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第四章第四節(jié) 行業(yè)分析的方法
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(guī)律,然后根據(jù)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(guī)律對未來進行預(yù)測。
優(yōu)點:省時、省力、節(jié)省費用;
缺點:只能被動地根據(jù)現(xiàn)有資料進行分析,不能主動地提出問題并解決問題。
二、調(diào)查研究法
調(diào)查研究法是通過問卷調(diào)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(yōu)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。
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(jīng)驗。
調(diào)查方式:(1)問卷調(diào)查或電話訪問;(2)實地調(diào)研;(3)深度訪談。
三、歸納與演繹法
歸納法是從個別出發(fā)以達到一般性,從一系列特定的觀察中發(fā)現(xiàn)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(yù)期的模式到觀察檢驗預(yù)期的模式是否確實存在。演繹法是先推論后觀察,歸納法則是從觀察開始。
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(tài)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(yè)的歷史數(shù)據(jù),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。
五、數(shù)理統(tǒng)計法
(一)相關(guān)分析
1.相關(guān)關(guān)系
相關(guān)關(guān)系是指指標變量之間的不確定的依存關(guān)系。
相關(guān)關(guān)系包括因果關(guān)系或兩個指標變量同受第三個指標變量影響而發(fā)生的共變關(guān)系。
相關(guān)關(guān)系按研究指標變量多少可分為:一元相關(guān)、多元相關(guān)。
按指標變量之間依存關(guān)系可分為:線性相關(guān)、非線性相關(guān)。
按指標變量變化的方向可分為:正相關(guān)、負相關(guān)。
按指標間的緊密程度可分為:完全相關(guān)、不相關(guān)、不完全相關(guān)。
2.相關(guān)系數(shù)及顯著性檢驗
英國統(tǒng)計學(xué)家KarlPearson提出一個測定兩指標變量線性相關(guān)的計算公式,通常稱為“積矩相關(guān)系數(shù)”。
(二)一元線性回歸
1.回歸模型。只有存在相關(guān)關(guān)系的指標變量才能進行回歸分析,且相關(guān)程度越高,回歸測定的結(jié)果越可靠。因此,相關(guān)系數(shù)也是判定回歸效果的一個重要依據(jù)。
2.判定系數(shù)。判定系數(shù)r2表明指標變量之間的依存程度。r2越大,表明依存度越大。
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(shù)b的顯著性檢驗和模型整體的F檢驗。
4.應(yīng)用。
(三)時間數(shù)列
1.數(shù)列形態(tài)分類
時間數(shù)列又稱“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形成的一種數(shù)列。按照指標變量的性質(zhì)和數(shù)列形態(tài)不同,時間數(shù)列可分為隨機性時間數(shù)列和非隨機性時間數(shù)列。其中,非隨機性時間數(shù)列又有平穩(wěn)性時間數(shù)列、趨勢性時間數(shù)列和季節(jié)性時問數(shù)列三種。
2.自相關(guān)系數(shù)與數(shù)列的識別
對時間數(shù)列的識別通?梢詰{理論知識和經(jīng)驗以及直觀的統(tǒng)計圖來判斷。此外,更為精確的是用時間數(shù)列的自相關(guān)系數(shù)來判斷。所謂自相關(guān),是指時間數(shù)列前后各期數(shù)值之間的相關(guān)關(guān)系,對這種相關(guān)關(guān)系程度的測定便是自相關(guān)系數(shù)。
3.時間數(shù)列的預(yù)測方法
時間數(shù)列分析的一個重要任務(wù)是根據(jù)現(xiàn)象發(fā)展變化的規(guī)律進行外推預(yù)測。最常見的時間數(shù)列預(yù)測方法有趨勢外推法、移動平均法與指數(shù)平滑法等。
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