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BERU點(diǎn)火電極ZE14-12-700-A1惠言達(dá)歐美工業(yè)

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德國 BERU-0080 ZK18-12-1300 URA1防濕型
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新能源汽車制造企業(yè)發(fā)展目前狀況

新能源汽車行業(yè)已成為汽車業(yè)發(fā)展的方向和投資熱點(diǎn)，但是如果企業(yè)沒有雄厚的財(cái)務(wù)實(shí)力、扎實(shí)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)等，新能源汽車制造企業(yè)很難在激烈的競爭中站穩(wěn)腳步。目前新能源汽車主要有混合動力汽車、氫發(fā)動機(jī)汽車、純電動汽車、燃?xì)馄嚒⑷剂想姵仄囈约按济哑嚨?。新能源汽車制造企業(yè)發(fā)展中面對的主要風(fēng)險(xiǎn)有技術(shù)難點(diǎn)、政策法規(guī)不確定性、成本高、消費(fèi)市場狹小、配套設(shè)施不健全等等。雖然新能源汽車制造業(yè)前景廣闊，但這眾多風(fēng)險(xiǎn)迫使投資者及企業(yè)必須謹(jǐn)慎行事，不能盲目樂觀。由于新能源汽車制造業(yè)的高風(fēng)險(xiǎn)，所以要投資新能源汽車制造業(yè)，分析企業(yè)的財(cái)務(wù)實(shí)力、運(yùn)營能力、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)地位、研發(fā)能力等就顯得格外重要。投資者只有找準(zhǔn)定位，有的放矢，才能積極做好風(fēng)險(xiǎn)防范措施，更好地投資于新能源汽車制造業(yè)、創(chuàng)造更大的盈利空間。

二 實(shí)證分析

(一)樣本數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)指標(biāo)的選擇

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，汽車行業(yè)的上市公司較多，有82家，但新能源汽車制造業(yè)的上市公司并不多。本文從新能源汽車網(wǎng)中選取了13家目前已研發(fā)成功并制造出有相當(dāng)水平的新能源汽車企業(yè)為研究樣本，并以從東方財(cái)富網(wǎng)中獲得的這13家新能源汽車制造業(yè)上市公司2011年年報(bào)資料為樣本數(shù)據(jù)。

在財(cái)務(wù)指標(biāo)的選擇方面，本文選取了能全面反映新能源汽車上市公司的成長能力、盈利能力、經(jīng)營能力、償債能力、資本結(jié)構(gòu)等方面的20個財(cái)務(wù)指標(biāo)，見表1。

(二)新能源汽車制造企業(yè)財(cái)務(wù)實(shí)力的因子分析

1.提取特征向量和特征值

表2顯示了相關(guān)系數(shù)矩R的特征值、貢獻(xiàn)率及因子旋轉(zhuǎn)結(jié)果，通過運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS17.0，對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并建立標(biāo)準(zhǔn)化的系數(shù)矩陣。因?yàn)閿?shù)據(jù)通過了KMO、Bartlett檢驗(yàn)，所以認(rèn)為其適于采用因子分析的策略。具體數(shù)據(jù)見表2。

由表2可以看出前6個變量的特征值分別為28.558、23.440、14.283、11.346、6.647、5.552，其累計(jì)貢獻(xiàn)率為89.826%，已經(jīng)超過85%；同時特征根分別為5.5712、4.688、2.857、2.269、1.329、1.110，都大于1，這就滿足了因子分析法的條件。因此可以認(rèn)為前6個因子基本上包括了所有評價(jià)指標(biāo)所要反映的內(nèi)容，它們足以能夠反映新能源汽車制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)實(shí)力和風(fēng)險(xiǎn)狀況。

2.因子旋轉(zhuǎn)及公因子的命名

由于個別變量在所提取的6個公因子上的載荷沒有明顯差異，所以為了使每個公共因子的涵義更加清晰明確，筆者對因子載荷矩陣進(jìn)行了方差大化的因子旋轉(zhuǎn)，使得載荷系數(shù)趨于0或1。假設(shè)F1、F2、F3、F4、F5、F6分別為所提取的6個公共因子經(jīng)過旋轉(zhuǎn)而得到的因子載荷矩陣。

根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣分析，根據(jù)各個因子在財(cái)務(wù)指標(biāo)上的載荷大小，筆者將20個財(cái)務(wù)指標(biāo)劃分為6個公共因子，各公共因子的命名見