我国集成电路产业上市公司投资价值分析

邓留保，张明明

（安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠233030）

随着我国经济的快速发展，人民生活水平的不断提高，证券投资越来越成为人们规避金融风险、实现资产保值增值的重要手段[1]，不同投资主体的市场参与度越来越高。经过几十年的发展，我国的证券市场环境日趋规范，以往非理性的单纯投机炒作的投资方式已不适合于现代证券市场，价值投资的理念日益深入人心[2]。集成电路是一国信息化发展的根基，是全球技术创新竞争高地和保障国家安全的战略性、基础性、先导性产业。近年来，在市场拉动和政策支持下，我国集成电路产业发展迅速，整体实力显著提升，产业集聚效应日趋明显，投资价值日益凸显，在证券市场上越来越受到投资者的关注。本文以沪深两市24家集成电路产业上市公司为研究样本，基于2016年1-12月份财务数据，选取16个能够综合反映财务能力的指标，构建投资价值指标体系，运用因子分析-主成分分析排序模型确定分析对象的投资价值总量及排名，并运用系统聚类分析法对分析对象进行分层分级，综合评价24家上市公司的投资价值，为投资者提供投资参考，以降低投资风险，提高投资收益。

一、数据来源与指标选取

本文选取24家集成电路企业2016年1-12月份的财务报表数据为研究样本，数据来源于同花顺软件。共选取6个一级指标，16个二级指标，指标体系如表1。

该指标体系综合考虑了上市公司的财务指标和非财务指标，指标选取比较全面，能够综合反映公司的投资价值。本文运用因子分析、主成分分析、系统聚类分析等方法进行投资价值分析，所用统计软件为SPSS19。

表1 集成电路产业上市公司投资价值评价指标体系

二、因子分析

（一）适应性检验

对样本数据进行因子分析前，先进行KMO和Bartlett检验，主要方法是通过观察检验结果中KMO值和sig值来进行判断，如果KMO值大于0.5，sig值小于0.05，则样本适合做因子分析，检验结果如图1。

图1 KMO和Bartlett的检验结果

由图1可知，KMO值大于0.5，sig值小于0.05，样本适合做因子分析。

（二）因子分析

对24家集成电路上市公司的16个指标提取主因子，观察成分的初始特征值和方差累计贡献率，初始特征值大于1的成分适合做主因子[3]，提取主因子的解释总方差如表2。

表2 解释的总方差

通过表2可以看出，初始特征值大于1的指标有6个，累计贡献率为88.714%，因此，主因子可以提取6个，这6个主因子可以反映原指标的88.714%的信息。

为了确认主成分提取的合理性，我们进一步画出指标分析的碎石图（图2）。该图主要用来直观地观察成分特征值的变化轨迹，横轴表示公因子，纵轴表示关系矩阵的特征值，特征值大于1，且轨迹变化越大的点，越具有代表性[4]。

图2 碎石图

从图2中可以看出，特征值大于1的点有6个，并且轨迹变化较大，这验证了我们提取6个公因子的合理性。

表3为成分得分系数矩阵，表示原变量在各主因子上的得分，得分越高，越能代表主因子。

我们用F1、F2、F3、F4、F5、F6分别表示 6 个主因子1、2、3、4、5、6。从表3中可以观测到每个原始变量在每个主因子上的得分。以净资产收益率X1为例，X1在主因子F1上的得分较高，归为F1的指标，依次类推，可以得到6个主因子包含的指标。通过旋转后的主因子累计方差贡献率计算因子权重=每个因子的累积方差贡献率/所有主因子的累积方差贡献率×100%。结果如表4。

表3 成分得分系数矩阵

表4 主因子包含的指标及主因子权重

设投资价值综合得分为F，主因子Fi的权重为ωi，则有：

将表4中各主因子的权重代入（1）式，可得上市公司的投资价值综合得分为：

（三）主成分分析

以第一个主因子F1为例，进行主成分分析，计算主因子表达式。利用SPSS19软件得到结果如表5和表6。

表5 成分得分系数矩阵

用Qi表示第i个主成分，λi代表第i个主成分的初始特征值，Pi表示主成分的系数,根据公式Pi=Qi/λi计算主成分系数矩阵，结果如表7。

表6 解释的总方差

表7 主成分系数矩阵

第一个主因子只有1个主成分，贡献率为1，其表达式为：

F1=0.226X1+0.243X3+0.211X9同理可依次得出其他5个主因子的表达式分别为：

4.投资价值排序

在对所有指标进行因子分析，所有主因子进行主成分分析后，即可得出上市公司投资价值综合得分的一般表达式为：

将24家集成电路上市公司财务指标数据分别代入上述F的表达式计算得分，并按大小排序如表8。

从表8我们可以看出，按照各集成电路上市公司投资价值综合得分进行排名，投资价值排名前三位的是长电科技、通富微电、纳思达3家公司。

三、系统聚类分析

以下使用SPSS19软件，运用离差平方和法（Ward法）对24家集成电路产业上市公司的6个主因子进行系统聚类分析。

首先画出树状图。树状图主要是用距离来反映各公司之间的相似程度，距离越近相似程度越高，越应该分为一类[5]，分析得出的树状图如下：

表8 24家集成电路上市公司投资价值排序

图3 系统聚类分析树状图

由树状图，以距离10为标准，往下画垂直线，可将24家集成电路产业上市公司分为8类，分类如表9。

表9 聚类分析结果表

利用SPSS19软件的均值比较功能，分析6个主因子对每组公司的影响力大小。对均值分析结果进行统计，正数为+，负数为空白，结果如表10。

由表10可得出第四组，即长电科技在所有公司中投资价值最高。

表10 正数均值统计结果表

四、结果分析

系统聚类分析得到分组结果和各组的投资价值高低，在每个分组中再按照因子分析的综合得分高低进行排序，综合分析24家集成电路上市公司的排名如表11。

表11 集成电路产业24家上市公司投资价值综合排名

由表11可知，第四、二、六、五、一、三、八、七组公司的投资价值依次降低，第四、二、六组公司最具有投资价值，而在这三组公司中，长电科技、富瀚微、汇顶科技3家公司综合得分排名前三，最具有投资价值。

五、结论

本文通过选取16个关键的财务指标，利用统计学中的主成分分析法和因子分析法，构建出集成电路上市公司投资价值排序模型，并通过聚类分析、均值比较得出结论：长电科技、富瀚微、汇顶科技3家上市公司综合投资价值最高，投资盈利概率大，值得投资者关注。