【精品】《投资分析》课程重难点分析

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1、《投资分析》课程重难点分析第一章投资项目市场分析一、回归预测法冋归预测法是从市场现象之间的因果关系出发,通过建立冋归预测模型,根据一种或儿种现象的变化去推测另一种现象变化的一种定虽预测法。回归预测法的类型。应用回归预测法时,需要注意:(1)回归模型中的因变疑和自变帚间必须具冇因果关系;(2)口变量与因变量间必须具有强相关关系,口变量间必须具有弱相关关系:(3)口变量的预测值较准确H易得到;(4)止确选定冋归模型的形式;(5)冋归模梨必须通过各种检验后方可用于预测。回归预测法的基本步骤为:(1)进行因素分析,确定冋归模型中的自变量;(2)绘制散点图,构造回归模型的理论形式;(3)利

2、用最小平方法估计模型参数,建立模型;(4)对建立的回归模型进行各种检验;(5)利用检验后的回归模型进行预测。(1)一元回归预测法A设定模型:y=a+bx估计参数:用最小平方法来估计。参数的估计公式,即:检验模型:先验检验、统计和D.W检验。先验检验是根据一定的经济理论和实践经验,判断冋归系数b的符号和数值大小是否合理,若不合理,则需査明原因,重建模型。统计检验,是利用数理统计方法检验冋归模烈中因变量与口变量间的线性相关关系是否显著。检验方法主要有F检验法和R检验法。F检验法是通过计算F统计量并与一定显著性水平下的F临界值相比较,对y与x线性和关关系显著性作出判定。D.W检验是检验

3、回归模型是否存在口相关。进行预测:点值预测,区间预测。(2)多元回归预测法多元线性回归预测模型的一般形式:y“+bg+b2X2+…+bkXk估计参数,建立模型:参数的方法仍采用最小平方法。回归模型的检验:先验检验:回归模型的整体显著性检验,检验的方法有F检验法和R检验法;偏冋归系数的显著性检验,检验的方法主要是【检验法;D.W检验。进行预测:点值预测,区间预测二、指数平滑法指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法,它是通过计算指数平滑值,配合一定的时间序列预测模型对现象的未來进行预测。(1)、一次指数平滑法一次指数平滑公式为:St(,)=«yl+(l-⑴-次

4、指数平滑值的预测模型为:刃+

5、=S,(1)平滑系数Q的选择:时间序列数据不规则波动较人,a则取较大值(如0.6~0.9);若时间序列数据不规则波动较小,a则取较小值(如0.1-0.3);在实际应用屮,往选用多个不同a值进行试算,扱终选择使均方误差(MSE)较小的哪个(X值用于预测。平滑初始值So⑴的确定。适用条件:一次指数平滑法仅适用于各期数据大体呈水平趋势变动的时间序列的预测,并且仅能向下作一期预测。(2)二次指数平滑法平滑公式:S(<2)=aSt(,)+(l-⑵趋势预测方程:y/+r=+b,T参数估计公式。平滑初始值S。⑴'、So⑵的确定。(3)三次指数平滑法三次指数平滑值的

6、计算公式为:St<3)=aS卩+(1-q)S“⑶人三次指数平滑的预测模型为:X+f=4+切丁+4厂参数估计公式。①第—•总投资项目财务效益分析类别已知求解公式系数名称及符号i次支付终值公式现值P终值FF=P(l+i)1一次支付终值系数(F/P,i,t)一次支付现值公式终值F现值AP=F(l+i)_t一次支付现值系数(P/F,i,t)年金终值公式年金A终值FF=A([(l+i)t-l]/i}年金终值系数(F/A,i,t)偿债基金公式终值F年金AA二F{i/[(l+i)'-l]}偿债基金系数(A/F,i,t)年金现值公式年金A现值PP=A{[(l+i)t-l]/[i(l+i)年金现值

7、系数(P/A,i,t)资金回收公式现值P年金AA二P{[i(l+i)']/[(l+i)JID资金回收系数(A/P,i,t)^资金等值计算公式上述公式中计算较繁琐的几种等值换算系数,如(F/A,i,t)、(A/P,i,t)等,可以直接查表得到。带格式的:编号+级别:1+編号样式:一,十,百…+起始编号:2+对齐方式:左侧+对齐位置:0厘米+制表符后于:1.48雪二缩进位置:1・48JUK带格式的:编厂~级别:1"编号样式:一,十.百…+起始编号:1+对齐方式:左侧+对齐位置:0.74厘米+制表符后于:1.48厘米+缩进位置:1・48厘米带格式的:编号+级别:1+编号样式:一,十,百

8、…+起始编号:1+对齐方式:左侧+对齐位置:0.74厘米+制表符后于:1.48厘米+缩进位置:1・48厘米带格式的:—编尹级别:1苇编号样式:一,十,百…+起始编号:1+对齐方式:左侧+对齐位置:0.74厘米+制表符后于:1.85厘米+缩进位置:1.85M项目盈利能力分析指标第兵幸(二1)财务净现值财务净现值(FNPV)是指按行业基准收益率,将项目寿命期内各年的净现金流量折现到建设期初的现值Z和。它是考察项冃盈利能力的一个十分巫要的动态分析指标。其计算公式FNPV=Y(CI-CO

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