企业信用风险的主成分判别模型及其实证研究

本文在运用主成分分析和典型判别分析方法的基础上,提出了预测我国上市公司经营失败的主成分判别模型,并对我国沪深两市2000年至2002年间142家上市公司进行了经营失败预测研究,结果显示企业的盈利指标、景气指标、资本市场指标和增长性指标等4个主成分最能解释我国上市公司的经营失败情况。模型方法和分析在企业内部风险控制、银行贷款信用评级和资本市场投资估价等领域具有较高的应用价值。

主成分-距离水质识别水源模型主成分的选取

为了寻找最佳主成分以使水质识别水源模型效果最好,以焦作矿区水质数据为例建立主成分-距离水源识别模型并进行回代验证和交叉验证,正确识别率达到82.9%;同时对四个不同矿区分别建立模型,发现主成分分别选取4、4、4、3个时识别效果最好,回代正确率和交叉正确率分别达到87.5%、97.1%、93.9%、93.1%和83.3%、94.3%、90.9%,89.7%。结果表明:主成分-距离水质识别水源模型能够很好地判别煤矿突水来源;在交叉验证率最大时,选取最大回代验证率对应的主成分,模型识别效果最好。

红外光谱结合化学计量学快速鉴别云南重楼不同炮制品

中药炮制是根据中医学理论,改变中药的性味和功效,以达到缓和药性、减毒增效等作用。炮制对中药的活性成分、药效、毒副作用影响甚大,建立一个系统鉴别和评价中药不同炮制品的方法,可为中药质量和临床用药安全提供重要支撑。采用红外光谱法对9种云南重楼不同炮制品进行对比分析,结合化学计量学建立主成分-马氏距离(PCA-MD)判别模型进行鉴别分析。云南重楼不同炮制品的红外光谱经自动基线校正和纵坐标归一化预处理后,取其平均光谱图。九种重楼不同炮制品的平均红外光谱和二阶导数光谱显示:(1)其主要特征吸收峰为3 387,2 923,1 745,1 463,1 338,1 240,1 207,1 158,1 180,1 080,1 048,1 020,988,921,895,859,833,765,708,572和529cm^(-1);(2)重楼不同炮制品红外图谱的峰形基本相似,可显示出重楼所特有的红外光谱特征;(3)重楼不同炮制品红外图谱中少数特征吸收峰数目、位置和吸收强度存在差异,表明重楼经不同炮制后化学成分和含量发生了改变。红外光谱经多元散射校正(MSC),标准正态变量(SNV),一阶求导(1st Der),二阶求导(2nd Der)和平滑(SG)优化处理后,采用Kennard-Stone算法筛选训练集和预测集(3∶1),建立PCA-MD判别分析模型。结果显示,重楼不同炮制品的最佳预处理方法为1st Der+SG(11∶3)。提取前5个主成分,变量特征的解释能力为88.2%,以PC1,PC2和PC3为坐标轴建立PCA-MD三维得分图可知,九种炮制品可完全区分;其中重楼I,H,G和F的聚类效果最好,且前三种炮制品距离较近,表明晒干和烘干处理重楼与传统炮制重楼所含化学成分相似;重楼D和E空间距离较近,推测其经过微波和蒸汽高温处理后化学成分变化相似。预测集样本可准确的归属于训练集,PCA-MD判别模型的准确率为100%。红外光谱结合PCA-MD判别分析可准确区分云南重楼的不同炮制品,为云南重楼炮制品的临床应用提供参考,同时为中药炮制品的鉴别提供了借鉴。