结构方程法在大数据上市公司绩效评价中的优势分析

发布时间：2020-11-03 19:06

　　 全面、客观及合理地评价大数据上市公司绩效具有非常重要的意义。文章选取了中国2017年158家大数据上市公司的相关财务数据,构建了绩效评价体系。通过对结构方程法、熵权法和变异系数法分析比较,结果发现结构方程法与其他评价方法的评价结果趋向一致,其评价结果准确度最高且评价方法自身优势特征稳定。
【部分图文】：

文章运用amos21.0软件对2017年大数据上市公司的相关数据进行分析，得到图1与表2。图1是在达到了一阶验证性分析的假设模型与样本数据适配标准和公司绩效评价体系相关理论基础上(1)，构建了中国上市公司绩效评价体系，该体系有两个变量指标和两个以上变量指标组成。由图1可知：首先，各误差方差很小且未出现负值，因素负荷量均大于0.50，用于计算各级指标权重的因素负荷量或者回归系数均为正数，表明模型基本适配度良好；其次，通过表2可以发现，各回归系数的P值均小于0.05,C.R.值均大于1.96，说明各回归系数均达显著；最后，图1显示，卡方值为52.23，显著性概率值P为0.112大于0.05，未达到0.05显著水平，RMSEA为0.072小于0.080,GFI值为0.914大于0.900,AGFI值为0.935大于0.900，表明整体模型适配度佳，也即假设模型能很好地适配样本数据。因此，这一切表明结构方程法可以用来很好地分析评价中国上市公司绩效。因此，通过图1中各级回归值计算出相应指标的权重，详见表1。而表1中另外两种评价方法即熵权法与变异系数法的各级权重数据，分别是按照相应方法的计算过程得到，因为熵权法与变异系数法权重计算不是本文重点，文章只重点关注各种评价方法的评价结果特征之间的比较，因此就省略其计算过程。
【参考文献】

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本文编号：2868982