由时序立体数据表支持的动态综合评价方法

在经济管理与决策中 ,经常遇到大量的动态综合评价问题·但遗憾的是决策者常常将动态的综合评价问题“简化”为静态的综合评价问题 ,而使得综合评价结果不同程度的“失真”·针对由时序立体数据表支持的动态综合评价问题 ,提出了一种新的“‘纵横向’拉开档次”法 ,并给出一个例子·该方法具有原理简单、直观意义明显、评价过程“透明”等特点·

基于时序立体数据表的农业上市公司成长性综合评价

农业上市公司的发展能力对保护广大投资者利益以及提高农业上市公司自身素质具有积极意义。从"差异驱动"原理出发,对由农业上市公司成长性指标值构成的时序立体数据表给出了综合评价模型。分析表明,农业上市公司的成长性水平主要取决于主营业务的增长能力,多元化经营战略应量力而行。

时序立体数据表动态轨迹的描绘方法研究

本文采用全局主分量分析方法和补充点技术,对时序立体数据表中,数据主要特征动态行为的图象描述方法进行了研究。作为应用案例,本文分析了1984～1990年中国84个典型城市的综合实力发展历程,以及城市经济分类结构的演变,所得结果与中国城市经济发展的实际情况十分吻合。

基于时序立体数据表的上市公司成长性综合评价

企业的成长性对投资者、经营者以及其它利益相关者至关重要.对企业的成长性评价是一个动态评价问题.该文从"差异驱动"原理出发,对由上市公司成长性指标值构成的时序立体数据表给出了综合评价模型.分析表明,所得出的综合评价结论具有全局性、客观性,且原理简单、计算量少.

旅游上市公司成长性综合评价研究——基于时序立体数据表的实证分析

旅游上市公司是旅游业的模范先锋,其成长能力直接关系着旅游业未来的发展方向。从"差异驱动"原理出发,选取5项旅游业成长性指标构成时序立体数据表,运用数学矩阵对指标权重进行确定,从而组建了旅游上市公司成长性综合评价模型,并对2004—2008年间的17家旅游上市公司进行了具体的分析和研究。

基于时序立体数据表的创业板上市公司成长性评价

本文根据"差异驱动"原理,选取深市创业板上市公司10项成长性指标构成时序立体数据表,运用数学矩阵对指标权重进行赋值,构建了创业板上市公司成长性评价模型,并以此对2009~2013年间深市29家创业板上市公司的成长性进行了具体分析和探讨。

时序立体数据表三度简化的GPCA－3模型

本文给出了一种对时序立体数据表中变量、样本点以及时间三个维度进行综合简化的系统模型ＧＰＣＡ－３。文章重点说明了ＧＰＡＣ－３在数据系统特征的动态图示中的作用，并讨论了它与现行的Ｔｕｃｋｅｒ－３模型的联系与区别。

基于时序立体数据的财务困境预测实证研究——以我国上市医药公司为例

基于财务困境预测的研究大多局限于截面数据的静态计量,即以T-2,T-3(T代表被特殊处理的年份)的财务指标,运用主成分进行预测,而忽视了公司财务状况的变化过程,因此本文证实了建立基于时序立体数据表的全局主成分分析模型,比经典主成分分析建立的截面模型预测准确度要高。并利用Mann-Whitney U检验对财务指标进行筛选,以我国上市医药公司为研究样本建立预测模型,对其财务状况进行了良好的预测。

变量聚类—全局主成分分析在我国普通高等教育发展水平评价中的应用

本文根据1997年～2003年共同构成的关于我国普通高等教育发展水平的时序立体数据表，对各地区高等教育发展整体状况的各项指标进行变量聚类，以区分对我国高教发展背景与现状分别产生影响的各项指标，然后对每一类作主成分分析，选出能够代表该类的主成分。在此基础上，计算出各地区各年度主成分的增长度；再对各年度主成分的增长度作主成分分析，以期对我国高教发展背号与现状的总体变化趋势做出综合评价。

我国普通高等教育发展水平的全局主成分分析

本文根据 1995年、1997年和 1999年共同构成的关于我国普通高等教育发展水平的时序立体数据表 ,通过全局主成分分析得到公共主成分子空间L(F1,F2 ,… ,Fm) ,并在该子空间对我国高等教育发展背景和现状进行统计分析 ,给出了排名和变化趋势。

DWATrust:一种基于“二次加权法”的P2P网络动态综合信任模型

针对现有的P2P网络信任模型在聚合节点信任值时对节点行为的差异性与动态性考虑不足,提出了一种基于"二次加权法的"的P2P网络动态综合信任模型——DWATrust。该模型在对节点进行评价时,首先通过引入"时序立体数据表"来记录节点在过去某几段时间内不同评价指标下的评价得分,然后通过"熵值法"分别计算出各个时间段内各个节点对于各个评价指标的不同权值并进行第一次加权综合,得到各个节点在不同时间段内的综合信任值。最后,通过求解一个"非线性规划问题"计算出各个时间段的权值并进行第二次加权综合,得到各个节点在整个时间段上的综合信任值。由此可见,该模型不仅充分考虑到交易上下文及节点上下文的动态变化对节点信任值的影响,而且引入时间粒度来反映这种变化。仿真实验表明,该模型可以较好地识别节点进行周期性振荡欺骗等恶意行为,从而大大改善P2P网络的交易成功率。

一种新的动态综合评价方法

在经济管理与决策中 ,经常遇到大量的动态综合评价问题 .动态综合评价问题的核心是评价指标在不同时刻的权重系数的确定 .针对由时序立体数据表支持的综合评价问题的特殊性 ,提出了一种新的确定权重系数的“‘纵横向’拉开档次”法 ,并给出一个实际例子 .该方法具有原理简单、直观意义明显、评价过程“透明”

区域经济动态发展水平的全局主成分分析方法

时序立体数据表全局主成分分析方法能够为动态评价区域经济发展水平提供一种高效科学的量化工具,是一种多指标综合评价分析方法.运用该方法从地理空间和时间变化的角度动态描述区域经济差异,并对内蒙古各盟市区域经济发展水平的现状进行分析评价,得到了与实际情况非常一致的结果.

环境质量评价中的主成分分析与全局主成分分析方法

给出在环境质量评价中对即时性平面数据的主成分分析方法与对多维动态数据系统的全局主成分分析方法,着重介绍了对时序立体数据表进行立体式的综合与简化,并应用于具体的实例,得到很好的结果.这两种方法对环境质量的评价和治理工作都有积极的指导作用与重要的应用价值.

动态综合评价的理论与方法综述

本文将动态综合评价的理论与方法归纳、分类,讨论了各类方法的基本原理、优缺点及适用领域。

基于时序全局主成分的河南省各市区金融竞争力演化分析

本文根据2004年到2007年共同构成的关于河南省各市区金融竞争力水平的时序立体数据表,选用全局主成分分析方法(GPCA),对河南省的18个市区的金融竞争力进行了测度和比较,给出了排名和变化趋势。实证研究结果表明:2004年-2007年,河南省各市区的金融竞争力水平都处在增长趋势,但是差距逐年增大,波动明显,竞争激烈,且存在着严重的两极分化现象。

基于GPCA的中部省际农村居民生活水平动态分析

文章首先构建评价农村居民生活水平的指标体系,之后运用全局主成分分析法(GPCA),实证研究了我国中部各省农村居民从2001年-2006年生活水平的时间演变,并对结果进行了比较分析。

一种国家级开发区的聚类方法初探

一、引言地区间发展不平衡造成开发区的发展各有特色,任何统一的政策不能适用于所有开发区,即使是国家级开发区。目前虽国家级开发区分为东部与中西部,但很多政策在一类开发区并不能统一执行,因而有必要对开发区进一步分类,而复杂的经济系统要用到上百个变量和大量的时序数据,很难直接进行聚类。本文正是针对这一问题。

商业银行监管、监控指标的全局主成分分析

利用对时序立体数据表的全局主成分分析方法,对商业银行监管、监控指标的时间序列进行了分析。研究发现,商业银行的监管、监控指标可以以10个全局主成分替代。进一步的分析表明:商业银行各监管、监控指标之间对商业银行的经营总体状况的体现存在一定的弹性关系。