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摘要
针对现有因子分析及相关分析两种方法在指标筛选与赋权方面有待完善之处,提出一种基于信息贡献率的评价指标筛选与赋权方法。该方法首先利用因子方差贡献率和因子载荷构建评价指标的信息贡献率,以此反映该指标解释原始指标集全部信息的比例,然后在现有相关分析法中引入病态指数测度指标集的信息重叠水平,进而实现评价指标的系统筛选与赋权。本研究认为评价指标的信息贡献率越大,其解释原始指标集信息的比例越大,因此该指标越应予以保留,其权重亦应越大。此外,研究亦发现因子分析法易误删信息解释能力强的指标,相关分析法筛选指标易不充分,而本文方法解决了这些问题。
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单位金融学院; 南京财经大学
