有關多元統計分析論文
多元統計分析在我國高等教育管理中發揮著越來越重要的作用。下面是學習啦小編為大家整理的有關多元統計分析論文，供大家參考。
有關多元統計分析論文范文一：多元統計分析課程教學探討
摘要：多元統計分析是統計學的一個重要分支，它在自然科學、社會科學、教育衛生以及經濟金融等領域具有廣泛的應用。利用多元統計分析方法分析和處理實際數據、解決實際問題是統計學專業學生必備的基本能力，因此，如何進行多元統計分析課程的教學具有相當重要的意義。本文從教學實踐出發，對多元統計分析課程的教學進行了探索和實踐，提出了一些教學方法。
關鍵詞：以人為本;案例教學;軟件編程;考試改革;創新教學
中圖分類號：G642.4 ?搖文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324(2014)03-0082-02
多元統計分析是統計學中內容極其豐富、應用極其廣泛的一個重要分支。隨著計算機和統計學的發展，它在自然科學、社會科學、教育衛生以及經濟金融等領域中的應用越來越廣泛，它已成為進行多元數據分析與處理的非常重要的工具之一。隨著社會的發展，我們常需要處理較為復雜的多維數據以及高維或超高維數據，特別地，對于統計學專業的學生，利用多元統計分析方法分析和處理日常生活中的多維數據是他們應該具備的基本能力。因此，如何讓學生很好地掌握一些基本的多元分析方法并能在實踐中加以應用是我們統計學專業的教師應該思考的重要問題。通過多年的實踐教學，我們對多元統計分析課程的教學進行了探索和實踐，主要在以下幾個方面進行了探索和嘗試。
一、轉變教育觀念，樹立“以人為本”的教學理念
教育的對象是大學生，教育的目的是以學生的終身發展為基礎的。在教學過程中，我們教師首先應轉變教育觀念，處處體現以學生為本的人文關懷與教育。關注學生的思想、學生的需要以及在當今時代下學生所面臨的挑戰與機遇，爭取成為學生的良師益友，建立良好的師生關系;通過案例教學、啟發式教學等等多種教學方法，鼓勵和促使學生積極參與課堂教學，變被動學習為主動學習，使學生成為課堂的主體;正視學生之間的個體差異，不歧視差生也不偏愛優等生，實施因材施教，使每個學生都得到不同程度的提高與進步。
二、注重案例教學，培養“學以致用”的學習意識
多元統計分析是實用性極強的一門課程，學生通過學習后，應具備處理多維數據分析實際問題的能力。在自然科學、社會科學、教育衛生以及經濟金融領域，我們遇到的數據大多是多維數據。比如大型商場、超市等需要分析商品銷售情況，以確定商品結構以及進貨時間、數量等;利用互聯網數據進行商業投資和商業信息挖掘等。這些問題中，我們遇到的數據都是多維甚至是高維數據，如何處理這類數據以獲得一些重要信息以便進行正確的決策，這就需要一些多元分析方法。因此，在教學中，我們特別注重案例教學，對每一種分析方法，我都盡量選取一些與時代聯系緊密的實例，結合這些例子講解方法以及在實踐中的應用。通過案例教學，一方面讓學生更好地掌握數據分析方法，另一方面也培養了學生“學以致用”的意識。通過案例教學，讓學生體會到判別分析、聚類分析、因子分析、主成分分析、對應分析、典型相關分析、多元回歸分析方法等分析方法是統計分析中相當重要的方法，它幾乎應用在每個領域，學會這些方法可以解決日常生活中的許多實際問題，具備這些能力是統計學專業本科生的必備能力，無論是畢業設計、公司上班還是繼續深造等，都離不開這些分析方法，從而激發學生學習的興趣。
三、結合軟件教學，提高學生編程和數據處理能力
多元分析方法分析和處理的數據是多維數據，通常維數較多，而且觀測數據也較多，計算量都比較大，通常需要計算機才能實現。因此，在教學中，我們特別注重軟件教學，對每一種分析方法，在學生掌握了這種方法的理論知識和適用范圍后，向學生介紹SPSS、Excel等軟件如何給出分析結果，以及介紹SAS，R和Matlab的程序代碼。在學生的作業中，要求學生至少用一種語言編寫分析處理數據的程序代碼。對于統計學專業的學生，不僅要求學生掌握一些重要的統計分析方法，同時還要熟練掌握1～2門軟件進行數據分析與處理。實踐證明，方法學習與軟件結合的教學，將大大提高學生編程和數據處理能力。
四、嘗試創新教學，注重培養學生自主學習和實踐能力
為了培養學生的自主學習能力，我們大膽進行教改嘗試，一改教師“一言堂”的教學模式，采用多種教學方式，堅持“學生為主體，教師為主導”的教學模式。(1)對于每一種方法的教學，我們首先由一個實際問題入手，引發學生思考和討論，在學生討論和發言的基礎上引出新的分析方法。(2)學生自學，分組討論并準備教學PPT，選取準備充分的小組派一名代表上臺講授，教師只是做一些必要的補充和完善。(3)學生和老師評價教學效果，對于特別優秀的小組給予獎勵加分。通過這些創新教學，培養了學生的自主學習能力、協作能力與口頭表達能力，這些能力的培養，將為學生終生發展打下良好的基礎。關于作業布置，傳統的方法就是布置一些對基本概念的理解和知識的實際應用的習題。為了讓學生學會用所學知識去思考社會、教育、醫藥衛生和經濟金融等領域的實際問題，我們除了布置一些基本概念的理解和知識的實際應用的習題外，每一種方法學習結束后，對每一種多元分析方法，要求學生撰寫1篇小論文(至少使用一種分析方法)。而對于論文的撰寫，由學生自己選題、數據獲取，并利用所學的分析方法和統計軟件進行分析，最后撰寫一篇一定字數以上的小論文。我們從這些論文中挑選1～2篇優秀論文進行講解，從論文題目的選取、論文的書寫格式、方法和軟件的應用以及文章的撰寫等各方面進行評價。對于特別優秀的論文，我們推薦到正式刊物進行發表，并在總評成績中進行加分，以激勵學生學習的熱情。
五、改革考核方式，培養符合社會需要的專業人才
多元統計分析是統計學專業的專業必修課程，因此通常這門課的考核方式是閉卷筆試，這種傳統的考核方式很難掌握學生實際應用能力的情況。而學習多元統計分析的重要目的是：利用多元統計分析方法分析和解決實際問題，這才是我們教學的核心所在。為了兼顧理論學習能力和實踐能力的考察，我們嘗試采用一種新的考試方法，那就是平時成績(20%)+期末筆試成績(40%)+小論文(40%)，其中平時成績包括出勤情況5%，課堂表現5%，平時作業10%;這樣既考查了學生的理論學習能力，同時也考查了學生寫作能力、軟件編程能力等多方面的能力。同時，我們還注重軟件使用以及編程能力的考查，對于那些在論文中附上了SAS、R、Matlab等正確程序代碼的論文，我們將給予更高的成績和評價，以鍛煉學生的編程能力和數據處理能力。考試不是目的，只是一種手段，考試的方式在一定程度上將是學生學習的風向標，就如同高考的指揮棒。這樣的考核方式，將迫使學生既要學習這些方法的來龍去脈，這些方法的理論基礎，同時又要學習軟件編程知識，更重要的是能將知識與實際聯系起來，以便培養解決實際問題的能力，最后還要能將研究成果以論文形式呈現出來。學生只有具備了這幾個方面的能力，才會成為社會需要的統計專業人才。
多元統計分析課程是進行科學研究的重要工具之一，它在自然科學、社會科學等領域有著相當廣泛的應用。該課程教學的目的在于讓學生熟練掌握多種多元統計分析的基本思想、基本原理的基礎上，能夠將大量的數據進行簡化，利用所學的方法進行判別和分類，能夠結合統計軟件進行計算，并對計算結果進行合理的解釋。實踐教學表明，學生通過該門課的學習都能很好地利用所學方法對實際問題進行分析和解釋。
有關多元統計分析論文范文二：多元統計分析在財務分析中的應用
提要本文在一套財務比率的基礎上,對于滬市工業類上市公司的財務指標,運用多元統計分析中的因子分析方法,提取公因子,驗證是否與財務分子中衡量各項能力的指標一致,并建立得分函數,對投資者所關注的公司的能力進行綜合評價,以便今后進行投資。通過分析,得到了因子得分相似的上市公司,通過聚類分析驗證。
關鍵詞:財務分析;聚類分析;因子分析;財務指標;上市公司
中圖分類號:F23文獻標識碼:A
一、財務狀況評價指標體系的確定
單個指標只能揭示出公司財務狀況的某一方面,無法反映出財務狀況全貌。為了全面、完整地評價上市公司的財務狀況全貌,本文按照《企業財務通則》和《工業企業財務制度》的規定,選取一套財務比率作為財務綜合評價指標體系,包括以下4大類8個財務指標變量。獲利能力指標:凈資產收益率、加權平均凈資產收益率;償債能力指標:流動比率、速動比率;經營能力指標:應收賬款周轉率、總資產周轉率;發展能力指標:營業利潤增長率、凈利潤增長率。
二、多元統計分析方法進行財務綜合評價
(一)樣本的確定和數據來源。從中國上市公司資訊網中選取了60家上市公司在2007年的有關數據,這些是實證研究的重要數據來源。為了保證研究數據的客觀性和有效性,在確定研究范圍時考慮到以下幾點:(1)本文僅以工業類上市公司的財務指標作為研究對象,這樣能體現較大的可比性;(2)我們數據用的是2007年的,沒有用2008年的數據。我們知道,2008年美國次級債危機導致上市公司財務數據的大幅變動,這樣處理使數據更加有參考性。
(二)因子分析的主要步驟。樣本的數據矩陣為:
X=
其中,p表示財務指標的變量數;n表示上市公司的樣本數。主要步驟如下:(1)由樣本矩陣X計算樣本均值、樣本離差陣及相關矩陣;(2)求R的特征值和方差貢獻;(3)確定公共因子的個數m。通常要選取的主因子數所反應的信息量占原始數據總信息量的85%以上,即選取m個因子使累積方差貢獻達到85%; (4)因子載荷矩陣方差最大旋轉,因子分析的目的不僅是求出公共因子,更主要的是應該知道每個公共因子的實際意義,但是初始載荷矩陣并不滿足“簡單結構準則”,因而容易使公共因子的實際意義含糊不清,不利于對因子進行解釋。為此,必須對因子載荷矩陣施行旋轉變換,使得各因子載荷矩陣的每一列各元素的平方按列向0或1兩級轉化,達到其結構簡化的目的。得到最終旋轉因子的載荷矩陣為A;(5)對m個公共因子做解釋。求出載荷矩陣A后,即得到p個可測變量由m個不可測的公共因子及各自特殊因子的表達式,并解釋這m個公共因子表示的經濟意義;(6)樣本的因子得分。在因子載荷矩陣A和特征因子方差已知的情況下,使用加權最小二乘法得到每個樣本的各個因子得分:F=ARX;(7)樣本的綜合得分SWF(i=1,2,…,n)。其中,W為各主因子權重,由旋轉后主因子所解釋的方差求得,F為每個樣本的各主因子得分;(8)綜合排名。根據求得的上市公司綜合財務指數得分數按從大到小的順序進行排名。
(三)財務綜合評價實證分析
1、根據上述步驟及有關數據,應用SPSS統計分析軟件進行因子分析
(1)得到因子特征值。從中選取4個特征值大于1的因子,其累積方差貢獻率達85.021%,可以解釋9個財務指標的大部分差異。特征值碎石圖的“陡坡檢驗”證明4個因子是決定9個財務指標的主要因子。(圖1)
(2)對因子載荷矩陣施行旋轉變換,得到各主因子旋轉成分矩陣。旋轉成分矩陣,在各主因子上選取載荷大于0.5的財務指標對各主因子做比較明確的解釋。第一個因子F1∽0.986(凈資產收益率)+0.990(加權平均凈資產收益率),該因子可以解釋為盈利能力因子,它主要解釋了財務指標中載荷高的凈資產收益率和加權平均凈資產收益率;第二個因子F2∽0.950(流動比率)+0.913(速動比率),該因子可以解釋為償債能力因子,它主要解釋了財務指標中載荷高的流動比率和速動比率;第三個因子F3∽0.908(營業利潤增長率)+0.927(凈利潤增長率),該因子可以解釋為發展能力因子,它主要揭示了財務指標中載荷高的營業利潤增長率和凈利潤增長率;第四個因子F4∽0.845(應收賬款周轉率)+0.606(總資產周轉率),該因子可以解釋為營運能力因子,它主要解釋了財務指標中載荷高的應收賬款周轉率和總資產周轉率。
綜上,可以驗證與財務分子中衡量各項能力的指標一致。
(3)旋轉平方和載入。可以計算出四個因子的權重,第一個因子權重:
w==0.296
同理可得第二個因子權重:
w=0.286;w=0.234;w=0.165
(4)得到各個樣本的因子得分系數矩陣。因子得分系數和原始變量的標準化值可以計算每個觀測值的各因子的得分數:
F=0.490X+0.494X+0.080X-0.110X-0.018X+0.000X+0.001X-0.015X
F=-0.006X-0.029X-0.143X+0.202X+0.489X+0.480X+0.015X+0.055X
F=-0.004X-0.004X-0.102X+0.065X-0.004X+0.048X+0.524X+0.558X
F=0.014X+0.000X+0.779X+0.518X+0.052X-0.119X+0.049X-0.123X
再根據所求因子權重可得到各公司綜合財務指數S:
S=WF=0.296F+0.286F+0.234F+0.165F(j=1,2,…,n)
(5)得到部分上市公司財務狀況排名(限于篇幅,結果略)。
2、應用SPSS統計分析軟件進行系統聚類分析。通過分析,了解到各個公司的優勢,認為因子得分較相似的樣品有一定的相似性,通過聚類分析驗證。通過系統聚類法,選擇離差平方和法,用歐式距離定義樣品之間的距離。限于篇幅我們只將30家上市公司進行系統聚類,所得聚類譜系圖(結果從略),從聚類譜系圖可以看出,金柴動力和新華醫療首先聚在一起,它們在償債能力方面和綜合排名很相似。通過對圖標的進一步分析會發現,結果和因子得分的排名之間的關系很相符。另外,在有了聚類分析的前提下,我們可以進一步依靠聚類分析的分類結果建立判別函數,將我們所希望了解的公司的各個方面的指標帶入進行判別歸類,從而可以使投資決策更加方便快捷。
通過上述分析,我們發現多元統計分析中的因子分析、聚類分析、判別分析等都可以運用到財務分析中,為分析指標的選擇,綜合因子得分函數的確定,將具有相似性的企業聚成一類,建立判別函數,為以后評價企業的類型提供依據。但是,由于企業經營環境及資本結構、競爭對手等不斷改變,建立的判別函數需根據情況的變化而進行不斷地調整。
(作者單位:福建農林大學計算機與信息學院)
主要參考文獻:
[1]張學謙等.企業財務報表分析原理與方法.北京:清華大學出版社,2007.
[2]葛文雷.現代公司財務學.上海:中國紡織大學出版社,1997.
[3]陳文浩.公司財務.上海:上海財經大學出版社,2003.
[4]高惠旋.應用多元統計分析.北京:北京大學出版社,2002.
[5]米紅等.實用現代統計分析方法及SPSS應用.北京:當代中國出版社,2004.
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1.經濟發展畢業論文