浅谈机场航运板块上市公司投资价值范文

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摘要：因子分析和聚类分析这两种多元统计分析方法对证券投资分析具有十分重要的意义。文章运用这两种方法，选取8项财务指标对机场航运板块12家上市公司进行实证分析，帮助投资者缩小投资选择范围，选择合适的投资对象以及为其提供一种新的投资分析思路。

关键词：机场航运板块；投资价值；因子分析；聚类分析

一引言

近年来，我国经济呈现稳中向好的态势，证券市场也随之逐步发展，体现为投资者数量、资金融通规模以及上市公司个数不断增长。然而我国证券市场的投机氛围过于浓重，导致股市运行背离经济的发展态势，无法充分发挥“经济晴雨表”的作用。为了引导股市的良好运行以及培养投资者价值投资理念，本文运用多元统计分析中的因子分析和聚类分析方法，以机场航运板块上市公司为例，帮助投资者寻找合适的投资对象以及抓住最佳的投资机会，降低投资风险，实现投资收益最大化，进而完善证券市场，使其健康、平稳地运行。

二机场航运板块上市公司投资价值分析

（一）研究方法在对上市公司进行投资价值分析的过程中，主要有宏观分析、行业和板块分析（中观分析）、公司分析（微观分析）等三个方面。宏观经济因素是证券投资基本面分析的首要因素。宏观经济大环境是所有上市公司和企业赖以生存的基本条件，分工专业化的现代经济体系使得企业间的经营业绩相互关联，表现为“一荣俱荣，一损俱损”。与此同时，宏观经济运行具有周期性，在经济衰退期间，优秀的公司也难以保持良好的业绩；经济繁荣期间，一般的公司也可以取得不错的业绩。经济周期决定股市周期，而我国经济正处于稳健发展阶段，经济运行良好，为机场航运板块上市公司的发展奠定坚实的基础以及创造良好的外部发展条件。上市公司所处行业不同，由此导致投资价值存在较大的差异。对行业进行分析主要从行业的发展阶段、未来的发展趋势、占国民经济的比重等各方面出发。根据相关数据资料可知，机场航运行业正处于成长期，并且随着人民生活水平的提高，航运渐渐成为人们旅游出行的首选，从而带动机场航运板块的发展。与此同时，我国机场航运建设正逐渐步向正轨，相关配套设施不断完善。由此可见，机场航运板块具有一定的投资前景。公司分析对投资者、债权人、管理层而言，具有至关重要的意义，主要包括行业地位分析、技术水平分析、管理水平分析、财务分析等。其中：财务分析最为重要，其以会计核算的报表数据为依据，详细分析公司的偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力，从而帮助投资者做出合理的投资决策。基于上述，本文着重从财务分析出发，利用因子分析和聚类分析方法，评估机场航运板块上市公司的投资价值。

（二）指标体系构建与数据来源财务分析的数据来源主要为资产负债表、现金流量表、所有者权益变动表、利润表等四种财务报表，这些报表是投资者了解机场航运板块上市公司经营状况及对其发展前景、投资价值进行分析的基础。资产负债表可以反映公司在某一时点（通常为月末、季末、年末）上资产、负债、所有者权益之间的关系。现金流量表体现公司一定时期内现金支出、收入情况。所有者权益变动表反映公司所有者权益的总量变动情况和结构变动情况。利润表反映一定期间内，公司经营成果和分配情况。本文指标体系的构建基于这四种报表以及所选指标要充分反映上市公司偿债能力、营运能力、成长能力、盈利能力等四个方面。1.偿债能力是指公司用其资产偿还债务的本领，包括长、短期偿债能力。本文主要选取具有代表性的流动比率、资产负债率。其公式如下：2.营运能力是指公司各种资产的周转情况及利用效率，反映公司的经营管理水平。本文选用总资产周转率、存货周转率来体现营运能力。其公式如下：3.成长能力是指公司未来发展的潜力以及发展速度，净利润增长率、营业收入增长率。本文所选取的代表成长能力的指标。其公式如下：4.盈利能力，即获利能力，是指公司获取利润、创造财富的能力。本文选取净资产收益率、每股收益来体现偿债能力。其公式如下：本文采用的数据主要来源于上市公司季报，从同花顺证券投资软件获取，为保持数据的有效性和代表性，所选数据的时间范围为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将关系错综复杂的多个变量或指标综合为少数几个因子，即：相关关系比较密切的变量归为一类，每一类变量就是一个因子，从而反映原始变量与公因子之间的相互关系，并保留大量原始资料的一种统计方法。它是一种十分有效的指导证券投资的方法。运用因子分析，有利于找出影响上市公司投资价值的主要因素以及它们各自的作用机制。财务指标对判断一个公司是否有投资价值具有重要的参考意义。所以本文对机场航运板块12家上市公司的8项财务指标进行因子分析。借助SPSS软件对这些财务指标数据进行分析之前，首先经过KMO检验和Bartlett's球体检验。KMO检验是用于比较变量间相关系数的指标。KMO统计量的取值为0到1之间。当KMO值趋于1时，说明变量间的相关程度高；当KMO值趋于0时，表明变量间的相关程度弱以及原有变量不适合进行因子分析。根据KMO统计量的度量标准，以0.5为界限，0.5以上，表示数据可以进行因子分析；0.5以下，说明数据不适合应用因子分析。而Bartlett's球形检验是用于检验变量之间是否各自独立，若拒绝原假设，则说明可以进行因子分析；若不拒绝原假设，表示变量不适合进行因子分析。首先搜集整理相关数据，通过描述统计对这8项指标数据进行标准化处理。然后，通过KMO检验和Bartlett's球体检验，得表3。由表可知，p值为0.004小于0.05，拒绝原假设，表明数据之间存在高度相关，以及KMO值为0.626，说明这些财务数据比较适合进行因子分析。根据表4，将3个特征值大于1的主成分作为新的公共因子，其累计贡献率达到83.341%，说明大部分原始数据能够被很好地解释。因此可以通过方差最大法正交旋转得到公因子的载荷矩阵，如表5所示。由表5可知，第一个主成分在流动比率、资产负债率上具有较高载荷。因此，将其称为偿债能力因子。第二个主成分在每股收益、净资产收益率上的载荷较高，故将其称为盈利能力因子。而第三个因子在存货周转率、营业收入增长率上具有较高载荷，反映企业的营运能力和成长能力，所以将其称为发展能力因子。在此基础上计算各上市公司在每个公因子上的得分以及他们的综合得分，如表6所示。由表6可知，在偿债能力因子上，上海机场得分最高，东方航空得分最低。在盈利能力因子上，吉祥航空得分最高，中信海直得分最低。在发展能力因子上，华夏航空得分最高，厦门空港得分最低。在综合得分上，上海机场排名第一，而东方海空排名最后。由上可知，上海机场的财务情况比较乐观，具有良好的发展情景，值得关注和投资，而东方航空各项指标均不太理想，须谨慎投资。

（四）聚类分析聚类分析，又称簇群分析、或点群分析、或群分析，为一种量化分类技术。它是根据“物以类聚”的道理，对事物(样品或指标)进行分类的一种新兴的多元统计方法。其分析过程如下：首先，构建一个含有某些事物属性的指标体系，该指标体系能充分反映数据对象的整体特征；其次，根据指标体系将样本进行分类，使同一类样本具有较大共性，而不在同一类中的样本具有较大差异性。通俗地讲，聚类分析就是把研究目标分割成为具有相同属性的小群体，每个小群体内部成员具有一定的共性。根据以上因子分析结果，本文运用系统聚类分析方法对机场航运板块12家上市公司进行投资价值分析，得出系统聚类的树形图，如图1所示。系统聚类的树形图直观地展示了聚类的过程。根据图1，本文将这12家上市公司分为4类，如表7所示。根据以上分类结果，本文对这四类上市公司的各财务指标进行均值描述，如表5和表8所示。由表8各类公司财务指标均值描述可知，第一类公司系上海机场，在盈利方面和成长方面表现甚佳，属于“绩优蓝筹股”，为投资者首选投资对象；第二类公司系厦门空港，盈利能力较强，经营状况良好，且其存货周转率非常大，具有一定的发展前景和扩张空间，属“成长股”，具有一定的投资价值；第三类公司的收益性和成长性表现一般，投资者应谨慎进行投资；第四类公司系东方航空，呈现明显的低收益性和低成长性，说明其财务状况和经营业绩不太乐观，发展前景黯淡，基本认定属于绩差股，不具有投资价值。

三结论

通过计算主因子综合得分，因子分析方法实现了对上市公司的全面测度和总体评价，而聚类分析方法根据财务指标对上市公司进行具体分类，将这两种分析方法结合起来研究股票的投资价值，以及分析上市公司的盈利性和成长性，对证券投资者起到借鉴参考。故本文将因子分析法和聚类分析法将两种多元统计方法应用到证券投资价值分析中，目的在于通过实证研究帮助广大投资者缩小投资选择范围，明确投资价值，降低投资风险以及培养其良好投资理念。

参考文献：

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作者：周李清 单位：安徽财经大学金融学院