spss因子在證券市場個股分析中的應用研究

鄒 寧

（華東政法大學，上海 200050）

隨著經濟的持續發展，人民生活水平也日益增加，對精神、物質領域的要求也越來越豐富，股票市場的活躍吸引了眾多的市民投入到滾滾的炒股大軍中去。但是股票盡管收益高，相應的風險也大，因此基于SPSS的因此分析就顯得格外重要。

一、基于SPSS的因子分析方法的應用

投資者對投資股票的基本判斷大都是來自與上市公司公布的財務報表的分析，并且將其與其他上市公司的相關指標進行橫向比較，做出判斷。但是財務報表所涵蓋的信息量非常龐大，因此就要采用一種有效的方法幫助精簡和統計分析。而在多元統計分析方法中，因子分析是最為行之有效的濃縮信息技術，其分析過程主要有以下幾個步驟：

（一）選定財務指標

首先要選定財務指標作為引子分析的數據基礎。財務報表就是財務指標的來源，一般涵蓋的信息量較大，因此，要根據上司公司各自的特點，選取其能夠概況公司基本情況的九個指標：收益、凈資產、現金流量、凈資產收益率、主營業務收入、凈利潤、總資產、總股本和股東權益。

（二）選取股票樣本

本文以深市的1400多家上市公司為樣本，所使用的數據均是從這些上市公司公布的2012年末的財務報表所統計得來。將其中的ST股票剔除，其主要原因有：一是這些股票的凈資產基本為負或者基本上接近于零，分析時它們的凈資產收益率無實際意義；二是一部分公司的凈資產收益率絕對值已經超過100，甚至有些高達1000以上，都屬于比較大的異常值，在進行因子分析時對產生的數據結構有顯著的不良影響。

（三）上市公司財務狀況的預處理

由于過程2的作用，已經剔除了不正常的指標，所以因子分析所采用的都是正指標，不需要再進行正向化處理。但是由于公司規模、性質等各不相同，財務指標大小也相差較大，因此需要將各個指標做標準化處理，以便其能夠被因子分析均等對待。

表1 標準化后的數據矩陣

（四）利用SPSS軟件計算標準數據矩陣特征值和向量

以標準矩陣為起點，從參數估計中選擇主要成分，將該矩陣進行方差最大化選擇，計算得到特征值和特征向量。選取三個共因子進行分析，旋轉后數據如表2和表3。

表2 旋轉后總方差

表3 旋轉后因子載荷陣

（五）計算因子得分的矩陣和最后的評價得分

在以上分析基礎上，利用回歸最小二乘法得到旋轉后的因子得分的矩陣，根據得分矩陣得到得分方程。在方程中代入表1中的標準化數據得到股票的各因子的得分，在采用加權平均的方法綜合得分，表4為三個因子綜合評價后上市公司的排名。

表4 綜合評價上市公司排名

二、對結果的分析討論

在理論上，各個因子的分析是互相不相關的，從實際中的因子的評價得分情況看，三個公因子之間具有的樣本相關系數也比較低，也就是說這三個因子之間所含有的信息幾乎不發生重復。三個引子的綜合評價得分的取值范圍分別在5.898≦≦-0.875，3.182≦≦-5.269，5.031≦f3≦-3.901，5.719≦綜合評價得分≦-1.212。雖然、、f3三個得分的取值范圍不僅是不關于零對稱，并且還非常不對稱，但是三個得分的平均值都比較接近于零，這說明如果得分較接近于零，則這個得分就越接近與平均水平，三個因子和其綜合評價得分越大越好：越大表示該上市公司的規模越大；越大則表示上市公司的盈利能力越高，反之則越低；f3越大則表示上市公司的股票泡沫價值低，真實價格越高。

在因子1中，規模較大的公司排名比較靠前，但是因子3中股票卻排在后面；長安汽車股票在因子1、2中都排名靠前，在綜合得分中排名更加靠前；隆平高科股票在因子1中排名較為靠后，可是在因子3中排名第三，因此說明該公司盡管規模不大，但是其盈利能力很強。說明高科技的股票的盈利潛力較好；在表4中，可以明顯看出綜合排名的主要影響因素還是因子1，盡管因子1的權重大，但是究根結底還是上市公司的經營規模起著決定性的作用。

目前在我國的股票市場上，規模較大的上市公司其規避和抵御風險的能力也就相對強一些。對于目前股票市場上嚴重的投機倒把行為。選擇規模較大的能夠更好的規避、抵御風險的公司對于投資者來說當然是首要之選。因此，經營規模也就成為了上市公司綜合評價得分的決定性因素。

三、總結

基于SPSS軟件的因子分析法能夠簡化上市公司財務報表中信息量龐大的數據結構，利用科學定量分析建立一個統計學上優異的指標體系，對要進行綜合評價的各個上市公司進行評價得分。在上市公司的財務報表中數目眾多的指標中，可以使用這種方法將三因子的得分標準替代原來的原始指標，并且包含了大部分顯示股票之間差異的信息，使得投資者能夠清晰的認識到上市公司的財務狀況，做出正確的判斷。但是，這種方法專業性較強，對于一般的投資者來說相對陌生，因此，就要針對這些數量龐大的投資者開發出一種更為簡單的軟件進行數據分析。

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