二、湖南上市公司业绩综合分析
　　（一）样本选取及数据来源。本文选取湖南省的53家上市公司，其中*ST公司6家，其财务数据均来源于巨灵财经金融服务平台，通过服务平台进行数据定制、区域选择、数据提取，最终得出数据。
　　（二）指标选取。本文选取的10个财务指标分别是：流动比率X1、速动比率Ｘ2、净资产收益率X3、总资产报酬率X4、总资产净利率X5、总资产周转率X6、存货周转率X7、应收账款周转率X8、每股未分配利润X9、每股盈余公积X10。
　　（三）实证分析
　　1、数据处理。由于上市公司的年报数据存在这样和那样的缺陷，并不能直接采用，必须对其进行预处理。本文针对湖南地区进行区域分析，故无地区因素影响，只需变适度指标和逆指标为正指标，同时消除极端值和量纲的影响，才能使综合评价结果趋于合理。在本文评价体系中的10个指标中，除流动比率和速动比率是适度指标外，其他都是正指标。对适度指标Xi，采用以下公式进行正向化处理：
　　X′i=1/（Xi-A）
　　（A为该适度指标的适度值）
　　适度指标流动比率和速动比率的适度值一般认为是2和1。
　　2、因子分析
　　（1）KMO检验和Bartlett’s球体检验。KMO越接近于1，越适合做因子分析。一般KMO在0.9以上时属于非常适合；0.8～0.9为很适合；0.7～0.8为适合；0.6～0.7为不太适合；0.5～0.6为很勉强；0.5以下为不适合。Bartlett’s球体检验的统计值的显著性概率小于1%，适合做因子分析；反之，不适合做因子分析。
　　本文采用前面选取的53家湖南省上市公司10个财务指标，运用SPSS软件将原始数据指标标准化，并对其进行KMO样本测度和Bartlett’s球体检验。检验结果为：KMO值为0.543，表明勉强适宜于做因子分析；Bartlett’s球体检验的sig.的显著性概率是0.000，小于1%，说明选取的财务数据具有相关性，也适宜于做因子分析。
　　（2）提取主因子和解释主因子。通过SPSS软件，根据特征根大于1的原则，提取出4个旋转后公因子，其特征根分别为：2.615、2.087、1.881、1.440，其方差贡献率分别为：26.146%、20.871%、18.809%、14.402%，累计方差贡献率达到80.229%。显然，这4个主因子能解释原有10个评价指标80.229%的方差，也就是说这4个因子基本反映了原变量的绝大部分信息。因此，可以把它们作为评价湖南上市公司业绩评价的主因子。
　　为了使因子分析得到更好的效果，有必要采用因子旋转的方法，使因子载荷两极分化，要么接近于0，要么接近于1，来减少对因子命名的主观性，使得旋转后的因子往往具有更鲜明的实际意义，从而更容易解释。据此，可以对10个主因子进行命名和解释。第一，在主因子F1上影响较大的指标有X1、X2，反映了资本运营的偿债能力，可归纳为偿债能力因子；在主因子F2上影响较大的指标有X3、X4、X5，反映了企业的盈利能力，可归纳为盈利能力因子；在主因子F3上影响较大的指标有X6、X7、X8，反映了资本运营的资本周转水平的高低，可归纳为资本运营能力因子；在主因子F4上影响较大的指标有X9、X10，反映了资本的成长能力，可归纳为资本扩张能力因子。

（3）各因子得分和综合得分计算
　　F1=0.116X1+0.101X2+0.871X3+0.956X4+0.908X5+0.152X6+0.064X7-0.027X8+0.219X9+0.134X10
　　F2=0.984X1+0.989X2-0.014X3+0.136X4+0.163X5-0.116X6+0.058X7-0.009X8+0.264X9-0.099X10
　　F3=-0.043X1-0.026X2+0.026X3+0.079X4+0.115X5+0.803X6+0.729X7+0.819X8-0.099X9+0.044X10
　　F4=0.058X1+0.036X2+0.107X3+0.153X4+0.149X5-0.023X6-0.300X7+0.237X8+0.769X9+0.800X10
　　根据各个主因子的载荷系数（权重），计算综合得分为：
　　F=0.26146F1+0.20871F2+0.18809F3+0.14402F4
　　其中，F为湖南省上市公司的绩效综合得分，Fi（i=1，2，3，4）为某个上市公司的各个主因子得分。
　　采用回归法估计因子得分，它比加权最小二乘法有着更好的估计精度。再以各因子的方差贡献率占4个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，计算出因子综合得分F。