论文偏最小二乘—二阶因子模型在综合变量构建问题是关于对写作变量论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文变量的类型论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要：为了突破独立性假定和主观赋权的局限,兼顾真实数据的结构特征,文章提出偏最小二乘—二阶因子模型（Partial Least Square Second-order Latent Variable Model,PLS-SLVM）,解决综合变量的构建问题.二阶因子模型（Second-order Latent Variable Model,SLVM）作为构建综合变量的模型基础,其测量模型和结构模型分别展示了可测变量与潜变量间、潜变量间的结构关系.偏最小二乘（Partial Least Square,PLS）作为构建综合变量的估计方法,不要求可测变量间相互独立,保证权重赋值的客观性.与简单线性相加相比,PLS-SLVM较难理解,运算较为复杂,但PLS-SLVM放宽了独立性假定,兼顾变量间真实的相关关系和结构状态,提高了综合变量的分类准确性,为企业管理与绩效评价等方面提供方法学指导.
关键词：综合变量构建方法；二阶因子模型；偏最小二乘估计；简单线性相加
一、 引言
综合变量构建方法需要满足全面性、目的性、可比性、层次性、科学性等基本原则.综合变量必须反映综合评价问题的各个方面,必须紧紧围绕综合评价目的展开,保证研究结论的确反映了评价意图,必须保证对每个研究对象的公平性和可比性,不能有倾向性的侧重某些研究对象.综合变量的构建过程必须关注综合评价指标体系的层次性和结构性.这种层次性和结构性一方面体现在综合变量架构的设计上,另一方面则体现在不同指标间关系的明确量化.综合变量构建过程的层次性和结构性必须以综合变量构建方法的科学性为前提.从元素到结构,从计算内容到计算方法都必须科学、合理、准确.科学的综合变量构建方法一定是客观的、严谨的,是经得起推敲的.从真实数据出发,有效避免人为干预,严格把握构建方法的适用条件,保证分析结果和研究结论的客观性和严谨性.
简单线性相加作为一种简单易懂、方便操作的综合变量构建方法.它要求所有条目间、不同条目所属方面间均相互独立,一般默认等权或人为赋权.这种强假设条件和主观的赋权方式直接影响研究结论.本文提出的PLS-SLVM可以改进这些方面的不足,完成综合变量的构建.
二、 PLS-SLVM的提出
1. 提出依据.目前,国内外常用的综合变量构建方法不少于几十种.尽管各种方法在原理、适用范围、优劣点方面有所不同,但大体上可以分为两类：一类是主观赋权,即采用综合咨询评分的定性方法确定权重,比如简单线性相加、层次分析法、综合指数法等.另一类是客观赋权,即根据各指标间的数值关系确定权重,比如主成分分析、因子分析等等.这些常用的综合变量构建方法存在一些共性的特点.主观赋权法普遍具备简单易懂、清晰明了、方便操作的特点,客观赋权法则有效规避了主观赋权法在权重确定方面不够客观的缺陷,利用数据信息构建各指标变量间的层次关系和相互关联.此外,不同的综合变量构建方法都存在着不同的局限性.层次分析法的评价结果因判断矩阵的不同而异,而且利用九级分制对指标的两两比较很容易出现矛盾,综合指数法较难确定比较标准,而且评价结果对比较标准过于依赖.而主成分分析法在主要主成分的涵义和个数的确定方面都存在一些质疑.涵义界定的是否清楚直接关系到对结果的解释清晰度和评价可信度.而根据方差贡献率选择的主要主成分毕竟不能代表全部数据信息,尤其在主成分是无序变量时,主成分综合评价函数会导致错误的结论.相比之下,虽然因子分析同样利用了降维的思想,但是因子分析需要满足因子间不相关的假设条件,通过坐标轴不同程度的旋转会得到不同的因子,而且因子载荷有时为负值,不易解释.显然,如果用因子分析寻找变量间的潜在结构,构造综合变量存在一定的问题.
简单线性相加作为综合变量的构建方法之一,主要存在以下两个方面的不足：
第一,简单线性相加假定所有条目间、不同条目所属方面间均相互独立.在实际应用中,某几个条目间可能存在独立关系,但所有条目间相互独立很难成立.试想,如果真实世界中所有条目间相互独立,则统计学中讨论变量间相关关系和因果关系的方法将无法使用,数据挖掘和机器学习的许多方法将失去研究基础.不同条目所属方面的独立性假定,削弱了综合变量本身可能存在的结构形态.不同方面间可能存在着一定的相关关系,这种相关性通过综合变量可以得到进一步的解释,表现为共同受到的潜在因素的影响.
第二,简单线性相加采用默认等权或主观赋权法,加入人为干预,不够客观.主观赋权因人而异,不同的专家给出不同的权重.主观赋权没有考虑不同人群的特征,不同的人群可能有相同的权重.这种主观而“普适”的权重赋值方式直接影响综合变量的研究结论和评价效果.赋权方式应该是基于客观数据的,是兼顾人群特征的,是参与数值计算过程始终的.尤其在挖掘和探索综合变量不同方面间结构关系,通过先验信息决定权重削弱了对实际数据的提取和利用.
真实世界的可测变量间往往不相互独立.综合变量的构建需要真实反映综合变量的内涵与逻辑结构,有效避免简单线性相加等主观赋权法对非客观数据因素的依赖性.相比之下,PLS-SLVM从真实数据出发,不要求所有条目间相互独立,揭示条目间实际存在的相关关系和结构形态.选择客观的权重赋值方式,有效避免人为干预,经过权重和得分的相互作用和反复调整,完成综合变量的所有数值计算工作.PLS-SLVM的提出,突破了简单线性相加的局限,提供了一种新的综合变量的构建方法.
2. SLVM.作为综合变量构建方法的模型基础,SLVM根据变量是否可以直接观测,将模型中的变量分为可测变量和潜变量.SLVM的提出将变量是否可以直接观测这一属性和变量间的结构清晰的展示出来.一阶因子表示的是可测变量共同反映的某个方面,二阶因子是一阶因子的综合体现,反映的是一阶因子共同受到的影响因素.比如,在评价企业家领导力、企业战略绩效、企业资本等问题时,二阶因子可以作为综合变量,反映这些评价课题不同方面共同收到的影响因素.SLVM的表达形式如下：
总结:本文是一篇关于变量论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
参考文献：
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