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。
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（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。演绎法是先推论后观察，归纳法则是从观察开始。
四、比较研究法
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
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可分为：线性相关、非线性相关。
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。
2.相关系数及显著性检验
积矩相关系数——两变量协方差与标准差的比率，取值在-1 到+1 之间。
【例题.计算题】
XY2.318-1.38-6.338.761.9140.112.820-0.88-4.333.830.7818.78321-0.68-3.332.280.4711.113.522-0.18-2.330.430.035.444.5300.825.674.630.6732.116352.3210.6724.715.37113.7822.114644.639.23221.333.6824.338.931.44.
85271.366.65=0.988
=0.988
X、Y 显著正相关
（二）一元线性回归
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：
4.参数的显著性t 检验/方程总体线性关系是否显著的F 检验（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
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）
2.自相关系数的含义
数值范围在-1 到+1 之间
3.时间数列的判别准则
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
以时间t 为自变量建立回归模型
（2）移动平均预测法
可分为：简单移动平均、加权移动平均
（3）指数平滑法
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。
修正常数的选取原则：P176
【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
