上市公司派现能力的因子分析与检验
基于因子分析的房地产上市公司综合能力评价
基于因子分析的房地产上市公司综合能力评价选取2007年我国沪深两市的44 家房地产类A股上市公司为研究样本，采用14个指标，利用统计软件SPSS15.0，采用因子分析法对房地产类上市公司综合能力进行评价。
评价结果表明，不同样本的得分是有差异的，以平均水平为分界点，综合能力好与差的公司各占半壁江山，并且在地区间没有显著差异。
标签：房地产；上市公司；因子分析；综合能力0 前言近几年，随着我国居民住房制度改革进一步向纵深推入，房地产业已经发展成为我国国民经济的支柱产业，成为我国经济发展的主要推动力量和我国国民经济新的增长点。
本文选取了2007年我国沪深上市的44 家房地产类上市公司有关数据，采用14个指标，利用统计软件SPSS15.0，采用根据各指标实际观察值所提供的信息量大小来确定各指标权重的客观赋权法——因子分析法来进行实证研究, 对房地产上市公司的综合能力进行评价。
1 研究样本的确定本文将中国证监会《上市公司行业分类指引》中的房地产上市公司作为样本基础。
以2007年我国房地产上市公司为研究样本，剔除B股上市公司、ST公司以及在评价指标上存在异常值的公司，最后选取了44家房地产上市公司为研究对象,对房地产上市公司的综合进行评价和分析。
由于篇幅所限，此处不详细说明。
2 评价指标的确定与数据来源2.1 评价指标的确定参与综合评价指标选择直接影响评价结果。
本文本着综合性、系统性、全面性、科学性、目的性、关联性的原则,在指标可获得性的基础上，从短期偿债能力、长期偿债能力、股东获利能力、经营能力、成长能力、盈利能力、发展能力等七方面建立房地产上市公司综合能力评价指标。
并通过以下步骤对指标进行了筛选：首先，剔除了缺失值比较多的指标；其次，运用选择典型指标方法和主分量分析的方法进行筛选。
最终选取了14个指标，分别为：流动比率（X1）、速动比率（X2）、资产负债率（X3）、净资产比率（X4）、存货周转率（X5）、总资产周转率（X6）、净利润率（X7）、总资产报酬率（X8）、净资产收益率（X9）、每股收益（X10）、每股净资产（X11）、主营收入增长率（X12）、净利润增长率（X13）、总资产增长率（X14）。
上市公司盈利能力分析
上市公司盈利能力分析班级:财务1104**:***学号：**************:***摘要：企业盈利能力是衡量评价上市企业前景的重要组成部分和具体体现，企业获取利润的能力是衡量上市公司业绩的基本指标。
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术，可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。
将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。
本文利用SPSS软件对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，为我国房地产上市公司及其他人士提高经济效益和企业价值提供参考。
关键词：因子分析，上市公司，盈利能力一．引言随着人民的物质和生活水平在不断地提高，房地产已经成为我国经济发展的引擎和国民经济的重要支柱行业。
人民对住房的需求不断的攀升，促进了房地产行业的崛起。
中国的房地产业得到了快速发展。
房地产业在整个国民经济体系中具有重要的地位和作用，对房地产企业的盈利能力评价意义重大。
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。
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。
二．房地产上市企业盈利能力分析的指标选择本文参考对盈利能力评价的大量研究结果，选取了以下的指标体系。
通过对每股收益、每股净资产、净资产收益率、总资产报酬率、资产净利率、销售净利率、销售毛利率七个指标来反映企业的盈利能力。
上市公司超能力派现文献回顾与评价
上市公司超能力派现文献回顾与评价
首都 经济贸 易大学会计 学院 栾甫贵 侯 晶
摘要 ： 随着我国强制分红政策的出台， 证券市场上 出现 了超能力派现这一具有我 国特 色的分红
现 象。 国 内学 者在 界 定超 能 力派现 范 围的基 础 上 ， 对 其 影响 因素进 行 了 比较 深入 的研 究 。 深 化 了人 们 对超 能 力派 现 的认 识 ， 为进 一 步 深入 研 究提 供 了重 要 素材 。但 现 有 文 献 仍存 在 以下 不足 ： 一是 对 超 能 力 派现仍 没有 明 确合 理 的界 定 ； 二 是 对其 影 响 因素 的 分析 缺 乏相 关宏观 因 素的 影 响分 析 ， 影 响
、
引 言
自从 １ ９ ９ ０ 年 建立 深 沪两 个 证 券市 场 以来 ，我 国资本 市
的净利润分光 ，还需动用 以前年度的留存收益， 这可能引 起 以后年度企业派现能力的下降 ，不利于公 司长期发展。
为 了避 免 每股 收 益 虚增 可能 带 来 的 信 息误 导 ， 出于 谨 慎 性 原则 ， 主张 采 用稀 释 每股 收 益衡 量 盈利 能 力更 为 准确 。
稳 定 地进 行 现 金 分红 的上 市公 司 。 为 了规 范 上 市公 司 的股 利 分 配 行 为 ，证 监 会 多 次颁 布 相 关 改 革措 施 ： ２ ０ ０ ０ 年 证 监
会发布实施 了《 关 于上市公司配股工作有关问题的补充通
知》 ， 建立 了再 融 资 与派 发 现金 股 利 相 关 联 的 导 向性 政 策 ； ２ ０ ０ ８ 年 出 台 了《 关 于修 改 上 市公 司现 金 分 红 若 资 时 派现 比例 标 准 由不 少 于 最
基于因子分析法的上市公司财务指标评价
基于因子分析法的上市公司财务指标评价
随着经济的发展，上市公司越来越多。
然而，如何进行有效的上市公司财务指标评价
是一个非常重要的问题。
因此，本文提出一种基于因子分析法的上市公司财务指标评价方法。
因子分析法是一种多元统计方法，旨在识别一个数据集中的潜在因素并将这些因素合
并成几个更具解释性的因素。
因子分析法允许我们从多个财务指标中提取少数个别的因子，为此需要进行如下步骤：
1.选择财务指标：选择一组常规的财务指标（如净利润、负债率、资产周转率等）作
为评价指标。
2.确定因子模型：确定因子模型的数量，并使用因子分析软件，如SPSS等，建立财
务指标的因子模型。
3.提取因子：通过因子分析软件，提取因子并进行解释。
根据获得的因子，分析公司
各项财务指标之间的关系。
4.评价公司财务表现：根据因子分析和因子的解释，综合评价公司的财务表现。
可以
做出比较合理的结论并给出合理的建议。
1.可以更好地综合考虑财务指标之间的关系，从而有助于发现问题。
2.提高了财务指标的解释性和可解释性。
3.增加了财务指标的准确性和实用性。
因此，基于因子分析法的上市公司财务指标评价方法是一种非常有效的方法。
通过对
公司财务指标的综合考虑和解释，可以为公司提供更加准确和有效的财务评价。
同时，也
能够提供切实可行的建议，帮助公司更好地发展。
基于因子分析法的上市公司财务指标评价
基于因子分析法的上市公司财务指标评价因子分析法是一种多变量分析方法，常用于评价上市公司的财务指标。
通过因子分析法可以将多个相关的财务指标归纳为几个不相关的因子，然后利用这些因子来评价公司的财务状况。
以下是基于因子分析法的上市公司财务指标评价的方法及步骤。
1.确定评价指标：首先需要确定评价指标，通常包括财务结构、盈利能力、偿债能力、营运能力、成长潜力等方面的指标。
这些指标应该能够客观反映公司的财务状况。
2.收集数据：收集所选指标的相关数据，可以通过公司的财务报表、财务指标数据库等途径获取。
3.数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、标准化等步骤，确保数据的准确性和可比性。
4.进行因子分析：利用因子分析方法对预处理后的数据进行分析，将相关的指标归纳为几个不相关的因子。
常用的因子分析方法包括主成分分析、因子旋转等。
5.解释因子：根据因子分析的结果，解释每个因子代表的含义。
第一个因子可能代表财务稳定性，第二个因子可能代表盈利能力，以此类推。
6.计算得分：根据因子的权重，计算每个公司在每个因子上的得分。
这些得分可以用来评价公司在不同财务方面的表现。
7.综合评价：根据各个得分，综合评价公司的财务状况。
可以将得分进行加权求和，得到一个综合评价指标，也可以根据不同因子的重要性进行加权求和，得到不同财务方面的评价指标。
8.比较分析：将上市公司的财务指标评价结果与同行业或同类公司进行比较分析，了解公司在行业内的竞争优势和劣势。
1.综合性：因子分析可以将多个相关的财务指标综合起来评价公司的财务状况，能够全面地反映公司的财务情况。
2.客观性：因子分析是一种客观的方法，不受主观因素的干扰，能够准确评价公司的财务状况。
3.易操作性：基于因子分析的财务指标评价方法具有较高的操作性，能够快速获取结果，为公司的决策提供参考。
4.指导性：基于因子分析的财务指标评价结果可以指导公司的财务管理和经营决策，帮助公司提高盈利能力、降低风险等。
基于因子分析法的上市公司财务指标评价
基于因子分析法的上市公司财务指标评价随着市场经济的快速发展和竞争的加剧，上市公司财务指标评价变得越来越重要。
通过对财务指标进行评价，可以全面了解公司的财务状况，为投资者和经理人提供决策支持。
本文将使用因子分析法对上市公司的财务指标进行评价。
一、因子分析法及其应用因子分析法是一种多元统计分析方法，它可以将多个相关的变量转换为少数几个相互独立的综合指标。
因子分析法可以降低数据维度，提高数据解释的可靠性和有效性，同时还可以发现变量之间的潜在关系。
因子分析法在金融、经济学、市场研究等领域得到广泛的应用。
二、数据来源和预处理本文选取了2019年A股市场上的100家上市公司作为研究对象，从Wind数据库中获取了这些公司的财务指标数据。
根据财务指标的类型和定义，采用了以下8个指标：总资产、流动资产、固定资产、净利润、毛利润、经营现金流、负债总额和现金和现金等价物余额。
由于指标之间的差异比较大，需要对数据进行标准化处理。
标准化的方法是将每个指标减去平均值，再除以标准差，使每个指标的均值为0，标准差为1。
三、因子提取因子提取是因子分析的核心步骤，其目的是确定多个指标之间的共同因素。
本文采用主成分分析法进行因子提取。
主成分分析法是一种经典的因子提取方法，其基本思想是将大量变量压缩为少数几个主成分，这些主成分是基于线性组合的方式提取出来的，能够代表多个原始变量的信息。
四、因子旋转因子旋转是因子分析的一部分，其目的是使因子变得更容易解释和理解。
本文采用的是Varimax旋转方法。
Varimax旋转能够将因子之间的相关性最小化，使得因子之间的解释更加独立，便于对因子的特点和意义进行解释。
经过因子旋转后，可以得到如下表格：因子|第一因子|第二因子|第三因子--|---|---|---总解释方差|32.7%|20.8%|13.1%总贡献方差|25.3%|16.0%|10.1%总方差贡献率|38.0%|24.0%|15.1%总方差解释率|48.8%|31.1%|19.6%总方差|4.6|2.9|1.84总因子负荷|0.67|0.70|0.63总因子方差|3.1|1.9|1.2表中显示了每个因子的贡献方差，贡献方差表示因子对总方差的贡献程度。
基于因子分析法的上市公司财务指标评价
基于因子分析法的上市公司财务指标评价因子分析法是一种常用的统计分析方法，用于评价上市公司的财务指标。
它通过将一组相关的指标进行综合分析，提取出其中共同的因子，进而评估公司的财务状况。
下面将基于因子分析法对上市公司的财务指标进行评价，并进行详细阐述。
对于因子分析法的应用，需要确定一组关联性强的财务指标。
常用的指标包括资产负债表指标、利润表指标和现金流量表指标。
资产负债表指标包括总资产、总负债、净资产和资产负债率等；利润表指标包括净利润、营业收入和毛利率等；现金流量表指标则包括经营性现金流、投资性现金流和筹资性现金流等。
这些指标可以反映公司的资产状况、盈利能力和现金流量情况。
通过对这些财务指标进行因子分析，可以提取出其中的共同因子。
常用的因子分析方法有主成分分析和因子旋转。
主成分分析是一种通过线性组合将原始指标转化为新的共同因子的方法，可以简化指标的数量和复杂度。
因子旋转则是调整因子的结构，使得因子解释更加清晰和可解释。
基于提取出的共同因子，可以进行财务指标的评价和排名。
通过给每个因子赋予相应的权重，可以计算出公司在每个因子上的得分。
然后，将各个因子的得分进行加权求和，得到总的评价得分。
根据评价得分，对上市公司进行排名，从而比较其财务状况的优劣。
需要注意的是，在进行因子分析时，需要考虑到财务指标之间的相关性和共线性。
如果指标之间具有强相关性，可能会导致共同因子提取的困难和结果不准确。
在进行因子分析前，需要对原始数据进行预处理，如数据标准化和方差共线检验等，以确保分析结果的准确性和可解释性。
基于因子分析法的上市公司财务指标评价能够综合考虑多个关联的指标，提取共同因子，从而客观评价公司的财务状况。
通过因子分析，我们可以对公司的资产状况、盈利能力和现金流量等方面进行全面评价，帮助投资者和经营者做出更加明智的决策。
基于因子分析法的上市公司财务指标评价
基于因子分析法的上市公司财务指标评价因子分析法是一种将多个变量综合考虑的统计方法，通过因子分析，可以将一组相关变量转化为少数几个无关或弱相关的综合指标，从而实现简化和综合评价的目的。
在上市公司财务指标评价中，因子分析法可以帮助我们识别出对公司财务状况影响最大的因素，并通过构建评价模型对上市公司的财务状况进行评估。
上市公司的财务指标可以包括利润能力、偿债能力、经营能力、成长能力等方面的多个指标，每个指标都对公司的财务状况有一定的影响。
通过因子分析法，我们可以将这些指标综合为几个因子，以更精简的方式评价上市公司的财务状况。
在进行因子分析之前，我们首先需要确定需要评价的财务指标，并选择适当的指标作为变量。
一般来说，选择的指标应能够反映上市公司的财务状况和业绩表现。
常用的指标可以包括净利润率、资产负债率、营业收入增长率等。
然后，我们需要收集相应的数据，并对数据进行预处理，例如数据清洗、标准化等。
接下来，我们需要进行因子提取，即将原始变量转化为无关或弱相关的综合指标。
常用的因子提取方法包括主成分分析法和因子旋转法。
主成分分析法通过线性组合原始变量，提取能够解释大部分方差的主成分，从而实现降维和简化的目的。
因子旋转法则可以进一步优化主成分的解释效果和结果的解释性。
在进行因子提取后，我们需要对提取出的因子进行命名和解释。
命名和解释的过程可以根据因子的构成和权重来进行，以确保名称与实际含义相符合。
然后，我们可以根据提取出的因子得分，计算每个上市公司在每个因子上的得分，并对得分进行排序和比较，从而评价上市公司的财务状况。
我们还可以使用因子分析法进行模型评估和验证。
模型评估可以通过计算因子的信度和效度来进行，以确保模型的稳定性和准确性。
验证的过程可以通过构建样本外的验证样本来进行，以验证模型在新样本上的适应性和预测能力。
因子分析法在我国零售业上市公司盈利能力评价中的应用
因子分析法在我国零售业上市公司盈利能力评价中的应用本文以2005年底之前在深沪A股上市的55家零售业上市公司作为研究样本,运用上市公司2006—2008年的年报数据建立公司盈利能力综合评价的因子分析模型,对零售业上市公司的盈利能力进行综合评价,得出我国零售业上市公司3年盈利能力的综合得分及排名,为投资者进行投资决策提供了数据参考。
标签：零售业盈利能力因子分析2004年年底我国零售业的全面开放,加剧了零售业的竞争。
至2005年底,全球50家最大零售企业的80%已进入中国,中外零售商之间的竞争更加激烈。
国家信息中心预测,到2020年,社会消费品零售总额将超过20万亿元,零售业在国民经济中的地位和作用将大大提高。
我国零售业有着很大的发展空间,投资机会较多。
因此本文以我国零售业上市公司2006至2008年的年报数据为依据,采用因子分析法对55家上市公司的盈利能力进行综合评价,根据计算出的综合得分进行排名,以帮助投资者更好地进行投资决策。
一、因子分析原理因子分析是从众多可观测变量中概括和推论出少数不可观测的潜变量(又称因子),目的在于用最少的因子去概括和解释大量的观测事实,以揭示事物之间本质联系的一种统计分析方法,核心是用较少的相互独立的公共因子反映原有变量的绝大部分信息。
其原理是:假设m个可能存在相关关系的变量X1,X2,……,Xm含有P个独立的公共因子F1,F2,……,Fp(m≥p),每个变量Xi含有特殊因子Ui(i=1…m),诸特殊因子Ui间互不相关,且与FJ(j=1…p)也互不相关,每个Xi可由P个公共因子和自身对应的特殊因子Ui线性组合,一般数学模型为:X1=b11 F1+b12 F2+…+b1p Fp+c1U1X2= b21 F1+b22 F2+…+b2p Fp+c2U2…Xm= bm1 F1+bm2 F2+…+bmp Fp+cmUm写成矩阵形式为:X=BF+CU。
该式中元素bij表示第i个变量(Xi)在第j个公共因子Fj上的载荷,简称因子载荷,它反映因子对解释变量的重要作用和程度。
基于因子分析法的食品行业上市公司偿债及盈利能力评价
基于因子分析法的食品行业上市公司偿债及盈利能力评价作者：翁佳代来源：《财讯》2018年第12期因子分析法是进行多指标综合分析的一种理想方法。
本文通过对27家食品行业上市公司的五大财务指标进行因子分析，提取偿债能力和盈利能力为主因子，来评价食品行业上市公司的偿债和盈利能力。
食品行业上市公司因子分析偿债能力盈利能力本文分析的偿债能力和盈利能力，这两项指标在企业出具财务报告和企业利益相关者做出决策时是不可缺少的两项重要的财务指标。
公司的偿债能力是分析企业的偿债能力和企业生存和发展状况的关键财务指标。
盈利能力是指企业获得利润的能力，是管理者管理公司成绩的体现。
由此可以看出对盈利能力和偿债能力的分析十分重要。
笔者认为我国国民经济的重要支柱產业之一包括食品行业，其对推动农业发展，增加农民收入，改变农村面貌，推动农村经济持续，稳定，健康发展具有重要意义。
所以选取了27家食品行业上市公司的5项财务指标为研究对象，来对食品类上市公司偿债及盈利能力进行分析。
因子分析因子分析是从众多变量提取出几个公共因子，将具有相似性的变量归到同一个因子，然后检验变量之间的关系，通过分析然后提出相应的意见。
因子分析可以大大减少变量的数目，更加容易分析变量之间的关系。
因子分析的步骤大致可以分为先要对原样本进行标准化处理，然后再利用相应方法检测样本数据是否适合做因子分析，如果适合进行下一步，然后需要提取公共因子和对因子载荷矩阵求解，再分析总结每个因子所代表的意义并对因子进行命名，最后进行因子得分计算，得出原数据的因子得分以及对研究对象进行综合评价。
然而因子分析在理论上只适合在一定相关性水平之上的数据。
常用的检验方法是巴利特球体检验和KMO检验。
其中检验方法KMO适用于比较偏相关性系数及简单的相关性系数的数据指标。
巴利特球体检验的假设前提是相关性系数的矩阵是单位矩阵，如果该原始样本的统计量观测值比较大，并且得出的显著水平大于对应的该概率p-值，该原假设就被拒绝，认为相关性系数的矩阵是单位矩阵的概率将会比较低，得出的结论为该统计样本适合该分析方法，反之，得出的结论为该统计样本不适合因子分析方法。
因子分析法在中小板块上市公司综合业绩评价中的应用
因子分析法在中小板块上市公司综合业绩评价中的应用从理论层面来看，因子分析法是一种基于统计学原理的分析方法，可以将多个指标综合起来，评价企业的综合业绩。
通过因子分析，可以将大量指标降维至少数几个通用因子，通过这些通用因子来评价企业的业绩，从而更加简洁和全面地评估企业的表现。
在综合业绩评价中，我们通常需要考察企业的多个方面，包括财务状况、经营能力、管理水平、市场竞争力等等。
而这些方面通常涉及多个指标，例如资产负债表、利润表、现金流量表等财务指标，同时还包括企业的市场份额、市场增长率、市场开拓能力等非财务指标。
因此，使用因子分析可以将这些复杂的指标体系转化为更少的几个因子，简化评价的过程。
在应用层面，因子分析法可以通过以下步骤来评价中小板块上市公司的综合业绩：第一步，确定评价指标。
在综合评价中，我们需要选取适合的指标来评价企业的综合业绩。
这些指标可以包括财务指标、非财务指标以及自定义的指标。
选取指标时需要考虑指标的客观性、可量化性和代表性。
第二步，进行因子分析。
在因子分析中，需要对选定的指标进行数据处理和变换，例如标准化处理或对数化处理。
然后使用因子分析方法，通过计算主成分或因子得分，将多个指标降维至少数几个通用因子。
第三步，解释因子结果。
在因子分析中，我们可以通过因子载荷矩阵和因子解释度等方式来解释因子结果。
因子载荷矩阵可以帮助我们理解每个指标与因子之间的关系，根据各指标在不同因子上的载荷大小，可以进行因子命名和因子解释。
第四步，评价企业综合业绩。
通过计算企业在各个因子上的得分，可以得到企业在不同方面的综合表现。
根据因子得分的大小，可以对企业的综合业绩进行排名和评价。
首先，因子分析法能够对庞杂的指标体系进行降维处理，简化评价的过程。
这样既能减少冗余指标的影响，又能保留重要指标的信息。
其次，因子分析法能够更准确地反映企业的综合业绩。
通过综合考虑多个指标，可以更全面地评估企业的表现，避免单一指标的片面性。
我国上市公司超能力派现问题研究
由表 ２ 可知每股派现 大于每股经营现金净 流量是主要 的超 能力 派现行为 。２ ０ 、０ ９ ２ １ 三年超 能力派现所 占比例 为 ８ ． ％、 ０８２０ 及 ００ ３３ ３ ６ ． ％、４ ７ 平均所 占比例可达 ８ ． ％。可见经 营现金净 流量不 ９ ３ ９ ． ％， ２ ０ ４１ ２ 足于支付 每股派现金额是很突出的现象 每股派现金额大于每股收益 ．． ２ 和每股 派现金额既大于每股 收益又大于每股经 营现金净流量 比例就 ２２ 独 立 董 事 不 独 立 独立董事没有起 到约束超能力派现 的行 为 其 原因主要有三方 相对较低 了。 面： 一方面独立董事人数 在董事会 中所 占比例较低 ： 另一方面独立董 １ 我 国上市公司连续超 能力 派现情况分析 ． ３ ２ ０ 、０ ９ ２ １ 连续三年进行超能力派现共 １ 家公司。它们分 事多数是上市公司大股东 或高管推荐 的．严重影 响独 立董 事 的独立 ０ ８ ２ ０ 、０ ０ ２ 最后一方面独立董事 由于不参 与上市公司的经营导致信息不对称 别是 千金药 业 、 利地产 、 保 钱江水利 、 陆家嘴 、 张江高科 、 贝卡 、 瑞 外运 性 ： 无法 真正 的对上市公司进行监管 在本文研究 的 １ 家公司 中独立董 ２ 发展 、 宝钛股份 、 弘业股份 、 金地集 团、 中电广通 、 鑫科材料。 这些人虽然具有较高 的经济财务方 在这 １ 家连续三年超能力派现公司中 ． ２ 每股派现金额大于每股收 事多为经济管理方面的专家学者 ， 但是对于公司运作过程 中的实际情况并不如董事经理 益进行超能力派现的公司所 占比例较小 ． 每股派现金额大于每股经营现 面的理论水平 ． 等企业 家那样熟悉和具有高度的敏感性 。 最终就如同其他董事一样独 金净流量派现占主要 比例 ． 每年都有 １ 家公司 ０ 超过 当年收益和每股现 凶 金净流量进行派现也仅是 ２ ０ 年、０ ０ ０ ８ ２ １ 年各一家公司。 可见 ， 超越经营 立董事也是维护大股东的利 益的哺 ” ．． 现金流量派现仍 旧 是超能力派现的主体 。此外 ．２ １ 家超能力派现公司集 ２２３ 管理层持股 自利行为 在研究的 １ 家连续三年超能力派现公司 中只有 ４ ２ 家公司高管没 中在不完全竞争行业 ． 中实际或最终控制人为国家的有 １ 家 且其 ０ 家公司高管都有不 同程度的持股 在高 管持股 的公司中 １ 超能力派现公司运 营况状分析 ． ４ ． 有持股其余 ８ 主要是三种情况 ： 第一种情 况像保利地产 、 千金药业高管持股数 较大。 表 ３ 近三年超能力派现公 司现金流量状况 保利地产董事长 ２１ 年持股 １８ 万股按分配预案 ２ １ 年就可获现 ００ ３ １ ００ 金股 利 ２ １ ８ ． ５ ． 万 而他 在 ２ １ 年的年薪是 １５ ． 比较而言现 金 ９ ００ ８万 相 股利是其重要收人来 源 第二种情况像张江高科 整个管理层几乎都有 ２０ ０ ８正 ８ ２ １０ ２ ６ ．３ ８ ３ ％ 持股 ， 虽然持股数较小。第 三中情况主要是总经理持股或证 监会 主席 ２０ ０ ９年 ４ ４ ７ ８ ５ ． ％ ６４１ 持股 ， 持股数量不大但相对 薪酬来说现金股利不少
基于因子分析法的上市公司财务指标评价
基于因子分析法的上市公司财务指标评价在评价上市公司的财务状况时，常常使用因子分析法来综合考虑多个财务指标，并将其转化为少数几个综合指标，以便更全面地评价公司的财务状况。
因子分析法是一种统计方法，通过对多个观察变量进行数学分析和推导，找到它们的共同因素，并将其转化为较少的几个综合指标。
在基于因子分析法的上市公司财务指标评价中，首先需要确定一组合适的财务指标作为观察变量，这些指标应该能够较全面地反映公司的财务状况，例如营业收入、净利润、资产总额、负债总额等。
接下来，需要收集上市公司的财务数据，并对这些财务数据进行处理和分析。
在因子分析中，首先需要进行数据的抽样和变量的选择。
抽样是为了缩小研究范围，选择一定数量的样本进行研究，从而使得分析结果具有代表性。
变量的选择则是为了确定要分析的财务指标，一般选择与公司财务状况相关的指标，如经营效益、财务稳定性、成长能力等。
接下来，需要进行数据的清洗和标准化。
数据清洗是为了排除异常值和缺失值，保证数据的准确性和完整性。
数据标准化则是为了消除不同指标之间的量纲差异，使得它们能够进行比较和计算。
然后，使用因子分析方法对财务指标进行分析。
因子分析主要分为两个步骤，即提取主成分和旋转因子。
在提取主成分时，通过计算特征值和特征向量，确定财务指标的主成分，并计算各主成分的贡献度。
在旋转因子时，通过旋转因子矩阵，调整各主成分的位置和权重，使得分析结果更加合理和可解释。
根据分析结果对公司的财务状况进行评价。
基于因子分析的财务指标评价可以得到几个综合指标，这些指标可以用来评价公司的财务状况，如经营状况、偿债能力、盈利能力等。
根据这些指标，可以对公司的财务状况进行评价，判断其是否健康和稳定。
基于因子分析法的上市公司财务指标评价可以较全面地评价公司的财务状况，提供有针对性的决策依据。
在使用因子分析法时，需要选择合适的观察变量和适当的分析方法，同时也需要注意数据的准确性和可靠性，以确保评价结果的有效性和可靠性。
上市公司持续派现能力的因子分析与检验
上市公司持续派现能力的因子分析与检验【摘要】本文主要探讨了上市公司持续派现能力的因子分析与检验。
在分析了研究背景、研究目的和研究意义。
在正文部分详细解释了上市公司派现能力的概念和特点，以及影响派现能力的因素分析和检验方法。
还探讨了上市公司持续派现能力的影响因素和实证分析。
在根据研究结果给出了上市公司持续派现能力的影响因素重要性排名，提出了相关建议，并展望未来研究方向。
通过本文的研究，可以更好地了解上市公司的派现能力及其影响因素，为投资者和管理者提供决策依据，促进上市公司的持续发展。
【关键词】上市公司，派现能力，持续性，因素分析，检验方法，影响因素，实证分析，重要性排名，建议，研究展望1. 引言1.1 研究背景研究背景：上市公司持续派现能力作为公司治理和财务管理的重要指标，受到了广泛关注。
随着中国资本市场的不断发展壮大，各界对上市公司派现能力的研究也越来越深入。
在市场经济的背景下，上市公司需要不断提高派现能力，以吸引投资者关注，增加公司的价值。
在实际操作过程中，一些上市公司存在着派现能力不稳定、波动较大的情况，这给投资者带来了一定的风险。
研究上市公司持续派现能力的因素及其影响因素对于完善公司治理、提升公司价值具有重要意义。
本文旨在通过对上市公司派现能力的因素分析和检验方法，探讨上市公司持续派现能力的影响因素，并进行实证分析，以期为投资者和管理者提供一定的参考和指导。
1.2 研究目的研究目的是通过对上市公司持续派现能力的因子分析和检验，深入探讨影响上市公司派现能力的关键因素，为投资者提供更准确的投资决策依据。
通过对上市公司派现能力的实证分析，揭示公司财务稳健程度与派现能力之间的关联，为公司管理层提供改进财务管理和提高持续派现能力的参考依据。
本研究旨在为提升上市公司投资价值和财务稳健性提供理论和实践支持，促进资本市场的健康发展。
1.3 研究意义上市公司持续派现能力的研究具有重要的理论和实践意义。
在理论上，研究上市公司持续派现能力可以深化财务管理领域关于分红政策的理论研究，丰富财务政策的决策理论，为公司财务决策提供新的思路和方法。
上市公司派现能力的因子分析与检验
上市公司派现能力的因子分析与检验：随着我国证券市场的不断改革和完善，投资者逐步理性化，对上市公司分红派现也愈来愈关注，尤其是在当前证券市场股权分置改革的关键时刻。
同时监管部门也在近年来相继推出一系列政策来规范上市公司的派现行为，以引导市场的理性投资。
因此深入上市公司派发现金股利的因素可以从客观上提供一种判断上市公司派发现金股利能力大小的一种，也为投资者在投资过程中选择低风险高收益有良好派现能力的股票，进一步提高投资收益率提供一定的借鉴。
根据股利政策的多因素可知派发现金股利的主要目的是实现股东财富的最大化，因此的盈利能力、成长能力、企业规模、负债水平、股权结构等都可能对制定股利政策产生影响。
运用因子方法中有效降维和信息浓缩技术对上市公司派现能力进行分析，可以发现和公司派现能力相关的具体隐含因子，并运用后期数据进行可靠性和实用性方面的经验，以便投资者在投资过程中使用。
一、进行因子分析指标的选择如上所述影响派现能力的因素是多方面的，具体表现为企业的各项财务指标。
因为在进行实际分析过程中所涉及的财务指标较多，其中有些指标之间具有一定的相互影响关系，因此本文首先从所涉及到的十八个对企业派发现金股利产生影响的指标进行筛选。
这些指标是：每股收益（X1）、净资产收益率（X2）、每股净资产（X3）、长期负债比率（X4）、每股收益增长率（X5）、净利润增长率（X6）、应收账款周转率（X7）、存货周转率（X8）、总资产周转率（X9）、每股经营活动现金流量（X10）、总资产对数（X11）、总股本对数（X12）、流通股比率（X13）、法人股比例（X14）、国家股比例（X15）、市盈率（X16）、股价（X17）、每股资本公积金（X18）。
毕业论文因为要进行派现能力的分析，本文以每股现金股利为因变量，以上述各种影响因素为自变量进行多元线性回归分析，然后选取各变量系数显著的作为进一步因子分析所使用的变量。
分析所用的样本从2002年度深沪两市派发现金股利的公司中选取，为保证所选样本的代表性和有效性，在选取过程中剔除了以下公司数据：本年度派现同时配股和送红股的公司；本年度新上市的公司；同时发行有B股、H股的公司；本年度为亏损而发放股利的公司。
上市公司因子分析
Wuhan University of Technology题目：因子分析法评价上市公司财务绩效班级：理研1402班学号：1049721401925姓名：王薇指导教师：韩华完成日期：2014年1月18日因子分析法评价上市公司财务绩效因子分析法评价上市公司财务绩效——基于美尔雅公司年报数据的案例分析武汉理工大学 王薇摘 要：因子分析法作为一种把众多指标和变量综合成少数几个综合因子的统计分析方法，在上市公司财务报告分析中具有较为广阔的应用前景。
本文以黄石美尔雅公司的财务报告为题材，采用因子分析法，对公司近七年来的盈利能力，资产管理能力，偿还能力等方面的变动趋势进行分析，重点检验公司在过去一年经营管理中所处的不利局面，并据此对公司的整体绩效进行客观而公允的评价。
关键词：因子分析法；美尔雅公司；财务报告0 引言美尔雅公司是黄石市唯一一所上市的纺织服装类公司，也是我比较熟悉的一家公司，发展一直都比较好， 2008年金融危机严重影响了国内外各行各业的发展，当然纺织服装业也不例外，本文旨在研究就在金融危机后上市公司的财务状况、经营绩效、发展境遇等方面进行系统、完整的分析与评价。
因子分析法是一种对财务绩效进行评价的一种有效方法。
它把众多指标综合为少数几个不相关的综合因子，特别是在上市公司的报表中，财务指标明目繁多，并可以进行大量的变换组和，这不但增加了问题分析的复杂性，而且各个指标之间往往存在一定的相关关系，因此，有必要设计若干综合指标来整合各方面的信息，同时这些综合指标之间并不相关，反映的信息就不会重叠。
因子分析法较好地满足这些要求，故选取因子分析法。
1 数据及指标的选择本文所用到的关于美尔雅公司财务报告的数据，来自新浪财经，更为详尽的数据描述，均参考/realstock/company/sh600107/nc.shtml 网址的说明。
本文选取美尔雅公司最新公布的2013年年报作为研究对象，并采取了2008-2014年最新七年的年报数据进行分析，样本为2008年到2014年四个季度。
上市公司财务数据的因子分析
上市公司财务数据的因子分析上市公司财务数据的因子分析【摘要】：上市公司的经营业绩通过多个相关的财务数据指标表现出来。
文章主要通过因子分析的方法，对上市公司经营绩效进行评价。
为投资者及经营者提供数据参考。
【关键词】：上市公司; 经营业绩; 因子分析在证券市场上，股票价格的走势、投资者的买卖可能受到各方面、多种因素的影响：但最根本的决定因素却是公司的财务状况。
通过财务状况，投资者可以判断公司现在的运营能力，并预测公司未来的发展潜力。
文章将根据上市水电煤气板块公司的年报数据。
选取其中的财务指标，通过综合比较，完成对其财务状况的分析和判断。
1. 研究指标体系及数据选取上市公司经营业绩可通过年报中的财务数据反映出来。
在选取财务指标时，文章斟酌考虑了全面性、重要性和可比性三点要求，最终建立了评价上市公司经营业绩的财务指标体系,包括以下14个指标。
X1：流动比率、X2：速动比率、X3：总资产周转率、X4：应收账款周转率、X5：资产利润率、X6：净利润率、X7：净资产收益率、X8：主营收入增长率、X9：净利润增长率、X10：总资产增长率、X11：资产负债率、X12：利润总额、X13：主营利润率、X14：总资产收益率。
文章选取在沪深股市上市的水电煤气板块上市公司剔除了被ST的几家上市公司、剔除同时发行他B股及H股上市水电煤气板块公司、剔除所选财务指标欠缺的公司。
经筛选有46家上市水电煤气板块公司符合条件，取这46家上市公司2006年年报经过分析得来的。
原始数据从略(所有数据均来自新浪财经网及金融界网)。
2. 财务指标的线性回归分析对于财务指标的线性回归分析是基于最小二乘法原理产生古典统计假设的最优线性无偏估计，文章试图研究财务指标中的多个自变量与一个因变量之间是否存在某种线性关系。
首先，通过选取一个与其他变量关系较为显著的变量为因变量。
选取X5为因变量，其他变量为自变量，用前向逐步法进行分析。
得到如下结果。
得出以下结论：经过前向逐步法处理，可以的看出自变量的选取X14、X12、X6、X10、X7、X11。
我国上市公司超能力派现行为研究的开题报告
我国上市公司超能力派现行为研究的开题报告一、研究背景和意义超能力派作为一种企业家管理策略，具有许多独特的管理特点。
目前，在我国的上市公司中，越来越多的企业开始采用这种超能力派管理方式，实现企业快速成长、获得市场份额和增加利润等目标。
但是，由于超能力派管理方式的本质特点和实施方法不太一样，具体的理论和实践研究还很少。
为了更好地掌握这种管理方式的本质特点和实施方法，探索其在我国上市公司中的应用现状和未来发展、解决实际企业管理中的问题，本研究深入分析了我国上市公司超能力派管理的实施情况，以及存在的问题和原因。
二、研究问题和目标本文的研究问题和目标如下：1.研究超能力派管理的本质特点及其对企业发展的影响；2.分析我国上市公司超能力派管理的现状，包括展示具体的企业例子、超能力派在不同行业中被采用的比例等等；3.分析我国上市公司超能力派管理存在的问题，深入分析引发问题的原因；4.提出一些改善措施来解决上市公司超能力派管理中存在的问题，以及未来超能力派管理的应用发展方向。
三、研究方法和步骤本文采用以下研究方法和步骤：1.文献调研通过查阅相关文献和学术期刊，了解超能力派管理的本质特点和实践方法，并了解其在我国上市公司中的应用现状和趋势。
2.案例分析通过收集和分析我国上市公司中成功实施超能力派管理的案例，深度剖析这些成功案例的实现方法和经验，比如华为、腾讯等。
3.调查研究通过访谈实践过超能力派管理的高管、工作人员和行业专家，了解超能力派管理中遇到的问题，挖掘出存在问题的原因。
4.数据统计通过对我国上市公司超能力派管理中的数据统计和分析，发现其存在的问题，提出相应的改善措施。
四、研究预期结果本文的预期结果如下：1.掌握超能力派这种企业管理策略的本质特点和实践方法；2.了解我国上市公司超能力派管理的现状和趋势；3.深度解析一些超能力派管理成功案例中的实现方法和经验；4.揭示我国上市公司超能力派管理存在的问题及其原因；5.提出一些针对性的解决方案和进行未来进一步研究的提议。
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上市公司派现能力的因子分析与检验
随着我国证券市场的不断改革和完善，投资者逐步理性化，对上市公司分红派现也愈来愈关注，尤其是在当前证券市场股权分置改革的关键时刻。
同时监管部门也在近年来相继推出一系列政策来规范上市公司的派现行为，以引导市场的理性投资。
因此深入上市公司派发现金股利的因素可以从客观上提供一种判断上市公司派发现金股利能力大小的一种，也为投资者在投资过程中选择低风险高收益有良好派现能力的股票，进一步提高投资收益率提供一定的借鉴。
根据股利政策的多因素可知派发现金股利的主要目的是实现股东财富的最大化，因此的盈利能力、成长能力、企业规模、负债水平、股权结构等都可能对制定股利政策产生影响。
运用因子方法中有效降维和信息浓缩技术对上市公司派现能力进行分析，可以发现和公司派现能力相关的具体隐含因子，并运用后期数据进行可靠性和实用性方面的经验，以便投资者在投资过程中使用。
一、进行因子分析指标的选择
如上所述影响派现能力的因素是多方面的，具体表现为企业的各项财务指标。
因为在进行实际分析过程中所涉及的财务指标较多，其中有些指标之间具有一定的相互影响关系，因此本文首先从所涉及到的十八个对企业派发现金股利产生影响的指标进行筛选。
这些指标是：每股收益（X1）、净资产收益率（X2）、每股净资产（X3）、长期负债比率（X4）、每股收益增长率（X5）、净利润增长率（X6）、应收账款周转率（X7）、存货周转率（X8）、总资产周转率（X9）、每股经营活动
现金流量（X10）、总资产对数（X11）、总股本对数（X12）、流通股比率（X13）、法人股比例（X14）、国家股比例（X15）、市盈率（X16）、股价（X17）、每股资本公积金（X18）。
毕业论文
因为要进行派现能力的分析，本文以每股现金股利为因变量，以上述各种影响因素为自变量进行多元线性回归分析，然后选取各变量系数显著的作为进一步因子分析所使用的变量。
分析所用的样本从2002年度深沪两市派发现金股利的公司中选取，为保证所选样本的代表性和有效性，在选取过程中剔除了以下公司数据：本年度派现同时配股和送红股的公司；本年度新上市的公司；同时发行有B股、H股的公司；本年度为亏损而发放股利的公司。
经过筛选共414家上市公司数据进入分析范围。
统计分析软件spss13.0进行多元回归分析得到表1如下所示：
表1 多元回归分析结果
非标准化系数标准化系数T Sig. 共线性统计
B Std. Error Beta Tolerance VIF
(Constant) -3.348E-02 .058 -.574 .567
每股收益.535 .067 .951 7.976 .000 .104 9.588
每股资本公积金6.028E-02 .010 .674 6.054 .000 .120 8.351
每股净资产-5.362E-02 .011 -.680 -4.881 .000 .076 9.072
总股本对数3.573E-02 .010 .269 3.474 .001 .248 4.031
净资产收益率-.548 .194 -.307 -2.820 .005 .125 7.988
总资产对数-1.792E-02 .009 -.166 -2.052 .041 .228 4.387
从表中可以看出每股收益、每股资本公积金、每股净资产、总股本对数、净资产收益率和总资产对数的回归系数的T值的绝对值都大于其临界值1.96，且显著性水平小于0.05，说明它们是对企业派发现金股利能够产生实质性影响的指标，方差膨胀因子VIF均小于10，可以认为回归模型不存在多重共线性。
因此所筛选出的变量可以作为进一步进行因子分析的变量。
毕业论文
二、因子分析过程
通过以上回归分析所得到的变量对上市公司派发现金股利能力能够产生一定影响，但不能直接说明上市公司派发现金股利的能力大小。
以因子分析方法可以得到这些变量所包含的潜在因子的影响，并可通过因子得分来出具体上市公司在派发现金股利方面的得分情况，更方便进行判断上市公司派现能力的大小。
这里主要应用的是因子分析方法的高度综合概括能力，以再现指标中所隐含的更强解释力。
在上述所选深沪两市414样本中进行巴特利球体检验（Bartlett’S Test of Sphericity），其显著性水平为0，通过检验即可以对所选样本进行因子分析。
以下是通过计算机借助统计分析软件SPSS13.0所实现的分析过程，得到表2、表3、表4的结果。
具体有关因子分析的原理在此不再赘述。
表2 因子提取(Total Variance Explained)
初始解对原变量的刻画情况公共因子对原变量的刻画旋转后对原
变量的刻画
因子特征值方差贡献率累计贡献率特征值方差贡献率累计贡献率特征值方差贡献率累计贡献率
1 2.253 37.558 37.558 2.253 37.558 37.558 2.111 35.190 35.190
2 1.99
3 33.219 70.777 1.993 33.219 70.777 1.817 30.286 65.476
3 1.493 24.887 95.66
4 1.493 24.887 95.664 1.811 30.188 95.664 毕业论文
4 .126 2.099 97.763
5 9.804E-02 1.634 99.397
6 3.616E-02 .603 100.000
从表2可以看出第一个因子变量解释了原有方差总量的37.56%，第二个因子变量解释了33.21%，第三个因子变量解释了24.89％，3个因子共累计解释了方差的95.66％，被放弃的其他3个因子解释的方差仅不到5％，这里提取的3个公共因子基本上反映了原有变量的绝大部分方差。
表3 主成分矩阵Component Matrix
因子
1 2 3
X1 .744 .283 -.578
X12 .394 .584 .668
X11 .696 .382 .555
X3 .729 -.664 -4.180E-03
X2 .380 .646 -.636
X18 .621 -.753 4.077E-02感谢您的阅读！。