主成分毕业论文

摘要一般包括以下几部分：1、研究背景和意义；2、全文的总体思路概括；3、主要研究成果（分条叙述，是重点，清晰告诉别人你都研究出什么来了）；4、创新之处（也很重要，言简意赅，你与别人研究的不同之处，证明你不是抄袭）；5、关键词引言：一般在正文第一部分，1、研究背景和意义；2、国内外研究现状，3、研究思路和研究方法。简言之，你的研究课题是干吗用的，别人都研究了啥，你是怎么研究的附：本人论文摘要摘 要在经济增长过程中，要素投入发挥着基础性作用，可以说，山东省经济增长与要素投入之间存在紧密联系。本文通过研究山东省经济增长过程中要素投入状况，总结出山东省经济增长的真正原因，为今后经济的发展提出了科学建议，这对于山东省转变经济增长方式，选择合理的要素投入组合，利用有限的资源实现经济最大限度的增长，从而实现经济可持续发展，具有重要的现实意义。本文以经济增长过程中的要素投入为研究对象，首先以新经济增长理论和新制度经济学的有关理论为基础，总结概括出影响经济增长的各种要素投入；然后，根据柯布-道格拉斯生产函数的一般形式，结合经济理论对其作出改进，得到区域要素投入经济增长模型；再根据所作区域要素投入经济增长模型，利用近年来山东省要素投入的相关数据建模并进行参数估计，同时对各要素投入贡献进行测算；最后根据测算结果得出结论，归纳出山东省经济增长的原因，明确经济增长存在的问题，并给出加快山东省经济增长的合理化建议。主要研究成果是：1.根据经济学相关理论和微积分有关知识，建立了山东省要素投入的经济增长模型，该模型包含了劳动投入、物质资本投入、外资投入、人力资本投入、制度因素五个要素，要素的选择既结合了经济学基本理论，又考虑到了山东省的实际，能够较为真实的反映山东省经济增长的实际。2.运用统计学方法估计出模型的参数，即各种要素的产出弹性，并计算出各要素对经济增长的贡献率。根据测算结果，（1）山东省经济增长属于资本推动型，物质资本对经济增长的贡献率近年来有增大的趋势。虽然物质资本投入的贡献率较大，但其产出弹性却相对较小，只有0.3662，这表明山东省物质资本投入对经济增长的贡献是靠大投入来实现的，物质资本的产出效率并不高；（2）山东省劳动投入的贡献率有所降低。在改革开放初期，山东省经济增长还主要依靠劳动投入，在以后的经济增长过程中，劳动投入的贡献呈现逐年下降的趋势，由初期的24.96%降为“十五”期间的10.52%；（3）外资投入尚未发挥应有作用。外资投入的产出弹性为0.0376，在所考虑的几个要素中是弹性最小的一个。外资投入的增长率是较大的，在我们所考虑的几个阶段中，外资投入的增长率除了在1997-2000年间小于物质资本的增长率以外，在其他年份均处于首位，在1991-1997年之间还达到了40.42%的高增长率。但是由于外资投入的产出弹性较小，外资投入的贡献始终不大；（4）人力资本投入的贡献率与它的弹性系数并不相称。人力资本的产出弹性在几个要素中仅次于劳动投入，但最后计算出的贡献率却往往比较小。仔细研究不难发现，多年来山东省人力资本投入的增速比较缓慢，从而造成人力资本的贡献率较小；（5）制度因素的产出弹性为0.7761，仅次于劳动投入和人力资本投入的产出弹性，而且制度因素的贡献率一直比较稳定，在改革开放初期对经济增长贡献较大，1998-2000年间贡献较小，其余时间一直稳定在10%左右。3.针对统计分析的结果，总结山东省经济增长的特点，并从实际出发提出可行的对策建议：逐步转变过度依赖资本投入的经济增长模式，改善资本投入结构；重视人力资源开发，提高劳动者素质，解决好农村剩余劳动力转移；充分利用外资对经济增长的贡献，合理引导外资流向，调整引用外资结构，加强对外资的监管；抓住制度创新的有利时机，深化改革，完善市场机制；重视技术进步，加快技术创新。本文的创新之处在于：（1）对柯布-道格拉斯生产函数进行了适当的改进，在基本的劳动和资本投入之外，结合各种经济理论和山东省实际，加入人力资本投入、外资投入、制度因素等变量，更加全面的考虑到各种要素投入对山东省经济增长的影响；（2）在估计模型参数时运用了主成分分析方法和岭回归估计，考虑到变量之间的多重共线性，以放弃最小二乘法的无偏性，放弃部分精确度为代价来寻求效果稍差但更符合实际的回归过程。关键词：经济增长 要素投入 柯布-道格拉斯生产函数 要素贡献

近年来,随着我国国民经济的持续增长,人们出门旅行以及新增的商务旅客大幅度增加.居民消费结构的全面升级,使得居民（略）通的费用相应的增长,居民支付能力的逐渐增强,也使得综合交通运输结构进一步升级,而民航运输作为中长距离运输中最好的运输方式,也得到了更大的发展空间.同时,（略）市场的逐渐扩大对我国航空运输业的发展也起到了很大的推动作用.这些对于国内的航空企业而言都是一个巨大的发展机遇.然而在巨大的机遇面前,行业竞争也日（略）2005年国家打破了我国民营航空传统的垄断局面后,各种民营资本航空便纷纷在国内落地开花,虽然其规模尚小,但是其灵活的反应机制和决策机制已经对传统的航空企业造成了较大的威胁.一些实力较小的地方性航空企业通过股权转移的方式或者被国有航空企业间接控股,或者转而成为民营航空企（略）,国外实力雄厚的航空企业的不断进入也在加速国内航空业的整合. 由于我国国内的航空企业长期处于国家垄断政策的保护下,所以较少的参与市场竞争,这就（略）空企业具有较少的市场竞争意识,在未来充满机遇与挑战的我国航空运输市场上,国内的各航空企业只有对影响其竞争力的关键因素进行研究,从而... In resent years, with the nation（omitted） gradual growth, the number of traveling and business is rising rapidly. The development of the consum（omitted）ern makes the transportation structure promote. That also makes the civil air-transportation develop correspon（omitted） best way of transportation in long distance. At the same（omitted） gradual expansion of domestic traveling market helps our air-transportation industry pro（omitted）these are a huge opportunity to the air-transportation. However, t... 目录:摘要 第3-7页 Abstract 第7-8页 1. 绪论 第12-15页 ·研究对象和研究背景 第12页 ·研究意义和目的 第12-13页 ·研究方法和篇章结构 第13-15页 2. 相关文献综述 第15-26页 ·企业竞争力的界定 第15-19页 ·福利经济学角度 第15-16页 ·相对能力角度 第16页 ·商业化能力角度 第16-17页 ·持续能力角度 第17页 ·综合能力角度 第17-18页 ·内部能力角度 第18页 ·盈利能力角度 第18-19页 ·企业竞争力的理论 第19-23页 ·基于环境的企业竞争力理论 第19-20页 ·基于资源的企业竞争力理论 第20-21页 ·基于能力的企业竞争力理论 第21-23页 ·企业竞争力的评价研究 第23-26页 ·国外企业竞争力评价研究 第23-24页 ·国内企业竞争力评价研究 第24-26页 3. 航空企业竞争力评价指标体系设计 第26-40页 ·企业竞争力评价方法的选择 第26-29页 ·企业竞争力评价的主要方法 第26-28页 ·本文所采用的方法 第28-29页 ·航空企业竞争力评价的指标体系 第29-40页 ·国内外企业竞争力主要评价指标体系 第29-33页 ·航空企业竞争力评价指标确定的原则 第33-34页 ·航空企业竞争力评价指标体系 第34-40页 4. 我国民用航空企业现状分析 第40-52页 ·我国民用航空现状介绍 第40-47页 ·我国民用航空行业现状介绍 第40-41页 ·我国民用航空竞争环境现状分析 第41-43页 ·我国民用航空企业现状介绍 第43-47页 ·影响民用航空企业竞争力的因素分析 第47-52页 ·企业规模类 第47-48页 ·运营类 第48-49页 ·财务运作类 第49页 ·人力资源类 第49-51页 ·市场表现类 第51-52页 5. 实证结果与分析 第52-72页 ·主成分分析法 第52-55页 ·主成分分析法的原理 第52-53页 ·主成分分析法的步骤 第53-54页 ·主成分分析法的评价 第54-55页 ·航空企业竞争力评价模型的建立 第55-62页 ·模型的假设 第55-56页 ·数据的选取 第56页 ·提取主成分 第56-59页 ·主成分总体表达关系式 第59-61页 ·主成分分类表达关系式 第61-62页 ·民用航空企业竞争力评价的结果 第62-66页 ·总体竞争力得分 第62-64页 ·分类竞争力得分 第64-66页 ·民用航空企业竞争力评价结果的分析 第66-72页 ·中国国际航空股份有限公司 第66-68页 ·中国南方航空股份有限公司 第68-69页 ·中国东方航空股份有限公司 第69页 ·海南航空股份有限公司 第69-70页 ·上海航空股份有限公司 第70-72页 结束语 第72-73页 参考文献 第73-76页 附录 第76-85页 后记 第85-86页 致谢 第86-87页 在读期间科研成果目录 第87页 本篇文章来源于 :博新毕业论文网 原文链接：

你的邮箱发不进去，请换一个，这里发部分供你参考Principal component analysisPrincipal component analysis (PCA) is a mathematical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of uncorrelated variables called principal components. The number of principal components is less than or equal to the number of original variables. This transformation is defined in such a way that the first principal component has as high a variance as possible (that is, accounts for as much of the variability in the data as possible), and each succeeding component in turn has the highest variance possible under the constraint that it be orthogonal to (uncorrelated with) the preceding components. Principal components are guaranteed to be independent only if the data set is jointly normally distributed. PCA is sensitive to the relative scaling of the original variables. Depending on the field of application, it is also named the discrete Karhunen–Loève transform (KLT), the Hotelling transform or proper orthogonal decomposition (POD).PCA was invented in 1901 by Karl Pearson.[1] Now it is mostly used as a tool in exploratory data analysis and for making predictive models. PCA can be done by eigenvalue decomposition of a data covariance matrix or singular value decomposition of a data matrix, usually after mean centering the data for each attribute. The results of a PCA are usually discussed in terms of component scores (the transformed variable values corresponding to a particular case in the data) and loadings (the weight by which each standarized original variable should be multiplied to get the component score) (Shaw, 2003).PCA is the simplest of the true eigenvector-based multivariate analyses. Often, its operation can be thought of as revealing the internal structure of the data in a way which best explains the variance in the data. If a multivariate dataset is visualised as a set of coordinates in a high-dimensional data space (1 axis per variable), PCA can supply the user with a lower-dimensional picture, a "shadow" of this object when viewed from its (in some sense) most informative viewpoint. This is done by using only the first few principal components so that the dimensionality of the transformed data is reduced.PCA is closely related to factor analysis; indeed, some statistical packages (such as Stata) deliberately conflate the two techniques. True factor analysis makes different assumptions about the underlying structure and solves eigenvectors of a slightly different matrix.

第一，避免出现谦词、关联词、感叹词、疑问词等。第二，摘要属纯客观介绍，一般用第三人称。第三，本科毕业论文摘要一般不用分段。第四，摘要应避免和论文引言、结论部分重复。第五，摘要要结构严谨避免冗杂，用简洁话语表述即可，一般不用长句。