⑴ 求spass数据分析
SPSS Trends-用强有力的时间序列分析工具做更好的预测
SPSS Trends可以完成多种任务，包括：
生产管理：监控质量标准
数据处理：管理预测系统的效能
预算管理：执行销售预测
公共政策研究：探讨民意
预测，能为组织计划提供可靠的科学依据。利用SPSS Trends提供的一些新功能，无论您是入门新手还是专家老手都能利用时间序列数据在瞬间建立可靠的预测模型。SPSS Trends是与SPSS完全整合地附加模块，这样您不仅可以随意支配全部SPSS的功能，您也可受益于专为支持预测设计的新特性。
因为这些工具能帮助您提出并管理计划，就获利面而言，有着相当之影响。正确的预测可帮助组织获得较佳的预期收益。并有效控制人员配置、库存及相关成本；并更精确地管理商务过程－所有这些改进都为组织的健康发展奠定基石。然而，运用时间序列数据建立预测模型并非易事。
SPSS Trends克服了所有传统方法的缺点，为您提供高级建模技术。与电子表格程序不图，SPSS Trends使您能够在建立预测模型时使用高级统计方法，而无需具备专业的统计知识。
籍由SPSS Trends,入门新手能够建立综合考虑多变量的成熟准确的预测模型，经验老手可以利用它来验证自己的模型。SPSS Trends能够简单快捷地建立预测模型，这让您更快获得您所需要的信息。
高效地生成和更新模型
无需一次次地重复设定参数、重新估计模型等费力工作，利用SPSS Trends您可以提高整个建立预测模型过程的速度。您将节省数个小时、甚至是数天的宝贵时间，同时不失您所建立的预测模型的质量及可靠性。
利用SPSS Trends，您可以：
·建立可靠的预测，不论数据的大小或变量的多寡
·籍由自动选取适合模型及参数降低预测误差
·使您组织内多数人能够建立预测模型
·更有效率的更新及管理预测模型，让您有更多时间比较和探索与其它模型的差异
·产生专家级的经验预测值、预测模型类型、模型参数值及其它相关输出
·提供可理解的有意义的信息给组织决策者，以利于企业进行正确预测
在创建预测模型时，您具有极大的灵活性。例如，利用SPSS for Windows您可以轻易地把交易数据转换成时间序列数据，把现存的时间序列数据转换到最适合您组织计划需要的时间区间。
您可以为不同层级的地理区域或功能区，甚至每个产品线或产品，同时建立单独的预测模型，而不论基于哪个层次的预测。
归因于新增的Expert Modeler, SPSS Trends可帮助您：
·自动确定参数配适最佳的ARIMA或Exponential Smoothing时间序列模型
·让您一次能够拟合数百条时间序列模型，无需一次次地重复相同的操作（每次只能为一个时间序列数据建立预测模型）
您还可以：
·输出模型到XML文件，当数据发生变动，无需重新设定参数或重新估计模型，您就可以实现新的预测
·模型以脚本形式写入到文件，以便自动更新
指导预测的初学者
如果您对建立时间序列模型不熟悉，或只是偶然应用时间序列模型，那么您将从SPSS Trends自动选择最适合的预测模型以及建模过程中为您提供指导的能力中受益匪浅。
利用SPSS Trends，您可以：
·生成可靠的模型，即使您不知道如何选择指数平滑的参数或ARIMA的阶数，或如何获得稳定的时间序列
·自动探查数据中的季节性、干扰事件、缺失值，并选择最恰当的模型
·探查离群值，防止它们对参数估计的影响
·图形展示数据、显示置信区间和模型拟合优度
模型建立和验证后，您可以把模型整合到微软Office应用程序中来实现结果共享。或者，利用SPSS的输出管理系统（OMS）www.infinityqs.cn，以HTML或者XML的形式把输出发布到企业的局域网上来实现共享。您也能够以SPSS数据文件的形式保存模型，这使得您可以继续探察所建立模型的一些特征，比如模型拟合优度。
为预测专家提供控制
如果您是经验丰富预测专家，您将同样受益于SPSS Trends、。因为您能够更有效地创建时间序列，同时控制分析过程的主要方面。
例如，利用SPSS Trends的Expert Modeler您可以只在ARIMA模型或者只在Exponential Smoothing模型中寻找最佳预测模型。您也可以不利用Expert Modeler 而自行设定模型的每一个参数。同时，您也可以把Expert Modeler的结果作为初始的模型选择，或者用来检验自己建立的模型。
您也可以限制模型输出，如只输出拟合最差的模型－需要进一步检验的模型。这使您能够更快更有效地发现数据或模型中的问题
零售行业预测
Greg是一主要零售厂商的库存经理，他要负责5000多种产品，并利用SPSS Trends预测未来三个月每个产品的库存。SPSS Trends能够自动地为数千个变量建立预测模型，使得初始预测模型的建立仅仅需要几个小时，而不是几天。此外，还可以高效率地实现模型的更新。
由于公司的数据库每个月都以实际的销售数据更新，所以Greg把预测作为每月运行一次的批处理工作。通过这样做，他把新的数据整合并把预测期向前扩展一个月。
这样不需要重新估计模型就可以实现预测，极大地提高了处理效率。为了检验模型的能力，Greg利用批处理工作运行SPSS命令语法，来识别包含与由原始模型根据历史销售数据确定地置信区间相偏离的时间点的序列。对于这些序列 ，他运行另外一个批处理工作，来建立新的模型，以更好的拟合这些数据。
利用SPSS Trends，Greg实现了高效率高精度的预测，极大地提高了公司有效计划的能力。
系统需要
SPSS Base
其他系统需求根据平台的不同而异
⑵ 请问SPSS软件在股票和期货等金融领域的应用
可以用到的是线性回归分析，以及一些简单的数据统计
⑶ spss因子分析在证券市场个股分析中的应用实例
spss因子分析用于证券市场个股分析中，因为因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。
康美药业投资分析
一、上市公司基本面情况：
600518康美药业,最新财务主要指标（08-09-30）每股收益(元)0.2390，每股净资产(元)3.5470，净资产收益率(％) 6.74，总股本(亿股)7.6440 ，实际流通A股(亿股)7.6440，每股资本公积1.843，主营收入(万元)130369.89，同比增 40.04% ，每股未分利润0.606 ，净利润(万元)18264.62，同比增 83.04%；
二、该股票的投资亮点：
1.2007年公司完成了阿莫西林分散片、利巴韦林片等多个再注册产品的研究开发和上报工作，部分仿制药品取得了《药物临床试验批件》；同时公司积极开发中药系列产品，完成了"代用茶"、"植物饮料"的备案号注册以及西洋参胶囊/饮料科技开发立项工作；"红景天"、"毒热平"两个中药新药品种已基本完成临床前研究工作。
2.2008年，随着国家卫生事业改革进一步深化，新农合、城镇职工基本医疗保险、城镇非从业居民基本医疗保险的进一步推广，整个医药市场容量将增大。人们在医疗尤其是在药品上的消费量和消费金额将迅速上升，这将对医药行业快速发展带来有利的影响。
3. 2007年公司中药饮片二期扩产项目顺利建成并试产运营，该项目是公司在传统中医药领域推广应用新技术，实现中药饮片规模化、标准化和产业化生产的一个重大成果。项目的投产缓解了产能紧张压力，保障了市场供给，进一步稳固了公司在国内中药饮片生产龙头企业的地位。
4.公司通过增资扩股募集资金投资中药物流配送中心项目，该项目是发挥公司中药产业的生产经营优势，整合当地中药材专业市场资源，为延伸公司产业链条而实施的一个重点项目。
三、专业投资机构意见：
公司主营业务中药饮片继续拉动公司业绩高速增长，2008 年三季度净利润增长83%，公司将全面布局全国性中药饮片产业链，行业整顿期利用并购稳健扩张，公司正在创建中药饮片行业的高质量标准体系，将发展为现代国内中药饮片龙头，预计公司未来三年复合增长率为40%，2008-2010 年EPS 为0.35，0.48，和0.80给予"增持"的投资评级。
四、综合分析判断结论：
从以上的信息可见康美药业作为国家中药制药的龙头企业，其股票是具有投资价值的，所以该股票后市看好，完全是可以长期投资的。
⑷ 怎么用SPSS计算股市的日收益率
用compute功能计算
⑸ 怎么用spss分解股票交易量为预期和非预期
具体什么意思，不能理解你的问题
⑹ 如何用spss在日收盘价的数据中计算出月收益
可以先用K-S检验，验证收益率是否是正态性，再利用K-W检验，收益率周末效应的存在性，得出股市一周内各天的收益率存在显著差异，最后用Mann-Whitney检验两两比较，最终得出哪天具有差异性。
望能有帮助。
⑺ 许多论文用SPSS处理数据，类似股权结构对上市公司绩效的影响。这些数据不是面板数据吗
是面板数据，做面板数据分析的回归，大部分垃圾论文是用spss，专业论文不是的
⑻ 怎样用spss做股票新成交量
主要根据分析目的来吧，比如建立arima，然后预测之类的