为什么因子分析适用于投资价值的研究

1. 为什么因子分析适用于投资价值的研究

一是市盈率，有动态的受短期业绩影响太大。二是隐藏价值。三是价值重估。应该说还有四就是重要性，比如说茅台的市价高吧，既使跌到了市盈率10以下，有它没它对中国影响不大，可航空业既使跌不到10以下，就会有国家队去收集了，航空业没有能行么?重要行业与不重要业的市盈率不能同比较

2. 基于因子分析的国际石油合作潜力评价研究

孙 鹏
（中国石化石油勘探开发研究院，北京 100083）
摘 要 随着我国石油对外依存度屡创新高，国际石油合作需求也日益迫切，进行国际石油合作潜力评价意义重大。通过从资源基础、投资环境和收益潜力3个方面构建国际石油合作潜力评价指标体系，并采用统计概率法、专家咨询法和理论分析法相结合，设计选取评价要素指标，运用因子分析方法对30个主要石油资源国进行国际石油合作潜力评价。结果表明，应该加强关注社会经济发展水平和投资环境相对稳定的石油资源国。
关键词 石油合作 潜力评价 因子分析 指标体系
International Oil Cooperation Potential Evaluation：
Based on Factor Analysis
SUN Peng
（Exploration and Production Research Institute，SI NOPEC，
Beijing 100083，China）
Abstract With China’s dependence on overseas oil supply hit higher and higher record，the demand for international oil cooperation is increasingly urgent，and the potential evaluation for international petroleum cooperation is of great significance.This paper designed international oil cooperation potential evaluation system and selected evaluation indicators，from the three aspects of the resource base，investment environment and the revenue potential，combining the method of statistical probability，expert advice and theoretical analysis.Used the factor analysis methods to calculate the index system.Then selected the 30 major oil resources to carry out empirical research，and obtained the evaluation resuts.
Key words oil cooperation；potential evaluation；factor analysis；index system
当今的国际石油市场中，进口国与资源国之间，国家石油公司与国际石油公司之间，资源国与国际石油组织之间等关系错综复杂。国际石油合作尤其是在上游进行勘探开发项目合作成为各石油公司至关重要的一项经营活动。我国石油公司同时担负着保证国家石油安全和追求企业经济效益优化的双重目标，近年来海外业务发展迅速，国际勘探开发合作项目已经拓展到全球范围内的几十个国家和地区。在迅猛的规模发展阶段之后，我国石油公司将不可避免地进入精细化、效益化发展时期，面对众多石油资源潜在合作国家，如何在双重目标指导下不断优化合作选区决策成为我国石油公司国际化发展战略中的重要命题。
而当前，国家石油公司（NOC）与国际石油公司（IOC）的竞合格局正从20世纪以资本和技术为主导，向以资源为主导的形态转变。主要石油资源国凭借自身资源优势，在国际石油市场中的发展能力和话语权得到了全面增强。随着我国工业化进程的不断推进，对油气资源需求增速迅猛提升，对外依存度屡创新高，同主要石油资源国的合作也更加密切。开展国际石油合作潜力评价，有利于我国石油公司海外选区决策，也有利于保障国家石油供给安全，具有很强的理论和现实意义。
1 国际石油合作潜力评价体系设计
合作潜力评价包含合作双方各自具备的能力及合作可能性两方面因素。所以，国际石油合作潜力评价不简单等同于对石油资源国投资环境的评价：后者主要是对合作目标对象的基本能力分析，包括资源基础实力、经济社会状态、法律技术实力、自然人文环境等因素；而合作潜力评价中除包含有投资环境分析评价外，还要对合作可能性（即是否满足合作者投资效益要求）进行分析评判。因此，国际石油合作潜力评价的要素范围要比投资环境评价更为广泛，且评价效果也更加科学有效。
本研究从资源基础、投资环境及收益潜力3个角度构建国际石油合作潜力评价指标体系框架（图1），并具体从油气储量、产量及其变化趋势来评价资源国资源基础；从经济、政治、法律、对外合作、自然、技术、运输等方面来评价资源国总体投资环境，并具体归纳为资源开放程度、经济贸易实力、政治法律基础和技术设施条件4个方面；从石油合同模式中，选取效益影响关键因子对资源国进行收益潜力分析。

图1 国际石油合作潜力评价指标设计框架

在对评价要素指标进行选取和设计的过程中，遵循：(1)代表性原则，即所选指标具有较强代表性，能够比较全面地反映各石油资源国的合作潜力情况；(2)可获得性原则，即所选指标会充分考虑数据的可获得性，最大程度利用权威统计资料及规范标准，提高指标体系的可行性和权威性；(3)可量化性原则，即所选指标来源可靠，能够直接量化或通过专家打分等方式量化处理［1］。
通过综合采用统计概率法、专家咨询法和理论分析法3种方法，对中国学术期刊CNKI数据库中关键指标进行检索，并结合分析童晓光（2003）、徐小杰（2002）和Otto（1995）等有关国际石油合作文献中的评价指标选取情况，从资源基础、投资环境和收益潜力3个方向确定国际石油合作潜力评价指标体系，如表1所示。
表1 国际石油合作潜力评价指标体系


2 主要石油资源国合作潜力评价
在国际石油合作潜力评价过程中，需要对多个资源国的多个评价指标变量进行大量观测，收集大量数据并分析寻找规律，从而对其进行综合评价。常用的综合评价方法主要包括德尔菲法、层次分析法、主成分分析法和因子分析法等［2］。其中，因子分析法是多指标综合评价方法中较为客观科学的方法，尤其适用于本文所设计要素较多的评价指标体系。
因子分析法主要从分析变量的相关关系出发，通过研究众多变量之间的内部依赖关系，寻找这些数据的基本结构，并用少数几个被称为公因子的不可观测变量，来表示数据结构。本文所设计的国际石油合作潜力评价指标体系中的各项指标之间具有很强的相关关系，并通过采用因子分析方法，整合出新的公因子对评价体系和评价结果进行系统分析解释，适用因子分析方法对该指标体系进行评价。
在选择具体资源国研究对象过程中，遵循以下几个原则：(1)该资源国探明储量潜力较大，位于世界前列；(2)具有一定规模的石油产量，同时在满足本国资源需求基础上，具有较强的石油出口能力；(3)资源国在石油对外合作过程中较为开放，允许国外石油公司进入并采取合作模式进行开发；(4)同中国具有较好的石油合作或贸易往来基础，并且在未来合作前景较大；(5)石油进口来源多元化原则，兼顾各个地区内均有合作资源国的分析研究对象。最终选取了30个资源国作为本研究的评价对象，进行具体赋值（表2）。
表2 全球石油重点国家合作潜力评价指标情况［3～10］


续表


在对30个资源国各个指标进行具体赋值后，利用SPSS统计分析软件进行因子分析测算，并提取出5个公因子，包括：(1)资源国的社会经济适应性公因子F1；(2)资源国的资源基础公因子F2；(3)资源国与中国双边关系公因子F3；(4)资源国运输环境公因子F4；(5)资源国基础设施水平公因子F5。
根据旋转后的因子载荷矩阵可以写出资源国合作潜力指标的因子分析模型：

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

得出因子载荷矩阵后，利用SPSS统计软件得出因子得分系数矩阵，然后得到下面的因子得分函数：

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

根据这个得分函数分别计算了30个资源国的5个因子的得分，再利用初始特征值计算各个公因子权重，每个因子得分乘以其权重，最后加总计算出综合得分。综合得分模型F的计算公式如下：

油气成藏理论与勘探开发技术（五）

式中：λ1、λ2、λ3、λ4、λ5分别是第一、第二、第三、第四、第五个公共因子的初始特征值。
利用SPSS统计分析软件，根据因子得分以及5个公共因子的特征值计算出来的权重，可以计算出30个资源国的综合得分，并从高到低排列，如表3所示。
从各主要资源国综合得分情况看，排名前3位的都是经济水平相对发达的国家，其中澳大利亚综合得分位居第一，该国主要是在经济社会适应性、管线建设程度和与我国的运输距离3个方面具有很强的竞争力；俄罗斯排名其后，该国的资源基础，以及同我国的双边关系导致合作潜力较大；巴西的合作促进因素与澳大利亚相似，只是在因子得分上有些差距，位列第三位。
拉美、中东、亚太和中亚－俄罗斯地区的主要石油资源国家位列排名中游，拉美地区的巴西和墨西哥主要是在国家社会经济适应性和国家管线建设基础上得分较高；中东的伊朗和阿联酋在资源基础方面排在所有国家前列；紧随其后的是亚太地区的马来西亚和泰国，由于较好的国家社会经济基础条件且与我国较近的运输距离是双方合作潜力的主要促进因素；中亚的哈萨克斯坦得益于国家资源基础和与我国较近的运输距离，排名也相对靠前；非洲国家中排名第一的是阿尔及利亚，主要是从双边关系及对我国原油出口的增长态势看，具有很大的合作潜力。
表3 公因子得分及综合得分


3 结论与建议
首先，国际石油合作潜力评价是一个综合性的系统工程，不能简单从资源国政治、经济环境做出片面判断，尤其是在我国国家石油公司肩负着保障国家石油供应安全和企业自身经营效益的双重目标下，在进行国际石油合作潜力评价时，要从资源基础、投资环境和收益潜力3个方面进行综合分析权衡，避免某一个方面的指标突出，导致主观上的判断失误。
其次，我国石油公司在 “走出去” 战略指导下，目前已经基本确立了非洲、中东、南美、中亚－俄罗斯和亚太五大战略合作区。从目前合作现状来看，传统的非洲和中东地区占据了我国石油合作项目的主要比例。从评价结果看，不能忽视政治环境更为稳定、基础设施条件良好、资源基础具备一定实力的经济较发达的油气资源国。进入发展中国家与进入发达国家，应该采取有区别的商业思维和战略决策原则，还需要考量包括决策思维、企业行为、社会责任以及公共利益最大化等因素。
最后，国际石油合作潜力评价是一项动态评价。资源国各项指标数值随时都有可能发生变化；待评价资源国的对象范围也会随着国际石油市场的瞬息变幻而发生改动。另外，从我国石油公司进行国际石油合作的目的来分析，国际石油合作潜力评价的重点和角度也不是一成不变的。这些因素都需要在确立指标体系和待评价资源国对象范围时进行更新修正，从而确保国际石油合作潜力评价结果的科学性和有效性。
参考文献
［1］何贤杰，盛昌明，刘增洁，等.石油安全评价指标体系初步研究［M］.北京：地质出版社，2006：81～82.
［2］陈芙蓉，安海忠，雷涯邻.国际油气资源合作环境评价与排序［J］.山西财经大学学报.2007，29（2）：21～22.
［3］Daniel Johnston 【美】 著.朱起煌，马爱山，张会中，等译.国际油气财税制度与产品分成合同［M］.北京：地震出版社，1999.
［4］王妍娉.石油企业海外投资的政治风险分析［J］.国际经济合作，2006，12：12～14.
［5］王越.非洲油气资源现状及投资环境分析［J］.中国矿业，2008，17（11）：8～11.
［6］童晓光，窦立荣，田作基，等.21世纪初中国跨国油气勘探开发战略研究［M］.北京：石油工业出版社，2003.
［7］宋国明.2009/2010年度全球矿业投资环境调查评估［J］.世界有色金属.2010，7：26～27.
［8］Fraser Institute.Survey of mining companies annual－2010/2011［R］.2011，3.
［9］国家发展和改革委员会能源局，中国石油集团经济技术研究院.世界油气投资环境指南［R］.2007.
［10］BP.Statistical Review of World Energy，2011.

3. 怎样用spss做因子分析？

4. 如何正确运用因子分析法进行综合评价

得到总评分之后，save，然后排序即可

5. 因子分析法的优缺点

简化系统结构，探讨系统内核。可采用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子集合，从子集合所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认识系统的内核。   · 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常采用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常采用聚类分析的建模技术。   · 进行数值分类，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般采用聚类分析和判别分析技术。   如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法(如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等)研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子集合；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际

6. 因子分析法可以做时间序列研究吗？

②有爱的低贱

7. 因子分析法的模型

因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。因子分析模型描述如下：⑴X = (x1，x2，…，xp）￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。⑵F = (F1，F2，…，Fm）￠ （m<p）是不可测的向量，其均值向量E(F)=0，协方差矩阵Cov(F) =I，即向量的各分量是相互独立的。⑶e = (e1，e2，…，ep）￠与F相互独立，且E(e)=0， e的协方差阵∑是对角阵，即各分量e之间是相互独立的，则模型：x1 = a11F1+ a12F2 +…+a1mFm + e1x2 = a21F1+a22F2 +…+a2mFm + e2………xp = ap1F1+ ap2F2 +…+apmFm + ep称为因子分析模型，由于该模型是针对变量进行的，各因子又是正交的，所以也称为R型正交因子模型。其矩阵形式为：x =AF + e .其中：x=，A=，F=，e=这里，⑴m ￡ p；⑵Cov(F，e)=0，即F和e是不相关的；⑶D(F) = Im ，即F1，F2，…，Fm不相关且方差均为1；D(e)=，即e1，e2，…，ep不相关，且方差不同。我们把F称为X的公共因子或潜因子，矩阵A称为因子载荷矩阵，e 称为X的特殊因子。A = (aij），aij为因子载荷。数学上可以证明，因子载荷aij就是第i变量与第j因子的相关系数，反映了第i变量在第j因子上的重要性。

8. 什么是生态因子分析法？具体定义

定义。生态因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法
 
 
生态因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力（权重）运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。