基于SPSS分析影響股票成交金額的因素

昝靜梅

摘要：股市已成為實體經濟的“晴雨表”。股票成交金額是指在進行股票交易的過程中，買入（或賣出）股票時，買賣雙方根據有關交易規則達成交易的金額。作為股票投資者只有充分了解股票成交金額這一參數，才能更好地把握股票走勢，做出正確的股票投資決策。文章使用SPSS軟件對2000—2015年的股票成交金額數據與相關的影響因素數據建立多元統計模型，判斷哪些因素對股票成交金額有顯著影響，進而對投資決策提出一些建議。

關鍵詞：股票成交金額 多元統計模型 上證綜指

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1002-5812（2016）16-0067-03

1990年12月份上海證券交易所成立以來，股票市場的發展可以說是曲折離奇、跌宕起伏，股票在投資者投資決策中的地位也在不斷提高。評價股票市場的參數有很多，股票成交金額是對股票市場最直接的評價參數，本文運用SPSS 19.0軟件對影響股票成交金額的六個因素進行了多元統計分析，將股票成交金額作為被解釋變量，上證綜指、人民幣匯率、建筑業總產值、商品房銷售額、黃金價格、人均生產總值等六個因素作為解釋變量，根據相關因子的大小來判定哪些因子是產生影響的主要因子，以期準確分析股票市場，幫助投資者做出正確的投資決策。

一、變量選取及數據整理

股票成交金額是指在進行股票交易的過程中，買入（或賣出）股票時，買賣雙方根據有關交易規則達成交易的金額，本文選取股票成交金額作為被解釋變量。影響股票成交金額的因素有很多，可以分為兩大方面：宏觀環境和微觀環境，因為無法把每個上市公司的財務狀況都拿過來分析，基于數據的合理性和可取得性，本文選取了表現宏觀環境的六個因素，并對國家統計局以及東方財富網數據進行收集與整理，如表1所示。

二、研究方法

本文使用SPSS（Statistical Product and Service Solutions），即統計產品與服務解決方案軟件對相關數據進行分析。SPSS軟件是被廣泛應用于統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的軟件產品及相關服務，基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等。

本文采用多元統計分析法，即回歸分析法。該方法是最靈活和最常用的統計方法之一，它用于分析一個被解釋變量與一個或多個解釋變量之間的關系。本文使用股票成交金額分別與上證綜指、人民幣匯率、建筑業總產值、商品房銷售額、黃金價格、人均生產總值六個變量進行回歸分析。設定的模型如下：

Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+B5X5+B6X6 （1）

其中，Y代表股票成交金額，X1—X6分別代表上證綜指、人民幣匯率、建筑業總產值、商品房銷售額、黃金價格、人均生產總值。

三、多重回歸分析

（一）相關檢驗。在對模型進行檢驗之前，先對數據進行標準化處理，在數據的回歸分析下線性導入標準化數據，得到擬合優度檢驗、F檢驗、t檢驗三張表格，根據相關數據判斷這六個變量是否與股票成交金額有顯著的相關性：

1.擬合優度。由下頁表2可知，調整后的R2=0.872，說明該模型擬合度較好（R2越接近于1說明模型的擬合度越好）。

2.F檢驗。由下頁表3可知，F值=17.963，P（sig.）=0.000，說明回歸方程顯著，人均生產總值、人民幣匯率、上證綜指、黃金價格、商品房銷售額、建筑業總產值整體對被解釋變量股票成交金額有顯著影響。

3.t檢驗。由表4可以看出，t值分別是2.002、3.576、-0.428、1.069、-3.768、4.223，上證綜指、人民幣匯率、黃金價格以及人均生產總值對于股票成交金額有顯著影響，其他兩個因素對股票成交金額的影響不大。其經濟意義在于假設其他變量不變的情況下，建筑業總產值每增加1億元，股票成交金額就減少36.994億元；黃金價格每增加1美元/盎司，股票成交金額就減少1 354.168億元；人均生產總值每增加1元，股票成交金額就增加197.611億元。

（二）多重共線性的診斷和修正。

1.多重共線性的診斷。多重共線性（Multicollinearity）是指線性回歸模型中的解釋變量之間由于存在精確相關關系或高度相關關系而使模型估計失真或難以準確估計。為了更加準確地判斷股票成交金額和六個因素之間的線性回歸關系，需要對這幾個數據進行多重共線性的診斷，如表5所示。除了上證綜指（收盤價）之外，其余五個因素的VIF值均大于10，可以判斷這幾個解釋變量之間存在嚴重的多重共線性，導致模型失真。

2.多重共線性的修正。

（1）擬合優度檢驗。本文選取的解釋變量之間存在嚴重的多重共線性，需要進行修正。對六個因素進行排列組合一共有720種排列方式，通過對這些可能性進行擬合優度檢驗，將調整后R2相對大的選項記錄在表6中。可知，第四種模型的調整后R2最大，為0.902，比0.872更接近于1，說明該模型的擬合度非常好。

（2）F檢驗。由下頁表7可知，在第四個模型中F值=28.862，P（sig.）=0.000，說明回歸方程顯著。通過逐步的回歸分析，可以判斷出股票成交金額跟上證綜指（收盤價）、人民幣匯率（年平均價）、人均生產總值（元）、黃金價格（美元/盎司）四個因素有關，與建筑業總產值（億元）和商品房銷售額（億元）的相關性較小，可以得到方程：

Y=12.134X1+1 724.924X2+197.611X3+354.168X4-2 337 357.939（2）

（3）異方差性檢驗。通過繪制上證綜指（收盤價）、人民幣匯率（年平均價）、黃金價格（美元/盎司）、人均生產總值（元）與標準化殘差的散點圖，觀察它們是否有規律性，從而判斷該模型的可行性。由下頁圖1—圖4可以看出這四個因素與標準化殘差的散點圖分布沒有呈現出明顯的規律性，說明該模型可行。

（4）Durbin-Wston檢驗。D.W.統計量用來檢驗殘差分布是否為正態分布，因為用OLS進行回歸估計是假設模型殘差服從正態分布的，因此，如果殘差不服從正態分布，那么，模型將是有偏的，也就是說模型的解釋能力不強。D.W.統計量在2左右，說明殘差服從正態分布，若偏離2太遠，那么構建的模型的解釋能力就會受到影響。由下頁表9可知，D.W.值=1.642，經過查詢D.W.檢驗表，得知該模型不存在自相關性，是可用的。

四、結論

綜上，得到最終的模型方程表達式：

Y=12.134X1+1 724.924X2+197.611X3+354.168X4-2 337 357.939 （3）

可知，對股票成交金額有顯著影響的是上證綜指（收盤價）、人民幣匯率（年平均價）、黃金價格（美元/盎司）、人均生產總值（元）這四個因素，假設在其他三個因素不變的情況下，上證綜指（收盤價）每增加100個上漲點，股票成交金額就增加12.134億元；假設在其他三個因素不變的情況下，人民幣匯率（年平均價）每增加1元，股票成交金額就會增加1 724.924億元；假設在其他三個因素不變的情況下，黃金價格（美元/盎司）每增加1元，股票成交金額就會增加354.168億元；假設在其他三個因素不變的情況下，人均生產總值（元）每增加1元，股票成交金額就會增加197.611億元。在進行股票投資時可以關注一下我國的宏觀條件是否有利，特別是上述四個方面的走勢，以準確把握時機，進行準確的投資活動。S

參考文獻：

[1]徐添添.宏觀經濟政策對股票市場影響的實證分析[J].商業會計，2015，（18）.

[2]史進.我國貨幣政策對股市波動影響的實證分析[J].商業時代，2013，（11）.

[3]張培源.中國股票市場與宏觀經濟波動溢出效應研究[J].經濟問題，2013，（03）.

[4]張小宇，劉金全，劉慧悅.貨幣政策與股票收益率的非線性影響機制研究[J].金融研究，2013，（01）.