聚类分析和判别分析在股票投资中的应用
因子分析和聚类分析在多元金融股票投资中的应用
王沼锡
（ 天津外国语大学 天津 300204）
摘 要： 文章以多元金融板块的 23 家上市公司为研究对象，选取 10 个重要的财务指标进行投资分析。首先利用因子分析提取 四个公共因子，然后利用聚类分析对上市公司分类，通过主因子得分情况和平均综合得分情况客观评价每类上市公司的综合能力， 选出板块内的绩优龙头股和潜力股，为投资者提供全面、合理的购股建议。
为了提高不同类型指标之间的可比性，需要将适度指标资产负
债率正向化。其公式如下：
b' =
1
②
| b －p|
数据方向一致化后还需要进行数据的标准化处理，以消除变量
间在数量级和量纲上的不同。对标准化后的数据进行 KMO 和巴特
利特检验以观察数据是否适合进行因子分析。本文的 KMO 取值是
0． 832，根据 KMO 值参考标准，比较适合进行因子分析，与巴特利
（ 二） 数据选取
本文选取多元金融板块 23 家上市公司作为研究对象，共选取
10 个反映股票投资价值的财务指标进行分析，10 个指 标 分 别 是：
每股收益、每股净资产、每股未分配利润、每股资本公积、净利润
同比增长率、营业收入同比增长率、加权净资产收益率、摊薄净资 产收益率、总资产周转率、资产负债率① 。
0． 84
0． 134
0． 398
X3
－ 0． 001
0． 966
－ 0． 011
－ 0． 103
X4
0． 47
0． 244
0． 227
0． 721
X5
0． 158
0． 016
0． 056
－ 0． 874
聚类分析在金融投资策略中的应用
聚类分析在金融投资策略中的应用随着人工智能和大数据技术的发展，聚类分析在金融投资策略中扮演着越来越重要的角色。
聚类分析是一种对数据进行分类的方法，它将相似的数据归为一类，不同的数据归为不同的类别。
在金融领域，聚类分析可以帮助投资者识别市场中的不同组别，发掘潜在的投资机会。
聚类分析的实现需要以下步骤：1、获取数据聚类分析需要大量的数据作为输入，这些数据可以从不同的来源获取，包括金融市场数据、经济数据、社会数据等。
在获取数据时，需要注意数据的质量和完整性，以确保分析结果的准确性。
2、数据预处理在对数据进行聚类分析之前，需要进行一些预处理操作。
这些操作包括数据清洗、变量选择、特征标准化等。
数据清洗可以去除无用信息和异常值，变量选择可以选取对聚类结果有影响的变量，特征标准化可以将数据转化为相似的量纲。
3、选择聚类算法选择聚类算法是聚类分析的核心。
常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN聚类等。
不同的算法适用于不同的数据类型和聚类需求。
选择适合的算法可以提高聚类结果的准确性和效率。
4、聚类结果分析聚类分析得到的结果通常是一组簇，每个簇包含一组相似的数据。
分析聚类结果可以帮助投资者了解市场中不同组别的特征和行为，从而制定相应的投资策略。
常用的聚类结果分析方法包括簇内异质性分析、簇间差异性分析、簇的可解释性分析等。
在金融投资领域，聚类分析可以应用于以下方面：1、资产组合优化聚类分析可以帮助投资者识别不同的资产组别。
投资者可以根据不同资产组别的特征和表现制定相应的投资策略，从而优化资产组合，提高投资收益。
2、股票选取聚类分析可以帮助投资者识别具有相似特征和表现的股票，从而筛选出符合投资需求的股票。
投资者可以根据股票的聚类结果制定相应的投资决策，从而降低投资风险，提高投资收益。
3、行业分析聚类分析可以帮助投资者识别市场中的不同行业组别，从而了解不同行业的表现和前景。
投资者可以根据行业的聚类结果制定相应的投资策略，从而把握市场机会，降低投资风险。
「聚类分析与判别分析」
「聚类分析与判别分析」聚类分析和判别分析是数据挖掘和统计学中常用的两种分析方法。
聚类分析是一种无监督学习方法，通过对数据进行聚类，将相似的样本归为一类，不同的样本归入不同的类别。
判别分析是一种有监督学习方法，通过学习已知类别的样本，构建分类模型，然后应用模型对未知样本进行分类预测。
本文将对聚类分析和判别分析进行详细介绍。
聚类分析是一种数据探索技术，其目标是在没有任何先验知识的情况下，将相似的样本聚集在一起，形成互相区别较大的样本群。
聚类算法根据样本的特征，将样本分为若干个簇。
常见的聚类算法有层次聚类、k-means聚类和密度聚类。
层次聚类是一种自下而上或自上而下的层次聚合方法，通过测量样本间的距离或相似性，不断合并或分裂簇，最终形成一个聚类树状结构。
k-means聚类将样本划分为k个簇，通过优化目标函数最小化每个样本点与其所在簇中心点的距离来确定簇中心。
密度聚类基于样本点的密度来判断是否属于同一簇，通过划定一个密度阈值来确定簇的分界。
聚类分析在很多领域中都有广泛的应用，例如市场分割、医学研究和社交网络分析。
在市场分割中，聚类分析可以将消费者按照其购买行为和偏好进行分组，有助于企业制定更精准的营销策略。
在医学研究中，聚类分析可以将不同患者分为不同的亚型，有助于个性化的治疗和药物开发。
在社交网络分析中，聚类分析可以将用户按照其兴趣和行为进行分组，有助于推荐系统和社交媒体分析。
相比之下，判别分析是一种有监督学习方法，其目标是通过学习已知类别的样本，构建分类模型，然后应用模型对未知样本进行分类预测。
判别分析的目标是找到一个决策边界，使得同一类别内的样本尽可能接近，不同类别之间的样本尽可能远离。
常见的判别分析算法有线性判别分析（LDA）和逻辑回归（Logistic Regression）。
LDA是一种经典的线性分类方法，它通过对数据进行投影，使得同类样本在投影空间中的方差最小，不同类样本的中心距离最大。
逻辑回归是一种常用的分类算法，通过构建一个概率模型，将未知样本划分为不同的类别。
判别分析与聚类分析的基本原理
判别分析与聚类分析的基本原理数据分析是在如今信息时代中，越来越重要的一项技能。
在数据分析的过程中，判别分析和聚类分析是两个非常重要的方法。
本文将介绍判别分析和聚类分析的基本原理，以及它们在数据分析中的应用。
一、判别分析的基本原理判别分析是一种用于分类问题的统计方法，其目的是通过学习已知类别的样本数据，来构建一个分类器，从而对未知样本进行分类。
判别分析的基本原理可以简单概括为以下几个步骤：1. 数据预处理：首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等，以获得更好的数据质量。
2. 特征提取：在进行判别分析之前，需要将原始数据转化为有效的特征。
特征提取的方法有很多种，常用的包括主成分分析、线性判别分析等。
3. 训练分类器：利用判别分析算法对已知类别的样本数据进行训练，建立分类模型。
常用的判别分析方法有线性判别分析、二次判别分析等。
4. 分类预测：通过训练好的分类器，对未知样本进行分类预测。
分类预测的结果可以是离散的类标签，也可以是概率值。
判别分析广泛应用于医学、金融、市场营销等领域。
例如，在医学领域，可以利用判别分析来预测疾病的状态，辅助医生做出诊断决策。
二、聚类分析的基本原理聚类分析是一种无监督学习方法，其目的是将相似的数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较高，不同组间的相似度较低。
聚类分析的基本原理可以概括为以下几个步骤：1. 选择相似性度量：首先需要选择一个合适的相似性度量，用于评估数据对象之间的相似程度。
常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
2. 选择聚类算法：根据具体的问题需求，选择合适的聚类算法。
常用的聚类算法有K-means、层次聚类等。
3. 确定聚类数目：根据实际问题，确定聚类的数目。
有些情况下，聚类数目事先是已知的，有些情况下需要通过评价指标进行确定。
4. 根据聚类结果进行分析：将数据对象划分到各个聚类中，并对聚类结果进行可视化和解释。
聚类分析被广泛应用于市场分析、图像处理、社交网络等领域。
数据挖掘的聚类分析方法在证券投资中的应用
（） 化 股 份 、 花 味精 、 苏 吴 中 、 １黑 莲 江 铜
峰 电子 、 苏 舜 天 、 水 股 份 江 西 （ ） 江 企 业 、 面 针 、 江 阳 光 、 德 ２紫 两 浙 金 发 展 、 林 旅 游 ： 关 村 、 萧 钢 构 桂 中 杭
２基本 方法
众 所 周 知 ， 是 相 似 的 对 象 的集 合 ， 类 一 般 通 过 限 制 元 素 间的 距 离 来 定 义 类 。 类 聚 就 是 将没 有 明确 类 标 志 的 数 据 集 成 有 意 义 的类 。 聚类的数据类 型及相似性度量 。 聚 类问 题 中有ｎ 个数 据ｘ（ ， ， ，） ＝１２ … ｎ ， ｉ 每 个 数 据 有 Ｐ 变 量 （ 性 ）ｘ 表 示 数 据 ｘ 个 属 ， 的第 Ｊ 属 性 ， 数 据 集 的 所 有 变 量 可 用 如 个 则 下矩阵表示 ：
ＸＩ １ Ｘ ２ １ Ｉ ２ ２ ２
Ｘ ＝
Ｘｎｌ
２
（） ３ 中原 高 速 、 中航 重 机 ， 川 美丰 、 四 东 方 集 团 、ｔ 航 、 ｓ东 白云 机 场 、 圳 能 源 深 （ ） 汇股 份 、 大 网新 、 尔 多斯 、 ４广 浙 鄂 华 泰 股 份 、 鬼 酒 、 艺 股 份 、 海 发 展 、 牡 酒 综 南 黑 丹 、 佰 制 药 、 建 南 纸 益 福 （ ） 力源 、 正 科 技 、 阳 化 工 、 声 ５动 方 沈 超 电子、 国风 塑业 、 族 激 光 、 港 股 份 、 学 大 大 科 城 爱使 股 份 、 波 富达 、 宁 国投 电力 、 格 三 赛 星 、 基 发 展 、 航 凤 凰 银 长 （） 藏天路 、 州药业 、 国远洋 、 ６西 广 中 中 国 平 安 、 版 传 媒 、 地 集 团 、 安 汽 车 出 金 长 第 １ 股 票 明显 的 低 收 益 、 成 长 性 的 类 低 绩 差 股 ， 现 出 的 经 营 业 绩 和 财 务状 况 不 表 佳 ， 展呈衰退趋势 ， 发 投资 价 值 不 大 ； ２ 第 类 的股 票 经 营 业 绩 一 般 、 益 率 偏 低 ， 具 有 收 但 定 的成 长 潜 力和 扩 张 空 间 ； ３ 股 票 虽 第 类 保 持 很 高 的 盈 利 水 平 和 偿 债 能 力 ， 股 收 每 益 一 般 也 很 高 ， 其 成 长性 和 发 展 潜 力 却 但 不 被 看 好 ， 且 扩 张 潜 力有 限 ； ４ 股 票 并 第 类 的 净 利 润 增 长 速 度 很 快 ， 类 股 票 的 收 益 第６ 很 高 ； ５ 股 票 收 益 性 和 成 长 性 表 现 一 第 类 般 ， 务 指 标 较 其 他 样 本 差 异很 大 ， 类 的 财 聚 相似 程度不高 。 通过以上分析 ， 以指导我们的投资 ： 可 方 面 ， 析 股 票 的 业 绩 指 标 可 以判 断 出 分 绩 优 的 类 和 绩 差 的 类 ， 成 长 的 类 和 低成 高 长 的类 ， 由此 投 资 者 可 在 某 一 类 或 几 类 中 确 定 投 资 范 围 ， 高 投 资 决 策 的 效 率 和 准 提 确 性 ； 一 方面 ， 聚 类 的 结 果 中 得 出 类 的 另 从
多元统计分析论文范文精选3篇(全文)
多元统计分析论文范文精选3篇多元统计分析法是证券投资中非常重要的分析方法，它的理论内容包含了多个方面的理论方法，每个理论分析方法对证券投资有着不同的分析作用，应该对每个分析方法进行认真研究得出相关的结论，再应用到实际经济生活中。
1聚类分析在证券投资中的应用（1）定义：聚类分析是依据研究对象的特征对其进行分类、减少研究对象的数目，也叫分类分析和数值分析，是一种统计分析技术。
（2）在证券投资中应用聚类分析，是基于证券投资的各种基本特点而决定的。
证券投资中包含着非常多的动态的变化因素，要认真分析证券投资中各种因素的动态变化情况，找出合适的方法对这种动态情况进行把握规范处理，使投资分析更加的准确、精确。
1）弥补影响股票价格波动因素的不确定性证券市场受到非常多方面的影响，具有很大的波动性和不稳定性，这种波动性也造成了证券市场极不稳定的进展状态，这些状态的好坏对证券市场投资者和小股民有着非常重要的影响。
聚类分析的方法是建立在基础分析之上的，立足基础进展长远，并对股票的基本层面的因素进行量化分析，并认真分析掌握结果再应用于证券投资实践中，从股票的基本特征出发，从深层次挖掘股票的内在价值，并将这些价值发挥到最大的效用。
影响证券投资市场波动的因素非常多，通过聚类分析得出的数据更加的全面科学，对于投资者来说这些数据是进行理性投资必不可少的参考依据。
2）聚类分析深层次分析了与证券市场相关的行业和公司的成长性聚类分析是一种非常专业的投资分析方法，它善于利用证券投资过程中出现的各种数据来对证券所涉及的各种行业和公司进行具体的行业分析，这些数据所产生额模型是证券投资者进行证券投资必不可少的依据。
而所谓成长性是一种是一个行业和一个公司进展的变化趋势，聚类分析通过各种数据总结归纳出某个行业的进展历史和未来进展趋势，并不断的进行自我检测和自我更新。
并且，要在实际生活中更好的利用这种分析方法进行分析研究总结，就要有各种准确的数据来和不同成长阶段的不同参数，但是，猎取这种参数比较困难，需要在证券市场实际交易和对行业和公司的不断调查研究中才能得出正确的数据。
多元统计分析方法及其应用场景
多元统计分析方法及其应用场景多元统计分析是一种应用数学方法，用于研究多个变量之间的关系和模式。
它可以帮助我们理解和解释数据中的复杂关系，从而提供有关数据集的深入见解。
在各个领域，多元统计分析方法都得到了广泛的应用，包括社会科学、自然科学、医学和工程等。
一、主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的多元统计分析方法，用于降低数据维度和提取主要特征。
它通过将原始数据转换为一组新的无关变量，称为主成分，来实现这一目标。
主成分是原始变量的线性组合，它们按照解释方差的大小排序。
主成分分析可以帮助我们理解数据中的主要变化模式，并且在数据可视化和特征选择方面非常有用。
主成分分析的应用场景非常广泛。
例如，在生物学研究中，主成分分析可以用于分析基因表达数据，帮助鉴别不同组织或疾病状态下的基因表达模式。
在金融领域，主成分分析可以用于分析股票组合的风险和收益，从而帮助投资者进行资产配置。
二、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的观测对象分成不同的组或簇。
聚类分析通过计算观测对象之间的相似性或距离来实现这一目标。
常用的聚类算法有层次聚类和k均值聚类。
层次聚类通过构建层次树来表示不同的聚类结构，而k均值聚类将数据分为k个簇，每个簇中的观测对象与该簇的质心最为相似。
聚类分析可以在很多领域中得到应用。
例如，在市场研究中，聚类分析可以用于对消费者进行分群，从而帮助企业制定针对不同群体的市场策略。
在医学领域，聚类分析可以用于对患者进行分类，从而帮助医生进行个体化治疗。
三、判别分析判别分析是一种监督学习方法，用于确定一组变量对于区分不同组别的观测对象是最有效的。
判别分析通过计算不同组别之间的差异性和相似性来实现这一目标。
它可以帮助我们理解和解释不同组别之间的差异，并且在分类和预测方面非常有用。
判别分析在许多领域中都有应用。
例如，在医学诊断中，判别分析可以用于根据一组生物标志物来区分健康和疾病状态。
在社会科学研究中，判别分析可以用于根据个人特征来预测其所属的社会经济阶层。
聚类分析在金融市场中的应用
聚类分析在金融市场中的应用聚类分析是一种重要的统计分析方法，广泛应用于各个领域，包括金融市场。
金融市场作为一个充满复杂性和不确定性的系统，需要准确而有效的分析方法来帮助投资者做出决策。
在这一点上，聚类分析提供了一种有效的手段，可以帮助投资者发现市场中存在的各种模式和规律，提升投资决策的准确性和效率。
聚类分析通过将相似的对象分组来形成若干个聚类，从而实现对市场的分类和分析。
在金融市场中，聚类分析可以应用于多个方面，包括市场分割、资产组合构建、风险管理等。
首先，聚类分析在金融市场中可以用于市场分割。
市场分割是指将市场按照某种特征将其分为若干个子市场，从而更好地理解市场的结构和运行规律。
聚类分析可以通过对市场数据进行聚类，将相似的个股或资产划分到同一个簇中，从而形成不同的市场分割。
这种分割可以帮助投资者根据自身需求和投资策略来选择合适的市场进行投资，提高投资回报率。
其次，聚类分析在金融市场中可以应用于资产组合构建。
资产组合构建是指根据一定的投资目标和制约条件，在各种可投资资产之间进行选择和配置，形成一个具有一定风险和收益特征的投资组合。
聚类分析可以帮助投资者识别出具有相似特征的资产，并将其纳入到同一个资产组合中。
这样，可以使得资产组合更加多样化，降低整体风险，并提高投资回报率。
聚类分析还可以应用于金融市场中的风险管理。
金融市场中的风险是不可避免的，因此对风险的有效管理十分重要。
聚类分析可以通过将个股或资产按照其风险特征进行分组，从而帮助投资者更好地理解风险分布情况。
通过对不同组别的风险进行分析和比较，投资者可以制定相应的风险管理策略，减少风险并提高投资回报。
另外，聚类分析在金融市场中还可以应用于市场预测和交易行为分析。
聚类分析可以通过对历史市场数据的聚类，发现市场中存在的一些规律和模式，并根据这些规律和模式进行市场预测和交易行为分析。
例如，聚类分析可以帮助投资者发现市场中的短期趋势，进而制定相应的交易策略。
证券行业中的数据分析和统计方法
证券行业中的数据分析和统计方法数据分析和统计方法在证券行业中扮演着重要的角色。
通过运用这些方法，可以对市场趋势、公司财务状况和投资组合进行有效的分析和预测。
本文将介绍证券行业中常用的数据分析和统计方法，并探讨其在投资决策中的应用。
一、基础统计分析方法1.均值和标准差均值是数据的平均值，可以衡量投资组合的预期收益。
标准差衡量了数据的扩散程度，反映了风险的大小。
通过计算均值和标准差，投资者可以对不同证券进行比较，制定符合自身风险偏好的投资策略。
2.回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。
在证券行业中，投资者可以通过回归分析来探索股票价格与特定指标（如市盈率、市净率等）之间的关系，进而预测未来的股价走势。
3.相关性分析相关性分析用于衡量两个变量之间的线性关系。
在证券行业中，投资者可以通过相关性分析来确定不同证券之间的相关性，以构建一个多样化的投资组合，减少投资风险。
二、时间序列分析方法1.移动平均法移动平均法是一种常用的时间序列分析方法，用于平滑数据并揭示其趋势。
在证券行业中，投资者可以使用移动平均法来分析股票价格的长期趋势，从而作出更准确的买卖决策。
2.指数平滑法指数平滑法也是一种常用的时间序列分析方法，通过对数据进行加权平均来平滑数据。
在证券行业中，投资者可以使用指数平滑法来预测股票价格的未来走势，从而制定相应的投资策略。
三、数据挖掘方法1.聚类分析聚类分析用于将数据分为具有相似特征的群组。
在证券行业中，投资者可以使用聚类分析来识别具有相似特征的股票，以便构建更有效的投资组合。
2.决策树分析决策树分析通过构建一个决策树模型来进行数据分类和预测。
在证券行业中，投资者可以使用决策树分析来预测不同事件对股票价格的影响，并做出相应的投资决策。
四、机器学习方法1.支持向量机支持向量机是一种常用的机器学习方法，用于进行分类和回归分析。
在证券行业中，投资者可以使用支持向量机来分析股票价格的波动，以预测未来的走势。
股票 聚类算法
股票聚类算法
股票聚类算法是一种将相似股票归类的方法。
该算法通过对股票的历史价格和交易信息进行分析，将股票划分为几个组别，每个组别中的股票都有相似的特征和表现。
这种方法可以用于投资组合的构建，帮助投资者在不同的行业或板块中选择合适的股票组合。
股票聚类算法的主要步骤包括：
1. 数据收集：收集股票的历史价格和交易信息，通常需要获取
大量的数据。
2. 数据预处理：对数据进行清洗、去噪声、标准化等处理，以
便更好地进行分析。
3. 特征提取：从数据中提取有用的特征，例如每日的涨跌幅、
交易量等。
4. 聚类分析：使用聚类算法对股票进行分组，通常使用K-means 算法、层次聚类算法等。
5. 结果评估：对聚类结果进行评估，例如使用轮廓系数等指标
来评估聚类的效果。
股票聚类算法可以帮助投资者更好地理解市场，找到相似的股票、行业和板块，从而更好地构建投资组合。
但需要注意的是，聚类算法只是一种辅助工具，投资者仍需要进行充分的研究和风险评估。
- 1 -。
判别分析与聚类分析
判别分析与聚类分析判别分析与聚类分析是数据分析领域中常用的两种分析方法。
它们都在大量数据的基础上通过统计方法进行数据分类和归纳，从而帮助分析师或决策者提取有用信息并作出相应决策。
一、判别分析：判别分析是一种有监督学习的方法，常用于分类问题。
它通过寻找最佳的分类边界，将不同类别的样本数据分开。
判别分析可以帮助我们理解和解释不同变量之间的关系，并利用这些关系进行预测和决策。
判别分析的基本原理是根据已知分类的数据样本，建立一个判别函数，用来判断未知样本属于哪个分类。
常见的判别分析方法包括线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）。
线性判别分析假设各类别样本的协方差矩阵相同，而二次判别分析则放宽了这个假设。
判别分析的应用广泛，比如在医学领域可以通过患者的各种特征数据（如生理指标、疾病症状等）来预测患者是否患有某种疾病；在金融领域可以用来判断客户是否会违约等。
二、聚类分析：聚类分析是一种无监督学习的方法，常用于对数据进行分类和归纳。
相对于判别分析，聚类分析不需要预先知道样本的分类，而是根据数据之间的相似性进行聚类。
聚类分析的基本思想是将具有相似特征的个体归为一类，不同类别之间的个体则具有明显的差异。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的潜在结构，识别相似的群组，并进一步进行深入分析。
常见的聚类分析方法包括层次聚类分析（HCA）和k-means聚类分析等。
层次聚类分析基于样本间的相似性，通过逐步合并或分割样本来构建聚类树。
而k-means聚类分析则是通过设定k个初始聚类中心，迭代更新样本的分类，直至达到最优状态。
聚类分析在市场细分、社交网络分析、图像处理等领域具有广泛应用。
例如，可以将客户按照他们的消费喜好进行分组，以便为不同群体提供有针对性的营销活动。
总结：判别分析和聚类分析是两种常用的数据分析方法。
判别分析适用于已知分类的问题，通过建立判别函数对未知样本进行分类；聚类分析适用于未知分类的问题，通过数据的相似性进行样本聚类。
聚类分析和判别分析在股票投资中的应用
２ １ ．６ — ．１ ４ ３ ０ ２ ．５ ２ ２ ．２
６．３７ ０ ５ ６ — １ ．８ ３ ２ ２ ５ ２ — ５５９７ ４ ３ ． ８ ０ ８ ７ ．９３
８ ．３ ３ ９４ ６ —１ｏ ０ —４ ． ８９ ６ ７７ ８ ３５ ．７ ８
外高桥
金 地 集 团
万科 Ａ
多指标 的分类问题 ，定 Ｉ分类 更难 以实 现准确 的分类 。聚类 生
分析不仅可 以用来对样品进行分类 ，而且 可以用来对 变量进 行分类 。对于多因素 、多指标 的分类 问题 ，聚类分析 可以实 现较为准确 的分类 。聚类 分析的 目的在 于使 类间对象 的同质
法 ，对影 响证 券价 值或 价格 的各 种信 息进 行综合 分 析 以判 断证 券 价值 和价 格及 其变 动 的行 为 ，是证 券投 资过 程 中不
０ ０５ ． ３
０２ ．６
Ｏ１ ．
Ｏ ９ ８ ．１６
２ ４ ５ ． １４
１８ ２ ． １４
０ ４ ６ ．６ ３
０ ６ ０ ．２９
０ ４ ０ ．８８
３ １ １ ． １９
５ １５ ４ ８．４２
１ ．０ ３４２
０８ ．２
７ ３ ．１
２８ ．９
２ ７ ９ ９ ７．９４
１０ ． ８４ ４ ０ ７ ３
否具 有 投资 价值 。
２ 聚 类分 析
２１ 聚类 分析 的基 本思 想 ． 在经济 、社会 、 口 人 研究 中 ， 存在着 大量 分类研究 、构 造分类模式 的问题 。过去人们 主要靠经验 和专业 知识 ，做定
表１ １ ６家 地 产 上 市 公 司 ２ １ ０ ０年 第 一季 度财 务指 标
特 点 。然后 利 用判别 分析 方 法将 待 分析 的股 票进行 判 别归类 ，以便 进行 进一 步研 究 。最后在 得 出一些 有意 义结论 的 同时
大数据的统计分析方法
大数据的统计分析方法一、引言随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的统计分析方法是处理和分析大规模数据集的关键步骤，它可以匡助我们从海量数据中发现实用的信息和模式。
本文将介绍几种常用的大数据统计分析方法，并对其原理和应用进行详细说明。
二、大数据的统计分析方法1. 描述统计分析描述统计分析是对大数据集进行总体特征的描述和概括。
常用的描述统计分析方法包括计数、平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
通过这些统计指标，我们可以了解数据集的分布情况、中心趋势和离散程度，从而对数据进行初步的了解和分析。
2. 相关性分析相关性分析是研究变量之间关系的一种方法。
通过计算变量之间的相关系数，我们可以判断它们之间的相关性强弱和方向。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和判定系数等。
相关性分析可以匡助我们发现变量之间的线性或者非线性关系，从而为后续的预测建模提供依据。
3. 频率分析频率分析是对大数据集中某一变量的取值进行统计和分析。
通过统计每一个取值的频数或者频率，我们可以了解变量的分布情况和趋势。
常用的频率分析方法包括直方图、饼图和条形图等。
频率分析可以匡助我们了解数据的分布特征，发现数据的异常值和缺失值，并对数据进行预处理。
4. 预测分析预测分析是基于历史数据的趋势和模式，对未来事件进行预测和估计的一种方法。
常用的预测分析方法包括回归分析、时间序列分析和机器学习等。
通过建立合适的预测模型，我们可以利用大数据集中的历史数据来预测未来的趋势和变化，为决策提供参考依据。
5. 聚类分析聚类分析是将大数据集中的观测对象按照某种相似性指标划分为若干个类别或者簇的一种方法。
常用的聚类分析方法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
聚类分析可以匡助我们发现数据中的隐藏模式和群组结构，从而对数据进行分类和分组。
6. 分类分析分类分析是将大数据集中的观测对象根据其属性值进行分类和判别的一种方法。
聚类分析应用于金融投资的意义
聚类分析应用于金融投资的意义建立在基础分析之上的聚类分析方法，是一种行之有效的指导金融投资的方法，通过对股票的成长性、行业因素、收益性、公司因素等一些基本层面的量化分析，使用综合评价指标体系来衡量所取样本股票的“相似水准”，从而弥补了基础分析对股票价格影响因素定性分析不足的缺点。
聚类分析方法的运用能帮助股票投资者更准确把握股票的总体特征,从而确定投资范围,最终通过类的总体价格水平高低来预测股票价格的变动趋势,选择有利的投资时机。
而且，与现代投资组合理论比较起来，聚类分析方法更为实用，在应用的时候，收到的限制条件较少，具有操作性较强的优势，从而更适合金融投资者实用。
一、聚类投资方法聚类分析方法与判别分析、回归分析一起,被称为多元统计分析中的三大应用方法。
聚类分析方法是建立在某个优化意义下,对指标(变量)或样品之间的相似度进行衡量,并根据“相近似”把指标(变量)或样品归并成类。
聚类分析方法和原有的投资分析方法相比，其优点主要体现在以下三个方面：首先，聚类分析方法可以综合利用多个变量对样本进行分类；其次，聚类分析方法的分类结果是直观的,聚类谱系图很明确、清楚地表现其数值分类结果；最后，聚类分析方法所得到的归类结果和传统分类方法相比，前者结果更为细致、全面、合理。
在聚类分析方法中，衡量指标(变量)或样品之间相似水准的是距离。
在聚类分析方法中，经常使用的距离公式有欧式距离、绝对值距离、明科夫斯基距离、马氏距离、切比雪夫距离、等。
而在进行金融投资分析的时候，大多数学者还是使用欧式距离，这是一种计算简单，应用范围也较为广泛的分析方法，它是把两个类之间距离的平方作为两类各个元素之间距离平方的平均值。
随着计算机统计软件的应用和发展，现在已经开发出一整套的统计分析软件，例如SPSS、SAS等软件6，聚类分析的计算过程已经可以通过计算机软件上的模型快速完成。
二、聚类分析应用于金融投资的意义把聚类分析方法应用于金融投资分析中，不仅可以弥补金融投资定性分析的不足，也可以使金融投资分析更精确。
应用统计学方法分析股市行情研究
应用统计学方法分析股市行情研究随着现代社会的发展，股市已经成为了很多人的一项重要资产。
然而，不可避免的股市也经常波动不定，导致投资者的利益受到损失。
因此，对股市行情进行深入分析，掌握行情的规律与脉搏，就显得尤为重要。
在统计学中，有很多方法可以用来分析股市行情。
下面，我们将介绍其中的几种方法。
一、时间序列分析时间序列分析是股市行情研究中使用最广泛的统计方法之一。
它主要是通过对某股票价值在不同时间点的取值进行分析，来推测该股票未来的走势。
时间序列分析包括了趋势分析、季节性分析、周期性分析和随机性分析等几个方面。
趋势分析是通过对时间序列中的长期趋势进行分析，来预测未来股票的走势。
季节性分析是将时间序列按照季节进行分类，分析不同季节对股票价值的影响，从而预测未来季节股票的表现。
周期性分析是分析时间序列中的周期性变化，包括短期波动和长期波动。
随机性分析则是指分析股票价值的随机变化，一般用于分析股票的异动原因等。
二、回归分析回归分析是通常用于股票行情分析的另一种常用方法。
它主要是通过建立不同变量之间的函数关系，来推测和预测未来股票的发展趋势。
回归分析包括了线性回归和非线性回归两个层次。
线性回归通常用于分析股票的基本面数据，如股票市盈率、市净率、营业额等。
非线性回归则主要用于分析股票的技术面数据，如股票趋势、RSI等技术指标。
当然，在具体的实际应用中，还可以将线性回归与非线性回归相结合，以更加全面地分析股票行情。
三、聚类分析聚类分析是股市行情研究中使用的一种比较新的方法。
它主要通过将股票按照某些指标进行分类，从而更深入地探索不同股票之间的共性和差异，为投资者提供更好的分析依据。
聚类分析中，通常将股票按照不同的财务指标等因素分成不同的小群体。
然后，再分析各个小群体之间的差异，从而找到其中的潜在规律和特点。
当然，在聚类分析中，要根据具体情况选择不同的方法，以更好地实现对股市的分析。
四、因子分析因子分析是股市行情研究中，用于分析多个变量之间相关关系的方法之一。
聚类算法在金融行业中的应用研究
聚类算法在金融行业中的应用研究在金融行业中，聚类算法是一种重要的数据挖掘工具，可以帮助企业进行市场分析、客户分析、风险评估等工作，提高经营效率和效益。
本文将对聚类算法在金融行业中的应用进行探讨。
一、聚类算法简介聚类算法是一种将数据对象分组的技术。
其目标是将相似的数据对象归为一个簇，同时不同的簇之间要有区别。
聚类算法常用的评价指标包括均值、中心、距离等。
经典的聚类算法包括k-means、层次聚类、DBSCAN等。
二、聚类算法在金融行业中的应用2.1 市场分析聚类算法可以帮助企业对市场进行分析。
以证券市场为例，通过对不同证券的价格、换手率等数据进行聚类分析，可以将证券分为不同的类别，为投资者提供参考信息。
同时，对于创新性市场或新颖产品，聚类算法也可以帮助企业对市场进行分析，探索市场的潜在需求。
2.2 客户分析聚类算法对于客户分类也有着广泛的应用。
通过对客户的交易记录、行为习惯等数据进行聚类分析，可以将客户划分为不同的类别。
这些类别可以根据其特征设计不同的营销策略，提高营销效果，同时也可以帮助企业识别潜在的高价值客户或风险客户。
2.3 风险评估对于银行等金融机构，在贷款审核和风险评估中，聚类算法也具有重要价值。
通过对客户的收入、负债、信用历史等数据进行聚类分析，可以对客户的风险进行评估。
同时，聚类算法也可以应用于识别欺诈行为、控制风险等方面。
三、聚类算法存在的问题与挑战3.1 数据质量的影响数据质量对聚类算法的结果产生着重要的影响。
当数据质量较差时，聚类算法的结果可能不准确或欠缺可解释性。
因此，在运用聚类算法时，需要注意数据质量的问题，进行数据清洗和预处理。
3.2 聚类算法的选择不同的聚类算法适用于不同的数据类型和应用场景。
选定合适的聚类算法是保证结果准确性的重要前提，因此需要充分考虑实际应用的需求和情况。
3.3 可解释性的问题聚类算法得到的结果并不一定易于解释。
这意味着企业需要花费额外的时间和精力来解释聚类结果，以便推进业务。
几种多元统计分析方法及其在生活中的应用
几种多元统计分析方法及其在生活中的应用一、本文概述随着大数据时代的到来，多元统计分析方法在各个领域中的应用日益广泛，其重要性和价值逐渐凸显。
本文旨在深入探讨几种主流的多元统计分析方法，包括主成分分析（PCA）、因子分析（FA）、聚类分析（CA）以及判别分析（DA）等，并阐述这些方法在生活实践中的具体应用。
我们将对每种多元统计分析方法进行详细介绍，包括其基本原理、实施步骤以及优缺点等方面。
通过这些基础知识的普及，为读者提供一个清晰的方法论框架，为后续的实际应用打下坚实基础。
我们将结合生活中的实际案例，详细阐述多元统计分析方法的应用场景。
这些案例可能涉及市场营销、医学诊断、社会调查、金融分析等多个领域，旨在展示多元统计分析方法在解决实际问题中的强大威力。
我们将对多元统计分析方法在生活中的应用前景进行展望，分析未来可能的发展趋势和挑战。
本文还将提出一些针对性的建议，以期推动多元统计分析方法在实践中的更广泛应用和发展。
通过本文的阐述，我们希望能够为读者提供一个全面、深入的多元统计分析方法及其在生活中的应用指南，为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
二、多元统计分析方法介绍多元统计分析是一种在多个变量间寻找规律性的统计分析方法，其核心在于通过提取多个变量的信息，揭示出这些变量间的内在结构和相互关系。
以下是几种常见的多元统计分析方法及其特点。
多元回归分析：这种方法主要研究多个自变量对因变量的影响，旨在构建自变量与因变量之间的数学模型，并预测因变量的未来趋势。
多元回归分析可以帮助我们理解各个自变量对因变量的影响程度，以及这些影响是否显著。
主成分分析（PCA）：PCA是一种降维技术，它通过正交变换将原始变量转换为线性无关的新变量，即主成分。
这些主成分按照其方差大小排序，前几个主成分通常可以代表原始数据的大部分信息。
PCA在数据压缩、特征提取和可视化等方面有广泛应用。
因子分析：因子分析通过提取公共因子来简化数据集，这些公共因子可以解释原始变量间的相关性。
聚类分析在金融投资分析中的应用
聚类分析在金融投资分析中的应用作者：刘勇来源：《卷宗》2016年第01期摘要：分类数据在我们日常的分析中比较常见，当探讨相异行业的服务与质量时，行业就成了分类的变量，这儿必然会遇到聚类分析与方差分析的方法。
在证券业进行较为热门的行业回报率研究时，也经常会遇到聚类分析方法。
本文主要研究了聚类分析的特征概念、评价，探析了当前金融投资业的现状，最后在应用方面进行了全面分析。
关键词：分类；金融投资；聚类分析当前在金融投资中，聚类分析方法的深入研究有很大的价值。
聚类分析指的是将整个的数据按组或类的形式逐渐分类，使得每一组的数据之间有着较强的相似或者相同性，而不同组或类之间差别更大。
在聚类分析下，可以通过数据之间的相似度分析数据模式的分布和数据间的属性。
聚类分析通过股票成长性与收益性的分析研究，以综合评价的指标分析与衡量样本中的相似度，这能够有效指导与分析金融投资。
聚类分析是在基础分析上进行深入研究的，能够帮助投资者以准确的分析方法探讨股票的相关特征，预测股票变动趋势，让投资者进行合理、有效投资。
聚类分析操作可行度强，受限少，比较适合金融投资分析者。
1 聚类分析相关介绍1.1 分类与评价聚类分析认为数据的集中研究与数据之间有着各种相似性，聚类不同于分类，因为分类是早先就知道了的，在数据的集中分析与学习后完成对数据的分类以及有效的学习。
而聚类是事先没有任何先兆的，事先不知道要具体分成哪几类，聚类就是没有分类标志的有意义的类。
比如信用卡中，在对持卡人的年龄、收入、信用状况可以将信用度分成高等、中等以及低等这几类，在对持卡人进行仔细分析、仔细判别后能够合理的规避风险。
而聚类分类能够通过持卡人的信用额度、用卡次数、消费区域等将持卡人再仔细分类，通过信用资料使得双方获利。
聚类分析可简要分为系统聚类、动态法、分解法这几部分。
聚类分析指的是样品聚类和类之间的距离然后将样品各自分类，算出距离然后合并，每减少一类再合成一类。
统计分析在投资决策中的应用价值
统计分析在投资决策中的应用价值一、引言统计分析作为一种在数据处理、数据分析中应用广泛的技术手段，被越来越多的机构和企业所采用，其应用范围也逐渐扩大。
在投资领域中，统计分析也发挥了重要的作用，可以帮助投资者更好的进行投资决策，减少投资风险，提高投资效率。
本文将探讨统计分析在投资决策中的应用价值。
二、统计分析在投资中的基本概念1.数据预处理数据预处理是统计分析的第一步，也是最重要的一步。
其目的是对原始数据进行清洗、筛选、转换等处理，以减少数据的噪声和误差，为后续的统计分析提供准确的数据基础。
2.统计分析方法统计分析方法主要包括主成分分析、聚类分析、判别分析、回归分析、时间序列分析等。
这些方法在不同的分析场景下有各自的应用优势，投资者可以根据自己的需求选择合适的方法。
3.统计分析软件统计分析软件是进行统计分析的必要工具，常见的统计分析软件有SPSS、SAS、Stata、Python等。
这些软件可以帮助投资者进行智能化的数据分析和编程。
三、统计分析在股票投资中的应用1.基于大数据的分析投资者可以通过采集股票市场中的大量数据（如公司报告、新闻报道、财务数据等），运用数据挖掘、机器学习等技术对这些信息进行分析，找出其中的规律和意义。
基于大数据的投资策略可以大幅降低投资风险，提高收益率。
2.基于统计模型的预测投资者可以根据历史数据，运用多种统计模型进行预测。
例如，投资者可以通过建立回归模型预测股票价格和市盈率的关系，从而比较不同公司的投资价值，选择更具潜力的股票进行投资。
3.基于时间序列的分析时间序列分析可以帮助投资者理解股票市场的周期性变化、季节性变化等规律。
通过时间序列分析，投资者可以预测未来趋势，制定相应的投资策略，降低投资风险。
四、统计分析在债券投资中的应用1.债券评级债券评级是在债券投资领域中常见的统计分析方法，其目的是根据各种经济、财务、公司运营等指标，对债券的信用风险进行评估和等级划分。
通过债券评级，投资者可以选择风险更低的债券进行投资，降低投资风险。
基于多变量统计分析的数据挖掘方法探究
基于多变量统计分析的数据挖掘方法探究数据挖掘是指从大量数据中自动发现模式、关系和知识的过程。
这个过程需要应用各种数学、统计学和计算机科学等学科知识，以及算法和模型。
多变量统计分析是其中的一种方法，需要运用多元统计学理论和方法对数据进行分析和建模，并通过模型来预测规律和趋势。
本文将就基于多变量统计分析的数据挖掘方法进行探究。
数据挖掘方法基础在深入研究多变量统计分析方法之前，我们需要先了解一些数据挖掘的基础知识。
首先，数据挖掘主要有以下几个步骤：数据收集、数据预处理、模型建立、模型评估和模型应用。
数据预处理是非常重要的步骤，它包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据归约。
数据模型的建立和评估也是数据挖掘中必不可少的环节。
数据模型的建立需要运用各种算法和模型，如分类算法、聚类算法、预测算法等，而数据模型的评估则需要通过交叉验证、精度、召回率、F1值等指标来评估模型的好坏。
多变量统计分析方法多变量统计分析是指同时对多个自变量和一个因变量进行分析和建模。
多变量统计学方法包括聚类分析、主成分分析、判别分析、回归分析等。
下面我们分别探究一下这些方法。
聚类分析聚类分析是将相似的对象分为一组，使得每组的对象之间的差异较大。
聚类分析特别适用于无监督学习，因为它不需要事先知道对象所属的类别。
聚类算法有很多种，如K-means、DBSCAN、层次聚类等。
聚类分析广泛应用于用户行为分析、市场细分、生物学、电子商务等领域。
主成分分析主成分分析（PCA）是一种统计技术，将多维数据空间转化为低维空间，从而减少变量数量，但尽量保留数据的大部分信息。
通过PCA降维，可以减少变量与变量之间的冗余性，从而避免过拟合。
PCA广泛应用于数据可视化、图像处理、财务分析等领域。
判别分析判别分析（DA）是一种有监督学习方法，目的是找出不同类别之间的最大差异性，并用于分类和预测。
判别分析特别适用于有多种分类模式或者不想将训练样本划分为训练集和测试集的情况。
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应收账款周转率
１．３４２４ ９．７７４８ ６０．５３５ １１．４３４３ ７．７６０８ ３．１１１９ ５８１．５４４２ １３．４０２
净资产收益率
Ｏ．６ ２．１６ —４．３ｌ ｏ－２５ ２．２２ Ｏ．８２ ７．３ｌ ２．８９
净利润增长率
４１．９５７８ ６０．５３６７ 一２１２．５８２３ —４５３５．９８７ Ｏ．８９７３ ２７７．９９９４ １４００．７８３４ ３２．３４６５
长，处于企业发展期的末期。投资者可根据自己的投资理 念和即时的市场条件选择对此类特点的企业进行投资。 第三类中的两只股票分别为ＳＴ兴业和ＳＴ中房，这两 类企业的简称前标有“ｓＴ”字样，查看这两个企业的财 务报表和财务指标不难看出他们被特别处理的原因。两只
案倒处理汇总图
股票的每股收益率、净资产收益率、主营业务收入增长率 和净利润增长率都为负值，而且翻看这两个企业的财务报 表可以发现在２００９－－２０１０年两年企业的净利润为负值。 这证明了两个企业在近两年的经营方面发生了重大问题， 并且没有好转的迹象。投资者在对这类股票进行投资时，
一定要谨慎。
利用ＳＰＳＳ软件进行分析，可以得到组间平均连接图、
群集图和案例处理汇总图。由于篇幅有限，笔者只将案例
汇总图列出。根据对三个图的分析结果，我们将１６只股
票大致分为七类：第一类有金融街（１）、中粮地产 （１０）、卧龙地产（５）、外高桥（６）、万科Ａ（８）、保利
地产（２）六只股票；第二类有滨江集团（１２）、嘉凯城
行投资。
第二类中的！三只股票所属的公司都是在中国地产行业
中处于中游地位的企业。这些企业同样具有较高的每股收
益率和净资产收益率，具备较强的赢利能力。流动比率、
速动比率、应收账款周转率都处于合理的范围，证明企业 的资金使用和运转情况正常。主营业务收入增长率和净利 润增长率稍大于第一类企业，处于地产板块中上游，证明 此类公司股本扩张能力较强，企业以较高的速度保持增
第四类中只有一只股票ｓＴ珠江。这只股票和第三类 中的两只股票比起来，有自己的特点。这个企业的每股收 益率、净资产收益率分别为０和负值，表明企业的赢利能
（１６）、海德股份（１５）三只股票；第三类有ｓｒ兴业
珊固２０１１．６ 万方数据
练琦：聚类分析和判别分析在股票投资中的应用 力很弱。但其主营业务增长率很快，甚至远大于前两类地 产企业，处于地产板块的上游。企业的净利润增长率比之
主营业务收入增长率
１３６．６２１２ ８９．４３６３ 一１００ —４６．７８７９ ８．３７５８ 一１０．１６４５ ４０２．８７５ｌ —８．０７６
万方数据
２０１１．６珊圃
金融领域
中国市场２０１１丰第２６期（总第６３７期）
续表
股票名称 ＳＴ中房 中粮地产
每股收益
一０．０１１８ Ｏ．０２ Ｏ ０．１４ ０．０５６ ０．５７ ０．０５７１ ０．１ｌ
总计 百分比
Ｏ．０ Ｎ １６
理后的样本数据以上述给出的七个财务指标为变量，使用 ＳＰＳＳ软件进行系统聚类分析。
表２案仞处理汇总‘＾ 案例 有效
Ｎ １６
缺失 百分比
１００．Ｏ Ｎ ０
较著名的房地产企业，这些企业在地产行业经营多年，大
百分比
１００．Ｏ
都是地产中的蓝筹股，具有较高的每股收益率和净资产收
益率，具备较强的赢利能力。流动比率和速冻比率处在合
主营业务收入增长率显得很小。经过仔细查证我们发现， ｓｒ珠江成立于１９９２年，以前主要经营范围是工业投资、 热带种植业和海产养殖，由于上述经营项目在近年都处于
金融领域
发外，其营业范围涉及高新技术项目开发、生产与销售；
计算机软、硬件开发、销售、计算机系统集成；销售建筑
材料、装饰材料、电子元器件、通信器材、金属材料日用
近两年的净利润仍为负值，故标有“ｓＴ”字样。投资者 可根据自己的投资理念和即时的市场条件选择对此类特点 的企业进行投资。
市场条件选择对此类特点的企业进行投资。
３判别分析
在对地产板块的部分股票进行聚类分析之后，我们根
据聚类分析的结果和相关企业财务报表、重大事项等资料 对各类企业的类型、财务和经营现状进行了分析。投资者
进一步加以讨论。
［关键词］股票投资；聚类分析；判别分析
［中图分类号】Ｆ８３２．４８
［文献标识码】Ａ
【文章编号］１００５—６４３２（２０１１）２６—００６９—０４ 性分类处理，致使许多分类带有主观性和任意性，不能很好 地揭示客观事物的内在本质差别和联系，特别对于多因素、
多指标的分类问题，定性分类更难以实现准确的分类。聚类 分析不仅可以用来对样品进行分类，而且可以用来对变量进
此时欲判断另外的一只或几只地产股是否具有投资价值， 在对其进行公司分析时，就可以采用判别分析的方法技 术，确定欲判断的股票属于哪个类型，从而简化判断过
程，进行更精确的判断。
苏的迹象，企业正在期待重组。这样类型的企业没有投资 价值。 第六类中有金地集团和阳光股份两只股票，这两个企 业的每股收益率、净资产收益率都较大，具备很强的赢利 能力。主营业务收入增长率和净利润增长率处于地产板块 上游，证明这些企业股本扩张能力很强，企业以很高的速 度保持增长。流动比率、速冻比率、应收账款周转率都很 大，这些数据更加证明企业正处在高速发展期，需要大量
的资金，因此需要快速、大量的借款。投资者可根据自己
本文从沪深６７家地产类上市公司中随机抽取一只股
票万通地产（６００２４６）进行判别分析。万通地产２０１０年
第一季度财务相关信息如表３所示。
表３万通地产财务指标 股票 名称 万通地产 每股 收益
Ｏ．０１２
流动 比率
１．９８５
速动 应收账款 净资产 比率
０．５６６
０．０４ Ｏ．１６ 一０．０４ ０．０００４ ０．０３８ ０．０３５ ０．２６ Ｏ．１
１６家地产上市公司２０１０年第一季度财务指标 速动比率
１．０１８ｌ ｏ．５８１７ Ｏ．０２７ ０．１１４２ Ｏ．７３０２ ０．４６６３ Ｏ．６２０９ ｏ．４８０８
流动比率
２．４２５１ ２．３３１３ Ｏ．０２７ Ｏ．１１４２ １．８７９９ ０．９１８６ ２．４１５４ １．８１２４
现，ｓＴ东源的经营范围很广，除了其主营业务房地产开
赘述，在这里我们省去判别分析前面的分析结果，仅对 每组的分类函数（即Ｆｉｓｈｅｒ线性判别函数）进行分析计
理的范围，证明企业的偿债能力较强。主营业务收入增长 率和净利润增长率处于地产板块中游，证明这些企业股本
由表２可知，所选取的１６家上市的财务数据在进行 扩张能力不强，企业处于成熟期。第一类企业的股票有一
标准化后全部有效，有效度达到１００％。
定的投资价值，但其成长性稍差，投资者可根据自己的投 资理念和即时的市场条件选择对此类成熟期的绩优企业进
净利润 增长率
—５６．６１２
主营业 务收入 增长率
周转率
７８．０６３
收益率
Ｏ．４
一１．７７７
的投资理念和即时的市场条件选择对此类特点的企业进行
投资。
为了判断万通地产这只股票属于上述地产股聚类分 析后的类型，我们对经标准化处理后的样本数据以上述 给出的七个财务指标为变量，使用ＳＰＳＳ软件进行判别分 析。在进行判别分析时，我们选择Ｆｉｓｈｅｒ甬数，判别的
第五类中有一只股票ｓＴ海鸟，这个企业每股收益率、
净资产收益率都；『ｌＯＪ，，表明企业的赢利能力很弱。其最大
的特点是其净利润增长率同比下降了４５．３５倍。查证其他
材料后发现，海鸟发展公司自２００３年以来陷入困境，陆 续失去许多房地产项目，并且未能开拓新的房地产储备项 目，最近三年实际未进行房地产项目开发，主要靠存量房 产出售及出租维持业务经营，企业业绩一落千丈，没有复
流动比率
２．２２０ｒ７ ２．０５５３ ｏ－９ＩＤ５ １．６１２６ ５１．９８０５
速动比率
Ｏ．４０２ｌ ０．５２３２ Ｏ．５３１３ ０．６４２５ ５１．９８０５ ０．５８４ｌ １．６１２ ０．６８７３
应收账款周转率
１９０．６７ ４．６１０９
净资产收益率
—２．２８ Ｏ．６２ —０．０３ ５．２６ ３．０９ １３．５７ ４．７５ ４．９７
（３）、ｓＴ中房（９）两只股票；第四类有卵珠江（１１） 一只股票；第五类有ｓＴ海鸟（４）一只股票；第六类有 金地集团（７）和阳光股份（１４）两只股票；第七类有ＳＴ 东源（１３）一只股票。根据以上图标和分类结果，我们 认为其具有一定的合理性，从中可以发现以下问题并且得 出一定的结论。 ２．４聚类结果分析 第一类中的六只股票所属的公司无一例外都是中国比
法的基本原理和详细过程，在这里不作赘述。
可或缺的一个重要环节。证券投资的分析方法包括基本分
析方法和技术分析方法。基本分析分为宏观经济分析、行
业分析和公司分析。公司分析主要是通过对公司财务报告 的分析，找出公司内在价值低于现行价格和财务状况、经 营成果俱优的公司，作为选股和投资决策的依据。公司分 析是基础分析的核心，由于投资者进行证券分析的目的是 为了找出具有投资价值的股票，公司是股票的载体，对公 司进行分析，就可以在很大程度上确定这个公司的股票是 否具有投资价值。
ＳＴ珠江
滨江集团 ｓｌｒ东源 阳光股份 海德股份 嘉凯城
５９．６４７７
３７．０７０４ ２７．８９ １６５．３９５８ １０．５１６２ ７．４５９
２．３聚类分析的过程和结果 为了区分房地产板块中不同基本面的上市公司，以便
更好地了解不同公司的特征财务状况，我们对经标准化处
２聚类分析
２．１聚类分析的基本思想 在经济、社会、人口研究中，存在着大量分类研究、构 造分类模式的问题。过去人们主要靠经验和专业知识，做定
本文以地产行业为例，从沪深６７家地产类上市公司
中，随机选取１６家上市公司２０１０年第一季度相关信息进 行分析。如表ｌ所示。