基于因子分析和聚类分析的食品上市公司投资价值分析

张国政 蔡阳 魏曼曼 赵晓静

摘要 基于18家上市公司2019年的财务数据，构建企业财务指标评估体系，运用因子分析法和聚类分析法，从盈利能力、偿债能力、发展能力和营运能力4个方面分析食品上市公司的投资价值。根据因子得分计算出企业综合排名，并提出提升食品上市公司投资价值的相关建议。为投资者规避风险、做出最优决策提供了理论基础，也在一定程度上有利于企业查漏补缺、完善自身经营现状。

关键词 因子分析;聚类分析;食品上市公司;投资价值

中图分类号 S-9-  文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2021）22-0224-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.22.057

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Investment Value Analysis of Food Listed Companies Based on Factor Analysis and Cluster Analysis

ZHANG Guo-zheng，CAI Yang，WEI Man-man et al （Business School of Hunan Agricultural University，Changsha，Hunan 410128）

Abstract This paper aims to analyze the investment value of listed food companies. First， based on the financial data of 18 listed companies in 2019， an evaluation system of corporate financial indicators was constructed， which was elaborated from four aspects： profitability， debt paying ability， development ability and operation ability. This paper uses factor analysis method and cluster analysis method to carry out empirical research， calculates the comprehensive ranking of enterprises according to the factor scores， and puts forward relevant suggestions to improve the investment value of listed food companies. This paper provides a theoretical basis for investors to avoid risks and make optimal decisions， and to a certain extent， it is also helpful for enterprises to fill gaps and improve their operating status.

Key words Factor analysis;Cluster analysis;Listed food company; Investment value

民以食為天。自古以来，食品行业和人民的日常生活息息相关，食品行业的发展对于国家的经济发展起着不可替代的作用。目前，关于食品上市公司的相关研究大多集中在企业绩效和食品安全方面。欧美在多年前就开始进行上市公司投资价值分析的相关研究，当前国内关于上市公司投资价值方面的研究也愈来愈多。Regina等[1]首先提出了调整资产结构、资本结构、资产配置等动态财务状况分析体系的概念，并结合因子分析法进行实证分析。李彦栋[2]从企业业绩的增速、稳定性、持续性，收益质量和数据的可靠性，行业前景、竞争格局、企业竞争地位，业务特性与行业性质，风险警示事项，估值和安全边际计算等六个维度来塑造一个分析企业投资价值的分析体系。马广奇等[3]通过因子分析构建影响采掘业类股票投资价值的指标分析，寻找影响投资价值的关键因素。芦笛等[4]基于因子分析法构建起财务预警模型，对企业财务风险进行预测、分析和控制。刘垠等[5]以2005—2019年科创板34家上市公司为研究对象，从财务绩效视角构建涉及盈利能力、资产质量、债务风险和经营增长4个维度共18项指标变量，构建SMOTE-PSO-SVM模型对科创板企业投资价值进行智能预测研究。杨立艳等[6]对食品行业的数据进行因子分析法，发现食品行业的盈利水平与发展能力相关联程度比较弱。张国政等[7]以农业板块的上市公司为研究对象，基于灰色预测GM（ 1）模型与BP神经网络模型建立农业上市公司财务预警模型。张合芯[8]结合因子分析法和聚类分析法从盈利能力、偿债能力、成长能力和营运能力来评价食品上市企业的经营绩效，并筛选出影响食品上市公司的优势因子和劣势因子。徐坤等[9]采用因子分析法，对各农场的综合发展水平进行排序，并在此基础上采用系统聚类法，对各地区进行聚类。该研究运用因子分析和聚类分析方法对食品上市公司进行投资价值分析，以期为决策者制定决策时提供理论依据。

1 基于因子分析对食品上市公司投资价值的综合评价

1.1 因子分析指标体系建立

因子分析将各种指标中相关性强的划分为一类，再将这一类归为一个因素，这样原始数据中大部分信息就可以用较少的因素表示出来，简化了数据分析过程。根据研究的可行性和数据的可靠性，剔除数据异常和数据不全的企业，选取了 18 家食品制造类上市公司作为研究对象。该研究的因子分析指标体系由4个一级指标和15个二级指标构成，指标名称和计算公式如表1所示。所选的食品制造上市企业所涉及的财务指标数据均来源于巨潮资讯收录的上市公司2019年的年度财务报告数据。

1.2 因子分析法的适应性检验

在利用因子分析法处理原始数据之前，先运用巴特利特球度检验对各指标变量之间的相关性进行检验。结果表明，KMO值为0.509大于0. 基本适合进行因子分析。

1.3 提取公共因子 对总资产净利率、营业净利率等15项企业财务指标进行因子分析，得到4个初始特征值大于1的公共因子（表2）。公共因子累计方差贡献率超过80%，第一个公共因子变量贡献率超过30%，另外3个公共因子的解释能力分别占27.611%、14.470%和11.584%。因此，这4个公共因子能很好地解释原来的15个财务指标。

1.4 解释公共因子

提取的公共因子和原来的15个财务指标的关系如表3所述，第一个公共因子主要代表总资产净利润率、净资产收益率等衡量企业盈利能力的指标，因此将其命名为盈利能力因子;依此类推，第二个公共因子命名为偿债能力因子;第三个公共因子命名为营运能力因子;第四个公共因子命名为发展能力因子。

根据成分得分系数矩阵（表4），可以得出4个公共因子的计算模型：

F1=0.212X1+0.157X2+0.157X3+0.248X4-0.077X5-0.078X6-0.059X7-0.082X8+0.097X9+0.031X10+0.167X11+0.088X12+0.282X13-0.094X14+0.032X15

F2=-0.010X1+0.045X2+0.043X3-0.095X4+0.265X5+0.251X6+0.245X7+0.241X8-0.022X9-0.040X10-0.049X11+0.004X12-0.145X13+0.092X14-0.13X15

F3=-0.009X1-0.143X2-0.148X3+0.020X4+0.138X5+0.207X6-0.053X7-0.072X8+0.062X9+0.096X10-0.013X11+0.222X12-0.081X13+0.459X14+0.308X15

F4=-0.079X1+0.023X2+0.030X3-0.069X4-0.036X5-0.083X6+0.029X7+0.082X8-0.531X9+0.404X10+0.112X11+0.145X12-0.330X13-0.058X14+0.060X15

按公式计算因子综合得分，记为F。

F=（F1×30.898%+F2×27.611%+F3×14.47%+F4×11.584%）/84.564%

1.5 综合结果分析

由主因子及综合因子得分（表5）可知，一共有8家企业的综合得分大于0，其中桃李面包、涪陵榨菜、花园生物和海天味业的得分均超过0. 属于优质企业;另外有10家企业的综合得分为负值，其中贝因美由于得分小于- 在排名中居于最后。

从主因子得分情况来看，这18家上市公司中，即使是排名靠前的优质企业，也没有一家公司的公共因子得分全为正值，但是排名最后的贝因美4项主因子得分全为负数，说明这些公司均在某些方面依然存在缺陷，需要进一步改进，增强企业综合实力。综合排名第一的桃李面包在主因子F2和F3上得分较高，但F1和F4得分不高，说明该企业具有良好的偿债能力，资产的经营运行效率较高;同时企业可以研发新产品来扩大自身的生产经营规模，从而获取更多利润，促进企业未来的发展。综合排名第二的涪陵榨菜和综合排名第三的花园生物都是在主因子F1、F2、F4上的得分较高，但F3的得分较低，说明企业在经营过程中营运能力有待提高，应该及时降低库存，缩短生产周期，提高资产利用效率。综合排名第四的海天味业主因子F1得分最高，但是另外3项主因子得分较低，说明企业尽管盈利能力不错，但是利润、资产增长不明显;此外，企业可以通过优化资本结构等措施提升企业偿债能力。排名最后的贝因美则4项主因子得分全为负值，企业应该寻找适合企业发展的经营模式，进一步加强管理，增加企业综合实力。

2 基于聚类分析对食品上市公司投资价值的分类

2.1 聚类分析

聚类分析是定量研究分类问题的一种多元统计方法，它的实质就是按照距离的远近将数据分成若干个类别。根据上述因子分析得到的F1、F2、F3、F4 4个公共因子，对上述18家上市公司进行聚类分析，得出聚类谱系图。通过观察谱系图，将18家上市公司分成4类，具体分类结果见表6。

2.2 分析结论

根据图1和表6将这18家上市公司分成4类：第一类是理想型公司，该类公司的主要特点是发展前景光明，偿债能力也较强，在未来有巨大的发展潜能，适合投资者进行长期投资;第二类是稳定型企业，该类公司的主要特点是盈利能力强，公司能赚取可观的利润，尽管企业成长能力和安全性能一般，但是适合投资者进行短期投资;第三类是落后型企业，该类公司主要特点是企业赚取利润的能力不足，内部资源的配置没有得到高效的利用，未来的发展前景一般，不适合投资者进行投资;第四类是一般型的公司，该类公司数量最多，企业获得的收益一般，安全性和成长性也一般。

3 结论与建议

针对食品企业的投资价值分析，该研究选取了18家食品上市公司的财务数据，采用因子分析法对数据进行处理，将15个财务指标降维成盈利能力因子、偿债能力因子、发展能力因子和营运能力因子[10]。此外，为了更准确地评估企业的投资价值，基于因子分析的结果对数据进行了聚类分析。综合两种分析的结果，发现我国食品上市公司的经营绩效参差不齐。由桃李面包综合排名第一可以发现，营运能力是考核上市企业投资价值的重要因素之一，所以要对上市企业的营运能力重点关注。同样，要时刻关注拟投资企业的财务信息的披露和发生的一些重大事件。

在作出选择时，投资者要保持良好的投资心态，不要完全依赖眼前股价的高低或近期分红的多少，判断一个企业的投资价值，要结合企业当时的经营情况和战略目标，而不仅仅是看它的数值。此外，要保持对相关专业知识的不断学习，了解与行业相关的国家政策的发展方向，不同时期国家有不同的发展战略，不同地区对不同行业有不同的政策支持，以及这个行业发展现状和发展前景，投资者要在相对合理的估值水平下进行理智投资。

参考文献

[1]

ANDEKINA R，RAKHMETOV A R.Financial analysis and diagnostics of the company[J]. Procedia economics and finance，201 5：50-57.

[2] 李彦栋.对上市公司投资价值进行分析的维度和方法[J].财会学习，2020（25）：161-162.

[3] 马广奇，陈静.基于因子分析的采掘业类股票投资价值分析[J].财会通訊，2017（23）：38-41.

[4] 芦笛，王冠华.农业上市公司的财务风险预警研究：基于因子分析法和聚类分析法[J].会计之友，2019（24）：79-83.

[5] 刘垠，范钛.科创板企业投资价值的智能预测研究：基于财务绩效视角的分析[J].价格理论与实践，2020（6）：109-112.

[6] 杨立艳，苑梅.基于因子分析的中国食品行业盈利能力分析[J].食品工业， 2018，39（9）：276-280.

[7] 张国政，陈维煌，周洁红.基于灰色神经网络的农业上市公司财务预警实证研究[J].武汉金融，2015（3）：35-37，7.

[8] 张合芯.食品行业上市公司经营业绩评价：基于因子分析与聚类分析的综合研究[J].财会通讯，2015（17）：28-30.

[9] 徐坤，冯娟，黎高，等.基于因子分析和聚类分析的广西农垦农场综合发展水平评价：以广西农垦24个农场为例[J].安徽农业科学，2020，48（22）：246-250.

[10] 潘海峰.基于多元统计的上市公司财务预警研究[J].安庆师范学院学报（自然科学院），201 18（4）：32-37.