绩效衡量模式，以使组织的“战略”能够转变为“行动”，将企业的战略落实到可实行和可操作的目标上来。其中，平衡计分法由财务指标、顾客导向经营指标、企业内部业务指标以及学习创新和成长指标构成，反映了企业整体运行的经济效益，并从宏观的角度上对公司未来战略进行了分析。财务指标与非财务指标的相互融合是平衡计分法的最大特色，也是其核心所在。其中以财务指标为主体，非财务指标占整个评价体系的三个层级。两者相互融合可以弥补单一财务评价指标的不足，但是非财务指标也暴露着难以量化、因果关系难以确定、有效性值得质疑的弊端。 （2）经济增加值法(eva)
Eva(经济附加值(economic value added，简称eva)美国学者stewart提出，并且由美国著名的腾思特咨询公司(stern stewart & co.)注册并实施。经济增加值发指的是以经济增加值的理念管理系统，并制定决策和报酬的一种新型的激励方法。方法是将企业税后纯营业利润扣除，剩下的包括债务和底金成本后的利润余额，结合资产和损益表以及负债表所得出的企业业绩指标。缺点在于对非财务指标方面，经济增加值法的重视程度较低。 （3）国有资本金效绩评价规则
国有资本金效绩评价规则是一项针对现代社会主义市场经济体制和政府职能转变需要的特点规则。其在于加强和巩固国有资本的基础管理，完善国有资本的监管制度，科学合理地分析和反馈企业在运行生产过程中的财务状况和资本运营状况，对企业在一定时期内的财务收入，企业支出等经营成果，进行定性或定量的比较与分析，得出合理、客观、公正的评价，督促企业针对自身的不足之处进行修改，满足现代化市场发展的需要。我国在设定国有资本金绩效评价规则时具有采用了层层分析的思想的特色，此外，将平衡计分法融合到非财务指标中来，体现了全面管理的综合理念。 （4）bp神经网络绩效评价法
bp神经网络绩效评价法主要是针对企业在发展过程中的多变环境的创新。单纯从字面上分析，bp神经网络绩效评价法的精华在于神经网络。其核心在于形成巨大的信息系统，并可以用来进行快速的信息修补、平行处理、辨别结构等能力，又不受于传统统计方法对于建构模型的多种条件限制，可以应用于各种情况的企业环境变化。bp神经网络绩效评价法自身具有适应学习和较强容错性以及非线性映射的特点，简便有效的对企业当期做过的项目进行评价分析，也可以对未知的企业项目进行简单而准确的预测，建立完善的企业运作绩效评价体系，为企业经营者决策提供了可靠保证。
应该注意到，现代化的企业绩效方法的方法不仅在于满足一时的成本和数量的需求，更多的是从企业宏观的发展着眼，满足企业长期的可持续发展，实现更宏远的收益。
3.3.2企业经营绩效评价方法的选择
平衡计分法(bsc)一般以相关的利益的最大化为最终目标，其分成了多种类型的评价指标，依据不同的情况的出现，选择适合本情况的评价指标。而在实际应用时，依据其自身的这种特性，在选择指标类型时更方便、灵活，也更加准确。平衡计分法的应用范围十分广阔，不仅在企业组织绩效中展现着独特优势，对于像医疗机构，政府机构，教育机构这种非营利性的组织的应用也是十分有效。 平衡计分法的优势在于易于使用，便于定量和定性分析，适合于集中管理，应用范围十分广阔。但在应用过程中，应注意处理财务、顾客、内部过程、以及创新和学习的四者之间的关系，因为这四者是相互关联的，每一步骤的改变都影响其它因素的转变。
经济增加值法(eva)作为一个综合性较强的财务管理体系，从宏观上着眼，以实现股东的最大利益化为最终目标，基础在于拥有强大的会计信息系统支撑，对企业运行过程中财务上所产生的各种数据进行整合、整理、分析，从中得出结论。它有别于平衡计分法，更适合应
用于像企业这样的盈利型机构，特别是上市公司，效果更为有效。经济增加值法(eva )的理念主要是认为企业自身股东也占用一定资本，而在考虑最终企业经营效益的时候，股东资本也是要考虑其中的。用一个简单的比喻来描述，如果公司的管理和制度是公司的“最高宪法”，那么经济增加值法就是监督其行使的“警察”，是企业在衡量自身以及各方面因素的“标准”和“参照手册”。
国有资本金效绩评价规则是以中国特色而建立的企业评价绩效标准。其借鉴了国外的绩效评价的优势，结合我国社会主义市场运行的独特因素，参照了各方面的评价指标，力图实现多层次，多角度的互补，以满足我国经济发展的需要。虽然在评价绩效中融入了非财务评价指标，但对其重视程度还是比较低，不太利于长期的规划和实施。
bp神经网络绩效评价法是一种新型智能的信息处理方法，其操作理念在于通过不断的学习和训练，找出适合企业经营发展的内在运行规律，从宏观中发现内涵，以不变应万变。其适用的范围也非常广，在对企业经营状况的总结和预测方面都有着独特的优势。
3.4因子分析法的简介
3.4.1因子分析法的涵义
“因子分析”的名称于1931年由Thurstone 首次提出，但它的概念起源于二十世纪初Karl Pearson 和Charles Spearmen 等人关于智力测验的统计分析。
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。因子分析法(Factor Analysis)就是寻找这些公共因子的模型分析方法，它是在主成分的基础上构筑若干意义较为明确的公因子，以它们为框架分解原变量，以此考察原变量间的联系与区别。 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。 为了更全面和准确的测量和评估对象的特征，在实际的应用中，我们往往尽可能多的选用特征指标进行系统评估，选取的指标越多，就越能全面、客观的反映评价对象的特征。选取众多指标的同时也带来了统计分析的困难：
一、不同的指标，不同重要程度需要赋予不同的权重，而靠主观的评价避免不了一些失误与错误。
二、收集到的指标之间可能存在较大的相关性，大量收集指标带来了人力、物力和财力的浪费。而因子分析方法则较好的解决了上述问题。
因子分析的基本思想是同过变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，但是，这少数几个随机变量时不可观测的，通常称为因子。然后根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，使不同组内的变量相关性较低。对于所研究的问题就可试图用最少个数的所谓因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一变量。
因子变量的特点：第一，因子变量的数量远小于原指标的数量，对因子变量的分析能够减少分析的工作量；第二，因子变量不是原有变量的简单取舍，而是对原有变量的重新组构，他们能够反映原有变量的绝大部分信息，不会产生丢失；第三，因子变量之间线性相关性较低；第四，因子变量具有命名解释性。因子分析可以消除指标间的信息重叠，抽象出事物的本质属性，不仅可以综合评价，还可以综合分析对其产生影响的主要因素。
3.4.2因子分析法的过程
因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。
因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。 （i）因子分析常常有以下四个基本步骤：
（1）确认待分析的原变量是否适合作因子分析。 （2）构造因子变量。
（3）利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。 （4）计算因子变量得分。
（ii）因子分析的计算过程：
（1）将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同； （2）求标准化数据的相关矩阵；
（3）求相关矩阵的特征值和特征向量； （4）计算方差贡献率与累积方差贡献率；
（5）确定因子:设F1，F2, Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标；
（6）因子旋转:若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义；
（7）用原指标的线性组合来求各因子得分:采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分；
（8）综合得分：以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。 F = (w1F1+w2F2+?+wmFm)/(w1+w2+?+wm ),此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率； （9）得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。 附加：因子分析的模型
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：
（1）X = (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）。
（2）F = (F1，F2，?，Fm)￠ （m （3）e = (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。 这里， m ￡ p； Cov(F，e)=0，即F和e是不相关的； D(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。 4我国房地产行业上市公司经营绩效评价的实证研究 由于我国房地产上市公司的主要数据往往受到公司的保密手段，并且与源数据有很大出 入，所以本文就之前已经被证明具有较高准确性的数据，并作出简要分析。 4.1数据的采集和整理 当前几大上司公司的证券，按证券界的一般标准大体可分为三大类，一类是主要从事住宅类开发的上市公司，比如深圳万科（000002）；一类是主要从事开发区开发的上市公司，比如长春经开（600215）；一类是综合类的房地产上市公司，比如中远发展（600641）等。这三类加起来的话总数大约有55家本次研究的样本选择本着全面、客观的原则没有再对这55家公司进行划分，将对这55家上市公司进行研究。 构造的房地产上市公司绩效评价的指标体系，我们用A表示每股收益、B总资产报酬率、C表示营业利润率、D表示总资产周转率、E表示速动比率、F表示流动比率、G表示现金净流入。统计数据见表1。 房地产上市公司财务数据表（2005） 名称 代码 A B C 0.38 3.49 6045 3.49 7.55 3.1 1.78 3.91 3.03 4.46 6.06 5.7 4.02 3.19 3.27 2.02 2.02 5.24 4.62 2.89 2.97 5.16 4.08 3.45 5.97 5.8 2.21 2.96 D 0.39 0.25 0.18 0.2 0.91 0.47 0.16 0.43 19.1 0.49 0.4 17.6 0.19 283.73 4.02 0.22 0.22 35.83 0.29 0.85 0.22 0.56 2.67 0.3 0.69 0.25 0.26 2.99 E F G 人福科技 600079 0.25 0.06 创光科技 600193 0.05 0.16 北京城建 600266 0.24 0.07 天房发展 600322 0.05 0.09 天鸿宝业 600376 0.15 0.23 金地集团 600383 0.48 0.26 东华实业 600393 0.14 0.24 栖霞建设 600533 0.71 0.12 ST 兴业 600603 0.01 -351.86 金丰投资 600606 0.29 0.16 海鸟发展 600634 0.08 0.13 新黄浦 陆家嘴 600638 0.12 11.91 600663 0.31 233.77 中远发展 600641 0.06 0.14 中华企业 600675 0.51 1.56 珠江实业 600684 0.10 0.16 礼嘉股份 600696 0.01 0.16 百花村 600721 -1.28 -16.44 0.97 0.70 83198 0.90 0.05 45506 1.36 1.23 1.83 1.72 2.03 2.42 1.55 0.1 2.57 2.5 2.46 2.44 1.45 1.44 1.44 0.07 1.57 1.42 0.83 1.83 0.40 1.34 1.64 1.65 0.71 1.01 0.83 0.29 0.25 0.64 0.37 0.47 0.29 0.07 1.75 2.11 1.47 1.34 0.45 2.39 0.87 0.06 0.53 0.53 0.60 0.46 0.13 0.41 0.75 0.45 0.21 0.63 188836 733163 264100 132281 280020 61445 83254 13883 85048 278421 376570 710584 447474 78172 59611 28587 127527 40456 111639 773910 41746 211684 57839 222735 53575 145454 运盛实业 600767 0.03 0.09 天创置业 600791 0.14 0.49 梅雁股份 600868 0.00 0.13 深万科A 000002 0.36 0.16 ST里源 000005 -0.25 -9.32 ST深物业 000011 0.15 -0.13 沙河股份 000014 0.35 0.21 深深房A 000029 0.01 -0.26 深宝恒A 000031 0.24 0.21 ST鸿基 000040 0.03 -6.67 深长城A 000042 0.57 0.13 光彩建设 000046 0.21 0.14 深万山A 000049 0.13 0.02 华侨城A 000069 0.43 0.36 深天健 金融街 张家界 000090 0.29 7.25 000402 0.59 164.39 000430 -0.36 0.02 4.55 3.96 6.74 1.95 9.25 3.44 1.79 2.28 6.37 2.38 1.15 1.1 3.21 3.6 1.53 4.25 2.72 2.6 58.55 4.55 5.65 3.15 3.2 3.15 6.7 3065 0.4 0.18 0.2 0.25 34.5 228.19 0.03 0.02 23.7 0.14 0.31 0.95 0.14 0.32 0.2 0.01 3.78 0.12 0.09 17.19 0.43 0.32 0.35 0.32 0.31 0.2 1.22 2.09 1.20 0.60 1.04 1.86 0.16 2.01 0.95 1.78 0.38 1.13 1.52 0.60 0.98 0.81 1.68 1.90 1.03 1.02 1.94 1.19 0.96 1.19 0.38 0.74 0.80 0.69 1.01 0.26 0.40 0.47 0.15 0.77 0.24 0.32 0.37 1.03 0.21 0.22 0.90 0.14 0.84 0.62 1.02 0.79 0.51 0.83 0.47 0.62 0.34 0.59 335908 207324 9051 265801 217169 11759 283275 15035 39279 16616 12664 7126 93642 31088 104747 1203 65319 139509 22674 57608 122028 27173 142413 248230 56809 172999 绿景地产 000502 0.03 -0.72 珠江控股 000505 -0.21 -164.72 银基发展 000511 0.17 0.17 东方宾馆 000524 0.13 0.17 好时光 000526 0.06 2.17 0.09 世纪中天 000540 -0.51 ST吉轻 湖南投资 000548 -0.81 ST金盘 000546 0.06 -0.75 0.23 莱茵置业 000558 0.02 -0.17 000572 0.36 -38.76 粤宏远A 000573 0.04 0.06 北海新力 000582 0.02 -0.05 ST昌源 000592 0.01 -35.47 阳光股份 000608 0.41 0.22 时代科技 000611 0.13 0.14 倍特高新 000628 0.05 0.12 三木集团 000632 -0.67 0.14 京西旅游 000802 0.13 -0.04 中信国安 000839 0.34 0.14 4.2评价指标及数据的整理 有的研究文献的绩效指标评价体系构建的基础上充分考虑房地产上市公司的特点，并考虑了影响公司经营绩效的各种因素，以财政部等五部委2002年颁布的《企业绩效评价操作细则（修订）》的指标体系为基础。通过能搜集的数据的全面性和可获得性，选择了能够反映绩效评价中，盈利能力，偿债能力，经营能力，成长能力四个方面的12个指标来构建房地产公司的绩效评价体系。分别为每股收益,净资产收益率，存货周转率，总资产周转率，流动比率，速动比率，净利润的增长率，固定资产增长率，总资产增长率，运营资金对资产总额比率，资本积极率 (x1-x12) 4.3因子分析法的具体应用