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信用等级评价选择合作伙伴论文 编者按：本文主要从主成分分析评价方法；供应商信用等级评价指标选取；应用实例；结论进行论述。其中，主要包括：单个企业之间的竞争已演变为相关组织组成的团队之间的竞争、对供应商信用等级进行正确评价又是实现优化选择供应商合作伙伴的关键、主成分分析也称主分量分析、主成分分析法是多属性决策的一种方法,是一种多元统计方法、构建供应商信用等级评价指标体系、衡量在承诺期内供应商准时或提前交付订购量的能力、在一年内快速变现的流动资产偿还流动负债的能力、指标值越大越好、标准化矩阵的协方差矩阵就是相关矩阵、使用主成分分析方法对8家供应商的信用进行评价等，具体请详见。 随着市场竞争的加剧,单个企业之间的竞争已演变为相关组织组成的团队之间的竞争。科学选择和评价合作伙伴是建立战略联盟的关键,而信用是企业选择合作供应商并进而建立战略联盟的重要条件之一[1]。目前研究企业信用主要集中在借贷关系方面,而战略联盟强调企业间保持长期稳定关系,评价其信用就不能仅局限于狭义信用方面,对供应商企业的广义信用评价就显得更为重要。相关研究表明,建立“双赢”SCM的一个重要环节就是选择敏捷的、有竞争力的和相容的供应商[2][3],而对供应商信用等级进行正确评价又是实现优化选择供应商合作伙伴的关键,同时也对提升整个SC的竞争力有着极其重要的作用。因此,研究如何构建供应商的信用分析指标和分析方法就显得很有意义。 一、主成分分析评价方法 主成分分析也称主分量分析,主要思路是将分散在一组变量上的信息集中到几个综合指标主成分上,所得的综合指标是原来变量的线性组合,以便于利用主成分描述数据集内部结构。它是通过降维方法把多指标转化为少数几个综合指标,即主成分的一种多元统计分析方法,即用研究0维的1空间代替2维的3空间,而且低维的1空间代替高维3空间时所损失的信息很少,即代替后的数据仍然高度具备原数据的特性。 主成分分析法是多属性决策的一种方法,是一种多元统计方法,这种方法的独到之处在于能够消除指标样本之间的相关关系,在保持样本主要信息量的前提下,提取少量有代表性的主要指标,在分析过程中得到主要指标的合理权重,用主成分作为决策分析的综合性指标[4]。 设有p个指标x1,x2,…,xp反映观察对象的各个特性,每个指标对应一个样本值,这p个指标构成了一个p维的向量,若观察了n个对象,就有n个p维向量,用矩阵X表示为: X[DD(][]n×p[DD)]=x11[]x12[]…[]x1p x21[]x22[]…[]x2p [][][] xn1[]xn2[]…[]xnp 构建这个模型的目的是为了找到一个能反映这p个指标的线性函数∑[DD(]p[]i=1[DD)]aixi,它能把p个变量在n个样本上的差异综合表示出来,如果能够找到这样的一个线性函数,它就是这个变量的主要成份(principlecomponent),找出这个主要成份的方法就成为主成分分析方法。 把这p个指标x1,x2,…,xp看成随机变量,他们的期望值与协方差矩阵为: Ex=Ex1x2xp=Ex1Ex2Exp=μ1μ2μp V=(vij)=(cov(xi,xj))=v11[]v12[]…[]v1p v21[]v22[]…[]v2p [][][] vp1[]vp2[]…[]vpp vii就是第i个变量的方差,因此这p个变量总的变化情况就可以用∑[DD(]p[]i=1[DD)]vii来反映,记为y,于是y的方差Var(y)=Var∑[DD(]p[]i=1[DD)]aixi)=∑[DD(]p[]i=1[DD)]∑[DD(]p[]j=1[DD)]aiajvij=aTVa,a=[a1,a2,…,ap]T,Var(y)就最能反映xi的变化。可以看出,要对a做一下限制,否则Var(y)可以无限增大就没有意义,限制aTa=∑[DD(]p[]i=1[DD)]a2i=1,此问题的数学问题就是已知协方差矩阵V,求满足约束条件aTa=1的a,使aTVa达到最大。这是一个求条件极值的问题。所以寻找主成分的方法是:第一,先求出样本的协方差矩阵V;第二,求得V最大特征根λ和相应的特征向量a=[a1,a2,…,ap]T,于是a1x1+a2x2+…+apxp就是所要求的主成分分量。这样求出的主成分分量其反映原来p个变量变化的状况的多少用其贡献率