上市公司业绩的组合主成份评价方法
AHP方法综合评价上市公司经营业绩
AHP方法综合评价上市公司经营业绩AHP方法综合评价上市公司经营业绩摘要：通过分析研究，建立综合评价上市公司经营业绩的六大指标体系：盈利能力指标、偿债能力指标、资产管理能力指标、成长能力指标、股本扩张能力指标和现金流量指标。
用层次分析法构造上市公司经营业绩的层次分析结构模型，并以实例进行应用分析。
1.引言随着证券市场不断完善，投资者越来越趋于理性，越来越关注上市公司经营业绩，上市公司的财务报表是上市公司全部重要信息的浓缩反映，而财务指标是诊断上市公司经营业绩的重要工具。
许多学者通过设立反映上市公司经营业绩的指标体系，并采用多元统计分析的综合评价方法对上市公司经营业绩进行综合评价。
本文通过设立反映上市公司经营业绩的指标体系，并采用AHP法对上市公司经营业绩进行综合评价。
通过对上市公司的板块分析，让企业的投资者和经营者了解该企业在同行业所处的位置，这样可以对上市公司经营者起到激励和鞭策的作用和上市公司的投资者作出投资决策。
2．上市公司经营业绩的综合评价指标体系上市公司经营业绩的综合评价包括：盈利能力评价、偿债能力评价、资产管理能力评价、成长能力评价、股本扩张能力评价和现金流量评价等六大方面18项财务指标，各项指标之间，并不是完全互相独立，有些具有一定的相关性，必须综合考虑。
2．1盈利能力评价评价上市公司盈利能力我们选取四个财务指标：主营业务利润率(C11)、总资产利润率（C12）、净资产收益率(C13)、每股收益(C14)。
2．2偿债能力评价上市公司偿债能力评价我们选取三个财务指标：资产负债率(C21)、流动比率(C22)、速动比率(C23)。
2．3资产管理能力评价对上市公司资产管理能力评价选取三个财务指标：总资产周转率(C31)、存货周转率(C32)、应收帐款周转率(C33)。
2．4成长能力评价评价上市公司成长能力我们只选取三个财务指标：总资产增长率(C41)主营业务收入增长率(C42)、净利润增长率(C43)。
上市电力企业财务状况的主成分分析评价
上市电力企业财务状况的主成分分析评价近年来，随着我国电力市场的不断改革和开放，上市电力企业在市场竞争中扮演着越来越重要的角色。
而随着市场经济的发展，上市电力企业的财务状况也成为投资者及监管部门关注的焦点之一。
为了更全面地了解上市电力企业的财务状况，本文将采用主成分分析法对上市电力企业的财务状况进行评价。
主成分分析是一种多元统计分析方法，通过将多个变量综合起来构造出少量的综合指标（主成分），来解释原始变量的变异程度。
在本文中，我们将选取上市电力企业的净利润、总资产、负债总额、营业收入等财务指标作为分析的对象。
通过主成分分析，我们可以找到能够综合反映上市电力企业财务状况的主要因素，为投资者和监管部门提供更加清晰的决策依据。
在进行主成分分析之前，我们需要对数据进行标准化处理，以消除不同指标之间的量纲和数量级的影响。
标准化处理后，我们将得到标准化后的数据矩阵，然后可以利用主成分分析方法进行计算。
通过主成分分析，我们得出了反映上市电力企业财务状况的主要因素及其对应的权重。
我们发现，净利润、总资产、负债总额、营业收入等财务指标对应的主成分因子载荷较高，说明这些指标对于解释上市电力企业的财务状况具有重要意义。
主成分得分和贡献度分析也表明，这些主成分能够很好地解释原始数据的变异程度，对于反映上市电力企业的财务状况具有较高的可靠性和有效性。
基于主成分分析的结果，我们可以对上市电力企业的财务状况进行评价。
我们可以通过主成分得分对不同上市电力企业的财务状况进行排序和对比，以发现财务状况较好的企业和存在风险的企业。
我们可以通过主成分贡献度分析，发现影响上市电力企业财务状况的主要因素，为进一步分析和预测提供重要依据。
我们还可以根据主成分载荷分析，找出对上市电力企业财务状况影响最大的指标，为上市电力企业的管理和监管提出相关建议。
主成分分析是一种较为有效的方法，能够对上市电力企业的财务状况进行全面而系统的评价。
通过主成分分析，我们可以找到影响上市电力企业财务状况的主要因素，为投资者和监管部门提供科学的决策依据。
基于主成分分析的上市公司经营管理业绩评价
及时调 整 战略提 高经营业 绩 。 二 、 市公 司财 务指标选 取 上 为 了准确 把握 各 上 市公 司的财 务状 况 ， 考虑 到
随着我 国证券 市场 的不断 壮 大和 规 范发 展 ， 上
市公 司的数量越 来越 多 ， 证券 在社 会 经 济生 活 中的
地 位越显 重要 。上 市公 司经 营业 绩 、 财务 状 况 的优
Ｋ ｅ ｒ ｓ： ｆ ａ ｃ ｎ ｘ； ｐ ｉ ｃｐ ｌｃ ｍｐ ｎ ｎ ｎ ｌｓｓ；ｃ ｍｐ ｅ ｅ ｓｖ ｖ ｌ ａｉｎ ｙ ｗｏ ｄ ｉ ｎ ｅ ｉｄｅ ｎ ｒｎ ｉ ａ ｏ ｏ ｅ ｔａ ａｙ ｉ ｏ ｒ ｈ ｎ ｉｅ ｅ ａ ｕ ｔｏ
一
、
上市公 司经营管 理业绩评 价 的意义
２ ０年 １ 月 ０１ ２
Ｄｅ ． ０１ ｅ２ ０
基 于 主成 分 分析 的 上 市 公 司 经 营 管 理 业 绩评 价
彭 亚
（南京 大学 商学院 ， 南京
摘
２０ ９ １０ ３）
要 ： 上 市公 司 的经 营管 理 业 绩 可 以通 过 一 系列 指 标 来 反 映 ， 这 些 个 别 的 指 标 只 能 反 映 公 司 经 营 活 动 但
第１ ０卷
第 ６期
山 东商 业职 业技 术 学 院 学报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＳ ａ ｄ ｎ ｎ ｔ ｕ ｅ ｏ ｏ ｏ ｒ ａ ｈ ｎ ｏ ｇ Ｉ ｓｉ ｔ ｆＣ ｍｍｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏ ｔ ｒ ｅ ａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ
Ｖｏ．１ ＮＯ ６ １ ０ ．
Ｐ ＥＮＧ Ｙａ
（Ｓ ｈ ｏ ｏ Ｂ ｓｎ ｓ ， ｍｉｇＵ ｉ ｒ ｔ ， ａ ｉｇ Ｊａ ｇｕ ２ ０ ９ ， ｈｎ ｃ ｏ ｌ ｆ ｕ ｉ ｓＮａ ｎ ｎｖ ｓ ｙ Ｎ ｍ ｎ ， ｉ ｓ ０ ３ Ｃ ｉ ｅ ｅｉ ｎ １ ａ）
上市电力企业财务状况的主成分分析评价
上市电力企业财务状况的主成分分析评价随着市场经济的不断发展，上市电力企业成为了经济社会的重要组成部分，其财务状况的稳定性和发展水平对整个市场经济的稳定和发展起着至关重要的作用。
因此，对上市电力企业财务状况的评价成为了一项重要的研究课题。
主成分分析是一种多元统计分析方法，可以将多维数据降维为少数几个不相关的综合因素，用于评价上市电力企业财务状况的现状和趋势，具有较高的科学性、实用性和可靠性。
本文将从主成分分析的理论原理、方法步骤和应用实例三方面探讨上市电力企业财务状况的主成分分析评价。
一、主成分分析的理论原理主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种以因子分析为基础的多元统计技术。
其基本思想是通过线性变换将多个相关变量转化为少数几个不相关的综合因素，实现多维数据的降维处理。
主成分分析的目标是找到一个最佳的线性组合，使得这些变量的方差最大，同时这些线性组合之间相互独立。
主成分分析可以用于解释多维数据的相关性，并提取出数据中的主要信息，从而更好的理解数据之间的联系。
二、主成分分析的方法步骤主成分分析的方法步骤包括数据处理、因子提取和解释三个阶段。
（一）数据处理数据处理是主成分分析的基础步骤，其目的是将原始数据进行有效的预处理，以保证主成分分析的可靠性和准确性。
常见的数据处理方法包括标准化和缺失值处理。
（二）因子提取因子提取是主成分分析的核心步骤，其目的是从原始数据中提取出最重要的因素。
通过数学计算，我们可以计算出每个变量对每个成分的影响程度，然后通过降序排列，选取影响最大的成分，即为主成分。
（三）解释解释是主成分分析的最后一个步骤，其目的是解释每个主成分的数学含义，以及对原始数据的解释力度。
一般来说，主成分分析的结果需要进行旋转，使得每个主成分都有含义。
三、应用实例在对上市电力企业的财务状况进行主成分分析时，我们可以从收入、利润、现金流、偿债能力、成长能力、估值等多个维度进行评价。
基于主成分分析法的山西上市企业经营绩效评价
基于主成分分析法的山西上市企业经营绩效评价摘要：目前大部分企业经营业绩评价方法都是为公司的经营者和大股东服务的，而针对中小投资者的理论和方法则相对较少，本文首先利用上市公司提供的财务数据，运用spss软件，采用主成分分析法，为中小投资者建立新的上市公司财务绩效评价模型，并以此对山西上市公司进行评价和排序。
关键词：上市企业经营绩效主成分分析企业绩效评价是指对企业的经营业绩、运营效率等各方面因素的综合评价。
目前国内外比较受重视的经营绩效评价方法有eva，平衡记分卡等方法。
但是，无论是eva还是平衡记分卡，他们主要是针对公司的经营者和大股东进行评价。
而对于市场交易的主体——中小投资者，却没有与之相应的理论和方法来评价上市公司经营业绩。
本文利用上市公司提供的财务数据，运用spss软件，采用主成分分析法，为中小投资者构建一个有效的上市公司经营绩效评价模型。
一、构建经营绩效模型1、主成分分析的原理主成分分析是把反映样本某项特征的多个指标变量化为少数几个综合变量的多元统计方法。
由于原始指标之间肯定存在一定的相关性，这就造成了在构建企业经营业绩评价模型时，会或多或少的影响评价模型的准确性，因此我们需要在构建模型之前，先把原始指标中有关系的指标组成一个新指标，这就是主成份。
当所组成的主成分的累计方差贡献率达到85%以上时，我们就可以认为这些新组成的主成分可以反映企业原始指标的信息。
2、指标的选取本文综合考虑山西上市公司的自身特点，选取山西上市公司的投资与收益能力、偿债能力、盈利能力、经营能力、资本构成五个方面、共计十四个指标来反映山西上市公司的综合绩效。
3、数据的采集与处理本文选取山西省22家非st上市公司的财务数据，所有数据均以2010年财务数据为准。
并对原始数据进行标准化和同向化处理。
二、数据分析本文运用spss软件，对山西省22家上市公司2010年数据进行主成分分析，分别求出各主成分的特征值、贡献度以及累积贡献度。
上市公司经营业绩评价
上市公司经营业绩评价上市公司的经营业绩是评价公司运营状况和财务健康的重要指标，对于投资者来说也是决定是否投资的关键因素之一、经营业绩评价的目的是全面分析公司在一定时间内的运营情况，评估其盈利能力和增长潜力。
下面将从几个方面对上市公司的经营业绩进行评价。
首先，盈利能力是衡量公司经营业绩的关键指标之一、投资者关注的首要问题是公司是否能够实现盈利，盈利能力直接关系到公司的股价和投资回报率。
盈利能力的评价主要通过分析公司的净利润、毛利润率和净利润率等指标来进行。
净利润是公司经营活动后剩余的利润，反映了公司的盈利水平。
毛利润率反映了公司在销售产品或提供服务过程中所获得的利润占营业收入的比例，是衡量公司盈利能力的重要指标之一、净利润率则是衡量公司盈利能力的重要指标之一，展示了公司转化为净利润的能力。
其次，增长潜力也是评价公司经营业绩的重要指标之一、投资者关注的是公司的长期发展潜力，而非短期利润增长。
增长潜力的评价主要通过分析公司的销售收入、利润增长率和市场占有率等指标来进行。
销售收入是衡量公司发展潜力的重要指标之一，反映了公司的市场需求和销售能力。
利润增长率则是衡量公司增长潜力的重要指标之一，能够展示公司盈利能力的可持续性。
市场占有率是衡量公司竞争力和发展潜力的重要指标之一，反映了公司在市场中的地位和竞争能力。
此外，财务健康也是评价公司经营业绩的重要指标之一、财务健康主要通过分析公司的经营活动现金流量、资产负债率和偿债能力等指标来进行。
经营活动现金流量是衡量公司财务健康的重要指标之一，反映了公司的现金流入和流出情况。
资产负债率是衡量公司财务健康的重要指标之一，展示了公司债务与资产之间的关系。
偿债能力主要通过分析公司的资产负债比率和流动比率等指标来衡量，反映了公司偿还债务的能力。
综上所述，上市公司的经营业绩评价需要从盈利能力、增长潜力和财务健康等多个方面进行综合分析。
投资者应该综合考虑公司的财务状况、盈利能力和增长潜力等因素，进行全面的评估和决策。
基于主成分法的房地产上市公司业绩综合评价
Study And Explore研究与探索·一、引言随着我国房地产市场的不断发展，调查上市公司的经营业绩已成为投资者、政府管理部门以及公司内外社会大众共同关心的重要问题。
如何科学、合理地综合评价房地产上市公司经营业绩已成为当前公司业绩评价理论与实践中的一个主要问题。
本文应用主成分分析法进行房地产上市公司业绩评价研究。
二、模型构建在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多会增加课题复杂性。
人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。
在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
主成分分析（ＰｒｉｎｃｉｐａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ，ＰＣＡ）是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法，又称主分量分析。
在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。
主成分分析首先是由Ｋ．皮尔森对非随机变量引入的，此后Ｈ．霍特林将此方法推广到随机向量的情形。
信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。
（一）财务指标的初步处理（１）设上市公司数为ｎ，选取的财务比率共有ｋ个Ｘ１１，Ｘ１２，Ｘ１ｋ，Ｘｉｊ（ｉ＝１，２，…，ｎ；ｊ＝１，２，…，ｋ）代表第ｉ家公司第ｊ项财务比率数据，并对Ｘｉｊ进行标准化处理，得标准分ｔ＝（Ｘｉ－Ｘ軍）／δ。
（２）计算标准化后财务比率ｉ与财务比率ｊ之间的相关系数ｒｉｊ，得到相关系数矩阵为Ｒ＝（ｒｉｊ）。
（３）计算Ｒ的特征值λ和特征向量μ。
因为Ｒ为正定矩阵，故其特征值λｉ都是非负数，将它们依大小顺序排列为：λ１＞λ２＞…＞λｋ≥０；对应于λｉ的特征向量为μｉ（ｉ＝１，２，…ｋ）。
中国A股上市公司股票业绩评价——试用主成分和因子分析法分析
中国Ａ股上市公司股票业绩评价
——试用卡成分和因子分析法分析
◎张举
［内容提要］本文选取了除金融业以外的各行业Ａ股上市公司的财务数据，以资产负债率、经营现金流、每股净资产及账面价值比等指标 作为公司业绩评价的主要指标，在进行主成分分析和因子分析后，得出了净利润、资产负债率倒数等四个主成分，以及股票规模因子、净资 产因子等四个公因子，以期为上市公司的业绩评价提供参考。 ［关键词］主成分分析
第二主成分Ｆ：：Ｆｈ：＝ｕｈｌ２ｘ。＋ｕｈ：２Ｘ：＋ｕｈ３２ｘ，＋
表１：特征值及贡献率
成 份 合计 制始特征值 方尊的％ 需轵‰ 合计 提取平方和载＾ 方若的％ 累积％ 合计 旋转平方和载入 方莘的％ 累秘％
反映的信息量并不充分。因此，我们做进一步研究，固定
所提取的因子的数量，分别查看主成分方差的累计贡献 率，并且得出碎石图。本文发现，当选取４个主成分的个 数时，主成分方差的累计贡献率达到８６．３０６％，可以较充
因子分析
财务报表中数据和指标庞杂，对于财务知识缺乏了 解的投资者难以通过报表对公司股票业绩进行准确的 评价。因此，本文拟通过主成分分析和因子分析的方法 从报表数据中提炼出最能代表股票业绩的主成分和因 子，这对于投资者而言意义重大。 一、变量定义 ｘ。表示标准化后的营业收入，ｘ：表示标准化后的营 业利润，ｘ，表示标准化后的利润总额，ｘ。表示标准化后的 净利润，ｘ，表示标准化后的总资产，ｘ。表示标准化后的净 资产收益率，ｘ，表示标准化后的账面市值比，ｘ。表示标准 化后的每股净资产，ｘ，表示标准化后的经营现金流，ｘ。。 表示标准化后的资产负债率倒数。 二、主成分分析 主成分分析法是指为了达到压缩数据和解释数据 的目的，通过对一组变量的几个线性组合来解释这组变 量的方差和协方差结构的统计方法。主成分分析方法 由Ｐｅａｒｓｏｎ于１９０１年提出，并由Ｈｏｔｅｌｌｉｎｇ于１９３３年进一 步发展起来。主成分分析法在原先提出的所有变量之 间建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两互不 相关的，而且使这些新变量反映的信息尽可能与原有信 息保持一致。 本文选取了除金融业以外的各行业的Ａ股上市公 司，以房地产业、工业、公用事业、商业、综合行业和其他 行业的２０１３年公司个数为比例，利用抽样统计方法，选
主成分法在上市公司财务绩效评价中的运用
０． ６４ ００ ２５ Ｏ．ＯＯ ００ ０Ｏ ２２１ Ｏ Ｏ Ｏ ＯＯ
０． ３ ００ ６０１ ０． ２６ ４ ００ ６ Ｏ．Ｏ ０Ｏ Ｏ Ｏ２１ Ｏ ＯＯ ＯＯ ＯＯ ９ ０００ ２ ９１ ５ ０． ９２ ８ ００ ３ ０．０ ４ ０ ９２ ０．０９ ６ ０ ３
Ｏ． ＯＯ Ｏ ６ ＯＯ ＯＯ Ｏ７ ６ ０． ８７ ９ ００ ７
ｔ Ｓ ａ ｉ ｉ — ｔｔ ｔ ｓｃ １ ３１ ３ ３ ．２ ３
２４１ ３３ ６ —１． ８９ ６６ ０５
Ｐｏ ． ｒ ｂ Ｏ
Ｏ Ｏ１ ７ ５ ０．９５ ０ ２
［ ］ ｅｓ Ｃ， ｒｈ Ｊ ｅ ｏ— ２ Ｊ ｅ Ｍ Ｍｕ ｙＫ ． ｆ ｒ ｎｎ ｐ Ｐ
财务 学等诸 多领 域 的研究 热点 。具体 而 言 ， 为分 行业 （ 金融 银行
业、 制造业 、 农产 品业 ） 和分 规模 （ 有大 型 、 国 中小型 ） 业 的财务 企 法 、Ｖ Ｅ Ａ法等 。本 文在这 些理论 基础 上 ， 首先 构建 我 国上市 公 司
吸纳社会 闲散资 金 、 中力量办 大事 的优 势功 能。对 上市公 司财 评 价体 系构建 。在方法 论上 ， 模糊数 学法 、 金流法 、 集 有 现 因子分析 务进行评 价有 两个最 为关键 的问题 ， 是如何 设计合 理 的财务评 一 价 标准 ； 二是基 于确定指 标 的评 价方法 。 对前者 的研究 ， 国 针 目前 财务 指标评 价体 系 ， 运 用 Ｐ Ａ 主 成分 法 ） 选取 的 上市 公 司 再 Ｃ （ 对
２． ２１１ ３１ —１３１ ２５ ． ００
５．８３ ６ ５ ４７ ９８１ ８ ． ４ ２５ １６３ ９ ． ２３ ５ １０４１ ６ ． ２７ １１ ８ ２ ． ５ ９５ １９ ．９３１ ５ Ｏ －０．０８ ６１ ０ ９
上市电力企业财务状况的主成分分析评价
上市电力企业财务状况的主成分分析评价在中国，上市的电力企业是国民经济的重要组成部分，其财务状况的稳定与发展直接关系着国家的经济发展和人民的生活品质。
对于上市电力企业的财务状况进行评价和分析，可以帮助投资者、政府监管部门和企业管理者更好地理解企业的经营状况，从而制定合理的投资和管理策略。
本文将采用主成分分析方法，对上市电力企业的财务状况进行评价和分析。
一、主成分分析的原理和方法主成分分析是一种多元统计分析方法，它通过将原始变量进行线性组合，得到少数不相关的新变量，这些新变量能够尽可能多地反映原始变量的信息，从而减少变量的维度。
对于财务数据来说，主成分分析可以帮助我们找到最能够代表企业财务状况的几个综合指标，从而更好地理解企业的财务状况。
主成分分析的步骤如下：1. 数据准备：首先需要准备上市电力企业的财务数据，包括资产负债表、利润表、现金流量表等。
这些数据应该是同一时间点或时间段的数据，且要进行数据清洗和标准化处理，确保数据的可比性和可信度。
2. 计算相关系数矩阵：对于准备好的数据，我们需要计算各个变量之间的相关系数或协方差矩阵，以了解各个变量之间的相关性，从而确定主成分的个数。
3. 提取主成分：利用特征值分解或奇异值分解的方法，提取出主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，能够尽可能多地反映原始变量的信息。
4. 主成分旋转：在提取主成分后，通常需要进行主成分旋转，以使得主成分的解释更加直观和可理解。
5. 主成分得分：最后需要计算每个样本在各个主成分上的得分，这些得分可以代表企业在各个主成分上的表现，从而进行综合评价。
二、主成分分析在上市电力企业财务状况评价中的应用我们将以上市电力企业的资产负债表、利润表、现金流量表等财务数据作为主要分析对象，利用主成分分析方法对这些财务数据进行评价和分析，以了解企业的财务状况。
主要应用包括以下几个方面：1. 资产负债状况评价：我们可以利用主成分分析方法提取出反映企业资产负债状况的主成分，包括资产负债比率、流动比率、速动比率等指标，从而评价企业的偿债能力和财务稳健性。
上市电力企业财务状况的主成分分析评价
上市电力企业财务状况的主成分分析评价上市电力企业财务状况的主成分分析评价中，主成分分析是一种多变量统计方法，可以将一组相关联的变量转化为一组彼此独立的新变量。
在评价上市电力企业财务状况时，主成分分析可以帮助我们提取最具代表性的主要因素，并通过这些因素来评估企业的财务状况。
主成分分析可以帮助我们识别哪些变量在解释财务状况方面起着重要作用。
通过计算各个变量与主成分之间的相关系数，我们可以确定哪些变量对于主成分具有较高的贡献。
通过主成分分析，我们可能发现销售额、利润率和资产回报率等变量与主成分之间存在较高的相关性，从而可以推断这些变量在评估企业财务状况中起着重要作用。
主成分分析可以帮助我们排除冗余的变量。
在进行主成分分析时，我们可以通过计算各个变量之间的相关系数来确定它们之间的冗余程度。
如果两个变量之间存在很高的相关性，可以考虑将其中一个变量从分析中排除，以避免冗余的结果。
通过排除冗余变量，我们可以获得更加简洁和解释性强的主成分，从而更全面地评价企业的财务状况。
主成分分析还可以帮助我们对不同的主成分进行权重分配。
通过计算各个主成分的权重，我们可以确定不同主成分在解释财务状况方面的重要性。
如果某个主成分具有较高的权重，那么该主成分对于评估财务状况的贡献也会比较大。
通过权重分配，我们可以更加准确地判断企业财务状况的优劣。
主成分分析还可以帮助我们进行综合评价。
通过计算得到的主成分分数，我们可以将不同企业的财务状况进行比较，并得出评估结论。
如果某个企业的主成分分数较高，说明该企业的财务状况相对较好；而如果某个企业的主成分分数较低，可能意味着该企业的财务状况相对较差。
通过主成分分析的综合评价，我们可以更全面地了解企业的财务状况，并为投资决策提供参考。
主成分分析可以帮助我们评价上市电力企业的财务状况。
通过提取最具代表性的主要因素，排除冗余的变量，进行权重分配以及进行综合评价，我们可以更准确地判断企业的财务状况，并做出相应的决策。
运用主成分分析方法评价上市公司经营管理业绩
更好的估计各财务比率对主成分的作用 ,需引进“因
子负荷量”的概念 ,因子负荷量是主成分 Zi 与原始 指标 Xj 的相关系数ρ( Zi ,Xj) ,因子负荷量揭示了主 成分与各财务比率之间关系的相关程度 ,利用它可
较好地解释主成分的经济意义 。
114 构造财务状况综合评价指数
设选择了 s 个主成分 ,则构造上市公司财务状
基于主成分分析法评价零售业上市公司财务绩效
摘要：本文以2015—2019年在上交所及深交所的20家零售业上市公司为研究对象，以CSMAR数据库及上市公司的年报数据为基础，并运用主成分分析法对财务指标进行筛选，构建零售业上市公司财务绩效评价体系，得出的四个主成分分别从盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力四个维度对零售业上市公司财务绩效进行综合评价。
根据综合得分排名及各主成分的权重分析，结果表明在各个主成分中盈利能力和偿债能力对零售业上市公司的财务绩效影响较大。
关键词：零售业；主成分分析；财务绩效；盈利能力一、引言零售业是国民经济的重要组成部分之一，作为经济发展中较为活跃的因子，其发展变化的速度相较于其他行业来说非常之快。
但随着社会进步，国民生活水平逐步提高，需求也在发生改变。
再加之新冠疫情的爆发，我国传统零售业的发展受到了极大的冲击，为了寻找发展的突破口，纷纷走上转型之路，改变自身的经营模式。
因此，通过对零售业财务绩效进行评价，从而对我国零售业转型、提升业绩水平等方面提出有建设性的建议。
文章选取了行业中具有代表性的20家上市公司，对它们2015—2019年的财务绩效进行主成分分析，分别从盈利能力、成长能力、偿债能力、营运能力方面进行评价，角度较为全面的评价了零售业上市公司2015—2019年的财务绩效水平。
二、主成分分析过程(一)评价体系构建通过相关性分析，选取以下十四个财务指标：流动比率、资产负债率、经营活动产生的现金流量净额／负债、存货周转率、总资产周转率、现金及等价物周转率、资产报酬率、营业净利率、总资产净利率、流动资产净利率、净利润增长率、利润总额增长率、资本积累率、总资产增长率从而构建零售业财务绩效评价体系。
(二)主成分分析适宜性检验进行主成分分析前进行适宜性检验，通过KMO值、巴特利特球形检验来验证原始指标是否适合进行主成分分析。
检验结果，KMO值为0.754>0.7，P值为0.000>0.05，相关系数矩阵与单位矩阵有显著性差异，说明原始数据满足进行主成分分析的条件。
主成分分析法在山西上市企业绩效评价中的应用
主成分分析法在山西上市企业绩效评价中的应用摘要：及时、科学地评价上市公司不仅可以规避财务危机的发生，还可以为广大的利益相关者提供上市公司相对可靠的业绩信息，引导投资者理性投资，更重要的是可以有效地解决股东、经营者和债权人之间的冲突，使公司的代理成本最小化。
文章以企业经营绩效评价的定义作为切入点，按照科学性、配比性、可获得性的原则选出14个常用的财务指标，并通过spss12.0统计软件，利用主成分分析法进行标准化、同趋化处理，得出一个可供中小投资者参考的综合线性评价模型。
关键词：上市公司经营绩效评价主成分分析法中图分类号：f830.91 文献标识码：a文章编号：1004-4914（2013）04-111-02中小投资者是市场的支柱，同时也是市场交易的主体，在接受教育程度不同、对资本市场理解参差不齐的情况下，信息不对称成为妨碍中小投资者作出正确判断的最大障碍。
加之我国对中小投资者保护法规的不完善，这在很大程度上损害了中小投资者的利益。
而目前比较流行的经营绩效评价方法有eva，平衡记分卡、《国有资本金效绩评价规则》等方法或规则。
这些方法或规则的出发点是以公司高层管理者或持股数量较多的股东利益为前提，因为他们很容易得到一些中小投资者难以获得的信息，如市场占有率、客户忠诚度、产品或服务的特性等。
这可以被认为是股东财富最大化这个总体理财目标的一个实际运用，但市场的持续繁荣最终是要靠广大的中小投资者。
笔者力图从中小投资者的实际情况出发，采用主成分分析法，力保在数据信息丢失最少的原则下，对多变量的截面数据进行最佳的综合简化。
利用上市公司提供的财务资料，为中小投资者构建一个客观、科学的经营绩效评价模型。
一、主成分分析的原理及指标的选取（一）主成分分析的原理在实证问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素，在多元统计分析中也称为变量。
因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。
上市电力企业财务状况的主成分分析评价
上市电力企业财务状况的主成分分析评价随着电力市场化改革的深入，上市电力企业财务状况成为投资者关注的重点之一。
为了评价上市电力企业的财务状况，本文运用主成分分析方法对其财务数据进行评价，并对主成分结果进行解释和分析。
数据的选择和处理本文选择了2015年至2020年间7家上市电力企业的财务数据，包括总资产、净利润、营业收入、利润总额、净利润率、资产负债率等7个指标。
为了消除不同企业财务规模差异对结果的影响，采用自然对数变换对原始数据进行标准化处理，使得各指标在同一尺度上进行比较。
主成分分析结果对处理后的数据进行主成分分析，结果显示前两个主成分解释了总方差的68.81%和15.29%。
第一个主成分与企业规模和盈利能力相关性最强，主要包括总资产、净利润、营业收入和利润总额，其特征向量分别为0.52、0.53、0.51和0.47。
第二个主成分与企业负债水平相关性最强，主要包括资产负债率和净利润率，其特征向量分别为-0.69和0.71。
评价分析第一个主成分体现了企业规模和盈利能力的综合状况。
其中，负载最大的企业总资产、营业收入、利润总额及净利润都居于较高位置，说明该企业规模大，盈利能力强。
而另外两家营业收入大，但净利润较少，说明其营销能力强，但成本控制能力不足。
相对而言，资产规模较小的企业虽然利润总额和净利润较少，但资产收益率相对较高，说明管理效率较高。
总体而言，第一个主成分能够体现上市电力企业的综合状况，不仅包括了企业盈利状况，也反映了其规模和管理能力。
第二个主成分反映企业的负债水平和盈利能力之间的关系。
其中，资产负债率高的企业净利润率较低，说明其盈利能力较弱，且债务水平过高。
而债务水平较低的企业净利润率相对较高，表明其盈利能力较强，且财务风险相对低。
总体而言，第二个主成分能够反映企业财务风险和盈利能力之间的关系，对投资者进行风险分析尤为有意义。
结论上市电力企业的财务状况综合评价应考虑企业规模、盈利能力和财务风险等多个维度。
上市公司业绩评价方法
业绩评价计分方法----功效系数法一、介绍功效系数法又叫功效函数法，它是根据多目标规划原理，对每一项评价指标确定一个满意值和不允许值，以满意值为上限，以不允许值为下限．计算各指标实现满意值的程度，并以此确定各指标的分数，再经过加权平均进行综合，从而评价被研究对象的综合状况。
运用功效系数法进行业绩评价，企业中不同的业绩因素得以综合，包括财务的和非财务的、定向的和非定量的。
二、特点（1）功效系数法建立在多目标规划原理的基础上，能够根据评价对象的复杂性．从不同侧面对评价对象进行计算评分，正好满足了企业效绩评价体系多指标综合评价企业效绩的要求。
（2）功效系数法为减少单一标准评价而造成的评价结果偏差，设置了在相同条件下评价某指标所参照的评价指标值范围，并根据指标实际值在标准范围内所处位置计算评价得分，这不但与企业效绩评价多档次评价标淮相适，而且能够满足在目前我国企业各项指标值相差较大情况下，减少误差，客观反映企业效绩状况，准确、公正评价企业效绩的目的。
（3）用功效函数模型既可以进行手工计分，也可以利用计算机处理．有利于评价体系的推广应用。
功效系数法虽然与我国当前企业状况和评价对象的复杂性相适应，能够较为合理评价我国目前企业的财务状况和经营成果，但是功效系数法也存在这一些不足。
首先，单项得分的两个评价标准----满意值和不容许值的确定难度大，不容易操作，理论上就没有明确的满意值和不容许值。
实际操作中一般如下处理,要么以历史上最优值、最差值来分别替代满意值和不容许值；要么在评价总体中分别取最优、最差的若干项数据的平均数来分别替代满意值和不容许值。
但是不同的对比标准得到的单项评价值不同，影响综合评价结果的稳定性和客观性。
其次，若取最优、最差的若干项数据的平均数来作为满意值和不容许值，最优或最差的数据项多少为宜，没有一个适当的标准。
数据项数若取少了，评价值容易受极端值的影响，满意值与不容许值的差距很大，致使中间大多数评价值的差距不明显，即该评价指标的区分度很弱，几乎失去了评价的作用，只对少数指标数值处于极端水平的单位有意义。
我国上市公司MBO的绩效研究--基于主成分分析法
偿债能力指标—— 流动比率 Ｘ 和资产负债率倒数 Ｘ 和 来衡量 。 ， ３ 在检验实施ＭＢ ． Ｏ是否提 高了公司价值方面 我们主要通过 盈利能力指标来反映 ， 选取 了主营业务利润率 ｘ 、净资产收益率 ４ ＭＢ Ｏ是否给管理层提供 了长期 的激励 ，可通过公司成长能 同时收购后管理层 的决策倾 向于长期化 ， 应更注重公司的成长和
情 况 下 ，不 鼓励 上 市 公 司 实行 Ｍ ０的 结论 。 Ｂ ［ 关键 词］Ｍ Ｏ 绩 效 主 成 分析 法 Ｂ
２ Ｍ Ｏ的资金大部分 来源于借贷资金 ，Ｍ Ｏ后有无增加企 业 Ｂ Ｂ ＭＢ Ｏ是 ２ 世纪 ７ ０ ０年代出现的一种杠杆融资并购方式。国外 实证研究证明 ．Ｍ Ｏ能有效降低代理成本 ，激励管理者的经营积 的融资风险和财务风险 ，其偿还债务的能力如何 ，我们主要借助 Ｂ 极性 ，公司经营业绩和价值均得 到显 著提 升。 由于 Ｍ Ｏ在我国尚处于起步阶段 ． Ｂ 与西方经典 的ＭＢ Ｏ相比具 有许 多不 同的特点 。在 国内资本 市场还 不发达 ．融资渠道缺乏 、
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样 本 ，采 用 主 成 分分 析 法 对 ＭＢ 的实 施 绩 效 进 行相 关分 析 研 究 Ｏ
以期 对 我 国 上市 公 司 实施 ＭＢ Ｏ作 出客 观 评价 ， 而说 明 目前 中国 烟 ，可通过持续增长率即净资产增长率 Ｘ 进 、每股公积金 Ｘ 、每
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上市公司业绩的组合主成份评价方法张立华陈洁（河北理工大学经济管理学院，唐山063009）摘要：对上市公司业绩的评价一直是人们十分关注的焦点。
而现行实务中所采用的评价方法又都存在一定的主观性，对此，本文提出另一种系统的评价方法一一上市公司业绩的组合主成份评价方法。
对证券市场上30种股票进行综合评价，通过使统计软件SAS进行计算和分析，得到了这些股票2006年上半年财务状况的排列次序。
关键词：组合主成份；综合评价；财务指标中图分类号：O212；F22 文献标识码：A随着中国证券市场的不断壮大，上市公司的数量不断增加，证券市场在经济生活中的地位越来越重要。
投资者进入股市之后面对的将是上千只不同行业，不同背景的股票。
众多投资者除了进行政策分析外，还希望对这些股票进行客观的评价，特别是长线投资者更希望选择那些业绩优良的股票。
另外，我国证券市场的日益规范化，上市公司的经营业绩成为股东、债权人、政府管理部门、证券分析人士乃至公司员工关心的主要问题。
正确、公允地评价上市公司经营业绩的重要性也成为财务分析人员的共识。
现行实务中经营业绩评价方法存在的一个缺陷是：评价体系中各财务指标的权重都是依据主观或经验判定事先设定好的，这难免会给评价结果带来一定的主观性。
本文试运用组合主成份分析方法，提出一种依据财务指标内部结构关系来评价上市公司业绩的方法。
1.现行上市公司业绩的评价方法目前，在国内上市公司业绩评价中享有较高声誉的评估机构是中国诚信证券评估有限公司。
自1996年来，该公司与《中国证券报》合作，每年对上市公司的业绩进行综合评价。
其评价的方法为综合指数法，选取的指标包括:净资产收益率、资产总额增长率、利润总额增长率、负债比率、流动比率和全部资本化比率[1]。
这种评价方法的原理是：各上市公司的最后得分是在各单项指标考核评分的基础上，乘以每项指标的权数，然后相加得到总评分。
其评价体系如下:表1中国诚信公司业绩评价财务指标体系指标净资产收益率资产总额增长率利润总额增长率负债比率流动比率全部资产优化率权重55% 9% 13% 7% 7% 9% 此外，财政部、国家经济贸易委员会、人事部、国家发展计划委员会等四部委于1999年6月联合颁布了《国有资本金效绩评价规则》，其中，工商类竞争性企业绩效评价指标体系由基本指标、修正指标、评议指标三个层次构成，也采取综合评分的方法[2]，该指标体系如下表2。
表2 财政部等四部委联合颁布的企业绩效评价体系财政部等四部委颁布的这套绩效评价体系相对于原评价体系（1995年颁布）有相当大的改进，考核指标划分为三个层次，指标由原来的8项拓展为32项，意在增加新评价体系的适应性，并全面考虑各因素的影响。
可是，上述两个评价体系都是一种加权的加法合成法。
这种方法要求各个评价指标之间相互独立，但从上述两个评价体系中所应用的财务指标看相关性较强。
另外一个非常突出的问题是主观赋权。
这样人为地给定权数，一方面会导致对某一个因素过高或过低的估计，使评价结果不能完全反映上市公司的真实情况，另一方面会诱使上市公司粉饰或片面追求权重较高的指标。
本文下面提出的一种评价上市公司经营业绩的组合主成份评价方法将能很好地弥补这些缺陷。
2．上市公司业绩的组合主成份评价方法概要现实生活中，人们常常遇到多指标问题。
而在大多数情况下，不同指标之间具有一定的相关性，这就增加了分析处理问题的难度。
于是统计学家们就设法将指标重新组合成一组相互独立的少数几个综合指标来代替原来指标，并且反映原指标的主要信息，这种将多指标化为少数独立的综合指标的方法称为组合主成份分析方法。
下面我们将把这种分析方法运用于上市公司业绩评价之中。
该种评价方法的第一步要建立相应的模型。
设有n 个样本，每个样本由p 个指标（),,,21ip i i x x x 表示，则原始数据构成一个p n ⨯维的矩阵。
进而得到标准化矩阵)(ij Z Z =，然后求Z 的相关矩阵p p ij r R R ⨯=)(,，最后求相关矩阵R 的特征值021≥≥≥≥p λλλ 和对应的特征向量，按主成分法提取公因子。
一般根据累计贡献率%80/11≥∑∑==pj jk j j λλ，提取前R 个主成分为公因子，也称为初始因子[3]。
一般初始因子不易解释，常作最大方差旋转，以便能够得到一个简单的结构。
最理想的结构是每个变量只在一个因子上有较大的载荷，而其余因子载荷较小。
各因子中具有较大载荷的变量作为一组，所有的变量都分别归于某一组中，每一个变量仅归于一个因子，各组间的变量也是线性无关的[1]。
最后分别对各组变量进行主成分分析。
由于各组内的变量极其相关，故只取第一主成分也就是综合主成分即可代表，求出各组第一主成分的得分),2,1(k j C j =[4]。
通过上述步骤我们把p 个变量指标分为k 个组，以各组的第一主成分得分),2,1(k j C j =为各组的得分，以（4）中因子旋转后各因子的方差贡献率为权重。
),,2,1(1k j W kj j jj =''=∑=λλ，建立综合评价模型),2,1(,1n i C W F j kj j ==∑=，最后根据综合得分的多少进行排序[5]。
根据上面的模型，本文把在上证指数中的前30只股票作为样本，将主营业务收入（X1）、主营业务利润（X2）、利润总额（X3）、净利润（X4）、总资产（X5）、净资产（X6）、净资产收益率（X7）、每股净资产（X8）、每股资本公积（X9）、每股收益（X10）。
这样得到了30*10的原始数据阵（略），我们以样本的相关矩阵为依据，采用主成分法提取初始公因子，在采用最大方差旋转方法得到的因子载荷矩阵，见表3：表3初始因子负荷系数 表4 最大方差旋转因子负荷系数由表3可以看出初始因子载荷矩阵系数很难解释各个主成分，况且X8、X9的载荷系数为负，也就意味着每股净资产和每股资本公积金增加时，该公司的综合业绩得分就会下降，这与实际情况是不符的。
所以通过最大方差旋转后在各因子中负荷系数较大的变量作为一组（表4），则分为以下三组。
（X2,X3,X4,X5）、（X1, X6,X7）、（X8,X9,X10）。
然后分别对这三组变量进行主成分分析，由于各组变量的第一主成分贡献率都达到80%以上，故各组都只取第一个主成分列于表5。
变量 初始因子负荷系数PROC 1PROC 2PROC 3X1 0.9361 -0.0858 0.0749 X2 0.8950 -0.0958 0.0686 X3 0.8989 -0.0589 -0.1446 X4 0.6980 0.3164 0.2288 X5 0.7831 -0.0479 -0.0624 X6 0.5554 -0.0509 0.5762 X7 0.2881 0.7784 -0.3474 X8 -0.1713 0.9052 0.2839 X9 -0.3029 0.3283 0.8122 X10 0.1099 0.8503 -0.3463 方差 4.9797 2.3862 1.3458 累计贡献 率（%）49.797074.061690.6360变量 最大方差旋转因子负荷系数 I 1I 2I 3X1 0.1892 0.8795 0.1481 X2 0.8667 0.3058 0.0915 X3 0.9625 0.4035 -0.0230 X4 0.9005 0.2389 0.3994 X5 0.9662 -0.1744 -0.1359 X6 0.0085 0.9072 0.9894 X7 -0.2188 0.9437 -0.2067 X8 0.3132 -0.2270 0.9385 X9 0.2130 -0.5452 0.9544 X10 0.3579 0.5786 0.8957 方差 5.4870 2.22751.1277累计贡献 率（%）54.871077.1454 88.4228由表4和表5我们建立如下综合评价模型3211277.12275.24870.51277.11277.12275.24870.52275.21277.12275.24870.54870.5C C C F ++++++++=321,,C C C 分别为：543214779.04773.05430.05247.0z z z z C +++= 76124857.05463.05078.0z z z C ++= 109833976.04988.05489.0z z z C ++=注：这种评价方法不一定要求使各因子必须具有实际意义，而且只在用第一主成分进行评价达不到理想效果时才使用。
将各评价单元的标准化后的数据代入上式就可求出各个上市公司的综合业绩的得分，见表6。
表6 按综合得分之值排序 股票名称 综合得分 股票名称 综合得分 股票名称 综合得分 民生银行 2.1064 上港集箱 0.0232 天津港 -0.3402 宝钢股份 1.7943 清华同方 0.0055 山东基建 -0.3599 招商银行 1.0035 中信证券 0.0021 南方航空 -0.3767 中国联通 0.7457 四川长虹 -0.0311 悦达投资 -0.4320 华能国际 0.4657 上海电力 -0.0994 东方明珠 -0.4978 山东铝业 0.4334 上海汽车 -0.1091 广电电子 -0.5304 XD 上海机 0.1404 福建高速 -0.2402 方正科技 -0.5616 长江电力 0.0662 广电信息 -0.2688 张江高科 -0.5817 武钢股份 0.0643 哈药集团 -0.2723 爱使股份 -0.6446 伊利股份0.0508原水股份-0.3096金杯汽车-1.2462综合得分为正代表这些上市公司的业绩处于所研究样本的整体平均水平；同理，这里的综合得分小于0并不代表综合业绩小于0，而是代表这些上市公司的综合业绩低于所研究的样本的整体平均水平，表现为综合得分小于0。
由以上分析结果可知，上证50指公司2006上半年经营业绩差距很大，如综合得分最高的和最低的相差3.3526。
但是总体而言上证50指公司的综合得分呈相关区间内的正态分布，但由于上证50指涉及的都是效益历来较稳定的国有大中型或其它类型企业，且未考虑ST 公司(specical treat 公司)的情况，因此，上述分析结果还不足以代表整个上海股市2006上半年经营业绩情况。
但在上证50指数公司范畴内部，这种分析是有意义的。
一方面它可以为上证指数专家委员会进行成份股筛选的科学决策提供参考依据，另一方面也可为投资者进行投资决策提供参考。
3． 小结从表6可以看出，面对上市公司财务报表中众多的指标，使用多元统计分析中的组合主成份分析法，可以计算出个股综合业绩的综合得分，结果可靠。