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。
Ⅱ 因子分析中提取公因子時如何給公因子命名
一、因子分析的基本思想 因子分析，又稱為探索性因素分析，1904年首 次由查爾斯斯皮爾曼（Charles Spearman）提出，發 展至今，該方法已經成為現代統計學的重要分支。 因子分析是利用化簡和降維的思想，對具有錯綜復 雜關系的變數，根據其相關性對原始變數進行分組 並根據分組的結果將多個變數綜合成少數幾個因 子，以再現原始變數與因子之間的相互關系。其實 質是探討多個能夠直接測量，並且具有一定相關性 的實測指標如何受少數幾個內在的獨立因子所支 配，同時以這些獨立因子為框架分解原變數，並在一 定條件下藉以嘗試對原變數進行分類。這些獨立的 因子又稱為潛在因子，是不能觀測的隨機變數。 因子分析模型假定原始變數可以根據其相關性 進行分組，即假設對於一個特定組內的所有變數彼 此之間是高度相關的，而與不同組中的變數卻有相 對較小的相關性，這就意味著各組變數有一個潛在 的結構或因子對該組變數觀察到的相關性負責。例 如，斯皮爾曼最初使用因子分析方法對學生的考試 成績進行研究時，發現學生的古典文學、法語、英語、 數學、判別以及音樂測驗成績相關，這些成績變數的 相關性表明存在一個潛在的「智力」因子。因子分 析方法就是要確認原始變數與潛在因子之間的這樣 一種結構是否存在。
（一）主成分法 該方法假設變數是各因子的線性組合，從原始 變數的總體方差變異出發，盡量使原始變數的方差 能夠被主成分（公因子）所解釋，並且使得各公因子 對原始變數方差變異的解釋比例依次減少。這種方 法是實踐中最常用的方法。
（二）主軸因子法 不同於主成分法從原始變數的變異出發，盡量 使變數的方差能夠被主成分解釋，主軸因子法從變 量的相關系數矩陣出發，使原始變數的相關程度盡 可能地被公因子解釋，該方法重在解釋變數的相關 性，確定內在結構，而對於變數方差的解釋相對則不 太重視，所以當研究的目的重在確定結構，而對變數 方差的情況不太關心時可以使用此方法。
（三）極大似然法 極大似然估計法要求公共因子和特殊因子服從 正態分布。
（四）其他方法 因子分析方法中，除了上述3種常用的公因子 提取方法之外，還有廣義最小二乘法、未加權最小平 方法、a因子法、映像因子法。其中廣義最小二乘法 法根據變數值進行加權，使實際的相關陣和再生的 相關陣之差的平方和最小；未加權最小平方法不對 變數值進行加權，使實際的相關陣和再生的相關陣 之差的平方和最小；a因子法將變數看成是從潛在 變數空間中抽取出來的樣本，在計算中盡量使變數 的「信度達到最大；映像因子法把一個變數表示成 是其他變數的多元回歸方程，據此提取公因子。
Ⅲ 因素分析就是因子分析嗎
因子分析與因子分析法主成分分析通過線性組合將原變數綜合成幾個主成分，用較少的綜合指標來代替原來較多的指標（變數）。在多變數分析中，某些變數間往往存在相關性。是什麼原因使變數間有關聯呢？是否存在不能直接觀測到的、但影響可觀測變數變化的公共因子？因子分析法（Factor Analysis）就是尋找這些公共因子的模型分析方法，它是在主成分的基礎上構築若干意義較為明確的公因子，以它們為框架分解原變數，以此考察原變數間的聯系與區別。 例如，隨著年齡的增長，兒童的身高、體重會隨著變化，具有一定的相關性，身高和體重之間為何會有相關性呢？因為存在著一個同時支配或影響著身高與體重的生長因子。那麼，我們能否通過對多個變數的相關系數矩陣的研究，找出同時影響或支配所有變數的共性因子呢？因子分析就是從大量的數據中「由表及裡」、「去粗取精」，尋找影響或支配變數的多變數統計方法。可以說，因子分析是主成分分析的推廣，也是一種把多個變數化為少數幾個綜合變數的多變數分析方法，其目的是用有限個不可觀測的隱變數來解釋原始變數之間的相關關系。因子分析主要用於：1、減少分析變數個數；2、通過對變數間相關關系探測，將原始變數進行分類。即將相關性高的變數分為一組，用共性因子代替該組變數。 1. 因子分析模型 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。因子分析模型描述如下： ⑴X = (x1，x2，…，xp）￠是可觀測隨機向量，均值向量E(X)=0，協方差陣Cov(X)=∑，且協方差陣∑與相關矩陣R相等（只要將變數標准化即可實現）。 ⑵F = (F1，F2，…，Fm）￠ （m<p）是不可測的向量，其均值向量E(F)=0，協方差矩陣Cov(F) =I，即向量的各分量是相互獨立的。 ⑶e = (e1，e2，…，ep）￠與F相互獨立，且E(e)=0， e的協方差陣∑是對角陣，即各分量e之間是相互獨立的，則模型： x1 = a11F1+ a12F2 +…+a1mFm + e1 x2 = a21F1+a22F2 +…+a2mFm + e2 ……… xp = ap1F1+ ap2F2 +…+apmFm + ep 稱為因子分析模型，由於該模型是針對變數進行的，各因子又是正交的，所以也稱為R型正交因子模型。其矩陣形式為：x =AF + e . 其中： x=，A=，F=，e= 這里， ⑴m ￡ p； ⑵Cov(F，e)=0，即F和e是不相關的； ⑶D(F) = Im ，即F1，F2，…，Fm不相關且方差均為1； D(e)=，即e1，e2，…，ep不相關，且方差不同。我們把F稱為X的公共因子或潛因子，矩陣A稱為因子載荷矩陣，e 稱為X的特殊因子。 A = (aij），aij為因子載荷。數學上可以證明，因子載荷aij就是第i變數與第j因子的相關系數，反映了第i變數在第j因子上的重要性。
Ⅳ 股票中的JTP1、YGC1和CMP1都是什麼意思
不是股票,是權證!這東西你玩不起的,有的話建議賣出,換成有投資價值的正股,權證說開了,就是賭博!!
Ⅳ 國泰安數據中股票市場類型分類P9705什麼意思
三數據中堂股市場形式分類第970給什麼意思？就是數據線的意思
Ⅵ 因子分析中，用因子負荷能對所分析的指標進行重要程度的排序嗎
如果不能，用什麼數據能對指標內容的重要程度進行排序？（特徵值、共同性） 滿意答案奇跡…9級2009-05-26可以。你可以看下各因子的因子載荷。因子載荷越高，其代表的信息越多。可以依此排序 追問： 那用共同性的數據為依據，可以對各因子的重要性就行排序嗎？ 回答： 我不是很明白你所說的共同性的數據是什麼。不過用統計分析軟體做因子分析。你可以直接得到若因子載荷陣，由因子得分系數可以知道因子分別代表各指標的得分系數。可以寫出因子表達式計算因子得分 其他回答(4) 熱心問友 2009-05-25問問首頁 > 全部分類 > 商業經濟 > 股票 待解決問題收藏 標簽: 因子, 分析 指標, 排序 （特徵值、共同性陶朱公9級2009-05-25問錯地方了流星雨10級2009-05-26子分析法的步驟，對原始數據進行標准化處理,求出各個指標的相關系數 用這3個公因子來反映各省區的工業化程度所損失的信息不多，所以這3個公因子 . 建立因子分析模型的目的不僅是找出主因子，更重要的是知道每個主因子的意義。
Ⅶ 四因子模型的分析
通過研究,我們得到了基於四因素模型,混合型開放式基金收益對市場風險、規模因、賬市比、收益動量等因素收益的回歸系數。我們發現修正後R2均大於0.70,大部分修正後的R2大於0.90,這說明基金收益的90%以上能由市場風險等四因素進行解釋,即四因素模型很好的揭示和分解了基金的收益。
從基金收益率的截距項αi,T看大部分基金的超額收益率的顯著性較低,22隻基金中有銀河收益、長城久恆、廣發聚富等三隻基金的超額收益率在1%的水平下顯著;華夏回報、嘉實增長等四隻基金的超額收益率在5%的水平下顯著;國泰金龍行業精選、華寶興業寶康靈活兩只基金的超額收益率在10%的水平下顯著;其餘的基金超額收益率不顯著。即樣本基金中有不到一半的基金顯著的獲得了超額收益率。從超額收益率α的數值大小上來看,大部分混合型開放式基金的超額收益率小於0.01,其中華夏回報的超額收益率最高為0.01125,寶盈鴻利收益的超額收益率最低為-0.0015。
市場因素收益的回歸系數bi,T,均通過了1%水平的顯著性檢驗。從bi,T的大小上來看,樣本內幾乎所有的基金的bi,T都大於1.0,即這些基金採取了高貝塔的策略。只有銀河收益一隻基金採取了低貝塔策略。從市場風險因素上看這些混合型開放式基金大多承擔的風險要大於市場風險因素,這與我們設立混合型開放式基金,增加機構投資者多樣性的初衷相悖。
從規模因素收益的回歸系數si,T上來看,樣本內所有基金的si,T系數都在1%的水平上顯著。這說明規模因素收益對我國基金的收益有顯著的影響。si,T的回歸系數值大部分大於200,這說明這些混合型開放式基金在比較偏愛小規模的股票,即採取了低市值的策略。
賬面市值比因素收益的回歸系數hi,T顯著程度較低,但大部分hi,T在10%的顯著性水平上顯著。從hi,T的大小上來看,所有的hi,T為負值,且絕對值小於1,這說明我國的混合型開放式基金在價值型和成長型的選擇上,選擇了價值型策略,這在一定程度上減少了基金承擔的風險,但同時也失去了公司高速成長過程中帶來的收益機會。
從收益動量因素回歸系數ρi,T上看,大部分混合型開放式基金在投資於動量收益股票還是反轉收益股票策略選擇上並不明顯。
