基于因子分析法的股份制商业银行竞争力研究

会展产业竞争力分析

会展产业竞争力分析报告 会展业是集商品展示交易、经济技术合作、科学文化交流为一体，兼具信息咨询、招商引资、交通运输、城市建设、商务旅游服务等多种功能的一种新兴产业，它以其特有的专业性、针对性、直接性等特点而逐渐成为国际、国内企业直接面对客户，展示自己的极好平台。目前，越来越多的国家和政府部门重视对会展业的开拓，并加大力度促进该产业的发展，因此加强对会展产业竞争力的分析和研究，有助于进一步发挥该产业所具备的优势和潜力，为今后会展产业更好的发展奠定基础。以下从生产要素，需求条件，相关支持性产业，企业战略、企业结构与同业竞争，机会以及政府行为等几方面对中国会展产业的国际竞争力进行分析。 一、生产要素 会展业竞争力的强弱与生产要素有着深远的联系，因为竞争力的创造、发挥与生产要素的数量和资源被应用时所产生的效率与效能有关。生产要素大致可以被归纳成人力资源、天然资源、知识资源、资本资源和基础设施等。中国会展业竞争力的迅速增强离不开其所具有的丰富的生产要素，主要是人力资源、资本资源和基础设施。 （一）人力资源 人力资源对会展业的发展有着重要影响。会展业是个复杂的系统工程，需要具备多种能力的人才，如：会展项目策划、会展

项目管理、会展工程管理、会展设计、会展财务管理、展馆的营销和服务、展馆器材的标准化管理、展品运输操作管理等方面的人才。专业的会展人才能更好地规划出展览项目及其细节，也能通过各种合法途径提升展览会的知名度和实现最大的利益追求。但是目前我国会展从业人员中真正掌握外语、精通展览设计、会议组织策划、了解国际惯例、富有实际操作经验的专业人员十分缺乏，从业人员的专业技能、管理水平与国外相比差距很大。现在中国愈来愈重视对会展人才的培养与培训，各大高校也逐渐开设了与会展业相关的专业，目前已有上海对外贸易学院、上海师范大学旅游学院等11所高校和中专、职业学校开设了与会展业相关的专业。此外美国华盛顿大学、德国内德斯堡大学等也与我国大学考虑合作开展会展专业学科，这为中国会展业拥有更多的专业人才提供了最好的途径，同时会展公司的增加以及其竞争力的增强促使更多公司加强规范培训工作人员，这更进一步地促进了中国会展业的发展与壮大。 （二）资本资源 生产力发展水平和经济发展状况是影响会展业竞争力的重要因素。因为会展业的发展与壮大需要经济的大力支撑，只有生产力水平与经济水平的逐步提高，才能保证会展业的发展顺利进行。我国改革开放后中国经济的持续快速增长与国际影响力的提升，为我国一些大城市提供了会展经济的发展条件，许多中心城市和省会城市纷纷兴建现代化的大型展馆，着力培育会展经济。

2019版高考地理一轮复习重点强化练7工业区位条件分析新人教版

重点强化练(七) 工业区位条件分析 (建议用时：40分钟) 一、选择题 (2018·上饶模拟)中国陆上风力资源分布极不均衡，风力资源丰富的地区主要位于“三北”和东部沿海地区，下图表示我国风力发电机组生产企业分布。读图回答1～2题。 【导学号：21490106】 1．影响风力发电机组生产企业分布的主导因素是( ) A．技术B．风能大小C．市场D．政策 2．随着风力发电市场规模的逐渐扩大，“弃风”现象比较突出(弃风是指风机处于正常情况下，由于当地电网接纳能力不足等导致风电场风机暂停发电的现象)，下列关于“弃风”现象最突出的省份及解决弃风现象最有效的措施正确的是( ) A．黑龙江——控制风电发展规模，大力发展火电 B．江苏——提高当地的工业化水平，扩大电能消费市场 C．河北——大力发展有色冶金工业消耗多余电能 D．内蒙古——使用超高压输电技术跨区域输电 1．C 2.D[第1题，图中显示我国风力发电机组生产集中分布在我国北方地区和东部沿海地区，上述地区风力发电企业分布较多，对发电机组的需求量较大，因此市场因素是影响风力发电机组生产企业分布的主导因素。第2题，从题干可知，弃风的主要原因是风力发电量超出了电网接纳能力，因此应使用超高压输电技术跨区域输电，最可能出现这种现象的地区是风力资源丰富但电网不足的内蒙古。] (2018·石家庄模拟)我国某知名矿泉水生产企业最早在浙江千岛湖成立，成立后该企业秉承“我们不生产水，我们只是大自然的搬运工”的理念，在全国各地寻找优质水源。该企

业现今已在吉林长白山、湖北丹江口水库、广东万绿湖建设了生产企业。而有一些生产瓶装水的外资企业则选择在大城市周边地区投资建厂。据此完成3～5题。 3．下列因素中对瓶装水销售价格影响最大的是( ) A．水资源价格B．瓶装水的包装费用 C．瓶装水的运费D．瓶装水灌装的成本 4．该知名矿泉水生产企业仍在全国寻找优质水源的目的是( ) A．扩大生产规模B．降低生产成本 C．提高企业利润D．寻找低价水源 5．一些外资企业选择在大城市周边地区投资建厂，主要是为了( ) A．促进企业研发B．降低产品运输成本 C．及时掌握市场信息D．提高产品品质 3．C 4.C 5.B[第3题，一般的瓶装水生产企业属于市场导向型工业，多靠近市场布局，因为瓶装水的运费在总成本中占比较高。材料提及的某知名矿泉水生产企业靠近水源地(原料地)生产，再由原料地运往市场，运费较高，所以售价高。第4题，该知名矿泉水生产企业在全国寻找优质水源的目的是提高其瓶装水的质量，从而达到提高产品利润的目的。在水源地建厂不能起到降低生产成本的作用，反而使得瓶装水的运输成本上升。第5题，在大城市周围布局瓶装水生产厂主要是为了降低产品到市场的运输成本。] 读我国大陆软件产业分布格局图，完成6～8题。 6．由图可知( ) A．我国软件产业主要分布在“一带一轴一三角”的中小城市中 B．港澳台地区软件产业不发达 C．我国软件产业集中分布在东部沿海各省区的中心城市 D．西部地区软件产业的发展水平与东部地区不相上下 7．东部沿海地带是我国软件产业发达地区，其最主要的优势条件是( ) A．地理位置优越，辐射带动作用强

主成份分析因子分析毕业论文终稿

学科分类号110 黑龙江科技大学 本科学生毕业论文 题目主成分与因子分析对黑龙江 省城市经济发展水平的评价 The principal components and factor analysis of urban economic development level ? evaluation of heilongjiang province 姓名 学号 院（系）理学院 专业、年级数学与应用数学 指导教师 2014年6月12日

摘要 经济是指一个国家国民经济的总称。我们要提高某地方人民的生活水平，要更好更快地发展某个地区，就必须充分了解这个地区现有的经济发展状况。因此，现有的经济发展状况研究对将来的发展有着非常重要的指导意义。 主成分分析也称主分量分析，就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标。因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是将具有错综复杂关系的变量综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子的相互关系，同时根据不同因子还可以对变量进行分类。主成分分析与因子分析都是多元分析中处理降维的一种统计方法。本文通过学习与查阅相关资料找到黑龙江省12个地级市的10个具有代表性指标，运用spss统计分析软件对这些指标进行主成分分析和因子分析得到特征值、方差贡献率及公共因子等相关数据。并利用这些数据对12个市经济水平划分等级。 关键词主成分分析因子分析经济spss统计分析软件

Abstract Economy refers to the floorboard of the national economy of a country. We will improve the level of a local people's life, to somewhere better and faster development, we must fully understand the current situation of economic development. Therefore, the existing research on the development of future economic development has a very important guiding significance. Principal component analysis (also called principal component analysis, is to try the original index combined into a new set of several comprehensive index instead of the original index has nothing to do with each other, at the same time, according to the actual need to recommend a few less comprehensive response as much as possible the original information of indicators. Is a generalization of the principal component analysis and factor analysis, it is also will have the intricate relationship between variables comprehensive to a small number of several factors, and to recreate the relationship of the original variables and factor, at the same time according to different factors can also categorize variables,. Principal component analysis and factor analysis is a multivariate analysis of a statistical method of dealing with the dimension reduction. In this article, through learning and access to relevant data found nine representative indexes of 12 cities in heilongjiang province, using the SPSS statistical analysis software to the indicators of principal component analysis and factor analysis of the characteristic value, the variance contribution rate and public factor and related data. And using the data of 13 cities economic grade level. Key words Principal component analysis Factor analysis Economic SPSS statistical analysis softwar

中国手机产业竞争能力分析报告

中国手机产业竞争能力分析报告 到2002年，我国手机生产厂商差不多进展到37家，已形成年产手机1.5亿部的生产能力。初步形成了以北京、天津等9家生产企业为主体的北方基地，以广东地区9家企业为主体的南方基地和以长江三角洲地区6家生产企业为主体的华东基地。 按照信息产业部公布的有关数据，国产品牌手机在2002年取得了群体性突破，除去出口的市场占有率已近40%。究其缘故，除了国内手机厂商的本土优势外，恰当的把握了国内消费者追逐的流行趋势应该讲功不可末。 此次完全调查选用的该竞争力报告从手机产品策略、品牌营销及渠道建设等几个方面详述了国内手机产业的竞争态势。(完全调查／曹增辉)全文如下： 市场竞争格局 1.中国手机产业结构与生产规模 (1)中国手机产业的结构 在庞大市场需求的牵引下，在移动通信专项的推动下，我国移动通信产业差不多成为最具吸引力的投资领域。仅就信息产业部组织调研的3 5家企业来看，总投资额达50.5亿元，其中87%为企业自筹、银行贷款和地点政府配套资金。近几年外商对移动通信整机及配套的基础产品的投资达到170多亿美元。摩托罗拉、诺基亚进一步加大了在中国的投资打算；爱立信、西门子、飞利浦纷纷关掉本国的工厂，转移到中国。与此同时，摩托罗拉、诺基亚、爱立信、阿尔卡特等跨国公司纷纷在我国投资设置面向全球、高水平的移动通信技术开发中心，持续增加研发投入，提升在中国企业的技术水平。我国差不多成为移动通信产品的生产加工研发基地。 移动通信产业的快速进展促进了国内企业加大研发力度，引导了投资主体的多元化，带动了企业结构的调整和升级。为加快国内企业进展，

增强国际竞争力，国家加大了对国内通信市场的监管，国务院5号文件规定任何厂商在中国境内生产手机须经信息产业部发放许可证方可生产手机。国内手机市场在国家政策的扶持和爱护下，我国手机生产企业从1997年的5家进展到2002年的37家，已形成年产手机1.5亿部的生产能力。我国手机生产企业初步形成了以北京、天津等9家生产企业为主体的北方基地，以广东地区9家企业为主体的南方基地和以长江三角洲地区6家生产企业为主体的华东基地。北方、南方和华东三大手机生产基地的年产量分不占全国总产量的44.9 %、22.6 %和23.4 %，生产总量占全国总产量的9 1%。 目前已取得信息产业部GSM手机生产许可证的国产手机企业有1 2家,这12家企业是:中科健、康佳、中兴通讯、南方高科、厦华电子、东方通信、波导、海尔、TCL、首信、南京熊猫、厦新；生产CDMA手机的企业有19家，除了摩托罗拉外，其余18家差不多上国产手机生产企业。它们是波导、中科健、中兴、首信、TCL、海尔、东信、康佳、南方高科、中电通信、大唐、振华科技、浪潮、海信、大显集团、普天通信、天津电话设备厂、厦华。 (2)中国手机产业的生产规模 表1显示出2002年中国手机企业生产、销售和出口情形。 2.国外厂商主导手机市场进展潮流 以后的市场必定是创新者领导的市场。国外厂商将领先品牌的核心优势、杰出的运作和持续创新的产品转化为强劲的赢利。 ·国外厂商应对行业增长态势的变化的综合实力能力强。其新产品系列将带来增长的潜力，专门在游戏、图像和企业市场方面，国外厂商能够充分发挥他们在技术研发、品牌形象、技术实力、产品定位和生产规模方面的优势从而确定了其主导地位。 ·国外厂商通过持续推出具有MMS、Java和扫瞄器功能的彩屏手机等新款手机，连续凭借技术创新的优势加大行业领导者的地位。

多元数据处理——因子分析法

多元数据处理 ---因子分析方法 多元数据处理主要包括多元随机变量，协方差分析，趋势面分析，聚类分析，判别分析，主成分分析，因子分析，典型相关分析，回归分析以及各个分析方法的相互结合等等。本文主要针对其中的因子分析方法展开了论述，并举了一个因子分析法在我国房地产市场绩效评价中的应用实例。 第一章因子分析方法概述 1.1因子分析的涵义 为了更全面和准确的测量和评估对象的特征，在实际的应用中，我们往往尽可能多的选用特征指标进行系统评估，选取的指标越多，就越能全面、客观的反映评价对象的特征。选取众多指标的同时也带来了统计分析的困难：一、不同的指标，不同重要程度需要赋予不同的权重，而靠主观的评价避免不了一些失误与错误。二、收集到的指标之间可能存在较大的相关性，大量收集指标带来了人力、物力和财力的浪费。而因子分析方法则较好的解决了上述问题。 因子分析[1]是一种多元统计方法，该方法起源于20世纪初Karl Pearson 和Charles Spearman 等人关于心理测试的统计分析，它的核心是用最少的相互独立的因子反映原有变量的绝大部分信息。[2]通过分析事物内部的因果关系来找出其主要矛盾，找出事物内在的基本规律。 因子分析的基本思想是通过变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，但是，这少数几个随机变量是不可观测的，通常称为因子。然后根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，使不同组内的变量相关性较低[3]。对于所研究的问题就可试图用最少个数的所谓因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一变量[4]。因子变量的特点：第一，因子变量的数量远小于原指标的数量，对因子变量的分析能够减少分析的工作量；第二，因子变量不是原有变量的简单取舍，而是对原有变量的

论文_因子分析在市场研究中的应用

嘉应学院 本科毕业论文（设计） （2009届） 题目：因子分析在市场研究中的应用 姓名：吴启英 学号： 2050122135 系别：数学系 专业：信息与计算科学 指导老师：张乐 申请学位：学士学位 嘉应学院教务处制

摘要 本文对因子分析的基本理论做了详细的论述与探讨，并对因子分析与其他分析的概念的区别作了比较。文中描述了因子分析的数学模型与意义，并分析了因子分析应用的步骤。在实际市场研究中，运用因子分析法对中国14家上市银行2007年的盈利状况进行了分析。运用SPSS软件，得出了评价上市银行“盈利性综合实力”的三项因子，分别命名为：盈利性因子、投资回报因子和成长性因子。然后通过回归得到14家银行三项因子的得分系数并从银行规模和利润增长模式两个不同的角度进行分析，得到了各样本的综合得分和排名，并从各行具体经营状况的角度进行总评。 关键词：因子分析，因子载荷矩阵，因子旋转，因子得分，利润增长模型

Abstract This article has made the detailed elaboration and the discussion to factorial analysis's elementary theory, and has made the comparison to the factorial analysis with other analysis's concept's difference. In the article described the factorial analysis mathematical model and the significance, and has analyzed the factorial analysis application step. In the actual marketing research, the utilization factor analytic method 2007 profit condition has carried on the analysis to the Chinese 14 on city banks. Using the SPSS software, has obtained in the appraisal the city bank “the profit making synthesis strength” three factors, the distinction naming is: Profit making facto r, investment repayment factor and expanding factor. And then get 14 banks three terms factor score modulus by return and increase pattern different two angles go along analysis from bank scale and profit, have got every synthetical sample book score and row and have carried out an overall appraisal from every concrete business performance of bank angle. Keywords:factor analysis, the factor matrix, the factor rotates , factor score , profit increase model

产业竞争力弱分析

产业总体竞争力弱 调研报告指出，经过若干年的产业积聚，基地内古典家具厂家以年均递增100多家的规模突破式地发展，但缺少有相当规模和实力的产销龙头企业，行业“领头羊”的角色长期空缺，绝大部分都处于产业链的末端，大企业的带动性远远不够，行业标杆的引领作用缺失，致使产业的总体竞争力比较弱，专业分工所带来的集群效应远未得到体现。 而随着新会古典家具行情不断看涨，各路商家都来分一杯羹；抄袭克隆，产品同质化经营突出。特别是近两年来，在行业日趋红火的大好形势吸引下，古典家具企业户数在急速增加，尤以安徽、湖南、四川、江西以及本地人开厂为主，部分不懂红木、不懂技术、不会设计、不懂营销，扎堆进驻，简单复制，急速扩张，造成了古典家具行业的恶性竞争，产品质量良莠不齐，致使古典家具产业未红先老，未富先乱。 目前，港澳和北京、上海、广州、中山等地销售的古典家具，相当部分产自新会。但是，调研也发现，由于产销不平衡，市场话语权不够，知名度不高，基地产品营销能力不强，更多的是通过外地家具市场代销，导致生产的产品被别人贴牌，被批发商压价辗转销售到京、津、沪、穗、深和中山等地的专卖场，以翻倍甚至翻数倍的价格卖出，造成产品制造者吃点“残羹冷炙”，而终端销售商则坐享其成，财源滚滚，陷入“为他人作嫁衣裳”的恶性循环中而不能自拔。 调研还指出，古典家具行业准入门槛低，很多投资都是家庭作坊。由于资金链不充裕，这些家庭作坊大多倾向于生产一些简单、量高、价低的产品，缺少构思新颖、独具匠心的作品，品牌创新意识普遍比较缺乏，产品附加值低，缺乏真正在同行业内叫得响的知名品牌，品牌创新之路任重道远。 两项建议 人才是关键 市工商局调研分析认为，要想使新会古典家具产业重走复兴之路，夺取行业的制高点，起关键作用的还是人的因素。 报告建议，应充分发挥新会古典家具行业协会的组织领导作用，不定期邀请古典家具界的名师、巧匠举办讲座，讲授工艺知识，传授技术技能；通过职业教育、继续教育、岗位培训和校企联办等形式，培养高级技工和经营管理人才；开展工艺美术职称和技术等级评定活动，培养一批工艺美术产业带头人和工艺美术大师；注重“师徒相传”的技艺传授方式，使制作工艺得以传承和发展。 培育自主品牌 调研报告还认为，古典家具产业要发展壮大，必须大力实施品牌战略，加大产业宣传力度，注重品牌的档次定位，鼓励产品的差异化经营，提升产品附加值。 报告建议，鼓励企业开发新产品，培育自主品牌，并对争创品牌企业和名牌产品予以30万~50万元奖励，并由新会古典家具行业协会着手申请注册“新会古典家具”的集体商标；培育发展壮大龙头企业，尤其是现已具备一定规模和名气的华润、侨发、利兴等企业，引导现有小企业、小作坊转型升级，做大企业规模，提升产品档次，并在企业融资、技术改造、新产品开发等方面予以支持。 设想：质量标准上争取行业话语权

因子分析在STATA中实现和案例

第13章因子分析 因子分析始于1904年Chars Spearman对学生成绩的分析，在经济领域有着极为广泛的用途。在多个变量的变化过程中，除了一些特定因素之外，还受到一些共同因素的影响。因此，每个变量可以拆分成两部分，一是共同因素，二是特殊因素。这些共同因素称为公因子，特殊因素称为特殊因子。因子分析即是提出多个变量的公共影响因子的一种多元统计方法，它是主成分分析的推广。 因子分析主要解决两类问题：一是寻求基本结构，简化观察系统。给定一组变量或观察数据，是否存在一个子集，特别是一个加权子集，来解释整个问题，即将为数众多的变量减少为几个新的因子，以再现它们之间的内在联系。二是用于分类，将变量或样本进行分类，根据因子得分值，在因子轴所构成的空间中进行分类处理。 p个变量X的因子模型表达式为： ＝ Λ' e f X+ f称为公因子，Λ称为因子载荷。X的相关系数矩阵分解为： ∑' = + ΛΦΛ ψ 对于未旋转的因子，1 Φ。ψ称为特殊度，即每个变量中不属于共性的部 = 分。 13.1 因子估计 Stata可以通过变量进行因子分析，也可以通过矩阵进行。命令为factor 或factormat。 webuse bg2,clear describe factor bg2cost1-bg2cost6 factor bg2cost1-bg2cost6, factors(2) * pf 主因子方法，用复相关系数的平方作为因子载荷的估计量(默认选项) factor bg2cost1-bg2cost6, factors(2) pcf * pcf 主成分因子，假定共同度＝1 factor bg2cost1-bg2cost6, factors(2) ipf * ipf 迭代主因子，重复估计共同度 factor bg2cost1-bg2cost6, factors(2) ml * ml 极大似然因子，假定变量（至少3个）服从多元正态分布，对偏相关矩阵的行列式进行最优化求解，等价于Rao的典型因子方法 13.2 预测 Stata可以通过predict预测变量得分、拟合值和残差等。 webuse bg2,clear factor bg2cost1-bg2cost6 predict f1 f2 * factor1 factor2因子分得分 predict stdp residuals * 预测标准差和残差

(完整版)因子分析法基本原理

1.因子分析法基本原理 在对某一个问题进行论证分析时，采集大量多变量的数据能为我们的研究分析提供更为丰富的信息和增加分析的精确度。然而，这种方法不仅需要巨大的工作量，并且可能会因为变量之间存在相关性而增加了我们研究问题的复杂性。因子分析法就是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。这样我们就可以对原始的数据进行分类归并，将相关比较密切的变量分别归类，归出多个综合指标，这些综合指标互不相关，即它们所综合的信息互相不重叠。这些综合指标就称为因子或公共因子。 因子分析法的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。这样，就能相对容易地以较少的几个因子反映原资料的大部分信息，从而达到浓缩数据，以小见大，抓住问题本质和核心的目的。 因子分析法的核心是对若干综合指标进行因子分析并提取公共因子，再以每个因子的方差贡献率作为权数与该因子的得分乘数之和构造得分函数。因子分析法的数学表示为矩阵：B AF X +=，即: ????? ?? ??++++=++++=++++=++++=p k pk p p p p k k k k k k f f f f x f f f f x f f f f x f f f f x βααααβααααβααααβααααΛΛΛΛΛΛ332211333332321313223232221212113132121111 (k ≤p)………………(1式) 模型中，向量X ()p x x x x ,,,,321Λ是可观测随机向量，即原始观测变量。F ()k f f f f ,,,,321Λ是X ()p x x x x ,,,,321Λ的公共因子，即各个原观测变量的表达式中共同出现的因子，是相互独立的不可观测的理论变量。公共因子的具体含义必须结合实际研究问题来界定。A ()ij α是公共因子F ()k f f f f ,,,,321Λ的系数，称为因子载荷矩阵，ij α（i=1,2,.....,p;j=1,2,....,k)称为因子载荷，是第i 个原有变量在第j 个因子上的负荷，或可将ij α看作第i 个变量在第j 公共因子上的权重。ij α是x i 与f j

因子分析法典型案例

案例：基于因子分析法的高级管理者人力资源价值计量模型一、背景介绍及问题提出 1. 人力资源价值计量的背景著名会计学家 W.A 佩顿(Paton)教授曾经睿智地指出：在企业中，良好组织且忠诚的员工是一项远比商品更为重要的“资产”。对于这样重要的“资产”为什么直到现在都没有纳入财务会计核算体系呢？人力资源价值信息没有在财务报表体系中加以披露的原因是：人力资源的价值计量是一个难题，使得人力资源会计一直处于理论探讨和实验阶段，未能登堂入室。人力资源价值计量研究目的在于：用人力资源的创造能力来反映组织现有人力资源的质量状况及企业对人力资源的能力回报，为企业管理当局和外部利害关系集团提供完整的决策信息。 2．高级管理者人力资源的研究背景高级管理者是企业的核心和灵魂，在企业人力资源中居于中心地位是一种稀缺的生产要素，对高级管理者人力资源的垄断是超额剩余价值的主要来源，几乎每一个优秀的企业都与企业中高级管理团队紧密地联系在一起的。 3. 问题的提出在人力资源价值计量发展的完善的过程中，如何动态地、客观地、科学地综合评价高管的价值，一直是困扰人力资源价值计量的一个难题，许多专家和学者采用未来收益折现或期权定价等方法对人力资源价值进行计量；未来收益折现是以工资为基础对高级管理者的未来收益进行折现，这种货币计量方法存在主要问题在于工资不能反映人力资源真实价值，因为高级管理者人力资源价值本身存在复杂性、隐蔽性及能动性，仅以工资作为衡量人力资源价值的大小的标准，忽略了高级管理者在企业价值创造中的特殊性。由于高级管理者人力资源存在某些特性。因此，对高级管理者的采用非货币计量的方法更加具有现实的意义。二、问题研究的意义 1、人力资源价值的科学计量会使企业更加全面、科学的掌握高级管理者的信息并更加重视人力资源的作用，从而为了保留和争取人才，对企业的高级管理者进行有效的激励。 2、对高级管理者人力资源价值计量的准确与否，关系到企业总资产的精确程度和企业未来发展的能力。对高级管理者人力资源价值的准确计量有利于实现人力资源会计核算体系的建立。三、案例思路首先，在分析高级管理者人力资源价值计量的基本理论与其特性分析的基础上，案例建立影响高级管理者人力资源价值计量的指标体系，该体系由 29 个初级指标构成(如下图一所示)。其次，通过问卷调查的方式，应用因子分析法对上述29 个指标进行筛选。隐性因子学历天赋社会资本任职时间职业背景职业生命周期薪酬年龄体质能力心理能力领导能力战略决策能力风险承受能力人力资源管理能力领导管理因子创新能力学习能力洞察能力沟通能力组织能力团队协作能力个人特征及组织环境因子价值观忠诚感道德行为敬业精神乐观自信理智情绪稳定企业规模职位图一高级管理者人力资源价值指标体系四、数据说明：案例采用问卷调查的方式进行数据收集。问卷发放的数量：本次共发放问卷180 份，其中包括电子文档和纸质问卷，共回收有效问卷103 份，有效回收率为57.22%。问卷内容的设计：案例在分析了高级管理者人力资源价值计量的理论基础和特性分析的基础上建立了高级管理者人力资源价值指标体系。问卷的调查内容是该指标体系中的指标，由企业的高级管理人员依据各指标对高级管理者人力资源价值计量的影响做出基本判断。问卷结构的设计：首先，针对案例提出的 29 个指标要素，设计了 29 个判断指标程度的问题。通过被调查者选择打分的方式，获得各指标的具体分值。所有问题都划分为 7 选项对应7 个程度，由管理者根据题目的内容进行选择。然后采用 7 分模糊打分法，每一个选项对应一个分值，选择第一选项为 7 分，第二选项为6 分，依次为5 分、4 分、3 分、2 分、1 分（调查问卷如下所示）。高级管理者人力资源价值计量

因子分析法在质谱成像数据分析中的应用(论文)

10.11895/j.issn.0253-3820.140062 因子分析法在质谱成像数据分析中的应用 陈一1 唐飞*1 李铁刚2 贺玖明2 再帕尔四阿不力孜2 刘力涛3 王晓浩1 1 (清华大学精密仪器系,北京100086) 2 (中国医学科学院药物研究所,北京100050)3(中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室,北京10094)摘 要 对因子分析法在质谱成像数据分析中的应用进行了研究三本方法分析的质谱成像数据来源于空气动力辅助离子源质谱成像技术,所用样品为含有3种不同颜料(红色二蓝色二黑色)的笔迹样品三对该样品的成像数据进行因子分析后,将成像数据分为了背景二黑色二蓝色和红色因子三分析结果显示,m /z 443.2,478.4,322.2(344.2)分别在红色二蓝色二黑色因子中的贡献值远大于其它质荷比,因此是3种颜料的特征质荷比三此结果与实际情况相符,证明使用因子分析方法对质谱成像数据进行分析和特征提取是可行的三对因 子分析与主成分分析的成像数据处理结果进行了比较,结果显示,因子分析可以更简单和定量地对特征质荷比进行取舍,在生物标志物提取二疾病诊断二药理分析等方面有较大的应用潜力三 关键词 因子分析;质谱成像;空气动力辅助离子源;多元统计 2014-01-21收稿;2014-04-21接受本文系国家重大科学仪器设备开发专项(Nos.2011YQ17006702,2011YQ14015010)二国家自然科学基金(No.81102413)二深圳市科技研发资金基础研究计划(No.JC201005280634A)项目资助*E-mail:tangf@https://www.360docs.net/doc/503714871.html, 1 引 言 近年来,质谱成像技术(Imaging mass spectrometry,IMS)作为质谱研究中的热点领域迅速发展,在 了解组织病理特征二疾病诊断二药物疗效及发现生物标志物等临床应用中发挥越来越重要的作用[1~5]三随着质谱成像技术的不断发展[6~8],其质量分辨率和空间分辨率都不断提高,这导致原始成像的数据量变得非常庞大,通过人工筛选的方式对其进行处理已经越来越难三近年来,研究人员开始使用多元统计的方法[9~12],对质谱成像数据进行降维和特征提取三多元统计是一类数学方法的统称,如何从中找出一个适合质谱成像数据分析应用的具体模型,成为质谱成像领域的研究内容之一[13,14]三 目前,常用的应用于质谱成像数据处理的多元统计方法包括主成分分析(Principal component analy-sis,PCA)[15,16]二聚类分析(Hierarchical cluster analysis,HCA)[17],偏最小二乘判别分析(Partial least square discriminate analysis,PLS-DA)[18]等,这些方法成功地对大量质谱数据进行了降维和特征提取,推进了质谱成像技术在各领域的应用三但是作为统计学的方法,这些常用方法所得到的结果数学意义偏多,往往较难对其给出符合实际意义的解释三另外,相比使用其它技术确立的生物标志物,这些方法提取的标志物(质荷比)通常较少,有可能遗漏掉有重要意义的特殊质荷比三 本研究基于空气动力辅助离子源质谱成像技术(Air flow-assisted ionization imaging mass spectrome-try,AFAI-IMS)[19],对因子分析(Factor analysis,FA)在质谱成像数据分析中应用的方法进行了研究三选取一组混合笔迹样品进行了质谱成像分析,获得了原始质谱成像数据,使用因子分析法对该数据进行统计分析,将成像数据分为了背景二黑色二蓝色和红色因子三分析结果显示,m /z 443.2,478.4,322.2(344.2)分别在红色二蓝色二黑色因子中的贡献值远大于其它质荷比,因此是3种颜料的特征质荷比三 此结果与实际情况相符,证明使用因子分析方法对质谱成像数据进行分析和特征提取是可行的三本研究还对因子分析与主成分分析的成像数据处理结果进行了对比,结果表明,因子分析可以更简单和定量地对质荷比进行正确和全面的取舍,判断和提取出多个质荷比作为目标样品成分的综合标志物三相比目前常用的多元统计方法,因子分析法可以有效地对特殊因子进行提取和反应,在生物标志物第42卷 2014年8月 分析化学(FENXI HUAXUE) 研究报告Chinese Journal of Analytical Chemistry 第8期1099~1103

中国制造业产业竞争力评价分析

国制造业产业竞争力评价分析 赵彦云/张明倩 原载《经济理论与经济管理》2005年第5期 「标题注释」［基金项目］教育部重大攻关项目“中国产业竞争力研究”（03JZD0016） 「作者简介」赵彦云（1957-），男，天津武清人，中国人民大学统计学院教授，博士生导师；中国人民大学统计学院，北京100872 张明倩（1974-），女，河北保定人，中国人民大学统计学院博士研究生，河北大学经济学院讲师。中国人民大学统计学院，北京100872 「内容提要」加入WTO 后，我国国民经济中各产业将面临新的竞争形势，正确评价制造业的区域竞争力，是保证我国国民经济健康发展的关键。本文利用1999-2003年我国工业企业数据，对我国制造业产业进行动态基本面分析，研究和评价我国制造业企业区域分布、企业规模状况、技术结构及企业类型。在对我国各区域制造业竞争力结构的稳定性进行考察后，对处于竞争力不同层次的省份进行了要素结构分析。 「关键词」制造业产业竞争力/竞争力要素/竞争力结构 一个国家或地区整体经济竞争力的强弱，是由其主要产业竞争力的强弱决定的。我国随着世界经济一体化和工业制成品贸易自由化的发展，制造业产业竞争力的提升正面临着应对日益开放的国际大市场带来的机遇和挑战。 一、中国区域制造业产业基本面分析 1.制造业产业竞争力基本指标分析 在提升中国制造业产业竞争力的战略背景下，我国制造业产业在从业企业数量上、制造业增加值及出口创汇能力上均取得了长足的进步。制造业企业数量由1999年的134345家增加至2003年的172755家，增幅达28.59%，制造业增加值和出口额稳步上升，分别由1999年的168020万元、109264万元上升至2003年的335771万元、260786万元，分别实现增幅99.84%和138.68%. 2.中国制造业企业区域分布 通过对我国各省、市、自治区（以下简称省份）制造业增加值和出口额的考察来反映我国制造业区域分布特点和变动趋势（见表1、表2）。

工业区位因素分析(精)

工业区位因素分析 1、影响工业区位因素: ①自然区位因素:原料、燃料(动力、土地、水源; ②社会经济因素:市场、交通、政策、科技、劳动力; 2、主导区位工业类型 ①原料指向型:应接近原料产地如,制糖(甘蔗、甜菜、水产加工、水果罐头。 ②市场指向型:应接近市场如,啤酒、家具、印刷、食品。 ③动力指向型:应接近火电厂、水电站如,炼铝、电镀。 ④技术指向型:应接近高等教育和科技发达地区,电子、卫星、飞机、精密仪表。 ⑤廉价劳动力指向型:应接近劳动力丰富的地方,普通服装、电子装配、包带、制伞、制鞋。 3、投入要素类型 包括资源密集型、劳动密集型、资金密集型(如,钢铁、化工、技术密集型。 4、不同类型工业区的区位因素: (1、德国鲁尔区 区位优势:①、煤炭资源丰富;②、离铁矿区(法国东北较近; ③、降水丰富,河网密布,水源充沛;④、水陆交通便捷;⑤、市场广阔。 衰落原因:①生产结构单一;②煤炭的能源地位下降;

③世界性钢铁过剩;④新技术革命的冲击。 整治措施:①、发展新兴工业和第三产业,促进经济结构多元化; ②、调整工业布局,保证各行业平衡发展 ③、拓展交通,发展科技; ④、消除污染,美化环境。 (2、意大利新兴工业区 工业区特点:①、(规模以中小型企业为主;②、(部门以轻工业为主; ③、生产过程分散;④、资本集中程度低; ⑤、工业分散在小城镇,甚至乡村地区。 (3、美国“硅谷” 区位优势:①、地理位置优越,环境优美; ②、地中海气候区,温暖湿润,气候宜人; ③、高等院校云集,技术力量雄厚; ④、交通便捷。⑤、军事订货 工业区特点:①、从业人员知识技术水平高,科学家和工程师所占比例高; ②、增长速度快,产品更新周期短; ③、研究开发费用在销售额中所占比重大; ④、产品面向世界市场。 存在的问题:①用地紧,地价上涨;②交通拥挤,环境压力增大。

(完整版)因子分析法基本原理.docx

1.因子分析法基本原理 在 某一个 行 分析 ， 采集大量多 量的数据能 我 的研究分析提供更 丰富的信息和增加分析的精确度。 然而， 种方法不 需要巨大的工 作量，并且可能会因 量之 存在相关性而增加了我 研究 的复 性。 因子分析法就是从研究 量内部相关的依 关系出 ， 把一些具有 复 关系的 量 少数几个 合因子的一种多 量 分析方法。 我 就可以 原始的数据 行分 并，将相关比 密切的 量分 ， 出多个 合指 ， 些 合指 互不相关， 即它 所 合的信息互相不重叠。 些 合指 就称 因子或公共因子。 因子分析法的基本思想是将 量 行分 ， 将相关性 高， 即 系比 密的分在同一 中， 而不同 量之 的相关性 低， 那么每一 量 上就代表了一个基本 构， 即公共因子。 于所研究的 就是 用最少个数的不可 的所 公共因子的 性函数与特殊因子之和来描述原来 的每一分 量。 ，就能相 容易地以 少的几个因子反映原 料的大部分信息， 从而达到 数据，以小 大，抓住 本 和核心的目的。 因子分析法的核心是 若干 合指 行因子分析并提取公共因子， 再以每个因子的方差 献率作 数与 因子的得分乘数之和构造得分函数。 因子分析法的数学表示 矩 ： X AF B ，即 : x 1 11 f 1 1 2 f 2 1 3 f 3 1k f k 1 x 2 21 f 1 22 f 2 23 f 3 2 k f k 2 x 3 31 f 1 32 f 2 33 f 3 3k f k 3 (k ≤p)?????? (1 式) x p p1 f 1 p 2 f 2 p 3 f 3 pk f k p 模型中，向量 X x 1, x 2 , x 3 , , x p 是可 随机向量，即原始 量。 F f 1 , f 2, f 3 , , f k 是X x 1, x 2 , x 3, , x p 的公共因子，即各个原 量的表达式中 共同出 的因子， 是相互独立的不可 的理 量。 公共因子的具体含 必 合 研究 来 界定。 A ij 是公共因子 F f 1, f 2 , f 3, , f k 的系数，称 因子 荷矩 ， ij （i=1,2,.....,p;j=1,2,....,k)称 因子 荷，是第 i 个原有 量在第 j 个 因子上的 荷，或可将 ij 看作第 i 个 量在第 j 公共因子上的 重。 ij 是 x i 与 f j

因子分析理论与案例

因子分析理论与案例 一、 因子分析原理 因子分析是一种将多变量化简的多元统计方法，它可以看作是主成份分析的推广。因子分析的目的是分解原始变量，从中归纳出潜在的“类别”，相关性较强的变量归为一类，不同类间的变量的相关性则较低。每类变量代表了一个“共同因子”，即一种内在结构（联系）。因子分析就是寻找这种内在结构（联系）的方法。 从全部计算过程来看作R 型因子分析与作Q 型因子分析都是一样的，只不过出发点不同，R 型从相关系数矩阵出发，Q 型从相似系数阵出发都是对同一批观测数据，可以根据其所要求的目的决定用哪一类型的因子分析。 （一）模型 主要模型形式： (2)矩阵型式 （二）相关概念解释 ?????? ? ???????+??????????????????????????=??????????????p m pm p p m m p F F F a a a a a a a a a X X X εεε 21212 1 2222111211 21?????? ?++++=++++=++++=p m pm p p m m m m F a F a F a X F a F a F a X F a F a F a X εε ε 222112 22221212112121111)1(展开式m 1m X A F + p 1p m m 1p 11m p 2 Cov F 01 03D F I F F =1. 01ε ε= ????≤?? ? = ? ??? 简记为:（） ()() ()且满足：）) (,)=) ()=即不相关且方差

1、因子载荷 a ij 称为因子载荷（实际上是权数）。 因子载荷的统计意义：就是第i 个变量与第j 个公共因子的相关系数，即表示变量xi 依赖于Fj 的份量（比重），心理学家将它称为载荷。 2、变量共同度 3、方差贡献率 方差贡献率指的是公因子对于自变量的每一分量所提供的方差总和，它是衡量公因子相对重要程度的指标。通常情况下，我们将因子载荷矩阵的所有方差贡献率计算出来并按照大小排序，从而提炼出最具影响力的因子。 二、 主要计算方法及步骤 （一）方法说明 1、因子载荷矩阵估计方法 因子载荷的求解方法主要有主成分法，主轴因子旋转法和极大似然法。主成分法指在进行因子分析之前先对数据进行主成分分析，把前几个主成分作为未旋转的公因子，但是此种方法得到的特殊因子间并不相互独立，当变量的共同度较大时，特殊因子所起的作用较小，它们之间的相关性可以忽略。 主轴因子法与主成分分析方法类似，都是都分析矩阵的结构入手，主轴因子 i m 22 i ij j 1i i11i22im m i 22 i i11im m i 222 2 i1i2im i 22 i i 22i i i X A i h a i 1,,p X a F +a F ++a F +Var X a Var F a Var F Var a a a h X 1h εεσσσ====++++=+=+∑ 变量的共同度——因子载荷阵中第行元素的平方和，即：为了说明他的统计意义，将下式两边求方差，即（）=（）++（）+（） =由于已经标准化了，所以有：