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【摘 要】本文利用2015年度通信服务业18家上市公司的10个财务指标，基于因子分析模型，构建了综合评价得分函数，来研究公司的经营绩效，为投资者提高投资收益，降低投资风险提供可靠的参考标准。
【关键词】通信服务；因子分析；绩效评价
一、引言
随着通信技术及信息技术的发展和全球化，通信服务产业的市场竞争激烈，企业效率提高，市场趋于成熟。因此，通过建立适当的模型进行定量分析，有利于对通信服务企业的经营绩效有一个更为理性的认识，并为他们提高效率提供一定的理论基础。关于通信服务业的研究，主要集中于理论研究，实证分析涉及较少，且没有相关利用因子分析模型分析通信服务业上市公司经营绩效研究。本文通过因子分析建立评价企业经营绩效的理论模型，为投资者提高投资收益，降低投资风险提供可靠的参考标准。
二、模型构建及指标的选取
1.因子分析模型的建立
因子分析的思想始于1904年Charles Spearman对学生考试成绩的研究，因子分析的主要思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量之间相关性较低。每组变量代表一个基本结构，并用一个不可测的综合变量表示，这个基本结构就称为公共因子。对于所研究的某一具体问题，原始变量可以分解为两部分之和的形式，一部分是少数几个不可测的所谓公共因子的线性函数；另一部分是与公共因子无关的特殊因子。因子分子的模型为：
为了使Xi与Fj的相关关系更醒目、突出，可进一步进行因子旋转，使得Xi与Fj中某些因子的相关关系更强，而与Fj中其他因子相关性更弱。经过因子旋转后的因子载荷矩阵可以大大提高因子的可解释性。根据与某n个相关关系较强的指标给该因子赋予综合经济意义，通过观察它们在哪些变量上载荷较大，然后再根据载荷大的本身内容来说明因子的具体含义。因子模型建立后，应用该模型评价每个样品在整个模型中的地位进行综合评价。
2.通信服务业上市公司经营绩效评价指标的选取
本文选取了反映上市公司盈利能力的总资产周转率（X1）流动资产周转率（X2），反映偿债能力的流动比率（X3）、速动比率（X4），反映成长能力的主营业务收入增长率（X5）、净资产增长率（X6）、总资产增长率（X7），反映营运能力总资产利润率（X8）、销售净利率（X9）、净资产收益率（X10）的等10个指标构建通信服务业上市公司经营业绩综合评价指标体系。
三、实证分析
1.样本选取
本文数据选自同花顺网站上2015年年度通信服务板块具有代表性的18家上市公司的财务报告中披露的财务指标数据（具体公司见表1），并利用Excel进行数据处理，使用spss19.0进行因子分析。
2. KMO检验与Bartlett检验
运用spss19.0软件进行KMO检验与Bartlett检验，由于KMO值为0.594，大于0.5，Bartlett的球形度检验的近似卡方值为213.19，该原始数据适合因子分析。
3.数据处理及结果分析
（1）特征值和累积贡献率
对原始数据进行标准化处理，计算初始特征值和累积贡献率（见表2），前3个主成分的累计贡献率达到88.18%>85%，因此采用前三个成分对18家上市公司进行综合评价。
（2）因子旋转
由于各因子的典型代表变量不突出，因而公因子的意义不明显，不利于对公因子做解释，因此笔者采用Varimax（方差最大正交旋转）方法对因子进行旋转，经过旋转后，各公共因子的经济意义非常明显。F1作为第一主因子，其在X3、X4上的因子载荷值较大，故称F1为偿债能力因子；F2在X6、X7上的因子载荷值较大，称F2为成长能力因子；F3在X10上的因子载荷值较大，称F3为盈利能力因子。
（3）因子得分及综合评价函数的建立由成分得分系数矩阵（表3）得：
综合评价得分排在前五的上市公司分别为：东方明珠、华数传媒、盛天网络、暴风集团、南极电商，得分分别是：1.53、0.53、0.48、0.44、0.26。
四、研究结论与评价
本文利用18家上市公司的财务指标利用因子分析模型，构造了评价公司经营绩效的综合评价函数，得出的结论与2015年股票市场该板块个股的实际表现基本相符，因此通过因子分析模型可以为投资者的投资决策提供有效的建议。
通过研究发现，总分排名与F1、F2的得分是一致的，这五个公司的偿债能力与成长能力名列前茅，但与F3得分排名却出现了矛盾，盈利能力欠佳，对企业经营绩效的贡献不够大。同时营运能力在研究中不是影响绩效的主因子，所以该行业公司要加强自身营运能力。
虽然该模型有其自身的优势但也存在局限性。首先，实证分析的數据来源于上市公司公布的财务指标数据，其真实性与准确性存在不确定因素，因此研究结果的正确性同样存在不确定性。其次，研究数据是上市公司的历史数据，研究结果反映的是公司历史的经营绩效，对未来经营绩效的评价只能作为参考，缺乏预测性。因此，未来的研究可以从克服这两个方面入手。
参考文献：
[1]陈孝新.基于因子分析法的上市公司经营业绩综合评价[J].科技广场，2006（9）.
[2]王大飞，曹佳.基于因子分析法的上市公司经营业绩评价模型[J]，2010.
[3]韩金涛.我国造纸业上市公司经营绩效评价实证研究[D]，2013.
[4]何晓群，多元统计分析[M]，2012.
【关键词】通信服务；因子分析；绩效评价
一、引言
随着通信技术及信息技术的发展和全球化，通信服务产业的市场竞争激烈，企业效率提高，市场趋于成熟。因此，通过建立适当的模型进行定量分析，有利于对通信服务企业的经营绩效有一个更为理性的认识，并为他们提高效率提供一定的理论基础。关于通信服务业的研究，主要集中于理论研究，实证分析涉及较少，且没有相关利用因子分析模型分析通信服务业上市公司经营绩效研究。本文通过因子分析建立评价企业经营绩效的理论模型，为投资者提高投资收益，降低投资风险提供可靠的参考标准。
二、模型构建及指标的选取
1.因子分析模型的建立
因子分析的思想始于1904年Charles Spearman对学生考试成绩的研究，因子分析的主要思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量之间相关性较低。每组变量代表一个基本结构，并用一个不可测的综合变量表示，这个基本结构就称为公共因子。对于所研究的某一具体问题，原始变量可以分解为两部分之和的形式，一部分是少数几个不可测的所谓公共因子的线性函数；另一部分是与公共因子无关的特殊因子。因子分子的模型为：
为了使Xi与Fj的相关关系更醒目、突出，可进一步进行因子旋转，使得Xi与Fj中某些因子的相关关系更强，而与Fj中其他因子相关性更弱。经过因子旋转后的因子载荷矩阵可以大大提高因子的可解释性。根据与某n个相关关系较强的指标给该因子赋予综合经济意义，通过观察它们在哪些变量上载荷较大，然后再根据载荷大的本身内容来说明因子的具体含义。因子模型建立后，应用该模型评价每个样品在整个模型中的地位进行综合评价。
2.通信服务业上市公司经营绩效评价指标的选取
本文选取了反映上市公司盈利能力的总资产周转率（X1）流动资产周转率（X2），反映偿债能力的流动比率（X3）、速动比率（X4），反映成长能力的主营业务收入增长率（X5）、净资产增长率（X6）、总资产增长率（X7），反映营运能力总资产利润率（X8）、销售净利率（X9）、净资产收益率（X10）的等10个指标构建通信服务业上市公司经营业绩综合评价指标体系。
三、实证分析
1.样本选取
本文数据选自同花顺网站上2015年年度通信服务板块具有代表性的18家上市公司的财务报告中披露的财务指标数据（具体公司见表1），并利用Excel进行数据处理，使用spss19.0进行因子分析。
2. KMO检验与Bartlett检验
运用spss19.0软件进行KMO检验与Bartlett检验，由于KMO值为0.594，大于0.5，Bartlett的球形度检验的近似卡方值为213.19，该原始数据适合因子分析。
3.数据处理及结果分析
（1）特征值和累积贡献率
对原始数据进行标准化处理，计算初始特征值和累积贡献率（见表2），前3个主成分的累计贡献率达到88.18%>85%，因此采用前三个成分对18家上市公司进行综合评价。
（2）因子旋转
由于各因子的典型代表变量不突出，因而公因子的意义不明显，不利于对公因子做解释，因此笔者采用Varimax（方差最大正交旋转）方法对因子进行旋转，经过旋转后，各公共因子的经济意义非常明显。F1作为第一主因子，其在X3、X4上的因子载荷值较大，故称F1为偿债能力因子；F2在X6、X7上的因子载荷值较大，称F2为成长能力因子；F3在X10上的因子载荷值较大，称F3为盈利能力因子。
（3）因子得分及综合评价函数的建立由成分得分系数矩阵（表3）得：
综合评价得分排在前五的上市公司分别为：东方明珠、华数传媒、盛天网络、暴风集团、南极电商，得分分别是：1.53、0.53、0.48、0.44、0.26。
四、研究结论与评价
本文利用18家上市公司的财务指标利用因子分析模型，构造了评价公司经营绩效的综合评价函数，得出的结论与2015年股票市场该板块个股的实际表现基本相符，因此通过因子分析模型可以为投资者的投资决策提供有效的建议。
通过研究发现，总分排名与F1、F2的得分是一致的，这五个公司的偿债能力与成长能力名列前茅，但与F3得分排名却出现了矛盾，盈利能力欠佳，对企业经营绩效的贡献不够大。同时营运能力在研究中不是影响绩效的主因子，所以该行业公司要加强自身营运能力。
虽然该模型有其自身的优势但也存在局限性。首先，实证分析的數据来源于上市公司公布的财务指标数据，其真实性与准确性存在不确定因素，因此研究结果的正确性同样存在不确定性。其次，研究数据是上市公司的历史数据，研究结果反映的是公司历史的经营绩效，对未来经营绩效的评价只能作为参考，缺乏预测性。因此，未来的研究可以从克服这两个方面入手。
参考文献：
[1]陈孝新.基于因子分析法的上市公司经营业绩综合评价[J].科技广场，2006（9）.
[2]王大飞，曹佳.基于因子分析法的上市公司经营业绩评价模型[J]，2010.
[3]韩金涛.我国造纸业上市公司经营绩效评价实证研究[D]，2013.
[4]何晓群，多元统计分析[M]，2012.