基于主成分分析法的沿海省市综合经济实力评价.docVIP

基于主成分分析法的沿海11省市综合经济实力评价 t;.lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;.lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;.lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;.lt;gt;.lt;gt;.lt;gt;.lt;gt;.lt;gt;.lt;gt;.lt;gt;.lt;gt;.lt;gt;.lt;gt;.lt;gt;.~二:gt;_lt;gt;-lt;gt;-lt;gt;-lt;:gt;-lt;:gt;-lt;gt;-lt;:gt;-lt;gt;-(三)评价结果分析作为CPI理想点，即102。决策提供了可靠依据，因此，本研究具通过表1可以看出五种综合评价(或五种评价方法所得到的{yi}的离差有)定的实用价值。但是，仅仅使用理排序结果)是完全不同且彼此之间存在的平方和分别是15.28、15.23、110.54、0.18想点法对单月中的部分CPI数掘进行差别相当大。除理想点法外，线性加权综合和14.83。无论是从最大限度地体现出各分析具有一定的局限性，因而本文只是法、非线性加权综合法、组合集结模式和算被评价对象之间的差异的角度，还是从逻指出了一条比较合理的评价CPI的方术平均值法这四种方法的评价结果很相辑的角度，理想点法都是可取的。因此，应法，在现实应用中，仍需专业的技术人近，而理想点、法的评价结果与其它四种方采用理想点法的排序结果，并且该排序结员使用更为全面的数据和方法进行全法的评价结果相差较为明显。例如·北京市果易被人们所接受。在理想点:去的评价结方位的分析。的评价结果在理想点法下的排序为第4果中，不同的排位所揭示的经济发展状况参考文献:位，而其它四种评价方法下的排序第22或不同，程度也不相同。例如，上海市和北京[1 ]宣家骥.多目标决策;理想点法;的23位;天津市的评价结果在理想点法下的市的CPI评价结果排序为第1位和第4推广日].湖南大学学报，1991(06).排序为第14位，而其它四种评价方法下的位，说明这两大城市在2014年1月的居[2]孙艳.消费价格指数的比较与评价排序分别是第2，2，3，2位;上海市的评价民消费价格指数较高，经济发展较快，同U].地质技术经济管理，1996(03).结果在理想点法下的排序为第1位，而其时通货膨胀可能较为严重;相对来说，天口]王晖.不同地区居民消费价格水平它四种评价方法下的排序分别为第12、津市的发展较缓。比价分析日].经济师，2005(08)三、总结[4]张晓雪，朱静敏，陈洪波，等.主要商15、18、12位。参考中国城市CPI排名的结品及服务价格变动对CPI及低收入居民果，上海和北京也是排在前位的，进一步验本文通过对国内各地区CPI的综合证了理想点的可信性。另外，本文的评价方评价与分析，比较充分地说明了CPI对生活影响分析U].四川物价，2007(10).各地区经济发展健康状况的真实反映，[5]郭亚军.综合评价理论、方法及应法体现了CPI与其他类型评价对象的差一定程度上为我国各地区经济的进一用[M].北京:科学出版社，2007.别，也是C凹的特殊性，即C凹的正常取{作者单位:南开大学经济学院)步发展指明了方向，为各级政府将来做值范围应该控制在1，}←3%，因此本文取2%10稳2014年22期(8月} 们综合起来处理，用数据的本身来寻找对确定原来变量勾(;=1，2，…，p)在诸主成2012年我国沿海11个省市的指标值作为全部方差最有影响力的方向、第二有影响分z;(i=1，2，…，m)上的荷载马(i=1，2，…，m;样本数据(数据来源于2013年中国统计年力的方向等，当然希望能够找到一两个方j=1，2，…♂)。从数学上可以证明，它们分鉴)。首先将对数掘进行标准化处理，从而向能解释大部分数据中的变异，从而得到别是相关矩阵m个较大的特征值所对应消除数据的量纲和单位的影响。进而得到;降低原始数据中的维数;的效果，这就是的特征向量。各指标之问的相关系数矩阵(表1)，从相主成分分析的核心概念。三、实证研究关系数矩阵来看，各个变量的相关性很强，主成分分析的目的是提取信息，对样(一)建立指标体系呈高度的线性关系，说明主成分的效果显本量没有太严格的要求。除了样本量以选取合理的指标构建指标体系是进著。根据主成分分析原理，将标准化后的外，既然要从许多变量中提取;主成分行实证研究的关键，而一个地区的社会经样本数据输入SPSS19.0软件进行主成分有一个默认的前提条件就是各变量间必济发展状况是多方面的，任何单项指标都分析得出如表1(各项经济指标相关系数须有相关性，否则各变量间没有共享信无法全面而客观地反映