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

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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...

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