2012年證券投資分析重點摘要：第四章行業分析（4）
發布時間：2012-11-13 共1頁
第四節行業分析的方法
一、歷史資料研究法
1、歷史資料研究法含義
歷史資料研究法是通過對已有資料的深入研究，尋找事實和一般規律，然后根據這些信息去描述、分析和解釋過去的過程，同時揭示當前的狀況，并依照這種一般規律對未來進行預測。
2、優缺點
這種方法的優點是省時、省力并節省費用；缺點是只能被動地囿于現有資料，不能主動地去提出問題并解決問題。
二、調查研究法
1、調查研究法
一般通過抽樣調查、實地調研、深度訪談等形式，通過對調查對象的問卷調查、訪查、訪談獲得資訊，并對此進行研究。調查研究是收集第一手資料用以描述一個難以直接觀察的群體的最佳方法。
也可以利用他人收集的調查數據進行分析，即所謂的二手資料分析的方法，這樣可以節約費用。
2、優缺點
優點是可以獲得最新的資料和信息，并且研究者可以主動提出問題并獲得解釋，適合對一些相對復雜的問題進行研究時采用。缺點是這種方法的成功與否取決于研究者和訪問者的技巧和經驗。
3、適用性
在向相關部門的官員咨詢行業政策、向特定企業了解特定事件、與專家學者探討重大話題的時候，特別適用這種方法。
4、調查研究的具體方式
（1）問卷調查或電話訪問（2）實地調研（3）深度訪談
三、歸納法、演繹法——概念的重點把握
1、歸納法與演繹法
歸納法是從個別出發以達到一般性，從一系列特定的觀察中發現一種模式，這種模式在一定程度上代表所有給定事件的秩序。
演繹法是從一般到個別，從邏輯或者理論上預期的模式到觀察檢驗預期的模式是否確實存在。
四、比較研究法——概念和方法的重點把握
1、橫向比較法與縱向比較法的含義
2、橫向比較一般是取某一時點的狀態或者某一固定時段（比如1年）的指標，在這個橫截面上對研究對象及其比較對象進行比較研究。
3、縱向比較主要是利用行業的歷史數據，利用比較研究法可以直觀和方便地觀察行業的發展狀態和比較優勢。
（一）行業增長橫向比較
分析某行業是否屬于增長型行業，可利用該行業的歷年統計資料與國民經濟綜合指標進行對比。通過比較，可判斷：
1、確定該行業是否屬于周期性行業。
2、比較該行業的年增長率與國民生產總值、國內生產總值的年增長率。
橫向比較的指標選取與判斷方法：通過行業歷年銷售額或營業收入的變動率與國民（內）生產總值增長率的比較規律。
判斷行業生命周期階段的增長預測分析方法：通過回歸方法建立行業增長趨勢線；歷史平均增長率預測方法。
（二）行業未來增長率預測
預測的方法有多種，使用較多的方法有兩種。一種方法是將行業歷年銷售額與國民生產總值標在坐標圖上，用最小二乘法找出兩者的關系曲線，并繪在坐標圖上。另一種方法是利用行業歷年的增長率計算歷史的平均增長率和標準差，預計未來增長率。
五、數理統計法——概念和方法的重點把握
（一）相關分析
1、相關關系是指指標變量之間不確定的依存關系。
2、相關關系分類：一元相關、多元相關；線性相關、非線性相關；正相關、負相關；完全相關、不完全相關、不相關（零相關）
相關關系按研究指標變量的多少可分為一元相關（單相關）和多元相關（復相關），按指標變量之間依存關系的形式可分為線性相關（直線相關）和非線性相關（曲線相關），按指標變量變化的方向可分為正相關和負相關。
3、積矩相關系數--兩變量協方差與標準差的比率，取值在-1到+1之間。
相關系數及顯著性檢驗。英國統計學家Karl Pearson提出一個測定兩指標變量線性相關的計算公式，通常稱為“積矩相關系數”。具體內容在書上151頁
（二）一元線性回歸
1、回歸模型。只有存在相關關系的指標變量才能進行回歸分析，且相關程度越高，回歸測定的結果越可靠。因此，相關系數也是判定回歸效果的一個重要依據。
一元線性回歸模型是用于分析一個自變量x與一個因變量Y之間線性關系的數學方程，其一般形式為：
2、判定系數
判定系數r2表明指標變量之間的依存程度。r2越大，表明依存度越大。計算公式為：（4.4式）
根據上例數據計算可得r2=0．87，表明銷售量的總偏差中有87％可以由平均價格同銷售量之間的依存關系來解釋，只有13％是屬于隨機因素的影響。因此，這條回歸線是合適的。
3、顯著性檢驗
一元線性回歸模型的顯著性檢驗包括回歸系數b的顯著性檢驗和模型整體的F檢驗。P153
4、步驟：
1、建立一元線性回歸模型
2、估計參數：a、b
3、方程的擬合優度檢驗：r2
4、參數的顯著性t檢驗/方程總體線性關系是否顯著的F檢驗（在一元線性回歸中，這兩個檢驗是等效的）
5、應用——重點掌握
（三）時間數列
1、時間數列的概念和分類
時間數列又稱“時間序列”，是指社會經濟指標的數值按照時間順序排列而形成的一種數列。按照指標變量的性質和數列形態不同，時間數列可分為隨機性時間數列和非隨機性時間數列。其中，非隨機性時間數列又有平穩性時間數列、趨勢性時間數列和季節性時間數列三種。
2、數列形態分類
（1）隨機性時間數列是指由隨機變量組成的時間數列。
（2）平穩性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，且各期的數值總是保持在一定的水平上下波動。
（3）趨勢性時間數列是指各期數值逐期增加或逐期減少，呈現一定的發展變化趨勢的時間數列。
（4）季節性時間數列是指按月統計的各期數值，隨一年內季節變化而周期性波動的時間數列。
3、自相關系數與數列的識別
自相關，是指時間數列前后各期數值之間的相關關系，對這種相關關系程度的測定便是自相關系數。數值范圍在-1到+1之間
4、時間數列的判別準則
（1）如果所有的自相關系數都近似地等于零，表明該時間數列屬于隨機性時間數列。
（2）如果r1比較大，r2、r3，漸次減小，從r4開始趨近于零，表明該時間數列是平穩性時間數列。
（3）如果r1最大，r2、r3等多個自相關系數逐漸遞減但不為零，表明該時間數列存在著某種趨勢。
（4）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。
5、時間數列的計算與常用的時間數列預測方法
