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流动
资产
财务
费用
现金负债比率
现金流负债比
债务资产比率
万科A
1.78E+10
2154639315
0.12
0.79
1.21
0.69
0.49
4.47E+10
1.4E+08
0.56
0.81
0.64
国农
45638998
619804.46
0.01
0.31
-1.2
1.5E+08
774295
0.50
0.45
深振业
1.25E+09
216253765
0.17
0.15
0.14
2.12
0.85
1.65E+09
24453738
0.78
0.90
0.54
深达声
1.94E+08
-91523394
-0.47
-1.11
-0.06
-5.69
-0.49
2.95E+08
38976357
0.24
0.97
宝利来
10356391
-1756059
-0.16
0.05
-0.15
-0.56
-0.02
38218721
-76015
1.95
0.06
深宝安
2.49E+09
100265051
0.04
0.16
0.13
0.25
0.10
4.16E+09
1.17E+08
0.86
华新
98638149
7204444
0.07
0.09
-0.31
-0.55
1.73E+08
7628125
0.62
深物业
3.12E+08
-46054221
-0.14
-0.10
-0.08
-1.29
1.24E+09
15268771
0.29
0.35
南玻A
2.95E+09
332111553
0.11
0.23
0.32
1.29E+09
87982201
0.77
0.96
沙河股份
3.35E+08
31022151
0.08
0.03
9.34E+08
6851109
0.51
0.66
0.63
深康佳
1.27E+10
102638435
0.02
2.61
8.52E+09
13844699
1.97
1.98
中华
2.2E+08
-9648015
-0.04
-0.19
-0.24
81858008
-1.4E+07
7.97
深中冠
2.41E+08
30057907
2.4E+08
9814511
1.66
1.83
深深宝
1.02E+08
39059405
0.38
0.21
2.07E+08
2876537
0.59
0.36
华发A
1.61E+08
-19554248
-0.12
-0.03
-4.11
1.39E+08
5203253
1.05
0.40
长城开发
1.03E+10
341185208
-0.07
2.74E+09
75597
11.7
11.8
0.22
深赤湾
1.91E+09
613964828
0.00
0.95
4.41E+08
51050121
1.24
1.46
0.33
深天地
6.63E+08
32488942
-0.05
-2.50
5.02E+08
9840187
1.07
1.09
招商地产
2.94E+09
567912385
0.19
0.91
1.09E+10
-7902914
0.30
0.68
特力A
1.13E+09
-92148791
-0.40
-4.50
-0.41
2.92E+08
11645245
1.76
1.78
飞亚达
4.87E+08
29263221
0.73
4.85E+08
5684509
2.41
2.51
0.26
深能源
6.95E+09
800110239
4.75E+09
72520665
2.27
6.74
0.27
一致药业
5.67E+09
72555229
1.49
1.47
2.11E+09
21028176
2.56
2.72
0.82
深深房
9.91E+08
19259485
-2.69
1.96E+09
31186645
0.75
0.80
盛润
0.0001
18660262
-97
-0.01
-1.27
5649784
21533570
55.1
中粮地产
3.46E+08
174428317
8.06E+08
23773931
0.41
深桑达
1.69E+09
41318145
1.06E+09
9012109
2.44
新都酒店
76419872
-138879856
-1.81
-11.5
-0.42
35701068
10749218
0.37
0.87
深泰
3.42E+08
2955737
-0.29
4.15E+08
43840201
华联控股
5.36E+09
192908096
1.18
4.96E+09
1.38E+08
0.58
深南电
3.86E+09
63466109
2.29
1.72E+09
1.2E+08
1.29
1.45
中集集团
3.32E+10
2771723086
1.51E+10
64233027
3.02
3.26
0.47
鸿基
5.72E+08
12202259
-1.91
1.17E+09
50010382
0.44
深长城
8.31E+08
76156189
0.34
0.48
2.19E+09
57228136
0.67
0.61
深南光
1.41E+09
69809738
1.79E+09
13850139
泛海建设
1.34E+09
255261903
1.88
0.92
6.34
6.9E+09
3464128
康达尔
7.46E+08
-95181189
-4.30
-0.20
-8.35
3.59E+08
40024997
0.74
1.14
德赛电池
8.69E+08
20038269
4.33E+08
7863900
2.38
深天马
1.51E+09
93795610
0.28
8.32E+08
36214863
2.21
2.25
方大A
6.71E+08
7986812
-0.79
6.11E+08
21687075
深国商
71030842
-11479898
-0.18
6.92
6.14E+08
9243038
深赛格
-67169248
-0.09
-0.28
1.07E+09
44462818
1.16
1.22
辽通化工
2.48E+09
89314281
-0.57
7.96E+08
1.46E+08
1.58
中金岭南
6.24E+09
1134582368
0.18
2.50
1.7
4.48E+09
1.44E+08
1.61
2.33
0.53
农产品
1.7E+09
50015842
1.23E+09
50250251
0.76
1.04
0.52
深圳华强
83546842
-1.30
1.26E+09
3266753
1.99
2.01
0.42
中兴通讯
2.3E+10
807353000
-0.60
0.84
2.06E+10
1.56
2.06
北方国际
1.49E+09
18832406
-0.17
12306621
1.90
通过SPSS软件进行探索性因子分析的步骤如下:
(1)数据输入:
将上述数据进行标准化处理并转换为SPSS文件格式(略)。
(2)数据处理:
首先,单击Analyze=>
DataReduction=>
Factor,打开FactorAnalysis对话框,将左边的变量送入Variables对话框。
下一步,单击Descriptives按钮,选择Initialsolution,Coefficients,Determinant和KMOandBartlett’stestofsphericity;
单击Continue按钮,然后返回主对话框。
接着,在主对话框中单击Extraction对话框,在Method的下拉菜单中选择Principalaxisfactoring,即采用主轴因子分析法;
选择Correlationmatrix和Numberoffactors,在其框中选择3,即在指标中提取3个因子;
然后单击Continue按钮,返回主对话框。
下一步,在主对话框中打开Rotation对话框,选择Varimax和Rotatedsolution,即采用最大方差和旋转解;
接下来,在主对话框中打开Options对话框,选择Sortedbysize和Suppressabsolutevalueslessthan,在其输入框中输入0.3,以抑制小于0.3的因子负荷,其原因在于因子负荷太小的变量不具解释力,加以抑制也使得输出结果更为清晰易读;
最后,在主对话框中单击OK按钮,输出结果。
(3)结果输出和解释
根据SPSS软件输出结果,指标的相关系数矩阵(correlationmatrix)显示了12个指标之间的关系,高的相关性表明两个指标之间很可能通过因子分析归入同一组中,该表下方的Determinant为2.47E-009,大于0.0001,表明有解(见表7.2)。
表7.2相关系数矩阵
Correlation
净利
润率
净资产
增长率
总资产
营利
每股
收益
现金债
务比率
现金流
负债比
债务资
产比率
主营业务收入
1.000
.849
.081
.061
.144
.267
.011
.337
.439
.160
.394
.201
.051
.602
.413
.542
.700
.070
.425
.407
.450
流动资产
.718
.763
.068
.234
.549
.173
.390
财务费用
.508
.440
.054
.096
.244
.126
.380
.506
现金债务比率
.116
.072
.992
.010
.146
.037
.079
.064
.035
.122
.083
.991
.014
.147
.092
.047
.999
-.090
-.068
-.990
-.015
-.171
-.037
-.079
-.073
-.986
-.985
a.Determinant=2.47E-009
表7.3中KMO测度为0.729,大于0.7,表明析出因子所需的指标数量足够;
Bartlett'
sTest小于0.05,具有显著性,表明指标之间高度相关,能够析出因子。
表7.4的共因子方差表明了变量和所有其他变量间的关系。
表7.3KMOandBartlett'
sTest
Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.
.729
sTestofSphericity
Approx.Chi-Square
855.436
df
66
Sig.
.000
表7.4Communalities
Communalities
Initial
.829
.878
.437
.466
.497
.692
.750
.473
现金流动负债比率
.998
.983
ExtractionMethod:
PrincipalAxisFactoring.
表7.5显示了12个可能因子之间的方差分配情况,其中三个因子的特征值大于1.0,表明三个因子都是可用的,这与我们分析前的预测和在分析过程中设定的因子数一致。
当然,也可以根据理论或相关系数矩阵将因子数设定为2个。
需要注意的是特征值低于1.0的不予采用,因为这时因子解释的信息低于单个指标。
表7.5TotalVarianceExplained
Factor
InitialEigenvalues
RotationSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
4.404
36.696
3.972
33.102
2
3.558
29.649
66.345
3.115
25.959
59.060
3
1.550
12.914
79.259
1.697
14.145
73.205
4
.714
5.946
85.205
5
.653
5.439
90.644
6
.449
3.742
94.385
7
.375
3.126
97.511
8
.189
1.577
99.089
9
.086
.721
99.809
10
.016
.130
99.939
11
.007
99.993
12
.001
100.000
ExtractionMethod:
表7.6非常重要,该表列出了因子在每个题项中的载荷,当然,根据分析过程的设定该表已经排除了绝对值低于0.3的载荷,研究者可以根据需要设定绝对值,如0.4、0.5等。
从表中可以看出,分析结果已经将12个指标按照大小顺序分为三组,其中有部分重叠。
当然每个因子在每个指标上事实上都有载荷,只是我们将绝对值设定在0.3,排除了绝对值更低的载荷。
由该表可见,Factor1有最高载荷的4项:
现金债务比率、净利润率、现金流动负债比率、债务资产比率;
Factor2有5项:
净利润、主营业务收入、流动资产、每股收益、财务费用;
Factor3有3项:
营业利润增长率、净资产增长率、总资产增长率。
从各因子的指标间关系来看,Factor1、Factor2和Factor3基本可看成为债务、收益和收益增长等三个方面的的因子。
当然,研究者还要根据这些指标的内容,进一步确定其能否合成一个因子。
如净利润率与债务方面应该没有相关性,不应将其作为Factor1的指标;
Factor2和Factor3在每股收益上都有较高的载荷,但根据理论每股收益应在收益方面的范围内,并且由于因子分析要求以一个因子预测各个指标,因此应将每股收益作为Factor2指标,同理总资产增长率应作为Factor3的指标。
表7.7是用于初始的因子矩阵向旋转因子转换的,并不重要。
表7.6RotatedFactorMatrixa
RotatedFa
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- 实证 研究 方法 数据处理