投影尋蹤聚類分析及其在上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究.pdf

1、目前，上市公司作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要微觀主體，其財(cái)務(wù)績(jī)效狀況的綜合評(píng)價(jià)研究已成為學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界研究的熱門課題。 在對(duì)上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)研究中，目前有若干種綜合評(píng)價(jià)方法：主觀賦權(quán)法、因子分析法、熵權(quán)法等。然而，現(xiàn)有的這些評(píng)價(jià)方法本身存在人為因素干擾過大、資料長(zhǎng)度與估計(jì)精度的矛盾(統(tǒng)計(jì)學(xué)中稱之為“高維問題”)等問題，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果不夠客觀、穩(wěn)健，無法真實(shí)地反映上市公司的財(cái)務(wù)績(jī)效狀況，給上市公司的監(jiān)管、投資者評(píng)價(jià)上市公司質(zhì)量帶來很大困

2、難。因此，如何從上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)本身出發(fā)，尋找一種比現(xiàn)有評(píng)價(jià)方法更為客觀、穩(wěn)健的評(píng)價(jià)方法，不但對(duì)企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)理論的發(fā)展具有積極意義，而且對(duì)上市公司的監(jiān)管、投資者的投資決策也具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。 基于以上認(rèn)識(shí)，本論文在全面回顧現(xiàn)有的上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)方法的基礎(chǔ)上，嘗試將產(chǎn)生于自然科學(xué)中的一種能夠解決“高維問題”的多元統(tǒng)計(jì)方法——投影尋蹤聚類分析(Projccfion Pursuit Cluster Analysis，PPCA

3、)用于上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)研究。通過選取滬、深兩市18家A股上市公司2005年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，并運(yùn)用基于實(shí)數(shù)編碼的加速遺傳算法(Real-coded AcceleratingGenetic Algorithm，RAGA)解決PPCA中尋找最佳投影方向的關(guān)鍵問題，實(shí)證研究了這18家樣本公司的財(cái)務(wù)績(jī)效狀況；為了考察基于PPCA的財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)方法的有效性和實(shí)用性，本文又運(yùn)用現(xiàn)有的12種綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)這18家樣本公司的財(cái)務(wù)績(jī)效狀況分別進(jìn)行了評(píng)價(jià)；最

4、后進(jìn)一步運(yùn)用序號(hào)總和理論和眾數(shù)理論，檢驗(yàn)了基于PPCA的評(píng)價(jià)結(jié)果與現(xiàn)有方法評(píng)價(jià)結(jié)果之間的精度差異。 研究結(jié)果表明：無論是運(yùn)用序號(hào)總和理論還是眾數(shù)理論作為檢驗(yàn)方法，基于投影尋蹤聚類分析的財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)方法都體現(xiàn)出了總體上優(yōu)于現(xiàn)有綜合評(píng)價(jià)方法的評(píng)價(jià)精度；本研究還發(fā)現(xiàn)，基于正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的投影尋蹤聚類分析得到的評(píng)價(jià)結(jié)果在兩種檢驗(yàn)方法下都取得了最優(yōu)的評(píng)價(jià)精度，因此，在投影尋蹤聚類分析中運(yùn)用正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化方法處理數(shù)據(jù)是一個(gè)更為合理和可取的選擇。