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4、能力考察发现：企业普遍表现为“单刀突进”，房地产市场发展基本处于“荒蛮时代”，这种不对称现象应引起高度重视。关键词：房地产行业；上市公司； 因子分析； Investment Value Analysis of Listed Companies in Real estate IndustryAbstract The analysis on financial index of listed real estate companies showed that the performance of listed companies was affected by three meaningful f
5、actors：Company management capacity factor, the company solvency factor, company profitability of factor. After studying on enterprise integration capability，we found that: enterprises generally behave as single pole fingering and the real estate market is basically in the barbarian times,so, The gov
6、ernment should pay close attention to this asymmetry phenomena.Keywords real estate industuy,；listed company； factor analysis, 引言房地产业是国民经济的重要支柱产业，对于拉动钢铁、建材及家电家居用品等产业发展举足轻重，对金融业稳定和发展至关重要，对于推动居民消费结构升级、改善民生具有重要作用。根据国家统计局的相关数据，整个房地产产业的增加值占国民经济总体的比重至2008年底已经超过5%，成为国民经济中一个至关重要得产业部门。2008年时中国房地产上市公司的调整年，131
7、家上市公司的总资产规模为15796.95亿元，总营业收入达到3374.68亿元，净利润额为603.23亿元。2009年第一季度房地产市场出现了一些新变化，由于第一季度以来重点城市的成交量普遍放大，投资者预期房地产市场出现一定程度回暖趋势，市场状况变化对房地产上市公司业绩产生了明显影响，不少企业偿债能力有所恢复，市场盈利水平增加，现金流量净额由负转正。本文通过对房地产行业的分析和重点通过因子分析方法对38家房地产行业上市公司进行综合财务评价，对正确分析判断房地产行业上市公司的财务状况合发展前景提供依据，并对投资者做出正确决策起到重要作用。一 相关的文献综述对上市公司投资价值的评价和研究是股票投资
8、技术研究的重要内容.国外的研究比较早，比较成熟，国外多将现代数学方法和工具,如模糊数学、神经网络、基因算法、人工智能等,应用到投资中,而且有些成功的分析模型还被写成了程序,作为专门的咨询产品对外出售。如美国的Klimasauskas 将神经网络和基因算法应用于投资领域，J . D. Smith 博士则将基于人工智能的专家系统应用于股票交易之中。Lederman Jess , Klein Robert A. Virtual trading M . Chincago :Probus Publishing Comany ,1995.Richard Frankel和CharlesM .C. Lee（1
9、998）考察了分析师估值模型对截面股票报酬的预测能力，并用IB/E/S因素预测法和Ohlson 的剩余收益模型估计了公司的基本价值，他们发现，公司的基本价值和长期股票价格有着很高的相关性，并且B/P 比率对长期截面报酬率是一个很好的预测因子。这个结果是不能被公司的、B/P比率，或者总的市场资本化比率来解释的。研究结果表明公司的预测价值是截面报酬率的一个可靠因子，如果时间越长，该因子的解释力就越强。Martin（1998）指出，假设账面值的所有变化决定于收益和股利，那么公司在每个时期的账面值是按照清洁盈余会计关系来确定的，而剩余收入估值模型是将公司的账面值与预期的公司未来非正常收益的现值结合在一
10、起来计算公司的股票内在投资价值；Zhang（2000）在Feltham-Ohlson 模型的基础上，从会计的谨慎性角度出发，研究了在谨慎性会计政策是如何影响会计数据与公司价值之间的关系的。Zhang 的研究表明谨慎会计能被账面值、收益或者账面报酬率明确的描述，而且资本化收益数据通常比账面值数据更能提供很小偏差的股权价值估计。另外，公司的成长因子影响公司的收益和账面值在股权估值中的联合解释方式，并且也表明了公司的成长因子在用账面值和收益估价股权价值时起了一个很重要的作用。如果用增长中的收益权重和公司成长的复合函数，平均的账面值和资本化收益将产生一个更加合理的股权价值无偏估计。同时，还指出当公司成
11、长率是正值时，账面值的权重就是负值。但是Zhang 仅仅从理论的角度对Feltham-Ohlson 模型做了延伸与补充，并没有进行实证的研究。夏璇,朱建华.股票投资价值评估理论综述J.中国商界,2008,(12):37-38我国关于上市公司股票投资价值的分析较晚，陈信元、陈冬华、朱红军（2002）在Ohlson剩余收益模型基础上从会计收益、净资产价值相关性的角度，用中国股市3 年的数据对股权价值进行了实证研究，并在加入了公司规模和流通股比重变量后做了进一步的研究，验证了非正常收益与股票价格之间的相关关系。李义强（2008）基于AHP 的理论基础,介绍了如何构建股票投资价值评测模型，并对八只股票
12、投资价值进行实例评测, 通过将评价股票价值的一些定性指标定量化,给出股票投资价值排序及各支股票投资价值的权重,构造“股票投资价值评测系统”,为投资者提供有价值的参考。李义强.基于AHP 的股票投资价值测评模型研究J.新乡学院学报,2008,(3):16-18张树敏，朱和平，师伟（2008）利用123 家中小板上市公司2005年主要财务指标，运用聚类分析和判别分析法对其盈利能力、成长能力和扩张能力进行了定量分析和分类，为投资者构建合理的投资组合提供理论依据，为市场各参与方有效把握中小板成长趋势提供价值参考。张树敏,朱和平,师伟.基于基本面的中小企业板上市公司股票投资价值初探J.商场现代化,200
13、8,(3)：191-192李云飞，李鹏雁（2008）从实证角度为价值投资理论在中国股市的应用建立了股票投资价值评价指标集。首先深入分析股票投资价值的诸多影响因素，然后以全部上市公司为样本，采用模糊聚类技术对股票投资价值的各影响因素进行聚类，并依据相关指数对同类指标进行筛选，最终得到一个科学的和有操作性的股票投资价值评价指标集。该股票投资价值评价指标集基本涵盖了股票投资价值所包含的有效信息，因此可以用多维数组来刻画一支股票的价值信息，从而为人工智能方法在股票价值投资方面的应用提供了实证依据。李云飞,李鹏雁.基于模糊聚类技术的股票投资价值评价指标选择J.燕山大学学报,2008,(11):551-5
14、56本文研究目的是通过因子分析法，对38家深市房地产上市公司的财务指标进行分析，找出上市公司业绩主要影响因子。研究思路是：第一步，设定实证模型、变量和收集数据；第二步，来进行实证分析，获得影响因子，第三步，获得结论、提出建议。二 实证模型、变量设定和数据来源（一）计量模型简介因子分析是主成分分析的推广和发展。它的基本思想是通过变量（或样品）的相关系数矩阵（对样品室相似系数矩阵）内部结构的研究，找出能控制所有变量（或样品）的少数几个随机变量去描述多个变量（或样品）之间的相关（相似）关系。按照分析的内容分类，因子分析被分为R型因子分析（对变量作因子分析）和Q型因子分析（对样品作因子分析）。两者的计
15、算过程都是一样的，只是出发点不同，这里就以R型因子分析为主进行介绍。R型因子分析的数学模型其中，为实测变量；为因子载荷；为公共因子；为特殊因子。上述模型通常采用加权最小二乘法、回归法等求解，获得公共因子：称上式为因子得分函数。用它来计算每个样品的公共因子得分。由于因子得分函数中方程的个数小于变量的个数，因此不能精确计算出因子得分，只能对因子得分进行估计，通常的估计方法有加权最小二乘法、回归法等。（二）变量选择及数据来源为了比较详细地考察房地产上市公司经营效益，同时考虑到样本容量的需要性。根据上市公司的经营特点和已经公布的财务报表的信息范围, 为此选取以下九个指标进入模型：X1净利润增长率（%），X2净资产收益率（%），X3资产负债率（%），X4流动比率（%），X5速动比率（%），X6每股收益（元），X7存货周转率（%），X8总资产周转率（%），X9营业利润增长率（%）。本文以38家深市房地产行业上市公司为样本,利用因子分析法,对其2009年12月31日的报表数据进行了综合评价。本文原始数据主要来自于金融界网站(www. jrj. com. cn)和各公司的财务
