偏最小二乘—二阶因子模型在综合变量构建问题的研究

• 作者: 易丹辉 程豪
• 来源期刊: 现代管理科学
• 关键词: 综合变量构建方法 二阶因子模型 偏最小二乘估计 简单线性相加
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 名家观察
• 页码范围: 18-20
• 页数: 3页
• 字数: 5195字
• 语种: 中文

摘要

为了突破独立性假定和主观赋权的局限,兼顾真实数据的结构特征,文章提出偏最小二乘—二阶因子模型(Par-tial Least Square Second-order Latent Variable Model,PLS-SLVM),解决综合变量的构建问题.二阶因子模型(Sec-ond-order Latent Variable Model,SLVM)作为构建综合变量的模型基础,其测量模型和结构模型分别展示了可测变量与潜变量间、潜变量间的结构关系.偏最小二乘(Partial Least Square,PLS)作为构建综合变量的估计方法,不要求可测变量间相互独立,保证权重赋值的客观性.与简单线性相加相比,PLS-SLVM较难理解,运算较为复杂,但PLS-SLVM放宽了独立性假定,兼顾变量间真实的相关关系和结构状态,提高了综合变量的分类准确性,为企业管理与绩效评价等方面提供方法学指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易丹辉	中国人民大学统计学院	109	1481	20.0	35.0
2	程豪	中国人民大学统计学院	16	175	7.0	13.0