主成分分析法能够较为准确的对企业效益进行分析,因此本文将采用主成分分析法。

1。2服装上市公司现状

从最近服装上市公司发布的财务报表来看,这些公司的业绩下滑或缓慢增长成为普遍现象。究其原因,一方面是受到中国经济增速放缓,消费者信心不足等宏观环境的影响,整个服装行业很难保持以往的增长速度;另一方面是由于经营成本增加,品牌红利增长模式难以再续;此外,市场竞争激烈,服装行业需求依旧疲软,终端销售压力增大,盈利空间减少,导致公司的利润下滑。同时还发现,由于受到气候因素的影响,使得公司积累了大量库存,公司为了处理存货不得不采取降价销售,从而也导致公司的利润减少,影响了公司的效益。因此,我们必须对服装公司的效益进行分析,找到公司未来变革与调整的方向,改变服装行业的经营模式,提高服装公司的经营效率。

第二章  主成分分析概述

2。1主成分分析研究状况

主成分概念是由K。皮尔森提出的的,但是只是针对非随机变量来讨论的。然后H。霍特林将这个概念推广到随机向量,它是多元统计的重要内容。现在,主成分分析已经开发成多类应用软件,比如在SPSS , SAS中都可以直接运用。主成分分析还可以与其他方法结合起来使用,如与回归分析结合就是主成分回归,它能够克服回归问题中因为自变量之间的高度相关而产生的困难。

如今,主成分分析被广泛的运用于多个邻域,如主成分分析对企业的效益分析与预测,主成分分析对教育发展状况的评价,主成分分析在蛋白质质谱中的研究,主成分分析在高光谱遥感矿物信息特征中的研究,其研究结果与实际情况基本一致,因此具有很强的实际意义。

2。2主成分分析原理

主成分分析是将多个指标化为几个综合指标的一种方法,在实际问题中,我们经常会遇到多变量的问题。在大多数情况下,不同的变量间具有一定的相关性。由于变量之间具有相关性,就意味着观测的数据所反映的信息有一定程度的重叠,并且变量较多时增加了分析问题的复杂性。主成分分析将多余的变量去掉,得到两两不相关的新变量,同时根据实际需要,使新变量尽可能多的代表原来变量的信息。

2。3主成分分析内容

2。3。1基本思想:

在实际问题的研究中,为了能够全面科学的分析问题,我们必须考虑众多的因素,而这些因素在统计分析中称为变量。而变量之间具有一定的相关性,主成分分析是设法把原来众多具有相关性的指标,重新组合成一组新的无关的综合指标。通常的做法是将原来的指标组成线性组合,来作为新的指标。但线性组合可以有很多,我们该如何选取呢?将选取的第一个综合指标记为U1,我们当然希望U1能够尽可能的反映原来指标的信息,这里的信息最经典的表达方法就是用U1的方差来表示,方差越大,表明U1包含的信息越多。所以,U1是所有线性组合中方差最大的,把U1称为第一主成分。如果U1不能够完全代表原来指标的信息,就选取第二个主成分U2,而且U1的信息不再出现在U2中,依次类推,来构造第三,四······个主成分。不难知道这些主成分之间是不相关的,并且它们的方差是递减的。在实际工作中,我们只需挑选前面几个最大的主成分,虽然这样会遗漏一些信息,但它也使我们抓住了主要矛盾并且提取了一些新的信息,在实际问题的解决中利大于弊,有利于问题的分析和处理。文献综述

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