❶ 怎么通过因子分析法后的将多个指标综合为一个因变量，怎么和几个自变量做回归分析，谢谢，
因子分析
1输入数据。
2点Analyze 下拉菜单，选Data Rection 下的Factor 。
3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。
4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。
多元线性回归
1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
❷ 如何利用因子分析进行回归分析以及系数的解释
先因子分析得出不同的因子，然后以因子作为自变量进行回归分析，根据系数判断是正向还是负向预测。
❸ 杜邦分析法五因素模型是什么
1、销售额Sales替换成收入Revenue，美财报较常用后者（也称TheTopLine因为收入这个数值一般在损益表的顶部），两者一般都指核心业务收入，包括产品销售和服务销售，但Revenue有的时候还包含利息、特许权使用费、诉讼收入等，所以要根据不同公司财报习惯具体鉴别。
2、税收负担率其实是税收率的补数，可计做(1-税收率)，更方便理解；同理，利息负担率其实是利息率的补数，可计做(1-利息率)。
3、表示净利润的NetProfit替换成Net Income，它们和The Bottom Line（因为净利润这个数值一般在损益表的底部）都是指净利润的意思，但Net Income更常用。
4、息前税前盈余EBIT是一个很有意义的数值，如下图。EBIT其实代表的是公司业务的挣钱能力，它比净利润多出两个部分，利息和税收，这毫无疑问是公司挣来的，能更好的体现基于净资产挣钱的能力。
5、平均净（总）资产，因为，净利润是一个期间数，是在某一段时间之内，企业通过其控制的资产所获得的利润。净资产是一个时点数，是截止某一个时刻企业资产及负债情况的客观描述，而用一个期间数去除以一个时点数并不是那么说得通，所以要将净资产也处理成期间数。
在具体运用杜邦体系进行分析时，可以采用因素分析法，首先确定营业净利率、总资产周转率和权益乘数的基准值，然后顺次代入这三个指标的实际值。
分别计算分析这三个指标的变动对净资产收益率的影响方向和程度，还可以使用因素分析法进一步分解和个指标并分析其变动的深层次原因，找出解决的方法。
(3)股票五因子回归分析法扩展阅读
局限性：
从企业绩效评价的角度来看，杜邦分析法只包括财务方面的信息，不能全面反映企业的实力，有很大的局限性，在实际运用中需要加以注意，必须结合企业的其他信息加以分析。主要表现在：
1、对短期财务结果过分重视，有可能助长公司管理层的短期行为，忽略企业长期的价值创造。
2、财务指标反映的是企业过去的经营业绩，衡量工业时代的企业能够满足要求。但在目前的信息时代，顾客、供应商、雇员、技术创新等因素对企业经营业绩的影响越来越大，而杜邦分析法在这些方面是无能为力的。
3、在目前的市场环境中，企业的无形知识资产对提高企业长期竞争力至关重要，杜邦分析法却不能解决无形资产的估值问题。
❹ 因子分析后为什么要进行回归分析
用因子得分FAC1-1做回归，那个因子载荷阵是原变量与因子的相关系数，你可以参考网上的文献，另外新生成的因子是不相关的，不用做相关分析了
❺ 财务预测中的回归分析法是怎么一回事
财管理中的回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。
财管理中的回归分析法的优点：
1、回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便；
2、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果，但在图和表的形式中，数据之间关系的解释往往因人而异，不同分析者画出的拟合曲线很可能也是不一样的；
3、回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；在回归分析法时，由于实际一个变量仅受单个因素的影响的情况极少，要注意模式的适合范围，所以 一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。
应用：
社会经济现象之间的相关关系往往难以用确定性的函数关系来描述，它们大多是随机性的，要通过统计观察才能找出其中规律。回归分析是利用统计学原理描述随机变量间相关关系的一种重要方法。
在物流的计算中，回归分析法的公式如下：
y=a+bx
b=∑xy－n·∑x∑y/[∑x²－n·(∑x)²];
a=∑y－b·∑x/n
❻ 因子分析后如何做线性回归分析自变量和因变量怎么取
因变量和自变量来自于理论假设，而不是统计结果。同一个因子分析结果，自变量和因变量可以互换，关键是您假设哪个变量影响另一个变量，被影响者是因变量，影响者就是因变量。（南心网 SPSS因子分析）
❼ 因子分析完后怎么用这些因子进行回归分析
因子分析时，在因子分析的保存选项中，选择保存生成的因子得分。
之后以因子得分为自变量，与之前确定的因变量进行回归分析即可，在分析前，需要将因变量进行标准化处理
❽ 什么是回归分析法、时间序列法、投入产出法、数学归纳法和马尔科夫链预测法
所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用烽理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。
时间序列法,
利用按时间顺序排列的数据预测未来的方法，是一种常用的。事物的发展变化趋势会延续到未来，反映在随机过程理论中就是时间序列的平稳性或准平稳性。
投入产出法，作为一种科学的方法来说，是研究经济体系（国民经济、地区经济、部门经济、公司或企业经济单位）中各个部分之间投入与产出的相互依存关系的数量分析方法。
数学归纳法是一种数学证明方法，典型地用于确定一个表达式在所有自然数范围内是成立的或者用于确定一个其他的形式在一个无穷序列是成立的。有一种用于数理逻辑和计算机科学广义的形式的观点指出能被求出值的表达式是等价表达式；这就是著名的结构归纳法。
❾ 因子得分后如何进行回归分析
所谓回归就必须要事先就有自变量和因变量的。。。
你如果没有事先设定谁是因变量 那自然就没法回归了
如果有预先设定的因变量，那直接用各因子得分做自变量，回归就好了
❿ 因子分析后，如何再做回归分析
对保存的因子数据做回归分析即可