因子模型在云南工业行业结构分析中的应用.docVIP

因子模型在云南工业行业结构分析中的应用 2002年第11期统计研究No1. 11 2002 32 Statistica1 ~回earch因子模型在云南王业行业结构分析中的应用李兴绪石磊ABSTRACT 咀lepaper conducts an analysis on the industrial structure of Yuannan Province by using factor anal??ysis method. The r-factor analysis results in three different factors, i. e. , gross factor, factor of economic efficiency and factor of sales. The author classifies 39 industries of Yuannan Province by using q-factor analysis method. 关键词:主因子分析;Q帽型因子分析;工业结构分析本世纪初由KarlPearson及ChalesSpearman关于智力售收入(X3)、总资产贡献率(X4)、销售收入利润率(x，)、成的定义和测量工作而开始了因子分析的近代发展。因子本费用利润率(x.)、产销率(X7)共七项指标。样本数为分析通过已知的数据资料，分析和识别出对高维变量有39，即工业行业的39个行业大类。由于x= (x; ,X7 )’ 公共影响的公因子，并给出其相关的解释，在实际中具有的协方差矩阵是未知的，我们首先求出样本相关系数矩广泛的应用价值。本文的目的即是利用因子分析方法对阵R的8个顺序特征值为4.3ω1、1.4316、0.9231、0.2392、云南省的工业行业结构进行分析。0.0202,0.0190, O.佣680前三个特征值所占比例已达到95.939奋o因此，这里我们选取因子个数为m= 30利用一、云南工业行业结构分析中的R-型varimax旋转后的因子负荷矩阵、共同度、因子方差及标准因子模型化因子得分的计算结果(SAS统汁软件)如表I所示。从表中可看出，共同度(或最终公因子方差)估计均1. R-型因子分析在0.8738到0.9999之间，因此所有变量都能被三个公因为了对云南工业行业经济发展状况有一个综合的了子很好的解释。在7项指标中，工业增加值、资产总额、产解，对其存在的问题有较深入的探讨，我们利用因子分析品销售收入三项总量指标的因子负荷值最大;销售收入对1999年云南省工业产业39今行业大类进行研究。所选择的变量为:工业增加值(x，)、资产总额(X2 )、产品销利润率、成本费用利润率在第二主因子上的负荷值最大;表l因子分析估计结果表Varimax旋转后的因子负荷矩阵标准化得分系数变量共同度factorl factor2 factor3 factorl factor2 factor3 x1 0.94989 0.24591 O.∞438 0.962781 0.33210 0.09852 0.03447 x2 0.92141 0.15564 -0.02484 0.873844 0.34112 0.13941 0.01401 x3 0.97321 0.19703 -0.01464 0.986181 0.35283 -0.13α)() 0.02259 x4 0.68077 0.67804 -0.∞#039;708 0.923235 0.11118 0.21813 -0.04841 d 0.08805 0.98045 0.06890 0.973786 -0.20563 0.53091 -0.04624 x6 0.34589 0.93285 0.07213 0.995057 -0.08660 0.43841 -0.02053 x7 0.02332 0.08151 0.99638 0.999951 0.03351 -0.07185 1∞851 因子方差3.2898 2.4214 1.∞36 6.7148 ??????????????却剥??乯??????????周虑潮瑨獴潦奵偲批畳浥争牥晡??敦????健印????????????????????????????ィ??痴??????????????噡??????砱侣炮破??砶砷??ィ??????㊣灡楮晡虑祳瑨潦獡慵捬??奵??慴獥牵??????ィ??侣砳???????????捯慬潶楮晡猎摩捴?晩偲批畳??????????慲敡??????????????????????????劵????物????ィ??????????侣????????????协虑??灥摵慬瑨牥晡汥悭焭浥??楳慲??捴??潲????????????ィ????????????????????????