金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用與Python實踐課件 第4章 常見金融統(tǒng)計分析軟件VIP

第4章

常見金融統(tǒng)計分析軟件1目錄CONTENT201

SPSS在金融統(tǒng)計分析中的應(yīng)用EViews在金融統(tǒng)計分析中的應(yīng)用02

Stata在金融統(tǒng)計分析中的應(yīng)用03學(xué)習(xí)目標(biāo)：知識目標(biāo)：（1）熟悉SPSS軟件的基本情況、界面和菜單；（2）掌握SPSS數(shù)據(jù)錄入的基本操作；（3）熟悉EViews軟件的基本情況、界面和菜單；（4）掌握EViews數(shù)據(jù)錄入的基本操作；（5）熟悉Stata軟件的基本情況、界面和菜單；（6）掌握Stata數(shù)據(jù)錄入的基本操作；3學(xué)習(xí)目標(biāo)：技能目標(biāo)：（1）能夠運用SPSS進行基本統(tǒng)計分析；（2）能夠運用EViews進行基本統(tǒng)計分析；（3）能夠運用Stata進行基本統(tǒng)計分析。44.1SPSS在金融統(tǒng)計分析中的應(yīng)用

4.1.1SPSS簡介5SPSS作為一種廣泛應(yīng)用的統(tǒng)計分析軟件，由于操作簡單，在金融統(tǒng)計分析中已起著至關(guān)重要的作用。因此除了了解金融統(tǒng)計分析的基本概念之外，更重要的是了解如何進行實踐操作，如何應(yīng)用統(tǒng)計分析軟件SPSS來實現(xiàn)金融統(tǒng)計分析的目的。本節(jié)將為讀者介紹SPSS的基本情況、數(shù)據(jù)文件的管理以及SPSS在金融統(tǒng)計分析中的相關(guān)應(yīng)用案例。SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions，統(tǒng)計產(chǎn)品與服務(wù)解決方案）在金融統(tǒng)計分析中被廣泛應(yīng)用。SPSS在金融統(tǒng)計分析中的幾個常見應(yīng)用有描述性統(tǒng)計分析、相關(guān)性分析、回歸分析、時間序列分析、方差分析、風(fēng)險分析等。此外，SPSS還提供數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)清洗、分類分析、因子分析、聚類分析等功能，可以應(yīng)用于更廣泛的金融統(tǒng)計分析任務(wù)。SPSS的強大功能和友好的用戶界面使其成為金融領(lǐng)域中數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計建模的常用工具。4.1SPSS在金融統(tǒng)計分析中的應(yīng)用

4.1.1SPSS簡介(初識)6由于SPSS的服務(wù)領(lǐng)域和服務(wù)深度不斷擴大，SPSS公司于2000年將軟件最初的名稱——社會科學(xué)統(tǒng)計軟件包（StatisticalPackagefortheSocialSciences）更改為現(xiàn)在的名稱。2009年7月28日，IBM公司宣布用12億美元現(xiàn)金收購統(tǒng)計分析軟件提供商SPSS公司。隨后其各子產(chǎn)品家族名稱前面不再冠以PASW，產(chǎn)品名稱修改為IBMSPSS。SPSS是世界上最早采用圖形菜單驅(qū)動界面的統(tǒng)計分析軟件之一，它最突出的特點之一就是操作界面極為友好，輸出結(jié)果美觀。它將其幾乎所有的功能都以統(tǒng)一、規(guī)范的界面展現(xiàn)出來，使用類似Windows的窗口形式展示各種數(shù)據(jù)管理和分析功能，使用對話框展示各種功能選項。用戶只要掌握一定的Windows操作技能、一定的統(tǒng)計分析原理，就可以使用該軟件為特定的科研工作服務(wù)。SPSS采用類似Excel表格的方式輸入與管理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)接口較為通用，能方便地從其他數(shù)據(jù)庫中讀入數(shù)據(jù)。其統(tǒng)計過程包括常用的、較為成熟的統(tǒng)計過程，完全可以滿足非統(tǒng)計相關(guān)專業(yè)人士的工作需要。其輸出結(jié)果十分美觀，存儲時則使用專用的SPO格式，可以轉(zhuǎn)存為HTML格式和文本格式。針對熟悉老版本編程運行方式的用戶，SPSS還特別設(shè)計了語法生成窗口，用戶只需在菜單中單擊各種命令，然后單擊【粘貼】按鈕就可以自動生成標(biāo)準(zhǔn)的SPSS程序，極大地方便了中、高級用戶。4.1SPSS在金融統(tǒng)計分析中的應(yīng)用

4.1.1SPSS簡介(初識)7SPSS的基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計分析、圖表分析、輸出管理等。SPSS統(tǒng)計分析過程包括描述性統(tǒng)計分析、均值比較、一般線性模型建立、相關(guān)性分析、回歸分析、對數(shù)線性模型建立、聚類分析、數(shù)據(jù)簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應(yīng)等幾大類。每類中又分好幾個統(tǒng)計分析過程，比如回歸分析中又分為線性回歸分析、曲線估計、Logistic回歸分析、Probit回歸分析、加權(quán)估計、兩階段最小二乘法、非線性回歸分析等多個統(tǒng)計分析過程，而且每個過程中允許用戶選擇不同的方法及參數(shù)。SPSS也有專門的繪圖系統(tǒng)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)繪制各種圖形。SPSS的分析結(jié)果清晰、直觀，易學(xué)易用，而且可以直接讀取Excel及PDF數(shù)據(jù)文件。SPSS現(xiàn)已可用于各種操作系統(tǒng)的計算機，它被稱為當(dāng)今最權(quán)威的統(tǒng)計分析軟件之一。4.1SPSS在金融統(tǒng)計分析中的應(yīng)用

4.1.1SPSS簡介(操作頁面)8SPSS窗口包括數(shù)據(jù)編輯窗口、語法編輯窗口、結(jié)果輸出窗口和腳本編輯窗口。其中，數(shù)據(jù)編輯窗口和結(jié)果輸出窗口是常用到的兩個窗口。提示：本節(jié)基于IBMSPSSStatistics26進行介紹，如果沒有特別指明，文中SPSS均指IBMSPSSStatistics26，以下不再說明。1.數(shù)據(jù)編輯窗口（DataEditor）數(shù)據(jù)編輯窗口也稱數(shù)據(jù)編輯器（DataEditor）。啟動SPSS后，系統(tǒng)會自動打開數(shù)據(jù)編輯窗口。SPSS處理數(shù)據(jù)的主要工作全在此窗口中進行，該窗口的左下角會顯示兩個視圖：數(shù)據(jù)視圖（DataView）和變量視圖（VariableView）。數(shù)據(jù)視圖用于顯示數(shù)據(jù)，變量視圖則用于顯示變量的信息，如變量名稱、變量類型、變量格式等，兩個視圖可以通過單擊進行切換。當(dāng)同時打開多個數(shù)據(jù)文件時，每個數(shù)據(jù)文件獨占一個不同的數(shù)據(jù)編輯窗口，系統(tǒng)會對這些數(shù)據(jù)編輯窗口自動按照“數(shù)據(jù)集0”“數(shù)據(jù)集1”······這樣的名稱來命名，data_1.sav為文件存儲名稱。數(shù)據(jù)編輯窗口（見圖4-1）可以用來創(chuàng)建、顯示和編輯數(shù)據(jù)文件。數(shù)據(jù)編輯窗口9圖4-1數(shù)據(jù)編輯窗口10語法編輯窗口2.語法編輯窗口（SyntaxEditor）語法編輯窗口也稱語法編輯器（SyntaxEditor），是用于編輯和運行命令文件的編輯器，也是程序運行的工作窗口。語法編輯窗口的優(yōu)點是可將SPSS操作過程存儲成語法文件，保存工作記錄，讓使用者可以查閱操作歷史，并且在有必要時可以重新執(zhí)行。圖4-2所示為語法編輯窗口。圖4-2語法編輯窗口結(jié)果編輯窗口113.結(jié)果輸出窗口（OutputViewer）結(jié)果輸出窗口也稱結(jié)果查看器（OutputViewer），用于顯示數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。使用者可以直接打印結(jié)果，或?qū)⑺@示的輸出數(shù)據(jù)加以編輯與存儲，便于日后使用，還可以配合其他數(shù)據(jù)庫或文字處理軟件（例如Excel、Word）進行編輯整理。存儲結(jié)果時，僅需點擊左上角菜單欄中的“文件(File)”，在下拉菜單中選擇“保存(Save)”，輸入路徑與文件名，SPSS便會自動給予該結(jié)果文件擴展名“.spv”作為標(biāo)識。結(jié)果輸出窗口分成左右兩區(qū)，左側(cè)是目錄，也就是結(jié)果輸出的結(jié)構(gòu)圖，依序顯示使用者要求SPSS所進行的各項工作的結(jié)果，并依照層次排列。結(jié)果輸出窗口的右側(cè)顯示的是輸出的內(nèi)容，存放SPSS執(zhí)行后的所有記錄與數(shù)據(jù)報表。當(dāng)使用者單擊左側(cè)目錄當(dāng)中的任何一個項目時，右側(cè)便會自動顯示相應(yīng)的輸出內(nèi)容。如果分析過程中所設(shè)的參數(shù)和統(tǒng)計過程正確，該窗口會顯示分析結(jié)果；如果分析過程中發(fā)生錯誤使得處理失敗，則該窗口中顯示系統(tǒng)給出的錯誤信息。圖4-3所示為結(jié)果輸出窗口。結(jié)果編輯窗口12圖4-3結(jié)果輸出窗口腳本編輯窗口134.腳本編輯窗口（ScriptEditor）腳本編輯窗口也稱腳本編輯器（ScriptEditor）。SPSS腳本是用SaxBasic語言編寫的程序。SPSS腳本可以像SPSS宏一樣構(gòu)建和運行SPSS命令，也可以在命令中利用當(dāng)前數(shù)據(jù)文件的變量信息，還可以對結(jié)果進行編輯，或者構(gòu)建一些新的自定義的對話框。腳本可用于SPSS內(nèi)部操作自動化、結(jié)果格式自定義化。該窗口用于編寫SPSS內(nèi)嵌的SaxBasic或Python編寫的自動化數(shù)據(jù)處理程序。Python腳本編輯窗口如圖4-4所示。上述工作窗口可以同時打開多個，如同時打開多個數(shù)據(jù)編輯窗口和多個結(jié)果輸出窗口。實際使用時的窗口數(shù)往往不止4個。圖4-4Python腳本編輯窗口144.1.1SPSS簡介(SPSS數(shù)據(jù)文件的建立)（1）利用SPSS直接錄入在數(shù)據(jù)編輯窗口中，SPSS采用的是二維電子表格的形式，即由行和列組成，行和列的交叉處為單元格。利用SPSS進行數(shù)據(jù)分析的第一步工作就是要建立SPSS數(shù)據(jù)文件。SPSS數(shù)據(jù)文件中的一列數(shù)據(jù)稱為一個變量。每個變量都應(yīng)有一個名稱，即變量名稱，變量名稱是存取SPSS變量的唯一標(biāo)志。SPSS數(shù)據(jù)文件中的一行數(shù)據(jù)稱為一個個案，所有個案組成SPSS數(shù)據(jù)文件的數(shù)據(jù)部分。每個單元格存儲的是某一個特定觀察個案的特定變量的具體數(shù)值。建立一個完整的SPSS數(shù)據(jù)文件需要進行以下操作。①

啟動SPSS，即進入SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口，如圖4-5所示；或者依次單擊【文件】→【新建】→【數(shù)據(jù)】。②

定義變量：包括定義變量名稱和變量類型。③

輸入數(shù)據(jù)：在數(shù)據(jù)編輯窗口中完成。④

保存數(shù)據(jù)。在SPSS中，共有9種變量類型。這9種又可被歸納為3種基本類型：日期型、字符串型、數(shù)值型。①

數(shù)值型包括標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值型、逗號數(shù)值型、圓點數(shù)值型、科學(xué)記數(shù)型、美元數(shù)值型、設(shè)定貨幣數(shù)值型、受限數(shù)值型等7種類型。②

日期型用來表示日期或者時間，主要在時間序列分析中比較常用。③

字符串型用于區(qū)分大小寫字母，其變量不能進行數(shù)學(xué)運算。15圖4-5

數(shù)據(jù)編輯窗口16例4.1

請將表4-1中的內(nèi)容輸入SPSS中，并保存到文件名為“data”的數(shù)據(jù)文件中。

表4-1 某單位5名工作人員的基本信息姓名性別出生日期受教育年限年薪/元張三男1976/10/1015157000趙四男1979/08/1616267500王五女1983/11/1212122000孫六女1988/04/12997600李明男1985/07/081516500017、操作步驟如下。①

啟動SPSS。進入SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口，如圖4-5所示。②

定義變量。在圖4-5所示的數(shù)據(jù)編輯窗口中，單擊左下方的【變量視圖】，進入變量視圖。定義變量名稱：雙擊“名稱”列下方的單元格，輸入變量名稱“姓名”，系統(tǒng)默認(rèn)其為VAR00001。定義變量類型：單擊“類型”列下方的單元格，單擊單元格右側(cè)按鈕【···】，打開【變量類型】對話框（見圖4-6），選擇【字符串】單選按鈕，單擊【確定】按鈕。變量的寬度、小數(shù)位數(shù)、標(biāo)簽、值，均保持默認(rèn)值即可。圖4-5數(shù)據(jù)編輯窗口18第2個變量“性別”的定義過程和第1個變量“姓名”的定義過程類似。第3個變量“出生日期”在定義變量類型時選擇日期型，即在圖4-6中選擇【日期】單選按鈕，并在彈出的圖4-7所示列表框中選擇一種日期類型即可。圖4-6

【變量類型】對話框圖4-7

【變量類型】對話框-選擇一種日期類型19第4個變量“受教育年限”為數(shù)值型變量，在定義變量類型時保持默認(rèn)數(shù)值型或者在圖4-6中選擇【數(shù)字】單選按鈕，可定義小數(shù)位數(shù)。其余變量的定義參考變量“姓名”的定義過程。所有變量定義完成后的變量視圖如圖4-8所示。圖4-8

變量定義完成后的變量視圖20③

輸入數(shù)據(jù)。單擊圖4-8左下方的【數(shù)據(jù)視圖】，切換視圖。錄入表4-1中的數(shù)據(jù)，錄入完成后的數(shù)據(jù)視圖如圖4-9所示。圖4-9

數(shù)據(jù)錄入完成后的數(shù)據(jù)視圖21圖4-10保存SPSS格式文件④

保存數(shù)據(jù)。選擇【文件】→【保存】，打開圖4-10所示的對話框。在【文件名】文本框中輸入文件名“data”，選擇文件的保存路徑，單擊【保存】按鈕即可。22（2）直接讀取Excel文件數(shù)據(jù)除SPSS格式的數(shù)據(jù)外，SPSS可以直接讀入許多其他格式的數(shù)據(jù)文件。選擇【文件】→【打開】→【數(shù)據(jù)】命令，打開圖4-11所示的對話框。圖4-11

【打開數(shù)據(jù)】對話框23圖4-12Excel文件數(shù)據(jù)的讀取示例打開對話框中的【文件類型】下拉列表，可以看到能直接被打開的數(shù)據(jù)文件格式，選擇好所需要使用文件的類型后，再選中需要打開的文件，單擊【打開】按鈕，SPSS就會打開需要使用的文件，并將其自動轉(zhuǎn)換成SPSS數(shù)據(jù)格式，如圖4-12所示。244.1.2應(yīng)用實例1．案例背景與目的股票投資者大多根據(jù)企業(yè)的財務(wù)報表選擇有發(fā)展?jié)摿Φ墓善?。財?wù)報表的目標(biāo)之一就是為信息使用者提供對其決策有用的信息，所以研究上市商業(yè)銀行股票價格與會計信息的相關(guān)性具有現(xiàn)實意義。會計信息與股票價格關(guān)系研究是指對會計信息披露與股票價格之間是否具有統(tǒng)計意義的顯著相關(guān)性研究，也就是研究會計信息的披露是否向證券市場傳遞了新的有用信息。這一領(lǐng)域的研究始于波爾、布朗、比弗，他們用實證方法證明了會計信息與股票價格存在相關(guān)聯(lián)系，表明了會計信息的披露向證券市場傳遞了新的有用信息。本案例的研究目的是通過銀行業(yè)上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)分析股票價格的財務(wù)影響因素，為銀行業(yè)上市公司的投資提供科學(xué)依據(jù)。252．研究方法本案例的分析思路如下，搜集上市商業(yè)銀行的財務(wù)數(shù)據(jù)分析股票價格的財務(wù)影響因素，觀測股票價格、每股收益、每股凈資產(chǎn)、凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、每股經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額等數(shù)據(jù)。首先利用描述性分析對銀行業(yè)上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)進行基礎(chǔ)性描述，以便對整個行業(yè)形成直觀的印象，然后利用因子分析提取對銀行業(yè)上市公司股票價格影響較為明顯的因素，分析銀行業(yè)上市公司股票價格的決定因素，最后利用回歸分析確定這些因素對股票價格的影響方向和強弱。采用的數(shù)據(jù)分析方法主要如下。（1）描述性分析。描述性分析主要是對銀行業(yè)上市公司股票價格信息以及各種財務(wù)數(shù)據(jù)進行基礎(chǔ)性描述，主要用于描述變量的基本特征。（2）因子分析。因子分析是一種數(shù)據(jù)簡化技術(shù)。它通過研究眾多銀行業(yè)財務(wù)變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，觀測財務(wù)數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)，并用少數(shù)幾個獨立的不可觀測變量來表示。（3）回歸分析?；貧w分析是研究一個因變量與一個或多個自變量之間的線性或非線性關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。263．研究過程（1）數(shù)據(jù)搜集及SPSS數(shù)據(jù)文件的建立為了研究的準(zhǔn)確性和普遍性，選取滬深證劵交易所A股上市的42家商業(yè)銀行為研究對象，以2022年的財務(wù)報表作為研究數(shù)據(jù)，我們選擇了：反映企業(yè)盈利能力的每股收益、每股凈資產(chǎn)、凈資產(chǎn)收益率；反映企業(yè)償債能力的資產(chǎn)負(fù)債率；反映企業(yè)營運能力的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率；反映企業(yè)現(xiàn)金流量能力的每股經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額；反映企業(yè)成長能力的凈利潤增長率、總資產(chǎn)增長率、營業(yè)收入增長率。一般上市公司的年度財務(wù)報表都在次年4月對外發(fā)布，考慮到財務(wù)報表對股票價格影響的滯后性，將次年4月30日的股票收盤價作為上市商業(yè)銀行的股票價格。銀行股票價格與部分財務(wù)指標(biāo)示例如表4-2所示。27表4-2 銀行股票價格與部分財務(wù)指標(biāo)示例股票價格/元每股收益/元每股凈資產(chǎn)/元凈資產(chǎn)收益率/%資產(chǎn)負(fù)債率/%總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率12.55002.200018.800010.966091.83160.03513.01000.26454.67005.748192.67770.017827.38003.380023.140014.556192.87750.02644.08000.74406.406611.838991.45750.02354.61000.73006.043411.221691.61440.02742.32000.17004.93004.463591.10330.02593.32000.45005.05009.007193.09060.02212.90000.37005.50006.645291.60920.02307.52001.07009.690011.010792.28630.02417.60001.560020.03007.481891.88050.02245.76001.430016.37008.092191.71000.02483.63000.710011.53006.007391.55400.020133.60005.260032.710015.298690.58840.03565.68001.02007.803511.377390.77510.02177.71001.600011.230512.665892.77150.025212.56001.830013.760012.382493.90220.02193.62000.55006.57008.547892.79320.01759.42001.760012.220013.261592.34280.023428根據(jù)我們搜集的數(shù)據(jù)，建立SPSS數(shù)據(jù)文件后進行下一步的分析和研究，可通過Excel表格直接導(dǎo)入建立SPSS數(shù)據(jù)文件。導(dǎo)入數(shù)據(jù)后的SPSS數(shù)據(jù)視圖和變量視圖分別如圖4-13、圖4-14所示。圖4-13

SPSS數(shù)據(jù)視圖圖4-14

SPSS變量視圖29（2）銀行業(yè)上市公司股票價格及財務(wù)指標(biāo)的描述性分析銀行業(yè)上市公司股票價格及財務(wù)指標(biāo)的描述性分析操作步驟如下。①

打開SPSS數(shù)據(jù)文件，進入SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口，選擇【分析】→【描述統(tǒng)計】→【描述】命令，在打開的【描述】對話框中，見圖4-15。將各變量添加到【變量】列表框中，并勾選【將標(biāo)準(zhǔn)化值另存為變量】。②

單擊【選項】按鈕，打開【描述：選項】對話框。勾選【最大值】、【最小值】、【范圍】、【標(biāo)準(zhǔn)差】、【標(biāo)準(zhǔn)誤差平均值】和【方差】復(fù)選框，，如圖4-16所示。然后單擊【繼續(xù)】按鈕，返回【描述】對話框。圖4-15

【描述】對話框圖4-16

【描述：選項】對話框30③

單擊【確定】按鈕，得到描述性分析結(jié)果。由圖4-17可知，在2022年的樣本期，我國銀行業(yè)上市公司股票價格的均值約為7.28元，最大值與最小值之間的差異約為31.28元，標(biāo)準(zhǔn)差約為6.18元，可見我國銀行業(yè)上市公司之間的股票價格差距較大。另外，就凈資產(chǎn)收益率來看，我國銀行業(yè)上市公司凈資產(chǎn)收益率的均值約為10.44%，表明我國銀行業(yè)上市公司經(jīng)營狀況良好。圖4-17

銀行業(yè)上市公司股票價格及財務(wù)指標(biāo)的描述性分析結(jié)果31（3）銀行業(yè)上市公司財務(wù)指標(biāo)的因子分析計算主因子的操作步驟如下。①

在打開的SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口，選擇【分析】→【降維】→【因子分析】命令，在彈出的對話框中將各標(biāo)準(zhǔn)化變量“Zscore（…）”添加到【變量】列表框中，如圖4-18所示。圖4-18

【因子分析】對話框32②

單擊【描述】按鈕，在打開的【因子分析：描述】對話框中勾選【初始解】復(fù)選框和【KMO和巴特利特球形度檢驗】復(fù)選框，如圖4-19所示，單擊【繼續(xù)】按鈕，保存設(shè)置結(jié)果。③

單擊【旋轉(zhuǎn)】按鈕，在打開的【因子分析：旋轉(zhuǎn)】對話框中選擇【最大方差法】單選按鈕，其他保持系統(tǒng)默認(rèn)選擇，如圖4-20所示，單擊【繼續(xù)】按鈕，保存設(shè)置結(jié)果。④

單擊【得分】按鈕，在打開的【因子分析：因子得分】對話框中勾選【保存為變量】，方法選取【回歸】方法來計算因子得分，并勾選【顯示因子得分系數(shù)矩陣】復(fù)選框，如圖4-21所示，單擊【繼續(xù)】按鈕，保存設(shè)置結(jié)果。

圖4-19

【因子分析：描述對】話框 圖4-20

【因子分析：旋轉(zhuǎn)】對話框 圖4-21

【因子分析：因子得分】對話框33⑤

單擊【確定】按鈕，輸出統(tǒng)計分析結(jié)果。圖4-22展示了KMO和巴特利特球形度檢驗結(jié)果，其中KMO值越接近1表示越適合進行因子分析，從該分析結(jié)果可知KMO值為0.640，表示比較適合進行因子分析。巴特利特球形度檢驗的原假設(shè)為相關(guān)矩陣為單位矩陣，顯著性為0.000，小于顯著水平0.05，因此拒絕原假設(shè)，即表示變量之間存在相關(guān)關(guān)系，適合進行因子分析。圖4-23展示了變量共同度的結(jié)果。該圖左側(cè)表示每個變量可以被所有因素解釋的方差，右側(cè)表示變量的共同度。從該圖可以看到，因子分析的變量共同度都非常高，表明變量中的大部分信息均能夠被因子分析所提取，說明因子分析的結(jié)果是有效的。

圖4-22

銀行業(yè)上市公司財務(wù)指標(biāo)的KMO和巴特利特球形度檢驗結(jié)果圖4-23

銀行業(yè)上市公司財務(wù)指標(biāo)的變量共同度結(jié)果34圖4-24展示了因子貢獻率的結(jié)果。該圖左側(cè)為初始特征值，中間為提取載荷平方和，右側(cè)為旋轉(zhuǎn)載荷平方和?！翱傆嫛笔侵敢蜃拥奶卣髦?，“方差百分比”表示該因子的特征值占總特征值的百分比，“累積%”表示累積的百分比。其中，只有前3個因子的特征值大于1，并且其特征值之和占總特征值的74.927%，因此，提取前3個因子作為主因子即可。圖4-24

銀行業(yè)上市公司財務(wù)指標(biāo)的因子貢獻率結(jié)果35圖4-25展示了旋轉(zhuǎn)后的因子載荷值。通過因子旋轉(zhuǎn)，各個因子有了比較明確的含義。圖4-25所示的3個成分可以集中體現(xiàn)原始數(shù)據(jù)的大部分信息，所以用這3個成分變量代替原來的9個解釋變量。這3個成分因子不能從結(jié)果輸出窗口直接得到，因為“成分矩陣”是指初始因子的載荷矩陣，而每一個載荷量表示主成分與對應(yīng)變量的相關(guān)系數(shù)。根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計的相關(guān)知識，主成分分析的變換矩陣（主成分載荷矩陣Ui）與因子載荷矩陣Ai和特征值λi之間存在如下關(guān)系。36操作步驟如下。①

新建“因子載荷矩陣.sav”（數(shù)據(jù)為圖4-25中的數(shù)據(jù)），如圖4-26所示。②

單擊【轉(zhuǎn)換】→【計算變量】，打開【計算變量】對話框，在【目標(biāo)變量】中輸入新變量名稱“U1”，在【數(shù)字表達式】中輸入“A1/SQRT(3.643)”，單擊【確定】按鈕，得到U2和U3，如圖4-27所示。

圖4-26

新建“因子載荷矩陣.sav” 圖4-27

主成分載荷矩陣37③

計算主成分的表達式，將Ui與8個變量的標(biāo)準(zhǔn)值ZXi相乘后求和即可得到3個主因子Y1、Y2、Y3的表達式，單擊【轉(zhuǎn)換】→【計算變量】，打開【計算變量】對話框，在【目標(biāo)變量】文本框中輸入“Y1”，在【數(shù)字表達式】文本框中輸入表達式：Ui與8個變量的標(biāo)準(zhǔn)值ZXi的乘積之和，如圖4-28所示，單擊【確定】按鈕，即可得出Y1。根據(jù)上述步驟，就可得到Y(jié)1、Y2和Y3，如圖4-29所示。

圖4-28

主因子計算變量

圖4-29

主因子38下面計算綜合主成分值。以3個主成分所對應(yīng)的特征值占所提取主成分總的特征值的比例作為權(quán)重，計算主成分綜合模型。根據(jù)主成分綜合模型即可算出綜合主成分值，計算公式如下。

單擊【轉(zhuǎn)換】→【計算變量】，打開【計算變量】對話框，在【目標(biāo)變量】中輸入“Y”，在【數(shù)字表達式】文本框中輸入表達式，如圖4-30所示，單擊【確定】按鈕，即可得到Y(jié)，Y即以各主成分的因子貢獻率為權(quán)重構(gòu)造的各家上市公司的綜合績效指標(biāo)。39圖4-30綜合主成分值計算變量40（4）銀行業(yè)上市公司股票價格與綜合績效指標(biāo)的回歸分析下面利用因子分析得到的綜合績效指標(biāo)進行回歸分析，進一步發(fā)掘我國銀行業(yè)上市公司股票價格與其主要財務(wù)指標(biāo)的關(guān)系。操作步驟如下。①

在打開的SPSS數(shù)據(jù)編輯窗口，選擇【分析】→【回歸】→【線性】命令，打開【線性回歸】對話框，然后將標(biāo)準(zhǔn)化股票價格添加到【因變量】列表框中，將綜合績效指標(biāo)Y添加到【自變量】列表框中，如圖4-31所示。圖4-31

【線性回歸】對話框41②

單擊【統(tǒng)計】按鈕，打開【線性回歸：統(tǒng)計】對話框。勾選【估算值】、【模型擬合】、【德賓-沃森】復(fù)選框，如圖4-32所示，然后單擊【繼續(xù)】按鈕，保存設(shè)置。③

單擊【選項】按鈕，打開【線性回歸：選項】對話框。步進法條件中，“使用F的概率”選項用于設(shè)置進入模型或從模型中移除變量的顯著性水平（p值），使用默認(rèn)值“進入（E）：0.05”和“除去（M）：0.10”，勾選【在方程中包括常量】復(fù)選框，“缺失值”選勾選【成列排除個案（L）】如圖4-33所示，然后單擊【繼續(xù)】，保存設(shè)置。圖4-32

【線性回歸：統(tǒng)計】對話框

圖4-33

【線性回歸：選項】對話框42④

單擊【確定】按鈕，輸出分析結(jié)果。圖4-34展示了評價模型的檢驗統(tǒng)計量。從該圖中可以得到R、R方、調(diào)整后R方、標(biāo)準(zhǔn)估算誤差及德賓-沃森統(tǒng)計量，如本案例中回歸模型調(diào)整后R方為0.554，模型的擬合優(yōu)度不是特別理想，但是也能在較大程度上說明解釋變量和被解釋變量之間的關(guān)系。德賓-沃森統(tǒng)計量約等于2，說明回歸模型不存在自相關(guān)現(xiàn)象，對回歸模型的估計和假設(shè)都是可靠的。圖4-34

銀行業(yè)上市公司財務(wù)指標(biāo)評價模型的檢驗統(tǒng)計量43圖4-35展示了方差分析的結(jié)果。由該圖可以得到回歸部分的F值為52.004，顯著性值為0.000，小于顯著性水平值0.05，因此可以判斷綜合績效指標(biāo)Y對銀行業(yè)上市公司的股票價格解釋能力非常顯著。圖4-35

銀行業(yè)上市公司財務(wù)指標(biāo)的方差分析結(jié)果44圖4-36銀行業(yè)上市公司財務(wù)指標(biāo)線性回歸模型的回歸系數(shù)及相應(yīng)的一些統(tǒng)計量圖4-36展示了線性回歸模型的回歸系數(shù)及相應(yīng)的一些統(tǒng)計量。從該圖可以得到線性回歸模型中的綜合績效指標(biāo)的系數(shù)為0.542，回歸系數(shù)t檢驗的t值為7.211，在顯著性水平1%下認(rèn)為解釋變量的影響是顯著的，這與圖4-35所示方差分析的結(jié)果十分一致，即我國銀行業(yè)上市公司股票價格受其綜合績效指標(biāo)的影響。454．研究結(jié)論根據(jù)以上分析，我們可以比較有把握地得出以下結(jié)論。（1）通過銀行業(yè)上市公司股票價格及財務(wù)指標(biāo)的描述性分析發(fā)現(xiàn)，一般而言，我國銀行業(yè)上市公司之間的股票價格差距比較大。另外，就凈資產(chǎn)收益率來看，我國銀行業(yè)上市公司凈資產(chǎn)收益率的均值約為10.44%，表明我國銀行業(yè)上市公司經(jīng)營狀況良好。（2）通過銀行業(yè)上市公司的各項財務(wù)指標(biāo)，運用因子分析方法和回歸方法，構(gòu)建了對我國上市公司股票價格和其財務(wù)信息相關(guān)性的指標(biāo)體系，并進行了深入的研究，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果證明我國銀行業(yè)上市公司的股票價格和其財務(wù)信息呈現(xiàn)正相關(guān)。但是，鑒于僅用2022年的橫截面財務(wù)數(shù)據(jù)對上述模型進行了檢驗，所選用的樣本比較有限，其研究結(jié)果具有一定的局限性，如果搜集多年的數(shù)據(jù)可以比較不同年份各類指標(biāo)對股票價格的影響程度，從而做出趨勢分析。4.2EViews在金融統(tǒng)計分析中的應(yīng)用

4.2.1EViews簡介46EViews（EconometricViews）是一種與計量經(jīng)濟學(xué)相關(guān)的軟件，它在金融統(tǒng)計分析中有著廣泛的應(yīng)用。EViews在金融統(tǒng)計分析中的幾個常見應(yīng)用有時間序列（TimeSeries）分析、單位根檢驗、面板數(shù)據(jù)分析、經(jīng)濟計量模型構(gòu)建、異方差檢驗和修正、統(tǒng)計檢驗和顯著性分析等。此外，EViews還提供數(shù)據(jù)處理、圖表繪制、模型診斷和可視化等功能，成為金融統(tǒng)計分析和經(jīng)濟計量模型構(gòu)建的常用工具。EViews直譯為計量經(jīng)濟學(xué)觀察，或計量經(jīng)濟學(xué)軟件包，本意是對社會經(jīng)濟關(guān)系與經(jīng)濟活動的數(shù)量規(guī)律，采用計量經(jīng)濟學(xué)方法與技術(shù)進行“觀察”。4.2EViews在金融統(tǒng)計分析中的應(yīng)用

4.2.1EViews簡介47EViews是QMS（QuantitativeMicroSoftware）公司研制的在Windows下專門用于數(shù)據(jù)分析、回歸分析和預(yù)測的計算機軟件，是優(yōu)秀的計量經(jīng)濟工具軟件之一，具有操作簡便、界面友好、功能強大等特點。使用EViews可以迅速地從數(shù)據(jù)中導(dǎo)出統(tǒng)計關(guān)系以及對經(jīng)濟變量進行預(yù)測。EViews主要應(yīng)用于經(jīng)濟領(lǐng)域的回歸分析與預(yù)測（RegressionAnalysisandForecasting）、時間序列以及橫截面數(shù)據(jù)（Cross-SectionalData）分析，但EViews的應(yīng)用領(lǐng)域并不局限于此。與其他統(tǒng)計軟件（如Excel、SAS、SPSS等）相比，EViews處理的主要對象是時間序列，其功能優(yōu)勢是回歸分析與預(yù)測。對于時間序列，每一個序列有一個名稱，只要提出序列的名稱就可以對序列中所有的數(shù)據(jù)進行操作。EViews允許用戶從鍵盤或磁盤文件中輸入數(shù)據(jù)，并根據(jù)已有的序列或新生成的序列，對序列之間的關(guān)系進行統(tǒng)計分析。EViews具有操作簡便且可視化的操作風(fēng)格，體現(xiàn)在從鍵盤輸入數(shù)據(jù)序列、根據(jù)已有序列生成新序列、顯示和輸出序列以及對序列之間存在的關(guān)系進行統(tǒng)計分析等方面。48EViews支持基于時間序列的數(shù)據(jù)分析和建模，可以處理金融、商業(yè)和工程等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，為用戶提供廣泛的統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)可視化功能，如描述性統(tǒng)計、回歸分析、時間序列分析、面板數(shù)據(jù)分析等。EViews的主要特點和功能如下。主要特點和功能49模型建立4EViews支持多種模型建立方法，包括線性回歸、非線性回歸、時間序列等，可以幫助用戶構(gòu)建適合自己的數(shù)據(jù)的模型，并進行預(yù)測和分析。數(shù)據(jù)可視化3EViews提供多種數(shù)據(jù)可視化形式，如散點圖、柱形圖、熱力圖等，可以幫助用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)分析結(jié)果。統(tǒng)計分析2EViews提供多種統(tǒng)計分析方法，包括描述性統(tǒng)計、假設(shè)檢驗、時間序列分析、面板數(shù)據(jù)分析等，可以幫助用戶對數(shù)據(jù)進行深入分析和理解。1易于使用EViews提供友好的用戶界面和易于使用的命令語言，可以方便地導(dǎo)入數(shù)據(jù)、執(zhí)行分析和生成報告。編程5EViews支持面向?qū)ο蟮木幊陶Z言，用戶可以使用EViews的編程語言自定義分析方法，也可以使用外部編程語言（如C++）來擴展EViews的功能。502．EViews窗口介紹運行EViews，屏幕上會出現(xiàn)EViews窗口，如圖4-37所示。按照從上到下的順序，EViews窗口由5部分組成：標(biāo)題欄、菜單欄、命令窗口、工作區(qū)域、狀態(tài)欄。提示：本節(jié)基于EViews12進行介紹，如果沒有特別說明，文中EViews均指EViews12，以下不再說明。圖4-37

EViews窗口51（1）標(biāo)題欄標(biāo)題欄位于EViews窗口的頂部，標(biāo)記有EViews字樣。當(dāng)EViews窗口處于激活狀態(tài)時，標(biāo)題欄顏色為藍色。單擊EViews窗口的任意區(qū)域?qū)⑹蛊涮幱诩せ顮顟B(tài)。（2）菜單欄菜單欄包括10個選項卡：【File】、【Edit】、【Object】、【View】、【Proc】、【Quick】、【Options】、【Add-ins】、【W(wǎng)indow】、【Help】。單擊選項卡標(biāo)簽可打開菜單，選擇菜單中的命令，就可以進行相應(yīng)操作。（3）命令窗口命令窗口位于菜單欄下方。在命令窗口中可以通過鍵盤輸入相應(yīng)的EViews命令，按Enter鍵即可執(zhí)行。命令窗口支持Windows下的復(fù)制和粘貼功能，可在命令窗口和其他Windows窗口間進行相應(yīng)的文本轉(zhuǎn)換。選擇【File】→【SaveAs】命令，可將命令窗口中的內(nèi)容直接保存到文本文件中備用。（4）工作區(qū)域EViews窗口的中間區(qū)域稱為工作區(qū)域。工作區(qū)域用于顯示各種命令的執(zhí)行結(jié)果。當(dāng)存在多個子窗口時，這些子窗口會相互重疊，當(dāng)前活動窗口位于最上方。如果需要激活其他子窗口，只需要單擊子窗口的標(biāo)題欄或者任何可見部分即可。（5）狀態(tài)欄EViews窗口底部是狀態(tài)欄。狀態(tài)欄用于顯示當(dāng)前EViews的工作狀態(tài)和EViews默認(rèn)的數(shù)據(jù)文件保存路徑等。狀態(tài)欄分為4個部分：最左側(cè)顯示當(dāng)前EViews的工作狀態(tài)；Path欄用于顯示EViews默認(rèn)的數(shù)據(jù)文件保存路徑；DB欄用于顯示當(dāng)前數(shù)據(jù)庫的名稱；WF欄用于顯示當(dāng)前活動工作文件名稱。523．工作文件在使用EViews時，首先需要建立一個新的工作文件（Workfile）。只有建立了新工作文件，才能進行數(shù)據(jù)處理和存取對象等操作。以EViews12為例，單擊【File】→【New】→【W(wǎng)orkfile】，生成一個新的工作文件，也可以使用組合鍵【Ctrl+N快速生成】。EViews會打開圖4-38所示的對話框，根據(jù)選項設(shè)定。圖4-38

新建工作文件對話框53對話框中的【W(wǎng)orkfilestructuretype】用于設(shè)置工作文件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型，可供選擇的類型有【Unstructured

/

Undated】（橫截面數(shù)據(jù)）、【Dated-regularfrequency】（時間序列數(shù)據(jù)）、BalancedPanel（面板數(shù)據(jù)）。另外，在【Datespecification】（日期設(shè)定）下的【Frequency】（頻率）下拉列表中，根據(jù)數(shù)據(jù)樣本的情況，選擇數(shù)據(jù)輸出格式，包括Annual（年度）、Semi-annual（半年度）、Quarterly（季度）、Weekly（周度）等。如果選擇【Dated-regularfrequency】或【BalancedPanel】，則需要設(shè)置【Startdate】（起始日期）和【Enddate】（截止日期）；如果選擇【Unstructured/Undated】，則需要在對應(yīng)的位置中輸入觀測值的個數(shù)。對話框中的【W(wǎng)orkfilenames(optional)】下的文本框用來給所建立的工作文件命名，當(dāng)該文本框空白時，建立工作文件后，工作文件窗口標(biāo)題欄顯示Untitled，表示未對新建的工作文件命名。54以面板數(shù)據(jù)文件為例，創(chuàng)建一個涵蓋2010—2020年數(shù)據(jù)的工作文件，選擇【BalancedPanel】，在“Dataspecification”中選擇“年度數(shù)據(jù)【Annual】”，在【Startdate】和【Enddate】中分別輸入“2010”“2020”，則會出現(xiàn)圖4-39所示的工作文件。工作文件窗口是EViews的子窗口，它由標(biāo)題欄、工具欄和信息欄組成。對于新建的工作文件，EViews自動生成兩個對象：c和resid。其中，c表示系數(shù)向量（CoefficientVector），resid表示變量殘差（Residual）。點擊工具欄中的【View】，然后點擊【Save】，或選擇【File】→【SaveAs】命令，軟件將保存輸入的數(shù)據(jù)。保存工作文件時，保存類型為“*.wfl”；保存程序文件時，保存類型為“*.prg”。554．?dāng)?shù)據(jù)錄入（1）直接輸入創(chuàng)建工作文件后，需要將數(shù)據(jù)輸入EViews。當(dāng)輸入一個或多個序列數(shù)據(jù)時，可選擇【Quick】→【EmptyGroup】，將打開圖4-40所示的數(shù)據(jù)組窗口。這個窗口也被稱為數(shù)據(jù)錄入窗口，接著在單元格內(nèi)輸入數(shù)據(jù)，按Enter鍵，完成數(shù)據(jù)輸入操作（或者先將數(shù)據(jù)輸入Excel，然后復(fù)制到EViews中）。當(dāng)?shù)谝淮屋斎霐?shù)據(jù)時，EViews將第一個序列自動命名為“SER01”，如圖4-41所示，依次類推。

圖4-40

數(shù)據(jù)組窗口

圖4-41

數(shù)據(jù)錄入56在數(shù)據(jù)表中輸入任意多列數(shù)據(jù)，輸入的數(shù)據(jù)將立即成為當(dāng)前工作文件的一部分，在輸入完數(shù)據(jù)后可以關(guān)閉該數(shù)據(jù)組窗口。如果希望保存并命名該數(shù)據(jù)組對象，單擊【Name】，將出現(xiàn)圖4-42所示的對話框。（需要注意的是，EViews不區(qū)分變量的大小寫，不能用同一個字母的大寫和小寫代表兩個變量。）輸入完數(shù)據(jù)后，即使在數(shù)據(jù)組窗口中刪除序列“SER01”，其中的序列“SER01”對象也已經(jīng)自動保存在工作文件中。圖4-42

變量命名57（2）外部數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入EViews允許從外部數(shù)據(jù)文件中直接導(dǎo)入3種格式的數(shù)據(jù)：ASCII、Lotus和Excel工作表。下面以導(dǎo)入Excel工作表為例，講解外部數(shù)據(jù)文件的導(dǎo)入過程。例4.2

圖4-43所示的是2010—2020年國內(nèi)生產(chǎn)總值（GrossDomesticProduct，GDP）和廣義貨幣供應(yīng)量（BroadMoney

Supply，M2）數(shù)據(jù)的Excel工作表，單位為億元。圖4-43

Excel工作表數(shù)據(jù)58將此Excel工作表數(shù)據(jù)導(dǎo)入EViews工作文件的操作如下。新建一個時間序列類型的工作文件，設(shè)置時間范圍為2010—2020年。在新建的工作文件中，選擇【Proc】→【Import】→【Importfromfile】命令或者【File】→【Import】→【Importfromfile】命令，找到要導(dǎo)入的Excel工作表并雙擊，此時EViews會彈出圖4-44所示的【ExcelRead】對話框，根據(jù)需要按步驟進行設(shè)定。圖4-44

【Excel

Read】對話框

59數(shù)據(jù)導(dǎo)入完成后如圖4-45所示，第一個輸入的序列名對應(yīng)Excel工作表中第一行的變量名稱，如果使用新的序列名，則可以單擊【Name】，對數(shù)據(jù)組進行命名并保存。圖4-45

導(dǎo)入數(shù)據(jù)后的數(shù)據(jù)組對象窗口604.2.2應(yīng)用案例1．案例背景與目的全社會固定資產(chǎn)投資是指以貨幣形式表現(xiàn)的在一定時期內(nèi)全社會建設(shè)和購置固定資產(chǎn)的工作量以及與此有關(guān)的費用的總稱，它不僅反映了固定資產(chǎn)投資的規(guī)模、結(jié)構(gòu)以及發(fā)展速度，也是觀察工程進度和考核投資效果的重要來源。通過對固定資產(chǎn)的建設(shè)及購置，國民經(jīng)濟各行業(yè)引進了先進的技術(shù)裝備，在一定程度上調(diào)整了經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，是提高經(jīng)濟產(chǎn)出的重要手段。在現(xiàn)代經(jīng)濟周期理論中，固定資產(chǎn)投資周期是影響宏觀經(jīng)濟周期波動的一個直接的、物質(zhì)性的主導(dǎo)因素，固定資產(chǎn)投資也成為經(jīng)濟周期波動的物質(zhì)基礎(chǔ)。本案例基于我國固定資產(chǎn)投資對于經(jīng)濟增長的影響，利用相關(guān)性分析和回歸分析定量研究兩者的關(guān)系，分析我國固定資產(chǎn)投資對經(jīng)濟的拉動作用，并給出如何通過調(diào)節(jié)固定資產(chǎn)投資來發(fā)展經(jīng)濟的政策建議。2．研究方法采用的數(shù)據(jù)分析方法主要如下。（1）相關(guān)性分析。相關(guān)性分析是指對兩個及以上具備相關(guān)性的變量元素進行分析，從而衡量兩個及以上變量元素的相關(guān)密切程度。（2）回歸分析?；貧w分析是研究一個因變量與一個或多個自變量之間的線性或非線性關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。613．研究過程（1）數(shù)據(jù)搜集及EViews工作文件的建立本案例選取了2000—2022年我國固定資產(chǎn)投資額（InvestmentInFixedAssets，IIFA）和GDP的數(shù)據(jù)，如表4-3所示。表4-3 IIFA和GDP的年份數(shù)據(jù)年份GDP/億元IIFA/億元

年份GDP/億元IIFA/億元2000101308.632917.72012547510.6241745.52001112157.337213.52013603660.4282485.52002123311.943499.92014655782.9320330.92003139377.353841.152015702511.5347827.4200416422866234.972016761193372020.72005189907.580993.582017847382.9394926.22006222578.497583.072018936010.1418215.22007274179.7118323.1720191005872.4439541.22008324317.8144586.7620201034867.6451154.82009354521.6181760.3520211173823473002.52010419253.3218833.6120221234029.4495966.42011495707.6205036.4

62根據(jù)搜集的數(shù)據(jù)，建立EViews工作文件后進行下一步的分析和研究，可通過

Excel表格直接導(dǎo)入建立EViews工作文件。如圖4-46所示，工作文件窗口中有4個變量，其中iifa表示固定資產(chǎn)投資額序列，gdp表示GDP序列。63（2）相關(guān)性分析對經(jīng)濟變量進行分析之前，首先需要分析IIFA和GDP之間的相關(guān)性，可以通過計算兩者的相關(guān)系數(shù)以及繪制兩者之間的散點圖進行分析。操作步驟如下。①

按住【Ctrl】鍵選中IIFA和GDP兩個序列，然后右擊，在彈出的快捷菜單中選擇【Open】→【Group】命令，將這兩個序列在數(shù)據(jù)組窗口中打開，如圖4-47所示。

圖4-46

工作文件窗口

圖4-47

IIFA和GDP數(shù)據(jù)組數(shù)據(jù)64②

單擊數(shù)據(jù)組窗口工具欄中的【View】→【CovarianceAnalysis】命令，打開圖4-48所示的對話框。勾選【Correlation】復(fù)選框，單擊【OK】按鈕，得到圖4-49所示的序列組的相關(guān)分析結(jié)果。圖4-49展示的相關(guān)系數(shù)矩陣表明，IIFA和GDP之間的相關(guān)系數(shù)為0.990059，幾乎接近1，兩者屬于正向高度相關(guān)關(guān)系。圖4-48

【CovarianceAnalysis】對話框

圖4-49

相關(guān)系數(shù)矩陣65③

單擊數(shù)據(jù)組窗口工具欄中的【View】→【Graph】命令，在彈出的對話框中保持默認(rèn)設(shè)置。兩個序列的時序圖如圖4-50所示。通過圖4-50可以發(fā)現(xiàn)兩個序列都呈指數(shù)形式增長，并且增長的趨勢基本一致，可以看出，IIFA與GDP呈正相關(guān)關(guān)系。為了能夠利用線性模型擬合，需對兩個序列進行對數(shù)化處理，一方面可以消除這種指數(shù)增長的趨勢，方便利用線性模型擬合；另一方面可以減輕線性模型擬合殘差的異方差問題。

圖4-50

IIFA和GDP的時序圖66④

為了生成IIFA和GDP兩個序列的對數(shù)序列，在工作文件窗口工具欄中單擊【Genr】，打開圖4-51所示的【GenerateSeriesbyEquation】對話框。在【Enterequation】文本框中輸入“l(fā)ng=log(gdp)”，單擊【OK】按鈕，就可以在工作文件中生成GDP的對數(shù)序列l(wèi)ng；用同樣的方法生成IIFA的對數(shù)序列l(wèi)ni。按上述方法將lng和lni的時序圖繪制出來，如圖4-52所示?？梢园l(fā)現(xiàn)lng和lni的時序圖明顯呈現(xiàn)出線性趨勢，此時可以建立線性模型。圖4-51

【GenerateSeriesbyEquation】對話框

圖4-52

lng和lni的時序圖67（3）回歸分析本案例運用經(jīng)典線性回歸模型來分析我國固定資產(chǎn)投資對經(jīng)濟的拉動作用。根據(jù)計量經(jīng)濟學(xué)模型的基本假設(shè)，建立兩個變量之間的模型如下：具體操作步驟如下。①

在EViews窗口的菜單欄中依次選擇【Quick】→【EstimateEquation】命令，打開【EquationEstimation】對話框。在【Equationspecification】文本框中輸入“l(fā)ngclni”。②

在【Estimationsettings】的【Method】下拉列表中選擇【LS-LeastSquares(NLSandARMA)】選項。③

在【Sample】文本框中輸入“20002022”，如圖4-53所示，然后單擊【確定】按鈕就可以得到回歸分析結(jié)果。68回歸分析結(jié)果如圖4-54所示。該結(jié)果表明，自變量IIFA的系數(shù)約為0.905，說明IIFA每增加1%，GDP大約增加0.905%。IIFA系數(shù)的顯著性檢驗顯示，t=39.88831，概率P=0.000，在1%的顯著性水平下，認(rèn)為IIFA對GDP的影響是顯著的。R2≈0.987，說明模型對于數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度很高，GDP的變動當(dāng)中約有98.7%的部分可以由IIFA的變動得到解釋。圖4-53

【EquationEstimation】對話框

圖4-54

回歸分析結(jié)果694．研究結(jié)論本案例選取我國2000—2022年GDP和IIFA進行分析，運用EViews進行相關(guān)性分析和回歸分析可以得出，IIFA與GDP有很強的正向相關(guān)性，增加固定資產(chǎn)投資可以有效促進經(jīng)濟增長。因此，政府部門應(yīng)該重視IIFA在經(jīng)濟增長中的重要作用，對IIFA規(guī)模及結(jié)構(gòu)做好管理和監(jiān)控，同時思考如何利用IIFA提高產(chǎn)出，增加利潤。704.3Stata在金融統(tǒng)計分析中的應(yīng)用

Stata是一個全面而綜合的統(tǒng)計分析軟件，其計量統(tǒng)計功能非常強大，是計量經(jīng)濟、財務(wù)金融等領(lǐng)域的統(tǒng)計利器之一。本節(jié)將為讀者介紹Stata的基本情況、數(shù)據(jù)文件的管理以及Stata在金融統(tǒng)計分析中的相關(guān)應(yīng)用案例等。Stata是一種流行的統(tǒng)計分析軟件，廣泛應(yīng)用于金融統(tǒng)計分析領(lǐng)域。Stata在金融統(tǒng)計分析中的幾個常見應(yīng)用有金融時間序列分析、回歸分析、面板數(shù)據(jù)分析、金融計量經(jīng)濟學(xué)分析、金融風(fēng)險管理、統(tǒng)計推斷和假設(shè)檢驗等。此外，Stata還具有數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化、面向?qū)ο缶幊毯湍Ｐ驮\斷等功能。它被廣泛應(yīng)用于金融研究、投資管理和學(xué)術(shù)研究等領(lǐng)域，是金融統(tǒng)計分析的重要工具。4.3.1Stata簡介714.3Stata在金融統(tǒng)計分析中的應(yīng)用

一、Stata概述Stata由美國計算機資源中心（ComputerResourceCenter）研制，是一套完備、整合式的統(tǒng)計分析軟件，提供研究人員所需的強大的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理和繪圖功能。它同時具有數(shù)據(jù)管理軟件、統(tǒng)計分析軟件、繪圖軟件、矩陣計算軟件和程序語言的特點，運行速度快且功能強大。Stata不僅包括一整套預(yù)先編排好的數(shù)據(jù)分析功能，還允許用戶根據(jù)自己的需要來創(chuàng)建程序，從而添加更多的功能。Stata可以滿足用戶關(guān)于數(shù)據(jù)操作、可視化、統(tǒng)計和自動報告的需求，被企業(yè)和學(xué)術(shù)機構(gòu)廣泛應(yīng)用，特別是經(jīng)濟學(xué)、社會學(xué)、政治學(xué)及流行病學(xué)領(lǐng)域。與其他軟件相比，Stata具有以下優(yōu)勢。4.3.1Stata簡介優(yōu)勢72Stata的操作可以通過多種方式來實現(xiàn)，既可以通過輸入命令來完成，也可以通過菜單命令來完成。輸入命令的優(yōu)點在于簡潔明快、邏輯清晰、靈活方便；菜單操作界面類似于Windows和Office操作界面，并且有多種語言可供選擇，用戶可以根據(jù)自己熟悉的語言進行設(shè)置。此外，作為一個統(tǒng)計分析軟件，Stata具有很強的編程語言功能。Stata的ADO（ActiveXDataObject，ActiveX數(shù)據(jù)對象）文件（高級統(tǒng)計部分）都是用Stata自己的編程語言編寫的，用戶完全可以根據(jù)研究需要在Stata中進行編程，并將相關(guān)程序固化，方便以后運行時調(diào)用。Stata在分析時將數(shù)據(jù)全部讀入內(nèi)存，在統(tǒng)計、分析或計算全部完成后才和磁盤交換數(shù)據(jù)，因此，運行速度很快。（1）支持多種操作風(fēng)格，運行速度快與其他統(tǒng)計分析軟件相比，Stata可以開放地、實時更新地吸納研究者、用戶的最新研究成果，許多高級統(tǒng)計分析模塊均是編程人員用宏語言寫成的程序文件（ADO文件），這些文件可以修改、添加和下載。用戶可以在Stata網(wǎng)站尋找并下載新的升級文件，實時更新功能，也可以就相關(guān)問題向世界各地的用戶求助。此外，Stata可以非常便利地與Python編程進行交互，Stata和Python之間還可以無縫傳遞數(shù)據(jù)和運行結(jié)果。（2）開放的、實時更新的軟件系統(tǒng)優(yōu)勢73Stata提供從簡單的統(tǒng)計描述到復(fù)雜的多因素統(tǒng)計分析方法，如數(shù)據(jù)的探索性分析、統(tǒng)計描述、交叉表分析、二維相關(guān)分析、秩相關(guān)分析、偏相關(guān)分析、方差分析、非參數(shù)檢驗分析、多元回歸分析、協(xié)方差分析、判別分析、因子分析、聚類分析、非線性回歸分析、Logistic回歸分析等，可以實現(xiàn)多種計量模型的應(yīng)用，如單方程模型、聯(lián)立方程模型、離散被解釋變量模型、受限因變量模型、時間序列分析模型、面板數(shù)據(jù)模型、分位數(shù)回歸模型等的應(yīng)用。除了傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法外，Stata還收集了近20年發(fā)展起來的新方法，如Cox比例風(fēng)險回歸、指數(shù)與Weibull回歸、負(fù)二項回歸及廣義負(fù)二項回歸等。Stata的功能非常強大，可為大型統(tǒng)計項目提供完善的解決方案。（3）強大的數(shù)據(jù)分析功能用戶可以根據(jù)研究需要通過菜單命令或直接輸入命令的方式創(chuàng)建自定義圖形，包括直方圖、散點圖、曲線標(biāo)繪圖、連線標(biāo)繪圖、箱圖、餅圖、條形圖、點圖等，也可以編寫程序生成數(shù)百或數(shù)千個圖表。用戶可以將圖形導(dǎo)出為EPS格式或TIFF以供發(fā)布，也可以導(dǎo)出為PNG格式或SVG格式以供Web使用，還可以導(dǎo)出為PDF格式以供查看。除了專門的圖形繪制模塊外，在有些非繪圖命令中，Stata也提供專門用于某種圖形的功能，如在回歸分析中提供殘差圖等。用戶可以根據(jù)研究需要通過菜單命令或直接輸入命令的方式創(chuàng)建自定義圖形，包括直方圖、散點圖、曲線標(biāo)繪圖、連線標(biāo)繪圖、箱圖、餅圖、條形圖、點圖等，也可以編寫程序生成數(shù)百或數(shù)千個圖表。用戶可以將圖形導(dǎo)出為EPS格式或TIFF以供發(fā)布，也可以導(dǎo)出為PNG格式或SVG格式以供Web使用，還可以導(dǎo)出為PDF格式以供查看。除了專門的圖形繪制模塊外，在有些非繪圖命令中，Stata也提供專門用于某種圖形的功能，如在回歸分析中提供殘差圖等。（4）強大的圖形制作功能74圖4-55Stata的主界面2．Stata窗口介紹在正確安裝Stata17.0后，雙擊Stata主程序的圖標(biāo)，即可打開Stata，Stata的主界面如圖4-55所示。提示：本節(jié)基于Stata17.0介紹，如果沒有特別說明，文中Stata均指Stata17.0，以下不再說明。75與大部分程序窗口類似，Stata也有自己的菜單欄、工具欄，其特色在于主界面中的5個區(qū)域：歷史窗口、變量窗口、命令窗口、結(jié)果窗口、屬性窗口。（1）歷史窗口：此窗口用于記錄在啟動Stata后所執(zhí)行過的所有命令。歷史窗口中顯示的命令可以非常方便地被用戶調(diào)用，如果想要重復(fù)使用命令，只要在該命令上雙擊即可執(zhí)行相同的命令；如果想要使用類似的命令，單擊該命令，該命令即會出現(xiàn)在命令窗口中，再進行修改即可。此外，Stata還可以將執(zhí)行過的命令存儲下來，存在一個do-file（*.ado）內(nèi)，這樣下次就可再執(zhí)行相同的命令。（2）變量窗口：此窗口用于呈現(xiàn)當(dāng)前Stata數(shù)據(jù)文件中的所有變量。當(dāng)數(shù)據(jù)中的所有變量都有其名稱時，所有的變量名稱就會出現(xiàn)在此窗口中。只要數(shù)據(jù)讀進Stata中，變量名稱就會出現(xiàn)。單擊某個變量名稱時，該變量會出現(xiàn)在命令窗口中。（3）命令窗口：此窗口用于輸入準(zhǔn)備執(zhí)行的命令。（4）結(jié)果窗口：此窗口顯示每次執(zhí)行Stata命令后的執(zhí)行結(jié)果，執(zhí)行失敗時Stata將會給出紅色信息。（5）屬性窗口：此窗口顯示當(dāng)前數(shù)據(jù)文件中指定的變量以及數(shù)據(jù)的屬性。763．?dāng)?shù)據(jù)錄入（1）直接輸入①

打開Stata主程序，選擇【數(shù)據(jù)】→【數(shù)據(jù)編輯器】→【數(shù)據(jù)編輯器(編輯)】命令；或者直接在命令窗口中執(zhí)行“edit”命令，彈出圖4-56所示的對話框。

圖4-56

【數(shù)據(jù)編輯器(編輯)】對話框77②

在【數(shù)據(jù)編輯器(編輯)】對話框左上角的單元格中可以輸入數(shù)據(jù)，比如輸入“100”，系統(tǒng)會自動創(chuàng)建“var1”變量，如圖4-57所示。圖4-57創(chuàng)建“var1”變量78③

單擊右下方屬性窗口中變量的相關(guān)屬性，變量的屬性（包括名稱、標(biāo)簽、類型等）進入可編輯狀態(tài)?？梢詫ψ兞棵Q進行修改，比如把變量的名稱“var1”修改為“序號”，如圖4-58所示，修改完成后單擊左側(cè)數(shù)據(jù)輸入?yún)^(qū)域的空白處，再單擊【保存】按鈕，即可對編輯的變量和數(shù)據(jù)進行保存。

圖4-58

編輯變量屬性79（2）導(dǎo)入Excel文件數(shù)據(jù)在統(tǒng)計分析過程中，Stata需要自行創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的情形較少，更多的是讀取已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)。由于Excel文件相對較常用，接下來我們介紹用Stata讀取Excel文件數(shù)據(jù)。假設(shè)有圖4-59所示的數(shù)據(jù)位于Excel文件中，現(xiàn)將其導(dǎo)入Stata?？梢詫?shù)據(jù)復(fù)制到【數(shù)據(jù)編輯器(編輯)】中，也可以直接讀取Excel文件數(shù)據(jù)。①在圖4-60所示的Stata支持的文件類型中選擇【Excel電子表格(*.xls;*.xlsx)】，即可彈出【importexcel-導(dǎo)入Excel文件】對話框，如圖4-61所示。80圖4-60

Stata支持的文件類型圖4-61

【importexcel-導(dǎo)入Excel文件】對話框81②

【將第一行作為變量名稱】復(fù)選框用于設(shè)定是否將第一行作為變量名稱。本例中由于第一行的確是變量名稱，因此需要勾選【將第一行作為變量名】復(fù)選框。③

【將所有數(shù)據(jù)導(dǎo)入為字符串類型】復(fù)選框用于設(shè)定是否將所有數(shù)據(jù)導(dǎo)入為字符串類型，本例中的數(shù)據(jù)包含數(shù)值型數(shù)據(jù)，所以不勾選。④

【變量名大小寫】下拉列表用于設(shè)置保留原Excel文件中變量名稱的大小寫、全部統(tǒng)一為大寫或者全部統(tǒng)一為小寫，用戶根據(jù)自己的研究需要靈活設(shè)置即可，本例中采用系統(tǒng)默認(rèn)設(shè)置的【保留】選項。⑤

最后單擊【確定】按鈕，即可得到圖4-62所示的數(shù)據(jù)導(dǎo)入結(jié)果。圖4-62

Excel文件數(shù)據(jù)導(dǎo)入結(jié)果824.3.2應(yīng)用案例1．案例背景與目的股票市場自誕生以來，一直受到投資者的廣泛關(guān)注，且其作為經(jīng)濟的晴雨表，反映了我國經(jīng)濟的發(fā)展?fàn)顩r。貨幣政策是貨幣當(dāng)局調(diào)控宏觀經(jīng)濟的重要手段，其變化可以通過貨幣供應(yīng)量、貨幣利率和公開市場業(yè)務(wù)等傳導(dǎo)到股票市場，對股票市場有著非常重要的影響。同時，股票市場的波動會對貨幣政策的實施效果等產(chǎn)生一定的影響。因此，本案例基于貨幣供應(yīng)量研究貨幣政策與股票價格之間的關(guān)系。2．研究方法采用的數(shù)據(jù)分析方法主要如下。（1）時序圖分析：時序圖可用于直觀展示隨時間變化的某變量的數(shù)據(jù)變化情況，其通常用于某項分析前的直觀判斷，比如運用VAR模型之前查看研究變量的穩(wěn)定性。（2）描述性統(tǒng)計分析：描述性統(tǒng)計分析包括對數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度以及分布情況進行統(tǒng)計分析。通過統(tǒng)計分析，分析者能夠了解數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計特征、把握數(shù)據(jù)的總體分布情況。（3）VAR（