基于因子分析的上市公司股票期权业绩评价研究

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摘要：本文选择17项指标构建上市公司经营业绩评价体系，选取30家实施股票期权计划的上市公司作为研究样本用统计软件SPSS17.0进行因子分析，得出反映上市公司综合业绩的7个因子，并计算因子得分和综合得分。研究结果为上市公司进行综合业绩评价提供了科学的理论和方法。

Abstract：This article chooses 17 target construction To be listed operating results appraisal system, selects 30 to implement the stock option plan to be listed to take the research sample to carry on the factorial analysis with statistical software SPSS17.0, obtains the reflection To be listed to synthesize the achievement 7 factors, and calculates the factor score and the synthesis score. The findings carried on the synthesis achievement appraisal for to be listed to provide the science theory and the method.

关键词：股票期权 业绩评价 因子分析

key word：Stock optionAchievement appraisalFactorial analysis

基金项目：本文为河南省社科联项目“我国上市公司股票期权业绩评价体系研究”（SKL-2010-3229）阶段性成果。

作者简介：姓名：侯林芳，工作单位：周口师范学院经济管理系，职称：讲师，学历：硕士，研究方向：公司财务与资本市场

股票期权在激励经营者方面具有显著的优越性，当今，国内外越来越多的企业实施股票期权计划以弱化股东与经营者的利益冲突，降低委托成本。但是，这种激励方式在我国的实施却未达到应有的激励效果，分析结果表明，业绩评价指标不合理是主要原因之一。

因子分析这一客观赋权法能在不损失太多信息的情况下，通过几个主因子的方差贡献率来确定综合评价函数的权数。以下表中列出的17项指标作为代表性指标，通过对样本财务数据用SPSS17.0进行因子分析，构建上市公司股票期权计划的经营业绩综合评价模型。

一、评价指标体系的构建

具体指标如下表：

二、因子分析实证研究

2.1样本来源说明

本文选取30家已进行股票期权计划的上市公司，原始数据主要来源于深圳市国泰安信息技术有限公司中国上市公司财务指标分析数据库；上海证券交易所；深圳证券交易所；金融界；巨潮资讯网以及新浪财经网公布的各公司年报财务数据。

2.2利用SPSS17.0软件进行因子分析

2.2.1因子分析适用性检验

采用巴特利特球度检验来检验因子分析法对样本数据的适用性。检验结果显示：巴特利特球度检验统计量观测值为366.406，对应概率p接近于0，如果显著性水平定为0.01，可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。说明选取的指标适合进行因子分析。

2.2.2提取主成成分

根据因子方差贡献表可知，按照系统提取原则应选取前7个因子，前7个成本所解释的方差占总方差的85.36%。用它们代替原始指标变量进行会计业绩综合评价可行。

旋转前因子载荷阵显示了原始变量与各主成分之间的相关程度。第一主成分与三个变量相关性较高，三个变量分别是EPS、流动资产周转率和总资产周转率；第二主成分与开发费用资本化率、应收账款周转率等变量相关性较高；第三主成分与净利润增长率、营业利润增长率、流动比率、速动比率相关性较高；第四主成分与市场占有率增长率相关性较高；第五主成分与EVA相关性较高；第六主成分与EVA增长率相关性较高；第七主成分与应收账款周转率。对因子的提取结果比较理想。

2.2.3因子命名

根据旋转后因子载荷阵可以看出：（1）市场占有率增长率、流动资产周转率、总资产周转率在第1个因子上具有较高载荷，第1个因子主要解释了这几个变量，可命名为盈利推动性的因子；（2）流动比率、速动比率、资产负债率在第2个因子上具有较高载荷，可命名为偿债能力的因子；（3）净利润增长率、营业利润增长略在第3个因子上具有较高载荷，可命名为利润增长的因子；（4）开发费用资本化率在第4个因子上具有较高载荷，可命名为研发能力的因子；（5）R&D支出占营业收入比率在第5个因子上具有较高载荷，可命名为研发投入力度的因子；（6）EVA、EPS在第6个因子上具有较高载荷，可命名为盈利能力的因子；（7）EVA增长率、EPS增长率在第7个因子上具有较高载荷，可命名为成长性的因子。

由表中数据可以看出， 7个因子几乎没有相关性，达到了预期目的。

2.2.4构建综合业绩评价函数

将成分得分系数表中显示的数据带入因子得分模型，可得到旋转后的因子得分函数：

F1=-0.024X1+0.024X2-0.036X3-0.031X4-0.054X5+0.026X6-0.006X7+0.007X8-0.053X9+0.007X10-0.088X11+0.006X12+0.382X13-0.017X14+0.006X15+0.328X16+0.353X17

F2=-0.021X1+0.09X2-0.033X3-0.039X4+0.062X5-0.017X6+0.379X7+0.433X8-0.338X9+0.025X10+0.078X11+0.043X12+0.069X13-0.036X14+0.062X15-0.026X16+0.004X17

F3=-0.028X1+0.063X2+0.481X3+0.490X4-0.063X5+0.101X6+0.035X7-0.043X8+0.059X9-0.054X10-0.017X11-0.055X12-0.01X13-0.083X14-0.131X15-0.036X16-0.026X17

F4=-0.048X1+0.155X2-0.085X3-0.113X4-0.062X5+0.164X6+0.11X7+0.035X8+0.026X-0.046X10+0.065X11+0.461X12+0.013X13+0.058X14+0.488X15+0.014X16-0.006X17

F5=-0.018X1+0.216X2-0.064X3-0.077X4-0.018X5-0.035X6-0.088X7+0.031X8-0.15X9-0.121X10+0.497X11+0.051X12-0.19X13+0.479X14+0.111X15+0.056X16-0.011X17

F6=0.482X1+0.24X2-0.04X3-0.046X4+0.009X5-0.085X6-0.022X7+0.025X8-0.026X9+0.497X10-0.014X11-0.042X12-0.004X13-0.091X14+0.016X15-0.041X16+0.032X17

F7=0.032X1-0.054X2-0.029X3-0.05X4+0.838X5+0.383X6-0.024X7+0.059X8-0.078X9-0.042X10-0.059X11-0.095X12-0.039X13+0.025X14-0.012X15-0.03X16-0.035X17

综合得分（Perf）=(0.21041F1+0.17024 F2+0.13738F3+0.11537F4+0.09253F5+0.06453F6+0.06316F7)/0.85361

根据计算结果对样本公司的综合业绩进行排名,得出的结论与实际情况基本相符。

三、结论

通过因子分析将原始模型自变量转化为新的因子变量，有效解决了原始模型自变量过多而可能产生的多重共线性问题，避免了多重共线性的影响。此外，运用因子分析建立综合评价函数对上市公司会计业绩进行评价，避免了单一指标评价的片面性，发现经营管理中的优势与劣势，从而对经营业绩做出全面、客观的评价。

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