新能源概念企业绩效评价——基于r语言的多因素分析.

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1、0 多元统计分析课程论文 新能源概念企业绩效评价新能源概念企业绩效评价 基于因子分析的实证研究 院系：经济学院统计系 专业： 数量经济学 姓名： xxx 学号： xxx 2016.xx.xx2016.xx.xx 1 摘摘 要要 本文收集了我国 13 家新能源概念企业的基础财务报表信息，通过使用 因子分析统计方法，从这 13 家企业的资本构成，经营能力，投资与收益情 况，盈利能力等的相关方面对企业的绩效进行评价与分析，并通过加权得 分因子进行综合的排名，以求得对其绩效做出客观评价的目的。通过对数 据的客观分析，希望能够为新能源概念企业的发展提供一些评价与建议。 【关键词关键词】 新能源企业；绩效

2、评价；因子分析 2 目目 录录 引引 言言4 1. 企业绩效评价概述企业绩效评价概述.5 1.1 企业绩效评价概念5 1.2 企业绩效评价指标的选择5 2. 理论基础理论基础.6 2.1 因子分析理论基础.6 2.2 因子分析的建立模型理论步骤.7 3. 实例分析实例分析.10 3.1 数据来源与处理.10 3.2 因子分析的运行过程.11 3.3 因子综合得分排名与评价.16 4. 结论与建议结论与建议.22 结束语结束语25 参考文献参考文献26 附录附录 1：R 语言命令语言命令.27 附录附录 2：原始数据：原始数据.28 3 引引 言言 众所周知，能源是经济发展的动力。我国按人口平均

3、来讲，是一个资 源匮乏的国家，经济运行中表现出资源、能源缺乏的现象。随着包括我国 在内的世界各国发展迅速，对于能源的渴求与日而增，传统化石能源日益 稀缺，前景堪忧，或许以后探明储量会增加，但是需求也会增加，延长使 用年限不容乐观。化石能源的大量使用是引起世界大气等环境严重污染的 主要原因之一，这些能源的低效使用对全球温室效应的控制和我国发展绿 色低碳发展有着不小的消极影响。我国的传统能源紧张，主要是油与煤为 代表的传统化石能源的供给紧张，最明显是石油缺乏。可见我国的能源危 机问题相当严峻。 随着世界各国对能源问题和环境气候问题的不断重视，我国的新能源 产业在近年来发展迅猛，许多上市公司都挂上了

4、新能源概念，新能源产业 的发展是未来社会发展的希望。新能源又称之为非常规能源，是相对于传 统化石能源的其他能源形式。我国新能源的发展潜力巨大，应用的新能源 项目主要是对太阳能光伏，锂电池新能源汽车，风力发电，核能发电等新 能源项目的技术研究，开发和普及应用。新能源使用的优点相比而言，具 有可再生性，低碳排放，较为绿色环保；新能源发展的难度在于成本的控 制，市场需求的不足，消费习惯的影响还有技术的完善和升级。针对大气 污染的相关国际问题，我国在 2009 年 12 月参加了哥本哈根联合国气候变 化大会，尽管谈判不顺利，但是我国政府已经表示了承担应有气候污染整 理的责任与决心，那么就意味着我国之前

5、以煤炭和石油作为绝对主导的能 源使用结构会发生变化，经济发展会偏向绿色发展、低碳发展。我国要做 到低碳高效发展除了化石传统能源的利用率提高，优化产能结构，适当的 新能源开发使用和新能源对旧能源在一些领域的替代已经刻不容缓了。 本文的主要研究内容包括了因子分析的理论基础介绍，运用因子分析 4 简化新能源企业绩效指标，并得出因子综合得分，最后做出结论提出建议。 本文意在根据样本数据对我国新能源概念的企业绩效发展进行定量建 模与定性评价，通过因子分析的运用，能够给新能源企业宏观发展规划上 和微观企业管理中提供一些理论上的探讨与建议。 5 1. 企业绩效评价概述企业绩效评价概述 1.1 企业绩效评价概

6、念企业绩效评价概念 企业绩效评价 是指通过使用数理统计等相关工具，根据特定的指 标体系和统一的标准，按照 理论步骤，进行定量和定性对比分析，对企 业一定经营期间 内的经营效益和经营者业绩做出客观、公正的综合评 价。 企业经营效益 指企业在生产经营过程中所获得的效益 ，可以理解为 企业的获利能力，资本流动性的水平，投入产出比率，负债偿还能力和资 金使用率水平等等。 1.2 企业绩效评价指标的选择企业绩效评价指标的选择 按照企业绩效评价的概念，企业的绩效通过对一个企业的经营效益和 经营者的业绩进行评价来体现。参考我国工商类竞争性企业绩效评价指标 体系内容，它从四个方面来选取企业绩效评价的指标： 1

7、.财务效益状况 评价财务效益的基础指标包括了净资产收益率、总资产报酬率，其修正 指标包括了资本保值增值率、销售利润率、成本费用利润率。 2.资产营运状况 评价资产营运的基础指标包括了总资产周转率、流动资产周转率，其 修正指标包括了存货周转率、应收账款周转率、净资产比率。 3.偿债能力状况 评价偿债能力的基础指标包括了资产负债率，偿债能力的修正指标有 流动比率、速动比率、现金流动负债比率。 6 4.发展能力状况 评价发展能力的基本指标包括了营业增长率、资本积累率。 针对上述企业绩效指标选取的全面性和综合性，本文参考我国工商类 竞争性企业绩效评价的指标体系内容，从企业的财务效益状况、资产运营 状况

8、、偿债能力状况等四个方面选取了十一个新能源概念绩效评价的基础 指标，分别为：每股收益，每股净资产，净资产收益率，流动比率，速动 比率，应收账款周转率，净利润率，总资产报酬率，存货周转率，总资产 周转率，净资产比率。该些绩效指标反映的信息覆盖了新能源企业发展的 各个方面，能够较好地反映企业绩效水平。 7 2. 理论基础理论基础 目前随着统计分析方法的不断发展与完善，运用统计分析方法对经济问 题、企业管理等进行分析受到了关注，具有实际意义。本文通过因子分析 将评价新能源概念企业的指标简化为几个主要的影响因子，并通过主因子 的建立来对各个企业进行因子综合得分，对其绩效水平加以评价和分析。 2.1 因

9、子分析理论基础因子分析理论基础 （1）因子分析的概念与使用意义： 因子分析作为多元统计分析中的一个重要分析方法，其基本目的是用 少数几个因子 去描述多个指标或因素之间的 联系。即将 比较密切的几个 变量归在同一类中， 并且把每一类变量 划归为一个因子， 我们就可以 通过较少的几个因子反映原 观测数据的大部分信息。 （2）因子分析的实质目的是用几个潜在的但不能直接观察与查询到的 随机量去描述多个变量之间的协方差关系，我们可以通过运用因子分析根 据本文中的 11 组新能源概念企业的财务指标之间的相关性将它们分组为几 个因子，直接用因子对 13 家企业财务水平进行评价，衡量，测评。因子分 析的运用保

10、证了 11 组财务指标的绝大数信息资源合理的利用，不使之浪费， 而且在此前提下，将衡量标准数量大大减少，这样就减少了分析难度，而 且因子解释更有新意更为明确，有利于我们进行分析与解释模型。 2.2 因子分析的建立模型理论步骤因子分析的建立模型理论步骤 （1）数据处理 首先，假设有 m 个新能源企业公司数量，每个公司有 n 个新能源公司 的绩效评价指标变量。基于本文所查询的数据单位有所差异，为了避免由 8 观测量纲的差异及其数量级所造成的不良后果，需要将样本观测数据进行 数据的标准化，得到标准化之后的样本数据矩阵是： mnmm n n XXX XXX XXX X 21 22221 11211 其

11、中，X 的向量系数是可观测的随机变量，且其均值为 E（X）=0，协 方差矩阵 COV(X)=1. （2）判定因子分析可行性的 KMO 和巴特利特球度检验 KMO 统计量：是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判 断变量间的相关性，相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO 值 接近 1。一般情况下，KMO0.9 非常适合因子分析；0.8KMO0.9 适合；0.7 以上尚可，0.6 时效果很差，0.5 以下不适宜作因子分析。 Bartletts 球型检验（巴特利球形检验）：用于检验相关阵是否是单 位阵，即各变量是否独立。它是以变量的相关系数矩阵为出发点，零假设： 相关系数矩阵是一

12、个单位阵。如果巴特利球形检验的统计计量数值较大， 且对应的相伴概率值小于用户给定的显著性水平，则应该拒绝零假设；反 之，则不能拒绝零假设，认为相关系数矩阵可能是一个单位阵，不适合做 因子分析。若假设不能被否定，则说明这些变量间可能各自独立提供一些 信息，缺少公因子。 （3）计算相关系数矩阵 R R= mnm n n rrr rrr rrr 111 12221 11211 （4）进行因子分析并计算观测数据的特征值与特征向量 9 简单步骤为：令R- I=0，求得特征值，特征值向量。 （5）计算因子载荷矩阵 A= mnm n n aaa aaa aaa 111 12221 11211 （6）提取主成

13、分的因子 选取 p(pn)个主因子（用 F 标记） ，使得这 p 个主因子的方差贡献率之 和占总方差贡献率的 85%以上，或者是主因子对应的特征值大于 1，那么就 代表了这几个主因子基本上保留了原来分析指标的信息，并且把原来的 n 个分析指标减少到 p 个因子，达到了简化分析指标优化模型的目的。 （7）建立相关意义的因子模型： npnpnnn pp pp FaFaFax FaFaFax FaFaFax 2211 222221212 112121111 可以得到因子模型的矩阵形式就是：X=AF+。其中， 1 F 2 F p F 就是公共因子（也称主因子） ，它们是在各个原观测变量的表达式中都共同

14、 出现的因子，使相互独立的不可观测的理论变量。其中，叫做 1 2 3 特殊因子，它表示指标向量不能被公因子所解释的部分其均值 E（）=0， 同时各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间是相互独立的。 矩阵 A 中的元素叫做因子载荷，的绝对值小于 1，如果它的值 mn a mn a 越大即越接近 1 则表明了 Xi与的相关程度越大，也就是公共因子对于 1 F 1 F Xi的载荷量也就越大，我们称为公共因子载荷量，简称因子的载荷，那 mn a 么矩阵 A 就称为因子载荷矩阵。 10 （8）方差最大正交旋转 在第一次因子分析后，要从因子载荷表中去发现每个主因子是否与原 观测数据的相关信息具有相关

15、性，并且要对它包含的信息进行总和整理寻 找新意，新意义下的因子才对样本有解释力。如果因子载荷表中显示出因 子与原始指标相关性不大，即这时的因子载荷并不满足“简单结构准则” ， 各因子的典型代表变量不很突出，这会使得我们无法对因子进行意义解释。 为此就需要对因子载荷进行旋转，使得因子载荷的平方按列向从 0 和 1 进 行转化，以求达到其结构简化和因子解释意义明确的目的。因子的旋转有 许多方法。这里我采用方差最大正交旋转，它是对因子载荷进行一种正交 旋转，它可使旋转后的因子载荷矩阵在保持各列彼此正交的同时将数据平 方后的方差尽可能大。 （9）因子得分与排序 因子得分的计算基于因子载荷表，首先根据因子载荷表中的信息明确 因子的表达含义，然后用因子载荷和对应各个企业的原始观测指标进行线 性总和计算出因子得分，最后用更个因子的方差贡献率作为权重对各个企 业的三个因子得分进行加权并处于三个因子的累计解释方差贡献率便可以 得到各个企业的总因子得分，进而排名。 11 3. 实例分析实例分析 近年来许多上市公司都挂上了新能源