股票多因素分析？
多因素的分析，其实是对单个指标的归因分析和多个指标之间的相关性分析。这里我以之前做的苹果供应链的多因素分析为例来讲讲如何来做。 首先，我们需要找到影响苹果股价的因素有哪些（即自变量）。这里我使用了同花顺iFind来查找行业板块中与苹果业务关联度较高的上市公司，然后使用wind来获取这些公司的一些公开信息，最后通过描述统计来得到各个变量的统计特征。
通过对比各变量方差以及t检验的结果，最终发现苹果市值（MMUS）、每股收益（EPS）、主营业务收入（REVENUE）、每股净资产（BETA）、资产负债率（LEVEL）和净利润率（PER）6个变量对苹果股价有显著的影响。其中，我们关心的自变量是市值（MMUS）和主营业务收入（REVENUE）。
接下来，我们来看看这几个变量间的相关性是怎样的。由于市值和营业收入这两个变量为因变量，故无需进行主成分分析或者因子分析，直接使用spss做一些简单的相关性分析即可。由下图可以看出，两个变量间相关系数高达0.985，意味着他们高度相关甚至可以相互替代。而其他变量与市值和营业收入的相关系数则很低，在0.1-0.3之间，可以不考虑它们对目标变量的影响。 所以最终的回归模型就可以简单一些，只需要引入以上两个变量即可。
以上就是关于多因素分析的一个简单案例展示。对于数据量较大的同学，可以使用stata或spss做全样本的回归，来看看各个变量的效应大小。