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user: 4. 财务指标与股价关系的实证研究 4.1. 财务指标降维——因子分析 由于第2节中相关系数通过显著性检验的部分指标的含义有所重叠，且个别指标之间的计算方法上存在相似性，如果直接利用原始的财务指标数据建立模型容易出现多重共线性，因此需要对财务指标进行降维，降低分析的复杂度。本文通过KMO测度以及巴特利特球体检验对原始数据是否适合做因子分析进行判断，结果显示制造业公司和信息技术公司财务数据的KMO值均大于0.6，且都通过Bartlett显著性检验，因此两类公司的原始数据是适合做因子分析的。 4.1.1. 制造业财务指标因子分析 本文主成分分析法来提取公共因子，根据表3结果可知，前四个公共因子的特征值大于1，且累计 Table 2 The correlation coefficient of IT industr 财务指标 Pearson相关系数 显著性水平 每股收益 0.559 0.000 净资产报酬率 0.289 0.004 成本费用利润率 0.217 0.030 流动比率 0.248 0.013 主营业务增长率 0.298 0.003 净资产增长率 0.27 0.007 总资产增长率 0.203 0.042 总资产周转率 0.231 0.021 表2. 信息技术业股价与财务指标的相关系数 注：相关性检验置信水平为5%。 Table 3 The accumulated variance contribution ratio of manufacturing industr 解释的总方差 成份 初始特征值 旋转平方和载入 合计 方差贡献率 累积贡献率 合计 方差贡献率 累积贡献率 1 3.799 29.224 29.224 3.052 23.474 23.474 2 3.018 23.218 52.441 2.817 21.670 45.144 3 1.684 12.953 65.394 2.029 15.610 60.755 4 1.272 9.785 75.180 1.875 14.425 75.180 5 0.820 6.310 81.489 6 0.736 5.665 87.155 7 0.508 3.909 91.064 表3. 2016年制造业公司各因子累计方差贡献率 方差贡献率大于70%，说明提取的四个公共因子所解释的原始变量的变化部分占据了原始变量总变化的很大比例，因此利用前4个因子来研究财务指标与股价之间的相关关系是完全可行的。 为了避免财务指标变量在多个因子上有较大载荷或者一个公共因子在多个财务指标上的载荷较大，本文采用正交旋转法对原提取的因子进行旋转(见表4)。 结论： 1) 因子1在每股收益X 1 、净资产报酬率X 2 、主营业务利润率X 3 、成本费用利润率X 4 四个财务指标上有较大载荷，因此因子1为盈利能力因子。 2) 因子2在资产负债率X 5 、流动比率X 6 、速动比率X 7 上有较大载荷，因此因子2为偿债能力因子。 3) 因子3在净资产增长率X 9 与总资产增长率X 10 上有较大载荷，因此因子3为成长能力因子。 4) 因子4在应收账款周转率X 11 、存货周转率X 12 与总资产周转率X 13 上有较大载荷，因此因子4为营运能力因子。 本文利用Varimax法旋转后得到表5中的因子得分矩阵，进而得到制造业公司的因子得分函数(见表5)。 F 1 = 0.259 x 1 + 0.319 x 2 + 0.309 x 3 + 0.300 x 4 + 0.078 x 5 − 0.034 x 6 − 0.084 x 7             + 0.096 x 8 − 0.132 x 9 − 0.052 x 10 + 0.030 x 11 − 0.098 x 12 − 0.023 x 13 F 2 = − 0.065 x 1 − 0.137 x 2 + 0.016 x 3 + 0.034 x 4 − 0.343 x 5 + 0.333 x 6 + 0.349 x 7             − 0.142 x 8 + 0.137 x 9 + 0.028 x 10 + 0.085 x 11 + 0.072 x 12 − 0.022 x 13 F 3 = 0.030 x 1 − 0.062 x 2 − 0.063 x 3 − 0.078 x 4 − 0.079 x 5 + 0.029 x 6 + 0.065 x 7             + 0.142 x 8 + 0.532 x 9 + 0.485 x 10 − 0.070 x 11 + 0.003 x 12 + 0.009 x 13 F 4 = 0.053 x 1 + 0.080 x 2 − 0.105 x 3 − 0.121 x 4 − 0.068 x 5 + 0.051 x 6 + 0.052 x 7             − 0.013 x 8 − 0.002 x 9 − 0.058 x 10 + 0.348 x 117 + 0.439 x 12 + 0.454 x 13 Table 4 The rotation component matrix of manufacturing industr 旋转成份矩阵 成份 1 2 3 4 X1 0.776 −0.004 0.271 0.219 X2 0.850 −0.128 0.160 0.291 X3 0.879 0.359 0.040 −0.112 X4 0.851 0.413 −0.007 −0.155 X5 −0.114 −0.846 0.014 −0.002 X6 0.205 0.881 −0.085 −0.023 X7 0.087 0.870 −0.051 −0.035 X8 0.266 −0.375 0.405 0.094 X9 0.057 0.064 0.937 0.038 X10 0.162 −0.140 0.925 −0.012 X11 0.233 0.172 −0.070 0.614 X12 −0.087 −0.030 0.025 0.766 X13 0.073 −0.242 0.128 0.854 表4. 制造业旋转成分矩阵 4.1.2. 信息技术业财务指标因子分析 与制造业公司类似(见表6)，前四个因子的累计方差贡献率大于70%，说明可以利用前4个因子来研究制造业公司财务指标与股价的关系。 本文对信息技术业公司的原始因子进行正交旋转后(见表7)，得出如下结论： 1) 因子1在每股收益X 1 、净资产报酬率X 2 、主营业务利润率X 3 、成本费用利润率X 4 四个财务指标上有较大载荷，因此因子1为盈利能力因子。 Table 5 The matrix of factor score function in manufacturing industr 成份得分系数矩阵 成份 1 2 3 4 X1 0.259 −0.065 0.030 0.053 X2 0.319 −0.137 −0.062 0.080 X3 0.309 0.016 −0.063 −0.105 X4 0.300 0.034 −0.078 −0.121 X5 0.078 −0.343 −0.079 −0.068 X6 −0.034 0.333 0.029 0.051 X7 −0.084 0.349 0.065 0.052 X8 0.096 −0.142 0.142 −0.013 X9 −0.132 0.137 0.532 −0.002 X10 −0.052 0.028 0.485 −0.058 X11 0.030 0.085 −0.070 0.347 X12 −0.098 0.072 0.003 0.439 X13 −0.023 −0.022 0.009 0.454 表5. 制造业因子得分函数矩阵 Table 6 The accumulated variance contribution ratio of IT industr 解释的总方差 成份 初始特征值 旋转平方和载入 合计 方差贡献率 累积贡献率 合计 方差贡献率 累积贡献率 1 4.370 33.613 33.613 3.278 25.213 25.213 2 2.093 16.100 49.713 2.748 21.142 46.355 3 1.952 15.016 64.729 1.984 15.258 61.612 4 1.499 11.533 76.261 1.904 14.649 76.261 5 0.857 6.589 82.850 6 0.825 6.343 89.193 7 0.533 4.098 93.291 8 0.341 2.623 95.914 表6. 2016年信息技术业公司各因子累计方差贡献率 Table 7 The rotation component matrix of IT industr 旋转成份矩阵 a 成份 1 2 3 4 X1 0.832 0.107 0.262 0.237 X2 0.903 −0.047 0.095 0.264 X3 0.894 0.285 0.033 −0.114 X4 0.904 0.346 0.022 −0.119 X5 −0.130 −0.774 0.011 0.120 X6 0.167 0.916 0.104 0.122 X7 0.174 0.911 0.064 0.000 X8 0.153 0.135 0.925 −0.042 X9 0.108 0.006 0.954 −0.027 X10 0.202 0.414 −0.143 0.395 X11 0.005 0.111 −0.202 0.531 X12 0.050 −0.110 0.251 0.561 X13 0.012 −0.229 0.016 0.800 表7. 信息技术业旋转成分矩阵 2) 因子2在资产负债率X 5 和流动比率X 6 、速动比率X 7 上具有较高载荷，这两个指标可以衡量公司的偿债能力，因此因子2为偿债能力因子。 3) 因子3在主营业务增长率X 8 与净资产增长率X 9 上具有较高载荷，这两个因子同属于成长能力指标，因此因子3为成长能力因子。 4) 因子4对于总资产周转率X 13 的解释力度最大，因此因子4为营运能力因子。 由表8中各因子得分的具体系数，可以列出关于信息技术行业公司的4个公共因子的得分函数。 F 1 = 0.259 x 1 + 0.324 x 2 + 0.307 x 3 + 0.304 x 4 + 0.054 x 5 − 0.091 x 6 − 0.075 x 7             − 0.053 x 8 − 0.056 x 9 − 0.023 x 10 − 0.035 x 11 − 0.034 x 12 − 0.026 x 13 F 2 = − 0.073 x 1 − 0.148 x 2 − 0.014 x 3 + 0.010 x 4 − 0.306 x 5 + 0.366 x 6 + 0.361 x 7             − 0.053 x 8 − 0.056 x 9 − 0.023 x 10 − 0.035 x 11 − 0.034 x 12 − 0.026 x 13 F 3 = 0.061 x 1 − 0.035 x 2 − 0.077 x 3 − 0.085 x 4 + 0.021 x 5 + 0.044 x 6 + 0.018 x 7             + 0.479 x 8 + 0.499 x 9 − 0.077 x 10 − 0.093 x 11 + 0.145 x 12 + 0.029 x 13 F 4 = 0.073 x 1 − 0.074 x 2 − 0.125 x 3 − 0.128 x 4 + 0.060 x 5 + 0.074 x 6 + 0.006 x 7             − 0.006 x 8 + 0.004 x 9 + 0.365 x 10 + 0.283 x 117 + 0.305 x 12 + 0.428 x 13 4.2. 公司财务指标与股价的回归分析 4.2.1. 制造业财务指标与股价的回归分析 表9显示了利用制造业公司数据建立的多元回归方程的拟合优度，该模型调整后的R 2 为0.277，说明以盈利能力因子、偿债能力因子、成长能力因子以及营运能力因子为自变量建立的线性回归方程对股价变化的解释程度占据了股价总变化的27.7%，说明这一方程的拟合效果并不好。但是从方程的F检验来看，其P值为0.000，说明方程总体的线性关系是显著成立的，表明四个公共因子对股价有明显的联合影响。 从表10中各因子前系数的检验结果看： 1) 盈利能力因子、偿债能力因子、成长能力因子的系数均通过了显著性检验，且盈利能力因子的系数5.295是四个因子中系数最大的，表明盈利能力对股价的影响程度最大。 2) 营运能力因子系数的P值为0.408，远大于0.05，因而制造业公司股价不受营运能力影响。 3) 盈利能力因子、偿债能力因子、成长能力因子系数均大于0，说明这三种能力对公司股价有正向影响。 4.2.2. 信息技术业财务指标与股价的回归分析 根据表11的检验结果，信息技术业回归方程的显著性水平与制造业公司类似，虽然方程总体通过了显著性检验，但是对股价的解释程度却很低，仅有20.6%。 由表12中各个因子前的系数可以得到的结论如下： 1) 成长能力因子的系数最大，说明信息技术业公司的股价最容易受到公司成长能力的正向影响。 2) 盈利能力因子和营运能力因子对股价的影响仅次于成长能力因子之后，且对股价呈同向变化。 3) 偿债能力因子前的系数未通过显著性检验，说明偿债能力对公司的股价没有显著影响。 Table 8 The matrix of factor score function in IT industr 成份得分系数矩阵 成份 1 2 3 4 X1 0.259 −0.073 0.061 0.073 X2 0.324 −0.148 −0.035 0.074 X3 0.307 −0.014 −0.077 −0.125 X4 0.304 0.010 −0.085 −0.128 X5 0.054 −0.306 0.021 0.060 X6 −0.091 00.366 0.044 0.074 X7 −0.075 0.361 0.018 0.006 X8 −0.053 .036 0.479 −0.006 X9 −0.056 −0.012 0.499 0.004 X10 −0.023 0.159 −0.077 0.365 X11 −0.035 0.056 −0.093 0.283 X12 −0.034 −0.043 0.145 0.305 X13 −0.026 −0.083 0.029 0.428 表8. 信息技术业因子得分函数矩阵 Table 9 The general test of multiple regression model in manufacturing industr 模型汇总 模型 R R 2 调整R 2 标准估计的误差 F统计量 P值 1 0.534 a 0.285 0.277 10.99575 34.813 0.000 表9. 制造业多元回归方程总体检验 注：F检验的显著性水平为5%。 Table 1 0 The coefficient of factors in regression model of manufacturing industr 系数 模型 非标准化系数 t P值 B 标准误差 1 (常量) 20.867 0.584 35.705 0.000 盈利能力因子F1 5.295 0.585 9.048 0.000 偿债能力因子F2 1.434 0.585 2.450 0.015 成长能力因子F3 4.167 0.585 7.121 0.000 营运能力因子F4 0.485 0.585 0.829 0.408 表10. 制造业回归方程各因子系数表 注：方程中系数的t检验显著性水平为5%。 Table 1 1 The general test of multiple regression model in IT industr 模型汇总 模型 R R 2 调整R 2 标准估计的误差 F统计量 P值 1 0.488 a 0.238 0.206 12.03884 7.436 0.000 表11. 信息技术业多元回归方程总体检验 注：F检验的显著性水平为5%。 Table 1 2 The coefficient of factors in regression model of IT industr 系数 模型 非标准化系数 t P值 B 标准误差 1 (常量) 21.183 1.204 17.595 0.000 盈利能力因子F1 3.707 1.210 3.064 0.003 偿债能力因子F2 1.362 1.210 1.126 0.263 成长能力因子F3 3.913 1.210 3.234 0.002 营运能力因子F4 3.555 1.210 2.938 0.004 表12. 信息技术业回归方程各因子系数表 注：方程中系数的t检验显著性水平为5%。