当前位置：文档库 › 基于VAR_Copula模型的股价_交易量的相依结构

基于VAR_Copula模型的股价_交易量的相依结构

结构方程模型及其应用

結構方程程模型型及其應新增資應用資料

目錄內容頁數引言 2 I. 第9.1版的改動 3 - 4 II. 章節內的新增資料第一章 5 第三章 6 – 8 第十二章 9 – 10 第十四章 11 – 17 III. 附录內的新增資料 19 1

引言自2005，為方便普通話及廣東話的學生，修習香港中文大學我所任教的結構方程課程，我製做了一個含有2種方言的網上課程，其後我亦將整個課程放在個人網頁(https://www.wendangku.net/doc/5e1061258.html,)免費讓公眾使用。網上課程更精簡地解釋重點，尤其是對本書最艱深的部份（第三、四章），幫助最大。學員先看綱上課程，再參考書本內容，必感事半功倍。主要参考文獻： du Toit, S., du Toit, M., Mels, G., & Cheng, Y. (n.d.). LISREL for Windows: SIMPLIS syntax files. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. (available https://www.wendangku.net/doc/5e1061258.html,/lisrel/techdocs/SIMPLISSyntax.pdf) J?reskog, K.G. & S?rbom, D. (1999). LISREL 8: User’s Reference Guide. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. J?reskog, K.G. & S?rbom, D. (1999). Structural Equation Modeling with the SIMPLIS Command Language. Lincolnwood, IL: Scientific Software International, Inc. Scientific Software International (SSI) (2012). LISREL 9.1 Release Notes. Lincolnwood, IL: The Author. (available from https://www.wendangku.net/doc/5e1061258.html,/lisrel/LISREL_9.1_Release_Notes.pdf) 2

结构方程sem模型案例分析

结构方程SEM模型案例分析什么是SEM模型? 结构方程模型（Structural equation modeling, SEM）是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。在近三十年内，SEM大量的应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中. 顾客满意度就是顾客认为产品或服务是否达到或超过他的预期的一种感受。结构方程模型（SEM）就是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。如下图：图: SEM模型的基本框架在模型中包括两类变量：一类为观测变量，是可以通过访谈或其他方式调查得到的，用长方形表示；一类为结构变量，是无法直接观察的变量，又称为潜变量，用椭圆形表示。各变量之间均存在一定的关系，这种关系是可以计算的。计算出来的值就叫参数，参数值的大小，意味着该指标对满意度的影响的大小，都是直接决定顾客购买与否的重要因素。如果能科学地测算出参数值，就可以找出影响顾客满意度的关键绩效因素，引导企业进行完善或者改进，达到快速提升顾客满意度的目的。 SEM的主要优势第一，它可以立体、多层次的展现驱动力分析。这种多层次的因果关系更加符合真实的人类思维形式，而这是传统回归分析无法做到的。SEM根据不同属性的抽象程度将属性分成多层进行分析。第二，SEM分析可以将无法直接测量的属性纳入分析，比方说消费者忠诚度。这样就可以将数据分析的范围加大，尤其适合一些比较抽象的归纳性的属性。第三，SEM分析可以将各属性之间的因果关系量化，使它们能在同一个层面进行对比，同时也可以使用同一个模型对各细分市场或各竞争对手进行比较。

第二次作业《解释结构模型应用》

大连海事大学实验报告《系统工程》 2014～2015学年第一学期实验名称：基于解释模型在大学生睡眠质量问题的研究学号姓名：马洁茹姚有琳指导教师：贾红雨报告时间： 2014年9月24日

《系统工程》课程上机实验要求实验一解释结构模型在大学生睡眠质量问题中的研究实验名称：基于MATLAB软件或C/Java/其他语言ISM算法程序设计(一) 实验目的系统工程课程介绍了系统结构建模与分析方法——解释结构模型法（Inter pretative Structural Modeling ·ISM）是现代系统工程中广泛应用的一种分析方法，能够利用系统要素之间已知的零乱关系，用于分析复杂系统要素间关联结构，揭示出系统内部结构。ISM方法具有在矩阵的基础上再进一步运算、推导来解释系统结构的特点，对于高维多阶矩阵的运算依靠手工运算速度慢、易错，甚至几乎不可能。本次实验的目的是应用计算机应用软件或者是基于某种语言的程序设计快速实现解释结构模型(ISM)方法的算法，使学生对系统工程解决社会经济等复杂性、系统性问题需要计算机的支持获得深刻的理解。学会运用ISM分析实际问题。 (二) 实验要求与内容： 1.问题的选择根据对解释结构模型ISM知识的掌握，以及参考所给的教学案例论文，决定选择与我们生活有关的——大学生睡眠质量问题。 2．问题背景睡眠与我们的生活息息相关，当每天的身体机制在不断运行的过程中身体负荷不断变大，到了夜间就需要休息。但是同一寝室的同学大多休息时段不同，有些习惯早睡，有些会由于许多原因晚睡。有些睡眠较沉不会轻易被打扰，有些睡眠较轻容易被鼾声或者其他声响惊醒。学习得知，解释系统模型是通过对表面分离、凌乱关系的研究，揭示系统内部结构的方法。因此，我想尝试通过解释模型来对该问题进行研究分析。 3.用画框图的形式画出ISM的建模步骤。

结构方程模型的应用及分析策略

结构方程模型的应用及分析策略侯杰泰成子娟 (香港中文大学教育学院东北师范大学教育学院，130024) 摘要:差不多所有心理、教育、社会等概念，均难以直接准确测量，结构方程(SEM，Structural Equation Modelling)提供一个处理测量误差的方法，采用多个指标去反映潜在变量，也令估计整个模型因子间关系，较传统回归方法更为准确合理。本文主要用一系列有关学习动机的虚拟例子，指出每个问题的主要分析策略，以展示SEM在教育及心理学可以应用的研究范畴。文内探讨的方法包括：验证性因素、高阶因子、路径及因果分析、多时段(multiwave)设计、单形模型(Simple Model)、及多组比较等。关键词结构方程验证性因素分析路径及因果分析高阶因子多组比较结构方程(SEM,Structural Equation Modelling)、协方差结构模型(Covariance Structure Modelling、LISREL)等类似名词已渐流行，并成为一种十分重要的数据分析技巧；在大学高等学位研究课程，它是多变量分析(multivariate analysis)的重要课题；比较重要的社会、教育、心理期刊，也早已特开专栏介绍(如：候，1994；Connell & Tanaka,1987;Joreskog & Sorbom,1982)；可见SEM在统计学中所建立的声望及崇高地位是无容置疑的。本文主要用一系列有关学习动机的虚拟例子，来指出每个问题的主要分析策略，以展示结构方程模型在教育及心理学可以应用的研究范畴。一、结构方程：优点及拟合概念 1.数学模式很多社会、心理等变项，均不能准确地及直接地量度，这包括智力、社会阶层、学习动机等，我们只好退而求其次，用一些外项指标(observable indicators)，去反映这些潜伏变项。例如：我们以学生父母教育程度、父母职业及其收入(共六个变项)，作为学生家庭社经地位(潜伏变项)的指标，我们又以学生中、英、数三科成绩(外显变项)，作为学业成就(潜伏变项)的指标。简单来说SEM可分测量(measurement)及潜伏变项(latent variable)两部分。测量部分就是求出六个社经指标与社经地位(或三科成绩与学业成就)(即外显指标与潜伏变项之间)的关系：而潜伏变项部分则指社经地位与学业成就(即潜伏变项与潜伏变项间)的关系。指标(外显变项)含有随机(或系统)性的量度上误差，但潜伏变项则不含这些部份。SEM可用以下矩阵方程表示(Bollen,1989;Joreskog & Sorbom,1993)： η=βη+Γξ+ζ

结构方程模型案例

结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM) 20世纪——主流统计方法技术：因素分析回归分析 20世纪70年代：结构方程模型时代正式来临结构方程模型是一门基于统计分析技术的研究方法学，它主要用于解决社会科学研究中的多变量问题，用来处理复杂的多变量研究数据的探究与分析。在社会科学及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。SEM能够对抽象的概念进行估计与检定，而且能够同时进行潜在变量的估计与复杂自变量/因变量预测模型的参数估计。结构方程模型是一种非常通用的、主要的线形统计建模技术，广泛应用于心理学、经济学、社会学、行为科学等领域的研究。实际上，它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领域的统计分析方法的综合。多元回归、因子分析和通径分析等方法都只是结构方程模型中的一种特例。结构方程模型是利用联立方程组求解，它没有很严格的假定限制条件，同时允许自变量和因变量存在测量误差。在许多科学领域的研究中，有些变量并不能直接测量。实际上，这些变量基本上是人们为了理解和研究某类目的而建立的假设概念，对于它们并不存在直接测量的操作方法。人们可以找到一些可观察的变量作为这些潜在变量的“标识”，然而这些潜在变量的观察标识总是包含了大量的测量误差。在统计分析中，即使是对那些可以测量的变量，也总是不断受到测量误差问题的侵扰。自变量测量误差的发生会导致常规回归模型参数估计产生偏差。虽然传统的因子分析允许对潜在变量设立多元标识，也可处理测量误差，但是，它不能分析因子之间的关系。只有结构方程模型即能够使研究人员在分析中处理测量误差，又可分析潜在变量之间的结构关系。简单而言，与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。” 目前，已经有多种软件可以处理SEM，包括：LISREL，AMOS, EQS, Mplus. 结构方程模型包括测量方程（LV和MV之间关系的方程，外部关系）和结构方程（LV之间关系的方程，内部关系），以ACSI模型为例，具体形式如下：

PCMM(人员能力成熟度模型)介绍

PCMM（人员能力成熟度模型）介绍 PCMM（People Capability Maturity Model，人员能力成熟度模型）是美国宾州大学SEI（软件工程学院）沿用CMM（Capability Maturity Model，软件开发能力成熟度模型）的框架所开发出的一套指导企业持续提升人力资源管理能力的方法论和知识体系。一、5个成熟度层级 PCMM将企业的人力资源管理能力分为5个层级。 1）初始级在初始级，组织人力资源管理工作仅仅是事务性的，诸如基本的人事管理和工资奖金发放等。人力资源管理部门可能象征性地提供了一些表格，如绩效评估或职位描述，却没有为这些文件的合理使用提供指导或培训。各级管理者缺乏基本的人力资源管理培训，在管理下属的能力是建立在以往的经验及其个人的“管人技巧”上。甚至一些管理者们并不接受开发组织人力资源是他们个人的主要职责。他们从事人员管理活动，比如，面试应征者，在没有准备的情况下作绩效评估，其结果是使应征者败兴而归或不合理的人事决策。在初始级，组织的员工能力是未知的，因为组织没有为测试或提高这些能力作任何努力。员工们只是积极努力地完成自己的工作任务，因为没有任何激励措施来使他们的动机与组织的业务指标相一致。当员工们觉得其他企业有着更好的工作环境以及更好的职业发展前景时，就会离职，因此组织的员工流动率相当高。由于有经验的员工不断流失，组织始终是一些新手，因此，组织的知识和技术水平并不随时间的推移而提高，因为组织必须为那些有见识的已经离开组织的职员替补新职员。 2）可重复级主要目标是消除妨碍员工正常工作的主要障碍，为持续改进开发人力资源的

《结构方程模型及其应用》

《结构方程模型及其应用》内容简介侯杰泰，香港中文大学教育心理系教授、系主任。主要研究方向为学习动机，应用统计和香港语文政策。曾多次在北京、上海、南京、长春、广州等地举办的地区或全国性结构方程分析研习班上讲学。在社会、心理、教育、经济、管理、市场等研究的数据分析中，当今称得上前沿的几个统计方法中，应用最广、研究最多的恐怕非结构方程分析莫属。它包含了方差分析、回归分析、路径分析和因子分析，弥补了传统回归分析和因子分析的不足，可以分析多因多果的联系、潜变量的关系，还可以处理多水平数据和纵向数据，是非常重要的多元数据分析工具。本书是国内第一本系统介绍结构方程模型和LISREL的著作。阐述了结构方程分析（包括验证性因子分析）的基本概念、统计原理、在社会科学研究中的应用、常用模型及其LISREL程序、输出结果的解释和模型评价。《结构方程模型及其应用》还讨论了一些与结构方程模型有关的专题，是一本由初级至中上程度的结构方程分析著作，可作为有关专业高年级本科生和研究生的教科书及应用工作者的参考书。目录序第一部分结构方程模型入门第一章引言

一、描述数据二、具体例子展示准确与简洁的考虑三、探索性与验证性因子分析比较第二章结构方程模型简介一、结构方程模型的重要性二、结构方程模型的结构三、结构方程模型的优点四、结构方程模型包含的统计方法五、路径图的图标规则六、结构方程分析软件包七、LISIREL操作入门第二部分结构方程模型应用第三章应用示范I：验证性因子分析和全模型一、验证性因子分析二、多质多法模型三、全模型四、高阶因子分析第四章应用示范II：单纯形和多组模型一、单纯形模型二、多组验证性因子分析三、多组分析：均值结构模型四、回归模型

第二次作业《解释结构模型应用》

海事大学实验报告《系统工程》 2014～2015学年第一学期实验名称：基于解释模型在大学生睡眠质量问题的研究学号：马洁茹有琳指导教师：贾红雨报告时间： 2014年9月24日

睡眠与我们的生活息息相关，当每天的身体机制在不断运行的过程中身体负荷不断变大，到了夜间就需要休息。但是同一寝室的同学大多休息时段不同，有些习惯早睡，有些会由于许多原因晚睡。有些睡眠较沉不会轻易被打扰，有些睡眠较轻容易被鼾声或者其他声响惊醒。学习得知，解释系统模型是通过对表面分离、凌乱关系的研究，揭示系统部结构的方法。因此，我想尝试通过解释模型来对该问题进行研究分析。 3.用画框图的形式画出ISM的建模步骤。

结构方程模型案例汇总-共18页

结构方程模型( Structural Equation ，SEM) Modeling 20 世纪——主流统计方法技术：因素分析回归分析 20 世纪70 年代：结构方程模型时代正式来临结构方程模型是一门基于统计分析技术的研究方法学，它主要用于解决社会科学研究中的多变量问题，用来处理复杂的多变量研究数据的探究与分析。在社会科学及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。SEM能够对抽象的概念进行估计与检定，而且能够同时进行潜在变量的估计与复杂自变量/ 因变量预测模型的参数估计。结构方程模型是一种非常通用的、主要的线形统计建模技术，广泛应用于心理学、经济学、社会学、行为科学等领域的研究。实际上，它是计量经济学、计量社会学与计量心理学等领域的统计分析方法的综合。多元回归、因子分析和通径分析等方法都只是结构方程模型中的一种特例。结构方程模型是利用联立方程组求解，它没有很严格的假定限制条件，同时允许自变量和因变量存在测量误差。在许多科学领域的研究中，有些变量并不能直接测量。实际上，这些变量基本上是人们为了理解和研究某类目的而建立的假设概念，对于它们并不存在直接测量的操作方法。人们可以找到一些可观察的变量作为这些潜在变量的“标识”，然而这些潜在变量的观察标识总是包含了大量的测量误差。在统计分析中，即使是对那些可以测量的变量，也总是不断受到测量误差问题的侵扰。自变量测量误差的发生会导致常规回归模型参数估计产生偏差。虽然传统的因子分析允许对潜在变量设立多元标识，也可处理测量误差，但是，它不能分析因子之间的关系。只有结构方程模型即能够使研究人员在分析中处理测量误差，又可分析潜在变量之间的结构关系。简单而言，与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。” 目前，已经有多种软件可以处理SEM，包括：LISREL，AMOS, EQS, Mplus. 结构方程模型包括测量方程（LV和MV之间关系的方程，外部关系）和结构方程

流程成熟度模型PEMM

流程再造新工具：PEMM框架作者：迈克尔·哈默翻译：陈桂华为什么流程再造屡屡失败，主要原因就在于企业能力与流程不匹配。本文介绍的新工具能帮助企业解决这个问题。 “流程管理”早已成为企业日常运作的一部分。17年前，我在《哈佛商业评论》 (参见Reengineering Work：Don't Automate，Obliterate，1990年7／8月号) 上首次提出这一全新概念，引发了颇多争议。而如今，世界各地的企业都在通过业务流程再造来推行企业变革。所谓业务流程是指从原材料进入企业到产品流出企业这一运营链条上的所有工作。企业进行业务流程再造，不仅能够大幅提高绩效，还能为客户提供更大的价值，为股东创造更多的利润。很少有企业高管会质疑这一点。事实上，各行各业的企业，无论其规模大小，几乎都因为关注、衡量和重新设计了面向内部和外

部客户的流程，而在成本、质量、速度和赢利能力等关键指标上取得了显著改善。不过遗憾的是，失败的例子也比比皆是。2000年以来，我亲历了数百家企业为了重获生机而建立或再造业务流程的过程。尽管有良好的意愿和必要的投资，但许多企业不是进展缓慢，就是成效甚微。即使是那些成功变革的企业，也是历经千辛万苦才“守得云开见月明”。不可否认，所有的变革项目推行起来都困难重重，然而流程变革则更为艰难。一般人都以为，设计新的业务流程就是重新安排工作流程，只需要确定谁来做什么事，在哪里做，按照什么顺序来做就行了。然而情况并没有这么简单。要让新流程发挥作用，企业必须从更广层面上重新界定工作，提供更多培训以支持这些工作，并培养一线员工的决策能力：还要调整奖励制度，不仅关注结果，也要考虑过程。除此之外，企业必须重塑组织文化，强调团队合作、个人责任感以及客户重要性，重新界定管理者的职责，鼓励他们监管流程，而不是监督具体活动，培养员工而不是监督员工，最后，企业需要协调信息系统，以确保跨部门流程的运行顺畅，而不只是支持单个部门。在我研究的多数企业中，高管们常常为了流程重组而绞尽脑汁。他们知道，要发挥流程的作用，就得改变很多东西．但究竟需要改变什么，改变多少、何时改变，他们又不清楚。他们的迷茫引发了种种混乱：决策犹豫不决、计划杂乱不清，争辩无休无止、讨论无果而终，无端的自满和绝望，再三失误和重复劳动，一再延期和半途而废。他们不停地相互询问：我们是否一开头就做错了?我们怎么才能知道事情有没有进展?完成变革后，企业会呈现什么样的面貌?另外，对于哪些因素有助于推动基于流程的变革，高管们往往意

软件能力成熟度模型：CMM五个级别介绍(精)

软件能力成熟度模型:CMM 五个级别介绍 CMM 为企业的软件过程能力提供了一个阶梯式的进化框架, 阶梯共有五级。第一级只是一个起点,任何准备按 CMM 体系进化的企业都自然处于这个起点上,并通过它向第二级迈进。除第一级外,每一级都设定了一组目标, 如果达到了这组目标,则表明达到了这个成熟级别,可以向下一级别迈进。从纯粹的个人行为发展到有计划有步骤的组织行为… 第一级:初始级 (Initial; 第二级:可重复级 (Repeatable; 第三级:已定义级 (Defined; 第四级:受管理级 (Managed; 第五级:优化级 (Optimizing。初始级初始级的软件过程是未加定义的随意过程, 项目的执行是随意甚至是混乱的。也许有些企业制定了一些软件工程规范, 但若这些规范未能覆盖基本的关键过程要求, 且执行没有政策、资源等方面的保证时,那么它仍然被视为初始级。关注点: 工作方式处于救火状态,不断的应对突如其来的危机; 工作组:软件开发组、工程组; 提高: 需要建立项目过程管理,建立各种计划,开展 QA 活动。

可重复级根据多年的经验和教训,人们总结出软件开发的首要问题不是技术问题而是管理问题。因此, 第二级的焦点集中在软件管理过程上。一个可管理的过程则是一个可重复的过程, 可重复的过程才能逐渐改进和成熟。可重复级的管理过程包括了需求管理、项目管理、质量管理、配置管理和子合同管理五个方面; 其中项目管理过程又分为计划过程和跟踪与监控过程。通过实施这些过程,从管理角度可以看到一个按计划执行的且阶段可控的软件开发过程。关注点: 规则化引入需求管理、项目管理、质量管理、配置管理、子合同管理等; 引入工作组:测试组、评估组、质量保证组、配置管理组、合同组、文档支持组、培训组; 提高: SEPG 、建立软件过程库和文档库已定义级在可重复级定义了管理的基本过程, 而没有定义执行的步骤标准。在第三级则要求制定企业范围的工程化标准, 并将这些标准集成到企业软件开发标准过程中去。所有开发的项目需根据这个标准过程, 裁剪出与项目适宜的过程, 并且按照过程执行。过程的裁剪不是随意的,在使用前必须经过企业有关人员的批准。关注点: 文档化,标准的一致的;

使用AMOS解释结构方程模型

AMOS输出解读惠顿研究惠顿数据文件在各种结构方程模型中被当作经典案例，包括AMOS 和LISREL。本文以惠顿的社会疏离感追踪研究为例详细解释AMOS的输出结果。AMOS同样能处理与时间有关的自相关回归。惠顿研究涉及三个潜变量，每个潜变量由两个观测变量确定。67疏离感由67无力感（在1967年无力感量表上的得分）和67无价值感（在1967年无价值感量表上的得分）确定。71疏离感的处理方式相同，使用1971年对应的两个量表的得分。第三个潜变量，SES（社会经济地位）是由教育（上学年数）和SEI(邓肯的社会经济指数)确定。解读步骤 1.导入数据。 AMOS在文件ex06-a.amw中提供惠顿数据文件。使用File/Open，选择这个文件。在图形模式中，文件显示如下。虽然这里是预定义模式，图形模式允许你给变量添加椭圆，方形，箭头等元素建立新模型

2.模型识别。潜变量的方差和与它关联的回归系数取决于变量的测量单位，但刚开始谁知道呢。比如说要估计误差的回归系数同时也估计误差的方差，就好像说“我买了10块钱的黄瓜，然后你就推测有几根黄瓜，每根黄瓜多少钱”，这是不可能实现的，因为没有足够的信息。如何告诉你“我买了10块钱的黄瓜，有5根”，你便可以推出每根黄瓜2块钱。对潜变量，必须给它们指定一个数值，要么是与潜变量有关的回归系数，要么是它的方差。对误差项的处理也是一样。一旦做完这些处理，其它系数在模型中就可以被估计。在这里我们把与误差项关联的路径设为1，再从潜变量指向观测变量的路径中选一条把它设为1。这样就给每个潜变量设置了测量尺度，如果没有这个测量尺度，模型是不确定的。有了这些约束，模型就可以识别了。注释：设置的数值可以是1，也可以是其它数，这些数对回归系数没有影响，但对误差有影响，在标准化的情况下，误差项的路径系数平方等于它的测量方差。 3.解释模型。模型设置完毕后，在图形模式中点击工具栏中计算估计按钮运行分析。点击浏览文本按钮。输出如下。蓝色字体用于注解，不是AMOS输出的一部分。 Title Example6,Model A:Exploratory analysis Stability of alienation, mediated by ses.Correlations,standard deviations and means from Wheaton et al.(1977). 以上是标题，全是英文，自己翻译去吧，没有什么价值，一堆垃圾。 Notes for Group(Group number1) The model is recursive. Sample size=932

解释结构模型

3.2解释结构模型系统是由许多具有一定功能的要素（如设备、事件、子系统等）所组成的，各要素之间总是存在着相互支持或相互制约的逻辑关系。在这些关系中，又可以分为直接关系和间接关系等。为此，开发或改造一个系统时，首先要了解系统中各要素间存在怎样的关系，是直接的还是间接的关系，只有这样才能更好地完成开发或改造系统的任务。要了解系统中各要素之间的关系，也就是要了解和掌握系统的结构，建立系统的结构模型。结构模型化技术目前已有许多种方法可供应用，其中尤以解释结构模型法（InterpretativeStructuralModeling,简称ISM）最为常用。 3.2.1结构模型概述一、解释结构模型的概念解释结构模型（ISM）是美国华费尔特教授于1973年作为分析复杂的社会经济系统有关问题的一种方法而开发的。其特点是把复杂的系统分解为若干子系统（要素），利用人们的实践经验和知识，以及电子计算机的帮助，最终将系统构造成一个多级递阶的结构模型。 ISM属于概念模型，它可以把模糊不清的思想、看法转化为直观的具有良好结构关系的模型，应用面十分广泛。从能源问题等国际性问题到地区经济开发、企事业甚至个人范围的问题等，都可应用ISM来建立结构模型，并据此进行系统分析。它特别适用于变量众多、关系复杂且结构不清晰的系统分析，也可用于方案的排序等。所谓结构模型，就是应用有向连接图来描述系统各要素间的关系，以表示一个作为要素集合体的系统的模型，图3-1所示即为两种不同形式的结构模型。

图3-1两种不同形式的结构模型结构模型一般具有以下基本性质：（1）结构模型是一种几何模型。结构模型是由节点和有向边构成的图或树图来描述一个系统的结构。节点用来表示系统的要素，有向边则表示要素间所存在的关系。这种关系随着系统的不同和所分析问题的不同，可理解为“影响”、“取决于”、“先于”、“需要”、“导致”或其他含义。（2）结构模型是一种以定性分析为主的模型。通过结构模型，可以分析系统的要素选择是否合理，还可以分析系统要素及其相互关系变化对系统总体的影响等问题。（3）结构模型除了可以用有向连接图描述外，还可以用矩阵形式来描述。矩阵可以通过逻辑演算用数学方法进行处理。因此，如果要进一步研究各要素之间关系，可以通过矩阵形式的演算使定性分析和定量分析相结合。这样，结构模型的用途就更为广泛，从而使系统的评价、决策、规划、目标确定等过去只能凭个人的经验、直觉或灵感进行的定性分析，能够依靠结构模型来进行定量分析。（4）结构模型作为对系统进行描述的一种形式，正好处在自然科学领域所用的数学模型形式和社会科学领域所用的以文章表现的逻辑分析形式之间。因此，它适合用来处理处于以社会科学为对象的复杂系统中和比较简单的以自然科学为对象的系统中存在的问题，结构模型都可以处理。总之，由于结构模型具有上述这些基本性质，通过结构模型对复杂系统进行分析往往能够抓住问题的本质，并找到解决问题的有效对策。同时，还能使由不同专业人员组成的系统开发小组易于进行内部相互交流和沟通。

AMOS结构方程模型修正经典案例

AMOS结构方程模型修正经典案例第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。下面以一个研究实例作为说明，使用 Amos7 软件1进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据2进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。二、潜变量和可测变量的设定本文在继承 ASCI 模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。模型中共包含七个因素 (潜变量 )：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍， 2000)。表 7-1设计的结构路径图和基本路径假设设计的结构路径图基本路径假设超市形象顾客抱怨质量期望感知价值顾客满意质量感知顾客忠诚超市形象对质量期望有路径影响质量期望对质量感知有路径影响质量感知对感知价格有路径影响质量期望对感知价格有路径影响感知价格对顾客满意有路径影响顾客满意对顾客忠诚有路径影响超市形象对顾客满意有路径影响超市形象对顾客忠诚有路径影响 2.1 、顾客满意模型中各因素的具体范畴 1本案例是在Amos7 中完成的。 2见 spss数据文件“处理后的数据 .sav”。

初探数据分析能力成熟度模型

初探数据分析能力成熟度模型 1.引言近年来，大数据相关研究与应用层出不穷，很多行业开始利用大数据分析技术支撑业务决策、指导业务发展，数据应用的广度从单一内部数据逐渐发展为多源内部数据，一些互联网企业已提前进入多源内外部数据综合应用的阶段，在应用深度上，数据分析的地位从辅助业务决策逐渐融入生产系统，甚至成为业务发展的驱动力量。但与此同时，数据分析能力成熟度模型的缺失，使后进企业对自身数据分析能力难以形成清晰定位，容易在提升自身数据分析能力时迷失方向。 2.大数据领域能力成熟度模型发展现状在大数据领域，当前的能力成熟度模型建设主要集中在数据能力成熟度模型上，且尚未形成统一、权威的专业标准，所以一些组织在借鉴软件能力成熟度模型的基础上提出各自的数据能力成熟度模型，用以规范、指导具体的数据生产过程的数据管理，比较著名的有以下三个[1]。 2.1.SEI的数据能力成熟度模型（DMM） DMM（DataManagementMaturity）模型是由卡耐基-梅隆大学旗下机构CMMI研究所以能力成熟度模型整合的各项基础原则为基础开

发的。包含六大职能域：数据管理战略、数据质量管理、数据操作、数据平台和机构、数据治理、支撑流程。 2.2.EDM的数据管理能力成熟度模型（DCAM） DCAM（TheDataManagementCapabilityModel数据管理能力成熟度模型）是由EDMCouncil主导，组织金融行业企业参与编制和验证，基于众多实际案例的经验总结来进行编写的。主要分为八个职能域：数据管理策略、数据管理业务案例、数据管理程序、数据治理、数据架构、技术架构、数据质量、数据操作。 2.3.我国的数据能力成熟度评价模型（DCMM）数据能力成熟度评价模型（DataCapabilityMaturityModel简称DCMM）是国内关于数据能力成熟度模型的一项国家标准，由全国信息技术标准化技术委员会于2014年启动编制工作，在制定过程中充分吸取了国内先进行业的发展经验（以金融业为主），结合了国际上DAMA（国际数据管理协会）《数据管理知识体系指南DMBOK》中的内容，并根据中国国内数据管理的实际情况，定义了数据能力评估的八大过程域：数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据安全、数据应用、数据质量、数据生命周期管理等。 3.建立数据分析能力成熟度模型的必要性从当前大数据领域能力成熟度模型发展现状可以看出，现有能力成熟度模型主要期望在以下方面为企业的数据管理提供帮助。

结构方程模型估计案例

结构方程模型估计案例 Prepared on 22 November 2020

应用案例1 第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件2进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。一、模型构建的思路本案例在着名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍，2000)。表7-1 设计的结构路径图和基本路径假设、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。表7-2 模型变量对应表 1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。 2本案例是在Amos7中完成的。 3见spss数据文件“处理后的数据.sav”。

1什么是结构方程模型

1什么是结构方程模型？结构方程模型是应用线性方程表示观测变量与潜变量之间，以及潜在变量之间关系的一种多元统计方法，其实质是一种广义的一般线性模型。 ?結構方程模式(Structural Equation Models，簡稱SEM)，早期稱為線性結構方程模式(Linear Structural Relationships，簡稱LISREL)或稱為共變數結構分析(Covariance Structure Analysis)。 ?主要目的在於考驗潛在變項(Latent variables)與外顯變項(Manifest variable, 又稱觀察變項)之關係，此種關係猶如古典測驗理論中真分數(true score)與實得分數(observed score)之關係。它結合了因素分析(factor analysis)與路徑分析(path analysis)，包涵測量與結構模式。 ? 1.1介绍潜在变量与观察变量的概念 ?（1）很多社会、心理研究中所涉及到的变量，都不能准确、直接地测量，这种变量称为潜变量，如工作自主权、工作满意度等。 ?（2）这时，只能退而求其次，用一些外显指标，去间接测量这些潜变量。如用工作方式选择、工作目标调整作为工作自主权（潜变量）的指标，以目前工作满意度、工作兴趣、工作乐趣、工作厌恶程度（外显指标）作为工作满意度的指标。 ?（3）传统的统计分析方法不能妥善处理这些潜变量，而结构方程模型则能同时处理潜变量及其指标。（4）书上第7页观测变量：能够观测到的变量(路径图中以长方形表示) 潜在变量：难以直接观测到的抽象概念，由测量变量推估出来的变量（路径图中以椭圆形表示）内生变量：模型总会受到任何一个其他变量影响的变量（因变量；路径图会受到任何一个其他变量以单箭头指涉的变量外生变量：模型中不受任何其他变量影响但影响其他变量的变量（自变量；路径图中会指向任何一个其他变量，但不受任何变量以单箭头指涉的变量）中介变量：当内生变量同时做因变量和自变量时，表示该变量不仅被其他变量影响，还可能对其他变量产生影响。内生潜在变量：潜变量作为内生变量外生观测变量：外生潜在变量的观测变量外生潜在变量：潜变量作为外生变量外生观测变量：外生潜在变量的观测变量中介潜变量：潜变量作为中介变量中介观测变量：中介潜在变量的观测变量 1.2介绍测量模型与结构模型的概念（书上第9页）

结构方程Amos操作Word案例

超市形象质量期望质量感知感知价值顾客满意顾客抱怨顾客忠诚应用案例1 第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件2进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍，2000)。表7-1 设计的结构路径图和基本路径假设设计的结构路径图基本路径假设超市形象对质量期望有路径影响质量期望对质量感知有路径影响质量感知对感知价格有路径影响质量期望对感知价格有路径影响感知价格对顾客满意有路径影响顾客满意对顾客忠诚有路径影响超市形象对顾客满意有路径影响超市形象对顾客忠诚有路径影响 2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。 1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。 2本案例是在Amos7中完成的。 3见spss数据文件“处理后的数据.sav”。

结构方程模型方法与应用王济川

第一章绪论 1.1 模型表述 1.1.1 测量模型 1.1.2 结构模型 1.1.3 模型表达方程 1.2 模型识别 1.3 模型估计 1.4 模型评估 1.5 模型修正附录1.1 将总体方差／协方差表达为模型参数的函数附录1.2 结构方程模型的最大似然函数第二章验证性因子分析模型 2.1 验证性因子分析模型基础知识 2.2 连续观察标识的验证性因子分析模型 2.3 非正态与删截连续观察标识的验证性因子分析模型2. 3.1 非正态性检验 2.3.2 非正态数据的验证性因子分析模型 2.3.3 删截标识的验证性生因子分析模型 2.4 分类观察标识的验证性因子分析模型 2.5 高阶验证性因子分析模型附录2.1 BSI-18量表附录2.2 条目可靠度附录2.3 Cronbacha系数附录2.4 分类结局测量的连接函数和概率计算第三章结构方程模型 3.1 MIMIC模型 3.2 结构方程模型 3.3 单标识变量中测量误差的校正 3.4 检验涉及潜变量的交互作用

附录3.1 测量误差的影响第四章潜发展模型 4.1 线性潜发展模型 4.2 非线性潜发展模型 4.3 多结局测量发展过程的线性潜发展模型 4.4 两部式潜发展模型 4.5 分类结局测量的潜发展模型第五章多组模型 5.1 多组验证性因子分析模型 5.1.1 多组一阶验证性因子分析模型 5.1.2 多组二阶验证性因子分析模型 5.2 多组结构方程模型 5.3 多组潜发展模型第六章结构方程建模的样本量估计 6.1 结构方程模型样本量估计的经验法则 6.2 satorra-Saris法估计样本量 6.2.1 应用satorra-Saris法估计CFA模型的样本量 6.2.2 应用satorra-Saris法估计LGM模型的样本量 6.3 蒙特卡罗模拟法估计样本量 6.3.1 蒙特卡罗模拟法估计CFA模型的样本量 6.3.2 蒙特卡罗模拟法估计LGM模型的样本量 6.3.3 蒙特卡罗模拟法估计具有协变量的LGM模型样本量 6.3.4 蒙特卡罗模拟法估计具有协变量和缺失值的LGM模型样本量6.4 基于模型拟合统计量／指标的SEM样本量估计参考文献

基于VAR_Copula模型的股价_交易量的相依结构

结构方程模型及其应用

结构方程sem模型案例分析

第二次作业《解释结构模型应用》

结构方程模型的应用及分析策略

结构方程模型案例

PCMM(人员能力成熟度模型)介绍

《结构方程模型及其应用》

第二次作业《解释结构模型应用》

结构方程模型案例汇总-共18页

流程成熟度模型PEMM

软件能力成熟度模型：CMM五个级别介绍(精)

最新★结构方程模型要点资料

使用AMOS解释结构方程模型

解释结构模型

AMOS结构方程模型修正经典案例

初探数据分析能力成熟度模型

结构方程模型估计案例

1什么是结构方程模型

结构方程Amos操作Word案例

结构方程模型 方法与应用 王济川

结构方程模型方法与应用王济川