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1、第九章第一组第1题全国重点水泥企业某年的经济效益分析，评价指标有：X1为固定资产利税率,X2为资金利税率,X3为销售收入利税率,X4为资金利润率,X5为固定资产产值率,X6-流动资金周转天数,X7-万元产值能耗,X8-全员劳动生产率现有15家水泥企业的数据，试利用主成分法综合评价其效益。先将数据标准化：得到标准化的数据如下：对标准化后的数据作主成分分析：由上表可以看到，前面三个主成分解释了全部方差的89.854%，说明可由前三个主成分代表原来的8个指标评价经济效益。在因子对话框中，点击抽取按钮，输入抽取3个因子数:第一主成分的方差为5.054，第二主成分的方差为1.2
2、88，第三主成分的方差为0.847。由上表得出三个主成分的线性组合如下：计算各企业经济效益的综合得分由综合得分可排出企业经济效益的名次。九章第2题在企业经济效益的评价中,涉及的指标往往很多.为了简化系统结构,抓住经济效益评价中的主要问题,可利用主成分分析法进行综合评价。在对我国部分省,市,自治区独立核算的工业企业的经济效益评价中,涉及到9项指标,用主成分分析进行综合评价。x1-100元固定资产原值实现产值,X2-100元固定资产原值实现利税,X3-100元资金实现利税,X4-100元工业总产值实现利税,X5-100元销售收入实现利税,X6-每吨标准煤实现工业产值,X7
3、-每千瓦时电力实现工业产值,X8-全员劳动生产率,X9-100元流动资金实现产值SPSS操作：分析——描述统计——描述标准化数据SPSS操作：分析——降维——因子分析分析结果：1、相关矩阵主成分分析方法适用于变量之间存在较强相关性的数据。上表为各个指标的相关系数矩阵，由表中数据可以看出各个变量之间存在较强的相关性，因此运用主成分分析可以起到很好的降维作用。2、特征值、贡献率结果表上表是特征值、贡献率的结果表。该表显示了各主成分解释原始变量总方差的情况，由表中数据可以看出前两个成分的累积贡献率是87.036%大于85%，因此保留2个主成分最合适。3、成分矩阵和成分得分矩
4、阵对上表中的第i列的每个元素分别除以第i个特征根的平方根，这样得到主成分分析的第i个主成分的系数，结果如下表。3、成分矩阵和成分得分矩阵对上表中的第i列的每个元素分别乘以第i个特征根的平方根，这样得到主成分分析的第i个主成分的系数，结果如下表。主成分系数1主成分系数2100元固定资产原值实现产值X10.36797-0.27168100元固定资产原值实现利税X20.3871220.123983100元资金实现利税X30.3707820.255307100元工业总产值实现利税X40.0921620.720306100元销售收入实现利税X50.1825310.468469每
5、吨标准煤实现工业产值X60.370388-0.17334每千瓦时电力实现工业产值X70.354251-0.23761全员劳动生产率X80.3799760.013847100元流动资金实现产值X90.358303-0.143644、计算主成分得分，构造综合评价函数将标准化原始数据代入主成分表达式计算各个企业的主成分得分，或将spss输出的得分乘以特征值的平方根，即可得到主成分得分。（转换——计算变量）城市第一主成分得分第二主成分得分综合评价得分F排名北京2.8589152.4242922.4172953744天津3.7564160.4936072.7365274323河
6、北-0.54939-0.09315-0.40364875415山西-1.735070.179982-1.19735231122内蒙-3.08695-0.69335-2.29581958326辽宁0.3202641.1397590.4125888898吉林-1.7078-0.80061-1.33822852724黑龙江-1.126780.6833-0.68506697516上海7.1993021.3595085.3121849531江苏3.989575-2.821652.3599134445浙江4.41059-1.867752.8133805282安徽-0.00346-
7、0.5947-0.09957277514福建0.446165-0.551350.22540280910江西-1.27205-1.24495-1.10271273519构造综合评价函数，计算综合得分并排名山东0.980417-0.33530.6384233677河南-1.103640.121762-0.76042557317湖北0.333331-0.279620.19000704911湖南-0.105770.399828-0.00948137413广东1.800551-1.337391.0546177766广西0.0769630.7121560.170
