要點四
(比較研究法)
一、橫向比較法
1.含義:在同一時間狀態(tài)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(tài)或某一固定時段(比如1年)的指標。
3.判斷(行業(yè)增長橫向判斷)
(1)觀察GDP或GNP在過去幾年的變化,據(jù)此確定國民經濟的周期性階段;再觀察同一時期行業(yè)銷售額是否與GDP或GNP同向變動,從而判斷該行業(yè)是否為周期性行業(yè)。
(2)觀察在大多數(shù)年份,該行業(yè)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(yè)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(yè)歷史數(shù)據(jù),比如銷售收入、利潤、企業(yè)規(guī)模等,分析過去的增長情況,并據(jù)此預測行業(yè)的未來發(fā)展趨勢。
2.預測
(1)在行業(yè)歷年銷售額與GNP的坐標系上描繪出行業(yè)增長趨勢線,從而得出預測值:
(2)采用行業(yè)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l(wèi)0年及以上的歷史數(shù)據(jù)時,該方法的預計結果才較有說服力。
4.優(yōu)點:可以直觀和方便地觀察行業(yè)的發(fā)展狀態(tài)和比較優(yōu)勢。
5.事例:若該行業(yè)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(yè)增長。
三、要點
1.要選擇處于成長期或穩(wěn)定期、競爭實力雄厚、有較大發(fā)展?jié)摿Φ男袠I(yè);
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(yè)的證券投資價值,還必須辨別現(xiàn)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(shù)理統(tǒng)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(lián)系、聯(lián)系的形式、變動的方向作出合乎實際的判斷,并測定它們聯(lián)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(shù)未分組:
(4)自相關系數(shù)。
(5)相關系數(shù)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(shù)據(jù)進行線性擬合,從而獲得最佳直線回歸方程,并據(jù)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(shù)
(1)含義:表明指標變量之間依存程度的系數(shù)。
(2)規(guī)則:判定系數(shù)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(shù)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(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。
三、時間數(shù)列
1.概念:即時間序列,是指社會經濟指標的數(shù)值按照時間順序排列而成的一種數(shù)列。
2.分類
(1)隨機時間數(shù)列:隨機變量組成的時間數(shù)列。
(2)非隨機時間數(shù)列包括如下幾類。
①平穩(wěn)時間數(shù)列:是指由確定性變量構成的時間數(shù)列,其特點是影響數(shù)列各期數(shù)值的因素是確定的,且各期數(shù)值總是保持在一定的發(fā)展水平上下波動。
②趨勢性數(shù)列:是指各期數(shù)值逐漸增加或減少,呈現(xiàn)一定的發(fā)展變化趨勢的時間數(shù)列。
③季節(jié)性時間數(shù)列:按月統(tǒng)計的各期數(shù)值,隨著一年內季節(jié)變化而周期性波動的時間數(shù)列。
【點撥1】非平穩(wěn)時間序列需要進行單位根檢驗和協(xié)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(wěn)的季節(jié)性時間序列數(shù)據(jù),需要進行季節(jié)調整以平滑季節(jié)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(shù)與數(shù)列識別
趨勢;如果一個數(shù)列的自相關系數(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。
4.時間數(shù)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(shù)、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(shù)列進行檢驗。
(2)移動平均法:它采用n項的移動平均將原數(shù)列修正為新數(shù)列,取平穩(wěn)數(shù)列的最近n項數(shù)值的均值作為下期的預測值:并通過考慮到各期數(shù)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(shù)選擇隨意性較大、預測準確性相對較差,因而需要根據(jù)具體問題具體選擇。
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