多元统计分析案例ppt课件
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《多元统计分析》课件
采用L1正则化，通过惩罚项来选择最重要 的自变量，实现特征选择和模型简化。
比较
应用场景
岭回归适用于所有自变量都对因变量有影 响的情况，而套索回归更适用于特征选择 和模型压缩。
适用于数据集较大、自变量之间存在多重 共线性的情况，如生物信息学数据分析、 市场细分等。
主成分回归与偏最小二乘回归
主成分回归
适用于自变量之间存在多重 共线性的情况，同时要求高 预测精度，如金融市场预测 、化学计量学等。
06 多元数据的典型相关分析
典型相关分析的基本思想
01
典型相关分析是一种研究多个 随机变量之间相关性的多元统 计分析方法。
02
它通过寻找一对或多个线性组 合，使得这些线性组合之间的 相关性达到最大或最小，从而 揭示多个变量之间的关系。
原理
基于最小二乘法原理，通过最小化预 测值与实际值之间的平方误差来估计 回归系数。
应用场景
适用于因变量与自变量之间存在线性 关系的情况，如预测房价、股票价格 等。
注意事项
需对自变量进行筛选和多重共线性诊 断，以避免模型的不稳定性和误差。
岭回归与套索回归
岭回归
套索回归
是一种用于解决多重共线性的回归方法， 通过引入一个小的正则化项来稳定系数估 计。
层次聚类
01
步骤
02
1. 将每个数据点视为一个独立的集群。
2. 计算任意两个集群之间的距离或相似度。
03
层次聚类
01 3. 将最相近的两个集群合并为一个新的集群。 02 4. 重复步骤2和3，直到满足终止条件（如达到预
设的集群数量或最大距离阈值）。
03 应用：适用于探索性数据分析，帮助研究者了解 数据的分布和结构。
《应用多元统计分析》课件
介绍常用的多元统计模型和技术，如 线性回归、集与处理
介绍数据采集的方法和技术，以及如何对采集到的数据进行处理和整理。
缺失值处理
探讨处理数据中出现的缺失值的方法和策略，确保分析结果的准确性。
异常值检测与处理
介绍异常值的概念和检测方法，并提供处理异常值的实践指南。
学习目标和预期结果
明确学员的学习目标和预期结果，为学习过程提供指导和动力。
多元统计分析方法
1
目的和应用领域
2
探讨多元统计分析方法的目的和实际
应用领域，帮助学员理解其实际意义。
3
不同类型的多元统计分析方法
介绍多元统计分析方法的分类和不同 类型，包括主成分分析、因子分析、 聚类分析等。
常用的多元统计模型和技术
详细讲解多元统计分析结果的统计和分析方 法，帮助学员理解结果的含义和解读方式。
报告撰写与演示技巧
提供撰写数据分析报告和演示的技巧和方法， 以便学员能够清晰地传达分析结果。
《应用多元统计分析》 PPT课件
本课程旨在介绍多元统计分析的应用方法和技术，帮助学员掌握数据准备、 多元统计分析实践和结果解读等关键环节，进一步提升数据分析能力。
课程介绍
课程背景和目标
探索多元统计分析方法的应用领域和优势，了解在不同场景下的使用情况。
授课内容概览
介绍多元统计分析的主要内容和技术，帮助学员建立整体的学习框架。
多元统计分析实践
1
主要分析技术与方法
2
深入介绍多元统计分析的主要技术和
方法，如聚类分析、判别分析和因子
分析等。
3
数据分析流程
介绍多元统计分析的常见流程和步骤， 帮助学员掌握分析的整体框架。
案例研究与应用举例
介绍数据采集的方法和技术，以及如何对采集到的数据进行处理和整理。
缺失值处理
探讨处理数据中出现的缺失值的方法和策略，确保分析结果的准确性。
异常值检测与处理
介绍异常值的概念和检测方法，并提供处理异常值的实践指南。
学习目标和预期结果
明确学员的学习目标和预期结果，为学习过程提供指导和动力。
多元统计分析方法
1
目的和应用领域
2
探讨多元统计分析方法的目的和实际
应用领域，帮助学员理解其实际意义。
3
不同类型的多元统计分析方法
介绍多元统计分析方法的分类和不同 类型，包括主成分分析、因子分析、 聚类分析等。
常用的多元统计模型和技术
详细讲解多元统计分析结果的统计和分析方 法，帮助学员理解结果的含义和解读方式。
报告撰写与演示技巧
提供撰写数据分析报告和演示的技巧和方法， 以便学员能够清晰地传达分析结果。
《应用多元统计分析》 PPT课件
本课程旨在介绍多元统计分析的应用方法和技术，帮助学员掌握数据准备、 多元统计分析实践和结果解读等关键环节，进一步提升数据分析能力。
课程介绍
课程背景和目标
探索多元统计分析方法的应用领域和优势，了解在不同场景下的使用情况。
授课内容概览
介绍多元统计分析的主要内容和技术，帮助学员建立整体的学习框架。
多元统计分析实践
1
主要分析技术与方法
2
深入介绍多元统计分析的主要技术和
方法，如聚类分析、判别分析和因子
分析等。
3
数据分析流程
介绍多元统计分析的常见流程和步骤， 帮助学员掌握分析的整体框架。
案例研究与应用举例
多元统计分析PPt-第一节
7
《多元统计》
考核方法
考核方法
1.出勤率及课堂表现，占10％；
2.课程论文(实验)，占40％；
3. 期末考试，占50％。
8
第一章
§1.1 引 言
绪
论
在实际问题中，很多随机现象涉及到 的变量不止一个，而经常是多个变量，而 且这些变量间又存在一定的联系。我们常 常需要处理多个变量的观测数据。例如考 察学生的学习情况时，就需了解学生在几 个主要科目的考试成绩。 下表给出从中学某年级随机抽取的12 名学生中5门主要课程期末考试成绩。
19
第一章
§1分析的的发展历史
二十世纪50年代中期,随着电子计算机的出 现和发展,使得多元统计分析在地质、气象、医 学、社会学等方面得到广泛的应用.60年代通过 应用和实践又完善和发展了理论,由于新理论、 新方法的不断出现又促使它的应用范围更加扩 大.多元统计的方法在我国至70年代初期才受到 各个领域的极大关注,近30多年来我国在多元统 计方法的理论研究和应用上也取得了很多显著 成绩,有些研究工作已达到国际水平,并已形成 一支科技队伍,活跃在各条战线上.
11
第一章
§1.1
绪
论
引言--多元分析的研究 对象和内容
由于大量实际问题都涉及到多个变量，这 些变量又是随机变化，如学生的学习成绩随着 被抽取学生的不同成绩也有变化（我们往往需 要依据它们来推断全年级的学习情况）。所以 要讨论多维随机向量的统计规律性。
多元统计分析就是讨论多维随机向 量的理论和统计方法的总称。
17
第一章
§1.1
绪
论
引言--多元分析的研究 对象和内容
４.多元数据的统计推断
参数估计和假设检验问题.特别是多元正态分 布的均值向量和协差阵的估计和假设检验等问 题。
《多元统计》
考核方法
考核方法
1.出勤率及课堂表现，占10％；
2.课程论文(实验)，占40％；
3. 期末考试，占50％。
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第一章
§1.1 引 言
绪
论
在实际问题中，很多随机现象涉及到 的变量不止一个，而经常是多个变量，而 且这些变量间又存在一定的联系。我们常 常需要处理多个变量的观测数据。例如考 察学生的学习情况时，就需了解学生在几 个主要科目的考试成绩。 下表给出从中学某年级随机抽取的12 名学生中5门主要课程期末考试成绩。
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第一章
§1分析的的发展历史
二十世纪50年代中期,随着电子计算机的出 现和发展,使得多元统计分析在地质、气象、医 学、社会学等方面得到广泛的应用.60年代通过 应用和实践又完善和发展了理论,由于新理论、 新方法的不断出现又促使它的应用范围更加扩 大.多元统计的方法在我国至70年代初期才受到 各个领域的极大关注,近30多年来我国在多元统 计方法的理论研究和应用上也取得了很多显著 成绩,有些研究工作已达到国际水平,并已形成 一支科技队伍,活跃在各条战线上.
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第一章
§1.1
绪
论
引言--多元分析的研究 对象和内容
由于大量实际问题都涉及到多个变量，这 些变量又是随机变化，如学生的学习成绩随着 被抽取学生的不同成绩也有变化（我们往往需 要依据它们来推断全年级的学习情况）。所以 要讨论多维随机向量的统计规律性。
多元统计分析就是讨论多维随机向 量的理论和统计方法的总称。
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第一章
§1.1
绪
论
引言--多元分析的研究 对象和内容
４.多元数据的统计推断
参数估计和假设检验问题.特别是多元正态分 布的均值向量和协差阵的估计和假设检验等问 题。
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17
#预转化后物种数据k-均值划分
# **************************** spe.kmeans <- kmeans(spe.norm, centers=4, nstart=100) spe.kmeans
#注意：即使给定的nstart相同，每次运行上述命令，所产生的结果也不一定 #完全相同，因为每次运算设定的初始结构是随机的。 # 如果不知道多多少组，怎么办，下面SSI 图帮助你
spe.ch.ward$height <- sqrt(spe.ch.ward$height) plot(spe.ch.ward)
16
非层次聚类
• 非层次聚类（non-hierarchical clustering）是对一组对象进行简单分组的方 法，也可以表述为：在p维空间内有n个对象（点），将n个对象分为k组（ 或称为聚类簇），分组的依据是尽量使组内的对象之间比组间对象之间的 相似度更高。此时用户需要自己决定分组的数量k。非层次聚类的算法首先 需要有个初始的结构，即首先将所有对象任意分为k组，然后在初始结构的 基础上进行不断替换迭代，以达到最优化的分组结果。初始结构的设定可 以依据某种理论，但大多数情况下是随机分配。通常是设定不同的初始结 构，然后通过大量的迭代以找到最佳的解决方案。
13
14
Ward最小方差聚类
15
# 计算Ward最小方差聚类 # *********************** par(mfrow=c(2,1)) spe.ch.ward <- hclust(spe.ch, method="ward") plot(spe.ch.ward)
#使用距离平方造成此聚类树上半部分过于膨胀。为了使聚类树比例看起来 #更协调而不影响结构，可以使用当前融合水平的平方根重新绘图
#预转化后物种数据k-均值划分
# **************************** spe.kmeans <- kmeans(spe.norm, centers=4, nstart=100) spe.kmeans
#注意：即使给定的nstart相同，每次运行上述命令，所产生的结果也不一定 #完全相同，因为每次运算设定的初始结构是随机的。 # 如果不知道多多少组，怎么办，下面SSI 图帮助你
spe.ch.ward$height <- sqrt(spe.ch.ward$height) plot(spe.ch.ward)
16
非层次聚类
• 非层次聚类（non-hierarchical clustering）是对一组对象进行简单分组的方 法，也可以表述为：在p维空间内有n个对象（点），将n个对象分为k组（ 或称为聚类簇），分组的依据是尽量使组内的对象之间比组间对象之间的 相似度更高。此时用户需要自己决定分组的数量k。非层次聚类的算法首先 需要有个初始的结构，即首先将所有对象任意分为k组，然后在初始结构的 基础上进行不断替换迭代，以达到最优化的分组结果。初始结构的设定可 以依据某种理论，但大多数情况下是随机分配。通常是设定不同的初始结 构，然后通过大量的迭代以找到最佳的解决方案。
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14
Ward最小方差聚类
15
# 计算Ward最小方差聚类 # *********************** par(mfrow=c(2,1)) spe.ch.ward <- hclust(spe.ch, method="ward") plot(spe.ch.ward)
#使用距离平方造成此聚类树上半部分过于膨胀。为了使聚类树比例看起来 #更协调而不影响结构，可以使用当前融合水平的平方根重新绘图
《多元统计分析2》ppt课件
元素之间亲疏关系的统计量，然后根据这种 统计量把元素分成假设干类。常用的聚类统 计量有间隔 系数和相似系数２类。间隔 系数
一般用于对样品分类，而相似系数一般用于 对变量聚类。间隔 的定义很多，如极端间隔 、 明考斯基间隔 、欧氏间隔 、切比雪夫间隔 等。
相似系数有相关系数、夹角余弦、列联络数 等。
用VARCLUS过程实现变量聚类分析
┌ Z1=b11x1+b12x2+…+b1mxm │ Z2=b21x1+b22x2+…+b2mxm │…………………………… └ Zm=bm1x1+bm2x2+…+bmmxm
〔2〕
┌ Z1=c11x1+c12x2+…+c1mxm │ Z2=c21x1+c22x2+…+c2mxm 〔3〕 │ …………………………… └ Zm=cm1x1+cm2x2+…+cmmxm
２．旋转后的因子模型
xi=∑bijGj+CiUi 〔i=1，2，…，m；j=1，2，…，p；p<m〕
３．因子得分模型
Gj=∑dijxi 〔i=1，2，…，m；j=1，2，…，p； p<m〕。
第３章 对应分析
第１节 方法的概述
主成分分析、因子分析、变量聚类分析 都是研究变量之间的互相关系。有时，在某 些实际问题中，既要研究变量之间的关系、 还要研究样品之间的关系。不仅如此，人们 往往还希望能在同一个直角坐标系内同时表 达出变量与样品两者之间的互相关系。实现 这一目的的方法，称为对应分析。
因子分析〔Factor Analysis〕就是要找出 某个问题中可直接测量的、具有一定相关性 的诸指标，如何受少数几个在专业上有意义， 又可直接测量到，且相对独立的因子支配的 规律，从而可用诸指标的测定值来间接确定 诸因子的状态。
一般用于对样品分类，而相似系数一般用于 对变量聚类。间隔 的定义很多，如极端间隔 、 明考斯基间隔 、欧氏间隔 、切比雪夫间隔 等。
相似系数有相关系数、夹角余弦、列联络数 等。
用VARCLUS过程实现变量聚类分析
┌ Z1=b11x1+b12x2+…+b1mxm │ Z2=b21x1+b22x2+…+b2mxm │…………………………… └ Zm=bm1x1+bm2x2+…+bmmxm
〔2〕
┌ Z1=c11x1+c12x2+…+c1mxm │ Z2=c21x1+c22x2+…+c2mxm 〔3〕 │ …………………………… └ Zm=cm1x1+cm2x2+…+cmmxm
２．旋转后的因子模型
xi=∑bijGj+CiUi 〔i=1，2，…，m；j=1，2，…，p；p<m〕
３．因子得分模型
Gj=∑dijxi 〔i=1，2，…，m；j=1，2，…，p； p<m〕。
第３章 对应分析
第１节 方法的概述
主成分分析、因子分析、变量聚类分析 都是研究变量之间的互相关系。有时，在某 些实际问题中，既要研究变量之间的关系、 还要研究样品之间的关系。不仅如此，人们 往往还希望能在同一个直角坐标系内同时表 达出变量与样品两者之间的互相关系。实现 这一目的的方法，称为对应分析。
因子分析〔Factor Analysis〕就是要找出 某个问题中可直接测量的、具有一定相关性 的诸指标，如何受少数几个在专业上有意义， 又可直接测量到，且相对独立的因子支配的 规律，从而可用诸指标的测定值来间接确定 诸因子的状态。
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dij xik x jk
k 1
❖ 当各变量的单位不同或测量值范围相差很大时，应
先对各变量的数据作标准化处理。最常用的标准化
处理是，令
xi*j
xij
xj s jj
,
i 1, 2,
, n,
j 1, 2,
,p
变其量中的xj样 本1n i均n1 x值ij 和和样s jj 本 n方1差1 i。n1 xij xj
则可求得第一主成分为
y1 t11x1 t21x2 t p1xp t1x
它的方差具有最大值 1 。
❖ 如果第一主成分所含信息不够多，还不足以代表原 始的 p 个变量，则需考虑再使用一个综合变
量 y2 a2x ，为使 y2所含的信息与y1 不重叠，应要求
Cov y1, y2 0
我们在此条件和约束条件 a2a2 1 下寻求向量a2 ，使
❖ 主成分分析的目的就是为了减少变量的个数，因而 一般是不会使用所有 p个主成分的，忽略一些带有
较小方差的主成分将不会给总方差带来大的影响。
❖ 前 m个主成分的贡献率之和
称为主成分 y1, y2,
m
p
i i
i 1
i 1
, ym 的累计贡献率，它表明
y1, y2, , ym解释 x1, x2, , xp的能力。
动态聚类法
❖ 动态聚类法的基本思想是，选择一批凝聚点或给出 一个初始的分类，让样品按某种原则向凝聚点凝聚， 对凝聚点进行不断的修改或迭代，直至分类比较合 理或迭代稳定为止。类的个数k可以事先指定，也可 以在聚类过程中确定。选择初始凝聚点(或给出初始 分类)的一种简单方法是采用随机抽选(或随机分割) 样品的方法。
最短距离法
❖ 定义类与类之间的距离为两类最近样品间的距离， 即
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• F4 = - 0.3137X1 + 0.0585X2 + 0.174X3 -0.1678X4 - 0.1814X5 + 1.3878X6 - 0.3489X7 -0.3184X8+ 0.2026X9
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14
• 根据表2 中各主成分因子的贡献率, 可以得到制造 业上市公司的财务预警模型:
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7
三、模型构建和检验
• ( 一) 主成分分析预警模型构建 • 为消除不同量纲的影响, 在进行主成分分析
之前, 首先根据标准化公式对估计样本组60 家公司的财务指标原始数据进行标准化处 理。为检验标准化后的数据是否适宜进行 主成分分析, 进行KMO 统计量与Bartlett 球 形检验, 结果如表1 所示。
0.3554X5 - 0.101X6 - 0.0404X7 + 0.1193X8 -0.1947X9 • F4 = - 0.5294X1 - 0.1621X2 + 0.2495X3 +0.3873X4 +
0.0736X5 + 1.0878X6 - 0.3489X7 -0.3184X8+ 0.2026X9 • 此模型的判别分割点: 0.022
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8
• 表1 表明,KMO> 0.5, Bartlett 检验统计量对应的显 著性概率为0.000, 适宜进行因子分析
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9
我们运用SPSS 对估计样本组ST 前1 年的标准化数 据进行主成分分析, 计算各主成分的特征值和贡献率 , 结果如表2 所示
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10
Hale Waihona Puke 本文取包含原指标信息含量( 累计贡献 率) 95.53% 的前4 个主成分。经方差最 大化旋转后的4 个主成分的贡献率分别 为45.94%、29.17%、11.15%和9.27% 。4 个主成分因子的因子载荷矩阵如表3 所示
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14
• 根据表2 中各主成分因子的贡献率, 可以得到制造 业上市公司的财务预警模型:
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7
三、模型构建和检验
• ( 一) 主成分分析预警模型构建 • 为消除不同量纲的影响, 在进行主成分分析
之前, 首先根据标准化公式对估计样本组60 家公司的财务指标原始数据进行标准化处 理。为检验标准化后的数据是否适宜进行 主成分分析, 进行KMO 统计量与Bartlett 球 形检验, 结果如表1 所示。
0.3554X5 - 0.101X6 - 0.0404X7 + 0.1193X8 -0.1947X9 • F4 = - 0.5294X1 - 0.1621X2 + 0.2495X3 +0.3873X4 +
0.0736X5 + 1.0878X6 - 0.3489X7 -0.3184X8+ 0.2026X9 • 此模型的判别分割点: 0.022
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8
• 表1 表明,KMO> 0.5, Bartlett 检验统计量对应的显 著性概率为0.000, 适宜进行因子分析
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9
我们运用SPSS 对估计样本组ST 前1 年的标准化数 据进行主成分分析, 计算各主成分的特征值和贡献率 , 结果如表2 所示
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10
Hale Waihona Puke 本文取包含原指标信息含量( 累计贡献 率) 95.53% 的前4 个主成分。经方差最 大化旋转后的4 个主成分的贡献率分别 为45.94%、29.17%、11.15%和9.27% 。4 个主成分因子的因子载荷矩阵如表3 所示
多元统计典型相关分析PPT文档共55页
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事，无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。—的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
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根据因子得分系数矩阵表( 见表4)
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可得到主成分( 用F 表示) 关于财务指 标的线性表达式:
• F0+1.0=0.11039.172XX9594-4X10-.207.2163X562X+2-00..31697586XX73++0.01.139748X74X+8 • F002..=2112044.880XX8595+5X01+.002.54X1674-X20+.109.7510X371X-3+0.01.638923X98X4- • F0+3.04.=5182-X5540X.+81+4050.11.X0111889-9XX509.-0007.81X502 2-X60.+1509.32X6335-X7 • F004..13=6178-84XX048.+3-1030.7.2X1081216+4XX905.0+5815.X382 7+8X06.1-740X.33 4-89X7 -
计算各上市公司的预警分布值, 并按Z 值由大到 小进行排序。 • 在保证判别分类错误最小的前提下, 确定判别分 割点在0.03099 和0.01139 之间。本文取二者的 平均值0.02119 作为判别分割点, Z 值大于 0.02119判定为非ST 类公司, 否则为ST 类公司。
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二、研究设计
• ( 一) 研究样本选取 • 本文选取我国A 股制造业上市公司2006 年和2007
年新增的46 家ST 公司( 剔除非财务状况引起的 ST 公司) 作为研究样本, 并按照1: 1 的比例选 取相同会计年度、资产规模相近、细分行业相同 或相近的46 家非ST 公司作为配对样本。根据统 计学原理, 当样本容量大于( 等于) 30 时, 对总 体具有很大程度的代表性, 因此, 我们将46 对公 司分为两组, 一组30 对作为估计样本, 另一组16 对作为检验样本。样本数据取自国泰安研究服务 中心“中国上市公司财务指标分析数据库”, 为 样本公司ST 前1 年、前2 年和前3 年的财务比率 数据。
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( 二) 财务预警指标选择
• 为使预测变量的选择范围更加广泛和全面, 本文借鉴国泰 安研究服务中心“中国上市公司财务指标分析数据库”中 相关指标的设置分类, 选择全面反映企业盈利能力、成长 能力、偿债能力、现金流量能力、营运能力的28 个财务 指标作为备选变量。根据30 家估计样本ST 公司前3 年的 数据, 对28 个指标分别进行配对样本显著性T 检验, 共 有9 个指标在0.05 的显著性水平通过检验, 包括所有者 权、债总果益营比资表比运率产明(,率资净(XS金利5T)X对润1公)、资率司营、产(与权业总X8非益)毛额S对和利比T 负投率率公债(入(司比X资在X64)率本偿)、回(债、资报X能2现)产率力金、报(、流流酬X盈量9动率)利对比(。能流率X检力7动)(验和负、X结现3) 金流量三个方面存在显著差异, 上述9 个财务指标可用于 构建财务预警模型。
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• 表3 显示, 主成分1中, X6、X7、X8 和X9 的负荷量较为明 显且集中, 主要代表了企业的盈利能力; 主成分2 中, X2 、X3 和X4的负荷量明显大于其他比率。代表了企业的偿债 能力; 主成分3 中, X5 的负荷量为0.8706, 远高于其他 指标, 代表了企业的现金流量水平; 主成分4 中, X6的负 荷量为0.7786, 远高于其精他品指课件标, 代表了企业的盈力能力
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• 本文基于我国制造业上市公司的财务数据, 运用主成分分析法构建制造业上市公司财 务预警模型, 并对其判别效果进行比较分 析。
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• 财务预警模型的作用会受到财务指标和样 本选取的限制。各种模型都有财务指标选 择的侧重点,从而可能因忽视其他方面财务 指标存在一定的片面性; 此外, 不同行业 和研究区间的样本选取也会对财务预警模 型的适用性产生影响。
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• 表1 表明,KMO> 0.5, Bartlett 检验统计量对应 的显著性概率为0.000, 适宜进行因子分析
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我们运用SPSS 对估计样本组ST 前1 年的标准化数 据进行主成分分析, 计算各主成分的特征值和贡献 率, 结果如表2 所示
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本文取包含原指标信息含量( 累计贡献 率) 95.53% 的前4 个主成分。经方差最 大化旋转后的4 个主成分的贡献率分别 为45.94%、29.17%、11.15%和9.27%。4 个主成分因子的因子载荷矩阵如表3制造业上市公司 作为研究样本, 借鉴国泰安研究服务中心 “中国上市公司财务指标分析数据库”中 相关指标的设置分类, 选择全面反映企业 财务状况的盈利能力、成长能力、偿债能 力、现金流量能力和营运能力财务指标作 为研究对象, 采用主成分分析法构建制造 业上市公司财务预警模型, 并对其判别效 果进行分析。
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三、模型构建和检验
• ( 一) 主成分分析预警模型构建 • 为消除不同量纲的影响, 在进行主成分分
析之前, 首先根据标准化公式对估计样本 组60 家公司的财务指标原始数据进行标准 化处理。为检验标准化后的数据是否适宜 进行主成分分析, 进行KMO 统计量与 Bartlett 球形检验, 结果如表1 所示。
基于主成分分析的财务预警模型
学生 指导老师
精品课件
一、引言
• 当今世界已经进入知识经济和信息经济时 代,随着世界经济的一体化和全球化发展, 我国企业面临着前所未有的竞争压力以及 国内外宏观经济和金融市场变动带来的各 种风险, 因财务危机导致企业陷入经营困 境甚至发生破产的案例屡见不鲜。如何在 财务危机到来之前能够预先有所觉察, 尽 早采取措施消除危机隐患, 已成为当前亟 待解决的问题。
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• 根据表2 中各主成分因子的贡献率, 可以得到制 造业上市公司的财务预警模型:
• Z= 0.4594F1+ 0.2917F2+ 0.1115F3+ 0.0927F4 • 其代业毛中表利,现率金F1 。流代量表能盈力利;能F力4 ;代表F2 盈代利表能偿力债比能率力中; 的F3营 • 将估计样本组标准化后的财务指标代入上述公式,