基于因子分析方法的我國家電企業(yè)的綜合經(jīng)濟(jì)效益分析

1、山東財(cái)經(jīng)大學(xué)本科學(xué)年論文（設(shè)計(jì)）題目：基于因子分析方法的我國家電企業(yè)的綜合經(jīng)濟(jì)效益分析學(xué) 院 統(tǒng)計(jì)學(xué)院 專 業(yè) 統(tǒng) 計(jì) 學(xué) 班 級 學(xué) 號 姓 名 指導(dǎo)教師 二一五年五月基于因子分析方法的我國家電企業(yè)的綜合經(jīng)濟(jì)效益分析摘 要本文通過因子分析的方法對家電行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益作出評價(jià)。采用因子分析模型對全國13家上市家電行業(yè)企業(yè)的綜合經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行分析，對選取的7個(gè)指標(biāo)變量用因子分析模型使之降維，從原始變量中提取大部分有效信息，并使各個(gè)變量得到合理的解釋，進(jìn)而得出不同因素對企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的影響。最后利用因子得分對全國13家上市家電行業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行排序，達(dá)到正確評價(jià)家電行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的目的。文章最后對不同

2、經(jīng)濟(jì)效益的家電行業(yè)企業(yè)提出了對策和建議，為中國家電行業(yè)未來的發(fā)展方向提供了依據(jù)。關(guān)鍵詞：因子分析；因子模型應(yīng)用；經(jīng)濟(jì)效益The comprehensive economic benefit analysis of home appliance enterprises in China based on the factor analysis methodABSTRACTThis thesis aims to evaluate the economic benefit of the home appliance industry by means of factor analysis metho

3、d. I use factor analysis model to analyze the comprehensive economic benefit of 13 home appliance industries listed in China and the select seven index variables using the factor analysis model of dimension reduction in order to extract most effective information from the original variables thus eac

4、h variable can be given reasonable explanation and then the influence of different factors on the enterprise economic benefits are obtained. Finally I sort the economic benefits of the 13 comapnies according to the factor scores calculated in order to achieve the goal of correct evaluation of home a

5、ppliance industry economic benefit.In the end, suggestions are given to each company to provide support for the future development direction of Chinese home appliance industry .Keywords：Factor analysis;Factor model application;Economic benefits.目錄一、引言1二、文獻(xiàn)綜述1三、因子分析2（一）因子分析的基本思想2（二）因子分析模型21.R型因子分析模型2

6、2.因子個(gè)數(shù)的確定準(zhǔn)則3四、家電行業(yè)企業(yè)綜合經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)指標(biāo)體系4（一）數(shù)據(jù)選取4（二）分析變量41.相關(guān)系數(shù)矩陣42.巴特利特球形檢驗(yàn)43.KMO檢驗(yàn)5（三）抽取公共因子5（四）因子命名解釋7（五）計(jì)算因子得分9（六）家電企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益綜合評價(jià)101.成長能力方面102.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)方面113.盈利能力方面114.綜合方面11五、研究建議11參考文獻(xiàn)13附錄.14I一、引言家電行業(yè)作為我國國民經(jīng)濟(jì)支柱性產(chǎn)業(yè)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。家電使我們?nèi)藗儚姆敝亍嵥?、費(fèi)時(shí)的家務(wù)勞動中解放出來，為人類創(chuàng)造了更為舒適優(yōu)美、更有利于身心健康的生活和工作環(huán)境，提供了豐富多彩的文化娛樂條件，已成為現(xiàn)代家庭生活的

7、必需品。但是家電行業(yè)依然存在風(fēng)險(xiǎn)、競爭以及有待開發(fā)的市場，對此我們要對家電行業(yè)部分上市公司綜合經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行全面系統(tǒng)的分析，因此我們要選取影響其經(jīng)濟(jì)效益的各種因素，在多因素指標(biāo)下綜合評價(jià)各企業(yè)的綜合經(jīng)濟(jì)效益。多變量大樣本雖然為科學(xué)的研究和深入提供了豐富的信息內(nèi)容, 但卻在一定程度上增添了問題分析的復(fù)雜性程度。與此同時(shí)，每個(gè)變量都可以在不同程度上反映所研究問題的某些信息，而各變量間也常存在一定程度的相關(guān)性，造成反映的信息一定程度上有重疊現(xiàn)象。相反，單變量盡管也可以用于企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的比較和評價(jià)，但不同變量下產(chǎn)生的結(jié)果也可能出現(xiàn)不一致。而本文運(yùn)用的因子分析法正是將所有變量整合為少數(shù)幾個(gè)綜合變量(即指標(biāo)

8、)，即從多指標(biāo)到單指標(biāo)，并要求這些綜合變量不僅可以充分反映原變量所含有的全部信息，也要與其他變量之間互不相關(guān)。從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣中提取其出公共因子，并為其包含的經(jīng)濟(jì)意義做出明確的解釋，達(dá)到可以準(zhǔn)確評價(jià)各家電行業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的目的，為家電行業(yè)未來的發(fā)展方向提供依據(jù)。二、文獻(xiàn)綜述績效評價(jià)是由一系列評價(jià)制度、指標(biāo)體系、評價(jià)方法形成的有機(jī)整體，對企業(yè)的經(jīng)營管理者起著導(dǎo)向作用，對核心競爭力的形成有重要的影響作用。王化成、劉俊勇（2004）對影響公司競爭力的因素進(jìn)行梳理，從業(yè)績評價(jià)、財(cái)務(wù)評價(jià)到經(jīng)濟(jì)增加值和平衡計(jì)分卡，并將業(yè)績評價(jià)劃分為財(cái)務(wù)模式、平衡模式和價(jià)值模式三種模式，指出我國企業(yè)更適合采用平衡模式

9、。施東暉等（2004）構(gòu)建我國上市公司治理水平的評價(jià)指數(shù)，依托該指數(shù)對上市公司治理水平、影響因素與績效的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，提出公司治理水平對凈資產(chǎn)收益率具有正相關(guān)性，對市凈率卻具有負(fù)向影響。潘鎮(zhèn)、魯明泓（2005）以蘇州企業(yè)為樣本，對影響中小企業(yè)績效的因素進(jìn)行實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)，有形資源是基礎(chǔ)條件，企業(yè)制度對績效改進(jìn)無明顯促進(jìn)作用，無形資源對中小企業(yè)的業(yè)績有重要影響。李武武（2006）認(rèn)為，組織行為與經(jīng)濟(jì)績效之間有著必然的聯(lián)系。孫永風(fēng)、李垣將企業(yè)績效評價(jià)研究分為兩個(gè)階段，第一階段是20世紀(jì)80年代以前，重點(diǎn)在于財(cái)務(wù)評價(jià)，著重研究利潤、投資收益率等基于財(cái)務(wù)指標(biāo)的評價(jià)，如平衡計(jì)分卡、SMART系統(tǒng)

10、等；從20世紀(jì)80年代進(jìn)入第二階段，在這個(gè)階段將經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)、創(chuàng)新能力、經(jīng)營戰(zhàn)略等非財(cái)務(wù)指標(biāo)引入評價(jià)體系中。羅伯特·希金斯指出，公司的財(cái)務(wù)可持續(xù)增長速度，要受到公司財(cái)力、盈利能力和融資能力的制約。三、因子分析（一）因子分析的基本思想因子分析是主成分分析的進(jìn)一步推廣，但是與主成分分析比較還是存在一定的區(qū)別。主成分分析不能作為一個(gè)模型來描述，它只是通常的變量變換，而因子分析需要構(gòu)造因子模型；主成分分析中主成分個(gè)數(shù)與變量個(gè)數(shù)p相同，它是一組具有相關(guān)關(guān)系的變量變換為一組互不相關(guān)的變量，而因子分析的目的是要用盡可能少的公因子，以便構(gòu)造一個(gè)結(jié)構(gòu)簡單的因子模型；主成分分析是將主成分表示為原始變量的線性

11、組合，而因子分析是將原始變量表示為公因子和特殊因子的線性組合，用假設(shè)的公因子來解釋相關(guān)陣的內(nèi)部依賴關(guān)系；因子分析可以將多變量進(jìn)行簡化，并且使用旋轉(zhuǎn)的技術(shù)幫助解釋因子。但因子分析方法的出發(fā)點(diǎn)是原始變量的相關(guān)矩陣，所以可以說它更傾向于描述原始變量間的相關(guān)性。因子分析的基本思想，就是運(yùn)用降維的思想，通過研究指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)矩陣的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，找出可以反映所有指標(biāo)（原有變量）大部分(全部)信息及相關(guān)關(guān)系的少數(shù)幾個(gè)相互獨(dú)立的因子，以這為數(shù)不多的幾個(gè)因子來描述指標(biāo)間的相關(guān)性。根據(jù)原始變量相關(guān)性大小把變量分組，使得同組內(nèi)變量的相關(guān)性較高，不同組變量的相關(guān)性較低。每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，并用一個(gè)不可觀測的綜合變

12、量表示，稱為公共因子。（二）因子分析模型以研究對象為分類標(biāo)準(zhǔn)，將因子分析分為R型（對變量）和Q型（對樣品）兩種。下面著重介紹R型因子分析。1.R型因子分析模型 設(shè)有，p個(gè)均值為0，方差為1的標(biāo)準(zhǔn)化后的隨機(jī)變量，則因子模型表示為 用的矩陣表示為簡記為因其出現(xiàn)在每個(gè)原始變量的表達(dá)式中，被理解為原始變量共同具有的公共因素，則稱為公共因子，且，為不可觀測變量，其系數(shù)稱為因子載荷。其中是特殊因子，是m個(gè)公共因子未包含的部分，為不可測的隨機(jī)變量，僅出現(xiàn)在與之相對應(yīng)的第i個(gè)原始變量表達(dá)式中。滿足以下三個(gè)條件：，即不相關(guān)； 即互不相關(guān)，方差為1。 即之間互不相關(guān)，但方差不一定相等，即特殊說明：（1）因子模型的

13、形式不受觀測值量綱影響，模型的參數(shù)矩陣隨觀測值量綱的變化而變化；（2）通過模型，用代替，又因?yàn)榛?，從而可以達(dá)到簡化變量維數(shù)的目的；（3）因子分析每個(gè)相應(yīng)的系數(shù)都不是唯一的，即因子載荷陣不是唯一的。2.因子個(gè)數(shù)的確定準(zhǔn)則公共因子的數(shù)量和其所代表的原始變量的信息量主要是通過計(jì)算特征根、方差貢獻(xiàn)率和累積方差貢獻(xiàn)率等指標(biāo)來判斷。其中，公共因子數(shù)目的確定主要遵循3種確定準(zhǔn)則。特征值準(zhǔn)則：選取特征值大于1的幾個(gè)公共因子。累積方差貢獻(xiàn)率準(zhǔn)則：選取的第一、第二、第（）個(gè)主成分對應(yīng)特征值的累計(jì)貢獻(xiàn)率在85-95%之間，也有學(xué)者表示累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到80%以上即可。碎石圖檢驗(yàn)準(zhǔn)則：碎石圖是特征值隨因子個(gè)數(shù)變化而變

14、化從而產(chǎn)生的散點(diǎn)圖，通過圖形的形狀可以判斷因子的個(gè)數(shù)以及因子被提取的順序。由于碎石圖的曲線特點(diǎn)是由高到低，先陡后平，位于后部的點(diǎn)幾乎在同一條直線上，所以碎石圖中變平的前一個(gè)點(diǎn)則作為提取的最大因子數(shù)，變平后的散點(diǎn)則猶如山腳下的碎石，不會因?yàn)樯釛壎鴵p失大量信息。四、家電行業(yè)企業(yè)綜合經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)指標(biāo)體系（一）數(shù)據(jù)選取本文選取全國13家上市家電企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，考慮到指標(biāo)的代表性及可獲取性，本文選取了以下7個(gè)分析指標(biāo)，分別為：基本每股收益、營業(yè)收入、毛利潤、加權(quán)凈資產(chǎn)收益率、毛利率、凈利率、資產(chǎn)負(fù)債率。重點(diǎn)考察家電企業(yè)的成長能力、盈利能力和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)來源為東方財(cái)富網(wǎng)金融服務(wù)平臺的上市公司指標(biāo)數(shù)據(jù)庫，

15、從中選取上述13家上市家電行業(yè)2014年年報(bào)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)并已進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文選用SPSS16.0分析軟件進(jìn)行操作。（數(shù)據(jù)請見附件）（二）分析變量運(yùn)用變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，巴特利特檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)方法，檢查原始變量間是否存在線性關(guān)系，以及是否可以采用因子分析方法提取因子。1.相關(guān)系數(shù)矩陣表4-1 相關(guān)數(shù)據(jù)陣檢驗(yàn)表4-1中相關(guān)系數(shù)矩陣中的相關(guān)系數(shù)值大部分在0.5以上，可見變量間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，即數(shù)據(jù)中有重疊信息，則初步判斷這些指標(biāo)滿足因子分析基本要求，可從中提取公共因子，適合因子分析。2.巴特利特球形檢驗(yàn)巴特利特球形檢驗(yàn)以原始變量相關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ)，假設(shè)相關(guān)系數(shù)矩陣為單位陣（對角矩陣

16、），即主對角元素均為1，非對角元素均為0，也即原始變量兩兩之間不相關(guān)。巴特利特球形檢驗(yàn)是通過相關(guān)系數(shù)矩陣的行列式來計(jì)算其統(tǒng)計(jì)量的，且近似服從卡方分布。如果計(jì)算得出的值較大，且伴隨的概率值P-小于顯著性水平（通常水平為0.05），則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為此時(shí)的相關(guān)系數(shù)矩陣不為單位陣，原始變量之間存在一定的相關(guān)性，可以進(jìn)行因子分析。3.KMO檢驗(yàn)KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）是一種取樣適當(dāng)性的量數(shù)，比較變量間的簡單相關(guān)和偏相關(guān)系數(shù)就可以用其統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行比較。KMO統(tǒng)計(jì)量的值通常介于0-1之間。如果原有變量相關(guān)性強(qiáng)，十分適合做因子分析，則所有變量之間的簡單相關(guān)系數(shù)的平方和遠(yuǎn)大于偏相關(guān)系數(shù)平方

17、和，意味著變量間的相關(guān)性越強(qiáng)，此時(shí)KMO的值也會越接近于1。KMO的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)為：當(dāng)KMO>0.9時(shí)，表示非常適合做因子分析；當(dāng)0.8<KMO<0.9時(shí)，表示適合做因子分析；當(dāng)0.7<KMO<0.8時(shí)，表示一般；當(dāng)0.6<KMO<0.7時(shí)，表示不太適合做因子分析；當(dāng)KMO<0.5時(shí)，表示不太適合做因子分析。此時(shí)的樣本量可能偏小，可以通過擴(kuò)大樣本進(jìn)行改善。表4-2 KMO測度和巴特利特球體檢驗(yàn)此時(shí)，KMO檢驗(yàn)值=0.558，大于0.5，表明因子信息覆蓋率超過50%，可以看出原變量間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，適合于因子分析；巴特利特球度檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)值=102.9

18、22（自由度df=21），并且其伴隨概率值P接近0.00，在顯著性水平=0.05的條件下，則拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)，即相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異，即與代表母群體的相關(guān)矩陣間有共同因素存在，存在相關(guān)關(guān)系，適合采用因子分析。（三）抽取公共因子 表4-3 變量共同度表4-3中第一列表示對原有的7個(gè)變量如果采用主成分分析方法提取所有特征根，則所有的方差都可以被解釋，表示為因子分析初始解下的變量共同度，又因?yàn)橛卸嗌賯€(gè)原始變量就有多少個(gè)成份，因此共同度的數(shù)值均為1。第二列也是表示共同因子方差，表示了因子解中每個(gè)變量被因子或成份解釋的方差估計(jì)量，是用來預(yù)測因子變量的多重相關(guān)的平方，不過是限制在四個(gè)特征

19、根的情況下，此時(shí)可以看到數(shù)值均在較高水平上，基本每股收益、營業(yè)收入、毛利潤、加權(quán)凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、凈利率、毛利率全部變量的絕大部分信息（大于90%）可被因子解釋，解釋能力較強(qiáng)，信息損失量很少。所以此時(shí)的因子分析的效果是非常理想的。表4-4 原始變量總方差解釋表表4-4給出了原始變量的總方差表。左邊第一欄為各成份（Component）的序號，共有7變量，所以有7個(gè)成份。第二欄為初始特征值，由三部分組成：特征值（Total）、解釋方差（%of Variance）和累積解釋方差(Cumulative %)。在特征值這一部分，只有前2個(gè)成份的特征值超過了1。解釋方差（of Variance）這

20、一部分表示為各因子特征值占總特征值的百分比，表示因子解釋了原始變量方差的占總方差的百分比。累計(jì)解釋方差（Cumulative）這一部分表示各個(gè)因子方差占總方差的累計(jì)百分比的值。第三欄表示此時(shí)共選擇3個(gè)公因子作為因子解，因?yàn)榈谝粋€(gè)公因子解釋了總體方差的59.913%，第二個(gè)公因子解釋了總體方差的28.983%，第三個(gè)公因子解釋了總體方差的5.625%，而三個(gè)公因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到94.520%,信息量損失極少，可以較好的解釋總體方差，因子分析較理想。最后一欄表示為旋轉(zhuǎn)后的因子解（即最終因子解），可以看出，因子的旋轉(zhuǎn)只是改變了各個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)，使得因子所解釋的原始變量的方差發(fā)生了一些變化，卻

21、良好的保持了原變量的共同度和累計(jì)方差，使因子更加便于解釋和分析。圖4-1 碎石圖圖4-1（碎石圖）和表4-4（原始變量總方差解釋圖）都是確定因子數(shù)目的重要方法，是因子數(shù)目與特征值關(guān)系的圖形。從碎石圖可以看到在第三個(gè)點(diǎn)轉(zhuǎn)折后，因子特征值變小，對解釋原有變量貢獻(xiàn)很小，圖形逐漸平緩，最后接近于一條直線，這些點(diǎn)即為可忽略的山腳下的碎石。據(jù)此可以看出抽取三個(gè)因子是比較合適的。（四）因子命名解釋表4-5 因子載荷矩陣由表4-5可得：毛利潤=基本每股收益=加權(quán)凈資產(chǎn)收益率=營業(yè)收入=凈利率=資產(chǎn)負(fù)債率=毛利率=可以看出，因子載荷矩陣中前五個(gè)變量在第一因子上的載荷都很高，意味著他們與第一因子的相關(guān)程度較高，則

22、第一個(gè)因子很重要；第六和第七兩個(gè)變量在第二因子上的載荷很高，意味著他們與第二因子的相關(guān)程度較高；第三個(gè)因子與原有變量的相關(guān)性較小，則它對原有變量的解釋作用不顯著。另外還可以看到：這三個(gè)因子的實(shí)際意義并不是十分明確。所以為了對因子進(jìn)行更明確的解釋和說明，使一個(gè)變量僅在盡可能少的因子上有較高載荷，此時(shí)運(yùn)用方差極大因子旋轉(zhuǎn)方法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，并保留旋轉(zhuǎn)后的因子載荷圖和因子得分，此時(shí)的原始變量也轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化變量。同時(shí)，相比旋轉(zhuǎn)前的因子載荷圖，旋轉(zhuǎn)后的每個(gè)公共因子變量可以和多個(gè)原始變量相關(guān)性強(qiáng)，但是并不重疊，且因子載荷系數(shù)更加接近于1（若旋轉(zhuǎn)后的因子載荷系數(shù)向1分化越明顯，說明旋轉(zhuǎn)的效果越好，可稱為因子簡

23、單結(jié)構(gòu)），使得大的載荷更大，小的載荷更小，而正交旋轉(zhuǎn)又因?yàn)樽鴺?biāo)軸在旋轉(zhuǎn)過程中始終保持垂直，于是新產(chǎn)生的因子仍保持不相關(guān)性，從而使得因子的意義更加清楚了，具有因子命名解釋性，并指定按照第一因子載荷降序的順序輸出旋轉(zhuǎn)后因子載荷以及因子載荷圖。表4-6 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣表4-6中的成份矩陣是每個(gè)變量在旋轉(zhuǎn)的成份或因子上的因子負(fù)荷量，每個(gè)因子的主因子意義是根據(jù)主因子和可觀測變量的關(guān)系確定。由表可知，在第一因子上，毛利潤、加權(quán)凈資產(chǎn)收益率、營業(yè)收入、基本每股收益載荷系數(shù)較大，主要反映了企業(yè)成長水平，可以命名為成長因子；第二因子上，資產(chǎn)負(fù)債率、凈利率有較高載荷，載荷系數(shù)較大，主要反映了企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的

24、大小，因此命名為風(fēng)險(xiǎn)因子；第三個(gè)因子上，毛利率有較高載荷，載荷系數(shù)較大，主要反映了企業(yè)的盈利能力，因此命名為盈利因子。總體來看，與旋轉(zhuǎn)前相比較，因子含義較清楚，因子更易命名。表4-7 因子協(xié)方差矩陣表4-7顯示了選定的三個(gè)因子的協(xié)方差矩陣?？梢钥闯龃藭r(shí)三個(gè)因子之間沒有線性相關(guān)性，很好的實(shí)現(xiàn)了因子分析的設(shè)計(jì)目標(biāo)。（五）計(jì)算因子得分表4-8 因子得分系數(shù)矩陣因子得分系數(shù)矩陣是用原始變量表示標(biāo)準(zhǔn)化后主成分（公共因子）的系數(shù)矩陣，用回歸方法估計(jì)出的因子得分是各家電企業(yè)單項(xiàng)能力的量化描述，得分越高則表明該企業(yè)此項(xiàng)能力越強(qiáng)，可以用因子得分從不同角度對家電企業(yè)綜合經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行比較。表格中的數(shù)字表示為各個(gè)因子

25、被原始變量表示的系數(shù)，系數(shù)的得出可以自然地將公共因子表示成原始變量的線性組合，并計(jì)算相應(yīng)的因子的取值，也稱為因子得分。有了因子得分，就可以對各個(gè)銀行分別按照命名的因子進(jìn)行評價(jià)和排序。此處采取回歸法估算因子得分系數(shù)。（此時(shí)原始變量為標(biāo)準(zhǔn)化變量）=0.168基本每股收益+0.261營業(yè)收入+0.199毛利潤+0.301加權(quán)凈資產(chǎn)收益率+0.045資產(chǎn)負(fù)債率+0.233凈利率-0.170毛利率=0.148基本每股收益+0.055營業(yè)收入+0.253毛利潤-0.346加權(quán)凈資產(chǎn)收益率+0.691資產(chǎn)負(fù)債率-0.657凈利率+0.425毛利率=0.279基本每股收益-0.183營業(yè)收入+0.174毛利潤

26、-0.333加權(quán)凈資產(chǎn)收益率+0.159資產(chǎn)負(fù)債率-0.295凈利率+1.139毛利率 （注意：上式中的各個(gè)變量為是標(biāo)準(zhǔn)化變量且因子得分均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，正值表示在平均水平之上，反之則在平均水平之下）由此可見，采用回歸方法計(jì)算三個(gè)因子得分變量的值時(shí)，毛利潤、加權(quán)凈資產(chǎn)收益率、營業(yè)收入、基本每股收益在第一因子上的得分較高，資產(chǎn)負(fù)債率、凈利率在第二因子上的得分較高，毛利率在第三因子上的得分較高。綜合以上發(fā)現(xiàn)，用成長因子、風(fēng)險(xiǎn)因子和盈利因子分別解釋這三個(gè)公共因子與因子的實(shí)際意義也是相吻合的。（六）家電企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益綜合評價(jià)對12家上市家電企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行綜合評價(jià)，這里采用計(jì)算因子加權(quán)總分的方法，僅

27、從單純的數(shù)量上考慮，以三個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)。得分如果為正值，則說明其情況高于平均水平，反之則說明其地域平均水平，同時(shí)給出各因子的得分排名和綜合得分測評排名，得分越高說明綜合實(shí)力越強(qiáng)。表4-9 因子得分排名家電企業(yè)綜合得分成長因子得分風(fēng)險(xiǎn)因子得分盈利因子得分珠海格力電器1.65 2.10 0.85 1.61 美的集團(tuán)0.80 1.55 -0.05 -0.44 青島海爾股份0.48 0.88 -0.07 -0.10 TCL集團(tuán)0.11 0.41 0.57 -1.36 海信科龍電器股份-0.07 -0.20 0.72 -0.53 小天鵝-0.24 -0.19 -0.55 -0.14 澳柯瑪-0

28、.30 -1.00 1.15 0.25 惠而浦-0.31 -0.77 -0.18 0.97 愛仕達(dá)-0.37 -1.25 0.21 1.77 康佳集團(tuán)股份-0.39 -0.93 1.55 -0.93 浙江蘇泊爾股份-0.42 -0.19 -1.53 -0.02 九陽股份-0.44 -0.24 -1.81 0.32 青島海信電器股份-0.50 -0.16 -0.85 -1.40 由表4-9可以得出以下結(jié)論：1.成長能力方面在成長潛力排名方面，珠海格力電器、美的集團(tuán)、青島海爾股份、TCL集團(tuán)占據(jù)了前4名，其中珠海格力電器排名第一，而康佳集團(tuán)股份、澳柯瑪以及愛仕達(dá)排名為倒數(shù)三名，因此這三家企業(yè)應(yīng)該增

29、加科研建設(shè)，提高企業(yè)的創(chuàng)新能力，迎合消費(fèi)者的新需求，把握新時(shí)代的市場。2.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)方面 在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)方面，康佳集團(tuán)股份、澳柯瑪、珠海格力電器、海信科龍電器股份、TCL集團(tuán)、愛仕達(dá)在前5名，主要因?yàn)檫@五家公司負(fù)債比太大，因此這幾家企業(yè)應(yīng)該加強(qiáng)企業(yè)事業(yè)建設(shè)，保證自有資金的充足，盡量減少借貸。3.盈利能力方面在盈利能力方面，愛仕達(dá)、珠海格力電器、惠而浦、九陽股份、澳柯瑪排名在前5位。無一例外的，這些企業(yè)均以過硬的質(zhì)量、健全的售后服務(wù)獲得了良好的口碑，從而使得這些企業(yè)廣泛進(jìn)駐市場、牢牢占據(jù)市場，進(jìn)而獲取高額盈利。排名在最后三位的是康佳集團(tuán)股份、TCL集團(tuán)、青島海信電器股份，這三家企業(yè)應(yīng)該在保證質(zhì)量的前提

30、下減少生產(chǎn)成本，努力爭取市場份額，增加盈利。4.綜合方面綜合來說，珠海格力電器、美的集團(tuán)、青島海爾股份、TCL集團(tuán)占據(jù)前4名。其中珠海格力電器在四個(gè)方面均名列前謀，即在成長能力方面、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)方面、盈利能力方面都是較優(yōu)的，成立于1991年的珠海格力電器股份有限公司是目前全球最大的集研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)于一體的專業(yè)化空調(diào)企業(yè)，珠海格力電器把握著全球最為先進(jìn)的核心技術(shù)，在發(fā)展中尋求創(chuàng)新，在創(chuàng)新中堅(jiān)持質(zhì)量，在質(zhì)量上發(fā)展市場，在市場中到達(dá)頂峰。雖然主營空調(diào)，是中國自主研發(fā)空調(diào)的領(lǐng)導(dǎo)者，但是珠海格力公司也涉獵其他家電，其中電風(fēng)扇、暖氣機(jī)、電飯煲、飲水機(jī)、電磁爐、打印機(jī)墨盒、特種漆包線等產(chǎn)品，也都在全國同

31、行業(yè)占據(jù)重要地位。因此可見，好的企業(yè)首先要有質(zhì)量做后盾，以創(chuàng)新做利劍，以市場做盔甲，這樣才能占據(jù)市場、獲取盈利、降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，提高企業(yè)發(fā)展成長能力。在以后的企業(yè)發(fā)展中，珠海格力電器應(yīng)該擴(kuò)大領(lǐng)域，既要牢牢把握空調(diào)的核心技術(shù)，也要努力進(jìn)軍其他產(chǎn)品，加大對其他產(chǎn)品的研究創(chuàng)新力度，爭取占領(lǐng)核心地位。五、研究建議針對我國家電行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，結(jié)合本文的分析，為提高家電行業(yè)企業(yè)的綜合經(jīng)濟(jì)效益，提出以下幾點(diǎn)建議：（一） 本土家電公司像珠海格力電器、九陽集團(tuán)、青島海信等中國本土公司所占的優(yōu)勢是比較了解國內(nèi)市場，能夠把握國內(nèi)市場風(fēng)向，對于占據(jù)國內(nèi)市場具有相對的優(yōu)勢。但是這也造就了本土公司沒有把眼光投向世界，技術(shù)跟不上國際發(fā)展，很難走出國門、走向世界。因此本土公司應(yīng)該加大公司研發(fā)力度，掌握國際先進(jìn)的核心技術(shù)，把好產(chǎn)品質(zhì)量關(guān)，使產(chǎn)品不拘泥于國內(nèi)市場，而是活躍于國際市場，珠海格力電器就是很好的典范，格力電器旗下的“格力”品牌空調(diào)，是中國空調(diào)業(yè)唯一的“世界名牌”產(chǎn)品，業(yè)務(wù)遍及全球100多個(gè)國家和地區(qū)。（二）國外家電公司像惠而浦此類的國外家電企業(yè)，他們技術(shù)較為先進(jìn)，國際化的技術(shù)作為強(qiáng)有力的后盾使得他們能夠輕松打開我國國門，在于本土家電行業(yè)激烈的競爭中取得自己的一席之地。而且，此類企業(yè)已在國外市場占據(jù)一定份額，有此作為支撐，使得他們能有恃無恐地進(jìn)駐國內(nèi)市場。但是如果沒有優(yōu)良的售后服務(wù)，現(xiàn)