多元统计分析在证券板块投资中的应用

《多元统计分析在证券板块投资中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、多元统计分析在证券板块投资中的应用重庆大学硕士学位论文（专业学位）学生姓名：杜婉迪指导教师：张良才副教授学位类别：应用统计硕士重庆大学数学与统计学院二O一六年四月TheApplicationofMultiariateStatisticalAnalysisintheInvestmentofSecuritiesSectorAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheProfessionalDe

2、greeByDuWandiSupervisedbyA.P.ZhangLiangcaiSpecialty:AppliedStatisticsCollegeofMathematicsandStatisticsofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril,2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要我国的证券市场是在90年代建立的，并且以高速进行发展。我国的上交所和深交所分别在1990年11月26日和1991的2月先后建立。沪深股市在2015年7月中旬股票数量已经达到了2

3、800支。在如此多的股票中做出合理的投资是非常重要的。本文运用了多元统计分析的方法，为投资提供合理的依据。本文首先对国内外研究现状及相关的因子分析理论和回归分析理论进行了简单的介绍。然后选取了证券板块的24只样本股，和其在2015年6月财务报表中的财务指标进行分析。通过软件的计算，提取了5个公共因子来反映影响个股的主要因素，通过因子综合得分并排名来权衡各样本的财务综合能力，选出最恰当的个股。通过回归分析法来分析利率的调整对个股股价的影响。因子分析的结果表明，财务综合实力最强的个股是国投安信。回归分析的

4、结果显示出，无论长期还是短期，利率和股票价格两者都是负相关的。关键词：证券板块，财务指标，利率，因子分析，回归分析I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTChina'ssecuritiesmarketisfoundedin1990s,anddevelopsfast.ShanghaiStockExchangewassetupon26thNov.,1990,andShenzhenStockinFebruary.Inthemid-July,2015,thequantityoftheirstocksha

5、sreached2800.Itisveryimportanttochooseareasonablestocktoinvestin.Thispaperusesthemethodofmultivariatestatisticalanalysis,andprovidesthereasonablebasisfortheinvestment.Thisarticleintroducesthedomesticandpresentforeignresearchsituation,therelatedtheoryoff

6、actoranalysisandregressionanalysistheorytocarryonthesimpleintroduction.Thentheselectionofsecuritiesplateison24sampledstocksonly,anditsfinancialindexinthefinancialstatementsinJune,2015.ThroughthecalculationofSPSSsoftware,theauthorextractsfivecommonfactor

7、sinfluencingtheindividualstocks.Throughanalyzingthecomprehensivescoresandrankingstoweighthesamplefinancialcomprehensiveability,thethesisexplainshowtochoosethemostappropriateindividualstocks.Throughtheregressionanalysismethodtoanalyzetheinfluenceoftheadj

8、ustmentofinterestrateofindividualstocksshareprice.Factoranalysisresultsshowthatthefinancialcomprehensivestrengthisthestrongeststocksinvestmentessence.Theresultsofregressionanalysisshowsthatbothlong-termandshort-terminterestratesa