1、精選優質文檔-傾情為你奉上精選優質文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業專心-專注-專業精選優質文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業 遼 寧 工 業 大 學 統計軟件 實訓報告題目：房地產企業財務狀況的影響因素分析院 （系）： 經濟學院 專業班級： 2014級工商管理1班 學 號： 1 3 0 1 0 1 0 2 6 學生姓名： 楊徐林 指導教師： 陳樹良 教師職稱： 副教授 起止時間： 2016.12.26-2016.1.8 統計軟件 實訓任務書及評語院（系）： 經濟學院 專業：工商管理學 號學生姓名楊徐林專業班級14.1班實訓任務與要求一、實訓任務任務一：實訓題目與目的。確定實訓題目，確定樣本與

2、變量，擬定數據文件。要求：實訓題目要簡明、具體、規范。可以從上市公司、社會經濟發展實際等領域選擇實訓題目。樣本規模盡量為大樣本，變量數量要盡量多。根據實訓題目及樣本與變量，建立數據文件。任務二：統計軟件應用過程。進行集中趨勢分析、離散程度分析（如均值、中位數、眾數和標準差、方差等），針對研究問題進行統計進行分析。進行推斷統計分析（如單樣本t檢驗、兩個獨立樣本t檢驗、單因素方差分析和回歸分析等），針對研究問題進行統計分析。進行多元統計分析（如Q型聚類分析、R型聚類分析、K型聚類分析，因子分析等），針對研究問題進行統計分析。要求：分析以下四個方面的問題：分析方法的選擇、統計軟件操作、計算結果的分析

3、。要求統計軟件操作過程清晰、目的明確。任務三：研究結論。要求：根據描述統計、推斷統計、多元統計等計算結果，分析計算結果的社會經濟意義，分析研究問題的現狀、差異、特點及現象之間的相互關系，從中提煉研究結果，反映研究問題的發展特點和規律。二、實訓報告要求1、實訓報告內容包括3部分：（1）實訓題目與目的；（2）統計軟件操作過程；（3）研究結論。2、實訓報告結構及排版要求見指導書。工作進度計劃確定實訓題目與數據，包括確定研究問題和研究目的，設計研究樣本與變量；通過適當的渠道，取得有關數據，建立數據文件（1天）。統計軟件操作，包括描述統計分析（2天），推斷統計（2.5天），多元統計分析（2.5天），分析

4、計算結果，得出研究結論（1天）。根據根據上述實訓內容，整理、完善、上交統計軟件實訓報告與答辯（1天）。指導教師評語及成績成績： 指導教師簽字： 年 月 日目 錄 TOC o 1-3 h z u 9 9 9 1、實訓題目與數據 1.1 實訓題目與目的實訓問題：房地產企業財務狀況的影響因素。 在全國各地都有著很多的追夢者和打拼的人，他們曾經懷著無限的熱情來到某一個城市，希望在這個城市能夠實現自己的夢想，在這個城市能夠站穩腳跟，在這個城市能夠擁有一個家，能夠安定的生活下去。那么想要擁有一個“家”可不是一件容易的事。這個城市的房價將極大的影響你的生活。房地產行業作為國民經濟的支柱、國家稅收的主要來源，

5、房地產行業發展備受關注。當前，我國房地產企業的財務體系相對完備，但在衡量財務狀況時仍有一些不足，如指標多、體系復雜等等。本文對2015年31家房地產企業的凈資產收益率，總資產報酬率，固定資產周轉率，總資產報酬率，流動資產周轉率，應收賬款周轉率。進行基本分析，聚類，以及主成分分析。找出影響財務狀況的主要因素，并對其進行分析，以期更直觀地說明影響房地產企業財務狀況的因素。實訓目的：（1）：熟練的掌握SPSS統計軟件的各項功能，能用該軟件解決實際問題。（2）：通過本次實訓能夠了解我國房地產行業近年來的狀況。（3）：知道影響房地產財務狀況的因素。1.2樣本與變量 樣本：31家房地產企業變量：X1：凈資

6、產收益率。 X2：總資產報酬率。 X3：固定資產周轉率。 X4：總資產報酬率。 X5：流動資產周轉率。 X6：應收賬款周轉率。 1.3數據文件表1 2015年30家企業財務指標X1X2X3X4X5X6浦東金橋6.353.13%2.30.400.2413.23光明地產8.81.08%14.130.260.268.65天房地產0.10.02%30.950.180.168.65嘉凱城-74.38-6.56%11.530.110.144.56津濱發展-13.99-2.84%82.890.110.107.93云南城投6.70.71%11.870.100.111.94華遠地產17.733.48%83.07

7、0.360.3430.83大名城8.451.58%11.50.180.1439.1格力地產40.127.01%12.290.130.10663.81西藏城投2.540.57%8.790.070.085.05大龍地產2.792.01%12.830.230.282.87保利地產18.633.21%43.820.320.3038.03臥龍地產3.731.37%120.730.350.434.47寶安地產2.890.99%39.420.180.604.52中糧地產121.42%23.390.270.2869.75信達地產10.61.91%100.280.180.1918.41北京城建8.152.50%

8、54.510.160.15114.74萬通地產-18.98-4.39%87.600.190.1847.19中房地產1.680.4%26.330.160.1557326.97中航地產10.91.87%37.260.260.3914.40榮安地產2.821.48%175.910.160.1629.63中天城投32.185.28%4.490.310.3214.82渝開發0.260.1%0.740.150.2323.89湖北金環-6.1-1.19%1.730.100.1414.14京投地產5.990.4%148.540.300.28263.9南國置業1.030.19%94.870.190.289.98

9、天津松江-34.14-4.8%3.970.050.040.58京能置業5.351.39%51.240.150.132758.86廣宇地產7.572.22%697.150.230.15.51棲霞地產4.91.32%214.140.410.52797.182、房地產企業財務狀況的影響因素的統計分析。2.1 房地產企業財務狀況的描述統計分析2.1.1 房地產企業財務狀況的影響因素的趨勢及分散程度的計算與分析。（1）統計軟件操作過程： 選擇菜單：【AnalyzeDscriptive statisticsDscriptives】，如圖1圖1計算基本描述統計量窗口 選擇需要計算的變量到【Variables

10、】框中，出現圖2示窗口。圖2計算基本描述統計量窗口 單擊【Option】按鈕，選擇統計量及相應選項，如圖 3示。圖3本描述統計量選擇窗口 單擊【OK】按鈕。2.1.2 房地產企業財務狀況問題的計算結果的說明NMinimumMaximumMeanStd. DeviationX130-74.3840.122.489019.72371X230-6.5600%7.0100%.%2.7207%X330.7697.273.609130.1342X430.0.4.196.0953X530.04.60.2260.13072X630.58.516646.8979913.79Valid N (listwise)3

11、0表2 Descriptive Statistics 如表2所示，該分析中有31個樣本，凈資產收益率的最大值為40.12.，最小值為-74.38，標準差為19.72371。總資產報酬率的最大值為7.01%，最小值為-6.56%，標準差為2.7207%.固定資產周轉率的最大值為697.2.，最小值為0.7，標準差為130.1342。總資產報酬率的最大值為0.4.，最小值為0，標準差為0.0953。流動資產周轉率的最大值為0.6，最小值為0.04標準差為0.13072。應收賬款周轉率的最大值為.53，最小值為0.58，標準差為79913.79。2.2房地產企業財務狀況的影響因素的Q型聚類分析2.2

12、.1房地產企業財務狀況的影響因素的Q型聚類分析的軟件處理（1）調出主菜單（Analyze/Classify/Hierarchical Cluster)，在數據編輯窗口，依次點擊Analyze/Classify/Hierarchical Cluster，調出聚類分析菜單，并進入聚類分析主對話框Hierarchical Cluster Analysis。圖 4 聚類分析菜單 （2）主對話框的設置（Hierarchical Cluster Analysis）在聚類分析主對話框，分別進行以下設置。 = 1 * GB3 設置聚類分析的變量。在主對話框中，將對話框左側原始變量框中選擇x1-x6，調入到右側

13、的分析變量Variables框中。 = 2 * GB3 設置標記變量。標記變量就是在系統聚類分析中顯示聚類內容名稱，將地區設置成標志變量并調入到右側中間的lable Cases By框中。 = 3 * GB3 選擇系統聚類的類型。系統聚類有兩種類型，即Q型和R型。現在要選擇的是Q型聚類分析。在主對話框的右側中間的Cluster框的下面選中Cases即可。 = 4 * GB3 設置輸出內容。系統聚類分析的輸出內容有數據計算的結果和圖形。因此為全面進行系統聚類分析，要同時選中這兩項。在主對話框的右側中間的Display框在選中Statistics和Plots,表示做統計計算和繪圖。圖 5 聚類分析

14、主對話框（3）各個二級對話框的設置 在聚類分析主對話框中，分別進行以下設置。 = 1 * GB3 輸出特定的計算內容。在聚類分析主對話框中，點擊Statistics按鈕，進入二級對話框Hierarchical Cluster Analysis：Statistics。主要選擇Agglomeration schedule,表示輸出凝聚狀態表。之后點擊Continue按鈕返回主對話框。圖 6 輸出聚類分析凝聚狀態表 = 2 * GB3 輸出圖形。在聚類分析主對話框中，點擊Plots按鈕，進入二級對HierarchicalClusterAnalysis：Plots，指定輸出圖形。輸出樹形圖。選擇Den

15、drogram輸出樹形圖，用于判斷聚類的結論。輸出冰柱圖。按照默認的設置輸出冰柱圖。在Icicle框中，按照默認方式選擇All clusters；在Orientation框中，按照默認方式選擇Vertical,表示輸出縱向冰柱圖。完成上述設置后，點擊Continue按鈕返回主對話框。圖 7 輸出聚類分析圖形 = 3 * GB3 指定聚類分析聚類的計算方法。在聚類分析主對話框中，點擊Method按鈕，進入二級對話框Hierarchical Cluster Analysis：Method。關于聚類分析距離的計算的幾個方面。小類間距離的計算方法。在Cluster Method框中，按照默認選項選擇組

16、間平均鏈鎖距離Between-groups Linkage距離計算方法。個體間距離的計算方法。在Measure框中，按照默認選項選擇歐式距離平方Squared Eucliddean Distance距離計算方法數據的轉換處理即是否標準化。在Transform Values框中，選擇None方法表示不進行數據的標準化。符號度量的轉換。在Transform Measure框中，有3種轉換方法。即所有樣本取絕對值Absolute Values，改換樣本值的符號Change，重新調整樣本值在01之間Rescale to 0-1 range。上述設置完成后，返回主對話框。圖 8 設置聚類分析距離的計算方

17、法 = 4 * GB3 輸出聚類的結果。點擊Save按鈕，進入二級對話框Hierarchical Cluster Analysis：Save。在這個二級對話框里，選擇保存25類的聚類分析的結果。上述設置完成后，返回主對話框。圖 9 設置聚類分析的類成員（4）運行程序（OK）2.2.2房地產企業財務狀況的影響因素的計算結果的說明（1）系統聚類分析的概要表 3 Case Processing Summary(a,b)CasesValidMissingTotalNPercentNPercentNPercent30100.00.030100.0a Squared Euclidean Distance

18、usedb Average Linkage (Between Groups)這是聚類分析的第一個表格。從表中數據可以看到，共有30個個案、100%進入了系統聚類分析，也就是說原始數據全部有效。（2）凝聚狀態表 凝聚狀態表是系統聚類分析中各種距離的計算結果。從中可以看到各個個體及小類之間的距離。第一列，表示聚類步驟。第二列和第三列，表示本步驟聚類中是哪兩個樣本或者小類聚成一類。第四列，表示聚類過程產生的距離。第五列和第六列，表示在本步驟的聚類中，參與聚類的是個體還是小類，其中“0”表示個體，非“0”的具體數據表示小類。第七列，表示本步驟的聚類結果在以后的哪一步中用到了。 具體內容：第1行，第6和

19、11號個體最先進行了聚類，之間的距離是0，參與聚類的都是個體，這個聚類的結果將在以后的第2步使用。以下各行的含義大致如此，略。表 4 Agglomeration ScheduleStageCluster CombinedCoefficientsStage Cluster First AppearsNext Stage Cluster 1Cluster 2 Cluster 1Cluster 2 161118.810002261029.89610332669.27702842324138.16700651420167.26500126123168.58404871626194.8760098123

20、57.89563119716683.76307101057997.55609141118997.66580131212141029.0180515131221029.95211015145131364.32010017151121601.552131219164271695.3630019175182104.558140201815173008.572002119145012.917151621205217238.73817022211158664.902191822221510894.2722120242393047399.65900252412572313.662220262539.130

21、023262613.51724252727128.2402602828119.34127029291296.9022800（3）樹形圖這是系統聚類分析的樹形圖，也是得到系統聚類分析最后結果的最重要的依據和來源，根據這個樹形圖，基本上能夠得到系統聚類分析的最后結果。各類之間的聚類在標準化的距離25內。根據樹形圖，可以看到，聚類數為25類都是可以的。表 5 Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)Rescaled Distance Cluster Combine（4）聚類分析的結論根據上面的分析，房地產企業財務狀況可以分為兩類。聚類分為2類

22、的時候，各類包含的地區：第1類：天房地產，廣宇地產兩個企業。第2類：保利地產，華遠地產，中糧地產，寶安地產，中房地產等28家企業。2.3 房地產企業財務狀況影響因素的因子分析2.3.1房地產企業財務狀況影響因素統計軟件操作過程 選擇菜單【AnalyzeDimension ReductionFactor】，如圖10示。圖 10 把參與因子分析的變量到【Variables】框中，如圖11所示。圖 11 因子分析窗口 圖11所示窗口中單擊【Descriptives】按鈕指定輸出結果，如圖12。圖 12 因子分析的描述窗口 在圖11口中單擊【Exration】按鈕指定輸出結果，如圖13示圖 13 因子

23、分析的抽取窗口 在圖11口中單擊【Rotation】按鈕指定輸出結果，如圖14示。 圖 14 因子分析的旋轉窗口 在圖11口中單擊【Factor Scores】按鈕指定輸出結果，圖15示。圖 15 因子分析的得分窗口 在圖11窗口中單擊【Option】選項指定輸出結果，如圖16示。圖 16 因子分析的選項窗口2.3.2房地產企業財務狀況的影響因素的計算結果的說明。（1）因子分析的前提條件的判斷 表 6 KMO and Bartletts TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.525Bartletts Test of Spheri

24、cityApprox. Chi-Square131.256df15Sig.000在表6 中,概率P值接近于0，小于顯著性水平，拒絕零假設；同時KMO值為0.525，巴特利特球度檢驗值為131.256，對應的相伴概率為0.000，小于顯著性水平0.05，所以斷定原始數據可以進行因子分析，為下面的因子分析奠定了基礎。（2）因子提取根據因子分析的基本理論，因子提取的標準有3個，即特征值大于1、累計方差貢獻率達到85%、因子碎石圖。表 7 Total Variance ExplainedComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared Loa

25、dings Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %12.57642.92642.9262.57642.92642.92621.85530.91873.8441.85530.91873.84431.18319.72093.5641.18319.72093.5644.2474.11397.677 5.0801.33299.009 6.059.991100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis.根據表7可知，在6個變量的6個特征值中，有3個特征值為2.5

26、76，1.855，1.183，均大于1，據此提取三個因子：同時，特征根產生了方差貢獻率，3個大于1的特征值得累計方差貢獻率為93.564%，達到因子提取的條件，在結合下面的碎石圖，最后結論提取3個因子。圖 17 因子分析碎石圖 （3）因子命名SPSS統計軟件計算出了未旋轉和旋轉的因子載荷，將這兩個載荷進行比較，應以旋轉的因子載荷進行命名。表8為未旋轉的因子載荷矩陣，表9為旋轉的因子載荷矩陣。表 8 Component Matrix(a) Component 123凈資產收益率.813-.224-.506總資產報酬率.825-.197-.496固定資產周轉率.389.893.114總資產周轉率.

27、778-.090.513流動資產周轉率.636-.292.630應收賬款周轉率.270.936-.088Extraction Method: Principal Component Analysis.a 3 components extracted.表 9 Rotated Component Matrix(a) Component 123凈資產收益率.969.019.169總資產報酬率.965.049.180固定資產周轉率.015.970.146總資產周轉率.247.152.890流動資產周轉率.111-.082.932應收賬款周轉率.052.972-.089（4）因子得分因子得分系數矩陣與因

28、子得分函數。SPSS統計軟件計算出了因子得分矩陣，見表10。表 10 Component Score Coefficient MatrixComponent123凈資產收益率.535-.028-.102總資產報酬率.529-.012-.095固定資產周轉率-.057.506.069總資產周轉率-.055.049.525流動資產周轉率-.136-.070.588應收賬款周轉率.016.512-.094Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores.綜合得分。使用SPSS軟件，利用Transform/Compute可以得到綜合因子得分計算結果。在使用SPSS統計軟件的Sort功能，對計算結果進行降序排列，得到圖18。圖 18 30家房地產企業財務狀況因子得分該圖參考3個因子得分給出了31家房地產企業財務狀況的綜合得分并進行了降序排列。得分為正的企業綜合水平高，得分為負分的企業綜合水平較低。在綜合考慮凈資產收益率，總資產報酬率，固定資產周轉率，總資產報酬率，流動資產周轉率，應收賬款周轉率。等6個指標基礎上，廣宇地產、棲霞地產等企業名列前茅，而嘉凱城，天津松江等企業居后。3