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2015年證券從業(yè)《投資分析》重點總結(jié):第四章

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  41、 深度訪談:

  (1) 深度訪談具有許多優(yōu)點,包括可以得到較為充分和詳細的回答,避免由于問卷設(shè)計的要求而對問題進行簡化的標準化處理。

  (2) 深度訪談的一個弱點在于受訪者可能會受到訪問者(研究者)的影響。

  (3) 深度訪談對于訪問者的要求較高,訪問者應(yīng)做到外觀和舉止得體,熟悉訪談內(nèi)容,遣詞造句得法,準確記錄訪談內(nèi)容,深入追問以確定受訪者的意思表達等等。另外,訪問者應(yīng)事先準備好一份詳細的說明書或者訪談計劃來協(xié)助訪談的完成。

  42、 歸納法:是從個別出發(fā)以達到一般性,從一系列特定的觀察中發(fā)現(xiàn)一種模式,這種模式在一定程度上代表所有給定事件的秩序。但是,值得注意的是,這種模式的發(fā)現(xiàn)并不能解釋為什么這個模式會存在。

  43、 演繹法:是從一般到個別,從邏輯或理論上預(yù)期的模式到觀察檢驗預(yù)期的模式是否確實存在。

  44、 演繹法是先推論后觀察,歸納法是從觀察開始。在實際運用中,始終是通過永無止境的“演繹——歸納——演繹”的交替過程來完成的。(具體實例見P146)

  45、 演繹法步驟:假設(shè)——觀察——接受/拒絕假設(shè)。(詳見P147圖例)

  46、 歸納法步驟:觀察——尋找模式——結(jié)論。(詳見P147圖例)

  47、 在演繹法中,研究的角度就是用經(jīng)驗去檢驗每一個推論,看看哪一個在現(xiàn)實(研究)中言之有理,從而獲得理論的驗證。而在歸納法中,研究的角度則是通過經(jīng)驗和觀察試圖得到某種模式或理論。由此可見,邏輯完整性和經(jīng)驗實證性兩者都不可或缺。

  48、 比較研究法:

  (1) 比較研究可以分為:橫向比較、縱向比較2種方法。(具體敘述見P148)

  (2) 行業(yè)增長橫向比較:分析某行業(yè)是否屬于增長型行業(yè),可利用該行業(yè)的歷年統(tǒng)計資料與國民經(jīng)濟綜合指標進行對比。具體做法是取得某行業(yè)歷年的銷售額或營業(yè)收入的可靠數(shù)據(jù)并計算出年變動率,與國民生產(chǎn)總值增長率、國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率進行比較。通過比較,可以做出如下判斷:(具體敘述見P149)

  (3) 行業(yè)未來增長率預(yù)測:(具體敘述見P149)

  49、 數(shù)理統(tǒng)計法:

  (1) 數(shù)理統(tǒng)計法包括:相關(guān)分析、線性回歸、時間數(shù)列。

  (2) 相關(guān)分析:主要用于探索兩個數(shù)量指標之間不確定的依存關(guān)系。

  (3) 線性回歸:是對兩個具有相關(guān)關(guān)系的數(shù)量指標進行線性擬合獲得最佳直線回歸方程,從而在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上進行指標預(yù)測。

  (4) 時間數(shù)列:比較常見,比如行業(yè)的年度或者月度指標按時間順序排列形成的數(shù)列即是一個時間數(shù)列,根據(jù)數(shù)列的特征,就可以用多種方法來預(yù)測未來一期或若干期的指標。

  (5) 相關(guān)關(guān)系包括因果關(guān)系,另外,2個指標變量受第三個指標變量影響而發(fā)生的共變關(guān)系,也屬于相關(guān)關(guān)系。

  (6) 相關(guān)分析就是對指標變量之間的相關(guān)關(guān)系的分析,其任務(wù)就是對指標變量之間是否存在必然的聯(lián)系、聯(lián)系的形式、變動的方向做出符合實際的判斷,并測定它們聯(lián)系的密切程度,檢驗其有效性。

  (7) 相關(guān)關(guān)系按研究指標變量的多少可分為一元相關(guān)(單相關(guān))和多元相關(guān)(復(fù)相關(guān));按指標變量之間依存關(guān)系的形式可分為線性相關(guān)(直線相關(guān))和非線性相關(guān)(曲線相關(guān));按指標變量變化的方向可分為正相關(guān)、負相關(guān)。——此外,相關(guān)關(guān)系還可按指標變量之間的密切程度區(qū)分。當指標變量之間的依存關(guān)系密切到函數(shù)關(guān)系時,稱為“完全相關(guān)”;當指標變量之間不存在依存關(guān)系時,就稱為不相關(guān)或零相關(guān);大多數(shù)相關(guān)關(guān)系介于其間,稱為不完全相關(guān)。——將2個相關(guān)指標變量的取值在平面坐標圖上表示出來,在統(tǒng)計上稱為散點圖,可以直觀的顯示它們相關(guān)的形式。

  (8) 相關(guān)系數(shù)r的數(shù)值有一定范圍,即|r|≤1。當|r|=1時,表示2指標變量完全線性相關(guān);當|r|=0時,表示2指標變量不存在線性相關(guān);當|r|<1,通常認為:0<|r|≤0.3為微弱相關(guān);0.3<|r|≤0.5為低度相關(guān);0.5<|r|≤0.8為顯著相關(guān);0.8<|r|<1為高度相關(guān)。在對總體2指標變量相關(guān)性做出結(jié)論之前,必須檢驗樣本r值的顯著性(詳見P152)。在小樣本的情況下,可用Fisher的t檢驗法。

  (9) 一元線性回歸(詳見P152):只有存在相關(guān)關(guān)系的指標變量才能進行回歸分析,且相關(guān)程度越高,回歸測定的結(jié)果越可靠。因此,相關(guān)系數(shù)也是判定回歸效果的一個重要依據(jù)。

  (10) 一元線性回歸方程可以應(yīng)用于:描述2指標變量之間的數(shù)量依存關(guān)系;利用回歸方程進行預(yù)測,把預(yù)報因子(即自變量X)代入回歸方程可對預(yù)報量(即因變量Y)進行估計;利用回歸方程進行統(tǒng)計控制,通過控制X的范圍來實現(xiàn)指標Y統(tǒng)計控制的目標。

  (11) 時間數(shù)列,又稱“時間序列”。是指社會經(jīng)濟指標的數(shù)值按照時間順序排列而形成的一種數(shù)列。

  (12) 按照指標變量的性質(zhì)和數(shù)列形態(tài)不同,時間數(shù)列可分為:隨機性時間數(shù)列、非隨機性時間數(shù)列。其中,非隨機性時間數(shù)列又分為平穩(wěn)性時間數(shù)列、趨勢性時間數(shù)列和季節(jié)性時間數(shù)列3種。

  (13) 隨機性時間數(shù)列是指由隨機變量組成的時間數(shù)列。

  (14) 平穩(wěn)性時間數(shù)列是指由確定性變量構(gòu)成的時間數(shù)列,其特點是影響數(shù)列各期數(shù)值的因素是確定的,且各期的數(shù)值總是保持在一定的水平山下波動。

  (15) 趨勢性時間數(shù)列是指各期數(shù)值逐期增加或逐期減少,呈現(xiàn)一定的發(fā)展變化趨勢的時間數(shù)列。

  (16) 季節(jié)性時間數(shù)列是指按月統(tǒng)計的各期數(shù)值,隨一年季節(jié)變化而周期性波動的時間數(shù)列。

  (17) 自相關(guān)系數(shù)與數(shù)列的識別:對時間數(shù)列的識別通常可以憑理論知識和經(jīng)驗以及直觀的統(tǒng)計圖來判斷。此外,更為精確的是用時間數(shù)列的自相關(guān)系數(shù)來判斷。所謂自相關(guān),是指時間數(shù)列前后各期數(shù)值之間的相關(guān)關(guān)系,對這種相關(guān)關(guān)系程度的測定便是自相關(guān)系數(shù)。(詳見P155)

  (18) 根據(jù)時間數(shù)列自相關(guān)系數(shù),便可以對時間數(shù)列的性質(zhì)和特征做出判別,判別的準則是:(1)如果所有的自相關(guān)系數(shù)都近似的等于0,表明該時間數(shù)列屬于隨機性時間數(shù)列。(2)如果r1比較大,r2、r3漸次減小,從r4開始趨近于0,表明該時間數(shù)列是平穩(wěn)性時間數(shù)列。(3)如果r1最大,r2、r3等多個自相關(guān)系數(shù)逐漸遞減但不為0,表明該時間數(shù)列存在著某種趨勢。(4)如果一個數(shù)列的自相關(guān)系數(shù)出現(xiàn)周期性變化,每間隔若干個便有一個高峰,表明該時間數(shù)列是季節(jié)性時間數(shù)列。

  (19) 時間數(shù)列的預(yù)測方法:時間數(shù)列分析的一個重要任務(wù)是根據(jù)現(xiàn)象發(fā)展變化的規(guī)律進行外推預(yù)測。最常見的時間數(shù)列預(yù)測方法有趨勢外推法、移動平均法、指數(shù)平滑法等。(詳見P157)

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