聚類分析和因子分析在股票投資中的應用

㈠ 聚類分析 我用因子分子得到的結果進行聚類分析 因子分析的結果還是不錯的 但是為什麼聚類分析的結

聚類就是根據數據內在的特徵將個案歸類的，你這個就等於聚成了一類，所以沒有怎麼回事，數據就是如此，你可以試一下不用因子直接用變數聚類看下怎麼樣

㈡ 為什麼運用因子分析的方法做投資價值的研究

行業的市場表現受到宏觀經濟、行業經營周期、行業基本面以及市場本身等因素的影響，行業多因子模型就是通過對這些因素進行量化描述，分析其與行業市場表現的相關性，提取若干具有顯著影響的因子構建行業投資價值的分析評估體系。
經濟增長、商業周期、通貨膨脹、預期收益率等宏觀行業因素對各個行業產生不同的影響。周期性行業對於經濟增長、貨幣信貸的敏感性強於消費型行業；成長型行業對於市場預期收益率的敏感性高於收入或價值性行業；可選消費行業對於通貨膨脹的敏感度高於必需消費行業。宏觀行業指標數據的統計口徑往往在表徵基本面運行狀態上考慮得更多，而對於投資來說這些數據需要進行處理，排除干擾分離出更為有用的信息，或者將數據組合起來進行觀察。比如，貨幣供應量M2和M1的剪刀差反映了貨幣的活化程度；PPI和原材料購進價格之間的剪刀差反映了製造業盈利空間的變化；原材料庫存和產成品庫存之間的剪刀差又反映了庫存周期缺口等等。國際上著名的宏觀因素模型BIRR模型中的宏觀指標都經過符合邏輯的處理與調整，用公司債與政府債的息差反映市場的風險偏好，用長期政府債與短期國債的息差反映投資者預期收益率。

受宏觀經濟周期和產業周期的影響，行業的發展態勢不僅反映在成長速度、盈利能力、運營能力、收益質量等基本面指標上，還反映在分析師對行業成份公司的預期和市場估值層面，並最終體現在市場價格上。需要通過對行業的財務指標、市場預期、估值水平等因素的綜合分析，尋找行業的投資機會。通常情況下，預期增長快的行業處於行業景氣向上的周期中；毛利率高的行業占據著產業鏈中的優勢地位，具有較高的議價能力；周轉率較高的行業具有較高的資源使用效率。這也反映了公司經營最關鍵的因素，即量、價和速度。在過去的幾年裡，白酒行業從營收增長到毛利率，再到凈資產收益率的平均水平都高於多數其他行業，二級市場股價表現持續超越大盤。行業的基本面因素情況決定了行業中長期的市場表現，行業的估值水平則是影響行業短期表現的重要影響因素。由於行業收益的高低以及彈性特徵不同，各行業的平均估值水平和波動幅度有著固有的差異，降低行業間固有差異的干擾後，有助於幫助投資者把握短期行業的市場表現。
投資者經常說「強者恆強」和「皮球從高處落下總要彈幾下」，分別對應的是量化投資領域中的動量和反轉兩種不同股價運行模式。在行業層面，看似矛盾的動量與反轉效應普遍存在，並對應著不同的市場運行邏輯：宏觀及行業周期是行業基本面變化的主要推動因素，因此行業的市場表現具有較強的持續性；在行業投資中也經常遇見先期跌幅較大的行業未來一段時間有相當的漲幅。這種動量和反轉效應還夾雜著整個宏觀經濟冷暖導致的股市整體表現，將將市場整體波動從行業層面剝離，行業之間的動量和反轉效應更為明顯。
行業多因子模型的關鍵在於因子的選擇，不僅需要有普適的邏輯關系，還要有對指標的含義進行深度解讀，更要使用合適的數學方法進行規整，才能從繁雜的影響因素里發現市場的規律，分析行業投資價值，制定更為客觀可靠的投資決策。

㈢ 如何在因子分析的基礎上做聚類分析主要是在因子分析所得的那些數據上再做聚類分析

T = clusterdata(x,'maxclust',3)

㈣ spss因子分析在證券市場個股分析中的應用實例

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。

㈤ 如何對做過因子分析的因子做聚類分析

一般過程如下：
1.做完因子分析後，可以根據得分標記幾類特殊的因子；
2.選擇K-means或者分層聚類後，根據先前得到的因子，提取其特殊的性質，再進一步命名聚類分析後所得的幾類。
支持我一下哈~

㈥ 想問下，聚類分析，判別分析，因子分析，主成分分析和對應分析各自的使用條件是什麼

聚類分析一般是用來描述變數或者樣品之間相似性的方法，事先是不知道有多少中類別的。
判別分析是事先知道了有哪些類別，而且有相應的分類數據，那麼可以通過已知的分析數據建立一個分類的規則，那麼給出一個或多個未知類的數據就可以通過建立的規則對其進行分析，判別其到底是屬於哪個類別的。因此
因子分析、主成分分析、對應分析與上面兩種分析方法有很大的不同。
主成分分析是通過已給的變數或者樣品找到少於其變數個數或者樣品個數的幾個公共因子，這些公共因子所能代表的含義能夠最大限度的解釋所有的變數或樣品。其實可以理解為當我想分析一些變數時，這些變數的個數太多，分析起來有點復雜，那麼可以通過主成分分析對變數的個數進行降維，通過找到的少數幾個綜合變數（公共因子）來分析的話會使問題變得簡單、明了。
而因子分析其實相當於是主成分分析的逆過程，即用找到的公共因子來解釋變數。不過尋找公共因子的方法有多種，不只是有主成分方法，還有主軸因子發、極大似然法等。不過可以通過了解主成分分析的過程來理解因子分析的過程。
對應分析其實就是分別對變數和樣品做因子分析，通過一張二維圖展現兩個因子分析的結果而已，方便我們分析變數間、樣品間或者變數和樣品間的相關性。

上面說的是這幾種不同分析的的用法，或者說是目的，那麼如果要了解他們的使用條件的話，需要從他們的使用目的進行分析。

聚類分析一般比較適用於變數（樣品）存在相關性的情況，如果所有變數（樣品）均不相關的話，那麼聚類的結果將會非常差。
判別分析適用於分類數據的分析，及存在某一個變數描述的是樣品屬於哪個類。

主成分分析、因子分析和對應分析對數據一般沒有過分的要求，由於均是通過降維的方式來進行分析，所有都要求變數存在一定的相關性。
而對應分析最適用的數據是列聯表數據，對於定距尺度和定比例尺度的數據也有一定的適用性，只需要將數據看做成頻數即可。但是在做對應分析時，無論是列聯表數據、定距尺度數據還是定比例尺度都需要將其數據轉化成頻率的形式才能分析。其實spss軟體都是自動幫助使用者自動轉化了。

受本人水品所限，了解的主要就這么多，如有差錯的地方還望及時指正。謝謝。

㈦ 統計分析中，因子分析和聚類分析的參數聚類是不是一回事呢

聚類-因子分析在太湖水質參數評價中的應用 Water quality evaluat..
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㈧ 在做同一個統計的時候，分別做了因子分析和聚類分析，但二者結果不一致說明了什麼

因子分析的結果腫么和聚類分析有大關系。。如果是因子分析和主成分分析結果不一致那還有的說。。。。。。。