基于主成分分析法浅谈期货市场业绩评价指标的建立
引言：期货交易统计指标既给投资者提供分析信息，也为期货公司业绩评价提供考量，同时引导期货公司做出发展战略变化。西方发达国家对期货交易情况的评价体系比较深入和成熟，期货的评价指标向着非财务化的方向渗透，战略平衡积分卡成为主流之一。国内起步较晚，期货评价指标的建立还停留在初级阶段，大多建立在对西方指标体系的研究的基础上，集中在价值评价和平衡计分卡这两种方法。
1.研究背景及意义
随着期货市场的不断成熟，越来越多的投资者将目光放到期货市场，而我国的期货市场还处在初期阶段，市场结构不完善，市场参与者比较盲目，战略意识缺乏，发展意识比较单薄，缺少完备的分析，因此将目光停留在眼前的获益上，因此建立一套成熟完备的指标体系来帮助管理者分析各个品种的期货的销售情况，帮助投资者作出理性合理的分析迫在眉睫。
2.主成分分析法思想
主成分分析也称主分量分析。由于多个变量之间往往存在着一定程度的相关性，人们自然希望通过线性组合的方式，从这些指标中尽可能快地提取信息。当第一个线性组合不能提取更多信息的时候，再考虑用第二个线性组合继续这个快速提取过程，直到所提取的信息与原指标相差不多为止。主成分分析适用于用较少的主成分就可以得到较多的信息量，以各个主成分为分量，就可以得到一个更低维的随机向量。这就是主成分分析的思想。
3.实例分析
[例]对我国2014年第18周（2014-04-28至2014-04-30）上海期货所交易的主要品种交易情况进行统计分析。选择的指标有八个：成交量（x1）、成交金额（x2）、年累计成交量（x3）、年累计成交金额（x4）、持仓量（x5）、环比增减（x6）、本周主力合约收盘价（x7）、环比涨跌（x8）。有关数据见下表1（资料来源于中华人民共和国统计局）：
输出结果说明：MINITAB的会话窗口给出了两张表。第一张表给出了每个主成分的方差、贡献率以及累计贡献率；第二张表给出了各主成分的系数。
从第一张表可以看出，变量相关阵的最大特征值即方差为39691。第一主成分的方差占总方差比率的0496，也就是说，第一主成分的贡献率为496%。第二主成分的贡献率为261%。第三主成分的贡献率为150%，前三个主成分的累计贡献率达到了907%，大于85%，这说明前三个主成分已经提供了原始数据的足够信息。
第一主成分里的8个系数都是正数，说明这8个变量对第一主成分都有贡献，并且8项指标增大将使第一主成分变大。而X1―X4的系数绝对值较大，而这四个变量分别为成交量、成交金额、年累计成交量、年累计成交金额，可以看出，能使第一主成分的值变大是这样的情况：成交量、成交金额、年累计成交量、年累计成交金额较大，这代表了期货品种长期交易情况的好坏。第二主成分中，X8（环比涨跌%）最大且为正，X6（持仓量/手）为负且绝对值较大，可见能使第二主成分的值变大是这样的情况：环比涨幅较大而且是在持仓量较小的情况下完成的。第三主成分中，X7（本周主力合约收盘价）最大且为正，X6（环比增减）较大也为正，可见能使第三主成分的值变大是这样的情况：本周主力合约收盘价较大，且环比增减也较大，这一定程度上代表了期货品种短期交易的情况的好坏。
为了分析这12种期货的主成分特点，求出各个期货的前三个主成分得分，并进行了排序。由排序结果我们可以看出第一主成分中螺纹钢表现最好为3.43分，铜、银次之为2.48、2.45；第二主成分中天胶最好为2.69分，铜、沥青次之，分别为1.34和1.12；第三主成分中铜表现最好为2.62，铅、铝次之为1.02、1.01。综合来看，铜的整体表现最佳。
4.结论
本文利用主成分分析法对上海期货交易所2014年第18周的主要交易品种进行分析，将原来的8个指标用具有代表性的3个主成分来代替，对12中期货品种的销售表现进行诠释，这无疑减轻了分析的工作量，简化了分析过程。在信息爆炸的时代，主成分分析法的使用让人们能够快速有效地对海量数据进行处理分析，对于期货市场业绩指标的体系完善也有很大意义。
总之，主成分分析法不仅在期货市场，在各个企业，市场上凡是存在数据处理的地方，主成分分析法都有存在的价值跟意义，并且对于完善各种指标体系也有着十分重要的意义。（作者单位：南京理工大学工商管理）
