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企业研究论文-主成分分析在上市公司绩效评价中的应用.doc企业研究论文-主成分分析在上市公司绩效评价中的应用.doc

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企业研究论文-主成分分析在上市公司绩效评价中的应用内容摘要:本文将主成分分析应用于上市公司绩效评价。在简要介绍主成分分析方法后,针对2003年我国上市公司财务报告数据进行了实证分析。结果表明,主成分分析是进行公司绩效评价的有效方法,它能为经营者的绩效评价提供依据。关键词:主成分分析绩效评价实证分析现代企业制度中,企业所有权与经营权相分离,因此所有者(委托人)和委托经营者(代理人)从事经营管理活动中,两者之间存在信息不对称问题,因而经营者报酬制定方面存在一个非常棘手的问题就是如何对经营者的经营绩效做出评价,如何合理地度量经营者绩效,将经营者绩效与公司真实绩效挂钩,有效地激励和约束经营者,降低代理成本,成为企业管理亟待解决的问题。经营绩效评价的最终目的在于全方位地了解企业经营理财的状况,并对企业经济效益的优劣做出系统、合理评价。本文应用主成分分析对我国上市公司的经营绩效进行综合分析,以便为信息使用者提供决策信息,为经营者的绩效评价提供一定的依据。主成分分析法的基本原理目前国内外关于多指标综合评价的方法很多,根据权重确定方法的不同,大致可分为两大类:一类是主观赋权法,如综合评分法、层次分析法、德尔菲法等,多是采用综合咨询评分的定性方法,这类方法因受到人为因素的影响,往往会夸大或降低某些指标的作用,致使排序的结果不能完全真实地反映事物间的现实关系;另一类是客观赋权法,即根据各指标间的相关关系或各项指标值的变异程度来确定权数,避免人为因素的影响,如主成分分析、因子分析法等。我国目前的绩效评价体系都是人为地赋予指标一定的权数,这具有一定的主观性。鉴于主观赋权法专家选择的困难,加上人为赋权的主观性,本文将采用主成分分析。其优点是不仅赋权客观,而且相对简单,容易掌握。主成分分析,PrincipalComponentsAnalysis(PCA),也称为主分量分析,是利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标的多元统计分析方法。主成分分析研究的目的是如何将多指标进行最佳综合简化,最终转化为较少的综合指标。也就是说,要在力保数据丢失最少的原则下,对高维变量空间进行降维处理。主成分分析法的特点是在评价指标的相关性比较高时,能消除指标间信息的重叠,而且根据指标所提供的原始信息生成非人为的权重系数。其缺陷是没有考虑指标(类)间存在的重要度。而将AHP和PCA相结合的AHP/PCA评价模型最
编号:201312121744539859    类型:共享资源    大小:12.87KB    格式:DOC    上传时间:2013-12-12
  
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黄山道人上传于2013-12-12

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