日前，影响因素分析用什么模型的话题受人关注，并且与之相关的影响因素分析用什么模型表示同样热度很高。今天，康晓百科便跟大家说一说这方面的相关话题。

影响因素分析用什么模型(影响因素分析用什么模型表示)

导读目录：

杜邦分析法五因素模型是什么？

五因素杜邦模型是： 权益报酬率=净利润/税前利润*税前利润/息税前利润*息税前利润/销售收入*销售收入/总资产*总资产/所有者权益n。 五因素杜邦模型再具体分解:

1、权益报酬率=(1-利息负担率)* (1-税收负担率)*销售报酬率*资产周转率*权益乘数。

2、税收负担率=所得税额/税前利润。

3、利息负担率=利息额/息税前利润。

4、销售报酬率=息税前利润/销售收入。

5、资产周转率=销售收入/资产总额。

6、权益乘数=资产总额/所有者权益总额。

请问，因子与因素的区别？

因子分析与主成分分析的异同点:

都对原始数据进行标准化处理;都消除了原始指标的相关性对综合评价所造成的信息重复的影响;构造综合评价时所涉及的权数具有客观性;在信息损失不大的前提下，减少了评价工作量

公共因子比主成分更容易被解释;因子分析的评价结果没有主成分分析准确;因子分析比主成分分析的计算工作量大

主成分分析仅仅是变量变换，而因子分析需要构造因子模型。

主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量，即主成分；

因子分析：潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量。

因素分析和因子分析的区别？

因子分析法与主成分分析法都属于因素分析法，都基于统计分析方法，但两者有较大的区别：主成分分析是通过坐标变换提取主成分，也就是将一组具有相关性的变量变换为一组独立的变量，将主成分表示为原始观察变量的线性组合；而因子分析法是要构造因子模型，将原始观察变量分解为因子的线性组合。

pest和五力模型的区别？

1、分析对象不同

Pestel分析和五力模型同属于市场营销外部环境分析；PEST用于分析企业外部总体环境宏观环境的机会与威胁。宏观环境：是指间接或潜在地对企业产生影响的要素之和，宏观环境的影响具有深远，不可预测的特点。Pest分析是企业与环境分析的基础工具。

五力模型又叫行业环境分析，行业环境是直接影响企业生产经营的各要素之和是对企业市场内部进行分析，五力模型把影响竞争，决定独占强度的因素归结为五种力量，确定竞争的来源，这五种因素决定了市场理论的水平。

2作用不同：

Pest分析能有效的了解市场的衰退和成长，企业所处的情况，和运营 的方向，PEST分析的运用领域： 公司战略规划、市场规划、产品经营发展、研究报告撰写，对于企业来说，启动营销程序之前必须考虑公司的市场环境，这一点很重要。事实上，市场环境分析应该是一项长期的工程，并对营销计划产生全方位的影响，分析为长期战略的制定提供依据。波特五力模型（用于竞争战略的分析）的作用是能有效的分析市场的竞争环境，预测企业发展趋势，可以有效的分析客户的竞争环境制定竞争策略。

企业基于生存才能谈发展，公司的发展战略离不开宏观环境，pest分析能从各方面把握宏观环境的变化及趋势，对机会加以利用，避开威胁，但外部环境不只有宏观环境，还有产业环境，由于pest分析的对象是宏观环境，企业决策不光要考虑宏观环境，还需考虑市场内的竞争环境，故在制定策略时，往往会把pest分析和五力模型结合使用

dea模型结果怎么看？

效率评价模型如果是效率为1则表示完全有效（如果小于1 或者大于1，取决于模型设定，表示有效率损失），有些paper后面做tobit是用回归分析哪些因素影响效率值，用tobit模型其实是有问题的（tobit的截尾分布实际上是用于截断点之后观测不到但是可观存在造成的误差，参考个人的工资水平在市场更低工资处截断，保留工资低于更低工资的人选择homework，但是这里的截断却是客观上没有比100%有效更高效的情况），我在审稿的时候遇到用tobit大概率会直接recommend reject。

DEA后面一般可以直接用OLS，或者用boostrap做断点调整

财务管理: 从债券估价的基本模型分析影响债券价值的因素有哪些？

债券估价的基本模型即是将每期偿付的利息和本金折现求和。因此影响债券价值的因素包括：票面价值，票面利率，还款期限，折现率，以及还款方式。

其中在其他条件相同的前提之下，与价值同方向变动的是前三项；折现率与价值反向变动，即折现率越高价值越低；从还款方式来看，前期还款额高的债券价值高。

因子分析法的优缺点？

它的优缺点是相对主成分分析法而言的

　　因子分析法与主成分分析法都属于因素分析法，都基于统计分析方法，但两者有较大的区别：主成分分析是通过坐标变换提取主成分，也就是将一组具有相关性的变量变换为一组独立的变量，将主成分表示为原始观察变量的线性组合；而因子分析法是要构造因子模型，将原始观察变量分解为因子的线性组合。通过对上述内容的学习，可以看出因子分析法和主成分分析法的主要区别为：

　　(1)主成分分析是将主要成分表示为原始观察变量的线性组合，而因子分析是将原始观察变量表示为新因子的线性组合，原始观察变量在两种情况下所处的位置不同。

　　(2)主成分分析中，新变量Z的坐标维数j(或主成分的维数)与原始变量维数相同，它只是将一组具有相关性的变量通过正交变换转换成一组维数相同的独立变量，再按总方差误差的允许值大小，来选定q个(q<p)主成分；而因子分析法是要构造一个模型，将问题的为数众多的变量减少为几个新因子，新因子变量数m小于原始变量数P，从而构造成一个结构简单的模型。可以认为，因子分析法是主成分分析法的发展。

　　(3)主成分分析中，经正交变换的变量系数是相关矩阵R的特征向量的相应元素；而因子分析模型的变量系数取自因子负荷量，即。因子负荷量矩阵A与相关矩阵R满足以下关系：

　　其中，U为R的特征向量。

　　在考虑有残余项ε时，可设包含εi的矩阵ρ为误差项，则有R ? AAT = ρ。

　　在因子分析中，残余项应只在ρ的对角元素项中，因特殊项只属于原变量项，因此，的选择应以ρ的非对角元素的方差最小为原则。而在主成分分析中，选择原则是使舍弃成分所对应的方差项累积值不超过规定值，或者说被舍弃项各对角要素的自乘和为最小，这两者是不通的。

结构化方程模型和因子分析的关系？

结构方程模型包括：测量模型和结构模型。验证性因子分析是结构方程的一部分，验证性因子分析测试一个因子与相对应的测度项之间的关系是否符合研究者所设计的理论关系。验证性因子分析往往通过结构方程建模来测试。

结构方程模型包括：测量模型和结构模型。验证性因子分析是结构方程的一部分，验证性因子分析测试一个因子与相对应的测度项之间的关系是否符合研究者所设计的理论关系。验证性因子分析往往通过结构方程建模来测试。

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