李进统计软件实训报告.doc

辽辽 宁宁 工工 业业 大大 学学 统计软件实训统计软件实训 报告（论文）报告（论文） 题目：我国酒类上市公司的分析题目：我国酒类上市公司的分析 院（系）：院（系）： 经济学院经济学院 专业班级：专业班级： 20142014 级经济统计级经济统计 1 1 班班 学学 号：号： 141906008141906008 学生姓名：学生姓名： 李伟伟李伟伟 指导教师：指导教师： 余佳群余佳群 教师职称：教师职称： 副教授副教授 起止时间：起止时间： 2016.7.4-2016.7.152016.7.4-2016.7.15 统计软件统计软件 实训任务书及评语实训任务书及评语 院（系）： 经济学院 教研室： 统计学 学 号 141906008 学生姓名李伟伟专业班级14 级经济统计 1 班 实训任务与要求 一、实训任务 任务一：确定实训题目与数据。确定实训题目，确定样本与变量，拟定数据文件要求。 要求：拟定的研究问题规模和难易程度适中，样本规模尽量大一些，变量个数尽量多一些。 任务二：统计软件操作。 1、进行描述统计分析。运用软件进行均值、中位数、众数和标准差、方差等计算。 要求：软件操作过程清晰，目的明确，结果说明正确。 2、进行推断统计分析。运用软件进行单样本 t 检验、两个独立样本 t 检验、单因素 方差分析和回归分析等。要求：模型选择正确，数据文件合理，软件操作过程清晰，结果 说明正确。 3、进行多元统计分析。运用软件进行 Q 型聚类分析、R 型聚类分析、K 型聚类分析， 因子分析等。要求：模型选择正确，数据文件合理，软件操作过程清晰，结果说明正确。 任务三：分析计算结果，得出研究结论。要求：根据描述统计、推断统计、多元统计 等计算结果，分析计算结果的社会经济意义，分析研究问题的现状、差异特点及现象之间 的影响、分类特点及综合评价，从中提炼研究结果，反映研究问题的发展特点和规律。 二、实训报告要求 1、实训报告内容包括 3 部分：（1）实训题目与数据；（2）统计软件操作及计算； （3）研究结论。 2、统计软件实训报告结构及排版要求见指导书。 工作进度计划 确定实训题目与数据，确定研究问题和研究目的，设计研究样本与变量（1 天） ，通过 适当的渠道，取得有关数据，建立数据文件（1 天） 。统计软件操作，关于描述统计分析， 数据准备，分析方法，计算结果的说明（1 天） ；关于推断统计分析，模型选择（1 天） ， 数据准备与统计软件操作（1 天） ，计算结果的说明（1 天） ；关于多元统计，模型选择、 数据准备（1 天） ，统计软件操作、计算结果的分析（1 天） 。分析计算结果，得出研究结 论，根据研究目的和统计软件的计算结果，提炼研究结论（1 天） ，根据上述实训内容，整 理、完善、上交统计软件实训报告及答辩（1 天） 。 指导教师评语及成绩 成绩： 指导教师签字： 年 月 日 目目 录录 1 研究题目与数据 1 1.1 研究题目与目的.1 1.2 样本与变量.1 1.3 数据文件.1 2 酒类上市公司的描述统计分析 3 2.1 对酒类上市公司的描述统计分析.3 2.1.1 对酒类上市公司的描述统计分析的软件处理.3 2.1.2 对酒类上市公司的描述统计计算结果的说明.5 2.2 对酒类上市公司的多元线性回归分析.5 2.2.1 对酒类上市公司的相关分析与单样本 T 检验的软件处理.5 2.2.2 对酒类上市公司的相关分析与单样本 T 检验计算结果的说明10 3 对酒类上市公司统计分析的研究结论 .15 3.1 酒类上市公司分类情况显著15 3.2 酒类上市公司的状况良好16 4 参考文献 .16 1 1 1 实训题目与数据 1.1 实训题目与目的 （1）实训题目： 所谓的酿酒行业就是指以初级农产品（粮食、水果等）为原料，通过微生物发酵的 方法生产酒精饮料的制造工业，包括白酒酿造、啤酒酿造、葡萄酒酿造等。而中国又是 经济总量大、人口多、人民收入水平不断提高的国家，加上中国独特的酒文化和酒类消 费的刚性需求，酿酒行业的容量是巨大的，行业中也蕴藏着一系列长期持续快速增长的 企业。现就在沪深两市的酿酒企业中选取了 34 家酒类上市公司 2015 年第一季度的 7 项 研究指标作为样本，利用描述统计分析，推断统计分析以及多元统计分析的相关方法， 对五粮液、贵州茅台、泸州老窖、水井坊等 34 家酒类上市公司进行分析。 题目：对酒类上市公司的分析 （2）目的： 对所选样本的酒类上市公司进行分类 对酒类上市公司的发展情况分析 1.2 样本与变量 （1）样本： 现在就五粮液、贵州茅台、泸州老窖、水井坊、古井贡酒、洋河股、酒鬼酒、皇台 酒业、伊力特、金种子酒、老白干酒、沱牌舍得、山西汾酒、顺鑫农业、张裕 A、通葡股 份、莫高股份、青岛啤酒、重庆啤酒、燕京啤酒、惠泉啤酒、兰州黄河、啤酒花、古越 龙山、金枫酒业、海南椰岛、维维股份、广东明珠、轻纺城、口子窖、迎驾贡酒、今世 缘、珠江啤酒、胜景山河的 34 家酒类上市公司进行分析。 （2）变量：本次实训共涉及 7 个变量，分别是：主营业务收入增长率（%） 、净利润 增长率（%） 、净资产增长率（%） 、总资产增长率（%） 、每股收益（单位：元） 、净资产收 益率（%）以及净利润（单位：万元） 。将它们用 X 表示，其中主营业务收入增长率（%） 用 X1 表示、净利润增长率（%）用 X2 表示、净资产增长率（%）用 X3 表示、总资产增长 率（%）用 X4 表示、每股收益（单位：元）用 X5 表示、净资产收益率（%）用 X6 表示以 及净利润（单位：万元）用 X7 表示。 2 1.3 数据文件 （1）变量类型：将各企业名称定义为字符型变量，将其他变量都定义为变量型变量 （2）变量宽度：企业名称的宽度为 24 个字节，其他为 8 个字节可以满足需求。 （3）定义小数位：除了净利润（单位：万元）定义为 0，其他均为 2。 表 1 酒类上市公司各项指标 企业名称 X1X2X3X4X5X6X7 五粮液 0.23-16.297.222.850.585.31220080 贵州茅台 14.6917.0926.2922743.827.85436490 泸州老窖 21.997.64-7.15-2.20.395.4154021 水井坊 254.730-18.92-12.670.13.914813 古井贡酒 12.055.6111.84730281 洋河股份 10.4111.2713.234.542.0710.69222713 酒鬼酒 98.034047.91-4.922.460.061.131903 皇台酒业 2.990-25.3-3.23-0.02-2.46-286 伊力特 0.75-22.59.16-17228 金种子酒 -9.23-31.911.551.410.040.992206 老白干酒 37.5239.597.412177 沱牌舍得 -9.73-45.610.1311.160.010.39437 山西汾酒 -7.82-35.81-1.28-0.840.255.3721532 顺鑫农业 0.87562.180.630.343.7119203 张裕 A 20.9915.910.2413980.777.4653025 通葡股份 494.231238.06108922.330.010.39267 莫高股份 -9.79-11.791.860.710.051.391496 青岛啤酒 -3.1-10.098.87-0.340.393.3452097 重庆啤酒 5.98-53.98-21.47-7.550.051722209 燕京啤酒 4.226.973.361.960.026.075305 惠泉啤酒 4.2501.941.17-0.06-1.31-1414 兰州黄河 -3.66504.7316.0411.920.379.56837 啤酒花 6.21110.13-14.098.230.032671221 古越龙山 3.961.9947.0220.860.071.55589 金枫酒业 7.29-80.123.186156 海南椰岛 -16.22-94.03-1.478.7900.0872 维维股份 5.1837.383.450.60.042.36099 广东明珠 1.378.563.9850.460.040.571430 轻纺城 -0.45-13.695.23-7.970.026.078405 口子窖 -7.716.0215.991.780.7820.0742214 迎驾贡酒 5.2816.09000.6820.748656 今世缘 0061.8641.660.5575227709 珠江啤酒 19.381.831.647.930.010.22733 胜景山河 32.0145.22000.6303196 资料来源：2015 年第一季度网易财经（网址：http：/） 3 2 2 统计软件操作统计软件操作 2.1 对酒类上市公司的描述统计分析 2.1.1 对酒类上市公司的描述统计分析的软件处理 （1）调出主（Analyze/ Descriptive Statistics/ Descriptives）。首先打开 要进行描述统计分析的数据文件。其次在 SPSS 统计软件数 据编辑窗口，依次点 Analyze/Descriptive Statistics/Descriptives， 调出描述统计主菜单并进入描述统计系统主对话框 Descriptives。 图 1 描述统计菜单 （2）主对话框设置 在描述统计主对话框中，从左侧的源变量框中将研究变量 X1 代表主营业务收 入增长率（%） 、X2 代表净利润增长率（%） 、X3 代表净资产率（%） 、X4 代表总资产 增长率（%） 、每股收益（单位：元） 、净资产收益率（%）以及净利润（单位：万元） 时选择对话框左下角 Save standardized 的 values as variables，输出各个变量 的标准化值。 4 图 2 描述统计主对话框的设置 （3）二级对话框设置（Options） 在主对话框中，点击 Options 按钮，进入二级对话框 Descriptives: Options。在 二级对话框中，根据研究目的选择需要计算的指标，如均值 Means、标准差 Std.deviation、最小值 Minimum、最大值 Maximum、偏度 Skewness、峰度 Kurtosis 等。 （见图 1.3）上述设置完成后，点击 Continue 返回主对话框。 图 3 描述统计二级对话框设置 2.1.2 对酒类上市公司的描述统计计算结果的说明 5 X234-94.034047.91174.5329721.65505 X334-25.301089.0040.4879186.50528 X434-12.672274.00113.6515450.34062 X534-.063.82.3862.72999 X634-2.46752.0039.0976136.61101 X734-141443649038061.7687866.787 Valid N (listwise)34 表2的计算结果是34个酒类上市公司的各项增长率、净利润和每股收益情况的平均水 平和差异程度。在各项增长率中，净利润的增长率的均值水平最为显著，平均水平为 174,5329；主营业务收入增长率的均值水平最低，仅为29.3162。在净利润中，34个酒类 上市公司的平均水平为38061.76。在各项增长率中，离散程度最大的是净利润增长率， 为721.65505，离散程度最小的是主营业务收入增长率，为94.49489。 表表3 3 DescriptiveDescriptive StatisticsStatistics NSkewness StatisticStatisticStd. ErrorStatisticStd. Error X1344.256.40319.205.788 X2345.070.40327.053.788 X3345.711.40333.022.788 X4344.287.40318.367.788 X5343.691.40315.580.788 X6344.737.40323.985.788 X7343.541.40313.474.788 Valid N (listwise)34 表 3 的结果可知，在分布形态中，都为右偏，尖峰。 2.2 对酒类上市公司的多元线性回归分析 2.2.1 对酒类上市公司的相关分析与单样本 T 检验的软件处理 （1）单相关分析 调出主菜单 Analyze/ Correlate/Bivariate。 在数据编辑窗口，依次点击 Analyze/ Correlate/Bivariate。调出 单相关分析菜单，并进入单相关分析主对话框 Bivariate Correlate。 6 图 4 单相关分析菜单 主对话框的设置。在主对话框中，分别进行一下设置。 设置分析变量。在主对话框中，选择左侧源变量中的每股收益（单位：元）及净利 润（单位：万元）调入到右侧的 Variables 框中。 选择相关分析类型。在主对话框的 correlation Coefficient 框中， 选择 Pearson 进行单相关分析。 选择相关系数检验类型。在住对话框的 Test of significant 框汇 中，选择 two-tailed 进行双侧检验。 选择是否显示显著性水平与标记。 图 5 单相关分析主对话框 7 二级对话框的设置。 在主对话框中，点击 Options，进入 Bivariate Correlations:Options 对话框，选 择描述性统计。返回上级对话框。 图 6 单相关分析二级对话框 图 6 二级对话框 （2）偏相关分析 调出主菜单 Analyze/ Correlate/Partial。 在数据编辑窗口，依次点击 Analyze/ Correlate/Partial，调出偏向关分析菜单并 进入偏相关分析主对话框 Partial Correlations。 图 7 偏相关分析菜单 主对话框设置。在主对话框中分别进行一下设置。 设置分析变量。在主队话框中，选择左侧源变量中的每股收益（单位：元）和净利 8 润（单位：万元）调入到右侧的 Variables 框中。 选择偏相关分析的控制变量。在主对话框中，选择左侧源变量中的净资产增长率 （%）调入到右侧的 Controlling for 框中。 选择相关系数检验类型。在主对话框的 Test of significance 框中，选择 two- tailed 进行双侧检验。 选择是否显示显著性水平与标记。 图 8 偏相关分析主对话框 二级对话框设置。 在主对话框中，点击 Options，进入 partial Correlations：Options 对话框，选 择描述性统计。返回上级对话框。 图 9 偏相关分析二级对话框 （3）单样本 T 检验 调出主菜单（Analyze/Compare Means/One-Sample T Text)。 在数据编辑窗口，以此点击 Analyze/Compare Means/One-Sample T Text，调出单样 本 t 检验菜单，进入单样本 t 检验主对话框 One-Sample T Text。 9 图 10 单样本 t 检验菜单 设置主对话框（One-Sample T Text） 。 确定检验变量。在主对话框中，将检验变量调每股收益（单位：元）调入到右侧的 检验变量框 Text Variable(s）中。 确定检验值。扥局研究目的，确定食品支出的检验值为 0.73。Text Value 中写上 “0.73”即可。 （0.73 来自集中趋势分析的结果） 图 11 单样本 t 检验主对话框 二级对话框的设置。 在主对话框中，点击 Optins，进入二级对话框确定显著性水平 One-Sample T Text：Optins，确定可靠性为 95%。 10 图 12 单样本 t 检验二级对话框 2.2.2 对酒类上市公司的相关分析与单样本 T 检验计算结果的说明 （1）单相关分析。 单相关描述统计分析。 表表4 4 DescriptiveDescriptive StatisticsStatistics MeanStd. DeviationN X5 .3862 .7299934 X7 38061.76 87866.78734 由表 3 可知，每股收益（单位：元）和净利润（单位：万元）的均值分别为 0.3862 和 38061.76。标准差分别为 0.72999 和 87866.787。 单相关分析相关系数。 表表5 5 CorrelationsCorrelations X5X7 Pearson Correlation1.925* Sig. (2-tailed).000 X5 N3434 Pearson Correlation.925*1 Sig. (2-tailed).000 X7 N3434 由表 5 可知，每股收益与净利润的相关系数为 0.925，属于高度相关。在显著水平为 0.01 的情况下，单相关系数显著性检验思维 sig 相伴概率为 0.000，小于显著性水平 11 0.01，计算的但相关系数有效。每股收益和净利润之间高度相关，相关系数显著有效。 （2）偏相关分析。 偏相关描述统计分析。 表表6 6 DescriptiveDescriptive StatisticsStatistics MeanStd. DeviationN X5.3862.7299934 X638061.764787866.7869534 X740.4879186.5052834 偏相关相关系数分析。 表表7 7 CorrelationsCorrelations Control VariablesX5X7 Correlation1.000.925 Significance (2-tailed)000X5 df031 Correlation.9251.000 Significance (2-tailed).000. X6 X7 df310 由表 7 可知，每股收益（单位：元）与净利润（单位：万元）在控制净资产率（%） 条件下，偏相关系数为 0.925，属于高度相关。上述两个检验都说明每股收益（单位：元） 与净利润（单位：万元）之间存在高度相关。 （3）单样本 T 检验。 描述统计结果。 表表8 8 One-SampleOne-Sample StatisticsStatistics NMeanStd. DeviationStd. Error Mean X534.3862.72999.12519 由表 8 可知，检验的规模是 34，均值是 0.72999，标准差是 0.12619.从均值来看与 均值 0.73 比较接近。 单样本 T 检验检验结果。 12 表表9 9 One-SampleOne-Sample TestTest Test Value = 0.73 95% Confidence Interval of the Difference tdfSig. (2- tailed) Mean Difference LowerUpper X5-2.74633.010-.34382-.5985-.0891 由表 9 可知，在 95%的概率下，检验统计量 t 值为-2.746，自由度为 33，相伴概率 sig 为 0.010，小于拟定的显著性水平 0.05，可以拒绝零假设，接受备选假设，即可以认 为 34 个酒类上市企业之间每股收益均不相同，也就是说彼此之间存在差异。 3 3 对酒类上市公司统计分析的研究结论对酒类上市公司统计分析的研究结论 3.1 酒类上市公司分类情况显著酒类上市公司分类情况显著 从聚类分析的计算结果来看，在所分的三类中，第一类所含酒类的上市公司最多， 有 3