电子信息板块上市公司聚类分析及综合评价电子信息板块上市公司聚类分析及综合评价摘要：从证券市场行业板块的角度出发，利用聚类分析法及主成分分析法对电子信息板块上市公司进行深入研究分析，以期为公司管理者及相关利益人提供决策理论依据。关键词：电子信息板块；聚类分析；主成分分析；综合评价模型中图分类号：F83文献标识码：A文章编号：16723198（2013）100105021引言电子信息产业是高科技产业，它的发展能够直接提升一个国家在科技领域的硬实力，同时也决定了一个国家综合实力的发展。近年来，由于国家加大科技投入，通过行业及财政等各方面政策优惠，鼓励发展电子信息产业，因而我国电子信息产业的发展已取得了长足的进步。国内学者从不同角度研究电子信息产业的发展，例如探讨电子信息产业的发展模式和优化，探讨我国电子信息产业的价值链组成，研究我国电子信息产业国际竞争力现状等。本文则从证券市场的行业板块角度出发，利用多元统计方法对沪深两市的电子信息板块上市公司进行研究分析，为上市公司的管理者及相关利益人提供决策理论依据，以促进电子信息行业上市公司的健康发展。同时也为投资者提供理性投资依据，降低投资风险。2研究方法本文主要采用了聚类分析及主成分分析的方法。聚类分析是一种研究物以类聚的多元统计方法，主要有系统聚类法及动态聚类法两种。若按分类对象的不同又可分为Q-型聚类和R-型聚类，前者是对样本的聚类，后者是对变量的聚类。在系统聚类法中，类与类间的距离有多种定义方法，例如最短（最长）距离法，重心法，离差平方和法（Ward法）等。主成分分析是利用降维的思想，将原来多个并具有一定相关性的指标简化为少数几个综合指标（即主成分），这些综合指标是原来指标的线性组合，它们互不相关，又能反映原始指标的信息。若将各主成分赋予权重，即可建立主成分的综合评价模型。3指标体系的建立为了对电子信息板块上市公司进行全面的综合分析，首先选取上市公司在盈利能力、偿债能力、营运能力、现金流量、股东获利能力及发展能力六个方面共22个财务指标作为初选指标，详见表1。为了从中挑选出最具代表性的指标，首先分别对六个方面的指标进行R-型聚类，再利用非参数检验中的两个及多个相关样本检验判断每一类指标间是否具有显著性差异。若有，则全部保留；若无，则挑选出一个最具代表性的指标，方法是利用Pearson相关系数及复---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---相关系数。最终建立起包含11个财务指标的指标体系，如表2。4实证研究截至2008年12月31日沪深两市电子信息板块股票共77支，其中非ST股票66支，ST股票11支（ST即特别处理）。上市公司被施行特别处理，绝大多数是因为其陷入财务危机。本文只针对66支健康的非ST股票进行研究。本文数据采用截至2008年9月30日的季报数据。数据来源于大智慧软件、搜狐证券频道网站及凤凰网股票频道网站。同时为消除量纲影响，需对原始数据进行标准化。4.1聚类分析基于表2的指标体系，用SPSS软件对66家正常上市公司进行系统聚类分析，类间距离采用Ward法，将其分为四类。为更有依据地阐述聚类结果，用SPSS软件计算这四类公司的各指标均值，如表3。第一类上市公司的盈利能力方面表现最佳，是高收益股，且经营情况健康。第二类上市公司的每股净资产值最低，但其主营利润增长率、应收账款周转率及投资活动现金净流量都远高于其他类，说明公司未来的发展值得期待，具有投资价值。第三类上市公司是明显的低收益，低成长性的绩差股，发展呈衰退趋势，投资价值尚不明确。第四类上市公司虽然盈利能力一般，但其具有最佳的成长潜力，发展势头迅猛。具体观察第四类上市公司可发现其均是2006年以后上市，故具有如此高的发展能力也在情理之中。4.2主成分分析及综合评价模型利用SPSS软件进行主成分分析，计算指标间的相关系数阵，再求其特征值、贡献率及累计贡献率，见表4。前六个主成分的累积贡献率达79.10%，基本反应了原来11个指标的信息。再求得初始因子载荷矩阵，因主成分在许多指标上均有较高的载荷，故用方差极大法作正交旋转。依据各主成分在各指标上的...