SPSS综合报告

SPSS综合实验分析报告

姓名：刘倩楠班级：2010级统计二班学号：2010101236

实验项目证券金融统计

1、股票日历效应分析

2、汇率影响因素分析

实验日期2012-5-13 实验地点重庆工商大学

实验目的在国外的证券金融行业中，统计分析是一个成熟和必需的工具。

随着中国证券金融市场的不断发展，越来越多的学者将统计分析方

法引入到证券行业中。而SPSS也是这些证券金融工作者经常使用的

工具之一。通过以下两个实验项目，介绍SPSS证券金融统计分析的

原理、流程与方法

实验内容1、根据2005年9月5日至2006年12月5日沪深股市共606条交易数据，试考察沪深股市是否具有周效应

2、根据1985-2000年的有关数据，试分析人民币及其影响因素的相

关性。

运用的知识1、本实验项目中对股票交易数据进行日历效应分析主要采用SPSS 中的转换模块中的计算变量、数据中的拆分文件、图形中的条形绘

图工具、因素方差分析和相关分析等

2、本实验项目选用多元线性回归分析来分析人民币及其影响因素

的相关性。

实验步骤实验项目（一）：股票日历效应分析

1、计算变量

由于本题目要考察的问题是沪深股市是否存在周效应，而数据文件中的交易日期是yy/mm/dd格式的日期型变量，因此首先要求出个日期所对应的星期数，这就要用到SPSS转换模块中的计算变量。步骤：

结果：

2、描述性统计量

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。

步骤：

（1）为进行频率分析，首先应拆分文件

（2）频数分析选入变量及参数设置

结果：

沪深股市周效应分析表

3、图形绘制

4、对模型的进一步检验——单因素方差分析

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。

步骤：

（1）为进行单因素方差分析，首先进行拆分数据文件

（2）单因素方差分析选入变量及参数设置

结果：

·涨跌幅度方差齐性检验

【注释】此表为涨跌幅度方差齐性检验结果。从表中可以看出，沪深两市各星期间涨跌幅度的Levene统计量分别为0.337和1.209.第一自由度均为4，第二自由度均为297，显著性检验分别为0.853和0.307，大于0.005，所以，可认为方差是齐性的。

·涨跌幅度方差分析表

【注释】此表为涨跌幅度方差分析表。从表中可以看出，第五列是统计量F值，“组间”和“组内”为方差的两个来源，第三列是统计量的自由度，沪市和深市的组间自由度均为4，组内自由度均为297，总自由度也相同，为301。由此可以看出，虽然前面的描述性统计量分析认为星期一涨跌幅度的均值大于其他各日，但是这种差异是不显著的。

·涨跌幅度均值图

【注释】此图为沪深两市股票涨跌幅度均值图。结合图形和方差分析表可以判断，虽然股票在一星期的各日之内涨跌幅度有所差异，但是这种差异是不显著地，不能因为此就片面的判断我国的证券市场的指数涨跌幅度存在周效应。

5、对模型的进一步检验——相关分析

从上图和此图可以看出，沪深两市的涨跌幅度在一周内的均值曲线以星期三为中心呈现W型，而日成交量的均值曲线正好近似以星期三为中心呈现出M型，因此可以用相关分析寻找二者之间的相关性。

在SPSS中，执行双变量相关分析可以利用“分析——相关——双变量”命令实现：

结果：

·描述性统计量

·Pearson相关系数

【注释】从表中可以看出，对于沪市，成交量和涨跌幅度的相关系数为0.111，其显著性（双侧）检验结果为0.055；对于深市，成交量和涨跌幅度存在相关关系，但不能确定二者具体的相关程度。·Spearman相关系数

【注释】从表中可以看出，对于沪市，成交量和涨跌幅度的相关系数为0.128，其显著性（双侧）检验结果为0.027；对于深市成交量和涨跌幅度的相关系数为0.214，其显著性（双侧）检验结果为0.000。说明成交量与涨跌幅度之间存在相关关系，但是还不能确定二者具体的相关程度。

实验项目（二）：汇率影响因素分析

1、变量的标准化处理

在初始的12个自变量里，变量的取值单位有比率、亿元和亿美元等，度量方式不统一，所以有必要先对它们进行标准化处理。

在SPSS中，对变量进行标准化处理可以用“分析——描述统计——描述”命令实现

描述性分析选入变量及参数设置

·描述性统计量

【注释】通过观察每个变量的描述性统计信息，可以了解这个变量的极值情况（极大值和极小值)、取值波动情况（标准差）以及分布情况（偏度和峰度）。从各变量的取值范围来看，相差的数量级很大，所以有必要进行标准化；从峰度、偏度的取值来看（都接近0），各变量都没有很过分的偏离正态分布。

2、多元线性回归分析

本例的自变量较多，并且它们之间可能存在着共线性问题，故采用逐步回归分析法。

在SPSS中，对变量进行多元线性回归分析可以用“分析——回归——线性”命令实现

步骤：

·模型摘要

【注释】该表为模型摘要。从表中可以看出，模型摘要给出逐步回归的各模型的拟合优度情况，最终模型（模型6）的R值、R方值和调整R方值都达到0.99以上，即模型几乎解释了总变异的全部，说明模型的整体拟合效果非常好。

·方差分析表

【注释】该表是多元线性回归分析的方差分析表。从表中可以看出，6个模型回归的均方分别为6.535、7.188、8.983、10.262和11.968；剩余的均方分别为0.024、0.019、0.016、0.016、0018和0.018；F检验统计量的观察值分别为277.953、381.967、487.379、573.982、572.309和647.355，相应的概率值为0.000，小于0.05，可以认为因变量“汇率”和因变量之间存在线性关系。

·模型的参数估计