范 坤，冯长焕

基于因子分析的目标极性模型研究——针对上市电子企业的实证分析

*范 坤，冯长焕

（西华师范大学数学与信息学院，四川，南充 637002）

在基于因子分析创建财务指标来衡量上市公司绩效过程中，对具有不同目标极性的财务指标变量统一方向，建立了相应的适中性和极小性指标（逆指标）转换成极大性指标（正指标）的转换模型，然后验证了模型的合理性并得出结论：满足准则的极小和适中性指标正向化模型可以统一为线性模型，而曲线模型不行。最后通过实证分析证实了经过合理模型处理后的数据进行因子分析其结果更为客观有效、符合实际。本文可对上市公司绩效分析中数据预处理提供理论依据与股票投资提供决策参考。

因子分析；目标极性；财务指标；综合排名

因子分析是目前国内外进行综合评价的主要方法之一，也是多元统计分析中应用较为广泛的处理数据降维的方法。在实际应用中主要是通过寻找多个指标的少数独立的、专业上有意义的公因子来探索解释原多个指标对个体特征描述的关系。许多应用研究者往往只是先根据KMO检验和Bartlett球形检验的统计量的值判断是否适合做因子分析，如果条件满足就直接将数据导入SPSS统计软件进行分析。但是，在对实际问题进行分析时，因子得分函数的建立过程中不同原始变量所表示的目标极性并不一致：有的指标变量是越大越好，有的指标变量是越小越好，而有的指标变量是适中为好。……