要點四

　　(比較研究法)

　　一、橫向比較法

　　1.含義：在同一時間狀態下，對同一個橫截面上的研究對象及其比較對象進行比較研究。

　　2.指標：取在某一時點狀態或某一固定時段(比如1年)的指標。

　　3.判斷(行業增長橫向判斷)

　　(1)觀察GDP或GNP在過去幾年的變化，據此確定國民經濟的周期性階段;再觀察同一時期行業銷售額是否與GDP或GNP同向變動，從而判斷該行業是否為周期性行業。

　　(2)觀察在大多數年份，該行業的年增長率與GDP或GNP的年增長率的相對高低。

　　(3)計算各觀察年份該行業銷售額在GNP中所占比重是否逐年上升，以比較兩者的快慢。

　　二、縱向比較法

　　1.含義：利用行業歷史數據，比如銷售收入、利潤、企業規模等，分析過去的增長情況，并據此預測行業的未來發展趨勢。

　　2.預測

　　(1)在行業歷年銷售額與GNP的坐標系上描繪出行業增長趨勢線，從而得出預測值：

　　(2)采用行業歷年增長率計算歷史的平均增長率和標準差，預計未來的增長率。

　　3.局限：具有l0年及以上的歷史數據時，該方法的預計結果才較有說服力。

　　4.優點：可以直觀和方便地觀察行業的發展狀態和比較優勢。

　　5.事例：若該行業與居民基本生活資料相關，也可利用歷史資料計算人均消費量或人均消費增長率，再利用人口增長預測資料預計行業增長。

　　三、要點

　　1.要選擇處于成長期或穩定期、競爭實力雄厚、有較大發展潛力的行業;

　　2.還應該考慮消費者偏好、收入分配變化和產品是否有國外競爭者介入等;

　　3.要確定某個行業的證券投資價值，還必須辨別現實價格所反映的未來收入的機會大小，所反映的投機需求程度有多大。

　　要點五

　　(數理統計法)

　　一、相關分析

　　1.含義：相關關系、相關分析。

　　(1)相關關系：變量間不確定的依存關系;

　　(2)相關分析：對變量間的相關關系進行分析。

　　2.任務：對變量指標之間是否存在必然聯系、聯系的形式、變動的方向作出合乎實際的判斷，并測定它們聯系的密切程度、檢驗其有效性。

　　3.分類

　　(1)因果關系與共變關系：前者指一個指標變量的升降導致另一個指標變量的升降;后者指兩個指標

　　變量都受第三個指標變量影響。

　　(2)一元相關與多元相關。

　　(3)線性相關與非線性相關。

　　(4)完全相關、不完全相關、完全不相關。

　　(3)計算：n為資料項數未分組：

　　(4)自相關系數。

　　(5)相關系數檢驗：在對總體兩個指標變量相關性作出結論之前，必須檢驗樣本，值的顯著性;在小樣本的情況下，可用費雪的t檢驗。

　　二、一元線性回歸

　　1.含義：在相關分析的基礎上，對兩個指標變量的樣本數據進行線性擬合，從而獲得最佳直線回歸方程，并據此進行指標預測。

　　2.回歸模型

　　(3)案例：假定股票價格P與換手率x呈線性相關關系，便可采用該模型回歸求解。

　　判定系數

　　(1)含義：表明指標變量之間依存程度的系數。

　　(2)規則：判定系數越大，兩者依存度越高。

　　(3)公式：

　　5.應用

　　(1)描述兩個指標之間的數量依存關系。

　　(2)利用回歸方程進行預測，將預報因子(即自變量X)代入回歸方程可對預報量(即因變量)進行估計。

　　(3)利用回歸方程進行統計控制，通過控制X的范圍來實現指標Y統計控制的目標。

　　三、時間數列

　　1.概念：即時間序列，是指社會經濟指標的數值按照時間順序排列而成的一種數列。

　　2.分類

　　(1)隨機時間數列：隨機變量組成的時間數列。

　　(2)非隨機時間數列包括如下幾類。

　　①平穩時間數列：是指由確定性變量構成的時間數列，其特點是影響數列各期數值的因素是確定的，且各期數值總是保持在一定的發展水平上下波動。

　　②趨勢性數列：是指各期數值逐漸增加或減少，呈現一定的發展變化趨勢的時間數列。

　　③季節性時間數列：按月統計的各期數值，隨著一年內季節變化而周期性波動的時間數列。

　　【點撥1】非平穩時間序列需要進行單位根檢驗和協整檢驗，否則將會產生偽回歸等問題，從而影響計量實證結論的準確性和科學性。

　　【點撥2】對于非平穩的季節性時間序列數據，需要進行季節調整以平滑季節性波動的影響，從而增強實證研究結論的科學性。

　　3.自相關系數與數列識別

　　趨勢;如果一個數列的自相關系數出現周期性變化，每間隔若干個便有一個高峰，表明該時間數列是季節性時間數列。

　　4.時間數列的預測方法

　　(1)趨勢外推法：步驟包括選擇趨勢模型、求解模型參數、對模型進行檢驗、計算估計標準誤;通過判斷誤差項是否為隨機數列進行檢驗。

　　(2)移動平均法：它采用n項的移動平均將原數列修正為新數列，取平穩數列的最近n項數值的均值作為下期的預測值：并通過考慮到各期數值對預測值的不同影響，進而通過采用加權移動平均法進行修正。

　　【點撥3】移動平均法的缺點在于，需要大量歷史資料、權數選擇隨意性較大、預測準確性相對較差，因而需要根據具體問題具體選擇。

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