基于因子分析论文范文第1篇
一、因子分析法的概念
因子分析法是一种统计方法, 他是以减少维度的思想为主, 将多变量之间的复杂关系进行整合, 使其成为一些综合指标, 这种统计方法的根本原理在于变量之间的相关性, 在因子分析法中, 能够利用这种相关性, 将多个指标进行分组, 使分组变量在组与组之间的相关性小而组内的相关性大。在因子分析法中所有的变量都是抽象的, 作为抽象变量, 分组中的变量实际上是一个有着明确经济意义的因素。
因子分析法有一个一般模型, 常用以下方法表示。
其中:xi——原始变量;
F1, F2, …, Fin——公共因子;
εi——xi的特殊因子;
ai1——因子载荷, 表示第i个因子在第j个因子上的负荷, 同时也反映了xi对Fj的依赖程度非同一般, 另一方面也反映了xi对Fj的相对重要性。
二、因子分析方法对我国公共服务绩效评价的过程
(一) 选取指标
利用因子分析方法对我国的公共服务绩效进行评价, 整个过程中的第一步就是对城市指标进行选取, 选取指标作为研究对象才能够发掘其中的问题, 在经济社会中不同的因子所蕴含的经济含义是不同的, 为了能够在分析上更合理, 可以采用科学的旋转法将因子进行旋转, 我国常见的公共服务绩效评价指标体系中包括两个等级。
我们常听到的社会保障、基础医疗、基础教育、公共就业以及基础设施均属于评价指标体系中的一级指标, 在这些一级指标下, 又设立了不同的二级指标, 二级指标能够针对一级指标的内容进行细化处理, 这些指标都可以作为公共服务绩效评价研究中的选取对象。
(二) 正态分布检验
做好相关的指标选取以后需要对数据进行检验, 这就是利用因子分析方法对我国公共服务绩效评价过程中的第二步, 利用正态分布检验能够对数据进行有效地分析, 对数据进行细致的观察, 通过相应的检验对指标进行判断, 从而得出该地区的基本公共服务水平是否合格。
(三) R的特征值和贡献率
绩效评价研究的过程中需要对R的特征值和贡献率进行计算, 主成分分析法是整个计算过程中常用的方法, 通过对其方差进行计算求得特征值, 以累积方差贡献率的方式, 对原始数据的大部分信息进行反映。
(四) 建立因子载荷矩阵
为了使公因子的实际意义得到准确地解释, 需要建立因子载荷矩阵, 利用方差最大化正交旋转的方式, 对公因子进行处理。确保每个因子的载荷的平方能够呈现出两极分化, 从而得出因子载荷矩阵中方差最大的旋转矩阵。
在因子载荷矩阵中, 这些因子能够对城市社会保障的指标进行准确地反映, 通过对因子得分的高低就能够反映出该地区在社会保障的水平高低。如果得分越高, 那就意味着该地区的社会保障水平更高。同理其他的指标也是能够利用因子得到反映, 对这些因子进行多角度的判断, 能够对当地的公共服务绩效评价进行客观上的了解。
(五) 计算综合得分
再利用因子分析法对公共服务绩效评价研究的时候, 对各种因素的综合得分进行计算是整个评价体系中的最后一步。计算综合得分的意义在于能够将各个公共因子进行合理的解释, 利用该结果得出该地区或城市的综合发展水平。
由于在公共服务中所包含的指标有所不同, 因此在对得分结果进行计算和判断的时候, 要考虑到单项指标的优势以及综合指标的优势, 这样能够更全面地对公共服务绩效进行评价。
三、提升公共服务质量的方法
(一) 完善公共教育体系
公共教育的发展与人民群众的文化素质提升之间有着密不可分的关系, 只要对公共服务体系建设进行完善, 才能够确保社会上有更多高质量的人才产生, 一方面利用这样的方法带动我国经济进一步发展, 另一方面对于社会的长远建设有着一定的促进作用。我们都知道立国要以教育为本, 所以在发展教育的同时一定要确保公平公正, 做人民群众满意的公共教育。公共教育体系建设中要注意教育质量上的提高, 对于当前教育中存在的问题进行改革, 重视创新型人才的培养, 壮大师资队伍, 提高教师教学水平, 缩小不同学校之间生源质量的差别, 带动公共教育实现全面发展。
(二) 完善基本医疗卫生服务体系
基本医疗卫生服务是民生的根本, 它不仅在人民群众的生活中有着不可代替的位置, 在我国全面建设小康社会的过程中也是一个关键的部分。人民群众的身体健康是一个国家实现长远发展的根本保障, 所以要对基本医疗卫生服务体系进行完善, 将现有的医疗卫生服务制度进行深层次的改革, 解决人民群众的就医负担。
在医疗卫生服务质量建设上, 多注重人才的培养, 鼓励优秀的医护人员走进社区, 为人民群众进行服务。值得一提的是, 在医疗卫生服务体系的完善过程中, 药物生产和使用也是其中关键的部分, 对于中成药的研发力度应该进一步加大, 相关的药物制度应该进行深化改革, 确保人民群众用得起药, 用安全的药。
(三) 完善公共就业服务体系
随着市场竞争的不断加剧, 就业问题变得异常严峻。如果能够对公共就业服务体系进行完善, 那么将很有可能减少社会人民群众的就业压力。而通过对公共就业服务体系的完善, 彰显出政府的民生性与服务性, 这对于和谐社会的稳定发展有着至关重要的作用。
在完善公共就业服务体系的过程中, 一方面要充分利用信息技术, 因为当前我们的社会已经进入了信息时代, 在互联网技术的作用下, 媒体的发展越来越好, 各种各样的媒体形式构成了一张庞大的信息网, 可以有针对性的对不同人群的就业问题进行满足;另一方面, 政府应该意识到人们的就业服务质量与社会的稳定发展之间有着直接的影响, 政府应该将为人民服务作为最基本的原则, 服务于人民, 想人民所想。在就业服务体系不断更新建设的同时, 需要给予劳动者合理的权益, 让劳动者的就业有法律上的保护, 让人们的利益得到法律上的保障。
(四) 完善社会保障体系
当前的社会保障体系还需要进行进一步的完善, 公共服务发展的目标是为了让城乡居民都能够享受到便捷优质的社会保障服务, 所以对于社会保险的改革是不能够停止的。第一, 关于在企业和机关事业单位中的社会保险要尽快改革, 确保单位与个人缴纳社保的制度能够得到全面实施, 这种社保缴纳制度能够起到一定的激励作用;第二, 基本医疗保险制度以及城乡基本养老保险制度需要进一步完善, 在范围上也需要进一步扩张, 逐渐减小地区之间的差异, 确保农民工的社会保障制度能够得到完善。
(五) 完善基础设施建设
基础设施的建设中, 应彻底落实规划理念, 对于基础设施建设中的各种因素进行充分的分析, 特别是基础设施建设所处的环境、地方经济等因素, 这些因素对于项目的建设有很大的影响。采用合理的手段对建设进行规划, 能够大大减少浪费的现象。在基础设施建设过程中, 人民群众是站在了首要位置, 因此基础设施建设应与人们的日常生活密切相关, 通过推进基础设施建设, 在确保人民群众能够正常生活的基础上, 对群众的基本利益进行维护。
四、总结
综上所述, 因子分析法对我国的公共服务绩效评价进行研究, 从数据指标上能够反映出我国公共服务发展的水平, 利用因子分析法建立相关模型, 针对我国当前公共服务建设中的问题, 进行客观的评价, 并对5个不同的公共服务指标建设提出建议。实际生活中我们需要利用这样的科学手段对我们所需求的公共服务进行评价, 因为这一方面能够反映出在公共服务建设上政府的态度, 另一方面我们也能够对自己所处的社会公共环境进行全面地了解。
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因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系, 即将相关比较密切的几个变量归在同一类中, 每一类变量就成为一个因子, 以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用这种研究技术, 我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些, 以及它们的影响力。运用这种研究技术, 我们还可以为市场细分做前期分析。
因子分析的核心问题有两个:一是如何构造因子变量;二是如何对因子变量进行命名解释。因此, 因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。
摘要：随着社会主义发展的不断进步, 我国的经济发展势头良好, 在这个经济社会转型时期与公共服务上, 政府应该更多的考虑为社会公众提供多样化帮助, 确保建立一个完善的公共服务绩效评价体系, 这样一方面能够对公共服务的质量有所保障, 另一方面能够对社会的进步做出贡献。当然, 在对我国公共服务绩效评价体系建设的过程中, 要以合理性为前提, 从客观的角度出发, 针对当前公共服务中出现的问题进行改革, 从而确保公共服务质量评价准确有效。本文是在因子分析法的基础上对我国公共服务绩效评价进行研究。
关键词：因子分析法,公共服务,绩效评价
参考文献
[1] 何左, 周舟, 施顺娟, 苏丽蓉, 杨冰心, 瞿艳.因子分析基层公共卫生服务人员工作满意度[J].中国公共卫生管理, 2018, 34 (6) :776-778+782.
[2] 李娟, 梅国宏.基于因子分析的河北省公共服务均等化水平评价研究[J].产业与科技论坛, 2018, 17 (1) :53-54.
基于因子分析论文范文第2篇
由于各地区经济发展水平受到多因素影响和制约, 导致三十一个省市、自治区经济发展水平存在很大差异, 呈现出不平衡状态。本文利用国家统计局公布的2012年各地区的数据, 采用因子分析与聚类分析方法对全国各地区的经济发展状况做出评价, 对吉林省的经济发展状况具体分析, 并提出相应举措。
二、因子分析
(一) 评价指标的选择
本文选取了九个指标, 分别是:地区生产总值X1 (亿元) 、地方财政一般预算收入X2 (亿元) 、工业增加值X3 (亿元) 、第三产业增加值X4 (亿元) 、城镇居民人均收入X5 (元) 、国际旅游外汇收入X6 (百万美元) 、社会消费品零售总额X7 (万元) 、建设规模X8 (亿元) 、全社会固定资产投资X9 (亿元) 。本文运用SPSS13.0软件对这9个指标进行分析。
(二) 具体分析
在利用SPSS13.0软件分析时, 发现九个指标可以根据主成分分析法提取为两个综合指标, 就可以解释95.046%的信息。通过对这九个指标的分析最终提取两个公因子。从下图可以看出这两个公因子方差贡献率分别为60.545%和34.501%。特征根的结果如下所示。
从表1我们可以得出, 选取两个主成份就可以解释全部方差的95.046%的信息, 这说明这两个主成分足以代表上述选取的九个指标来评价各地区经济发展水平。从下面的碎石图拐点处我们也可以分析出提取两个公因子即可解释绝大部分的信息含量。
利用因子分析法我们可以输出初始载荷矩阵, 如下表2从输出结果来看几乎所有的因子解释性都很好。
采用方差最大正交旋转法进行分析, 可以得到旋转后的因子载荷值如表3。
上面表3描述的是各个因子与原始变量之间的相关程度。上述的载荷矩阵的系数越大表明与该因子的相关程度越高。根据主因子所反映的原始变量的信息特征, 我们将这两个主成份分别进行命名, 第一个公因子F1是“经济水平因子”它在地区生产总值X1 (亿元) 、地方财政一般预算收入X2 (亿元) 、工业增加值X3 (亿元) 、第三产业增加值X4 (亿元) 、社会消费品零售总额X7 (万元) 、建设规模X8 (亿元) 、全社会固定资产投资X9 (亿元) 这七个指标上具有较大的载荷矩阵系数, 将这七个指标综合为一类。第二个公因子F2我们把它命名为“收入因子”, 城镇居民人均收入X5 (元) 、国际旅游外汇收入X6 (百万美元) 这两个指标载荷矩阵系数比较高。通过以上的分析可知我们只需分析“经济水平因子”与“收入因子”对各个地区经济发展状况的影响。运用SPSS软件可以自动输出这两个公因子的得分, 如表4所示:
由表2可知在第一主成份即经济水平方面, 山东省的得分最高, 最低的是西藏自治区, 不过若是综合排名来看, 山东省就无法跃居第一了。再看第二主成份是收入因子, 得分最好的是广东省, 得分最低的是河南省。吉林省无论是第一主成份方面还是第二主成份方面排名都是处于20名左右, 可以得出吉林省在全国排名中处于中下等水平。从上述可以分析, 我国各地区的经济发展水平还是很不平衡的。东部地区大都靠前, 西部则比较落后。
三、系统聚类分析
为了验证因子分析正确与否, 我们可以采用系统聚类对上述的因子得分情况进行分析。本文采用瓦尔德法系统聚类, 并选择欧氏距离平方, 将这些地区分为四类比较合适, 第一类:浙江省、福建省、天津市、北京市、上海市。第二类:河南省、河北省、辽宁省、四川省、湖北省、湖南省、安徽省。第三类:陕西省、内蒙古自治区、江西省、山西省、黑龙江省、吉林省、广西壮族自治区、重庆市、云南省、新疆维吾尔自治区、贵州省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、海南省、西藏自治区。第四类:江苏省、广东省、山东省。如此得出的结果与我们上述因子分析得出的结论大致相同。
以下表5是对九项指标均值方差的分析, 主要对吉林省进行分析, 吉林省地区生产总值2012年是11939.24亿元, 低于全国平均值18598.45亿元, 地方财政一般预算收入为1041.25亿元与全国平均值1970.2667亿元也比较低, 工业增加值为5582.48亿元再次低于全国平均值, 第三产业增加值、城镇居民收入尤其是国际旅游外汇收入远远低于全国水平剩下的一些指标同样低于全国水平。由此可知, 吉林省的经济发展水平在全国平均经济发展水平之下。
四、评价与建议
通过上述因子分析与聚类分析, 其结果具有一致性。我们得出全国各地经济发展很不均衡。主要表现为东部地区经济发展实力强, 收入也很不错。但西部偏远地区则底子弱, 收入水平也不高。为了改变这种差距, 我们必须采取相应的举措, 要继续振兴东北老工业基地, 继续实行西部大开发, 将人才源源不断的输送到祖国更需要的地方。当然当地政府也要改变其自身落后的发展模式, 实现更高效, 更绿色的可持续发展。这样才能逐渐缩小东西发展差距, 让全国人民都可以过上富足的生活。
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区域经济发展是一门经济学理论 (发展经济学) , 首先由西方发展起来。区域经济 (regional economy) 是指在一定区域内经济发展的内部因素与外部条件相互作用而产生的生产综合体。以一定地域为范围, 并与经济要素及其分布密切结合的区域发展实体。区域经济反映不同地区内经济发展的客观规律以及内涵和外延的相互关系。区域经济发展理论包括:区域经济发展梯度理论、区域经济发展辐射理论、区域经济发展增长极理论、区域经济发展的比较理论等。
1999年底召开的中央经济工作会议上, 正式把实施西部大开发战略列为2000年经济工作的一项重要内容, 国家开始实施西部大开发战略, 国家对不发达地区的援助进一步集中到西部地区, 国家区域政策的目标调整到促进地区协调发展上来。"十五"计划中将"实施西部大开发战略, 促进地区协调发展"专门列为一章, 强调国家要推进西部大开发, "国家实行重点支持西部大开发的政策措施, 增加对西部地区的财政转移支付和建设资金投入。并在对外开放、税收、土地、资源、人才等方面采取优惠政策"。2002年秋天在北京召开了十六大, 十六大报告明确提出:"支持东北地区等老工业基地加快调整和改造, 支持以资源开采为主的城市和地区发展接续产业。"这是中央首次提出振兴东北老工业基地的方略。十六大做出支持东北地区等老工业基地加快调整和改造的战略部署, 这是中央从协调区域发展和全面建设小康社会的全局着眼做出的一个战略决策。此后, 2004年中央又提出了"中部崛起"的中部地区发展战略。
摘要：由于历史、地理位置等因素使得我国各地区的经济发展水平出现不平衡的现状, 本文选取2012年数据运用因子分析与聚类分析对全国各地区的经济发展状况进行分析评价各地区经济状况在全国所处的地位, 主要对吉林省的现实情况做出详细分析, 最后根据发展状况提出一些可行建议。
关键词：因子分析,经济发展,建议
参考文献
[1] 李新蕊.主成份分析、因子分析、聚类分析的比较与应用[J].山东教育学院学报, 2007 (6) :23-26.
[2] 谭志云.西部地区文化竞争力比较研究—基于因子分析与聚类分析法[J].青海社会科学, 2009 (2) :44-48.
基于因子分析论文范文第3篇
关键词： 因子变量 因子解释 因子得分
1.因子变量的构建
因子分析[1]-[2]的原理是将原有多个变量综合成少数几个主要因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。在进行因子分析之前，首先是确定因子数目，目前常用的方法是碎石图检验准则。碎石图检验准则是根据因子被选取的顺序而做出特征值随因子个数变化的散点图，将这些散点连接近似成一条曲线，曲线开始变平的前一个点被定为提取的最大因子数。后面的散点就会类似于山脚下的碎石，可舍掉而不会丢失较多的信息。
2.因子解释
初步得到的因子的实际意义往往较难解释，因此往往采取因子正交旋转法使得各因子的意义变得明确。以下是通过因子正交旋转法得到的旋转后因子载荷矩阵的转置矩阵：
3.因子得分和分析
基于上表有如下分析：
（1）上海、北京和浙江的综合得分分别是2.5、1.77和1.66，位于排名的第一、二和三位，农村经济的发展在全国地区很好。尤其上海的农村发展这么快，重要的原因是上海推动“城乡发展一体化”，促进城乡发展一体化并加强落实“三倾斜一深化”，发挥新城和新市镇对城乡发展一体化的推动作用，逐步缩小城乡差距。走一条“以人为本、四化同步、生态文明、文化传承”的新型城镇化道路，以高质量的新型城镇化推动高水平的城乡发展一体化。并且城市支持农村的力度不断加大，郊区农村整体面貌明显改善，农民生活水平和质量不断提高，因此上海的农村发展最快。接下来是江苏和广东，但江苏与北京之间得分相差较大，存在明显的差距。除上海、浙江、北京外，其他地区的农村经济发展需要进一步加强，政府应该多制定些鼓励政策和加大对这些地区的投资[3]-[4]。
（2）综合排名比较差的是：西藏、贵州和青海地区，其中贵州和青海地区的农村发展水平差不多，但是西藏的农村发展平最差。其原因是西藏大部分地区尚处在加强必要的基础设施建设时期，经济社会发展仍然主要依靠国家投资拉动，许多县还不能跟上内地的一个乡镇，经济发展缓慢。其中青海地区、贵州地区农村发展缓慢的原因是：这两个地区的面积大部分是属于丘陵地带和山区，人多地少，特别是可利用耕地较少，难于利用的林地较多；交通闭塞，基础设施较为薄弱，基础设施建设难度大，因此该地区的农村发展较慢。
（3）第一公共因子F1代表人民的生活水平，上海、北京和浙江的农村的人民生活水平较高，得分分别是3.42、2.58和1.97。也就是说，在人民生活水平方面，上海的农村发展最好。但是贵州和西藏的得分很低，且与其他地区相差较大，说明该地区的农村人民生活水平较差，需要改善目前的状况。第二公共因子F2代表劳动力资源，其中山东、广东和四川得分比较高，也就是说，该三个地区的农业从业人员比较多，其中四川具有“水稻状元”之称，并且红苕、棉花产量、油料、甘蔗、水果种类、茶叶种类及产量、烟叶均走在全国前列，可以称得上农业多种生产的典型。山东省不但小麦、玉米产量大，而且花生、水果、蔬菜和水产品等种类多且品质高，拥有全国最多的绿色农产品。目前山东已经逐步向农业农业强省迈进，从事农业的人数普遍偏多，农业发展比较快。但是西藏地区和贵州地区在F2（从事农业的劳动力资源）得分比较低，西藏地区与其他地区差别比较大，因为西藏地区以畜牧业游牧为主，农业以旱地农业为主，并且人口稀少，所以从事农业生产的人数比较少。而贵州地区由于地理条件的限制，一直处于落后的状态，交通不是很发达，很多地方不能实行机械化，因此从事农业生产的人数比较少。
参考文献：
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基金项目：吉首大学独立设置实验课程建设项目（JDDL2015001）；吉首大学实验室开放基金项目（JDLF2015001）；吉首大学校级教改项目（2014JSUJGB28）。
通讯作者：陈望学
基于因子分析论文范文第4篇
摘 要：省会城市中区县经济的发展是城市整体发展的基础，而各个区县发展也有其自身的特点。文章以济南市11个区县作为样本，应用因子分析和聚类分析方法进行实证分析，提取出第三产业发展因子、农业发展因子和综合经济实力因子3个主要因子，并结合各个区县在每个因子上的得分高低程度对其经济状况进行了聚类分析。结果表明：经济发展综合实力和第三产业发展因子处于主导地位，同时农业发展因子的作用也不容忽视。
关键词：区县经济 因子分析 聚类分析
一、引言
区县作为城市的有机组成部分，关系到区域内与区际经济的协调发展状况，是城市整体经济发展的基础和前提。省会城市的整体发展依托于各个区县的发展状况，找准区县自身发展优势，协调各个区县进行优势互补性发展，对促进省会城市全面、健康、可持续发展具有极其重要的意义。济南市是山东省的省会城市，现有6个市辖区，分别为：市中区、历下区、天桥区、槐荫区、历城区、长清区；有3个县，分别为：平阴县、济阳县、商河县；1个县级市章丘市和1个开发区高新区，共11个区县。在2012年全市共完成生产总值4406.3亿元，同比增长10.6%。其中第一产业237.9亿元，增长4.4%；第二产业1829亿元，增长11.7%；第三产业2339.4亿元，增长10.3%。各个区县对城市经济发展的贡献不同，具有的优势和劣势也存在差异，本文旨在运用因子分析和聚类分析的研究方法找准各个区县的定位，整合生产要素，培育和发展本区县的特色经济。
二、建立评价指标体系
评价各个区县的经济发展水平，需要建立适当的指标体系。济南市各个区县的经济发展情况受很多因素影响，除了经济本身的因素外还有政治、社会、资源、环境等，是一个复杂的系统。虽然许多因素影响区县经济的发展，选择尽可能多的指标也很好，但是，这样做一方面会使数据收集的工作量大大增加，而且有些指标的数据很难找到；另一方面，较多的指标可能会掩盖重要因子的作用。因此，经过查阅相关文献，本文有针对性地选择了对各个区县经济均有影响的9个指标进行分析。同时，这些指标也可以从济南的统计局获得。本文分别从区县总体经济发展的规模、区县产业结构、工业生产规模、农业生产规模、消费品销售和居民收入等方面考虑并建立了指标体系。
具体设立了9个变量为：
X1：国内生产总值（亿元） X2：一产增加值（亿元）
X3：二产增加值（亿元） X4：三产增加值（亿元）
X5：工业投入（亿元） X6：农业投入（亿元）
X7：社会消费品零售总额（亿元）
X8：城镇人均现金收入（元） X9：农民人均现金收入（元）
三、济南市区县经济发展情况因子分析
（一）数据来源
本文以济南市11个区县为样本，根据济南统计信息网2012年的数据，运用因子分析和聚类分析方法，借助SPSS20.0软件进行数据处理，对全市11个区县的经济发展情况进行了分析。经过分析各个区县的发展状况，能够深入了解各个区县的经济实力和经济发展的特点，为济南市各区县今后的科学发展提供更好的参考数据。
（二）数据分析过程
首先，将原始数据标准化，消除数量级和量纲差异的影响，建立指标之间的相关系数矩阵R。然后，对数据进行巴特利特球度检验和KMO检验，如表1所示，以确定该数据是否适合进行因子分析。由表1可以得出：KMO的值为0.728>0.7，表明对于数据适合做因子分析。又因为，巴特利特球度检验的显著性水平小于0.05，所以拒绝巴特利特球度检验的零假设，该数据适合进行因子分析。综合以上两项检验的结果，表明数据适合进行因子分析。
在提取公共因子时应用的是主成分分析法，得出总方差解释表，如表2所示，表中列出了相关系数矩阵的特征值与方差累计贡献率。由表2可以看出前3个因子提取了原始数据的96.153%的数据信息，说明这3个公共因子包括了9个原始变量的总信息量的绝大多数，因此用这3个因子来评价济南市各区县的经济发展情况是完全可行的。
公共因子与原始变量之间的关联程度由因子载荷值来体现，如表3所示。由于初始因子载荷矩阵结构不够简明，各因子间差别不是十分明显，为此采用方差最大化正交旋转变换，使各个变量在某个因子上产生较高载荷，而在其他因子上载荷较小，经过5次迭代后收敛，得到旋转后的因子载荷矩阵。由表3中所列的对应于各变量的3个公共因子的载荷值，同时结合因子模型知识，可以得到提取3个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
第一个因子在三产增加值（X4）、社会消费品零售总额（X7）、城镇人均现金收入（X8）上有高载荷，而以上变量反映了区县第三产业的发展情况，故称为第三产业发展因子。
第二个因子在一产增加值（X2）、农业投入（X6）、农民人均现金收入（X9）上有高载荷，而这3个变量反映了区县农业发展的情况，故称为农业发展因子。
第三个因子在生产总值（X1）、二产增加值（X3）、工业投入（X5）上有高载荷，这些变量反映了区县的综合经济实力和发展水平，故称为综合经济实力因子。
根据因子载荷矩阵，计算济南市11个区县样本因子得分矩阵，如表4所示。由因子得分矩阵可以看出11个区县在不同因子上的优劣，但为了对各个区县的经济发展水平有个综合的评价，需要计算综合得分。在确定综合得分时，将公共因子的方差贡献率作为计算的权数，即FAC1_1*0.32998+FAC2_1*0.32722 +FAC3_1*0.30433。
（三）结果讨论
由因子得分矩阵可以得出，在因子1上得分较高的有历下区、天桥区、市中区，分别达到1.70826、1.04809和0.97815，表示这几个区的第三产业发展的较好。其主要原因有：第一，这几个区处于济南市的商业中心地带，积聚了第三产业发展的资金，资金投入量较大；第二，这几个区的地理位置均处于济南市的老城区，第三产业起步较早，积攒了大量产业发展经验。而得分较低的有高新区、长清区、槐荫区、平阴县，分别为：-0.73896、-079475、-1.06475和-1.3292，表示这些区县的第三产业发展缓慢。主要原因有：第一，这些区县处于济南市城区中心的边缘地带，产业发展资金相对投入较少；第二，第三产业在这些区县起步较晚，缺乏相应的产业发展经验。
在因子2上得分较高的有章丘市、历城区，分别为1.89497和1.3129，表示这两个区县的农业发展实力较强。主要是因为章丘市、历城区以农业发展为先导，农业发展结构合理，不断增加农业投入，努力实现农业机械现代化。得分较低的有市中区、槐荫区和历下区，分别为：-0.60949、-0.93754和-1.0019，表示这些区的农业发展缓慢。主要是因为，这些区的农业用地很少，其中市中区和历下区在农业的资金投入为0，几乎不需要规划农业发展。
在因子3上得分较高的有历城区、历下区、章丘市、高新区，分别为1.14866、1.14584、0.99846和0.84019，表示这些区县的综合经济实力较强。主要因为这些区县在工业的资金投入较大，注意科学调整各个产业的结构，经济总量不断增长。而得分较低的有济阳县、天桥区和商河县，分别为-0.90754、-1.23396、-1.76752，表明这几个区县的综合经济实力较为落后。主要原因是这几个区县的在在工业发展上相对落后。例如，商河县，主要以农业发展为主，建设粮食生产、棉花生产、蔬菜生产、畜牧生产等基地，虽然农业生产取得一定的成果，但在生产总值上相对于其他区县来说还是较为落后的。
表4中最后一列是对各个区县计算的综合得分，能够较好地反映各个区县经济发展的综合水平。从该列的数据可以看出，综合得分最高的是历下区，得分为0.79，随后是市中区、历城区、章丘市和高新区，得分依次为0.71、0.69、0.68和0.65，表示这些区县经济发展的总体水平较好。其中历下区和市中区位于老城区，经济发展起步较早，最先得到政府的支持，用于经济发展的资金投入量大。而历城区、章丘市和高新区是在济南市统筹兼顾的整体政策下的重点扶持区县，经济发展的资金投入逐渐增加，结合当地特点，全方位打造本区县的特色经济。
四、基于因子分析的聚类分析
在因子分析的基础上，本文将应用聚类分析把济南市11个区县进行聚类划分，并针对每种类型的区县提出不同的发展建议。
根据树形图（图1）可以将济南市11个区县划分成4种类型。分别是：第一类：历下区；第二类：历城区、章丘市；第三类：市中区、高新区、天桥区；第四类：长清区、平阴县、槐荫区、济阳县、商河县。
第一类，历下区。该区的综合经济实力很强，而且在第三产业上发展迅速。历下区位于济南市老城区内，处于商业中心位置，拥有众多知名商业街，交通便利环境优美，经济建设资金投入充足。历下区要紧紧围绕建设繁荣文明首善之区的目标，加快科学发展，狠抓工作落实，经济需要继续保持平稳较快的发展态势。
第二类，历城区、章丘市。这两个区县是济南市经济发展的重要地区，区位条件优越，交通便利，产业配套能力强，工业基础雄厚，是济南市的主要工业基地。章丘市现已形成了交通装备、机械制造、精细化工、食品饮料四大产业，支柱产业推动城区发展。历城区是山东智力最密集的科技城，辖区内驻有山东大学、山东省农科院、山东省科学院等众多的知名院校和科研单位，为经济发展奠定了强有力的依托和基础。这两个区县仍要不断发展自己的优势，打造有特色的区县经济发展模式。
第三类，市中区、高新区、天桥区。这三个区县的经济发展处于中等水平，但经济增速较快。要不断加强自己区县的特色发展战略，积极推行“全方位开放”战略，扩大招商引资，继续同各个国家和地区建立经贸合作关系。
第四类，长清区、平阴县、槐荫区、济阳县、商河县。这些区县的经济总体相对落后。区县内主要以农业发展为主，要逐步调整产业结构，加强第二三产业的发展，扩大招商引资。推进重点项目的发展，进行有效投资，同时注意基础设施的建设。积极探索财税型等类型的区县经济发展新路子，及时调整和完善了财政体制、交通体系、工业经济、外经外贸、重点项目建设等政策措施，切实搞好闲置资源的优化整合，着力构筑大框架、建设大载体，使区县经济逐渐步入科学发展的新阶段。
五、结论及建议
利用因子分析方法对济南市11个区县的经济发展进行了定量分析，最终提取了3个主要因子来反映影响区县经济发展的主要因素，从而帮助我们深入地理解和分析区县经济发展问题。在此基础上，利用得到的因子得分矩阵作为聚类分析的基础，再运用聚类分析方法将其分为不同的发展类型，结合因子分析得到的各个类型的特点，所得结论客观、可信。
对于历下区这样综合实力强的区县，要继续保持平稳较快的发展态势，同时带动周边其他区县协调发展。对于历城区、章丘市这类以工业产业、科技产业为依托的区县，要着重发挥资源优势，提高产业集中度和精深加工水平，加大产品科技含量，提高整体经济水平。对于市中区、高新区、天桥区这类区县要准确找准定位，找出适合本区县的发展道路。而长清区、平阴县、槐荫区、济阳县、商河县这类以农业发展为主的区县，在发展各自特色农业、生态农业的同时逐步调整产业结构。总之，发展省会城市区县经济，需要各个区县客观地对自己的优势和劣势进行诊断和分析，科学定位，培育和发展特色经济。
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（作者单位：中国海洋大学管理学院 山东青岛 266100）
（责编：贾伟）
基于因子分析论文范文第5篇
【摘要】： 文章在阐述麻醉与细胞因子平衡的功能及内涵的基础上，结合现状从不同角度分析了麻醉中细胞因子平衡的应用状况。
【关键词】： 麻醉；细胞因子；平衡
前言
目前被广泛应用于临床麻醉诱导及维持、局部麻醉辅助镇静、门诊短小手术麻醉和ICU 病人镇静等领域。大量研究表明，异丙酚对围术期心、肺、脑、肝脏以及肾脏等重要器官均有一定的保护作用。近年随着神经生理学、分子生物学的发展，关于异丙酚脑保护及对细胞因子平衡调节的作用机制的研究正不断深入。
1．麻醉与细胞因子平衡的功能及内涵
细胞因子是由活化的巨噬细胞、单核细胞、淋巴细胞、内皮细胞、纤维母细胞、血小板等产生的一组具有高度生物学活性的小分子多肽。白细胞介素是细胞因子中重要的一类。多数细胞因子以单体形式存在，作为细胞间信号因子介导免疫应答和炎症反应，亦参与造血功能的调节。细胞因子通常以旁分泌或自分泌的形式作用于附近细胞或细胞因子产生细胞本身，少数炎症情况下某些细胞因子也可通过内分泌样的形式作用于远隔部位的靶器官，少数细胞因子以跨膜形式（如TNF-α）和膜结合形式（如IL-8）直接作用于相邻的靶细胞。
细胞因子与激素、神经肽、神经递质共同组成细胞间信号分子系统，在信号转导、受体调节和生物学效应等多个水平上发生协同或拮抗性质的相互作用，形成细胞因子网络，主要通过以下几种方式发挥作用：①一种细胞因子诱导或抑制另一种细胞因子的产生；②调节同一种细胞因子受体的表达；③诱导或抑制其他细胞因子受体的表达。细胞因子可分为促炎性细胞因子和抗炎性细胞因子两种类型 。促炎性细胞因子包括：白介素-1、白介素-2、白介素-6、白介素-8和肿瘤坏死因子-α等；抗炎性细胞因子则包括：白介素-4、白介素-10、白介素-1受体拮抗剂、肿瘤坏死因子结合蛋白和可溶性肿瘤坏死因子受体等。前炎性细胞因子属于促炎性细胞因子类，主要包括TNF-α，IL-1，IL-6，IL-8等，主要介导免疫和炎性反应。促炎性因子和抗炎性因子相互影响作用的结果形成体内的一种平衡机制，即细胞因子平衡。
机体在遭受强病理性应激后,受损局部组织细胞发生损伤、缺血，其代谢、免疫功能也随之发生变化，免疫系统对外来抗原异物和自身被破坏组织细胞进行识别清除即产生免疫应答和炎性反应。适当的炎性反应具有保护作用，但当处于机体重症感染导致脓毒症或非感染性损伤如外科大手术、创伤等情况下，过度的炎症反应可造成自身组织器官结构和功能的严重而广泛的损害，即所谓全身炎症反应综合症，甚至诱发多脏器功能障碍。机体的这种过度炎性反应与体内单核-巨噬细胞源性的炎性介质诱导的瀑布样级联反应密切相关，细胞因子在介导这种反应的过程中起重要作用。机体损伤后为避免SIRS甚至MODS的发生，一方面限制促炎性因子的释放，更主要的是生成抗炎性因子与其抗衡。而抗炎性因子的反应一旦过度，则容易诱发代偿性抗炎症反应综合症，导致免疫功能低下，加重组织损伤。因而纠正细胞因子失衡，调节炎症反应强度对维持患者内环境稳定有重要意义，而且有研究表明，机体损伤后细胞因子能否恢复平衡与临床预后密切相关。
2．麻醉中细胞因子平衡的应用探讨
近年来，麻醉的免疫调节作用在现代麻醉中越来越受重视。患者围手术期免疫功能的变化是手术创伤和麻醉共同作用的结果，以往的研究大多仅重视手术而忽略了麻醉的影响，越来越多的研究显示麻醉亦影响机体免疫功能和细胞因子反应，对于某些大手术和高危手术，这种影响更有临床意义。一些麻醉药物通过影响细胞间的信号交流来来调节机体对损伤、应激等所产生的免疫应答，对围术期机体内环境的稳定和预后起一定的作用。静脉麻醉药异丙酚应用于临床以来，随着对其研究的不断深入，发现其可通过调节细胞因子平衡而起到器官保护作用，具体机制仍在不断探索中。
1. IL-6与异丙酚
人成熟IL-6分子为184个氨基酸残基，分子量26kDa。IL-6原被确定为B细胞生长因子，由激活的巨噬细胞、淋巴细胞及上皮细胞分泌,能被IL-1β和TNF-α诱导。当炎症刺激时,由单核细胞、巨噬细胞和内皮细胞所释放,是急性期反应的主要细胞因子之一。IL-6在急性炎症反应中的作用主要表现为对多种细胞的促炎作用和诱导肝细胞产生免疫球蛋白和急性期反应蛋白，催化和放大了炎性反应和毒性作用，造成了组织细胞的损害，可作为反映机体炎症与疾病严重程度的重要指标。在前炎性细胞因子中，IL-6是最强的内源性启动全身性炎性反应的炎症介质，是产生急性期蛋白和集聚炎症细胞的主要效应物。Shimaoka等证实IL-6与手术应激所致的炎症反应直接相关，其增高的幅度和持续的时间与创伤程度相一致，是组织损伤的敏感标志，能够反映炎症反应的严重程度，因而可作为术后转归的评估指标。Butler等发现，开胸手术在劈开胸骨不久，患者血浆IL-6水平就开始升高，4小时后达峰值，48小时后平均浓度仍能维持在较高水平。
Joris等在通过研究开腹胆囊切除手术患者体内的细胞因子变化后已得出了类似的结果。外周血IL-6的水平还被用于一些脓毒血症诊断和治疗的一个相关指标。在大鼠内毒素诱导的休克模型中，异丙酚可明显抑制IL-6和TNF-α的产生，内毒素注射后1h给予异丙酚大鼠的死亡率为9%，内毒素注射后2h再给予异丙酚大鼠的死亡率为36%，而单独给与内毒素的大鼠死亡率高达73%，提示异丙酚通过减少促炎性因子的产生减轻炎症反应，降低内毒素休克动物的死亡率，越是早期给与异丙酚这种效果越明显。Kotani等用异丙酚5～9mg kg-1 h-1速度对患者进行麻醉维持，在不同时间段收集患者肺泡中的巨噬细胞，提取处理后发现IL-6的基因表达低于术前，说明异丙酚具有减少IL-6释放的作用。
2. IL-8与异丙酚
IL-8又称为中性粒细胞激活蛋白1，分子量8.3kDa，是一种强而有力的PMN趋化和活化因子，由单核细胞、上皮细胞、表皮细胞、纤维母细胞及T淋巴细胞在IL-1、TNF和外源性因子细菌酯多糖的刺激下合成和分泌，主要生物学作用是趋化并激活PMN改变其外型，促使其脱颗粒；激活PMN并使其产生呼吸爆发，促进PMN的溶酶体酶活性和吞噬作用；对嗜碱性粒细胞和T细胞也有一定的趋化作用。目前认为，TNF、IL-1、IL-6诱发的炎症反应在很大程度上是通过诱导产生以IL-8为代表的趋化因子所介导而产生的，在炎症反应中起第二介质的作用，且与病灶的大体炎症程度呈正相关。Yamasaki等发现IL-8能促进白细胞浸润、积聚及细胞黏附，产生大量自由基，促进脂质过氧化和细胞因子释放失调。IL-8对神经组织早期炎症中的PMN有趋化活性和激活作用，导致氧自由基大量释放和细胞膜损伤，其降解产物的瀑布效应可迅速导致严重的组织损伤。Ott等研究表明脑室内注射IL-8能明显增加脑氧耗，升高体温，在与应激相关的神经内分泌、神经免疫中发挥一定作用。临床研究发现重度颅脑损伤患者脑脊液中IL-8含量均明显升高，其升高程度与患者死亡率呈正相关，提示IL-8也可作为反映疾病预后的一项指标，患者血清IL-8升高则预后不良。Kotani等亦证实CPB后IL-8水平升高和心功能恶化呈正相关。近年来发现IL-8与某些恶性肿瘤生长与侵袭密切相关，其机制可能与IL-8促进肿瘤内血管生成和细胞增殖、抑制肿瘤细胞凋亡及促进胶原酶活性提高肿瘤的侵袭力等义素有关。
3. IL-10与异丙酚
手术创伤后的抗炎性保护效应自IL-10开始。IL-10是一个相对分子量为35～40kDa的非共价结合的同源二聚体多肽，最初发现IL-10是由大鼠Th2 细胞分泌,并能抑制Th1细胞合成、分泌细胞因子，所以最初被称为细胞因子合成抑制因子。IL-10可以由多种细胞合成，包括：T细胞、B细胞、单核细胞、巨噬细胞、肥大细胞等，并在炎症、免疫等方面均有调节作用。IL-10主要功能是限制和最终终止炎症反应，对免疫应答主要起抑制作用，还可以调节B细胞、NK细胞、细胞毒T细胞和辅助T细胞、肥大细胞、PMN、树突状细胞、角化细胞和内皮细胞的生长和分化。IL-10作为一种抗炎因子，是一种多功能的细胞因子，能抑制肾小球系膜细胞及其炎症因子的分泌，作为辅助T细胞及单核巨噬细胞所产生的重要因子，能抑制多种免疫活性细胞因子mRNA的转录，能抑制激活的单核细胞巨噬细胞产生其他的细胞因子如TNF-α、IFN-γ、全血培养中，分别加入临床血药浓度10倍浓度的不同麻醉药,发现硫喷妥钠、依托咪酯和异丙酚显著增加IL-10的生成，说明异丙酚可通过调节抗炎因子的生成发挥器官保护作用。IL-1β等，从而发挥其抗炎作用。Larsen 等在加有LPS的人全血培养中，分别加入临床血药浓度10倍浓度的不同麻醉药,发现硫喷妥钠、依托咪酯和异丙酚显著增加IL-10的生成，说明异丙酚可通过调节抗炎因子的生成发挥器官保护作用。
基于因子分析论文范文第6篇
一、算法描述和多因子模型
（一）FP-Growth关联规则算法
FP-tree的构建，也就是将数据集进行压缩，是一种紧凑的数据结构，与计算机学科中的树结构相似。不同的是FP-tree通过链接(link)连接相似的元素，在条件FP-tree的基础上进行频繁项集的递归挖掘，频繁模式由条件模式基中去除小于支持度计数的前缀路径组成。此外FP-Growth算法将数据集压缩到FP-tree中，从而大大地减少了扫描数据库的次数，以及存储大量候选集的开销。
（二）多因子模型构建
1. 候选因子库的创建
本文考虑到因子指标的普遍性、数据可得性以及区别度等标准，选择并获取如下数据类型并根据FP-Growth算法的原理加以分组分类
2. 数据汇总及预处理
由于各个描述性因子所衡量的单位不同，导致因子数值范围差异较大，因此在进行因子分析之前，必须对其进行标准化，本文将数据进行min-max标准化处理，即是通过对原始数据的线性变换，按照比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如[-1,1]，由此才能进一步导入算法来分析数据。公式近似为：
3. FP-Growth算法的实现
本文运用Java构造FP-tree，创建FP-tree的具体步骤如下:
本文运用Java构造FP-tree，创建FP-tree的具体步骤如下:
首先创建FP-tree的根结点，标记为“NULL”.
对于数据集中的每个事务执行以下操作:对事务中的频繁项按照频繁1-项集L中的顺序进行排序，排序后的频繁项表记为IP/PI，其中p是第一-个元素，而P是剩余元素的表.调用in鄄sert.tree{[p/PI]}.
具体的执行过程如下:如果T有子女N使得Nitem_name=p.item_name，则N的计数增加1;否则创建一个新结点N，将其计数设置为1，链接到它的父结点T，并且通过结点链结构将其链接到具有相同item_name的结点。如果P非空，递归地调用inser_tree(P,N).
按照支持度递减的顺序建立-一一个项头表，这样一颗完整的频繁模式数就构造完成。注:本文根据投资需求，只针对性的获取以A组数据(涨跌幅%)为表头，与其他因子的关联度。即排除无关的关联度分析，只得到体现各因子与收益率关系的FP-tree.4.经典多因子打分法模型改进考虑到市场的多变性和不同的因子特性，本文将等权重打分改进为赋权打分。经典的多因子打分法模型实质是计算综合因子(得分)—即因子标准化后等权重求和的选股过程。本文则根据因子暴露与收益率之间的关系，兼顾因子的偏好方向，成比例地形成投资组合。弥补了经典打分法因权重不定带来的不稳定性。
二、应用与检验
（一）赋权多因子模型的构建
从wind金融终端数据库导出沪深300个股票六个月前(2019.05)的候选数据，将其标准化处理后导入FP-Growth算法进行挖掘，支持度设为50，调仓频率(每月调仓一次)。
得如下结果：
关于该结果的解释分析：
1.在支持度下，不存在与A1、A4关联的因子，因此在该时间段多数股票涨跌幅适中，无频繁大涨大跌。
2.由于A2为跌幅分组，所以不列入买点分析范围内。
3.通过计算得出，A3关联占比呈现近似于3:0:2:1.5。即不选择C所代表的因子，且得出因子权重。
在同花顺mindgo平台上，利用多因子打分法策略，加入赋权进行模拟操作。
设定最大持股数(30只)、初始金额(10,000,000元)
（二）模型回测结果分析
1.模型回测结果
2. 回测结果分析
在回测期内，改进后的FP-Growth算法赋权多因子模型收益率为9.49%，收益率均超过基准收益和等权重模型，且各项指标的表现较于等权重模型均更为优化，可认为改良后模型因子选择及赋权有效，具有更强的盈利能力和普适性。
三、结论和存在的问题
本文通多运用FP-Growth算法，探究指标变化与收益率的直接关系，个性化的挑选最合适的有效因子;同时验证了且采用多因子选股模型时，选取的有效因子权重也不是固定不变的。本文模型可以针对不同的板块、周期、市场的实际情况和宏观经济状况进行不断的更新和调整，以保证其持续有效性，有针对性地获取更个性化的投资收益。同时在模型构建的过程中，也发现了一些日后可进行优化的问题。
由于数据的可得性和计算量限制，只能选取部分指标，今后可以考虑加入更全面的技术指标，如KDJ、BOLL等。考虑到程序运行量较大，数据选取时间范围较小，只能针对短线投资，后续可针对长期庞大数据量改进算法。受到FP-grouth算法的局限性，数据只能进行离散处理，因此不能对数据进行连续性的分析。
四、展望
本文所述可以为量化投资提供一个新的思路，与以往基于经验判断定性选择模型中的因子等权重分配不同，而是运用大数据分析，从市场表现出发，反向思考，创新性的改进经典的多因子打分法策略。该策略除了能够更深程度的运用于量化选股，还可以针对个股特性及其所处在的周期一对一分析，使投资者对于所选中的优质股有更精准的操作。同时基于FP-Growth关联规则算法的多因子打分法选择及赋权改进，还可以扩展向宏观经济分析等其他金融领域，可以实时、准确、多维度、智能化的为政府和研究机构的政策制定、经济分析提供有力的数据支持。甚至可以应用至商业、医疗、教育、农业等其他领域。
摘要：目前我国的量化投资发展迅猛,其中最为热门的便是多因子模型策略。如今已经有不少成功的量化研究是以多因子选股模型为基础,基于打分法构建的模型策略,以实际的应用验证了其可行性。但是多数的多因子模型仍是以投资组合理论为指导进行构建的,而本文考虑到我国国情以及A股的实际情况,则创新性地从市场实际的历史表现数据出发,结合时下最新兴的大数据分析,利用FP-Growth算法发掘多种因子数据表现与收益的关联规则,反向选择出最优因子和最优权重,构建更加针对市场特征的实用型投资策略。
关键词：FP-Growth关联规则算法,多因子打分法模型,因子选择,赋权
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