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1 研究背景和现状
上市公司是证券市场的基石，其财务状况的好坏将直接影响到证券市场的发展和投资者的利益。正是由于上市公司的财务状况的重要性，国内外学者对股票投资决策作了大量研究，提出了很多用于分析财务状况的判别模型。
随着大规模数据处理技术的发展，人们开始倾向于使用量化的方法进行股票投资决策的研究。建立数学模型，寻找隐藏在数字背后的规律已经成为了现在非常流行和有效的投资方法。一些学者已经对将多元统计的方法应用到证券市场中做了部分的研究。常用的方法有判别分析、聚类分析、因子分析等。这些方法可以单独使用，也可以相互结合使用，或者与其他方法如投资组合理论等一起来做成模型分析投资决策。本文使用的就是将多元统计中的聚类分析和判别分析相结合的方法。
使用聚类与判别分析的好处在于，首先消除了过去人们依靠经验和专业知识，做主观分类与归类时所产生的任意性和不确定性。第二，特别是在多因素的情况下更好得揭示了客观事物内部的本质差异与联系，使得分类与归类更加准确。因此，将这两种方法结合在一起研究股票的投资决策是十分合适的。来!自~751论-文|网www.751com.cn
聚类分析与判别分析的内容很丰富，方法很多。由Wolfgang Karl Hardle 和朱建平 总结了最大似然判别、贝叶斯判别、不同协方差矩阵判别、Fisher判别和距离判别等几种重要且常见的判别方法。李凌 指出财务指标在对上市公司的分析中是强大的，因此使用判别分析法对公司的财务指标进行处理是非常合理的。周洪力，董景荣 ，和陈丽洁 是采用多元统计方法中的Fisher判别法对公司的财务指标进行分析，李杏 则是使用马氏距离判别法，张树敏 ，陈琦 ，徐敏婕 则是将多元统计中的判别分析法与聚类分析法结合起来应用,而张立军，王瑛，刘菊红 则采用贝叶斯判别法进行分析。魏世,振杨磊，陈传明 又找出了经典判别方法的不足并提出了结合Delphi方法及Kolomgorov-Sirnov检验方法的改进型判别分析法。吴世农,李常青,余玮 又换了一个角度，判断上市公司的成长性从而帮助投资者制定投资决策。
在聚类与判别分析之后，都会涉及到检验其正确性的问题。很多文章都省略了检验这一步，采用主观的思想对结果进行分析。本文采用回代检验与方差分析两种方法对所得结果进行检验，得到量化的检验数据。这样能够从量化分析的角度来说明聚类与判别结果的合理性。
通过学习这些聚类方法和判别方法的基本理论知识并结合其他文献中的分析思路可以将这些聚类与判别方法灵活运用到对上市公司股票的分析中。并且聚类与判别是的各种方法有其独特的优劣与适应性，因此需要针对实际问题不断尝试，找到最合适的聚类与判别方法。