基于因子分析法的煤炭上市公司绩效评价

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基于因子分析法的煤炭上市公司绩效评价

作者：刘琼

来源：《经济师》2014年第01期

摘 要：文章运用SPSS17.0软件，对煤炭行业上市公司2007年-2011年的12个财务指标进行了因子分析，并建立面板模型，从中提取出4个具有一定含义的因子，评价了公司的综合经营业绩。评价结果为上市公司的经营决策提供一定的决策依据，并就煤炭行业的发展提出了建议。

关键词：因子分析 绩效评价 煤炭上市公司 中图分类号：F061.5 文献标识码：A 文章编号：1004-4914（2014）01-155-03 引言

煤炭是我国的主体能源，煤炭工业在我国经济建设和社会发展中占有举足轻重的地位，其发展直接关系到国民经济的命脉。然而随着世界经济的发展和全球一体化的进程受国际金融危机影响，国内煤炭需求迅速回落、价格下滑，加之各项政策性增支相继出台，安全成本压力增大，煤炭行业经济效益开始出现下滑。因此研究我国煤炭企业的经营状况具有重要的现实意义。

当前，对企业经营业绩评价的相关研究已趋于成熟，所采用的方法主要有因子分析法、综合评价方法（DEA方法、灰色关联分析等）、财务学方法（EVA方法）和综合评价方法（包含有非财务指标和安全因素指标等多方面）几类。其中，因子分析法因具有让“数据自己说话”的特点，有利于发现企业经营业绩的相关因素，并可为预测提供更多的信息，进而在各方面被多次采用。基于上述优点，本文对我国煤炭上市公司经营业绩进行实证分析时采用因子分析法。

为了更全面地反映企业的长期经营业绩，本文以2007-2011年面板数据作为煤炭上市公司的研究，选取沪市深市股市29家上市公司，采用了面板数据下的因子分析法对煤炭行业的经营业绩进行评价。通过从盈利能力、成长能力、偿债能力、营运能力和现金流量五方面更选取12个指标对其进行研究。

一、面板数据下的因子分析法模型的构建

因子分析更侧重于解释指标变量之间的相关性和协方差关系。其主旨是指标降维、浓缩信息、简化结构，在尽可能少损失主要信息的前提下，使指标体系的分析更加简单有效。传统的因子分析研究，大多是建立在一维数据的基础上，考虑横截面数据或时间序列数据。为了更加

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