主成分分析对软件上公司的效益分析及预测(附件)【字数：5946】
摘 要摘 要近年来，运用主成分分析的方法对上市公司的盈利能力等效益情况进行分析研究已经变得十分广泛。在我国，软件业是被国际资本、民间资本所关注的产业领域。我国软件上市公司的效益如何？近年来，我国国内大多数的软件上市公司都陷入了只开花、不结果的尴尬局面。盈利能力和收入质量的下降显现出软件上市公司及其所处的市场环境存在着问题。这些导致投资者往往无所适从。在本文中，通过运用SPSS等统计软件中的主成分分析法对10家软件上市公司2015年的综合能力指标数据进行综合评价，以各公司的投资与收益、盈利能力、经营能力以及偿债能力为指标来衡量公司的效益，对与软件上市公司效益相关的因素进行分析，并对公司今后的发展和效益情况做出相关预测，从而给软件上市公司和投资者以启迪。【关键词】SPSS；主成分分析；软件上市公司；效益分析；预测
目 录
第一章 绪论 1
1.1 选题背景 1
1.2 国内外研究现状及存在的问题 2
第二章 主成分分析 3
2.1 研究对象 3
2.2 研究方法 3
2.2.1 主成分分析的统计学原理 3
2.2.2 主成分分析中的主要统计量 4
2.2.3 主成分分析的适合度检验 5
2.2.4 确定主成分个数并对其进行综合评估 5
第三章 过程论述 6
3.1 数据的收集与分析 6
3.1.1 数据的收集 6
3.1.2 进行主成分分析 7
3.1.3数据结果分析 10
3.2 预测 12
总 结 13
致 谢 14
参考文献 15
第一章 绪论
1.1 选题背景
如今，我们生活在一个信息化的社会里，而软件业又是信息产业的核心。近年来，随着我国不断深入的进行改革开放，软件业开始快速成长发展，也涌现出一批批的软件上市公司。软件业既能创造出很高的经济效益，又能利用它强大的辐射和渗透作用去影响其它产业，对它们的发展、结构优化起到推动作用，从而对我们国家经济的发展起到重要推动作用。但是因为我国软件商大多数是在国内软件市场粗放型 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
增长时期发展而来，那时面对的市场条件较为优越，而应用软件市场进入的门槛相对较低，所以国内软件商一拥而上进入该应用市场行业，但却对公司发展定位十分不清晰。经历几年淘汰发展之后，这些软件公司拥有了一些行业的很多市场份额，然而也逐渐显露出了无序发展的弊端，这说明了公司和投资者都非常盲目。但是它连续高速的增长，也不断吸引着人们的注意。
在社会不断进步与经济快速发展的条件下，软件上市公司的队伍愈来愈庞大，在现如今这个到处充满竞争的社会，人们对上市公司的效益和价值因素越来越关注。不管是作为普通民众进行相关投资，还是作为公司管理者和成员去经营管理公司，都要去研究探索影响公司效益的各种因素。大部分上市公司管理和营业方面的费用增长快于收入增长，从而使本就较弱的盈利能力变得更加羸弱。我国软件商经常为人所诟病就是因为技术的落后，我认为产生这种情况是由于失序管理带来的软件研发和不成熟的生产体系以及缺乏创新机制，相应的结果便是国内外客户对公司的产品品质和后续服务缺乏信任。然而，快速发展的软件业成为投资者不可忽视的一项重大领域。因为各软件公司的股票业绩良莠不齐，所以投资者需要对各公司的效益情况和发展潜力进行评估分析，从而选出适合他们进行投资的上市公司进行投资。同时，公司也要加强其它各方面的研究，找出使公司利润减少或增长的关键因素，从而使公司的管理得到加强。
如何才能对上市公司的效益做出合理的判断和准确的分析，也就引起了人们广泛的关注和研究。这个问题的探索研究在理论和实践上都有很重要的意义。从理论上来说，我们可以对软件公司有更深入的了解，从而去估计相关公司的价值；从实践上来说，我们可以建立上市公司盈利能力的综合评价体系，更好地进行投资与管理，从而促进经济的发展与社会的进步。因此，利用SPSS等统计软件，采用主成分分析法对软件上市公司近几年的综合能力指标进行客观的分析和评价，得出软件上市公司的效益情况，预测公司以后的效益，为以后软件上市公司的发展提出相关建议。
对于这类问题，我们只运用统计分析难以达到决策的目的，所以我们把多元分析与多指标决策相结合，运用SPSS等统计软件对10家软件上市公司2015年的公司综合能力指标数据进行分析，从而找出与企业效益相关的重要因素。
1.2 国内外研究现状及存在的问题
主成分分析法作为基础的统计分析方法，其实际应用十分广泛，比如数理分析、人口统计学、数学建模、分子动力学模拟等学科中均有应用[1]，是一种常用的多变量分析方式。
在国内运用主成分分析主要对人口，教育，地区的经济反战等方面研究，都取得了一定的成果。
在国外运用主成分分析的方法对公司盈利能力的研究比我国早，在20世纪初期，就有学者进行公司盈利能力的研究，其研究领域很宽广，如对商业银行盈利能力、盈利能力评价、盈利能力影响因素的研究等等。Jensen和Meckling在其经典论文中提出了代理理论；Myers和Majluf(1984)的优序融资理论，认为盈利较高的公司倾向于低的负债率；Thomsen、Pedersen和Kvist (2001)通过对1988年至1998年美国和欧洲的876家最大上市公司的数据进行检验，对股权集中与公司盈利之间的因果关系问题作了进一步的探讨等[2]。
但是主成分分析方法也存在一些问题，目前国内外大多数采用单项指标排名评价的方法对上市公司进行分析评价，这样做往往会在不同单位指标的评价之间发生互相矛盾的情况,从而对评价的整体性有所影响。此外主成分的因子载荷的符号有正有负也会使综合评价函数的意义变得不明确。
第二章 主成分分析
2.1 研究对象
通过前面第一章我们对软件上市公司背景和国内外研究发展现状的分析，本文将以国内软件上市公司最近一年的公司综合能力指标里的数据为研究对象，进行主成份分析，从而得出相应效益分析的数据和结论。
2.2 研究方法
2.2.1 主成分分析的统计学原理
主成分分析是一种多变量分析方法，也称为矩阵数据分析法[3]。就是通过线性变换将多个变量指标浓缩为少数几个主成分指标的多元统计分析方法。它的基本思想是设法将原来具有一定相关性的指标，重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替原来指标[4]。它通过一个正交变换，把分量相关的原随机向量转变成分量不相关的新随机向量，这在代数上表示为原随机向量的协方差阵与对角形阵之间的转换，几何上表示为把原坐标系转变成新的正交坐标系，使其指向样本点散布最开的p个正交方向，再把多维变量系统进行降维，使其能够精确地转换成低维变量系统，再适当的构造价值函数，进一步把低维系统转变成一维系统[5]。原来多个变量所包含的主要信息能够被方差较大的几个新变量综合反映。这几个新变量就是主成分，主成分分析的一般目的是变量降维和主成分评价，这对于分析数据带来很大的方便。
目 录
第一章 绪论 1
1.1 选题背景 1
1.2 国内外研究现状及存在的问题 2
第二章 主成分分析 3
2.1 研究对象 3
2.2 研究方法 3
2.2.1 主成分分析的统计学原理 3
2.2.2 主成分分析中的主要统计量 4
2.2.3 主成分分析的适合度检验 5
2.2.4 确定主成分个数并对其进行综合评估 5
第三章 过程论述 6
3.1 数据的收集与分析 6
3.1.1 数据的收集 6
3.1.2 进行主成分分析 7
3.1.3数据结果分析 10
3.2 预测 12
总 结 13
致 谢 14
参考文献 15
第一章 绪论
1.1 选题背景
如今，我们生活在一个信息化的社会里，而软件业又是信息产业的核心。近年来，随着我国不断深入的进行改革开放，软件业开始快速成长发展，也涌现出一批批的软件上市公司。软件业既能创造出很高的经济效益，又能利用它强大的辐射和渗透作用去影响其它产业，对它们的发展、结构优化起到推动作用，从而对我们国家经济的发展起到重要推动作用。但是因为我国软件商大多数是在国内软件市场粗放型 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
增长时期发展而来，那时面对的市场条件较为优越，而应用软件市场进入的门槛相对较低，所以国内软件商一拥而上进入该应用市场行业，但却对公司发展定位十分不清晰。经历几年淘汰发展之后，这些软件公司拥有了一些行业的很多市场份额，然而也逐渐显露出了无序发展的弊端，这说明了公司和投资者都非常盲目。但是它连续高速的增长，也不断吸引着人们的注意。
在社会不断进步与经济快速发展的条件下，软件上市公司的队伍愈来愈庞大，在现如今这个到处充满竞争的社会，人们对上市公司的效益和价值因素越来越关注。不管是作为普通民众进行相关投资，还是作为公司管理者和成员去经营管理公司，都要去研究探索影响公司效益的各种因素。大部分上市公司管理和营业方面的费用增长快于收入增长，从而使本就较弱的盈利能力变得更加羸弱。我国软件商经常为人所诟病就是因为技术的落后，我认为产生这种情况是由于失序管理带来的软件研发和不成熟的生产体系以及缺乏创新机制，相应的结果便是国内外客户对公司的产品品质和后续服务缺乏信任。然而，快速发展的软件业成为投资者不可忽视的一项重大领域。因为各软件公司的股票业绩良莠不齐，所以投资者需要对各公司的效益情况和发展潜力进行评估分析，从而选出适合他们进行投资的上市公司进行投资。同时，公司也要加强其它各方面的研究，找出使公司利润减少或增长的关键因素，从而使公司的管理得到加强。
如何才能对上市公司的效益做出合理的判断和准确的分析，也就引起了人们广泛的关注和研究。这个问题的探索研究在理论和实践上都有很重要的意义。从理论上来说，我们可以对软件公司有更深入的了解，从而去估计相关公司的价值；从实践上来说，我们可以建立上市公司盈利能力的综合评价体系，更好地进行投资与管理，从而促进经济的发展与社会的进步。因此，利用SPSS等统计软件，采用主成分分析法对软件上市公司近几年的综合能力指标进行客观的分析和评价，得出软件上市公司的效益情况，预测公司以后的效益，为以后软件上市公司的发展提出相关建议。
对于这类问题，我们只运用统计分析难以达到决策的目的，所以我们把多元分析与多指标决策相结合，运用SPSS等统计软件对10家软件上市公司2015年的公司综合能力指标数据进行分析，从而找出与企业效益相关的重要因素。
1.2 国内外研究现状及存在的问题
主成分分析法作为基础的统计分析方法，其实际应用十分广泛，比如数理分析、人口统计学、数学建模、分子动力学模拟等学科中均有应用[1]，是一种常用的多变量分析方式。
在国内运用主成分分析主要对人口，教育，地区的经济反战等方面研究，都取得了一定的成果。
在国外运用主成分分析的方法对公司盈利能力的研究比我国早，在20世纪初期，就有学者进行公司盈利能力的研究，其研究领域很宽广，如对商业银行盈利能力、盈利能力评价、盈利能力影响因素的研究等等。Jensen和Meckling在其经典论文中提出了代理理论；Myers和Majluf(1984)的优序融资理论，认为盈利较高的公司倾向于低的负债率；Thomsen、Pedersen和Kvist (2001)通过对1988年至1998年美国和欧洲的876家最大上市公司的数据进行检验，对股权集中与公司盈利之间的因果关系问题作了进一步的探讨等[2]。
但是主成分分析方法也存在一些问题，目前国内外大多数采用单项指标排名评价的方法对上市公司进行分析评价，这样做往往会在不同单位指标的评价之间发生互相矛盾的情况,从而对评价的整体性有所影响。此外主成分的因子载荷的符号有正有负也会使综合评价函数的意义变得不明确。
第二章 主成分分析
2.1 研究对象
通过前面第一章我们对软件上市公司背景和国内外研究发展现状的分析，本文将以国内软件上市公司最近一年的公司综合能力指标里的数据为研究对象，进行主成份分析，从而得出相应效益分析的数据和结论。
2.2 研究方法
2.2.1 主成分分析的统计学原理
主成分分析是一种多变量分析方法，也称为矩阵数据分析法[3]。就是通过线性变换将多个变量指标浓缩为少数几个主成分指标的多元统计分析方法。它的基本思想是设法将原来具有一定相关性的指标，重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替原来指标[4]。它通过一个正交变换，把分量相关的原随机向量转变成分量不相关的新随机向量，这在代数上表示为原随机向量的协方差阵与对角形阵之间的转换，几何上表示为把原坐标系转变成新的正交坐标系，使其指向样本点散布最开的p个正交方向，再把多维变量系统进行降维，使其能够精确地转换成低维变量系统，再适当的构造价值函数，进一步把低维系统转变成一维系统[5]。原来多个变量所包含的主要信息能够被方差较大的几个新变量综合反映。这几个新变量就是主成分，主成分分析的一般目的是变量降维和主成分评价，这对于分析数据带来很大的方便。
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