因子分析法在行业竞争力综合评价中的应用

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试论因子分析在企业竞争力评价中的应用

因子分析是主成分分析的推广，也是一种把多个变量化为少数成竞争力；另一方面，资源稀缺性会导致资源的供不应求，占有这几个综合变量的多变量分析方法，其目的是用有限个不可观测的隐种资源的企业才能够具有竞争力。变量来解释原始变量之间的相关关系。
具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用质。
这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满
一
般认为，企业核心竞争力的特征有四：价值性、独特性、不
意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力（权重）用这种研究可模仿性，不可替代性。运技术，我们还可以为市场细分做前期分析，据此，我们可以可以全方位的得出企业竞争力的评价值。核心竞争力理论首先指出企业所拥有的资源和运用这些资源的能力应当是有价值的和稀有的：方面，没有利用价值的资源不构 —一
企业竞争力评价指标体系是在对大量企业实际经营成果的抽样
的能力。本文采用数理统计法中的因子分析建立企业的竞争力综合调查的基础上形成的。企业经营的共性、对未来最为关注的因素等可评价模型，并依此来分析企业的现实竞争力以及潜在的成长能力及决定指标体系的客观性与公正性的标准。从可持续发展的角度，可持续发展能力。

基于因子分析法的中国省际旅游行业竞争力实证分析

基于因子分析法的中国省际旅游行业竞争力实证分析前言：旅游行业是当前全球性最强的产业之一，也是中国国民经济中增长最快、最有潜力的行业之一。

中国的旅游行业发展潜力巨大，各地区之间也展现出不同的特点和竞争优势。

基于因子分析法，可以对各省际的旅游行业竞争力进行实证分析和比较，为各地方有针对性地提供旅游发展策略和方向。

一、因子分析法的基本原理因子分析法是一种多变量分析方法，是通过将一组相关性高的变量转换为少数几个综合因子来简化数据分析的方法。

因子分析的基本思想是将所有变量的方差分解为若干个因子的方差之和，以确定隐含在数据中的主要成分。

这些因子的组合解释了原始数据的最大部分方差，使得每个因子的变量之间相关性较高，而不同因子之间相关性较低。

二、旅游行业竞争力发展指标选择在本文中，我们选择以下十个指标作为旅游行业竞争力的评价指标：1. 旅游收入总额2. 旅游业从业人员数3. 旅游资源类别数4. 旅游接待人数5. 旅游景点数量6. 旅游消费水平7. 旅游宾馆数8. 旅游交通设施数量9. 旅游宣传投入10. 旅游投资额三、因子分析结果及分析我们利用SPSS统计软件对数据进行因子分析，得到以下四个因子及其解释力：1. 旅游经济发展因子：解释力为48.2%。

该因子主要包括旅游收入总额、旅游业从业人员数、旅游宣传投入、旅游投资额等变量，说明旅游经济发展是影响旅游行业竞争力的重要因素。

2. 旅游资源优势因子：解释力为17.3%。

该因子主要包括旅游资源类别数、旅游景点数量等变量，说明旅游资源优势是影响旅游行业竞争力的重要因素。

3. 旅游接待能力因子：解释力为14.3%。

该因子主要包括旅游接待人数、旅游宾馆数等变量，说明旅游接待能力是影响旅游行业竞争力的重要因素。

4. 旅游基础设施因子：解释力为10.6%。

该因子主要包括旅游交通设施数量等变量，说明旅游基础设施是影响旅游行业竞争力的重要因素。

通过因子分析可以发现，影响中国各省际旅游行业竞争力的最重要因素是旅游经济发展和旅游资源优势，其次是旅游接待能力和旅游基础设施。

基于因子分析的山东省产业竞争力综合评价

价。（见表１）
衰１产业综合评价指标体系
一
为０７５Ｂｒｌｔ ’ｓ形检验的对应的概率为０００，．５，ａｔｅｔ球．０４于显著水平０Ｏ，．５因此适合做因子分析。３２因子分析法的评价结果．根据原始数据的相关系数矩阵，以及各因子解释原有指标变量总方差的情况，采用主成份分析法，从原有指标中提取主要因子。本文根据累计贡献率大于８％以及因子特征值大于１０的原则，提取５主要因子，其累计贡献率达到８．９个２０％，说明因子反映的信息为８．９，信息丢失很少，因子分析结果可信度较高。利用方２０％差最大法进行因子旋转，并以５主因子各自的方差贡献率为权数个计算３个产业的综合得分。（表２８见）
裹２山东省３个产业综合得分８
产业名称化学原料及化学制品制造业农副食品加工业通用设备制造业纺织业交通运输设备制造业非盒属矿物制品业电器机械及器材制造业
．
得分９６８ｌ８２３９６．７７７６７５６６２ｌ５２６４４．８９４
名
次
产业名称石油和天然气开采业纺织服装鞋帽制造业塑料制品业术材加工及木竹藤棕草制品业饮料制造业工艺品及其他制造业皮革、毛皮、羽毛（及其制品业绒）
得分１ｌ８９１５３９１５３７１４２６ｌ．２１６８８３７４６

因子分析模型在企业财务竞争力评价中的应用

（）三财务能力
处的财务竞争地位，分析其和竞争对手的优劣势，发现值得
学习的“ 标杆 ” 企业，从而可以正确地制定财务竞争策略。
一
、
财务竞争力的含义及内容
企业本身是一个以市场需求为导向的营利组织，追逐利润是其本质属性，获取利益才能使企业具有生存和发展的可能，市场竞争要求企业具备优于竞争对手的竞争能力＿ｌＩ。从财务管理角度来讲，财务竞争力是在实现其财务经营目标过程中所表现出来的能力，是该阶段企业的财务战略、务资源、财财务能力、财务执行、财务创新等有机结合所产生的综合实力，是企业竞争力的重要体现。根据以上叙述可以发现财务竞争力包含以下几个内容。
随着我国经济体制改革的不断深人，企业管理以财务管理为核心，已成为企业家和经济界人士的共识。企业想在竞争激烈的经济浪潮中立于不败之地，必须具有强劲的财务竞争力。通过财务竞争力测评，企业可以知道目前其在行业中所
力的不同作用可以分为硬资源和软资源。财务硬资源指的是客观存在的，在一定的技术、经济环境和社会条件下，所有能被企业利用的有形资源，其构成主体是自然资源和传统的财务资源，并充分体现在企业的资产负债表上。财务软资源则是指建立在智力、知识之上的无形的资源。主要包括市场资源、人力资源、知识产权、组织管理资源四个方面。对于企业的财务竞争力而言，软资源更具有优势和重要作用。
一
１Ｏ１一
新程序、新公式、新操作过程、新操作手段、新建议、新措施等，体制方面的新规范、新制度、新模式、新管理等。

因子分析在企业财务能力综合分析与评价中的应用

因子分析在企业财务能力综合分析与评价中的应用【摘要】企业的财务能力对于企业的经营和发展至关重要。

因子分析是一种多元统计方法，可以帮助企业从多个维度评价财务能力。

本文通过对因子分析在企业财务能力综合分析与评价中的应用进行研究，探讨了因子分析模型的构建和优势，以及通过案例分析展示了其在实际场景中的应用效果。

研究发现，因子分析可以更全面地评价企业的财务能力，为企业提供更有针对性的改进建议。

未来的研究可以进一步探讨因子分析在不同行业和不同规模企业中的适用性，并结合其他方法进行深入研究。

因子分析在企业财务能力综合分析与评价中的应用效果显著，可以为企业提供更准确的决策支持。

结论部分将总结研究成果，并展望未来的研究方向。

【关键词】企业财务能力、因子分析、综合分析、评价、模型构建、优势、案例分析、效果、未来研究方向、总结。

1. 引言1.1 背景介绍企业财务能力的评估在企业管理中占据着重要的地位。

通过对企业的财务能力进行评估，可以帮助企业管理者更好地了解企业的财务状况，及时发现存在的问题并采取有效措施加以改进。

在如今竞争激烈的市场环境下，企业需要具备强大的财务能力才能在市场中立于不败之地。

本文将重点研究因子分析在企业财务能力综合分析与评价中的应用。

将介绍企业财务能力的重要性，然后详细探讨因子分析在企业财务能力评价中的应用以及模型构建方法。

接着分析因子分析在企业财务能力综合分析中的优势，并通过实际案例对因子分析的应用效果进行验证。

希望通过本文的研究，可以为企业财务能力的评价提供更科学准确的方法和思路。

1.2 研究意义企业财务能力是企业财务健康状况的重要指标，直接关系到企业的盈利能力、清偿能力、发展潜力等方面。

对企业的财务能力进行综合评价，有助于企业管理者了解企业的财务状况，及时发现问题并采取有效措施进行调整，提高企业的竞争力和持续发展能力。

研究企业财务能力的综合分析与评价具有重要的意义。

利用因子分析技术对企业的财务能力进行评价有助于从多个指标中提取出影响财务能力的关键因素，降低评价指标的维度，更加全面客观地反映企业财务状况。

因子分析在企业绩效评价中的应用指南(Ⅱ)

因子分析在企业绩效评价中的应用指南绩效评价一直是企业管理中非常重要的一环，它可以帮助企业了解自身的运行情况，为未来的发展提供方向。

而因子分析作为一种多变量分析方法，可以帮助企业更全面地评价绩效，发现潜在的问题和改进空间。

本文将介绍因子分析在企业绩效评价中的应用指南。

一、了解因子分析的基本原理首先，我们需要了解因子分析的基本原理。

因子分析是一种通过观察变量间的相关性，将它们归纳到更少的、更有意义的变量中的统计学方法。

它可以帮助我们发现背后的潜在因素，解释变量之间的关系。

在企业绩效评价中，我们可以将各种指标作为观测变量，通过因子分析找到它们之间的内在联系，构建出更具代表性的绩效评价因子。

二、选择合适的观测指标在进行因子分析之前，我们需要选择合适的观测指标。

这些指标应该能够全面地反映企业的绩效，包括财务表现、市场表现、客户满意度、员工满意度、创新能力等多个方面。

选择合适的指标是因子分析成功的关键，只有这样，我们才能找到更为全面和准确地绩效评价因子。

三、进行数据预处理在进行因子分析之前，我们需要对数据进行预处理。

首先，要对数据进行清洗，排除异常值和缺失值，保证数据的稳健性。

其次，需要进行变量间的相关性分析，以及是否符合因子分析的前提条件。

最后，需要对数据进行标准化处理，使得不同变量之间的单位或量纲不同对结果的影响得到消除。

四、选择合适的因子提取方法在因子分析中，有很多种因子提取方法，比如主成分分析、最大方差法、最小残差法等。

在选择因子提取方法时，需要根据实际情况和数据特点进行选择。

一般来说，主成分分析适用于变量之间相关性较强的情况，而最小残差法适用于变量之间相关性较弱的情况。

五、解释和命名因子在进行因子分析后，我们需要对提取的因子进行解释和命名。

这需要结合企业的实际情况和绩效评价的目标来进行。

比如，如果我们将财务表现、市场表现和客户满意度作为观测变量进行因子分析，可能提取出“盈利能力”、“市场竞争力”和“客户满意度”等因子。

利用因子分析法建立企业竞争力评价模型

ｃｍｐｔｎｅａｔｒａａｙｉ；ｍｕｔｃｌｎａｉｙ；ｐｉｃｐｌｏｏｅｔｙｗｏｄ：ｃｒｏａｉｏｅｅｃ；ｆｃｏｎｌｓｓｏｌｉｏｌｅｒｔ — ｉｒｎｉａｍｐｎｎｃ
１
引言
利用因子分析法建立企业竞争力评价模型
张蕊，李恩，田澎
（上海交通大学管理学院，上海２０５）００２摘要：在研究企业竞争力评价时，指标变量间信息的高度重叠和高度相关性，即存在多重共线性，将给统计方法的应用带来许多障碍，致使回归方程参数不准确甚至模型不可用。因子分析是主成分分析的推广和发展。本文运用实证分析将因子分析法引入企业竞争力评价中，通过对解释变量提取彼此无关的主成分，把相关性较强的自变量综合在一起，因子彼此独立，可能取小残差各尽绝对值和大累计方差百分比，使企业竞争力评价模型既克服了共线性的干扰，又能够充分利用原有
ｓｎｈｉｅｓｏｆｅｔｂｉｈｄｍｏｅ．Ｔｈｅｕｔｓｏｈｔｔｉｅｈｄｉａｉｆｉｇｉｈｉｇｔｅｄｍｎｉｎｏｓａｌｅｄ１ｓｅｒｓｌｈｗｓｔａｈｓｍｔｏｓｓｔｓｙｎｎｔｅｆｃｆｏｅｎｅｐｅａｉｔ，ｒｌｂｌｙｔ．ａｔｏｄｌｉｔｒｒｔｂｌｙｅｉｉｔ，ｅｃｍｉａｉ
ｔｅｉａｃｒｃｆｒｇｅｓｏｄｌ．ｗｈｃｅｓｏｓａｌｓｏｔｔｔａｔｏｓｔｖｌａｉｎｏｈｎｃｕａｙｏｅｒｓｉｎｍｏｅｓｉｈｓｔｂｔｃｅｆｓａｉｉｌｍｅｈｄｏｅａｕｔｏｆｓｃｃｒｏａｉｎｃｍｐｔｎｅＴｈｏｇｎｅｐｒｃｌｔｄｏｐｒｔｏｏｅｅｃ．ｒｕｈａｍｉｉａｕｙ，ｆｃｏｎｌｓｓｉｐｌｄｔｈｖｌａｉｎｓａｔｒａａｙｉｓａｐｉｏｔｅｅａｕｔｏｅ

基于因子分析法的我国乳品行业竞争力实证分析

动下，国奶类产量从９８９ｔ加到３７１５万我１．万增８．ｔ乳制品产量由８．，２９万ｔ增加到１１．万ｔ乳品０６８，
术、经验分析和验证手段等还处于开创阶段。本文
遵循评价指标体系选取的科学性、系统性、可行性以
及可比性与可操作性相结合的原则，行业竞争力从构成要素角度出发，结合乳制品产业发展轨迹与实际情况，对影响乳制品行业综合竞争力的众多因子
进行梳理排队，过征询相关专家意见，评价指标通将
２１０２年５月
内蒙古ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ师范大学学报（学社会科学版）哲
Ｊｕｎｌｏｎｅｏｇｌｒｌｉｅｓｔ（ｈｌｓｐｙ８ｏｉｌｃｅｃ）ｏｒａｆＩｎｒＭｎｏｉＮｏｍａｖｒｉＰｉｏｈＬＳｃａｉｎｅａＵｎｙｏＳ
［键词］乳业；业竞争力；指标体系；因子分析关行［中图分类号Ｉ０．Ｆ３７３［献标识码］Ａ文［章编号］０１７２（０２０— ０３０文１０ — ６３２１）３０７ — ４
随着中国经济的快速发展和人们生活水平的普遍提高，民的饮食结构发生了显著变化。乳制居品消费呈现出快速增长趋势，均乳制品消费量不人断提高。中国已成为世界乳制品生产与消费的主要国家之一。据国际乳业联合会（Ｄ）ＩＦ统计，０６年２０中国的奶类产量已超过俄罗斯和巴基斯坦，次于仅印度和美国，世界第３位。据国家统计局统计，居２０－２００００９年，在消费需求拉动和政府产业政策促

因子分析模型在评价企业综合竞争力中的应用

产流动性方面，映资产利用效率，映企业基本反反
３企业竞争力的综合评价
我们选取ＣＥＣＲ数据库２００６年交运设备制造业３上市公司的财务指标数据，４家利用因子分析模型，对基于财务指标的企业竞争力评价体系
差旋转法，对企业综合竞争力进行排序，并在实证分析后，完成对企业综合竞争力的分析与评价．关键词：因子分析；财务指标；企识码：Ａ文章编号：００５４（０８０－１２０１０－８６２０）２０６－＝．４
（，， … ）为Ｘ，，的线性组合．，…
则因子分析模型为：口
ｌ
＋
＋口２
＋
ｅｌ
＋
ｅ２
＝
＋口ｐ
＋ …
＋口
＋ｅｐ
得评价结果很难具有客观合理性．因子分析模而型中各综合因子的权数是根据综合因子的方差贡献率来确定，方差越大的变量越重要，免了人为避的确定权数，少了随意性，大客观合理性．减加
用少数的变量来解释所研究的复杂问题．就是也说，用因子分析技术，以从决定企业竞争能力利可
的多个指标之中提炼出更少的公共因子，助企帮
式中：为第ｉ因子得分．个
２构建反映企业综合竞争力的财务指标体系
内部依赖关系，出控制所有变量的少数公因子，找将每个指标变量表示成公因子的线性组合，以再

浅谈因子分析方法在多指标综合评价中的运用

浅谈因子分析方法在多指标综合评价中的运用因子分析方法是一种统计分析方法，主要用于研究多个变量之间的关系，其基本思想是将多个变量通过线性组合进行综合评价。

因子分析方法在多指标综合评价中的运用，可以帮助我们识别出具有代表性的综合指标，从而简化评价过程，提高评价准确性。

首先，因子分析方法在多指标综合评价中的应用可以帮助我们减少指标冗余。

在评价过程中，可能存在大量指标，但很多指标之间可能存在高度相关性。

通过因子分析，我们可以找到一些潜在因子来代表这些相关性，从而减少指标数量，简化评价模型。

这不仅可以节约评价成本，还可以提高评价效率。

另外，因子分析方法可以帮助我们确定主导因素和评价指标的权重。

在多指标综合评价中，不同指标对于评价结果的贡献是不同的。

通过因子分析，我们可以确定各个因子的权重，并进一步计算出各个指标的权重。

这有助于我们合理地设置各个指标的权重，避免主观随意性，提高评价结果的科学性和客观性。

此外，因子分析方法还可以帮助我们解决指标间的共线性问题。

在多指标综合评价中，指标之间可能存在高度相关性，导致评价结果不准确。

通过因子分析，我们可以将这些相关性较高的指标进行合并，生成新的综合指标，从而避免共线性问题对评价结果的影响。

最后，因子分析方法还可以帮助我们进行评价结果的解释和解读。

通过因子分析，我们可以得到各个因子的得分和权重，从而更好地解释评价结果的形成机制。

这有助于我们深入理解评价对象的特征和潜在问题，为进一步改进和优化提供依据。

总之，因子分析方法在多指标综合评价中的运用可以帮助我们简化评价过程，减少指标冗余，理清指标之间的内在关系，确定主导因素和指标的权重，解决指标共线性问题，以及解释评价结果的形成机制。

因此，合理运用因子分析方法可以提高多指标综合评价的科学性和客观性，为决策提供有效的支持。

因子在企业竞争力评价应用论文

因子分析在企业竞争力评价中的应用【摘要】企业的竞争力是由多个因素决定的，各因素的作用并不相同，所以在众多因子中选择少数的重要因子研究显得非常重要.因子分析法是通过研究多个指标相关矩阵的内部依赖关系，找出控制所有变量的少数公因子，将每个指标变量表示成公因子的线性组合，以再现原始变量与因子之间的相关关系；其目的是寻求变量基本结构，简化观测系统减少变量维数，用少数的变量来解释所研究的复杂问题.也就是说，利用因子分析技术，可以从决定企业竞争能力的多个指标之中提炼出更少的公共因子，帮助企业在有限资源状况下聚焦于主要指标，以更小的成本获得更大的利益.【关键词】因子分析;竞争力1.因子分析的数学模型设x=（x1，x2，…,x p)′是可观察的随机向量，e(x)=μ,d(x)=∑.则因子模型为：x1=μ1+α11f1+α12f2+…+α1m f m+ε1x2=μ2+α21f1+α22f2+…+α2m f m+ε……x p=μp+αp1f1+αp2f2+…+αpm f m+εp用矩阵表示为：x=μ+af+ε.称f1,f2,…,f m为公共因子，是不可观测的变量，它们的系数a称为因子载荷矩阵.εi是特殊因子，是不能被前m个公共因子包含的部分.并且满足：f与ε互不相关.2.因子分析的基本步骤(1）确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析.(2）构造因子变量.(3）利用旋转使得因子变量更具有可解释性.3.寻找数据进行调查a资产负债率、b总资产周转率、c不良资产比率、d现金比率、e营业活动收益质量.反映企业发展能力的财务指标主要有：f净资产收益率、g成本费用利润率、h总资产利润率、i净利润增长率、j每股收益增长率、k 主营业务收入增长率.本着科学性、客观性、可比性、可观察性等原则，整理得到9家同行业的上述指标数据.如下表：4.应用sas软件进行分析通过sas软件对，首先将原始数据标准化，以消除指标之间量纲的不一致和数量级的差异，应用所给指标基本数据进行因子分析得到：相关阵地特征值相邻特征值之差贡献率和累计贡献率eigenvalues of the correlation matrix:total=7 average=1[]eigenvalue[]difference[]proportion[]cumulative1[]4.24694167[]2.99820561[]0.6067[]0.60672[]1.24873606[]0.32867530[]0.1784[]0.78513[]0.92006076[]0.48243269[]0.1314[]0.91654[]0.43762806[]0.32310522[]0.0625[]0.97915[]0.11452284[]0.08309563[]0.0164[]0.99546[]0.03142721[]0.03074381[]0.0045[]0.99997[]0.00068340[][]0.0001[]1.0000因子载荷矩阵a m=3）及每个公共因子解释的方差3 factors will be retained by the nfactor criterionfactor pattern[]factor 1[]factor 2[]factor 3x1[]-0.71486[]0.56377[]0.04685x2[]0.41262[]-0.13442[]0.89228x3[]0.90980[]-0.06538[]-0.17282x4[]0.94509[]0.04758[]-0.17530x5[]-0.83587[]0.46673[]0.04760x6[]0.82563[]0.49705[]-0.13333x7[]-0.68145[]-0.66438[]-0.20263variance explained by each factorfactor 1[]factor 2[]factor 34.2469417[]1.2487361[]0.9200608最终公因子方差（即m=3时各变量的共同度）的估计final communality estimates:total=6.415738x1[]x2[]x3[]x4[]x5[]x6[]x70.83106019[]0.98449184[]0.86188005[]0.92618848[]0.9187 7570[]0.94650567[]0.94683656从上表中可以看出，变量相关系数矩阵的前三个特征值4.247,1.249，0.920，其累计贡献率达到98%，说明前三个主因子综合了原始数据11个指标所能表达的足够的信息.其中各公司的排名为8,6,3,5,4,2,7,1，9.从公共因子f1可以看出，排序前四位的是上海汽车、s,表明这些公司的综合实力强，资本雄厚，利润较大，反映它们巨大的经营和财务规模，经营广泛，整体抗风险能力强；从公共因子f2可以看出，排序前四位的是江淮汽车、上海汽车、航天机电、曙光股份，反映它们较强的营利能力，效率高，且营利现金比很高.5.进行正交旋转我们从因子载荷矩阵表看到未经过旋转的载荷矩阵中，因子变量在许多变量上都有较高的且相近的载荷，那么它的含义就会比较模糊.由于所求的公因子解，其初始因子载荷矩阵并不满足简单结构准则，为此必须对因子载荷矩阵实施旋转变换，使得因子载荷矩阵的每一列各元素的平方按列向0或1两极转化，达到其结构简化的目的.应用sas经过旋转后的旋转后因子载荷矩阵（上表），我们可以更清楚地确定和解释公共因子的实际意义.其中公共因子f1在资产负债率、总资产周转率、不良资产比率、现金比率上有较大的载荷数，说明集中反映了公司的综合财务实力和投入产出情况，是公司主要经营状况的体现，主要概括了与公司财务、经营、营利等规模相关的信息；公共因子f2在营业活动收益质量、f净资产收益率、g 成本费用利润率、h总资产利润率上有较大的载荷数，主要涉及公司的营利能力和营利效率，成为营利能力因子，主要反映了公司股东收益情况；公共因子f3在每股收益、每股净资产上的因子载荷数最大，说明了股东的单股收益情况，反映了股票每股价值.根据f1,f2,f3基本可以了解到公司综合实力，以及公司的股东收益情况.6.评价公共因子排在前面的公司是一些大公司，它们的抗风险能力较大，但投资者的收益相对要小一些.而公共因子f2，f3主要可以归结为公司投资者、股东的收益情况.其排后面的主要是一些相对较小的公司，其收益较高，但相对来说，风险也大一些.这很符合风险和收益对等规律.作为投资者，选择投资的对象，是与投资者自己愿意承受风险而追求高收益，或追求相对较低的收益而接受相对风险的心态、意愿以及实力有关.综合因子的排名次序相对来说，规模较大的公司排在前面起决定性作用.在我国目前股票市场发展阶段，对于规模较大的公司就拥有较强的风险抵御能力，相对于我国目前股票市场上的投机行为较为严重，规避风险当然是投资者的首选目标.因此上市公司规模因素起决定性作用也就理所当然的了.【参考文献】［1］高惠璇.应用多元统计分析［m］.北京：北京大学出版社，2007.［2］李钢.财务指标对企业竞争力影响的实证分析［期刊论文］.管理科学，2004(2).［3］耿云江，李倩.因子分析模型在评价企业综合竞争力中的应用［期刊论文］.辽宁大学学报（自然科学版），2008(2).［4］郭鹏飞，杨朝军.中国上市公司财务比率行业差异实证研究.2003(3).［5］马庆国.应用统计学:数理统计方法、数据获取与spss应用.2005.。

论因子分析在工业行业经济效益综合评价中的应用

关键词：济效益；价方法；经评因子分析中图分类号：２２Ｆ２文献标识码：Ａ文章编号：６２３９（０８０—０００１７ —１８２０）３０２—１标均来自２００６年江苏省统计年签，苏省９工业样本在江２个各指标下的取值见表１因子分析采用ＳＳ。ＰＳ软件。表１江苏省工业行业主要经济效益指标（０５年）２０
维普资讯
现代商贸工业第２Ｏ卷第３期
ＭｏｅｎＢｓｅｓｒｄｎｕｔｄｒｕｉｓＴａｅＩｄｓｙｎｒ２００８年３月
论因子分析在工业行业
经济效益综合评价中的应用
评价。
农副食品加工业
食品制造业
饮料制造业纺织业
３７６．９４４２２１７４９．２．８１０．８７８．６１ｌ５２８６３８１．８
６２６．９７３０６３４９．３７Ｏ３．Ｏ５１２８．５８０７６６３１．２
５２６．６３０２８２３１７３５４１．６．０８２．７．９１４３．７．Ｏ１７９６７６．９．９３６８５１９．１．２２７．０３４２７．５５５６８７Ｏ１．２４３６．０．８３２９６￣８４４４９３．５３６３９．６ｌ８２９．０．２．１

如何正确运用因子分析法进行综合评价

的估计方法有很多，主成分法是其中最为普遍的方法：
= 设原始变量 < 4（的协方差阵为%<! ， <#， 777， </ ）
%!& %#& 7 7 7 & %/ > " 为 % 的特征根， %3 代表第 3 个主成分的
/ / 33 3
方差，且总方差
%$ 4 % % 34! 34!
?!， ?# 7 7 7 ， ?/ 为对应的标准正
4
贡献率占公共因子总方差贡献率的比重，即 #& ( $&
%$ 。
5 5(#
二、应用因子分析法进行综合评价应注意的问题
#, 原始指标是否需要转换处理若原始指标的量纲或经济意义不同，将原始指标直接求得综合得分，将很难给予一个合理的经济解释6 若原始指标变量数量级差异较大，则变量值大的对综合指标 . 公共因子 / 的影响也大。例如 3 同样是反映生产能力的产值指标，采用以元为单位和采用以万元为单位，其方差显然是完全不同的。经济意义不变，但以元为单位的产值指标不仅会增加评价指标体系中变量的总方差，也会增加该指标在总方差中的比重，从而增大它在评价指标体系中的作用。因此，在运用因子分析法时，通常需要对原始指标进行无量纲化处理。对原始指标进行无量纲化处理的方法有很多种，如标准化、均值化或极差正规化。由于标准化处理会保持原始指标数值的相对稳定性，在进行因子运算时会带来许多便捷，如原始指标经过标准化后协方差阵 % 就是相关系数矩阵，并且在因子得分和综合得分上意义明确、容易理解，因此是最普遍的做法。标准化的公式为： "&’ 8 ) "’ . & ( #3 +3 , , ,3 <6 ’ ( #3 +3 , , , - / "7&’ ( ’9:;（ "’ ） ) 其中：分别表示第 ’ 个变量的平均值和标 "’ 和 ’ 9:;（ "’ ） 7 7 ( ) 3 9:;（ ( #。准差，则 =（对于含有 - 个指标的评价体 "’ ） "’ ）

基于因子分析法的企业竞争力评价

为了众多研究的热点。（）三企业竞争力评价方法及其选择企业竞争力的价方法众多，主要分为定性方法和定量方法。定性评价方法往往依赖于评价者的知识、经验、判断，其主要的评价方式为观察、分析、归纳、描述等。论文中常见的定性评价方法有ＳＴ法。ＷＯ定量分析方法受益于计算机技术的发展
【键词】企业竞争力；关指标体系；因子分析【中图分类号】＇０［７【２文献标识码】【Ａ文章编号】０４２６（０２０－２２０１０～７８２１）９００—３
对企业竞争力建立评价体系，以为这些企业分析企业竞且认为能力的差异是企业持久竞争优势的源泉。可企业能力理论争力差异提供参考，从而有利于决策，也可以为企业竞争力评出现了几个有影响力的理论分支，包括核心能力理论、组织能价的细分行业运用提供一种参考模式。力理论、流程能力理论，中，其核心能力理论的影响力最大，成
和学科的完善，已经呈现出了多样性、复杂性、学科交叉性等特点，主要有综合指标法、层次分析法、因子分析法、糊综合评模价法、灰色多层次综合评价法、据包络法等。数
本文采用的是因子分析法。采用此分析方法是因为它能够通过研究众多的变量之间内部依赖相关关系，到这些数据基找本的结构，并且用少数的几个被称为公因子的变量，来表示基本的数据结构，这些少数的公因子能反映原来众多的变量所代

基于因子分析的我国外贸竞争力综合评价及提升研究

一
Ｕ＝、（ｌ２ …，ｊｌ２ …，）ｉｊａ／。ｉ，，ｍ；，，Ｐ＝＝
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、
因子分析的基本原理及指标体系的构建
（）一因子分析的基本原理在众多的综合评价方法中，因子分析方法是一种对外贸竞争力综合评价的有效研究方法。因子分析的基本思想是，用利空间降维的原理，在具有复杂关系的时间序列多因子变量中，通过数据的标准化处理和数学变换，缩析取出公因子，以浓并之来描述和代替原始变量，以反映和解释原始变量之间的复杂
立步骤为：（）１计算相关矩阵。即计算全部原始变量数据的相关系数矩阵。（）２确定公因子数。选择特征值大于等于１的特征值个数Ｐ为公共因子数，或者根据特征值累计贡献率大于等于８５％来确定公共因子数Ｐ。（）３计算初始因子矩阵ｕ（ｍ＝Ｕ）ＸＰ和公共因子方差，其中：
改革开放以来，国对外贸易取得了巨大成就，我已成为世界贸易大国，促进了我国经济与世界经济向前发展。然而，我国还不是世界贸易强国，贸竞争力仍然较弱。由于国际金融危外机爆发，界经济发展受其冲击而减速，世国际贸易保护主义有所抬头，贸易摩擦将会增多，贸易环境变化将会更加不利，国我面临更加严峻的国际贸易竞争形势。随着我国经济快速发展，我国土地、劳动力等生产要素成本也在逐步提高，统的比较传优势将会逐渐减弱，这无疑会影响我国外贸规模的进一步扩大。因此，通过技术和制度创新，实现产业结构升级，高出口提商品的质量和竞争力势在必行。那么，国出口商品的竞争力我状况如何？国内已有一些学者对此进行了分析研究，程春梅（００认为中国出口产品在国际市场上竞争力仍然很弱，具２０）较有竞争力的劳动密集型产品正面临着严峻的挑战，而附加值高的技术或资金密集型产品的竞争力则处于劣势。屈小博，学霍喜（０７认为我国农产品出口贸易结构基本反映了我国农业２０）资源的禀赋和比较优势特征，整体竞争力较弱，但处于低竞争劣势；宋成全（０４从我国迈向贸易强国的战略高度对我国外２０）贸竞争力的相关因素进行了技术分析。本文运用因子分析方法对我国外贸竞争力进行综合分析和评价，旨在弄清我国外贸竞争力的整体水平，为进一步探寻外贸竞争力的提升对策提供实证依据。

因子分析在企业绩效评价中的应用指南

因子分析在企业绩效评价中的应用指南企业绩效评价一直是管理者们关注的焦点之一。

有效的绩效评价可以帮助企业更好地了解自身的发展状况，发现问题并加以改进，从而提高竞争力。

而因子分析作为一种多变量统计分析方法，可以在企业绩效评价中发挥重要作用。

本文将探讨因子分析在企业绩效评价中的应用指南。

一、因子分析的基本原理首先，我们需要了解因子分析的基本原理。

因子分析是一种通过变量之间的相关关系来识别共同因素的统计方法。

在企业绩效评价中，我们通常会收集一系列指标来衡量企业的绩效，例如营业收入、利润率、市场份额等。

这些指标之间存在着一定的相关性，因子分析可以帮助我们找到这些指标背后的共同因素，从而更全面地评价企业的绩效。

二、确定评价指标在进行因子分析之前，我们需要明确企业绩效评价的指标。

这些指标应该具有代表性，能够全面反映企业的绩效情况。

同时，指标之间应该存在一定的相关性，这样才能够进行因子分析。

在确定指标时，可以参考行业标准或者是参照相关研究成果，确保指标的科学性和可靠性。

三、数据收集和整理在开始因子分析之前，我们需要进行数据的收集和整理工作。

这包括对所选指标的数据进行收集和整理，确保数据的准确性和完整性。

对于缺失数据或异常数据，需要进行处理和修正，以确保数据的可靠性。

四、因子提取和旋转在进行因子分析时，首先需要进行因子提取。

因子提取是通过数学方法，将原始的多个指标转化为少数几个共同因素。

常用的因子提取方法包括主成分分析法和最大方差法。

在因子提取之后，还需要进行因子旋转，以便更好地解释因子的含义和解释力。

五、因子得分计算完成因子提取和旋转之后，我们需要计算每个因子的得分。

因子得分是通过对原始指标进行加权得到的，可以反映每个因子在企业绩效中的重要程度。

同时，得分还可以帮助我们比较不同企业之间的绩效情况，从而更好地指导管理决策。

六、因子分析结果的解释和应用最后，我们需要对因子分析的结果进行解释和应用。

通过因子分析，我们可以得到不同因子的得分和权重，从而更全面地评价企业的绩效。

因子分析在上市公司分行业绩效评价中的应用

一
、
比性、科学性、实用性和数据易于获取的指标设计原则，市公上司的盈利能力可用每股收益（）销售净利率（、元、％）销售毛利率（和资产净利率（４个指标来评价，成长能力可用每％）％）而股收益增长率（、％）主营业务收入增长率（和主营业务利润％）增长率（３个指标来评价。为方便起见，ｘ、２Ｘ、４Ｘ、％）用。，ｘ、５Ｘ３、Ｘ７分别表示每股收益、销售净利率等７个指标。上述７个指标的数据可以从上市公司的半年报、年报或财务报表中获取。表１是我国上市公司２００４年上半年报各行业的盈利能力和成长能力数据一览表。
５
６７
０２１４０１９０６８４７眦
１５２５０９５３
采掘
化工
ｌ４０５
４３７
３３２９
２１３８
黑色金鹿有色金属建筑建材００９５１４０
２８３９２５５１５０４
维普资讯
因子分析在上市公司分行业绩效评价中的应用
姜灵敏
（东外语外贸大学信息学院，东广州５０２）广广１４０
【摘要】文章构建了上市公司分行业绩效评价指标体系，以２０并０４年上半年报的数据为依据进行了实证分析，
５５２５４７ｌ７２１９．６
２２９４９００
（）载荷矩阵旋转二因子表３ＳＳ是ＰＳ输出的因子载荷矩阵和旋转后的因子载荷矩阵。

我国工业行业综合竞争力影响因素分析——基于因子分析法

评价，并对各行业进行聚类分析，得出结论，两类行业在生产规模和经济效益方面存在较大差异。生产规模和财务状况是影响行业综合竞争力的主要因素。
１．关于工业行业综合竞争力评价的影响因素分析
变成均值为０、方差为１的标准化变量，即进行标准化变换。
３９
理论与方法
ＭＡＲＫＥＴＩＮＧＲＥＳＥＡＲＣＨ
第三公共因子：一０．３９ＺＸｌ一０．１９５ＺＸ２＋０．１０１ＺＸ３＋
０．１８８ｚＸ‘ ＋０．１５８ＺＸ￣０．１４４ＺＸ内．０３４ＺＸ７＋０．７４７ＺＸｒ０．１６３ＺＸ９
计算各种指标间相关系数矩阵，利用因子分析方法将相关性较强的几个变量归为同一类，每一类变量就成为一个因
子，以较少的几个因子反映原始资料的大部分信息。根据ＫｂｌＯ样本测度，ＫＭＯ＝０．７６５，０．７＜ＫＭＯ＜０．８适合作因子分析。（１）建立行业综合实力评价因子分析模型对我国规模以上工业企业所属的３９个行业的９个指标
首先对逆指标资产负债率进行正向化处理，用１００％减资
产负债率，即：资产负债率正向化指标＝１００％一资产负债率对指标进行无量纲处理，对数据进行标准化。就是把变量
根据四个因子所对应的方差贡献率及累计方差贡献率，
计算综合因子得分：

因子分析在我国钢铁上市公司竞争力评价中的应用

Ｏ本文即是笔者根据２００７年中国钢铁企业上市公司年值为４。具体的处理公式为：一１ｌ一口／Ｉ报，过选取ｌ个反映上市钢铁企业竞争力水平的财务指通１其中，ｑ适度值。ａ为标并进行因子量化打分，而对我国３从９家钢铁企业的竞争（）所有指标实施无量纲化处理。公式为；２对力水平予以排名并得出了相关结论，期为相关决策部门以
．行业的持续、稳定发展。因此，过对我国钢铁企业上市公３２数据的预处理通将适度指标转化为正指标。根据上市公司的一般要求司竞争力的综合评价，而找到消除当前弊病的有效方法进和冶金行业的特点，流动比率适度值取２资产负债率适度，的研究迫在眉睫。
提供一些参考。
一（Ｙ一）
２竞争力评价指标体系的构建
影响企业竞争力强弱的因素就在于企业的资源以及企
业有效配置资源的能力。资源包括企业内外部两个方面，
其中，该指标的均值。为为该指标的标准差。为表述简洁。标准化后的指标仍记为Ｘ１～Ｘ１。１
子分析模型，我国３对９家钢铁行业上市公司的竞争力水平予以排名并得出了相关结论，此为相关决策者提供可实践操据
作的建议。