【《A电力公司盈利能力影响因素探析》3800字（论文）】.docx
A电力公司盈利能力影响因素分析目录jj1.r¾1 .引自11.1 数据正向化与标准化处四21.2 适度性检验21.3 公因子的提取与畲名2工结果说明54长期盈利因子说组54.2 倍还因子说明54.3 营运因子说明54.4 发展因子说明65.1 响应国冢政袋,促进公司主总业务转型65.2 优化资产。,阳氏硕务风卷65.3 加强管理庚;力，提升运营能力67摘要：发电企业作为电力改革的参与者.其信息的获取具有一定的滞后性，在执行时也会遇到条例制定者未能预见的困难。A电力公司作为一家以火电经营为主的电力公司,自2015年深化改至起，其生存经营经历了一段困难时期，后经过内部改至逆风翻盘、扭亏为盈。本文针对A电力公司具体案例进行分析,对比其他上市电力公司的盈利能力进行比较,剖析其财务短板,总结政策实施下后发电公司遇到的实际问题,为现阶段该公司和同类型电力公司盈利能力的改进提供思路,具有现实参考意义。关键词：发电企业；电力改革；及利能力1.引言2015年至今为新一轮体制电力改至一一全面深化改至阶段.在此期间国家发布了W-步深化电力体制改举的若干意见,这标志若电力行业市场化改革进一步加深。在该阶段,国家对清洁能源、综合能源以及可再生掂源的发展提出了新的要求。2020年9月22日,中国在联合国大会上提出“双碳目标”,即2030年前我国二氧化碳排放争取达到峰值并在2060年前力争实现“碳中和”。2相关!表1电力公司盈利能力财务指标击要性打分表评价指标更要程度打分5（极至要）4（强烈壬要）3（明通重要）2（略微壬要）1（一般重要）0（不至要）张款周转案（次）股东权益周转率（次）存货周转率（次）现金流比率（%）净资产收益率（%>销隹净利率（%）现金比率（）资产负情率（%）主营业务收入增长率（）净资产增长率（%）一净运苣资本（元）产权比率（%）总资产周转天教（天）超速动比率（%）一一一4股留存收益（元/股）3.分析过程合正向化与标淮化处理为了使因子分析的结果具备可观察性和可靠性，在进行因子分析前需要对考察的指标进行正向化处理.本文采用的财务指标例如资产负债率就不是一个正向化的指标,为了不使结果出现偏差,本文采用将原有数值转换成其倒数的方法正向化处理后再进行后续的分析。此外,为了避免量纲影响造成的误差需要对样本原始财务数据进行标准化处理。不交采用SPSS26.0自带的Z-Scores数据标准化功型进行处理.因子分析则基于标准化后数据进行。3.2 适度性检验在进行因子分析之前,首先对数据的适度性进行KMO和BartIeI1.球形度检验,根据数据区间判断数据适用性。KMO检验指范圉为。至I,越接近1说明娈量之间的相关性越强,反之则证明相关性越弱，一般来说KMo检验范围大于0.5时，数据变量才可以进行因子分析。Bart1.ctt球形度检验相关矩阵是否为单位矩阵,如果结果为单位矩阵，则证明数据变量不可以运用因子分析法进行分析,概率数值如果小于S05.则说明其显著值水平较小适用因子分析。3.3 公因子的提取与命名主成分分析法是国内外学者因子分析时惯用的提取法。公因子的共同度范围为31.超过07则证明因子变虽对原始变至被解释程度可以接受.提取值越接近I说明被解释程度越高。从表3中可以看出,所有的变量信息提取的比例均符合标准可以进行因子分析。本文利用SPSS软件中的总方差解释.以特征值大于1为基准提取样本因子中的主因子。从表4中可以看出，共提取出4个主因子,以F1.、E2、卜汰F4表示。他们的旋转后的方差贡献率分别为29.715%、20.787%,17.882%、13.566%,累计贡献率占比达到了82.951%。一般来说累计贡献率达到80%以上就说明这4个公共因子足以解释原始变量所涵盖的特征信息成切实现了因子分析法降维的目的。表3主成分矩阵初始提取Zscorc(X!)1.000.748Zscore(X2)1.000.880Zswre(X3)1.000,881Zscorc(X4)1.000.865Zscor(X5)1.000.826Zscorc(X6)1.000.768Zscoa(X7)1.000.838Zscorc(X8)1.000,740Zscoic(X9)1.000.914Zscore(X1.O)1.000.735表4总方差年释初始特征值提取载荷平方和旋活氧有平方和成分急计方差百分比案枳%曲计方差百分比累积总计方差百分比崇枳%1363036.30036.3003.63036.30036,3002.97229.71529.71521.89919.98555.2861.89918,98555.2862.07920.78750.50331.50415.038703231.50415.03870.3231.788)7.88268.38441.16311,62781.9511.16311.62781,9511.35713.56682.9515.5695.69287.6436.4114.10991.7527,3283.27995.0308.2402.39997.4309.1611.60699.03610,096,964100.00碎石图可以体现出因子变量涵盖变量信息的程度,各个因子变量一般呈由左到右下降的趋势，配合总方差解释图I可以更好地展示所筛选的公共因子提取的准确性。从该图中可以看出第一个因子到第五个因子的趋势下降十分明显.前四个因子特征值均大于I,说明选取这4个公因子可以很好地诠释所有的因子变至信息。图I碎石图揩筛选出的公共因子首先依据主成分分析法得到了各因子的初始载荷矩阵.如去5所示。但仅凭因子的初始教有矩阵很难直观的感受到各因子的实际意义.因此要利用旋转后的成分矩阵对公因子与财务指标之间的关系加以分析。将初始毂荷矩阵数据通过主成分分析法和凯撒正态化最大方差法进行鹿转.得到的具体载荷数值如表6所示。表5成分矩阵成分I成分2成分3成分4Zscorc(X1.).178.761-.172329Zscorc(XZ)-.787.186.068.470Zscorc(X3)783-.216-.392.260Zcore(X4).351-.405-.572.501Zscorc(XS).830.028.352.112Zscorc(Xc).802-.241.146.211ZscorciX7).632.596-.(M9-.285Zscore(X8).M3.769-.172.020Zscorc(X9)-.058.137.745.581Zscorc(XIO).624-.223.506-.198表6度药后的成分矩阵成分1成分2成分3成分4Zscore(X1)-.146,822,109.199ZscordX2)-.761-.068-.141.526Zscorc(XS).448.176.7K4-.186ZsCOre(X4)-.016-.084923-.081ZscordX5).827.250.200,196ZWoPXC),734,046.463,113Zscorc(X7).456.742-.093-.266Zscorc(XS).058.856-.016-.056Zscorc(X9).152.011-.144.933Zscoic(XIO).»44-.111-.076.0614.结果说明4.1 长期西利因子说明根据上文因子分析的得分情况可以发现,主因子F1.中载荷值较大的财务指标分别是净资产收益率、销售净利率和现金比率。当前A电力公司新能源装机容量逐渐增加带动了该因子整体得分的上升,这是因为我国正大力倡导新能源发电,帮助发电公司加快新能源装机总量,因此很多火电企业开始逐步发展新能源发电板块并有意识减少火电业务占比。表72017-2020年A电力公司长期盈利因子指标年份净资产收益率销售净利率净资产增长率20202.014.753.1620191.563.4522.12018-4.54-5.771.4920170.340.61K0.99，2偿还因子说明根据上文因子分析的得分情况可以发现，主因子F2中载荷值较大的财务指标分别有应收账款周转率、资产负债率和现金比率,A电力公司该因子在样本公司中排名倒数第一，偿还能力急需提高。公司近年来逐步走出本省,将服务范圉扩大至全国名地,新旎源用户不断增加,导致应收账欷增多,同时公司由于制度不完善导致部分应收账款账龄过长,逐年累计造成恶性循环。衣82O172O2O年A电力公司法还因子指标应三舷邸蟀（次）资产负愦率（）现金比率（%）20202.1574.746.6920192.7573.987.3920183.1775.923.7820174.1671.416.724.3 管运因子说明根据前文因子分析的得分情况可以发现.主因子F3中载荷值较大的财务指标分别有现金流至比率和存货周转率。该情况说明了整个电力行业的存贷周转率偏（限根据行业公布的三级行业细分来看，存贷周转率排名前三位的均为水电公司，说明水电公司相比较于火电公司的存货较少,行业特性在一定程度上影响了存货周转率的大小。92017-2020年A电力公司包运因子指标现金流比率(%)存赁周话率(次)202020.75
