1. 因子分析法在财务风险中出不了相关性检验结果
例数少于指标个数，所以没有KMO和巴特利球形检验结果
2. 为什么运用因子分析的方法做投资价值的研究
行业的市场表现受到宏观经济、行业经营周期、行业基本面以及市场本身等因素的影响，行业多因子模型就是通过对这些因素进行量化描述，分析其与行业市场表现的相关性，提取若干具有显着影响的因子构建行业投资价值的分析评估体系。
经济增长、商业周期、通货膨胀、预期收益率等宏观行业因素对各个行业产生不同的影响。周期性行业对于经济增长、货币信贷的敏感性强于消费型行业；成长型行业对于市场预期收益率的敏感性高于收入或价值性行业；可选消费行业对于通货膨胀的敏感度高于必需消费行业。宏观行业指标数据的统计口径往往在表征基本面运行状态上考虑得更多，而对于投资来说这些数据需要进行处理，排除干扰分离出更为有用的信息，或者将数据组合起来进行观察。比如，货币供应量M2和M1的剪刀差反映了货币的活化程度；PPI和原材料购进价格之间的剪刀差反映了制造业盈利空间的变化；原材料库存和产成品库存之间的剪刀差又反映了库存周期缺口等等。国际上着名的宏观因素模型BIRR模型中的宏观指标都经过符合逻辑的处理与调整，用公司债与政府债的息差反映市场的风险偏好，用长期政府债与短期国债的息差反映投资者预期收益率。
受宏观经济周期和产业周期的影响，行业的发展态势不仅反映在成长速度、盈利能力、运营能力、收益质量等基本面指标上，还反映在分析师对行业成份公司的预期和市场估值层面，并最终体现在市场价格上。需要通过对行业的财务指标、市场预期、估值水平等因素的综合分析，寻找行业的投资机会。通常情况下，预期增长快的行业处于行业景气向上的周期中；毛利率高的行业占据着产业链中的优势地位，具有较高的议价能力；周转率较高的行业具有较高的资源使用效率。这也反映了公司经营最关键的因素，即量、价和速度。在过去的几年里，白酒行业从营收增长到毛利率，再到净资产收益率的平均水平都高于多数其他行业，二级市场股价表现持续超越大盘。行业的基本面因素情况决定了行业中长期的市场表现，行业的估值水平则是影响行业短期表现的重要影响因素。由于行业收益的高低以及弹性特征不同，各行业的平均估值水平和波动幅度有着固有的差异，降低行业间固有差异的干扰后，有助于帮助投资者把握短期行业的市场表现。
投资者经常说“强者恒强”和“皮球从高处落下总要弹几下”，分别对应的是量化投资领域中的动量和反转两种不同股价运行模式。在行业层面，看似矛盾的动量与反转效应普遍存在，并对应着不同的市场运行逻辑：宏观及行业周期是行业基本面变化的主要推动因素，因此行业的市场表现具有较强的持续性；在行业投资中也经常遇见先期跌幅较大的行业未来一段时间有相当的涨幅。这种动量和反转效应还夹杂着整个宏观经济冷暖导致的股市整体表现，将将市场整体波动从行业层面剥离，行业之间的动量和反转效应更为明显。
行业多因子模型的关键在于因子的选择，不仅需要有普适的逻辑关系，还要有对指标的含义进行深度解读，更要使用合适的数学方法进行规整，才能从繁杂的影响因素里发现市场的规律，分析行业投资价值，制定更为客观可靠的投资决策。
3. 我用因子分析法做财务风险的预警模型
主成分回归分析
4. spss因子分析相关问题请高人指教，论文答辩在即，十分急，多谢
因子分析要小心使用的。
1.你在做问卷前，必须把可能的因子分类考虑清楚。
2.通过分析把因子分类好之后，需要把几个主因子逻辑分类，就是把主因子命名。
3.你所说的正负相关性，那就是你要考虑你的问卷结构的逻辑性。比如，抽烟越多，健康越差，运动越多，健康越好，因变量是抽烟和运动，一个是负相关，一个是正相关，你不能把两个因变量放到一起。
所以你要看看你的因子里面的逻辑结构会不会有错误，如果有，可以考虑删掉1-2个因子再分析，如果有问题，可以再提出来
5. 狱内侦查工作亮点
摘要 。二是开展限制减刑罪犯摸底排查活动。为准确把控全省监狱在押死缓限制减刑罪犯危险，二季度，在全省监狱系统开展限制减刑罪犯摸底排查活动，召开限制减刑罪犯安全隐患摸底排查工作座谈会。活动就全省监狱限制减刑罪犯的情况进行摸排，对此类押犯结构分析、摸排管控、教育改造等工作中主要做法、问题和困难等作交流总结，对安顺监狱采取量表安全因子分析方法宏观摸排限减犯危险等做法予以肯定。通过活动开展，提高对限减犯管控工作的重要性、艰巨性和长期性的认识，探索建立对限减犯的专项危险评估机制，完善对限减犯服刑期间的矛盾化解机制和各种问题处理机制。
6. SPSS 19.0 如何做因子分析和相关性分析
因子分析找到因子 但是感觉你已经有因子了 就那三个变量就是啊 具体问题可以站内或者HI我一起讨论吧
7. SPSS 因子分析之后得出了几个Factor的结果，利用这几个FACTOR 结果进行了线性回归分析之后。。
因子分析的各因子是相互独立的，如果在三维空间里的话，就是类似于X,Y,Z轴那样相互垂直的，它们不相关。所以R值和F值接近零，自然显着性水平极低接近1了。
你做的线性回归分析毫无意义，属于乱做一气。其实你还是做了一些工作的，那就是你验证了各个因子的相互独立性！
8. SPSS 因子分析 指标标准化问题
正向化处理就行了啊
统计专业研究生为您服务
9. 论文答辩，因子分析相关问题请高人指教，十分急，多谢
那老师是半桶水。