浅析统计分析方法在股票最优投资中的应用论文
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引言
随着市场结构的不断完善,我国的股票市场发展迅速,逐步走向规模化,其在国民经济中的地位愈发的重要,对人们生活的影响也越来越大,股票的价格及其内在价值回归是未来股市发展的重要方向。然而股票市场变幻莫测,投资者想要在股市投资中取得丰厚的回报,就要对股票市场中的数据进行分析,研究分析我国股票市场,制定最优投资策略。
聚类分析在金融投资方面有很大的研究价值,聚类分析是根据研究对象的特征按照一定标准对研究对象进行分类的一种分析方法,它是组内的数据对象具有最高的相似度,而组间具有较大的差异性。它也是最重要的数据挖掘方法。本文运用k值聚类,其优点是占有内存少、计算量小、处理速度快,特别适合大样本的聚类分析。但是其应用范围有限,要求用户指定分类数目。在收集的股票数据中,基于各类股票的收益,成长性等基本层面的考察,利用综合评价体系来衡量样本股票的“相似程度”。运用聚类分析能够帮助投资者准确了解和把握股票的总体特征,确定投资范围,预测股票价格的变动趋势,从而可以从众多数据中挑选出高收益高增长的部分股票。运用因子分析对这部分股票进行分析计算出因子得分,再用判别分析缩小范围选出值得投资回报率高些的股票,进行有利的投资。
虽然聚类分析、因子分析和判别分析方法在各个领域运用的己经非常广泛了,但在股票投资方面的研究还是有很大的挖掘空间。本文在现有的研究基础上,探讨其在股票优化投资的应用价值,将聚一、股票数据分析
在股票投资过程中,一方面要掌握好买入和卖出的时机,另一方面是如何选股票价格有足够的上升空间,股票市场上有上千只股票,怎么选择股票是股票投资者迫切想知道的,通过对股票价格因素资料的研究,得出如下影响股票投资的指标体系
(1)盈利能力:其大小决定了股票价值的高低;
(2)成长能力:其强弱对上市公司在总资产扩张能力,资产重组方面,盈利增长速度方面都有影响;
(3)经营能力:反映上市公司在资产管理方面的管理效率,是上市公司日常经营能力,资金利用效果的表现。
本文在东方财富网数据中心随机选取2015年3月21日公布的2014年年报业绩大全的100只股票,并从中选取了每股收益,营业收入增长率,净利润增长率,净资产收益率,销售毛利率,每股现金流量,每股净资产这7个指标,首先用SPSS软件将数据进行标准化,其次再进行聚类分析、因子分析和判别分析.
(二)因子分析过程
本节利用因子分析达到降维的`目的,综合指标变量,得出若干个能充分反映股票投资价值特征的主因子,算出因子综合得分,进一步将51只股票分类。
从表4可以看出前三个因子的特征值大于前三个因子的特征值之和占总特征值的63. 92%提取前三个因子作为主因子,表5中通过因子旋转赋予了各个因子的明确含义,由主因子载荷可以看出,第一个主因子F1与销售毛利率、每股现金流量和净利润增长率的因子载荷较高,所以第一个主因子可以用于评价成长能力。第二个主因子F2与每股净资产和每股收益的因子载荷较高,所以第二个主因子可以用于评价盈利能力。第三个主因子F3与营业收入增长率和净资产收益率的因子载荷较高,所以第三个主因子用于评价经营能力。
二、结论
通过随机抽取的100只股票数据进行聚类分析,挑选出51只收益性成长性较好的股票进行因子分析得出综合得分,根据股票投资的标准体系,由盈利能力、成长能力和经营能力综合分析,可以分类为投资价值高中低三类,最后用判别分析进一步判定类别,说明在众多的股票中可以用此类统计方法进行分析,缩小投资范围和确定投资价值,使投资者做出最佳的投资决策。但股票具有风险性和不确定性,影响股票价格的因素有很多,所以具体股票还要具体分析。
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