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第四节　行业分析的方法

方法分五种：历史资料研究法、调查研究法、归纳与演绎法、比较研究法、数理统计法(要求掌握方法、特点以及优缺点)

一、历史资料研究法

历史资料研究法是通过对已存在的资料的深入研究，寻找事实和一般规律，然后根据这些信息去描述、分析和解释过去的过程，同时揭示当前的状况，并依照这种一般规律对未来进行预测。

优点：省时、省力、节省费用;

缺点：只能被动的根据现有资料进行分析，不能主动的提出问题并解决问题。

来源：政府部门、专业研究机构、行业协会、高等院校、相关企业和公司、专业媒介等。

二、调查研究法

调查研究法通过问卷调查、访查、访谈获得信息，并依此进行研究的方法。是描述一个难以直接观察的群体的最佳方法。

优点：可以获得最新的资料和信息，并且研究者可以主动提出问题并获得解释。

缺点：这种方法的成功与否取决于研究者和访问者的技巧和经验。

调查方式：

1.问卷调查或电话访问;

问卷回收率及回收质量很重要;电话访问具有即时性与互动性。

2.实地调研;

3.深度访谈。

三、归纳与演绎法

归纳法是从个别出发以达到一般性，从一系列特定的观察中，发现一种模式，这种模式在一定程度上代表所有给定事件的秩序。

演绎法是从一般到个别，从逻辑或者理论上的预期的模式到观察检验预期的模式是否确实存在。

归纳法是从观察开始，演绎法是先推论后观察。

四、比较研究法

比较研究法又可以分为横向比较和纵向比较两种方法。

横向比较一般是取某一时点的状态或者某一固定时段的指标，在这个横截面上对研究对象及其比较对象进行比较研究。

纵向比较主要是利用行业的历史数据，分析过去的增长情况，并据此预测行业的未来发展趋势。

(一)行业增长横向比较

分析某行业是否属于增长型行业，可利用该行业的历年统计资料与国民经济综合指标进行对比。通过比较，可以做出如下判断：

1.确定该行业是否属于周期性行业。

2.比较该行业的年增长率与国民生产总值、国内生产总值的年增长率。

3.计算各观察年份该行业销售额在国民生产总值中所占比重。

(二)行业未来增长率预测

两种方法：

1.将行业历年销售额与国民生产总值标在坐标图上，用最小二乘法找出两者的关系曲线，并绘在坐标图上;

2.利用行业历年增长率计算历史的平均增长率和标准差，预计未来增长率。

五、数理统计法

(一)相关分析

1.相关关系

相关关系是指指标变量之间的不确定的依存关系。

相关关系包括因果关系或两个指标同受第三个指标变量影响而发生的共变关系。

相关关系按变量多少可分为：一元相关、多元相关。

按变量之间依存关系的形式可分为：线性相关(直线)、非线性相关(曲线)。

按指标变量变化的方向可分为：正相关、负相关。

按指标间的紧密程度可分为：完全相关、不相关、不完全相关(最多)。

2.相关系数及显著性检验

测定两变量线性相关的计算公式：

相关系数r——两变量协方差与标准差的比率，取值在-1到1之间。

协方差用于衡量两个变量的总体误差。

标准差定义为方差的算术平方根，反映组内个体间的离散程度。

r<0，负相关;r>0，正相关。

当 =1时，表示两指标变量完全线性相关;

当 =0时，表示两指标变量不存在线性相关;

当 <1时，表示两指标变量存在线性相关;

【例题.计算题】

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显著正相关

(二)一元线性回归(一般形式： )

步骤：

1.建立一元线性回归模型

2.估计参数：a、b

3.方程的拟合优度检验： ——表明指标变量之间的依存程度。 越大，说明依存度越大。

4.参数的显著性t检验(单个系数)/方程总体线性关系是否显著的F检验(模型整体)(在一元线性回归中，这两个检验是等效的)

5.应用——重点掌握

(1)判别两个变量之间的关系;

(2)利用回归方程进行预测;

(3)利用回归方程进行统计控制。

(三)时间数列

1.时间数列的概念和分类

指社会经济指标的数值按时间顺序排列形成的一种数列。

分为随机性时间数列、非随机性时间数列(包括：平稳性、趋势性、季节性)

随机性时间数列——由随机变量组成的时间数列。

平稳性时间数列——由确定性变量构成。特点：影响数列各期数值的因素是确定的，且各期数值保持在一定水平上下波动;

趋势性时间数列——各期数值逐期增加或减少，呈现一定的发展变化趋势;

季节性时间数列——按月统计的各期数值，随一年内季节变化而周期性变动。

2.自相关系数

是指时间数列前后各期数值之间的相关关系。

时间间隔越长，前期水平和后期水平相关程度越低，影响越小。

数值范围在-1到1之间。

3.时间数列的判别准则

(1)如果所有自相关系数都近似等于0，表明该时间数列属于随机性时间数列;

(2)如果r1较大，r2、r3渐次减小并趋近于0，表明该时间数列是平稳性时间数列;

(3)如果r1最大，r2、r3等多个自相关系数逐渐递减但不为0，表明该时间数列存在某种趋势;

(4)如果自相关系数出现周期性变化，每间隔若干个便有一个高峰值，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

常用的时间数列预测方法：

(1)趋势外推法(适用于趋势性时间数列)

以时间t为自变量建立回归模型

四个步骤：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。

(2)移动平均预测法(适用于平稳性时间数列)

取最近n项的移动平均，对原时间数列修匀形成一个新的时间数列，呈现数列的变动趋势。

可分为：简单移动平均、加权移动平均(考虑各期数据对预测值的影响不同)

(3)指数平滑法(适用于平稳性时间数列)

利用t期实际数据和预测数值的加权平均作为t+1期预测值。

修正常数α的选取原则：一般，时间数列越平稳，α取值越小;时间数列波动越大，α取值越大，使得预测值能敏感地跟踪实际值变化。

【例题.单选题】 依据自相关系数判别，r1比较大，r2、r3渐次减小但不为零，表明该时间序列为(　)

A.平稳性 B.趋势性

C.随机性 D.季节性

『正确答案』B

【例题.多选题】 一元线性回归方程可以应用于(　)

A.描述两变量间数量依存关系

B.预测

C.统计控制

D.判别时间序列的类型

『正确答案』ABC

【例题.多选题】 归纳法是(　)

A.从个别出发到一般 　B.从一般到个别

C.先推论后观察 　D.先观察后推论

『正确答案』AD

【例题.多选题】 相关系数为0.85，说明两变量(　)

A.正相关 　B.高度相关

C.不完全相关 　D.非线性相关

『正确答案』ABC

本章小结：

1.行业的含义、划分方法

2.行业的市场结构分析、竞争结构分析、经济周期与行业分析、行业生命周期分析、行业景气分析

3.影响行业兴衰的主要因素

4.行业分析的方法

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