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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
熊志斌
传统的主成分分析(PCA)本质上是一种线性映射算法,无法有效处理非线性关系的数据。在分析自联想神经网络(AANN)的基础上,借鉴传统PCA方法中的序数主成分概念,提出基于顺序自联想神经网络(SAANN)的非线性主成分分析法(NLPCA)。进一步,结合神经网络(NN)和Logisitic模型,以我国上市公司为研究对象,分别构建基于NLPCA-NN和NLPCA-Logisitic的信用评估模型。实证结果及ROC曲线分析表明,本文构建的NLPCA相比传统的线性PCA方法能有效实现数据的非线性特征提取与降维,提高模型预测性能;在相同PCA方法处理数据的条件下,神经网络模型的信用评估效果要好于Logis...
[期刊] 技术经济
[作者]
肖智 李文娟
本文针对信用评估指标维数较高的问题,运用主成分分析与支持向量机理论建立了一个新的个人信用评估预测模型。为反映该模型在信用评估分类方面的优越性,又分别建立了基于神经网络、K近邻判别分析等多种理论的信用评估模型,并用同一组数据对不同的模型分别进行训练,然后比较其预测分类正确率。实验结果表明,基于主成分分析与支持向量机理论的个人信用评估模型具有较优的预测分类正确率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏国恩 金宏 金炜东
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯伟 王修来 张丽丽
文章将主成分分析法纳入到战略研究中,通过对传统SWOT分析框架进行改进与延伸,并在极坐标体系中定位发展战略,为战略的客观制定和有效实施提供一个可操作性的途径,最后结合具体算例对上述方法进行了实证。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭志钢 蒲忠 李秋
天然气消费量的预测对于四川省这样的一个天然气资源大省有着非常重要的意义。影响天然气消费量的因素很多,并且影响机制比较复杂,传统的线形预测模型必然会存在较大误差。文章在考虑影响四川省天然气消费量众多影响因素的基础上,选择出比较有代表性的自变量体系,利用主成分分析方法对自变量体系进行降维及去噪,并将生成的主成分作为四川省天然气消费量预测模型的自变量体系,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立非线形预测模型。结果表明,该模型性能明显强于其它预测模型,具有一定的应用价值。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
张永安 付丽
本文依据Altman提出的预测企业经营模型的思想,提出一个基于主成分分析方法的上市公司财务评价模型,我们发现,公司的若干财务指标可以用简单的主成分指标代替。而且主成分对于信息的解释能力超过96%,可以利用此模型对于上市公司的财务结构进行分析,为财务分析人员及投资者提供了一个简洁的分析工具。
关键词：
上市公司 主成分分析 财务结构
[期刊] 现代管理科学
[作者]
傅铅生 朱海荣 刘嘉鸣
文章从企业信息化的基本概念出发,根据目的性、科学性等原则,研究建立一个衡量企业信息化水平的科学评价体系。该评价体系包括:组织建设、基础建设、应用状况、效益指数四个一级指标。文章为了避免指标权重人为确定的主观性,采用主成分分析方法确定评价指标的权重,并在此基础上用蛛网图比较企业信息化存在的差距。
关键词：
企业信息化 评价指标 主成分分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
卢艳超,张彩庆
[期刊] 统计与决策
[作者]
张虎 刘吉甫
文章主要阐述了主成分分析方法用于系统评估的简单原理及其存在的几个主要问题,并结合实际案例对存在的几个问题加以阐述说明,提出了相应的改造办法。
关键词：
主成分加权 系统评估 多重共线性
[期刊] 宏观经济研究
[作者]
赵利 潘志远 王东霞
本文针对就业问题,在考察国内关于影响劳动就业文献的基础上,从经济发展、经济结构、技术进步三个因素方面选取出可能影响城镇劳动就业的指标,运用主成分分析法和VAR模型对影响城镇劳动就业的因素进行分析。通过主成分分析从影响劳动就业的三个因素中提取两个主成分因子,分别为宏观经济因子和技术进步因子。实证表明:影响劳动就业的主因子为宏观经济因子和技术进步因子。在宏观经济因子中,对城镇劳动就业影响起主要作用的是消费、产业结构和城市化水平;在技术进步因子中,对城镇劳动就业影响起主要作用的是技术进步水平,而经济增长的作用并不明显。因此,应该将各种促进就业措施相互结合,共同促进城镇劳动就业的增长。
[期刊] 软科学
[作者]
岳毅宏 韩文秀
如何提高BP神经网络算法的预测精度与效率,始终是人们关注的一个重要问题。本文利用灰色关联度分析与主成分分析对BP神经网络的输入变量进行了预处理,提高了BP算法对于复杂经济问题的预测精度与效率。本文最后以中国房地产总量的预测问题为例,验证了模型的有效性。
[期刊] 当代财经
[作者]
梅国平 陈孝新 毛小兵
企业会计信息失真的识别是国内外财务研究的一大难点。本文采用多元统计分析中的主成分分析方法,建立了一种新的预测企业会计信息失真的模型——主成分预测模型,并把沪深两市年报被会计师事务所出具“否定意见”或“拒绝表示意见”的上市公司界定为“会计信息失真企业”,选取44家会计信息失真企业及与之相对应的44家非会计信息失真企业共88家企业作为研究样本,对上市公司会计信息失真的主成分预测模型进行实证检验。
关键词：
会计信息失真 上市公司 主成分分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋涛 唐德善
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