基于主成分分析和Logistic模型的我国上公司利润操纵识别研究
　　根据年我国上市公司利润操纵样本,运用主成分分析和Logis-tic回归方法,分别构建我国上市公司利润的两种识别模型,并给出各模型的正判率.研究表明,运用操纵时点前一年的数据预测我国上市公司利润操纵的行为时,Logistic回归模型优于主成分分析模型,模型正确识别的概率为97.73％；运用操纵时点前两年和前三年的数据进行预测时,主成分分析模型优于Logistic回归模型,模型正确识别的概率分别为95.45％和88.64％.
作者单位：
中国社会科学院 数量经济与技术经济研究所
母体文献：
中国技术经济论坛2012暨浙江省社会科学界首届学术年会论文集
会议名称：
中国技术经济论坛2012暨浙江省社会科学界首届学术年会&&
会议时间：
会议地点：
主办单位：
中国技术经济学会,中国社会科学院数量经济与技术经济研究所,浙江省社会科学界联合会,浙江电子科技大学,清华大学经济管理学院,重庆大学经济与工商管理学院,北京交通大学管理学院
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本帖最后由 secretfire 于
20:45 编辑
请问stata里面主成分分析以后predict的含义是什么？我之前听说比如有三个变量我想综合成一个的话用主成分分析后是直接用comp1=0.6338var1+0.4457var2+0.6322var3啊，但是predict以后的值明显不一样···那predict是求出的什么值啊···
& & ----------------------------------------------------------
& && &&&Variable |& & Comp1& &&&Comp2& &&&Comp3 | Unexplained
& & -------------+------------------------------+-------------
& && && && &var1 |& &0.6338& &-0.3095& &-0.7089 |& && && &&&0
& && && && &var2 |& &0.4457& & 0.8951& & 0.0077 |& && && &&&0
& && && && &var4 |& &0.6322& &-0.3209& & 0.7053 |& && && &&&0
& & ----------------------------------------------------------
载入中......
I thought you need to standardize the variables to generate the predicted factor score, which is the same as using predict.
jjjj6666 发表于
I thought you need to standardize the variables to generate the predicted factor score, which is the ...我试了一下还是不行额···但是用predict得出的值和我自己算的基本上是完全线性相关的
did you try
foreach vm of var1 var2 var3 {
& & egen&&double _`vm' = std(`vm')
gen double comp1=0.6338*_var1+0.4457*_var2+0.6322*_var3
jjjj6666 发表于
did you try
foreach vm of var1 var2 var3 {输出结果是错的···
foreach vm of var1 var2 var3 {
&&2.& &&&egen&&double _`vm' = std(`vm')
invalid syntax
sorry, try this (missed a key word &var&)
foreach vm of var var1 var2 var3 {
&&2.& &&&egen&&double _`vm' = std(`vm')
jjjj6666 发表于
sorry, try this (missed a key word &var&)
foreach vm of var var1 var2 var3 {. foreach vm of var var1 var2 var3 {
&&2.& &2.& &&&egen&&double _`vm' = std(`vm')
&&3.& &3. }
unrecognized command:&&2. invalid command name
还是不行···我是stata11
you don't need 2. 3.
The code is
sorry, try this (missed a key word &var&)
foreach vm of var var1 var2 var3 {
& && &egen&&double _`vm' = std(`vm')
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jjjj6666 发表于
you don't need 2. 3.
The code is你好，你的这个方法只是比较方便，不需要单独对每个数据标准化，但是不能解决predict出来的结果和自己加总求和得到的结果不同 这个问题呀。请问您方便解释一下吗
同问，请问楼主找到原因了吗？
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spss新手，求指导~不胜感激！！！1、调查问卷主要有7个大部分，每个部分下面有2-3题，在进行主成分分析后，提取了6个公因子，在做相关分析的时候是用这6个因子做相关分析还是用原始的7个因素？
2、每个大因素有2-3题，在进行相关分析的时候该怎么操作才能达到下图效果？？？
我的问卷思路和分析思路和下图作者相同，比如，网站可靠性有3题，发布者专业性有三题，怎么运算两者的相关系数
17:09:45 上传
别人的分析结果
支持楼主：、
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载入中......
eaglemiao115 发表于
spss新手，求指导~不胜感激！！！1、调查问卷主要有7个大部分，每个部分下面有2-3题，在进行主成分分析后， ...先做主成份分析，得到公因子得分，然后以公因子得分做相关分析即可。祝好运～
xddlovejiao1314 发表于
先做主成份分析，得到公因子得分，然后以公因子得分做相关分析即可。祝好运～谢谢！！大神，公因子得分是勾选保存变量得到的fac1-1这样的6个变量吗？
我用这6个变量分析相关性……得到的是……下图……这……
本帖最后由 eaglemiao115 于
17:38 编辑
17:36:27 上传
eaglemiao115 发表于
17:35 应该是这样，可是不知道为什么相关系数全是0。不知道中间操作哪里除出了问题。
xddlovejiao1314 发表于
应该是这样，可是不知道为什么相关系数全是0。不知道中间操作哪里除出了问题。谢谢！！
但是，我要哭死了，这要怎么继续写下去……
建议找本手册类书，以及一篇使用相同统计方法的牛刊论文，很快就能上手，在这里很难说清楚，或者找身边熟手请教或被代劳。
fumingxu 发表于
建议找本手册类书，以及一篇使用相同统计方法的牛刊论文，很快就能上手，在这里很难说清楚，或者找身边熟手 ...恩恩，谢谢~手册类书正在看了，但是涉及到这个问题的还没有看到~身边都是……刚上路的孩子们……
eaglemiao115 发表于
恩恩，谢谢~手册类书正在看了，但是涉及到这个问题的还没有看到~身边都是……刚上路的孩子们……别着急，都是这样慢慢掌握的
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本帖最后由 ruisi500 于
22:31 编辑
为了衡量一地区的基础设施水平，本人选取了公路里程、铁路营运里程、能源消费总量、邮路总长度和长途光缆长度几个变量，想用SPSS做主成分分析得到一综合指标，然后用其作为因变量进行回归。请问用主成分分析得到的变量可以作为因变量吗？还有这一变量应如何选取，是取第一主成分，还是将所有主成分用方差贡献率进行加权？能否推荐几篇相关文章？
希望知道的能给予解答，不胜感激！
载入中......
一般来说principal component analysis是在covariates之间有potential collinearity的情况下使用
来通过线形变化生成多个不相关的变量用于回归
LZ选取的几个变量间的collinearity很难确定 如果说里程有潜在关系 但是能源就不好说了
这样的话很有可能需要选取多个成分来包含这些原始协变量的信息 而线性组合的成分之间也有可能出现线性关系来误导回归模型
当然具体的步骤要建立在具体的数据上
建议LZ输出这些covariates的corre ...
本帖被以下文库推荐
& |主题: 2160, 订阅: 18
可以 有论文这样做。。。。。。。。。。。。
谢谢二楼的回答！
还想问下能否推荐几篇这样的文章，谢啦！
一般来说principal component analysis是在covariates之间有potential collinearity的情况下使用
来通过线形变化生成多个不相关的变量用于回归
LZ选取的几个变量间的collinearity很难确定 如果说里程有潜在关系 但是能源就不好说了
这样的话很有可能需要选取多个成分来包含这些原始协变量的信息 而线性组合的成分之间也有可能出现线性关系来误导回归模型
当然具体的步骤要建立在具体的数据上
建议LZ输出这些covariates的correlation coefficients和matrix scatter plot来判断他们之间的关系
并选取潜在相关的变量做主成分分析 而独立的变量最好直接输入模型来保持信息的完成
pca会根据相关变量的个数生成主成分 一般选取1到2个主成分来包含80%以上的variance就可以了
至于对于主成分的加权 我认为应该相当小心 如果样本很小 还是不要了 以免无法满足回归的假设
本帖最后由 ruisi500 于
15:03 编辑
谢谢各位的解答，很有帮助！
但本人还有两个疑问：1、主成分分析后得到的主成分得分有正有负，用该得分作为因变量进行回归，是否需要将其全部转换为正值，如何转换？
& && && && && && && && && && && && &&&2、算主成分得分时，是用原始数据的标准化数据进行的，那么将主成分得分作为因变量进行回归时，是否需要将解释变量也进行标准化，还是有其他方法可以把主成分得分还原成与原始数据相关的指标。
望知情者给予进一步的解答，多谢了！
是不需要转化正负的 保持线性变换后的数值就可以
应该是用原始数据来算主成分
能否理解为：荷载系数绝对值大小，反应这个影响因素对因变量的影响越大？
问题描述：滑坡受到多因素影响（断层距，加速度，上下盘，坡脚，坡高，岩性，岩体结构），我想通过主成分分析寻找上述因素对滑坡的影响大小。
我的疑问：按照常理，距离断层的距离越远，滑坡越少，为什么这里的系数为（0.812），同样，对于加速度（PGA,-0.851），为什么是负数，负数的意思是不是表示：加速度越大，滑坡越不容易。如果这样理解也和常识不符。
能否理解为：荷载系数绝对值大小，反应这个影响因素对因变量的影响越大？
问题描述：滑坡受到多因素影响（断层距，加速度，上下盘，坡脚，坡高，岩性，岩体结构），我想通过主成分分析寻找上述因素对滑坡的影响大小。
我的疑问：按照常理，距离断层的距离越远，滑坡越少，为什么这里的系数为（0.812），同样，对于加速度（PGA,-0.851），为什么是负数，负数的意思是不是表示：加速度越大，滑坡越不容易。如果这样理解也和常识不符。
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读了好多用主成分分析法确定评价综合指标的文章，想知道用主成分分析法有什么缺陷。
载入中......
有的自变量单位不一致或大小相差很大，主成份分析这时就不好操作！
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