银行业和证券业的统计分析 ()

目录

1 研究概要......................................................... 背景介绍........................................................... 数据选择........................................................... 统计方法...........................................................

2 SPSS统计分析结果................................................. 2．1描述统计——两行业特征的比较.................................. 两个独立样本的非参数检验——银行业与证券业各指标分布的差异.........

相关分析——指标间的相关性........................................ 多元线性回归分析——资产利润率的决定............................... 2．5主成分分析——财务指标的归类.................................. 聚类分析——银行的分类............................................. 判别分析—深发银行与华夏银行的类目判别............................. 方差分析——中国银行和宁波银行的盈利水平差异....................... 多维尺度分析——银行相似度分析..................................... 时间序列——股价的随机性验证.......................................

3 结论.............................................................

4 总结............................................................. 附录...............................................................

银行业和证券业的统计分析

——从上市公司的角度

1 研究概要

背景介绍

随着中国金融市场的逐步完善与繁荣，越来越多的人开始关注这个领域。而作为金融市场重要组成部分的证券市场，理所应当地吸引了人们最多的眼球。本次统计大作业的研究中心选择也正是基于这种考虑。在行业类型的选择上，我们结合了小组成员的专业和兴趣，确定了金融行业的两大主要组成部分——银行业与证券业。以期通过SPSS统计软件进行相应的统计分析，寻找这些公司间的共性与特性，为投资者的投资提供有用的参考。

数据选择

我们从A股上市的银行和券商中分别选取十家，根据其2009年6月30日的半年报计算出九个主要的财务指标：股东权益比、负债权益比、主营收入增长率、管理费用比例、总资产周转率、资产负SPSS统计软件债率、每股收益、经营净利率和资产利润率。数据见附表1。

统计方法

通过上述财务指标比较分析银行业与证券业的差异、盈利水平以及股价的变动等方面。我们运用到的统计方法包括描述统计、相关分析、多元线性回归、方差分析、两个独立样本的非参数检验、主成分分析、聚类分析、判别分析、多维尺度分析、时间序列分析。

2 SPSS统计分析结果

描述统计——两行业特征的比较

我们分别对银行和券商这两个行业的十组数据进行统计描述，以求对两行业

之间的特征能有个大致的掌握。结果如下所示：

（1）银行业：

（2）券商：

通过上表可以看出

（1）券商的股东权益比均值为远大于银行的，说明证券行业风险较大要求券商有较强的抵御外部风险的能力；

（2）银行的负债权益比相较证券业的高，说明银行的负债比例较高，这主要是由于银行吸收存款的特性造成的；

（3）从主营收入增长率来看，银行业发展比较稳定，而券商的成长能力较强。

（4）比较两个行业的盈利水平，可以发现券商的资产管理能力，资产的利用率相对较高，善于改善生产经营管理，降低成本费用，有利于利润总额的增加

两个独立样本的非参数检验——银行业与证券业各指标分布的差异

通过对两个独立样本（银行业与证券业）的均值、中位数、离散趋势、偏度等进行差异性检验，分析它们是否来自相同分布的总体。

样本变量的Mann-Whitney U统计量的值分别为0、0、39、33、0、45、26、0；Wilcoxon W统计量的值分别为55、55、94、88、55、55、100、81、55；Z 统计量值分别为、、、、、、、、，负值说明实际观测的秩和比期望观测的秩和要小。股东权益比、负债权益比、总资产周转率、资产负债率和资产利润率比的Sig值比小，说明银行业与证券业的这些指标有显着差异。而主营收入增长率、管理费用比例、每股收益和经营利润率的Sig值比大，说明这些指标在银行业与券商业中差异不大。

为了验证前面得出的结论，用K-S Z方法来检验同一个问题，上表为分析结果。K-S Z的值分别为、、、、、、、和，其所对应的双边渐进显着性水平分别为小于、

小于、、小于、小于、、和小于。即主营收入增长率、管理费用比例、每股收益和经营利润率不显着；而其他指标显着。这种方法与前面的方法在判别变量时相一致，再一次证明了之前的结论。

相关分析——指标间的相关性

我们使用券商的财务指标数据，对这9个财务指标做一个相关分析，来看他们之间的相关性是怎样的。

说明：

例如，资产利润率和股东权益率的相关系数是，说明两者高度相关；资产利润率和负债权益比的相关系数是，说明两者高度负相关；资产利润率和主营收入增长率的相关系数是，说明两者低度直线相关；资产利润率和管理费用比例的相关系数是，说明两者不存在直线相关；资产利润率和总资产周转率的相关系数是，说明两者高度相关；资产利润率和资产负债率的相关系数是，说明两者高度负相关。

多元线性回归分析——资产利润率的决定

我们根据相关分析的结果，将资产利润率作为因变量，其他财务指标作为自变量，分析他们之间存在着怎样的线性关系，为预测盈利水平提供一个依据。

……

说明：表中显示模型拟合优度为R=，可见模型的显着性相当好。表明应变量