检索结果-内蒙古大学图书馆

财经理论与实践 2009年第5期30卷 106-109页

作者：喻胜华张新波湖南大学经济与贸易学院湖南长沙410079 中南大学数学科学与计算技术学院湖南长沙410075

稀疏主成分分析是最近才提出来的一种多元统计分析方法,并成功地用来解决若干降维和数据处理问题,论文分析和总结了稀疏主成分的优点,给出了求解各种稀疏主成分的算法,并将各种稀疏主成分分析方法引入综合评价,通过实例说明了稀疏主成... 详细信息

稀疏主成分分析是最近才提出来的一种多元统计分析方法,并成功地用来解决若干降维和数据处理问题,论文分析和总结了稀疏主成分的优点,给出了求解各种稀疏主成分的算法,并将各种稀疏主成分分析方法引入综合评价,通过实例说明了稀疏主成分在综合评价应用中的有效性。

关键词：稀疏主成分降维和数据处理综合评价

来源：评论

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稀疏主成分及其应用

稀疏主成分及其应用

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作者：张新波中南大学

学位级别：硕士

主成分在降维和数据处理方面是一种广泛应用的方法。比较有趣的应用包括手写数字的识别(Hastie等,2001)和人脸数据的识别(Hancock,Burton和Bruce1996)。最近主成分还被应用基因表达数据处理(Alter,Brown和Botstein 2000)。Hastie等(2000... 详细信息

主成分在降维和数据处理方面是一种广泛应用的方法。比较有趣的应用包括手写数字的识别(Hastie等,2001)和人脸数据的识别(Hancock,Burton和Bruce1996)。最近主成分还被应用基因表达数据处理(Alter,Brown和Botstein 2000)。Hastie等(2000)提出的“gene-shaving”就运用主成分方法来对基因数据进行聚类。尽管一般的主成分有很多优点,比如:各主成分是不相关的,并且各主成分的方差是依次减小的,这样就能保证提取的主成分的信息较少。但是在实际运用中主成分分析却存在着一些不足:这主要表现在一般主成分依赖于所有的原始变量,很难给出其实际解释。因此很多学者提出了改进的主成分分析方法,其中Zou等(2006)提出的稀疏主成分受到广泛的关注。本文基于Zou的想法系统研究了稀疏主成分分析并给出了在综合评价中的应用。本文的工作主要有四点: (1)通过实际数据和模拟数据系统比较了各种稀疏主成分分析方法,并指出了他们之间的一些差异; (2)在最小角回归算法的基础上给出了计算非负稀疏主成分的一种算法; (3)将各种稀疏主成分方法引入综合评价,通过实例说明了稀疏主成分在综合评价应用中的有效性;

关键词： Lasso 自适应Lasso 主成分稀疏主成分综合评价

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基于稀疏主成分的能源利用效率综合评价及影响因素分析

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湖南大学学报（社会科学版） 2021年第5期35卷 60-68页

作者：喻胜华王婷婷湖南大学经济与贸易学院湖南长沙410079

基于能源消耗水平、能源高效利用水平、污染排放水平和污染治理水平四大准则层构建了评价能源利用效率的指标体系,使用数据包络分析、稀疏主成分方法和熵值法得到了我国各省市自治区2008-2018年的能源利用效率综合评价结果。在此基础上... 详细信息

基于能源消耗水平、能源高效利用水平、污染排放水平和污染治理水平四大准则层构建了评价能源利用效率的指标体系,使用数据包络分析、稀疏主成分方法和熵值法得到了我国各省市自治区2008-2018年的能源利用效率综合评价结果。在此基础上通过构建省际动态面板模型研究了能源利用效率的影响因素,回归结果显示经济开放性、人均GDP、第三产业占比对能源利用效率有显著的正影响,能源消费结构、政府环境规制对能源利用效率有显著的负影响。最后就如何提高能源利用效率提出了相应的政策建议。

关键词：能源利用效率稀疏主成分影响因素

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基于稀疏主成分回归的综合性人文社会科学类期刊质量的影响因素分析

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湖南大学学报（社会科学版） 2022年第6期36卷 159-166页

作者：张海英李沁憶赵盼谢翠蓉湖南大学期刊社湖南长沙410082 湖南大学经济与贸易学院湖南长沙410079

本研究以最新公布的32种综合性人文社会科学类核心期刊为样本,根据2020年版《中文核心期刊要目总览》中的期刊排名,并借用功效系数法的思想测度了32种期刊的质量指数。本研究在此基础上基于多元线性回归和稀疏主成分回归方法实证研究了... 详细信息

本研究以最新公布的32种综合性人文社会科学类核心期刊为样本,根据2020年版《中文核心期刊要目总览》中的期刊排名,并借用功效系数法的思想测度了32种期刊的质量指数。本研究在此基础上基于多元线性回归和稀疏主成分回归方法实证研究了职称、机构、课题级别、单独署名论文比重、篇均参考文献数量、篇均论文页数和发表周期7个变量对综合性人文社会科学类学术期刊质量的影响。研究结果表明,就全样本而言,篇均论文页数在5%的显著性水平下对学术期刊质量有显著影响,其他变量对学术期刊质量都没有显著影响。从分样本回归结果来看,无论是多元线性回归还是稀疏主成分回归、无论是双一流大学样本还是非双一流大学样本,所有变量都对期刊质量没有显著影响。

关键词：稀疏主成分期刊质量影响因素分析

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基于稀疏主成分和熵值法的中国上市银行风险评价

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湖南大学学报（社会科学版） 2019年第2期33卷 77-81页

作者：喻胜华阳林芝湖南大学经济与贸易学院湖南长沙410079

利用稀疏主成分分析方法和熵值法对中国25家上市银行风险进行多指标的量化分析和综合评价。在选择惩罚系数λ_1时,同时兼顾了主成分的稀疏度和主成分对于原解释变量的解释程度。结果显示,我国上市银行中,国有商业银行风险系数最低,其次... 详细信息

利用稀疏主成分分析方法和熵值法对中国25家上市银行风险进行多指标的量化分析和综合评价。在选择惩罚系数λ_1时,同时兼顾了主成分的稀疏度和主成分对于原解释变量的解释程度。结果显示,我国上市银行中,国有商业银行风险系数最低,其次是城市商业银行,股份制银行风险系数最高。最后,根据不同风险类型给出了防范建议。

关键词：稀疏主成分熵值法上市银行风险评价

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基于稀疏主成分的空调系统传感器故障诊断

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仪表技术与传感器 2017年第9期 94-97页

作者：王磊聂晖华东交通大学电气与自动化工程学院江西南昌330013

针对主成分分析法检测敏感度不足的问题,文中提出基于稀疏主成分的空调传感器故障诊断方法。该方法使用弹性网稀疏化载荷矩阵,减少主元与变量的关联,增强主成分的可解释性,从而提高故障检测的敏感度。某商场空调系统传感器的实验仿真结... 详细信息

针对主成分分析法检测敏感度不足的问题,文中提出基于稀疏主成分的空调传感器故障诊断方法。该方法使用弹性网稀疏化载荷矩阵,减少主元与变量的关联,增强主成分的可解释性,从而提高故障检测的敏感度。某商场空调系统传感器的实验仿真结果证明,文中方法较主成分方法具有较高的准确率并且提高了检测的敏感度,具有很高的应用价值。

关键词：空调系统故障诊断稀疏主成分主成分分析

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流通产业高质量发展的水平测度与技术路径——基于稀疏主成分的研究

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商业经济研究 2022年第24期 44-47页

作者：马歆武汉东湖学院湖北武汉430212

传统熵权法在离群样本识别中存在“捕捉变异”缺陷,本文采用稀疏主成分(SPCA)分析法测度流通产业高质量发展水平,并基于2005-2020年省级面板数据实证检验流通产业高质量发展的技术支持路径。测度结果表明,流通产业高质量发展综合指数存... 详细信息

传统熵权法在离群样本识别中存在“捕捉变异”缺陷,本文采用稀疏主成分(SPCA)分析法测度流通产业高质量发展水平,并基于2005-2020年省级面板数据实证检验流通产业高质量发展的技术支持路径。测度结果表明,流通产业高质量发展综合指数存在明显的地区异质性,沿海省份的发展增速较快;静态面板检验表明,技术市场体系对流通产业高质量发展具有显著的正向外部性,与技术支持相关资本要素和政策要素对指数影响明显,人力要素效果微弱。动态面板检验表明,流通产业高质量发展是持续性过程,技术市场体系在长期中表现为正向外部性,政策要素效果有所减小,资本要素贡献突出,人力要素作用从短期不明显转为长期明显;东、中部地区技术市场的指数正向促进作用显著,三大地区的高质量发展指数滞后期对当期影响均显著为正,中部地区最明显。

关键词：流通产业高质量发展技术支持稀疏主成分

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稳健稀疏主成分回归的研究及应用

稳健稀疏主成分回归的研究及应用

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作者：成可山东大学

学位级别：硕士

主成分回归是基于主成分分析提出的一种多元回归方法.它能够有效避免模型中的多重共线性,准确建立因变量与自变量之间的内在联系,故而具有广泛的应用面和不凡的现实意义.然而,异常值的出现极易使得传统主成分回归系数的准确度降低,并且... 详细信息

主成分回归是基于主成分分析提出的一种多元回归方法.它能够有效避免模型中的多重共线性,准确建立因变量与自变量之间的内在联系,故而具有广泛的应用面和不凡的现实意义.然而,异常值的出现极易使得传统主成分回归系数的准确度降低,并且随着数据维度和规模的增大,其难以快速找到真正对主成分产生影响的变量.从而,提高主成分回归的稳健性和稀疏性是很有理论意义和应用价值的.本文基于稳健稀疏主成分分析和稳健主成分回归提出稳健稀疏主成分回归的方法,通过蒙特卡洛数值模拟和实例分析显示出该方法的实用性.它能够帮助我们减轻异常值的干扰;在不破坏主成分优良性质的前提下,挖掘影响因变量最主要的因素,建立稳健的回归模型;力求提高主成分的解释功能,进而为解决实际问题提供有力支撑.本文的研究思路可归纳为三个部分:第一部分分别介绍了稀疏主成分分析、稳健主成分分析和稳健回归的基本原理及算法,并通过蒙特卡洛数值模拟将其与传统方法进行比较,体现出它们在稀疏和稳健方面的优越性;第二部分简述了稳健稀疏主成分分析和稳健主成分回归的基本思想,通过数值模拟展示了方法的有效性,并且将二者有机结合,形成了稳健稀疏主成分回归法;第三部分以”我国铁路客运量的因素分析”为案例,将稳健稀疏主成分回归法应用其上,先是利用稳健稀疏主成分分析对影响因素进行聚类,以此增强主成分的可解释性,而后运用稳健主成分回归建立稳健的回归模型.数值模拟方面,本文比较了传统主成分分析法与稀疏主成分分析法,结果显示稀疏主成分分析法能够有效识别原始数据的生成机制;比较了传统主成分分析法与稳健主成分分析法,结果显示稳健主成分分析法能够有效抵抗自变量中异常点的不良影响;比较了OLS估计、M估计、LMS估计和LTS估计,结果显示OLS估计对于异常点及其敏感,M估计仅在抵抗回归异常值时表现良好,而LMS估计和LTS估计则对于所有类型的异常值均有良好的稳健性.实例分析方面,聚类和回归结果均符合现实意义,说明稳健稀疏主成分回归法可切实提高主成分的解释性,得到稳健的回归模型,对于实际问题的解决极为有效.本文的创新点在于,同时从稀疏性和稳健性两方面入手,对于传统主成分回归进行优化,形成了稳健稀疏主成分回归的方法;详尽描述了该方法的来源及各基本方法的原理和算法,并且对于每种基本方法进行了数值模拟,显示出其有效性;尝试将稳健稀疏主成分回归法运用到现实案例当中,为解决因素分析问题提供了一种新的建模方法.

关键词：稳健主成分稀疏主成分稳健回归

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基于稀疏主成分-Logistic模型的我国上市公司信用风险评价

基于稀疏主成分-Logistic模型的我国上市公司信用风险评价

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作者：陈珊湖南大学

学位级别：硕士

我国现有信用风险评价研究主要存在两方面问题:第一,输入变量信息重复冗余,既影响信用风险评价模型的评估效果,也增加了信用风险评价过程的计算量。第二,评价指标体系不够全面,现有研究主要考虑财务指标,忽略了的非财务指标作用。因此,... 详细信息

我国现有信用风险评价研究主要存在两方面问题:第一,输入变量信息重复冗余,既影响信用风险评价模型的评估效果,也增加了信用风险评价过程的计算量。第二,评价指标体系不够全面,现有研究主要考虑财务指标,忽略了的非财务指标作用。因此,对信用风险评价模型进行研究,提高模型的准确性和稳定性,具有重要的现实意义。鉴于此,本文采用稀疏主成分与Logistic模型相结合的方法进行信用风险评价研究。首先,本文提出基于稀疏主成分-Logistic模型的信用风险评价方法,稀疏主成分方法作为降维工具,通过线性变换使若干指标转换为相互无关的主成分因子,将大部分数据特征集中到某几个主成分因子上;将主成分因子输入Logistic模型进行信用风险评价,提高模型的准确性。其次,对我国上市公司信用风险现状与成因分析,针对现有信用风险评指标体系不够全面的问题,提出在现有评价指标体系中纳入非财务指标,将公司规模、股权集中度和股权质押比率等指标纳入,用于对上市公司信用风险做出更加全面的评价。实证研究中主要选取我国2016至2018年沪深A股上市公司中164家ST公司作为信用违约样本,并采用1:3的样本配对比例选取了492家非ST上市公司作为非违约样本。结合统计检验方法筛选出在两组样本中存在显著性差异的25个财务指标,并加入公司规模、第一大股东持股比例和股权质押三个非财务指标,构建基于稀疏主成分的Logistic模型进行信用风险评价和预测,验证Logistic回归模型在预测准确性和稳定性方面的表现。本文模型有以下优点:一、将非财务指标纳入使评价体系模型更全面;二、主成分方法减少多财务指标间冗余信息,降低信息冗余带来的负面影响;三、减少风险评价过程的计算量,方便经济意义解释。实证研究表明基于稀疏主成分的Logistic模型对我国上市公司的信用风险预测具有良好的稳定性和很高的准确性,预测精度可达90%以上。最后,根据实证结果提出了一些相应的政策建议。

关键词：信用风险稀疏主成分 Logistic回归模型非财务指标

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基于稀疏主成分和主成分回归的我国就业问题研究

基于稀疏主成分和主成分回归的我国就业问题研究

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作者：葛海琴上海交通大学

学位级别：硕士

当前社会就业问题已成为一个全社会普遍关注的重要问题。本文首先介绍了一些影响就业的因素,结合《中国统计年鉴》中的相关数据,从中选取了国内生产总值、居民消费水平、财政收入、财政支出、税收、固定资产投资、净出口、货币供应量、... 详细信息

当前社会就业问题已成为一个全社会普遍关注的重要问题。本文首先介绍了一些影响就业的因素,结合《中国统计年鉴》中的相关数据,从中选取了国内生产总值、居民消费水平、财政收入、财政支出、税收、固定资产投资、净出口、货币供应量、能源消费总量、R&D经费支出和工资总额这11个经济指标数据,加以汇总整理。然后以这些因素为自变量,就业人数为因变量,先采用逐步回归法建立模型。但分析时发现模型存在较严重的多重共线性,于是采用主成分回归的方法,先找出主成分变量,然后再以主成分为自变量,以就业人数为因变量,建立线性回归预测模型并用模型预测就业人数。主成分是所有原始变量的线性组合,这不利于解释各个经济变量的重要性大小。而采用稀疏主成分分析能更清晰的展示各经济变量对就业人数的影响程度。但稀疏主成分的累计贡献率为相较于一般主成分有所降低,在建立对就业人数的回归模型时,相较于主成分回归建立的模型,其预测的准确度会有所下降。因此,在预测就业人数方面,利用主成分回归更合理准确一些。在分析影响就业人数的重要因素时,利用稀疏主成分分析会更好。

关键词：就业人数主成分回归影响因素稀疏主成分

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