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| 主成分分析法与熵值法结合的上市公司财务综合评价模型 |
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[投资基金论文] 【摘 要】本文通过主成分分析法确定了5个新指标来代替原来14个财务指标，这些新指标是原指标的线性组合，不但充分反映了原指标的信息，而且大大简化了评价体系。然后通过熵值法进行客观赋权，解决了主观赋权的问题，使权数更具客观性、科学性。最后对上市公司的综合得分进行了排名，并做了相应的分析。
【关键词】上市公司 主成分分析法 熵值法 财务综合评价 随着证券市场的不断规范化，投资者日趋理性化，人们对上市公司的选择也从以前的跟风炒做，转向越来越注重上市公司的业绩。上市公司的经营业绩可以通过财务报告的财务数据来反应，但这些财务指标只能分别反应企业经营活动的某些方面，不能对企业的财务状况、经营能力作出综合评价。本文就是通过主成分分析法建立新的评价指标，然后再用熵值法进行客观赋权，计算综合得分进行排名。一、 主成分分析法1、基本原理 主成分分析法，也称因子分析法，最早是由美国心理学家Charies Spearman于1904提出，其基本思想是将实测的多个指标，用少数几个潜在的相互独立的主成分指标（因子）的线性组合来表示，构成的线性组合可以反映原多个实测指标的主要信息。[1]使得分析与评价指标变量时，能够找出主导因素，切断相关的干扰，作出更为准确的估量与评价。2、用主成分分析法的构建新指标的主要步骤（3） 确定主成分数：选取前m个特征值大于1的主成分，m为所选取主成分数。（4） 为了方便解释每个主成分，将因子荷载矩阵实行方差最大旋转，以简化因子模型结构。二、 熵值法1、基本原理在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性，我……
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