多元统计分析方法在股票市场板块的应用研究报告.docx

1、多元统计分析方法在股票市场板块的应用研究报告多元统计分析方法在股票市场板块应用研究报告1引言伴随着我国股票市场不断高速发展，股票投资已经成为了投资者最主要投资途径，而且也必将成为投资者最为重要投资渠道。因此，他们必须要高度重视上市公司所有经营业绩，高度重视股票自身所具备品质，即要投资者高度重视对投资对象选择。股票投资分析意义主要有：有利于科学提高投资决策；有利于股票投资价值正确评估；有利于投资风险降低；投资者成功投资关键是科学投资分析。在股票市场中，对于广大投资者而言，通过聚类分析与因子分析结合相对股票进行分析可以开拓投资渠道，扩大投资可选择范围，但股价是受到政治、经济、市场等相关因素影响，也

2、可以受到技术和投资行为因素影响，因此，股价经常处在频繁变动当中，而股价变动也扩大了股市投资性活动，使股市风险性加大。因此，对股市股票进行聚类分析与因子分析尤其显得意义重大。经过前人研究，多元统计分析方法中聚类分析与因子分析相结合方法在股票综合评价中有着越来越广泛应用。而本文主要采用分析方法就是聚类分析与因子分析。在对上市公司进行综合评价时，由于存在多个指标，所以先进行标准化处理，再用软件进行系统聚类分析，得到聚类谱系图，根据聚类谱系图对股票进行分类，随后利用因子分析方法对多维变量进行降维，其目是使信息损失达到最小化，加强对原变量综合解释能力。聚类分析与因子分析.聚类分析与因子分析概念聚类分析：

3、依据研究对象特征，对研究对象进行分类方法，以减少研究对象数目。因子分析：因子分析基本目是用较少几个因子去描述多个指标或因素间相互联系，也就是将相关较密切多个变量归在同一个类别中，每一类别变量就会成为一个因子，用以比较少几个因子来反映原始资料绝大部分信息。.基本思想聚类分析：由于我们所要研究样品之间存在着不同程度相似性，于是我们根据一批样品多项观测指标，从中找出一些能够相对准确度量所选样品或指标之间相似程度统计量，从而以这些统计量为划分类型依据，采用某一种聚类法，把一些相似度比较大样品聚到一类，同样把另外一些彼此之间相似度较大样品又聚为另一类，目就是使同一类别中个体有较大相似性，而不同类别中个体

4、有较大差异性。一直到把所有样品都归类完毕为止，这就是分类基本思想。其中我们说到类指是相似元素集合。因子分析：把原始指标综合成为相对较少指标，使得这些指标能够充分反映原始指标大部分信息，而这些综合指标之间是没有任何相关性。聚类分析与因子分析应用.问题提出中国股市从无到有，发展到今天已经颇具些规模。而前些年，是中国股票市场发展初级阶段，由于市场规模还相对比较小，上市公司数量也并不是很多，再加上股民投资观念以及操作方法也相对来说太不成熟，因此，投机性特别强，那个时候还根本用不上多少技术来分析，所以股票根本不能给人们带来任何收益。但是，伴随着我国市场经济建设高速飞跃发展，人们金融意识和投资意识也是日益

5、增强，而作为市场经济组成部分之一股票市场，也正在一步一步向成熟与规范迈进，也有越来越多投资者开始重视股票投资，历史已经证明了，股票是一种不仅仅在过去可以为投资者提供丰厚长期利益，并且在将来也可以为投资者提供良好机遇投资媒体。然而，股票价格涨跌很难掌控，股票市场也是变幻莫测，投资者要是想在股票市场投资中获得丰厚投资回报，就必须要认真研究上市公司发展历史、公司业绩以及发展前景，也必须要详细分析上市公司财务状况，坚决树立以基本分析为主，以技术分析为辅基本投资理念，从众多股票当中找出真正具备投资价值股票，从而对其进行长期投资。伴随着股票市场不断快速发展、投资手法以及证券监管方法不断向成熟与规范迈进，并

6、且上市公司数量正在持续不断增多，如果投资者再像往常一样，面对成千上万种股票随便乱抓一气，碰运气，甚至于是受到了各种股评和谣言左右，则投资者很难取得最终投资成功，获得丰厚回报。因此，在成熟股票市场当中，一个股民若是想要取得成功，必须得学会板块分析和习惯理性操作以及树立板块投资理念。而我们所说板块是指具有共同特征股票群。股票市场当中板块我们可以从行业与产业、地域与时间、特殊题材等等多个角度来划分，而在每一个板块当中又有几十种甚至上百种股票。而面对众多股票以及各个公司众多财务数据，怎么样才能客观、全面、准确地分析并且从中挑选出各个板块以及板块内绩优龙头股和潜力股呢？本文采用多元统计分析中聚类分析与因

7、子分析方法，对此问题作一些探讨。.聚类分析在股票市场板块分析中应用本文选取2012年30家湖北上市公司前三季度财务指标进行分析，选择每股收益、总资产、净利润、净资产、每股净资产、净资产收益率、主营业务收入、每股现金流8项财务指标，对这些公司进行聚类分析，将其分类。.标准化处理由于单一指标对事物进行评价时不尽合理，我所选取8项财务指标性质不同，而且都具有不同量纲和数量级，为了保证研究结果可靠性，所以要先对其进行标准化处理，数据标准化主要功能就是消除标量间量纲关系，从而使数据具有可比性。处理后样本数据可以更好了解不同公司特征财务状况，如下表1表1StageCluster CombinedCoeff

8、icientsStage Cluster First AppearsNext StageCluster 1Cluster 2Cluster 1Cluster 2117190.2600623251381.6500534813387.910011452214699.01009531214916.0820136172721458.7510137102032627.44002382324173377.2100169621211457.25401810929238872.65002411426306404.953014121530348231.41001513317406858.715016144783

9、8951.64116171515161187444.412025163231493108.113018174112804607.31482118364679837.616021195184837514.509262022881131158.70022213417374563180172622213215900542002523101433633497702424910690195311023272521583213466221528263584576356211927279921708168826242928228586953700252929331.289E+0928270由上表可知，根据输

10、出结果，第一行数据含义：聚类分析第一步中， 17号及19号聚合为一类，其离差平方和为0.26，这个类别会在聚类分析第6步用到。同样，第6行数据意义是聚类分析中第6步27号与和第一步新聚成类别又可以聚到另一个类别当中，其离差平方和是21458.75，且这个类别也将会在聚类分析中第13步用到。由此可见，经过了29个步骤聚类过程，所选取30个样本最终都聚到一个类中。.聚类谱系图 0 5 10 15 20 25171927325122324622214826711518929102014153016228131聚类谱系图聚类谱系图可以非常直观地展示了聚类过程，并且也可以非常清楚表现其数值分类结果，从中

11、我们可以更好了解各种股票亲疏关系程度，更可以根据选择距离不同对样本进行新分类，这是聚类分析经常用到。根据上图可以将这些股票分成七类，但是无法分辨出这些股票是属于蓝筹股、绩优股、一般股还是劣质股，因此还要进行因子分析。.因子分析股票市场板块分析中应用通过软件进行因子分析，得出五个特征根、贡献率及其累计贡献率，如下从上表可以看出，最主要特征根只有3个，这三个特征根累计贡献率为88.715%，即说明其反映出来信息占全部信息88.715%，因此只取这三个来分析。通过软件求得因子载荷阵，又因为因子变量在很多变量上载荷较高则它要表达实际含义不是太清晰，因此要对其进行旋转如下表2，每一个数据说明了每个因子变

12、量对应相应原始变量重要程度。根据因子分析我们对这些公司来进行分类，再计算因子得分（下表中括号内数字）表2Component123每股收益-0.007（-0.57）0.974（0.374）-0.042（-0.037）总资产0.991（0.320）0.073（-0.030）0.044（0）净利润0.479（0.108）0.778（0.259）0.203（0.094）净资产0.991（0.324）-0.038（-0.036）-0.046（-0.071）每股净资产0.049（-0.010）0.747（0.322）-0.485（-0.453）净资产收益率-0.094（-0.085）0.755（0.367）0.407（0.281）主营业务收入0.966（0.313）0.030（-0.047）0.069（0.025）每股现金流0.070（-0.012）0.127（-0.02）0.894（0.720）上表括号内中各个数据是计算因子得分系数，通过软件我们计算各个样本因子得分，这里以方差贡献率为权数，根据上表中因子得分计算出各个公司综合实力得分，湖北省家上市公司综合实力得分如下表3所示，