湖南人文科技学院毕业论文 学科分类号：_湖南人文科技学院本科生毕业论文题 目（中文）: 聚类分析在证券投资中的应用 （英文）: The Application Cluster Analysis in Security Investment姓 名: 学号: 06415136 系 别: 数学与应用数学系 专 业 年 级: 信息与计算科学专业2006级 指 导 教 师: 职 称: 副 教 授 湖南人文科技学院教务处制1湖南人文科技学院本科毕业论文诚信声明本人郑重声明：所呈交的本科毕业论文，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果.对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明.本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担. 作者签名： 二 年 月 日目 录摘 要1关键词1Abstract1KeyWords1前言21. 聚类分析模型简介31.1 聚类分析的定义31.2 定义距离41.3 聚类分析评价方法与步骤42. 证券投资理论42.1 证券投资理论简介42.1.1 古典国际证券投资理论52.1.2 现代证券投资组合理论52.2 证券投资理论分析方法63. 聚类分析在证券投资中的应用63.1 聚类分析在证券投资中的实用价值63.2 应用实例73.3 用SPSS软件对指标进行聚类分析93.4 分析结论104. 总结12参考文献13致 谢14附 录115附 录216附 录317聚类分析在证券投资中的应用摘 要：首先，本文详细的介绍了聚类分析模型的定义、定义距离、评价方法与步骤，分析了古典国际证券投资理论以及它存在的局限性，并对现代证券投资理论的主要内容、主要贡献、存在缺陷进行了综台评述.其次，研究探讨了聚类分析在证券投资中的实用价值，引出聚类分析在证券投资方面的研究有很大的发掘空间.再次，将聚类分析方法引入到证券投资分析中，随机地选取了41家湖北省的上市公司作为实例，建立股票综合评价指标体系，选定聚类分析的范围，收集股票样本的指标数据，求取行业指标的均值，对数据进行标准化处理，用SPSS软件进行聚类分析，得到聚类结果.研究结果表明，运用这种理性的投资分析方法，能帮助投资者准确地了解和把握股票的总体特性，可以降低投资风险，规范投资行为.关键词：证券投资 聚类分析 SPSS软件 股票研究TheApplicationClusterAnalysisinSecurityInvestmentAbstract：Firstly, this paper introduces the definition， define distance, evaluation methods and steps of clustering analysis model, analyses the classical theory and its international securities investment, and analyses the main contents, main contribution, defects of modern securities investment theory .Secondly, the research discusses the practical value of cluster analysis in securities investment in order to make clustering analysis in securities investment research has great explore space. Again, clustering analysis method is introduced to the securities investment analysis, it randomly selects the 41 listed companies of hubei province as examples, establishes a comprehensive evaluation index system of stock, the scope of clustering analysis, collect stock index data and samples of the average index of industry data processing with SPSS software, making the investment decision. The research result shows that the rational investment analysis method can help investors to accurately understand and grasp the general characteristics of the stock then reduce the risk of investment and investment behavior.Key Words：Security- investment； Cluster-analysis； SPSS software； Stock research 前言中国证券业1在自二十世纪九十年代至今的十几个年头中正在不断迅速发展壮大，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，越来越多的投资者把眼光投向了证券市场.证券市场作为资本市场的核心在我国的建立和发展始于改革开放初期.1981年到1987年国债年均发行规模仅为59.5亿元，进入90年代以来国债发行数额年均达到千亿元.而1997年已达到2412亿元.在股票市场上，迄今沪、深两地上市公司已达900余家，上市股票市价总值达2万亿元. 我国资本市场在短短十几年，达到了许多国家几十年甚至上百年才实现的规模，取得了不少成功经验.但也存在如下一些问题，严重制约了证券市场自身功能的发挥，阻碍了证券市场的健康发展.这些问题主要是：（1）证券市场规模过小；（2）资本市场主体缺位.如美国，每4户人家就有1户向投资基金投资.由于我国资本市场机构性投资者发展滞后，这使得仅靠若干家大机构和数以万计的小股民散户所支撑的股市投机盛行，股价暴涨暴跌难以避免，阻碍了股市的健康发展；（3）市场分割，整体性差；（4）市场中介机构不完善.我国目前还没有这样的中介机构，这就严重制约了我国企业重组活动的顺利开展；（5）流动性不足，另外，由于国有股不能流通，这将对国有资产的结构调整产生不利影响；（6）资本市场交易工具品种单一、结构残缺；（7）证券市场制度不健全.我国证券市场的利益保障与实现制度很不健全，使投资者面临的市场风险过大，严重挫伤了股民的投资积极性. 不可否认中国的证券业在这短短的十几年时间内所取得的成就，是发达资本主义国家在经历了将近百年的时间后才得以实现的2.但是，在认识到成就的同时也不能忽略了中国证券业所存在的不足.最为严重的就是中国证券市场存在的浓重的投机氛围，投资者只关注于股票的短线操作，而不关注于股票的长期投资，而面对上千种股票如果没有理性的投资态度，投资者将难以取得成功.各大媒体对股票的技术分析进行长篇累犊报道，而不是对投资者的长期投资理念做正确的引导，也助长了中国证券市场的投机气氛.这使得中国的证券市场很大程度上并没有起到投资、融资，实现资源配置的作用.随着中国股市逐步走向完善，走向规范化，价格向其内在价值回归是未来股市发展的重要方向.股票的档次将不断拉开，成长率高的绩优股会越来越受到投资者的追捧. 3过去那种高投机高市盈率价格严重偏离其价值的现象将逐步纠正.理智的股票投资者，将会更加重视上市公司的经营业绩，重视股票自身的品质，即重视投资对象的选择.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，如何科学合理地进行股票的分析和选择是每一个投资者所要解决的首要问题.聚类分析是一种行之有效的指导证券投资的方法.4聚类分析首先是基于各类股票的行业因素、公司因素、收益性、成长性等基本层面的考察 ,然后利用综合评价指标体系来衡量样本股票的“相似程度”.运用聚类分析模型能帮助投资者准确地了解和把握股票的总体特征 ,确定投资范围 ,并通过类的总体价格水平来预测股票价格的变动趋势 ,选择有利的投资时机.虽然聚类分析方法在各个领域的应用已非常广泛 ，但在证券投资方面的研究还有很大的发掘空间.国内具有代表性的研究仅局限于板块分析，选用的指标也只反映了上市公司的盈利水平，尚不能全面反映股票特征.在现有的研究基础上，深入探讨聚类分析在证券投资中的应用价值.丰富和完善聚类的指标体系，使该方法对广大证券投资者更具指导意义是十分重要.1 聚类分析模型简介1.1 聚类分析的定义 聚类分析5是一种新兴的多元统计方法（见附录1），是当代分类学与多元分析的结合.聚类分析是将物理或抽象对象的集合分类对象置于一个多维空间中，按照它们空间关系的亲疏程度,分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程.通俗的讲，聚类分析就是根据事物彼此不同的属性进行辨认，将具有相似属性的事物聚为一类，使得同一类的事物具有高度的相似性.它是一种重要的人类行为.聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类.聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学.在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中.在实际研究中，既可以对样本个体进行聚类，也可以对研究变量进行聚类，对样本个体进行聚类通常称为Q型聚类，对研究变量进行的聚类称为R型聚类.在市场研究中，Q型聚类常用于市场细分研究，寻找不同目标市场及其构成者特征，R型聚类可以用于确定产品各属性的同质性.聚类分析的方法很多，常用的有系统聚类、动态聚类.动态聚类的原理是先对分类事物作一个初始的粗糙的分类，然后在根据某种原则对初始分类进行修改，直至分类被认为比较合理为止.系统聚类除了要定义事物之间的亲疏程度指标，还要定义类与类之间亲疏程度指标,并且要导出求取类间亲疏指标值的递推公式.系统聚类初始，先把所有待分类事物各自看成独立的一类，求出两两之间的亲疏指标值，把关系最为亲密的两类合并成一个新类，然后计算新类与原有各类之间的亲疏指标值，再把其中关系最为密切的两类合并,如此反复进行，直到最终所有待分类事物合并成一个大类为止.最终绘成一幅系统聚类的谱系图，再根据一定的原则确定最终分类结果.从统计学的观点看，聚