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基于因子分析的上市公司财务指标分析评价
黄俊伟，任小强
河海大学商学院，南京 (210098)
摘 要: 本文主要是通过运用因子分析的方法对国内 21 家上市资源垄断型企业的财务数据
进行分析，从而将上市公司的财务指标由股东权益、总资产、总股本、主营收入、资本公积、
利润总额、净利润、股东权益、净收益率、每股净资和资产负债率等简化为四个指标，其分
别反映：上市公司资本状况、利润状况、股票规模及资产负债状况。因此，可以得出结论在
分析这些垄断资源公司的财务状况时，投资者可以主要对股东权益、净收益率、每股净资和
资产负债做比较，以找出财务表现较好的公司，这样就大大简化了财务分析的难度，可以帮
助投资者进行价值投资。
关键词：因子分析；选股；公司财务
1 引言
近年来随着我国经济的飞速发展和金融体制的不断改革，多种多样的金融工具逐渐为人
们所熟悉。在我国一般个人投资者最容易接触到的就是股票市场，越来越多的投资者将投资
股票作为理财的手段。中国股市在经历了十几年的发展之后，法规体制的建设也越来越完善，
一大批早期投资者也随股市走过了大起大落，渐渐由最初的盲目投机转变成了稳健投资。股
票市场尽管有着自身的一些性质，对于股票价格的波动也有多种理论解释，但是股票的投资
价值最终是上市公司前景的体现[1]。财务报表作为公司经营业绩的体现也成了预测公司未来
发展前景的重要资料。但是面对财务报表里面众多的数据项，使一般投资者难以下手分析。
从国外的研究来看目前应用较为广泛的有 CAMP 资产定价模型，然而该模型的基础是在一
个无套利的市场环境下，这一点在国内的 A 股市场还不能达到[2]。陈小悦，孙爱军通过对国
内市场的历史数据分析和利用截面检测，研究表明 β 对中国股市不具有解释能力，从而否定
了其在中国股市的有效性假说。对于一般的投资者而言可能通过基本的学习可以知道单个因
素影响单个股票的价格波动的规律，然而，往往股票价格的变动是一系列因素和环境变化及
相互作用的均衡结果，任何单一的分析总会有失公允，从而有所遗漏也在所难免[3]。如能寻
找到这些影响因素之间的规律，并找到影响最大的几个因子，确定其数量关系，通过对其进
行简单排序对比，就能比较容易的找出财务上表现良好的公司，为投资提供指南。
2 分析过程
因子分析原理
因子分析是主成分分析的推广和发展，也是利用降维方法进行统计分析的一种多元统计
方法。因子分析研究相关矩阵或协方差矩阵的内部依赖关系，它将多个变量综合为少数几个
因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系，得到了广泛的应用[4]。利用因子分析方法处
理数据，就是将众多的变量综合成较少的几个综合指标，这些综合指标称为因子。因子的个
数远远少于变量的数量，但因子能够反映原始变量的大部分信息，同时，因子之间不具有显
著的线性关系[5]。不仅如此，利用因子分析得到的因子还能有效地解释原变量，这对于问题
的进一步分析和应用有重要的意义。在这里很适合用来分析中国的股票市场
分析过程
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收集数据
由于主要目的是找到有长期稳定投资价值的上市公司，结合中国的实际情况，这里选择
了 21 家在国内相关行业中占据垄断地位的企业。通过钱龙软件下载到了这 21 家公司的财务
统计数据(表 1)，共有 14 项指标，这里限于篇幅只显示其中一部分。
表 1 上市公司财务统计数据
次序 名称 代码 总股本 流通 A 股 总资产 净利润 每股净资
1 山东黄金 600547 7755
2 宝钛股份 600456
3 吉恩镍业 600432 318195
4 中金黄金 600489
5 驰宏锌锗 600497 39000
6 宏达股份 600331 51600
7 江西铜业 600362 2882777 199357
8 中金岭南 000060 73128
9 锡业股份 000960
10 兴发集团 600141 21000
11 红星发展 600367 29120
12 包钢稀土 600111
13 东方钽业 000962 35640
14 锌业股份 000751
15 盐湖钾肥 000792 76755
16 西藏矿业 000762
17 广东明珠 600382
18 巢东股份 600318 24200 12200
19 攀渝钛业 000515
20 天津宏峰 000594
21 S 天一科 000908 28000 9000
数据的标准化处理
在进行因子分析之前首先要对需要分析的数据进行标准化处理，以统一量纲便于后续的
处理。进行图 1 中的操作之后，在接下的对话框(图 2)中选中复选项 Save standardized values
as variables，将经过标准化处理的数据作为新的变量保存在表中。
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图 1 数据的标准化处理步骤 1
图 2 数据的标准化处理 2
进行因子分析
首先进行图 3 的操作，进入因子分析界面，选取经过标准化处理的数据作为因子分析的
对象，之后在其中的 Discriptives 选项当中选取进行 KMO 和 Bartlett 检验。这两种检验是用
来判断分析对象是否适合使用因子分析的重要判别标准[6]。其他选项中主要选择了显示因子
的碎石图和不显示变量与因子相关度在 以下的相关系数。之后点 OK 就可以按要求进
行因子分析并显示结果了。
图 3 因子分析
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3 结果分析
表 2 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .618
Approx. Chi-Square
Df 78
Bartlett's Test of
Sphericity
Sig. .000
表2中显示了对所要分析的变量进行的KMO检验和Bartlett检验结果。从表中不难看出
KMO检验结果为和Bartlett检验得到的ρ值(即表中的Sig)为0，这表明变量适合进行因子
分析。接下来就可以进行具体分析并得出结论了。
表 3 Extraction Method: Principal Component Analysis
Initial Extraction
Zscore(总股本) .989
Zscore(流通A股) .693
Zscore(总资产) .990
Zscore(净利润) .976
Zscore(每股净资) .804
Zscore(每股收益) .932
Zscore(中期收益) .948
Zscore(净收益率) .953
Zscore(股东权益) .988
Zscore(资本公积) .960
Zscore(利润总额) .963
Zscore(主营收入) .972
Zscore: 资产负债% .982
表3中是计算得到的因子分析的共同度。在相关分析中，利用系统默认的主成分分析法
提取因子得到的共同度值恒为1，也就是所有变量标准化以后方差为1，原始变量的所有方差
都可被解释，即表3中的第二列。第三列是提取特征根的共同度，是指在指定特征根大于1
的条件下的共同度，可以看到表中除流通A股一项较低外其余变量的共同度都在80%以上，
即这些变量的信息丢失较少，都能被因子解释。
表4给出的是因子分析中的原有变量中总方差被解释的列表。可以看出经过主成分方法
提取因子后，有4个因子被提取，它们共同解释了总方差的%，只有%的信息丢
失，这种结果是令人满意的。其中第一个因子对于总方差的贡献度最大，达到%。也就
是说第一个因子的权重是最大的。接下来我们看图4显示的碎石图，图中很明显的可以看出
在前四个节点之后曲线趋向平缓，即用前4个因子解释变量是合适的。
表 4 Extraction Method: Principal Component Analysis
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings
Component Total
% of
Variance
Cumulative
% Total
% of
Variance
Cumulative
% Total
% of
Variance
Cumulative
%
1
2
3
4
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5 .578
6 .105 .810
7 .069 .534
8 .040 .306
9 .032 .248
10 .011 .085
11 .008 .065
12 .007 .050
13 .001 .004
Component Number
13121110987654321
Ei
ge
nv
al
ue
8
6
4
2
0
Scree Plot
图 4 碎石图
表 5 Rotated Component Matrix(a)
Component
1 2 3 4
Zscore(股东权益) .974
Zscore(总资产) .969
Zscore(总股本) .967
Zscore(主营收入) .959
Zscore(资本公积) .885 .412
Zscore(利润总额) .873 .441
Zscore(净利润) .764 .623
Zscore(净收益率) .962
Zscore(中期收益) .922
Zscore(每股收益) .306 .910
Zscore(每股净资) .383 .787
Zscore(流通A股)
Zscore: 资产负债% .990
表 5 显示的是旋转后的因子载荷矩阵，表中空白处表示相应载荷小于 。因子载荷矩
阵中给出每个变量在 4 个因子上的载荷。从表中可以看出，股东权益、总资产、总股本、主
营收入、资本公积、利润总额和净利润在第一个因子上载荷较高，所以第一个因子主要解释
了上市公司资本状况相关项目。第二个因子则主要解释了与利润相关的项目。第三个因子主
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要反映的是公司发行的股票规模的影响。最后一个因子其实就是资产负债对总体的影响。由
表中还容易看出，股东权益、净收益率、每股净资和资产负债分别在四个因子中占有最高权
重，因此，可以得出结论在分析这些垄断资源公司的财务状况时，投资者可以主要对股东权
益、净收益率、每股净资和资产负债做比较，以找出财务表现较好的公司。
4 实证分析
表 7 指标排序
股东权益 净收益率 每股净资 资产负债
1 江西铜业 驰宏锌锗 山东黄金 兴发集团
2 宏达股份 中金岭南 宝钛股份 锡业股份
3 中金岭南 盐湖钾肥 吉恩镍业 锌业股份
4 盐湖钾肥 锡业股份 中金黄金 中金黄金
5 锌业股份 吉恩镍业 驰宏锌锗 S 天一科
根据以上分析所得的结论对 21 家公司的 4 项指标进行分别排序(表 7)，再分别按照在因
子分析计算结果中的得到的各因子的权值，找出 5 家财务表现优异的公司，分别是江西铜业、
中金岭南、宏达股份、盐湖钾肥、驰宏锌锗。根据从 和 的股票价格，在
全部进行向后复权处理后计算各股的收益排名结果如表 8 所示。所选取的股票的收益排名分
别对应为 10、8、1、7、4，
表 8 各股收益排名
次序 名称 代码 初始价格 当前价格 价格差 收益率（%）
1 宏达股份 600331 2,
2 山东黄金 600547 2,
3 中金黄金 600489 2,
4 驰宏锌锗 600497 2,
5 宝钛股份 600456 2,
6 吉恩镍业 600432 1,
7 盐湖钾肥 000792 1,
8 中金岭南 000060 1,
9 包钢稀土 600111 1,
10 江西铜业 600362 1,
11 锡业股份 000960
12 S 天一科 000908
13 兴发集团 600141
14 广东明珠 600382
15 锌业股份 000751
16 西藏矿业 000762
17 东方钽业 000962
18 攀渝钛业 000515
19 巢东股份 600318
20 红星发展 600367
21 天津宏峰 000594
其他排名在前五的股票也都在因子排名的时候涉及到了。由于股票市场是一个复杂的系
统，公司股价的变化并不单单受到财务状况的影响[7]。故而能得到以上的结果已经很令人满
意了。相信再结合其他的指标进行分析一定能进一步提高选股的成功率。
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5 结论
本文通过对国内 A 股市场上的 21 支资源垄断行业公司的财务指标进行因子分析，最终
找出了权重最大的四个指标分别是股东权益、净收益率、每股净资和资产负债，并对结果进
行实证研究，发现这四个指标在很大程度上能够代表所有指标反映公司的财务状况，这样就
能大大降低投资者分析上市公司股票的复杂度和不确定性，从而降低投资者选择的成本并提
高优股票的准确度。
参考文献
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报,2003,(12).
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2002,, :321-330 .
[7] Jensen, M. and Murphy, K. Performance pay and top-management incentives .Journal of Political Economy,
1990,98, (98) :225~264 .
Listed Companies Analysis and Evaluation of Financial
Indicators Based on Factor Analysis
Huang Junwei, Ren Xiaoqiang
Business School of Hohai University, Nanjing (210098)
Abstract
This paper used of factor analysis method analyzed financial data of 21 listed domestic enterprises in
resource monopolies industry. And the paper identified the greatest four indicators impacting on
enterprise's financial position, which simplified the difficulty the financial analysis and help investors
making decisions in value investing. In the end the conclusion was proved tenable.
Keywords: Factor Analysis; Stock Selection; Corporate Finance
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