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论主成分分析法在上市公司信用风险分析中的应用 【摘要】针对上市公司信用风险问题，本文建立了评价指标体系，用主成分分析法进行整体评价，并以实例验证了该方法的有效性和实用性。 【关键词】主成分分析法；信用风险；上市公司 上市公司的信用风险关系到我国股票市场的健康稳定发展，以及我国经济体制改革的顺利进行和经济稳步发展。信用风险评估发展至今已有百年历史，人们对其研究出许多度量方法，主要包括四种：古典信用风险评估法，包括因素分析法和财务比率综合分析法；统计判别分析法，主要是主成分分析法和logistic回归方法；现代信用风险模型，包括违约预测模型和信用度量术等四种模型方法；基于信息技术的信用风险评估，主要是指以人工神经网络模型为基础的信用风险评估方法。本文选取主成分分析法进行我国上市公司信用风险分析。 一、主成分分析法介绍 主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想把多指标转化为少数几个综合指标。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。信用风险作为一个多变量问题，变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人们希望在进行定量分析的过程中涉及的变量较少，得到的信息量较多。主成分分析正是适应这一要求产生的。 主成分分析法的分析过程通过以下步骤完成：收集相关资料得到样本矩阵；因各个方面的影响因素具有不同的量纲与数值大小，故将原始数据进行标准化处理；利用标准化后的样本估计；选择k个主成分，一般经验指出，累计贡献率大于等于0.85即可；解释主成分；计算每个样品的主成分得分；计算得分大小并排列。 二、主成分分析法在上市公司信用风险评估中的实证分析 （一）研究对象的选择 考虑到企业的覆盖面、数据的可获得性及可验证性等要求，样本选自山西上市公司中的三家电力公司（漳泽电力，西山煤电，通宝能源）2012年的年报数据，并对其评价分析。 （二）企业信用风险指标体系的选取 本文选取的信用风险评价指标体系包括：盈利能力、偿债能力、资产管理能力、成长能力。具体指标见表1所示。 （三）分析过程 将上述三家企业2012年相应财务数据输入spss17分析软件中，经处理（步骤依次为：输入数据点击分析降维因子分析把变量导入“variables”框内对“描述”，“抽取”，“得分”等选项进行相应选择点击“确认”）得表2表4所示。 三、结论 本文运用主成分分析法，将企业信用风险的多个评价指标转化为少数几个综合指标，可实现快速简洁的评价计算，弥补了传统评价方法在评价中忽略指标间关联关系的不足。此模型不需人为估计权重，减少了评价中人为因素影响，准确性上优于传统评价方法。此外，本模型可根据不同行业的特征调整指
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