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        運(yùn)用主成分分析法對(duì)企業(yè)經(jīng)營狀況綜合評(píng)價(jià)的實(shí)證分析

        2015-01-04 11:17:46
        關(guān)鍵詞:分析法經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)體系

        喬 卿

        (中國電子科技集團(tuán)公司第二研究所,山西太原 030024)

        運(yùn)用主成分分析法對(duì)企業(yè)經(jīng)營狀況綜合評(píng)價(jià)的實(shí)證分析

        喬 卿

        (中國電子科技集團(tuán)公司第二研究所,山西太原 030024)

        主成分分析法是將多個(gè)指標(biāo)化為少數(shù)綜合性指標(biāo)的一種多元統(tǒng)計(jì)方法,能夠避免現(xiàn)行評(píng)價(jià)方法中人為確定權(quán)數(shù)的缺陷。本文以經(jīng)營狀況綜合評(píng)價(jià)為落腳點(diǎn),運(yùn)用主成分分析法對(duì)K企業(yè)的經(jīng)營狀況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),對(duì)選取的指標(biāo)體系及報(bào)告期數(shù)據(jù)采用SPSS19.0軟件分析后得到定量評(píng)價(jià)結(jié)果,客觀、科學(xué)地對(duì)企業(yè)經(jīng)營狀況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

        綜合評(píng)價(jià);主成份分析法;企業(yè)經(jīng)營

        1 K公司經(jīng)營狀況綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取原則

        首先選取合適的指標(biāo)作為K公司經(jīng)濟(jì)運(yùn)行評(píng)價(jià)的指標(biāo),對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取要遵循一定的原則:(1)科學(xué)性。既要體現(xiàn)在評(píng)價(jià)內(nèi)容、評(píng)價(jià)指標(biāo)、評(píng)價(jià)方法、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等設(shè)計(jì)上要有科學(xué)的解釋和依據(jù),還要求評(píng)價(jià)指標(biāo)體系能夠準(zhǔn)確地反映不同領(lǐng)域的不同特點(diǎn)。(2)系統(tǒng)性。建立指標(biāo)體系要有系統(tǒng)性,能從不同角度對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行進(jìn)行評(píng)價(jià)。即設(shè)計(jì)的指標(biāo)體系內(nèi)部各個(gè)指標(biāo)之間應(yīng)具有一定的邏輯關(guān)系,指標(biāo)體系層次清晰,各項(xiàng)指標(biāo)定義和內(nèi)涵確切,計(jì)算方法科學(xué)。本文是按照經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)質(zhì)量指標(biāo)、運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)三類分類指標(biāo)來排序的。(3)統(tǒng)計(jì)可行性。指標(biāo)體系的設(shè)置應(yīng)注意數(shù)據(jù)采集的易得性和及時(shí)性,所選取的指標(biāo)應(yīng)有良好的報(bào)告系統(tǒng)和良好的覆蓋范圍,使數(shù)據(jù)來源可靠,報(bào)告及時(shí),具有可操作性。數(shù)據(jù)質(zhì)量能滿足評(píng)價(jià)經(jīng)營狀況所必需的要求。

        常用的綜合評(píng)價(jià)方法由綜合指數(shù)法、主成份分析法、因子分析法、功效系數(shù)法、聚類分析法、模糊評(píng)價(jià)法等。

        2 對(duì)K公司進(jìn)行經(jīng)營狀況綜合評(píng)價(jià)的內(nèi)容

        經(jīng)濟(jì)效益是評(píng)價(jià)一個(gè)企業(yè)經(jīng)營情況的好壞的重要標(biāo)準(zhǔn)之一,結(jié)合K公司實(shí)際情況,本文選取的指標(biāo)體系是反映經(jīng)濟(jì)效益、經(jīng)濟(jì)質(zhì)量、風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)三個(gè)分類指導(dǎo)內(nèi)容(表1)。

        3 對(duì)K公司進(jìn)行經(jīng)營狀況綜合評(píng)價(jià)的方法

        3.1 主成份分析評(píng)價(jià)方法

        主成分分析法是將多個(gè)指標(biāo)化為少數(shù)綜合性指標(biāo)的一種多元統(tǒng)計(jì)方法,這些綜合指標(biāo)是原指標(biāo)的線性組合,且指標(biāo)之間互不相關(guān),在確保原始數(shù)據(jù)信息丟失最少的情況下對(duì)變量進(jìn)行降維處理,是一種較新的綜合評(píng)價(jià)方法。

        該方法的核心就是通過主成分分析、選擇m個(gè)主分量F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)m,以每個(gè)主分量Fi的方差貢獻(xiàn)率ai作為權(quán)數(shù),構(gòu)造綜合評(píng)價(jià)函數(shù)

        F=a1F1+a2F2+…+amFm.

        (1)

        其中,F(xiàn)i(i=1,2,…,m)為第i個(gè)主成分的得分,當(dāng)計(jì)算出每個(gè)核算周期的主成分得分后,可由主成分得分衡量每個(gè)企業(yè)在第i個(gè)主成分所代表的經(jīng)濟(jì)效益方面的程度。當(dāng)把m個(gè)主成分得分代入(1)式后,即可計(jì)算出每個(gè)核算周期綜合評(píng)價(jià)函數(shù)得分。綜合評(píng)價(jià)函數(shù)值越大,綜合經(jīng)濟(jì)效益越好。

        表1 綜合評(píng)價(jià)經(jīng)營指標(biāo)

        運(yùn)用主成分分析法對(duì)該指標(biāo)體系進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),得到定量評(píng)價(jià)結(jié)果,從實(shí)際出發(fā)綜合評(píng)價(jià)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,這也是主成份分析評(píng)價(jià)方法的核心和優(yōu)勢(shì)。

        采用主成分分析法能夠在保證原始數(shù)據(jù)信息損失最小的情況下,用少數(shù)新的綜合指標(biāo)代替原有指標(biāo)所包含的信息,以少數(shù)的綜合變量取代原有的多維變量,即“簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”,同時(shí)也客觀地確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,避免出現(xiàn)主觀隨意性,是經(jīng)濟(jì)效益綜合評(píng)價(jià)的一種簡單易行的有效方法。通過KMO統(tǒng)計(jì)量和 Bartlett’s球型檢驗(yàn)來判斷是否適合運(yùn)用主成份分析法。

        3.2 KMO統(tǒng)計(jì)量(Kaiser-Meyer-Olkin檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量)

        KMO是做主成分分析的效度檢驗(yàn)指標(biāo)之一,進(jìn)行主成分分析時(shí)要用KMO值檢驗(yàn)一下是否適合作因子分析。該統(tǒng)計(jì)量通過比較各變量間簡單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)來判斷變量間的相關(guān)性,當(dāng)相關(guān)性強(qiáng)時(shí),偏相關(guān)系數(shù)遠(yuǎn)小于簡單相關(guān)系數(shù),KMO值接近1。通常認(rèn)為,KMO在0.9以上,非常合適作因子分析;KMO在0.8~0.9之間,較適合作因子分析;KMO在0.7~0.8之間,適合作因子分析;KMO在0.6~0.7之間,尚可作因子分析;KMO在0.5~0.6之間,分析效果很差;KMO在0.5以下應(yīng)該放棄分析。

        3.3 Bartlett’s球型檢驗(yàn)(巴特利球形檢驗(yàn),Barlett Test of Sphericity)

        Bartlett’s球型檢驗(yàn)是一種判別每個(gè)變量之間相關(guān)性程度的檢驗(yàn)方法,用于檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)矩陣是否是單位陣,即各變量是否獨(dú)立。若拒絕原假設(shè),則認(rèn)為適合作因子分析;若不拒絕原假設(shè),則認(rèn)為變量可能獨(dú)立解釋一些信息,缺少公因子即不適合作因子分析。通常認(rèn)為巴特利特球體檢驗(yàn)的x2統(tǒng)計(jì)值的顯著性概率(P值)<0.05時(shí),適合運(yùn)用主成分分析方法。

        4 運(yùn)用主成分分析對(duì)K公司進(jìn)行經(jīng)營狀況綜合評(píng)價(jià)的應(yīng)用

        利用SPSS19. 0軟件進(jìn)行主成分分析,選取K公司2014年以來18個(gè)月的指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)(表2)。

        表2 2014年1月-2015年6月主要經(jīng)濟(jì)運(yùn)行指標(biāo)

        第一步,將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后,計(jì)算關(guān)矩陣R,如表3所示。

        表3 相關(guān)矩陣

        指標(biāo)之間有一定的相關(guān)性,這是做主成分分析的前提條件。從表3來看,指標(biāo)兩兩之間的相關(guān)性都比較高。

        第二步,計(jì)算相關(guān)系數(shù)的特征根、方差貢獻(xiàn)率、KMO值,進(jìn)行Bartlett’s球型檢驗(yàn),如表4所示。

        表4 解釋的總方差

        從表4可知,從初始解中提取3個(gè)綜合因子,其總方差貢獻(xiàn)率為92.354%,即可描述原變量信息已達(dá)92.354%。當(dāng)提取3個(gè)綜合因子時(shí),特征值變化非常明顯,其對(duì)原變量信息的刻畫有明顯的作用。

        表5表明巴特利球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為325.720,相應(yīng)的概率Sig為0.000,因此可認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異。同時(shí),KMO值為0.7,根據(jù)Kaiser給出的KMO度量標(biāo)準(zhǔn)可知原有變量適合作因子分析。

        第三步,選用方差極大法作因子旋轉(zhuǎn),得因子分子得分系數(shù)矩陣(表6)和模型,解釋綜合因子的經(jīng)濟(jì)含義,從而得到線性組合模型:

        F1=0.148X1+0.155X2+0.120X3+0.057X4-0.049X5+0.084X6+0.152X7+0.147X8+0.107X9-0.114X10+0.131X11,

        F2=0.145X1+0.067X2+0.040X3+0.013X4+0.310X5-0.322X6+0.089X7+0.117X8-0.240X9+0.228X10+0.199X11,

        F3=0.04X1+0.055X2-0.456X3+0.658X4-0.171X5+0.091X6-0.005X7+0.057X8-0.105X9+0.162X10+0.068X11.

        綜合因子的經(jīng)濟(jì)含義為:模型中綜合因子F1中X1、X2的系數(shù)較大,F(xiàn)1是由主營業(yè)務(wù)收入、利潤總額等指標(biāo)反映的綜合指標(biāo),它是反映企業(yè)的效益指數(shù);綜合因子F2是X5、X6的系數(shù)較大,F(xiàn)2是由成本費(fèi)用占比、成本費(fèi)用利潤率反映的綜合指標(biāo),反映企業(yè)的質(zhì)量指數(shù);F1、F2、F3代表了原來11個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況,具有92.354%的把握。

        表6 成份得分系數(shù)矩陣

        第四步,以3個(gè)綜合因子變量的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)數(shù)ai,將標(biāo)準(zhǔn)化后的原始數(shù)據(jù)代入公式(1),可計(jì)算出評(píng)價(jià)周期在3個(gè)綜合因子方面的名次,確定評(píng)價(jià)周期經(jīng)濟(jì)效益的綜合得分和初步評(píng)價(jià)。

        綜合實(shí)力得分F=(57.016F1+22.866F2+12.471F3)/92.354.

        表7 2014年1月-2015年5月每月經(jīng)濟(jì)效益指數(shù)評(píng)價(jià)排序

        由表7可知,2014年12月當(dāng)月經(jīng)營狀況較其它月份好,排序最前。

        5 結(jié)語

        采用主成分分析統(tǒng)計(jì)方法評(píng)價(jià)企業(yè)經(jīng)營狀況,能夠客觀科學(xué)評(píng)價(jià)出企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益,并建立綜合評(píng)價(jià)函數(shù),從而避免了現(xiàn)行評(píng)價(jià)方法中人為確定權(quán)數(shù)的缺陷。這不僅開拓了科學(xué)地進(jìn)行企業(yè)綜合評(píng)價(jià)的新領(lǐng)域,又為決策者及時(shí)提供客觀科學(xué)的統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù),具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        [1]梁苓.主成分分析法在企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2002(5):763-768.

        [2]傅榮林.主成分綜合評(píng)價(jià)模型的探討[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2001(11):68-69.

        [3]時(shí)立文.SPSS19.0統(tǒng)計(jì)分析從入門到精通[M].北京:清華大學(xué)出版社,2012.

        An Empirical Study on Comprehensive Assessment of Enterprise Management State by Principle Component Analysis

        QIAO Qing

        (Second Institute, China Electronics Technology Group Corporation,Taiyuan Shanxi 030024, China)

        Principle component analysis is a multivariate statistical method which reduces a multitude of indicators to a few comprehensive ones. It can avoid the defects of man-made weight control in the existing assessing method. This paper comprehensively evaluates the management state of K Enterprise by principle component analysis and analyses the data about sampled indicators system and reporting periods by SPSS 19.0 so as to assess the management state of K Enterprise objectively and scientifically.

        comprehensive assessment; principle component analysis; enterprise management

        2015-07-08

        喬 卿(1984- ),女,山西太原人,中國電子科技集團(tuán)公司第二研究所中級(jí)統(tǒng)計(jì)師,從事統(tǒng)計(jì)管理與分析研究。

        F224

        A

        2095-7602(2015)12-0008-05

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