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题名基于因子分析的安徽省上市公司财务绩效
被引量:2
- 1
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作者
王纯
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机构
安徽财经大学金融学院
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出处
《重庆交通大学学报(社会科学版)》
2018年第3期84-90,共7页
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基金
国家自然科学基金项目"制度逻辑
包容性领导与企业成长战略的形成与作用机制研究"(71472001)
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文摘
财务绩效水平反映了上市公司财务管理的基本情况。以安徽省上市公司为样本,通过主成分分析选取盈利、运营、成长以及偿债指标,利用因子分析方法得到上市公司的排名。结果表明:顺丰控股、欧普康视等综合实力靠前的上市公司也有优劣因子之分;整体上,安徽省上市公司的经营绩效质量较好,仍有发展空间。Ward聚类分析的结果验证了因子分析结果,并提出参考建议。
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关键词
上市公司
财务绩效
因子分析
ward聚类分析
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Keywords
listed company
financial performance
factor analysis
ward clustering analysis
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分类号
F275
[经济管理—企业管理]
F224
[经济管理—国民经济]
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题名模糊物元视角下银行业经营效益分析
被引量:1
- 2
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作者
张刚刚
彭自力
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机构
武汉理工大学物流工程学院
武汉理工大学资源与环境工程学院
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出处
《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》
CAS
2019年第3期259-264,共6页
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基金
湖北省宏观经济研究专项基金项目(20162S0023)
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文摘
金融行业是经济发展的重要领域,对作为金融核心的商业银行进行经营绩效能力的综合评价是非常必要的.构建了涵盖商业银行盈利性、流动性、安全性和发展性4方面的商业银行经营效益综合衡量体系,并采用模糊物元分析法对不同地区的银行经营效益进行测算;根据测算结果进行Ward聚类分析,以我国27家商业银行为例进行实证研究,结果显示不同的商业银行经营效益存在一系列不同的问题,并针对这些问题提出相应的政策建议.
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关键词
经营绩效
模糊物元
ward聚类分析
商业银行
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Keywords
operational benefit
fuzzy matter element
ward cluster analysis
commercial bank
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分类号
F830.4
[经济管理—金融学]
F832.3
[经济管理—金融学]
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题名山东省城镇居民消费水平的统计分析
被引量:2
- 3
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作者
李真
李兴惠
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机构
山东经济学院
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出处
《价值工程》
2005年第7期16-18,共3页
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文摘
本文运用主成分法和聚类分析法,对山东省16个市地的城镇居民消费水平,进行了比较分析。解决了以往在分析居民消费问题时,所遇到的指标多,且指标体系中存在此消彼长的现象,同时验证了分类结果。在此基础上进一步探讨了个人可支配收入与人均总的消费支出之间的关系。并对提高城镇居民消费水平提出了建议。
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关键词
主成分分析
聚类分析(ward法)
个人可支配收入
消费支出
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Keywords
principle components analysis
cluster analysis
disposable personal lncome
consumption expenditure
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分类号
F224.2
[经济管理—国民经济]
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题名基于模糊综合评价中国果蔬发展战略研究
- 4
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作者
胡安龙
覃太贵
唐芳艳
李蓉
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机构
三峡大学土木与建筑学院
三峡大学理学院
三峡大学经济与管理学院
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出处
《数学的实践与认识》
北大核心
2015年第15期1-11,共11页
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基金
国家自然科学基金(51309141)
水利部公益基金项目(201401029)
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文摘
以中国的果蔬消费量、生产量、种植面积和价格等数据为基础,首先建立了ward系统聚类分析模型,并引入0-1规划模型筛选出人们日常食用的主要果蔬.然后建立灰色预测模型对果蔬消费量进行估计和预测并分析其趋势.建立模糊综合评价模型计算出近20年来中国居民摄入营养素的综合均衡系数,并对近20年中国居民摄入营养素进行定量和定性分析对比.以中国七大区居民各种营养成份人均日摄入量达到标准范围和人均果蔬消费量小于供应量为约束条件,各地区各季度果蔬人均日花费最少为目标建立单目标规划模型,计算出七大地区每季度达到营养均衡各种果蔬年度人均果蔬消耗量.以人均购买水果每年人均消费最少、种植者收益最大、果蔬种植面积最小为目标,建立多目标线性规划模型,利用遗传算法对多目标规划模型进行优化,最后寻找出Pereto最优解.最后将多目标规划模型求解的人均果蔬总花费与单目标规划模型的人均果蔬总花费、人均果蔬实际总花费进行对比分析.
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关键词
ward聚类分析
灰色预测
模糊综合评价
多目标规划
遗传算法
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Keywords
ward cluster analysis
gray forecasting
fuzzy comprehensive evaluation
multi- objective programming
genetic algorithm
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分类号
F323.7
[经济管理—产业经济]
F224
[经济管理—国民经济]
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