主成分分析論文范文
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第1篇
根據財政部等頒布的《企業績效評價操作細則(修訂)》的相關要求，遵循全面性、代表性、以及數據易得性等原則，將港口物流企業績效概括為以下四個方面:①盈利能力狀況;②資產運營狀況;③債務風險狀況;④經營發展狀況。分別選取了凈資產收益率、總資產報酬率、主營業務利潤率、盈余現金保障倍數、成本費用利潤率、總資產周轉率、應收賬款周轉率、流動資產周轉率、資產負債率、已獲利息倍數、現金流動負債比率、銷售(營業)增長率、資本保值增值率、三年資本平均增長率、三年銷售平均增長率等8項基本指標和7項修正指標共計15項指標對我國港口物流業上市公司企業經營績效進行評價，構建的企業經營績效評價指標體系如表1。為了使得所選取的指標具有相同的變化趨勢，本文將所選指標體系中的適度指標在分析前作正向化處理，即將資產負債率指標按公式X9''''=1/(1+|X9－A|)進行轉化［8］，其中X9為原始數據，X9''''為正向化后的數據，A為該行業企業的資產負債率的理論最優值，在本文中令A=45%。
2港口物流上市公司企業經營績效評價
2．1研究對象本文根據中國證監會公布的2012年第四季度上市公司行業分類結果，選取了截止2012年12月31日在滬深兩市上市的30家水上運輸業上市公司作為分析對象。為了減少異常值對結果的影響，本文剔除了4家ST企業，最終樣本為26家港口物流上市公司。數據分析軟件為SPSS19．0及Excel。數據來源銳思金融研究數據庫(www．resset．cn)以及新浪財經網(www．finance．sina．com．cn)和巨潮資訊網(www．cninfo．com．cn)。
2．2企業經營績效評價的主成分分析過程①原始數據標準化。對適度指標正向化處理之后，通過SPSS軟件描述統計選項中的描述過程直接對原始數據進行標準化處理，以消除所選指標量綱和數量級不同的影響，使其具有可比性。②計算標準化后數據的相關系數矩陣R。根據步驟(1)中標準化后的樣本評價指標數據計算相關系數矩陣，檢驗待分析的變量是否適合做主成分分析。用SPSS軟件計算得到的相關系數矩陣如表2，從表中可以看出，所選取的指標之間存在顯著相關性，可以進行主成分分析。③計算相關矩陣R的特征根和特征向量以及主成分的方差貢獻率和累計方差貢獻率。采用SPSS軟件對數據進行分析，可以得到如表3所示的結果，其中“合計”即為特征根，“方差的%”為每個特征根對應的方差貢獻率，“累積%”為累計方差貢獻率。根據主成分對應的特征根大于1且主成分的累計方差貢獻率不小于85%的原則，由表3可以看出，符合條件的主成分有6個，累計貢獻率達到了86．181%，基本可以反映原始變量的絕大部分信息。因子載荷矩陣的數值是主成分與原始變量的相關系數，絕對值的大小代表了主成分與原始變量的相關程度，由此可以得到主成分代表的原始標量的信息而對主成分進行命名。
根據本文所得到的因子載荷矩陣對主成分進行命名比較困難，因此采用方差最大正交旋轉(Varimax)方法得到旋轉后的因子載荷矩陣如表5。根據表5中數據可以看出，第一主成分F1與Z5(成本費用利潤率)、Z3(主營業務利潤率)、Z2(總資產報酬率)、Z1(凈資產收益率)等指標相關程度最高，反映了企業的獲利能力，可以將該主成分定義為盈利能力因子。第二主成分F2與Z14(三年資本平均增長率)、Z15(三年銷售平均增長率)、Z13(總資本保值增值率)指標相關程度較高，反映了企業的成長狀況，可以將該主成分定義為成長能力因子。第三主成分F3與Z8(流動資產周轉率)、Z1(現金流動負債比率)、Z7(應收賬款周轉率)等指標相關程度較高，反映了企業對資產的利用效率，可以將該主成分定義為資產利用效率因子。第四主成分F4與Z12(銷售(營業)增長率)、Z7(應收賬款周轉率)、Z6(總資產周轉率)相關度較高，反映了企業擴張資本能力以及資產周轉狀況，可以定義為資本運營能力因子。第五主成分F5與Z10(已獲利息倍數)相關程度較高，反映了企業的長期償債能力，因此可以將該主成分定義為償債能力因子。第六主成分F6與Z9(資產負債率)高度相關，同時，該主成分還與Z4(盈余現金保障倍數)高度負相關，分別反映了企業利用債權人資金進行經營活動能力及其盈利能力，因此可以將該主成分定義為經營能力因子。提取方法:主成分•旋轉法:具有Kaiser標準化的正交旋轉法。將標準化后的26個港口物流上市公司樣本數據代入到上述主成分得分表達式中，得到樣本主成分得分矩陣如表6。綜合得分為0是全樣本企業經營績效的平均水平，從表7可以看出，北海港、蕪湖港和渤海輪渡三家公司的企業經營績效最好，綜合得分分別是1．902、1．596、1．448，中海海盛和寧波海運這兩家公司的企業經營績效最差，綜合得分分別為－1．980和－1．643。排名最后的中海海盛和排名第一的北海港綜合得分差為3．882。樣本公司中綜合得分高于行業平均水平的有11家，低于平均水平的有15家。對26個樣本按綜合得分進行系統聚類，得到的樹狀圖如圖1。
3研究結論與建議
根據上述分析過程及最后得到的綜合排名，可以得到如下結論:①根據收集的26家港口物流上市公司樣本數據，通過上述分析顯示，僅有11家公司經營績效高于平均水平，占樣本總數的42．31%，低于全部樣本數的一半，說明港口物流業上市公司整體企業經營績效有待提高。通過背景分析發現，沿海一帶港口受我國外貿環境疲軟影響，增速放緩［17］，而內河港口物流企業經營績效則因經濟運行環境的差異而存在不同。港口物流業由于需求不旺盛、運力供大于求、運價下滑以及競爭加劇是整體盈利能力不足、企業經營績效不佳的原因。②樣本企業經營績效差異較大，兩極差異顯著。排名最后與第一名的公司綜合得分相差3．882，差異顯著。通過圖1所示的樣本企業系統聚類樹狀圖可以看出，樣本港口物流上市公司根據綜合得分的高低可以分為四類，第一類經營績效最好，綜合得分高于行業均值超過1;第二類除最后兩家外綜合得分均高于行業均值，但不超過1;第三類企業經營績效一般，綜合得分均低于行業均值，但不超過－1;第四類企業經營績效最差，綜合得分低于均值超過－1。由此說明港口物流企業總體企業經營績效差異較大，特別是排名在最前和最后的企業差異顯著。③港口物流上市公司樣本企業自身各方面能力發展不均衡。從表3可以看出，排名第一的北海港雖然綜合得分達到了1．902，但是其F5和F6兩個主成分的得分為負值，說明該企業在長期償債能力和經營能力方面還存在不足。排名最后的寧波海運和中海海盛兩家企業的F2均為正值，說明其長期發展態勢良好，有一定的成長潛力。說明企業資產利用效率很低，長期償債能力較差。綜合來看，樣本企業各主成分得分排名和綜合得分排名存在一定的差異，說明港口物流業上市公司各方面能力發展不均衡。④從地域來看，沿海地區港口物流發展狀況遠好于內地省份。在本文選取的26家港口物流上市公司中，僅有蕪湖港和重慶港九兩家分別來自內地，且企業經營績效差異較大。綜合排名分別為第2名和第14名。廣東上海等地港口物流企業較為集中。由此說明我國港口物流業發展不均衡，且大多集中在沿海地區。
根據以上分析數據和結論，結合港口物流上市公司背景，有以下建議:①港口物流上市公司總體經營績效不佳，受外貿影響和內地經濟運行環境影響較大，因此，港口物流企業應該發揮自身特點，根據自身所處的地理位置和經濟環境特點，利用現代物流的思想，整合資源，將傳統港口發展成為物流園區，充分發揮港口物流網絡節點作用，既提高自身經營績效，也能更好的為客戶服務。②企業應各方面能力均衡發展，才能提升自己的競爭力。從上述分析得到的樣本綜合得分可以看出，部分企業在某幾個主成分上得分較高，但是各主成分方面不能夠均衡發展，導致企業總體經營績效排名靠后。例如中昌海運，主成分F5排名第1、F6排名第2、F4排名第3，但是主成分F1排名第23，綜合得分排名第18，說明不均衡發展對企業綜合績效影響很大。③針對港口物流業各區域發展不均衡，同質化嚴重問題，港口物流企業應該強化服務理念，以客戶為中心，提供特色服務，樹立品牌形象，充分利用資源建設基礎設施、提供良好的發展環境，開拓內河港口市場，發展港口的第三方物流優勢，才能促進港口物流業的全面發展。④應該加強政府政策引導，避免惡性競爭和資源浪費。由于各種利益驅動，使得港口建設重復投資、同質化現象嚴重，港口物流企業不能很好的把握港口建設與腹地經濟區域發展的科學關系，導致無序化競爭嚴重，嚴重損害了港口物流業整體的經營績效。因此要加強政府政策引導，合理布局，實現港口資源的有效整合和功能分配，加強與腹地經濟區域的合作，促進港口物流企業經營績效的整體提升。
4結束語
第2篇
主成分分析法，又稱主分量分析法是指相關的經濟變量間通常存在著起主導作用的決定性因素，通過對原始變量的相關矩陣內部結構進行分析，找出幾個不相關的綜合指標來線性表示原來的變量，主成分之間既互不相關，又盡可能多的包含了原指標集合。這種方法首先由Hotelling提出，其主要思想是降維。Stone(1947)對美國1929-1938年間的17項國民經濟統計指標進行主成分分析，發現完全可以用三個經濟指標來概括原來的17項指標，大大簡化了數據分析。M.Scott（1961）對英國157個城鎮的發展水平進行主成分分析，發現原57個測度指標完全可以由5個綜合變量替代，既解決了原指標間的信息重疊問題，又簡化了原指標體系的指標結構，主成分分析由此推廣。邱東（1990）系統闡述了主成分分析法的定義、基本思想、基本步驟和特點，認為主成分分析法可以消除評價指標間的相關影響，并且伴隨數學變換過程生成信息量權數和系統效應權數，保證了客觀性。同時也指出了主城分析法在計算綜合評價值未充分考慮指標的重要程度等不足，主要適用于被評價對象較多的綜合評價。隨后，眾多學者對此提出了改進：孟生旺（1992）針對原始數據的標準化處理和主成分個數的選擇問題，認為標準化不如均值化的無量綱處理方法，提出了非標準化主成分分析法。陳述云等（1995）通過對原始數據作對數—中心化轉換，用原始變量的非線性組合表示主成分，同時重點分析樣本協方差矩陣而非相關系數矩陣，提出了非線性主成分法。朱泰英等（2004）提出了加權主成分分析法，認為可以將主成分分析法的客觀分析和層次分析法的主觀分析有機結合。王璐等（2006）在對主成分分析法的權數、降維等問題的研究上，提出了首先要按主成分分析法對指標體系進行分類，得到各方面的評價值后再進行主成分分析，最終得到綜合評價值的二重主成分分析法。段力誌等（2009）在傳統主成分分析法基礎上，首先對原始指標值進行預處理，再借助軟件，將原始數據轉化為少數幾個主成分的線性組合，并進行加權變換，得到改進的主成分綜合值。白雪梅等（1995）則分析了“均值化”、“標準化”、“極差正規化”三種方法的選擇條件是保證方差損失最小。陳衍泰等（2004）認為主成分分析法具有全面性、可比性和客觀合理性等優點，比較適合對評價對象進行分類，但需要大量數據，函數意義不夠明顯，不能反映客觀發展水平。蘇為華（2012）提出經典的R型主成分本質是單項指標標準化結果的加權算術平均值，比當量平均法復雜。趙利等（2013）通過主成分分析法對宏觀經濟中影響城鎮勞動就業因素分析時，提出主成分為宏觀經濟和技術進步，通過VAR模型對主成分進行分析，得出宏觀成分中對城鎮勞動就業影響最大的是消費、產業結構和城市化水平，而技術進步成分中影響最大的是技術進步的結論。黃利文（2013）針對主成分分析中存在的未考慮負向因子的影響，以及采用線性加權法時確定權重方法不統一，評價結果非唯一等缺陷，提出了逼近理想點的主成分分析法，更好地反映了原始數據信息，并較為客觀地給出了綜合評價結果。林海明等（2013）認為主成分分析因缺乏應用條件的考慮而導致評價結果不具合理性甚至錯誤，通過分析因子分析法因子載荷陣的簡單結構、加權算術平均數的合理性，得出主成分分析的應用條件是：指標是正向、標準化的；主成分載荷陣達到更好的簡單結構時，主成分正向，且主成分與變量顯著相關。
二、因子分析
法因子分析法是指從被評對象的觀察變量的相關度出發，利用降維的思想，把繁雜的變量盡可能歸納為幾個綜合因子進行分析的的一種多變量統計分析方法。其基本思想是：將觀察變量按相關度的高低或聯系的緊密程度進行分類，類別內部變量相關性高，聯系緊密，而類別之間的變量則相關度較低，聯系稀疏，每一類變量則代表一個公共因子。具體步驟為：
三、逼近理想解的排序法
第3篇
在現實生活和工作中，人們總會對領導者形成固定的印象和看法。根據社會認知理論，人們會以主觀整合過的客觀事實而非事實本身作為判斷標準去解讀領導行為，由于整合中涉及到包括知覺、記憶在內的多種元素，因此過去形成的經驗和看法是價值標準的重要組成部分。據此，可以推斷內隱領導理論正是人們評判自己領導的參照標準，因為它反映了作為理想領導的范例以及領導的標準，表明了人們對領導者的要求和期望。在工作中，員工運用內隱領導理論作為參照標準，會不由自主地將現實中的領導行為與理想中設定的領導特質進行比較，結果有些員工會認為領導的做法符合他對領導的認識而積極響應，而有些人又可能會認為領導的做法不符合自己心目中的領導標準，進而產生抵觸情緒，從而產生不同的員工對同一個領導做出的行為有不同反應的現象。因此，了解員工內心的領導者期望與認知到的現實領導行為之間是否一致，有多大差距對提高領導的有效性非常重要。然而，在以往的研究中，關于領導認知的研究偏向于領導者的自我認知和對人們心目中的領導者形象的定性歸納；對內隱領導的研究僅限于內隱領導理論在員工對領導的評價中的影響程度和影響方式，并沒有進一步探究測量認知結果和計算認知差異的具體方法。為此，本文的研究目的就是要以企業員工個體為研究對象，探討在內隱領導理論的參照下，員工認知現實領導行為的結果及其差異的計算方法，并以某代表性企業員工為樣本進行實證。
2模型的建立
借鑒前人對個人——組織契合的研究，本文將領導認知差異界定為：員工運用內隱領導理論，通過比較認識現實領導行為而得到的不一致結果。通常比較認知的結果存在三種可能：一是內隱領導理論中的期望與現實領導行為的水平基本一致；二是期望超過現實水平；三是現實水平超過期望。實際上后兩種情況都可以看作是不一致。基于以上情況，可以將不一致的結果理解為產生了領導認知差異，建立領導認知差異理論模型（見圖1）。
在理論模型的基礎上，對領導認知差異的形成過程變量進行擴展。根據凌文輇、方俐洛等人的研究成果可知，中國人的內隱領導理論包括目標有效性、才能多面性、個人品德和人際能力。而對領導行為的測量是模型的難點。在以往這方面的研究中，學者們在不同的階段根據不同的標準提出了不同類型的領導行為理論，尤其以交易型領導行為和變革型領導行為為近年來的研究熱點。通過進一步的文獻研究發現，在這些領導行為理論中，變革型領導各變量與選用的內隱領導理論各維度變量最接近，因此為了方便比較與測量差異，筆者將選用變革型領導行為的相關變量測量現實領導行為。根據李超平、時勘的變革型領導行為的結構模型，采用愿景激勵、領導魅力、德行垂范、個別關懷對現實領導行為進行測量。據此將研究框架進一步細化，得到領導認知差異的測量模型（見圖2）。
3方法與工具的選取
3．1研究方法和研究工具
在有關認知差異的實證研究中，常使用的方法是訪談和問卷調查，由于地理條件所限，本文采用問卷調查的方法收集前期數據。根據圖2所示模型，問卷可分為三個部分：①個人基本資料調查問卷，包括性別、年齡、學歷、工作年限和工作種類。②內隱領導理論量表，選用林瓊編制的中國人內隱領導理論量表。該量表采用5點計分，要求員工根據自己的實際水平與題項描述的符合程度從“很不符合”到“非常符合”分別給予1~5分。四個分量表的α系數均超過0．77，總量表的α系數為0．8997，信度頗佳。③領導行為量表參照李超平與時勘編制的變革型領導行為量表。該量表各維度內部一致性處于0．84～0．92之間，信度較高。此外，考慮到管理中的層級關系，為了使員工更清楚地評價領導行為，問卷要求員工以自己的直接領導為對象，進行領導行為問卷的填寫。
3．2數據分析方法
在以往對認知差異的測量與分析中，數據的收集常用兩種方法：一種是使用配對樣本，通過不同身份人的雙重角度獲取原始數據；另一種是每位調查對象根據現實和期望兩種情況，對同一項目做兩次判斷來獲取原始數據。對認知差異的統計分析也有兩種方法：一種是使用差距指標，常以所含項目得分差值的絕對值（｜D｜）總和來計算每個方面的差異；另一種是將兩次作答的分值采用T檢驗方法進行差異分析，T值高低說明差異大小，P值則表示顯著性程度。而本文的研究對象僅有員工一方，并且在建模時從期望和現實兩個角度選用了既有相似性又不相同的兩份問卷，因此以上兩種方法都不適用。
通過比較分析，筆者認為可以借鑒契合度的計算方法，將差異分析轉化成一致度分析，選用主成分分析法對一致度進行測量。該方法具有以下三個方面的優點：一是這種方法不要求選擇完全獨立的指標，從而降低了指標選擇的難度；二是主成分是從各指標的差異程度和相互關系出發得到的，其結果不僅考慮了各指標的變異程度，還考慮了各指標之間的相互關系，因此其綜合原始指標值的信息能力強；三是該方法沒有直接對指標采用權重，所得權數是伴隨數學變換自動生成，以每個主成分各自的貢獻率為權數，最大程度地反映了客觀實際，減少了主觀性。
4實證分析
4．1數據的收集與樣本特征分析
為了避免企業文化和組織氛圍對研究對象的影響，筆者將調查對象固定為具有國有企業代表性的某油田公司。通過網絡調查與發放問卷兩種方式，共發放員工問卷160份，實際回收158份，剔除回答不完整、一題多選等問卷，剩余有效問卷為113份，有效問卷回收率為70．625％。樣本基本特征見表1。
就樣本的性別特征而言，在男女比例上體現了石油行業的特點；就樣本的學歷來看，大專及以上學歷的人數占大多數，可以保證被測量者更容易理解問卷的題意表達，增加了問卷的有效性和可靠性；就所從事的工作種類來看，基本上符合單位的崗位人員配比。總的來說，樣本特征與總體基本保持一致，抽樣結果較好。由于指標值分布在1～5之間，沒有單位和量級的差別，所以不用進行無量綱化處理。
4．2主成分分析
在上述分析的基礎上，考慮到所選量表的成熟性，本文不再對量表的信度和效度進行驗證，而是首先運用主成分分析對員工內隱領導理論中的領導特質與其在現實中認知到的領導行為的一致度進行測量，然后根據一致度的高低判斷認知差異。一致度越高，差異越小；反之，一致度越低，差異越大。
4．2．1步驟
首先按下列步驟分別對8個影響因素進行主成分分析：①對數據進行KMO及巴利特球形檢驗，根據Kaiser給出的標準，KMO>0．5才可以進行因子分析；②計算得到相關系數矩陣和方差貢獻表，并根據累計方差貢獻率大于85％的標準決定主成分的個數；③求得因子載荷矩陣，并利用方差最大法對因子載荷矩陣進行旋轉，得到因子得分矩陣，由此建立因子得分函數；④對提取的主成分進行加權求和得到最終評價值，權數為每個主成分的方差貢獻率。再按同樣步驟對以上得到的8個評價值進行綜合分析。
4．2．2分析結果
目標有效性指標的KMO及巴利特球形檢驗值為0．858，達到標準；由前三項的累計方差貢獻率90．106％得知，可以用前三個主成分作為目標有效性的綜合評價指標，其評價可信度為90．106％。根據因子得分函數的系數矩陣，得到下面的因子得分函數：
而目標有效性的最終評價值為：
用同樣的方法與步驟，可以得到其余7個因素的最終評價值：
將上述8個影響因素的評價值作為評價指標再次使用主成分分析法，可得到113個樣本的領導認知一致度的綜合評價值，其中最高值為0．74，最低值為－1．67。為了方便觀察結果，我們將測量結果按降序排列，并以0為分界點，將樣本分為兩組：評價值≥0的組成高一致度組，共62個樣本的評價值達到高一致度；其余51個樣本的評價值＜0，進入低一致度組，表示一致度較低。根據之前的界定，一致度低，則認知到的現實領導行為與理想領導間的差異大。所以前一組的62個樣本的認知差異小，而后一組51個樣本的認知差異大。