研讨创业板上市公司上市前财务绩效评价

论文导读：入、净利润、经营净流量复合增长率等指标来加以衡量，分别记为c_rev、c_pro、c_cf。二、因子分析本文采用因子分析作为评价策略，数据主要来自国泰安数据库，由于数据采集等多方面理由，故选择2012年上市的50家创业板上市公司作为研究样本。

(一)相关分析在对数据进行分析前，先采取标准化的方式将数据同度量化

摘要：为了更好地评价创业板上市公司上市前的综合业绩，帮助投资者做出正确的选择，减少投资风险，本文对2012年上市的创业板公司的相关数据进行因子分析，在众多的财务指标中找出三个公共因子，计算因子得分，从而得出 50家创业板上市公司IPO前的综合因子得分及排序，进创业板上市公司上市前财务绩效评价相关范文由写论文的好帮手www.7ctime.com提供,转载请保留.而对结果进行评价。
关键词：创业板市场 因子分析 综合业绩 评价
我国于2009年3月31日颁布了《首次公开发行股票并在创业板上市管理暂行办法》，2009年10月23日创业板在深圳正式开板，这为新创高科技企业提供了有效的融资渠道。创业板上市公司的规模相对较小，上市条件较主板而言略有宽松，因此对创业板公司上市前的财务状况进行综合评价既有助于引导企业的经营行为，推动企业加强经营管理，也能为政府部门加强创业板公司IPO管理提供依据，同时能够为投资者提供有作用的决策信息。

一、指标体系构建

创业板公司IPO前的绩效可以通过一系列财务指标来反映，但是单独分析任何一项财务指标都难以全面评价企业的业绩。我国目前在上市公司业绩评价方面一直缺乏统一的标准，尤其是针对创业板公司在IPO前的绩效评价。创业板成功的关键在于能否为投资者带来长期稳定的投资回报，创业板公司十分注重盈利能力。然而，创业板公司成立时间较短，规模较小，抗风险能力不强，往往伴随着很大的不确定性，因此企业往往有意识地制约债务风险。在创业板上市的企业多为中小型企业，大多从事高科技业务，往往具有较高的成长性。因此，本文主要基于创业板公司的特点从盈利能力、偿债能力、成长能力方面构建指标体系。为保证评价结果的稳健性，本文以创业板上市公司在IPO前三年的数据为基础。从盈利能力的角度来看，采用新股上市前三年平均的净资产收益率、总资产收益率、销售净利率等指标来衡量，分别记为a_roa、a_roe、a_ros；从偿债能力的角度来看，以上市前三年平均流动比率、速动比率、经营性流与负债比率、资产负债率等指标来衡量，分别记为a_cr、a_qr、a_lev、a_cfdeb；从成长能力的角度来看，选择新股上市前三年销售收入、净利润、经营净流量复合增长率等指标来加以衡量，分别记为c_rev、c_pro、c_cf。

二、因子分析

本文采用因子分析作为评价策略，数据主要来自国泰安数据库，由于数据采集等多方面理由，故选择2012年上市的50家创业板上市公司作为研究样本。

(一)相关分析

在对数据进行分析前，先采取标准化的方式将数据同度量化，可以发现各变量之间存在一定的相关关系，详见表1。其中，？鄢？鄢和？鄢分别代表在0.01和0.05的显著性水平上显著，可见a_roa与a_roe、a_ros等相关程度很高，a_cr与a_qr、a_lev、a_cfdeb等指标相关程度很高，而c_rev与c_pro、c_cf相关程度也很高。因此，初步判断可以采用因子分析法。

(二)KMO及巴特利特球形检验

在进行因子分析之前，需要通过KMO检验判定是否能够用于因子分析。据计算，KMO值为0.663，大于0.6，说明可以进行因子分析。巴特利特球度检验统计量的观测值为664.01，相应的概率p接近0，小于0.05，说明在5%的显著性水平下，应拒绝零假设，相关系数矩阵和单位阵有显著差异，综合考虑原有变量同样适宜进行因子分析。

(三)特征值及累计贡献率

本文采用主成分法提取因子，因子提取和旋转结果如表2所示。按特征根大小列出了三个共同因子，前三个因子共解释了原有变量总方差的89.332%，即累积方差贡献率达89.332%。总体上，原有变量的信息丢失较少，可以认为这三个共同因子成分解释了原始变量的大部分信息。

(四)旋转后的因子载荷矩阵

由表3旋转后的因子载荷矩阵可知，第一主因子F1，主要由a_cr、a_qr、a_lev、a_cfdeb所决定，分别为上市前三年平均流动比率、速动比率、资产负债率、经营性流与负债比率，且在主因子F1上的载荷基本在0.9以上，代表企业的偿债能力。而且主因子F1对各个指标的方差贡献已达35.76%，说明F1是企业业绩综合分析的主要方面。尽管盈利是偿债与信用的保障，但其本质又不同于后两者，在某种情况下，再好的盈利能力也可能无法帮助企业摆脱目前的财务困境。因此，偿债能力在企业财务分析中占有重要的席位。
第二主因子F2，由a_roa、a_roe、a_ros所决定，分别是新股上市前三年平均的净资产收益率、总资产收益率、销售净利率等指标，且在主因子F2上的载荷都在0.9以上。综合起来看，代表了企业的获利能力，是衡量企业财务管理水平及其业绩好坏的重要指标。而且主因子F2对各个指标的方差贡献已达27.92%，说明F2也是企业业绩综合分析的重要方面。因此，要改善创业板企业的经营业绩，就必须提高企业获利能力。
第三主因子F3，由c_rev、c_pro、c_cf所决定，分别是新股上市前三年销售收入、净利润、经营净流量复合增长率等指标，且在主因子F3上的载荷基本在0.9以上。综合起来看，代表了企业的成长能力。由于复合增长率是基于长期时间基础的核算，因而F3更能够说明产业或产品增长或变迁的潜力和预期，而且主因子F3对各个指标的方差贡献已达25.67%，说明F3也是企业业绩综合分析的重要方面。因此，要改善创业板企业的经营业绩，就必须提高企业成长能力，这是企业能在创业板IPO的重要条件。
根据表3因子载荷矩阵还可以看出，标准化的原始变量可以用求得的因子线性表示，各个指标与因子间的相互关系具体如下：标准化a_roa=0.168F1+0.973F2+0.006F3；标准化a_roe=0.004F1+0.975F2-0.021F3；标准化a_ros=0.173F1+0.916F2+0.11F3；标准化a_cr=0.971F1+0.114F2-0.04F3；标准化a_qr=0.972F1+0.081F2-0.047F3；标论文导读：eb+0.369c_rev+0.37c_pro+0.339c_cf为了获得创业板公司IPO前业绩的综合状况，不仅应了解各个公司在上述三个方面的优劣水平，而且还需要获取最后的综合结果。为达到这一目的，需将上述企业财务指标的公共因子F组合起来。这里，以各因子的方差贡献率占3个因子总方差贡献的比重作为权重进行加权汇总，从而得到各个公司的综合得分
准化a_lev=-0.875F1-0.079F2-0.062F3；标准化a_cfdeb=0.929F1+0.124F2+0.074F3；标准化c_rev=0.018F1+0.09F2+0.947F3；标准化c_pro=-0.012F1+0.06F2+0.949F3；标准化c_cf=0.033F1-0.055F2+0.862F3。另外，从各个主因子的共同度来看，a_lev、c_cf的共同度较低，但均在0.7之上；a_ros达到了0.88，其余指标与F1、F2、F3的共同度都在0.9以上，这说明可以用F1、F2、F3来解释以上指标。

(五)因子得分矩阵

表4为因子得分系数矩阵，根据该表以及变量的观测值可计算因子得分。
本文主要提取三个主因子，其计
算公式如下：F1=-0.022a_roa-0.07a_roe-0.017a_ros+0.277a_cr+0.28a_qr-0.251a_lev+0.264a_cfdeb-0.006c_rev-0.013c_pro+0.009c_cf
F2=0.355a_roa+0.369a_roe+0.331a_ros-0.027a_cr-0.039a_qr+0.036a_lev-0.023a_cfdeb+0.009c_rev+0c_pro-0.045c_cf
F3=-0.023a_roa-0.033a_roe+0.02a_ros-0.024a_cr-0.026a_qr-0.018a_lev+0.021a_cfdeb+0.369c_rev+0.37c_pro+0.339c_cf
为了获得创业板公司IPO前业绩的综合状况，不仅应了解各个公司在上述三个方面的优劣水平，而且还需要获取最后的综合结果。为达到这一目的，需将上述企业财务指标的公共因子F组合起来。这里，以各因子的方差贡献率占3个因子总方差贡献的比重作为权重进行加权汇总，从而得到各个公司的综合得分，如表5的F列所示，再根据F的大小进行排名，其排名顺序记录在表5的“排名”列中。
对产业与排名作进一步分析，将制造业归为一类，记为“C”，其他行为归为另一类，记为“O”。同时，将综合因子得分大于0的记为1，得分小于0的记为0。表6为产业与综合排名列表，通过检验发现，Pearson卡方值为6.2691，伴随概率P值为0.012，小于0.05，说明在5%的显著性水平下拒绝产业与绩效不相关的假设。据此，笔者认为综合排名与创业板所属行业具有一定的关联。
三、结论
建立因子分析模型的目的不仅在于找出因子，更为重要的是知道因子的含义，以便对实际理由进行分析。本文从a_roa、a_roe、a_ros；a_cr、a_qr、a_lev、a_cfdeb；c_rev、c_pro、c_cf等10个指标出发，将利用主成分法提取的第一个主因子命名为“偿债因子”，第二个主因子命名为“盈利因子”，第三个因子命名为“成长因子”，概括了创业板公司的主要特点。因此，笔者认为，从偿债能力、盈利能力、成长能力等侧面来构建创业板企业上市前的绩效综合分析指标体系较为科学、可行。
本文在因子分析过程中，由于已经对10个指标进行了标准化处理，综合得分与各因子得分的正负及大小并不具有实际作用。得分越高的创业板公司IPO前的绩效越好，得分越低的创业板公司IPO前的绩效越差，也正因如此，本文将综合因创业板上市公司上市前财务绩效评价由专注毕业论文与职称论文的www.7ctime.com提供,转载请保留.子F得分大于0的记为1，综合因子F得分小于0的记为0。综合因子得分排名与创业板公司所属行业有着较强的关联性。从综合排名来看，排名靠前的公司大多是从事互联网、通信等新兴的行业，这些产业拥有极其广阔的市场前景，又受到国家政策的支持，该行业企业的创新能力往往较强，很多均为本行业内的佼佼者。当然，这些新兴产业的企业要想成功发展，必须依赖于创业板市场。在这一过程中，虽有诸多制度政策、运作机制等发挥作用，但创业板市场是不可或缺的关键性机制。
因子分析综合评价法能客观反映企业在某一时段内的综合绩效。排名比较靠前的公司，都有一个或几个主因子的得分排在前10位。例如，排在第一位的兆日科技，其F1的得分为2.23，在所有公司中排名前列。此外，F2得分为4.81，排在第一位。但是没有一个创业板公司在上市前的各个因子得分都排在前列，这说明其中不存在具有绝对优势的企业。排名靠后的企业往往在这些主因子上得分较低，例如海伦钢琴、戴维医疗。需要注意的是，本文研究结果并未将宏观环境纳入指标体系，这也是未来研究需要考虑的内容。