數(shù)據(jù)分析題目11級2023年

姓名評分理學院課程項目課程名稱：數(shù)據(jù)分析題目：班級：姓名學號：、、指導教師：梁方楚20《數(shù)據(jù)分析》課程項目使用對象：信科11-1，2教師：梁方楚2023.02.02數(shù)據(jù)分析題目要求：1．數(shù)據(jù)收集注明出處，求出《數(shù)據(jù)分析》教材所接觸的一些分析指標（如平均數(shù)，標準差，分位數(shù)，相關系數(shù)等）2．論文字數(shù)至少4000字以上（不包括圖標）3．每個同學一題，獨立完成。4．上交時間為本課程結束時。5．課程項目題目自擬，上交時間為本課程結束時。1.利用2023年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行我國教育投資與經濟增長關系的進行統(tǒng)計分析2.利用因子分析法對浙江省2023年的所有縣市進行綜合經濟實力進行評價。綜合經濟實力指標選取人均GDP、人均財政收入、人均社會消費品零售總額、人均工業(yè)增加值、職工平均工資、農民人均純收入、全員勞動生產率、農村居民人均生活消費支出等八項指標來反映。根據(jù)綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表3.浙江省和諧社會評價指標體系的構建與實證分析。利用主成分分析法對2023年進行分析。4.基于因子分析和聚類分析方法對2023年大連，青島，上海，寧波，南京，武漢，廈門，深圳，福州，西安，天津，重慶，杭州進行綜合評價，指標選擇要恰當。5.華東六省一市浙江省，江蘇省，江西省，安徽省，福建省和上海市2023年的財政收入的多元回歸分析。6.選擇合理的評價指標對全國31個省市2023年的城市居民家庭收入和消費數(shù)據(jù)進行因子分析和聚類分析7.請你對15個副省級城市創(chuàng)新型城市進行評價，選擇合適的相關指標和指標體系以及收集2023年相關數(shù)據(jù)。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟南長春哈爾濱。8.請你對省會城市創(chuàng)新型城市進行評價，選擇合適的相關指標和指標體系以及收集2023年相關數(shù)據(jù)。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟南長春哈爾濱。9.選擇合理的評價指標對全國31個省市2023年的城市居民家庭收入和消費數(shù)據(jù)進行因子分析和聚類分析，10.2023年我國37個大城市(省會城市和計劃單列市加上溫州、蘇州)居民人均可支配收入的統(tǒng)計分析11.運用因子分析分析比較我國各類型上市商業(yè)銀行的經營業(yè)績(數(shù)據(jù)2023年)12.利用中國城市綜合競爭力指標體系以及城市綜合競爭力對以下城市2023年排名： 深圳市上海市 北京市東莞市 廣州市 杭州市 無錫市 蘇州市 南京市 長沙市寧波市 溫州市 嘉興市 紹興市臺州市 湖州市 金華市 麗水市 蕪湖市 黃山市13.利用主成分分析法對浙江省2023年的縣市綜合經濟實力進行評價。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表14.利用主成分分析法對江蘇省2023年的縣市綜合經濟實力進行評價。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表15利用主成分分析法對山東省2023年的縣市綜合經濟實力進行評價。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。16利用主成分分析法對廣東省2023年的縣市綜合經濟實力進行評價。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。17利用主成分分析法對江西省2023年的縣市綜合經濟實力進行評價。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。18利用主成分分析法以及聚類分析對廣東省2023年的縣市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表19.利用主成分分析法對福建省2023年的縣市綜合經濟實力進行評價。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。20.利用主成分分析法對安徽省2023年的縣市綜合經濟實力進行評價。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。21..請你選擇房地產板塊的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)對房地產上市企業(yè)進行分析。22.利用主成分分析法以及聚類分析對四川省2023年的縣市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。23.請你選擇商業(yè)銀行的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)對商業(yè)銀行進行分析。24.利用因子分析法以及聚類分析對浙江省2023年的縣市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。。25.利用因子分析法以及聚類分析對江蘇省2023年的縣市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。26.請你對15個副省級城市進行評價并進行分析，選擇合適的相關指標和指標體系以及收集相關數(shù)據(jù)2023年。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟南長春哈爾濱。27利用因子分析法以及聚類分析對浙江省2023年的縣市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。28利用因子分析法以及聚類分析對浙江省2023年的縣市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。29請你選擇農業(yè)板塊上市公司的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。30請你選擇水泥板塊上市公司的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。31請你選擇農業(yè)板塊上市公司的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。請你選擇化工板塊上市公司的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。32請你選擇電力板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。33請你選擇鋼鐵板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。34請你選擇石油板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。35利用因子分析法以及聚類分析對江蘇省2023年的縣市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。36請你選擇新能源板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。37利用因子分析法以及聚類分析對江蘇省2023年的縣市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。38利用因子分析法以及聚類分析對江蘇省2023年的縣市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。39利用因子分析法以及聚類分析對江蘇省2007年的縣市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。40請你對15個副省級城市進行評價并進行分析，選擇合適的相關指標和指標體系以及收集相關數(shù)據(jù)2023年。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟南長春哈爾濱。41請你選擇房地產板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。42請你選擇醫(yī)藥板塊上市公司的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。43請你對15個副省級城市進行評價并進行分析，選擇合適的相關指標和指標體系以及收集相關數(shù)據(jù)2023年。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟南長春哈爾濱。44請你對15個副省級城市進行評價并進行分析，選擇合適的相關指標和指標體系以及收集相關數(shù)據(jù)2023年。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟南長春哈爾濱。45請你對15個副省級城市進行評價并進行分析，選擇合適的相關指標和指標體系以及收集相關數(shù)據(jù)2023年。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟南長春哈爾濱。46請你對15個副省級城市進行評價并進行分析，選擇合適的相關指標和指標體系以及收集相關數(shù)據(jù)2023年。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟南長春哈爾濱。47請你選擇新能源板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。48請你選擇新能源板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。49請你選擇鋼鐵板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。50請你選擇鋼鐵板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。51請你選擇鋼鐵板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。52請你選擇電力板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。53請你選擇電力板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。54請你選擇電力板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。55請你選擇電力板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。56請你選擇房地產板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。57請你選擇房地產板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。58請你選擇房地產板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。59請你選擇房地產板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產，每股營業(yè)收入，凈資產收益率，資產負債率，均價和每股收益增長率等指標進行收集相關數(shù)據(jù)并進行主成分分析以及綜合排名。60利用因子分析法以及聚類分析對全國2023年的省會城市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。61利用因子分析法以及聚類分析對全國2023年的省會城市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。62利用因子分析法以及聚類分析對全國2023年的省會城市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。63利用因子分析法以及聚類分析對全國2023年的省會城市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。64利用因子分析法以及聚類分析對全國2023年的省會城市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。65利用因子分析法以及聚類分析對江蘇省2007年的縣市進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。66請你對15個副省級城市進行評價并進行分析，選擇合適的相關指標和指標體系以及收集相關數(shù)據(jù)2007年。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟南長春哈爾濱。67對全國32地區(qū)（北京，天津，上海，。。。。新疆）農村居民消費指標進行統(tǒng)計分析，描述農村居民的消費結構，做出合理的解析（2023年）。68對全國32地區(qū)（北京，天津，上海，。。。。新疆）農村居民消費指標進行統(tǒng)計分析，描述農村居民的消費結構，做出合理的解析（2023年）。69對全國32地區(qū)（北京，天津，上海，。。。。新疆）農村居民消費指標進行統(tǒng)計分析，描述農村居民的消費結構，做出合理的解析（2023年）。70對全國32地區(qū)（北京，天津，上海，。。。。新疆）農村居民消費指標進行統(tǒng)計分析，描述農村居民的消費結構，做出合理的解析（2023年）。71對全國32地區(qū)（北京，天津，上海，。。。。新疆）農村居民消費指標進行統(tǒng)計分析，描述農村居民的消費結構，做出合理的解析（2023年）。72利用因子分析法以及聚類分析對寧波-舟山港 煙臺港 上海港 青島港天津港 福州港廣州港南通港深圳港 湛江港大連港 南京港 連云港港珠海港營口港 秦皇島港 廈門港 唐山港2023年的港口競爭力進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。73利用因子分析法以及聚類分析對寧波-舟山港 煙臺港 上海港 青島港天津港 福州港廣州港南通港深圳港 湛江港大連港 南京港 連云港港珠海港營口港 秦皇島港 廈門港 唐山港2023年的港口競爭力進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。74利用因子分析法以及聚類分析對寧波-舟山港 煙臺港 上海港 青島港天津港 福州港廣州港南通港深圳港 湛江港大連港 南京港 連云港港珠海港營口港 秦皇島港 廈門港 唐山港2023年的港口競爭力進行綜合經濟實力評價。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表。75請你對省會創(chuàng)新型城市進行評價，選擇合適的相關指標和指標體系以及收集2023年相關數(shù)據(jù)。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟南長春哈爾濱。76請你對省會創(chuàng)新型城市進行評價，選擇合適的相關指標和指標體系以及收集2023年相關數(shù)據(jù)。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟南長春哈爾濱。77請你對省會創(chuàng)新型城市進行評價，選擇合適的相關指標和指標體系以及收集2023年相關數(shù)據(jù)。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟南長春哈爾濱。78主成分分析法對安徽省2023年的61個縣市綜合經濟實力進行評價。綜合經濟實力指標選取人均GDP、人均則政收入、人均社會消費品零售總額、人均工業(yè)增加值、職工平均工資、農民人均純收入、全員勞動生產率、農村居民人均生活消費支出等八項指標來反映。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表79主成分分析法對安徽省2007年的61個縣市綜合經濟實力進行評價。綜合經濟實力指標選取人均GDP、人均則政收入、人均社會消費品零售總額、人均工業(yè)增加值、職工平均工資、農民人均純收入、全員勞動生產率、農村居民人均生活消費支出等八項指標來反映。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表80主成分分析法對安徽省2023年的61個縣市綜合經濟實力進行評價。綜合經濟實力指標選取人均GDP、人均則政收入、人均社會消費品零售總額、人均工業(yè)增加值、職工平均工資、農民人均純收入、全員勞動生產率、農村居民人均生活消費支出等八項指標來反映。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經濟實力排名表學號姓名題目姓名評分理學院課程項目課程名稱：數(shù)據(jù)分析題目：石油板塊上市公司綜合評價分析班級：信科11-1姓名學號：、、指導教師：梁方楚20三號黑體字，中間空一格，段前后各0.5行，居中三號黑體字，中間空一格，段前后各0.5行，居中一級目錄采用四號黑體字，左對齊目錄一級目錄采用四號黑體字，左對齊摘要81問題的提出92研究現(xiàn)狀93因子分析法的數(shù)學模型93.1因子分析法的數(shù)學模型9二級目錄采用小四號黑體字，向左縮進2字符3.2因子分析的計算步驟9二級目錄采用小四號黑體字，向左縮進2字符4聚類分析的數(shù)學模型94.1聚類分析的數(shù)學模型94.2聚類分析的計算步驟105樣本的選擇和指標體系的建立105.1樣本的選擇105.2指標體系的建立105.3綜合評價指標的標準化106上市公司的因子分析及其結果107上市公司的聚類分析及其結果178總結189參考文獻1910個人學習小結摘要在一套財務比***********上，使*******************分在國際上的競爭能力。關鍵詞：石油板塊；綜合評價；因子分析；聚類分析1問題的提出石油板塊******************民經濟的**********業(yè)，其績效水平****決定著進一步提高我國石油行業(yè)在國際上的競爭能力。2研究現(xiàn)狀隨著我********************快速增長,我國已經成為全球第二大石油消費國,原**********,而同*********************,供需************突出，大量原油需要進口。進********************,增強自身的抗風險能力。中文采用小四號宋體，行距為單倍行距；數(shù)字、英文采用TimesNewRoman，小四號3因子分析法的數(shù)學模型中文采用小四號宋體，行距為單倍行距；數(shù)字、英文采用TimesNewRoman，小四號3.1因子分析法的數(shù)學模型因子分析是一種將多變量簡化的技術。***********************因子分析****************************************布，這樣可以方便對結果進行解釋。3.2因子分析的計算步驟（1）根據(jù)*******************因子分析；（2）*********************************************的數(shù)目；（3）分************************************************解釋方式；（4）計算出因子得分等中間指標，進行經濟管理方面的綜合評價及分析。4聚類分析的數(shù)學模型4.1聚類分析的數(shù)學模型距離***********************************************畫成一張譜系圖。所以有時系統(tǒng)聚類也稱為譜系分析。4.2聚類分析的計算步驟（1）根據(jù)*******************的選擇分析變量；（2）選擇距離或相******************************距離或相似系數(shù)，生成距離矩陣或相似陣；（3）選擇聚類方法，將距******************************一類；（4）如果類的個數(shù)大于1，**********************************為止；（5）輸出聚類結果和系統(tǒng)聚類圖。5樣本的選擇和指標體系的建立5.1樣本的選擇在石油*******************************************2002～2023年的各評價指標數(shù)據(jù)，運用SPSS17.0進行統(tǒng)計分析。5.2指標體系的建立本文根據(jù)指標設置的科學性、全面性、可比性、重要性等原則綜合考慮償債能力、盈利能力、營運能力、發(fā)展能力等各個層面，*********************5.3綜合評價指標的標準化綜合評價指標的標準化是指通過一定的數(shù)學變換消除指標類型與量綱影響的方法，**********************************************理與科學。6上市公司的因子分析及其結果公式：（必須用word公式編輯器編輯）（6-1）×××××可表示為：（6-2）空1格，表頭、圖示文字均為宋體五號，居中空1格，表頭、圖示文字均為宋體五號，居中圖表：表1-1×××數(shù)據(jù)表圖1-1×××原理圖（流程圖）2005年8家樣本公司的財務指標數(shù)據(jù):X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X1X2X3X4X5X6X7X82006年8家樣本公司的財務指標數(shù)據(jù):X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X1X2X3X4X5X6X7X82007年8家樣本公司的財務指標數(shù)據(jù):X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X1X2X3X4X5X6X7X82023年8家樣本公司的財務指標數(shù)據(jù):X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X1X2X3X4X5X6X7X82023年8家樣本公司的財務指標數(shù)據(jù):X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X1X2X3X4X5X6X7X8對上表中的數(shù)據(jù)進行標準化處理，標準化后的指標代號是Z1、Z2、Z3、Z4、Z5、Z6、Z7、Z8、Z9、Z10、Z11和Z12.對標準化后的數(shù)據(jù)進行因子分析。表1相關矩陣aZ1Z2Z3Z4Z5Z6Z7Z8Z9Z10Z11Z12相關表1中給出了觀察變量之間的相關系數(shù)矩陣，值越大，相關性越高。如標準化后的流動比率和速動比率相關系數(shù)為0.990，這說明標準化后的流動比率和速動比率的相關性很高，因此有必要進行因子分析。表2公因子方差初始共因子方差提取Z11.000.975Z21.000.984Z31.000.893Z41.000.892Z51.000.941Z61.000.941Z71.000.926Z81.000.994Z91.000.900Z101.000.972Z111.000.965Z121.000.963表2所列的初始公因子方差，表示因子提取前各個變量全部共因子的載荷系數(shù)平方和，共因子數(shù)等于變量數(shù)，所以初始共因子方差均為1。表2所列的提取，反映了各變量的公因子方差的共同度，可看出：Z1、Z2、Z3、Z4、Z5、Z6、Z7、Z8、Z9、Z10、Z11、Z12變量都能很好地被四個因子（主成分）解釋，因為這12個變量的因子共同度均在0.89以上。表3解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉平方和載入合計方差的%累積%合計方差的%累積%合計方差的%累積%15.08342.36042.3605.08342.36042.3603.56129.67329.67323.33527.78970.1493.33527.78970.1493.23726.97656.64931.77514.78884.9381.77514.78884.9382.84623.71480.36341.1549.61394.5511.1549.61394.5511.70314.18894.5515.5494.57299.1226.099.82299.9447.007.056100.00089.910E-178.258E-16100.00093.498E-172.915E-16100.00010-9.765E-17-8.138E-16100.00011-1.677E-16-1.397E-15100.00012-2.285E-16-1.905E-15100.000從表3的特征值可看出，第一個因子的特征值=5.083，大約占去方差的29.673%，基于Factor過程取特征值大于1的規(guī)則，F(xiàn)actor過程提取了前三個因子，四個因子的特征值共占去方差的94.551%，可見，被放棄的其他8個因子解釋的方差僅占不到10%，因此說明前四個因子提供了原始數(shù)據(jù)的足夠信息。圖1碎石圖圖1是因子分析結果的碎石圖。碎石圖的Y軸為特征值，X軸為特征值序號，特征值按大小進行了排序。典型的碎石圖會有一個明顯的拐點，該點之前是與大因子連接的陡峭折線，之后是與小因子連接的緩坡折線。從該圖中可以看出因子1與因子2，因子2與因子3，因子3與因子4，因子4和因子5之間的特征值插值比較大，而因子5，6，7，8，9，10，11，12之間的特征值差值均比較小，明顯的拐點是4，可以初步得出保留前4個因子將能概括大部分信息，前4個因子貢獻占總方差的94.551%，說明提取前4個公共因子是比較合適的。表4旋轉成份矩陣a成份1234Z1-.044-.029.980.108Z2.014.066.985.094Z3-.297-.552-.655-.267Z4.815.371.231.192Z5.950.105-.007-.163Z6.950.105-.007-.163Z7.899.301-.122.111Z8-.011.100.098.987Z9-.151-.241.573.700Z10.175.962.059.109Z11.157.936-.182-.178Z12.336.898.208.019根據(jù)表4，可以看出相對選轉以前的公共因子載荷系數(shù)，因子旋轉后因子載荷系數(shù)已經明顯向兩極分化，有了更鮮明的實際意義。F1主要由Z4、Z5、Z6和Z7確定，把這四個變量概括為盈利能力因子；F2主要由Z10、Z11和Z12確定，把這三個變量概括為發(fā)展能力因子；F3主要由Z1、Z2和Z3確定，把這三個變量概括為償債能力因子；F4主要由Z8和Z9確定，把這兩個變量概括為營運能力因子；根據(jù)旋轉成份矩陣表，可以寫出每個原始變量的因子表達式：表5成份得分系數(shù)矩陣成份1234Z1-.020-.043.405-.160Z2-.016-.015.406-.171Z3-.011-.140-.197-.039Z4.234-.008.030.110Z5.319-.124.020-.081Z6.319-.124.020-.081Z7.278-.036-.104.141Z8.015.025-.200.690Z9.008-.102.093.367Z10-.104.351-.040.059Z11-.114.357-.075-.092Z12-.040.292.048-.036根據(jù)表5中的因子得分系數(shù)和原始指標變量的標準化值可以計算每個觀測值的各因子的得分數(shù)，并可以據(jù)此對觀測量進行進一步的分析。本例中旋轉后的因子得分表達式可以寫成：以每一個主成分對應的貢獻率除以前四個主成分的總貢獻率為權數(shù)，對4個主成分加權平均，所選樣本公司綜合評價函數(shù)如下：根據(jù)上述公式計算綜合評價得分，結果見表6.表6因子得分表公司名稱盈利能力發(fā)展能力償債能力營運能力綜合評價F1得分排名F2得分排名F3得分排名F4得分排名F得分排名從表6可看出石油板塊上市公司各因子得分及其排名和綜合評價得分及其排名，下面對各公司分析它們綜合表現(xiàn)的優(yōu)勢和劣勢（即各公司在各主因子上的得分情況），這有助于各公司明白自己的缺陷，從而制定有效的措施以彌補自己的不足。（1）從盈利能力來看，************************說明該公司所處財務困境。（2）從發(fā)展能力來看，******************************革方案所致。（3）從償債能力來看，***********************************財務風險較大。（4）從營運能力來看，*****************************，影響企業(yè)正常的資金周轉。以上各項主因子得分分析結果，都很好的符合了實際情形。這表明，對主因子的解釋以及主因子的得分值，都是客觀的、合理的。根據(jù)表5所列的數(shù)據(jù)，表明了綜合考慮償債能力、營運能力、盈利能力和發(fā)展能力時，各上市公司綜合財務狀況的相對比較*******************此排名結果對投資決策具有指導意義。（5）從綜合評價來看，2007年石油板塊上市公司綜合評價呈現(xiàn)出以下特征：1、綜合評價整體較為樂觀。從本文所研究**************************************增長，*此排名結果對投資決策具有指導意義。2、大部分公司的綜合評價得分呈直線大跨越下降趨勢。綜合績效得*****************************股份，第五類是岳陽興長。7上市公司的聚類分析及其結果對8家樣本上市公司按標準化后的財務指標數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)聚類分析。圖2樹狀圖（使用類間平均距離法和歐式平方距離法）*從圖2樹狀圖可知，***********************得分作了單因素方差分析。結果見表7.表78家石油板塊上市公司聚類分析結果數(shù)量均值極小值極大值標準差第盈利能力21.2207230.366232.075221.208435*一發(fā)展能力20.461897-0.262571.186371.024555類償債能力20.112555-0.402380.627490.728224營運能力2-0.73957-1.1731-0.306050.613096第盈利能力2-0.01819-0.242810.206430.317666二發(fā)展能力21.5684951.446231.690760.172913類償債能力20.2969010.162640.431160.189873營運能力20.131769-0.92361.187141.492523第盈利能力1-1.85636-1.85636-1.85636三發(fā)展能力1-0.58664-0.58664-0.58664類償債能力11.017241.017241.01724營運能力1-0.45265-0.45265-0.45265第盈利能力3-0.14414-0.817540