论文：基于行业时序多指标动态评价体系的OLS模型及实证分析

论文：基于行业时序多指标动态评价体系的OLS模型及实证分析

摘要 本文采用因子分析法和时序多指标动态评价体系，把基于屏面数据的静态评价和基于时间序列的动态评价结合起来，建立了行业时序多指标评价和预测的线性回归模型。进一步通过建立回归系数特征变量，分析不同行业的回归系数，并确定影响行业发展与评价的主要因素及特征，根据其特征将行业进行分类。实证结果表明， OLS模型具有较好的评价预测能力；行业回归系数特征变量具较好分析能力。
Abstract: Using factor analysis method and dynamic synthetically evaluation based on multiple Attribute Decision of Making Problem with Time Series, a new OLS model of synthetically evaluation and forecast of industries is considered in this paper, which is composed of static evaluation and dynamic evalu
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）使用该方法对上市公司业绩进行分析，取得了很好的效果[6]。由于因子分析法避免了单指标的片面性；且它的分析过程是从数据的内部结构出发，最终获得上市公司所在行业的综合业绩评价信息，也克服了主观因素的影响；因此，因子分析法可为投资者提供比较全面、客观、公正的评价信息。但是，它和其它的多指标综合评价方法（如：DEA、灰度关联分析法 ）一样，主要集中于对研究对象某一时点，即静态的综合业绩分析。无法考虑时间序列数据的关联性，对研究对象进行动态评价，也无法预测其趋势[6]。文[5]提出的时序多指标决策方法，可有效的把动静态评价结合起来，避免了单纯的静态或动态评价的片面性[6]；但是，对于如何确定静态评价值和动态评价值相结合的权重，该方法并未做出解释,且该方法也无法对未来评价做出预测。
本文使用因子分析法对不同时间点的行业数据进行静态评价；之后，使用文[5]的方法，计算行业的动态评价，并将其与静态评价相结合，得到行业的综合评价；最后，使用OLS方法，建立了行业评价和预测的回归模型，确定不同行业的各自静态评价与动态评价相结合的权重系数，并且根据回归系数特征变量对行业进行分析与分类。
一、研究设计
1.因子分析法
因子分析是通过研究多个指标的相关矩阵的内部依赖关系,找出控制所有变量的少数公因子,将每个指标变量表示成公因子的线性组合,以再现原始变量与因子之间的相关关系,因子分析的目的是寻求变量基本结构,简化观测系统,减少变量维数,用少数的变量来解释整个问题。在因子分析过程中可以将每个公因子表示为变量的线性组合,进而用变量的观察值来估计各因子的值。
因子模型

其中，为可观测随机变量，为不可观测随机变量。写为矩阵形式



2.时序多指标综合评价方法
文[5]提出的解决时序多指标决策的方法，可把静态评价结果和动态评价结果结合起来，方法是
设时序多指标决策问题的指标集为,时间样本点为；决策（或评价）行业集为；决策行业对应于时间样本点、指标 的属性值记为（假定）。对于时间样本点的决策系数矩阵记为
， （1）
考虑到各指标的增长情况，令 ， （2）
式中，表示对于时间样本点的指标增长程度（或速动）。于是，对于时间样本点的“增长”决策系数矩阵记为
， （3）
根据决策分析中的加权法则，基于矩阵，行业对应于时间样本点 的评价值为
， （4）
根据的大小，可以在时间点对行业进行优化排序，此排序结果主要是考虑了各指标的好坏程度。
基于矩阵，行业对应于时间样本点 的评价值为
， （5）
可见，根据的大小，也可以在时间点对行业进行优劣排序，但此排序结果主要是考虑了各指标的增长程度。为了综合上述两种考虑的行业排序结果，使行业的最终排序结果同时反映各指标的好坏程度和增长程度[6]，将、规范化
当为效益型指标时：， ， （6）
当为成本型指标时：， ， （7）
并且建立
， （8）
和为规范化后的、，和分别为静态指标权重系数和动指标权重系数。
3.线性回归模型
评价的目的在于预测行业发展趋势，从而确定投资方向，取得最大收益。在某一时间点的静态评价值，是对该时刻各项指标的绝对评价；它是该时间点之前，行业企业经营到达该时间点的结果。令，带入公式（8），得到模型
， ， （9）
即，行业企业期的静态评价值等于企业期的动静态结合评价值。其中是企业指标在期的动静态结合系数，为矩阵和内个指标线性加强的结果。即，
， ， （10）
， ， （11）
其 ……（未完，全文共8501字，当前仅显示2322字，请阅读下面提示信息。收藏《论文：基于行业时序多指标动态评价体系的OLS模型及实证分析》）