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[摘 要]随着社会的高速发展，投资理念在人们心中已经发芽成长，其中对上市公司的投资就是一大热点。尤其在今年股市大涨，开户人数剧增，作为投资者想要做出正确投资决策，前提就是要对上市公司有一个深入的了解，并对影响上市公司业绩的重要因素进行分析，把握重要因素，投資者才能做出正确的投资决策。本文采用因子分析方法我国上市公司的业绩影响因素进行研究，旨在帮助投资者理性选择，把握影响上市公司业绩的因素，更加理性做出选择。本文以沪市通讯行业16家上市公司为例，对股收益、每股净资产、净资产收益率、资产负债率、股价和净利润率指标进行降维分析，得到重要的“因子”。
[关键词]因子分析；上市公司；业绩
1引言
近年来，随着经济的飞速发展，上市公司也逐渐增多，截止至2016年底，我国包含所有版块的上市公司数量将近有5000多家。上市公司数量的增多带来股市的交易量增加。截止到2015年四月底最高成交量达到1.8万亿。投资者需要对上市公司的经营业绩进行了解掌握，才能做出正确的投资决策。本文主要以沪市通讯行业为例，利用因子分析方法研究影响上市业绩的因素，为投资者提供相关的借鉴。
2 基于因子分析的上市公司业绩影响因素研究
因子分析是一种数据簡化技术。主要通过研究众多的变量之间的内部依存关系，通过分析变量间相关系数矩阵，利用少数几个独立的非观测变量翻译书籍的基本结构，这些不可观察的潜在变量，可以反映数据的绝大部分重要信息，成为“因子”。
本文收集的是2015年第一季度中国沪市上市的16家通讯行业的财务及股价数据。这些指标包括每股收益、每股净资产、净资产收益率、资产负债率、股价和净利润率。沪市16家通讯行业分别为烽火通信信威集团、亨通光电、大唐电信、福日电子、亿阳信通、上海普天、中天科技、中国联通、佳都科技、长江通信、南京熊猫、东方通信、永鼎股份、青岛华光和波导股份。数据来自东方财富网和巨潮资讯网。本文希望通过因子分析，找出影响沪市16家通讯行业业绩的主要因素。将数据导入SPASS17.0中进行降维分析。其实验结果及分析如下：
表1给出了KMO和Bartlett的检验结果，其中KMO的值越接近1表示越适合做因子分析，从表中可以看出KMO的值为0.307，表示不太适宜进行因子分析。Bartlett球形度检验的原假设为相关系数矩阵为单位阵，Sig值为0.000小于显著性水平0.05，因此拒绝原假设表示变量之间存在相关关系，适合做因子分析。综合来看，上面数据可以做因子分析。
表2给出了每个变量共同度的结果。从表2可以看出，因子分析的标量的相关度比较高，均在50%以上，故因子分析的结果有效。
从表3和表4中可以看出前两个因子的特征值大于1，并且前两个因子的特征值之和占总特征值的70.935%，因此提取前两个因子作为主因子。
通过因子分析可以看出，每个因子中只有几个指标的因子载荷较大，因此将第一个因子与“净资产收益率”“每股收益”和“净利润率”指标相关性最强，因此将第一个因子解释为衡量沪市通讯行业上市公司收益能力的因子，即“收益因子”。第二个因子可以解释为衡量沪市通讯行业上市公司的成长性的因子，即“成长因子”。
因此，投资者在进行决策时，应该关注上市公司这些“因子”，方便自己做出更加明智的投资。
参考文献：
[1]邓秀英.上市公司价值投资策略研究[J].商业时代，2010（19）.
[2]林海明.因子分析应用中一些常见问题的解析[J].统计与决策，2012（15）
[3]张慧.周春梅.我国旅游上市公司经营业绩的评价与比较——基于因子分析和聚类分析的综合研究[J].宏观经济研究，2012（3）.
作者简介：
王瑞鑫 ，女，河南安阳人，华北水利水电大学研究生，研究方向财务会计；
高振娟，女，河南新乡人，华北水利水电大学研究生，研究方向：财务与会计。
[关键词]因子分析；上市公司；业绩
1引言
近年来，随着经济的飞速发展，上市公司也逐渐增多，截止至2016年底，我国包含所有版块的上市公司数量将近有5000多家。上市公司数量的增多带来股市的交易量增加。截止到2015年四月底最高成交量达到1.8万亿。投资者需要对上市公司的经营业绩进行了解掌握，才能做出正确的投资决策。本文主要以沪市通讯行业为例，利用因子分析方法研究影响上市业绩的因素，为投资者提供相关的借鉴。
2 基于因子分析的上市公司业绩影响因素研究
因子分析是一种数据簡化技术。主要通过研究众多的变量之间的内部依存关系，通过分析变量间相关系数矩阵，利用少数几个独立的非观测变量翻译书籍的基本结构，这些不可观察的潜在变量，可以反映数据的绝大部分重要信息，成为“因子”。
本文收集的是2015年第一季度中国沪市上市的16家通讯行业的财务及股价数据。这些指标包括每股收益、每股净资产、净资产收益率、资产负债率、股价和净利润率。沪市16家通讯行业分别为烽火通信信威集团、亨通光电、大唐电信、福日电子、亿阳信通、上海普天、中天科技、中国联通、佳都科技、长江通信、南京熊猫、东方通信、永鼎股份、青岛华光和波导股份。数据来自东方财富网和巨潮资讯网。本文希望通过因子分析，找出影响沪市16家通讯行业业绩的主要因素。将数据导入SPASS17.0中进行降维分析。其实验结果及分析如下：
表1给出了KMO和Bartlett的检验结果，其中KMO的值越接近1表示越适合做因子分析，从表中可以看出KMO的值为0.307，表示不太适宜进行因子分析。Bartlett球形度检验的原假设为相关系数矩阵为单位阵，Sig值为0.000小于显著性水平0.05，因此拒绝原假设表示变量之间存在相关关系，适合做因子分析。综合来看，上面数据可以做因子分析。
表2给出了每个变量共同度的结果。从表2可以看出，因子分析的标量的相关度比较高，均在50%以上，故因子分析的结果有效。
从表3和表4中可以看出前两个因子的特征值大于1，并且前两个因子的特征值之和占总特征值的70.935%，因此提取前两个因子作为主因子。
通过因子分析可以看出，每个因子中只有几个指标的因子载荷较大，因此将第一个因子与“净资产收益率”“每股收益”和“净利润率”指标相关性最强，因此将第一个因子解释为衡量沪市通讯行业上市公司收益能力的因子，即“收益因子”。第二个因子可以解释为衡量沪市通讯行业上市公司的成长性的因子，即“成长因子”。
因此，投资者在进行决策时，应该关注上市公司这些“因子”，方便自己做出更加明智的投资。
参考文献：
[1]邓秀英.上市公司价值投资策略研究[J].商业时代，2010（19）.
[2]林海明.因子分析应用中一些常见问题的解析[J].统计与决策，2012（15）
[3]张慧.周春梅.我国旅游上市公司经营业绩的评价与比较——基于因子分析和聚类分析的综合研究[J].宏观经济研究，2012（3）.
作者简介：
王瑞鑫 ，女，河南安阳人，华北水利水电大学研究生，研究方向财务会计；
高振娟，女，河南新乡人，华北水利水电大学研究生，研究方向：财务与会计。