因子分析在金融场风险分析中的应用(附件)【字数：6470】
摘 要摘 要金融是现代的热名词，金融风险与金融业的发展息息相关，金融风险已经成为最常见、最普通、影响最大的一类风险，金融风险具有风险的一般特性，又具有独自的特殊性。本文中就金融风险的成因运用因子分析的方法进行分析和说明。首先介绍了因子分析的基本思想、因子分析的基本步骤。其次，根据指标的选取原则，选取了影响金融市场风险的八个指标GDP增长率、M2/GDP、固定资产投资增长率、国债负担率、短期外债/外汇储备、通货膨胀率、外债偿债率。然后通过中国统计年鉴收集了2005-2014年各个指标的数值，采用SPSS统计软件对影响金融风险的因素进行因子分析。最后，结合分析结果揭示了我国金融市场的内外环境，并且对如何保持金融市场的稳定性给出一些合理化建议。关键词因子分析；金融风险；SPSS
Keywords: factor analysis; financial risk; SPSS 目 录
第一章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状及存在的问题 1
1.3 本文的研究内容 2
第二章 因子分析 3
2.1 因子分析的基本思想 3
2.2 因子分析的数学模型（正交因子模型） 3
2.2.1 R型因子分析的数学模型 3
2.2.2 公共因子、因子载荷和变量共同度的统计意义 4
2.3 计算步骤 5
第三章 指标体系构建及数据收集 6
3.1 金融市场风险的概述 6
3.2 指标体系构建 6
3.2.1 指标的选取原则 6
3.2.2 指标选取 6
3.3 数据收集 7
第四章 因子分析的实证分析 8
4.1 因子分析具体过程 8
4.2 因子分析结果分析 11
结 论 13
致 谢 14
参考文献 15
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
随着金融市场、资本市场的开放，我国也被卷入了世界经济的洪流。为了适应世界经济的发展，我国金融体系改革层层深入，金融业面临着前所未有的机遇和挑 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
战。近些年以来，我国不断完善金融市场、资本市场监管的法律法规。2008年遭受的金融危机，对我们国家的经济产生了重大影响。与此同时，也对政府提出了更高层次的要求，确保金融体系监管的规范性、严格性迫在眉睫。去年股票市场的剧烈震荡，今年就业压力的增加，更加警示我们，掌握金融风险变化的规律，并运用金融风险变化的规律提出及时、有效的防范措施是刻不容缓的。通过加强金融市场风险统计分析，对风险有一个准确把握，对我国经济决策的制定，政府宏观调控的监管显得意义重大。
1.2 国内外研究现状及存在的问题
过去很长一段时间，很多学者对如何控制金融风险做了很详尽的研究，这使得我们对风险的到来，可以做出及时、有效的预防。对金融监管的政策作出及时的调整，以便于我国金融业持续稳定的发展。
在国际上，利用Abiad宏观不平衡指标[1]，流动性指数对曾遭受金融风暴的几个国家做了深刻的研究，得出了我们意想不到的结果，并且对经济风险的预测起到了很好的效果。Fontaine[2]通过自己的研究，得出宽松的货币政策有可能导致货币危机的发生。在我国，国家统计局对金融风险指标体系做了定量的研究。现有的研究主要是利用层次分析法(ahp)构建评价体系[3]。层次分析的方法使用起来简单明了，研究人员易于掌握,使用方便，并且层次分析法对人们通过观察和以往的经验所获得的信息都适用。但层次分析法有很大的局限性，就是研究者对于主观得到的信息太过依赖，这样分析的结果往往不尽人意，结果不够客观。
因此，本文试图使用因子分析法，对影响金融市场风险的主要因子做简要分析，对分析结果做相关的阐述和说明。并且对如何维护金融市场的稳定提供一些合理的建议。本文首先介绍了因子分析的基本思想是以降维的方法来研究。影响金融市场风险的因素很多很多，这里我们找出几个有代表性的因子来研究。其次根据理论知识对因子分析的数学模型做了简单的阐述。最后利用在本科阶段所学软件知识，运用SPSS统计软件[4]，对收集到的数据进行简单的分析并得出结论。
1.3 本文的研究内容
采用因子分析法对金融市场风险进行分析与研究。
本文的研究内容及应完成的任务：
第一章绪论部分介绍了金融市场风险分析的研究背景，国内外研究现状及存在的问题。
第二章介绍了因子分析的基本思想，因子分析的数学模型，以及公共因子、因子载荷和变量共同度的统计意义。
第三章通过指标的选取原则，选择了影响金融市场风险的八个指标，通过中国统计年鉴收集各指标数值。
第四章利用SPSS统计软件采用因子分析法对所搜集到的数据进行分析，并得出结论。
第二章 因子分析
2.1 因子分析的基本思想
因子分析的基本思想[6]: 因子分析的基本思想是通过变量(或样品)相关系数矩阵(相似系数矩阵)结构内部的研究，找出可以控制所有变量(或样品)的几个随机变量来描述多个变量(或样品)之间的相关系数(或相似系数)。
2.2 因子分析的数学模型（正交因子模型）
2.2.1 R型因子分析的数学模型
R型因子分析的数学模型[7]
用矩阵表示：
简记为：
且满足：
1.
2., 即和是不相关的 ;
3. ，。
其中，是可以实际观测的个指标所构成的维随机向量，是不可实际观测到的向量；称为的公共因子或潜在因子；称为因子载荷，是第个变量在第个公共因子上的负荷；矩阵称为因子载荷矩；称为的特殊因子，通常理论上要求的协方差矩阵是对角矩阵，中包括了随机误差。
Keywords: factor analysis; financial risk; SPSS 目 录
第一章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状及存在的问题 1
1.3 本文的研究内容 2
第二章 因子分析 3
2.1 因子分析的基本思想 3
2.2 因子分析的数学模型（正交因子模型） 3
2.2.1 R型因子分析的数学模型 3
2.2.2 公共因子、因子载荷和变量共同度的统计意义 4
2.3 计算步骤 5
第三章 指标体系构建及数据收集 6
3.1 金融市场风险的概述 6
3.2 指标体系构建 6
3.2.1 指标的选取原则 6
3.2.2 指标选取 6
3.3 数据收集 7
第四章 因子分析的实证分析 8
4.1 因子分析具体过程 8
4.2 因子分析结果分析 11
结 论 13
致 谢 14
参考文献 15
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
随着金融市场、资本市场的开放，我国也被卷入了世界经济的洪流。为了适应世界经济的发展，我国金融体系改革层层深入，金融业面临着前所未有的机遇和挑 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
战。近些年以来，我国不断完善金融市场、资本市场监管的法律法规。2008年遭受的金融危机，对我们国家的经济产生了重大影响。与此同时，也对政府提出了更高层次的要求，确保金融体系监管的规范性、严格性迫在眉睫。去年股票市场的剧烈震荡，今年就业压力的增加，更加警示我们，掌握金融风险变化的规律，并运用金融风险变化的规律提出及时、有效的防范措施是刻不容缓的。通过加强金融市场风险统计分析，对风险有一个准确把握，对我国经济决策的制定，政府宏观调控的监管显得意义重大。
1.2 国内外研究现状及存在的问题
过去很长一段时间，很多学者对如何控制金融风险做了很详尽的研究，这使得我们对风险的到来，可以做出及时、有效的预防。对金融监管的政策作出及时的调整，以便于我国金融业持续稳定的发展。
在国际上，利用Abiad宏观不平衡指标[1]，流动性指数对曾遭受金融风暴的几个国家做了深刻的研究，得出了我们意想不到的结果，并且对经济风险的预测起到了很好的效果。Fontaine[2]通过自己的研究，得出宽松的货币政策有可能导致货币危机的发生。在我国，国家统计局对金融风险指标体系做了定量的研究。现有的研究主要是利用层次分析法(ahp)构建评价体系[3]。层次分析的方法使用起来简单明了，研究人员易于掌握,使用方便，并且层次分析法对人们通过观察和以往的经验所获得的信息都适用。但层次分析法有很大的局限性，就是研究者对于主观得到的信息太过依赖，这样分析的结果往往不尽人意，结果不够客观。
因此，本文试图使用因子分析法，对影响金融市场风险的主要因子做简要分析，对分析结果做相关的阐述和说明。并且对如何维护金融市场的稳定提供一些合理的建议。本文首先介绍了因子分析的基本思想是以降维的方法来研究。影响金融市场风险的因素很多很多，这里我们找出几个有代表性的因子来研究。其次根据理论知识对因子分析的数学模型做了简单的阐述。最后利用在本科阶段所学软件知识，运用SPSS统计软件[4]，对收集到的数据进行简单的分析并得出结论。
1.3 本文的研究内容
采用因子分析法对金融市场风险进行分析与研究。
本文的研究内容及应完成的任务：
第一章绪论部分介绍了金融市场风险分析的研究背景，国内外研究现状及存在的问题。
第二章介绍了因子分析的基本思想，因子分析的数学模型，以及公共因子、因子载荷和变量共同度的统计意义。
第三章通过指标的选取原则，选择了影响金融市场风险的八个指标，通过中国统计年鉴收集各指标数值。
第四章利用SPSS统计软件采用因子分析法对所搜集到的数据进行分析，并得出结论。
第二章 因子分析
2.1 因子分析的基本思想
因子分析的基本思想[6]: 因子分析的基本思想是通过变量(或样品)相关系数矩阵(相似系数矩阵)结构内部的研究，找出可以控制所有变量(或样品)的几个随机变量来描述多个变量(或样品)之间的相关系数(或相似系数)。
2.2 因子分析的数学模型（正交因子模型）
2.2.1 R型因子分析的数学模型
R型因子分析的数学模型[7]
用矩阵表示：
简记为：
且满足：
1.
2., 即和是不相关的 ;
3. ，。
其中，是可以实际观测的个指标所构成的维随机向量，是不可实际观测到的向量；称为的公共因子或潜在因子；称为因子载荷，是第个变量在第个公共因子上的负荷；矩阵称为因子载荷矩；称为的特殊因子，通常理论上要求的协方差矩阵是对角矩阵，中包括了随机误差。
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