创业板首批上市公司业绩综合分析

河南财经政法大学本科生毕业论文

创业板首批上市公司业绩综合分析

院系名称 姓 名 学 号 专 业 指导教师

统 计 学 系 杨 化 云 20064110144 统 计 学 李 霞 讲 师

2010年05月31日

2

摘 要

从2009年3月底中国创业板的明确设立到10月底首批28家公司在深交所创业板挂牌上市，创业板上市公司的业绩状况备受瞩目。在回顾上市公司业绩分析文献的基础上，从财务报告的角度，构建了上市公司经营业绩的综合评价体系。选取深圳证券交易所首批28家创业板企业为研究对象，采用因子分析法与聚类分析法，对其2009年度的业绩进行了综合分析。首先对选取对象的12个基本指标进行主成分提取和因子旋转，确定代表财务效益状况、资产质量状况、偿债风险状况、发展能力状况的四个公共因子，计算因子得分和排名。将四个公共因子进行样品聚类，得出具有经济意义的优劣区分。在财务分析的基础上，对公司所属行业和地区进行简单基本分析，以便更加了解公司特点及核心竞争力。投资者可根据自身投资喜好选择特定股票进行投资，以减少非系统性风险，获取更大收益。

关键词：创业板；业绩；因子分析；聚类分析

I

Abstract

People have been paying close attention to the performances of the companies listed on the ChiNext of Shenzhen Stock Exchange, from ChiNext’s establishment at the end of March 2009 to 28 companies’ first listing on the ChiNext at the end of October 2009. Based on the researches about the performances of listed companies, the evaluation system of listed companies’ performances is established from the point of financial reports. This paper studied 28 companies that first listed on the ChiNext, introduced factor analysis and cluster analysis methods, discussed their performances in 2009. Firstly, this paper extracted 4 common factors from the 12 basic variables, which could represent the companies’ performances, asset qualities, solvency and development capacity, then calculated the scores and ranks of those factors. Secondly, this paper applied sample clustering to the 4 common factors, then distinguished their economic significance. Thirdly, based on the above financial analysis，this paper did some fundamental analysis on the industries and the regions of the companies, to gain more knowledge about their features and competitive advantages. Investors may choose right stocks based on this research and their own habits, so as to reduce nonsystematic risks and earn more profits.

Key Words: ChiNext; performances; factor analysis; cluster analysis

II

目 录

引 言 .............................................................. 1 （一）研究背景 .................................................... 1 （二）国内外研究现状 .............................................. 1

1．国内上市公司业绩的研究状况 ................................. 1 2．国内创业板的研究状况 ....................................... 2 3．国内创业板上市公司业绩的研究状况 ........................... 2 （三）研究目的和意义 .............................................. 2 （四）研究方法 .................................................... 2 一、模型概述与评价指标体系的构建 .................................... 3 （一）模型概述 .................................................... 3

1．因子分析模型 ............................................... 3 2．聚类分析 ................................................... 3 （二）评价指标体系的构建 .......................................... 3

1．体系的基本框架 ............................................. 3 2．修改后的体系框架 ........................................... 4

二、基于因子分析模型的绩效综合评价 .................................. 4 （一）样本数据的选取与处理 ........................................ 4 （二）评价指标的无量纲化处理 ...................................... 7 （三）公共因子个数的确定与解释 .................................... 8 （四）因子得分与排名 ............................................. 10 三、基于因子得分上的聚类分析 ....................................... 12 （一）聚类的过程 ................................................. 12 （二）聚类的经济意义解释 ......................................... 13

1．四家排名最前的公司 ........................................ 13 2．业绩良好的公司 ............................................ 13 3．业绩一般的公司 ............................................ 13 4．业绩较差的公司 ............................................ 14

四、28家公司基本分析 .............................................. 14 （一）行业分布 ................................................... 14

III

（二）地区分布 ................................................... 15 五、结束语 ......................................................... 16 （一）研究结论 ................................................... 16 （二）研究局限性 ................................................. 16 参考文献 ........................................................... 18 致 谢 ............................................................. 19

IV

引 言

（一）研究背景

全球范围创业板市场的发展始于1971年成立的美国纳斯达克。截止2008年底，海外共有47家创业板在运行，分布于五大洲三十多个国家（地区），上市公司总数约9000家，总市值约2万亿美元。中国创业板十年磨一剑，能否后来居上已然成为业界聚焦的热点。创业板市场，着眼于创业，是为了适应自主创新企业及其他成长型创业企业发展需要而设立的市场。各国对此称呼不一，有的叫成长板，有的叫新市场，有的叫证券交易商报价系统，比如美国的纳斯达克、英国的AIM等。与主板市场只接纳成熟的、已形成足够规模的企业上市不同，创业板以自主创新企业及其他成长型创业企业为服务对象，具有上市门槛低，信息披露监管严格等特点，它的成长性和市场风险均要高于主板。创业板主要存在五大风险：一是公司经营上的风险，创业板公司规模比较小，受到市场的影响和冲击比较大；二是技术上存在风险，创业板企业自主创新能力比较强，但有些技术可能失败或者是被新技术所替代，甚至出现核心的技术人员流失等问题；三是规范运作方面的风险，创业板民营企业比较多，还有一些家族企业，一股独大的现象比较明显；四是股价波动的风险，创业板上市公司股本小，股价容易被操纵，容易引起炒作，股价波动的风险较大；五是创业板企业估值的风险，由于创业板有很多的新型行业，还有很多新的经营模式，估值不一定能够估得很准，所以在创业板公司的估值上也存在着风险。中国的创业板先后经历了1998年至2000年末的提出和早期筹备阶段，2000年末到2003年末的停滞阶段，中小企业板市场推出及向创业板过渡阶段，2008年8月进入实质性筹设阶段。2009年10月31日，中国创业板首批28家企业在深圳证券交易所挂牌上市。随着多层次资本市场日趋成熟，人们日益关注上市公司的业绩。公司分析为证券投资基本分析的关键一环。投资于创业板上市公司的投资者能否获得与其承担风险相应的收益，主要取决于证券发行者的财务状况。因此，通过分析比较创业板上市公司的业绩，对投资者、融资者、管理者提供一些理论参考。立论就来源于此。

（二）国内外研究现状

1．国内上市公司业绩的研究状况

国内上市公司业绩的研究多为以行业为基础的研究，辅之以少数的总体状况研究和证券交易所的样本股的研究。府亚军(2005)基于因子分析模型对上海证券交易所医药行业的上市公司经营业绩做出实证研究，指出了由于会计信息失真等因素的存在，因子研究具有局限性。于华(2007)利用聚类分析与主成分分析法对银行板块12只股票的基本资料进行了综合分析。何亮亮等(2007)利用已有的中国

1

上市公司业绩评价报告的相关数据，运用聚类分析对2005年上市公司的行业业绩进行了科学客观的评价。谢思(2007)选取17家金融行业上市公司为研究对象，采用因子分析法与聚类分析法对其2005年度的盈利能力等因素进行了综合分析，在理想的基础上对各上市公司进行了排名，得出按属性的基本分类以及优劣区分。陈倩仪等(2009)从财务报告的角度，构建了证券公司竞争力的综合评价体系；然后采用主成分分析法，对我国的28家创新类证券公司的竞争力进行了综合评价；最后运用聚类分析法，对这28家证券公司进行了分类。

2．国内创业板的研究状况

国内关于创业板的研究多集中于创业板的利弊，创业板的国际对比与启示，创业板对我国经济的总体影响，创业板对构建多层次资本市场的意义。曹冬(2008)从创业板市场的特点和国外相关经验出发, 分析了创业板市场对我国经济的影响；认为应当从制定严宽适度的市场准入制度、加强对上市公司及市场交易的监管、坚决实行严格的退市机制等方面发展我国创业板市场。陈岱松(2008)基于国际比较的视角探讨了我国多层次资本市场的建构，认为应当着力发展主板市场；积极推进创业板市场；进一步发展股份代办转让市场和产权交易市场；积极发展债券市场, 尤其是公司债券市场。李兰云(2009)从创业板推出的必然性、可行性、战略性、风险性等四个方面理性分析了对创业板推出的认识；认为创业板的推出为市场带来了活力，满足了投资者的投资需求和企业的融资需求，完善了多层次的资本体系，但也带来了主板市场风险和制度性风险。

3．国内创业板上市公司业绩的研究状况

由于国内创业板首批上市公司挂牌时间距今很短，关于创业板上市公司业绩状况的研究还不充分。这为笔者研究创业板上市公司的业绩带来了一定的障碍。但由于上市公司业绩的相关研究已经比较成熟，笔者在借鉴已存在资料和统计理论的基础上得以提出创造性的观点。

（三）研究目的和意义

本文选择创业板首批28家上市公司的业绩评价作为论文选题，目的是在对创业板上市公司财务分析的基础上，探索各上市公司的投资价值，为投资者、融资者、承销者、咨询服务者、管理者提供一定的理论参考。通过运用理论模型，从理论和实践两个方面提高自己的专业知识水平。

（四）研究方法

多元统计分析是统计学中的一个非常重要的分支，它通过对多个随机变量观测数据的分析，来研究变量之间的相互关系，以及揭示这些变量统计规律。多元统计分析方法主要包括多元数据图表示法、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、多重多元回归分析、典型相关分析、路径分析、多维标度法等。本文采用的分析方法是因子分析和聚类分析，即常用的两步分析法。这种

2

方法在研究对象问题变量较多，关系较复杂的情况下使用较多。首先我们运用因子分析模型，目的是找出影响创业板上市公司业绩的显著性因素，并给出我国创业板上市公司业绩综合评价的一种方法，然后以各因子为观测指标，用聚类分析法对这些公司作划分，从而给广大的投资者一个直观显性的参考。同时笔者采取定性分析与定量分析相结合的方法对研究对象进行分析，以期得到客观公正的结论。

一、模型概述与评价指标体系的构建

（一）模型概述 1．因子分析模型

在对实际问题的分析过程中，人们往往尽可能多地收集关于分析对象的统计资料，进而能够对问题有比较全面完整的把握和认识。但收集到的资料往往具有比较强的相关性，进而造成大量的信息重叠，影响了统计分析和综合评价的有效性。因子分析法就是解决相关性的一种有效的方法。因子分析模型是利用降维的思想，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多变量统计分析方法。这些综合因子能够反映原始指标变量的绝大部分信息，不会产生重要信息的丢失，综合因子的含义也更为明确，利于进行经济综合分析。

2．聚类分析

聚类分析又称群分析，是一种研究分类问题的多元统计方法。其基本目标是发现样品(或变量)的自然分组方法，从而辨认在某些特征上相似的事物，并把事物就这些特征划分成若干类，使在同一类的事物具有高度的共性，而不同类的事物具有高度的相异性。本文聚类分析中样品间的距离采用欧氏距离，类间距离采取离差平方和法(或称Ward方法)。

（二）评价指标体系的构建

为系统、科学、公正的评价上市公司的经营业绩，提高上市公司监管效率，更好地服务于广大投资者和提高上市公司经营管理水平，中联资产评估有限公司和《财经时报》社组织评价领域有关专家成立“中国上市公司业绩评价课题组”，耗时8 年，借鉴国内外企业绩效评价的体系与方法，结合上市公司的特点，研究制定了中国上市公司业绩评价指标体系。2008年6月6日，上市公司业绩评价指标体系出台。

1．体系的基本框架

中国上市公司业绩评价指标体系由财务效益状况、资产质量状况、偿债风险状况、发展能力状况以及市场表现等五部分指标构成，包括基本指标和修正指标两个层次，共 23项评价指标。

3

（1）基本指标

基本指标是评价上市公司业绩的主要计量指标，是整个评价指标体系的核心。基本指标由净资产收益率、总资产报酬率、总资产周转率、流动资产周转率、资产负债率、已获利息倍数、营业收入增长率、资本扩张率、市场投资回报率以及股价波动率共 10 项计量指标构成。

（2）修正指标

修正指标是从多方面调整完善基本指标评价结果的计量因素，是整个评价指标体系的重要辅助部分。通过修正指标的分析评价，实现对基本指标评价结果的全面调整和修正，形成定量指标评价结果。修正指标由营业利润率、盈利现金保障倍数、股本收益率、资产规模系数、应收账款周转率、存货周转率、速动比率、现金流动负债比率、带息负债比率、累计保留盈余率、三年营业收入增长率、总资产增长率以及营业利润增长率共 13 项计量指标构成。

2．修改后的体系框架

笔者基于客观性、全面性、可操作性的原则，修改并建立如下体系(如表1-1)。

表 1-1 上市公司综合评价指标体系 子系统 财务指标 净资产收益率 X1 总资产报酬率 X2 营业利润率 X3 股本收益率 X4 总资产周转率 X5 流动资产周转率 X6 应收账款周转率 X7 存货周转率 X8 资产负债率 X9 速冻比率 X10 资本扩张率 X11 总资产增长率 X12 财务效益状况 资产质量状况 偿债风险状况 发展能力状况 修改后的体系由12个基本财务指标构成。除上述子系统的四大内容外，还有反映市场表现能力的内容，即股价波动率。鉴于此内容的数据为月度数据，本论文对此暂不讨论，而仅对反映上市公司业绩的财务指标进行定量和定性分析。

二、基于因子分析模型的绩效综合评价

（一）样本数据的选取与处理

本文以2009年10月30日在深圳证券交易所创业板上市的28家公司作为研

4

究对象，选用12个财务指标进行因子分析和聚类分析。整个实证分析采用SPSS软件来实现。相关数据来源于深圳证券交易所公布的28家创业板首批上市公司2009年的年度报表。利用财务分析方法将数据转化为我们所需要的财务指标。所获得的28家公司的财务数据均无缺失。计算得出的创业板首批28家上市公司的财务指标如表2-1，表 2-2，表 2-3所示。

表 2-1 财务效益状况 公司代码 300001 300002 300003 300004 300005 300006 300007 300008 300009 300010 300011 300012 300013 300014 300015 300016 300017 300018 300019 300020 300021 300022 300023 300024 300025 300026 300027 300028 净资产收益率 总资产报酬率 0.1518 0.2168 0.2579 0.1202 0.1607 0.1221 0.1369 0.1646 0.1384 0.1339 0.1624 0.1379 0.1423 0.1205 0.1202 0.1233 0.0913 0.1589 0.1532 0.1342 0.0967 0.1750 0.1442 0.1123 0.1668 0.1539 0.0970 0.1021 0.1533 0.2145 0.2640 0.1114 0.1471 0.1160 0.1419 0.1596 0.1368 0.1135 0.1591 0.1471 0.1562 0.1180 0.1423 0.1359 0.1011 0.1594 0.1493 0.0858 0.0760 0.1168 0.1482 0.0964 0.1620 0.1490 0.1111 0.0861 营业利润率 0.2430 0.3925 0.5794 0.1952 0.1577 0.1351 0.2910 0.4030 0.2400 0.1446 0.2850 0.2364 0.1690 0.2164 0.2035 0.1750 0.1320 0.3749 0.2178 0.0971 0.0956 0.0433 0.2494 0.1517 0.1792 0.4096 0.1682 0.1825 股本收益率 1.0582 3.1900 0.7584 0.5903 0.7527 0.5058 0.7795 1.0077 0.6064 0.5435 1.3346 0.7935 0.5935 0.5588 0.7701 0.5886 0.4967 1.0539 0.7953 0.7068 0.4113 0.8326 0.7155 1.3205 0.7553 1.8691 0.5713 0.3540 计算各财务效益状况指标的公式如式2-1、式2-2、式2-3、式2-4，其中的利息费用可以利用财务报表里的财务费用代替，平均数据利用期初和期末数据进行简单算术平均即可计算。利润总额、营业利润等均可从2009年各公司的财务报表中得出。

净资产收益率X1=净利润/净资产平均余额×100% （式2-1） 总资产报酬率X2=(利润总额+利息费用)/资产平均总额 （式2-2）

5

营业利润率X3=营业利润/销售收入净额×100% （式2-3） 股本收益率X4=净收益/平均资本 （式2-4） 表2-2 资产质量状况指标 公司代码 总资产周转率 流动资产周转率 300001 300002 300003 300004 300005 300006 300007 300008 300009 300010 300011 300012 300013 300014 300015 300016 300017 300018 300019 300020 300021 300022 300023 300024 300025 300026 300027 300028 0.6275 0.5239 0.4587 0.5249 0.8418 0.7234 0.3763 0.4046 0.4982 0.7304 0.5435 0.5617 0.6762 0.5014 0.6707 0.7096 0.6510 0.3898 0.5943 0.7777 0.5917 2.6445 0.5374 0.5326 0.8000 0.3520 0.5333 0.3564 0.6645 0.5463 0.6117 0.6038 0.9496 0.8876 0.4623 0.5171 0.7304 0.8328 0.5734 0.7610 0.9307 0.6188 1.0620 0.8288 0.8144 0.4067 0.8532 0.8256 0.7303 2.7721 0.5581 0.6689 0.8674 0.4479 0.5529 0.5179 应收账款周转率 0.4880 0.4220 0.4154 0.4385 0.6171 0.5700 0.3436 0.3700 0.4570 0.5602 0.4363 0.4885 0.5629 0.4338 0.5826 0.5531 0.5313 0.3320 0.5188 0.5719 0.4927 1.1502 0.4299 0.4574 0.5877 0.3293 0.4270 0.3486 存货周转率 1.2686 1.2786 1.2535 1.2664 1.2452 1.2430 1.2709 1.2635 1.2383 1.2517 1.2756 1.2430 1.2322 1.2595 1.2153 1.2502 1.2460 1.2898 1.2332 1.2573 1.2522 1.1718 1.2780 1.2548 1.2531 1.2688 1.2786 1.2518 计算资产质量状况指标的相关公式如式2-5、式2-6、式2-7、式2-8，其他未知平均指标可以通过财务报表里的期初和期末数据计算出来。

总资产周转率X5 =销售收入净额/总资产平均余额 （式2-5） 流动资产周转率（次）X6=销售收入净额/流动资产平均余额 （式2-6） 应收账款周转率（次）X7=销售收入/平均应收账款 （式2-7） 存货周转率X8 =销售成本/平均存货 （式2-8）

6

表2-3 公司偿债风险状况和发展能力状况指标

公司代码 资产负债率 速冻比率 资本扩张率 300001 300002 300003 300004 300005 300006 300007 300008 300009 300010 300011 300012 300013 300014 300015 300016 300017 300018 300019 300020 300021 300022 300023 300024 300025 300026 300027 300028 0.0823 0.0495 0.0535 0.1950 0.1432 0.1967 0.0784 0.0895 0.0866 0.1312 0.1251 0.0558 0.1551 0.1122 0.1261 0.0390 0.0254 0.0636 0.0817 0.3952 0.3480 0.4268 0.0944 0.1896 0.1512 0.1270 0.1325 0.1419 11.5945 20.7810 15.0241 4.5265 5.5784 3.9011 12.2093 9.2885 8.7788 5.5083 7.3549 17.8665 5.0806 7.2569 8.8771 21.9538 32.9985 15.1243 11.3733 2.0632 2.0316 1.7599 10.4586 4.0614 6.1014 7.3303 6.0792 5.8057 8.5216 8.6766 2.4348 4.9677 4.0067 2.8108 4.4274 4.5063 2.3329 4.3693 4.8320 4.5976 2.4505 3.3238 3.7096 2.2553 3.9637 6.6376 4.1634 2.5273 1.7951 4.6382 7.2732 2.2263 3.3539 6.3848 4.9832 2.3333 总资产增长率 5.5715 5.2586 2.0451 2.6647 2.2478 1.4338 2.9143 2.6132 1.4325 2.4162 2.9265 2.6521 2.0039 1.8192 2.5610 1.8251 3.6935 4.9415 1.8200 1.3813 0.7768 3.0046 4.3500 1.1210 2.5563 3.8898 2.0815 1.6177 计算公司偿债风险状况和发展能力状况指标的相关计算公式如式2-9、式2-10、式2-11、式2-12，其中存货、流动资产、所有者权益等均可从各公司2009年的年度报表中找出。

速动比率X9=(流动资产-存货)/流动负债×100% (式2- 9 ) 资产负债率X10=负债总额/资产总额×100% （式2-10） 资本扩张率X11=所有者权益增长额/年初所有者权益×100% （式2-11） 总资产增长率X12=总资产增长额/年初资产总额×100% （式2-12） （二）评价指标的无量纲化处理

由于各样品或指标的观测值因量纲不同，或量纲相同，但数量级不同，直接用原始数据进行一系列计算就会突出那些绝对值大的变量的作用而削弱那些绝对值小的变量的作用。因此，应首先对原始数据进行无量纲处理。标准化变换公式

7

如式2-13，式2-14所示。

*Xij?(xij?xj)/Var(Xj),(i?1,2,???,n,j?1,2,???,p)， （式2-13）

nnxj?(?xij)/n,Var(Xj)??(xij?xj)2/(n?1),(j?1,2,???,p). （式2-14）

i?1i?1（三）公共因子个数的确定与解释

表 2-4给出了本次分析从每个原始变量中提取的信息。在这12项指标中，主成分几乎包含了原始变量至少85%的信息，可见效果是比较好的。我们得到各主成分因子特征值，因子旋转前后的贡献率及累计贡献率(见表2-5)。

表2-4 公共因子方差表 Zscore(净资产收益率) Zscore(总资产报酬率) Zscore(营业利润率) Zscore(股本收益率) Zscore(总资产周转率) Zscore(流动资产周转率) Zscore(应收账款周转率) Zscore(存货周转率) Zscore(资产负债率) Zscore(速冻比率) Zscore(资本扩张率) Zscore(总资产增长率) 提取方法：主成份分析。

初始 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 提取 .962 .959 .915 .685 .970 .991 .979 .890 .901 .894 .941 .935 表 2-5 总方差分解 成份 合计 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 5.473 2.976 1.417 1.157 .445 .232 .157 .072 .038 .027 .007 .000 初始特征值 方差的 % 45.606 24.801 11.810 9.642 3.704 1.931 1.307 .596 .318 .225 .056 .004 累积 % 45.606 70.407 82.217 91.859 95.563 97.493 98.800 99.397 99.715 99.940 99.996 100.000 提取平方和载入 合计 5.473 2.976 1.417 1.157 方差的 % 45.606 24.801 11.810 9.642 旋转平方和载入 方差的 % 34.202 22.522 20.694 14.440 累积 % 34.202 56.725 77.418 91.859 累积 % 合计 45.606 70.407 82.217 91.859 4.104 2.703 2.483 1.733 提取方法：主成份分析。 8

由于贡献率表明主成分对原始数据信息的反应程度，体现了各主成分的不同重要性。由表2-5我们看出，前四个特征根大于1，保留4个主成分为宜。这四个主成分对原始信息的贡献率依次为34.202%,22.522%,20.694%,14.440%,其累计贡献率达到91.859%>85%，即这4个主成分集中了原始变量信息的91.859%，可见效果是比较好的。这就起到了降维的作用，在信息损失很少的前提下，将原始的12个有信息重叠的指标转化为4个综合指标。我们也可以由表2-4来验证表2-5的结果，即主成分解释总方差的百分比为：

(0.962+0.959+0.915+0.685+0.970+0.991+0.979+0.890+0.901+ 0.894+0.941+0.935)/12=91.859%

图2-1是因子分析结果的碎石图。碎石图的Y轴为特征值，X轴为特征值序号，特征值按大小进行了排序。典型的碎石图会有一个明显的拐点，该点之前是与大因子连接的陡峭的折线，之后是与小因子连接的缓坡折线。分析本例碎石图，明显的拐点为4，可以得出保留前4个因子将能概括大部分信息，前4个因子贡献占总方差的91.859%，说明提取前4个公共因子是比较合适的。

图2-1 碎石图

为了得到每个因子的确切意义，必须分析经正交旋转后的因子载荷矩阵。 从因子的载荷矩阵（表2-6）来看，各因子的实际意义都比较明确。第一个因子中总资产周转率、流动资产周转率、应收账款周转率、存货周转率的系数比较大，而其他指标系数相对较小，可以解释为资产质量状况主成分。可以看出，净资产收益率、总资产周转率、流动资产周转率、应收账款周转率、资产负债率均在因子1的方向上起正的作用，其值越大，公司的资产质量状况越好。第二个因子中净资产收益率、总资产报酬率、营业利润率、股本收益率的系数较大，且

9

为正值，而其它指标系数相对较小，可以解释为财务效益状况主成分。净资产收益率、总资产报酬率、营业利润率、股本收益率越大，财务效益状况越好。第三个因子主要提取了资本扩张率、总资产增长率中的信息，可以解释为发展能力状况。资本扩张率、总资产增长率越大，公司长期的盈利能力趋势即公司的成长性越强。同时，股本收益率对公司的发展状况也具有正的影响。第四个因子主要提取了资产负债率和速冻比率的信息，反映了公司的偿债风险状况。资产负债率是负指标，资产负债率越低，公司所面临的风险越大，公司的偿债风险状况越差。速冻比率是正指标，速冻比率越高，公司所面临的风险越小，公司的偿债风险状况越好。

表2-6 旋转后的因子载荷矩阵 Zscore(净资产收益率) Zscore(总资产报酬率) Zscore(营业利润率) Zscore(股本收益率) Zscore(总资产周转率) Zscore(流动资产周转率) Zscore(应收账款周转率) Zscore(存货周转率) Zscore(资产负债率) Zscore(速冻比率) Zscore(资本扩张率) Zscore(总资产增长率) 1 .147 -.074 -.465 -.119 .961 .984 .975 -.869 .483 -.085 -.092 -.026 2 .945 .920 .789 .451 -.044 -.041 -.092 .030 -.265 .096 .130 .172 成分 3 .220 .181 .192 .681 .085 -.035 -.043 .367 -.108 .201 .949 .897 4 -.016 .275 .198 -.064 -.193 -.139 -.138 .009 -.765 .915 .121 .317 从贡献率来看，各公司业绩的差异主要体现在第一、二、三个因子上(其贡献率分别为34.202%,22.522%,20.694%)，这表明资产质量状况、财务效益状况和发展能力状况是中国创业板公司中最重要的，也是公司和投资者最关注的三个方面。第四个因子的贡献率为14.440%，表明偿债风险状况对公司的经营业绩也有很重要的影响。

（四）因子得分与排名

由因子得分系数矩阵可直接得到4个因子F与原始变量X直接的线性函数关系，从而根据该矩阵可以得到各因子的表达式：

F1?0.067X1?0.046X2?0.082X3?0.020X4?0.249X5?0.262X6?0.258X7?0.243X8?0.013X9?0.124X10?0.014X11?0.064X12F2?0.429X1?0.384X2?0.317X3?0.097X4?0.008X5?0.026X6?0.002X7?0.077X8?0.005X9?0.105X10?0.135X11?0.127X12

10

F3??0.059X1?0.115X2?0.082X3?0.282X4?0.097X5?0.026X6?0.031X7?0.171X8?0.096X9?0.023X10?0.464X11?0.406X12F4??0.132X1?0.066X2?0.040X3?0.206X4?0.005X5?0.055X6?0.061X7?0.176X8?0.470X9?0.658X10?0.051X11?0.112X12

接下来我们计算各个样本在这4个因子上的得分情况，再以各因子的方差贡献率占总方差贡献的比重为权数对因子得分进行加权，得到综合得分。我们对各因子得分及综合得分分别进行排名（如表2-7所示），可以据此评价这些创业板上市公司的经营状况。

表 2-7 综合评价表 公司代码 300001 300002 300003 300004 300005 300006 300007 300008 300009 300010 300011 300012 300013 300014 300015 300016 300017 300018 300019 300020 300021 300022 300023 300024 300025 300026 300027 300028 公司简称 特锐德 神州泰岳 乐普医疗 南方风机 探路者 莱美药业 汉威电子 上海佳豪 安科生物 立思辰 鼎汉技术 华测检测 新宁物流 亿纬锂能 爱尔眼科 北陆药业 网宿科技 中元华电 硅宝科技 银江股份 大禹节水 吉峰农机 宝德股份 机器人 华星创业 红日药业 华谊兄弟 金亚科技 F1 13 16 15 21 4 9 26 23 14 11 22 10 5 20 2 6 3 27 8 12 17 1 18 19 7 28 24 25 F2 17 2 1 24 9 20 13 3 10 22 5 14 8 19 15 18 28 11 7 23 27 12 16 21 6 4 26 25 F3 2 1 28 8 15 22 11 13 27 12 7 14 24 20 18 26 10 3 21 17 23 6 4 19 16 5 9 25 F4 8 11 4 23 18 21 9 14 10 16 22 3 15 13 6 2 1 7 5 28 27 26 12 25 19 24 20 17 F 4 2 3 22 8 21 20 17 19 18 16 7 14 23 6 11 5 12 9 24 28 1 13 26 10 15 25 27

300022、300002、300003、300001，即吉峰农机、神州泰岳、乐普医疗、特锐德这四家创业板上市公司的运营状况很好，即具有很好的发展前景和投资价值；

11

300017、300015、300012、300005，即网宿科技、爱尔眼科、华测检测、探路者运营状况次之；300019、300025，即硅宝科技、华星创业又次之。

三、基于因子得分上的聚类分析

（一）聚类的过程

以上分析得出了创业板首批28家上市公司的具体排名。笔者希望将这28家公司进行分类，以便进一步进行优劣区分。在先进行主成分分析时，在数据窗口中有四个名为fac1_1、fac2_1、fac3_1与fac4_1的变量，这四个变量是创业板28家上市公司相应的第一、二、三、四因子的得分。以这四组得分为原始数据，再次使用软件对样本公司进行聚类分析。

在对这28家上市公司进行聚类时，300002，300003，300017，300022，这四家公司与其余24家公司距离过大，经营业绩十分优秀。因此，为了更清晰地分析上市公司的总体状况，在聚类分析时将这四家公司剔除后重新进行聚类。得到聚类谱系图（如图3-1所示）。

图3-1 聚类图

12

从谱系聚类图可以看出，重新聚类的24家上市公司大体上可以分为三类：第一类为300001、300007、300008、300011、300018、300023、300026；第二类为300004、300006、300010、300014、300020、300021、300024、300027、300028；第三类为300005、300009、300012、300013、300015、300016、300019、300025。

（二）聚类的经济意义解释 1．四家排名最前的公司

吉峰农机、神州泰岳、乐普医疗、网宿科技这四家公司的总得分均位于前五名，与其它公司距离很大，在整个创业板处于绝对领先地位。

吉峰农机在资产质量状况即第一主成分上排名第一，说明吉峰农机的资产质量状况处于绝对强势地位。其主要原因有四：一是2009年首次公开发行股票募集资金净额3.804亿元到位；二是国家奉行相对宽松的货币政策；三是公司经营规模迅速扩张，并未受到经济危机的影响；四是国家补贴的加大及农机补贴政策的深入推广。

神州泰岳在发展能力主成分上排名第一，说明神州泰岳具有极好的发展前景。其主要原因在于大型投资项目的完成。比如，飞信平台大规模改造升级，电信综合网管产品，无限网络优化平台，监控管理平台，运维服务流程管理系统，新一代安全运行管理中心。

乐普医疗在财务效益主成分上的排名第一，说明乐普医疗财务效益处于绝对优势地位。主要原因在于乐普医疗属于医疗器械行业，主营业务为支架系统和封堵器。医疗器械的需求属于刚性需求，公司财务效益不会受到经济危机大的影响，并且会随着市场需求的增加而增加。

网宿科技在偿债风险主成分上的排名第一，说明投资于网宿科技的风险极小，公司具有很强的偿债能力。网宿科技的主营业务是IDC服务、CDN服务和商品销售，属于增值电信行业。其行业和发展特点使得2009年能够募集大量资金，加之以本身的资本构成状况，公司的风险偿债能力达到极高的水平。

2．业绩良好的公司

业绩良好的公司有特锐德、汉威电子、上海佳豪、鼎汉技术、中元华电、宝德股份、红日药业。除上海佳豪属于社会服务业，红日药业属于医药生物业以外，中元华电、宝德股份、特锐德、鼎汉技术、汉威电子均属于机械设备行业。因此，通过因子得分总排名，可以得到，属于机械设备行业的上市公司总体上具有较好的业绩，发展前景也比较好。

3．业绩一般的公司

业绩一般的公司有探路者、安科生物、华测检测、新宁物流、爱尔眼科、北陆药业、硅宝科技、华星创业。这类公司涉及行业较广。探路者属于造纸印刷行业；安科生物和北陆药业属于医药生物行业；华测检测和爱尔眼科属于社会服务

13

行业；新宁物流属于运输仓储行业；硅宝科技属于石化塑胶行业；华星创业属于信息技术行业。因子得分分析发现，这8家业绩一般的公司中，因子综合得分的前两名为爱尔眼科和华测检测，而两家公司均属于社会服务业。因此可以得出社会服务行业是继机械设备行业的又一个总体发展较好的行业。以爱尔眼科为例分析社会服务业的一些总体特点。爱尔眼科的主营业务是各种眼科手术，促使其排名靠前的主要因素有：第一，连锁与规模优势；第二，品牌与服务优势；第三，临床新业务的开发与应用；第四，国家新医改政策的落实。

4．业绩较差的公司

较差类公司有南方风机、莱美药业、立思辰、亿纬锂能、银江股份、大禹节水、机器人、华谊兄弟、金亚科技。这些公司涉及行业更加广泛。南方风机、大禹节水和机器人属于机械设备行业；莱美药业属于医药生物行业；立思辰属于信息技术行业；亿纬锂能属于电子行业；银江股份、华谊兄弟和金亚科技属于传播文化行业。因子综合得分排名前三的有：立思辰、莱美药业和南方风机。莱美药业的主营业务是抗感染类和特色专科类。北陆药业的主营业务为对比剂、降糖药和药品营销。医药行业属于刚性行业，业绩增长能力较低，利润增长能力不能与上述业绩良好的行业相比，但在这些业绩较差的公司中属于优势行业。总体来讲，业绩较差的公司，其资产质量状况一般，而成长能力、财务效益和偿债风险状况较差。因此，这类公司应当将提高产品竞争力、优化公司资本结构及合理利用闲置资本作为改善业绩的重要方式。

四、28家公司基本分析

（一）行业分布

所谓行业，是指从事国民经济中同性质的生产或其他经济活动的经营单位和个体等构成的组织机构体系。分析上市公司的行业分布，可以通过其行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位，了解该上市公司的发展前景及影响力度，预测该公司的未来发展趋势，判断该公司的投资价值，解释该公司的投资风险。笔者根据深交所公布的资料，对创业板首批上市的28家公司的行业分布进行了基本分析（如图4-1）。机械设备行业无论是公司个数还是股本总额上都占有主要地位；信息技术行业虽然公司个数不多，但属于该行业的公司股本总额却与机械设备行业相当；医药生物行业虽然公司个数较多，但该行业公司的股本总额却难以与机械设备行业及信息技术行业相提并论。

根据行业分析中的生命周期理论，行业的生命周期可分为幼稚期、成长期、成熟期和衰退期。机械设备虽然具有很好的盈利能力和较大的规模，但它已经发展到了成熟期。因此，投资者在投资于这类行业时应当选择产品具有竞争力及治

14

理结构更完善的公司。信息技术行业正处于成长期，这类行业的投资前景最好。无论是生产能力和规模的扩张、区域的横向渗透能力还是自身组织结构的变革能力，信息技术行业都是投资者的最佳选择。但是，这类行业的投资风险相对机械设备行业来说较大。生物医药行业处于成长期的初期阶段，风险较信息技术行业大，但发展潜力很大，适合风险承受能力较大的投资者。

创业板首批28家上市公司行业分布100?`%百分比40 %0%公司个数股本总规模类别C7 机械设备G 信息技术C8 医药生物K 社会服务其余行业

图4-1 创业板首批28家上市公司行业分布

28家行业主要分布在电子信息、现代服务、生物医药、环保节能、新材料、新能源六大行业，其中电子信息和现代服务占比达68%。另外，还出现了目前的上市公司尚未涉及的行业，如技术检测、影视制作、医疗连锁、农机连锁以及各种创新模式或业态的结合。

一批具有一定行业地位的企业开始涌现，如立思辰在办公信息系统服务市场占有率占市场第二位、本土企业第一位；华测检测已成为中国规模最大，最具市场竞争力的民营检测机构之一；硅宝科技的制胶专用设备2008年市场份额居第一。

（二）地区分布

不同地理位置的公司，其发展的制约因素也不相同。比如说区位内的自然条件和基础条件，区位内政府的产业政策，区位内的经济特色。将上市公司的价值分析与区位经济的发展联系起来，以便分析上市公司未来的发展前景，确定上市公司的投资价值。笔者根据深交所公布的资料，对创业板首批上市的28家公司的地区分布进行了基本分析（如图4-2）。

28家创业板企业来源于16个省市，主要分布在“三省二市”，即北京、浙江、广东（含深圳）、四川和上海。这五个地方就有17家，占首批创业板公司数量的

15

61%，其中北京最多，有6家；浙江、广东、四川其次，各有3家（深圳1家）；上海2家。另外，东北、西北也涌现出一批创业板企业，其中，东北有1家，西北有2家。由此可见，投资者在进行投资时，在业绩良好的基础上选择经济区位条件较好的上市公司，将大大降低投资风险。而对于地理位置好的中小企业来说，应当抓住机遇，积极上市融资，有效利用创业板资本市场的优越性。

创业板首批28家上市公司地区分布股本总规模类别公司个数0 @`?0%百分比华东

华北华南西南华中西北东北

图4-2 创业板首批28家上市公司地区分布

五、结束语

（一）研究结论

上市公司经营业绩的综合评价是一个复杂的系统评价过程，涉及的指标因素众多，但一些传统的分析评价方法仅限制在经济学类，没有科学的数学方法支撑，使得很多分析判断显得空洞乏力。本文将因子分析与聚类分析模型应用于创业板上市公司业绩评价中是拓展性的研究和探讨。利用两种分析方法进行综合分析，可全面反映上市公司的成长性和盈利能力，有利于缩小投资范围，确定投资价值，降低投资风险。

（二）研究局限性

首先，指标的真实性问题。因子分析的前提是企业发布的财务数据真实可靠，但由于目前上市公司的会计信息失真现象普遍存在，使得财务数据不能真实反映企业的业绩。会计准则的调整、公司主营业务的变更以及公司表外业务的多少均会影响指标的真实性。

其次，指标的规范性问题。针对业绩评价没有固定的、完全规范的指标体系。很多能够对业绩产生较大影响的因素无法用指标准确、客观地衡量。比如公司经

16

理层及从业人员的素质，法人治理结构、上市公司的声誉、上市公司的技术创新能力、国家的产业政策的变化、国际环境的变化。

再次，指标的对象性问题。不同的投资者、不同的信息需求者对一些指标大小的喜好不同。对于债权人来说，希望公司债务比例越低越好；对于股东来说，负债比例越大越好；对于经营者来说，负债比例越大显得公司越具有活力。因此，综合性分析的结果个别时候会对特定人群失去代表性。

最后，公司业绩与资本市场的相关问题。创业板能否成为成功的融资市场，主要在于各项制度和法规的落实情况。未来创业板的发展具有很大的不可测性，这也会对上市公司的业绩产生重大影响。因此，仅仅依靠指标进行定量分析远远不能完全反映公司的业绩状况。新的信息披露政策和投资者保护政策的出台，上市公司转板制度的完善，以及资本市场的预期等都应当作为分析公司业绩的参考。

17

参考文献

[1]王云鹏．中国创业板的开启与香港创业板的启示[J]．财经研究，2009(16):53-55．

[2]创业板首批28家上市公司．创业板首批28家上市公司年报[EB/OL]． http://www.szse.cn/，2009．

[3]张娇．中国创业板市场发展问题研究[D]．北京：北京林业大学，2009． [4]府亚军，黄海南．基于因子分析模型的上市公司经营业绩评价[J]．统计与决策,2005(24)：167-168．

[5]于华．上市公司综合评估的聚类与主成分分析[J]．证券经纬,2007(9):49-50． [6]何亮亮，商鹏．基于多元统计分析的上市公司行业业绩评价[J]．经济论坛，2007(9):117-119．

[7]谢思．金融类上市公司经营绩效分析[J]．2007(10):46-50．

[8]陈倩仪，李青，傅俊辉等．创新类证券公司竞争力的综合评价与分析[J]．改革与战略．2009（1）：97-100．

[9]曹冬．中国创业板市场发展的思考[J]．理论前沿，2008(1):31-32． [10]陈岱松．我国多层次资本市场的制度建构[J]．东北财经大学学报，2008(4):8-11．

[11]李兰云，杜超．浅谈对于创业板正式推出的理性认识[J]．商业文化，2009(9):302-302．

[12]李武．用新标准看上市公司[N]．财经时报，2008-06-16．

[13]于华．多元统计方法在企业盈利能力评价中的应用[J]．商场现代化，

2007(15):155-156．

[14]彭文洁．多元统计分析方法在证券投资分析中的应用[J]．2007(16):173-174． [15]薛玉莲，李全中．财务管理学[M]．北京：首都经济贸易大学出版社,2006． [16]章文波，陈红艳．实用数据统计分析及SPSS12.0应用[M]．北京：人民邮电

出版社,2006．

[17]何晓群．多元统计分析[M]．北京:中国人民大学出版社,2008．

[18]中国证券业协会．证券投资分析[M]．北京：中国财政经济出版社,2009． [19]深交所上市推广部．首批28家创业板企业基本情况[EB/OL]．

http://www.cnki.net,2009．

[20]Takeshi Jingu，China’s Second Board[P]．Nomura Journal of Capital

Markets Winter 2009 Vol.1 No.4．

18

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/x6x8.html