基于理想点的主成分分析法在综合评价中的应用  

作　　者：黄利文[1,2] 

机构地区：[1]泉州师范学院数学与计算机科学学院,福建泉州362000 [2]金融数学福建省高校重点实验室(莆田学院),福建莆田351100

出　　处：《统计与决策》2021年第10期184-188,共5页Statistics & Decision

基　　金：金融数学福建省高校重点实验室(莆田学院)开放课题(JR201801)。

摘　　要：文章在逼近理想点的主成分分析法的基础上,针对目前综合评价中存在的一些问题,探讨一种新的综合评价方法。该方法结合行业绩效标准值对理想点进行修正,通过信息熵与主成分的贡献率相结合的方法确定综合评价的权重,并采用"三级九等"的评价体系,建立新的综合评价准则。为了检验改进方法的效果,文章收集了21家某行业上市公司2018年度的相关数据和2018年末证券机构的评价结果,并用改进的方法建立综合评价模型。实例表明,该方法的综合评价结果简单直观,能较好地反映评价样品的综合排序情况及所属等级,具有一定的合理性,且与证券机构的评价结果基本一致。

关 键 词：主成分分析法 理想点 综合排序 评价等级 综合评价 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]