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《鞍山師范學院學報》2016年第2期
摘要:
多元統計分析方法是研究股票價格的一般方法,本文利用統計分析方法考察并確定上市公司與股票價格相關的基本因素,利用聚類分析與因子分析兩種分析方法來進行實例研究,并判斷出各公司股票質量特征,為投資者的投資提供科學嚴謹的建議.
關鍵詞:
聚類分析;因子分析;股票市場
股票市場是對已經發行的股票進行轉讓、買賣和流通的場所.股份公司通過對股票的全面發行,可以迅速集中大量資金,實現生產的規模經營;而社會上分散的資金盈余者本著“利益共享、風險共擔”的原則投資股份公司,謀求財富的增值.當今中國股票市場發展迅速,越來越多的人關注著股票市場的行情,將自己的資產投入到股票行業中以期得到豐厚的回報,為了促進股票合理化,產生了對股票市場價格變動的分析和預測,對上市公司股票業績進行綜合評估是十分必要的.多元統計分析是研究股票價格的新型方法,我們利用統計分析方法,考察并且確定上市公司股票價格之間的基本關鍵因素,利用聚類分析與因子分析兩種分析方法來進行實例研究,判斷出股票價格的基本變動趨勢,為股票投資者的投資提供科學的建議.國外學者Serpil[1]將主成分分析與判別分析相結合,對早期綜合預警模型進行估計.AprilKerby和JamesLawrence[2]利用主成分分析與判別分析來作為選擇質量好或不好股票的依據.NewtonDaCosta等人[3]提出了一種根據風險回報準則的基于聚類分析方法對現貨市場中的股票分組的技術.Anderon[4]利用判別分析來對資本市場作進一步的研究.國內許多專家學者[5~10]根據證劵報告中的信息,選擇每股收益、投資收益、凈收益率等財務指標,對一些公司或企業的這些指標數據進行了多元統計分析,試圖將這些公司和企業進行分類,為股票的選擇和分析提供依據進行實例研究.本文應用聚類分析和因子分析方法對30家上市公司進行了實證研究,為投資者提供科學依據.
1股票市場數據的統計分析
1.1數據的選取
統計分析方法是處理數據、進行實證分析的有效方法,被廣泛應用于各個領域[11~13].為了研究多元統計分析方法在股票市場中的應用,需要進行實證分析.本文任意選取了巨潮資訊網2014年度報告數據中的30家上市公司的每股收益、總資產、凈利潤、凈資產、每股凈資產、凈資產收益率、營業收入共7項財務指標數據進行實例研究.每股收益,通常被用來反映企業某一會計期間的經營成果,衡量普通股的獲利水平以及投資風險,是投資者等其信息使用者據以評價企業盈利能力、預測企業成長潛力進而做出相關經濟決策的重要財務指標之一.凈利潤為最終經營業績,凈利潤越多,就代表企業的經營效益越好;凈利潤越少,則企業的經營效益就越差,它是企業經營效益的主要衡量指標.每股凈資產是指股東權益與股本總額的比率.每股凈資產越高,則股東擁有的資產現值就越多;每股凈資產越少,則股東擁有的資產現值就越少.凈資產收益率,是指凈利潤與平均股東權益的百分比,是公司稅后利潤除以凈資產的百分比率.凈資產收益率是衡量股東資金使用效率的重要財務指標.總資產指的是某一經濟實體擁有或控制的、預期能夠為自身帶來經濟利益的全部資產.凈資產是屬企業所有并且可以自由支配的資產,即所有者權益.企業的凈資產,是指企業的資產總額減去負債以后的凈額.營業收入指的是企業在日常活動中從事銷售商品、提供勞務和讓渡資產使用權等所形成的經濟利益的總流入,分為主營業務收入和其它業務收入.由巨潮資訊網年度報告數據中選取30家上市公司的財務指標數據見表1(股票名稱略去,以編號代替).總資產、凈資產以及營業收入都在一定程度上反映了上市公司的盈利情況,這3者是股票是否有購買價值的基礎,只有基礎越好,股票才越具有購買價值.所以這3者是人們在購買股票時需要長期關注的.
1.2聚類分析
圖1是運用SPSS軟件對30家上市公司的數據進行系統聚類分析后得到的樹枝狀聯結圖,選取的聚類指標是30家上市公司2014年度的財務數據,包括:上市公司的每股收益、總資產、凈利潤、凈資產、每股凈資產、凈資產收益率、營業收入共7項財務指標.根據圖1,可以依據股票的財務狀況將這30支股票分為3組.第1組:25號股票;第2組:3號股票和4號股票;第3組:剩下的其它27支股票.從分組情況看,第1組股票歸為第一類.這支股票總資產、凈利潤、凈資產、營業收入的財務指標都很高,且每股收益、每股凈資產、凈資產收益率的財務指標也都不低,說明這支股票的獲利能力高,并且股票的數量龐大,使總資產和營業收入等均很高.總體來說25號股票作為第一類股票有很大的投資價值,投資者可根據個人的投資理念和即時的市場條件等各方面因素對此類績優企業進行投資.將第2組股票歸為第二類.這兩支股票的7項財務指標均很高,特別是每股收益是最高的,說明股票的質量很好,數量也夠龐大.企業的發展速度與前景也都比較可觀,投資者根據自身情況并結合其它情況以輔助自己做出投資的決策對第二類企業進行投資.剩下的27支股票歸為第三類.這些股票的財務狀況不如第一類和第二類好了,其中,有幾支股票的每股收益甚至是負的,由此可見,這類企業顯然是不適合投資者對它們進行投資的.當然在實際情況中,投資者可以結合企業的具體的其它財務指標對股票進行分析,輔助投資者進行投資決策.這樣既實現了投資者的資本增值目的,又滿足了整個社會的資源優化配置的要求.
1.3因子分析
因子分析的主要目的是數據降維,如果原始變量之間不存在相關性,那么因子分析的意義并不大.為了進行因子分析,首先判定各指標間的相關性.相關系數是研究變量之間線性相關程度的量.從相關系數結果表2來看,每股收益和凈資產收益率的相關性最大,相關系數達到0.700,即每股收益越高,則凈資產收益也就越高.總資產和凈利潤、凈資產、營業收入的相關性都很大,相關系數均超過0.900.接下來,判斷是否可以應用因子分析來進行數據降維,判斷的方法為Bartlett球形檢驗和KMO方法.結果(表3)顯示,KMO檢驗結果為0.706.球形度檢驗統計量為571.392,p值為0.000,檢驗結果是顯著的,可以進行因子分析.下面計算各變量共同度,每個變量之間的共同度越高,就說明提取的公因子越能反映原來的7個指標的變化,結果如表4,所有變量的共同度全都超過了0.700,就說明了公因子能夠很好地反映原來的7個指標的變化.應用SPSS軟件的計算特征值以及方差貢獻率得到表5數據,由表5可看出:只有前兩個因子的特征值大于1,并且前兩個因子的特征值之和占特征值總和的92.772%,也就是說只需要前兩個因子就已經能夠解釋這7個財務指標信息的92.772%,所以本文僅采用前兩個因子對股票進行綜合評價.
進行因子旋轉,得到效果比較好的因子.表6中的系數為旋轉后的因子負荷系數估計值.表6中的2,3列分別是兩個特征值的特征向量.載荷程度越大說明該指標在因子中的影響程度就越大,越小則說明該指標在因子中的影響程度就越小.把7個指標歸為總體財務狀況因子和股票質量因子這兩類主要因子:因子1在總資產、凈利潤、凈資產、營業收入這4個指標上有較高的正載荷,可以將這4個指標定義為總體財務狀況因子;因子2在每股收益、每股凈資產、凈資產收益率這3個指標上具有較高的正載荷,可以將這3個指標定義為股票質量因子.將成分矩陣表中所顯示的數據代入因子得分模型,可得到旋轉后的因子得分函數如下:Factor1=0.045Z每股收益+0.980總資產+0.998凈利潤+0.996凈資產-0.037每股凈資產-0.008凈資產收益率+0.982營業收入;Factor2=0.876Z每股收益+0.077總資產+0.035凈利潤-0.035凈資產+0.953每股凈資產+0.942凈資產收益率-0.073營業收入.
計算不同股票的兩個因子得分,如表7所示.在因子1中總體財務狀況因子的排名中包攬前3名的分別是25號、3號、4號股票,說明這3支股票的綜合財務狀況較高.因子2中排名較前的是18號、3號、15號股票,說明這3支股票的質量較好,每股獲利較高.注意到18號股票的因子1排在最后而因子2排在第一,這是因為該公司的總資產額在30家公司中相對較少,營業收入也相對低,導致因子1排名在后面,但其每股收益達百分之四十多,與其它公司比遙遙領先,因而因子2排名領先.
綜合聚類分析的樹枝狀聯結圖1所得出的結果,我們可以看出:第一類的股票可以被稱為藍籌股,這類股票發展前景好,公司的盈利能力也是十分可觀的.這表明投資者可以根據公司的財務狀況進行投資,投資于公司財務狀況較好公司的股票可以獲得更好的投資效果.第二類股票可以稱為績優股,這類股票不論是在綜合財務狀況方面還是在股票盈利方面的表現都可圈可點,人們購買這類股票時需考慮即時的市場情況,分析公司即時的財務狀況.第三類股票可以稱為劣質股,這類股票總體財務狀況則表現較差,投資于財務狀況較差的股票面臨著更高的風險,卻不能獲得更高的期望收益率,人們在購買這類股票時則需要慎重考慮.
2結論
本文運用了描述統計和多元統計分析方法對隨機選取的30家上市公司的財務狀況進行了綜合分析,把30家上市公司的股票分為3大類,體現了各上市公司的財務狀況,結果與各上市公司的實際財務狀況相符合.聚類分析綜合了選取的7項財務指標反映各上市公司的盈利狀況和發展水平.因子分析將文中所選取的上市公司的7項財務指標綜合為總體財務狀況因子和股票質量因子兩個綜合變量,為分類和評估上市公司的財務狀況的優劣提供了有力的依據.除此之外,采用因子分析的方法建立的綜合評價函數評價上市公司的業績,避免單指標評價的片面性.也可通過各因子的得分,了解財務狀況的具體發展情況和經營管理中的優勢和劣勢,從而使得對公司的經營業績的評價更加全面客觀.實例證明,本文所采用的統計分析方法為股民選擇和分析股票提供了強有力的理論和實例支持.
參考文獻:
[5]柯冰,錢省三.聚類分析和因子分析在股票研究中的應用[J].上海理工大學學報,2002,24(4):371-374.
[6]李德榮,何莉敏,李玉.聚類分析和因子分析在股票投資中的應用[J].內蒙古統計,2011(1):29-31.
[7]李慶東.聚類分析在股票分析中的應用[J].遼寧石油化工大學學報,2005,25(3):94-96.
[8]李利梅,柳向東.股票市場的因子分析[J].改革與戰略,2003(8):52-56.
[9]郝瑞,張悅.基于因子分析和聚類分析的股票分析方法[J].時代金融,2014,9:135-137,141.
[10]李慶東,李穎.證劵投資分析方法新探索———聚類分析方法運用[J].現代情報,2005(11):50-53.
[11]李淑娟,趙立純,黃玉潔.病蟲災成災面積的ARMA模型的分析及應用[J].鞍山師范學院學報,2014,16(6):1-5.
[12]黃玉潔.遼寧省農村居民消費結構的動態分析[J].鞍山師范學院學報,2013,15(4):1-4.
[13]黃玉潔,陶鳳梅,王建民.關于鞍山地區氣象狀況的研究預測與分析[J].生物數學學報,2013(3):390-394.
作者:黃玉潔 錢麗麗 陶鳳梅 單位:鞍山師范學院數學與信息科學學院 聚龍股份有限公司