基于因子分析法的白酒业上市公司经营业绩实证分析

蒋 昊1，李昭华2

（兰州商学院，甘肃 兰州 730020）

摘 要：随着证券市场的不断完善，管理者和投资者对上市公司业绩的关注不断加强.2013年，限制三公消费对白酒企业产生了巨大的影响，文章以我国14家白酒类上市公司为研究对象，利用因子分析方法对其经营业绩进行综合分析并得出相应结论，以期对有关财务信息的使用者提供决策依据.

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关键词 ：白酒企业；经营业绩；因子分析

中图分类号：F830.91；F832.5 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2015）01-0055-03

2012年国内白酒行业负面消息不断，从塑化剂风波到政府对三公消费监控力度的加大，使白酒行业遭遇前所未有的冲击，而有分析人士认为，2013年白酒行业处境仍将较为艰难.

日前，上市公司2013年年报已全部落下帷幕，盘点白酒类上市公司业绩，14家白酒上市公司2013年平均净利润同比下降超六成.在这种情况下，投资者们加大了对白酒类上市公司的关注，尤其是对上市公司经营业绩的关注，因此如何正确、公允的评价上市公司的经营业绩具有重要意义.目前，对上市公司业绩评价方法主要有单指标法和多指标法.本文采用多指标法中的因子分析法对白酒类上市公司业绩进行评价.

1 因子分析

因子分析是一种数据简化技术.它通过研究众多变量之间的内部关系，探求观测数据中的基木结构，并用少数几个独立的不可观测变量来表示其基木的数据结构.这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息，不会产生重要信息丢失，并且它比原始指标变量的数量大为减少，综合因子的含义也更为明确，有利于进行综合分析和评价①.本文将反映企业经营状况的财务指标放入一个有机整体之中，采取因子分析法进行综合，对白酒业主要上市公司经济效益的优劣作出评价和判断.

根据白酒行业上市公司业绩分析的实际情况整理出因子分析的步骤如下：首先建立指标体系和原始矩阵，将原始数据标准化得到标准矩阵，然后计算相关矩阵的特征值，根据累计贡献率（一般要大于90%）确定因子的个数，建立因子载荷矩阵，计算各因子得分和综合得分，最后根据得分给出相应的评价.

2 数据的选取与实证研究

2.1 指标选取

评价指标的选择是建立上市公司经营业绩综合分析评价系统的关键与核心，评价指标的选择关系到能否真实全而地反映上市公司经营业绩，从而影响上市公司经营业绩综合评价的最终结果.指标的选择要能够分别反映企业的偿债能力、发展能力、经营能力、获利能力.本文结合白酒企业的特点，选择了资产负债率、股东权益比率、流动比率、速动比率、应收账款周转率、存货周转率、净资产收益率、净资产增长率、每股收益、总资产周转率、总资产收益率、总资产增长率、主营业务收入增长率、净利润增长率等14个评价指标.

2.2 数据收集

对于目前中国证券市场沪、深两市众多的白酒类上市公司，本次研究选取了14家具有代表性的上市公司的数据作为样本，所有指标的原始数据均来自网易财经网公布的各公司2013年的年报.

2.3 因子模型的检验结果

2.3.1 提取因子

应用多元统计软件spss.13对标准化后的数据进行了因子分析，得到特征值和累计贡献率如表1所示:

从表1可以看出，由于前4个特征值的累积方差已经达到91.22%，说明前4个因子已经代表原始数据的绝大多数信息.故取前4个特征值建立因子载荷矩阵，如表2:

通过因子载荷矩阵可以得出因子载荷模型：

X1=0.1760F1+0.4293F2-0.0564F3-0.0913F4

X2=-0.1797F1-0.4160F2-0.0335F3+0.3078F4

X3=-0.1729F1-0.4271F2+0.0611F3-0.2026F4

X4=-0.2435F1-0.3106F2+0.1482F3-0.5284F4

X5=-0.2837F1+0.0387F2-0.4179F3-0.0757F4

X6=-0.1160F1+0.1400F2+0.5748F3-0.3479F4

X7=-0.3872F1+0.04198F2+0.1112F3+0.1672F4

X8=-0.3689F1+0.0802F2+0.0060F3+0.1609F4

X9=-0.3168F1-0.0037F2-0.4007F3-0.1102F4

X10=-0.2051F1+0.3019F2+0.2989F3+0.1653F4

X11=-0.3925F1+0.0007F2-0.0087F3-0.0642F4

X12=-0.1673F1+0.3211F2-0.3672F3-0.1024F4

X13=-0.2411F1+0.3653F2+0.0499F3-0.3017F4

X14=-0.2916F1+0.0820F2+0.2554F3+0.5010F4

通过因子载荷矩阵可以看出，每个因子只有少数几个指标的因子载荷较大，因此可以将14个指标按高载荷分成4类.第一因子与总资产收益率、净资产收益率、净资产增长率、每股收益相关系数最大，定义为“获利能力因子”；第二因子与资产负债率、流动比率相关系数最大，定义为“偿债能力因子”；第三个因子与存货周转率，应收账款周转率的相关系数最大，定义为“运营能力因子”；第四个因子与速动比率，净利润增长率的相关性最大，定义为“短期偿债与成长能力因子”.

2.3.2 计算综合因子得分，并按综合因子排名

F=W1F1+W2F2+W3F3+W4F4

经过计算，权重W1、W2、W3、W4分别为0.4748、0.3096、0.1651和0.0506.

根据计算公式，计算出上市公司的综合得分，根据得分标出各个企业的排名，排名结果见表3.

根据因子载荷矩阵，主成分变量F1、F2、F3、F4与原始变量之间存在着系数为负的线性关系，而原变量为正向或适度指标，因此，主成分变量得分越小，代表的上市公司的业绩越好.

3 综合评价

因子一代表获利能力，排名前三的企业是贵州茅台、五粮液、泸州老窖，排在最后的是沱牌曲酒、水井坊、ST皇台.因子一得分较高说明公司的获利能力较差.同时获利能力的大小对公司综合排名起着重要作用.以ST皇台和顺鑫农业为例，在四个因子的排名中，除了第一个因子外，ST皇台的排名都要高于顺鑫农业，但综合排名中顺鑫农业高于ST皇台，这说明公司获利能力强，公司排名就高，反之亦然.

因子二代表偿债能力，反映企业以资产偿还负债的能力，也反映了企业资产的变现能力.排在前三位的企业是水井坊、五粮液、酒鬼酒，排在最后的是古井贡酒、老白干、顺鑫农业.综合表二，因子二与流动速率和资产负债率相关性较大.一般来说，流动比率越高，企业短期偿债能力越强，但流动比率过高会影响资金使用效率，影响企业的获利能力，因此企业的流动比率要控制在合理范围内.同理，适度提高资产负债率有利于筹集资金，增强企业的获利能力，但资产负债率过大会对债权人产生风险.

因子三代表运营能力，可以用来总结、分析和评价企业销售能力、资金周转等企业正常经营运转能力.营运能力揭示了企业资金运营周转的情况，反映了企业对经济资源管理、运用的效率高低.企业资产周转越快，流动性越高，企业的偿债能力越强，资产获取利润的速度就越快.从表三可以看出酒类行业中营运能力对综合指标的影响比较低.在酒类行业中，排名前几位的是贵州茅台、ST皇台、洋河股份，排名最后的分别是古井贡酒、老白干酒以及顺鑫农业.

因子四代表了短期偿债与成长能力，得分越高，短期偿债能力越差，成长能力越低.排名前几位的是ST皇台、金种子酒、五粮液，排名最后的是山西汾酒、洋河股份和沱牌曲酒.

从综合得分来看，我们以0分为参考基准，小于0分的公司综合经营状况良好，大于0分的公司综合状况差.排名前三的企业分别是贵州茅台、五粮液、泸州老窖，说明这些公司综合实力强，对于投资者来说，这些公司破产风险小，投资较为安全；排名后三位的是老白干酒、顺鑫农业以及ST皇台，这些公司的资产负债率都大于65%，资本结构相对不合理，投资风险相对较大.

4 结论

2013年外界诸多不利因素促使正在疯狂发展的白酒产业迅速进入行业发展的拐点，但在2014年，白酒行业虽然面临着产能过剩，竞争激烈，假冒侵权产品等问题，但白酒行业也面临着新的机遇.从白酒行业自身来看，白酒行业属于传统行业，白酒是中国人民喜爱的消费品，是朋友间感情交流的载体，更是中华名族的文化符号之一；其次，经过2013年的调整，白酒行业集中度提高，产业结构更加合理，行业发展回归理性.从国内环境来看，首先我国经济基本面较好，收入水平不断增长，并且一些新的经济增长拉动因素正在形成；其次十八届三中全会对全面深化改革做出了总体部署，将进一步激发发展内生动力和活力，企业及居民信心和预期不断提高，将推动投资和消费平稳增长.从国际环境来看，世界经济复苏，全球经济发展总体趋好.从消费者需求来看，消费者的消费水平随着收入的提高而提高，中产阶级的规模不断扩大，对中高档白酒的需求也在提高.面对机遇，白酒企业可以通过以下措施来提高自身的经营效益.

第一，高档酒需要转变销售模式.高档酒可以采用类似国际高档红酒的销售模式，实行体验式营销，注重对消费者各方位需求的满足，重新定位消费群，实现销售的新增长.

第二，简化包装，降低成本.随着经济的发展，消费者的理性购买一定会成为未来白酒消费的趋势.消费者对白酒本身和性价比的追求会越来越高.在目前市场上，通过包装提升白酒档次的现象比比皆是，如果名酒可以通过简化包装降低成本提高销量，那么也能带来推动作用.

第三，冲出地方，面向全国.除了高档酒全国流通外，中档酒的市场相对比较局限，大多集中在产地附近.白酒企业可以通过各种营销方式向全国推销自己，大力开发中低端白酒市场，通过扩大销售范围带来销量的提高，最终实现企业品牌的全国化.

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注 释：

①余兰.基于因子分析法的水利水电行业上市公司综合效益评价.中国农村水利水电，2011（12）：104.

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参考文献：

〔1〕Wolfgang Hardle.应用多元统计分析[M].北京:北京大学出版社,2011.

〔2〕陈胜可.SPSS统计分析从入门到精通[M].北京:清华大学出版社,2011.362-372.

〔3〕陈雁平.SPSS13.0统计软件应用教程[M].北京:人民卫生出版社,2011.

〔4〕余兰.基于因子分析法的水利水电行业上市公司综合效益评价[J].中国农村水利水电,2011(12):104-106.

〔5〕方文彬.甘肃省上市公司经营业绩的实证分析-基于2010年年报的因子分析[J].财会研究，2011（23）:61-64.

〔6〕朱正伟.主成分分析法在钢铁行业上市公司业绩评价中的应用[J].统计与信息论坛,2003(2).