SPSS在金融经济学中的季节性

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内容摘 要 :在金融的统计分析中,往往最后的目标是预测,希望从历史资料中通过归纳分析,总结出较好的预测模型,为决策提供一个科学的、客观的依据,此时采用SPSS软件就非常方便.

关 键 词 :SPSS,金融经济学,统计

一、绪论

信息加工技术的重要工具就是统计,收集了许多资料,只收集不分析,只能成为一个查询的机构,不能成为信息产业.统计在金融经济学中的应用已有很长的历史了,随着电脑的广泛使用、网络的发展、金融危机的出现,给统计在金融中的应用提出了一些新的问题,所以,普及一般常用的统计分析软件是提高管理水平的有效措施,SPSS软件为金融经济方面的信息加工问题的解决提供了有力支撑.

二、SPSS软件介绍

SPSS(Statistical Package for Social Science),即“社会科学统计软件包”是世界上著名的统计分析软件之一.SPSS软件最初是应社会学统计的需要而产生的,至今为止,该软件不仅在社会科学的各个领域发挥着巨大作用,并将其应用范围拓展到了自然科学的各个领域,并已经在经济学、生物学、教育学、心理学、医学、金融等各个领域的应用中取得了丰硕的成果.尤其是在数据处理量非常大的金融经济方面领域,更是发挥了无比大的作用.

三、SPSS在金融经济学中的季节性分析

这里以股票数据为例,说明用SPSS在金融经济学中的季节性分析,数据如表1(excel格式)所示.(见表1)

首先我们可以用SPSS直接打开该数据,对格式进行修改,之后我们可以分析股票数据各类的特征是什么,例如其描述性特征(只选“单位净值”):

结果为:(见表2)

此后,有很多统计分析的手段可以应用.例如主成分分析、因子分析,就是从分类指标本身去寻找特征的方法,另一种是各类的差别已很明显,可以用别的指标来表示它们之间的差别,现在就能用相关分析来分析这种差别,例如“最近一月增长率”和“最近一季度增长率”的相关关系分析.

结果为:(见表3)

这里要提醒注意的是:探讨定性变量与分类特性的关系,就是方差分析,定量变量与分类特性的关系,这是回归分析,这些其实都可以用回归的算法来实现.其他的如广义线性模型也是很好的工具.

四、结束语

在金融的统计分析中,往往最后的目标是预测,希望通过归纳分析,总结出较好的预测模型,这样为决策提供一个科学的、客观的依据.预测模型的建立不能只从数据出发,一定要考虑与金融的结合,否则实际效果很差.我们往往停留在怀疑一些假定是否成立,从而不想去用一些已有的方法,有时用了这些假定,又怀疑符合实际的程度有多少,而不去认真分析假定不合适时后果究竟有多大,这时采用SPSS软件就非常方便.

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