基于主成分因子分析法的石油央企财务绩效评价研究.docx
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基于主成分因子分析法的石油央企财务绩效评价研究
基于主成分因子分析法的石油央企财务绩效评价研究
[摘要]中国三大石油央企均入围2012年度的世界500强,它们的排名分别是第5、6和101,然而世界500强的排名是以营业收入为依据。
尽管这三家公司都有其各自的财务报表,但我们仍然无法直观的比较其财务绩效的好坏。
因此,我们构建了一套财务绩效评价指标体系,并使用主成分因子分析法来评价与比较它们的财务绩效。
[关键词]财务绩效;评价;石油央企;主成分
Abstract:
ThethreemajoroilcentralenterprisesofChinaareelectedinFORTUNE500.Theirrankingsarerespectively5th,6thand101thin2012.However,rankinginFORTUNE500isbasedononlyoneindicator,thatisoperatingincome.AlthoughthethreecompanieshavetheirAnnualFinancialReports,butwecan’tcomparetheirfinancialperformance.Therefore,weconstructedasetoffinancialperformanceevaluationindexsystem,andevaluatetheirfinancialperformancewiththemethodofprincipalcomponentfactoranalysis.
Keywords:
financialperformance;evaluation;oilcentralenterprises;principalcomponent
2012年中国三大石油央企(即中国石油化工集团、中国石油天然气集团公司、中国海洋石油总公司,以下简称中石化、中石油、中海油)均入围世界500强,其中中石化排名第5,中石油排名第6,中海油排名第101。
世界500强的排名是以营业收入为依据,2012年的入围门槛较2011年相比提高了25亿美元,达到220亿美元。
根据2012年世界500强排名榜提供的数据,排名第5的中石化实现营业收入为375214百万美元,利润9452.9百万美元;排名第6的中石油实现营业收入352338百万美元,利润16317百万美元;排名第101的中海油实现收入75513百万美元,利润8836百万美元。
如果按照一个统一的口径(销售利润率)对三大石油央企的盈利能力做一个测算,中石化的销售利润率为2.5%,中石油的销售利润率为4.6%,中海油的销售利润率为11.7%。
但仅用销售利润率这一指标说明三大石油央企的财务绩效显然有失偏颇,因此笔者尝试构建一套财务绩效评价指标体系,并选用主成分因子分析法这一典型的绩效评价手段对我国三大石油央企的财务绩效进行评估。
一、评价方法的选择与指标体系的构建
(一)评价方法的选择
多指标的综合评价方法,如模糊综合评价法、数据包络法、波特拉法、层次分析法、灰色关联分析法以及专家评分法,这些方法通常要求指标之间具有独立性,而这在实际选用指标的过程中其实是很难实现的;另外还有其他方法,如根据统计指标给它们赋予不同的权重,最后计算综合得分,这种方法的一个局限就是权重的赋予,权重赋予者很难正真的做到科学与客观。
基于上述原因,有必要寻找一种更为合理有效的评价方法。
因此,本文采取了主成分因子分析法,这一方法能够较为客观地计算综合评分。
1、主成分因子分析法原理
主成分因子分析旨在利用降维的思想,把多个指标转化为少数几个综合指标。
在实证问题研究中,为了全面、系统地分析问题,我们必须考虑众多的影响因素。
每个影响因素(即变量)都在不同程度上反映一部分信息,并且指标之间彼此有一定的相关性,这就会导致得到的统计数据所反映出的信息在一定程度上有重叠。
而且如果变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性,所以在进行定量分析的过程中,我们需要剔除一些变量,把最能说明问题的变量拿出来分析。
也就是说用较少的变量去解释原来资料中的大部分变量,将许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。
通常做法是取原始P个指标的某种线性组合,适当选取组合系数,使得这少数几个综合指标(即主成分)之间的相对独立性、代表性尽可能完好。
2、主成分因子分析模型
其中a1i,a2i,……api,(i=1,2,…m)为X的协方差阵解出来的特征值所对应的特征向量,ZX1,ZX2,……ZXp是原始变量经过标准化处理的值。
(二)指标体系的构建
本文中石油央企财务绩效评价指标体系的构建是根据1999年中央四部委(财政部、人事部、经贸委、国家计委)联合制定的《国有资本与绩效评价规则》和2006年国务院颁发的《中央企业综合绩效评价实施规则》,遵循代表性、全面性、可操作性、科学性、可比性、动态性等原则,选出指标性强、数据来源可靠的4个一级指标,14个二级指标,从而构建了石油央企财务绩效评价指标体系(见表1),以此评价中石油、中石化、中海油的财务绩效状况。
通过采用该体系评价后,基本上可以反映我国三大石油央企的财务绩效的显示状况。
1、评价盈利能力状况的指标
(1)净资产收益率
(2)销售利润率
(3)盈余现金保障倍
(4)成本费用利润率
(5)资本收益率
2、评价资产质量状况的指标
(1)总资产周转率
(2)资产现金回收率
(3)流动资产周转率
3、评价债务风险状况的指标
(1)资产负债率
(2)速动比率
(3)现金流动负债比率
4、评价经营增长状况的指标
(1)销售增长率
(2)销售(营业)利润增长率
(3)总资产增长率
表1石油央企财务绩效评价指标体系
一级指标
二级指标
指标代码
盈
利
能
力
净资产收益率
X1
销售利润率
X2
盈余现金保障倍数
X3
成本费用利润率
X4
资本收益率
X5
资
产
质
量
总资产周转率
X6
资产现金回收率
X7
流动资产周转率
X8
债
务
风
险
资产负债率
X9
速动比率
X10
现金流动负债比率
X11
经
营
增
长
销售增长率
X12
销售(营业)利润增长率
X13
总资产增长率
X14
二、实证分析
(一)数据收集与处理
利用主成分分析法对我国三大石油央企的财务绩效状况进行评价,在指标体系所涉及的指标中,根据三家公司发布的2011年度财务报告相关数据经过处理获得了14项指标值如表2所示(由于中海油年度财务报告中没有反映出主营业务收入和主营业务成本数值,所以在计算财务指标时涉及主营业务收入和主营业务成本时均以营业收入和营业成本的值代替),计算过程采用SPSS软件求解。
(二)选取主成分和构建综合评价函数
首先用主成分分析法提取初始公共因子,从表3可以看出,前两个因子的累计方差贡献率已经达到了100且特征值分别为11.586和2.414,都大于1,所以选取特征值大于1的两个公共因子作为初始因子(F1和F2),其因子载荷矩阵如表4所示。
图1是一个比较直观的碎石图,可以看出从第二个公共因子以后,曲线坡度变得比较平坦,所以抽取两个主因子较为适宜。
为了使因子之间的信息更加独立和更加容易对因子做出解释,进一步对因子载荷矩阵施行方差最大化旋转,旋转后的因子载荷矩阵如表5,由表5可以看出变量集合程度比旋转前更加直观明显。
从因子的共同度来看,14个变量的几乎所有信息都能被这两个公共因子说明。
从表6可以看出,x12(销售增长率)和x14(总资产增长率)两个指标在公共因子F1上有较大载荷,可以认为F1是反映企业经营增长能力的因子;x1(净资产收益率)和x5(资本收益率)两个指标在公共因子F2上有较大载荷,可以认为F2是反映企业盈利能力的因子。
财务指标
中石油
中石化
中海油
净资产收益率
13.95%
15.98%
20.40%
销售(营业)利润率
14.54%
8.88%
25.17%
盈余现金保障倍数
1.82
1.84
0.94
成本费用利润率
10.11%
4.29%
29.53%
资本收益率
49.10%
66.15%
64.86%
总资产周转率(次)
1.12
2.37
0.73
资产现金回收率
16.24%
14.29%
20.19%
流动资产周转率
5.93
8.68
2.76
资产负债率
43.54%
54.91%
36.12%
速动比率
36.28%
28.94%
113.92%
现金流动负债比率
51.81%
35.23%
99.73%
销售(营业)增长率
36.74%
30.97%
37.61%
销售(营业)利润增长率
0.94%
1.68%
16.39%
总资产增长率
15.77%
14.68%
16.42%
表2三大石油央企业财务指标
表3TotalVarianceExplained
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
RotationSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
11.586
82.757
82.757
11.586
82.757
82.757
8.332
59.514
59.514
2
2.414
17.243
100.000
2.414
17.243
100.000
5.668
40.486
100.000
3
7.192E-16
5.137E-15
100.000
4
4.071E-16
2.908E-15
100.000
5
2.570E-16
1.836E-15
100.000
6
1.716E-16
1.226E-15
100.000
7
8.211E-17
5.865E-16
100.000
8
2.591E-17
1.850E-16
100.000
9
-6.394E-18
-4.567E-17
100.000
10
-1.390E-16
-9.932E-16
100.000
11
-1.963E-16
-1.402E-15
100.000
12
-2.689E-16
-1.921E-15
100.000
13
-4.244E-16
-3.032E-15
100.000
14
-6.467E-16
-4.619E-15
100.000
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
图1
表4ComponentMatrixa
Component
1
2
X1
.801
.599
X2
1.000
-.020
X3
-.952
-.305
X4
.994
.107
X5
.126
.992
X6
-.883
.469
X7
1.000
-.001
X8
-.988
.153
X9
-.951
.310
X10
.969
.249
X11
.997
.079
X12
.827
-.562
X13
.932
.363
X14
.943
-.333
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
a.2componentsextracted.
表5RotatedComponentMatrixa
Component
1
2
X1
.287
.958
X2
.815
.580
X3
-.583
-.812
X4
.735
.678
X5
-.490
.872
X6
-.989
-.149
X7
.804
.595
X8
-.885
-.466
X9
-.948
-.317
X10
.630
.777
X11
.754
.657
X12
.999
.041
X13
.532
.847
X14
.956
.294
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
RotationMethod:
VarimaxwithKaiserNormalization.
a.Rotationconvergedin3iterations.
表6ComponentScoreCoefficientMatrix
Component
1
2
X1
-.092
.240
X2
.074
.045
X3
.009
-.150
X4
.043
.087
X5
-.236
.337
X6
-.177
.111
X7
.070
.051
X8
-.106
.000
X9
-.142
.054
X10
.006
.133
X11
.050
.078
X12
.196
-.145
X13
-.025
.169
X14
.147
-.062
根据因子得分系数表,可得到主成分计算模型为:
F1=-0.092*x1+0.074*x2+0.009*x3+0.043*x4-0.236*x5-0.177*x6+0.07*x7-0.106*x8-0.142*x9+0.006*x10+0.05*x11+0.196*x12-0.025*x13+0.147*x14
F2=0.24*x1+0.045*x2-0.15*x3+0.087*x4+0.337*x5+0.111*x6+0.051*x7+0*x8+0.054*x9+0.133*x10+0.078*x11-0.145*x12+0.169*x13-0.062*x14
方差的贡献率反映了主成分的重要性,因此,以方差的贡献率(2个主成分的贡献率)作为主成分权重进行综合评价,即可构建评价模型:
F=0.5951F1+0.4049F2
运用以上评价模型可求得三大石油央企的财务绩效的评价分值(见表7):
表7财务绩效评分表
公司名称
因子得分
综合得分
F1
排名
F2
排
名
F
排名
中石油
-0.8515
2
0.1246
3
-0.4563
2
中石化
-1.4522
3
0.3078
2
-0.7395
3
中海油
-0.4405
1
0.4667
1
-0.0732
1
三、结论与讨论
(一)结论
表7中所列成分分值在一定程度上反映了三大石油央企的财务绩效状况。
根据评价结果可知,中海油的经营增长能力和盈利能力均处于首位,中石油的经营增长能力虽优于中石化的,但中石油的盈利能力水平却不及中石化的。
综合来看,中海油的财务绩效状况最优,中石油次之,而中石化处于最后。
(二)讨论
使用主成分分析方法对三大石油央企的财务绩效实现状况进行评价,其评价结果与三大石油央企的财务绩效实现情况基本相符,证明利用主成分分析方法对财务绩效实现状况进行评价是一种可行的方法,有一定的应用价值。
但该研究在指标量化过程中,仅选取了部分可以直接或间接获取的统计数据,一些定性指标没有在评价结果里得到应有的反映;因此在以后的研究中,可采用一些方法将定性指标进行量化,这样能使评价结果更加客观全面。
主要参考文献:
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