主成分分析法在物流成本对财务业绩影响中的应用

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翻新时间：2013-12-14

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主成分分析法在物流成本对财务业绩影响中的应用

［摘要］本文通过对物流成本的构成及其对企业财务业绩的重大影响和主成分分析法的基本原理、主成分分析法在物流成本中对企业财务业绩的影响等方面的阐述，提出了将主成分分析法应用于企业的物流成本的分析，希望寻找出一种可以进一步降低企业物流成本的方法。

［关键词］物流成本主成分分析法财务业绩

一、物流成本的构成

物流（Logistics）是指物品从供应向接收地的实体流动过程。根据实际需要，将运输、存储、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能实施有机结合。流通领域中的物流成本一般包括库存/运送成本、运输成本、发代方面的费用（货主费用）和管理费用，其中：库存/运送成本：利息、仓储、税收、折旧、残损、人力和保险费用；运输成本：货运成本（公路、铁路、水运、空运、管道）；货代方面的费用（货主费用）；管理费用：Ax（库存成本+运输成本，A为一常量，其取值范围视具体情况而定）。企业的物流成本由供应物流子系统、生产物流子系统、销售物流子系统和废弃物物流子系统中的显性成本（固定成本）和隐性成本（变动成本）构成。显性成本存在于运输、仓储、装卸、搬运、配送、流通加工和信息传递等具体的基础设施、设备资源和运作过程中，隐性成本存在于由于物流运作不畅导致的库存费用增加所形成的资金利息成本、库存资金占用的机会成本和市场反应慢的损失及管理不善造成的货物损失和损坏的成本。? 根据中国物流与采购联合会、中国物流信息中心的测算，如果踢除价格因素，2004年需要运输的实物量增长率约为20％，而实际完成的货运总量只增长了10.6%，供给与需求增幅之间存在9个百分点的差距，我国物流业存在巨大的发展潜力。

二、主成分分析法的基本原理

主成分分析法（principal components analysis）也称为主分量分析，是由Holtelling于1933年首先提出的。它是利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标的多元统计分析方法，是一种较为客观的多指标评价方法。该方法将多指标问题化为较少的新的指标既彼此互不相关，又能综合反映原来多个指标的信息，是原来多个指标的线性组合，综合后的新指标被称为原来指标的主成分。在评价过程中给出了指标包含的信息量的权数，它的评价分值主要依赖各指标间的相关性确定，有助于客观地反映样本间的现实关系。在确定主因子个数时以累计贡献率>=85%为界限，据此确定主因子的个数，此时，方差之和已经占全部方差的85％以上。具体计算步骤如下：（可通过SPSS软件完成）

1.样本数据标准化处理

因为所选的财务指标的量纲不完全一致，所以需要进行标准化处理，即将各种不同度量的指标转化为同度量的指标，使各指标具有可比性。 2.计算标准化矩阵的相关系数矩阵

其中，

3.计算相关矩阵的特征值和特征向量

令,得出其特征值

特征值是各主成分的方差，它的大小反映了各主分量在描述被评价对象上所起的作用，可确定特征向量矩阵U。