第三節(jié) 數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)處理

一 數(shù)據(jù)來源及處理

本報告絕大部分四級指標(biāo)直接從統(tǒng)計(jì)資料中獲得，少部分四級指標(biāo)在原始統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上經(jīng)簡單數(shù)學(xué)運(yùn)算得到。

為了避免指標(biāo)屬性的不統(tǒng)一給因子分析帶來誤差，對本報告所有指標(biāo)進(jìn)行同向化和標(biāo)準(zhǔn)化處理。

同向化為了排除指標(biāo)方向不同所帶來的誤差，實(shí)證分析時統(tǒng)一采取正向指標(biāo)，對于負(fù)向指標(biāo)需要進(jìn)行正向化處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理的意義在于可以解決不同數(shù)量級別的數(shù)據(jù)的不可比問題，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理，原始數(shù)據(jù)均轉(zhuǎn)換為無量綱化指標(biāo)測評值，即各指標(biāo)都處于同一個數(shù)量級別上，可以進(jìn)行綜合測評分析。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法有很多，本文主要采用“隨機(jī)變量標(biāo)準(zhǔn)化”，這種標(biāo)準(zhǔn)化方法是對原始數(shù)據(jù)的非線性變換，使結(jié)果服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)，“新數(shù)據(jù) =（原數(shù)據(jù) -樣本均值）/樣本標(biāo)準(zhǔn)差”。

二 多指標(biāo)綜合評價方法的選擇

金融發(fā)展指數(shù)評價體系下有多個指標(biāo)，為了更全面地體現(xiàn)各指標(biāo)對金融發(fā)展指數(shù)的影響，本報告將采取多指標(biāo)綜合評價法對其進(jìn)行分析。多指標(biāo)綜合評價方法可以分為兩類：一類是主觀賦權(quán)法，專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行主觀判斷，衡量各指標(biāo)的相對重要性，得到指標(biāo)權(quán)重，然后再對指標(biāo)進(jìn)行綜合評估；另一類是客觀賦權(quán)法，根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)提供的信息量的大小和指標(biāo)間的相關(guān)性來確定權(quán)重，進(jìn)行綜合評價。

影響金融發(fā)展的因素錯綜復(fù)雜，很難確定這些因素的影響孰輕孰重。如果在保證研究的客觀性以及研究結(jié)果的說服力的情況下，通過分析數(shù)據(jù)特征，從眾多因素中找出少數(shù)幾個影響金融發(fā)展的關(guān)鍵因素，將大大有利于金融發(fā)展指數(shù)研究的簡化。因此，經(jīng)過綜合比較，本報告最終選擇了因子分析方法作為衡量金融發(fā)展指數(shù)的方法。

因子分析的目的是用幾個不可觀測的隱變量來解釋原始變量之間的相關(guān)關(guān)系。它是主成分分析的推廣和發(fā)展。降維是它的核心思想。因子分析方法的具體步驟為：首先，將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換，求相關(guān)矩陣或協(xié)方差矩陣R的特征值和特征向量；隨后建立因子模型并估計(jì)有關(guān)參數(shù)，來確定因子貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率；最后，變換因子載荷矩陣，構(gòu)造綜合評價模型，最終計(jì)算出總得分值。