1、企業生命周期評價模型一、 因子分析的基本思想因子分析（factor analysis）模型是主成分分析的推廣。它也是利用降維的思想，由研究原始變量相關矩陣內部的依賴關系出發，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合因子的一種多變量統計分析方法。因子模型可具體寫成：式中，為主因子，分別反映某一方面信息的不可觀測的潛在變量；為因子載荷系數，是第個指標在第個因子上的負荷。二、 基本模型的建立本模型在遵循整體性、可比性、科學性、實用性等原則的基礎上，參閱相關文獻并結合我國企業現狀，選取了具有代表性的13個指標，主要包括總資產凈利潤率（）、資產報酬率（）、流動資產凈利潤率（）、固定資產凈利潤率（）

2、、凈資產收益率（）、資本保值增值率 ()、資本積累率（）、所有者權益增長率（）、權益乘數（）、產權比率（）、速動比率()、流動比率（）和資產負債率(X13)，這些指標從不同角度反映了中小企業財務狀況，初步構成了中小企業狀況評價指標體系。本文選取的數據，來自汽車行業中八家上市公司的財務數據。首先對所有指標的原始數據進行標準化，消除量綱和數量級的影響。在因子分析之前，對數據進行相關統計檢驗，看數據是否滿足因子分析的條件。本文運用spss19.0 對相關數據進行KMO和巴特萊特球形檢驗，檢驗結果如下表所示：KMO 和 Bartlett 的檢驗取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。

3、.650Bartlett 的球形度檢驗近似卡方1792.109df28Sig.000結果顯示KMO抽樣適度測定值為0.65>0.5，根據多元統計因子分析相關知識，在0.05的顯著性水平下，球形檢驗P值為0.00，小于0.05，故應拒絕球形檢驗零假設，樣本符合因子分析的條件。下表反映的是標準化后的各觀測變量相關系數矩陣的特征值、方差貢獻率以及累計貢獻率情況。從表的特征值可以看出，第一個因子的特征值=5.298，大約占去方差的27.834%，由于特征值大于1的只有因子1、2、3、4，因此只有前四個因子被提取，四個因子的特征值共占去方差94.214%。因此說明前四個因子提供了原始數據的大部分信

4、息。解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉平方和載入合計方差的 %累積 %合計方差的 %累積 %合計方差的 %累積 %15.29840.75740.7575.29840.75740.7573.61827.83427.83423.07923.68264.4383.07923.68264.4383.03823.36851.20232.29717.67182.1102.29717.67182.1102.98222.93874.14041.57412.10494.2141.57412.10494.2142.61020.07394.2145.3632.79297.0066.2391.83898.8

5、447.075.58099.4248.041.31899.7429.022.16999.91110.007.05099.96111.005.039100.000提取方法：主成份分析。建立因子分析模型的目的不僅僅是要找到公因子，更重要的是知道每一個公共因子的意義，以便對實際問題進行分析。這便涉及到因子分析的核心問題因子變量的解釋命名。旋轉成份矩陣a成份1234資產報酬率.958.033-.143.196總資產凈利潤率.949.038-.138.244流動資產凈利潤率.921.009-.066.224固定資產凈利潤率.812.228-.224.109資本積累率.077.995-.020-.021所

6、有者權益增長率.077.995-.020-.021資本保值增值率.072.993-.021-.049權益乘數-.098.003.985-.119產權比率-.098.003.985-.119凈資產收益率.296.078-.938.037流動比率.154.022.002.954速動比率.214-.061-.083.931資產負債率-.316.065.242-.800提取方法 :主成份。 旋轉法 :具有 Kaiser 標準化的正交旋轉法。資產報酬率=0.938*F1+0.33*F2-0.143*F3+0.196*F4總資產凈利潤率=0.949*F1+0.038*F2-0.138*F3+0.244*F

7、4資產負債率=-0.316*F1+0.065*F2+0.242*F3-0.8*F4根據上面的表格可以將四個因子表示企業的不同能力， F1解釋為盈利能力，F2解釋為資本積累能力，F3解釋為資本結構，F4解釋為償債能力。盈利能力是指企業獲取利潤的能力，也稱為企業的資金增值能力，通常表現為一定時期內企業收益數額的多少及其水平的高低。盈利能力就是指公司在一定時期內賺取利潤的能力，利潤率越高，盈利能力就越強。資本積累能力反映了企業所有者權益在當年的變動水平。體現了企業資本的積累情況，是評價企業發展潛力的指標。反映了投資者投入企業資本的保全性和增長性，該能力越高，表明企業的資本積累越多，企業資本保全性越強

8、，擴大再生產能力越強，持續發展的能力越大。（股東財富最大化的視角）資本結構是指企業各種資本的價值構成及其比例關系，是企業一定時期籌資組合的結果。廣義的資本結構是指企業全部資本的構成及其比例關系。償債能力是指企業用其資產償還長期債務與短期債務的能力。企業有無支付現金的能力和償還債務能力，是企業能否健康生存和發展的關鍵。企業償債能力是反映企業財務狀況和經營能力的重要標志。通過spss統計軟件對數據進行分析后，自動產生了四個因子得分，這四個因子得分可以代替原來數據的94.214%的信息量，本文以主因子特征值的貢獻率為權重來加權計算各公司財務狀況的綜合得分，計算公式如下： F=(27.834*F1+2

9、3.368*F2+22.938*F3+20.073*F4)/94.214通過計算可得出公共因子得分和綜合得分,可以得出每個企業在該年度的發展情況。三、 模型的局限性和改進之處在運用因子分析方法對企業財務狀況進行綜合評價時，也存在著一定的局限性：第一，財務狀況綜合評價指標體系在財務指標的選取上，只是建立在理論規范研究的基礎上，對影響企業發展變量的選取只局限在財務指標本身，一些與企業狀況有重大因果關系的變量并未被選入到評價指標體系中，比如國家的行政策略、宏觀經濟政策、企業人員的管理能力水平和職業技能水平、企業外部環境等等。另外，一些非財務指標也同樣對企業狀況存在著相關關系。由于綜合評價應該是一個錯

10、綜復雜的系統評價過程，因此我們還應結合具體實際情況而進行一定的定性分析，以便做出更為合理的決策。第二，因子分析技術本身也存在一定的局限性，因子分析理論方法的應用效果與其采用的數據有著密切關系，它很強地依賴于因子旋轉的結果。當因子旋轉結果不理想時，這種方法便失去了原有的效果。另外，因子分析中的公共因子有方差損失（特殊因子未被計算），同時也存在著降低維數而造成數據丟失的情況。統計分析畢竟只是一種通過純數學理論應用對數據進行的處理過程，而對處理結果經濟含義的解釋還有賴于使用者的實際經驗和綜合分析能力。今后研究展望：首先，通過進一步理論學習與實踐考察選取更廣泛財務指標納入財務狀況綜合評價體系之中，同時

11、也要充分考慮非財務指標的重要影響。對指標的各種分類情況以及各類指標內部之間信息含量的系統變化做進一步討論。其次，在研究理論方法上進一步改善，通過進一步的對數學理論以及計算機軟件的開發與運用的學習，找出更加完善的管理統計分析方法。最后，還可以將因子分析與其他綜合評價方法結合起來一起應用，比如模糊綜合評價法、DEA評價方法、系統動力學等，將一些無法量化的指標納入評價體系，能更全面去客觀地評價企業的發展能力。附：各指標的相關公式：總資產凈利潤率=凈利潤/總資產余額資產報酬率=（利潤余額+財務費用）/資產總額流動資產凈利潤率=凈利潤/流動資產余額固定資產凈利潤率=凈利潤/固定資產余額凈資產收益率=凈資產收益率凈利潤/股東權益余額資本保值增值率=所有者權益合計期末值/所有者權益合計期初值資本積累率=（所有者權益合計本期期末值-所