鄒 寧

（華東政法大學(xué)，上海 200050）

隨著經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，人民生活水平也日益增加，對(duì)精神、物質(zhì)領(lǐng)域的要求也越來越豐富，股票市場(chǎng)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(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)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(yīng)用

投資者對(duì)投資股票的基本判斷大都是來自與上市公司公布的財(cái)務(wù)報(bào)表的分析，并且將其與其他上市公司的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行橫向比較，做出判斷。但是財(cái)務(wù)報(bào)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(jiǎn)和統(tǒng)計(jì)分析。而在多元統(tǒng)計(jì)分析方法中，因子分析是最為行之有效的濃縮信息技術(shù)，其分析過程主要有以下幾個(gè)步驟：

（一）選定財(cái)務(wù)指標(biāo)

首先要選定財(cái)務(wù)指標(biāo)作為引子分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。財(cái)務(wù)報(bào)表就是財(cái)務(wù)指標(biāo)的來源，一般涵蓋的信息量較大，因此，要根據(jù)上司公司各自的特點(diǎn)，選取其能夠概況公司基本情況的九個(gè)指標(biāo)：收益、凈資產(chǎn)、現(xiàn)金流量、凈資產(chǎn)收益率、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、凈利潤(rùn)、總資產(chǎn)、總股本和股東權(quán)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(shù)據(jù)均是從這些上市公司公布的2012年末的財(cái)務(wù)報(bào)表所統(tǒng)計(jì)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(chǎn)基本為負(fù)或者基本上接近于零，分析時(shí)它們的凈資產(chǎn)收益率無實(shí)際意義；二是一部分公司的凈資產(chǎn)收益率絕對(duì)值已經(jīng)超過100，甚至有些高達(dá)1000以上，都屬于比較大的異常值，在進(jìn)行因子分析時(shí)對(duì)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有顯著的不良影響。

（三）上市公司財(cái)務(wù)狀況的預(yù)處理

由于過程2的作用，已經(jīng)剔除了不正常的指標(biāo)，所以因子分析所采用的都是正指標(biāo)，不需要再進(jìn)行正向化處理。但是由于公司規(guī)模、性質(zhì)等各不相同，財(cái)務(wù)指標(biāo)大小也相差較大，因此需要將各個(gè)指標(biāo)做標(biāo)準(zhǔn)化處理，以便其能夠被因子分析均等對(duì)待。

表1 標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩陣

（四）利用SPSS軟件計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)矩陣特征值和向量

以標(biāo)準(zhǔn)矩陣為起點(diǎn)，從參數(shù)估計(jì)中選擇主要成分，將該矩陣進(jìn)行方差最大化選擇，計(jì)算得到特征值和特征向量。選取三個(gè)共因子進(jìn)行分析，旋轉(zhuǎn)后數(shù)據(jù)如表2和表3。

表2 旋轉(zhuǎn)后總方差

表3 旋轉(zhuǎn)后因子載荷陣

（五）計(jì)算因子得分的矩陣和最后的評(píng)價(jià)得分

在以上分析基礎(chǔ)上，利用回歸最小二乘法得到旋轉(zhuǎn)后的因子得分的矩陣，根據(jù)得分矩陣得到得分方程。在方程中代入表1中的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)得到股票的各因子的得分，在采用加權(quán)平均的方法綜合得分，表4為三個(gè)因子綜合評(píng)價(jià)后上市公司的排名。

表4 綜合評(píng)價(jià)上市公司排名

二、對(duì)結(jié)果的分析討論

在理論上，各個(gè)因子的分析是互相不相關(guān)的，從實(shí)際中的因子的評(píng)價(jià)得分情況看，三個(gè)公因子之間具有的樣本相關(guān)系數(shù)也比較低，也就是說這三個(gè)因子之間所含有的信息幾乎不發(fā)生重復(fù)。三個(gè)引子的綜合評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)得分≦-1.212。雖然、、f3三個(gè)得分的取值范圍不僅是不關(guān)于零對(duì)稱，并且還非常不對(duì)稱，但是三個(gè)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(gè)得分就越接近與平均水平，三個(gè)因子和其綜合評(píng)價(jià)得分越大越好：越大表示該上市公司的規(guī)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(jià)值低，真實(shí)價(jià)格越高。

在因子1中，規(guī)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(zhǎng)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(guī)模不大，但是其盈利能力很強(qiáng)。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(quán)重大，但是究根結(jié)底還是上市公司的經(jīng)營(yíng)規(guī)模起著決定性的作用。

目前在我國(guó)的股票市場(chǎng)上，規(guī)模較大的上市公司其規(guī)避和抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力也就相對(duì)強(qiáng)一些。對(duì)于目前股票市場(chǎng)上嚴(yán)重的投機(jī)倒把行為。選擇規(guī)模較大的能夠更好的規(guī)避、抵御風(fēng)險(xiǎn)的公司對(duì)于投資者來說當(dāng)然是首要之選。因此，經(jīng)營(yíng)規(guī)模也就成為了上市公司綜合評(píng)價(jià)得分的決定性因素。

三、總結(jié)

基于SPSS軟件的因子分析法能夠簡(jiǎn)化上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表中信息量龐大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，利用科學(xué)定量分析建立一個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)上優(yōu)異的指標(biāo)體系，對(duì)要進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的各個(gè)上市公司進(jìn)行評(píng)價(jià)得分。在上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表中數(shù)目眾多的指標(biāo)中，可以使用這種方法將三因子的得分標(biāo)準(zhǔn)替代原來的原始指標(biāo)，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(rèn)識(shí)到上市公司的財(cái)務(wù)狀況，做出正確的判斷。但是，這種方法專業(yè)性較強(qiáng)，對(duì)于一般的投資者來說相對(duì)陌生，因此，就要針對(duì)這些數(shù)量龐大的投資者開發(fā)出一種更為簡(jiǎn)單的軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

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