天津市工业主要行业发展的比较研究

对天津市工业中十六个主要行业 1 997年的数据进行了主成分分析、聚类分析和因子分析 .提出用第一主成分作为行业规模的度量 ,第二主成分作为行业效益的度量 .进而从主成分分析和因子分析得出了各项经济指标反映行业经济效益、行业规模的情况和两个公共因子的含义 ,还从聚类分析中得出了各行业发展层次的分布情况     

变电工程造价影响因素分析——基于SPSS软件主成分分析法

本文重点分析了诸多电力工程项目普遍存在的"三超"现象(概算超估算、预算超概算、决算超预算),使用主成分分析方法,利用SPSS软件,从概算和决算对影响变电工程造价的主要因素进行归纳、分析,明确在主成分中占较大权重费用的调整修改方向。通过使用主成分分析法得到的影响变电工程造价因素与实际情况比较吻合。因此,主成分分析法是一种比较适用于造价影响因素评价的方法。     

酒店文化认同分布的实证研究

基于酒店基层员工视角,通过访谈和问卷调查,得到该酒店文化认同的总体状况;然后通过主成分分析和聚类分析得到相应的分布状况,并分离出创新型、支持型和离职型3种子文化群体.在主成分数量确定的判别准则上综合应用Velicer判别准则和Horn平行判别准则,提高了主成分维度模型的稳定性和泛化性;通过求解Pseudo-F最大值来确定最优聚类数量,相比观察Dendrogram图,更加客观准确.     

主成分分析用于多指标评价的方法研究——主成分评价

首先,分析了目前主成分分析用于多指标评价中存在的对指标不加选择的滥用倾向、未考虑评价者的价值判断、以及是否需要多主成分合成等评价相关问题,特别是指出了传统方法存在信息量权二次加权问题.其次,本着在多指标评价理论框架之下对主成分分析进行"主观化"改造的思想,提出分级指标体系设计、增加重要性权(二次加权)等观点,构建了适用于半结构化问题的"主成分评价"方法体系.进一步地,依据问题指标重要性差异和指标体系相关度差异,对目前主成分分析用于多指标评价各种方法及其适用条件进行了系统的分析.最后以一个简单的实际案例加以验证.     

基于主成分分析和灰色关联聚类分析的指标综合方法研究

在进行多指标分析和评价的过程中,首先对指标进行灰色关联聚类分析,将指标分成若干可以定义的类,每个聚类代表同一类指标;其次对每个聚类进行主成分分析,提取主成分,获得该类指标的主成分集合;最后基于权重思想综合所有聚类的主成分集合,形成既反映全体指标信息又体现指标聚类差异性的综合指标.通过一个算例说明该方法计算方便,客观合理.     

基于经验相关矩阵的区间主成分分析

给出了针对区间数据样本的主成分分析方法.为此,首先研究了区间数据样本的经验描述统计量,其中包括单变量的均值与方差、双变量的协方差与相关系数.然后,基于经验相关矩阵,给出了区间主成分分析的算法,该算法最终得到区间数表达形式的主成分取值.最后给出算例,分析表明文中方法实施简单,克服了区间主成分分析现有方法的缺点.     

粒子群优化的模糊聚类方法在车辆行驶工况中的应用

本文研究了粒子群优化的模糊聚类方法在车辆行驶工况中的应用。采用主成分分析方法将众多反映车辆行驶工况特征的运动学片段特征值进行压缩,用粒子群优化的模糊聚类方法对运动学片段的前三个主成分得分进行聚类,通过Matlab编程将上述理论用于合肥市典型道路行驶工况的构建和分析,按时间比例选取合适片段拟合代表性工况,并将代表性工况和采用K均值聚类法及模糊C均值聚类方法拟合的工况进行对比分析。研究结果表明,将粒子群优化的模糊聚类方法应用到工况的构建中可以有效地提高构建精度。     

基于SPSS主成分分析的油田采油成本控制研究

本文以胜利油田为例，采用主成分分析方法，分析了原油开采过程中各成本指标间的系统联系．并确定了3个主成分，达到在保证信息量的同时简化分析的目的。研究结果表明，主成分分析方法能从本质上揭示影响石油企业开采成本的各因素关系，并且能为各油井给出成本分析的综合评价，从而可以为高层决策提供理论依据。     

城市物流发展状况的评价与预测

在建立物流发展评价和预测指标体系基础上,应用主成分分析法,对我国36个大中型城市物流发展状况进行评价分析;并以广东佛山市为例,探讨神经网络技术在城市物流发展预测方面的应用。     

山仔水库蓝藻水华因子主成分多元回归分析

2012年6月~2015年5月期间,通过对山仔水库5个点位蓝藻数量、p H、水温、溶解氧、叶绿素a、透明度、总氮、氨氮、硝酸盐氮、总磷、可溶性正磷酸盐、高锰酸盐指数、氮磷比等13项因子进行测定,利用主成分多元线性回归来模拟ln蓝藻与水质因子的关系。根据主成分分析特征值大于1的原则,得到4个累积贡献率达到76.127%的主成分,建立第一主成分与ln蓝藻的回归方程,进一步筛选出蓝藻水华4个最相关因子,分别为p H、叶绿素a、透明度、氮磷比,与ln蓝藻建立多元回归方程。结果表明,预测值与实测值具有相同趋势,能较好反映蓝藻水华变化规律。     

胜任力评价的主成分神经网络建模

提出一种基于主成分分析的BP神经网络模型,用于管理人员胜任力的综合评价。首先采用主成分分析方法对众多评价指标进行降维处理,在此基础上,构建管理人员胜任力的BP神经网络评价模型。实例证明,主成分神经网络模型在胜任力综合评价中比通常的BP神经网络模型有更好的效果。     

消费者信用评估中的PCALWM方法研究

设计了一种基于主成分线性加权模型(PCALWM)的消费者信用评估方法,具有评估的客观性、可行性、适应性等优点。使用真实信用卡数据的实证检验表明模型分类效果比较好,具有较好的应用价值。     

上证A股上市公司财务危机评价和度量——基于Logit模型的实证分析

本文选取了上证A股中41家ST或者*ST上市公司和866家正常的上市公司,作为企业研究样本,拟运用主成分分析法综合分析国内上证A股上市公司的多个财务数据指标,将原始财务指标归纳为几个主要成分因子,用这些主成分因子来代表上市公司的综合财务状况,并在此基础上构建Logit回归模型对国内上市公司的综合财务绩效进行合理预测,从而能够对我国上市公司财务危机进行有效的预估。     

新会计准则下财务风险的触发因素及预警探析——基于学习曲线

本文从学习曲线的视角,将多变量学习曲线引入财务风险分析中,并利用 SPSS12.0 软件,对沪深两市179家ST公司的相关数据加以分析,通过主成分分析与回归分析,研究新会计准则下上市公司财务风险的触发因素,得出学习曲线方程,并提出学习曲线在财务预警中的具体应用途径.     

西部12省区2010年经济发展比较研究

本文选取2010年中国西部12个省区的l3项主要经济指标数据，通过主成分分析法，以85.701％的精度，用新提取的两个主成分来代替原来的13项指标，这两个主成分是原有指标的线性组合，且彼此之间是互不相关的，从而在保证原始数据信息丢失最少的原则下有效地将一个13维变量系统降     

基于混频数据模型的宏观经济对股票市场波动的长期动态影响研究

股票价格时间序列与宏观经济变量时间序列原始数据的不同频直接导致传统计量模型在处理宏观经济波动与股票市场波动的关系问题中产生模型误设和估计偏误。本文运用混频自回归条件异方差模型从水平值和波动率两个维度实证分析生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数及同业拆借利率四个宏观经济变量对股票市场波动的长期动态影响。同时,运用主成分分析提取宏观经济第一主成分并构建一个宏观经济综合指数,进一步探究宏观经济总体状况对股票市场波动的长期影响。研究发现：股票市场已实现波动率显著地放大了股票市场的长期波动。生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数的水平值和波动率均对股票市场长期波动产生显著影响;且其波动率维度呈现出较强的持续效应;同业拆借利率仅在水平值维度对股票市场波动长期成分产生微弱影响。宏观经济第一主成分和宏观综合指数的波动率对股票市场波动长期成分均具有显著的正向放大作用,但持续效应较弱;而其水平值对股票市场波动长期成分的影响虽然微弱,但持续时间较长。     

多元统计评价方法研究综述

单一评价已满足不了社会经济发展的评价要求,需要进行综合评价,其中多元统计评价应用甚广,本文针对较为常用的主成分分析法、因子分析法、逼近理想解排序法三种多元统计评价方法,阐述了其基本思想,探讨了其适用领域,梳理了其研究文献。     

用主成分分析法构建我国上市公司财务预警模型

本文以我国的上市公司为样本,运用主成分分析确定主成分指标,建立了我国上市公司的财务预警模型。进一步根据预警模型的预测分值来确定上市公司财务状况的评价区域,对所构建的财务预警模型进行了预警效果检验,表明财务预警模型正确率为84.25%。     

基于独立成分分解的多元波动率模型

利用独立成分分解(ICA)提出了一类新的多元波动率模型--IC-GARCH模型.通过研究上海A、B股以及亚洲5个股票市场等两个真实数据的例子,进一步分析比较了该模型与Morgan在RiskmetricsTM中使用的EWMA模型和基于主成分分解的O-GARCH模型的拟合效果.     

论城市商业银行授信风险控制模型的建模与应用问题

城市商业银行作为承担多重经营风险的金融企业,如何规避风险是其在经营中求发展的关键;而如何创建和应用有效的度量风险的模型,并用以防范和控制各类风险更是银行业经营的核心.本文对两种风险度量模型,即多元线性判别分析以及其改进形式--主成分分析进行了有益的探索,并进行了相应的应用测试;从理论上与实践上论证了其有效性和实用性.