要点四

　　(比较研究法)

　　一、横向比较法

　　1.含义：在同一时间状态下，对同一个横截面上的研究对象及其比较对象进行比较研究。

　　2.指标：取在某一时点状态或某一固定时段(比如1年)的指标。

　　3.判断(行业增长横向判断)

　　(1)观察GDP或GNP在过去几年的变化，据此确定国民经济的周期性阶段;再观察同一时期行业销售额是否与GDP或GNP同向变动，从而判断该行业是否为周期性行业。

　　(2)观察在大多数年份，该行业的年增长率与GDP或GNP的年增长率的相对高低。

　　(3)计算各观察年份该行业销售额在GNP中所占比重是否逐年上升，以比较两者的快慢。

　　二、纵向比较法

　　1.含义：利用行业历史数据，比如销售收入、利润、企业规模等，分析过去的增长情况，并据此预测行业的未来发展趋势。

　　2.预测

　　(1)在行业历年销售额与GNP的坐标系上描绘出行业增长趋势线，从而得出预测值：

　　(2)采用行业历年增长率计算历史的平均增长率和标准差，预计未来的增长率。

　　3.局限：具有l0年及以上的历史数据时，该方法的预计结果才较有说服力。

　　4.优点：可以直观和方便地观察行业的发展状态和比较优势。

　　5.事例：若该行业与居民基本生活资料相关，也可利用历史资料计算人均消费量或人均消费增长率，再利用人口增长预测资料预计行业增长。

　　三、要点

　　1.要选择处于成长期或稳定期、竞争实力雄厚、有较大发展潜力的行业;

　　2.还应该考虑消费者偏好、收入分配变化和产品是否有国外竞争者介入等;

　　3.要确定某个行业的证券投资价值，还必须辨别现实价格所反映的未来收入的机会大小，所反映的投机需求程度有多大。

　　要点五

　　(数理统计法)

　　一、相关分析

　　1.含义：相关关系、相关分析。

　　(1)相关关系：变量间不确定的依存关系;

　　(2)相关分析：对变量间的相关关系进行分析。

　　2.任务：对变量指标之间是否存在必然联系、联系的形式、变动的方向作出合乎实际的判断，并测定它们联系的密切程度、检验其有效性。

　　3.分类

　　(1)因果关系与共变关系：前者指一个指标变量的升降导致另一个指标变量的升降;后者指两个指标

　　变量都受第三个指标变量影响。

　　(2)一元相关与多元相关。

　　(3)线性相关与非线性相关。

　　(4)完全相关、不完全相关、完全不相关。

　　(3)计算：n为资料项数未分组：

　　(4)自相关系数。

　　(5)相关系数检验：在对总体两个指标变量相关性作出结论之前，必须检验样本，值的显著性;在小样本的情况下，可用费雪的t检验。

　　二、一元线性回归

　　1.含义：在相关分析的基础上，对两个指标变量的样本数据进行线性拟合，从而获得最佳直线回归方程，并据此进行指标预测。

　　2.回归模型

　　(3)案例：假定股票价格P与换手率x呈线性相关关系，便可采用该模型回归求解。

　　判定系数

　　(1)含义：表明指标变量之间依存程度的系数。

　　(2)规则：判定系数越大，两者依存度越高。

　　(3)公式：

　　5.应用

　　(1)描述两个指标之间的数量依存关系。

　　(2)利用回归方程进行预测，将预报因子(即自变量X)代入回归方程可对预报量(即因变量)进行估计。

　　(3)利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现指标Y统计控制的目标。

　　三、时间数列

　　1.概念：即时间序列，是指社会经济指标的数值按照时间顺序排列而成的一种数列。

　　2.分类

　　(1)随机时间数列：随机变量组成的时间数列。

　　(2)非随机时间数列包括如下几类。

　　①平稳时间数列：是指由确定性变量构成的时间数列，其特点是影响数列各期数值的因素是确定的，且各期数值总是保持在一定的发展水平上下波动。

　　②趋势性数列：是指各期数值逐渐增加或减少，呈现一定的发展变化趋势的时间数列。

　　③季节性时间数列：按月统计的各期数值，随着一年内季节变化而周期性波动的时间数列。

　　【点拨1】非平稳时间序列需要进行单位根检验和协整检验，否则将会产生伪回归等问题，从而影响计量实证结论的准确性和科学性。

　　【点拨2】对于非平稳的季节性时间序列数据，需要进行季节调整以平滑季节性波动的影响，从而增强实证研究结论的科学性。

　　3.自相关系数与数列识别

　　趋势;如果一个数列的自相关系数出现周期性变化，每间隔若干个便有一个高峰，表明该时间数列是季节性时间数列。

　　4.时间数列的预测方法

　　(1)趋势外推法：步骤包括选择趋势模型、求解模型参数、对模型进行检验、计算估计标准误;通过判断误差项是否为随机数列进行检验。

　　(2)移动平均法：它采用n项的移动平均将原数列修正为新数列，取平稳数列的最近n项数值的均值作为下期的预测值：并通过考虑到各期数值对预测值的不同影响，进而通过采用加权移动平均法进行修正。

　　【点拨3】移动平均法的缺点在于，需要大量历史资料、权数选择随意性较大、预测准确性相对较差，因而需要根据具体问题具体选择。

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