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主成分分析法与熵值法结合的上市公司财务综合评价模型

【摘 要】本文通过主成分分析法确定了5个新指标来代替原来14个财务指标,这些新指标是原指标的金融专业论文线性组合,不但充分反映了原指标的金融专业论文信息,而且大大简化了评价体系。然后通过熵值法进行客观赋权,解决了主观赋权的问题,使权数更具客观性、科学性。最后对上市公司的综合得分进行了排名,并做了相应的分析。
【关键词】上市公司 主成分分析法 熵值法 财务综合评价
    随着证券市场的不断规范化,投资者日趋理性化,人们对上市公司的选择也从以前的跟风炒做,转向越来越注重上市公司的业绩。上市公司的经营业绩可以通过财务报告的财务数据来反应,但这些财务指标只能分别反应企业经营活动的某些方面,不能对企业的财务状况、经营能力作出综合评价。本文就是通过主成分分析法建立新的评价指标,然后再用熵值法进行客观赋权,计算综合得分进行排名。
一、 主成分分析法
1、基本原理
    主成分分析法,也称因子分析法,最早是由美国心理学家Charies Spearman于1904提出,其基本思想是将实测的多个指标,用少数几个潜在的相互独立的主成分指标(因子)的线性组合来表示,构成的线性组合可以反映原多个实测指标的主要信息。[1]使得分析与评价指标变量时,能够找出主导因素,切断相关的干扰,作出更为准确的估量与评价。
2、用主成分分析法的构建新指标的主要步骤
(3) 确定主成分数:选取前m个特征值大于1的主成分,m为所选取主成分数。
(4) 为了方便解释每个主成分,将因子荷载矩阵实行方差最大旋转,以简化因子模型结构。
 
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