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绩效评价论文参考文献：
摘 要：针对公司绩效评价问题,本文采用定性（AHP）与定量(PCA)相结合的方法,确定全体指标的权重,对各项指标进行主成分分析,求得主成分分数,构建了基于主成分分析法（PCA）的绩效评价体系,并通过实例验证了绩效评价体系的科学性和有效性.
关键词：绩效评价 主成分分析法 层次分析法
一、理论阐述
主成分分析法（PCA）是一种多元统计方法[1-3],是对数据进行分析的技术,常应用于对原有数据进行简化.它由Dr.Pearson最早提出[4],可以做到对数据进行简化和建模.
层次分析法（AHP）是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案三个层次,在综合定性和定量分析的前提下,对问题进行分层次解读和研究,而后做出决策的方法.
二、基于主成分分析法模型的建立
首先根据每个指标的采集样本数据得出初始数据矩阵,其次将初始数据矩阵标准化,接着求出相关系数矩阵的个特征值,及其对应特征向量,然后对特征值和对应的特征向量进行降序排序.同时得出特征向量相对应的正交向量,最后计算特征值的累计贡献率,通过筛选累计贡献率大于规定提取效率,提取主成分.
三、运用层次分析法进行优化
根据9级重要度对比标准,构造两两比较的判断矩阵,随后运用和（积）法球特征向量Ω.求最大特征值λ.接着计算检验参数CI,查表得RI.最后计算检验数CR.
四、模型综合评分
对n个指标的m个样本原始数据标准化之后计算标准化矩阵的相关矩阵的n个特征值和成分矩阵的标准化正交向量.选取累计方差贡献率超过85%的前k个指标元素作为主成分[5].求出模型综合评分其中,F为主成分的方差贡献率.
以上模型运用主成分分析法降低了评价指标的维度,运用层次分析法确定了指标权重求出了综合得分,最终结果分数可以很好的反映绩效情况.
五、实例分析
本文自各公司的年度报告中截取部分数据,显示于表1中.
将表1中的数据输入SPSSS中进行主成分分析.易知,前2个成分的累计方差贡献率高于,应取前两个成分为主成分.在YAAHP10.5中构建层次结构模型,输入判断矩阵,求得各指标权重,同时检验了各判断矩阵的一致性.
将标准化数据带入（5）中的公式,易得最终评分的得分为东风公司0.141；洪钟路公司0.045；红太阳公司0.037；青杨公司-0.049；向阳公司-0.179分：
最终得分表充分反映出综合了主成分分析简化数据和层次分析优化后的各公司绩效情况,科学直观地体现了各公司的综合竞争力,为公司减少管理成本,增强竞争力提供参考.
结论：本文发现了适用于一般性公司绩效评价的模型.其中,基于主成分分析法的模型适用性最强.同时,论文在深入研究分析层次分析法的基础上,对原有模型进行了优化,并对该绩效评价模型的实例探究验证了模型的科学性和优越性,以层次分析法和主成分分析法为基础,建立与一般公司相适应的绩效评价体系模型,参照多层次评判的指导思想,提高对公司绩效评价的客观性和可靠性,为决策者的科学决策提供强有力的依据.
参考文献
[1]CaoJ.Principalcomponentanalysisbasedfaultdetectionandisolation:[dissertation].PHDGeorgeMasonUniversity,2004
[2]YangQinsong.Model-basedanddatadrivenfaultdiagnosiethodswithapplicationstoprocesonitoring:[dissertation].PHDCasewesternreserveUniversity,2004
[3]王丽舫.基于小波分析和主元分析的连续工业过程的故障诊断[D].北京：北京化工大学,2004
[4]范少荟.主元分析的若干扩展方法研究[D].河南：河南大学,2008
[5]何晓群.现代统计分析方法与应用[M].北京：中国人民大学出版社,1999：154-170
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