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spss在股票分析實例

發布時間:2021-05-13 06:02:22

A. 想要一個用SPSS軟體分析的典型相關分析的實例,有具體的解釋

實例內容

道瓊斯工業平均指數(DJIA)和標准普爾指數500(S&P 500)都被用做股市全面動態的測度。DJIA是基於30種股票的價格動態;S&P
500是由500種股票組成的指數。有人說S&P 500是股票市場功能的一種更好的測度,因為它基於更多的股票。表7-2顯示了DJIA和S&P 500在1997年10周內的收盤價。請計算它們之間的樣本相關系數。不僅如此,樣本相關系數告訴我們DJIA和S&P 500之間的關系是怎樣的?

表給出了道瓊斯工業平均指數和標准普爾指數在同一時間點的數值。由於這些數值都是連續型變數,同時根據兩個股票指數的散點圖,可見它們呈顯著的線性相關,因此可以採用Pearson相關系數來測度它們之間的相關性。但為了比較,我們也計算了這兩組變數的Kendall和Spearman相關系數。

B. 求幾例SPSS的應用實例

C. 我需要SPSS統計分析實例,是要寫500字左右論文的

運用逐步回歸法
分析影響上海銀行存款的因素

1.目的和意義
在現代商品經濟社會中,人們的工作與生活已經離不開貨幣。在生活中人們所需的各種商品,都需要用貨幣去購買;人們所需的各種服務,也需要支付貨幣來獲得;人們勞動工作的所獲得的報酬——工資,也是用貨幣支付的;人們為了種種目的,要積累財富,保存財富,採用的主要方式是積攢貨幣、到銀行儲蓄。除個人外,企業、行政事業部門的日常運行同樣也離不開貨幣。財政收支也都是用貨幣進行的。可見,貨幣已經融入了並影響這經濟運行和人們的生活。作為經營「貨幣」這種商品的銀行的功能是辦理各種存款(也稱為負債業務)、放款和匯兌業務,其中商業銀行所吸收的各種存款(活期、定期、儲蓄)約占銀行資金來源的70%~80%,為銀行提供了絕大部分的資金來源,並為實現銀行各職能活動提供了基礎。所以說,銀行存款對銀行本身的生存和發展有著重要意義,除此之外,銀行存款也能反映出一個特定時期人們的生活水平以及經濟發展的水平。因此對上海的銀行存款的分析是非常重要且必要的。本文將介紹運用SPSS11.5統計分析軟體中的逐步回歸法對影響上海銀行存款的因素進行分析研究並建立模型,為相關專業人士的決策提供一定參考。

2.影響銀行存款的因素分析
存款作為銀行吸收資金來源的主要業務,其之影響因素非常的多。從中我選取了10個主要因素的(1951年至2000年)數據運用SPSS的逐步回歸法分析和研究它們對上海銀行存款的影響程度。這10個因素分別是全市居民儲蓄(億元)、從業人數(萬人)、全市居民消費水平(元/人)、全市銀行貸款(億元)、全社會固定資產投資總額(億元)、職工工資總額(億元)、職工勞保福利費用(萬元)、社會消費品零售總額(億元)、外貿出口商品總額(億美元)、全市財政收入(億元)。上海全市銀行存款及影響其的10個因素的1951年至2000年的數據見下表2.1。

表2.1上海全市銀行存款數據(1951年~2000年)
年份 全市銀行存款(億元) 全市居民儲蓄(億元) 從業人數(萬人) 全市居民消費水平(元/人) 全市銀行貸款(億元) 全社會固定資產投資總額(億元) 職工工資總額(億元) 職工勞保福利費用(萬元) 社會消費品零售總額(億元) 全市財政收入(億元) 外貿出口商品總額(億美元)
1964 33.29 8.64 438.31 270 45.27 7.22 19.40 33117 26.55 73.35 6.52
1965 37.66 9.98 460.76 276 49.77 7.75 20.07 33819 27.13 83.18 7.65
1966 40.18 10.68 462.62 298 62.52 7.23 19.74 34536 28.72 92.49 8.74
1967 43.58 10.60 478.39 300 71.82 4.61 20.22 35268 30.78 73.97 8.42
1968 50.25 10.56 516.44 293 85.32 4.58 19.75 36016 29.94 83.98 8.49
1969 57.42 10.18 536.70 309 82.12 7.45 21.06 36780 32.57 102.30 8.76
1970 142.41 10.47 540.87 304 76.05 10.90 20.63 37560 31.85 114.02 8.67
1971 155.28 11.29 560.29 318 88.74 11.36 21.14 38356 32.91 123.53 9.81
1972 167.81 12.51 576.74 334 99.41 13.23 22.08 39169 36.15 129.11 13.30
1973 175.86 13.13 589.52 357 112.66 16.24 22.37 39999 39.79 138.18 23.16
1974 178.21 13.85 610.16 380 125.13 22.43 22.80 40847 44.06 143.04 24.39
1975 185.09 14.66 646.88 397 129.61 32.53 23.49 41737 47.71 147.11 22.20
1976 182.60 15.37 669.56 408 133.97 23.96 24.79 46531 49.98 144.42 19.78
1977 205.30 16.00 679.65 411 143.19 18.00 24.97 49797 49.28 159.91 22.21
1978 242.93 18.18 698.32 442 153.37 27.91 28.12 57424 54.10 190.67 28.93
1979 267.92 24.88 712.59 527 165.16 35.58 32.73 81664 68.28 192.75 36.75
1980 291.06 30.20 730.77 582 200.98 45.43 38.10 94004 80.43 198.85 42.66
1981 148.85 32.92 750.22 638 221.98 54.60 39.59 102061 88.73 204.52 38.07
1982 170.56 37.94 764.03 640 227.77 71.34 41.34 113909 89.80 200.69 36.05
1983 190.73 45.97 768.90 688 239.50 75.95 42.91 127679 100.68 204.34 36.48
1984 222.51 56.10 769.79 789 245.35 91.72 53.72 152282 123.72 215.79 35.87
1985 261.09 70.09 775.53 1030 306.27 118.56 68.99 190217 173.39 263.86 33.61
1986 324.81 90.95 782.99 1190 427.66 146.93 83.35 233574 196.84 257.72 35.82
1987 396.38 120.33 788.12 1298 523.35 186.30 94.78 286323 225.25 241.36 41.60
1988 419.68 141.21 792.13 1680 576.11 245.27 114.47 391974 295.83 261.69 46.05
1989 473.73 193.47 784.96 1928 698.71 214.76 131.10 437789 331.38 297.25 50.32
1990 613.86 252.16 787.72 2009 857.76 227.08 146.78 533797 333.86 284.36 53.21
1991 769.95 328.22 798.13 2421 1008.82 258.30 172.84 670676 382.06 324.66 57.40
1992 1051.45 413.09 806.91 2842 1213.32 357.38 217.21 804903 464.82 340.13 65.55
1993 1495.06 578.39 787.25 4162 1605.57 653.91 279.33 1038701 624.30 439.53 73.82
1994 2247.56 975.95 786.04 5343 1966.96 1123.29 357.89 1241344 770.74 615.91 90.77
1995 3056.76 1396.13 794.19 6712 2387.33 1601.79 440.75 1496034 970.04 702.46 115.77
1996 3870.98 1868.34 851.21 7742 2852.66 1952.05 492.70 1873885 1161.30 873.76 132.38
1997 5560.65 2729.57 847.25 8699 3722.30 1977.59 510.10 1931500 1325.21 1070.95 147.24
1998 5595.43 2372.94 836.21 9202 4259.71 1964.83 510.35 1878137 1471.03 1146.00 159.56
1999 6270.91 2597.12 812.09 10328 4862.03 1856.72 583.54 2095239 1590.38 1390.58 187.85
2000 6925.99 2524.05 828.35 11546 5415.71 2015.76 614.53 2521553 1722.27 1752.70 253.54
註:該表數據來源:《上海統計年鑒》

2.1全市居民儲蓄(億元)
個人貨幣收入是用來供個人消費的,積蓄是准備用作遠期消費或不可預測的需要,它們都不是資本,金額也比較小。由於現代銀行制度的發展,舉辦儲蓄,並支付利息,小額的貨幣收入就可以轉化為資本,從而擴大了社會資本總量,加速經濟的發展。由表2.1可看到,隨著社會經濟的發展和人們收入的不斷提高,全市居民儲蓄從1951年的1.01億元增加至2000年的2524.05億元,特別是1985年之後呈快速增長趨勢。可見社會公眾的儲蓄增長會提高銀行盈利資產的規模,一定程度上使商業銀行獲得更多的收益。所以,全市居民儲蓄對銀行存款有著直接而深遠的影響。

2.2從業人數(萬人)
從業人數是指在全市各行各業的企事業單位中從事工作人數的總和,其包括了國有、集體、合資、獨資等其他單位的從業人員,城鎮個體勞動者,農村集體和個體勞動者以及其他勞動者。從表2.1可知,從業人數是呈穩定增長趨勢的,這與全市人口的增加有著極大的關系。上海近十幾年經濟的飛速發展和國際大都市的形象,吸引了大批的外來人口(外地和外國)來滬居住、創業以及工作。隨著全市企業數量的不斷增加,從業人數也在不斷的增加。從業人數的多少與銀行存款有著緊密的聯系,因為每個從業人員都會有自己的收入,不管收入的多與寡,他們每個人都會在銀行擁有一個以上的帳戶並利用存摺、借計卡來取工資或辦理各種活期、定期的儲蓄或取款;利用信用卡刷卡消費或提款。

2.3全市居民消費水平(元/人)
居民消費水平是指居民在物質產品和勞務的消費過程中,對滿足人們生存、發展和享受需要方面所達到的程度。通過消費的物質產品和勞務的數量和質量反映出來。反映居民消費水平的主要指標有:
(1)平均實物消費量指標:平均每人全年主要有消費品的消費量、平均每百戶耐用消費品擁有量、人均居住面積、平均每人生活用水量、平均每人生活用電量等;
(2)現代化生活設施的普及程度指標:自來水普及率、煤氣普及率、平均每百戶主要家用電器擁有量、電話普及率等;
(3)反映消費水平的消費結構指標:居民生活消費支出中食品的比例、居民生活消費支出中文化生活服務支出比例、不同質量消費品的消費比例等;
(4)平均消費量的價值指標:平均每人消費基金、平均每人生活消費額、平均每人用於各項生活消費的支出等。
從表2.1中可以看到1990年以後的居民消費水平有了大大的提升,可見人們的生活質量隨著改革開放的步伐的加快也越來越好。

2.4全市銀行貸款(億元)
貸款,又稱放款,是銀行將其所吸收的資金,按一定的利率貸給客戶並約定歸還期限的業務。雖然銀行運用資金的方式不止貸款一種,但是貸款是商業銀行在其資產業務中的比重一般占首位。通過貸款聯系,銀行可密切與工商企業往來聯系,有利於拓寬業務領域,獲得更多的利潤。銀行貸款的種類按不同的標注至少又以下幾類:按期限分為短期貸款、中期貸款和長期貸款;按用途可分為投資貸款、商業貸款、消費貸款和農業貸款;按貸款是否有抵押品分為:抵押貸款和無抵押貸款;按換款的方式分為:一次償還貸款和分期償還貸款。從表2.1可知,銀行貸款不斷的大幅度增加,表明了經濟的快速發展和人們消費理念的變化。

2.5全社會固定資產投資總額(億元)
固定資產投資總額是以貨幣表現的建造和購置固定資產活動的工作量,它是反映固定資產投資規模、速度、比例關系和使用方向的綜合性指標。全社會固定資產投資包括基本建設投資、更新改造投資、國有單位其他固定資產投資、房地產開發投資、城鎮集體固定資產投資、聯營經濟、股份制經濟、外商投資經濟、港澳台投資經濟及其他經濟類型的固定資產投資,農村集體5萬元以上固定資產投資,城鎮工礦區私人建房投資和國防、人防基本建設投資。
全社會固定資產投資按經濟類型可分為國有、集體、個體、聯營、股份制、外商、港澳台商、其他等。按照管理渠道,全社會固定資產投資總額分為基本建設、更新改造、房地產開發投資和其他固定資產投資四個部分。
是社會固定資產再生產的主要手段。通過建造和購置固定資產的活動,國民經濟不斷採用先進技術裝備,建立新興部門,進一步調整經濟結構和生產力的地區分布,增強經濟實力,為改善人民物質文化生活創造物質條件。這對我國的社會主義現代化建設具有重要意義。
從表2.1可知,固定資產投資的總額是呈不固定態勢來增長的,2000年的固定資產投資總額比1900年的增長8.8倍,非常真實地反映了上海在上世紀90年代經濟的騰飛。

2.6職工工資總額(億元)
職工工資總額是指各單位在一定時期內直接支付給本單位全部職工的勞動報酬的總和,包括獎金、津貼、補貼、加班工資和其他工資(附加工資、保留工資以及調整工資補發的上年工資等)。職工工資從某種程度上來說是市民收入的主要來源。而收入比較高的話,居民用於消費和儲蓄的金額也會有相應的提高,所以職工工資直接影響著銀行存款。

2.7職工勞保福利費用(萬元)
勞保福利是指勞動保險和福利。為了保護工人職工的健康,減輕其生活中的困難,我國對勞動保險制定了相應的法律條文。福利指員工與工人福利之總稱,亦指以企業員工為對象而實施的福利措施,包括法定的福利,企業主與工會所實施的提高職工生活水準的各種措施。由表2.1可知,2000年,單位支付職工勞保福利費用的總額已經達到2521553萬元,並且其比例每年以3%~8%的速度增長,已高達67.9%,這一數據說明人們的基本生活標准可以得到保障,從而有更多的錢用於其它的消費和用於儲蓄存款或其他金融投資。

2.8社會消費品零售總額(億元)
社會消費品零售總額是指各種經濟類型的批發零售貿易業、餐飲業、製造業和其他行業對城鄉居民和社會集團的消費品零售額和農民對非農業居民零售額的總和。包括售給城鄉居民用於生活消費的商品(不包括住房)和售給機關、團體、部隊、學校、企業、事業單位和城市街道居民委員會、農村村民委員會用公款購買的用作非生產、非經營使用的消費品。這個指標反映通過各種商品流通渠道向居民和社會集團供應生活消費品來滿足他們生活需要的情況,是研究人民生活、社會消費品購買力、貨幣流通等問題的重要指標。

2.9全市財政收入(億元)
財政既然要提供公共物品來滿足公共需要,就要從國內總收入(GDI——與生產指標GDP相對應的收入指標)中集中一部分收入,從這個意義上來理解,財政收入是指一定量的貨幣收入,即國家佔有的以貨幣表現的一定量的國內總收入;財政收入又可以理解為一個分配過程,這一過程是財政運行的第一個階段或第一個環節,在其中形成特定的分配關系或利益關系。財政收入按其形式分為稅收、收費、債務收入、鑄幣稅和通貨膨脹稅。財政運行是國民經濟的運行的一個部分,國民經濟的運行決定了財政的運行,而財政的運行也反過來影響國民經濟的運行,直接影響投資、消費和進出口,影響GDP的增長和結構,影響收入分配和各階層之間的收入差距,影響經濟的穩定和可持續發展。

2.10外貿出口商品總額(億美元)
對外出口貿易一直以來是上海經濟發展的重要環節及體現,也是賺取外匯,達到國際收支平衡和增加國際儲備的前提條件。隨著中國加入WTO,上海的對外貿易也越來越頻繁且出口的商品數量和金額也大大的提高。目前國際貨物買賣合同中買賣雙方就支付條款的訂立大多都通過銀行採用現匯結算的方式。在國際貨物買賣中使用的結算工具主要是貨幣和票據,而銀行作為買賣雙方的結算中介為其辦理匯兌業務、信用證業務、承兌業務。前兩者是銀行存款業務衍生出來的結算業務,而承兌業務是以銀行的信用來確保客戶的信用。到2000年底,一般貿易出口增幅繼續高於加工貿易,而出口產品結構調整也隨之加快,高新技術產品和機電產品出口快速增長。

3.回歸方法與模型建立
3.1研究方法與原理
運用多元線性逐步回歸方法研究預測影響上海的銀行存款的因素。逐步回歸是按自變數對因變數的作用程度從大到小逐個引入回歸方程,每引入一個變數同時檢驗方程中各個自變數的顯著性,合格保留、不顯著剔除,反復進行直到再沒有顯著的變數可以引入為止。回歸分析是根據自變數的最有組合建立回歸方程(模型)預測因變數的未來發展趨勢。
該方法的運用條件是有大量的觀測統計數據,適用研究沒有確定關系形式的因素對象,運用工具為SPSS統計軟體。

3.2模型的建立及求解
因為銀行存款與大部分變數呈指數關系,所以把表2.1的各個原始變數的50年數據進行對數變換(LN10()),並且把轉換後的樣本數據倒退8年後來建模。
設多元線性回歸的模型為:
lnY=β0+β1X1+β2X2+β3X3+…+β9X9+β10X10
其中:
Y:全市銀行存款(億元)
X1 ——全市居民儲蓄(億元) X6 ——職工工資總額(億元)
X2 ——從業人數(萬人) X7 ——職工勞保福利費用(萬元)
X3 ——全市居民消費水平(元/人) X8 ——社會消費品零售總額(億元)
X4 ——全市銀行貸款(億元) X9 ——全市財政收入(億元)
X5 ——全社會固定資產投資總額(億元) X10 —— 外貿出口商品總額(億美元)

註:模型中倒退的年數用(t-n)表示,其中n表示倒退幾年。(t-n)不參與任何計算,它只做標識之用。
利用SPSS11.5對樣本數據進行統計分析,運行後的輸出的結果如表3.2.1所示。

表3.2.1 逐步回歸統計分析結果 Coefficients
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta
18 (Constant) -.994 1.012 -.982 .334
居儲7 .692 .146 .595 4.741 .000
從人1 1.386 .604 .216 2.294 .029
固投6 -.285 .046 -.280 -6.246 .000
財政4 -.634 .146 -.289 -4.358 .000
銀貸4 1.007 .100 .813 10.057 .000
勞福2 -1.396 .189 -1.221 -7.380 .000
工資1 1.053 .232 .754 4.531 .000
財政3 -.670 .134 -.311 -5.005 .000
從人8 -2.413 .336 -.485 -7.184 .000
從人2 2.954 .670 .479 4.406 .000
銀貸2 .520 .110 .440 4.703 .000
勞福6 .418 .193 .305 2.168 .039

即回歸模型為:
lnY=0.595X1(t-7) +0.216X2(t-1) -0.28X5(t-6) -0.289X9(t-4) +0.813X4(t-4) -
1.221X7(t-2) +0.754X6(t-1) -0.311X9(t-3) -0.485X2(t-8) +0.479X2(t-2) +
0.44X4(t-2) +0.305X7(t-6)
所以,在倒退8年的50年數據樣本中,銀行存款的增長與前7年的全市居民儲蓄,前1年、前8年、前2年的從業人數,前6年的全社會固定資產投資總額,前4年和前3年的全市財政收入,前4年和前2年的銀行貸款,前2年和前6年的職工勞保福利費用,前1年的職工工資總額等因素之間有顯著意義的相關關系。

4.結論和評價
4.1模型評價
4.1.1進入因素的分析

表4.1.1.1 Variables Entered/Removed(a)

Model Variables Entered Variables Removed Method
1 居儲7 . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
2 工資7 . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
3 固投8 . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
4 從人1 . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
5 . 工資7 Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
由於SPSS11.5軟體通過特定程序對上海市相關數據進行整體的統計運算,所以具有更強的客觀性和公證性。從上表中可以看出,按自變數對因變數的作用程度從大到小首先引入的是前7年的居民儲蓄,等到第五步時把之前進入的前7年的職工工資給剔除了,再後面的第14和第17步中把前8年的固定投資和前3年的銀行貸款給剔除了。這3個被剔除的變數在引入變數越來越多的情況下被檢驗出其顯著性不合格。除此之外,在10個自變數中,諸如全市居民消費水平、社會消費品零售總額、外貿出口商品總額沒有進入模型。因為的外貿出口商品總額漲幅沒有達到足以進入方程的顯著性,所以被剔除了。不過,隨著貿易全球化和中國國際地位的提高,上海的外貿出口總額也會不斷的增加,在不久的將來會對銀行存款起明顯的作用。
我們可以從表3.2.1看到,在進入的因素中全社會固定資產投資總額、財政收入、前2年的職工勞保福利費用、前8年的從業人員與銀行存款是負相關,即隨著它們的增加加快,銀行存款的增長會減慢,其中前2年的職工勞保福利費用影響最強,其系數為-1.221。前8年的從業人員、財政收入、全社會固定資產投資總額的影響順次遞減。比如說,全社會固定資產投資總額增加,表明了國有、集體、個體、聯營、股份制、外商、港澳台商提供了對基本建設、更新改造、房地產開發投資和其他固定資產投資額,那麼他們必須從銀行拿出自己的存款,有時還需要向銀行進行貸款來完成投資,所以銀行的存款量會增加緩慢是可以想像的。又比如說財政收入,政府的財政收入是通過稅收、收費等途徑獲得,如果國家對個人、企業所征取的稅越多的話,個人與企業的支出就會增加,凈收入也就變少了,而如果其用於消費的指出不變或提高的話,那麼其用於銀行存款的貨幣就會相應減少,從而導致全市銀行存款的遞增緩慢。
而居民儲蓄、銀行貸款、職工的工資、前1年和前2年的從業人員、前6年的職工勞保福利費用與銀行存款呈正相關,即隨著它們的增加加快,銀行存款的增長也會加快,其中前四年的銀行貸款的影響最強,其系數為0.813,其次是居民儲蓄等等。比如說,職工工資的增加會使得人們的收入上升,收入上升後雖然有一部分會被用來支付消費,但絕大部分人們還是會把錢存入銀行,用於各種類型的投資,這種行為使得銀行存款的增加加快。又如:居民儲蓄的增加,當然會直接影響銀行存款量的增加,這是勿庸置疑的,因為居民儲蓄是銀行存款業務的主要內容,它是銀行吸收資金的主要方式。再如:經濟的發展會使得銀行貸款量上升,銀行想要通過貸款給個人或企業客戶來獲得更多利潤,那麼銀行就會運用各種手段來增加吸引資金量。在這種情況下,社會上的閑置資金由於較高的收益而會流向銀行,使得銀行存款增加速度加快。

從表4.1.2.1中我們可以看到,隨著進入的變數越多,F值由大變小,然後再由小變大,使得最後一步的F值達到1191.379,表明回歸模型包括12個變數,且擬合度較高。

4.1.3自相關問題的診斷
DW值一般要求1.5~2.5時,殘差與自變數互為獨立。從表4.1.3.1可見回歸模型的DW值為2.342,說明該模型無自相關的問題,此模型可以被使用。
表4.1.3.1 Model Summary(s)
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the

4.1.4樣本檢驗
表4.1.4.1
年份 取對數值(y1) 取對預測值(y2) 相對誤差(%)
2001 3.93 4.05 3.05
2002 3.98 4.17 4.77
2003 4.09 4.32 5.62
以上的樣本檢驗的相對誤差的計算方法是用2001年~2003年各個取對預測值減去對應的取對數值之後再除以取對數值後得到的。其公式:
相對誤差=(y2-y1)/y1×100%
樣本檢驗的相對誤差需不大於10%,表示所建立的模型是可以使用的。表4.1.4.1中的所計算的相對誤差的都小於10%,說明模型建立的較好。

4.1.5殘差正態性檢驗

圖4.1.5.1 銀行存款對數的標准化殘差直方圖
圖4.1.5.1表明:標准化殘差的正態曲線的均值為0,標准差為0.84,接近標准正態曲線,基本滿足隨機誤差項正態分布的假設理論,模型擬合效果比較好。

4.1.6銀行存款對數的正態概率圖和殘差散點圖

圖4.1.6.1 正態概率圖

圖4.1.6.2 散點圖
圖4.1.6.1表明:代表樣本殘差的數據點基本處在表示指定正態分布的直線上或周圍,因此基本符合殘差正態分布的假設理論。
圖4.1.6.2表明:殘差散點的分布隨機均勻,且大多落在水平直線-2和2之間,所以可以判斷殘差與因變數之間相互獨立性較高,基本滿足殘差獨立的假設理論,模型的擬合效果比較好。

4.2結論
綜上所述,商業銀行的存款不斷的增加,可以反映上海居民的收入在不斷地增加、生活品質也在不斷的提高,更可以從側面反映上海金融的飛速發展和經濟的繁榮。我國加入世貿組織後,金融對外開放程度加深,國內各銀行之間、外資銀行與中資銀行之間的競爭越來越激烈,而存款是競爭的重要領域。隨著我國國民物質生活的豐富,消費觀念的變化,投資渠道的增多,這些因素將深刻地影響客戶存款需求的特性。目前我國商業銀行負債以存款為主,負債結構單一,缺乏穩定性;同時銀行特別是國有商業銀行由於歷史和體制的原因,存在資產質量差,不良貸款率高,資本金不足等問題,使得我國銀行業積聚了大量的風險。因此,我國商業銀行的存款產品必須進行契約設計的改進,完善其中的激勵與約束對等的機制設計,創新存款產品種類,滿足不同客戶的個性化需求;同時要提高存款的穩定性。上海作為全國的金融中心,應該順應時代的進步建立一個合理的金融體系並完善其制度,而商業銀行作為金融的重要環節應不斷地對自身進行改革和創新更好地為個人和企業客戶服務,這對於上海人民的生活水平的提高和經濟的穩定發展具有重要的意義和作用。

參考文獻
[2]黃達.金融學[M].北京:中國人民大學出版社,2004
[3]鄭道平.貨幣銀行學原理[M].北京:中國金融出版社,2005
[4]陳共.財政學[M].北京:中國人們大學出版社,2004
[6]彼得·K·奧本海姆,官青譯.跨國銀行業務[M].北京:中國計劃出版社.2001
[6]上海統計年鑒. http://www.stats-sh.gov.cn/2004shtj/tjnj/tjnj2007.htm

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E. SPSS統計分析與行業應用案例詳解的介紹

《spss統計分析與行業應用案例詳解》以案例集的形式介紹了spss在實際生活中的應用,共23章,分為兩部分。第一部分是1~11章,按統計分析類型分別講述spss在具體實例中的應用;第二部分是12~23章,分行業講述spss的實際應用。本書的特色是非常注重內容的實用性,通篇都是使用一個個的案例來講述spss的應用。另外,本書每章的後面大都附有不少於正文部分的上機操作練習題,目的是切實培養讀者的動手能力,使讀者在實際練習的過程中能快速提高應用水平。

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spss因子分析用於證券市場個股分析中,因為因子分析法是從研究變數內部相關的依賴關系出發,把一些具有錯綜復雜關系的變數歸結為少數幾個綜合因子的一種多變數統計分析方法。它的基本思想是將觀測變數進行分類,將相關性較高,即聯系比較緊密的分在同一類中,而不同類變數之間的相關性則較低,那麼每一類變數實際上就代表了一個基本結構,即公共因子。對於所研究的問題就是試圖用最少個數的不可測的所謂公共因子的線性函數與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。

康美葯業投資分析
一、上市公司基本面情況:

600518康美葯業,最新財務主要指標(08-09-30)每股收益(元)0.2390,每股凈資產(元)3.5470,凈資產收益率(%) 6.74,總股本(億股)7.6440 ,實際流通A股(億股)7.6440,每股資本公積1.843,主營收入(萬元)130369.89,同比增 40.04% ,每股未分利潤0.606 ,凈利潤(萬元)18264.62,同比增 83.04%;

二、該股票的投資亮點:

1.2007年公司完成了阿莫西林分散片、利巴韋林片等多個再注冊產品的研究開發和上報工作,部分仿製葯品取得了《葯物臨床試驗批件》;同時公司積極開發中葯系列產品,完成了"代用茶"、"植物飲料"的備案號注冊以及西洋參膠囊/飲料科技開發立項工作;"紅景天"、"毒熱平"兩個中葯新葯品種已基本完成臨床前研究工作。

2.2008年,隨著國家衛生事業改革進一步深化,新農合、城鎮職工基本醫療保險、城鎮非從業居民基本醫療保險的進一步推廣,整個醫葯市場容量將增大。人們在醫療尤其是在葯品上的消費量和消費金額將迅速上升,這將對醫葯行業快速發展帶來有利的影響。

3. 2007年公司中葯飲片二期擴產項目順利建成並試產運營,該項目是公司在傳統中醫葯領域推廣應用新技術,實現中葯飲片規模化、標准化和產業化生產的一個重大成果。項目的投產緩解了產能緊張壓力,保障了市場供給,進一步穩固了公司在國內中葯飲片生產龍頭企業的地位。

4.公司通過增資擴股募集資金投資中葯物流配送中心項目,該項目是發揮公司中葯產業的生產經營優勢,整合當地中葯材專業市場資源,為延伸公司產業鏈條而實施的一個重點項目。

三、專業投資機構意見:
公司主營業務中葯飲片繼續拉動公司業績高速增長,2008 年三季度凈利潤增長83%,公司將全面布局全國性中葯飲片產業鏈,行業整頓期利用並購穩健擴張,公司正在創建中葯飲片行業的高質量標准體系,將發展為現代國內中葯飲片龍頭,預計公司未來三年復合增長率為40%,2008-2010 年EPS 為0.35,0.48,和0.80給予"增持"的投資評級。

四、綜合分析判斷結論:
從以上的信息可見康美葯業作為國家中葯制葯的龍頭企業,其股票是具有投資價值的,所以該股票後市看好,完全是可以長期投資的。

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