聚類分析在證券市場分析中的應用畢業論文-資料下載頁

【導讀】股凈資產、主營收入增長率、主營利潤增長率和凈資產收益率5項指標評價體系。最后在聚類分析的基礎上，對聚類分析結果采用means方法進行檢驗，以此。來進一步驗證分析結果的可靠性和可信性。投資分析中具有有效性和實用性。

　　

【正文】 金城藥業 002581 萬昌科技 601678 濱化股份 表 第 4類 第 4類（ 3個） 代碼 簡稱 600986 科達股份 600336 澳柯瑪 000416 民生投資 表 第 5類 第 5類（ 6個） 代碼 簡稱 002588 史丹利 600690 青島海爾 000951 中國重汽 600600 青島啤酒 600188 兗州煤業 600219 南山鋁業 對聚類結果進行檢驗 以上通過系統聚類分析方法對樣本數據進行了分類，那么，上述的聚類分析得到的分類結果是否有效呢？為了驗證上述聚類分組的效果，我們通 軟件，利用 means 方法對上述的分類結果進行檢驗。 利用 means 方法，檢驗各個類別在所有變量上的差異，如果差異顯著，我們聚類分析在證券市場分析中的應用 26 就可以認為分類結果是可靠的。 關于利用 means 方法對分類結果進行檢驗的方法和步驟，詳見附錄 A 。 以下圖 means 檢驗結果： 圖 means 方法檢驗 圖 means 方法檢驗 表就是對平均 值 差異 性 的檢驗了， 由顯著性 這一列 可知 ， 都達到了顯著的水平 ）（假定顯著性水平 ??，這說明分類 結果 是比較有效的。 結果分析 表 相應指標均值 類別均值匯總 類別 每股收益 每股凈資產 主營收入增長率（ %） 主營利潤增長率（ %） 凈資產收益率（ %） 第 1 類 第 2 類 第 3 類 第 4 類 第 5 類 為了更加直觀地進行綜合分析，我們按照“ 聚類分析在證券市場分析中山東交通學院畢業論文 27 應用時的指標評價體系的選擇 ”這一節把相應的指標匯總成表 ： 表 指標匯總分析 盈利能力指標 成長能力指標 擴張能力指標 類別 每股收益 凈資產收益率（ %） 主營收入增 長率（ %） 主營利潤增 長率（ %） 每股凈資產 第 1 類 第 2 類 第 3 類 第 4 類 第 5 類 根據表 ，分析如下： 第 1類： 該類股票的盈利低、成長性慢，即使該類公司具有相對較強的擴張能力，但由于該類公司經營不善或前景不好等原因，表現出業績較差，交投不活躍，嚴重時會導致公司虧損。投資者在進行此類股票的投資時，要具有風險意識，不要盲目追風作出投資決策、進行投機活動。 第 2 類：屬于高盈利、高成長性的績優股，甚至會成長為比績優股更優的藍籌股。并且，該類公司的擴張能力也比較好，這類公司不管在資金、市場，還是在信譽等其他方面都占有明顯優勢，具有較強的綜合競爭力和核心競爭力，并且對市場的各種波動具有 較強的應變能力，該類股票是投資者進行投資的最佳選擇。 第 3 類：具有與第 2 類同樣較高的盈利能力和擴張能力，即便如此，但是與第 2 類相比，第 3 類的成長能力明顯不如第 2 類，充其量只能成為績優股，而不是藍籌股，廣大的投資者可以對第 3 類股票作出投資決策、進行投 資，但是同有著較大藍籌股潛力的第 2 類股票相比，第 3 類股票就略顯遜色。鑒于此，建議投資者可以對第 2 類和第 3 類股票進行適當的投資組合，適當的增加對第 2 類股票的投資比例。 第 4 類：屬于成長能力非常強、成長性非常快的潛力股，但是具有較低的每股收益、凈資產收 益率和每股凈資產。以上說明第 4 類公司只是在盈利能力和擴張能力方面相對而言顯得較弱，但是具有較高的主營收入增長率和主營利潤增長聚類分析在證券市場分析中的應用 28 率，特別是其主營利潤增長率特別高。說明該類股票正處于高速發展階段，其成長發展前景非常好，比較適合投資者進行長期性的投資。 第 5 類：該類股票的盈利能力良好，且其擴張能力也較高，盡管在這 5 類中其擴張能力是最高的，但是其成長能力不很理想，這說明該類公司很可能由于 存在成本長期居高的情況，而導致其收入和利潤的增長率比較緩慢，這樣，就會抵消部分擴張能力，從而會影響到公司將來的的擴張和成長。投資者在對該類股票進行投資時，要慎之又慎。 由以上的聚類結果及其分析可知，聚類分析能夠有效地 對股票的收益性、成長性等多方面進行分析，從而有利于投資者準確地把握股票的總體特性以及預測股票的成長能力，進而使投資者及時做出最佳的投資決策，以此獲得可觀的投資回報。這都表明了聚類分析方法在證券市場投資分析中具有有效性和實用性。 山東交通學院畢業論文 29 4．總結和展望 聚類分析方法是 一種應用極為廣泛的多元統計分析方法， 聚類分析在證券市場投資方面有很大的研究潛力和研究價值， 本文將聚類分析模型應用于證券投資中，進行了拓展性的研究和探討， 采用綜合指標來反映上市公司的盈利性、成長性和擴張性，并且通過對聚類結果進行定量分析得出各類公司的實力強弱情況。立足于基本面的定量分析，研究股票的內在價值，有利于投資者正確作出投資決策、確定投資價值、降低投資風險。本文在聚類分析的基礎上，對聚類分析的結果進行 means 方法 檢驗，進一步驗證了分析結果的可靠性、可信性。 文中在選 擇和處理不同指標的方法方面仍待需要改進，但聚類分析方法在證券投資市場分析中確實具有很大的 研究潛力和研究價值，并且本論文的研究也表明了 具有一定的可行性和實用性，從而為投資者進行證券投資提供有力工具。本文中的樣本數據僅僅 選取了 40家在滬深上市的山東省的公司企業，并以此來進行聚類分析， 當然還可以選擇不同省份或不同區域的樣本數據進行進一步的深入研究和分析。 聚類分析在證券市場分析中的應用 30 總結 經過兩個多月的努力，我的畢業設計論文終于順利完成了，從剛開始的一無所知到現在的了解了聚類分析的概念背景及其現實應用性， 我從中學到了很多知識。由于以前從未接觸過聚類分析在證券市場分析中的應用，剛開始無從下手，在查了一些相關資料并且多次與導師交流之后，才逐漸地有了頭緒，但是第一次做的時候仍然出現了不少方向的錯誤。有問題不可怕，只要你勇敢去解決它，在整個解決問題的過程中我收獲頗多。 畢業設計是我們專業課程知識綜合應用的實踐訓練，本論文介紹了聚類分析在證券市場分析中應用的可行性、可靠性和可信性。并在理論分析之后成功地完成了樣本數據的分類，得到并驗證了分類結果的合理、正確性。在完成論文的路上，我走得比較坎坷，但是“千里之行，始于足下 ”，畢業設計讓我學會了腳踏實地的邁出每一步，鍛煉了我的綜合運用所學知識和技能，理論聯系實際、獨立分析和解決實際問題的能力， 培養 了我 正確的理論聯系實際的工作作風，嚴肅認真的科學態度 和 初步的科學研究能力 ，更讓我明白了跟導師保持良好的溝通的重要性。 初次研究聚類分析在證券市場分析中的應用，加上自己水平有限，文也中難免有些瑕疵，但這次的經歷對我還是很重要的，為我以后即將開始的研究生學習有著非常重要的借鑒和開河意義。 山東交通學院畢業論文 31 致 謝 本論文是在我的導師 陳鳳欣老師 的悉心指 導下完成的。沒有老師精心的指導，沒有老師不惜辛苦的督促，我是無法完成論文的。她嚴肅的科學態度，嚴謹的治學精神，精益求精的工作作風，都深深地感染和激勵著我。尤其是在我走錯方向、思路失誤的時候，老師仍是耐心地再次為我講解，一遍一遍地指導我。在此謹向陳老師致以誠摯的謝意。衷心感謝山東交通學院理學院信息與計算科學專業的各位領導和老師，謝謝你們對我的生活和學習進行指導和幫助。 感謝對我論文進行評審的各位專家教授，感謝對論文的指導和提出寶貴的意見！ 最后，在完成論文的過程中，很多可敬的師長、同學、朋友給了我無 盡的幫助，在這里請接受我誠摯的謝意！ 聚類分析在證券市場分析中的應用 32 參考文獻 [1] 高惠璇 .應用多元統計分析 [M].北京：北京大學出版社， [2] 何曉群 .現代統計分析方法與應用 [M].北京：中國人民大學出版社， [3] 高惠璇 .實用統計方法與 SAS系統 [M].北京：北京大學出版社， [4] 杰里米 J. 西格爾 .長期股票投資 [M].北京：機械工業出版社， [5] 周世武 .金融計算與建模 [M].北京：清華大學出 版社， [6] 梅長林 范金城 .數據分析方法 [M].北京：高等教育出版社， [7] 薛薇 .統計分析與 SPSS的應用 [M].中國人民大學出版社， 2020， 170183 [8] 周焯華 陳文南 張宗益 .聚類分析在證券投資分析中的應用 [J].重慶大學學報 ,2020,(25)7. [9] 鄧秀勤 .聚類分析在股票市場板塊分析中的應用 [J].數理統計與管理 ,(18)，(14). [10] 王冬梅 .建立我國上市公司業績綜合評價指標體系 [J].證券與投資， 2020 [11] 郭志剛 .社會統計分析方法 — SPSS軟件應用 [M].北京：中國人民大學出版社， 1999. [12] 何光漢 .證券投資與證券管理 [M].武漢：華中理工大學出版社 ,1996. [13] 陳共 周升業 吳曉求 .證券投資分析 [M]. 北京：中國人民大學出版社， 1997. 山東交通學院畢業論文 33 附錄 附錄 A 在 軟件中利用 means 方法，對聚類分析結果進行檢驗的方法和步驟如下： 1. 我們看到在數據 視圖 窗口 和變量視圖窗口都 已經形成了 一 個新的變量1CLU5 ， 顯示了 case 的分類結果，如圖所示，這里顯示了 分為 5 個類的結果 。 圖一 數據視圖 圖二 變量視圖 2. 在菜單欄上執行： analyse（分析） pare means（比較均值） means（均值） ，打開平均數對話框 聚類分析在證券市場分析中的應用 34 圖三 3. 將指標變量都放入因變量 列表 中，然后將分組變量（聚類分析得到的 新 變量1CLU5 ）放入 自 變量 列表 中 圖四 4. 點擊 確定 按鈕，開始運行數據，并顯示結果 5. 我們會看到分 為 5 類結果 時 各自的平均數， 下面的表格 就 是將 case 分為 類的結果，當然這種方法只能計算出各組平均數 （這與用 Excel 計算均值結果完全一樣，只是精度有差異） ，如何檢驗平均數的差異就要用到下面的方法 山東交通學院畢業論文 35 圖五 6. 在菜單欄上執行： analyse（分析） pare means（比較均值） one way anova（單因素方差） 圖六 7. 將指標變量放到因變量列表，將分組變量 1CLU5 放入 因子列表 中，然后點擊 ok，開始處理數據 聚類分析在證券市場分析中的應用 36 圖七 8. 我們看到下面的這個表格 就是對平均數的差異的檢驗了，看 sig 這一列，都達到了顯著的水平，這說明這種分類還是比較有效的。 圖八