Los datos del archivo acciones. Análisis de componentes principales

1.  Para los datos del archivo Acciones realice un análisis de componentes principales.

• Valores propios o Landas:

2.07146883    0.84201504      0.08651613

• Los Landas que aportan más:

0.69048961 0.28067168 0.02883871

• Vectores propios       

[,1]               [,2]              [,3]

[1,]  0.6779325 0.04009281  0.7340300

[2,]  0.5626206 0.61436974 -0.5531798

[3,] -0.4731443 0.78799898  0.3939442

• Análisis de componentes principales

                                            Componente.1    Componente.2    Componente.3

                  1.4392598          0.9176138              0.2941362

                                             Comp.1     Comp.2       Comp.3

Standard deviation       1.4392598 0.9176138 0.29413624

Proportion of Variance 0.6904896 0.2806717 0.02883871

Cumulative Proportion 0.6904896 0.9711613 1.00000000

• Gráfico de los componentes que más aportan

[pic 1]

•  Y1= 0.6779325X1+0.5626206X2-0.4731443X3
•  Y2= 0.04009281X1+0.61436974X2+ 0.78799898X3
•  Y3=0.7340300X1 -0.5531798X2+ 0.3939442X3

• En la variable dependiente Y1,( 0.6779325X1+0.5626206X2) son las que más contribuyen a la formación del primer componente
• En la variable dependiente Y2,( 0.61436974X2+ 0.78799898X3 ) son las que más contribuyen a la formación del segundo componente
• Nota: se analizaran solo dos componentes del archivo acciones

[pic 2]

• Para el componente 1, la variable que más aporta  es X1(rentabilidad efectiva por dividendos) y X2(proporción de beneficios que va a dividendos), que se encuentra en la posición  número 12 y la que menos aporta  es X3 se encuentra en la posición número 28
• Para el componente 2, la variable que más aporta es X2(proporción de beneficios que va a dividendos) y X3(el ratio entre precio por acción y beneficios) que se encuentra en la posición 19 y la que menos aporta es la variable X1(rentabilidad efectiva por dividendos) y se encuentra en la posición 34

2. Para los datos del archivo Acciones realice un análisis de conglomerados con sus respectivas interpretaciones.

Distancias entre cada uno de los pares de componentes

 [1]  0.6403124  0.7874008  0.8062258  1.0049876  1.1224972  1.3000000

 [7]  1.5652476  1.8027756  2.1470911  2.3280893  2.3558438  2.3874673

[13]  2.8089144  3.6290495  4.6421978  4.9325450  4.9719212  5.0388491

[19]  5.0852729  6.1497967  7.2076348  7.6720271  8.1000000  8.9409172

[25]  9.4578010 10.3561576 10.7765533 15.0705010 18.1689323 18.8438319

[31] 29.4248195 35.2740698 70.4007102

[pic 3]

• En el dendograma queda reflejada la formación de los conglomerados, así como las distancias entre ellos.
• Se puede comprobar que la observación más distante al resto es la del  número (31 y 32), ya que es la última  en incorporarse al cluster final, seguida del grupo (28 y 29). Por el contrario, las observaciones más cercanas entre sí son la (26 y 29), que forman el primer grupo distancia más próxima a 0, y la (3 y 13), que forman el segundo.
• Se dividió el clúster en 2 grupos donde:

El primer grupo es conformado por (7,16,9,15,2,18,8,3,13,17,32,) y el otro grupo está conformado por(11,5,14,12,4,10,6,34)

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