本文關(guān)鍵詞：基于主成分分析法和熵值法的我國指數(shù)基金綜合評價，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

表3 Total Variance Explained

由表3可知:按照主成分對應(yīng)的特征值大于1的準則，提取前3個主成分，且這三個主成分包含原始數(shù)據(jù)的信息總量達到94.375%，因此選這三個主成分進行分析。分析得到初始因子荷載矩陣表（表4），并根據(jù)表4中的數(shù)據(jù)除以主成分相應(yīng)的特征值開平方根得到他們的特征向量（表5），即得到三個主成分表達式中每個指標所對應(yīng)的系數(shù)。

表5 特征向量表

由表4可知:內(nèi)部收益率IRR，投資回收期PP，投資突破率在第一主成分上有較高載荷，說明第一主成分由此三個指標所決定，并且基本反映了這三個指標的信息；開發(fā)失敗率，風(fēng)險率在第二主成分上有較高載荷，說明第二主成分由此兩個指標所決定，且基本反映了這兩個指標的信息；凈現(xiàn)值NPV在第三主成分上有較高載荷，說明第三主成分由NPV決定且反映此指標的信息。因此，提取這三個主成分就可以綜合反映全部指標的信息。

根據(jù)表5的數(shù)據(jù)和公式（3）求得主成分F1,F2,F3的表達式為：

F1=-0.25ZX1+0.55ZX2+0.52ZX3+0.27ZX4-0.42ZX5-0.34ZX6F2=-0.33ZX1-0.17ZX2+0.09ZX3+0.66ZX4-0.02ZX5+0.64ZX6F3=0.73ZX1-0.15ZX2-0.11ZX3+0.30ZX4-0.59ZX5+0.02ZX6

根據(jù)上述三個主成分表達式及表2中的標準化數(shù)據(jù)求出新的綜合指標（F1,F2,F3）及各方案在新的綜合指標中的相應(yīng)數(shù)據(jù)，如表6。

表6 新的綜合指標及數(shù)據(jù)

3.2 熵值法確定客觀權(quán)重

由表6可知共有5個方案，3個指標，形成指標數(shù)據(jù)矩陣為X??xij?,為計算方便，將

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新的綜合指標（F1,F2,F3）設(shè)為（指標1，指標2，，指標3）。

根據(jù)表6的數(shù)據(jù)與公式（4）對指標進行標準化及非負化處理得到表7，利用將數(shù)據(jù)向右平移兩個單位進行非負化處理。

表7 數(shù)據(jù)處理結(jié)果

根據(jù)表7中數(shù)據(jù)，利用公式（5）與（6）進行計算，計算結(jié)果如表8所示：

根據(jù)表7、表8數(shù)據(jù)及公式（7）計算這5個項目投資方案A1,A2,A3,A4

,A5的綜合評價值，即客觀權(quán)重，并進行排序，得到表9。

根據(jù)表9的計算結(jié)果可知：5個投資方案的優(yōu)先次序為：A3＞A4＞A2＞A5＞A1，從而對各投資方案進行決策，即方案3為最優(yōu)方案。

4 結(jié)論

本文通過利用主成分分析法和熵值法相結(jié)合對房地產(chǎn)項目投資方案進行綜合評價，提出了一種定性與定量相結(jié)合的多目標決策方法，有其獨特的優(yōu)勢，并通過實例加以證明，可以得到以下幾點結(jié)論：

（1）本文選取了主成分分析法與熵值法相結(jié)合的多目標決策方法，避免了傳統(tǒng)投資決策方法的缺陷，具有一定的可操作性（SPSS13.0軟件），解決了房地產(chǎn)投資決策的主觀性問題，使得決策過程更具科學(xué)性，豐富和完善了現(xiàn)有的房地產(chǎn)投資決策方法。

（2）通過房地產(chǎn)項目投資方案實例驗證，本文所提出的多目標決策方法合理有效，有助于決策者從復(fù)雜的評價指標體系轉(zhuǎn)為綜合的新指標，進而實現(xiàn)了新指標的熵確定的客觀權(quán)重，避免因綜合權(quán)重的計算偏差而導(dǎo)致決策的失誤。

（3）本文將這兩種方法結(jié)合起來運用到房地產(chǎn)投資決策中，不僅為房地產(chǎn)投資決策方法的補充和改進提供了理論依據(jù)，也為房地產(chǎn)企業(yè)的投資決策提供了新的思維方法，對房地產(chǎn)企業(yè)的投資決策具有一定的實際應(yīng)用價值和指導(dǎo)意義。

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