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主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在实证问研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。在用统计方法研究多变量问题时，变量太 多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人们希望在进行定量分析的过程中，涉及的变量较少，得到的信息量较多。 现值是现在和将来（或过去）的一笔支付或支付流在今天的价值。或理解为： 成本或收益的价值以今天的现金来计量时，成为现值。 　　在现值计量下，资产按照预计从其持续使用和最终处置中所产生的未来净现金流入量的折现金额计量。负债按照预计期限内需要偿还的未来净现金流出量的折现金额计量。 例如：在确定固定资产、无形资产等可收回金额时，通常需要计算资产预计未来现金流量的现值；对于持有至到期投资、贷款等以摊余成本计量的金融资产，通常需要使用实际利率法将这些资产在预期存续期间或适用的更短期间内的未来现金流量折现，再通过相应的调整确定其摊余成本。 ： 终值：一笔现有的资金按规定折现率，换算至将来某年年终所得的价值 多目标决策方法是从20世纪70年代中期发展起来的一种决策分析方法。决策分析是在系统规划、设计和制造等阶段为解决当前或未来可能发生的问题，在若干可选的中选择和决定最佳方案的一种分析过程。在社会经济系统的研究控制过程中我们所面临的系统决策问题常常是多目标的，例如我们在研究生产过程的组织决策时，既要考虑生产系统的产量最大，又要使产品质量高，生产成本低等。这些目标之间相互作用和矛盾，使决策过程相当复杂使决策者常常很难轻易作出决策。这类具有多个目标的决策总是就是多目标决策。多目标决策方法现已广泛地应用于工艺过程、工艺设计、配方配比、水资源利用、能源、环境、人口、教育、经济管理等领域。 编辑本段方法 　　多目标决策方法主要有以下几种： 　　1.化多为少法：将多目标问题化成只有一个或二个目标的问题，然后用简单的决策方法求解，最常用的是线性加权和法。 　　2.分层序列法：将所有目标按其重要性程度依次排序，先求出第一个最重要的目标的最优解，然后在保证前一目标最优解的前提下依次求下一目标的最优解，一直求到最后一个目标为止。 　　3.直接求非劣解法：先求出一组非劣解，然后按事先确定好的评价标准从中找出一个满意的解。 　　4.目标规划法：对于每一个目标都事先给定一个期望值，然后在满足系统一定约束条件下，找出与目标期望值最近的解。 　　5.多属性效用法：各个目标均用表示效用程度大小的效用表示，通过效用函数构成多目标的综合效用函数，以此来评价各个可行方案的优劣。 　　6.层次分析法：把目标体系结构予以展开，求得目标与决策方案的计量关系。 　　7.重排序法：把原来的不好比较的非劣解通过其他办法使其排出优劣次序来。 　　8.多目标群决策和多目标模糊决策等。 　　9.TOPSIS法