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聚类分析在股票市场板块分析中的应用(1)

2015-08-16 01:34 本文将聚类分析应用于股票市场的研究，研究实例表明，聚类分析方法是股市板块分析中的一种有效、实用的方法。一、问题的提出　　随着我国市场经济建设的高速发展，人们的金融意识和投资意识日益增强，而作为市场经济的组成部分—股票市场，正逐步走向成熟与规范，越来越多的投资者把眼光投向了股票，历史已经证明股票是一种不仅在过去已提供了投资者可观的长期利益，并且在将来也将提供良好机遇的投资媒体。然而，股价涨跌无常，股市变幻莫测，投资者要想在股市投资中赢取丰厚的投资回报，成为一个成功的投资者，就得认真研究上市公司的历史、业绩和发展前景，详细分析上市公司的财务状况，树立以基本分析为主，技术分析为辅的投资理念，找出真正具有投资价值的股票，进行长期投资。
　　股票投资的基本分析分为宏观分析、中观分析、微观分析三大部分，宏观分析指对国家的国民经济以及政治、文化的分析，微观分析指公司分析，而中观分析主要指行业分析和地区分析等，板块分析主要归属于中观分析，兼有微观分析。中国股市从无到有，发展至今已颇具规模，前些年，在中国股市发展的初生阶段，由于市场规模小，上市公司数量不多，加上股民的投资思维和操作方法不太成熟，因此，投机性特强，这时用不上多少板块分析。但是，随着股市发展、投资手法和证券监管方法的成熟，以及上市公司数量的不断增多，如果再和以往一样，面对上千种股票胡乱抓一气，碰运气，甚至受各种股评和谣言所左右，则很难走向理性化，进而难以最终取得投资成功。因此，在成熟股市中，一个股民若想成功，必须学会板块分析，习惯理性操作，树立板块投资理念。
　　板块是指具有共同特征的股票群。股市中的板块可以行业和产业、地域、时间、特殊题材等多种角度来划分，而在每一板块中又有几十种甚至上百种股票。面对众多股票及每个公司的众多财务数据，怎样才能客观、全面、准确地分析并选出各板块及板块内的绩优龙头股和潜力股呢?笔者用多元统计分析中的聚类分析方法，对此问题作一些探讨。二、聚类分析在股市板块分析中的应用　　系统聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类，然后根据样本之间的相似程度并类，并计算新类与其它类之间的距离，再选择相近者并类，每合并一次减少一类，继续这一过程，直到所有样本都并成一类为止。在聚类过程中，我们选用欧氏距离来度量类与类之间的相似程度，聚类方法采用类平均法。
　　我们以高科技板块中的31个上市公司为研究对象，分析中选取了这31个上市公司1997年的每股收益、每股净资产、股东权益率、净资产收益率、净利润率等五个反映上市公司综合盈利能力的指标，数据取自［4］(略)。应用SAS软件中的系统聚类过程CLUSTER对31个样本进行聚类，得到表1所示的聚类过程。表1中NCL为聚类数；Clusters Joined为每次聚成一个新类的2个样品(标有OB)或旧类(标有CL)；FREQ为新类中所含有的样品数；SPRSQ为半偏R2，它表示每一次合并对信息的损失程度，看这一列的数值可知：从4类合并成3类时信息损失(为0.1042)最多，此统计量表明聚成4类较合适；CCC在NCL=4时达到唯一的峰值-2.49，它支持分4类；PSF为伪F统计量，PSF出现峰值时所对应的分类数较合适，从这一列的数值可知PSF在NCL=17、NCL=12、NCL=9和NCL=4时4次达到峰值，但在NCL=4时峰更陡些；PST2为t2统计量，PST2出现峰值的前一行所对应的分类数较合适，从这一列的数值可知NCL=3时出现峰值9.8，它也支持分4类。综合这四个统计量可知：将31个样本分成4类较合适。根据表1，作出图1所示的聚类谱系图。当我们取分类阀值为1.0时，31个样本被分成了四类，各类包含的样本如下：
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