基于因子分析与聚类分析的医药企业并购财务风险状况研究

基于因子分析与聚类分析的医药企业并购财务风险状况研究

李凌舟1 ,侯亦男2

1. 东北电力大学    吉林 吉林   132011
2. 2.中国石油吉林石化公司有机合成厂丁苯橡胶车间 吉林 吉林 132022

摘要：以20家医药企业作为样本，通过因子分析法对医药上市企业的并购财务风险程度进行评分；并采用聚类分析法根据样本企业的风险程度将企业并购风险等级分为低风险、高风险两类。为公司经营者进行经营决策和投资者进行投资决策提供一定依据。

关键词：医药企业；财务风险；因子分析；聚类分析

随着经济的高速发展，市场竞争形势日益激烈，这使得并购活动愈加的频繁，医药行业作为国民经济增长的重要组成部分，其并购市场日益活跃，并购目的是增加企业效益，进而在自己的行业中脱颖而出。但在进行并购活动的同时也存在一定的风险。本文将对20家近年发生并购事件的医药行业上市公司的财务数据进行研究，通过因子分析法对数据进行处理，得到总体评分，根据综合评分分析财务风险变化趋势，最后通过聚类分析建立财务风险水平等级模型。

一、样本选取与指标筛选

本文选取20家近年发生并购事件的医药行业上市公司，收集交易完成前一年（T+1期）、交易完成当年（T期）、交易完成后一年（T+1期）、交易完成后两年（T+2期）的相关财务数据。结合具体情况和特征，依据新准则的规定，从盈利能力、偿债能力、运营能力、成长能力4 个角度，设置12个代表性财务指标包括：每股收益（X1）、总资产报酬率（X2）、销售净利率（X3）、净资产收益率（X4）、速动比率（X5）、流动比率（X6）、现金比率（X7）、总资产周转率（X8）、流动资产周转率（X9）、存货周转率（X10）、营业收入增长率（X11）、净利润增长率（X12）。本文所用数据均来自于Wind数据库。

二、因子分析

首先对并购前一期（T-1期）的数据进行分析。

1. 可行性检验

采用Bartlett检验以及 KMO 检验进行可行性检验，判断数据是否适用于因子分析。KMO值介于0.5和1之间代表数据适合因子分析。本研究中KMO值为0.521>0.5，满足 KMO 检验标准，适合因子分析。Bartlett的球形度检验的相应概率ｐ小于显著性水平0.05。因此拒绝巴特利特球形检验的零假设，样本数据适合进行因子分析。

2. 因子提取

本研究采用主成分分析法提取因子，基于特征值大于1，公共因子的累计贡献率应达到 60%以上，由总方差解释结果可知，前3个公共因子累计方差贡献率为79.112，因子的分析效果比较理想，具有研究意义。因此，提取三个个因子是比较合适的。

3. 因子命名

设、、分别为提取的3个公共因子，在第一因子中，X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7位于第一个因子上有较高的载荷，因此F1解释为“盈利及偿债能力因子”；在第二因子中，X8、X9、X10位于第二个因子上有较高的载荷，因此F2解释为“运营能力因子”；在第三因子中，X11、X12位于第三个因子上有较高的载荷，因此F3解释为“成长能力因子”。

4. 因子得分

通过SPSS23.0得出成份得分系数矩阵，可得到F1、F2、F3公因子的得分表达式为：

因此，T-1期的综合得分表达式为

同理可计算其余三期的得分表达式。将各变量数值代入表达式，得出20家医药行业上市企业在的综合得分（表1）。公司得分越高，证明财务风险越小。

表1 医药企业评分情况

从表1可以得出，医药行业上市企业并购当年的平均综合得分 F 值为3.060，在并购后的第一年基本保持原有水平，第二年有所上升为 3.236，比并购前的风险水平更低，行业的整体财务状况在并购之后是有所改善的。

三、聚类分析法判定风险水平

根据T+2期财务风险综合评分，采用K-均值聚类的算法，经过2次迭代后，聚类中心达到收敛，样本最终被聚合成两类，这两类的综合得分分别为4.5045 和 -8.1828。结果显示，最终得到医药企业的财务风险水平情况（如表2所示）。

表2 财务风险水平等级情况

四、结论

本文对20家医药上市公司的财务数据进行研究，运用因子分析法将12项指标提取为3个主因子，计算因子得分，发现行业的整体财务状况在并购之后是有所改善的，因此从长期看医药行业上市企业并购改善了其财务风险。根据T+2期财务风险综合评分，采用K-均值聚类的算法将20家医药行业上市公司分为财务风险较高及较低两类。研究发现，人福医药与百花村两家企业在并购发生后第二年财务风险较高，应引起该企业债权人及投资人的高度重视。本文只是针对医药上市公司进行分析，并且未能考虑非财务指标，希望在后续研究中能够引入非财务指标，并进一步根据不同行业构建更为完善的并购财务风险水平等级体系。

参考文献

[1]张红阳.企业并购风险的思考[J].商业文化,2021(16):96-97.

[2]芦笛,王冠华.农业上市公司的财务风险预警研究——基于因子分析法和聚类分析法[J].会计之友,2019(24):79-83.

[3]颜烨,夏蝶.林业上市公司财务风险评价体系研究——基于因子分析法及均值聚类分析[J].中国林业经济,2021(01):98-101.DOI:10.13691/j.cnki.cn23-1539/f.2021.01.025.