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1、10多元統(tǒng)計(jì)及R語言論文我國國有控股工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)與分析學(xué)院：湖南人文科技學(xué)院專業(yè)：金融數(shù)學(xué)學(xué)號(hào)：10404142姓名：賀攀10戴杰：我國國有控股工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)與分析吉林大學(xué)課程論文我國國有控股工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)與分析學(xué)生簡介：戴杰，吉林大學(xué)商學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)2010級(jí)碩士研究生，學(xué)號(hào)：2010252035。戴杰（吉林大學(xué)商學(xué)院，吉林長春130012）摘要：對(duì)反映行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)、工業(yè)成本費(fèi)用利潤率和產(chǎn)品銷售率等五個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，提取反映行業(yè)盈利能力和市場
2、能力的兩個(gè)綜合指標(biāo)。然后通過因子分析法分析反映經(jīng)濟(jì)效益的各指標(biāo)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，表明行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益主要由盈利能力和市場能力兩個(gè)公因子決定。根據(jù)各行業(yè)在盈利能力上的得分和市場能力上的得分將工業(yè)行業(yè)分為五類，并對(duì)各行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。然后用聚類分析對(duì)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，表明綜合評(píng)價(jià)較為客觀合理。最后，本文給出相應(yīng)的政策建議。關(guān)鍵詞：國有工業(yè)行業(yè)；經(jīng)濟(jì)效益；主成分分析；因子分析1引言改革開放以來，工業(yè)始終是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要支柱。作為社會(huì)主義國家，我國國有及國有控股工業(yè)行業(yè)掌控著國家工業(yè)發(fā)展命脈，對(duì)國民經(jīng)濟(jì)、社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展具有巨大
3、推動(dòng)作用。因此，考核工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，對(duì)挖掘重點(diǎn)行業(yè)和弱勢行業(yè)，提高整個(gè)國有工業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益等具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。企業(yè)或行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益由眾多因素來刻畫，目前反映行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益主要有總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)、工業(yè)成本費(fèi)用利潤率和產(chǎn)品銷售率等五個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)《國家統(tǒng)計(jì)年鑒2009年》用這五大指標(biāo)來反映工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。。這些眾多指標(biāo)雖然能從多方面對(duì)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行全面考察，但也在一定程度增加了分析問題的復(fù)雜性。在損失少量信息的前提下，設(shè)計(jì)一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)，并用較少的綜合指標(biāo)對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，
4、能夠簡化問題。此外，挖掘出反映經(jīng)濟(jì)效益的眾多指標(biāo)的內(nèi)在基本結(jié)構(gòu)，有助于指出各行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的主要決定因素及瓶頸，也有助于對(duì)各行業(yè)經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。大量國內(nèi)文獻(xiàn)從灰色系統(tǒng)理論、多元統(tǒng)計(jì)分析方法、層次分析法、模糊綜合評(píng)判法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法等理論與方法，考察了中國各行業(yè)、企業(yè)或地區(qū)經(jīng)濟(jì)效益的研究與綜合評(píng)價(jià)。華中生、梁梁等用模糊聚類方法與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析分類法考察了合肥工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)狀況，將各工業(yè)行業(yè)按經(jīng)濟(jì)效益的狀況分為高、較高、一般、較差和差等五類[1]（華中生、梁梁，1995）。王樹嶺等人利用TOPSIS模型，對(duì)吉林省輕工業(yè)17
5、個(gè)主要行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)與排序，確定出相應(yīng)的優(yōu)勢行業(yè)[2]（王樹嶺等，1999）。本文以2008年國有及國有控股的主要工業(yè)行業(yè)為研究對(duì)象，通過主成分分析和因子分析法，再次對(duì)各工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)，并結(jié)合聚類分析法來驗(yàn)證綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果。2主成分分析和因子分析的基本原理2.1主成分分析的基本原理主成分分析由Hotelling于1933年提出，通過對(duì)樣本協(xié)方差陣或相關(guān)系數(shù)矩陣的結(jié)構(gòu)分析，在損失較少信息的前提下將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)降維而簡化問題。設(shè)待研究對(duì)象有p個(gè)指標(biāo)，分別用X
6、1，X2，...，Xp表示，這P個(gè)指標(biāo)構(gòu)成p維隨機(jī)向量為X=（X1，X2，...，Xp）T。設(shè)隨機(jī)向量X的樣本協(xié)方差矩陣和相關(guān)系數(shù)矩陣分別為S、R。設(shè)主成分分別為Y1，Y2，...，Yp從樣本協(xié)方差陣求主成分為例，則主成分與原始變量的關(guān)系有：，i=1，2，...，m（1）10戴杰：我國國有控股工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)與分析吉林大學(xué)課程論文其中，Ui為樣本協(xié)方差矩陣第i大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量，其中提取了m個(gè)主成分，m一般而言遠(yuǎn)小于p。m的選取原則一般根據(jù)方差的累積貢獻(xiàn)率大于85%，或者依據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣的特征根大于1的個(gè)數(shù)來選
7、擇主成分的個(gè)數(shù)。[3]2.1因子分析的基本原理因子分析根據(jù)變量之間相關(guān)性的大小，對(duì)變量進(jìn)行分組，使得組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，而組間變量的相關(guān)性較低。每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，即公共因子。從而將眾多變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)公共因子。計(jì)算樣本在各個(gè)公共因子上的得分，可以挖掘出樣本的問題所在。通過計(jì)算樣本的加權(quán)公共因子得分，可以對(duì)樣本進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。因子分析的一般模型如下：（2）一般而言，m遠(yuǎn)少于p，m的選取一般根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣特征根大于1的個(gè)數(shù)來確定。其中因子分析的出發(fā)點(diǎn)是相關(guān)系數(shù)矩陣，上述因子載荷系數(shù)可以基于主成分法、主軸因子法、
8、極大似然法、綜合最小平方法或a因子法等方法進(jìn)行估計(jì)。通過回歸法或Bartlett法等建立公共因子與原始變量的線性組合，從而求得各因子的得分。[3]3經(jīng)濟(jì)效益的綜合指標(biāo)確定3.1指標(biāo)解釋和數(shù)據(jù)處理反映經(jīng)濟(jì)效益的指標(biāo)較多，不同文獻(xiàn)中選取的指標(biāo)不盡相同。本文采用國家統(tǒng)計(jì)局最新公布的五個(gè)指標(biāo)：總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率、資產(chǎn)
