ZE14-12-700-A1 BERU點火電極ZE14-12-700-A1惠言達歐美工業(yè)

BERU點火電極ZE14-12-700-A1惠言達歐美工業(yè)

BERU點火電極ZE14-12-700-A1惠言達歐美工業(yè)

德國 BERU-0080 ZK18-12-1300 URA1防濕型
德國 BERU-0081 W-ZG 01/V
德國 BERU-0082 W-ZG 02/V
德國 BERU-0083 火花塞插頭0300.231.005
德國 BERU-0084 0102 022 202
德國 BERU-0085 0192114012 速度傳感器
德國 BERU-0086 ZK14-12-35-A1
德國 BERU-0087 UXT13 NR:0 002 335 934
德國 BERU-0088 ZE14-8-70-A1
德國 BERU-0089 GH116(116S 0102.022.202)
德國 BERU-0090 ZE1A-12-A1
德國 BERU-0091 ZK18-12-ZRA1  長度：45CM
德國 BERU-0092 FE200
德國 BERU-0093 FE200
德國 BERU-0094 FZE200
德國 BERU-0095 0300251101
德國 BERU-0096 ZE14-12 A1 L=1000mm
德國 BERU-0097 0300251101
德國 BERU-0098 ZE16-1000

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，但是如果企業(yè)沒有雄厚的財務(wù)實力、扎實的技術(shù)團隊等，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)動機汽車、純電動汽車、燃氣汽車、燃料電池汽車以及醇醚汽車等。新能源汽車制造企業(yè)發(fā)展中面對的主要風險有技術(shù)難點、政策法規(guī)不確定性、成本高、消費市場狹小、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，但這眾多風險迫使投資者及企業(yè)必須謹慎行事，不能盲目樂觀。由于新能源汽車制造業(yè)的高風險，所以要投資新能源汽車制造業(yè)，分析企業(yè)的財務(wù)實力、運營能力、財務(wù)風險、行業(yè)地位、研發(fā)能力等就顯得格外重要。投資者只有找準定位，有的放矢，才能積極做好風險防范措施，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 實證分析

(一)樣本數(shù)據(jù)和財務(wù)指標的選擇

統(tǒng)計數(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水平的新能源汽車企業(yè)為研究樣本，并以從東方財富網(wǎng)中獲得的這13家新能源汽車制造業(yè)上市公司2011年年報資料為樣本數(shù)據(jù)。

在財務(wù)指標的選擇方面，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個財務(wù)指標，見表1。

(二)新能源汽車制造企業(yè)財務(wù)實力的因子分析

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、貢獻率及因子旋轉(zhuǎn)結(jié)果，通過運用統(tǒng)計分析軟件SPSS17.0，對數(shù)據(jù)進行標準化處理，并建立標準化的系數(shù)矩陣。因為數(shù)據(jù)通過了KMO、Bartlett檢驗，所以認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，其累計貢獻率為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。因此可以認為前6個因子基本上包括了所有評價指標所要反映的內(nèi)容，它們足以能夠反映新能源汽車制造業(yè)上市公司的財務(wù)實力和風險狀況。

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)各個因子在財務(wù)指標上的載荷大小，筆者將20個財務(wù)指標劃分為6個公共因子，各公共因子的命名見