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摘要：本文首先了解中国旅游上市公司股票的综合发展情况，从同花顺等股票软件中搜集了中国旅游股票的财务指标数据（2016年第三季度）。其次，了解到财务指标对于中国旅游股票的精髓所在之后，有针对性的甄选出12个财务指标。然后，结合统计实证分析的方法，对中国24只旅游上市股票的财务指标进行一个评价分析，采用因子分析的方法对旅游股票进行综合影响的因子排名。最后，对分析结果进行归纳总结，提出相应的对策建议：首旅酒店是最值得大家优先考虑投资的股票，此外为股民提供合理的理论根据，同时为中国旅游上市公司股票的持续发展提供参考。
关键词：旅游股票 财务指标 因子分析 综合评价
一、相关理论知识介绍
（一）财务指标
中国关于旅游业有24家上市公司，本文综合了股票环境、企业环境、收入环境、市场环境、及利润环境，选取了12个具有代表性的财务指标，分别是X1： 每股收益（元）；X2： 每股净资产（元）；X3： 每股资本公积金（元）；X4： 每股收益同比增长率（%）；X5： 营业收入同比增长率（%）；X6： 净资产收益率同比增长率（%）；X7： 每股经营性现金流（元）；X8： 资产负债率（%）；X9： 产权比率（%）；X10： 总资产周转率（次）；X11： 营业利润率（%）；X12： 总资产净利润率（%）。
（二）因子分析
1、因子分析的基本原理
因子分析通过降维的方法，将多个具有相关性的原始变量压缩成包含原始变量信息最广的因子。因子分析主要是根据原始变量的相关性将原始变量进行分组，而分出的组内变量相关性高，不同组之间变量的相关性低。由于每组变量的相关性高，可以由变量的整体性质整合出一个不可直接观测到但是对可以直接观测的原始变量起到支配作用作用的潜在因子。而因子分析要求因子的个数要少于变量的个数，而且所选取因子所包含的原始变量信息（累积方差贡献率）在85%以上。
2、因子分析的数学模型
（二）因子个数的提取
经过SPSS分析得到如表1所示的解释总方差。该表中左侧部分为“初始特征值”，中间部分为“提取载荷平方和”，右侧为“旋转载荷平方和”。从表中可以发现，“初始特征值”一栏只有前四个特征值大于1，所以SPSS只选择了前四个主成分；在第二个指标栏“提取载荷平方和”中可以看出，前4个主成分的方差占所有主成分方差的85.032%，大于了85%，选前四个主成分基本可涵盖了原变量的全部信息，可以代替原来的变量，因此，提取这4个因子作为主因子。通过以上的分析，确定了将要提取的公共因子数为4个，并得到提取因子后解释的总方差如表1：
（四）各公共因子得分及赋权
通过SPSS软件输出的成分系数得分矩阵，写出因子表达式，并将每一只中国旅游股票的财务指标带入，就可得到中国24个旅游股票的因子得分。
本文想要从总体去比较这24只旅游股票的综合影响力，采用了综合评分法。本文因子分析综合评价采用客观赋权法，利用表1中的数据，选取各公共因子旋转后的的方差贡献作为权重，各公共因子权重分别为：ω（F1）=27.601%，ω（F2）=24.352%，ω（F3）=19.589%，ω（F4）=13.49%。
（五）因子分析各旅游股票得分排名
旅游上市公司的综合得分公司为F=F1*ω（F1） F2*ω（F2） F3*ω（F3） F4*ω（F4）。经过降序排列之后，得到了位于前三的旅游股票公共因子排名以及综合排名如表2所示，在下表中所显示的所有得分都是经过标准化后的变量计算而来的。
三、结束语
从综合排名中可以看出，首旅酒店的综合排名位于第一名，表明首旅酒店在股票因子、成长因子、效益因子、运营因子方面都不错。其发展势头较好，综合发展实力比较好，有着较好的投资环境，发展前景比较好，受着广大投资者的关注，这样的上市公司要稳中求升，继续进行独立自主创新，积极扩大市场，广纳贤才，鼓励其他投资者进行投资。
参考文献
[1]王京芳.财务指标应用的探讨[J].西北工业大学学报：社会科学版，2000（1）：41-46
[2]葛新权，王斌.应用统计[M].社会科学文献出版社，2012
[3]杨维忠，张甜.SPSS统计分析与行业应用案例详解[J].2013
[4]谢艳.浅论发展旅游业的重要作用[J].现代企业文化，2008（6）：24-25
关键词：旅游股票 财务指标 因子分析 综合评价
一、相关理论知识介绍
（一）财务指标
中国关于旅游业有24家上市公司，本文综合了股票环境、企业环境、收入环境、市场环境、及利润环境，选取了12个具有代表性的财务指标，分别是X1： 每股收益（元）；X2： 每股净资产（元）；X3： 每股资本公积金（元）；X4： 每股收益同比增长率（%）；X5： 营业收入同比增长率（%）；X6： 净资产收益率同比增长率（%）；X7： 每股经营性现金流（元）；X8： 资产负债率（%）；X9： 产权比率（%）；X10： 总资产周转率（次）；X11： 营业利润率（%）；X12： 总资产净利润率（%）。
（二）因子分析
1、因子分析的基本原理
因子分析通过降维的方法，将多个具有相关性的原始变量压缩成包含原始变量信息最广的因子。因子分析主要是根据原始变量的相关性将原始变量进行分组，而分出的组内变量相关性高，不同组之间变量的相关性低。由于每组变量的相关性高，可以由变量的整体性质整合出一个不可直接观测到但是对可以直接观测的原始变量起到支配作用作用的潜在因子。而因子分析要求因子的个数要少于变量的个数，而且所选取因子所包含的原始变量信息（累积方差贡献率）在85%以上。
2、因子分析的数学模型
（二）因子个数的提取
经过SPSS分析得到如表1所示的解释总方差。该表中左侧部分为“初始特征值”，中间部分为“提取载荷平方和”，右侧为“旋转载荷平方和”。从表中可以发现，“初始特征值”一栏只有前四个特征值大于1，所以SPSS只选择了前四个主成分；在第二个指标栏“提取载荷平方和”中可以看出，前4个主成分的方差占所有主成分方差的85.032%，大于了85%，选前四个主成分基本可涵盖了原变量的全部信息，可以代替原来的变量，因此，提取这4个因子作为主因子。通过以上的分析，确定了将要提取的公共因子数为4个，并得到提取因子后解释的总方差如表1：
（四）各公共因子得分及赋权
通过SPSS软件输出的成分系数得分矩阵，写出因子表达式，并将每一只中国旅游股票的财务指标带入，就可得到中国24个旅游股票的因子得分。
本文想要从总体去比较这24只旅游股票的综合影响力，采用了综合评分法。本文因子分析综合评价采用客观赋权法，利用表1中的数据，选取各公共因子旋转后的的方差贡献作为权重，各公共因子权重分别为：ω（F1）=27.601%，ω（F2）=24.352%，ω（F3）=19.589%，ω（F4）=13.49%。
（五）因子分析各旅游股票得分排名
旅游上市公司的综合得分公司为F=F1*ω（F1） F2*ω（F2） F3*ω（F3） F4*ω（F4）。经过降序排列之后，得到了位于前三的旅游股票公共因子排名以及综合排名如表2所示，在下表中所显示的所有得分都是经过标准化后的变量计算而来的。
三、结束语
从综合排名中可以看出，首旅酒店的综合排名位于第一名，表明首旅酒店在股票因子、成长因子、效益因子、运营因子方面都不错。其发展势头较好，综合发展实力比较好，有着较好的投资环境，发展前景比较好，受着广大投资者的关注，这样的上市公司要稳中求升，继续进行独立自主创新，积极扩大市场，广纳贤才，鼓励其他投资者进行投资。
参考文献
[1]王京芳.财务指标应用的探讨[J].西北工业大学学报：社会科学版，2000（1）：41-46
[2]葛新权，王斌.应用统计[M].社会科学文献出版社，2012
[3]杨维忠，张甜.SPSS统计分析与行业应用案例详解[J].2013
[4]谢艳.浅论发展旅游业的重要作用[J].现代企业文化，2008（6）：24-25