实证分析中运用主成分分析法应注意的几个问题

主成分分析方法在一些综合评价的实证分析文章中已屡见不鲜,但常发现有些文章作者,在使用时存在方法的错误运用和一些技术上的问题,影响了所研究问题结论的准确性.文章仅从方法模型的表述、相应的统计检验、指标的处理和与因子分析的区别几方面谈个人看法.     

主成分分析综合评价应该注意的问题

将主成分分析用于多指标的综合评价较普遍,但因缺乏应用条件的考虑而导致评价结果不具合理性甚至错误,故应深入研究其应用条件.本文应用因子分析法因子载荷阵的简单结构、加权算术平均数的合理性,得出主成分分析综合评价的应用条件是:指标是正向、标准化的,主成分载荷阵达到更好的简单结构,主成分正向,主成分与变量显著相关;并结合2010年广东省各市对外贸易国际竞争力的评价实例提出了一些建议.     

主成分分析与因子分析的异同比较及应用

主成分分析法和因子分析法都是从变量的方差-协方差结构入手,在尽可能多地保留原始信息的基础上,用少数新变量来解释原始变量的多元统计分析方法。教学实践中,发现学生运用主成分分析法和因子分析法处理降维问题的认识不够清楚,本文针对性地从主成分分析法、因子分析法的基本思想、使用方法及统计量的分析等多角度进行比较,并辅以实例。     

主成分分析中的统计检验问题

主成分分析已经越来越成为人们广泛应用的多元统计分析方法。但应用中盲目套用主成分分析方法的情况很多,而对主成分分析的适用性,主成分个数的合理性等问题重视不够,更谈不上对主成分分析进行统计检验。为此,为了更好应用主成分分析,就应对主成分分析结果进行统计检验并建立统计检验体系。主成分分析统计检验体系主要包括:主成分分析的适用性检验;等相关性检验;主成分方差的假设检验和选取主成分数目检验。     

主成分分析模型在衡量物流客户服务水平中的应用

文章选用主成分分析法,在大量统计数据中综合比较出各企业物流客户服务水平的程度的高低.通过对模型分析结果的比较,探寻各个企业物流客户服务水平差异产生的原因.     

主成分分析法在大学生心理素质分析中的应用

大学生心理素质是与大学生的学习、研究和生活实践密切联系的心理品质的综合表现.本文探讨大学生症状自量表中九个因子之间的相关性;用主成分分析法找出影响心理素质的核心因子并且计算其权重;比较男女性别之间的差异并进行检验,把因子重新分为三类.     

主成分分析在企业财务状况评价中的应用

对企业财务状况的评价是企业财务管理活动中的一个重要环节，它既是对企业已完成的财务活动的总结，又是进行财务预测的前提，在财务管理循环中起关承上启下的作用。     

SPSS主成分分析中的特征向量计算问题

文章就《如何用SPSS软件进行主成分分析》一文中主成分分析方法中的特征值与特征向量的关系作了探讨,并指出先用SPSS的PC法求出载荷阵,然后求出特征向量的主成分分析计算过程中,应使特征值与特征向量一一对应来建立主成分的分析模型。     

主成分分析在股价波动研究中的应用

在对某个实际的多元统计分析问题进行讨论时,事先很可能不了解问题所涉的多个指标之间的互依性,为了获取充分的信息从而作出较可靠的推断,我们往往选择许多个指标进行观测,这些指标甚至多到十几个、几十个,然而,这些指标的意义究竟如何,是否可以剔除一些意义不大的指标或考虑引进更能说明问题的综合指标,无凝是值得探讨的。主成分分析就是为了解决上述问题而引进的统计方法。     

中国人人格特征的主成分分析

本文通过对中国人人格特征的七大指标及其十八个小的指标,使用主成分分析的方法,以85.67%的精度用四个新指标来代替原来的十八个小指标,这四个新指标是原指标的线性组合,且彼此之间还是互不相关的,从而有效地将一个18维变量系统降至4维,并利用这四个主成分给出了中国人人格特征的各自得分和综合得分的排序。     

基于正交迭代的有监督的稀疏主成分分析

主成分分析是经典的无监督的数据处理工具,近年来关于稀疏主成分和有监督的主成分研究受到较多关注。基于正交迭代和距离相关系数,提出一种有监督的稀疏主成分分析方法 SSPCA,该方法考虑了自变量与因变量之间的相关性,并在迭代求解的过程中将一些与因变量Y相关性很弱的自变量对应的系数变为0,使所求的特征向量只保留预测能力较强的自变量信息;在数值模拟与实例分析中,相比其他四种方法,SSPCA方法均能取得较好效果。     

个股评价中主成分分析法的应用

随着中国金融市场的形成和不断壮大,证券投资已成为我国居民日常生活中的一个热门话题。证券投资是一个渐进的过程,包括证券投资分析、决策、操作和管理等一系列环节,其中证券投资分析是基础性的核心环节,它可以使投资者提高投资收益,降低风险损失。然而,在证券投资的实际过程中,面对数十个企业财务指标,作为普通的投资者很难比较直观地看出不同行业、不同部     

主成分集成评价方法的问题探析与模型拓展

文章针对主成分综合评价主要环节的一般性问题展开讨论,给出可行的解决方案并进行了理论分析。在总结现有关于主成分聚类分析重要文献的基础上,通过构建客观赋权的加权主成分距离为聚类统计量,有效地解决了现有聚类模型不能处理指标共线性和重要性差异悬殊的问题。对比本文拓展的聚类模型与同类模型的分类效率发现,加权主成分聚类分析蕴含的客观合理性是其优势所在的根本原因。     

基于SPSS的主成分分析与因子分析的辨析

基于SPSS的主成分分析、因子分析的应用文章不断推出,给读者以许多的启示。但在实际应用中也出现了一些问题。本文力足于主成分分析的基本思想,分析在用SPSS进行主成分分析及因子分析时出现的错误及其产生的原因,并给出了正确的分析结果和相关建议。     

对主成分分析法运用中十个问题的解析

主成分分析的应用十分广泛,但由于有关文献没有完整、系统地阐述主成分分析的综合评价步骤,以至应用主成分分析法进行综合评价时出现一些问题和困难。据归纳,有10个问题经常出现。本文对这些进行了逐一解析,提出了主成分分析法使用中的建议与综合评价步骤,并以实例说明它的有效性。     

我国地区经济发展与环境污染状况的主成分分析

本文利用多元统计分析中主成分分析的方法,分别对我国31个地区的经济发展和环境污染状况进行了评价,并根据两组主成分分别给出了经济发展与环境污染的综合得分.通过对两组综合得分的聚类分析,本文将31个地区划分成四类,并对这四类地区的综合状况给出了合理解释,从而揭示了经济发展与环境污染之间的关系和矛盾.     

基于主成分分析的几种常用改进方法

针对传统主成分分析在应用中出现的误区,总结了基于主成分分析的几种常用改进方法并作了进一步探讨.     

主成分分析法在股票评估中的应用

本文利用主成分分析法(PCA)对上证部分上市公司2004年第一季度的经营业绩进行了评估.首先根据报表数据分析了其数据的冗余性,指出利用主成分分析法进行评估的合理性.在此基础上,利用PCA方法得出了一种综合排名.然后根据数据的本身特性提出了一种改进模型,纵向和横向统一建模,即先用权熵法进行预处理,再结合PCA方法进行综合评估.研究结果表明,评估比较合理,客观上能够反映上市公司的综合水平.     

主成分分析法在证券公司评级中的应用

文章在借鉴国外评级机构的评价体系的基础上,通过提取与国内证券行业密切相关的指标,运用主成分分析法进行处理,得到评价效果优异的综合评价指标,对证券公司进行评级。同时运用OBLIMIN方法对因子负荷进行分析,评价指标在综合评价函数中的影响力排名。并由此对我国证券公司评级体系提出建议。     

基于主成分分析的房地产业的业绩评价模型

1研究思路和财务指标的选择本文设计了一种基于因子分析的主成分分析法,运用多种财务指标,包括引入现金流指标来综合评估上市公司的业绩,该方法克服了人为主观地给定权数的不足。本文的思路是:首先选择评价上市公司业绩的财务指标;然后运用SPSS统计软件进行主成分分析,提取反映