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1、湖南财政经济学院毕业论文（设计）论文（设计）题目：基于因子分析的房地产上市公司 盈利能力评价 学生姓名 专业班级 2009级经济信息管理班 指导老师 系 主 任 2011 年 12 月 20 日基于因子分析的房地产上市公司盈利能力评价摘 要随着经济和信息技术的不断发展，贸易往来、商业活动中产生了大量的数据，而如何从中提取有用的信息已成为现今商家的迫切需求，因此，催生了数据挖掘这一技术。本文所采用的因子分析是数据挖掘技术的一种，它是对所搜集的数据降维处理，找出问题的关键点，是对数据进行更深入地分析与应用。盈利能力是企业获取利润的能力，是衡量上市公司业绩的基本指标。而房地产业是进行房产、地产开发和
2、经营的基础建设行业，是不动产。现在，房地产行业的不断升温和它在国民经济中处于越来越重要的地位，说明了对房地产上市公司的盈利能力评价是非常有意义的。本文利用SPSS17.0软件给三十家房地产企业进行因子分析，得出相关结果，期望为决策者提供科学的决策依据，进一步提高公司的业绩，而且也给与房地产相关的人士提供了更多的参考。关 键 词：因子分析，主成分分析，盈利能力The evaluation on real estate listed company profitabilityby factor analysis Author : Zhang-xiaoyan Tutor : Li-xiangbaoA
3、bstractWith the increasing development of economy and information technology, trade and business activities produced large amounts of data data, and how to extract useful information already has become the urgent needs of businesses, therefore, that gave birth to the technology about the data mining
4、. the factor analysis is a kind of data mining technology this paper used by. it is used to dimension reduction processing the collected data and find out the key point, a more in-depth analysis of data and applications.Profitability is the enterprise profit ability, it is the basic indicators of me
5、asure performa- nce of listed companies. And the real estate industry is the foundation construction industry in real estate, real estate development and management, is the real estate. Now, The real estate industrys increase and it plays more and more important role in the national economy, It is s
6、i gnificant to the real estate of listed companies the profitability of the evaluation.This paper using the factor analysis to thirty real estate enterprise use SPSS17.0 software, to get the relevant results.Expect to offer scientific decision-making basis for policy makers, to further improve the p
7、erformance of the company, and also to offer more reference to real estate related people.Key Words: The Factor analysis,Principal component analysis,Profitability目 录1 绪 论11.1 研究背景及意义11.2 SPSS简介12 分析方法理论32.1 因子分析法32.2 主成分分析法33 房地产上市公司盈利能力分析研究内容53.1 房地产上市公司盈利能力分析样本公司的选择53.2 房地产上市公司盈利能力分析的数据来源63.3 房地产
8、上市公司盈利能力分析财务指标的选择74 因子分析在房地产上市公司中的应用114.1 数据标准化处理114.2 求解所有变量的相关系数矩阵并进行检验114.3 提取公因子134.4 因子旋转144.5 计算因子得分154.6 计算综合评价值175 结论19致 谢20参考文献211 绪 论1.1 研究背景及意义改革开放以来，人民的物质和生活水平在不断地提高，对住房的需求也不断的攀升，促进了房地产行业的崛起。特别是1998年进一步深化城镇住房制度改革以后，伴随着城镇化的快速发展，中国的房地产业得到了快速发展。目前，中国的房地产市场是世界上最大的房地产市场。房地产业在我国国民经济体系中处于先导性、基础
9、性、支柱性产业的地位。房地产业作为国民经济的基本承载体，在整个国民经济体系中具有重要的地位和作用，由于房地产业具有资金投入量大、投资回收期长、资产负债率高等特点，故房地产业的健康发展是近年学界和业界关注的一个焦点，我国房地产业的发展与调控趋势，跟宏观经济及国家大政方针走向息息相关。所以，对房地产企业的盈利能力评价就显得意义重大。对于上市公司来说，盈利能力是企业利用资产创造收益的能力，反映企业的管理水平和经营业绩，是企业发展的动力。盈利能力评价企业在生产经营中的创利水平，它为企业提供生产经营的效果和利润以及为投资者提供资本收益等，反映企业的综合素质。作为财务分析的工具，财务比率是指反映会计报表内
10、在联系的比较分析指标，对上市公司盈利能力采用比率分析。因为财务比率能够揭示会计报表所提供的财务数据不能直接反映的相互关系，并据此对上市公司历史的盈利能力及其未来变动趋势做出判断。因此，以财务比率对公司的盈利能力进行分析是财务分析最富创意的内容1。本文因子分析的变量均是相应的财务比率，选取了在深圳、上海上市的三十家房地产企业的财务报表数据，进行盈利能力分析与评价。1.2 SPSS简介SPSS，最初名为“社会科学统计软件包（Statistical Package for the Social Sciences），随着产品服务领域的扩大和服务深度的增加，现已更改为“Statistical Produ
11、ct and Service Solutions”，意为“统计产品与服务解决方案”，是世界上著名的统计分析软件之一。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。同时，SPSS和SAS（Statistical Analysis System，统计分析系统）、BMDP（Biomedical Programs，生物医学程序）并称为国际上最有影响的三大统计软件。SPSS软件是公认的最优秀的统计分析软件包之一，也是当今世界上应用最为广泛的统计分析软件。它在社会科学、自然科学的各个领域都能发挥巨大作用，并已经应用于经济学、生物学、教育学、心理学、医学以及体育、
12、工业、农业、林业、商业和金融等各个领域。作为统计分析工具，她理论严谨、内容丰富，包括了数据管理、统计推断、趋势研究、制表绘图、文字处理等功能。以上是对统计分析的一些基本理论基础及其统计分析工具SPSS软件的一些简单介绍。综上可知，SPSS是一种功能较全，应用较广的统计分析软件。同时，随着社会的发展，SPSS软件也在不断的更新，功能不断强化，其应用也在不断向着更深更广的方向发展。2 分析方法理论2.1 因子分析法本文研究采用的方法是因子分析法，因子分析法是一种实用的多元统计方法。因子分析法的主要目的是浓缩数据，它通过研究众多变量之间的内部依赖关系来探求被观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量
13、来表示的该数据结构。这些假想变量能够反映原来众多的观测变量所代表的信息，并解释这些变量之间的相互依存关系，我们把这些假想变量称之为因子。1、因子分析的数学模型因子分析的核心是用较少的互相独立的因子反映原有变量的绝大部分信息。设原有P个变量X1，X2，X3，Xp，且每个变量（或经标准化处理后）的均值为0，标准差均为1。现将每个原有变量用K（K0.5，意味着因子分析可以进行，而在0.7以上则是令人满意的值。表4.2 KMO和Bartlett检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.613Bartlett 的球形度检验近似卡方204.192df21Sig.000表4.2是KMO
14、和巴利特球体检验结果。由表可知，KMO值为0.613，说明对该样本可以使用因子分析。巴特利特球体检验的结果为204.192，自由度为21，显著性水平为0.0000.05,拒绝零假设，可以进行因子分析。通过以上检验可以说明用因子分析来进行盈利能力的统计分析可以取得良好的效果。4.3 提取公因子本文采用主成分分析法从七个盈利能力指标中提取公因子。表4.3 公因子方差 初始提取每股收益1.000.978每股净资产1.000.985净资产收益率1.000.901资产报酬率1.000.948资产净利率1.000.964销售净利率1.000.740销售毛利率1.000.784表4.3是用默认的主成分分析法
15、抽取后的公因子方差(共同度)，从中可以看出各变量初始共同度是对每个变量中由所有成分或因素解释的方差的估计，它始终等于1(标准化的结果)，抽取共同度是抽出的公因子所解释的变量方差估计，其取值较大表示抽取出的主成分能很好地代表原变量；反之，某个共同度取值较小则需要重新抽取，从表中看都在70%以上。表4.4 解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %13.51450.20550.2053.51450.20550.2053.08644.09244.09221.57822.54872.7531.57822.54872.7531
16、.67723.95168.04331.20617.23289.9851.20617.23289.9851.53621.94289.9854.4816.87496.8585.1672.38199.2396.031.44599.6847.022.316100.000表4.4是因子解释原有变量总方差的情况。由于指定三个因子，在“提取平方和载入”中提取了三个因子，第一个因子的特征根值为3.514，解释了原有7个变量总方差的50.205%，累积方差贡献率为50.205%；第二个因子的特征根值为1.578，解释了原有7个变量总方差的22.548%，累积方差贡献率为72.753%；第三个因子的特征值为1.2
17、06，解释了原有7个变量总方差的17.232%，累积方差贡献率为89.985%。这三个因子的累积方差贡献率已经大于80%，可以代表原有的7个变量，作主因子进行盈利能力分析。表4.5是因子的载荷矩阵，是因子的核心内容。因子分析模型为：资产净利率=0.928F1-0.305F2+0.098F3资产报酬率=0.914F1-0.333F2+0.039F3净资产收益率=0.876F1-0.366F2+0.017F3每股收益=0.809F1+0.325F2-0.466F3每股净资产=0.334F1+0.752F2-0.554F3销售毛利率=0.302F1+0.548F2+0.626F3销售净利率=0.43
18、8F1+0.518F2+0.529F3由表可知，第一个因子在资产净利率、资产报酬率、净资产收益率、每股收益上载荷很高，第二个因子在每股净资产、销售毛利率和销售净利率有不少载荷，而第三个因子在销售净利率和销售毛利率上有较高的载荷，这三个因子对原有变量的解释作用不显著，实际含义模糊。表4.5 因子载荷矩阵成分123资产净利率.928-.305.098资产报酬率.914-.333.039净资产收益率.876-.366.017每股收益.809.325-.466每股净资产.334.752-.554销售毛利率.302.548.626销售净利率.438.518.5294.4 因子旋转本文采用方差最大法对因子载荷矩阵实施正交旋转。表4.6 旋转因子载荷矩阵成分123资产净利率.965.081.158资产报酬率.964.097.094净资产收益率.945.076.046每股净资产-.077.979.139每股收益.545.820.085销售毛利率.032.047.883销售净利率.162.142.832表4.6是旋转后的因子载荷矩阵，可知第一个因子在资产净利率、资产报酬率、净资产收益率上有较高的载荷，解释为资产运用能力因子F1；第二个因子在每股净资产、每股收益上有较高的载荷，解释为投资者获利能力因子F2；第三个因子在销售毛利率、销售净利率上有较高的载荷，可解释为生产经营能
