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基于KPCA的企業(yè)績效綜合評價

2018-05-14 08:55:57趙網(wǎng)
財訊 2018年22期
關(guān)鍵詞:經(jīng)濟效益評價分析

趙網(wǎng)

對企業(yè)的績效進行綜合評價是企業(yè)管理中的一項重要而又困難的工作,其正確性取決于多方面的因素。核主成分分析( KPCA)將核函數(shù)的思想與主成分分析的方法相結(jié)合,有效的解決了特征提取中的非線性問題。實驗表明將該模型用于企業(yè)績效評價中,具有理想的效果。

KPCA 企業(yè)績效 綜合評價

對企業(yè)效績進行綜合評價是公司管理的核心之一,其最終目的在于通過財務(wù)分析,全方位地了解企業(yè)經(jīng)營理財?shù)臓顩r,并借以對企業(yè)經(jīng)濟效益的優(yōu)劣做出系統(tǒng)的、合理的評價。

基于核的主成分分析(KemelPrinciple ComponentAnalysis, KPCA)是目前國際上提出的一種新的非線性主成分分析方法,即將核函數(shù)與經(jīng)典的主成分分析方法向結(jié)合,對其進行一種非線性推廣,它能有效的捕捉數(shù)據(jù)的非線性特征,通過核函數(shù)定義的內(nèi)積函數(shù),將原始數(shù)據(jù)映射到高維空間中進行線性主成分分析。它有效的解決了PCA處理非線性關(guān)系能力有限、當(dāng)數(shù)據(jù)特征貢獻率分散時難以找到合適的綜合評價指標(biāo)的問題。

核主成分分析( KPCA)

(1)基本原理

核主成分分析方法實際上是將核方法應(yīng)用于主成分分析中,通過非線性映射錯誤!未找到引用源。Ф實現(xiàn)輸入空間到特征空間的變換,然后對映射后的數(shù)據(jù)進行線性PCA,因而具有很強的非線性處理能力。輸入空間中的樣本點xl,x2,…,xM通過非線性映射函數(shù)錯誤!未找到引用源。Ф變換為特征空間

實驗數(shù)據(jù)

經(jīng)濟效益是評價一個企業(yè)經(jīng)營情況好壞的重要標(biāo)準(zhǔn)之一,這里選取指標(biāo)體系包括: 總資產(chǎn)貢獻率、資本保值增值率、資產(chǎn)負(fù)債率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、成本費用利潤率、全員勞動生產(chǎn)率以及產(chǎn)品銷售率7個指標(biāo)。運用核主成分分析法對該指標(biāo)體系進行綜合,得到定量評價結(jié)果,從實際出發(fā),綜合評價河南省8個卷煙企業(yè)的經(jīng)濟效益。

首先采用主成分分析的方法分析上述8個企業(yè)的7個主要經(jīng)濟效益指標(biāo),前兩個主成分貢獻率的和為80.37%,評價函數(shù)為:F=(63.843F1+16.937F2)/80.78。

當(dāng)采用核主成分分析時,選取多項式核:K(x,v)= s(x,v)+c] d,其中s=0.00001.c=0.03,d=3,最終結(jié)果如表1所示。

KPCA與PCA的評價比較

首先,PCA是處理變量間的線性關(guān)系,而KPCA還能有效地處理變量間的非線性關(guān)系;其次,主成分分析選取了2個主成分,貢獻率的和為80. 78%,要使貢獻率達到85%,需選取3個主成分:KPCA做綜合評價時,第一主成分的貢獻率為92.7%,降維效果較PCA明顯;最后,兩種方法的排名,前4名相同,而第5、第6的名次顛倒,第7、第8的名次顛倒。而KPCA評價結(jié)果與全國120家企業(yè)排名次序相符,說明KPCA較PCA的評價效果更符合實際情況。

[1]楊淑瑩,張樺.模式識別與智能計算[M].北京:電子工業(yè)出版社.

[2]于秀林,任雪松.多元統(tǒng)計分析[M].中國統(tǒng)計出版社,1999.154-162.

[3]梁苓.主成分分析法在企業(yè)經(jīng)濟效益綜合評價中的應(yīng)用[J].數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識,2012,05: 763-768.

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