基于PCA方法的科技金融结合度评价研究

发布时间：2022-04-27 23:05

　　运用PCA方法对科技金融结合度进行因子分析,以完成对科技金融结合度的界定。建立科技金融结合度综合评价模型,并以安徽省各地市的科技金融结合度进行实证评价,得出安徽各地市的科技金融结合度的排序。 

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
1 安徽科技金融结合度的影响要素界定
2 安徽科技金融结合度测量模型
    2.1 安徽科技金融结合度测量方法
    2.2 安徽科技金融结合度计算步骤
        (1) Step1。
        (2)Step2。
        (3)Step3。
        (4)Step4。
3 安徽科技金融结合度的算例
4 结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]因子分析综合评价研究综述[J]. 刘照德,詹秋泉,田国梁.  统计与决策. 2019(19)
[2]河北省科技竞争力评价研究——基于主成分分析[J]. 魏厦.  调研世界. 2019(06)
[3]加权主成分距离聚类分析法及其应用[J]. 吕岩威,楼贤骏,李平.  统计与决策. 2018(15)
[4]主成分综合评价法的误区识别及其改进[J]. 叶明确,杨亚娟.  数量经济技术经济研究. 2016(10)
[5]我国科技统计研究的回顾与展望[J]. 章刚勇,阮陆宁,高燕.  统计与决策. 2010(09)
[6]金融促进科技创新政策和制度分析[J]. 黄国平,孔欣欣.  中国软科学. 2009(02)
[7]开发性金融理论发展与实践创新研究——从解决企业融资瓶颈的角度[J]. 李坤,孙亮.  北方经贸. 2007(10)



本文编号：3649320