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聚類分析在證券市場(chǎng)分析中的應(yīng)用-閱讀頁(yè)

2025-07-11 13:31本頁(yè)面
  

【正文】 據(jù)中存在明顯的極大值時(shí),會(huì)造成兩個(gè)變量的分析權(quán)重不同。(3)標(biāo)準(zhǔn)化變換: (3. 3)此方法變換后的數(shù)據(jù)均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1,消去了量綱的影響,并且當(dāng)抽樣樣本改變時(shí),它仍能保持相對(duì)穩(wěn)定性。綜合以上比較和分析,本論文中采用標(biāo)準(zhǔn)化變換的方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。利用軟件對(duì)樣本公司股票進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析,具體操作步驟如下:(1)打開(kāi)軟件,導(dǎo)入樣本數(shù)據(jù)(此處的樣本數(shù)據(jù)是事先經(jīng)過(guò)編輯好的數(shù)據(jù)文件,);(2)在軟件中,依次選擇分析、分類、系統(tǒng)聚類,彈出系統(tǒng)聚類分析對(duì)話框;(3)在彈出的系統(tǒng)聚類分析對(duì)話框中,把每股收益、每股凈資產(chǎn)、主營(yíng)收入增長(zhǎng)率、主營(yíng)利潤(rùn)增長(zhǎng)率和凈資產(chǎn)收益率這5項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系依次導(dǎo)入到變量這一欄中,此處為了更清晰地了解分類結(jié)果,我們還需要把樣本股票的簡(jiǎn)稱導(dǎo)入到標(biāo)注個(gè)案這一欄中。此處,因?yàn)槲覀円獙?duì)樣本股票進(jìn)行分類,屬于個(gè)案,因此,我們需要在彈出的系統(tǒng)聚類分析對(duì)話框中的分群這一欄中選擇個(gè)案;(4)點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)量,選擇合并進(jìn)程表、相似性矩陣,在聚類成員一欄中選擇,因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在還不知道樣本股票分為幾類比較合適;(5)點(diǎn)擊繪制,選擇樹(shù)狀圖、所有聚類、垂直;(6)點(diǎn)擊方法,在聚類方法中選擇組間聯(lián)接,在度量標(biāo)準(zhǔn)一欄的區(qū)間選項(xiàng)中選擇距離,在轉(zhuǎn)換值一欄的標(biāo)準(zhǔn)化選項(xiàng)中選擇;(7)最后點(diǎn)擊確定運(yùn)行。 聚類譜系圖正如在“ 系統(tǒng)聚類法中類個(gè)數(shù)的確定問(wèn)題”這一節(jié)中討論的那樣,我們使用聚類分析中的“碎石圖”來(lái)確定比較合適的分類個(gè)數(shù)。圖3. 4 碎石圖由以上“碎石圖”可以形象地看出,當(dāng)分類個(gè)數(shù)為時(shí),曲線開(kāi)始變得平緩,因此,選擇分類數(shù)為是比較合適的。,從該表中可以直接知道分為類的結(jié)果以及各自樣本的歸類: 群集成員群集成員案例5 群集1:東阿阿膠12:濰柴重機(jī)23:陽(yáng)谷華泰14:魯泰B15:恒順電氣36:山東黃金17:興民鋼圈18:朗源股份19:軟控股份110:華仁藥業(yè)111:山東礦機(jī)112:金正大113:國(guó)瓷材料114:山東高速115:新華制藥116:日照港117:科達(dá)股份418:浪潮軟件119:澳柯瑪420:華電國(guó)際121:普洛藥業(yè)122:民生投資423:好當(dāng)家124:中通客車(chē)125:魯抗醫(yī)藥126:山東鋼鐵127:東方電子128:龍?jiān)醇夹g(shù)329:美辰科技230:史丹利531:青島海爾532:中國(guó)重汽533:益生股份334:青島啤酒535:金城藥業(yè)336:兗州煤業(yè)537:萬(wàn)昌科技338:海信電器139:濱化股份340:南山鋁業(yè)5: 第1類第1類(23個(gè))代碼簡(jiǎn)稱000423東阿阿膠300121陽(yáng)谷華泰200726魯泰B600547山東黃金002355興民鋼圈300175朗源股份002073軟控股份300110華仁藥業(yè)002526山東礦機(jī)002470金正大300285國(guó)瓷材料600350山東高速000756新華制藥600017日照港600756浪潮軟件600027華電國(guó)際000739普洛藥業(yè)600467好當(dāng)家000957中通客車(chē)600789魯抗醫(yī)藥600022山東鋼鐵000682東方電子600060海信電器 第2類第2類(2個(gè))代碼簡(jiǎn)稱000880濰柴重機(jī)300237美辰科技 第3類第3類(6個(gè))代碼簡(jiǎn)稱300208恒順電氣300105龍?jiān)醇夹g(shù)002458益生股份300233金城藥業(yè)002581萬(wàn)昌科技601678濱化股份 第4類第4類(3個(gè))代碼簡(jiǎn)稱600986科達(dá)股份600336澳柯瑪000416民生投資 第5類第5類(6個(gè))代碼簡(jiǎn)稱002588史丹利600690青島海爾000951中國(guó)重汽600600青島啤酒600188兗州煤業(yè)600219南山鋁業(yè)以上通過(guò)系統(tǒng)聚類分析方法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類,那么,上述的聚類分析得到的分類結(jié)果是否有效呢?為了驗(yàn)證上述聚類分組的效果,我們通軟件,利用方法對(duì)上述的分類結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。關(guān)于利用方法對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)的方法和步驟,詳見(jiàn)附錄。 相應(yīng)指標(biāo)均值類別均值匯總類別每股收益每股凈資產(chǎn)主營(yíng)收入增長(zhǎng)率(%)主營(yíng)利潤(rùn)增長(zhǎng)率(%)凈資產(chǎn)收益率(%)第1類第2類第3類第4類第5類為了更加直觀地進(jìn)行綜合分析,我們按照“ 聚類分析在證券市場(chǎng)分析中應(yīng)用時(shí)的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系的選擇”: 指標(biāo)匯總分析盈利能力指標(biāo)成長(zhǎng)能力指標(biāo)擴(kuò)張能力指標(biāo)類別每股收益凈資產(chǎn)收益率(%)主營(yíng)收入增長(zhǎng)率(%)主營(yíng)利潤(rùn)增長(zhǎng)率(%)每股凈資產(chǎn)第1類第2類第3類第4類第5類,分析如下:第類:該類股票的盈利低、成長(zhǎng)性慢,即使該類公司具有相對(duì)較強(qiáng)的擴(kuò)張能力,但由于該類公司經(jīng)營(yíng)不善或前景不好等原因,表現(xiàn)出業(yè)績(jī)較差,交投不活躍,嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致公司虧損。第類:屬于高盈利、高成長(zhǎng)性的績(jī)優(yōu)股,甚至?xí)砷L(zhǎng)為比績(jī)優(yōu)股更優(yōu)的藍(lán)籌股。第類:具有與第類同樣較高的盈利能力和擴(kuò)張能力,即便如此,但是與第類相比,第類的成長(zhǎng)能力明顯不如第類,充其量只能成為績(jī)優(yōu)股,而不是藍(lán)籌股,廣大的投資者可以對(duì)第類股票作出投資決策、進(jìn)行投資,但是同有著較大藍(lán)籌股潛力的第類股票相比,第類股票就略顯遜色。第類:屬于成長(zhǎng)能力非常強(qiáng)、成長(zhǎng)性非??斓臐摿桑蔷哂休^低的每股收益、凈資產(chǎn)收益率和每股凈資產(chǎn)。說(shuō)明該類股票正處于高速發(fā)展階段,其成長(zhǎng)發(fā)展前景非常好,比較適合投資者進(jìn)行長(zhǎng)期性的投資。投資者在對(duì)該類股票進(jìn)行投資時(shí),要慎之又慎。這都表明了聚類分析方法在證券市場(chǎng)投資分析中具有有效性和實(shí)用性。立足于基本面的定量分析,研究股票的內(nèi)在價(jià)值,有利于投資者正確作出投資決策、確定投資價(jià)值、降低投資風(fēng)險(xiǎn)。文中在選擇和處理不同指標(biāo)的方法方面仍待需要改進(jìn),但聚類分析方法在證券投資市場(chǎng)分析中確實(shí)具有很大的研究潛力和研究?jī)r(jià)值,并且本論文的研究也表明了具有一定的可行性和實(shí)用性,從而為投資者進(jìn)行證券投資提供有力工具。 總結(jié)經(jīng)過(guò)兩個(gè)多月的努力,我的畢業(yè)設(shè)計(jì)論文終于順利完成了,從剛開(kāi)始的一無(wú)所知到現(xiàn)在的了解了聚類分析的概念背景及其現(xiàn)實(shí)應(yīng)用性,我從中學(xué)到了很多知識(shí)。有問(wèn)題不可怕,只要你勇敢去解決它,在整個(gè)解決問(wèn)題的過(guò)程中我收獲頗多。并在理論分析之后成功地完成了樣本數(shù)據(jù)的分類,得到并驗(yàn)證了分類結(jié)果的合理、正確性。初次研究聚類分析在證券市場(chǎng)分析中的應(yīng)用,加上自己水平有限,文也中難免有些瑕疵,但這次的經(jīng)歷對(duì)我還是很重要的,為我以后即將開(kāi)始的研究生學(xué)習(xí)有著非常重要的借鑒和開(kāi)河意義。沒(méi)有老師精心的指導(dǎo),沒(méi)有老師不惜辛苦的督促,我是無(wú)法完成論文的。尤其是在我走錯(cuò)方向、思路失誤的時(shí)候,老師仍是耐心地再次為我講解,一遍一遍地指導(dǎo)我。衷心感謝山東交通學(xué)院理學(xué)院信息與計(jì)算科學(xué)專業(yè)的各位領(lǐng)導(dǎo)和老師,謝謝你們對(duì)我的生活和學(xué)習(xí)進(jìn)行指導(dǎo)和幫助。圖一 數(shù)據(jù)視圖圖二 變量視圖2. 在菜單欄上執(zhí)行:analyse(分析)pare means(比較均值)means(均值),打開(kāi)平均數(shù)對(duì)話框圖三3. 將指標(biāo)變量都放入因變量列表中,然后將分組變量(聚類分析得到的新變量)放入自變量列表中圖四4. 點(diǎn)擊確定按鈕,開(kāi)始運(yùn)行數(shù)據(jù),并顯示結(jié)果5. 我們會(huì)看到分為5類結(jié)果時(shí)各自的平均數(shù),下面的表格就是將case分為類的結(jié)果,當(dāng)然這種方法只能計(jì)算出各組平均數(shù)(這與用計(jì)算均值結(jié)果完全一樣,只是精度有差異),如何檢驗(yàn)平均數(shù)的差異就要用到下面的方法圖五6. 在菜單欄上執(zhí)行:analyse(分析)pare means(比較均值)one way anova(單因素方差)圖六7. 將指標(biāo)變量放到因變量列表,將分組變量放入因子列表中,然后點(diǎn)擊ok,開(kāi)始處理數(shù)據(jù)圖七8. 我們看到下面的這個(gè)表格就是對(duì)平均數(shù)的差異的檢驗(yàn)了,看sig這一列,都達(dá)到了顯著的水平,這說(shuō)明這種分類還是比較有效的。是狼就要練好牙,是羊就要練好腿。不奮斗就是每天都很容易,可一年一年越來(lái)越難。拼一個(gè)春夏秋冬!贏一個(gè)無(wú)悔人生!早安!—————獻(xiàn)給所有努力的人.
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