本文以新能源汽車行業(yè)15家上市公司為研究對(duì)象,利用2016-2018年面板數(shù)據(jù),選取29個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),以指標(biāo)為數(shù)據(jù)點(diǎn)、公司數(shù)據(jù)為維度構(gòu)建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集。基于PCA和MDS兩次降維并利用DBSCAN進(jìn)行聚類,以聚類結(jié)果為劃分建立評(píng)價(jià)體系,通過熵權(quán)法計(jì)算最終得分,在此基礎(chǔ)上利用Topsis法計(jì)算各公司最優(yōu)解貼近度并進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析,最后針對(duì)我國(guó)新能源汽車行業(yè)上市公司的發(fā)展提出建議。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)管理信息化. 2020年16期

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引 言
1 我國(guó)新能源汽車行業(yè)上市公司業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)主要研究方法
    1.1 主成分分析降維（PCA）
    1.2 多維尺度放縮降維（MDS）
    1.3 空間密度聚類（DBSCAN）
    1.4 Topsis法
2 基于新能源上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)生成評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
    2.1 樣本、數(shù)據(jù)采集
    2.2 指標(biāo)正向化、計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)化處理
    2.3 基于主成分分析進(jìn)行降維處理
    2.4 基于多維尺度放縮進(jìn)行降維處理
    2.5 基于DBSCAN聚類
3 依據(jù)指標(biāo)體系計(jì)算得分
    3.1 熵權(quán)法計(jì)算簇內(nèi)加權(quán)數(shù)據(jù)
    3.2 熵權(quán)法計(jì)算簇間權(quán)重
    3.3 計(jì)算公司總得分
    3.4 Topsis綜合評(píng)價(jià)
4 結(jié)論與建議
    4.1 結(jié) 論
    4.2 建 議


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2940747