spss股票投资
SPSS在股票市场应用 第六章
6.11.1 多项分类Logistic回归分析的 功能与意义
• 我们经常会遇到因变量有多个取值而且无
大小顺序的情况比如职业、婚姻情况等等， 这时一般的线性回归分析无法准确的刻画 变量之间的因果关系，需要用其他的回归 分析方法来进行拟合模型。SPSS的多项分 类Logistic回归便是一种简便的处理该类因 变量问题的分析方法。
6.9.1 二阶段最小二乘回归分析的功 能与意义
• 普通最小二乘法有一个基本假设是自变量取值不
受因变量的影响。然而，在很多研究中往往存在 着内生自变量问题，如果继续采用普通最小二乘 法，就会严重影响回归参数的估计。SPSS的二阶 段最小二乘回归分析便是为解决这一问题而设计 的，其基本思路是：首先找出内生自变量，然后 根据预分析结果找出可以预测该自变量取值的回 归方程并得到自变量预测值，再将因变量对该自 变量的预测值进行回归，迂回解决内生自变量问 题。
6.1.1 简单相关分析的功能与意义
• SPSS的简单相关分析(Bivariate)是最简单也
是最常用的一种相关分析（Correlate）方 法，其基本功能是可以研究变量间的线性 相关程度并用适当的统计指标表示出来。
6.2.1 偏相关分析的功能与意义
• 很多情况下，需要进行相关分析的变量的
取值会同时受到其他变量的影响，这时候 就需要把其他变量控制住，然后输出控制 其他变量影响后的相关系数。SPSS的偏相 关分析(Partial)过程就是为解决这一问题而 设计的。
基于SPSS相关性和回归分析的股票投资算法研究_徐奔
中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2015)18-0088-02
DOI:10.14004/ki.ckt.2015.1510 股市已成为掌控经济整体运行情况的重要参考，因此一直 都是经济领域研究的热点。但当前多专注于股价预测和各种 实证分析，缺乏对股市进行系统的分析和认知，难以从整体上 准确把握股市的结构特性。通过运用 SPSS 中强大便捷的相关 性分析和回归分析功能，对股票价格波动趋势进行研究，预测 出股票价格之间的函数关系，使之能在股票投资、预测中发挥 重要作用。
[6] 董跃武,黄凯东,勾学荣 . 遗传算法与试题库自动组卷[J]. 中国 远程教育,2002(8):15-45.
[7]李旌燕 . EXCEL 操作题自动出题和自动阅卷系统的设计与 实现[D]. 长沙: 中南大学, 2009.
本栏目责任编辑：谢媛媛
软件设计开发
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[4] 陆旦前, 邱建林 . 基于 Office 对象库的多层结构的图表发布 [J]. 南通大学学报: 自然科学版, 2007, 5(4): 90-92.
[5] 于淑香, 徐汀荣 . 基于 COM 技术的 Office 自动评分系统的 设计与实现[J]. 沙洲职业工学院学报, 2007 (3): 1-3.
回归分析等。股票价格变化之间的相关性就是一种股票价格 的涨落是否会影响另一种股票价格的变动，即二者之间是否有 相互联系，是否存在相关性。其相关性可由相关系数值来确 定。由公式（1）可知股票相关系数 r ，股票价格χ 、y 的函数关系
，其中 ，为常数项， 为 y 对χ 回归系数。选择
两支同行业的相关股票，其价格呈正相关，同时投资两支呈正
图 2 模型汇总 b 从图 2 中可以看出模型的拟合度是 0.827，调整后的模型拟 合度是 0.825，说明“建行 Close”的情况都可用该模型解释，拟合 度相对较高。
SPSS行业应用实例证券金融统计
汇率影响因素分析
在SPSS中进行多元线性回归，可以用“分析→回归→ 线性”命令实现
股票日历效应分析
标准差成交量-星期复式条形图
股票日历效应分析
前面根据SPSS所计算的描述性统计量及绘制 的图形给出了4条结论，但是这只是一种主观 的判断，有必要对这些结论进行进一步的检验 。首先分别对沪深两市的涨跌幅度做单因素方 差分析，考察我国股市是否真的存在周效应。
在SPSS中，执行单因素方差分析可以利用“ 分析→比较均值→单因素ANOVA”命令实现
命令，打开“条形图”对话框
股票日历效应分析
单击 “定义”按钮，打开“定义复式条形图 ：个案组摘要”对话框
股票日历效应分析
首先，在对话框的“条的 表征”选项组选择“其他 统计量（例如均值）”选 项，激活“变量”列表框 ；然后，在左侧变量列表 框中选择变量“涨跌幅度 （%）[涨跌幅度（%） ]”，单击 按钮，将其移 到右侧的“变量”列表框 。将变量“星期［星期］ ”选入“类别轴”列表框 ，将变量“交易所”选入 “定义聚类”列表框
股票日历效应分析
选取沪深股市的指数每日涨跌幅度和成交量两项指 标来研究其周效应。
在SPSS中，计算描述性统计量可以利用“分析→ 描述统计→频数”命令实现
股票日历效应分析
利用上一步得到的结果数据。 为了进行频率分析，首先应拆分文件。在SPSS中
，可以利用“数据→拆分文件”命令实现
股票日历效应分析
SPSS行业应用实例 证券金融统计
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案解析(第4章)
WORD 格式整理《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第 4 章 SPSS基本统计分析1、利用第2章第7题数据采用SPSS频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。
分析——描述统计——频率，选择“常住地”，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表——条形图——图表值（频率）——继续，勾选显示频率表格，点击确定。
Statistics户口所在职业年龄地Valid282282282NMissing000户口所在地Frequency Percent Valid CumulativePercent Percent中心城市20070.970.970.9 Valid 边远郊区8229.129.1100.0Total282100.0100.0职业Frequency Percent Valid CumulativePercent Percent 国家机关248.58.58.5商业服务业5419.119.127.7文教卫生18 6.4 6.434.0公交建筑业15 5.3 5.339.4Valid 经营性公司18 6.4 6.445.7学校15 5.3 5.351.1一般农户3512.412.463.5种粮棉专业4 1.4 1.464.9户WORD 格式整理种果菜专业10 3.5 3.568.4户工商运专业3412.112.180.5户退役人员17 6.0 6.086.5金融机构3512.412.498.9现役军人3 1.1 1.1100.0Total282100.0100.0年龄Frequency Percent Valid CumulativePercent Percent20 岁以下4 1.4 1.4 1.420~35 岁14651.851.853.2 Valid 35~50 岁9132.332.385.550 岁以上4114.514.5100.0Total282100.0100.0分析：本次调查的有效样本为282 份。
spss论文教程之上海A股证券市场Beta系数实证研究
上海A股证券市场Beta系数实证研究在现代资本市场理论和实践中，学术界和实务界最为关注的就是投资风险的度量及其规避措施。
随着现代资本市场投资组合理论的实践和发展，国内外经济学家提出了一系列风险度量的方法，Beta系数就是被广泛用来度量风险的指标之一。
近几十年来，Beta系数的应用及其研究一直是资本市场学术界和投资界风险研究的热点之一，受到许多争议，其中Beta主要的研究重点在于Beta系数的稳定性、差异性以及预测性等几个方面。
Beta系数是资本市场风险理论中衡量收益和风险之间的关系的关键参数，Beta系数是否稳定对CAPM模型在资本市场中的应用至关重要。
同时，Beta系数的预测性等很多事件分析都依靠于Beta系数的稳定性。
所以，Beta系数的稳定性的研究具有十分重要的意义。
自从1971年Blume发表的一篇有关Beta稳定性的研究的论文开始，渐渐有很多学者开始关注这一问题，他们分别采取了不同的数据处理分析方法来考察Beta系数的稳定性及其他特征，研究的深度和广度也不断扩张，并产生了大量的论文和研究成果。
与国外Beta系数深入广泛的研究不同，中国证券市场Beta系数的研究不多，而一些关于Beta系数的研究也主要集中在CAPM模型的有效性检验及市场有效性研究分析中。
除了在数据选择和估计模型等方面探讨Beta系数的不同以外，很多研究人员还从公司的基本特征等方面研究同一时期不同公司基本特征对Beta系数的影响程度。
总体看来，研究人员普遍认为影响Beta系数的因素有三大类，分别是：宏观经济变量、公司行业类别及公司会计变量。
Beta系数差异性的研究同样具有非常重要的理论和现实意义。
它不仅揭示了Beta之所以不同除市场因素之外的其他因素，让人们对Beta系数的变动特征有了更加深刻的理解，也可以根据不同影响因素的重要程度，帮助投资者确认影响Beta系数的因素的影响方式和特征。
本论文主要分析Beta系数的稳定性、市场态势对Beta系数的影响、影响Beta系数的会计变量以及上海A股股票市场风险结构，具体来说，本文包含六章内容，各章的结构和主要内容如下：第一章是绪论，第一节探讨了本文的选题背景和意义，第二节总结了目前国内外Beta 系数方面已有的文献研究，第三节介绍了本文的主要内容和创新点。
第二十三章 SPSS在股票市场应用举例.讲述
23.1 研究背景及目的
• 23.1.1研究背景 • 对于资产定价的研究，可以归结于如何找到解释
证券收益及其风险溢价的因子。Sharpe 和Lintner 的资本资产定价模型(以下简称CAPM) 、Ross 的 套利定价模型(以下简称APT) 、Fama 和French 的多因子定价模型(以下简称FF 多因子模型)等都 是经典之作。从因子的表现形式来看， CAPM属 于单因子模型， 它把市场投资组合收益作为解释 因子； FF 多因子模型则属于多因子模型，它是 在CAPM模型基础上引入了公司规模(以下简称 Size) ，公司帐面值与市值比(以下简称BE/ME) 等 因子。APT 则是从套利角度出发的定价模型。
23.2 研究方法
• 本案例的分析思路如下，搜集了从1999年1月份
到2009年9月份我国上海证券市场所有上市公司 的月度收益率数据。本案例按照FF模型的方法将 上海证券市场的股票根据MV（市场价值）和BM （账面价值）分为六组SL、、SM、SH、BL、BM、 BH。首先利用描述性分析对六个证券组合进行了 一系列描述性分析，以便对整个投资组合收益率 形成直观的印象，然后利用一元线性回归对单因 素模型进行建模分析，分析单因素模型在我国证 券市场的表现以及贝塔值的显著性，最后利用多 元线性回归分析来对三因素模型来建模分析，分 析三因素模型中SMB与HML的显著性。 采用的数据分析方法主要有： 描述性分析、回归分析
• 3、SMB 因子的解释力度比HML 因子要大。 • SMB 是Size 因子的模拟组合收益率而HML 是
BE/ME 因子的模拟组合收益。从对FF模型回归的 结果统计来看，我们发现SMB组合收益率的显著 性概率值Prob(SMB)大部分在5%的水平上拒绝了 显著为零的原假设，只有一个投资组合收益率序 列的结果没有拒绝为零的原假设；而HML组合收 益率的显著性概率值Prob(SMB)却只有四个在5% 的水平上拒绝了显著为零的原假设，有两个投资 组合收益率序列的结果没有拒绝为零的原假设。 这说明了SMB 因子的解释力度比HML 因子要大， 对于本文模型的解释力度而言，市场收益最大， SMB 因子次之，最后才是HML 因子。这与Fama 和French的最初设计完全吻合。
SPSS在股票市场应用 第十二章A
• 外形方面，跟NOKIA3110C一样，也是采用的传统的直板
设计以及方便易用的大键盘和清楚易读的超大屏幕，并且 机身主色调以黑色为主，给人一种成熟而稳重的感觉。该 机的机身三围与重量也和NOKIA3110C相同。从外形上看， 几乎与真正的NOKIA3110C手机没有区别。
• 品牌方面，因为该手机制造商进入手机市场时间很短，所
第十二章 某新产品上市前的市场 调研分析
• 在将一种新产品正式推向市场之前，必须进行相
应的市场调查研究，才能降低贸然进入市场而遭 受无谓损失的风险。通过对不同的消费群体进行 市场调查研究，一方面可以发掘出消费者的潜在 购买欲望从而可以大致了解整个市场的容量， 另
一方面可以找出相应消费群体对本产品感兴趣的 元素从而在市场开拓的过程中加以显著突出，并 且在后续产品的设计中针对这些特点加以进一步 强化。所以，市场调研对于一种即将上市的新产 品而言，意义是非常重大的。
• 采用的数据分析方法主要有： • 结合分析、靠现有的行业内
的相关资料并不能比较好的对本款手机的相关需 求做出一个比较好的预测，况且只是静态的根据 既有数据就草率作出结论是很不负责任的。所以 我们采用的研究方法是根据经济学的基本原理， 并参照行业内的调查经验，设计出合格有效地调 查问卷，直接到潜在消费者人群中进行现场访问， 然后对回收上来的调查问卷做相关的统计分析， 提取出相关信息，从而达到研究的目的。
以并没有很大的市场占有率和忠诚的用户群。不论是与遍 布全球的国外名牌手机，还是雄霸一方的国内品牌机相比， 都没有竞争优势。
• 价格方面，因为现在NOKIA3110C的市场价是650元左右，
然后考虑到在品牌和售后服务方面的劣势，并参照相应档 次的其他手机价格，所以其拟订价是300元。
《统计分析及SPSS的应用(第五版)》课后练习答案解析(第4章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第4章SPSS基本统计分析1、利用第2章第7题数据采用SPSS频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。
分析——描述统计——频率，选择“常住地”，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表——条形图——图表值（频率）——继续，勾选显示频率表格，点击确定。
Statistics户口所在地职业年龄N Valid 282 282 282Missing 0 0 0户口所在地Frequency Percent ValidPercentCumulativePercentValid 中心城市200 70.9 70.9 70.9 边远郊区82 29.1 29.1 100.0 Total 282 100.0 100.0职业Frequency Percent ValidPercentCumulativePercentValid 国家机关24 8.5 8.5 8.5 商业服务业54 19.1 19.1 27.7 文教卫生18 6.4 6.4 34.0 公交建筑业15 5.3 5.3 39.4 经营性公司18 6.4 6.4 45.7 学校15 5.3 5.3 51.1 一般农户35 12.4 12.4 63.5 种粮棉专业户4 1.4 1.4 64.9种果菜专业户10 3.5 3.5 68.4 工商运专业户 34 12.1 12.1 80.5 退役人员 17 6.0 6.0 86.5 金融机构 35 12.4 12.4 98.9 现役军人 3 1.1 1.1 100.0Total282100.0100.0年龄Frequency PercentValid PercentCumulative PercentValid 20岁以下 4 1.4 1.4 1.4 20~35岁146 51.8 51.8 53.2 35~50岁91 32.3 32.3 85.5 50岁以上 41 14.5 14.5 100.0Total282100.0100.0分析：本次调查的有效样本为282份。
SPSS操作实验手册
SPSS试验操作指导手册（2023版）2.SPSS数据整顿2.1 SPSS数据文献旳建立SPSS数据文献旳建立可以运用【File(文献)】菜单中旳命令来实现。
详细来说, SPSS提供了四种创立数据文献旳措施:●新建数据文献【File(文献)】→【New(新建)】→【Data(数据)】命令；●直接打开已经有数据文献【File(文献)】→【Open (打开)】→【Data(数据)】命令；●使用数据库查询；【File(文献)】→【Open Database(打开数据库)】→【New Query(新建查询)】命令, 弹出【Database Wizard(数据库向导)】对话框●从文本向导导入数据文献。
【File(文献)】→【Read Text Data(打开文本数据)】命令, 弹出【Open Data(打开数据)】对话框实例分析: 股票指数旳导入文献2-1.xls是上证指数从2023年1月4日至2023年10月16 日旳数据资料, 包括了开盘价、当日最高价、当日最低价和收盘价等选项, 请将该数据导入至SPSS中。
2.2 SPSS数据文献旳属性一种完整旳SPSS文献构造包括变量名称、变量类型、变量名标签、变量值标签等内容。
注意: SPSS数据文献中旳一列数据称为一种变量, 每个变量都应有一种变量名。
SPSS数据文献中旳一行数据称为一条个案或观测量（Case）2.2.1 实例分析: 员工满意度调查表旳数据属性设计1.实例内容为了提高员工旳工作积极性, 完善企业各方面管理制度, 并到达有旳放矢旳目旳, 某企业决定对我司员工进行不记名调查, 但愿理解员工对企业旳满意状况。
请根据该企业设计旳员工满意度调查题目（行政人事管理部分）旳特点, 设计该调查表数据在SPSS旳数据属性。
2.实例操作详细环节如下文献(2-2.sav.)Step01: 打开SPSS中旳Data View窗口, 录入或导入原始调查数据。
Step02：选择菜单栏中旳【File(文献)】→【Save (保留)】命令, 保留数据文献, 以免丢失。
SPSS在股票市场应用 第十二章G
• （2）男性和女性对于手机这一产品的消费和看法渐趋于
一致。列联表分析表明：打算半年内购机的大部分是男性， 比例为82.1%，打算半年后一年内购机的大部分是女性， 比例为63.6%；没有手机或只有1部手机的被调查者男女 比例分布大致相等，其中没有手机的人中男性占48.2%， 只有1部手机的人中，男性占60%；对仿制机印象是价格 便宜且功能不逊品牌机或者时尚潮流很受欢迎的被调查者 的男女比例分布大致相等，其中认为价格便宜且功能不逊 品牌机的人中男性占55.8%，认为时尚潮流很受欢迎的人 中，男性占50%。
• 以前那种只有男性消费手机或者男性的消费数量远远大于
女性的看法已经过时，现在无论是女学生还是女民工对于 手机的需求都已经成为市场上绝不容忽视的拉动力量，而 且这种力量已足以和男性对手机的需求分庭抗礼，构成半 壁江山。这个简单却又必须重视的事实带给我们至少两方 面的启示：一方面，在一开始设计手机的时候就需要考虑 到这一点，比如在手机的颜色方面、图案方面，要充分考 虑到女性消费者的喜好；另一方面，在生产完手机进行市 场推广的时候，对女性消费者这一群体要引起足够的重视， 加大对女性消费者的宣传力度，探索创新针对女消费者的 营销方式。
• 根据研究结论，总结如下： • 1.整个手机需求市场并未饱和，存在很大
缺口； • 2.该款手机竞争力强大，可以推向市场； • 3.在推广的过程中要遵循相应的策略。
• （4）该款手机将会很有竞争力。前面结合分析提到：在手机这一产
品的各个属性中，价格是最重要的，也就是消费者最为看重的，占到 了近75%而且价格越低消费者越喜欢。这或许是因为随着生活节奏的 加快和人民生活水平的上升，手机已成为一种生活必需品而且更换速 度明显加快，从而消费者对价格变得越来越敏感起来。本文一开始提 到NOKIA3110C的市场价是650元左右，本款手机拟订价是300元，所 以这350元的差距必定可以创造极大的竞争优势，得到消费者的青睐。 结合分析还提到：消费者认为第二重要的是功能而且功能多多益善， 而本款手机的功能已经是完全复制的NOKIA3110C的功能，是很多很 全的，所以在与众多的手机竞争中并不落下风。手机别的属性并不被 消费者所重视，诸如售后、品牌、外形等，而售后和品牌恰是本产品 的薄弱环节，所以这些方面带来的竞争劣势微乎其微。综合可知，该 款手机很可能在上市的时候一炮走红，创出上佳业绩。
巧用SPSS对股票市场与人民生活水平的分析_谢丕花
巧用SPSS对股票市场 与人民生活水平的分析
3.股票交易额与人民生活水平的相关分析结果 首先对变量之间的相关关系进行分析，分析结果如下表：
表2 相关系数的计算及显著性检验（Correlation）
■ 谢丕花 山西大学
［摘 要］ 近年来，我国居民的生活水平有了逐步提高，金融 市场体制也逐步完善，全民参与股票投资的趋势也逐步明显，本文 借助SPSS软件，建立数学模型，得到居民可支配收入是影响股票交 易额的主要因素。
t
Sig.
Coefficients
B
Std. Error Beta
(Constant) 2073.510
11122.496
.186
.855
城市居民人
1
均可支配收 13.170
5.806
4.921
2.268
.043
入 居民消费价
-119.180 格指数 职工平均工
-6.701 资
87.883 3.624
题。鉴此，本文从这四个指标来分析股票市场与人民生活水平之间
的关系。
2.数据的采集和处理
本文从《中国金融年鉴》和《人民生活报告》中分别采集了1991
年至2006年以来在上海证券交易所的股票交易额、居民人均可支配收
入、职工平均工资以及居民消费价格指数四项指标，数据如下：
表1 变量数据
年份
1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 20018.00
250.90
15420.00
22709.00
12883.00
250.90
17764.00
16959.00
量化选股与二次规划在股票投资中的应用-基于Matlab与SPSS
排序及得出待投资股票组合。
（一）股票影响因素的选取
在研究中每股收益、市盈率、市净率、市销率账面市值比、每股
现金净流量、净资产收益率、净利润增长率和经营活动产生的现金
流量净额增长率等因素对股票收益的影响是比较显著的。因此选择
上述因素作为候选的影响因素。
（二）股票影响因素回归分析
在实证研究中为了减少工作量，只对上证 50 中的 50 只股票进
合，并期望所选择的股票组合的收益率能够超越基准收益率。在以
下的实证研究中应用基本面选股的多因子模型。
多因子模型的原理为采用一系列的因子作为选股标准，满足这
些因子的股票被买入，不满足的被卖出[3]。但在当前的中国股票市场
法律法规下，卖空操作时不被允许的，这是该模型得出结论的一点
限制，但我们可以通过在下面的二次规划求解最优解的条件约束中
*ZB_M_r a t
(3)
其中，ZStock 为股票均值的 Z 变换、ZNetpr 为净利润增长率均
Times Finance １３１
2值0的15Z年变换第、Z4C期ash下为旬经刊营活动产生的现金流量净额增长率时均值代的 金的最优融投资比例，在该投资比例下风险最小，数值为表NO2 中. 4的，方20差151
Z（变总换第、ZN5e8t6Ca期sh）为每股现金净流量均值的 Z 变换、ZROTE i为m净e资s Fi那n一an列c。e投资收益率和方差散点图（如C图um1 所u示la。ti图ve中ty方N差O1.曲5线86为）
产收益率均值的 Z 变换、ZEPS 为每股收益均值的 Z 变换、ZPE 为 经过量化选股得出的投资组合投资收益率和方差散点曲线，方差 2
表 2 是在 15 个目标收益率的假设条件下求得的最优解，其中
基于SPSS浅析财务报表指标选股投资策略--以沪深300指数成份股为例
金融88基于SPSS浅析财务报表指标选股投资策略——以沪深300指数成份股为例王京帅（广西大学，广西 南宁 530000）摘要：我国证券交易市场自20世纪90年代迅猛发展以来，在以散户为主的投资环境下，股票市场走势多为短期趋势，既有2007年和2015年的猛烈上涨，也有2008年和2016年的惨烈下跌。
而随着我国资本市场逐步开放，A股投资者结构正在逐步国际化、机构化，个人投资者投资逐步趋向于基于上市公司基本财务情况、分析上市公司盈利能力等选择投资标的。
本文旨在通过分析沪深300指数成份股财务报表，选取其中优质标的，找出财务上表现良好的上市公司，为当前市场环境下的投资提供指导。
关键词：SPSS；沪深300指数成份股；财富数据；证券投资一、数据选取本文选取2020年沪深300指数成份股基本信息作为样本，将2020年第一季度财务数据中的每股收益EPS、每股盈余公积、每股净资产、每股现金流量净额、每股未分配利润作为变量，对2020年1月1日至6月11日区间的涨幅情况进行分析。
二、相关理论（一）相关性分析相关性分析用来考察两个连续变量之间的关系，重点研究两个变量之间线性关系的强度和方向。
本文用此分析方法分析财务数据与沪深300指数成份股上市公司股价的关联程度。
（二）聚类分析聚类分析是指通过分析多个个案变量情况进行分类。
本文用此工具分析沪深300指数成份股财务数据分类情况。
（三）因子分析因子分析的基本目的是使用少数因子描述多变量之间的关系。
本文用此工具分析财务数据中指标之间的相关性，提取公因子，利用公因子对股票进行评估。
三、数据分析（一）相关性分析本文使用SPSS分析沪深300指数成份股2020年一季报部分财务指标与今年以来股价涨跌幅的相关性，在SPSS软件中选择“分析”—“相关”—“双变量”，将每股收益EPS、每股盈余公积、每股净资产、每股现金流量净额、每股未分配利润作为变量，“相关系数”选“Pearson”，“显著性检验”选“双侧检验”，并选“标记显著性相关”。
spss股票投资
基于SPSS的股票投资分析[内容摘要]中国证券市场作为一个新兴的证券市场，从2001年以来，市场环境发生了重大的变化。
而市场环境的变化又导致盈利模式、投资策略和操作理念等诸多方面发生了深刻的变化。
投资者开始对价格操纵型的市场盈利模式进行反思。
SPSS软件作为全球专业统计软件的领导者，具备强大的统计分析功能，在各行各业均有深入广泛的应用。
而证券投资离不开浩如烟海的数据，更需要复杂，高深的统计技术，正是SPSS大显身手之处。
本文将基于SPSS Statistics21版本，将证券投资关注的几个问题，包括股票收益的分析；同一公司股票收益情况显著性分析；不同公司，不同时间收益情况的方差分析；股票财务指标的因子分析；股票之间的聚类分析等等，都在SPSS上予以实现，从中获得有益的结论，并为股民提供投资建议。
[关键词]SPSS股票投资方差分析因子分析聚类分析中国证券业自二十世纪九十年代至今正在迅速发展壮大，随着我国市场经济建设的不断发展，人们的金融投资意识也在日益加强，越来越多的投资者把目光放到了证券市场。
但是由于我国起步较晚，证券业在发展中也存在不少问题。
投资者往往只注重短期投资而忽略了长期投资。
没有一个理性的投资态度很难在投资中获得收益。
所以想在证券投资中获得回报就得认真的分析上市公司的过去的业绩并推测出未来的发展，找出具有投资价值的股票，进行长期投资。
一、股票收益情况分析在证券投资分析中，首先关心的当然是整个股票市场的收益情况。
了解清楚一段时内股票行情的走势，收益率的数字特征等等有助于我们作出正确决策或进一步进行分析。
为此，收集了沪深300指数2015年1月16日至2015年6月30日共119个交易日的资料，数据见附表一。
（一）行情走势的描述为了直观地了解这段时间内股价的波动，同时给出每天收盘价与最高价，最低价的相对位置，用SPSS里专门的高低收盘图来描绘股价的轨迹，用时序图来对比开盘价与收盘价。
如图1，图2所示。
SPSS19中文版超经典教程
推论性统计：利用 样本信息推断总体 特征，通过样本统 计量推断总体参数， 进行假设检验和方 差分析等
参数估计：根据样 本信息，对总体参 数进行点估计或区 间估计，以推断总 体的未知特征
假设检验：根据样 本信息，对总体参 数进行假设检验， 以确定样本数据是 否符合预期的假设
高级统计分析
因子分析：用于 研究变量之间的
描述性统计的指标：平均数、中位 数、众数、方差、标准差等。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
目的：通过对数据的描述性统计， 可以更好地理解数据，发现数据中 的规律和趋势，为后续的数据分析 提供基础。
描述性统计的应用范围：在各个领 域都有广泛的应用，如社会科学、 医学、经济学等。
推论性统计
描述性统计：对数 据进行整理、分组、 计算和图形展示， 以描述数据的分布 特征和规律
数据挖掘概述
定义：从大量数据中提取有价值信息和知识的过程 目的：发现数据中的模式、趋势和关联 方法：聚类分析、决策树、神经网络等 应用领域：商业智能、金融、医疗等
数据预处理
数据清洗：去除无效、错误、重复的数据 数据转换：将数据转换成易于分析和可视化的格式 数据分组：对数据进行分组和归类，便于后续分析 数据筛选：选择与主题相关的数据，去除无关的数据
Part One
SPSS19中文版基 础操作
安装和启动
安装步骤：按照提示进行安装
启动步骤：点击桌面图标或开始 菜单，选择SPSS 19，进入软 件界面
界面介绍：主界面包括菜单栏、 工具栏、数据编辑栏等
软件帮助：提供帮助文档和在线 支持，方便解决遇到的问题
界面介绍
菜单栏：包括文 件、编辑、查看、 分析等选项
Simple & Creative
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基于SPSS的股票投资分析[内容摘要] 中国证券市场作为一个新兴的证券市场，从2001年以来，市场环境发生了重大的变化。
而市场环境的变化又导致盈利模式、投资策略和操作理念等诸多方面发生了深刻的变化。
投资者开始对价格操纵型的市场盈利模式进行反思。
SPSS软件作为全球专业统计软件的领导者，具备强大的统计分析功能，在各行各业均有深入广泛的应用。
而证券投资离不开浩如烟海的数据，更需要复杂，高深的统计技术，正是SPSS大显身手之处。
本文将基于SPSS Statistics 21版本，将证券投资关注的几个问题，包括股票收益的分析；同一公司股票收益情况显著性分析；不同公司，不同时间收益情况的方差分析；股票财务指标的因子分析；股票之间的聚类分析等等，都在SPSS上予以实现，从中获得有益的结论，并为股民提供投资建议。
[关键词] SPSS 股票投资方差分析因子分析聚类分析中国证券业自二十世纪九十年代至今正在迅速发展壮大，随着我国市场经济建设的不断发展，人们的金融投资意识也在日益加强，越来越多的投资者把目光放到了证券市场。
但是由于我国起步较晚，证券业在发展中也存在不少问题。
投资者往往只注重短期投资而忽略了长期投资。
没有一个理性的投资态度很难在投资中获得收益。
所以想在证券投资中获得回报就得认真的分析上市公司的过去的业绩并推测出未来的发展，找出具有投资价值的股票，进行长期投资。
一、股票收益情况分析在证券投资分析中，首先关心的当然是整个股票市场的收益情况。
了解清楚一段时内股票行情的走势，收益率的数字特征等等有助于我们作出正确决策或进一步进行分析。
为此，收集了沪深300指数2015年1月16日至2015年6月30日共119个交易日的资料，数据见附表一。
（一）行情走势的描述为了直观地了解这段时间内股价的波动，同时给出每天收盘价与最高价，最低价的相对位置，用SPSS里专门的高低收盘图来描绘股价的轨迹，用时序图来对比开盘价与收盘价。
如图1，图2所示。
图1 开盘价与收盘价的时序图图2 最高价与最低价的时序图图中不难看出，总体来说，股市行情一直呈上升趋势。
从1月5日到2月16日股票行情时增时减，变化不大；但从3月2日到5月6日一直大幅度上升，此后小幅度下降，但上升趋势一直延续，于6月10日左右再次达到最高点；自6月10日以后，股票行情下降明显。
（二）收益率正态性的检验和数字特征统计分析中我们常常假定股票收益率呈正态分布。
这往往是进一步进行其他分析的基础。
因此有必要检验所给样本是否满足正态分布。
用(日收盘价-日开盘价)/日开盘价来计算期间的所有日收益率，这直接用excel软件计算即可。
再借助直方图加载正态曲线进行直观上的判断。
如图3所示：图3 股票收益率直方图图中可以看出股票收益率确实近似符合正态分布。
但是仅仅直观上判断并不够，还需要用专门的统计方法进行检验。
这里采用单样本T检验法。
结果如表1所示：最后的统计量为0.821，相应的显著性水平为0.513，因此得出结论，收益率满足正态分布，与观察结果一致。
有了以上结果后，我们可以对收益率数据进行统计描述。
如表2所示：从表中可以看出，沪深300的平均收益率为0.0015，标准差为0.02002。
这些数据为我们与其他时期情况进行比较提供了依据。
对沪深300的收益情况，有了大致的了解。
二、个股收益情况分析市场行情分析完毕后，投资者自然最关心个人所认购股票的收益情况。
趋势的描绘判断，正态性的检验，数字特征的计算与整个市场的分析方法完全相同，在此略去。
我们将注意力放在个股收益情况差异的分析上。
作为例子，选取了中国石化（600028）2015年4月1日至2015年5月27日共39个交易日的开盘价，收盘价，收益率。
数据见附表二。
已知中国石化于4月28日发布公告称董事会变更，现在考察前19个交易日和后20个交易日收益情况是否有显著差别。
采用T检验法。
结果如表3、表4 所示：表3 4月28日交易前后两组统计量比较表组统计量从表中可以看出，中国石化4月28日交易前后两组的平均收益率为0.012699和-0.00084，标准差分别为0.19026和0.022545。
相比较可知，董事会变更对股票收益率的影响还是比较大的。
表4 4月28日交易前后两组的独立样本T检验统计量表先看表中给出的是方差齐性的检验，F统计量的数值为1.459，显著性P值为0.235>0.05，故认为方差相等。
接下来在方差不相等的条件下检验，假设前后收益率没有显著差异，显著性P值为0.048，小于0.05，即拒绝原假设，认为中国石化在发布公告前后收益情况发生显著变化。
这说明中国石化被广大股东所看好，前景乐观，且适宜持有。
三、不同上市公司、不同时间收益情况差异分析经常，投资者需要关注所认购的不同股票在不同时间内收益情况是否有差别，差别是否显著等等。
这涉及到两种因素影响下多个均值比较的问题。
此时应该采用方差分析的思想进行统计分析。
下表是中国石化、浦发银行、中国铝业三支股票在2015年11月2日至6日连续五个交易日的收益情况。
表5 不同股票的不同收益率现在要考察时间因素、证券种类因素对股票收益情况的影响。
二者的交互效应没有统计学意义，不予考虑。
方差分析的相关结果如下：由上表可知，中国石化、浦发银行、中国铝业的平均收益率分别为0.0107、0.0214和0.0157，标准差为 0.0216、0.0189和0.0249。
总体相差不大。
表7 主体间效应的检验a. R 方 = .933（调整 R 方 = .882）由上表可知，校正模型统计量F=18.456，显著P值为0.569>0.05，说明时间和股票种类两种因素均无影响，时间和股票种类的显著性P值分别为0.326和P=0.118，均大于0.05。
综上，可得到结论：三支股票在这连续五个交易日中收益情况差别很小。
四、投资者面临多支股票的分析如果摆在投资者面前的是大量的股票，投资者往往会有无所适从，无从下手的感觉。
对大量股票进行分析评价需要按照一定的指标进行分类，依从一定的标准综合考虑，必要时可以模拟收益率的函数对股票进行预测。
常见的分析方法主要有因子分析，聚类分析，判别分析，回归分析等等。
附表三给出了20家上市食品公司2015年第三季度的主要财务数据。
下面逐项进行分析。
（一）因子分析法对股票价值综合评价在衡量每支股票的价值时，并不能单看某项指标，应该结合所有数据综合判断。
然而本例中有9项财务指标，用X1、X2、X3、X4、X5X6、X7、X8、X9表示；信息量可能存在很大重叠。
为此先考察各项指标的协相关矩阵。
如下表所示：表8 各指标的相似矩阵由此可见，很多对指标间存在很大的相关性，如果同时加以考虑不仅不值得，更会引起误差。
对此首先用因子分析法得出区分各支股票的主要因素，再利用主要因素对各支股票进行评价。
表9 解释的总方差提取方法：主成份分析。
相关系数矩阵计算得到的特征值，方差贡献率，累积贡献率在上表中列出。
前3个因子的累积贡献率达到84.655%，已经足够用来区分各个股票。
表10 公因子方差提取方法：主成份分析。
上表表示的是公因子方差。
除了每股收益、毛利率和负债率小于80%，其余都在80%以上。
说明这三个公因子对各个财务指标的解释能力是比较强的。
图4 各成分的碎石图上表为各成分碎石图，结合特征根曲线的拐点及特征值，从图上可以看出，前面三个主成分的折线坡度较陡，而后面的趋于平缓，该图从侧面说明了提前三个主成分为宜。
最后对各支股票进行综合评价。
采用回归方法求出因子得分函数。
函数系数矩阵如下表所示。
表11 成份得分系数矩阵提取方法 :主成份。
构成得分。
分别用 F1、 F2来表示7个指标2种不同的线性组合，为：F1=0.161X1+0.185X2+0.223X3+0.209X4+0.174X5+0.168X6+0.018X7−0.189X8+0.057X9F2=0.184X1+0.232X2+0.07X3+0.064X4−0.25X5−0.249X6+0.343X7+0.16X8+014X9 F3=−0.366X1+0.07X2−0.071X3−0.097X4+0.164X5+0.206X6+0.03X7+0.16X8+0.849X9这就是因子得分函数。
这两个公因子的得分已经计算得出，保存在SPSS软件数据窗口的变量FAC1_1、FAC2_1、FAC3_1中，为了得出综合评价，按各个公因子对应的方差贡献率为权重系数得出综合统计量F=0.523 F1+0.342 F2+0.135F3。
计算综合因子得分，并按照从高到低排序。
这一段结果如下表所示：从最后的综合得分排名可以得出结论：百润股份，汤臣倍健，伊利股份作为前三名具有较强的综合实力，是投资者应该加以重点关注的几支股票。
当然，就上述三个因素分别来说，各个股票都具备某一方面或几方面的优势，对某方面感兴趣的投资者可以单独按一种因素排名，得出自己偏好的股票。
方法基本相同，这里不再继续。
（二）股票的聚类分析在获得许多股票的财务数据之后，投资者总是希望将这些股票按照某种标准分成若干类，并且依据所分的类进行投资决策。
SPSS具备强大的聚类分析功能，可以满足这类需要。
在前面因子分析的基础上，已经得出了区分各个股票的主要因素。
这为进一步进行聚类分析提供了很大的方便。
下面在操作时，将 F1、F2、F3、F4作为聚类的依据，采用系统聚类，经过分析，聚类过程如下表：表13 聚类表上表详细列出了聚类分析的详细步骤，可见第一步是将变量9和变量10聚为一类，第二步将变量2和变量3合并，以此类推，直至合并为一类。
图5 垂直冰柱图接下来分析各种分组方法的优劣，并确定最佳分组情况。
从上图可看出，无论分几组，百润股份都自成一类，分成5组或6组总会有两或三支股票自成一组。
而我们在分类时总是希望各组数据量尽可能接近，故不予采纳。
分成两类区分性不强，所以分成三类或四类是合适的。
进一步观察发现，分成三类，则第二组的数据量明显多于其他组，于是最终确定分成四组。
图6 树状图聚类谱系图即上图直观地显示了聚类的过程，从图上可以清楚地看出各种股票的归属。
根据选择距离的不同我们可以根据图形对股票进行新的分类。
另外根据聚类谱系图可以清晰地看出每一种股票的原始分类及其聚类过程，从中可以了解各种股票的亲疏关系程度。
分组情况如上表，最终类别特征描述：第一类企业的经营业绩保持稳步增长, 为蓝筹股；有第二类公司的经营业绩骄人，发展迅速，为绩优股；第三类公司在主营业务上业绩突出,但在规模效益和投资效率上表现欠佳，为一般股；盈利能力特别突出的企业。
第四类公司既没有规模效益,也没有在主营业务上业绩突出,在投资效益上略为赢利或亏损, 这类股票表现为劣质股。
五、总结食品行业作为重要的资本市场组成部分,整体的盈利水平较高，股本扩张的潜力也都较大；但是在中央厉行节俭的政策引导下，目前市场行情纷纷走低，预计未来仍然会保持平稳发展，不会出现过快的增长，所以基本上不宜进行短期投资，但可以考虑长期持有。