股票市场的基本面分析和商业情绪

Abraham Puente De La Vega Caceres, Stephanie Nicol Segura Pfuño, Rossy Tinoco Chirinos, Hilary Velazco Costilla, María Luisa Palomino Huamantalla, Bryans Trejo Ticona, Isabel Saccaco Ccolque, Adela Leticia Aucapuri Vallenas
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Finance con Python, para preparar y limpiar los datos, y se analiza seis indicadores de 30 empresas del mercado americano correspondientes al primer trimestre del 2023. Método de estudio: se aplica la metodología de Análisis de Componente Principal (PCA, por sus siglas en inglés). Para el análisis estadístico y reducción de dimensionalidad se aplica el software IBM SPSS. Resultados: el modelo está conformado por tres componentes principales, la cantidad óptima de los componentes principales son los valores por encima de 1.0, que son los más aceptables. Conclusiones: el 99.28% de la variable original Price/Sales, y el 99.27% de la variable Enterprise Value/Revenue, tienen una fuerte influencia en la formación del componente principal 1,2 y 3. 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摘要

了解商业情绪可以让我们识别金融泡沫、高估和低估公司。我们还可以确定金融变量之间关系的强度和方向模式。要研究的问题:什么是与商业情绪密切相关的股票比率?研究目的:确定与商业情绪密切相关的股票比率。参与者:从雅虎的应用程序编程接口(API)导入数据用Python准备和清理数据,分析美国市场30家公司对应2023年第一季度的6个指标。研究方法:采用主成分分析(PCA)方法。采用IBM SPSS软件进行统计分析和降维。结果:模型由三个主要成分组成,最优的主要成分数量为1.0以上的值,这是最可接受的。结论:99.28%的原始价格/销售变量和99.27%的企业价值/收入变量对主要成分1、2和3的形成有很强的影响。也就是说,这些相对于主要成分的原始值表明了商业情绪的强度和方向。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Análisis fundamental y el sentimiento empresarial en el mercado de valores
Comprender el sentimiento empresarial, nos permite identificar burbujas financieras, sobrevaloraciones e infravaloraciones de las empresas. También, podemos identificar patrones de fuerza y dirección de la relación entre las variables financieras. Problema que se investiga: ¿Cuáles son las ratios bursátiles que están fuertemente asociados con el sentimiento empresarial? Objetivo de la investigación: Identificar las ratios bursátiles que están fuertemente asociadas con el sentimiento empresarial. Participantes: se importan los datos desde la interfaz de programación de aplicaciones (API, por sus siglas en inglés) de Yahoo! Finance con Python, para preparar y limpiar los datos, y se analiza seis indicadores de 30 empresas del mercado americano correspondientes al primer trimestre del 2023. Método de estudio: se aplica la metodología de Análisis de Componente Principal (PCA, por sus siglas en inglés). Para el análisis estadístico y reducción de dimensionalidad se aplica el software IBM SPSS. Resultados: el modelo está conformado por tres componentes principales, la cantidad óptima de los componentes principales son los valores por encima de 1.0, que son los más aceptables. Conclusiones: el 99.28% de la variable original Price/Sales, y el 99.27% de la variable Enterprise Value/Revenue, tienen una fuerte influencia en la formación del componente principal 1,2 y 3. Es decir, estos valores originales con relación a los componentes principales indican la fuerza y dirección del sentimiento empresarial.
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