⑴ 求spass數據分析
SPSS Trends-用強有力的時間序列分析工具做更好的預測
SPSS Trends可以完成多種任務，包括：
生產管理：監控質量標准
數據處理：管理預測系統的效能
預算管理：執行銷售預測
公共政策研究：探討民意
預測，能為組織計劃提供可靠的科學依據。利用SPSS Trends提供的一些新功能，無論您是入門新手還是專家老手都能利用時間序列數據在瞬間建立可靠的預測模型。SPSS Trends是與SPSS完全整合地附加模塊，這樣您不僅可以隨意支配全部SPSS的功能，您也可受益於專為支持預測設計的新特性。
因為這些工具能幫助您提出並管理計劃，就獲利面而言，有著相當之影響。正確的預測可幫助組織獲得較佳的預期收益。並有效控制人員配置、庫存及相關成本；並更精確地管理商務過程－所有這些改進都為組織的健康發展奠定基石。然而，運用時間序列數據建立預測模型並非易事。
SPSS Trends克服了所有傳統方法的缺點，為您提供高級建模技術。與電子表格程序不圖，SPSS Trends使您能夠在建立預測模型時使用高級統計方法，而無需具備專業的統計知識。
籍由SPSS Trends,入門新手能夠建立綜合考慮多變數的成熟准確的預測模型，經驗老手可以利用它來驗證自己的模型。SPSS Trends能夠簡單快捷地建立預測模型，這讓您更快獲得您所需要的信息。
高效地生成和更新模型
無需一次次地重復設定參數、重新估計模型等費力工作，利用SPSS Trends您可以提高整個建立預測模型過程的速度。您將節省數個小時、甚至是數天的寶貴時間，同時不失您所建立的預測模型的質量及可靠性。
利用SPSS Trends，您可以：
·建立可靠的預測，不論數據的大小或變數的多寡
·籍由自動選取適合模型及參數降低預測誤差
·使您組織內多數人能夠建立預測模型
·更有效率的更新及管理預測模型，讓您有更多時間比較和探索與其它模型的差異
·產生專家級的經驗預測值、預測模型類型、模型參數值及其它相關輸出
·提供可理解的有意義的信息給組織決策者，以利於企業進行正確預測
在創建預測模型時，您具有極大的靈活性。例如，利用SPSS for Windows您可以輕易地把交易數據轉換成時間序列數據，把現存的時間序列數據轉換到最適合您組織計劃需要的時間區間。
您可以為不同層級的地理區域或功能區，甚至每個產品線或產品，同時建立單獨的預測模型，而不論基於哪個層次的預測。
歸因於新增的Expert Modeler, SPSS Trends可幫助您：
·自動確定參數配適最佳的ARIMA或Exponential Smoothing時間序列模型
·讓您一次能夠擬合數百條時間序列模型，無需一次次地重復相同的操作（每次只能為一個時間序列數據建立預測模型）
您還可以：
·輸出模型到XML文件，當數據發生變動，無需重新設定參數或重新估計模型，您就可以實現新的預測
·模型以腳本形式寫入到文件，以便自動更新
指導預測的初學者
如果您對建立時間序列模型不熟悉，或只是偶然應用時間序列模型，那麼您將從SPSS Trends自動選擇最適合的預測模型以及建模過程中為您提供指導的能力中受益匪淺。
利用SPSS Trends，您可以：
·生成可靠的模型，即使您不知道如何選擇指數平滑的參數或ARIMA的階數，或如何獲得穩定的時間序列
·自動探查數據中的季節性、干擾事件、缺失值，並選擇最恰當的模型
·探查離群值，防止它們對參數估計的影響
·圖形展示數據、顯示置信區間和模型擬合優度
模型建立和驗證後，您可以把模型整合到微軟Office應用程序中來實現結果共享。或者，利用SPSS的輸出管理系統（OMS）www.infinityqs.cn，以HTML或者XML的形式把輸出發布到企業的區域網上來實現共享。您也能夠以SPSS數據文件的形式保存模型，這使得您可以繼續探察所建立模型的一些特徵，比如模型擬合優度。
為預測專家提供控制
如果您是經驗豐富預測專家，您將同樣受益於SPSS Trends、。因為您能夠更有效地創建時間序列，同時控制分析過程的主要方面。
例如，利用SPSS Trends的Expert Modeler您可以只在ARIMA模型或者只在Exponential Smoothing模型中尋找最佳預測模型。您也可以不利用Expert Modeler 而自行設定模型的每一個參數。同時，您也可以把Expert Modeler的結果作為初始的模型選擇，或者用來檢驗自己建立的模型。
您也可以限制模型輸出，如只輸出擬合最差的模型－需要進一步檢驗的模型。這使您能夠更快更有效地發現數據或模型中的問題
零售行業預測
Greg是一主要零售廠商的庫存經理，他要負責5000多種產品，並利用SPSS Trends預測未來三個月每個產品的庫存。SPSS Trends能夠自動地為數千個變數建立預測模型，使得初始預測模型的建立僅僅需要幾個小時，而不是幾天。此外，還可以高效率地實現模型的更新。
由於公司的資料庫每個月都以實際的銷售數據更新，所以Greg把預測作為每月運行一次的批處理工作。通過這樣做，他把新的數據整合並把預測期向前擴展一個月。
這樣不需要重新估計模型就可以實現預測，極大地提高了處理效率。為了檢驗模型的能力，Greg利用批處理工作運行SPSS命令語法，來識別包含與由原始模型根據歷史銷售數據確定地置信區間相偏離的時間點的序列。對於這些序列 ，他運行另外一個批處理工作，來建立新的模型，以更好的擬合這些數據。
利用SPSS Trends，Greg實現了高效率高精度的預測，極大地提高了公司有效計劃的能力。
系統需要
SPSS Base
其他系統需求根據平台的不同而異
⑵ 請問SPSS軟體在股票和期貨等金融領域的應用
可以用到的是線性回歸分析，以及一些簡單的數據統計
⑶ spss因子分析在證券市場個股分析中的應用實例
spss因子分析用於證券市場個股分析中，因為因子分析法是從研究變數內部相關的依賴關系出發，把一些具有錯綜復雜關系的變數歸結為少數幾個綜合因子的一種多變數統計分析方法。它的基本思想是將觀測變數進行分類，將相關性較高，即聯系比較緊密的分在同一類中，而不同類變數之間的相關性則較低，那麼每一類變數實際上就代表了一個基本結構，即公共因子。對於所研究的問題就是試圖用最少個數的不可測的所謂公共因子的線性函數與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。
康美葯業投資分析
一、上市公司基本面情況：
600518康美葯業,最新財務主要指標（08-09-30）每股收益(元)0.2390，每股凈資產(元)3.5470，凈資產收益率(％) 6.74，總股本(億股)7.6440 ，實際流通A股(億股)7.6440，每股資本公積1.843，主營收入(萬元)130369.89，同比增 40.04% ，每股未分利潤0.606 ，凈利潤(萬元)18264.62，同比增 83.04%；
二、該股票的投資亮點：
1.2007年公司完成了阿莫西林分散片、利巴韋林片等多個再注冊產品的研究開發和上報工作，部分仿製葯品取得了《葯物臨床試驗批件》；同時公司積極開發中葯系列產品，完成了"代用茶"、"植物飲料"的備案號注冊以及西洋參膠囊/飲料科技開發立項工作；"紅景天"、"毒熱平"兩個中葯新葯品種已基本完成臨床前研究工作。
2.2008年，隨著國家衛生事業改革進一步深化，新農合、城鎮職工基本醫療保險、城鎮非從業居民基本醫療保險的進一步推廣，整個醫葯市場容量將增大。人們在醫療尤其是在葯品上的消費量和消費金額將迅速上升，這將對醫葯行業快速發展帶來有利的影響。
3. 2007年公司中葯飲片二期擴產項目順利建成並試產運營，該項目是公司在傳統中醫葯領域推廣應用新技術，實現中葯飲片規模化、標准化和產業化生產的一個重大成果。項目的投產緩解了產能緊張壓力，保障了市場供給，進一步穩固了公司在國內中葯飲片生產龍頭企業的地位。
4.公司通過增資擴股募集資金投資中葯物流配送中心項目，該項目是發揮公司中葯產業的生產經營優勢，整合當地中葯材專業市場資源，為延伸公司產業鏈條而實施的一個重點項目。
三、專業投資機構意見：
公司主營業務中葯飲片繼續拉動公司業績高速增長，2008 年三季度凈利潤增長83%，公司將全面布局全國性中葯飲片產業鏈，行業整頓期利用並購穩健擴張，公司正在創建中葯飲片行業的高質量標准體系，將發展為現代國內中葯飲片龍頭，預計公司未來三年復合增長率為40%，2008-2010 年EPS 為0.35，0.48，和0.80給予"增持"的投資評級。
四、綜合分析判斷結論：
從以上的信息可見康美葯業作為國家中葯制葯的龍頭企業，其股票是具有投資價值的，所以該股票後市看好，完全是可以長期投資的。
⑷ 怎麼用SPSS計算股市的日收益率
用compute功能計算
⑸ 怎麼用spss分解股票交易量為預期和非預期
具體什麼意思，不能理解你的問題
⑹ 如何用spss在日收盤價的數據中計算出月收益
可以先用K-S檢驗，驗證收益率是否是正態性，再利用K-W檢驗，收益率周末效應的存在性，得出股市一周內各天的收益率存在顯著差異，最後用Mann-Whitney檢驗兩兩比較，最終得出哪天具有差異性。
望能有幫助。
⑺ 許多論文用SPSS處理數據，類似股權結構對上市公司績效的影響。這些數據不是面板數據嗎
是面板數據，做面板數據分析的回歸，大部分垃圾論文是用spss，專業論文不是的
⑻ 怎樣用spss做股票新成交量
主要根據分析目的來吧，比如建立arima，然後預測之類的