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(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(dāng)前的狀況，并依照這種一般規(guī)律對未來進行預(yù)測。
2、優(yōu)缺點
這種方法的優(yōu)點是省時、省力并節(jié)省費用；缺點是只能被動地囿于現(xiàn)有資料，不能主動地去提出問題并解決問題。
二、調(diào)查研究法
1、調(diào)查研究法
一般通過抽樣調(diào)查、實地調(diào)研、深度訪談等形式，通過對調(diào)查對象的問卷調(diào)查、訪查、訪談獲得資訊，并對此進行研究。調(diào)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(diào)查數(shù)據(jù)進行分析，即所謂的二手資料分析的方法，這樣可以節(jié)約費用。
2、優(yōu)缺點
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，適合對一些相對復(fù)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(jīng)驗。
3、適用性
在向相關(guān)部門的官員咨詢行業(yè)政策、向特定企業(yè)了解特定事件、與專家學(xué)者探討重大話題的時候，特別適用這種方法。
4、調(diào)查研究的具體方式
（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(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。
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(tài)或者某一固定時段（比如1年）的指標(biāo)，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(yè)的歷史數(shù)據(jù)，利用比較研究法可以直觀和方便地觀察行業(yè)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)和比較優(yōu)勢。
（一）行業(yè)增長橫向比較
分析某行業(yè)是否屬于增長型行業(yè)，可利用該行業(yè)的歷年統(tǒng)計資料與國民經(jīng)濟綜合指標(biāo)進行對比。通過比較，可判斷：
1、確定該行業(yè)是否屬于周期性行業(yè)。
2、比較該行業(yè)的年增長率與國民生產(chǎn)總值、國內(nèi)生產(chǎn)總值的年增長率。
橫向比較的指標(biāo)選取與判斷方法：通過行業(yè)歷年銷售額或營業(yè)收入的變動率與國民（內(nèi)）生產(chǎn)總值增長率的比較規(guī)律。
判斷行業(yè)生命周期階段的增長預(yù)測分析方法：通過回歸方法建立行業(yè)增長趨勢線；歷史平均增長率預(yù)測方法。
（二）行業(yè)未來增長率預(yù)測
預(yù)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(yè)歷年銷售額與國民生產(chǎn)總值標(biāo)在坐標(biāo)圖上，用最小二乘法找出兩者的關(guān)系曲線，并繪在坐標(biāo)圖上。另一種方法是利用行業(yè)歷年的增長率計算歷史的平均增長率和標(biāo)準(zhǔn)差，預(yù)計未來增長率。
五、數(shù)理統(tǒng)計法——概念和方法的重點把握
（一）相關(guān)分析
1、相關(guān)關(guān)系是指指標(biāo)變量之間不確定的依存關(guān)系。
2、相關(guān)關(guān)系分類：一元相關(guān)、多元相關(guān)；線性相關(guān)、非線性相關(guān)；正相關(guān)、負(fù)相關(guān)；完全相關(guān)、不完全相關(guān)、不相關(guān)（零相關(guān)）
相關(guān)關(guān)系按研究指標(biāo)變量的多少可分為一元相關(guān)（單相關(guān)）和多元相關(guān)（復(fù)相關(guān)），按指標(biāo)變量之間依存關(guān)系的形式可分為線性相關(guān)（直線相關(guān)）和非線性相關(guān)（曲線相關(guān)），按指標(biāo)變量變化的方向可分為正相關(guān)和負(fù)相關(guān)。
3、積矩相關(guān)系數(shù)--兩變量協(xié)方差與標(biāo)準(zhǔn)差的比率，取值在-1到+1之間。
相關(guān)系數(shù)及顯著性檢驗。英國統(tǒng)計學(xué)家Karl Pearson提出一個測定兩指標(biāo)變量線性相關(guān)的計算公式，通常稱為“積矩相關(guān)系數(shù)”。具體內(nèi)容在書上151頁
（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(biāo)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)。
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(guān)系的數(shù)學(xué)方程，其一般形式為：
2、判定系數(shù)
判定系數(shù)r2表明指標(biāo)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(jù)上例數(shù)據(jù)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(guān)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(shù)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(shù)：a、b
3、方程的擬合優(yōu)度檢驗：r2
4、參數(shù)的顯著性t檢驗/方程總體線性關(guān)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(yīng)用——重點掌握
（三）時間數(shù)列
1、時間數(shù)列的概念和分類
時間數(shù)列又稱“時間序列”，是指社會經(jīng)濟指標(biāo)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(biāo)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)性時間數(shù)列三種。
2、數(shù)列形態(tài)分類
（1）隨機性時間數(shù)列是指由隨機變量組成的時間數(shù)列。
（2）平穩(wěn)性時間數(shù)列是指由確定性變量構(gòu)成的時間數(shù)列，其特點是影響數(shù)列各期數(shù)值的因素是確定的，且各期的數(shù)值總是保持在一定的水平上下波動。
（3）趨勢性時間數(shù)列是指各期數(shù)值逐期增加或逐期減少，呈現(xiàn)一定的發(fā)展變化趨勢的時間數(shù)列。
（4）季節(jié)性時間數(shù)列是指按月統(tǒng)計的各期數(shù)值，隨一年內(nèi)季節(jié)變化而周期性波動的時間數(shù)列。
3、自相關(guān)系數(shù)與數(shù)列的識別
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)。數(shù)值范圍在-1到+1之間
4、時間數(shù)列的判別準(zhǔn)則
（1）如果所有的自相關(guān)系數(shù)都近似地等于零，表明該時間數(shù)列屬于隨機性時間數(shù)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(shù)列是平穩(wěn)性時間數(shù)列。
（3）如果r1最大，r2、r3等多個自相關(guān)系數(shù)逐漸遞減但不為零，表明該時間數(shù)列存在著某種趨勢。
（4）如果一個數(shù)列的自相關(guān)系數(shù)出現(xiàn)周期性變化，每間隔若干個便有一個高峰，表明該時間數(shù)列是季節(jié)性時間數(shù)列。
5、時間數(shù)列的計算與常用的時間數(shù)列預(yù)測方法
