作者：李四争
　　在市(shì)場調研中，我們(men)經常需要向客戶提供該公司運營狀況及其所在行(xíng)業整體運行(xíng)情況等宏觀信息，單純靠财務分析及引用國(guó)家行(xíng)業景氣指數已不能滿足客戶的(de)需求，景氣分析的(de)重要性日益突出。
　　景氣分析又稱為(wèi)商(shāng)業周期分析，主要利用月度或季度經濟統計序列數據構建一(yī)個景氣指數，用以分析和(hé)判斷經濟發展周期性波動所處的(de)階段（擴張階段還是收縮階段、峰點谷點還是景氣轉折點），找出景氣狀态發生變動的(de)原因，預測未來經濟景氣走向，驗證和(hé)評價政策實施的(de)效果等。
　　本文通過因子(zǐ)分析法構建了一(yī)個簡單的(de)景氣指數模型，該模型适用于行(xíng)業景氣及企業運營狀況（行(xíng)業景氣的(de)微觀版）方面的(de)簡單分析。需要注意的(de)是，在做(zuò)不同分析時指标應做(zuò)相應的(de)修整。另外，從以下文中指标的(de)選擇上可(kě)以判斷該指數為(wèi)一(yī)緻合成指數，要做(zuò)更進一(yī)步的(de)分析還需先行(xíng)指數、滞後指數的(de)支持。
　　一(yī)、構建前期工作
　　（一(yī)）充分了解影響景氣的(de)主要因素
　　影響景氣的(de)因素一(yī)般可(kě)分為(wèi)內(nèi)外兩種：外部因素主要包括國(guó)際形勢、宏觀政策、宏觀經濟指标、經濟周期、上下遊産業鏈的(de)供應需求變動等；內(nèi)部因素主要為(wèi)産品的(de)需求變動、生産能力變動、技術水平變化、人力資源改善及産業政策的(de)變化等。
　　（二）選用适合的(de)指标
　　景氣分析的(de)常用指标可(kě)分為(wèi)兩級：一(yī)級指标是影響景氣的(de)重要因素,二級指标是其細分的(de)結果。一(yī)般的(de)常用指标如(rú)下:

　　以上指标均為(wèi)通用指标，在具體構建某一(yī)景氣指數時應依據實際情況增減相關指标。
　　（三）數據預處理(lǐ)
　　1、異常數據的(de)處理(lǐ)
　　異常數據是指觀測數據的(de)過大或過小的(de)值。異常數據可(kě)能隻是數據中內(nèi)在的(de)随機(jī)變異性的(de)一(yī)種極端的(de)表現，也可(kě)能是因為(wèi)實驗過程中出現的(de)操作失誤或條件改變所緻。對于前一(yī)種異常數據，必須給予保留并與其他數據一(yī)起參與統計過程。對于後一(yī)種數據，必須舍棄或修正。因此，一(yī)個過大或過小的(de)值是否是真的(de)異常值，需要首先進行(xíng)判斷，判别的(de)方法是進行(xíng)檢驗。如(rú)果數據服從正态分布，檢驗的(de)方法有(yǒu)奈爾檢驗、格拉布斯檢驗等。
　　當正态總體的(de)方差已知時，采用奈爾檢驗，奈爾檢驗的(de)統計量為(wèi)

　　當顯着性水平和(hé)樣本的(de)數據個數已知時，通過查表可(kě)以得到臨界值，當最大或最小對應的(de)統計量大于臨界值時，認為(wèi)該值異常，剔除該值。剔除異常值後，需要對剩下的(de)數據重新進行(xíng)異常值檢驗，并重複以上過程，直到沒有(yǒu)數據能被剔除為(wèi)止。
　　2、逆,适度指标處理(lǐ)

　　3、數據的(de)标準化
　　對于具有(yǒu)不同級或不同單位的(de)數據，在進行(xíng)數據統計之前，往往需要進行(xíng)處理(lǐ)，使數據在更平等的(de)條件下進行(xíng)分析。目前進行(xíng)數據處理(lǐ)的(de)方法大緻有(yǒu)3種，既标準化、極差标準化和(hé)正規化。
　　(1)标準化

　　二、景氣指數模型構建
　　1、選擇因子(zǐ)分析法的(de)原因
　　要正确反映某一(yī)行(xíng)業或某一(yī)企業是否景氣，必須從不同的(de)方面進行(xíng)描述和(hé)分析，在衆多的(de)分析法中因子(zǐ)分析法有(yǒu)其獨到之處，它可(kě)以從宗錯複雜關系的(de)經濟現象中找出少數幾個主因子(zǐ)，每個主因子(zǐ)代表經濟變量之間相互依賴的(de)一(yī)種經濟作用，抓住這些因子(zǐ)就可(kě)以幫助我們(men)對複雜的(de)經濟問題進行(xíng)分析和(hé)解釋。因此，本文景氣指數的(de)構建采用了因子(zǐ)分析法。
　　2、因子(zǐ)模型分析法則
　　因子(zǐ)模型法基本原理(lǐ)及因子(zǐ)分析法的(de)基本思路是根據相關性大小把變量分組,使組內(nèi)相關性較高(gāo),組間相關性較低(dī),每組變量代表一(yī)個基本結構,這個基本結構叫公共因子(zǐ)。對于由多指标構成的(de)某問題可(kě)試圖用最少個數的(de)公共因子(zǐ)的(de)線性函數與特殊因子(zǐ)之和(hé)來表示每一(yī)個分量,并且要求各因子(zǐ)之間相互獨立。這樣不僅消除了指标間信息重疊,而且還起到了降維的(de)作用,便于抓住事物的(de)主要矛盾。
　　因子(zǐ)分析模型如(rú)下:

　　求解因子(zǐ)模型的(de)關鍵是求解因子(zǐ)負荷系數。求解因子(zǐ)負荷系數的(de)方法有(yǒu)主成份分析法、廣義最小平方法、極大似然法等,最常用的(de)是主成份分析法。
　　以上是因子(zǐ)分析法的(de)一(yī)般原理(lǐ)和(hé)基本的(de)分析計算步驟。在實際運作過程和(hé)實務中,可(kě)利用SPSS、SAS等多變量經濟數據分析軟件進行(xíng)非常方便地(dì)操作。
　　3、指标權重的(de)确定
　　指标權重的(de)确定的(de)方法有(yǒu)主觀賦權法,客觀賦權法。主觀賦權法是根據各指标的(de)實際觀察值所提供的(de)信息大小來确定各指标的(de)權重，一(yī)般使用于綜合評價指标數目較少,各指标對綜合評價值确定的(de)重要性易于區别并且各指标間相關性較小的(de)情況下。當指标的(de)重要性很難區分時可(kě)采用客觀賦權法，即利用各指标實際觀察值所提供的(de)信息量大小來确定指标權重,提供信息越多的(de)指标賦權重就越大, 反之所賦權就越小。本文采用客觀賦權法——巴特萊特法來估計因子(zǐ)得分。
　　4、景氣指數的(de)生成：

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