基于主成分分析的国有商业银行竞争力评价研究

在现有商业银行竞争力评价指标的基础上,建立了一套完善的可量化的商业银行竞争力评价指标体系库。运用主成分分析法对该指标体系库的指标进行筛选,得到了信息反映程度高且不受指标间相关性影响的商业银行竞争力评价指标体系。该体系的特色与创新表现在:从现实竞争力和潜在竞争力两方面综合地考察国有商业银行的竞争力;通过主成分分析筛选得到包含较少指标的指标体系,能够反映全部原始数据的信息;降低了信息丢失程度,避免了指标间相关性对后期评价的影响;利用OBLIMIN斜交旋转法得到显著影响综合竞争力的若干因素,有利于国有商业银行更有针对性地提高自身竞争力。从实证的角度,运用斜交旋转法,找出影响国有商业银行竞争力的银行的盈利能力、发展能力、创新成果等主要因素,为国有商业银行的发展提供了具有实践意义的参考。

主分量分析在区域性气候分型中应用的统计试验研究

主分量分析在大气科学研究中的应用日益广泛,但对其应用的可行性和可靠性的研究则比较欠缺.本文对主分量分析的三种方法,即非旋转主分量、正交旋转的方差极大法和斜交旋转的Harris-Kaiser Case ⅡB^TB法,在区域气候分型研究中的应用进行了计算分析和精度拟合,同时进行了区域分割和Monte-Carlo模拟的统计试验.结果表明,非旋转主分量的分型拟合精度不佳,两种旋转主分量方法的效果很好,其中正交旋转又优于斜交旋转.区域范围的变化对旋转主分量方法的分型结果影响不大,对非旋转主分量分析的影响较大.样本大小的变化对主分量分析的各种方法无明显影响.

长江中游地区PM_(2.5)重污染过程的典型天气环流分型及区域传输影响

作为一个新的区域性霾污染中心,长江中游地区地理位置特殊,是我国中东部地区大气污染物区域传输的重要枢纽,天气环流对该区域不同传输和累积型PM_(2.5)重污染的形成机制还不甚了解.利用T-mode斜交旋转主成分分析法(PCT),对2015~2019年采暖季长江中游地区74 d PM_(2.5)重污染事件进行天气环流分型,得到:PCT1高压底部传输型(天数:41 d,占比:55.4%)、PCT2低压辐合累积型(天数:12 d,占比:16.2%)、PCT3高压静稳累积型(天数:11 d,占比:14.9%)和PCT4高压后部传输型(天数:10 d,占比:13.5%)这4种主要的大气环流类型.区域传输型污染(PCT1和PCT4)占比高达69%,是长江中游地区PM_(2.5)重污染发生的主导因素,突显了地域特殊性.其中,PCT1是最主要的环流型,冷锋南侵伴随强偏北风驱动上游地区污染物快速传输,使得PM_(2.5)浓度暴发式增长.境内传输通道城市襄阳、荆门和荆州PM_(2.5)传输过程具有12 h滞后特征,其PM_(2.5)影响源区主要分布在上游的河南中北部、山东西部和华北大部分地区.PCT4传输型受低层偏东风输送影响,污染上升速率也相对较快.PCT2和PCT3为静稳天气环流型,地面风速较小,低层水平辐合和下沉运动有利本地PM_(2.5)重污染累积,污染上升速率和持续时间都相对传输型更长.

正交与斜交旋转主成分分析法在气象因子影响细颗粒物研究中的应用

基于cost733模型及大量再分析资料、观测资料,对2013—2019年冬季海平面气压及近地面风场进行正交和斜交旋转主成分分析,讨论这两种分型方法及不同分型数量下我国天气形势、降水及细颗粒物(PM_(2.5))的差异.结果表明,斜交旋转主成分分析法相比于正交方法,划分的天气形势更具代表性,其中,划分为4类天气形势最具代表性,即西伯利亚冷高压影响范围最广、出现频率最高的Type1;西伯利亚冷高压强度最弱、出现频率最低、重度污染站点比例最大、污染最重的Type2;京津冀等地容易出现锋面天气、降水强度最大、清洁站点比例最大、污染最轻的Type3;受东北部深厚冷低压影响、重污染较少的Type 4.