以下内容根据本人五一联赛论文所写：
1.1 运用SPSS数据预处理结果
对于中国A股市场与美国NASDAQ市场缺失的数据[1]，使用一个全局常量或属性的平均值填充空缺值。通过SPSS得到填充后的数据集。
运用平均值法统计出2009-2018年中的平均估值水平、平均营业收入、平均年度归母净利润、年度净资产收益率、年度单只股票交易量、年度单只股票交易金额、年度单只股票平均换手率，见下表。
1.2各指标与估值水平的灰色关联度
（1）原理和方法
（2）模型的求解步骤
Step1:各指标的表现值
从表二中看出中国A股市场各指标的单位不统一，如：估值水准的的单位为元，年度营业收入的单位为亿元。须先进行数据预处理。
Step2：数据无量纲化处理
由于各指标的单位不同，需要对原始数据进行无量纲化处理，数据无量纲化处理的方法有均值化、初值化、区间值化、导数化、零化等。本文采用均值化法，即所有的指标除以平均值。
Step3:关联系数
Step4:灰色关联度及权重
然后对于美国NASDAQ市场的灰色关联度分析重复步骤1到4（数据无量化处理、估值标准与各指标的绝对误差、估值标准与各指标的关联系数），最终得到美国NASDAQ市场估值标准与各指标的关联度与权重（见表8）
（3）模型结果分析
图1：中国与美国股票市场各指标与评估水平的关联度对比图
图2：中国与美国各指标权重对比图
按关联度原则，关联度大的数列与参考数列的关系最为密切，反之疏远。
中国A股市场估值标准与各指标的关系，从表7可以看出估值标准与各指标的关联度为：年度营业收入0.714、年度归母净利润0.725、年度净资产收益率0.527、年度单只股票交易量0.713、年度单只股票平均换手率0.679、年度单只股票交易金额0.766。
关联序列为：年度单只股票交易金额>年度归母净利润>年度营业收入>年度单只股票交易量>年度单只股票平均换手率>年度净资产收益率,说明年度单只股票交易金额、年度归母净利润、年度营业收入对于估值标准影响比较大。
美国NASDAQ市场估值标准与各指标的关系，从表8中可以看出估值标准与与各指标的关联度为：年度营业收入0.570、年度归母净利润0.556、年度净资产收益率0.368、年度单只股票交易量0.568、年度单只股票平均换手率0.703、年度单只股票交易金额0.627。关联序列为：年度单只股票平均换手率>年度单只股票交易金额>年度营业收入>年度单只股票交易量>年度归母净利润>年度净资产收益率,说明年度单只股票交易金额、年度单只股票平均换手率、年度营业收入对于估值标准影响比较大。
从权重的比率上看中国A股市场与美国NASDAQ市场比较相似，说明加入科创板后，我国股票市场更加完善，优化了投融资平台架构结构最完善的多层次资本市场，从现货到远期、期货、期权，从场内市场到场外市场，从国内市场到国际市场，它不但为企业提 供了一个多层次、多元化的融资渠道，同时也为投资者提供了一个组合投资、分散风险的投资平台。
代码：
中国A股市场的灰色关联度分析：
clc
clear
A=[5.18 74.61 7.27 1.26 21.6 2.2685 223.3;
7.33 99.33 10.046 14.95 16.8 1.5876 197.6;
5.3 124.27 11.552 8.66 13.7 1.2158 154.5;
4.45 137.31 11.98 14.15 12.3 0.9839 107.7;
4.05 150.11 13.688 8.51 17.3 1.0903 149.9;
6.35 160.52 14.674 2.54 27.8 1.5359 245.9;
8.27 163.34 14.909 4.61 16.8 3.2937 245.3;
11.7 172.77 15.203 7.88 29.3 2.3942 326.5;
7.58 203.52 17.982 4.15 28.8 3.0424 334.9;
4.46 216.1 18.571 3.32 24.6 3.578 265.5];
y=[6.46 150.19 13.588 7 20.9 2.1 225.1];
x1=A(1:10,1)./y(1);x2=A(1:10,2)./y(2);x3=A(1:10,3)./y(3);
x4=A(1:10,4)./y(4);x5=A(1:10,5)./y(5);x6=A(1:10,6)./y(6);
x7=A(1:10,7)./y(7);
B=[x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7]; %表4：数据无量化处理
y1=abs(x1-x2);y2=abs(x1-x3);
y3=abs(x1-x4);y4=abs(x1-x5);
y5=abs(x1-x6);y6=abs(x1-x7);
C=[y1,y2,y3,y4,y5,y6]; %表5：估值标准与各指标的绝对误差
max(max(C)); %最大值
min(min(C)); %最小值
z=(0.007+0.5.*1.333)./(C+0.5*1.333); %表6：估值标准与各指标的关联系数
e=[];
for i=1:6
z1=sum(z(1:10,i))/10;
e=[e,z1]; %表7：中国A股市场估值标准与各指标的关联度
end
f=e./sum(e); %表7：权重美国NASDAQ市场的灰色关联度分析：
clc
clear
A=[0.4147 11.71 1.0724 22.58 1.4 15.0069 27.88;
0.6877 12.75 1.2695 -24.6285 1.41 109.9363 37.89;
0.6855 14.57 1.3047 -0.1559 1.33 20.3539 39.76;
21.8839 14.63 1.241 24.7936 1.19 44.2009 40.23;
35.9795 15.1 1.8794 7.3479 1.25 50.6186 43.6;
52.1689 15.83 1.3495 -0.1792 1.4 66.5194 62.1;
41.1715 16.06 1.2812 10.4044 1.39 65.6514 60.8;
79.2578 16.28 1.2803 106.2523 1.45 100.6495 57.39;
94.2856 18.17 1.7407 -45.1361 1.51 123.54 68;
136.0317 22.06 2.0539 -19.2076 1.78 109.9363 96.38];
y=[46.2567 15.716 1.4473 8.2071 1.411 70.6413 53.403];
x1=A(1:10,1)./y(1);x2=A(1:10,2)./y(2);x3=A(1:10,3)./y(3);
x4=A(1:10,4)./y(4);x5=A(1:10,5)./y(5);x6=A(1:10,6)./y(6);
x7=A(1:10,7)./y(7);
B=[x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7]; %数据无量化处理
y1=abs(x1-x2);y2=abs(x1-x3);y3=abs(x1-x4);
y4=abs(x1-x5);y5=abs(x1-x6);y6=abs(x1-x7);
C=[y1,y2,y3,y4,y5,y6]; %估值标准与各指标的绝对误差
max(max(C)); %最大值
min(min(C)); %最小值
z=(0.007+0.5.*1.333)./(C+0.5*1.333); %估值标准与各指标的关联系数
e=[];
for i=1:6
z1=sum(z(1:10,i))/10;
e=[e,z1]; %表8：美国NASDAQ市场估值标准与各指标的关联度
end
f=e./sum(e); %表8:权重图1：中国与美国股票市场各指标与评估水平的关联度对比图：
clear
clc
x=[0.714 0.725 0.527 0.713 0.679 0.766];
y=[0.570 0.556 0.368 0.568 0.703 0.627];
z=[x',y'];
bar(z)
xlabel('x1到x6的指标');
ylabel('指标与评估水准关联度');
legend('中国A股市场','美国NASDAQ市场')图2：中国与美国各指标权重对比图：
clear
clc
x=[0.173 0.176 0.128 0.173 0.165 0.186];
y=[0.168 0.164 0.108 0.167 0.207 0.185];
subplot(121);
pie(x);
legend('年度营业收入','年度归母净利润','年度净资产收益率','年度单只股票交易量','年度单只股票平均换手率','年度单只股票交易量');
title('中国A股市场权重比率');
subplot(122);
pie(y);
title('美国NASDAQ市场权重比率');