基于多智能体优化和投影寻踪技术的金融中心综合评价与实证研究

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摘要

国内很多城市提出要建成国际性的金融中心或区域性金融中心的设想和目

标，但并不是所有城市都具备成为金融中心的实力或潜力，也不是所有城市都能

建设成为功能齐全的、辐射全国的金融中心。因此本文选择典型金融中心城市进

行综合评价以把握我国金融中心发展水平。本文尝试把投影寻踪聚类模型引入金

融中心综合评价中，旨在为我国金融中心综合评价提供一种科学有效的新方法。

第一章首先对金融中心综合评价的相关研究和投影寻踪应用现状进行综述。

第二章介绍了金融中心形成过程及相关理论，分析了金融中心城市应该具备

的特征，并从经济和金融两个角度阐述了影响金融中心发展水平的因素。

第三章在借鉴前人的研究成果上，从金融和经济两方面选取初步指标，收集

样本数据，对指标进行相关性分析，剔除同一准则层中相关系数大于 0.8 的指标。

最后对指标进行投影寻踪聚类分析，得到最终的评价指标体系。

第四章系统地介绍了投影寻踪聚类分析模型如何应用于管理学领域做综合评

价。针对目前投影寻踪聚类模型应用于综合评价中存在的问题，首先从理论上分

析了正确的投影向量系数约束条件是 2





a

，并且1;并分别从理论上和

实证上分析了采用，并且的约束条件，投影向量系数就会出现等

于“0”的情况。同时,从理论上和实证上分别证明了在投影寻踪聚类建模中如果

改变指标的归一化方式，得到的投影向量系数将互为相反数的结论，而且改变指

标的归一化方式并不会影响到任意两样本投影值之间的距离和最优投影指标函数

值，也不会改变指标的性质（正向指标或者逆向指标），最后提出了正确使用投影

寻踪聚类模型进行建模、判定指标属性的准则，实现了投影寻踪探索性研究和验

证性分析的统一。

1a





第五章是对样本进行实证研究。选取 19 个副省级以上城市作为样本，收集各

样本城市相应评价指标体系的数据，进行实证计算，求得最佳投影指标系数和各

样本的综合评价值。采用有序样本分类方法分别对指标和样本城市进行分类，找

出了影响金融中心发展的主要因素是金融因素，划分了金融中心的层次。同时分

析了样本金融中心城市在“十一五”期间的发展水平变化情况。最后对我国各地

区金融中心的建设进行具体分析。

第六章对本文的结论和创新点进行总结，并提出本研究课题的展望。

关键词：金融中心投影寻踪聚类有序样本最优分割综合评价多智

能体遗传算法

ABSTRACT

Many domestic cities hope to be international financial center or regional

financial center, but not all cities have strength or potential to become the financial

center and not all cities are able to become comprehensive and national financial

center. In order to get the current level of Chinese financial centers accurately, typical

financial center cities are chosen for a comprehensive evaluation in this paper.

Projection pursuit cluster analysis model is introduced in the comprehensive

evaluation of financial centers, trying to provide a scientific and effective new method

in this field.

The review of research related with financial centers’ comprehensive evaluation

and application of projection pursuit cluster analysis is introduced in the first chapter.

The second chapter introduces the forming process of financial center and

relevant theory and analyses financial centers’ characteristics and the economical and

financial influence factors.

The third chapter is mainly about how to construct evaluation index system.

Reference to previous research results, the preliminary evaluation indexes of financial

centers are selected from economical and financial aspects. The correlation analysis is

processed between the preliminary evaluation indexes after collecting sample data.

One of the indexes in the same criterion layer is eliminated, whose correlation

coefficient is greater than 0.8. Finally the final evaluation index system is obtained

after projection pursuit cluster analysis.

How to apply the projection pursuit cluster analysis model in the field of

comprehensive evaluation in management science is systematically introduced in the

fourth chapter. In view of the problems existing in the comprehensive evaluation by

the projection pursuit cluster model, the paper theoretically analyzes that the correct

constraint of projection vector coefficient is

1j



 and 1. It is also

theoretically and empirically explained that weights of negative indexes or positive

indexes with wrong normalization way will be zero when using the constraint

1j

and 1. It is practically and theoretically proved that the weights of

the same index in the two different normalization modes are opposite values, which is

an important characteristic of projection pursuit cluster model model. The distance

between two sample projection values, the optimal projection index function value

and the nature of the index (positive index or reverse index) will not be affected in a

a

a

j

a

changed normalized way. Finally the correct way to use projection pursuit cluster

model and to decide indexes’ attributes is put forward, which realizes that the

projection pursuit exploratory study and confirmatory analysis are unified.

The fifth chapter is empirical research. 19 cities, whose administrative level is at

or above deputy province, are chosen as sample and the corresponding evaluation

index data of these cities is collected. The optimal projection index coefficient and the

integrated evaluation value of each sample are obtained by empirical calculation. That

the main factors influencing the development of the financial center are financial

factors is found by ordered sample optimal segmentation of the optimal projection

index coefficient. And the level of financial center is obtained by ordered sample

optimal segmentation of the the integrated evaluation value of each sample. The

change of development level of financial centers in the Eleventh Five-Year Plan

period is analyzed. Finally specific analysis of the regional financial centers is carried

out.

The sixth chapter summarizes the conclusions and innovation points, and puts

forward the prospect of this research project.

Key Word ：Financial center, Projection pursuit cluster model,

Ordered- sample optimal segmentation, Comprehensive evaluation，

Multi-agent genetic algorithm

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论 .....................................................1

1.1 课题来源及意义 .............................................1

1.1.1 课题来源 ..............................................1

1.1.2 课题意义 ..............................................2

1.2 国内外研究现状 .............................................2

1.2.1 金融中心形成理论研究 ..................................2

1.2.2 金融中心综合评价研究 ..................................4

1.2.3 金融中心功能研究 ......................................5

1.2.4 投影寻踪聚类模型研究 ..................................5

1.3 本文研究思路 ...............................................6

1.3.1 技术路线图 ............................................6

1.3.2 关键技术 ..............................................6

1.3.3 本文解决的问题 ........................................6

第二章金融中心相关理论 ..........................................8

2.1 经济与金融 .................................................8

2.1.1 金融与第二产业 ........................................8

2.1.2 金融与第三产业 ........................................9

2.2 金融中心及其形成过程 .......................................9

2.2.1 金融中心 ..............................................9

2.2.2 金融中心的基本特征 ....................................9

2.2.3 金融中心的功能 .......................................11

2.2.4 金融中心的形成过程 ...................................11

2.2.5 金融集聚与金融辐射 ....................................12

2.3 金融中心形成理论 ..........................................12

2.3.1 增长极理论 ...........................................12

2.3.2 金融地理学理论 .......................................13

2.3.3 区位选择理论 .........................................14

2.4 金融中心发展的影响因素 ....................................15

2.4.1 经济因素的影响 .......................................15

2.4.2 金融因素的影响 .......................................16

第三章评价指标体系和评价方法 ...................................18

3.1 指标选取原则 ..............................................18

3.2 指标体系的确定 ............................................18

3.2.1 指标初选及其说明 .....................................19

3.2.2 指标的相关性分析 .....................................23

3.2.3 指标的投影寻踪分析 ...................................23

3.3 指标体系的特点 ............................................24

3.4 评价方法的选择 ............................................24

第四章投影寻踪聚类模型综合评价方法 .............................26

4.1 投影寻踪聚类模型的发展历程 ................................26

4.2 投影寻踪聚类模型的建模过程 ................................27

4.2.1 数据预处理 ...........................................27

4.2.2 样本投影值的计算 ......................................27

4.2.3 构造投影指标函数 .....................................28

4.2.4 求解最佳投影向量 .....................................28

4.3 投影寻踪聚类模型中存在的问题 ..............................28

4.3.1 密度窗宽的确定 ........................................28

4.3.2 约束条件的使用 .......................................29

4.4 最佳投影向量的优化 ........................................29

4.4.1 约束条件的处理方式 ...................................29

4.4.2 优化算法的选择 .......................................30

4.5 投影寻踪聚类模型新发现规律及其理论论证 ....................31

4.5.1 同一指标进行不同的归一化后权重互为相反数的证明 .......31

4.5.2 数值完全相同的两个指标（归一化后）权重必相同的证明 ...32

4.5.3 采用约束条件(2)，逆向指标系数出现 0 的证明 ............33

4.6 指标归一化方式改变前后权重互为相反数的实证研究 ............33

4.6.1 样本个数大于指标个数的情况 ...........................33

4.6.2 样本个数小于指标个数的情况 ............................33

4.7 采用约束条件(2)，逆向指标系数出现 0 的实证研究 .............34

4.8 指标性质的判断 ............................................34

4.9 投影寻踪聚类模型应用于综合评价中的影响因素 ................37

4.10 投影寻踪聚类建模的基本原则和步骤 .........................38

4.11 投影寻踪聚模型的分类准则 .................................38

第五章金融中心综合评价实证研究 .................................40

5.1 样本选择 ..................................................40

5.2 数据收集 ..................................................40

5.3 金融中心综合评价的实证研究 ................................40

5.3.1 指标数据预处理 ........................................40

5.3.2 金融中心投影寻踪综合评价计算 ..........................41

5.3.3 评价结果正确性验证 ....................................41

5.3.4 指标性质判断 ..........................................42

5.4 金融中心综合评价结果分析 ..................................43

5.4.1 指标相对重要性分析 ....................................43

5.4.2 金融中心水平变化趋势分析 ..............................44

5.4.3 金融中心分类 ..........................................47

5.5 区域金融中心城市的比较分析 ................................48

5.5.1 五个最重要金融中心城市的分析 ..........................48

5.5.2 计划单列市金融中心城市分析 ............................50

5.5.3 珠三角地区金融中心城市分析 ............................51

5.5.4 长三角地区金融中心城市分析 ............................51

5.5.5 西部地区金融中心城市分析 ..............................52

5.5.6 东北地区金融中心城市分析 ..............................53

5.5.7 山东半岛金融中心城市分析 ..............................54

5.6 政策建言 ..................................................55

第六章结论与展望 ...............................................56

6.1 主要结论 ..................................................56

6.2 创新之处 ..................................................57

6.3 研究展望 ..................................................57

附录 ............................................................58

参考文献 ........................................................66

硕士研究生期间发表的论文与承担的科研项目 ........................71

致谢 ............................................................72

第一章绪论

1.1 课题来源及意义

1.1.1 课题来源

经过改革开放 30 多年的发展，我国很多城市的经济的发展取得了飞速发展，

通过多年积累，很多城市具备了很强大的经济实力和金融实力。据不完全统计，

目前我国已经有 30 多个城市提出了将自身建设为国际性或区域性金融中心的目

标，从积极的一面来讲，这反映出各城市意识到发展现代金融业对促进当地经济

发展的重要作用和发展现代金融业的积极性。

从城市本身的发展角度来看，城市是现代经济的载体，金融是现代经济的核

心，因此一个城市要想发展壮大并有很强的竞争力，首先需要有强大的金融竞争

力。而要想拥有强大的金融竞争力，就需要把该区域建设成为与本地经济协调发

展的区域金融中心。

从国家经济发展的角度来看，党的十七大报告提出推进金融体制改革，发展

各类金融市场，形成多种所有制和多种经营形式、结构合理、功能完善、高效安

全的现代金融体系。提高银行业、证券业、保险业竞争力。这是中国金融改革和

发展的整体目标。历史的经验值得注意，从西方发达国家的经验及其金融业发展

的历史来看，一个发达的市场经济强国一定有一个发达的、具有合理结构与完善

的功能、能够高效安全运行的强大金融体系做支撑。如英国、美国发达经济背后

的强大支撑——发达的资本市场、强大的货币市场和外汇市场。可以说，没有一

个发达的金融市场或者发达的银行体系，就不会形成一个发达的金融体系，就支

撑不起国民经济的发展。金融中心城市是我国金融市场的最重要组成部分，是全

国金融体系中重要的支点，也是构建现代金融体系的载体和基础。很多城市提出

建设金融中心的目标和措施以及采取的行动，是构建我国金融体系的基石。

但是从目前来看，并不是所有城市都具备成为金融中心的实力或潜力，有的

城市所提的自身目标过高了；也不是所有城市都能建设成为功能齐全的、辐射全

国的金融中心，有的城市的定位不明确，没有找到属于自身的核心竞争优势。对

于建设金融中心从全国的布局上的发展战略而言，如果全国建几个区域性的金融

中心，这个金融中心在功能上应该有所区分，某个城市可能重点发展金融交易功

能，另外一些城市可能着重在另外一些方面发展，这样有利于在全国形成相对合

理的金融分工体系。

为了避免这些城市陷入盲目发展和对金融资源的恶性竞争，金融中心城市应

该对自身进行客观的认识和合理的定位。金融中心的综合评价是了解金融中心的

总体发展情况和影响因素的重要手段，有助于把握我国金融中心总体发展水平，

基于多智能体优化和投影寻踪技术的金融中心综合评价与实证研究

也有助于国家在金融中心建设规划上进行合理的布局，从而制定合理的金融战略

和政策和引导资源达到最合理的配置状态，为经济发展更好地服务。

投影寻踪聚类分析模型是一种应用非常广泛的综合评价方法[1]。本文把该方法

引入金融中心综合评价中，构建基于投影寻踪分析的综合评价模型，对我国有潜

力成为金融中心的城市进行综合评价。该模型的最终转化为一个多维函数优化问

题，而多智能体遗传算法能够很好地优化该问题，因此采用多智能体来优化该模

型。

1.1.2 课题意义

基于多智能体优化和投影寻踪技术的金融中心综合评价与实证研究的意义

有：

首先为金融中心综合评价提供了一种新的思路，丰富了与区域金融中心综合

评价相关研究的内容，也为投影寻踪聚类模型开辟了新的应用领域。

第二，首次应用多智能体遗传算法优化投影寻踪聚类模型，具有开创性的意

义。

第三，运用较为详实的数据和投影寻踪聚类方法对样本城市进行实证分析，

有利于各金融中心明确自身的发展状况，便于各金融中心进行科学合理的战略定

位并结合区域特色选择适合自身的发展模式；有利于各金融中心发现自身的薄弱

环节并采取相应的改进策略，进一步提高整体综合实力。该研究对我国各金融中

心城市推进金融中心的构建有积极的指导意义。

第四，金融中心的综合评价有助于找出影响我国金融中心发展水平的主要因

素和次要因素，有助于把握我国金融中心发展水平的现状，便于中央政府制定合

理的金融政策，从而达到合理配置资源，统筹兼顾全局经济发展

1.2 国内外研究现状

1.2.1 金融中心形成理论研究

1．国外研究人员对金融中心的形成的主要研究成果：

Perroux [2]的“增长极”理论和思想可以解释区域金融中心的形成与发展。该

理论认为金融中心是一个增长极，也是一个区域的经济发展的新的增长力量，它

自身不仅形成强大的规模经济，而且对其他经济区域也产生着支配效应、乘数效

应和极化与扩散效应。

Kindleberger[3]对金融中心的形成进行了系统的理论阐述，从经济史的角度探

索了金融中心的形成原因和过程，在此基础上提出了金融机构的在金融中心的集

聚效应，并指出这种集聚效应主要体现在跨地区支付效率的提高和金融资源跨地

区配置效率的提高。

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摘要：

摘要国内很多城市提出要建成国际性的金融中心或区域性金融中心的设想和目标，但并不是所有城市都具备成为金融中心的实力或潜力，也不是所有城市都能建设成为功能齐全的、辐射全国的金融中心。因此本文选择典型金融中心城市进行综合评价以把握我国金融中心发展水平。本文尝试把投影寻踪聚类模型引入金融中心综合评价中，旨在为我国金融中心综合评价提供一种科学有效的新方法。第一章首先对金融中心综合评价的相关研究和投影寻踪应用现状进行综述。第二章介绍了金融中心形成过程及相关理论，分析了金融中心城市应该具备的特征，并从经济和金融两个角度阐述了影响金融中心发展水平的因素。第三章在借鉴前人的研究成果上，从金融和经济两方面选取初步...

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