多元统计对我国上市公司运营情况的分析(共12页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上 大连民族学院数 学 实 验 报 告课程： 多元统计分析 实验题目: 对我国上市公司运营情况的分析 系别： 理学院 专业： 信息与计算科学 姓名： 白丹 班级： 信息102 指导教师： 滕颖俏 完成学期： 2013 年 4 月 15 日实验目的：1. 熟悉spss软件的运行环境2. 了解spss软件的主要功能和作用3. 学会利用spss进行多元正态分布检验实验内容：（问题、数学模型、要求、关键词）1999年财政部、国家经贸委、人事部和国家计委联合发布了国有资本金绩效平价规则。其中，竞争性工商业指标体系包括下面八大基本指标：净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率、总资产

2、周转率、流动资产周转率、已获利息倍数、销售增长率和资本累计率。下面我们借助于这一指标体系对我国上市公司的运营情况进行分析，以下数据为35家上市公司2008年年报数据，这35家上市公司分别来自于电力、煤气及水的生产和供应业，房地行业，信息技术业。行业公司简称股票代码净资产收益率总资产报酬率资产负债率总资产周转率流动资产周转率已获利息倍数销售增长率资本积累率电力、煤气及水的生产和供应业深圳能源9.174.9253.45.391.573.562.7633.00深南电.611.2361.17.601.741.41-12.81-.01富龙热电-11.30-5.5648.89.13.76-.34-40.1

3、0-9.93穗恒运-7.70-1.5370.25.572.70.61-29.45-7.15粤电力.34-1.1554.84.482.42.5211.78-7.72韶能股份-2.95-1.2961.79.272.52.5315.77-4.67ST惠天-1.86-.8163.34.401.09.438.08-1.82城投控股12.288.4639.92.25.5740.2029.21-2.19大连热电1.58.9660.53.32.701.31-3.44.75华电能源.43.3377.63.402.391.0812.66-6.04国电电力1.26.2071.65.261.681.10-5.885.

4、68房地产业长春经开.09.2129.10.05.081.239.07.09大龙地产1.21.0961.63.04.051.84-57.90-.08金丰投资9.786.5146.07.20.316.22-51.99-8.40新黄浦6.815.9631.91.12.315.57-18.484.99浦东金桥9.026.1642.74.20.864.5140.624.75外高桥6.902.0978.11.702.477.0419.885.21中华企业14.316.8263.67.37.445.8933.9311.82渝开发6.535.1431.61.14.404.42-15.566.64莱茵置业21

5、.227.9573.67.44.521.04-13.1528.42粤宏远-8.47-4.8444.12.14.24-3.90-26.72-7.81中国国贸8.406.2148.06.123.041.101.205.06万科A12.655.7767.44.37.3910.6215.388.93三木集团1.961.0580.12.88.951.74-11.30-9.55国兴地产2.972.2144.34.17.1730.65-74.763.06中关村9.691.7280.11.47.572.03-7.901.59信息技术中兴通讯11.655.0270.15.981.214.2827.3617.40

6、长城电脑1.01.3953.931.353.571.22-6.99-30.87南天信息9.486.6145.431.061.414.6215.13110.72同方股份3.572.6353.32.78.002.79-4.7726.72永鼎股份2.541.6971.91.42.631.8727.492.63宏图高科10.715.4257.491.772.123.2133.0311.23新大陆4.543.7431.88.861.097.4918.42-6.27方正科技4.423.1643.951.404.673.06-13.584.73复旦复华4.443.6849.44.53.853.1913.57

7、2.60实验方法和步骤（包括数值公式、算法步骤、程序）： 在进行比较分析之前，首先要对各数据是否遵从多元正态分布进行检验。SPSS软件提供了对单变量进行正态性检验的功能。1 对上面的数据，输入到spss中后，依次点选AnalyzeDescriptive StatisticsExplore进入Explore对话框，可以看到上市公司数据的所有变量名及变量标签均出现在左边的列表框中，选中净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率、总资产周转率、流动资产周转率、已获利息倍数、销售增长率及资本积累率八个变量选入Dependent List框中，点击下方的Plots按钮进入Plots对话框，选中Normali

8、ty plots with tests复选项以输出有关正态性检验的图表，Continue继续，OK运行，则可以得到如表1所示结果（其他输出结果略）。2 SPSS的GLM模块可以完成多元正态分布有关均值与方差的检验。依次点选AnalyzeGeneral Linear ModelMultivariate进入Multivariate对话框，将净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标选入Dependent Variables列表框，将行业选入Fixed Factor(s)，点击OK运行则可以得到如表2、表3所示结果。3 在实际工作中，我们往往更希望知道差别主要来自于哪些行业，或者不

9、同行业运营能力的比较。对此，对GLM模块的选项做如下设置： 在GLM主对话框中点击Contrasts按钮进入Contrasts对话框，在Change Contrasts框架中，打开Contrast右侧的下拉框并选择Simple，此时下侧的Reference Category被激活，默认是Last被选中，表明第一、二行业均与第三行业做比较，若选中First，则将作第二、三行业数据与第一行业的比较。点击Change按钮，Continue继续，OK运行，则除上面的结果外，还可得到如表4、表5、表6所示结果。4 在Multivariate主对话框中点击Options按钮，进入Options对话框，在上

10、面Estimated Marginal Means框架中，把行业（chany）选入右面Display Means for:列表框中以输出各行业各财务指标的均值，选中下方的Compare Main Effects复选框，则输出不同行业各财务指标比较的结果，在下方的Display框架中，提供了很多可选的统计量或中间结果，选中Homogeneity tests复选项进行各行业（总体）数据协方差阵相等的检验。Continue继续，OK运行，则还可以得到如表7、表8、表9、表10所示结果。实验数据和分析：表1 Test of Normality 此表给出了对每一个变量进行正态性检验的结果，因为该例中样本

11、数n=352000，所以此处选用ShapiroWilk统计量。由Sig.值可以看到，总资产周转率、流动资产周转率、已获利息倍数及资本积累率均明显不遵从正态分布，因此，在下面的分析中，我们只对净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标进行比较并认为这四个变量组成的向量遵从正态分布（尽管事实上也许并非如此）。这四个指标涉及到了公司的获利能力，资本结构及成长能力，我们认为这四个指标近似可以对公司运营能力做出近似的度量。 表2 Between-Subjects Factors & Multivariate Testsc上面第一张表是样本数据分别来自三个行业的个数。第二张表是多变量检验

12、表,该表给出了几个统计量,由Sig.值可以看到,无论从哪个统计量来看,三个行业的运营能力(从净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率这四个指标的整体来看)是有显著差别的。实际上,GLM模型是拟合了下面的模型:式中， 上面Multivariate Tests表实际上就是对该线性模型显著性的检验,此处有常数项是因为不能肯定模型过原点。而模型通过了显著性检验,也就意味着行业的不同取值对的取值有显著影响,也就是说，不同行业的运营能力是不同的。表3 Tests of Between-Subjects Effects 该表给出了每个财务指标的分析结果,同时给出了每个财务指标的方差来源,包括校正模

13、型,截距,主效应(行业),误差及总的方差来源.还给出了自由度,均方,F统计量及Sig.值.其中,第二列给出了用Type 方法计算的偏差平方和,由该表可以看到,四个指标的Sig.值分别为0.028,0.049,0.514及0.133,说明三个行业在净资产收益率和总资产报酬率两个财务指标上存在显著差别.由GLM默认选项的输出结果可以得知三个行业的运营能力有着明显的差别，且分别考察净资产收益率、总资产报酬率、资产负债率及销售增长率，发现净资产收益率、总资产报酬率在三个行业均有着明显差别。表4 Contrast Results(K Matrix)如上表显示，在0.05水平下，第一行业(电力、煤气及水的

14、生产和供应业)与第三行业(信息技术业)的总资产报酬率指标存在显著差别净资产收益率、资产负债率和销售增长率等财务指标无明显差别，但由第一栏可以看到, 电力、煤气及水的生产和供应业的净资产收益率,总资产报酬率及销售增长率均低于信息技术业,资产负债率高于信息技术业,似乎说明信息技术业作为新生行业,其成长能力要更高一些。第二行业(房地行业)与第三行业的销售增长率指标有明显的差别，第三行业大于第二行业，说明信息技术业在获利能力高于房地产业。净资产收益率、总资产报酬率和资产负债率等财务指标没有显著差别。表5 Multivariate Test Results表5是上面多重比较可信性的度量，由sig.值可以

15、看到，比较检验是可信的。表6 Univariate Test Results 表6是对每一个指标在三个行业比较的结果，与表3中的有关结果一致。表7 Boxs Test of Equality of Covariance Matricesa & Levenes Test of Equality of Error Variancesa 上面第一张表是协方差阵相等的检验,检验统计量是Boxs M,由Sig.值可以看到,可以认为三个行业(总体)的协方差阵是相等的. 第二张表给出了各行业同一指标误差的方差相等的检验,在0.05水平下,净资产收益率、销售增长率及总资产报酬率的误差平方在三个行业间没有显著差

16、别,而资产负债率的误差平方在三个行业中有显著差别.这似乎说明,除了行业因素外,对资产负债率有显著影响的,尚有其他因素.这与此处均值比较没有太大的关系.表8 Estimates 表8给出了每一行业各财务指标描述统计量的估计。 表9 Pairwise Comparisons 上面两张表分别给出了不同行业各财务指标的比较及检验与检验的可信性统计量,其中,（1）的结果与表4相同,只不过比较表4更为具体,表中各项也很容易理解,不再说明.（2）与表5有着相同的作用,且结果完全相同. 表10 Univariate Tests表10与表3中的有关检验部分及表6是相同的,也是对三个行业中各财务指标相等的假设的检

17、验.可以看到在0.05的显著性水平下,净资产收益率和总资产报酬率在三个行业中均有明显的差别.实验的启示：1. 通过用spss软件进行分析，我们可以得到信息技术业要稍好于电力、煤气及水的生产和供应业以及房地产业。可能的原因是房地产业在前几年的快速发展后，由于进入企业过多，盲目上马项目过多，造成了不良局面，以致整个行业不景气，运营能力有所下降。而信息技术业作为新兴行业，发展较快，利润空间较大，从获利能力和成长能力来看发展良好，整体运营能力较强。2. 在此次试验中，我学会了用所学的知识解决现实生活中的问题，获益良多。3. 通过本次上机实验，我们熟悉了是spss软件的运行环境，了解到该软件是进行数据分析的软件，功能强大。专心-专注-专业