3.1 样本的选择
根据前文所给的范围，选取了208家高科技上市公司。
3.2 指标的选择
对于高科技股票的投资价值分析，石海燕、许敏、姚正海、邓平等学者主要从构建高科技上市公司投资价值（经营绩效）评价指标体系这一角度进行了研究。通过财务数据得出的上市公司经营绩效，从一定程度上反映了其投资价值，但是一些非财务数据（如创新投入、研发人员比例、股本结构等）也对其投资价值有重要影响。所以，从更加客观地反映上市公司投资价值的角度出发，结合高科技上司公司的特点和分组主成分分析法的优势，本文从公司规模(总资产、总股本)、公司治理结构（流通股比例、第一大股东持股比例）、成长性（主营业务收入增长率、净利润增长率、总资产增长率、净资产增长率、每股收益增长率）、经营能力（总资产周转率、净资产周转率、存货周转率、应收账款周转率、经营周期）、盈利能力（净资产收益率、总资产收益率、净利润率、毛利率）、偿债能力（资产负债率、流动比率、速动比率、长期资产适合率、利息保障倍数）、现金流量（经营现金流与负债比、净利润现金含金量、每股现金流）、创新性（以技术和专利为基础的无形资产账面余额占总资产的比例、技术及研发人员占员工数比例、大专及以上学历员工占总员工比例）、风险性（主营业务鲜明度、股票波动率）九个方面共30个指标进行综合分析。其中财务数据来自和讯网（www.hexun.con）、非财务数据（除股票波动率）根据巨潮资讯网（www.cninfo.com）公布的2006年年报整理而得。根据北大经济中心提供的日高频数据（开盘价、最高价、最低价、收盘价）分别计算标准差，股票波动率就是它们标准差的平均值。
3.3 数据的预处理
将指标同向化处理，使所有指标都对股票的投资价值方向为正贡献，对逆指标取倒数；再对指标数据进行标准化处理。
3.4 分组主成分分析
分析工具采用的是SPSS13.0。相关系数矩阵显示30个指标间的相关度较高，Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy为0.539，此值适中，表明因子分析结果具有可用性。因子分析使用主成分法得到9个因子，其累计贡献率达85.65%。
接着对9组指标分别进行主成分分析，发现第一主成分的贡献率都达到要求，最后根据模型得到综合分数。
3.5 结果分析
由于篇幅的局限性，根据综合得分排名列出前10项与后10项，并作简单分析（见表1）。
前10名中，中国石化在中国石油市场中处于寡头垄断地位，是中国最大的一体化能源化工企业，是我国唯一的乙烯氯碱一体化生产企业，并且是国内最大的合成橡胶生产基地之一。公司注重新区和老区新层系的勘探发现，实现了油气当量储采平衡有余，并为后继接替资源奠定了基础。驰宏锌锗是一家极为优质的铅锌生产企业，通过不断收购将较大幅度地增加公司铅锌金属储量和采选冶炼能力，消除同业竞争和减少关联交易。使得公司的资源储备优势、规模优势、和技术优势不断增强。欣网视讯凭借在通信服务行业多年的运作经验、强大的服务队伍和过硬的服务质量，公司已与多家行业内的主要系统供应商建立了合作伙伴关系；随着3G的来临，面向3G的通信服务市场将十分巨大。宝钢股份公司是我国钢铁行业的龙头企业，在全球钢铁行业企业排名居第6位，到2012年，公司钢产量达到5 000万t，年均增长15％。盐田港2006年被深圳证券信息有限公司和鹏元资信评估有限公司联合评为“A＋”治理等级，公司具备较好的投资潜力。鞍钢股份、公用科技、用友软件和歌华有线在各自的领域均有出色的成绩。航天信息2006年每股盈利达到1.14元，同比增长近40％，它们无疑拥有较高的投资价值，同时与股票交易市场对照，也十分吻合。
在后10名中，S沪科技、安彩高科、辽源得亨、大唐电信、万杰高科、长安信息均沦为*ST，现名为：S*ST沪科、*ST安彩、*ST得亨、*ST大唐、*ST万杰、*ST长信。而力诺太阳历史遗留的负担较重，产品价格竞争比较激烈，产品同质化现象较突出，能源供应价格的持续上涨，给公司生产成本造成了很大影响，产生了严重亏损。航天科技、兆维科技、荣华实业也主要由于2006年严重亏损而排名靠后。综上，通过分组主成分分析法，综合分析上市公司全面的信息，得出股票的投资价值系数，与实际比较吻合，对于投资分析具有一定的参考作用。
参考文献
1 彭维湘.多变量综合的主成分旋转法研究[J].数量经济技术经济研究，2005（6）
2 叶宗裕.主成分综合评价方法存在的问题及改进[J].统计与信息论坛，2004（3）
3 张小斐，郝志敏.FA-PCA综合评价模型及其有效性研究[J].统计与信息论坛，2003（11）
4 候文.对应用主成分法进行综合评价的探讨[J].数理统计与管理，2006（3）
5 徐雅静，汪远征.主成分分析应用方法的改进[J].数学的实践与认识，2006（6）
6 张宏培，杨大成.西部大开发中的各省区区位优势的多层次的主成分分析[J].数理统计与管理，2001（5）
7 徐青等.应用层次——主成分分析法评价高等级公路安全性[J].森林工程，2005（1）
8 彭维湘，多变量综合的主成分旋转法研究[J].数量经济技术经济研究，2005（6）
9 王学民.多元统计分析[M].上海：上海财经大学出版社，2005
10 卢纹岱主编.SPSS for Windows统计分析（第3版）[M].北京：电子工业出版社，2006
上市公司股权结构与股利政策关系的实证研究
2008年股票市场运行展望