淺談機場航運板塊上市公司投資價值范文

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摘要：因子分析和聚類分析這兩種多元統計分析方法對證券投資分析具有十分重要的意義。文章運用這兩種方法，選取8項財務指標對機場航運板塊12家上市公司進行實證分析，幫助投資者縮小投資選擇范圍，選擇合適的投資對象以及為其提供一種新的投資分析思路。

關鍵詞：機場航運板塊；投資價值；因子分析；聚類分析

一引言

近年來，我國經濟呈現穩中向好的態勢，證券市場也隨之逐步發展，體現為投資者數量、資金融通規模以及上市公司個數不斷增長。然而我國證券市場的投機氛圍過于濃重，導致股市運行背離經濟的發展態勢，無法充分發揮“經濟晴雨表”的作用。為了引導股市的良好運行以及培養投資者價值投資理念，本文運用多元統計分析中的因子分析和聚類分析方法，以機場航運板塊上市公司為例，幫助投資者尋找合適的投資對象以及抓住最佳的投資機會，降低投資風險，實現投資收益最大化，進而完善證券市場，使其健康、平穩地運行。

二機場航運板塊上市公司投資價值分析

（一）研究方法在對上市公司進行投資價值分析的過程中，主要有宏觀分析、行業和板塊分析（中觀分析）、公司分析（微觀分析）等三個方面。宏觀經濟因素是證券投資基本面分析的首要因素。宏觀經濟大環境是所有上市公司和企業賴以生存的基本條件，分工專業化的現代經濟體系使得企業間的經營業績相互關聯，表現為“一榮俱榮，一損俱損”。與此同時，宏觀經濟運行具有周期性，在經濟衰退期間，優秀的公司也難以保持良好的業績；經濟繁榮期間，一般的公司也可以取得不錯的業績。經濟周期決定股市周期，而我國經濟正處于穩健發展階段，經濟運行良好，為機場航運板塊上市公司的發展奠定堅實的基礎以及創造良好的外部發展條件。上市公司所處行業不同，由此導致投資價值存在較大的差異。對行業進行分析主要從行業的發展階段、未來的發展趨勢、占國民經濟的比重等各方面出發。根據相關數據資料可知，機場航運行業正處于成長期，并且隨著人民生活水平的提高，航運漸漸成為人們旅游出行的首選，從而帶動機場航運板塊的發展。與此同時，我國機場航運建設正逐漸步向正軌，相關配套設施不斷完善。由此可見，機場航運板塊具有一定的投資前景。公司分析對投資者、債權人、管理層而言，具有至關重要的意義，主要包括行業地位分析、技術水平分析、管理水平分析、財務分析等。其中：財務分析最為重要，其以會計核算的報表數據為依據，詳細分析公司的償債能力、盈利能力、營運能力、成長能力，從而幫助投資者做出合理的投資決策。基于上述，本文著重從財務分析出發，利用因子分析和聚類分析方法，評估機場航運板塊上市公司的投資價值。

（二）指標體系構建與數據來源財務分析的數據來源主要為資產負債表、現金流量表、所有者權益變動表、利潤表等四種財務報表，這些報表是投資者了解機場航運板塊上市公司經營狀況及對其發展前景、投資價值進行分析的基礎。資產負債表可以反映公司在某一時點（通常為月末、季末、年末）上資產、負債、所有者權益之間的關系。現金流量表體現公司一定時期內現金支出、收入情況。所有者權益變動表反映公司所有者權益的總量變動情況和結構變動情況。利潤表反映一定期間內，公司經營成果和分配情況。本文指標體系的構建基于這四種報表以及所選指標要充分反映上市公司償債能力、營運能力、成長能力、盈利能力等四個方面。1.償債能力是指公司用其資產償還債務的本領，包括長、短期償債能力。本文主要選取具有代表性的流動比率、資產負債率。其公式如下：2.營運能力是指公司各種資產的周轉情況及利用效率，反映公司的經營管理水平。本文選用總資產周轉率、存貨周轉率來體現營運能力。其公式如下：3.成長能力是指公司未來發展的潛力以及發展速度，凈利潤增長率、營業收入增長率。本文所選取的代表成長能力的指標。其公式如下：4.盈利能力，即獲利能力，是指公司獲取利潤、創造財富的能力。本文選取凈資產收益率、每股收益來體現償債能力。其公式如下：本文采用的數據主要來源于上市公司季報，從同花順證券投資軟件獲取，為保持數據的有效性和代表性，所選數據的時間范圍為2018年6月30日至2018年9月30日，如表1、表2所示：

（三）因子分析因子分析是將關系錯綜復雜的多個變量或指標綜合為少數幾個因子，即：相關關系比較密切的變量歸為一類，每一類變量就是一個因子，從而反映原始變量與公因子之間的相互關系，并保留大量原始資料的一種統計方法。它是一種十分有效的指導證券投資的方法。運用因子分析，有利于找出影響上市公司投資價值的主要因素以及它們各自的作用機制。財務指標對判斷一個公司是否有投資價值具有重要的參考意義。所以本文對機場航運板塊12家上市公司的8項財務指標進行因子分析。借助SPSS軟件對這些財務指標數據進行分析之前，首先經過KMO檢驗和Bartlett's球體檢驗。KMO檢驗是用于比較變量間相關系數的指標。KMO統計量的取值為0到1之間。當KMO值趨于1時，說明變量間的相關程度高；當KMO值趨于0時，表明變量間的相關程度弱以及原有變量不適合進行因子分析。根據KMO統計量的度量標準，以0.5為界限，0.5以上，表示數據可以進行因子分析；0.5以下，說明數據不適合應用因子分析。而Bartlett's球形檢驗是用于檢驗變量之間是否各自獨立，若拒絕原假設，則說明可以進行因子分析；若不拒絕原假設，表示變量不適合進行因子分析。首先搜集整理相關數據，通過描述統計對這8項指標數據進行標準化處理。然后，通過KMO檢驗和Bartlett's球體檢驗，得表3。由表可知，p值為0.004小于0.05，拒絕原假設，表明數據之間存在高度相關，以及KMO值為0.626，說明這些財務數據比較適合進行因子分析。根據表4，將3個特征值大于1的主成分作為新的公共因子，其累計貢獻率達到83.341%，說明大部分原始數據能夠被很好地解釋。因此可以通過方差最大法正交旋轉得到公因子的載荷矩陣，如表5所示。由表5可知，第一個主成分在流動比率、資產負債率上具有較高載荷。因此，將其稱為償債能力因子。第二個主成分在每股收益、凈資產收益率上的載荷較高，故將其稱為盈利能力因子。而第三個因子在存貨周轉率、營業收入增長率上具有較高載荷，反映企業的營運能力和成長能力，所以將其稱為發展能力因子。在此基礎上計算各上市公司在每個公因子上的得分以及他們的綜合得分，如表6所示。由表6可知，在償債能力因子上，上海機場得分最高，東方航空得分最低。在盈利能力因子上，吉祥航空得分最高，中信海直得分最低。在發展能力因子上，華夏航空得分最高，廈門空港得分最低。在綜合得分上，上海機場排名第一，而東方海空排名最后。由上可知，上海機場的財務情況比較樂觀，具有良好的發展情景，值得關注和投資，而東方航空各項指標均不太理想，須謹慎投資。

（四）聚類分析聚類分析，又稱簇群分析、或點群分析、或群分析，為一種量化分類技術。它是根據“物以類聚”的道理，對事物(樣品或指標)進行分類的一種新興的多元統計方法。其分析過程如下：首先，構建一個含有某些事物屬性的指標體系，該指標體系能充分反映數據對象的整體特征；其次，根據指標體系將樣本進行分類，使同一類樣本具有較大共性，而不在同一類中的樣本具有較大差異性。通俗地講，聚類分析就是把研究目標分割成為具有相同屬性的小群體，每個小群體內部成員具有一定的共性。根據以上因子分析結果，本文運用系統聚類分析方法對機場航運板塊12家上市公司進行投資價值分析，得出系統聚類的樹形圖，如圖1所示。系統聚類的樹形圖直觀地展示了聚類的過程。根據圖1，本文將這12家上市公司分為4類，如表7所示。根據以上分類結果，本文對這四類上市公司的各財務指標進行均值描述，如表5和表8所示。由表8各類公司財務指標均值描述可知，第一類公司系上海機場，在盈利方面和成長方面表現甚佳，屬于“績優藍籌股”，為投資者首選投資對象；第二類公司系廈門空港，盈利能力較強，經營狀況良好，且其存貨周轉率非常大，具有一定的發展前景和擴張空間，屬“成長股”，具有一定的投資價值；第三類公司的收益性和成長性表現一般，投資者應謹慎進行投資；第四類公司系東方航空，呈現明顯的低收益性和低成長性，說明其財務狀況和經營業績不太樂觀，發展前景黯淡，基本認定屬于績差股，不具有投資價值。

三結論

通過計算主因子綜合得分，因子分析方法實現了對上市公司的全面測度和總體評價，而聚類分析方法根據財務指標對上市公司進行具體分類，將這兩種分析方法結合起來研究股票的投資價值，以及分析上市公司的盈利性和成長性，對證券投資者起到借鑒參考。故本文將因子分析法和聚類分析法將兩種多元統計方法應用到證券投資價值分析中，目的在于通過實證研究幫助廣大投資者縮小投資選擇范圍，明確投資價值，降低投資風險以及培養其良好投資理念。

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作者：周李清 單位：安徽財經大學金融學院