因子分析在证券市场股票评价中的应用

通过因特网获取了沪市792家上市公司2003年财务报表,并选取报表中的十个主要财务指标进行因子分析,并将十个主要财务指标归结为三个因子.经过因子旋转,我们解释了每个因子具有的特定含义.最后,我们计算了因子得分,并根据每个股票的三个因子得分情况对该股做出综合评价.     

因子分析在股票评价中的应用

本文运用SAS软件,对沪市604家上市公司2001年财务报表中的十个主要财务指标进行了因子分析,并将这十个指标归结为三个因子,每个因子都有特定的含义。最后,根据每个股票的三个因子得分情况对该股票作出综合评价。     

因子分析法在中小企业板块上市公司综合业绩评价中的应用

本文运用因子分析法对我国中小企业板块22家上市公司的综合业绩进行评价,从其2003年度十三个主要财务指标中提取了四个具有一定含义的因子,用它们代表各公司的综合业绩,根据每家公司的因子得分情况对其综合业绩排序。     

稳健性因子分析在城镇居民家庭现金消费支出中的应用

利用面向对象的稳健性因子分析R软件包Robustfa,对2011年全国除港、澳、湾以外的31个省、市、自治区的城镇居民家庭现金消费支出的8个指标进行了因子分析.通过使残差矩阵的元素平方和达到最小,发现了一个组合一主因子法与稳健性Mve估计量.通过由稳健性Mve估计量计算的马氏距离大于临界值,我们发现共有10个异常点.用经典估计量和稳健性Mve估计量计算的样本相关阵、旋转后的因子载荷矩阵、因子对原始变量的贡献、贡献率、累积贡献率、样本相关阵的特征值的碎石图、前两个因子得分的散点图、因子得分、按因子得分排序等结果均有较大的不同.最后通过组合主因子法与稳健性Mve估计量将8个指标归结为两个因子:基础消费因子和消费倾向因子,根据每个省份的两个因子得分情况对该省份的家庭现金消费支出情况作出综合评价,并根据稳健性因子分析的结果给出了相应建议.     

会计舞弊风险指数构建和评价研究——基于因子分析

会计舞弊风险指数具有连续、定量、精细化地刻画舞弊风险程度,并进行排序和预警的功能。根据舞弊理论和手段选择了23个指标,以水利、环境和公共设施管理行业上市公司为例,构建了基于因子分析的会计舞弊风险指数,由于因子具有明确的舞弊风险点含义,如果舞弊风险指数高则知道是哪个因子造成的,可以据此明确具有针对性的审计重点。审计时应重点关注得分高的舞弊因子,并追踪构成该因子的原始指标的排名情况和舞弊风险点。     

基于因子分析法的各地城镇就业情况综合评价模型

对各地区城镇单位就业情况进行综合评价,以期为各地区长期就业规划提供客观依据.构建各地区城镇单位行业就业指标体系评价模型,选择全国29个省市2008年的相关数据采用因子分析法,计算各省市的各因子得分和综合得分.将就业指标归结为第一产业信息因子、第二产业信息因子和第三产业信息因子3个因子,得出各省市在各因子上的排名和就业情况综合排名.客观地分析了各地区城镇单位就业情况在各行业间的优势和劣势,为各地认清优劣,做出适合的产业结构调整,构建扩大就业发展规划提供借鉴.     

基于因子分析和聚类分析的各省水运竞争力研究

以中国25省市水运情况为研究主题,构建3类共10个竞争力指标体系,选取2014年的截面数据,运用因子分析对数据进行处理提取3个公因子,通过计算得到因子得分矩阵,进而运用系统聚类分析法对各省市水运情况进行聚类,并根据结果提出针对性的建议.     

因子分析法在区县经济综合指标评析中的应用

本文运用因子分析法对重庆市2000年各区县经济的综合指标进行评价,通过使用SPSS统计软件计算和分析,提出了以综合因子和第一主因子的得分大小作为经济发展的综合实力的度量,给出了重庆市2000年的各区县经济综合实力的排名次序,并对各主因子的得分情况给出了相应评价。     

基于灰色理论的因子分析模型在实际应用中的研究:以服务业发展为例

基于灰色理论的因子分析模型,应用于解决面板数据的因子分析和研究.以中国服务业发展为例建立模型,用每个省份每年的因子综合得分作为元素,构造1行10列的因子综合得分向量,通过灰色理论的技术方法,计算每个省份的因子综合得分向量与最优因子综合得分向量的接近程度,来刻画各省份的服务业发展情况.研究表明大部分省份服务业发展的最优因子灰关联度都还比较低.     

主成分分析在中国上市公司综合评价中的作用

主要介绍了主成分分析在上市公司综合评价中的作用 .主成分分析作为一种客观赋权的方法 .权数是能随着宏观经济环境变化而变化的动态权数体系 ,因为主成分分析所应用的数据来源于上市公司年度报告所提供的财务指标 .它主要对所选择的 40只绩优股 ,进行横向的比较 ,并根据第一主成分得分进行排序 ,给广大的投资者提供参考 .     

基于Cox模型研究财务困境的行业差异性

公司所属行业是陷入财务困境的一个重要的影响因素,本文主要运用Cox模型衡量不同行业的财务困境风险关系。我们以我国A股制造业上市公司为研究对象,选取制造业中样本量最大的两个次级行业:机械、设备、仪表行业以及石油、化学、塑料行业,以"月"作为生存时间基本单位,选取8个财务指标和一个行业虚拟变量进行实证研究。实证结果表明机械、设备、仪表行业陷入财务困境的风险为石油、化学、塑料行业的0.469倍,并且显著影响这两个行业的公司陷入财务困境的财务指标也不相同,表明研究财务困境考虑行业的重要性;稳健性检验表明这些结论具有可靠性。     

基于Hilbert-Huang变换的金融收益政策风险因子识别方法

针对政策可能对金融收益产生风险问题,提出了基于Hilbert-Huang变换方法的政策风险因子识别检测方法。通过经验模态分解,Hilbert-Huang频谱分析得到金融时间序列的时域和频域特征,通过与量化处理后的政策进行匹配得到政策产生的异常波动情况,从而实现对政策因子风险的识别与处理。研究结果对于探究宏观政策对金融收益的影响具有重要参考意义。最后以国家房地产调控政策与地产指数为算例,发现本研究提出的方法识别精度高,具有非常好的应用前景。     

BP神经网络在企业经营绩效评价中的应用

对企业经营绩效的评价主要采用线性和非线性两类评价模型,非线性评价模型能够更好地对经济现象进行仿真,评价结果客观、准确,更加具有实际参考价值。本文从考核投入产出效率的角度出发,选取基本财务指标构成评价体系,在此基础上,建立基于误差逆传播人工神经网络(BP神经网络)的高新技术企业绩效评价模型。以医药行业2003年度22家上市公司财务数据作为神经网络的训练和测试样本,将训练好的BP神经网络应用于企业绩效的当期评价和仿真预测,实证分析结果令人满意。     

对世界职业足球优秀前锋专项技术指标的统计分析

本文对45名前锋运动员的8项素质指标的评分进行因子分析和聚类分析。提炼出影响前锋素质的三个关键因子,并将45名前锋分成8种类型,且分析了各种类型的特点和风格.     

从典型相关分析洞悉我国粮食综合生产能力

在全球粮食危机的背景下,笔者试图对我国粮食综合生产能力进行解剖洞悉。将粮食综合生产能力分解为土地产出能力、劳动产出能力和资本产出能力3项形成"产出组",同时围绕土地、劳动、资本、技术、制度五大要素,利用可以直接量化和间接量化的13项指标形成"影响因素组",利用13个粮食主产区2000-2006年的数据,采取典型相关分析方法对两组指标进行分析,结果显示土地产出能力和劳动产出能力相对比较突出,而资本产出能力却有待发掘;对粮食综合生产能力最具影响力的因素是人均耕地、劳动力受教育情况,最不具影响力的因素是金融资源支持度。     

金融市场波动性的拟合分析

金融市场的波动性是投资者关注的对象之一,也是被研究的热点。本文检验了我国股市的ARCH效应和序列相关性。并且在此基础上,将AR-IGARCH-M模型应用于上海综指和深圳成指,结果表明该模型能有效拟合我国深沪两股市的波动性。最后,针对结果分析了我国的股市行为。     

基于XGBoost的上市企业财务违约预测研究

公司年度报告中的管理层讨论与分析部分是企业信息披露的重要组成.构建表面情感语调STONE和隐含违约倾向IPD两个文本特征指标对年报中管理层讨论与分析的定性文本数据进行量化,并提出了一种基于XGBoost的上市公司财务违约预测模型,该方法对上市公司财务违约实现了较好的预测效果.根据特征重要性排序对特征与财务违约之间的关系进行挖掘,进一步利用敏感性分析验证了表面情感语调和隐含违约倾向指标的有效性.     

High level chaos in the exchange and index markets

Many studies were inconclusive about the presence of chaos in financial markets due to test misspecification. Chaos tests present in the literature need noise-free time series, since any measurement error will induce the rejection of chaos. Moreover, chaos was merely tested on a low-level basis. This paper investigates the presence of a high-level noisy chaos in financial data; simulations were conclusive about the power of the test. When applied to six stock indexes and six exchange rates, the hypothesis of chaotic dynamics was rejected for all data.     

逐段非趋势波动分析方法及我国证券市场的实证研究

为了研究金融时间序列在不同时段波动的持久性特征,本文提出了一种逐段非趋势波动分析方法。该方法首先建立多阶段分割动态规划模型对时间序列进行分割,随后对各子序列逐段进行非趋势波动分析。对我国证券市场的七个主要指数的实证研究结果表明,本文提出的逐段非趋势波动分析方法能够有效揭示股票指数持久性特征随时间变化的现象,也有助于更深入的比较不同指数间持久性特征的相似程度。