第四節　行業分析的方法

方法分五種：歷史資料研究法、調查研究法、歸納與演繹法、比較研究法、數理統計法(要求掌握方法、特點以及優缺點)

一、歷史資料研究法

歷史資料研究法是通過對已存在的資料的深入研究，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。

優點：省時、省力、節省費用;

缺點：只能被動的根據現有資料進行分析，不能主動的提出問題并解決問題。

來源：政府部門、專業研究機構、行業協會、高等院校、相關企業和公司、專業媒介等。

二、調查研究法

調查研究法通過問卷調查、訪查、訪談獲得信息，并依此進行研究的方法。是描述一個難以直接觀察的群體的最佳方法。

優點：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。

缺點：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。

調查方式：

1.問卷調查或電話訪問;

問卷回收率及回收質量很重要;電話訪問具有即時性與互動性。

2.實地調研;

3.深度訪談。

三、歸納與演繹法

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，從邏輯或者理論上的預期的模式到觀察檢驗預期的模式是否確實存在。

歸納法是從觀察開始，演繹法是先推論后觀察。

四、比較研究法

比較研究法又可以分為橫向比較和縱向比較兩種方法。

橫向比較一般是取某一時點的狀態或者某一固定時段的指標，在這個橫截面上對研究對象及其比較對象進行比較研究。

縱向比較主要是利用行業的歷史數據，分析過去的增長情況，并據此預測行業的未來發展趨勢。

(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，可以做出如下判斷：

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。

3.計算各觀察年份該行業銷售額在國民生產總值中所占比重。

(二)行業未來增長率預測

兩種方法：

1.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;

2.利用行業歷年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

(一)相關分析

1.相關關系

相關關系是指指標變量之間的不確定的依存關系。

相關關系包括因果關系或兩個指標同受第三個指標變量影響而發生的共變關系。

相關關系按變量多少可分為：一元相關、多元相關。

按變量之間依存關系的形式可分為：線性相關(直線)、非線性相關(曲線)。

按指標變量變化的方向可分為：正相關、負相關。

按指標間的緊密程度可分為：完全相關、不相關、不完全相關(最多)。

2.相關系數及顯著性檢驗

測定兩變量線性相關的計算公式：

相關系數r——兩變量協方差與標準差的比率，取值在-1到1之間。

協方差用于衡量兩個變量的總體誤差。

標準差定義為方差的算術平方根，反映組內個體間的離散程度。

r<0，負相關;r>0，正相關。

當 =1時，表示兩指標變量完全線性相關;

當 =0時，表示兩指標變量不存在線性相關;

當 <1時，表示兩指標變量存在線性相關;

【例題.計算題】

XY

2.318-1.38-6.338.761.9140.11

2.820-0.88-4.333.830.7818.78

321-0.68-3.332.280.4711.11

3.522-0.18-2.330.430.035.44

4.5300.825.674.630.6732.11

6352.3210.6724.715.37113.78

22.1146

44.639.23221.33

3.6824.33

8.93

1.85

44.27

1.366.65

=0.988

=0.988

X、Y顯著正相關

(二)一元線性回歸(一般形式： )

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： ——表明指標變量之間的依存程度。 越大，說明依存度越大。

4.參數的顯著性t檢驗(單個系數)/方程總體線性關系是否顯著的F檢驗(模型整體)(在一元線性回歸中，這兩個檢驗是等效的)

5.應用——重點掌握

(1)判別兩個變量之間的關系;

(2)利用回歸方程進行預測;

(3)利用回歸方程進行統計控制。

(三)時間數列

1.時間數列的概念和分類

指社會經濟指標的數值按時間順序排列形成的一種數列。

分為隨機性時間數列、非隨機性時間數列(包括：平穩性、趨勢性、季節性)

隨機性時間數列——由隨機變量組成的時間數列。

平穩性時間數列——由確定性變量構成。特點：影響數列各期數值的因素是確定的，且各期數值保持在一定水平上下波動;

趨勢性時間數列——各期數值逐期增加或減少，呈現一定的發展變化趨勢;

季節性時間數列——按月統計的各期數值，隨一年內季節變化而周期性變動。

2.自相關系數

是指時間數列前后各期數值之間的相關關系。

時間間隔越長，前期水平和后期水平相關程度越低，影響越小。

數值范圍在-1到1之間。

3.時間數列的判別準則

(1)如果所有自相關系數都近似等于0，表明該時間數列屬于隨機性時間數列;

(2)如果r1較大，r2、r3漸次減小并趨近于0，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0，表明該時間數列存在某種趨勢;

(4)如果自相關系數出現周期性變化，每間隔若干個便有一個高峰值，表明該時間數列是季節性時間數列。

4.時間數列的預測方法

常用的時間數列預測方法：

(1)趨勢外推法(適用于趨勢性時間數列)

以時間t為自變量建立回歸模型

四個步驟：選擇趨勢模型、求解模型參數、對模型進行檢驗、計算估計標準誤。

(2)移動平均預測法(適用于平穩性時間數列)

取最近n項的移動平均，對原時間數列修勻形成一個新的時間數列，呈現數列的變動趨勢。

可分為：簡單移動平均、加權移動平均(考慮各期數據對預測值的影響不同)

(3)指數平滑法(適用于平穩性時間數列)

利用t期實際數據和預測數值的加權平均作為t+1期預測值。

修正常數α的選取原則：一般，時間數列越平穩，α取值越小;時間數列波動越大，α取值越大，使得預測值能敏感地跟蹤實際值變化。

【例題.單選題】 依據自相關系數判別，r1比較大，r2、r3漸次減小但不為零，表明該時間序列為(　)

A.平穩性 B.趨勢性

C.隨機性 D.季節性

『正確答案』B

【例題.多選題】 一元線性回歸方程可以應用于(　)

A.描述兩變量間數量依存關系

B.預測

C.統計控制

D.判別時間序列的類型

『正確答案』ABC

【例題.多選題】 歸納法是(　)

A.從個別出發到一般 　B.從一般到個別

C.先推論后觀察 　D.先觀察后推論

『正確答案』AD

【例題.多選題】 相關系數為0.85，說明兩變量(　)

A.正相關 　B.高度相關

C.不完全相關 　D.非線性相關

『正確答案』ABC

本章小結：

1.行業的含義、劃分方法

2.行業的市場結構分析、競爭結構分析、經濟周期與行業分析、行業生命周期分析、行業景氣分析

3.影響行業興衰的主要因素

4.行業分析的方法

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（責任編輯：lqh）

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