SPSS行业应用实例证券金融统计ppt课件

1、SPSS行业应用实例证券金融统计,电子工业出版社,提 纲,1.股票日历效应分析 2.汇率影响因素分析,股票日历效应分析,表18.1为2005年9月5日至2006年12月5日沪深股市共606条交易数据，试考察沪深股市是否具有周效应（数据来源：Wind咨询,股票日历效应分析,在股票市场上，收益、风险等指标一般都有随着日历变化的特征，称之为日历效应。日历效应可以分为周效应指标在周内各日表现出不同的特征；月效应指标在不同月份具有不同的特征。国内外许多学者对价格变动的日历效应进行了大量研究，发现收益率和交易量都存在显著的日历效应。 本例中对股票交易数据进行日历效应分析主要采用SPSS中的转换模块中的计算

2、变量、数据中的拆分文件、图形中的条形图绘制工具、因素方差分析和相关分析等,股票日历效应分析,由于本例要考察的问题是沪深股市是否存在周效应，而数据文件中的交易日期是yy/mm/dd格式的日期型变量，因此首先要求出各日期所对应的星期数，这就要用到SPSS转换模块中的计算变量。 在SPSS中进行变量计算，可以利用“转换计算变量”命令实现,股票日历效应分析,将数据文件导入到SPSS中。 依次单击菜单“转换计算变量”，打开“计算变量”对话框,股票日历效应分析,在对话框的“目标变量”框中输入“星期”，定义生成的新变量；在“函数组”列表框中，选择“抽取日期”，在下面的“函数和特殊变量”列表框中选择“XDAT

3、A.WKDAY”，单击 按钮，其选入到“数字表达式”列表框中；单击选中变量“交易日期交易日期”，单击 按钮，将其移动到右侧的“数字表达式”列表框中,股票日历效应分析,单击计算变量对话框“类型与标签”按钮，打开“计算变量：类型和标签”对话框,股票日历效应分析,设置完毕后，单击“确定”按钮，执行计算变量,股票日历效应分析,需要注意的是，函数XDATA.WKDAY( )可以将日期转化为其对应的星期数，但是在国外由于通常把星期日作为一周的第一天，因此，SPSS的转换标准时将星期日赋值为1，星期一赋值为2依次类推，为了和国内通常的星期表达方式一致，这里在做转换的时候，将函数XDATA.WKDAY( )所

4、得的值全部减1。对于星期日，SPSS下取值为1，减1之后变为0。但是因为我国证券市场只在星期一到星期五进行交易，所以这种特殊的情况可以不予考虑,股票日历效应分析,选取沪深股市的指数每日涨跌幅度和成交量两项指标来研究其周效应。 在SPSS中，计算描述性统计量可以利用“分析描述统计频数”命令实现,股票日历效应分析,利用上一步得到的结果数据。 为了进行频率分析，首先应拆分文件。在SPSS中，可以利用“数据拆分文件”命令实现,股票日历效应分析,依次单击菜单“数据拆分文件”，打开“分割文件”对话框,股票日历效应分析,选择“比较组”，再将左侧变量列表框中的变量“交易所交易所”和“星期星期”移至右侧的“分组

5、方式”列表框中,股票日历效应分析,依次单击菜单“分析描述统计频率”命令，打开“频率”对话框,股票日历效应分析,选择对话框的左侧变量列表框中的变量“涨跌幅度（%）涨跌幅度（%）”和“成交量成交量”，单击 按钮，将其选入到右侧的“变量”列表框,股票日历效应分析,单击 “统计量”按钮，打开“频率：统计量”对话框,股票日历效应分析,单击 “图表”按钮，打开“频率：图表”对话框,股票日历效应分析,单击 “格式”按钮，打开“频率：格式”对话框,股票日历效应分析,设置完毕后，单击 “确定”按钮，执行频率分析 沪深股市周效应分析表,股票日历效应分析,将表格中的数据用图形直观表示出来。 在SPSS中，绘制图形可

6、以利用“图形旧对话框条形图”命令实现,股票日历效应分析,利用上一步得到的结果数据。 依次单击菜单“图形旧对话框条形图”命令，打开“条形图”对话框,股票日历效应分析,单击 “定义”按钮，打开“定义复式条形图：个案组摘要”对话框,股票日历效应分析,首先，在对话框的“条的表征”选项组选择“其他统计量（例如均值）”选项，激活“变量”列表框；然后，在左侧变量列表框中选择变量“涨跌幅度（%）涨跌幅度（%）”，单击 按钮，将其移到右侧的“变量”列表框。将变量“星期星期”选入“类别轴”列表框，将变量“交易所”选入“定义聚类”列表框,股票日历效应分析,单击“更改统计量”按钮，打开“统计量”对话框,股票日历效应分

7、析,单击 “选项”按钮，打开“选项”对话框,股票日历效应分析,设置完毕后，单击“确定”按钮，执行复式条形图绘制。 均值涨跌幅度-星期复式条形图,股票日历效应分析,标准差涨跌幅度-星期复式条形图,股票日历效应分析,均值成交量-星期复式条形图,股票日历效应分析,标准差成交量-星期复式条形图,股票日历效应分析,前面根据SPSS所计算的描述性统计量及绘制的图形给出了4条结论，但是这只是一种主观的判断，有必要对这些结论进行进一步的检验。首先分别对沪深两市的涨跌幅度做单因素方差分析，考察我国股市是否真的存在周效应。 在SPSS中，执行单因素方差分析可以利用“分析比较均值单因素ANOVA”命令实现,股票日历

8、效应分析,在SPSS中，可以利用“数据拆分文件”命令实现拆分文件,股票日历效应分析,依次单击菜单“数据拆分文件”命令，打开“分割文件”对话框,股票日历效应分析,选择“比较组”，再将左侧变量列表框中的“交易所交易所”变量移至右侧“分组方式”列表框中,股票日历效应分析,依次单击菜单“分析比较均值单因素ANOVA”，打开“单因素方差分析”对话框,股票日历效应分析,在对话框的左侧变量列表框中选择变量“涨跌幅度（%）涨跌幅度（%）”，单击 按钮，将其选入到右侧的“因变量”列表框；用同样方法将“星期星期”选入到“因子”列表框,股票日历效应分析,单击 “对比”按钮，打开“单因素ANOVA：对比”对话框,股票

9、日历效应分析,单击 “两两比较”按钮，打开“单因素ANOVA：两两比较”对话框,股票日历效应分析,单击 “选项”按钮，打开“单因素ANOVA：选项”对话框,股票日历效应分析,设置完毕后，单击 “确定”按钮，执行单因素方差分析。 涨跌幅度方差齐性检验,股票日历效应分析,涨跌幅度方差分析表,股票日历效应分析,涨跌幅度均值图,股票日历效应分析,交易量方差分析表,股票日历效应分析,交易量均值图,汇率影响因素分析,现有19852000年的有关数据，如表18.18所示，试分析人民币及其影响因素的相关性。所用数据参考自“人民币汇率研究”（陈瑨，CENET网刊，2005）、“汇率决定模型与中国汇率总分析”（孙

10、煜，复旦大学经济学人，2004）和“人民币汇率的影响因素与走势分析”（徐晨，对外经济贸易大学硕士论文，2002），其中通货膨胀率、一年期名义利率、美元利率和汇率4个指标的数据来自于中国统计年鉴（2001，中国统计出版社）；2000年的部分数据来自于国家统计局官方网站,汇率影响因素分析,汇率影响因素分析,汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的，是一国货币价值在国际上的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响，这些因素彼此之间既相互联系又相互制约，而且在不同时间，各因素产生作用的强度也会出现交替变化，所以很难准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化。 多元回归分

11、析室研究单个因变量和多个自变量之间的相关关系的多元统计方法，比较基础且常用的是多元线性回归分析，许多非线性回归和多项式回归都可以简化为多元线性回归来解决。因而，本例选用多元线性回归分析来分析人民币及其影响因素的相关性,汇率影响因素分析,在SPSS中进行多元线性回归，可以用“分析回归线性”命令实现,汇率影响因素分析,在SPSS中，对变量进行标准化处理可以用“分析描述统计描述”命令实现,汇率影响因素分析,将数据文件导入到SPSS中。 依次单击菜单“分析描述统计描述”，打开“描述性”对话框,汇率影响因素分析,在对话框的左侧变量列表框中选择变量“通货膨胀率”、“一年期名义利率”、“美元利率”、“GDP

12、_亿元”、“净出口_亿美元”、“居民总储蓄_亿元”、“居民消费_亿元”、“外商直接投资_亿美元”、“实使外资_亿美元”、“外汇储备_亿美元”和“外债规模_亿美元”，单击 按钮，将其选入到右侧的“变量”列表框,汇率影响因素分析,单击 “选项”按钮，打开“描述：选项”对话框,汇率影响因素分析,设置完毕后，单击 “确定”按钮，执行描述性分析。 描述性统计量,汇率影响因素分析,在SPSS中，对变量进行多元线性回归分析可以用“分析回归线性”命令实现,汇率影响因素分析,将标准化后的数据文件导入到SPSS中。 依次单击菜单“分析回归线性”命令，打开“线性回归”对话框,汇率影响因素分析,在对话框的左侧变量列表框中选择变量“汇率”，单击 按钮，将其选入“因变量”列表框；按下ctrl键，同时选中变量“通货膨胀率”、“一年期名义利率”、“美元利率”、“GDP_亿元”、“净出口_亿美元”、“居民总储蓄_亿元”、“居民消费_亿元”、“外商直接投资_亿美元”、“实使外资_亿美元”、“外汇储备_亿美元”和“外债规模_亿美元”，单击 按钮，将其选入到右侧的“自变量”列表框,汇率影响因素分析,单击 “统计量”按钮，打开“线性回归：统计量”对话框,汇率影响因素分析,单击 “绘制”按钮，打开“线性回归：图”对话框,汇率影响因素分析,单击 “保存”按钮，