經過十餘年發展，我國證券市場的制度框架已初步形成，其基本功能逐漸顯現，股票市場的規模和流動性指標與發展中國家以及發達國家相比，已達到較高水平。
隨著我國市場經濟建設的高速發展，人們的金融意識和投資意識日益增強，而作為市場經濟組成部分的股票市場，正逐步走向成熟與規範，越來越多的投資者把眼光投向了股票，實踐已經證明股票是一種不僅在過去提供了投資者可觀的長期利益，並且在將來也將提供良好機遇的投資工具。然而，股價漲跌無常，股市變幻莫測，投資者要想在股市投資中贏取豐厚的投資回報，成為一個成功的投資者，就需要認真研究上市公司的歷史、業績和發展前景，詳細分析上市公司的財務狀況找出真正具有投資價值的股票進行長期投資。
股票投資的基本分析分為巨集觀分析、中觀分析、微觀分析三大部分，巨集觀分析指對國家的國民經濟以及政治、文化的分析，微觀分析指公司分析，而中觀分析主要指行業分析和地區分析等，板塊分析主要歸屬於中觀分析，兼有微觀分析。我國股市從無到有，發展至今已頗具規模。在我國股市發展的初生階段，由於市場規模小，上市公司數量不多，再加上股民的投資思維和操作方法不太成熟，因此這個階段的股市投機性很強，這時板塊分析的作用難以發揮。但是，隨著股市發展、投資技術的成熟和證券監管的完善，以及上市公司數量的不斷增多，如果投資者繼續效仿早期的股票投機做法甚至盲目被各種股評和謠言所左右，則很難走向理性化，進而難以最終取得投資成功。因此，在成熟股市中，股民需要理性操作，樹立板塊投資理念。
板塊是指具有共同特徵的股票群。股市中的板塊可以從行業和產業、地域、時間、特殊題材等多種角度來劃分，而在每一板塊中又有幾十種甚至上百種股票。面對眾多股票及每個公司的眾多財務資料，怎樣才能客觀、全面、準確地分析並選出各板塊及板塊內的績優龍頭股和潛力股呢?筆者用多元統計分析中的聚類分析方法，對此問題作一些探討。本文試圖另闢新徑嘗試一種新的分類方法，從而為投資者提供一種更好的參考模型。
分類方法的現狀及問題
現在的分類法最為常用的就是行業分類，如著名的道―瓊斯分類法。當然各種分類都必然有其出發點。不同的行業為公司投資價值的增長提供不同的空間。行業是直接決定公司投資價值的主要因素之一，但行業分類的分析主要是界定行業本身所處的發展階段和其在國民經濟中的地位，同時對不同的行業進行橫向比較，為最終確定投資物件提供準確的行業背景。但這種分類指標單一，更重要的是投資者不能明確一千多家上市公司中，哪支為績優股，或其行業中該鐘情於哪個公司。目前在我國公認的品種把握上，能源、電力、公路是比較穩健的品種。在這樣的前提下，行業分類似乎對一般投資者來講意義有限。再如板塊分類中，經過分類比較之後能得到甲板塊總體優於乙板塊，即建議投資者購買前者，但究竟該板塊中哪一支股票更好，在這裡板塊分類的作用還是有些模糊。
崇尚績優的理念已經越來越得到市場的認可，然而一些績優公司頻頻出現“一年績優，二年績平，三年績差”的狀況，讓很多投資者心有餘悸，“時間是檢驗一家上市公司的持續發展能力的最好試金石”。所以除業績的優秀外，同時具有一定的成長性和持續能力的公司更讓人放心。充分利用公開的會計報表資訊，分析上市公司素質，這將是投資者決策時的最有效方法。
分類方法的基本思想和步驟
財務分析及其重要性
本文提出的分類方法就是從基本分析入手，主要著眼於公司分析，用此模型評估股票的投資價值，並對這種評估作精確的量化。
公司分析是基本分析的重點，無論什麼樣的分析報告最終都要落實在公司股價的走勢上。如果沒有對發行股票的公司狀況進行全面的'分析，就不可能準確地預測其股票的價格走勢。
所謂投資分析，是指對公司股票的投資價值而進行的財務分析。藉助於財務報表中兩個相關專案數值的比率，用以判斷公司財務狀況及經營成果的分析方法稱為比率分析法。選用比率分析法是因為比率是相對指標，這樣在做個案比較時檢驗公司經營業績相對於絕對指標更加科學。
聚類分析的必要性及其優點
聚類分析起源於分類學，而在分類學中人們主要依靠經驗和專業知識來實現分類。隨著科技的發展，人類的認識不斷加深，分類越來越細，要求也就越來越高，有時光憑經驗和專業知識是不能進行確切分類的，往往需要定性和定量相結合共同來分析才能趨於準確。於是數學工具被逐漸引進分類學中形成了數值分類學。之後，聚類分析又綜合了多元分析的方法，從而成為一種更加獨立而又科學的研究分類問題的多元統計方法被應用於實踐活動中。
聚類模型又稱為群分析，它是研究樣品或指標分類問題的一種多元統計方法，它是使同類個體儘可能相似而不同類間差異儘可能大。從未知開始，既不知道具體的分類標準，也不知道會有些什麼類，按照給定的聚類引數(如距離)進行分解、合併，對得到的結果進行甄別。如果不滿足目標，需要改動聚類引數重新聚類，一旦達到目的，分類規則也就通過聚類引數得到。
財務報表資訊含量很大，投資者中完全理解會計報表的人畢竟不多，這樣如何挖掘報表中潛在價值就變得至關重要了。本文就是把財務分析和聚類分析結合起來建立這樣一種模型，這種思路的優點在於：為大眾投資者對參考上市公司財務狀況時提供一種簡單易行的方法，投資者需要做的僅僅是把各指標值代入方程式就可綜合各指標值得到其財務狀況是否良好的結果;為證券分析機構提供一種捷徑，他們可以將其編入程式做為智慧選股的一部分，因為本模型全部結果都由SPSS統計軟體完成，其本身就是程式執行的結果，這樣對程式設計序者提供很大的方便。毫無疑問，該模型是將股票分類量化，形成定量認識，這是不同於以往的分類方法。
隨著經濟的發展，科學技術的推動，社會分工的細劃，由於不同機構認同的行業分類標準不盡相同，即使是成熟的行業分類也會產生不同的劃分結果。再如公認的藍籌股概念，不同的機構也有多種認定，比如有的定義為每股收益大於某固定值，有的選擇標準將幾項指標綜合使用;流通股本為1.5億股以上;在行業中具有行業代表性;市場份額居於前列或者品牌領先;連續三年業績水平穩定等。這些不同的定義中存在大量的定性認識，而剩下的一部分簡單的定量認識也會隨著時間的推移而變得不再有效果。
而本模型得到的結果是嚴格的定量分析，每一個步驟都有其科學的數學依據或統計學依據，這符合國際上流行的將數理工具和經濟學理論相結合的潮流。並且本模型可隨時替換原分類樣品得到新的聚類，以適應時代發展的需求。
判別分析檢驗效果
本文選擇若干比率指標，採用聚類分析方法對樣本做分類，然後對分類結果用判別分析法檢驗聚類效果。
判別分析是判別樣品所屬型別的一種統計方法。它是在已知研究物件分成若干型別(或組別)並已取得各種型別的一批已知樣品的觀測資料，在此基礎上根據某些準則建立判別式，然後對未知型別的樣品進行判別分類。
