3.2.4 结果验证
对聚类结果的分类，我们将用软件进行验证。其详细步骤如下：
（1）在软件界面菜单栏依次点击分析、比较均值、均值，然后打开了平均数的对话框。将指标变量都放入因变量列表中，将分组变量放入自变量列表中，如图3.13所示：
图3.13 均值对话框
（2）点击确定，运行后结果显示如表3.14：
（3）检验平均数的差异就在菜单栏上依次点击分析、比较均值、单因素方差，然后将指标变量放到因变量列表，将分组变量放入因子列表，如图3.14，点击确定后数据处理的结果如图3.15：
表3.14 均值报告表 Average Linkage (Between 净利润增长率 均值 N 标准差 2 均值 N 标准差 3 均值 N
85.7020 5 107.26084 9859.4500 1 . -4.0856 16 24
加权净资产收益率 12.9220 5 3.52137 6.5600 1 . 2.9444 16 资产负债率 69.4440 5 12.38330 63.9400 1 . 33.5069 16 基本每股收益 .4440 5 .07403 .1100 1 . .1025 16 Groups) 1 标准差 4 均值 N 标准差 5 均值 N 标准差 6 均值 N 标准差 7 均值 N 标准差 8 均值 N 标准差 9 均值 N 标准差 10 均值 N 标准差 总计 均值 N 标准差 175.18743 2710.7100 1 . 84.5650 10 218.45277 310.2700 2 254.20489 293.3075 4 369.83272 -253.9625 4 349.05463 27.9400 1 . -10.6000 1 . 323.8713 45 1526.41075 3.83993 11.7900 1 . 2.4840 10 1.96343 23.8400 2 1.54149 3.9725 4 1.16300 -18.7900 4 3.00597 16.0700 1 . 12.6600 1 . 3.8233 45 9.44980 13.80152 71.7600 1 . 68.4020 10 7.66890 40.5550 2 17.48675 39.3375 4 19.83646 75.0225 4 13.57798 10.4000 1 . 57.5800 1 . 51.3240 45 21.85725 .10561 .5600 1 . .0440 10 .08746 .3700 2 .02828 .3475 4 .11442 -.2925 4 .09251 .6800 1 . .9200 1 . .1673 45 .25983
图3.14 方差分析对话框
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图3.15 平均数差异检验
3.2.5 结果分析
将每一类的相应指标均值汇总，如下表3.15：
表3.15 均值汇总表 类别 1 2 3 4 5 6 7 8 9
净利润增长率 85.702 9859.45 -4.085625 2710.71 84.565 310.27 293.3075 -253.9625 27.94 加权净资产收益率 12.922 6.56 2.944375 11.79 2.484 23.84 3.9725 -18.79 16.07 26
资产负债率 69.444 63.94 33.506875 71.76 68.402 40.555 39.3375 75.0225 10.40 每股收益 0.444 0.11 0.1025 0.56 0.044 0.37 0.3475 -0.2925 68 每股净资产 3.732 1.56 3.329375 4.98 2.417 1.585 8.8275 1.4975 4.38 10 -10.60 12.66
57.58 92 7．41 将此表按照前文的指标评价体系选择来整理，便于我们更好的综合分析，因此把相应指标汇总成表3.16：
表3.16 汇总表 盈利能力指标 每股收益 0.444 0.11 0.1025 0.56 0.044 0.37 0.3475 -0.2925 68 92 净资产收益率 12.922 6.56 2.944375 11.79 2.484 23.84 3.9725 -18.79 16.07 12.66 成长能力指标 净利润增长率 85.702 9859.45 -4.085625 2710.71 84.565 310.27 293.3075 -253.9625 27.94 -10.60
偿债能力指标 资产负债率 69.444 63.94 33.506875 71.76 68.402 40.555 39.3375 75.0225 10.40 57.58 扩张能力指标 每股净资产 3.732 1.56 3.329375 4.98 2.417 1.585 8.8275 1.4975 4.38 7．41 类别 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 根据上表中的汇聚数据来分析：第一类盈利能力好，成长能力一般，偿债能力较强，扩张能力也一般。第二类股票盈利能力不也尽人意，但成长能力好，有一定的潜力，值得大家对它有一定的期望。第三类成长能力弱，没有太多的空间，但他的扩张能力还不错。第四类和第七类是明显的优绩股，他们的成长能力都很强。第四类的偿债能力更强，投资环境更加安全，同时成长能力也更强，未来发展的预期较高，是潜力股，而第七类的扩张能力则更加突出。第八类股票明显的低收益、低成长性的差绩股，而且扩张能力也不好，说明企业的经营和财务不是很好，发展或许有下滑的趋势。第九类的收益很好，但其偿债能力和成长空间较小，投资该类证券眼见收益是很好，但不值得做长期的投资发展。第十类也是盈利能力很好，比起第九类它的偿债能力与扩张能力更好，但它的成长能力却很差。
因此，由以上的聚类结果分析可以知道，聚类分析能够对股票的盈利性、成长性、扩张性、偿债能力等进行多方面的分析。它也有利于投资者更全面的了解证券的特性和预测它的潜能，进而为自己的投资做出最好的选择。
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总 结
聚类分析法是在应用上非常广泛的一种多元统计分析法，在证券市场分析中也有很大的研究价值。本文是通过选取反映公司的盈利能力指标、成长能力指标、偿债能力指标、扩张能力指标来对聚类结果进行分类分析，并从中分析出各个公司在某些方面的实力。这些分类分析结果都有利于投资者作出正确、理智的投资，对很多投资者来说都具有极强的实践性。通过对聚类分析的结果进行验证也说明了结果的可靠与可信性。
本文只选取了西北三个省份的上市公司为数据来源，如若有大量的证券数据进行分析则可能更加显示出聚类分析的优势，也能更加突出聚类分析结果的准确性和可参照性。同时，由于本篇论文仅仅从企业业绩的各项指标上采集数据进行了分析与研究，并未对企业行业因素进行数据采集分析，因此，在以后的研究中还需要广泛采集数据将行业影响因素一同考虑在内，分析出更加全面、科学的结论。在对分类个数的确定上，也可看出并不是唯一的，这还主要源于目前并未形成统一的判断准则。只要相对合理便是可行的。
致 谢
参考文献
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