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文档分类:研究报告

河南省18地市金融发展指数综合评价及排名.docx


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文档介绍:
河南省18地市金融发展指数综合评价及排名
 
   
 
 
 
 
 
 
 
     
 
 
 
 
 
本报告将结合SPSS统计软件,采用因子分析模型的方法对河南省各个地市的金融发展指数指标体系进行加权整合。
6.1 金融状况指数综合评价及排名
金融状况指数是金融发展指数指标体系的第一个二级指标。其下有金融市场发展、金融结构深化和金融效率提高3个三级指标。
6.1.1 金融市场发展指数综合评价
首先判断出金融市场发展指标体系中7个指标均属于正向指标(见表6-1-1),然后对2011年河南省18个地市的这7个指标的数据进行无量纲化处理。
表6-1-1 金融市场发展指标体系
因子分析的前提是观测变量之间有较强的相关关系,首先对有关变量进行相关分析。如表6-1-2所示,从表中我们看到相关矩阵中的相关系数全部大于0.3,满足因子分析的前提。另外,根据KMO和球形Bartlett检验数据的结果,如表6-1-3所示,可以看出,其中KMO检验值为0.866,所取样本足够,巴特莱特检验接受零假设,即拒绝各变量独立的假设,因子分析的方法值得尝试。
表6-1-2 变量间的相关系数矩阵
表6-1-3 KMO和巴特莱特的检验
根据斯格里准则,由图6-1-1所示的碎石检验图看出,在第二主成分所对应处斜率明显变小,容易判断应取第一个主成分;第一个因子的特征根特别大,说明其对原有变量的解释能力非常强,后面的六个因子的特征根值很小,对原有变量的解释能力较弱,可以被忽略,从碎石图中我们可以从另一个侧面看出提取一个因子也是非常合适的。
图6-1-1 因子的碎石检验图
另外,使用SPSS19.0软件计算得到表6-1-4,从该表中可以看出:当规定取特征值大于1对应的主成分时,则取第1个主成分,变量的相关系数矩阵有一个大特征根6.768,其主成分的贡献率为96.68%,反映了原有变量的大部分信息可以被接受。根据累计贡献率大于85%的原则,选取1个特征根来作为综合评价金融市场发展的公共因子,用1个新变量代替原来的
7个变量。
表6-1-4 特征值与方差贡献率
由于只提取一个因子,因此无需对因子进行旋转,直接可得到主成分的载荷矩阵。但是如果存在多个因子,为了明确因子的意义、使各个因子得到合理的解释,往往要对初始因子载荷矩阵进行旋转。在旋转方法上,采用方差最大化方法。这是一种正交旋转方法,它使每个因子上的具有最高载荷的变量数最小,因此可以简化对因子的解释。
根据主成分的载荷阵,可以清楚地看到公共因子中金融业增加值、金融系统存款余额、金融系统贷款余额、证券交易额、发行国债额、保费收入和保险赔付额的载荷分别为:0.993、0.998、0.994、0.984、0.974、0.949和0.990,因此主成分主要代表河南省区域的银行业、证券业和保险业的发展实力,见表6-1-5。
表6-1-5 主成分的载荷阵
经过SPSS19.0处理,原始指标经过求解因子模型,得到主成分与对应变量的相关系数表,再对其相关系数表进行处理,得到调整后的特征向量,即因子得分系数矩阵,见表6-1-6。
表6-1-6 因子得分系数
利用表6-1-6中的因子得分系数矩阵可以将所有主成分表示为各个变量的线性组合,可得F1,得出主成分表达式为:
此处的Xi是原始数据经过无量纲化处理过的。由于只有一个主成分,所以可以直接得到:金融市场发展指数=F1。
经计算得到各地市金融市场发展指标的综合排名,见表6-1-7。
表6-1-7 2011年河南省各个地市金融市场发展指数排名
2012年河南省各个地市金融市场发展的综合排名,如表6-1-8所示。
表6-1-8 2012年河南省各个地市金融市场发展指数排名
续表
从表6-1-8可以看出,2012年金融市场发展指数相对于2011年排名发生变化的城市有7个,分别是平顶山市、安阳市、新乡市、焦作市、信阳市、周口市和驻马店市,其中周口市排名下降1位,居第5位;平顶山市排名下降1位,居第7位;驻马店市排名下降1位,居第8位;信阳市排名下降1位,居第11位。而新乡市排名上升1位,居第4位;焦作市排名上升2位,居第6位;安阳市排名上升1位,居第10位。
在金融市场发展指数排名中,郑州市连续两年都居第1位,它在银行业、证券业和保险业都处于区域最高水平;紧随其后的洛阳市居第2位;而济源市的金融市场发展排名无论是2012年还是2011年都在河南省排最后,原因在于其各项指标的规模都最小。
6.1.2 金融结构深化指数综合评价
运用上述因子分析模型和方法,结合SPSS软件,对河南省2011年的18个地市的金融结构深化指标进行综合分析,得
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