浅析证券投资中多元统计分析法的应用

2016-11-17

1 多元统计分析法的介绍

(1)概念：多元统计分析是从经典统计学中发展起来的重要分支，是一种综合性非常强的分析方法。多元统计分析方法，能够在多个对象和多个指标相互关联的情况下分析它们的统计规律，是数理统计学中的重要分支学科。

(2)内容

多元统计分析方法所包含的统计方法包括：多重回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相关分析、多元方差分析等。

(3)应用简介

多元统计分析方法主要研究的是某个客观事物中多个变量之间的相互依赖的统计规律性，并在R.A费希尔等多位统计学家的精心研究下得到了重大发展，到20世纪50年代，伴随着计算机科技的发展和普及，多种统计软件应运而生，多元统计分析方法在地质、气象、生物、医学、图像处理、经济分析等领域得到了广泛的应用，这些实际应用的发展也再一次促进了多元统计分析法理论的发展，使人们在使用多元统计分析法时越开越方便。

2 多元统计分析方法在证券投资中的应用

多元统计分析法是证券投资中非常重要的分析方法，它的理论内容包含了多个方面的理论方法，每个理论分析方法对证券投资有着不同的分析作用，应该对每个分析方法进行认真研究得出相关的结论，再应用到实际经济生活中。

2.1 聚类分析在证券投资中的应用

(1)定义：聚类分析是依据研究对象的特征对其进行分类、减少研究对象的数目，也叫分类分析和数值分析，是一种统计分析技术。

(2)在证券投资中应用聚类分析，是基于证券投资的各种基本特点而决定的。证券投资中包含着非常多的动态的变化因素，要认真分析证券投资中各种因素的动态变化情况，找出合适的方法对这种动态情况进行把握规范处理，使投资分析更加的准确、精确。

1)弥补影响股票价格波动因素的不确定性

证券市场受到非常多方面的影响，具有很大的波动性和不稳定性，这种波动性也造成了证券市场极不稳定的发展状态，这些状态的好坏对证券市场投资者和小股民有着非常重要的影响。聚类分析的方法是建立在基础分析之上的，立足基础发展长远，并对股票的基本层面的因素进行量化分析，并认真分析掌握结果再应用于证券投资实践中，从股票的基本特征出发，从深层次挖掘股票的内在价值，并将这些价值发挥到最大的效用。影响证券投资市场波动的因素非常多，通过聚类分析得出的数据更加的全面科学，对于投资者来说这些数据是进行理性投资必不可少的参考依据。

2)聚类分析深层次分析了与证券市场相关的行业和公司的成长性

聚类分析是一种非常专业的投资分析方法，它善于利用证券投资过程中出现的各种数据来对证券所涉及的各种行业和公司进行具体的行业分析，这些数据所产生额模型是证券投资者进行证券投资必不可少的依据。而所谓成长性是一种是一个行业和一个公司发展的变化趋势，聚类分析通过各种数据总结归纳出某个行业的发展历史和未来发展趋势，并不断的进行自我检测和自我更新。并且，要在实际生活中更好的利用这种分析方法进行分析研究总结，就要有各种准确的数据来和不同成长阶段的不同参数，但是，获取这种参数比较困难，需要在证券市场实际交易和对行业和公司的不断调查研究中才能得出正确的数据。因此，再利用聚类分析法进行行业和公司分析和证券投资分析时要注重选取正确的、关键的指标进行检查，例如主营收入增长率、净利润增长率等指标，这样才有利于正确预测证券市场上股票的发展潜力。

3)在实际操作中更加直观实用

聚类分析是根据现代证券市场发展水平和特点发展出来的新的分析方法，这种分析方法的出现与现代的基本的投资组合理论形成了比较，突出了聚类分析方法更加贴近实际生活，更加直观、实用的特点，并且由于技术的发展，聚类分析方法在实际应用中所受到的局限较小，而且易操作，因此它的适用范围就比现代投资理论更加的广泛。

2.2 主成分分析在证券投资中的应用

(1)定义：在统计分析中，主成分分析是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。主成分分析由卡尔·皮尔逊于1901年发明，用于分析数据及建立数理模型。其方法主要是通过对协方差矩阵进行特征分解，以得出数据的主成分(即特征矢量)与它们的权值。

(2)主成分分析的应用非常广泛，判别分析的分析方法就是通过对各种分类数据的研究，分析出自变量各组间存在的差异，并总结出差异性，判断哪一个自变量对组间差异的贡献是否完全，根据这些数据将自变量的转变方法进行样本归类。

1)降低影响证券投资市场变动的因素之间的互相影响

在证券市场中有非常多的因素在影响着证券市场的稳定，些因素之间有着非常多的关系，相互影响、相互关联，但相互之间的影响也存在着非常多的影响。而主成分分析方法就是在对影响证券投资相互关系的因素中进行分析，并对原始数据指标变量进行认真分析，将其中重要的主成分因素概括出来，并进行转换形成相互彼此相互独立的成分，而且经过实践证明在影响证券市场投资分析中的指标间相关程度越高，主成分分析效果越好。

2)通过主成分分析减少指标选择的工作量

主成分分析的目的就是要通过对各种数据、因素的分析总结出相对各种因素的不同影响程度，总结总体因素中的主要影响成分，并总结出不同层次的影响因素梯度，在分析时采取逐级分析的方法，这样既可以抓住主要矛盾进行分析，也可以节省时间，并且提高分析的准确性，减少分析人员的工作量，因此，主成分分析法指标选择上的优势更加的突出。

3)由主成分分析法构造回归模型更加的精确、节省时间

在进行证券投资因素分析时，为了能够更加清晰准确的对模型中的相关数据进行分析，都要对各种数据进行模型处理，这样的处理方式可以提高整个证券投资分析的准确性，是模型更加易于做出结构分析、控制和进行证券市场变动的预报。

2.3 因子分析

(1)定义：因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。

(2)应用

因子分析最主要的作用是确定证券投资组合的模型。因子分析将影响股票价格的各种因素看成是不同的变量，建立股价因子模型，利用各因子不相关性确定股票的分类，再分析股票的发展潜力的基础上确定出合适的证券投资模型。

3 总结

随着经济发展的不断加快，金融证券市场的发展也达到了又一个高度。我国证券市场的发展还不完善，暴露出来的诸多经济问题必须引起政府和社会的广泛关注。证券市场研究着也要积极进行证券市场的各种理论对市场的发展做出合理的预测和控制。多元统计分析方法是近年来应用比较广泛、科学的方法，它为整个证券市场的健康发展做出了辅助性作用。为了证券市场能够更好发展，多元统计分析方法也要进行积极创新，为将来的发展做出贡献。