資源描述：
《基于主成分與灰色關聯(lián)分析的乳制品供應鏈風險因素評價》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、基于主成分與灰色關聯(lián)分析的乳制品供應鏈風險因素評價[摘要]隨著經(jīng)濟的發(fā)展，對乳制品的需求逐年增加，而乳制品行業(yè)出現(xiàn)的問題也隨之增多，乳制品供應鏈面臨的風險也越來越多。為了評估乳制品供應鏈面臨的風險，文章使用主成分分析法及灰色關聯(lián)分析相結合的方法對乳制品風險因素進行評估，并針對風險較大的因素提出了相應的建議。中國2/vie [關鍵詞]乳制品；供應鏈風險；主成分分析；灰色關聯(lián)分析 [DOI]10.13939/j.ki.zgsc.2017.09.156 1引言 隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展，人們的生活水平逐漸提高，人們對乳制品需求也越來越高，不少
2、家庭將乳制品作為生活營養(yǎng)品。同時隨著乳制品的盛行，生產乳制品的廠商也越來越多，而原來的乳制品廠商也在逐漸擴大自己的生產規(guī)模，形成了較為完善的供應鏈，而供應鏈的環(huán)節(jié)眾多，任一環(huán)節(jié)上出現(xiàn)問題就會影響整個供應鏈，使得供應鏈的運作出現(xiàn)問題，最終影響到消費者，所以對乳制品供應鏈環(huán)節(jié)風險的把控至關重要。 幾年前的三聚氰胺事件至今?在人們腦海中留下了深刻的負面影響，使得人們對國產乳制品不信任。越來越多的生產商也加大了乳制品行業(yè)的競爭。乳制品本身的質量問題就更加得到了關注，不僅僅是人們對各類乳制品的相互對比，政府也加強了乳品行業(yè)的安全監(jiān)督與管控。這就要
3、求企業(yè)與廠商更加完善和管理自身供應鏈，加強供應鏈的風險防范措施。 乳制品供應鏈相比其他供應鏈來說有著自己的特點。首先，乳制品屬于食品，安全與衛(wèi)生至關重要，這要求在生產過程中有嚴格的消毒設備，合格的工藝手段，以及完善的檢測標準。其次，乳制品由于保質的問題，要求冷鏈運輸。最后，乳制品的存放與銷售也要考慮到保質期的問題。如何讓消費者買到安全放心的乳制品是個至關重要的問題。 2相關理論及方法 2.1主成分分析 主成分分析法是一種降維的統(tǒng)計方法，它借助于一個正交變換，將其分量相關的原隨機向量轉化成其分量不相關的新隨機向量，這在代數(shù)上表現(xiàn)為將
4、原隨機向量的協(xié)方差陣變換成對角形陣，在幾何上表現(xiàn)為將原坐標系變換成新的正交坐標系，使之指向樣本點散布最開的p個正交方向，然后對多維變量系統(tǒng)進行降維處理，使之能以一個較高的精度轉換成低維變量系統(tǒng)，再通過構造適當?shù)膬r值函數(shù)，進一步把低維系統(tǒng)轉化成一維系統(tǒng)。主成分分析方法的步驟如下： （1）原始數(shù)據(jù)標準化。分析或評價中確定的各個指標，都有不同的量綱、不同的數(shù)量級，而不同量綱、不同數(shù)量級的數(shù)據(jù)不能放在一起直接進行比較，也不能直接用于多元統(tǒng)計分析，需要對指標的數(shù)值進行標準化處理，以消除其量綱、數(shù)量級上的差異，使其具有可比性。 ?。?）計算相關系數(shù)
5、矩陣。通過計算相關系數(shù)矩陣，可以得出各因素變量之間的相關關系，關聯(lián)系數(shù)越大則代表各因素之間重復的信息越多?！ 。?）計算相關系數(shù)矩陣的特征值和特征向量。 ?。?）確定主成分。選取特征值大于1，并且累計貢獻率大于85%的前p個變量作為主成分，這p個主成分包括了所有因子85%以上的信息，因子個數(shù)減少起到了因子篩選的作用。根據(jù)主成分載荷與特征值可以得到主成分表達式。 2.2灰色關聯(lián)分析 灰色關聯(lián)分析法是對于兩個系統(tǒng)之間的因素，其隨時間或不同對象而變化的關聯(lián)性大小的量度，稱為關聯(lián)度?！ ≡谙到y(tǒng)發(fā)展過程中，若兩個因素變化的趨勢具有一致性，即同步
6、變化程度較高，即可謂二者關聯(lián)程度較高；反之，則較低?！ 。?）求個序列的初值像 將序列中的各項除以序列中的首項得到新的序列 （2）求差序列 3乳制品供應鏈因素分析 3.1指標體系的建立 根據(jù)乳制品供應鏈流程，從原奶生產，經(jīng)過加工包裝，配送至分銷商和銷售商，最后再銷售給消費的流程中，逐步分析每個環(huán)節(jié)所存在的風險因素，設計了乳制品供應鏈風險因素二級指標體系，得出5個1級指標和14個2級指標如下圖所示?！ ∪橹破凤L險指標體系 3.2數(shù)據(jù)及標準化處理 邀請本行業(yè)專家分別對上圖中的各個風險因素打分，對各個因素賦予0～1的權重，權重越大
7、代表風險越高，并將數(shù)據(jù)進行標準化處理，如表1所示?！ ?.3主成分的提取 根據(jù)公式計算各因素之間的相關系數(shù)，如表2所示?？梢园l(fā)現(xiàn)其中有些因素之間存在較大的相關性，適合使用主成分分析?！ ∮嬎阆嚓P系數(shù)矩陣的特征值與特征向量，特征值可以被看作主成分的影響力大小的指標，如果特征值小于1，說明該主成分的作用還不如直接引入一個原變量的作用大，因此主成分個數(shù)的提取原則之一為主成分對應的特征值大于1。根據(jù)表3的特征根，前4項成分的特征值大于1，并且累計貢獻率達到了91%，說明包含了大多數(shù)指標的信息，所以認為前4項成分為新的指標?！ ?.4主成分表達式
8、 主成分特征向量表示主成分和相應的原變量的相關關系，通過主成分載荷除以主成分對應的特征值平方根得到，絕對值越大，則主成分對該變量的代表性越大。以主成分F1，F(xiàn)2為例，各因素前的權重越大，代表
