spss因子在证券市场个股分析中的应用研究

邹 宁

（华东政法大学，上海 200050）

随着经济的持续发展，人民生活水平也日益增加，对精神、物质领域的要求也越来越丰富，股票市场的活跃吸引了众多的市民投入到滚滚的炒股大军中去。但是股票尽管收益高，相应的风险也大，因此基于SPSS的因此分析就显得格外重要。

一、基于SPSS的因子分析方法的应用

投资者对投资股票的基本判断大都是来自与上市公司公布的财务报表的分析，并且将其与其他上市公司的相关指标进行横向比较，做出判断。但是财务报表所涵盖的信息量非常庞大，因此就要采用一种有效的方法帮助精简和统计分析。而在多元统计分析方法中，因子分析是最为行之有效的浓缩信息技术，其分析过程主要有以下几个步骤：

（一）选定财务指标

首先要选定财务指标作为引子分析的数据基础。财务报表就是财务指标的来源，一般涵盖的信息量较大，因此，要根据上司公司各自的特点，选取其能够概况公司基本情况的九个指标：收益、净资产、现金流量、净资产收益率、主营业务收入、净利润、总资产、总股本和股东权益。

（二）选取股票样本

本文以深市的1400多家上市公司为样本，所使用的数据均是从这些上市公司公布的2012年末的财务报表所统计得来。将其中的ST股票剔除，其主要原因有：一是这些股票的净资产基本为负或者基本上接近于零，分析时它们的净资产收益率无实际意义；二是一部分公司的净资产收益率绝对值已经超过100，甚至有些高达1000以上，都属于比较大的异常值，在进行因子分析时对产生的数据结构有显著的不良影响。

（三）上市公司财务状况的预处理

由于过程2的作用，已经剔除了不正常的指标，所以因子分析所采用的都是正指标，不需要再进行正向化处理。但是由于公司规模、性质等各不相同，财务指标大小也相差较大，因此需要将各个指标做标准化处理，以便其能够被因子分析均等对待。

表1 标准化后的数据矩阵

（四）利用SPSS软件计算标准数据矩阵特征值和向量

以标准矩阵为起点，从参数估计中选择主要成分，将该矩阵进行方差最大化选择，计算得到特征值和特征向量。选取三个共因子进行分析，旋转后数据如表2和表3。

表2 旋转后总方差

表3 旋转后因子载荷阵

（五）计算因子得分的矩阵和最后的评价得分

在以上分析基础上，利用回归最小二乘法得到旋转后的因子得分的矩阵，根据得分矩阵得到得分方程。在方程中代入表1中的标准化数据得到股票的各因子的得分，在采用加权平均的方法综合得分，表4为三个因子综合评价后上市公司的排名。

表4 综合评价上市公司排名

二、对结果的分析讨论

在理论上，各个因子的分析是互相不相关的，从实际中的因子的评价得分情况看，三个公因子之间具有的样本相关系数也比较低，也就是说这三个因子之间所含有的信息几乎不发生重复。三个引子的综合评价得分的取值范围分别在5.898≦≦-0.875，3.182≦≦-5.269，5.031≦f3≦-3.901，5.719≦综合评价得分≦-1.212。虽然、、f3三个得分的取值范围不仅是不关于零对称，并且还非常不对称，但是三个得分的平均值都比较接近于零，这说明如果得分较接近于零，则这个得分就越接近与平均水平，三个因子和其综合评价得分越大越好：越大表示该上市公司的规模越大；越大则表示上市公司的盈利能力越高，反之则越低；f3越大则表示上市公司的股票泡沫价值低，真实价格越高。

在因子1中，规模较大的公司排名比较靠前，但是因子3中股票却排在后面；长安汽车股票在因子1、2中都排名靠前，在综合得分中排名更加靠前；隆平高科股票在因子1中排名较为靠后，可是在因子3中排名第三，因此说明该公司尽管规模不大，但是其盈利能力很强。说明高科技的股票的盈利潜力较好；在表4中，可以明显看出综合排名的主要影响因素还是因子1，尽管因子1的权重大，但是究根结底还是上市公司的经营规模起着决定性的作用。

目前在我国的股票市场上，规模较大的上市公司其规避和抵御风险的能力也就相对强一些。对于目前股票市场上严重的投机倒把行为。选择规模较大的能够更好的规避、抵御风险的公司对于投资者来说当然是首要之选。因此，经营规模也就成为了上市公司综合评价得分的决定性因素。

三、总结

基于SPSS软件的因子分析法能够简化上市公司财务报表中信息量庞大的数据结构，利用科学定量分析建立一个统计学上优异的指标体系，对要进行综合评价的各个上市公司进行评价得分。在上市公司的财务报表中数目众多的指标中，可以使用这种方法将三因子的得分标准替代原来的原始指标，并且包含了大部分显示股票之间差异的信息，使得投资者能够清晰的认识到上市公司的财务状况，做出正确的判断。但是，这种方法专业性较强，对于一般的投资者来说相对陌生，因此，就要针对这些数量庞大的投资者开发出一种更为简单的软件进行数据分析。

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