【導(dǎo)讀】本文擬通過因子分析對(duì)14家上市銀行的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行分析,研究各個(gè)銀行的盈利能力。誤差,其中銀行名稱后面有“中”子代表該銀行數(shù)據(jù)為2020-9-30號(hào)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)是因子分析的前提,確認(rèn)待分。數(shù)的一個(gè)指標(biāo),KMO值越接近1,則越適合作因子分析,KMO越小,越不適合作因子分析。取樣足夠度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。很明顯可以看出,KMO的值只有,不能滿足檢驗(yàn)的經(jīng)驗(yàn)性標(biāo)準(zhǔn)。中個(gè)別變量與其他變量之間相關(guān)性非常小,應(yīng)該去掉。碎石圖的橫坐標(biāo)表示因子,縱坐標(biāo)為特征根,根據(jù)特征根>1的原則只可提取2個(gè)公因子。而由下表可以看出,2個(gè)公因子總共解釋的方差為總方差的%。a.分析協(xié)方差矩陣時(shí),初始特征值在整個(gè)原始解和重標(biāo)刻度解中均相同。與各因素之間的系數(shù)矩陣。0,因此能夠更好的判斷各個(gè)因素解釋于哪個(gè)公因子。率分別為%和%,因此設(shè)Z=*Factor1+*Factor2便是綜合得分,a.旋轉(zhuǎn)在3次迭代后收斂。