銀行業(yè)和證券業(yè)的統(tǒng)計分析.doc

1 23 目錄目錄 1 1 研究概要研究概要 2 2 1 1 背景介紹 2 1 2 數(shù)據(jù)選擇 2 1 3 統(tǒng)計方法 2 2 2 SPSSSPSS 統(tǒng)計分析結果統(tǒng)計分析結果 3 3 2 1 描述統(tǒng)計 兩行業(yè)特征的比較 3 2 2 兩個獨立樣本的非參數(shù)檢驗 銀行業(yè)與證券業(yè)各指標分布的差異 4 2 3 相關分析 指標間的相關性 5 2 4 多元線性回歸分析 資產利潤率的決定 6 2 5 主成分分析 財務指標的歸類 7 2 6 聚類分析 銀行的分類 11 2 7 判別分析 深發(fā)銀行與華夏銀行的類目判別 14 2 8 方差分析 中國銀行和寧波銀行的盈利水平差異 15 2 9 多維尺度分析 銀行相似度分析 16 2 10 時間序列 股價的隨機性驗證 19 3 3 結論結論 2020 4 4 總結總結 2121 附錄附錄 2222 2 23 銀行業(yè)和證券業(yè)的統(tǒng)計分析銀行業(yè)和證券業(yè)的統(tǒng)計分析 從上市公司的角度從上市公司的角度 1 研究概要研究概要 1 1 背景介紹背景介紹 隨著中國金融市場的逐步完善與繁榮 越來越多的人開始關注這個領域 而作為金融市場重要組成部分的證券市場 理所應當?shù)匚巳藗冏疃嗟难矍?本次統(tǒng)計大作業(yè)的研究中心選擇也正是基于這種考慮 在行業(yè)類型的選擇上 我們結合了小組成員的專業(yè)和興趣 確定了金融行業(yè)的兩大主要組成部分 銀行業(yè)與證券業(yè) 以期通過 SPSS 統(tǒng)計軟件進行相應的統(tǒng)計分析 尋找這些公司 間的共性與特性 為投資者的投資提供有用的參考 1 2 數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)選擇 我們從 A 股上市的銀行和券商中分別選取十家 根據(jù)其 2009 年 6 月 30 日 的半年報計算出九個主要的財務指標 股東權益比 負債權益比 主營收入增 長率 管理費用比例 總資產周轉率 資產負 SPSS 統(tǒng)計軟件債率 每股收益 經營凈利率和資產利潤率 數(shù)據(jù)見附表 1 1 3 統(tǒng)計方法統(tǒng)計方法 通過上述財務指標比較分析銀行業(yè)與證券業(yè)的差異 盈利水平以及股價的 變動等方面 我們運用到的統(tǒng)計方法包括描述統(tǒng)計 相關分析 多元線性回歸 方差分析 兩個獨立樣本的非參數(shù)檢驗 主成分分析 聚類分析 判別分析 多維尺度分析 時間序列分析 3 23 2 SPSS 統(tǒng)計分析結果統(tǒng)計分析結果 2 1 描述統(tǒng)計描述統(tǒng)計 兩行業(yè)特征的比較兩行業(yè)特征的比較 我們分別對銀行和券商這兩個行業(yè)的十組數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計描述 以求對兩行 業(yè)之間的特征能有個大致的掌握 結果如下所示 1 1 銀行業(yè) 銀行業(yè) D De es sc cr ri ip pt ti iv ve e S St ta at ti is st ti ic cs s 102 89038 81325 4629201 7949295 10 1034 22713359 6986 1917 5398677 6714968 10 14 180920 24631 432530 12 1933992 1019 791342 2446 31 1914307 0884992 10 0114 0172 013950 0018435 1091 148297 1067 94 4869101 8069370 10 16151 2446 491950 3311068 1033 486052 2928 41 5019005 6954245 10 5743 8506 726730 0927424 10 股東東益率 東東東益比 主東收入增東率 管理東用比例 東東東周東率 東東東東率 每股收益 東東東利率 東東利東率 Valid N listwise NMinimumMaximumMean Std Deviation 2 2 券商 券商 D De es sc cr ri ip pt ti iv ve e S St ta at ti is st ti ic cs s 1016 588849 3922 32 0929109 2258869 10101 7958499 8393238 482430115 0879831 10 50 8686220 4865 24 494370 75 1617513 1023 725050 1276 35 9664407 2709326 10 0526 0919 074830 0117764 1050 279277 9437 64 4972908 8095016 10 1371 7452 405870 1914090 1035 167959 3486 47 1747307 8281807 103 70245 93194 452020 6989981 10 股東東益率 東東東益比 主東收入增東率 管理東用比例 東東東周東率 東東東東率 每股收益 東東東利率 東東利東率 Valid N listwise NMinimumMaximumMean Std Deviation 通過上表可以看出通過上表可以看出 1 券商的股東權益比均值為32 09291遠大于銀行的5 46292 說明證 券行業(yè)風險較大要求券商有較強的抵御外部風險的能力 2 銀行的負債權益比1917 5398相較證券業(yè)的238 48243高 說明銀行 的負債比例較高 這主要是由于銀行吸收存款的特性造成的 4 23 3 從主營收入增長率來看 銀行業(yè)發(fā)展比較穩(wěn)定 而券商的成長能力 較強 4 比較兩個行業(yè)的盈利水平 可以發(fā)現(xiàn)券商的資產管理能力 資產的 利用率相對較高 善于改善生產經營管理 降低成本費用 有利于利潤總額的 增加 2 2 兩個獨立樣本的非參數(shù)檢驗兩個獨立樣本的非參數(shù)檢驗 銀行業(yè)與證券業(yè)各銀行業(yè)與證券業(yè)各 指標分布的差異指標分布的差異 通過對兩個獨立樣本 銀行業(yè)與證券業(yè) 的均值 中位數(shù) 離散趨勢 偏 度等進行差異性檢驗 分析它們是否來自相同分布的總體 樣本變量的 Mann Whitney U 統(tǒng)計量的值分別為 0 0 39 33 0 45 26 0 Wilcoxon W 統(tǒng)計量的值分別為 55 55 94 88 55 55 100 81 55 Z 統(tǒng)計量值分別為 3 78 3 78 0 832 1 285 3 781 3 78 0 378 1 814 3 78 負值說明實際觀測 的秩和比期望觀測的秩和要小 股東權益比 負債權益比 總資產周轉率 資 產負債率和資產利潤率比的 Sig 值比 0 05 小 說明銀行業(yè)與證券業(yè)的這些指標 有顯著差異 而主營收入增長率 管理費用比例 每股收益和經營利潤率的 Sig 值比 0 05 大 說明這些指標在銀行業(yè)與券商業(yè)中差異不大 為了驗證前面得出的結論 用 K S Z 方法來檢驗同一個問題 上表為分析 結果 K S Z 的值分別為 2 236 2 236 0 894 0 894 2 236 2 236 0 447 1 118 和 2 236 其所 對應的雙邊漸進顯著性水平分別為小于 0 01 小于 0 01 0 4 小于 0 01 小 于 0 01 0 988 0 164 和小于 0 01 即主營收入增長率 管理費用比例 每 5 23 股收益和經營利潤率不顯著 而其他指標顯著 這種方法與前面的方法在判別 變量時相一致 再一次證明了之前的結論 2 3 相關分析相關分析 指標間的相關性指標間的相關性 我們使用券商的財務指標數(shù)據(jù) 對這 9 個財務指標做一個相關分析 來看 他們之間的相關性是怎樣的 說明 說明 例如 資產利潤率和股東權益率的相關系數(shù)是 0 853 說明兩者高度相關 資產利潤率和負債權益比的相關系數(shù)是 0 857 說明兩者高度負相關 資產利 潤率和主營收入增長率的相關系數(shù)是 0 356 說明兩者低度直線相關 資產利 潤率和管理費用比例的相關系數(shù)是 0 251 說明兩者不存在直線相關 資產利 潤率和總資產周轉率的相關系數(shù)是 0 980 說明兩者高度相關 資產利潤率和 資產負債率的相關系數(shù)是 0 853 說明兩者高度負相關 6 23 2 4 多元線性回歸分析多元線性回歸分析 資產利潤率的決定資產利潤率的決定 我們根據(jù)相關分析的結果 將資產利潤率作為因變量 其他財務指標 作為自變量 分析他們之間存在著怎樣的線性關系 為預測盈利水平提供一個 依據(jù) 說明 說明 表中顯示模型擬合優(yōu)度為 R 0 994 可見模型的顯著性相當好 表明 應變量資產利潤率和自變量股東權益率 負債權益比 主營收入增長率 管理 費用比例 總資產周轉率 資產負債率之間存在極為顯著的線性相關關系 此表中 前四個模型存在回歸系數(shù)不顯著的變量 所以第五個模型是最終 模型 從而得到我們的結論 資產利潤率 2 625 0 074 管理費用比例 60 031 總資產周轉率 7 23 2 5 主成分分析主成分分析 財務指標的歸類財務指標的歸類 我們?yōu)榱藢︺y行的樣本進行指標的歸類 采用主成分分析的方法 結果如 圖 說明 說明 1 KMO 檢驗用于研究變量之間的偏相關性 計算偏相關性時由于控制了其 他因素的影響 所以會比簡單相關系數(shù)來得小 KMO 值為 0 649 說明適合做因 子分析 2 球形檢驗的 Sig 小于 0 05 證明變量之間顯著 即相互獨立 方差解釋能力表證明所選擇的 4 個主成分可以解釋總方差接近 95 其余 5 個成分只占 5 可以說這 4 個主成分解釋了總方差的絕大部分 提取平方和 載入 一欄表示在未經旋轉時 被提取的 2 個公因子各自的方差貢獻信息 它 們和 初始特征值 欄的前 2 列取值一樣 說明前 2 個公因子可以解釋總方差 接近 75 最后一欄的 旋轉平方和載入 表示經過因子旋轉后得到的新公因 子的方差貢獻值 方差貢獻率和累計方差貢獻率 和未經旋轉相比 每個因子 的方差貢獻值有變化 但最終的累計方差貢獻值不變 8 23 說明 說明 通過特征碎石圖可以看出前四個特征值之間的差異較大 其余的變 化較小 特征值均小于 1 所以取前四個因素作為主成分是合理的 說明 四個主成分說明 四個主成分 Z1 0 95X1 0 938X2 0 933X3 0 932X4 0 918X5 0 248X6 0 566X7 0 318X8 0 416X9 其中股東權益比 負債權益比和資產負債率的系數(shù)較大 表明 Z1 描述的是企業(yè)的 償債能力 9 23 Z2 0 58X1 0 38X2 0 203X3 0 074X4 0 104X5 0 881X6 0 784X7 0 046X8 0 391X9 其中管理費用比例 總資產周轉率均為負相關 且系數(shù)較大 表明 Z2 描述的是 企業(yè)的經營效率 Z3 0 154X1 0 072X2 0 093X3 0 006X4 0 206X5 0 191X6 0 077X7 0 812X8 0 559X9 其中每股收益的系數(shù)較大 表明 Z3 描述的是企業(yè)的盈利能力 Z4 0 135X1 0 136X2 0 171X3 0 195X4 0 152X5 0 267X6 0 002X7 0 478X8 0 593X9 其中主營收入增長率系數(shù)較大 表明 Z4 描述的是企業(yè)的發(fā)展?jié)摿?說明 因子方程說明 因子方程 X1 0 955F1 0 017F2 0 025F3 0 078F4 X2 0 942F1 0 036F2 0 238F3 0 048F4 X3 0 923F1 0 195F2 0 243F3 0 02F4 X4 0 922F1 0 118F2 0 11F3 0 173F4 X5 0 916F1 0 018F2 0 061F3 0 262F4 X6 0 264F1 0 932F2 0 058F3 0 058F4 X7 0 472F1 0 763F 0 369F3 0 008F4 X8 0 155F1 0 088F2 0 968F3 0 143F4 X9 0 136F1 0 05F2 0 132F3 0 976F4 10 23 綜上 成分矩陣是未經旋轉的因子載荷矩陣 旋轉成分矩陣是經過旋轉 的因子載荷矩陣 旋轉后每個公因子上的載荷分配地更清晰了 因而比未旋轉 時更容易解釋各因子的意義 已知因子載荷是變量與公共因子的相關系數(shù) 對 一個變量來說 載荷絕對值較大的因子與它的關系更為密切 也更能代表這個 變量 說明 說明 旋轉矩陣散點圖表明 1 每股收益 經營凈利率 資產利潤率三個指標基本重合 反映企業(yè)的盈 利能力 2 管理費用 總資產周轉率兩個指標基本重合 反映企業(yè)的經營效率 3 股東權益比 負債權益比 資產負債率三個指標基本重合 反映企業(yè)的 償債能力 4 主營收入增長率反映企業(yè)的成長性 11 23 說明 說明 因子成分得分系數(shù)矩陣 F1 0 208X1 0 205X2 0 148X3 0 034X4 0 195X5 0 248X6 0 078X7 0 071X8 0 207X9 股東權益比 負債權益比 資產負債率的得分系數(shù)差不多 且較大 再一次表明 第一個主成分是反映企業(yè)償債能力的 F2 0 093X1 0 039X2 0 102X3 0 647X4 0 162X5 0 041X6 0 014X7 0 472X8 0 052X9 管理費用的得分系數(shù)較大 再一次表明第二個主成分是反映企業(yè)經營 效率的 F3 0 109X1 0 158X2 0 934X3 0 17X4 0 122X 0 219X6 0 063X7 0 157X8 0 091X9 主營 業(yè)務增長率的得分系數(shù)較大 再一次表明第三個主成分是反映企業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ?F4 0 081X1 0 175X2 0 043X3 0 041X4 0 164X5 0 001X6 0 96X7 0 051X8 0 183X9 每股收益的得分系數(shù)較大 再一次表明第四個主 成分是反映企業(yè)盈利能力的 2 6 聚類分析聚類分析 銀行的分類銀行的分類 聚類分析是根據(jù)研究對象的特性 對他們進行定量分類的一種多元統(tǒng)計方 法 可以將一批樣品或變量 按照其性質上的親疏程度進行分類 下面針對本 次案例選取的以下指標對本案例中的十個上市銀行樣本進行聚類分析 12 23 償債能力分析 股東權益比 負債權益比 資產負債率 成長能力分析 主營收入增長率 經營效率分析 管理費用比率 總資產周轉率 盈利能力分析 經營凈利率 資產率潤率 聚類過程為 第一步數(shù)據(jù)標準化 為了消除參與聚類的變量在數(shù)量級上的 差異 首先進行數(shù)據(jù)標準化 第二步將銀行名稱作為觀測量 將其他指標作為 標記變量 選擇到對應的框中 第三步聚類的數(shù)目選擇從 2 到 4 輸出的統(tǒng)計 變量選擇系統(tǒng)樹圖和冰柱圖 A Ag gg gl lo omme er ra at ti io on n S Sc ch he ed du ul le e 910 491002 89 663016 26 956007 57 991009 131 003008 481 116027 241 174368 121 335579 151 521840 Stage 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Cluster 1Cluster 2 Cluster Combined CoefficientsCluster 1Cluster 2 Stage Cluster First Appears Next Stage 說明 說明 通過凝聚過程表可以看出 10 個銀行的聚類過程 首先 6 和 8 聚成一 類 9 和 10 聚成一類 隨后 6 8 9 10 聚成一類 以此類推 直到第 9 步所 有銀行聚成一大類 聚類分析中的類成員表聚類分析中的類成員表 13 23 C Cl lu us st te er r MMe emmb be er rs sh hi ip p 111 221 111 321 432 221 432 321 321 321 Case 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 4 Clusters3 Clusters2 Clusters Vertical Icicle Number of clusters 1 2 3 4 5 6 7 8 9 7 5 10 9 8 4 6 2 3 1 Case 說明 說明 由此表可以看出 在分別聚成2 3 4類的時候 10家銀行的聚類情 14 23 況 在聚成4類的時候 寧波銀行 民生銀行是一類 浦發(fā)銀行 興業(yè)銀行是一 類 招商銀行 交通銀行 工商銀行 中國銀行是一類 南京銀行與北京銀行 是一類 聚成3類的時候 寧波銀行 民生銀行是一類 浦發(fā)銀行 興業(yè)銀行 招商 銀行 交通銀行 工商銀行 中國銀行是一類 南京銀行與北京銀行是一類 聚成2類的時候 南京銀行與北京銀行是一類 其余銀行為一類 由以上聚類結果可以看出 寧波銀行 民生銀行在成長性和生長能力方面 是本樣本中名列前茅的一類 但是其盈利能力較弱 興業(yè)銀行 浦發(fā)銀行比較相似 這兩家銀行在股本擴張 成長性和生長能 力方面也排在前列 屬于成長性較強的一類 在盈利能力方面處于中等水平 南京銀行與北京銀行在盈利能力方面排在 12 支銀行股的最前面 表明了第 二類具有較強的獲利能力 而償債能力稍弱 此外有招商銀行 交通銀行 民生銀行 寧波銀行 中國銀行 工商銀行 其中 中國銀行 工商銀行兩只中國股市上的航空母艦 由于股本超大 所以各項 指標表現(xiàn)不是很突出 總體 本案例中的 10 家銀行的基本面都比較好 沒有績差股 其分析結果由 市場表現(xiàn)可以證實 2 7 判別分析判別分析 深發(fā)銀行與華夏銀行的類目判別深發(fā)銀行與華夏銀行的類目判別 隨后 我們選取了深圳發(fā)展銀行和華夏銀行在相關指標中的數(shù)據(jù) 并做了 判別分析 根據(jù)我們聚類的分組 當聚成3類的時候 寧波銀行 民生銀行是一類 浦 發(fā)銀行 興業(yè)銀行 招商銀行 交通銀行 工商銀行 中國銀行是一類 南京 銀行與北京銀行是一類 我們通過判別分析 討論深圳發(fā)展銀行與華夏銀行屬于以上三個類別中的 哪一類 15 23 最終判別結果如圖所示 按照案例順序的統(tǒng)計量按照案例順序的統(tǒng)計量 最高組第二最高組判別式得分 P D d G g 案例 數(shù)目 實際 組預測組 pdf P G g D d 到質心的 平方 Mahalanob is 距離組 P G g D d 到質心的 平方 Mahalanob is 距離函數(shù) 1函數(shù) 2 111 86321 000 2952 00024 372 4 0342 786 222 80221 000 4401 00036 287 853 1 819 311 86321 000 2952 00033 689 5 0813 075 422 53221 0001 2611 00026 978 2 308 1 751 533 26321 0002 6732 000104 1628 1462 612 622 95221 000 0991 00030 086 973 1 221 733 26321 0002 6732 00098 5698 628 622 822 3272 9992 2371 00117 011 2 655 729 922 15421 0003 7481 00037 166 482 499 1022 87021 000 2781 00032 950 1 352 1 831 11 未分 組的 3 26721 0002 6402 000131 7849 7531 876 初始 12 未分 組的 2 68721 000 7491 00020 336 1 914 723 由上表可以看到 深圳發(fā)展銀行被分到第3組 也就是與南京銀行 北京銀 行為一組 而華夏銀行被分到第2組 即與浦發(fā) 招商 興業(yè) 交通 工商 中國銀行 為一組 16 23 2 8 方差分析方差分析 中國銀行和寧波銀行的盈利水平差異中國銀行和寧波銀行的盈利水平差異 為比較中國銀行和寧波銀行在盈利水平方面是否存在顯著差異 通過單因 素方差分析比較兩者的每股收益水平是否存在顯著差異 下表所示為2007年6月 30日到2009年9月30日 兩家銀行各季度的每股收益水平 其單位為元 時間 090930090630090331081231080930080630080331071231070930070630 寧波銀行 0 44130 28240 14160 53270 45070 29180 1350 38040 25520 1867 中國銀行 0 24450 16150 07290 25030 23320 16560 08520 22150 18020 1177 方差分析結果如下所示 A AN NO OV VA A 每股收益 0931 0938 066 011 20818 012 30119 Between Groups Within Groups Total Sum of Squaresdf Mean SquareFSig Sig值 0 011 0 05 說明兩者的盈利水平存在顯著差異 2 9 多維尺度分析多維尺度分析 銀行相似度分析銀行相似度分析 為了了解銀行業(yè)中各家銀行的相似程度 我們設計了針對這十家銀行相似 度的調研問卷 隨機抽取10名同學進行測試 問卷中請受訪者排列出對這些銀 行兩兩間相似的感知程度 并對相似程度打分 1 10分 1分為最相似 10分 為差別最大 數(shù)據(jù)參見附表2 SPSS運算結果如下 Iteration history for the 2 dimensional solution in squared distances Young s S stress formula 1 is used Iteration S stress Improvement 17 23 1 47489 2 44488 03002 3 43795 00693 4 43556 00239 5 43434 00122 6 43363 00072 Iterations stopped because S stress improvement is less than 001000 Stress and squared correlation RSQ in distances RSQ values are the proportion of variance of the scaled data disparities in the partition row matrix or entire data which is accounted for by their corresponding distances Stress values are Kruskal s stress formula 1 Matrix Stress RSQ Matrix Stress RSQ 1 251 669 2 257 668 3 344 386 4 317 480 5 433 012 6 400 166 7 413 110 8 391 199 9 414 107 10 428 040 Averaged rms over matrices Stress 37063 RSQ 28349 Configuration derived in 2 dimensions Stimulus Coordinates Dimension Stimulus Stimulus 1 2 Number Name 1 寧波 9900 1 2684 18 23 2 浦發(fā) 5628 1 2326 3 民生 4869 1 2875 4 招商 4225 1 2343 5 南京 9115 1 0253 6 興業(yè) 1 0381 6582 7 北京 8168 1 0652 8 交通 1 4191 2900 9 工商 1 4838 3699 10 中國 1 4807 3938 說明 說明 可見 在第6次迭代后S stress值變化小于0 001 達到收斂標準 Stress 0 37063 RSQ 0 28349 模型擬合程度不理想 Derived Stimulus Configuration Euclidean distance model Dimension 1 1 51 0 50 0 5 1 0 1 5 2 0 Dimension 2 1 5 1 0 5 0 0 5 1 0 1 5 說明 說明 根據(jù)概念空間圖可以看出 北京銀行 南京銀行 寧波銀行極為相 似 民生銀行 浦發(fā)銀行 興業(yè)銀行 招商銀行較為相似 中國銀行 工商銀 行 交通銀行極為相似 究其原因 我們可以看出北京銀行 南京銀行 寧波 銀行均為城市商業(yè)銀行 他們普遍存在著總體規(guī)模較小 發(fā)展程度多取決于當 地經濟發(fā)展 市場定位不清等特點 而民生銀行 浦發(fā)銀行 興業(yè)銀行 招商 銀行均屬于股份制商業(yè)銀行 在規(guī)模 經營模式等方面具有相似性 中國銀行 工商銀行和交通銀行規(guī)模比較大 營業(yè)網點多 認可程度比較高 因而普遍認 19 23 為他們之間的相似程度比較高 2 10 時間序列時間序列 股價的隨機性驗證股價的隨機性驗證 直觀地講 時間序列指隨著時間變化的 具有隨機性的 且前后相互關聯(lián) 的動態(tài)數(shù)據(jù)序列 它是依特定時間間隔而記錄的制定變量的一系列取值 基于 對股票知識的了解與相關資料的查詢 我們認為對股價進行時間序列的分析是 有意義的 我們選取海通證券 09 年 12 月 15 日 28 日十天的收盤價 先定義時間序列 再進行自相關分析 數(shù)據(jù)如下所示 時間 12 15 12 1 6 12 1712 1812 21 12 2 2 12 2312 24 12 2 5 12 28 收盤價 元 17 15 17 4617 1217 2917 88 17 3 2 17 818 2617 9918 38 說明 說明 上圖給出了參數(shù)估計過程中的迭代過程信息 從中我們可以看到 迭代過程在第 6 次迭代停止 原因是迭代最大值超過了界限 最終的 Rho 值為 0 51823857 標準差為 0 34914868 DW 檢驗值為 2 6434629 說明我們的序列 20 23 一階自相關性不高 同時 與調整的均非常小 也再次證明了自相關性不 高 上圖為估計的回歸系數(shù) 可以看到常數(shù)項與一階滯后項的系數(shù) T 值的顯著 性水平均較低 大于 0 05 因此再次證明這兩個系數(shù)是不顯著的 最后驗證了 股票價格服從隨機游走的特性 3 結論結論 通過以上 SPSS 軟件的分析 我們得出了如下結論 1 通過描述統(tǒng)計發(fā)現(xiàn) 證券行業(yè)風險較大要求券商有較強的抵御外部風 險的能力 銀行相較證券行業(yè) 負債比例較高 這主要是由于銀行吸收存款的 特性造成的 銀行業(yè)發(fā)展比較穩(wěn)定 而券商的成長能力較強 比較兩個行業(yè)的 盈利水平 可以發(fā)現(xiàn)券商的資產管理能力 資產的利用率相對較高 善于改善 生產經營管理 降低成本費用 有利于利潤總額的增加 2 通過相關分析發(fā)現(xiàn) 所選取的9大指標中 有部分存在高度相關關系 3 通過主成分分析 基本消除了各指標之間的共線性 最終總結為四大 主要成分 即盈利能力 包括每股收益經營凈利率 資產利潤率 經營效率 包括管理費用 總資產周轉率 償債能力 包括股東權益比 負債權益比 資 產負債率 發(fā)展?jié)摿?包括主營業(yè)務增長率 4 通過聚類分析發(fā)現(xiàn) 寧波銀行 民生銀行在成長性和生長能力方面是 本樣本中名列前茅的一類 但是其盈利能力較弱 興業(yè)銀行 浦發(fā)銀行比較相 似 屬于成長性較強的一類 在盈利能力方面處于中等水平 南京銀行與北京銀 行在盈利能力方面排在 12 支銀行股的最前面 表明了較強的獲利能力 但償債 能力稍弱 此外中國銀行 工商銀行兩只中國股市上的航空母艦 由于股本超大 所 以各項指標表現(xiàn)不是很突出 21 23 5 通過判別分析發(fā)現(xiàn) 深發(fā)銀行和華夏銀行分別屬于第三類和第二類 6 通過多元線性回歸分析 我們擬合了決定利潤水平的線性方程 即資 產利潤率 0 430 0 018 股東權益率 2 835E 5 負債權益比 0 040 管理費用比 例 60 192 總資產周轉率 0 006 資產負債率 7 通過兩個獨立樣本的非參數(shù)檢驗發(fā)現(xiàn) 股東權益比 負債權益比 總 資產周轉率 資產負債率和資產利潤率比在銀行業(yè)與證券業(yè)間有顯著差異 而 主營收入增長率 管理費用比例 每股收益和經營利潤率在銀行業(yè)與證券業(yè)中 差異不大 8 通過方差分析發(fā)現(xiàn) 國有商業(yè)銀行和其他商業(yè)銀行的盈利水平存在顯 著差異 9 通過多維尺度分析發(fā)現(xiàn) 北京銀行 南京銀行 寧波銀行極為相似 民生銀行 浦發(fā)銀行 興業(yè)銀行 招商銀行較為相似 中國銀行 工商銀行 交通銀行極為相似 10 通過時間序列分析發(fā)現(xiàn) 股票價格服從隨機游走的特性 4 總結總結 本次案例使用SPSS統(tǒng)計軟件 運用了十種統(tǒng)計分析方法對10家上市銀行和 10家券商進行了統(tǒng)計分析 期望能夠尋找這些公司間的共性與特性 為投資者 的投資提供有用的參考 我們小組成員通過共同的學習 研究和探討已經基本掌握了常用的統(tǒng)計方 法的原理和SPSS的操作 希望以這次的案例操作作為開始 日后能學以致用 將各類統(tǒng)計方法充分運用到實證研究中去 期待今后有機會與老師和同學們對 統(tǒng)計的應用進行深入的交流 22 23 附錄附錄 附表附表 1 1 原始數(shù)據(jù) 原始數(shù)據(jù) 股東權股東權 益比益比 負債權益負債權益 比比 主營收入主營收入 增長率增長率 管理費管理費 用比例用比例 總資產周總資產周 轉率 倍 轉率 倍 資產負 資產負 債率債率 每股收每股收 益 元 益 元 經營凈 經營凈 利率利率 資產利資產利 潤率潤率 寧波銀行6 93581341 789615 200141 81180 015993 06420 282438 17040 6902 浦發(fā)銀行2 89033359 6986 0 172225 56340 011497 10670 855540 6580 6135 民生銀行4 06062361 299420 246333 47140 017295 88290 391834 70440 778 招商銀行4 26742243 3723 14 180942 24460 013995 73260 561833 4860 5743 南京銀行8 81321034 227118 617826 45490 015691 14820 435945 97140 8506 興業(yè)銀行4 37462185 9438 7 286334 29050 012595 62541 244644 69860 7131 北京銀行7 39751251 7584 2 188319 79130 012592 59870 469552 29280 8334 交通銀行4 71822019 1052 2 194527 18330 012395 26590 31842 31930 6665 工商銀行5 39061754 3617 4 293429 68620 01494 570 198544 69980 8086 中國銀行5 7811623 8415 9 423331 41690 014293 87450 161538 01830 7391 宏源證券29 8639234 852735 0940 64480 076570 13610 356939 778