主成分分析在油气田企业综合经济效益评价中的应用

一、油气田企业综合经济效益评价主成分分析法的基本理论（一）主成分分析法的基本原理。主成分分析是多元统计中降维的一种方法,它将原来多个指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来的指标,实现用较少的几个综合指标尽可能多地反映原来指标的信息。其...     

基于主成分分析基础上的中国蔬菜生产预测

在对中国蔬菜生产的现状进行论述后,通过对影响蔬菜生产的诸多因素的分析,挑选出十个主要因素,运用主成分分析法将它们进行"降维"归类,再利用回归得出我国蔬菜生产产出的模型.在此基础上,以主成分分析法得出的四个主成分为因变量,各自建立四个主成分的时序模型.结合这些模型对我国蔬菜的生产状况进行未来年份的预测,以期为中国蔬菜产业发展中的政策制定和战略调整提供依据.     

主成分分析法在上市公司盈利能力评价中的应用

主成分分析法是一种采用降维的思想,将多个指标组合成较少个综合指标的统计方法.本文应用主成分分析法对15家计算机软件公司的盈利能力进行分析,得蜜线性方程作为评价公司盈利能力的依据,为评价上市公司的盈利能力提供了一种有效手段,可供投资者参考.     

对主成分综合评价方法若干问题的探讨

自20世纪80年代以来,主成分综合评价方法得到了广泛应用。一些学者认为:主成分综合评价方法能消除指标之间的重复信息,主成分的累积方差贡献率代表综合评价的把握程度,主成分综合评价方法具有降维作用。本文对上述三个问题进行了探讨,提出了不同的观点。     

主成分分析法用于可持续发展综合评价的探讨

本文提出了用主成分分析法评价可持续发展系统综合能力的方法。选择吉林省可持续发展评价为研究对象,把研究对象划分为经济、资源、环境、社会和教育科技等五个子系统,用主成分分析法计算各子系统可持续发展能力,以五个子系统得分为五个变量,用主成分分析法进行综合评价,得出可持续发展能力评价结果。     

基于误差校正的ARMA-GARCH股票价格预测

针对时间序列预测和简单回归预测各自的侧重点不同,综合两者优点,对股票价格进行预测。首先将股价数据转换成对数收益率,利用ARMA-GARCH模型对收益率序列建立模型,对上证指数股票价格进行初步预测;然后建立回归模型对GARCH模型误差中未被解释的成分进行分析和拟合,利用回归模型预测的误差对GARCH模型预测结果进行校正。在选择回归模型变量时,引入变量间的相关性分析筛选合适的影响因子,利用主成分分析方法提取影响因子中包含的信息,实现对解释变量的降维,获取具有代表性的综合指标,以提高建模精度。实例研究证明该方法对于上证指数股票价格预测较为准确。     

基于主成分分析法的城市建设投资及其评价

本文运用主成分分析法对全国各地区城市建设投资情况进行分析,并在对评价指标降维的基础上,以标准得分为聚类指标,采用分割分层法,对其进行聚类分析,将各地区建设投资数据分组,得到了比较切合实际的结果,为有关部门提供管理信息和决策依据。     

基于主成分分析的城市经营水平评价

城市经营是提高城市竞争力的有效措施。在我国对城市经营研究大多停留在定性研究上,缺乏必要的定量研究。根据我国城市的特点,对在城市经营方面有所作为的8个城市的经营水平进行了理论和实际相结合的评价。首先确立了城市经营的主要对象,并建立了评价指标体系。然后利用主成分分析法对样本城市的各个指标进行评价和分析,确定5个主成分,并计算各个主成分的得分及城市经营水平的综合得分,从而得到样本城市经营水平的排序及城市的相对位置,最后对8个城市经营水平进行了系统分析。     

基于主成分分析的我国股市发展水平综合评价:2003—2012

为客观地衡量我国股市发展水平,本文选取10项指标从不同层面反映我国股市发展的水平,构建一个我国股市发展水平的综合评价指标体系。通过选取2003—2012这10年间我国股市发展的相关数据,运用主成分分析法消除指标间多重共线性的影响,对我国股市发展水平进行实证研究。结果显示,除2008年,我国股市发展综合水平呈稳固提高的趋势。     

基于多元统计的城市设施综合评价研究

本文运用主成分分析和聚类分析两种综合评价相结合的方法,对我国31个省市2004年城市设施发展水平进行综合评价。首先,运用主成分分析法对各地区城市设施的水平进行排序,即综合排名;然后,运用聚类分析法对各地区进行划分、归类,反映出各地区在设施建设的各个方面在我国所处的大致水平以及存在的优势和不足。这对把握我国各地区城市的设施水平具有一定的参考价值,并可为各地区制定相应的城市设施建设发展战略提供科学的依据。     

河北省各地市第三产业发展水平评价

以河北省11个地市第三产业为研究对象,运用主成分分析法对所选的8项主要指标进行综合,并根据所得结果分析各地市第三产业发展水平之间存在差距的原因.     

主成分分析法在学生体质综合评价中的应用

目的采用主成分分析法对反映学生耐力素质和心肺功能的指标进行综合评价,用实验室方法验证主成分分析法的有效性。方法：测试河北工程大学普通大学生23名10项体质指标,采用主成分分析法提取主成分,对每位受试者的体质综合评价排序,分组。对部分受试者进行递增负荷跑台实验（GXT）采集心肺功能的相关指标,验证主成分分析法在体质综合评价中的合理性和可操作性。结果（1）根据主成分综合表达式,计算主成分值、综合主成分值及排序。按排序分成三个组。（2）递增负荷跑台实验显示,最大摄氧量、氧脉搏、通气量等指标,强势组与弱势组相比出现显著差异,强势组好于一般组,一般组好于弱势组。结论：主成分分析法适用于学生的综合体质评价,具有合理性、可操作性的特点。     

基于因子分析的城市会展业规划指标体系研究

通过文献整理和对相关资料的查询,初步确定了41项影响会展业规划的因素。在征求专家意见的基础上对指标进行了筛选和整理,选定了26个指标。运用因子分析方法和主成分分析法对26个指标进行分析和降维处理,最终建立了影响城市会展业规划的最主要的7个指标体系。     

河北省普通高等教育发展的动态评价

在综合评价的方法中,主成分分析能浓缩信息,使指标降维,简化指标的结构,使分析问题简单、直观、有效,许多动态评价问题,都可采用主成分分析来进行评价。针对区域普通高等教育发展的特点,建立综合评价指标体系,利用主成分分析评价了2000年以来河北省普通高等教育发展的情况,分析了影响因子情况,可以为河北省普通高等教育发展政策提供依据。     

主成分分析在SPSS中的应用

主成分分析是利用降维的思想,在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。这里主要解释主成分分析方法的基本理论,在实际当中的作用和在SPSS统计软件中实现的方法。     

基于机器视觉的玉米头尾识别

为进行玉米棒头尾识别，课题组提出了一种基于机器视觉和机器学习的玉米头尾识别方法。该方法先对玉米图像进行分割，后对分割后图像提取其方向梯度直方图(histogram of oriented gradient, HOG)特征向量;并利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对特征向量进行降维，最后使用降维后的特征向量和交叉验证方法训练支持向量机(support vector machine, SVM)，最终实现对玉米的头尾识别。试验结果表明该方法的识别率为97.2%。该方法具有较高的可行性和准确率，可用于玉米的头尾识别。     

利用主成分分析法建立中国绿色GDP综合指数

本文首次提出了利用绿色GDP综合指数来衡量我国的可持续发展并且利用主成分分析法建立了相应公式。本文首先指出了我国目前的国民经济核算的指标体系中存在的问题以及建立可持续发展指标体系的重要性和迫切性,然后分析了国内外绿色GDP核算指标体系研究的进展、存在的困难以及本文提出的建立我国绿色GDP综合指数的作用,最后利用多元统计分析中的主成分分析方法推导出了我国绿色GDP综合指数的计算公式并指出了它的应用前景以及遗留的一些仍待探讨的问题。     

基于主成分分析的我国整车上市公司财务状况评价

选取23家整车上市公司的2011年中报数据,以代表企业偿债能力、获利能力、经营效率及发展能力的共10个指标为基础构建财务综合评价指标体系,应用主成分分析法对财务状况进行综合评价,对企业了解自身行业地位,及时预测、防范财务危机具有重要意义,为投资者和债权人的决策提供借鉴。研究结果表明,在各个主成分中,偿债能力和获利能力所占权重较大,对企业的财务状况综合评价影响更大。     

基于时序主成分分析的重庆市可持续发展实证研究

基于"可持续发展"的内涵,文中构建了重庆市可持续发展指标体系,并应用时序主成分分析法对重庆市1997-2004年可持续发展状况进行了定量研究.结果表明:重庆市可持续发展综合评分指数从1997年的-1.49逐步上升到2003年的1.04,2004年下降为1.00;可持续发展的协调性在1997-1999年间基本没有多大变化并处在较低水平,在2000-2003年逐年增强,2003年后有所下降;重庆市可持续发展综合评分指效与各子系统评分指数之间的关系可用线性方程F=0.572F1+0.455F2+0.343F3表征.重庆市今后的发展决策应将其经济效益放在首要位置,并兼顾发展过程中的公平性问题,其次是要努力实现资源高效利用和生态环境有效保护以提高可持续发展的协调性.     

基于PCA的高校科技产业竞争力评价研究

本文利用主成分分析法,对影响我国高校科技产业竞争力的相关因素进行了分析,提取了四个主成分来反映高校科技产业的竞争力,并利用主成分分析法中的综合得分模型对教育部直属高校的科技产业进行了计算和排名。最后根据分析结果,提出了相关结论和建议。