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股票投资价值模型因子分析法详细步骤

发布时间: 2021-06-26 07:12:22

㈠ spss因子分析在证券市场个股分析中的应用实例

spss因子分析用于证券市场个股分析中,因为因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类,将相关性较高,即联系比较紧密的分在同一类中,而不同类变量之间的相关性则较低,那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构,即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。

康美药业投资分析
一、上市公司基本面情况:

600518康美药业,最新财务主要指标(08-09-30)每股收益(元)0.2390,每股净资产(元)3.5470,净资产收益率(%) 6.74,总股本(亿股)7.6440 ,实际流通A股(亿股)7.6440,每股资本公积1.843,主营收入(万元)130369.89,同比增 40.04% ,每股未分利润0.606 ,净利润(万元)18264.62,同比增 83.04%;

二、该股票的投资亮点:

1.2007年公司完成了阿莫西林分散片、利巴韦林片等多个再注册产品的研究开发和上报工作,部分仿制药品取得了《药物临床试验批件》;同时公司积极开发中药系列产品,完成了"代用茶"、"植物饮料"的备案号注册以及西洋参胶囊/饮料科技开发立项工作;"红景天"、"毒热平"两个中药新药品种已基本完成临床前研究工作。

2.2008年,随着国家卫生事业改革进一步深化,新农合、城镇职工基本医疗保险、城镇非从业居民基本医疗保险的进一步推广,整个医药市场容量将增大。人们在医疗尤其是在药品上的消费量和消费金额将迅速上升,这将对医药行业快速发展带来有利的影响。

3. 2007年公司中药饮片二期扩产项目顺利建成并试产运营,该项目是公司在传统中医药领域推广应用新技术,实现中药饮片规模化、标准化和产业化生产的一个重大成果。项目的投产缓解了产能紧张压力,保障了市场供给,进一步稳固了公司在国内中药饮片生产龙头企业的地位。

4.公司通过增资扩股募集资金投资中药物流配送中心项目,该项目是发挥公司中药产业的生产经营优势,整合当地中药材专业市场资源,为延伸公司产业链条而实施的一个重点项目。

三、专业投资机构意见:
公司主营业务中药饮片继续拉动公司业绩高速增长,2008 年三季度净利润增长83%,公司将全面布局全国性中药饮片产业链,行业整顿期利用并购稳健扩张,公司正在创建中药饮片行业的高质量标准体系,将发展为现代国内中药饮片龙头,预计公司未来三年复合增长率为40%,2008-2010 年EPS 为0.35,0.48,和0.80给予"增持"的投资评级。

四、综合分析判断结论:
从以上的信息可见康美药业作为国家中药制药的龙头企业,其股票是具有投资价值的,所以该股票后市看好,完全是可以长期投资的。

㈡ 股票价值计算公式详细计算方法

内在价值V=股利/(R-G)其中股利是当前股息;R为资本成本=8%,当然还有些书籍显示,R为合理的贴现率;G是股利增长率。
本年价值为: 2.5/(10%-5%) 下一年为 2.5*(1+10%)/(10%-5%)=55。
大部分的收益都以股利形式支付给股东,股东无从股价上获得很大收益的情况下使用。根据本人理解应该属于高配息率的大笨象公司,而不是成长型公司。因为成长型公司要求公司不断成长,所以多数不配发股息或者极度少的股息,而是把钱再投入公司进行再投资,而不是以股息发送。
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㈢ 为什么运用因子分析的方法做投资价值的研究

行业的市场表现受到宏观经济、行业经营周期、行业基本面以及市场本身等因素的影响,行业多因子模型就是通过对这些因素进行量化描述,分析其与行业市场表现的相关性,提取若干具有显著影响的因子构建行业投资价值的分析评估体系。
经济增长、商业周期、通货膨胀、预期收益率等宏观行业因素对各个行业产生不同的影响。周期性行业对于经济增长、货币信贷的敏感性强于消费型行业;成长型行业对于市场预期收益率的敏感性高于收入或价值性行业;可选消费行业对于通货膨胀的敏感度高于必需消费行业。宏观行业指标数据的统计口径往往在表征基本面运行状态上考虑得更多,而对于投资来说这些数据需要进行处理,排除干扰分离出更为有用的信息,或者将数据组合起来进行观察。比如,货币供应量M2和M1的剪刀差反映了货币的活化程度;PPI和原材料购进价格之间的剪刀差反映了制造业盈利空间的变化;原材料库存和产成品库存之间的剪刀差又反映了库存周期缺口等等。国际上著名的宏观因素模型BIRR模型中的宏观指标都经过符合逻辑的处理与调整,用公司债与政府债的息差反映市场的风险偏好,用长期政府债与短期国债的息差反映投资者预期收益率。

受宏观经济周期和产业周期的影响,行业的发展态势不仅反映在成长速度、盈利能力、运营能力、收益质量等基本面指标上,还反映在分析师对行业成份公司的预期和市场估值层面,并最终体现在市场价格上。需要通过对行业的财务指标、市场预期、估值水平等因素的综合分析,寻找行业的投资机会。通常情况下,预期增长快的行业处于行业景气向上的周期中;毛利率高的行业占据着产业链中的优势地位,具有较高的议价能力;周转率较高的行业具有较高的资源使用效率。这也反映了公司经营最关键的因素,即量、价和速度。在过去的几年里,白酒行业从营收增长到毛利率,再到净资产收益率的平均水平都高于多数其他行业,二级市场股价表现持续超越大盘。行业的基本面因素情况决定了行业中长期的市场表现,行业的估值水平则是影响行业短期表现的重要影响因素。由于行业收益的高低以及弹性特征不同,各行业的平均估值水平和波动幅度有着固有的差异,降低行业间固有差异的干扰后,有助于帮助投资者把握短期行业的市场表现。
投资者经常说“强者恒强”和“皮球从高处落下总要弹几下”,分别对应的是量化投资领域中的动量和反转两种不同股价运行模式。在行业层面,看似矛盾的动量与反转效应普遍存在,并对应着不同的市场运行逻辑:宏观及行业周期是行业基本面变化的主要推动因素,因此行业的市场表现具有较强的持续性;在行业投资中也经常遇见先期跌幅较大的行业未来一段时间有相当的涨幅。这种动量和反转效应还夹杂着整个宏观经济冷暖导致的股市整体表现,将将市场整体波动从行业层面剥离,行业之间的动量和反转效应更为明显。
行业多因子模型的关键在于因子的选择,不仅需要有普适的逻辑关系,还要有对指标的含义进行深度解读,更要使用合适的数学方法进行规整,才能从繁杂的影响因素里发现市场的规律,分析行业投资价值,制定更为客观可靠的投资决策。

㈣ 因子分析的基本步骤

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。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性,一科成绩好的学生,往往其他各科成绩也比较好,从而推想是否存在某些潜在的共性因子,或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。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。因子分析的前提条件

由于因子分析的主要任务之一是对原有变量进行浓缩,即将原有变量中的信息重叠部分提取和综合成因子,进而最终实现减少变量个数的目的。因此它要求原有变量之间应存在较强的相关关系。否则,如果原有变量相互独立,相关程度很低,不存在信息重叠,它们不可能有共同因子,那么也就无法将其综合和浓缩,也就无需进行因子分析。本步骤正是希望通过各种方法分析原有变量是否存在相关关系,是否适合进行因子分析。SPSS提供了四个统计量可帮助判断观测数据是否适合作因子分析:

(1)计算相关系数矩阵Correlation Matrix

在进行提取因子等分析步骤之前,应对相关矩阵进行检验,如果相关矩阵中的大部分相关系数小于0.3,则不适合作因子分析;当原始变量个数较多时,所输出的相关系数矩阵特别大,观察起来不是很方便,所以一般不会采用此方法或即使采用了此方法,也不方便在结果汇报中给出原始分析报表。

(2)计算反映象相关矩阵Anti-image correlation matrix

反映象矩阵重要包括负的协方差和负的偏相关系数。偏相关系数是在控制了其他变量对两变量影响的条件下计算出来的净相关系数。如果原有变量之间确实存在较强的相互重叠以及传递影响,也就是说,如果原有变量中确实能够提取出公共因子,那么在控制了这些影响后的偏相关系数必然很小。观察反映象相关矩阵,如果反映象相关矩阵中除主对角元素外,其他大多数元素的绝对值均小,对角线上元素的值越接近1,则说明这些变量的相关性较强,适合进行因子分析。与方法(1)中最后所述理由相同,一般少采用此方法

(3)巴特利特球度检验Bartlett test of sphericity

Bartlett球体检验的目的是检验相关矩阵是否是单位矩阵(identity matrix),如果是单位矩阵,则认为因子模型不合适。Bartlett球体检验的虚无假设为相关矩阵是单位阵,如果不能拒绝该假设的话,就表明数据不适合用于因子分析。一般说来,显著水平值越小(<0.05)表明原始变量之间越可能存在有意义的关系,如果显著性水平很大(如0.10以上)可能表明数据不适宜于因子分析。

(4)KMO(Kaiser-Meyer-OklinMeasure of Smapling Adequacy)

KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取样适当性量数。KMO测度的值越高(接近1.0时),表明变量间的共同因子越多,研究数据适合用因子分析。通常按以下标准解释该指标值的大小:KMO值达到0.9以上为非常好,0.8~0.9为好,0.7~0.8为一般,0.6~0.7为差,0.5~0.6为很差。如果KMO测度的值低于0.5时,表明样本偏小,需要扩大样本。

㈤ 股票投资分析的方法有哪些

一、股票投资目的
1.获利;即作为一般的证券投资,获取股利收入及股票买卖差价。
2.控股;即通过购买某一企业的大量股票达到控制该企业的目的。

二、股票投资分析方法
主要有四大类:基本分析、技术分析、量化分析法、演化分析法。
1、基本分析法
基本分析法通过对决定股票内在价值和影响股票价格的宏观经济形势,行业状况,经营状况等进行分析,评估股票的投资价值和合理价值,与股票市场价进行比较,相应形成买卖的建议。 基本分析包括下面三个方面内容:
宏观经济分析。研究经济政策(货币政策,税收政策,产业政策等等),经济指标(生产总值,失业率,通胀率,利率,汇率等等)对股票市场的影响。行业分析。分析产业前景,区域经济发展对企业的影响企业分析。具体分析企业行业地位,市场前景,财务状况。

2、技术分析法
技术分析法从股票的成交量,价格,达到这些价格和成交量所用的时间,价格波动的空间几个方面分析走势并预测未来。目前常用的有K线理论,波浪理论,形态理论,趋势线理论和技术指标分析等,在后面将做详细分析。
3、量化分析法
量化分析法是利用数学和计算机的方法对股票进行分析,从而找出涨跌的概率,将量化分析方法设定为:
a. 趋势判断型量化投资策略
判断趋势型是一种高风险的投资方式,通过对大盘或者个股的趋势判断,进行相应的投资操作。如果判断是趋势向上则做多,如果判断趋势向下则做空,如果判断趋势盘整,则进行高抛低吸。这种方式的优点是收益率高,缺点是风险大。一旦判断错误则可能遭受重大损失。所以趋势型投资方法适合于风险承受度比较高的投资者,在承担大风险的情况下,也会有机会获得高额收益。
b.波动率判断型量化投资策略
判断波动率型投资方法,本质上是试图消除系统性风险,赚取稳健的收益。这种方法的主要投资方式是套利,即对一个或者N个品种,进行买入同时并卖出另外一个或N个品种的操作,这也叫做对冲交易。这种方法无论在大盘哪个方向波动,向上也好,向下也好,都可以获得一个比较稳定的收益。在牛市中,这种方法收益率不会超越基准,但是在熊市中,它可以避免大的损失,还能有一些不错的收益。
股指期货套利是在股票和股指期货之间的对冲操作,商品期货是在不同的期货品种之间,统计套利是在有相关性的品种之间,期权套利则是在看涨看跌期权之间的对冲。
4、演化分析法
演化分析是以演化证券学理论为基础,将股市波动的生命运动特性作为主要研究对象,对股价波动方向与空间进行动态跟踪研究,为股票交易决策提供机会和风险评估的方法总和。
演化分析法认为股市运作的背后具有很强的生物进化逻辑,所有市场行为都受到生物进化法则的广泛制约,只要多从“生物本能”和“适应与竞争”的角度观察市场,就可以找到持续性盈利的思路、线索和方法。

㈥ 股票投资分析的基本方法有哪些

你好,股票投资分析方法主要有如下三种:基本分析、技术分析、演化分析。
(1)、基本分析(Fundamental Analysis ):以企业内在价值作为主要研究对象,从决定企业价值和影响股票价格的宏观经济形势、行业发展前景、企业经营状况等方面入手(一般经济学范式),进行详尽分析以大概测算上市公司的投资价值和安全边际,并与当前的股票价格进行比较,形成相应的投资建议。基本分析认为股价波动轨迹不可能被准确预测,而只能在有足够安全边际的情况下“买入并长期持有”,在安全边际消失后卖出。
(2)、技术分析(Technical Analysis):以股价涨跌的直观行为表现作为主要研究对象,以预测股价波动形态和趋势为主要目的,从股价变化的K线图表与技术指标入手(数理或牛顿范式),对股市波动规律进行分析的方法总和。技术分析有三个颇具争议的前提假设,即市场行为包容消化一切;价格以趋势方式波动;历史会重演。国内比较流行的技术分析方法包括道氏理论、波浪理论、江恩理论等。
(3)、演化分析(Evolutionary Analysis):以股市波动的生命运动内在属性作为主要研究对象,从股市的代谢性、趋利性、适应性、可塑性、应激性、变异性、节律性等方面入手(生物学或达尔文范式),对市场波动方向与空间进行动态跟踪研究,为股票交易决策提供机会和风险评估的方法总和。演化分析从股市波动的本质属性出发,认为股市波动的各种复杂因果关系或者现象,都可以从生命运动的基本原理中,找到它们之间的逻辑关系及合理解释,并为构建科学合理的博弈决策框架,提供令人信服的依据。
本信息不构成任何投资建议,投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息作出决策,如自行操作,请注意仓位控制和风险控制。

㈦ 股票投资的基本分析法有那些

你好,股票投资分析方法主要有如下三种:基本分析、技术分析、演化分析。
(1)、基本分析(Fundamental
Analysis
):以企业内在价值作为主要研究对象,从决定企业价值和影响股票价格的宏观经济形势、行业发展前景、企业经营状况等方面入手(一般经济学范式),进行详尽分析以大概测算上市公司的投资价值和安全边际,并与当前的股票价格进行比较,形成相应的投资建议。基本分析认为股价波动轨迹不可能被准确预测,而只能在有足够安全边际的情况下“买入并长期持有”,在安全边际消失后卖出。
(2)、技术分析(Technical

Analysis):以股价涨跌的直观行为表现作为主要研究对象,以预测股价波动形态和趋势为主要目的,从股价变化的K线图表与技术指标入手(数理或牛顿范式),对股市波动规律进行分析的方法总和。技术分析有三个颇具争议的前提假设,即市场行为包容消化一切;价格以趋势方式波动;历史会重演。国内比较流行的技术分析方法包括道氏理论、波浪理论、江恩理论等。
(3)、演化分析(Evolutionary

Analysis):以股市波动的生命运动内在属性作为主要研究对象,从股市的代谢性、趋利性、适应性、可塑性、应激性、变异性、节律性等方面入手(生物学或达尔文范式),对市场波动方向与空间进行动态跟踪研究,为股票交易决策提供机会和风险评估的方法总和。演化分析从股市波动的本质属性出发,认为股市波动的各种复杂因果关系或者现象,都可以从生命运动的基本原理中,找到它们之间的逻辑关系及合理解释,并为构建科学合理的博弈决策框架,提供令人信服的依据。
本信息不构成任何投资建议,投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息作出决策,如自行操作,请注意仓位控制和风险控制。

㈧ spss19.0用因子分析法计算综合得分(用来比较业绩的),跪求大神教个详细做法

因子分析只是一个基础的工作,因子得分不是因子分析的最终结果,因子得分可以作为变量进行回归分析、聚类分析、计算因子的综合得分等等。

1、因子综合得分在因子得分的后续运用中很是重要。没有必要在Excel中建立计算公式,spss的功能很强大,操作见图片。计算出后,可一再建立一个“排序”变量,按降序方法来排序。

再对scores排序即可。

㈨ 如何用 DCF 法对股票进行估值具体步骤是怎样的

现金流贴现模型
DCF估值的本质还是来自于“金钱的时间价值”这一金融的基础概念。金钱具有时间价值,是基于人们希望现在而不是未来取得金钱,因而当金钱用于存款或投资时,理应获得利息,这样,金钱的未来值(future value)应大于现值(present value)才行。而未来
DCF估值如何具体计算(希望能有具体公式及步骤)
表 6、包钢稀土 DCF 估值 百万元 估值假设 贝塔值(β) 1.3 估值过程 公
1.DCF属于绝对估值法,是将一项资产在未来所能产生的自由现金流(通常要预测15-30年)根据合理的折现率(WACC)折现,得到该项资产在目前的价值,如果该折现后的价值高于资产当前价格,则有利可图,可以买入,如果低于当前价格,则说明当前价格