
企业经营业绩评价的综合得分，以每个主因子的方差贡献率占五个主因子总方差贡献率的比重作为权数进行加权计算，其计算公式为：F=(34.461×F1+19.321×F2+13.732×F3+10.082×F4+7.545×F5)/85.141。计算结果见表2。（限于篇幅，列出一部分具代表性的上市公司）
四、结果分析
从单个因子得分来看，主因子F1得分名列前三位的是中兴通讯、中国软件、长城电脑，主因子F2得分位列前三甲的是*ST托普、*ST炎黄、长城电脑，主因子F3得分较多的是博瑞传播、宝利来、长城电脑，主因子F4得分较高的是航天信息、用友软件、沙河股份，主因子F5得分较高的是宏图高科、沙河股份、TCL集团和*ST 炎黄。
从综合得分来看，一些偿债能力不错、效益好、变现能力、成长能力强的，或者个别方面稍欠缺但其余各方面均衡发展的企业明显排在前列。高居榜首的是博瑞传播，主要归因于其在主因子F3和F4的得分，显示该企业有良好的变现能力和主营业务能力。综合得分位于第二的是宏图高科，归因于其主因子F5上的得分，显示其很好的成长能力，其他方面均衡发展。位于第三的航天信息，在主因子F4上得分最高，说明它的主营业务鲜明，但赢利能力和成长能力有待改善。ST科健、*ST圣方、*ST托普，尽管综合得分不甚理想，但在单个因子方面，也有较好表现之处。ST科健的主因子F3表现不差，说明它的变现能力较强。*ST圣方的主因子F3、F4和F5也尚好，说明它的变现能力、主营业务能力和成长能力有一定功底。*ST托普的主因子F2和F4得分不错，意味它有着良好的赢利能力和主营业务能力；但主因子F1的负值较大，说明其要想取得较好的业绩，必须加大偿债能力方面的改革力度。
由此可见，不同的公司在赢利性、偿债能力、成长能力、变现能力和主营业务能力方面各不相同，决策者可以根据自己对公司的关注侧重点不同而做出决策。因子分析法不仅可以简化数据结构，分析公司的综合影响因素；而且还可以根据计算的结果，找出公司的相对竞争优势所在，取长补短，发挥企业的优势，提高公司的综合竞争力。
一、 模型与指标遴选
因子分析法的主旨在于浓缩信息，降低指标维度，简化指标结构，在尽可能少损失主要信息的前提下，避免变量间多重共线性问题，使指标体系的分析更加简单有效。它应根据相关性大小进行变量分组，使同组内的变量相关性较高，不同组的变量相关性较低。每组变量构成一个因子。这些低维的综合指标又称主因子，通常可以根据具体的专业知识解释主因子反映的独特含义。因子反映事物或研究对象的本质。模型如下：
X1=a11F1+a12F2+……+a1mFm+ε１
Ｘ２＝ａ２１Ｆ１＋ａ２２Ｆ２＋……＋ａ２ｍＦｍ＋ε２
…
Ｘｐ＝ａｐ１Ｆ１＋ａｐ２Ｆ２＋……＋ａｐｍＦｍ＋εｐ
简记为：Ｘ＝ＡＦ＋ε，满足：
１．ｍ≤ｐ；
２．Ｆ１，…，Ｆｍ不相关且方差皆为１；
３．ε１，…，εｐ不相关，且方差不同。
其中：Ａ为因子载荷矩阵，Ｆ为Ｘ的公共因子，ε为特殊因子。
为客观、真实、全面、系统评价信息技术业上市公司的经营业绩，本文选取每股加权收益Ｘ１、每股净资产Ｘ２、每股公积金Ｘ３、每股未分配利润Ｘ４、主营业务利润率Ｘ５、销售净利润Ｘ６、净资产收益率Ｘ７、应收账款周转率Ｘ８、存货周转率Ｘ９、总资产周转率Ｘ１０、流动比率Ｘ１１、速动比率Ｘ１２、资产负债率Ｘ１３、税后利润增长率Ｘ１４、总资产增长率Ｘ１５等１５个指标作为因子分析指标体系。这些指标基本涵盖了样本公司的赢利、偿债、成长等方面的能力。
二、数据处理与主因子确定
（一）数据处理与因子载荷值计算
第一，对原始数据进行同方向性处理：在选取的15项指标中流动比率、速动比率、资产负债比率属于适度指标，分别取其倒数变换为正指标。
第二，为避免量纲的不同，运用SPSS10.0 for Windows软件对数据进行标准化处理；
第三，运用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验模型与巴特利特球度检验（Bartlett’s Test of Sphericity）对数据进行检验；KMO的值是0.846，适合因子分析； 巴特利特球体检验是从整个相关系数矩阵来考虑问题，在一定条件下服从χ２分布，其零假设是相关系数矩阵为单位矩阵，可以根据常规的假设检验判断相关系数矩阵是否显著异于零。采用巴特利特球体检验进行显著性检验，χ２统计值为９１１．６７９，显著性概率为０．０００，小于１％?熏说明数据具有相关性，适宜做因子分析。
第四，计算因子载荷矩阵。为理解公共因子的实际意义本文采用方差最大法(Varimax)对因子进行旋转，即使每个因子上的负载尽可能向±1或0的方向靠近。
第五，用主成分法提取公共因子，求出最大方差正交旋转矩阵、特征值、累计贡献。
用SPSS10.0orWindows软件计算结果数据列表1：
（二） 主因子确定
按照累积贡献率大于85%的原则选入的五个公共因子，其方差累计贡献率高达85.141%(见表1)，基本反映了原有信息。可将这五个因子作为评价信息技术业上市公司综合业绩的主因子。表1可知：
主因子F1在流动比率X11、速动比率X12、每股未分配利润X4、每股净资产X2四个指标上的因子载荷值最大，均超过84%。该因子可以反映出企业的偿债能力，可以把它命名为偿债能力因子。方差贡献率中，主因子F1最大，为34.461%。因此，控制债务风险，保持良好的偿债能力对目前的信息技术业上市公司非常重要。
主因子F2在净资产收益率X7、税后利润增长率X14两个指标上的因子载荷值最大，均超过80%。该因子可以反映出企业的赢利能力，可以把它命名为赢利能力因子。方差贡献率中，主因子F2居第二位，达19.321%。由此可见，赢利能力对企业的生存与发展起着重要的作用。
主因子F3在存货周转率X9、每股公积金X3两个指标上的因子载荷值最大，均超过68%。该因子可以反映出企业的变现能力，可以将其命名为流动因子。主因子F3的方差贡献率为13.732%。
主因子F4在主营业务利润率X5指标上的因子载荷值最大，超过79%。该因子可以反映出企业资金的主营业务能力，可以将其称为主营因子。主因子F4的方差贡献率为10.082 %。
主因子F5在总资产增长率X15指标上的因子载荷值最大，超过79%。该因子可以反映出企业的成长能力，将其命名为成长能力因子。成长能力的指标可以看做企业未来发展能力的一种预期，因此，可以作为投资者对企业今后发展预测的可靠依据。主因子F5的方差贡献率为7.545%。
三、主因子得分与综合得分
（一）主因子得分
在因子模型中将公共因子表示为指标变量的线性组合：Fi=βｉ１Ｘ１＋…＋βｉ ｐＸｐ?穴ｉ＝１，…，ｍ?雪。利用回归分析法求出各企业的主因子得分Ｆｉ 。计算结果列表２。
（二）综合得分
企业经营业绩评价的综合得分，以每个主因子的方差贡献率占五个主因子总方差贡献率的比重作为权数进行加权计算，其计算公式为：F=(34.461×F1+19.321×F2+13.732×F3+10.082×F4+7.545×F5)/85.141。计算结果见表2。（限于篇幅，列出一部分具代表性的上市公司）
四、结果分析
从单个因子得分来看，主因子F1得分名列前三位的是中兴通讯、中国软件、长城电脑，主因子F2得分位列前三甲的是*ST托普、*ST炎黄、长城电脑，主因子F3得分较多的是博瑞传播、宝利来、长城电脑，主因子F4得分较高的是航天信息、用友软件、沙河股份，主因子F5得分较高的是宏图高科、沙河股份、TCL集团和*ST 炎黄。
从综合得分来看，一些偿债能力不错、效益好、变现能力、成长能力强的，或者个别方面稍欠缺但其余各方面均衡发展的企业明显排在前列。高居榜首的是博瑞传播，主要归因于其在主因子F3和F4的得分，显示该企业有良好的变现能力和主营业务能力。综合得分位于第二的是宏图高科，归因于其主因子F5上的得分，显示其很好的成长能力，其他方面均衡发展。位于第三的航天信息，在主因子F4上得分最高，说明它的主营业务鲜明，但赢利能力和成长能力有待改善。ST科健、*ST圣方、*ST托普，尽管综合得分不甚理想，但在单个因子方面，也有较好表现之处。ST科健的主因子F3表现不差，说明它的变现能力较强。*ST圣方的主因子F3、F4和F5也尚好，说明它的变现能力、主营业务能力和成长能力有一定功底。*ST托普的主因子F2和F4得分不错，意味它有着良好的赢利能力和主营业务能力；但主因子F1的负值较大，说明其要想取得较好的业绩，必须加大偿债能力方面的改革力度。
由此可见，不同的公司在赢利性、偿债能力、成长能力、变现能力和主营业务能力方面各不相同，决策者可以根据自己对公司的关注侧重点不同而做出决策。因子分析法不仅可以简化数据结构，分析公司的综合影响因素；而且还可以根据计算的结果，找出公司的相对竞争优势所在，取长补短，发挥企业的优势，提高公司的综合竞争力。