基于主成分分析法的特色小镇概念股上市公司的信用风险研究张竞超张小燕朱佳佳：特色小镇的产业化开展与特色小镇概念股上市公司的投资经营息息相关，上市公司的信用风险关系到我国股票市场的健康稳定开展，以及我国经济体制改革的顺利进行和经济稳步开展。本文通过构建特色小镇概念上市公司的信用风险评价体系，选取沪深10家概念股2023年财务指标利用主成分分析法和Matlab软件对其上市公司进行信用风险评价，并针对公司财务和运营方面提出建议对信用风险做出合理管控。关键词：特色小镇概念股;主成分分析;Matlab;信用风险2023年3月到现在，我国已经推出了多项的政策支持推进特色小镇建设，政策面上从最早的规划引导到已经推进到政府工作方案层面，显然特色小镇建设是正在稳步的提速中。中央层面将特色小镇建设与新型城镇化、扶贫战略挂钩，并且给予了重大的金融优惠政策，其中包括为特色小镇提供低息、长期金融支持，以及建立绿色信贷通道等。随之而来的就是基于特色小镇而开展的概念股，概念股上市公司风险主要为政策风险、财务风险和信用风险。信用风险评估开展至今已有百年历史，人们对其研究出许多度量模型，例如KMV模型、Logistic模型、CreditMetrics模型、灰色关联模型等。本文选取主成分分析法，构建评价指标体系进行我国特色小镇概念股上市公司信用风险分析。一、主成分分析法〔PCA〕的根本原理主成分分析法是一种较为客观的多指标评价方法，是考察多个变量间相关性的一种多元统计分析方法，它是研究如何通过少数几个主成分〔即原始数据的线性组合〕来解释多变量的方差—协方差结构。信用风险作为一个多变量问题，变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂，我们希望在进行定量分析的过程中涉及的变量较少，得到的信息量较多。主成分分析正是适应这一要求产生的。其简要数学过程如下：设估计样本组概念股上市公司为n家，原始数据矩阵X：〔1〕对X进行标准化处理;〔2〕计算相关系数矩阵R，并求出其特征值λ与特征向量α;〔3〕根据特征值计算累积奉献率，给出恰当的主成分个数;〔4〕计算所选出的k个主成分的得分。将原始数据的中心化值代入前k个主成分的表达式，分别计算出各单位k个主成分的得分，并按得分值的大小排队。二、實证研究〔一〕特色小镇概念股上市公司信用风险评价指标体系目前，对特色小镇概念股上市公司信用风险评价指标体系尚无统一标准，本研究结合特色小镇开展状况，及相关企业金融和实业支持情况，构建了符合特色小镇概念股...
