基于因子分析論文范文第1篇
一、因子分析法的概念
因子分析法是一種統計方法, 他是以減少維度的思想為主, 將多變量之間的復雜關系進行整合, 使其成為一些綜合指標, 這種統計方法的根本原理在于變量之間的相關性, 在因子分析法中, 能夠利用這種相關性, 將多個指標進行分組, 使分組變量在組與組之間的相關性小而組內的相關性大。在因子分析法中所有的變量都是抽象的, 作為抽象變量, 分組中的變量實際上是一個有著明確經濟意義的因素。
因子分析法有一個一般模型, 常用以下方法表示。
其中:xi——原始變量;
F1, F2, …, Fin——公共因子;
εi——xi的特殊因子;
ai1——因子載荷, 表示第i個因子在第j個因子上的負荷, 同時也反映了xi對Fj的依賴程度非同一般, 另一方面也反映了xi對Fj的相對重要性。
二、因子分析方法對我國公共服務績效評價的過程
(一) 選取指標
利用因子分析方法對我國的公共服務績效進行評價, 整個過程中的第一步就是對城市指標進行選取, 選取指標作為研究對象才能夠發掘其中的問題, 在經濟社會中不同的因子所蘊含的經濟含義是不同的, 為了能夠在分析上更合理, 可以采用科學的旋轉法將因子進行旋轉, 我國常見的公共服務績效評價指標體系中包括兩個等級。
我們常聽到的社會保障、基礎醫療、基礎教育、公共就業以及基礎設施均屬于評價指標體系中的一級指標, 在這些一級指標下, 又設立了不同的二級指標, 二級指標能夠針對一級指標的內容進行細化處理, 這些指標都可以作為公共服務績效評價研究中的選取對象。
(二) 正態分布檢驗
做好相關的指標選取以后需要對數據進行檢驗, 這就是利用因子分析方法對我國公共服務績效評價過程中的第二步, 利用正態分布檢驗能夠對數據進行有效地分析, 對數據進行細致的觀察, 通過相應的檢驗對指標進行判斷, 從而得出該地區的基本公共服務水平是否合格。
(三) R的特征值和貢獻率
績效評價研究的過程中需要對R的特征值和貢獻率進行計算, 主成分分析法是整個計算過程中常用的方法, 通過對其方差進行計算求得特征值, 以累積方差貢獻率的方式, 對原始數據的大部分信息進行反映。
(四) 建立因子載荷矩陣
為了使公因子的實際意義得到準確地解釋, 需要建立因子載荷矩陣, 利用方差最大化正交旋轉的方式, 對公因子進行處理。確保每個因子的載荷的平方能夠呈現出兩極分化, 從而得出因子載荷矩陣中方差最大的旋轉矩陣。
在因子載荷矩陣中, 這些因子能夠對城市社會保障的指標進行準確地反映, 通過對因子得分的高低就能夠反映出該地區在社會保障的水平高低。如果得分越高, 那就意味著該地區的社會保障水平更高。同理其他的指標也是能夠利用因子得到反映, 對這些因子進行多角度的判斷, 能夠對當地的公共服務績效評價進行客觀上的了解。
(五) 計算綜合得分
再利用因子分析法對公共服務績效評價研究的時候, 對各種因素的綜合得分進行計算是整個評價體系中的最后一步。計算綜合得分的意義在于能夠將各個公共因子進行合理的解釋, 利用該結果得出該地區或城市的綜合發展水平。
由于在公共服務中所包含的指標有所不同, 因此在對得分結果進行計算和判斷的時候, 要考慮到單項指標的優勢以及綜合指標的優勢, 這樣能夠更全面地對公共服務績效進行評價。
三、提升公共服務質量的方法
(一) 完善公共教育體系
公共教育的發展與人民群眾的文化素質提升之間有著密不可分的關系, 只要對公共服務體系建設進行完善, 才能夠確保社會上有更多高質量的人才產生, 一方面利用這樣的方法帶動我國經濟進一步發展, 另一方面對于社會的長遠建設有著一定的促進作用。我們都知道立國要以教育為本, 所以在發展教育的同時一定要確保公平公正, 做人民群眾滿意的公共教育。公共教育體系建設中要注意教育質量上的提高, 對于當前教育中存在的問題進行改革, 重視創新型人才的培養, 壯大師資隊伍, 提高教師教學水平, 縮小不同學校之間生源質量的差別, 帶動公共教育實現全面發展。
(二) 完善基本醫療衛生服務體系
基本醫療衛生服務是民生的根本, 它不僅在人民群眾的生活中有著不可代替的位置, 在我國全面建設小康社會的過程中也是一個關鍵的部分。人民群眾的身體健康是一個國家實現長遠發展的根本保障, 所以要對基本醫療衛生服務體系進行完善, 將現有的醫療衛生服務制度進行深層次的改革, 解決人民群眾的就醫負擔。
在醫療衛生服務質量建設上, 多注重人才的培養, 鼓勵優秀的醫護人員走進社區, 為人民群眾進行服務。值得一提的是, 在醫療衛生服務體系的完善過程中, 藥物生產和使用也是其中關鍵的部分, 對于中成藥的研發力度應該進一步加大, 相關的藥物制度應該進行深化改革, 確保人民群眾用得起藥, 用安全的藥。
(三) 完善公共就業服務體系
隨著市場競爭的不斷加劇, 就業問題變得異常嚴峻。如果能夠對公共就業服務體系進行完善, 那么將很有可能減少社會人民群眾的就業壓力。而通過對公共就業服務體系的完善, 彰顯出政府的民生性與服務性, 這對于和諧社會的穩定發展有著至關重要的作用。
在完善公共就業服務體系的過程中, 一方面要充分利用信息技術, 因為當前我們的社會已經進入了信息時代, 在互聯網技術的作用下, 媒體的發展越來越好, 各種各樣的媒體形式構成了一張龐大的信息網, 可以有針對性的對不同人群的就業問題進行滿足;另一方面, 政府應該意識到人們的就業服務質量與社會的穩定發展之間有著直接的影響, 政府應該將為人民服務作為最基本的原則, 服務于人民, 想人民所想。在就業服務體系不斷更新建設的同時, 需要給予勞動者合理的權益, 讓勞動者的就業有法律上的保護, 讓人們的利益得到法律上的保障。
(四) 完善社會保障體系
當前的社會保障體系還需要進行進一步的完善, 公共服務發展的目標是為了讓城鄉居民都能夠享受到便捷優質的社會保障服務, 所以對于社會保險的改革是不能夠停止的。第一, 關于在企業和機關事業單位中的社會保險要盡快改革, 確保單位與個人繳納社保的制度能夠得到全面實施, 這種社保繳納制度能夠起到一定的激勵作用;第二, 基本醫療保險制度以及城鄉基本養老保險制度需要進一步完善, 在范圍上也需要進一步擴張, 逐漸減小地區之間的差異, 確保農民工的社會保障制度能夠得到完善。
(五) 完善基礎設施建設
基礎設施的建設中, 應徹底落實規劃理念, 對于基礎設施建設中的各種因素進行充分的分析, 特別是基礎設施建設所處的環境、地方經濟等因素, 這些因素對于項目的建設有很大的影響。采用合理的手段對建設進行規劃, 能夠大大減少浪費的現象。在基礎設施建設過程中, 人民群眾是站在了首要位置, 因此基礎設施建設應與人們的日常生活密切相關, 通過推進基礎設施建設, 在確保人民群眾能夠正常生活的基礎上, 對群眾的基本利益進行維護。
四、總結
綜上所述, 因子分析法對我國的公共服務績效評價進行研究, 從數據指標上能夠反映出我國公共服務發展的水平, 利用因子分析法建立相關模型, 針對我國當前公共服務建設中的問題, 進行客觀的評價, 并對5個不同的公共服務指標建設提出建議。實際生活中我們需要利用這樣的科學手段對我們所需求的公共服務進行評價, 因為這一方面能夠反映出在公共服務建設上政府的態度, 另一方面我們也能夠對自己所處的社會公共環境進行全面地了解。
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因子分析的基本目的就是用少數幾個因子去描述許多指標或因素之間的聯系, 即將相關比較密切的幾個變量歸在同一類中, 每一類變量就成為一個因子, 以較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。運用這種研究技術, 我們可以方便地找出影響消費者購買、消費以及滿意度的主要因素是哪些, 以及它們的影響力。運用這種研究技術, 我們還可以為市場細分做前期分析。
因子分析的核心問題有兩個:一是如何構造因子變量;二是如何對因子變量進行命名解釋。因此, 因子分析的基本步驟和解決思路就是圍繞這兩個核心問題展開的。
摘要：隨著社會主義發展的不斷進步, 我國的經濟發展勢頭良好, 在這個經濟社會轉型時期與公共服務上, 政府應該更多的考慮為社會公眾提供多樣化幫助, 確保建立一個完善的公共服務績效評價體系, 這樣一方面能夠對公共服務的質量有所保障, 另一方面能夠對社會的進步做出貢獻。當然, 在對我國公共服務績效評價體系建設的過程中, 要以合理性為前提, 從客觀的角度出發, 針對當前公共服務中出現的問題進行改革, 從而確保公共服務質量評價準確有效。本文是在因子分析法的基礎上對我國公共服務績效評價進行研究。
關鍵詞：因子分析法,公共服務,績效評價
參考文獻
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基于因子分析論文范文第2篇
由于各地區經濟發展水平受到多因素影響和制約, 導致三十一個省市、自治區經濟發展水平存在很大差異, 呈現出不平衡狀態。本文利用國家統計局公布的2012年各地區的數據, 采用因子分析與聚類分析方法對全國各地區的經濟發展狀況做出評價, 對吉林省的經濟發展狀況具體分析, 并提出相應舉措。
二、因子分析
(一) 評價指標的選擇
本文選取了九個指標, 分別是:地區生產總值X1 (億元) 、地方財政一般預算收入X2 (億元) 、工業增加值X3 (億元) 、第三產業增加值X4 (億元) 、城鎮居民人均收入X5 (元) 、國際旅游外匯收入X6 (百萬美元) 、社會消費品零售總額X7 (萬元) 、建設規模X8 (億元) 、全社會固定資產投資X9 (億元) 。本文運用SPSS13.0軟件對這9個指標進行分析。
(二) 具體分析
在利用SPSS13.0軟件分析時, 發現九個指標可以根據主成分分析法提取為兩個綜合指標, 就可以解釋95.046%的信息。通過對這九個指標的分析最終提取兩個公因子。從下圖可以看出這兩個公因子方差貢獻率分別為60.545%和34.501%。特征根的結果如下所示。
從表1我們可以得出, 選取兩個主成份就可以解釋全部方差的95.046%的信息, 這說明這兩個主成分足以代表上述選取的九個指標來評價各地區經濟發展水平。從下面的碎石圖拐點處我們也可以分析出提取兩個公因子即可解釋絕大部分的信息含量。
利用因子分析法我們可以輸出初始載荷矩陣, 如下表2從輸出結果來看幾乎所有的因子解釋性都很好。
采用方差最大正交旋轉法進行分析, 可以得到旋轉后的因子載荷值如表3。
上面表3描述的是各個因子與原始變量之間的相關程度。上述的載荷矩陣的系數越大表明與該因子的相關程度越高。根據主因子所反映的原始變量的信息特征, 我們將這兩個主成份分別進行命名, 第一個公因子F1是“經濟水平因子”它在地區生產總值X1 (億元) 、地方財政一般預算收入X2 (億元) 、工業增加值X3 (億元) 、第三產業增加值X4 (億元) 、社會消費品零售總額X7 (萬元) 、建設規模X8 (億元) 、全社會固定資產投資X9 (億元) 這七個指標上具有較大的載荷矩陣系數, 將這七個指標綜合為一類。第二個公因子F2我們把它命名為“收入因子”, 城鎮居民人均收入X5 (元) 、國際旅游外匯收入X6 (百萬美元) 這兩個指標載荷矩陣系數比較高。通過以上的分析可知我們只需分析“經濟水平因子”與“收入因子”對各個地區經濟發展狀況的影響。運用SPSS軟件可以自動輸出這兩個公因子的得分, 如表4所示:
由表2可知在第一主成份即經濟水平方面, 山東省的得分最高, 最低的是西藏自治區, 不過若是綜合排名來看, 山東省就無法躍居第一了。再看第二主成份是收入因子, 得分最好的是廣東省, 得分最低的是河南省。吉林省無論是第一主成份方面還是第二主成份方面排名都是處于20名左右, 可以得出吉林省在全國排名中處于中下等水平。從上述可以分析, 我國各地區的經濟發展水平還是很不平衡的。東部地區大都靠前, 西部則比較落后。
三、系統聚類分析
為了驗證因子分析正確與否, 我們可以采用系統聚類對上述的因子得分情況進行分析。本文采用瓦爾德法系統聚類, 并選擇歐氏距離平方, 將這些地區分為四類比較合適, 第一類:浙江省、福建省、天津市、北京市、上海市。第二類:河南省、河北省、遼寧省、四川省、湖北省、湖南省、安徽省。第三類:陜西省、內蒙古自治區、江西省、山西省、黑龍江省、吉林省、廣西壯族自治區、重慶市、云南省、新疆維吾爾自治區、貴州省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區、海南省、西藏自治區。第四類:江蘇省、廣東省、山東省。如此得出的結果與我們上述因子分析得出的結論大致相同。
以下表5是對九項指標均值方差的分析, 主要對吉林省進行分析, 吉林省地區生產總值2012年是11939.24億元, 低于全國平均值18598.45億元, 地方財政一般預算收入為1041.25億元與全國平均值1970.2667億元也比較低, 工業增加值為5582.48億元再次低于全國平均值, 第三產業增加值、城鎮居民收入尤其是國際旅游外匯收入遠遠低于全國水平剩下的一些指標同樣低于全國水平。由此可知, 吉林省的經濟發展水平在全國平均經濟發展水平之下。
四、評價與建議
通過上述因子分析與聚類分析, 其結果具有一致性。我們得出全國各地經濟發展很不均衡。主要表現為東部地區經濟發展實力強, 收入也很不錯。但西部偏遠地區則底子弱, 收入水平也不高。為了改變這種差距, 我們必須采取相應的舉措, 要繼續振興東北老工業基地, 繼續實行西部大開發, 將人才源源不斷的輸送到祖國更需要的地方。當然當地政府也要改變其自身落后的發展模式, 實現更高效, 更綠色的可持續發展。這樣才能逐漸縮小東西發展差距, 讓全國人民都可以過上富足的生活。
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區域經濟發展是一門經濟學理論 (發展經濟學) , 首先由西方發展起來。區域經濟 (regional economy) 是指在一定區域內經濟發展的內部因素與外部條件相互作用而產生的生產綜合體。以一定地域為范圍, 并與經濟要素及其分布密切結合的區域發展實體。區域經濟反映不同地區內經濟發展的客觀規律以及內涵和外延的相互關系。區域經濟發展理論包括:區域經濟發展梯度理論、區域經濟發展輻射理論、區域經濟發展增長極理論、區域經濟發展的比較理論等。
1999年底召開的中央經濟工作會議上, 正式把實施西部大開發戰略列為2000年經濟工作的一項重要內容, 國家開始實施西部大開發戰略, 國家對不發達地區的援助進一步集中到西部地區, 國家區域政策的目標調整到促進地區協調發展上來。"十五"計劃中將"實施西部大開發戰略, 促進地區協調發展"專門列為一章, 強調國家要推進西部大開發, "國家實行重點支持西部大開發的政策措施, 增加對西部地區的財政轉移支付和建設資金投入。并在對外開放、稅收、土地、資源、人才等方面采取優惠政策"。2002年秋天在北京召開了十六大, 十六大報告明確提出:"支持東北地區等老工業基地加快調整和改造, 支持以資源開采為主的城市和地區發展接續產業。"這是中央首次提出振興東北老工業基地的方略。十六大做出支持東北地區等老工業基地加快調整和改造的戰略部署, 這是中央從協調區域發展和全面建設小康社會的全局著眼做出的一個戰略決策。此后, 2004年中央又提出了"中部崛起"的中部地區發展戰略。
摘要：由于歷史、地理位置等因素使得我國各地區的經濟發展水平出現不平衡的現狀, 本文選取2012年數據運用因子分析與聚類分析對全國各地區的經濟發展狀況進行分析評價各地區經濟狀況在全國所處的地位, 主要對吉林省的現實情況做出詳細分析, 最后根據發展狀況提出一些可行建議。
關鍵詞：因子分析,經濟發展,建議
參考文獻
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基于因子分析論文范文第3篇
關鍵詞： 因子變量 因子解釋 因子得分
1.因子變量的構建
因子分析[1]-[2]的原理是將原有多個變量綜合成少數幾個主要因子，以再現原始變量與因子之間的相關關系。在進行因子分析之前，首先是確定因子數目，目前常用的方法是碎石圖檢驗準則。碎石圖檢驗準則是根據因子被選取的順序而做出特征值隨因子個數變化的散點圖，將這些散點連接近似成一條曲線，曲線開始變平的前一個點被定為提取的最大因子數。后面的散點就會類似于山腳下的碎石，可舍掉而不會丟失較多的信息。
2.因子解釋
初步得到的因子的實際意義往往較難解釋，因此往往采取因子正交旋轉法使得各因子的意義變得明確。以下是通過因子正交旋轉法得到的旋轉后因子載荷矩陣的轉置矩陣：
3.因子得分和分析
基于上表有如下分析：
（1）上海、北京和浙江的綜合得分分別是2.5、1.77和1.66，位于排名的第一、二和三位，農村經濟的發展在全國地區很好。尤其上海的農村發展這么快，重要的原因是上海推動“城鄉發展一體化”，促進城鄉發展一體化并加強落實“三傾斜一深化”，發揮新城和新市鎮對城鄉發展一體化的推動作用，逐步縮小城鄉差距。走一條“以人為本、四化同步、生態文明、文化傳承”的新型城鎮化道路，以高質量的新型城鎮化推動高水平的城鄉發展一體化。并且城市支持農村的力度不斷加大，郊區農村整體面貌明顯改善，農民生活水平和質量不斷提高，因此上海的農村發展最快。接下來是江蘇和廣東，但江蘇與北京之間得分相差較大，存在明顯的差距。除上海、浙江、北京外，其他地區的農村經濟發展需要進一步加強，政府應該多制定些鼓勵政策和加大對這些地區的投資[3]-[4]。
（2）綜合排名比較差的是：西藏、貴州和青海地區，其中貴州和青海地區的農村發展水平差不多，但是西藏的農村發展平最差。其原因是西藏大部分地區尚處在加強必要的基礎設施建設時期，經濟社會發展仍然主要依靠國家投資拉動，許多縣還不能跟上內地的一個鄉鎮，經濟發展緩慢。其中青海地區、貴州地區農村發展緩慢的原因是：這兩個地區的面積大部分是屬于丘陵地帶和山區，人多地少，特別是可利用耕地較少，難于利用的林地較多；交通閉塞，基礎設施較為薄弱，基礎設施建設難度大，因此該地區的農村發展較慢。
（3）第一公共因子F1代表人民的生活水平，上海、北京和浙江的農村的人民生活水平較高，得分分別是3.42、2.58和1.97。也就是說，在人民生活水平方面，上海的農村發展最好。但是貴州和西藏的得分很低，且與其他地區相差較大，說明該地區的農村人民生活水平較差，需要改善目前的狀況。第二公共因子F2代表勞動力資源，其中山東、廣東和四川得分比較高，也就是說，該三個地區的農業從業人員比較多，其中四川具有“水稻狀元”之稱，并且紅苕、棉花產量、油料、甘蔗、水果種類、茶葉種類及產量、煙葉均走在全國前列，可以稱得上農業多種生產的典型。山東省不但小麥、玉米產量大，而且花生、水果、蔬菜和水產品等種類多且品質高，擁有全國最多的綠色農產品。目前山東已經逐步向農業農業強省邁進，從事農業的人數普遍偏多，農業發展比較快。但是西藏地區和貴州地區在F2（從事農業的勞動力資源）得分比較低，西藏地區與其他地區差別比較大，因為西藏地區以畜牧業游牧為主，農業以旱地農業為主，并且人口稀少，所以從事農業生產的人數比較少。而貴州地區由于地理條件的限制，一直處于落后的狀態，交通不是很發達，很多地方不能實行機械化，因此從事農業生產的人數比較少。
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基金項目：吉首大學獨立設置實驗課程建設項目（JDDL2015001）；吉首大學實驗室開放基金項目（JDLF2015001）；吉首大學校級教改項目（2014JSUJGB28）。
通訊作者：陳望學
基于因子分析論文范文第4篇
摘 要：省會城市中區縣經濟的發展是城市整體發展的基礎，而各個區縣發展也有其自身的特點。文章以濟南市11個區縣作為樣本，應用因子分析和聚類分析方法進行實證分析，提取出第三產業發展因子、農業發展因子和綜合經濟實力因子3個主要因子，并結合各個區縣在每個因子上的得分高低程度對其經濟狀況進行了聚類分析。結果表明：經濟發展綜合實力和第三產業發展因子處于主導地位，同時農業發展因子的作用也不容忽視。
關鍵詞：區縣經濟 因子分析 聚類分析
一、引言
區縣作為城市的有機組成部分，關系到區域內與區際經濟的協調發展狀況，是城市整體經濟發展的基礎和前提。省會城市的整體發展依托于各個區縣的發展狀況，找準區縣自身發展優勢，協調各個區縣進行優勢互補性發展，對促進省會城市全面、健康、可持續發展具有極其重要的意義。濟南市是山東省的省會城市，現有6個市轄區，分別為：市中區、歷下區、天橋區、槐蔭區、歷城區、長清區；有3個縣，分別為：平陰縣、濟陽縣、商河縣；1個縣級市章丘市和1個開發區高新區，共11個區縣。在2012年全市共完成生產總值4406.3億元，同比增長10.6%。其中第一產業237.9億元，增長4.4%；第二產業1829億元，增長11.7%；第三產業2339.4億元，增長10.3%。各個區縣對城市經濟發展的貢獻不同，具有的優勢和劣勢也存在差異，本文旨在運用因子分析和聚類分析的研究方法找準各個區縣的定位，整合生產要素，培育和發展本區縣的特色經濟。
二、建立評價指標體系
評價各個區縣的經濟發展水平，需要建立適當的指標體系。濟南市各個區縣的經濟發展情況受很多因素影響，除了經濟本身的因素外還有政治、社會、資源、環境等，是一個復雜的系統。雖然許多因素影響區縣經濟的發展，選擇盡可能多的指標也很好，但是，這樣做一方面會使數據收集的工作量大大增加，而且有些指標的數據很難找到；另一方面，較多的指標可能會掩蓋重要因子的作用。因此，經過查閱相關文獻，本文有針對性地選擇了對各個區縣經濟均有影響的9個指標進行分析。同時，這些指標也可以從濟南的統計局獲得。本文分別從區縣總體經濟發展的規模、區縣產業結構、工業生產規模、農業生產規模、消費品銷售和居民收入等方面考慮并建立了指標體系。
具體設立了9個變量為：
X1：國內生產總值（億元） X2：一產增加值（億元）
X3：二產增加值（億元） X4：三產增加值（億元）
X5：工業投入（億元） X6：農業投入（億元）
X7：社會消費品零售總額（億元）
X8：城鎮人均現金收入（元） X9：農民人均現金收入（元）
三、濟南市區縣經濟發展情況因子分析
（一）數據來源
本文以濟南市11個區縣為樣本，根據濟南統計信息網2012年的數據，運用因子分析和聚類分析方法，借助SPSS20.0軟件進行數據處理，對全市11個區縣的經濟發展情況進行了分析。經過分析各個區縣的發展狀況，能夠深入了解各個區縣的經濟實力和經濟發展的特點，為濟南市各區縣今后的科學發展提供更好的參考數據。
（二）數據分析過程
首先，將原始數據標準化，消除數量級和量綱差異的影響，建立指標之間的相關系數矩陣R。然后，對數據進行巴特利特球度檢驗和KMO檢驗，如表1所示，以確定該數據是否適合進行因子分析。由表1可以得出：KMO的值為0.728>0.7，表明對于數據適合做因子分析。又因為，巴特利特球度檢驗的顯著性水平小于0.05，所以拒絕巴特利特球度檢驗的零假設，該數據適合進行因子分析。綜合以上兩項檢驗的結果，表明數據適合進行因子分析。
在提取公共因子時應用的是主成分分析法，得出總方差解釋表，如表2所示，表中列出了相關系數矩陣的特征值與方差累計貢獻率。由表2可以看出前3個因子提取了原始數據的96.153%的數據信息，說明這3個公共因子包括了9個原始變量的總信息量的絕大多數，因此用這3個因子來評價濟南市各區縣的經濟發展情況是完全可行的。
公共因子與原始變量之間的關聯程度由因子載荷值來體現，如表3所示。由于初始因子載荷矩陣結構不夠簡明，各因子間差別不是十分明顯，為此采用方差最大化正交旋轉變換，使各個變量在某個因子上產生較高載荷，而在其他因子上載荷較小，經過5次迭代后收斂，得到旋轉后的因子載荷矩陣。由表3中所列的對應于各變量的3個公共因子的載荷值，同時結合因子模型知識，可以得到提取3個公共因子的因子模型：
ZX1=0.507F1+0.105F2+0.822F3+ε1
ZX2=-0.126F1+0.979F2+0.029F3+ε2
……
ZX9=-0.057F1+0.971F2-0.199F3+ε9
第一個因子在三產增加值（X4）、社會消費品零售總額（X7）、城鎮人均現金收入（X8）上有高載荷，而以上變量反映了區縣第三產業的發展情況，故稱為第三產業發展因子。
第二個因子在一產增加值（X2）、農業投入（X6）、農民人均現金收入（X9）上有高載荷，而這3個變量反映了區縣農業發展的情況，故稱為農業發展因子。
第三個因子在生產總值（X1）、二產增加值（X3）、工業投入（X5）上有高載荷，這些變量反映了區縣的綜合經濟實力和發展水平，故稱為綜合經濟實力因子。
根據因子載荷矩陣，計算濟南市11個區縣樣本因子得分矩陣，如表4所示。由因子得分矩陣可以看出11個區縣在不同因子上的優劣，但為了對各個區縣的經濟發展水平有個綜合的評價，需要計算綜合得分。在確定綜合得分時，將公共因子的方差貢獻率作為計算的權數，即FAC1_1*0.32998+FAC2_1*0.32722 +FAC3_1*0.30433。
（三）結果討論
由因子得分矩陣可以得出，在因子1上得分較高的有歷下區、天橋區、市中區，分別達到1.70826、1.04809和0.97815，表示這幾個區的第三產業發展的較好。其主要原因有：第一，這幾個區處于濟南市的商業中心地帶，積聚了第三產業發展的資金，資金投入量較大；第二，這幾個區的地理位置均處于濟南市的老城區，第三產業起步較早，積攢了大量產業發展經驗。而得分較低的有高新區、長清區、槐蔭區、平陰縣，分別為：-0.73896、-079475、-1.06475和-1.3292，表示這些區縣的第三產業發展緩慢。主要原因有：第一，這些區縣處于濟南市城區中心的邊緣地帶，產業發展資金相對投入較少；第二，第三產業在這些區縣起步較晚，缺乏相應的產業發展經驗。
在因子2上得分較高的有章丘市、歷城區，分別為1.89497和1.3129，表示這兩個區縣的農業發展實力較強。主要是因為章丘市、歷城區以農業發展為先導，農業發展結構合理，不斷增加農業投入，努力實現農業機械現代化。得分較低的有市中區、槐蔭區和歷下區，分別為：-0.60949、-0.93754和-1.0019，表示這些區的農業發展緩慢。主要是因為，這些區的農業用地很少，其中市中區和歷下區在農業的資金投入為0，幾乎不需要規劃農業發展。
在因子3上得分較高的有歷城區、歷下區、章丘市、高新區，分別為1.14866、1.14584、0.99846和0.84019，表示這些區縣的綜合經濟實力較強。主要因為這些區縣在工業的資金投入較大，注意科學調整各個產業的結構，經濟總量不斷增長。而得分較低的有濟陽縣、天橋區和商河縣，分別為-0.90754、-1.23396、-1.76752，表明這幾個區縣的綜合經濟實力較為落后。主要原因是這幾個區縣的在在工業發展上相對落后。例如，商河縣，主要以農業發展為主，建設糧食生產、棉花生產、蔬菜生產、畜牧生產等基地，雖然農業生產取得一定的成果，但在生產總值上相對于其他區縣來說還是較為落后的。
表4中最后一列是對各個區縣計算的綜合得分，能夠較好地反映各個區縣經濟發展的綜合水平。從該列的數據可以看出，綜合得分最高的是歷下區，得分為0.79，隨后是市中區、歷城區、章丘市和高新區，得分依次為0.71、0.69、0.68和0.65，表示這些區縣經濟發展的總體水平較好。其中歷下區和市中區位于老城區，經濟發展起步較早，最先得到政府的支持，用于經濟發展的資金投入量大。而歷城區、章丘市和高新區是在濟南市統籌兼顧的整體政策下的重點扶持區縣，經濟發展的資金投入逐漸增加，結合當地特點，全方位打造本區縣的特色經濟。
四、基于因子分析的聚類分析
在因子分析的基礎上，本文將應用聚類分析把濟南市11個區縣進行聚類劃分，并針對每種類型的區縣提出不同的發展建議。
根據樹形圖（圖1）可以將濟南市11個區縣劃分成4種類型。分別是：第一類：歷下區；第二類：歷城區、章丘市；第三類：市中區、高新區、天橋區；第四類：長清區、平陰縣、槐蔭區、濟陽縣、商河縣。
第一類，歷下區。該區的綜合經濟實力很強，而且在第三產業上發展迅速。歷下區位于濟南市老城區內，處于商業中心位置，擁有眾多知名商業街，交通便利環境優美，經濟建設資金投入充足。歷下區要緊緊圍繞建設繁榮文明首善之區的目標，加快科學發展，狠抓工作落實，經濟需要繼續保持平穩較快的發展態勢。
第二類，歷城區、章丘市。這兩個區縣是濟南市經濟發展的重要地區，區位條件優越，交通便利，產業配套能力強，工業基礎雄厚，是濟南市的主要工業基地。章丘市現已形成了交通裝備、機械制造、精細化工、食品飲料四大產業，支柱產業推動城區發展。歷城區是山東智力最密集的科技城，轄區內駐有山東大學、山東省農科院、山東省科學院等眾多的知名院校和科研單位，為經濟發展奠定了強有力的依托和基礎。這兩個區縣仍要不斷發展自己的優勢，打造有特色的區縣經濟發展模式。
第三類，市中區、高新區、天橋區。這三個區縣的經濟發展處于中等水平，但經濟增速較快。要不斷加強自己區縣的特色發展戰略，積極推行“全方位開放”戰略，擴大招商引資，繼續同各個國家和地區建立經貿合作關系。
第四類，長清區、平陰縣、槐蔭區、濟陽縣、商河縣。這些區縣的經濟總體相對落后。區縣內主要以農業發展為主，要逐步調整產業結構，加強第二三產業的發展，擴大招商引資。推進重點項目的發展，進行有效投資，同時注意基礎設施的建設。積極探索財稅型等類型的區縣經濟發展新路子，及時調整和完善了財政體制、交通體系、工業經濟、外經外貿、重點項目建設等政策措施，切實搞好閑置資源的優化整合，著力構筑大框架、建設大載體，使區縣經濟逐漸步入科學發展的新階段。
五、結論及建議
利用因子分析方法對濟南市11個區縣的經濟發展進行了定量分析，最終提取了3個主要因子來反映影響區縣經濟發展的主要因素，從而幫助我們深入地理解和分析區縣經濟發展問題。在此基礎上，利用得到的因子得分矩陣作為聚類分析的基礎，再運用聚類分析方法將其分為不同的發展類型，結合因子分析得到的各個類型的特點，所得結論客觀、可信。
對于歷下區這樣綜合實力強的區縣，要繼續保持平穩較快的發展態勢，同時帶動周邊其他區縣協調發展。對于歷城區、章丘市這類以工業產業、科技產業為依托的區縣，要著重發揮資源優勢，提高產業集中度和精深加工水平，加大產品科技含量，提高整體經濟水平。對于市中區、高新區、天橋區這類區縣要準確找準定位，找出適合本區縣的發展道路。而長清區、平陰縣、槐蔭區、濟陽縣、商河縣這類以農業發展為主的區縣，在發展各自特色農業、生態農業的同時逐步調整產業結構?？傊?，發展省會城市區縣經濟，需要各個區縣客觀地對自己的優勢和劣勢進行診斷和分析，科學定位，培育和發展特色經濟。
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（作者單位：中國海洋大學管理學院 山東青島 266100）
（責編：賈偉）
基于因子分析論文范文第5篇
【摘要】： 文章在闡述麻醉與細胞因子平衡的功能及內涵的基礎上，結合現狀從不同角度分析了麻醉中細胞因子平衡的應用狀況。
【關鍵詞】： 麻醉；細胞因子；平衡
前言
目前被廣泛應用于臨床麻醉誘導及維持、局部麻醉輔助鎮靜、門診短小手術麻醉和ICU 病人鎮靜等領域。大量研究表明，異丙酚對圍術期心、肺、腦、肝臟以及腎臟等重要器官均有一定的保護作用。近年隨著神經生理學、分子生物學的發展，關于異丙酚腦保護及對細胞因子平衡調節的作用機制的研究正不斷深入。
1．麻醉與細胞因子平衡的功能及內涵
細胞因子是由活化的巨噬細胞、單核細胞、淋巴細胞、內皮細胞、纖維母細胞、血小板等產生的一組具有高度生物學活性的小分子多肽。白細胞介素是細胞因子中重要的一類。多數細胞因子以單體形式存在，作為細胞間信號因子介導免疫應答和炎癥反應，亦參與造血功能的調節。細胞因子通常以旁分泌或自分泌的形式作用于附近細胞或細胞因子產生細胞本身，少數炎癥情況下某些細胞因子也可通過內分泌樣的形式作用于遠隔部位的靶器官，少數細胞因子以跨膜形式（如TNF-α）和膜結合形式（如IL-8）直接作用于相鄰的靶細胞。
細胞因子與激素、神經肽、神經遞質共同組成細胞間信號分子系統，在信號轉導、受體調節和生物學效應等多個水平上發生協同或拮抗性質的相互作用，形成細胞因子網絡，主要通過以下幾種方式發揮作用：①一種細胞因子誘導或抑制另一種細胞因子的產生；②調節同一種細胞因子受體的表達；③誘導或抑制其他細胞因子受體的表達。細胞因子可分為促炎性細胞因子和抗炎性細胞因子兩種類型 。促炎性細胞因子包括：白介素-1、白介素-2、白介素-6、白介素-8和腫瘤壞死因子-α等；抗炎性細胞因子則包括：白介素-4、白介素-10、白介素-1受體拮抗劑、腫瘤壞死因子結合蛋白和可溶性腫瘤壞死因子受體等。前炎性細胞因子屬于促炎性細胞因子類，主要包括TNF-α，IL-1，IL-6，IL-8等，主要介導免疫和炎性反應。促炎性因子和抗炎性因子相互影響作用的結果形成體內的一種平衡機制，即細胞因子平衡。
機體在遭受強病理性應激后,受損局部組織細胞發生損傷、缺血，其代謝、免疫功能也隨之發生變化，免疫系統對外來抗原異物和自身被破壞組織細胞進行識別清除即產生免疫應答和炎性反應。適當的炎性反應具有保護作用，但當處于機體重癥感染導致膿毒癥或非感染性損傷如外科大手術、創傷等情況下，過度的炎癥反應可造成自身組織器官結構和功能的嚴重而廣泛的損害，即所謂全身炎癥反應綜合癥，甚至誘發多臟器功能障礙。機體的這種過度炎性反應與體內單核-巨噬細胞源性的炎性介質誘導的瀑布樣級聯反應密切相關，細胞因子在介導這種反應的過程中起重要作用。機體損傷后為避免SIRS甚至MODS的發生，一方面限制促炎性因子的釋放，更主要的是生成抗炎性因子與其抗衡。而抗炎性因子的反應一旦過度，則容易誘發代償性抗炎癥反應綜合癥，導致免疫功能低下，加重組織損傷。因而糾正細胞因子失衡，調節炎癥反應強度對維持患者內環境穩定有重要意義，而且有研究表明，機體損傷后細胞因子能否恢復平衡與臨床預后密切相關。
2．麻醉中細胞因子平衡的應用探討
近年來，麻醉的免疫調節作用在現代麻醉中越來越受重視?；颊邍中g期免疫功能的變化是手術創傷和麻醉共同作用的結果，以往的研究大多僅重視手術而忽略了麻醉的影響，越來越多的研究顯示麻醉亦影響機體免疫功能和細胞因子反應，對于某些大手術和高危手術，這種影響更有臨床意義。一些麻醉藥物通過影響細胞間的信號交流來來調節機體對損傷、應激等所產生的免疫應答，對圍術期機體內環境的穩定和預后起一定的作用。靜脈麻醉藥異丙酚應用于臨床以來，隨著對其研究的不斷深入，發現其可通過調節細胞因子平衡而起到器官保護作用，具體機制仍在不斷探索中。
1. IL-6與異丙酚
人成熟IL-6分子為184個氨基酸殘基，分子量26kDa。IL-6原被確定為B細胞生長因子，由激活的巨噬細胞、淋巴細胞及上皮細胞分泌,能被IL-1β和TNF-α誘導。當炎癥刺激時,由單核細胞、巨噬細胞和內皮細胞所釋放,是急性期反應的主要細胞因子之一。IL-6在急性炎癥反應中的作用主要表現為對多種細胞的促炎作用和誘導肝細胞產生免疫球蛋白和急性期反應蛋白，催化和放大了炎性反應和毒性作用，造成了組織細胞的損害，可作為反映機體炎癥與疾病嚴重程度的重要指標。在前炎性細胞因子中，IL-6是最強的內源性啟動全身性炎性反應的炎癥介質，是產生急性期蛋白和集聚炎癥細胞的主要效應物。Shimaoka等證實IL-6與手術應激所致的炎癥反應直接相關，其增高的幅度和持續的時間與創傷程度相一致，是組織損傷的敏感標志，能夠反映炎癥反應的嚴重程度，因而可作為術后轉歸的評估指標。Butler等發現，開胸手術在劈開胸骨不久，患者血漿IL-6水平就開始升高，4小時后達峰值，48小時后平均濃度仍能維持在較高水平。
Joris等在通過研究開腹膽囊切除手術患者體內的細胞因子變化后已得出了類似的結果。外周血IL-6的水平還被用于一些膿毒血癥診斷和治療的一個相關指標。在大鼠內毒素誘導的休克模型中，異丙酚可明顯抑制IL-6和TNF-α的產生，內毒素注射后1h給予異丙酚大鼠的死亡率為9%，內毒素注射后2h再給予異丙酚大鼠的死亡率為36%，而單獨給與內毒素的大鼠死亡率高達73%，提示異丙酚通過減少促炎性因子的產生減輕炎癥反應，降低內毒素休克動物的死亡率，越是早期給與異丙酚這種效果越明顯。Kotani等用異丙酚5～9mg kg-1 h-1速度對患者進行麻醉維持，在不同時間段收集患者肺泡中的巨噬細胞，提取處理后發現IL-6的基因表達低于術前，說明異丙酚具有減少IL-6釋放的作用。
2. IL-8與異丙酚
IL-8又稱為中性粒細胞激活蛋白1，分子量8.3kDa，是一種強而有力的PMN趨化和活化因子，由單核細胞、上皮細胞、表皮細胞、纖維母細胞及T淋巴細胞在IL-1、TNF和外源性因子細菌酯多糖的刺激下合成和分泌，主要生物學作用是趨化并激活PMN改變其外型，促使其脫顆粒；激活PMN并使其產生呼吸爆發，促進PMN的溶酶體酶活性和吞噬作用；對嗜堿性粒細胞和T細胞也有一定的趨化作用。目前認為，TNF、IL-1、IL-6誘發的炎癥反應在很大程度上是通過誘導產生以IL-8為代表的趨化因子所介導而產生的，在炎癥反應中起第二介質的作用，且與病灶的大體炎癥程度呈正相關。Yamasaki等發現IL-8能促進白細胞浸潤、積聚及細胞黏附，產生大量自由基，促進脂質過氧化和細胞因子釋放失調。IL-8對神經組織早期炎癥中的PMN有趨化活性和激活作用，導致氧自由基大量釋放和細胞膜損傷，其降解產物的瀑布效應可迅速導致嚴重的組織損傷。Ott等研究表明腦室內注射IL-8能明顯增加腦氧耗，升高體溫，在與應激相關的神經內分泌、神經免疫中發揮一定作用。臨床研究發現重度顱腦損傷患者腦脊液中IL-8含量均明顯升高，其升高程度與患者死亡率呈正相關，提示IL-8也可作為反映疾病預后的一項指標，患者血清IL-8升高則預后不良。Kotani等亦證實CPB后IL-8水平升高和心功能惡化呈正相關。近年來發現IL-8與某些惡性腫瘤生長與侵襲密切相關，其機制可能與IL-8促進腫瘤內血管生成和細胞增殖、抑制腫瘤細胞凋亡及促進膠原酶活性提高腫瘤的侵襲力等義素有關。
3. IL-10與異丙酚
手術創傷后的抗炎性保護效應自IL-10開始。IL-10是一個相對分子量為35～40kDa的非共價結合的同源二聚體多肽，最初發現IL-10是由大鼠Th2 細胞分泌,并能抑制Th1細胞合成、分泌細胞因子，所以最初被稱為細胞因子合成抑制因子。IL-10可以由多種細胞合成，包括：T細胞、B細胞、單核細胞、巨噬細胞、肥大細胞等，并在炎癥、免疫等方面均有調節作用。IL-10主要功能是限制和最終終止炎癥反應，對免疫應答主要起抑制作用，還可以調節B細胞、NK細胞、細胞毒T細胞和輔助T細胞、肥大細胞、PMN、樹突狀細胞、角化細胞和內皮細胞的生長和分化。IL-10作為一種抗炎因子，是一種多功能的細胞因子，能抑制腎小球系膜細胞及其炎癥因子的分泌，作為輔助T細胞及單核巨噬細胞所產生的重要因子，能抑制多種免疫活性細胞因子mRNA的轉錄，能抑制激活的單核細胞巨噬細胞產生其他的細胞因子如TNF-α、IFN-γ、全血培養中，分別加入臨床血藥濃度10倍濃度的不同麻醉藥,發現硫噴妥鈉、依托咪酯和異丙酚顯著增加IL-10的生成，說明異丙酚可通過調節抗炎因子的生成發揮器官保護作用。IL-1β等，從而發揮其抗炎作用。Larsen 等在加有LPS的人全血培養中，分別加入臨床血藥濃度10倍濃度的不同麻醉藥,發現硫噴妥鈉、依托咪酯和異丙酚顯著增加IL-10的生成，說明異丙酚可通過調節抗炎因子的生成發揮器官保護作用。
基于因子分析論文范文第6篇
一、算法描述和多因子模型
（一）FP-Growth關聯規則算法
FP-tree的構建，也就是將數據集進行壓縮，是一種緊湊的數據結構，與計算機學科中的樹結構相似。不同的是FP-tree通過鏈接(link)連接相似的元素，在條件FP-tree的基礎上進行頻繁項集的遞歸挖掘，頻繁模式由條件模式基中去除小于支持度計數的前綴路徑組成。此外FP-Growth算法將數據集壓縮到FP-tree中，從而大大地減少了掃描數據庫的次數，以及存儲大量候選集的開銷。
（二）多因子模型構建
1. 候選因子庫的創建
本文考慮到因子指標的普遍性、數據可得性以及區別度等標準，選擇并獲取如下數據類型并根據FP-Growth算法的原理加以分組分類
2. 數據匯總及預處理
由于各個描述性因子所衡量的單位不同，導致因子數值范圍差異較大，因此在進行因子分析之前，必須對其進行標準化，本文將數據進行min-max標準化處理，即是通過對原始數據的線性變換，按照比例縮放，使之落入一個小的特定區間，如[-1,1]，由此才能進一步導入算法來分析數據。公式近似為：
3. FP-Growth算法的實現
本文運用Java構造FP-tree，創建FP-tree的具體步驟如下:
本文運用Java構造FP-tree，創建FP-tree的具體步驟如下:
首先創建FP-tree的根結點，標記為“NULL”.
對于數據集中的每個事務執行以下操作:對事務中的頻繁項按照頻繁1-項集L中的順序進行排序，排序后的頻繁項表記為IP/PI，其中p是第一-個元素，而P是剩余元素的表.調用in鄄sert.tree{[p/PI]}.
具體的執行過程如下:如果T有子女N使得Nitem_name=p.item_name，則N的計數增加1;否則創建一個新結點N，將其計數設置為1，鏈接到它的父結點T，并且通過結點鏈結構將其鏈接到具有相同item_name的結點。如果P非空，遞歸地調用inser_tree(P,N).
按照支持度遞減的順序建立-一一個項頭表，這樣一顆完整的頻繁模式數就構造完成。注:本文根據投資需求，只針對性的獲取以A組數據(漲跌幅%)為表頭，與其他因子的關聯度。即排除無關的關聯度分析，只得到體現各因子與收益率關系的FP-tree.4.經典多因子打分法模型改進考慮到市場的多變性和不同的因子特性，本文將等權重打分改進為賦權打分。經典的多因子打分法模型實質是計算綜合因子(得分)—即因子標準化后等權重求和的選股過程。本文則根據因子暴露與收益率之間的關系，兼顧因子的偏好方向，成比例地形成投資組合。彌補了經典打分法因權重不定帶來的不穩定性。
二、應用與檢驗
（一）賦權多因子模型的構建
從wind金融終端數據庫導出滬深300個股票六個月前(2019.05)的候選數據，將其標準化處理后導入FP-Growth算法進行挖掘，支持度設為50，調倉頻率(每月調倉一次)。
得如下結果：
關于該結果的解釋分析：
1.在支持度下，不存在與A1、A4關聯的因子，因此在該時間段多數股票漲跌幅適中，無頻繁大漲大跌。
2.由于A2為跌幅分組，所以不列入買點分析范圍內。
3.通過計算得出，A3關聯占比呈現近似于3:0:2:1.5。即不選擇C所代表的因子，且得出因子權重。
在同花順mindgo平臺上，利用多因子打分法策略，加入賦權進行模擬操作。
設定最大持股數(30只)、初始金額(10,000,000元)
（二）模型回測結果分析
1.模型回測結果
2. 回測結果分析
在回測期內，改進后的FP-Growth算法賦權多因子模型收益率為9.49%，收益率均超過基準收益和等權重模型，且各項指標的表現較于等權重模型均更為優化，可認為改良后模型因子選擇及賦權有效，具有更強的盈利能力和普適性。
三、結論和存在的問題
本文通多運用FP-Growth算法，探究指標變化與收益率的直接關系，個性化的挑選最合適的有效因子;同時驗證了且采用多因子選股模型時，選取的有效因子權重也不是固定不變的。本文模型可以針對不同的板塊、周期、市場的實際情況和宏觀經濟狀況進行不斷的更新和調整，以保證其持續有效性，有針對性地獲取更個性化的投資收益。同時在模型構建的過程中，也發現了一些日后可進行優化的問題。
由于數據的可得性和計算量限制，只能選取部分指標，今后可以考慮加入更全面的技術指標，如KDJ、BOLL等?？紤]到程序運行量較大，數據選取時間范圍較小，只能針對短線投資，后續可針對長期龐大數據量改進算法。受到FP-grouth算法的局限性，數據只能進行離散處理，因此不能對數據進行連續性的分析。
四、展望
本文所述可以為量化投資提供一個新的思路，與以往基于經驗判斷定性選擇模型中的因子等權重分配不同，而是運用大數據分析，從市場表現出發，反向思考，創新性的改進經典的多因子打分法策略。該策略除了能夠更深程度的運用于量化選股，還可以針對個股特性及其所處在的周期一對一分析，使投資者對于所選中的優質股有更精準的操作。同時基于FP-Growth關聯規則算法的多因子打分法選擇及賦權改進，還可以擴展向宏觀經濟分析等其他金融領域，可以實時、準確、多維度、智能化的為政府和研究機構的政策制定、經濟分析提供有力的數據支持。甚至可以應用至商業、醫療、教育、農業等其他領域。
摘要：目前我國的量化投資發展迅猛,其中最為熱門的便是多因子模型策略。如今已經有不少成功的量化研究是以多因子選股模型為基礎,基于打分法構建的模型策略,以實際的應用驗證了其可行性。但是多數的多因子模型仍是以投資組合理論為指導進行構建的,而本文考慮到我國國情以及A股的實際情況,則創新性地從市場實際的歷史表現數據出發,結合時下最新興的大數據分析,利用FP-Growth算法發掘多種因子數據表現與收益的關聯規則,反向選擇出最優因子和最優權重,構建更加針對市場特征的實用型投資策略。
關鍵詞：FP-Growth關聯規則算法,多因子打分法模型,因子選擇,賦權
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