(行业分析)银行业和证券业的统计分析
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目录
1 研究概要 (2)
1.1背景介绍 (2)
1.2数据选择 (2)
1.3统计方法 (2)
2 SPSS统计分析结果 (3)
2.1描述统计——两行业特征的比较 (3)
2.2两个独立样本的非参数检验——银行业与证券业各指标分布的差异 (4)
2.3相关分析——指标间的相关性 (5)
2.4多元线性回归分析——资产利润率的决定 (6)
2.5主成分分析——财务指标的归类 (7)
2.6聚类分析——银行的分类 (11)
2.7判别分析—深发银行与华夏银行的类目判别 (14)
2.8方差分析——中国银行和宁波银行的盈利水平差异 (15)
2.9多维尺度分析——银行相似度分析 (16)
2.10时间序列——股价的随机性验证 (19)
3 结论 (20)
4 总结 (21)
附录 (22)
银行业和证券业的统计分析
——从上市公司的角度
1 研究概要
1.1背景介绍
随着中国金融市场的逐步完善与繁荣,越来越多的人开始关注这个领域。而作为金融市场重要组成部分的证券市场,理所应当地吸引了人们最多的眼球。本次统计大作业的研究中心选择也正是基于这种考虑。在行业类型的选择上,我们结合了小组成员的专业和兴趣,确定了金融行业的两大主要组成部分——银行业与证券业。以期通过SPSS统计软件进行相应的统计分析,寻找这些公司间的共性与特性,为投资者的投资提供有用的参考。
1.2数据选择
我们从A股上市的银行和券商中分别选取十家,根据其2009年6月30日的半年报计算出九个主要的财务指标:股东权益比、负债权益比、主营收入增长率、管理费用比例、总资产周转率、资产负SPSS统计软件债率、每股收益、经营净利率和资产利润率。数据见附表1。
1.3统计方法
通过上述财务指标比较分析银行业与证券业的差异、盈利水平以及股价的变动等方面。我们运用到的统计方法包括描述统计、相关分析、多元线性回归、方差分析、两个独立样本的非参数检验、主成分分析、聚类分析、判别分析、多维尺度分析、时间序列分析。
2 SPSS统计分析结果
2.1描述统计——两行业特征的比较
我们分别对银行和券商这两个行业的十组数据进行统计描述,以求对两行业之间的特征能有个大致的掌握。结果如下所示:
(1)银行业:
(2)券商:
通过上表可以看出
(1)券商的股东权益比均值为32.09291远大于银行的5.46292,说明证券行业风险较大要求券商有较强的抵御外部风险的能力;
(2)银行的负债权益比1917.5398相较证券业的238.48243高,说明银行的负债比例较高,这主要是由于银行吸收存款的特性造成的;
(3)从主营收入增长率来看,银行业发展比较稳定,而券商的成长能力较强。
(4)比较两个行业的盈利水平,可以发现券商的资产管理能力,资产的利用率相对较高,善于改善生产经营管理,降低成本费用,有利于利润总额的增加
2.2两个独立样本的非参数检验——银行业与证券业各指标分布的差异
通过对两个独立样本(银行业与证券业)的均值、中位数、离散趋势、偏度等进行差异性检验,分析它们是否来自相同分布的总体。
样本变量的Mann-Whitney U统计量的值分别为0、0、39、33、0、45、26、0;Wilcoxon W统计量的值分别为55、55、94、88、55、55、100、81、55;Z 统计量值分别为-3.78、-3.78、-0.832、-1.285、-3.781、-3.78、-0.378、-1.814、-3.78,负值说明实际观测的秩和比期望观测的秩和要小。股东权益比、负债权益比、总资产周转率、资产负债率和资产利润率比的Sig值比0.05小,说明银行业与证券业的这些指标有显著差异。而主营收入增长率、管理费用比例、每股收益和经营利润率的Sig值比0.05大,说明这些指标在银行业与券商业中差异不大。
为了验证前面得出的结论,用K-S Z方法来检验同一个问题,上表为分析结果。K-S Z的值分别为2.236、2.236、0.894、0.894、2.236、2.236、0.447、1.118和2.236,其所对应的双边渐进显著性水平分别为小于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。即主营收入增长率、
管理费用比例、每股收益和经营利润率不显著;而其他指标显著。这种方法与前面的方法在判别变量时相一致,再一次证明了之前的结论。
2.3 相关分析——指标间的相关性
我们使用券商的财务指标数据,对这9个财务指标做一个相关分析,来看他们之间的相关性是怎样的。
说明:
例如,资产利润率和股东权益率的相关系数是0.853,说明两者高度相关;资产利润率和负债权益比的相关系数是-0.857,说明两者高度负相关;资产利润率和主营收入增长率的相关系数是0.356,说明两者低度直线相关;资产利润率和管理费用比例的相关系数是0.251,说明两者不存在直线相关;资产利润率和总资产周转率的相关系数是0.980,说明两者高度相关;资产利润率和资产负债率的相关系数是-0.853,说明两者高度负相关。
2.4多元线性回归分析——资产利润率的决定
我们根据相关分析的结果,将资产利润率作为因变量,其他财务指标作为自变量,分析他们之间存在着怎样的线性关系,为预测盈利水平提供一个依据。
说明:表中显示模型拟合优度为R=0.994,可见模型的显著性相当好。表明应变量资产利润率和自变量股东权益率,负债权益比,主营收入增长率,管理费用比例,总资产周转率,资产负债率之间存在极为显著的线性相关关系。
此表中,前四个模型存在回归系数不显著的变量,所以第五个模型是最终模型,从而得到我们的结论:
资产利润率=2.625-0.074*管理费用比例+60.031*总资产周转率
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