报告房地产企业盈利能力分析Word格式.docx
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保利地产
--
-0.76
23.56
4.07
600208
新湖中宝
2.47
0.03
0.21
11.13
0.07
601588
北辰实业
0.11
29.18
0.00
600383
金地集团
4.12
0.48
-1.75
25.78
3.20
000402
金融街
3.28
0.59
-0.02
20.02
4.09
000046
泛海建设
3.3
-1.8
5.53
0.74
600663
陆家嘴
3.4
0.31
0.49
18.28
5.70
000031
中粮地产
0.24
2.6
0.3
3.71
1.13
000024
招商地产
6.1
0.68
-1.86
26.59
4.22
000718
苏宁环球
0.99
0.04
0.32
0.16
000897
津滨发展
1.15
0.02
-0.08
12.33
0.19
000918
嘉凯城
0.14
-0.94
11.30
-2.57
002244
滨江集团
1.58
0.95
000667
名流置业
2.2
0.55
5.77
0.88
600823
世茂股份
2.28
0.22
0.8
6.85
0.78
000511
银基发展
4.34
0.17
-0.2
6.05
0.46
600376
首开股份
4.31
0.15
-4.9
4.58
0.26
000036
*ST华控
3.77
0.01
-0.44
23.85
600675
中华企业
2.79
0.51
0.58
23.39
3.54
600748
上实发展
2.17
0.25
12.78
1.31
000517
ST成功
-1.05
-0.5
-0.12
1.89
-2.45
600533
栖霞建设
3.32
0.71
-0.05
13.25
1.49
600246
万通地产
4.42
0.44
7.99
8.58
0.40
000029
深深房Ａ
1.04
8.52
0.12
600007
中国国贸
3.2
0.41
7.78
表1-22006年度26家房地产上市公司财务状况
2006年
净利润（元）
3.41
--
178.48
22.98
6.59
1.2
-7.31
40.27
6.71
21.46
2.37
2.39
0.1
-0.1
28.29
3.39
4.64
0.67
-2.21
35.54
4.75
3.55
34.81
5.36
4.45
0.34
-3.25
13.38
2.59
3.61
0.5
28.58
1.91
-0.03
3.46
11.27
7.01
0.92
29.39
6.31
1.18
0.18
10.68
0.77
1.8
0.42
10.79
0.35
0.6
2.04
6.11
0.28
21.18
1.20
3.7
0.83
8.68
0.80
2.87
1.67
1.68
53.61
1.95
3.22
0.62
19.78
4.85
2.3
11.82
1.39
-0.57
0.06
3.52
0.56
0.52
23.06
2.32
6.15
0.2
-2.34
2.51
0.29
1.08
9.91
0.20
3.82
8.17
2.42
表1-32007年度26家房地产上市公司财务状况
2007年
主营业务收入（亿元）
万科A
4.26
0.73
-1.52
355.27
48.44
9.73
1.3
-7.65
81.15
14.89
2.13
-0.25
29.92
4.15
2.44
43.54
3.28
1.88
0.39
12.87
2.96
金融街
4.37
-0.75
42.14
7.30
5.38
0.87
41.63
6.53
4.4
0.4
1.05
12.41
0.66
3.8
0.61
-0.39
8.24
4.66
9.35
-4.74
1.62
41.12
11.58
1.59
-0.66
12.78
2.13
1.87
16.80
0.74
-0.33
-0.69
13.13
-1.87
2.43
-2.32
26.31
4.56
2.55
0.94
9.74
1.42
4.46
1.97
72.55
3.17
1.47
-0.34
81.99
-3.85
-1.58
23.99
6.05
0.64
16.20
1.49
-0.47
0.27
0.14
0.26
4.02
-1.79
0.85
28.57
3.44
4.8
0.37
1.6
21.76
1.65
8.45
0.39
3.99
8.86
2.89
表1-42008年度26家房地产上市公司财务状况
2008年
2.90
0.37
0.00
409.92
40.33
5.74
0.91
-3.10
155.20
22.39
1.59
0.30
-0.47
35.05
8.41
3.48
0.24
-0.83
10.30
3.15
5.54
0.50
-1.04
97.62
5.87
0.43
-2.07
55.95
10.39
3.62
0.09
-0.11
14.20
2.11
4.50
0.47
-0.58
17.00
8.80
1.75
0.08
-1.91
10.87
8.65
0.94
-2.28
35.73
12.28
1.37
0.40
0.32
22.86
5.20
0.04
-0.25
12.60
0.60
-1.77
-1.44
0.11
9.91
-3.92
2.78
0.61
-1.73
23.26
6.04
2.44
0.13
-1.39
4.77
1.21
-0.23
6.49
1.29
0.70
1.34
58.40
5.71
0.36
1.04
1.28
-3.97
2.98
36.12
4.64
2.40
0.34
-2.15
20.11
3.63
-0.07
-0.29
0.02
-0.68
2.47
0.19
-0.87
15.92
1.88
5.69
-1.26
48.41
5.27
1.19
-0.08
7.06
4.19
0.35
8.97
3.54
但由于2004-2007年的数据缺失较多，不利于分析，故以下的三种分析方法中我们只选取2008年度的财务数据来进行分析。
2具析方法
2.1聚类分析
聚类分析指研究如何将研究对象（样品或指标）按照多个方面的特征进行综合分类的一种多元统计方法。
聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。
聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
聚类分析实际就是根据许多样品的观测值，按照一定的数学公式具体的计算一些样品或一些参数（指标）的相似程度，把相似的样品或指标归为一类,把不相似的归为另一类。
其基本思想：
根据事物本身的特性研究个体分类的方法。
其原则是同一类中的个体有较大的相似性不同中的个体差异很大。
2.1.1聚类分析的对象：
现有筛选出来的26家房地产公司2004-2008年度财务报表中的五个财务指标，运用多元统计分析方法中的聚类分析（即R型指标聚类），
2.1.2聚类分析的目标：
筛选代表性指标，以便更经济快捷地进行综合分析与评价,可供投资者投资择股之用，对上市公司的经营决策具有明显的导向性。
2.1.3所选用的聚类分析的方法
在SPSS中选择系统聚类法，聚类方法使用组间连接，在选择距离测量技术上选用Pearson相关系数，（是因为相关系数距离适用于R型聚类，即指标间的聚类）在类间聚类方法上采用的类平均法。
2.1.4结果输出及解释
①在结果输出窗口中将看到如下统计数据：
共26例样本进入聚类分析，采用相关系数测量技术。
先显示各变量间的相关系数，这对于后面选择典型变量是十分有用的。
然后显示组间连接法的合并进程，即第一步，X4与X5被合并，它们之间的相关系数最大，为0.934；
第二步，X1与X2合并，其间相关系数为0.682；
第三步，X1与第一步的合并项被合并，它们之间的相关系数为0.307；
第四步，与最后一个变量X3合并，这个相关系数最小，为-0.270。
②按组间连接法，变量合并过程的冰柱图如下。
先是X4与X5合并，接着X1与X2合并，然后前两类再合并，最后加上X3，五个变量全部合并。
③下面用更为直观的聚类树状关系图表示，即X1、X2、X4、X5先聚合后与X3再聚合。
这表明，在评价房地产上市公司，可在每股净资产、每股收益、主营业务收入、净利润个指
标中选择一个，再加上每股现金含量即可，其效果与五个指标都用是基本等价的，但更经济
更迅速。
。
2.2回归分析
回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；
按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
线性回归分析：
首先根据上述聚类分析我们可知，每股净资产，每股收益，主营业务收入，净利润是聚为一类的。
下面我们现将一下四个变量进行回归分析。
以主营业务收入为因变量，净利润，每股收益，每股净资产为自变量
输入／移去的变量
模型
输入的变量
移去的变量
方法
1
净利润,每股收益,每股净资产a
.
输入
a.已输入所有请求的变量。
模型汇总
R
R方
调整R方
标准估计的误差
.958a
.918
.907
24.99190
a.预测变量:
（常量）,净利润,每股收益,每股净资产。
从上面得到的结果可以看出，模型的决定系数为0.907，大于0.8，说明回归模型可解释的数据变动，变动为90.7%，说明模型对数据的拟合程度是较高的。
Anovab
平方和
df
均方
F
Sig.
回归
154634.909
3
51544.970
82.525
.000a
残差
13741.093
22
624.595
总计
168376.002
25
b.因变量:
主营业务收入
通过上述的模型分析表，对回归模型整体的显著性进行的检验，用F检验。
对应的原假设为：
回归模型是不显著的。
备择假设为：
回归模型是显著的。
可通过p值进行检验，由于F后的sig.为0.000，小于0.05，因而应拒绝原假设，可认定为该回归模型是显著的，及回归模型通过了F检验。
系数a
非标准化系数
标准系数
t
B
标准误差
试用版
（常量）
14.112
8.567
1.647
.114
每股净资产
-8.742
3.223
-.237
-2.712
.013
每股收益
-1.275
14.046
-.008
-.091
.928
净利润
9.653
.633
1.043
15.256
.000
a.因变量:
模型系数部分给出了回归模型的参数估计及相关的t值检验内容，β2对应的Sig.0.928大于0.05，所以不能通过t检验。
下面对净利润，每股净资产，主营业务收入进行回归分析。
净利润,每股净资产a
.911
24.44714
（常量）,净利润,每股净资产。
从上面得到的结果可以看出，模型的决定系数为0.911，大于0.8，说明回归模型可解释的数据变动，变动为91.1%，说明模型对数据的拟合程度是较高的。
154629.763
2
77314.881
129.362
13746.239
23
597.663
14.283
8.175
1.747
.094
-8.925
2.459
-.242
-3.629
.001
9.649
.617
1.042
15.630
在模型系数部分，可以看出该回归通过了t检验，得到回归系数。
从而得到回归方程
Y=14.283-8.925X1+9.649X2
从而验证上述聚类分析数据是基本准确的，各变量的拟合度很高，并得到其中三个变量的回归方程更加证实上述结论。
下面进行2008年公司的聚类分析
案例处理汇总a,b
案例
有效
缺失
N
百分比
26
96.3
27
100.0
a.平方Euclidean距离已使用
b.平均联结（组之间）
组间平均联结
聚类表
阶
群集组合
系数
首次出现阶群集
下一阶
群集1
群集2
4
15
17
1.566
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