《基于因子分析法的食品制造业上市公司经营绩效评价学士学位论文.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于因子分析法的食品制造业上市公司经营绩效评价学士学位论文.doc（22页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、- 5 -提供全套毕业论文图纸，欢迎咨询本 科 毕 业 论 文基于因子分析法的食品制造业上市公司经营绩效评价Performance Evaluation of Listed Companies in the Food Industry Based on Factor Analysis毕业论文中文摘要基于因子分析法的食品制造业上市公司经营绩效评价摘 要：食品制造业是我国重要的基础产业，它的发展状况直接影响着我国其他行业的发展。通过对食品制造业上市公司进行经营绩效评价，及时发现其中存在的问题，帮助企业了解自身在行业中所处的位置以及与其他企业存在的差距，有助于它们解决问题，提高经营绩效水平。本文以沪
2、深两市食品制造业上市公司为研究对象，从盈利能力、营运能力、偿债能力、发展能力四个方面构建指标体系，然后运用因子分析法，利用SPSS19.0软件对2013年沪深两市23家食品制造业上市公司经营绩效进行分析，得出综合得分和排名并对结果进行了局部和综合分析，最后总结出此行业发展存在的问题并提出加以改进的建议。关键词：食品制造业上市公司；经营绩效评价；因子分析法毕业论文外文摘要Performance Evaluation of Listed Companies in the Food Industry Based on Factor Analysis Abstract: Food industry i
3、s an important basic industry,whose development influences that of other industries directly in China. Through the evaluation of financial performance of the listed companies in food manufacturing, we can find some problems, which helps the companies recognize their positions among the industry bett
4、er and find the gap between them and the others so that they can solve problems and improve their business preformance. This thesis focuses on the study of the listed companies in food manufacturing in Shanghai and Shenzhen and builds an index system from the perspectives of profitability,operating
5、capacity, solvency, development capacity. Then, we analyze the business performance of 23 listed companies in food manufacturing in 2013 in Shanghai and Shenzhen by using the method of factor analysis and the software SPSS19.0 . All of these contributes to the final scores, the order of cast and the
6、 analysis of the result partly or synthetically. Finally, we findproblemsin theindustry developing andputforwardsome suggestions of improvement.Keywords: Food manufacturing listed companies；Performance evaluation；Factor analysis目 录1 绪论11.1 研究背景及意义11.2 国内外研究现状11.3 研究内容22 相关理论概述22.1 相关概念的界定22.2 主要经营绩效
7、评价方法的比较分析33 食品制造业上市公司经营绩效评价指标体系的构建43.1 食品制造业上市公司指标建立的原则43.2 食品制造业上市公司经营绩效评价指标的选取54 因子分析法在食品制造业上市公司绩效评价中的应用54.1 样本的选取和原始数据计算54.2 因子分析的过程64.3 食品制造业上市公司经营绩效评价结果分析105 食品制造业上市公司经营绩效存在的问题及建议125.1 食品制造业上市公司经营绩效存在的问题135.2 对策建议13结 论15参 考 文 献16附 录18致 谢24附表清单：表3-1 食品制造业上市公司的经营绩效评价指标体系5表4-1 样本公司代码及公司简称6表4-2 KOM
8、检验和巴特利特球度检验7表4-3 总方差解释7表4-4 因子载荷矩阵7表4-5 因子得分系数矩阵8表4-6 各因子得分排序9表4-7 综合因子得分及排名10 第 - 17 - 页 共 24 页1 绪论1.1 研究背景及意义伴随着中国证券市场的逐步发展，股票上市公司的数量也与日俱增，股票上市公司在社会经济活动中起着越来越重要的作用。经营业绩是上市公司质量的焦点，对于投资者投资决策的风险规模和收益水平来说，经营业绩的影响最为直接，证券市场能不能健康发展也由它决定。因此，全面了解上市公司经营业绩和综合能力，对广大投资者来讲有重大的意义。构建经营绩效评价体系对于建立食品制造业上市公司优胜劣汰的机制不失
9、为一个有效的手段。经过在企业内部进行绩效评价，企业近期的成长状况是能够被检测出来的，继而需要掌控目前的整体情形，做到取长补短。所以对于上市公司经营景况的改善、提高企业经营绩效来说，探讨影响企业绩效的重要因素具有很重要的实际指导意义。随着全球经济的快速发展以及科学技术的加速进步，虽然有大批的新兴产业不断涌现，但世界制造业中的第一大产业仍然是食品制造业。中央及各级政府对我国食品制造业高度重视，加上市场需求的快速增长和科技进步的有力鞭策，它已经发展的相对完整，不仅能满足国内市场的需要，还具备一定出口竞争能力。食品制造业年产值的平均增长率在10%以上的，基于大幅度提高的经济效益和快速增长的产品销售收入
10、，它的位置始终保持居于国民经济各行业部门的前列，在国民经济建设中发挥着支柱产业的作用。现代化的食品制造业已经成为人们生活质地高低和国家发展程度重要标志的反映。本文以沪深两市23家食品制造业上市公司为样本，利用其2013年度的财务数据，运用因子分析法对企业进行经营绩效评价，最后得出综合排名，并归纳出提升食品制造业上市公司经营绩效的建议。1.2 国内外研究现状1.2.1 国外对企业绩效评价的研究1919年唐纳德森布朗尝试从财务这一关键点对企业绩效进行评价，随后创立了一个企业的财务分析体系，用于评价股东利润回报，简称杜邦分析体系1。1928年，亚历山大沃尔在财务报表比率分析中提出了选用财务比率模型对
11、企业财务状况进行综合评价。20世纪30年代，马丁德尔构想了一个评价指标体系，该体系基于财务指标，但比传统财务评价体系更加完整，主要用来综合评价公司的管理能力2。1979年，泊森和莱西格为了给400家跨国公司做综合绩效评估，首次尝试使用了一种新的指标，该指标与现金流量有关。经济增加值法（EVA）是美国某一家知名咨询公司在1991年提出的，资本的机会成本在该方法中被考虑了，能反映企业真实价值的创造2。1992年，一篇题为“平衡计分卡良好的绩效评价体系”的文章被罗伯特卡普兰和大卫诺顿在哈佛商业网评论上发表了，提出了平衡计分卡这一公司绩效评论理论3。2004年J.H.Ahna，S.G.Chang KP
12、将产品和过程作为中介测度知识贡献于企业绩效评价。1.2.2 国内对企业绩效评价的研究中国的企业绩效评价主要研究评价指标的选择、体系的建立以及具体评价方法的运用等方面。2000年潘琰、程小可通过对30家上市的公司1998年的经营业绩进行了综合评价，并且采用了主成分分析法为研究方法，建立了一个包含9个指标的经营绩效评价体系。冯根福和王会芳在2001年研究了28家电子行业的上市公司，进行综合评价时运用了因子分析法，他们指出，该公司主要利益相关者的客观需求的评价应该体现在上市公司的绩效评价指标体系中，并构建了一个多角度的评价指标体系1。2012年张佳和蔡晓旭在会计之友第7期下刊中运用因子分析法并且以大
13、秦铁路为例对铁路运输上市公司进行了经营绩效评价，分别从盈利能力、偿债能力、成长能力等方面分析了公司的经营状况4。2012年王维等人发表了基于因子分析和聚类分析的企业经营绩效评价研究以医药类上市公司为例一文，根据研究探讨得出以下结论：多种因素影响经营绩效总体情况；各医药上市公司经营绩效状况之间存在的差异较大；发展和营运能力对医药上市公司的经营绩效起着主要的作用5。1.3 研究内容本文的内容安排如下：第一部分，绪论部分。这部分主要介绍了研究背景及意义、国内外研究现状和研究内容。第二部分，相关理论概述。这部分首先简单介绍了经营绩效和经营绩效评价的概念，其次阐述了不同经营绩效评价方法的比较，最后将因子
14、分析法与其他3种方法做比较总结出本文选用因子分析法的原因。第三部分，食品制造业上市公司经营绩效评价指标体系的构建。联系评价指标建立的原则，建立了适用于我国食品制造业上市公司的绩效评价指标体系。第四部分，实证部分。首先介绍了样本选取和原始数据来源，其次利用SPSS软件进行统计分析，最后评价结果分析。第五部分，问题与建议。总结了本文研究结论，结合研究结果，对现有的食品制造业上市公司绩效发展中存在的问题分析，并提出合理的建议。2 相关理论概述2.1 相关概念的界定（1）经营绩效绩效是指企业的经营效益和经营者在一定期间取得的业绩。通过企业的盈利能力、资金运作水平、偿债能力以及发展能力的高低可以体现企业
15、经营效益的好坏。作为一个经营者，在业绩方面的表现主要在于经营和管理企业的时候，对所在企业的经营、发展、成长得到的功效做出贡献。 （2）经营绩效评价企业的经营绩效评价，实际上是一种价值的判断，它是以实现企业生产的目标为最终目的，通过采用具体的参数指标和衡量标准，另外加上采取科学的方式，对企业的生产经营活动做出评价。企业的绩效评价服务于经营管理，在企业经营的方面有着指航的作用，直接影响到企业的核心竞争力的形成与维持，也影响到企业的生存与发展。2.2 主要经营绩效评价方法的比较分析（1）平衡计分卡法平衡计分卡法，通过财务、客户、内部业务流程、学习与创新这四个层面的帮助，管理者可以进行全方位的思虑，综
16、合了企业的方方面面，从整体上对企业进行评估，不仅有整体思想，还有局部概念，平衡了一种关系，此关系是财务指标与非财务指标、短期指标与长期指标、内部指标与外部指标、最终结果与绩效驱动因素之间的关系。分析步骤：评价指标类型的一致化； 评价指标的无量纲化； 权重确定的方法；绩效综合评价方法6。（2）经济增加值法（EVA）经济增加值是指从税后利润中扣除资本成本后的余额，计算公式为：EVA税后净营业利润资本成本EVA是在考虑资本成本的基础上对企业的绩效进行评价，不仅可以真实反映企业的经营绩效，还能够解决公司经营分散、可持续发展等问题。通过调整传统收入概念，消除会计操作中的异常情况，EVA对企业的绩效可以作
17、出更加准确、恰当的评价。（3）沃尔评价法主观性很强是沃尔评分法在理论上的最大弊端，具体表现在三方面：分别是财务指标选取、指标间权重的确定和各项指标的打分。通过线性关系将选定的财务比率结合在一起，然后分别给定各自的分数比重，继而将财务比率与标准比率进行比较，这时各项指标的得分以及综合指标的累计得分也就确定了，从而可以评价企业信誉水准，这种方法就是沃尔评分法。（4）因子分析法因子分析法是用于研究内部之间互相有依存关系的相关矩阵，将一些关系比较复杂的变量归纳总结为少数几个综合因子，是研究多变量统计分析的方法7。因为因子分析法具有指标体系简便、变量选择简单，且评价指标之间又相互独立的特点，可以达到消除
18、因为评价指标包涵重叠信息从而导致评价重复性的效果，同时也可以消除人们主观上确定权重对综合评价的影响。通过建立数学模型可以将因子分析的思想得以实现，模型如下：X1=a11f1+a12f2+a13f3+a1nfn+1X2=a21f1+a22f2+a23f3+a2nfn+2X3=a31f1+a32f2+a33f3+a3nfn+3Xk=ak1f1+ak2f2+ak3f3+aknfn+k该模型用n(nk)个因子f1，f2， fn的线性组合形式来表示k个原有变量X1，X2，Xn。该模型可以用一个矩阵中的简化形式表示为X=AF+,其中，F为公共因子，是从原始变量X中提取出的；原有变量在因子上的载荷值用因子载
19、荷矩阵A来表示，X是的特殊因子，用来表示很小的一部分信息，这些信息是在浓缩因子过程中因丢失而无法解释的信息8。平衡计分卡法、经济增加值法（EVA）和沃尔评价法这三种方法各有优缺点，但是有一点这些方法的可信度都不高，是因为这些方法多数通过直接使用财务数据或者财务指标进行衡量，没有办法解除财务指标之间是相互联系的问题，。况且因为企业经营绩效评价指标的复杂性和多样性以及评价方法的主观性，其最终成果并不如预想的那样，偏差较大。基于数据本身结构特征，因子分析法可以克服少许传统评价方法的主观偏差，具有独特的优势。它不但能够通过一些研究对企业经济效益进行综合分析，继而进行绩效评价评价，而且可以让各企业了解他
20、们自己在该行业中所处的地位以及自身还有的薄弱环节，为企业决策提供重要依据。除了上面介绍的因子分析法的特点之外，因子分析法还具有以下优点：每个综合因子的权重不是通过人们的主观性来赋予它数值的，而是根据各自的方差贡献率大小来确定的，方差越大，变量就越重要，从而它们的权重也就越大；相反，相应的方差越小的变量权重也就越小。这么做有效的避免了人为确定数值的随意性，使结果唯一，但也具有客观性、合理性。计算机软件的开发使因子分析法的全部过程可以更加方便快捷地进行，具有很强的操作性。因此，本文的研究方法选择因子分析法。3 食品制造业上市公司经营绩效评价指标体系的构建3.1 食品制造业上市公司指标建立的原则企业
21、经营绩效评价的一个重要部分就是食品制造业上市公司绩效评价指标体系，它应根据企业经营战略主导思想的变化而随之变化。根据新经营环境下中国食品制造业上市公司的发展要求和特点，食品制造业上市公司的绩效评价指标体系的建立应包括一下几点原则：第一，目的性原则。绩效评价必须先从所有的反映企业经营发展状况方面进行综合评价分析，然后找出最具有代表性指标进行重点分析，必须明确，指标的全面性并非指标无限范围的蔓延，过度复杂的指标体系会致使出现没用核心评价内容，导致评价结果不准确。因此，建立一个好的指标体系一定要有很明确的目的。第二，相关性原则。评价指标的选择要充分反映业务发展和经营状况，同时利益相关者所要关注的部分
22、要能直接体现出来，而且要保证各个指标不是孤立的，要有互相影响、互相制约的关系。第三，可操作性原则。对于所选取的指标含义要明确，表达的内容也要准确的描述，数据收集还要方便，对于得到的数据要确保准确可靠，计算方法简明易懂。想要使研究更加有意义，只有选取的指标具有可操作性，才能从实际中获得可靠的数据，进行更加准确的绩效评价。3.2 食品制造业上市公司经营绩效评价指标的选取本研究在遵循以上几点原则的基础上，为了体现指标选取的合理及实用性，将反映食品制造业上市公司财务绩效的核心主要内容和发展状况作为前提条件，从盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力这四个方面选取了11个指标。构建了一个新的评价指标体系，
23、如下表3-1：表3-1 食品制造业上市公司的经营绩效评价指标体系指标类型指标名称指标计算公式盈利能力净资产收益率X1净利润/平均净资产营业利润率X2营业利润/主营收入每股收益X3（净利润优先股股利）/发行在外普通股股数盈余现金保障倍数X4经营现金净流量/净利润营运能力总资产周转率X5销售（营业）收入净额/平均资产总额固定资产周转率X6营业收入/平均固定资产净值偿债能力流动比率X7流动资产/流动负债资产负债率X8负债总额/资产总额现金流量比率X9经营活动产生的现金净流量/期末流动负责发展能力总资产增长率X10本年总资产增长额/年初资产总额净资产增长率X11（期末净资产期初净资产）/期初净资产4
24、因子分析法在食品制造业上市公司绩效评价中的应用4.1 样本的选取和原始数据计算本文将我国食品制造业上市公司作为研究对象，食品制造业在上海和深圳证券交易所上市的公司总共26家，把2014年上市的3家公司剔除，剩余的23家则作为本文研究分析的样本。这23家公司的简称及股票代码如下表4-1：表4-1 样本公司代码及公司简称股票代码上市公司简称股票代码上市公司简称300146汤臣倍健002661克明面业002626金达威002495佳隆股份002481双塔食品002216三全食品300149量子高科600579光明乳业600873梅花生物600305恒顺醋业600073上海梅林600429三元股份00
25、2507涪陵榨菜600866星湖科技002650加加食品000716南方食品002329皇氏乳业600419天润乳业002570贝因美600186莲花味精600298安琪酵母600887伊利股份600872中炬高新本文分析时所用到的2013年财务数据主要来源于证券之星和新浪财经网上公布的财务报表，并经过自己计算整理得到。为了方便本文在后面对食品制造业上市公司的经营绩效惊醒因子分析，笔者先将本文选取的所有指标的百分比形式转换为数值表示，转化处理后的每个样本相关的绩效评价指标体系见附录1。4.2 因子分析的过程4.2.1 数据的正向化和标准化处理本文选取的11个指标包括正指标及适度指标。适度指标是
26、指在一个规定的范围内取值相对比较合理的指标，本文的适度指标包含流动比率和资产负债率。取值越大效果越好的指标就是正指标，本文中除了适度指标以外，其他几个指标都属于正指标。为了充分保证分析结果是可以相信依靠并且是有效的，在进行数据分析前对适度指标进行正向化处理是我们必须完成的一个步骤。适度指标数据的正向化处理公式如下：其中正向化处理后的数据为，原始数据为X，原始数据的平均值为K。通过查询数据，得到流动比率的平均值为2，资产负债率的平均值为0.5。（正向化处理后的数据见附录2，标准化数值见附录3。）4.2.2 因子分析的适用性检验从KOM检验来看，KOM的值为0.626，大于0.5，表明本文适合采用
27、因子分析法对原有变量进行分析；从巴特利特球度检验来看，Sig为0.000，很明显小于显著水平0.05，表明Bartlett球形检验通过。因此，因子分析法适用于本文所选的变量。表4-2 KOM检验和巴特利特球度检验取样足够的Kaiser-Meyer-Olkin度量0.626Bartlett的球形度检验近似卡方156.801df55Sig.0.0004.2.3 提取因子选取初始特征值大于1的成分，其个数就是新产生的因子个数。特征值的选取需要保证其大于初始特征值的平均解释力度，所以主成分的特征值应大于1。利用SPSS19.0软件得出解释的总方差表，如表4-3所示：表4-3 总方差解释成分初始特征值提
28、取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %13.41431.03331.0333.41431.03331.0333.37130.64930.64922.72424.76855.8012.72424.76855.8012.48522.58853.23732.02018.36474.1652.02018.36474.1652.22220.19973.43641.12310.20584.3701.12310.20584.3701.20310.93484.370根据表4-3可以看出特征值大于1的只有前4个主成分，它们的累积贡献率达到84.370%，超过
29、75%。所以可以通过4个潜在因子来解释本文的总方差。4.2.4 因子的命名解释因子载荷矩阵是对因子进行命名的主要依据，在某个因子，如果每个变量上都能拥有较高载荷，就可以清楚的表达因子的实际含义了。但是经过SPSS19.0软件操作后发现原变量上的载荷值相差不大且每个数值都比较小，不利于解释。此时就需要对因子载荷矩阵进行旋转，本文采用的是最大方差法。旋转后的因子载荷矩阵如表4-4所示：表4-4 因子载荷矩阵成分1234净资产收益率X10.4770.5980.2920.171营业利润率X20.752-0.2050.3460.389每股收益X30.4710.5110.5560.016盈余现金保障倍数X
30、40.0010.024-0.0280.980总资产周转率X5-0.2830.0980.8820.022固定资产周转率X6-0.082-0.0890.901-0.023流动比率X70.844-0.126-0.262-0.052资产负债率X8-0.857-0.1370.1430.200 因子载荷矩阵 续表4-4成分1234现金流量比率X90.882-0.089-0.1310.123总资产增长率X10-0.1380.9380.019-0.053净资产增长率X11-0.1600.940-0.097-0.007经过旋转之后，因子载荷矩阵上的每个变量在某个因子上就具有系数较大的载荷，此时因子的意义就比较明
31、确了。接下来就可以参照因子载荷矩阵为因子命名了。流动比率(X7)和现金流量比率（X9）的载荷在第1个因子上相对较高，分别为0.844、0.882，这两个指标反映的是企业偿债能力方面的信息，因此它可以被命名为偿债能力因子，记为F1。总资产增长率（X10）和净资产增长率（X11）的载荷在第2个因子上相对较高，分别为0.938、0.940，这两个指标反映的是企业发展能力方面的信息，因此它可以被命名为发展能力指标，记为F2。总资产周转率（X5）和固定资产周转率（X6）的载荷在第3个因子上相对较高，分别为0.882和0.901，这两个指标反映的是企业营运能力方面的信息，因此它可以被命名为营运能力指标，记
32、为F3。盈余现金保障倍数（X4）的载荷在第4个因子上相对较高，为0.980，这个指标反映的是企业盈利能力方面的信息，因此它可以被命名为盈利能力指标，记为F4。4.2.5 计算因子得分在确定因子之后，每个样本在各个因子上的得分就能够计算出来了，将它称为因子得分。通过因子得分系数矩阵可以确定因子得分函数，此矩阵如下表4-5：表4-5 因子得分系数矩阵成份1234净资产收益率X10.1360.2290.0940.101营业利润率X20.208-0.1020.1610.247每股收益X30.1510.1720.236-0.055盈余现金保障倍数X4-0.0730.033-0.0940.848总资产周转
33、率X5-0.069-0.0160.398-0.029固定资产周转率X6-0.003-0.0960.428-0.089流动比率X70.255-0.039-0.092-0.089资产负债率X8-0.271-0.0580.0410.221现金流量比率X90.256-0.029-0.0460.049总资产增长率X10-0.0420.385-0.052-0.016净资产增长率X11-0.0540.394-0.1100.034因子得分函数如下：F1=0.136ZX1+0.208ZX2+0.151ZX3-0.073ZX4-0.069ZX5-0.003.ZX6+0.255ZX7-0.271ZX8+0.256Z
34、X9-0.042ZX10-0.054ZX11F2=0.229ZX1-0.102ZX2+0.172ZX3+0.033ZX4-0.016ZX5-0.096ZX6-0.039ZX7-0.058ZX8-0.029ZX9+0.385ZX10+0.394ZX11F3=0.094ZX1+0.161ZX2+0.236ZX3-0.094ZX4+0.398ZX5+0.428ZX6-0.092ZX7+0.041ZX8-0.046ZX9-0.052ZX10-0.110ZX11F4=0.101ZX1+0.247ZX2-0.055ZX3+0.848ZX4-0.029ZX5-0.089ZX6-0.089ZX7+0.221Z
35、X8+0.049ZX9-0.016ZX10+0.034ZX11其中，第一个到第四个因子的得分函数为F1、F2、F3、F4，ZX1、ZX2、ZX3ZX11为原有变量X1、X2、X3X11的标准化数值。在因子得分函数中，把每个样本的具体指标的标准值代入，就可以得到了每个样本在每个因子上的得分，从而得出企业在每个因子上的排名情况，如下表4-6：表4-6 各因子得分排序公司简称F1排名F2排名F3排名F4排名汤臣倍健2.1762310.1784860.5169670.199868金达威1.616433-0.2931115-0.56847160.0671912双塔食品-0.11366110.068859
36、-0.50643140.31936量子高科1.403754-0.4151816-0.8440319-0.2946517梅花生物0.0031990.229814-0.94537210.14749上海梅林-0.8052319-0.59623202.072061-0.1548516涪陵榨菜0.8187250.1625970.05779100.095611加加食品0.393287-0.2473131.22484-0.5137620皇氏乳业-0.179612-0.4344617-0.29697130.460075贝因美0.473660.1943751.30123-0.4525319安琪酵母-0.4102
37、615-0.0542411-0.51093150.693172中炬高新-0.0769310-0.28217140.1039-0.1541915克明面业0.2215780.1369481.144755-0.426218佳隆股份1.759052-0.5663519-1.30237220.275097三全食品-0.5303216-0.17227120.4057980.0532513光明乳业-0.6483717-0.03956101.0231860.508663恒顺醋业-0.9267920-0.4663718-0.72963183.292661三元股份-1.0668422-1.007322-0.296
38、2912-0.1398114星湖科技-0.4064514-0.8306421-0.8445720-2.654123南方食品-0.67974181.415293-0.25911110.481654天润乳业-1.0615212.971751-1.7795823-1.083922莲花味精-1.769523-1.9477323-0.5729717-0.8273821伊利股份-0.19063131.9948221.6072120.1074610通过计算和观察，可以从表4-6中看出，企业财务在各方面发展情况并不是均衡的，纵观23家上市公司，没有发现一家企业能够在各方面均取得较高的得分和名次，大多数企业仅仅
39、只在某几个方面占有优势，可是在其他方面却又有缺点，相对处于劣势。经过计算，每家企业在4个因子上的得分及排名情况一目了然，想要从不同方面来分析比较食品制造业上市公司的经营绩效水平也很方便，但是仅仅从某一个单一的因子来说明其经营绩效并不是很全面，所以还需要计算各个公司的综合因子得分，然后再进行排序。本文计算综合因子得分时采用因子加权总分的方法， 4个因子的方差贡献率将作为权数。计算公式如下：F=0.31033*F1+0.24768*F2+0.18364*F3+0.10205*F4得出的样本综合得分及名次如下表4-7：表4-7 综合因子得分及排名股票代码公司名称F名次300146汤臣倍健0.8348
40、85631600887伊利股份0.7410331472002570贝因美0.3878855313002626金达威0.3314921464002507涪陵榨菜0.3147122045002661克明面业0.2694052976002650加加食品0.2332883827002495佳隆股份0.1945181268300149量子高科0.1477272539000716南方食品0.14116473510600579光明乳业0.02879864511600073上海梅林-0.03078632112600872中炬高新-0.03285061613002481双塔食品-0.07863558140022
41、16三全食品-0.09058172215600873梅花生物-0.10065628316600419天润乳业-0.12728860117002329皇氏乳业-0.16383933618600298安琪酵母-0.17092774819600305恒顺醋业-0.20109456320600429三元股份-0.64923882721600866星湖科技-0.75781428422600186莲花味精-1.221197041234.3 食品制造业上市公司经营绩效评价结果分析4.3.1 局部分析根据各因子得分排名表4-6可以得出以下结论：在第一个因子上排名前三的企业分别是汤臣倍健、佳隆股份和金达威，因子
42、得分分别是2.17623、1.75905、1.61643。可以看出这几家企业在偿债能力方面占有绝对的优势，对债务的偿还基本上不会出现什么问题，企业的发展不会因为偿债问题而受到影响，由此可以推测出这些企业的信誉比较良好；而排在后几位的分别是莲花味精、三元股份以及天润乳业，因子得分分别是-1.7695、-1.06684、-1.0615。与其他企业相比，这三家企业的偿债能力相对比较差，短期偿债问题如果不及时加以解决的话，外界对企业的信任程度就有可能受到影响。企业不妨选择科学举债与优化资本结构、降低财务风险紧密相联的措施并且选取适合的举债方法，制订合理的偿债计划。天润乳业、伊利股份和南方食品在第二个因
43、子上分别排在1、2、3位，因子得分分别是2.97175、1.99482、1.41529。这三家企业的发展能力比较强，都具有较高的总资产增长率和净资产增长率的收益水平，特别是天润乳业，其资产增长势头非常强劲，应保持这种发展状况；位于后三位的企业分别是莲花味精、三元股份以及星湖科技，这三家企业资产的增长比较缓慢，总资产增长率和净资产增长率方面的收益水平相对较差，应该积极找到正确的对策来提高资产增长率，让企业迅速发展起来。上海梅林、伊利股份和贝因美这三家企业分别排在第三个因子的前三名，因子得分分别是2.07206、1.60721、1.3012。这三家企业的营运能力比较强，说明在总资产周转率、固定资产周转率这些库存管理能力方面相对较高，促进了流动资产的变观能力和周转速度；排在后三位的分别是天润乳业、佳隆股份以及梅花生物，这三家企业发展缓慢或停滞不前或发展后退了，总之它们的营运能力相对较差，需要尽快找到加快发展的出路，提高企业的营运能力。在第四个因子上排名前三的企业分别是恒顺醋业、安琪酵母和南方食品，因子得分分别是3.29266、0.69317、0.48165。这三家企业在盈利能力方面占有较大的优势，净资产收益率、每股收益这些