基于因子分析法评价安徽省各城市经济综合实力

本文在建立8项指标的评价指标体系基础上,运用因子分析法对安徽省各市经济的综合指标进行评价,通过使用SPSS统计软件计算和分析,提出了以综合因子得分大小作为经济发展的综合实力的度量,给出了安徽省各市经济综合实力的排名次序,并对各主因子的得分情况给出了相应评价。     

1990～2001年我国铁路运输效率的综合评价

铁路运输效率评价是对多个指标的综合评价 ,而因子分析方法正是解决多指标评价的理想工具。通过分析因子分析原理 ,选取收入利润率等八项指标 ,以 1990～ 2 0 0 1年统计指标作为综合评价的原始样本 ,建立因子分析模型 ,并根据综合得分对铁路运输效率进行综合评价。     

基于因子分析和聚类分析的钢铁上市公司综合评价

本文运用多元统计方法,对中国43家钢铁上市公司进行经营业绩分类研究和综合考评。运用因子分析法提取4个公共因子,对13年钢铁上市公司的经营业绩进行定量化的分析,分析各类公司在各个因子上的平均得分,找到其优势因子和劣势因子,进行综合评价,并从公司管理层和投资者的角度分别给出政策建议。     

甘南州旅游业综合竞争力评价及预测分析

基于SPSS12.0大型统计软件,运用因子分析法,选取24个指标,对甘肃省12市州进行旅游业综合竞争力评价。从中分析甘南州旅游现状竞争力得分、旅游环境支持竞争力得分、旅游潜力竞争力得分以及旅游业综合竞争力排序。采用趋势外推法预测甘南州旅游业未来一个时期将呈现持续增长的态势,表现出较强的竞争力。最后,基于对甘南州旅游业竞争力评价及预测结果,就提高甘南州旅游业综合竞争力提出五点对策。     

1990～2001年我国铁路运输效的综合评价

铁路运输效率评价是对多个指标的综合评价,而因子分析方法正是解决多指标评价的理想工具.通过分析因子分析原理,选取收入利润率等八项指标,以1990～2001年统计指标作为综合评价的原始样本,建立因子分析模型,并根据综合得分对铁路运输效率进行综合评价.     

因子分析在辽宁省工业企业经济效益综合评价上的应用

因子分析是从多个变量指标中,选择出少数几个综合变量的一种降维统计方法.利用多元统计中的因子分析方法,应用SPSS统计分析软件,从多个与工业企业经济效益相关的指标中筛选了几个代表性的指标,对辽宁省内各城市工业企业经济效益进行综合分析、评价,并对因子的经济含义作了解释,最后运用因子得分法对各个城市的工业企业实力进行了排序.这样不仅了解各城市间企业在行业中的地位及薄弱环节,也为政府决策提供重要依据.     

基于因子分析的汽车上市公司赢利能力评价

运用多元统计中的因子分析法建立赢利能力综合评价模型,并以汽车行业上市公司为研究对象,计算各汽车上市公司的行业内赢利能力得分,分析结果可为投资者投资、择股提供帮助,并为汽车上市公司的经营决策提供一定的决策依据.     

陶瓷产业集群创新能力综合评价——基于因子分析视角

在对陶瓷产业集群创新能力内涵和影响因素分析的基础上,选取了13个表征题项构建了陶瓷产业集群创新能力评价指标体系,运用因子分析法对调研样本数据进行统计和加权平均,计算了广东佛山、四川夹江、福建晋江、山东淄博陶瓷产业集群创新能力的综合得分和排名。     

应用多元统计方法对重庆上市公司资本结构的综合评价

应用多元统计中的因子分析法选取资产负债率、公司规模等13个指标,建立重庆40家上市公司的资本结构评价指标体系,根据综合得分对其资本结构优劣进行排名.主要结论为:智飞生物、长安汽车、福安药业排名前三,资本结构较好.     

基于因子分析和聚类分析的城市可持续发展能力的综合评价

本文运用多元统计的方法,对中国30个省市自治区有效样本数据进行可持续发展能力的分类研究和综合考评.首先进行因子分析,从17个指标中提取出反映四方面能力的4个公共因子；然后对样本地区进行聚类分析,利用SPSS分析软件聚合成为4类,分析各个类别在各个因子上的平均得分,在此基础上进行综合评价,并对可持续发展建设给出政策建议.     

基于因子分析的农业上市公司经营绩效实证分析

选取具有代表性的40家农业上市公司,就其盈利能力、偿债能力、营运能力、可持续发展能力、社会责任等方面进行广泛的市场调查与资料查阅,取得实验分析的基础数据资料;运用SPSS统计软件进行因子分析,确定影响农业上市公司经营绩效的主要因子,根据因子得分系数矩阵计算上市公司的综合得分。研究发现:农业上市公司的盈利能力、营运能力、偿债能力和成长能力不均衡,未达到最大产出规模点,经营绩效还有很大的提升空间。据此提出了优化资源配置和提高经营绩效的措施和建议。     

基于AHP和马尔科夫链的房地产上市公司股票价格分析

文章使用静态层次分析与动态马尔科夫链结合的方法对金融市场价格变量进行分析。以中国房地产上市公司为例,应用统计软件,通过对多变量主成分分析,得到少数综合因子;再由层次分析确定权重;结合二者获取综合得分,进行系统聚类分析决定状态分类;根据马尔科夫链的性质研究价格变化规律。     

基于多元统计方法的安徽省城镇居民消费结构研究

本文选用能体现城镇居民消费结构的8个统计指标,运用因子分析和聚类分析的方法对安徽省人均和各地区的城镇居民消费结构进行区域型差异分析和研究.首先根据城镇居民的人均消费状况,得到因子模型,并分析其变动趋势,提出优化安徽省城镇居民消费结构的建议.其次,选择2012年安徽省16个市的城镇居民消费作为原始数据,进行主成分分析;然后选择三个主因子,采用回归算法求出综合因子得分函数.最后,计算各地区的综合因子值进行聚类分析,探讨安徽省各区域之间城镇居民消费结构的差异.     

我国房地产上市公司综合竞争力的评价

选取了在深圳和上海证券交易所上市的54家房地产企业，运用因子分析法建立了反映企业现实和潜在竞争力的5个主因子和综合得分因子模型，借以评价我国房地产上市公司的综合竞争力。     

基于因子分析与聚类分析福建各县市经济发展研究

创建县域经济发展评价指标体系,以福建省67个县、县级市、市辖区作为样本,运用因子分析的统计方法进行实证分析,提出综合经济实力因子、社会保障实力因子、居民收入因子、农业发展实力因子与生活质量因子5个因子,同时基于因子得分矩阵对67个县、县级市、市辖区进行聚类分析。分析结果表明,反映经济发展整体水平、医疗卫生水平和工业生产规模的综合经济实力因子处于主导地位,同时,农业发展实力因子跟社会保障因子的作用也不能够忽视。研究县域经济利用因子分析与聚类分析的方法,所得到的结论客观可信,并且能够比较全面地反映影响县域经济发展的主要因素。     

基于因子分析法的中国房价影响因素分析

以中国十五个大中城市为研究对象,选取影响房地产市场发展的重要指标,利用统计软件SPSS17.O对原始数据进行因子分析,筛选出四个代表性指标:F1经济因子,F2房地产因子,F3交通环境因子,F4预期因子,并通过计算因子得分,分析影响中国各地区房地产价格的重要因素,并提出相关建议和措施.     

中国各地区宏观经济发展因子分析

因子分析是从多个变量中选择出几个综合变量的一种降维多元统计分析方法,用以达到数据简化的目的;本例中得到三个公共因子：总量因子、消费因子、价格因子;对中国各地区宏观经济发展进行因子分析,计算出各地区8指标在第一公因子、第二公因子、第三公因子上的得分,进而通过公式计算出三因子综合得分,排出各地区的名次;对中国地区宏观经济发展进行结果分析。     

高房价背景下大中城市商品住宅库存压力——基于PSR框架的评价与分析

在当前中国城市高房价背景下,基于"压力—状态—响应(Pressure-State-Response,PSR)"框架,对35个大中城市各项商品住宅库存压力指标进行测度,并进一步通过GIS工具和多种不平等指数分别对区域间、城市间差异进行分析,为城市住房调控和供给侧改革提供决策依据。结果表明:(1)库存压力综合因子得分与三个子系统的协调度并不呈正相关关系且评价结果不均等程度较大;(2)城市级别越高,综合因子得分、协调度得分越低,而东、中、西部地区综合因子得分不均等程度总体呈现阶梯下降趋势;(3)库存"状态"指标得分较大的城市大多是房价与房价收入比相对更低的城市;(4)通过"压力—状态—响应"得分的排序组合分类可以有效对不同城市表现差异进行甄别。最终结论:区域与城市间库存压力、状态与响应的差异性决定了因城施策,采取差异化政策导向与调控措施是构建房地产平稳健康发展长效机制的必然途径。     

基于因子分析的区域科技发展监测与评价

全国科技进步统计监测指标体系具有34个指标,应用多元统计学的因子分析法从这些具有复杂关系的原始指标中提取了5个因子:基础因子、产业因子、企业因子、效能因子和器物因子。然后利用因子得分对各地区科技发展状况进行排序,解释区域科技发展差异的原因,并提出相关政策建议。     

基于因子分析法的上海市场部分农业类股票的投资价值研究

利用各年报中的数据计算选取了11个财务指标,运用spss软件将选取的11个财务指标综合为四个因子进行概括,这四个因子分别为:发展能力因子、财务杠杆因子、盈利能力因子与资产价值因子。在综合各因子得分结果的基础上,最后提出了关于投资者选择农业上市公司作为投资对象时应注意到的三个方面。