銀行業(yè)和證券業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析.doc

1 23 目錄目錄 1 1 研究概要研究概要 2 2 1 1 背景介紹 2 1 2 數(shù)據(jù)選擇 2 1 3 統(tǒng)計(jì)方法 2 2 2 SPSSSPSS 統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果 3 3 2 1 描述統(tǒng)計(jì) 兩行業(yè)特征的比較 3 2 2 兩個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 銀行業(yè)與證券業(yè)各指標(biāo)分布的差異 4 2 3 相關(guān)分析 指標(biāo)間的相關(guān)性 5 2 4 多元線性回歸分析 資產(chǎn)利潤(rùn)率的決定 6 2 5 主成分分析 財(cái)務(wù)指標(biāo)的歸類 7 2 6 聚類分析 銀行的分類 11 2 7 判別分析 深發(fā)銀行與華夏銀行的類目判別 14 2 8 方差分析 中國(guó)銀行和寧波銀行的盈利水平差異 15 2 9 多維尺度分析 銀行相似度分析 16 2 10 時(shí)間序列 股價(jià)的隨機(jī)性驗(yàn)證 19 3 3 結(jié)論結(jié)論 2020 4 4 總結(jié)總結(jié) 2121 附錄附錄 2222 2 23 銀行業(yè)和證券業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析銀行業(yè)和證券業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析 從上市公司的角度從上市公司的角度 1 研究概要研究概要 1 1 背景介紹背景介紹 隨著中國(guó)金融市場(chǎng)的逐步完善與繁榮 越來(lái)越多的人開(kāi)始關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域 而作為金融市場(chǎng)重要組成部分的證券市場(chǎng) 理所應(yīng)當(dāng)?shù)匚巳藗冏疃嗟难矍?本次統(tǒng)計(jì)大作業(yè)的研究中心選擇也正是基于這種考慮 在行業(yè)類型的選擇上 我們結(jié)合了小組成員的專業(yè)和興趣 確定了金融行業(yè)的兩大主要組成部分 銀行業(yè)與證券業(yè) 以期通過(guò) SPSS 統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析 尋找這些公司 間的共性與特性 為投資者的投資提供有用的參考 1 2 數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)選擇 我們從 A 股上市的銀行和券商中分別選取十家 根據(jù)其 2009 年 6 月 30 日 的半年報(bào)計(jì)算出九個(gè)主要的財(cái)務(wù)指標(biāo) 股東權(quán)益比 負(fù)債權(quán)益比 主營(yíng)收入增 長(zhǎng)率 管理費(fèi)用比例 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 資產(chǎn)負(fù) SPSS 統(tǒng)計(jì)軟件債率 每股收益 經(jīng)營(yíng)凈利率和資產(chǎn)利潤(rùn)率 數(shù)據(jù)見(jiàn)附表 1 1 3 統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)方法 通過(guò)上述財(cái)務(wù)指標(biāo)比較分析銀行業(yè)與證券業(yè)的差異 盈利水平以及股價(jià)的 變動(dòng)等方面 我們運(yùn)用到的統(tǒng)計(jì)方法包括描述統(tǒng)計(jì) 相關(guān)分析 多元線性回歸 方差分析 兩個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 主成分分析 聚類分析 判別分析 多維尺度分析 時(shí)間序列分析 3 23 2 SPSS 統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果 2 1 描述統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì) 兩行業(yè)特征的比較兩行業(yè)特征的比較 我們分別對(duì)銀行和券商這兩個(gè)行業(yè)的十組數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述 以求對(duì)兩行 業(yè)之間的特征能有個(gè)大致的掌握 結(jié)果如下所示 1 1 銀行業(yè) 銀行業(yè) D De es sc cr ri ip pt ti iv ve e S St ta at ti is st ti ic cs s 102 89038 81325 4629201 7949295 10 1034 22713359 6986 1917 5398677 6714968 10 14 180920 24631 432530 12 1933992 1019 791342 2446 31 1914307 0884992 10 0114 0172 013950 0018435 1091 148297 1067 94 4869101 8069370 10 16151 2446 491950 3311068 1033 486052 2928 41 5019005 6954245 10 5743 8506 726730 0927424 10 股東東益率 東東東益比 主東收入增東率 管理東用比例 東東東周東率 東東東東率 每股收益 東東東利率 東東利東率 Valid N listwise NMinimumMaximumMean Std Deviation 2 2 券商 券商 D De es sc cr ri ip pt ti iv ve e S St ta at ti is st ti ic cs s 1016 588849 3922 32 0929109 2258869 10101 7958499 8393238 482430115 0879831 10 50 8686220 4865 24 494370 75 1617513 1023 725050 1276 35 9664407 2709326 10 0526 0919 074830 0117764 1050 279277 9437 64 4972908 8095016 10 1371 7452 405870 1914090 1035 167959 3486 47 1747307 8281807 103 70245 93194 452020 6989981 10 股東東益率 東東東益比 主東收入增東率 管理東用比例 東東東周東率 東東東東率 每股收益 東東東利率 東東利東率 Valid N listwise NMinimumMaximumMean Std Deviation 通過(guò)上表可以看出通過(guò)上表可以看出 1 券商的股東權(quán)益比均值為32 09291遠(yuǎn)大于銀行的5 46292 說(shuō)明證 券行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較大要求券商有較強(qiáng)的抵御外部風(fēng)險(xiǎn)的能力 2 銀行的負(fù)債權(quán)益比1917 5398相較證券業(yè)的238 48243高 說(shuō)明銀行 的負(fù)債比例較高 這主要是由于銀行吸收存款的特性造成的 4 23 3 從主營(yíng)收入增長(zhǎng)率來(lái)看 銀行業(yè)發(fā)展比較穩(wěn)定 而券商的成長(zhǎng)能力 較強(qiáng) 4 比較兩個(gè)行業(yè)的盈利水平 可以發(fā)現(xiàn)券商的資產(chǎn)管理能力 資產(chǎn)的 利用率相對(duì)較高 善于改善生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理 降低成本費(fèi)用 有利于利潤(rùn)總額的 增加 2 2 兩個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)兩個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 銀行業(yè)與證券業(yè)各銀行業(yè)與證券業(yè)各 指標(biāo)分布的差異指標(biāo)分布的差異 通過(guò)對(duì)兩個(gè)獨(dú)立樣本 銀行業(yè)與證券業(yè) 的均值 中位數(shù) 離散趨勢(shì) 偏 度等進(jìn)行差異性檢驗(yàn) 分析它們是否來(lái)自相同分布的總體 樣本變量的 Mann Whitney U 統(tǒng)計(jì)量的值分別為 0 0 39 33 0 45 26 0 Wilcoxon W 統(tǒng)計(jì)量的值分別為 55 55 94 88 55 55 100 81 55 Z 統(tǒng)計(jì)量值分別為 3 78 3 78 0 832 1 285 3 781 3 78 0 378 1 814 3 78 負(fù)值說(shuō)明實(shí)際觀測(cè) 的秩和比期望觀測(cè)的秩和要小 股東權(quán)益比 負(fù)債權(quán)益比 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 資 產(chǎn)負(fù)債率和資產(chǎn)利潤(rùn)率比的 Sig 值比 0 05 小 說(shuō)明銀行業(yè)與證券業(yè)的這些指標(biāo) 有顯著差異 而主營(yíng)收入增長(zhǎng)率 管理費(fèi)用比例 每股收益和經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)率的 Sig 值比 0 05 大 說(shuō)明這些指標(biāo)在銀行業(yè)與券商業(yè)中差異不大 為了驗(yàn)證前面得出的結(jié)論 用 K S Z 方法來(lái)檢驗(yàn)同一個(gè)問(wèn)題 上表為分析 結(jié)果 K S Z 的值分別為 2 236 2 236 0 894 0 894 2 236 2 236 0 447 1 118 和 2 236 其所 對(duì)應(yīng)的雙邊漸進(jìn)顯著性水平分別為小于 0 01 小于 0 01 0 4 小于 0 01 小 于 0 01 0 988 0 164 和小于 0 01 即主營(yíng)收入增長(zhǎng)率 管理費(fèi)用比例 每 5 23 股收益和經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)率不顯著 而其他指標(biāo)顯著 這種方法與前面的方法在判別 變量時(shí)相一致 再一次證明了之前的結(jié)論 2 3 相關(guān)分析相關(guān)分析 指標(biāo)間的相關(guān)性指標(biāo)間的相關(guān)性 我們使用券商的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù) 對(duì)這 9 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)做一個(gè)相關(guān)分析 來(lái)看 他們之間的相關(guān)性是怎樣的 說(shuō)明 說(shuō)明 例如 資產(chǎn)利潤(rùn)率和股東權(quán)益率的相關(guān)系數(shù)是 0 853 說(shuō)明兩者高度相關(guān) 資產(chǎn)利潤(rùn)率和負(fù)債權(quán)益比的相關(guān)系數(shù)是 0 857 說(shuō)明兩者高度負(fù)相關(guān) 資產(chǎn)利 潤(rùn)率和主營(yíng)收入增長(zhǎng)率的相關(guān)系數(shù)是 0 356 說(shuō)明兩者低度直線相關(guān) 資產(chǎn)利 潤(rùn)率和管理費(fèi)用比例的相關(guān)系數(shù)是 0 251 說(shuō)明兩者不存在直線相關(guān) 資產(chǎn)利 潤(rùn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的相關(guān)系數(shù)是 0 980 說(shuō)明兩者高度相關(guān) 資產(chǎn)利潤(rùn)率和 資產(chǎn)負(fù)債率的相關(guān)系數(shù)是 0 853 說(shuō)明兩者高度負(fù)相關(guān) 6 23 2 4 多元線性回歸分析多元線性回歸分析 資產(chǎn)利潤(rùn)率的決定資產(chǎn)利潤(rùn)率的決定 我們根據(jù)相關(guān)分析的結(jié)果 將資產(chǎn)利潤(rùn)率作為因變量 其他財(cái)務(wù)指標(biāo) 作為自變量 分析他們之間存在著怎樣的線性關(guān)系 為預(yù)測(cè)盈利水平提供一個(gè) 依據(jù) 說(shuō)明 說(shuō)明 表中顯示模型擬合優(yōu)度為 R 0 994 可見(jiàn)模型的顯著性相當(dāng)好 表明 應(yīng)變量資產(chǎn)利潤(rùn)率和自變量股東權(quán)益率 負(fù)債權(quán)益比 主營(yíng)收入增長(zhǎng)率 管理 費(fèi)用比例 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 資產(chǎn)負(fù)債率之間存在極為顯著的線性相關(guān)關(guān)系 此表中 前四個(gè)模型存在回歸系數(shù)不顯著的變量 所以第五個(gè)模型是最終 模型 從而得到我們的結(jié)論 資產(chǎn)利潤(rùn)率 2 625 0 074 管理費(fèi)用比例 60 031 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 7 23 2 5 主成分分析主成分分析 財(cái)務(wù)指標(biāo)的歸類財(cái)務(wù)指標(biāo)的歸類 我們?yōu)榱藢?duì)銀行的樣本進(jìn)行指標(biāo)的歸類 采用主成分分析的方法 結(jié)果如 圖 說(shuō)明 說(shuō)明 1 KMO 檢驗(yàn)用于研究變量之間的偏相關(guān)性 計(jì)算偏相關(guān)性時(shí)由于控制了其 他因素的影響 所以會(huì)比簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)來(lái)得小 KMO 值為 0 649 說(shuō)明適合做因 子分析 2 球形檢驗(yàn)的 Sig 小于 0 05 證明變量之間顯著 即相互獨(dú)立 方差解釋能力表證明所選擇的 4 個(gè)主成分可以解釋總方差接近 95 其余 5 個(gè)成分只占 5 可以說(shuō)這 4 個(gè)主成分解釋了總方差的絕大部分 提取平方和 載入 一欄表示在未經(jīng)旋轉(zhuǎn)時(shí) 被提取的 2 個(gè)公因子各自的方差貢獻(xiàn)信息 它 們和 初始特征值 欄的前 2 列取值一樣 說(shuō)明前 2 個(gè)公因子可以解釋總方差 接近 75 最后一欄的 旋轉(zhuǎn)平方和載入 表示經(jīng)過(guò)因子旋轉(zhuǎn)后得到的新公因 子的方差貢獻(xiàn)值 方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率 和未經(jīng)旋轉(zhuǎn)相比 每個(gè)因子 的方差貢獻(xiàn)值有變化 但最終的累計(jì)方差貢獻(xiàn)值不變 8 23 說(shuō)明 說(shuō)明 通過(guò)特征碎石圖可以看出前四個(gè)特征值之間的差異較大 其余的變 化較小 特征值均小于 1 所以取前四個(gè)因素作為主成分是合理的 說(shuō)明 四個(gè)主成分說(shuō)明 四個(gè)主成分 Z1 0 95X1 0 938X2 0 933X3 0 932X4 0 918X5 0 248X6 0 566X7 0 318X8 0 416X9 其中股東權(quán)益比 負(fù)債權(quán)益比和資產(chǎn)負(fù)債率的系數(shù)較大 表明 Z1 描述的是企業(yè)的 償債能力 9 23 Z2 0 58X1 0 38X2 0 203X3 0 074X4 0 104X5 0 881X6 0 784X7 0 046X8 0 391X9 其中管理費(fèi)用比例 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率均為負(fù)相關(guān) 且系數(shù)較大 表明 Z2 描述的是 企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率 Z3 0 154X1 0 072X2 0 093X3 0 006X4 0 206X5 0 191X6 0 077X7 0 812X8 0 559X9 其中每股收益的系數(shù)較大 表明 Z3 描述的是企業(yè)的盈利能力 Z4 0 135X1 0 136X2 0 171X3 0 195X4 0 152X5 0 267X6 0 002X7 0 478X8 0 593X9 其中主營(yíng)收入增長(zhǎng)率系數(shù)較大 表明 Z4 描述的是企業(yè)的發(fā)展?jié)摿?說(shuō)明 因子方程說(shuō)明 因子方程 X1 0 955F1 0 017F2 0 025F3 0 078F4 X2 0 942F1 0 036F2 0 238F3 0 048F4 X3 0 923F1 0 195F2 0 243F3 0 02F4 X4 0 922F1 0 118F2 0 11F3 0 173F4 X5 0 916F1 0 018F2 0 061F3 0 262F4 X6 0 264F1 0 932F2 0 058F3 0 058F4 X7 0 472F1 0 763F 0 369F3 0 008F4 X8 0 155F1 0 088F2 0 968F3 0 143F4 X9 0 136F1 0 05F2 0 132F3 0 976F4 10 23 綜上 成分矩陣是未經(jīng)旋轉(zhuǎn)的因子載荷矩陣 旋轉(zhuǎn)成分矩陣是經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn) 的因子載荷矩陣 旋轉(zhuǎn)后每個(gè)公因子上的載荷分配地更清晰了 因而比未旋轉(zhuǎn) 時(shí)更容易解釋各因子的意義 已知因子載荷是變量與公共因子的相關(guān)系數(shù) 對(duì) 一個(gè)變量來(lái)說(shuō) 載荷絕對(duì)值較大的因子與它的關(guān)系更為密切 也更能代表這個(gè) 變量 說(shuō)明 說(shuō)明 旋轉(zhuǎn)矩陣散點(diǎn)圖表明 1 每股收益 經(jīng)營(yíng)凈利率 資產(chǎn)利潤(rùn)率三個(gè)指標(biāo)基本重合 反映企業(yè)的盈 利能力 2 管理費(fèi)用 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率兩個(gè)指標(biāo)基本重合 反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率 3 股東權(quán)益比 負(fù)債權(quán)益比 資產(chǎn)負(fù)債率三個(gè)指標(biāo)基本重合 反映企業(yè)的 償債能力 4 主營(yíng)收入增長(zhǎng)率反映企業(yè)的成長(zhǎng)性 11 23 說(shuō)明 說(shuō)明 因子成分得分系數(shù)矩陣 F1 0 208X1 0 205X2 0 148X3 0 034X4 0 195X5 0 248X6 0 078X7 0 071X8 0 207X9 股東權(quán)益比 負(fù)債權(quán)益比 資產(chǎn)負(fù)債率的得分系數(shù)差不多 且較大 再一次表明 第一個(gè)主成分是反映企業(yè)償債能力的 F2 0 093X1 0 039X2 0 102X3 0 647X4 0 162X5 0 041X6 0 014X7 0 472X8 0 052X9 管理費(fèi)用的得分系數(shù)較大 再一次表明第二個(gè)主成分是反映企業(yè)經(jīng)營(yíng) 效率的 F3 0 109X1 0 158X2 0 934X3 0 17X4 0 122X 0 219X6 0 063X7 0 157X8 0 091X9 主營(yíng) 業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率的得分系數(shù)較大 再一次表明第三個(gè)主成分是反映企業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ?F4 0 081X1 0 175X2 0 043X3 0 041X4 0 164X5 0 001X6 0 96X7 0 051X8 0 183X9 每股收益的得分系數(shù)較大 再一次表明第四個(gè)主 成分是反映企業(yè)盈利能力的 2 6 聚類分析聚類分析 銀行的分類銀行的分類 聚類分析是根據(jù)研究對(duì)象的特性 對(duì)他們進(jìn)行定量分類的一種多元統(tǒng)計(jì)方 法 可以將一批樣品或變量 按照其性質(zhì)上的親疏程度進(jìn)行分類 下面針對(duì)本 次案例選取的以下指標(biāo)對(duì)本案例中的十個(gè)上市銀行樣本進(jìn)行聚類分析 12 23 償債能力分析 股東權(quán)益比 負(fù)債權(quán)益比 資產(chǎn)負(fù)債率 成長(zhǎng)能力分析 主營(yíng)收入增長(zhǎng)率 經(jīng)營(yíng)效率分析 管理費(fèi)用比率 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 盈利能力分析 經(jīng)營(yíng)凈利率 資產(chǎn)率潤(rùn)率 聚類過(guò)程為 第一步數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 為了消除參與聚類的變量在數(shù)量級(jí)上的 差異 首先進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 第二步將銀行名稱作為觀測(cè)量 將其他指標(biāo)作為 標(biāo)記變量 選擇到對(duì)應(yīng)的框中 第三步聚類的數(shù)目選擇從 2 到 4 輸出的統(tǒng)計(jì) 變量選擇系統(tǒng)樹(shù)圖和冰柱圖 A Ag gg gl lo omme er ra at ti io on n S Sc ch he ed du ul le e 910 491002 89 663016 26 956007 57 991009 131 003008 481 116027 241 174368 121 335579 151 521840 Stage 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Cluster 1Cluster 2 Cluster Combined CoefficientsCluster 1Cluster 2 Stage Cluster First Appears Next Stage 說(shuō)明 說(shuō)明 通過(guò)凝聚過(guò)程表可以看出 10 個(gè)銀行的聚類過(guò)程 首先 6 和 8 聚成一 類 9 和 10 聚成一類 隨后 6 8 9 10 聚成一類 以此類推 直到第 9 步所 有銀行聚成一大類 聚類分析中的類成員表聚類分析中的類成員表 13 23 C Cl lu us st te er r MMe emmb be er rs sh hi ip p 111 221 111 321 432 221 432 321 321 321 Case 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 Clusters3 Clusters2 Clusters Vertical Icicle Number of clusters 1 2 3 4 5 6 7 8 9 7 5 10 9 8 4 6 2 3 1 Case 說(shuō)明 說(shuō)明 由此表可以看出 在分別聚成2 3 4類的時(shí)候 10家銀行的聚類情 14 23 況 在聚成4類的時(shí)候 寧波銀行 民生銀行是一類 浦發(fā)銀行 興業(yè)銀行是一 類 招商銀行 交通銀行 工商銀行 中國(guó)銀行是一類 南京銀行與北京銀行 是一類 聚成3類的時(shí)候 寧波銀行 民生銀行是一類 浦發(fā)銀行 興業(yè)銀行 招商 銀行 交通銀行 工商銀行 中國(guó)銀行是一類 南京銀行與北京銀行是一類 聚成2類的時(shí)候 南京銀行與北京銀行是一類 其余銀行為一類 由以上聚類結(jié)果可以看出 寧波銀行 民生銀行在成長(zhǎng)性和生長(zhǎng)能力方面 是本樣本中名列前茅的一類 但是其盈利能力較弱 興業(yè)銀行 浦發(fā)銀行比較相似 這兩家銀行在股本擴(kuò)張 成長(zhǎng)性和生長(zhǎng)能 力方面也排在前列 屬于成長(zhǎng)性較強(qiáng)的一類 在盈利能力方面處于中等水平 南京銀行與北京銀行在盈利能力方面排在 12 支銀行股的最前面 表明了第 二類具有較強(qiáng)的獲利能力 而償債能力稍弱 此外有招商銀行 交通銀行 民生銀行 寧波銀行 中國(guó)銀行 工商銀行 其中 中國(guó)銀行 工商銀行兩只中國(guó)股市上的航空母艦 由于股本超大 所以各項(xiàng) 指標(biāo)表現(xiàn)不是很突出 總體 本案例中的 10 家銀行的基本面都比較好 沒(méi)有績(jī)差股 其分析結(jié)果由 市場(chǎng)表現(xiàn)可以證實(shí) 2 7 判別分析判別分析 深發(fā)銀行與華夏銀行的類目判別深發(fā)銀行與華夏銀行的類目判別 隨后 我們選取了深圳發(fā)展銀行和華夏銀行在相關(guān)指標(biāo)中的數(shù)據(jù) 并做了 判別分析 根據(jù)我們聚類的分組 當(dāng)聚成3類的時(shí)候 寧波銀行 民生銀行是一類 浦 發(fā)銀行 興業(yè)銀行 招商銀行 交通銀行 工商銀行 中國(guó)銀行是一類 南京 銀行與北京銀行是一類 我們通過(guò)判別分析 討論深圳發(fā)展銀行與華夏銀行屬于以上三個(gè)類別中的 哪一類 15 23 最終判別結(jié)果如圖所示 按照案例順序的統(tǒng)計(jì)量按照案例順序的統(tǒng)計(jì)量 最高組第二最高組判別式得分 P D d G g 案例 數(shù)目 實(shí)際 組預(yù)測(cè)組 pdf P G g D d 到質(zhì)心的 平方 Mahalanob is 距離組 P G g D d 到質(zhì)心的 平方 Mahalanob is 距離函數(shù) 1函數(shù) 2 111 86321 000 2952 00024 372 4 0342 786 222 80221 000 4401 00036 287 853 1 819 311 86321 000 2952 00033 689 5 0813 075 422 53221 0001 2611 00026 978 2 308 1 751 533 26321 0002 6732 000104 1628 1462 612 622 95221 000 0991 00030 086 973 1 221 733 26321 0002 6732 00098 5698 628 622 822 3272 9992 2371 00117 011 2 655 729 922 15421 0003 7481 00037 166 482 499 1022 87021 000 2781 00032 950 1 352 1 831 11 未分 組的 3 26721 0002 6402 000131 7849 7531 876 初始 12 未分 組的 2 68721 000 7491 00020 336 1 914 723 由上表可以看到 深圳發(fā)展銀行被分到第3組 也就是與南京銀行 北京銀 行為一組 而華夏銀行被分到第2組 即與浦發(fā) 招商 興業(yè) 交通 工商 中國(guó)銀行 為一組 16 23 2 8 方差分析方差分析 中國(guó)銀行和寧波銀行的盈利水平差異中國(guó)銀行和寧波銀行的盈利水平差異 為比較中國(guó)銀行和寧波銀行在盈利水平方面是否存在顯著差異 通過(guò)單因 素方差分析比較兩者的每股收益水平是否存在顯著差異 下表所示為2007年6月 30日到2009年9月30日 兩家銀行各季度的每股收益水平 其單位為元 時(shí)間 090930090630090331081231080930080630080331071231070930070630 寧波銀行 0 44130 28240 14160 53270 45070 29180 1350 38040 25520 1867 中國(guó)銀行 0 24450 16150 07290 25030 23320 16560 08520 22150 18020 1177 方差分析結(jié)果如下所示 A AN NO OV VA A 每股收益 0931 0938 066 011 20818 012 30119 Between Groups Within Groups Total Sum of Squaresdf Mean SquareFSig Sig值 0 011 0 05 說(shuō)明兩者的盈利水平存在顯著差異 2 9 多維尺度分析多維尺度分析 銀行相似度分析銀行相似度分析 為了了解銀行業(yè)中各家銀行的相似程度 我們?cè)O(shè)計(jì)了針對(duì)這十家銀行相似 度的調(diào)研問(wèn)卷 隨機(jī)抽取10名同學(xué)進(jìn)行測(cè)試 問(wèn)卷中請(qǐng)受訪者排列出對(duì)這些銀 行兩兩間相似的感知程度 并對(duì)相似程度打分 1 10分 1分為最相似 10分 為差別最大 數(shù)據(jù)參見(jiàn)附表2 SPSS運(yùn)算結(jié)果如下 Iteration history for the 2 dimensional solution in squared distances Young s S stress formula 1 is used Iteration S stress Improvement 17 23 1 47489 2 44488 03002 3 43795 00693 4 43556 00239 5 43434 00122 6 43363 00072 Iterations stopped because S stress improvement is less than 001000 Stress and squared correlation RSQ in distances RSQ values are the proportion of variance of the scaled data disparities in the partition row matrix or entire data which is accounted for by their corresponding distances Stress values are Kruskal s stress formula 1 Matrix Stress RSQ Matrix Stress RSQ 1 251 669 2 257 668 3 344 386 4 317 480 5 433 012 6 400 166 7 413 110 8 391 199 9 414 107 10 428 040 Averaged rms over matrices Stress 37063 RSQ 28349 Configuration derived in 2 dimensions Stimulus Coordinates Dimension Stimulus Stimulus 1 2 Number Name 1 寧波 9900 1 2684 18 23 2 浦發(fā) 5628 1 2326 3 民生 4869 1 2875 4 招商 4225 1 2343 5 南京 9115 1 0253 6 興業(yè) 1 0381 6582 7 北京 8168 1 0652 8 交通 1 4191 2900 9 工商 1 4838 3699 10 中國(guó) 1 4807 3938 說(shuō)明 說(shuō)明 可見(jiàn) 在第6次迭代后S stress值變化小于0 001 達(dá)到收斂標(biāo)準(zhǔn) Stress 0 37063 RSQ 0 28349 模型擬合程度不理想 Derived Stimulus Configuration Euclidean distance model Dimension 1 1 51 0 50 0 5 1 0 1 5 2 0 Dimension 2 1 5 1 0 5 0 0 5 1 0 1 5 說(shuō)明 說(shuō)明 根據(jù)概念空間圖可以看出 北京銀行 南京銀行 寧波銀行極為相 似 民生銀行 浦發(fā)銀行 興業(yè)銀行 招商銀行較為相似 中國(guó)銀行 工商銀 行 交通銀行極為相似 究其原因 我們可以看出北京銀行 南京銀行 寧波 銀行均為城市商業(yè)銀行 他們普遍存在著總體規(guī)模較小 發(fā)展程度多取決于當(dāng) 地經(jīng)濟(jì)發(fā)展 市場(chǎng)定位不清等特點(diǎn) 而民生銀行 浦發(fā)銀行 興業(yè)銀行 招商 銀行均屬于股份制商業(yè)銀行 在規(guī)模 經(jīng)營(yíng)模式等方面具有相似性 中國(guó)銀行 工商銀行和交通銀行規(guī)模比較大 營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)多 認(rèn)可程度比較高 因而普遍認(rèn) 19 23 為他們之間的相似程度比較高 2 10 時(shí)間序列時(shí)間序列 股價(jià)的隨機(jī)性驗(yàn)證股價(jià)的隨機(jī)性驗(yàn)證 直觀地講 時(shí)間序列指隨著時(shí)間變化的 具有隨機(jī)性的 且前后相互關(guān)聯(lián) 的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)序列 它是依特定時(shí)間間隔而記錄的制定變量的一系列取值 基于 對(duì)股票知識(shí)的了解與相關(guān)資料的查詢 我們認(rèn)為對(duì)股價(jià)進(jìn)行時(shí)間序列的分析是 有意義的 我們選取海通證券 09 年 12 月 15 日 28 日十天的收盤(pán)價(jià) 先定義時(shí)間序列 再進(jìn)行自相關(guān)分析 數(shù)據(jù)如下所示 時(shí)間 12 15 12 1 6 12 1712 1812 21 12 2 2 12 2312 24 12 2 5 12 28 收盤(pán)價(jià) 元 17 15 17 4617 1217 2917 88 17 3 2 17 818 2617 9918 38 說(shuō)明 說(shuō)明 上圖給出了參數(shù)估計(jì)過(guò)程中的迭代過(guò)程信息 從中我們可以看到 迭代過(guò)程在第 6 次迭代停止 原因是迭代最大值超過(guò)了界限 最終的 Rho 值為 0 51823857 標(biāo)準(zhǔn)差為 0 34914868 DW 檢驗(yàn)值為 2 6434629 說(shuō)明我們的序列 20 23 一階自相關(guān)性不高 同時(shí) 與調(diào)整的均非常小 也再次證明了自相關(guān)性不 高 上圖為估計(jì)的回歸系數(shù) 可以看到常數(shù)項(xiàng)與一階滯后項(xiàng)的系數(shù) T 值的顯著 性水平均較低 大于 0 05 因此再次證明這兩個(gè)系數(shù)是不顯著的 最后驗(yàn)證了 股票價(jià)格服從隨機(jī)游走的特性 3 結(jié)論結(jié)論 通過(guò)以上 SPSS 軟件的分析 我們得出了如下結(jié)論 1 通過(guò)描述統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn) 證券行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較大要求券商有較強(qiáng)的抵御外部風(fēng) 險(xiǎn)的能力 銀行相較證券行業(yè) 負(fù)債比例較高 這主要是由于銀行吸收存款的 特性造成的 銀行業(yè)發(fā)展比較穩(wěn)定 而券商的成長(zhǎng)能力較強(qiáng) 比較兩個(gè)行業(yè)的 盈利水平 可以發(fā)現(xiàn)券商的資產(chǎn)管理能力 資產(chǎn)的利用率相對(duì)較高 善于改善 生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理 降低成本費(fèi)用 有利于利潤(rùn)總額的增加 2 通過(guò)相關(guān)分析發(fā)現(xiàn) 所選取的9大指標(biāo)中 有部分存在高度相關(guān)關(guān)系 3 通過(guò)主成分分析 基本消除了各指標(biāo)之間的共線性 最終總結(jié)為四大 主要成分 即盈利能力 包括每股收益經(jīng)營(yíng)凈利率 資產(chǎn)利潤(rùn)率 經(jīng)營(yíng)效率 包括管理費(fèi)用 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 償債能力 包括股東權(quán)益比 負(fù)債權(quán)益比 資 產(chǎn)負(fù)債率 發(fā)展?jié)摿?包括主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率 4 通過(guò)聚類分析發(fā)現(xiàn) 寧波銀行 民生銀行在成長(zhǎng)性和生長(zhǎng)能力方面是 本樣本中名列前茅的一類 但是其盈利能力較弱 興業(yè)銀行 浦發(fā)銀行比較相 似 屬于成長(zhǎng)性較強(qiáng)的一類 在盈利能力方面處于中等水平 南京銀行與北京銀 行在盈利能力方面排在 12 支銀行股的最前面 表明了較強(qiáng)的獲利能力 但償債 能力稍弱 此外中國(guó)銀行 工商銀行兩只中國(guó)股市上的航空母艦 由于股本超大 所 以各項(xiàng)指標(biāo)表現(xiàn)不是很突出 21 23 5 通過(guò)判別分析發(fā)現(xiàn) 深發(fā)銀行和華夏銀行分別屬于第三類和第二類 6 通過(guò)多元線性回歸分析 我們擬合了決定利潤(rùn)水平的線性方程 即資 產(chǎn)利潤(rùn)率 0 430 0 018 股東權(quán)益率 2 835E 5 負(fù)債權(quán)益比 0 040 管理費(fèi)用比 例 60 192 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 0 006 資產(chǎn)負(fù)債率 7 通過(guò)兩個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn) 股東權(quán)益比 負(fù)債權(quán)益比 總 資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 資產(chǎn)負(fù)債率和資產(chǎn)利潤(rùn)率比在銀行業(yè)與證券業(yè)間有顯著差異 而 主營(yíng)收入增長(zhǎng)率 管理費(fèi)用比例 每股收益和經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)率在銀行業(yè)與證券業(yè)中 差異不大 8 通過(guò)方差分析發(fā)現(xiàn) 國(guó)有商業(yè)銀行和其他商業(yè)銀行的盈利水平存在顯 著差異 9 通過(guò)多維尺度分析發(fā)現(xiàn) 北京銀行 南京銀行 寧波銀行極為相似 民生銀行 浦發(fā)銀行 興業(yè)銀行 招商銀行較為相似 中國(guó)銀行 工商銀行 交通銀行極為相似 10 通過(guò)時(shí)間序列分析發(fā)現(xiàn) 股票價(jià)格服從隨機(jī)游走的特性 4 總結(jié)總結(jié) 本次案例使用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件 運(yùn)用了十種統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)10家上市銀行和 10家券商進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析 期望能夠?qū)ふ疫@些公司間的共性與特性 為投資者 的投資提供有用的參考 我們小組成員通過(guò)共同的學(xué)習(xí) 研究和探討已經(jīng)基本掌握了常用的統(tǒng)計(jì)方 法的原理和SPSS的操作 希望以這次的案例操作作為開(kāi)始 日后能學(xué)以致用 將各類統(tǒng)計(jì)方法充分運(yùn)用到實(shí)證研究中去 期待今后有機(jī)會(huì)與老師和同學(xué)們對(duì) 統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用進(jìn)行深入的交流 22 23 附錄附錄 附表附表 1 1 原始數(shù)據(jù) 原始數(shù)據(jù) 股東權(quán)股東權(quán) 益比益比 負(fù)債權(quán)益負(fù)債權(quán)益 比比 主營(yíng)收入主營(yíng)收入 增長(zhǎng)率增長(zhǎng)率 管理費(fèi)管理費(fèi) 用比例用比例 總資產(chǎn)周總資產(chǎn)周 轉(zhuǎn)率 倍 轉(zhuǎn)率 倍 資產(chǎn)負(fù) 資產(chǎn)負(fù) 債率債率 每股收每股收 益 元 益 元 經(jīng)營(yíng)凈 經(jīng)營(yíng)凈 利率利率 資產(chǎn)利資產(chǎn)利 潤(rùn)率潤(rùn)率 寧波銀行6 93581341 789615 200141 81180 015993 06420 282438 17040 6902 浦發(fā)銀行2 89033359 6986 0 172225 56340 011497 10670 855540 6580 6135 民生銀行4 06062361 299420 246333 47140 017295 88290 391834 70440 778 招商銀行4 26742243 3723 14 180942 24460 013995 73260 561833 4860 5743 南京銀行8 81321034 227118 617826 45490 015691 14820 435945 97140 8506 興業(yè)銀行4 37462185 9438 7 286334 29050 012595 62541 244644 69860 7131 北京銀行7 39751251 7584 2 188319 79130 012592 59870 469552 29280 8334 交通銀行4 71822019 1052 2 194527 18330 012395 26590 31842 31930 6665 工商銀行5 39061754 3617 4 293429 68620 01494 570 198544 69980 8086 中國(guó)銀行5 7811623 8415 9 423331 41690 014293 87450 161538 01830 7391 宏源證券29 8639234 852735 0940 64480 076570 13610 356939 778