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。
Ⅱ 因子分析中提取公因子时如何给公因子命名
一、因子分析的基本思想 因子分析，又称为探索性因素分析，1904年首 次由查尔斯斯皮尔曼（Charles Spearman）提出，发 展至今，该方法已经成为现代统计学的重要分支。 因子分析是利用化简和降维的思想，对具有错综复 杂关系的变量，根据其相关性对原始变量进行分组 并根据分组的结果将多个变量综合成少数几个因 子，以再现原始变量与因子之间的相互关系。其实 质是探讨多个能够直接测量，并且具有一定相关性 的实测指标如何受少数几个内在的独立因子所支 配，同时以这些独立因子为框架分解原变量，并在一 定条件下借以尝试对原变量进行分类。这些独立的 因子又称为潜在因子，是不能观测的随机变量。 因子分析模型假定原始变量可以根据其相关性 进行分组，即假设对于一个特定组内的所有变量彼 此之间是高度相关的，而与不同组中的变量却有相 对较小的相关性，这就意味着各组变量有一个潜在 的结构或因子对该组变量观察到的相关性负责。例 如，斯皮尔曼最初使用因子分析方法对学生的考试 成绩进行研究时，发现学生的古典文学、法语、英语、 数学、判别以及音乐测验成绩相关，这些成绩变量的 相关性表明存在一个潜在的“智力”因子。因子分 析方法就是要确认原始变量与潜在因子之间的这样 一种结构是否存在。
（一）主成分法 该方法假设变量是各因子的线性组合，从原始 变量的总体方差变异出发，尽量使原始变量的方差 能够被主成分（公因子）所解释，并且使得各公因子 对原始变量方差变异的解释比例依次减少。这种方 法是实践中最常用的方法。
（二）主轴因子法 不同于主成分法从原始变量的变异出发，尽量 使变量的方差能够被主成分解释，主轴因子法从变 量的相关系数矩阵出发，使原始变量的相关程度尽 可能地被公因子解释，该方法重在解释变量的相关 性，确定内在结构，而对于变量方差的解释相对则不 太重视，所以当研究的目的重在确定结构，而对变量 方差的情况不太关心时可以使用此方法。
（三）极大似然法 极大似然估计法要求公共因子和特殊因子服从 正态分布。
（四）其他方法 因子分析方法中，除了上述3种常用的公因子 提取方法之外，还有广义最小二乘法、未加权最小平 方法、a因子法、映像因子法。其中广义最小二乘法 法根据变量值进行加权，使实际的相关阵和再生的 相关阵之差的平方和最小；未加权最小平方法不对 变量值进行加权，使实际的相关阵和再生的相关阵 之差的平方和最小；a因子法将变量看成是从潜在 变量空间中抽取出来的样本，在计算中尽量使变量 的“信度达到最大；映像因子法把一个变量表示成 是其他变量的多元回归方程，据此提取公因子。
Ⅲ 因素分析就是因子分析吗
因子分析与因子分析法主成分分析通过线性组合将原变量综合成几个主成分，用较少的综合指标来代替原来较多的指标（变量）。在多变量分析中，某些变量间往往存在相关性。是什么原因使变量间有关联呢？是否存在不能直接观测到的、但影响可观测变量变化的公共因子？因子分析法（Factor Analysis）就是寻找这些公共因子的模型分析方法，它是在主成分的基础上构筑若干意义较为明确的公因子，以它们为框架分解原变量，以此考察原变量间的联系与区别。 例如，随着年龄的增长，儿童的身高、体重会随着变化，具有一定的相关性，身高和体重之间为何会有相关性呢？因为存在着一个同时支配或影响着身高与体重的生长因子。那么，我们能否通过对多个变量的相关系数矩阵的研究，找出同时影响或支配所有变量的共性因子呢？因子分析就是从大量的数据中“由表及里”、“去粗取精”，寻找影响或支配变量的多变量统计方法。可以说，因子分析是主成分分析的推广，也是一种把多个变量化为少数几个综合变量的多变量分析方法，其目的是用有限个不可观测的隐变量来解释原始变量之间的相关关系。因子分析主要用于：1、减少分析变量个数；2、通过对变量间相关关系探测，将原始变量进行分类。即将相关性高的变量分为一组，用共性因子代替该组变量。 1. 因子分析模型 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。因子分析模型描述如下： ⑴X = (x1，x2，…，xp）￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。 ⑵F = (F1，F2，…，Fm）￠ （m<p）是不可测的向量，其均值向量E(F)=0，协方差矩阵Cov(F) =I，即向量的各分量是相互独立的。 ⑶e = (e1，e2，…，ep）￠与F相互独立，且E(e)=0， e的协方差阵∑是对角阵，即各分量e之间是相互独立的，则模型： x1 = a11F1+ a12F2 +…+a1mFm + e1 x2 = a21F1+a22F2 +…+a2mFm + e2 ……… xp = ap1F1+ ap2F2 +…+apmFm + ep 称为因子分析模型，由于该模型是针对变量进行的，各因子又是正交的，所以也称为R型正交因子模型。其矩阵形式为：x =AF + e . 其中： x=，A=，F=，e= 这里， ⑴m ￡ p； ⑵Cov(F，e)=0，即F和e是不相关的； ⑶D(F) = Im ，即F1，F2，…，Fm不相关且方差均为1； D(e)=，即e1，e2，…，ep不相关，且方差不同。我们把F称为X的公共因子或潜因子，矩阵A称为因子载荷矩阵，e 称为X的特殊因子。 A = (aij），aij为因子载荷。数学上可以证明，因子载荷aij就是第i变量与第j因子的相关系数，反映了第i变量在第j因子上的重要性。
Ⅳ 股票中的JTP1、YGC1和CMP1都是什么意思
不是股票,是权证!这东西你玩不起的,有的话建议卖出,换成有投资价值的正股,权证说开了,就是赌博!!
Ⅳ 国泰安数据中股票市场类型分类P9705什么意思
三数据中堂股市场形式分类第970给什么意思？就是数据线的意思
Ⅵ 因子分析中，用因子负荷能对所分析的指标进行重要程度的排序吗
如果不能，用什么数据能对指标内容的重要程度进行排序？（特征值、共同性） 满意答案奇迹…9级2009-05-26可以。你可以看下各因子的因子载荷。因子载荷越高，其代表的信息越多。可以依此排序 追问： 那用共同性的数据为依据，可以对各因子的重要性就行排序吗？ 回答： 我不是很明白你所说的共同性的数据是什么。不过用统计分析软件做因子分析。你可以直接得到若因子载荷阵，由因子得分系数可以知道因子分别代表各指标的得分系数。可以写出因子表达式计算因子得分 其他回答(4) 热心问友 2009-05-25问问首页 > 全部分类 > 商业经济 > 股票 待解决问题收藏 标签: 因子, 分析 指标, 排序 （特征值、共同性陶朱公9级2009-05-25问错地方了流星雨10级2009-05-26子分析法的步骤，对原始数据进行标准化处理,求出各个指标的相关系数 用这3个公因子来反映各省区的工业化程度所损失的信息不多，所以这3个公因子 . 建立因子分析模型的目的不仅是找出主因子，更重要的是知道每个主因子的意义。
Ⅶ 四因子模型的分析
通过研究,我们得到了基于四因素模型,混合型开放式基金收益对市场风险、规模因、账市比、收益动量等因素收益的回归系数。我们发现修正后R2均大于0.70,大部分修正后的R2大于0.90,这说明基金收益的90%以上能由市场风险等四因素进行解释,即四因素模型很好的揭示和分解了基金的收益。
从基金收益率的截距项αi,T看大部分基金的超额收益率的显著性较低,22只基金中有银河收益、长城久恒、广发聚富等三只基金的超额收益率在1%的水平下显著;华夏回报、嘉实增长等四只基金的超额收益率在5%的水平下显著;国泰金龙行业精选、华宝兴业宝康灵活两只基金的超额收益率在10%的水平下显著;其余的基金超额收益率不显著。即样本基金中有不到一半的基金显著的获得了超额收益率。从超额收益率α的数值大小上来看,大部分混合型开放式基金的超额收益率小于0.01,其中华夏回报的超额收益率最高为0.01125,宝盈鸿利收益的超额收益率最低为-0.0015。
市场因素收益的回归系数bi,T,均通过了1%水平的显著性检验。从bi,T的大小上来看,样本内几乎所有的基金的bi,T都大于1.0,即这些基金采取了高贝塔的策略。只有银河收益一只基金采取了低贝塔策略。从市场风险因素上看这些混合型开放式基金大多承担的风险要大于市场风险因素,这与我们设立混合型开放式基金,增加机构投资者多样性的初衷相悖。
从规模因素收益的回归系数si,T上来看,样本内所有基金的si,T系数都在1%的水平上显著。这说明规模因素收益对我国基金的收益有显著的影响。si,T的回归系数值大部分大于200,这说明这些混合型开放式基金在比较偏爱小规模的股票,即采取了低市值的策略。
账面市值比因素收益的回归系数hi,T显著程度较低,但大部分hi,T在10%的显著性水平上显著。从hi,T的大小上来看,所有的hi,T为负值,且绝对值小于1,这说明我国的混合型开放式基金在价值型和成长型的选择上,选择了价值型策略,这在一定程度上减少了基金承担的风险,但同时也失去了公司高速成长过程中带来的收益机会。
从收益动量因素回归系数ρi,T上看,大部分混合型开放式基金在投资于动量收益股票还是反转收益股票策略选择上并不明显。
