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(jīng)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(yù)測行業(yè)的未來發(fā)展趨勢。

　　2.預(yù)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(yù)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(yù)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(yù)計結(jié)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(guān)，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(yù)測資料預(yù)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(yīng)該考慮消費者偏好、收入分配變化和產(chǎn)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(guān)分析

　　1.含義：相關(guān)關(guān)系、相關(guān)分析。

　　(1)相關(guān)關(guān)系：變量間不確定的依存關(guān)系;

　　(2)相關(guān)分析：對變量間的相關(guān)關(guān)系進行分析。

　　2.任務(wù)：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(guān)系與共變關(guān)系：前者指一個指標變量的升降導(dǎo)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(guān)與多元相關(guān)。

　　(3)線性相關(guān)與非線性相關(guān)。

　　(4)完全相關(guān)、不完全相關(guān)、完全不相關(guān)。

　　(3)計算：n為資料項數(shù)未分組：

　　(4)自相關(guān)系數(shù)。

　　(5)相關(guān)系數(shù)檢驗：在對總體兩個指標變量相關(guān)性作出結(jié)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(guān)分析的基礎(chǔ)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(yù)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(guān)關(guān)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(yīng)用

　　(1)描述兩個指標之間的數(shù)量依存關(guān)系。

　　(2)利用回歸方程進行預(yù)測，將預(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)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(jīng)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(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，且各期數(shù)值總是保持在一定的發(fā)展水平上下波動。

　�、谮厔菪詳�(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。

　�、奂竟�(jié)性時間數(shù)列：按月統(tǒng)計的各期數(shù)值，隨著一年內(nèi)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(chǎn)生偽回歸等問題，從而影響計量實證結(jié)論的準確性和科學(xué)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(diào)整以平滑季節(jié)性波動的影響，從而增強實證研究結(jié)論的科學(xué)性。

　　3.自相關(guān)系數(shù)與數(shù)列識別

　　趨勢;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。

　　4.時間數(shù)列的預(yù)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(yù)測值：并通過考慮到各期數(shù)值對預(yù)測值的不同影響，進而通過采用加權(quán)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(quán)數(shù)選擇隨意性較大、預(yù)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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