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聚类分析和因子分析在股票投资中的应用

发布时间: 2021-04-15 00:53:16

㈠ 聚类分析 我用因子分子得到的结果进行聚类分析 因子分析的结果还是不错的 但是为什么聚类分析的结

聚类就是根据数据内在的特征将个案归类的,你这个就等于聚成了一类,所以没有怎么回事,数据就是如此,你可以试一下不用因子直接用变量聚类看下怎么样

㈡ 为什么运用因子分析的方法做投资价值的研究

行业的市场表现受到宏观经济、行业经营周期、行业基本面以及市场本身等因素的影响,行业多因子模型就是通过对这些因素进行量化描述,分析其与行业市场表现的相关性,提取若干具有显著影响的因子构建行业投资价值的分析评估体系。
经济增长、商业周期、通货膨胀、预期收益率等宏观行业因素对各个行业产生不同的影响。周期性行业对于经济增长、货币信贷的敏感性强于消费型行业;成长型行业对于市场预期收益率的敏感性高于收入或价值性行业;可选消费行业对于通货膨胀的敏感度高于必需消费行业。宏观行业指标数据的统计口径往往在表征基本面运行状态上考虑得更多,而对于投资来说这些数据需要进行处理,排除干扰分离出更为有用的信息,或者将数据组合起来进行观察。比如,货币供应量M2和M1的剪刀差反映了货币的活化程度;PPI和原材料购进价格之间的剪刀差反映了制造业盈利空间的变化;原材料库存和产成品库存之间的剪刀差又反映了库存周期缺口等等。国际上著名的宏观因素模型BIRR模型中的宏观指标都经过符合逻辑的处理与调整,用公司债与政府债的息差反映市场的风险偏好,用长期政府债与短期国债的息差反映投资者预期收益率。

受宏观经济周期和产业周期的影响,行业的发展态势不仅反映在成长速度、盈利能力、运营能力、收益质量等基本面指标上,还反映在分析师对行业成份公司的预期和市场估值层面,并最终体现在市场价格上。需要通过对行业的财务指标、市场预期、估值水平等因素的综合分析,寻找行业的投资机会。通常情况下,预期增长快的行业处于行业景气向上的周期中;毛利率高的行业占据着产业链中的优势地位,具有较高的议价能力;周转率较高的行业具有较高的资源使用效率。这也反映了公司经营最关键的因素,即量、价和速度。在过去的几年里,白酒行业从营收增长到毛利率,再到净资产收益率的平均水平都高于多数其他行业,二级市场股价表现持续超越大盘。行业的基本面因素情况决定了行业中长期的市场表现,行业的估值水平则是影响行业短期表现的重要影响因素。由于行业收益的高低以及弹性特征不同,各行业的平均估值水平和波动幅度有着固有的差异,降低行业间固有差异的干扰后,有助于帮助投资者把握短期行业的市场表现。
投资者经常说“强者恒强”和“皮球从高处落下总要弹几下”,分别对应的是量化投资领域中的动量和反转两种不同股价运行模式。在行业层面,看似矛盾的动量与反转效应普遍存在,并对应着不同的市场运行逻辑:宏观及行业周期是行业基本面变化的主要推动因素,因此行业的市场表现具有较强的持续性;在行业投资中也经常遇见先期跌幅较大的行业未来一段时间有相当的涨幅。这种动量和反转效应还夹杂着整个宏观经济冷暖导致的股市整体表现,将将市场整体波动从行业层面剥离,行业之间的动量和反转效应更为明显。
行业多因子模型的关键在于因子的选择,不仅需要有普适的逻辑关系,还要有对指标的含义进行深度解读,更要使用合适的数学方法进行规整,才能从繁杂的影响因素里发现市场的规律,分析行业投资价值,制定更为客观可靠的投资决策。

㈢ 如何在因子分析的基础上做聚类分析主要是在因子分析所得的那些数据上再做聚类分析

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

㈣ spss因子分析在证券市场个股分析中的应用实例

spss因子分析用于证券市场个股分析中,因为因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类,将相关性较高,即联系比较紧密的分在同一类中,而不同类变量之间的相关性则较低,那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构,即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。

康美药业投资分析
一、上市公司基本面情况:

600518康美药业,最新财务主要指标(08-09-30)每股收益(元)0.2390,每股净资产(元)3.5470,净资产收益率(%) 6.74,总股本(亿股)7.6440 ,实际流通A股(亿股)7.6440,每股资本公积1.843,主营收入(万元)130369.89,同比增 40.04% ,每股未分利润0.606 ,净利润(万元)18264.62,同比增 83.04%;

二、该股票的投资亮点:

1.2007年公司完成了阿莫西林分散片、利巴韦林片等多个再注册产品的研究开发和上报工作,部分仿制药品取得了《药物临床试验批件》;同时公司积极开发中药系列产品,完成了"代用茶"、"植物饮料"的备案号注册以及西洋参胶囊/饮料科技开发立项工作;"红景天"、"毒热平"两个中药新药品种已基本完成临床前研究工作。

2.2008年,随着国家卫生事业改革进一步深化,新农合、城镇职工基本医疗保险、城镇非从业居民基本医疗保险的进一步推广,整个医药市场容量将增大。人们在医疗尤其是在药品上的消费量和消费金额将迅速上升,这将对医药行业快速发展带来有利的影响。

3. 2007年公司中药饮片二期扩产项目顺利建成并试产运营,该项目是公司在传统中医药领域推广应用新技术,实现中药饮片规模化、标准化和产业化生产的一个重大成果。项目的投产缓解了产能紧张压力,保障了市场供给,进一步稳固了公司在国内中药饮片生产龙头企业的地位。

4.公司通过增资扩股募集资金投资中药物流配送中心项目,该项目是发挥公司中药产业的生产经营优势,整合当地中药材专业市场资源,为延伸公司产业链条而实施的一个重点项目。

三、专业投资机构意见:
公司主营业务中药饮片继续拉动公司业绩高速增长,2008 年三季度净利润增长83%,公司将全面布局全国性中药饮片产业链,行业整顿期利用并购稳健扩张,公司正在创建中药饮片行业的高质量标准体系,将发展为现代国内中药饮片龙头,预计公司未来三年复合增长率为40%,2008-2010 年EPS 为0.35,0.48,和0.80给予"增持"的投资评级。

四、综合分析判断结论:
从以上的信息可见康美药业作为国家中药制药的龙头企业,其股票是具有投资价值的,所以该股票后市看好,完全是可以长期投资的。

㈤ 如何对做过因子分析的因子做聚类分析

一般过程如下:
1.做完因子分析后,可以根据得分标记几类特殊的因子;
2.选择K-means或者分层聚类后,根据先前得到的因子,提取其特殊的性质,再进一步命名聚类分析后所得的几类。
支持我一下哈~

㈥ 想问下,聚类分析,判别分析,因子分析,主成分分析和对应分析各自的使用条件是什么

聚类分析一般是用来描述变量或者样品之间相似性的方法,事先是不知道有多少中类别的。
判别分析是事先知道了有哪些类别,而且有相应的分类数据,那么可以通过已知的分析数据建立一个分类的规则,那么给出一个或多个未知类的数据就可以通过建立的规则对其进行分析,判别其到底是属于哪个类别的。因此
因子分析、主成分分析、对应分析与上面两种分析方法有很大的不同。
主成分分析是通过已给的变量或者样品找到少于其变量个数或者样品个数的几个公共因子,这些公共因子所能代表的含义能够最大限度的解释所有的变量或样品。其实可以理解为当我想分析一些变量时,这些变量的个数太多,分析起来有点复杂,那么可以通过主成分分析对变量的个数进行降维,通过找到的少数几个综合变量(公共因子)来分析的话会使问题变得简单、明了。
而因子分析其实相当于是主成分分析的逆过程,即用找到的公共因子来解释变量。不过寻找公共因子的方法有多种,不只是有主成分方法,还有主轴因子发、极大似然法等。不过可以通过了解主成分分析的过程来理解因子分析的过程。
对应分析其实就是分别对变量和样品做因子分析,通过一张二维图展现两个因子分析的结果而已,方便我们分析变量间、样品间或者变量和样品间的相关性。

上面说的是这几种不同分析的的用法,或者说是目的,那么如果要了解他们的使用条件的话,需要从他们的使用目的进行分析。

聚类分析一般比较适用于变量(样品)存在相关性的情况,如果所有变量(样品)均不相关的话,那么聚类的结果将会非常差。
判别分析适用于分类数据的分析,及存在某一个变量描述的是样品属于哪个类。

主成分分析、因子分析和对应分析对数据一般没有过分的要求,由于均是通过降维的方式来进行分析,所有都要求变量存在一定的相关性。
而对应分析最适用的数据是列联表数据,对于定距尺度和定比例尺度的数据也有一定的适用性,只需要将数据看做成频数即可。但是在做对应分析时,无论是列联表数据、定距尺度数据还是定比例尺度都需要将其数据转化成频率的形式才能分析。其实spss软件都是自动帮助使用者自动转化了。

受本人水品所限,了解的主要就这么多,如有差错的地方还望及时指正。谢谢。

㈦ 统计分析中,因子分析和聚类分析的参数聚类是不是一回事呢

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㈧ 在做同一个统计的时候,分别做了因子分析和聚类分析,但二者结果不一致说明了什么

因子分析的结果肿么和聚类分析有大关系。。如果是因子分析和主成分分析结果不一致那还有的说。。。。。。。

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