按键盘上方向键 ← 或 → 可快速上下翻页，按键盘上的 Enter 键可回到本书目录页，按键盘上方向键 ↑ 可回到本页顶部！
————未阅读完？加入书签已便下次继续阅读！
美元，即
Y=（16431×60F°）…379；066=606；794美元
用这种公式计算出的预计的冰淇淋销售额准确度如何？
对这一问题的答案，可从。。 Lotus计算软件中的回归结果
（Regression Output）计算出的另一个数字中找到。
R平方释义
R平方值告诉我们“用已知的回归方程式解释了数据变化
的百分数”。在这一举例中，回归方程式解释了销售变动的
70。4％。这一比率是很高的。在更为广泛的经济分析中，由于
对经济起影响作用的变动因素很多，所以，能达到。。 30％的。。 R平
方值就算是很高的了。在冰淇淋行业，除了天气的变化，所
做的广告，分发的优惠券以及商店营业的时间，都会对销售
额的变化有影响。
但是要当心！不要过分指望回归数据的结果！关于温度
变化引起的销售的变化，回归能告诉你的也就这么多。回归
并没说“温度变化确实引起了销售的变支”。但如果选择的
自变量合理，就能得出你想要了解的因变量的值，还是用之
为好。
回归分析不仅能指出诸因素的正面关系，如气温和冰淇
淋的销售的关系，还可以解释负相关因素之间的关系，如利
息和房屋销售的关系。如果利率高，房屋的销售就慢。在这
种情况下，X系数是负数。这些负相关的作用一如正相关的作
用，都是很有用的。
标准误差释义
Lotus计算软件得出的“Y的标准误差和。。 X系数”是回归
线。。 Y值标准偏差和。。 X系数之标准偏差的同义词。在。。 Ben&Jerry
举例中，估计的Y值（销售）标准误差在。。 68％的情况下是要加、
减。。 243；334美元。同样得出的结果表明，X系数（温度）标准
误差是。。 3367。用标准偏差的方法可以对可能的一组数据进行
各种分析，以确定这些数字的变化以及得出的回归方程式的
可靠性。
可靠性的。。 T型统计测量方法
T型统计（T Statistic）有助于确定用。。 Lotus软件计算
出的回归方程是否能很好地进行预测。T型统计揭示的是。。 X变
量对。。 Y函数是否在统计上有重大的影响，例如气温对销售的
影响。这一计算方法是将相关系数。。 X除以标准误差。大拇指
定律是：如果。。 T统计高于。。 2或低于…2，变量。。 X对函数。。 Y就有
统计得到的影响。在我们的举例中。16；431÷3；367=4。88，
具有相当高的。。 T型统计值。所以，分析人员就会得出气温对
销售的影响非常明显的结论。
在考虑某一模型能否作为好的预测标准时，需要有一个
较高的。。 R平方值和一个较高的。。 T型统计值。还可以做出不只
一个。。 X变量的模型，叫多重变量回归（Multivariableregression）。随着变量数量的增加，R平方也随之增高。但
是，多增加。。 T型统计低的变量。。 X会造成模型不准确。因此，
有必要人为地增加或减掉独立变量，以达到较高的。。 R平方值
和较高的
T型统计值。
虚拟变量回归分析
回归分析中使用的一种技巧，就是通过虚拟变量（Dummyvariables）表示那些无法用数字衡量的假设条件，即用
0和
1来表示。例如，在
Toys“R”Us公司，某一季节内热销的环
具有库存，这就是一种能保证销量急剧上升的非数学化的条
件。采用虚拟变量的方法，我们把有库存的用“1”表示，无
库存的用“0”表示。
假设
Toys“R”Us公司的一家商店有一组数据，你便可
以看出这组数据是如此发挥作用的。
日期热销玩具库存情况销售（美元）
（
1=有库存，
0=无库存）
92/12/1
0
100；000
92/12/2
0
100；000
92/12/3
1
200；000
92/12/4
1
200；000
92/12/5
0
100；000
92/12/6
1
200；000
92/12/7
0
200；000
用
Lotus软件计算出的热销玩具和销售之间的关系的回
归结果是：
回归结果
常数
100；000
Y估计值标准误差
0。001
R平方
1。00
X相关系数
100；000
相关系数标准误差
0。0009
这是一个条件非常完美的例子。因为
R平方解释的变化
量是
100％，T型统计值也非常合适。T型统计接近无穷
（100；000/0。0009）。无热销玩具时的销售额是
100；000美
元，有这种热销玩具时的销售量能再多增加。。 100；000美元。
用。。 Lotus计算软件计算，这一回归方程式就是：
销售=100；000X美元＋100；000美元
如果人人想买的这种玩具，公司有货，则。。 X=1，销售额增
至。。 200；000美元；如果无货，则。。 X=0，总销售额是。。 100；000美
元。虚拟变量非常有用，可把无级数据，如库存状态、节假
日等，和其它有规则的有级变量，如温度、利率、残次品等，
结合在一起考虑，做出有用的回归模型。
其它预测方法
时间序列法（Time series techniques）是依据一段时
间内关系的变化预测结果。在冰淇淋例子中，绘画出的气温
和销售的数据点并未考虑它们各自发生的时间。回归关系分
析并不考虑时间。显然，季节对。。 Ben&Jerry's的销售有影响。
时间序列法在绘出数据点时考虑了发生的时间。这种方法试
图将数据内的变动分离成。。 3个部分：
强调趋势——上、下、平稳（长期衡量）
周期——小时、每日、每周、每月（短期衡量）
意外变动——由于特殊情况或自然巧合引发的意外或不
规则变动
回归和变动平均是用来确定事物发展的趋势和周期的。
你可以想象得到，时间序列的预测过程非常烦琐，用简单的
例子也不了什么问题。但知道有时间序列这种方法，对你至
少还是有帮助的。
总结
本节介绍了具有下列功能的数量分析方法：
·用决策树解决复杂问题
·确定未来收到的现金的价值—现金流分析和净现值分
析
·用概率论将不确定性数量化
·用回归分析和其它预测方法分析变量间的关系并预测
将来
需要掌握的主要词语（KEY QA TADEAWAYS）
Decision Trees…A way to graphically show and quantify
multiple outes of a business decision
Sunk Cost…Investments made in the past that have no
bearing on future investment decisions
Expected Monetary Value（EMV）…The blended value of a
decision based on the probabilities and malues of all
possible outes
Accumulated Value—The total future value of cash
folws with all earnings reinvested
Net Present Value（NPV）—The total puesent value of
all cash flows〃discounted〃to today's dollars
Internal Rate of Return（IRR）—The discount rate that
makes the Net Present Value Value of the cash flows equal
0 in today's dollars
Probability Distributions—The graph of all possible
outes with their respective probabilities of
occurring
Binomial Distributions —Probability distribution
with only two possible outes
Normal Distributions—The bell—shaped probability
distribution of all possible outes
Standard Deviation（ σ。。 ） —。。 The measure of the
dispersion（width）of the normal distribution
Mean（μ）—The arithmetic average of all outes
Z Value—A tool to measure probabilities of specific
situations on the normal distribution curve
Cumulative Distribution Function（CDF）—A form of the
normal distribution that shows the probability of being
less than or equal to all possible outes
Regression—A mathematical method of forecasting
using line equations to explain the relationships between
multiple causes and effects
第6天金融
本章主题
商业结构
BETA风险
有效前缘曲线
资本资产价格模式
有效市场假说
投资评估
贴现现金流
股息增值模型
资本预算
资本结构
分红政策
收购与兼并
“我想当个银行家。你要是有
10；000股股票，那我就帮你卖出
去。我能挣到很多钱。我会非常、非常喜欢我的工作。我会帮助别人。
我要当个百万富翁。我要有个大房子。真好玩。”
——一个
7岁小男孩说。
（摘自麦克尔·刘易斯的《编子的扑克牌》“我长大以后做什
么”）
在
80年代，最时髦的行业是金融业。连孩子们也都梦想
着华尔街的一切。由于有大华尔街的公司向他们提供只有投
资银行家才能有的从事巨客交易的机会，年轻、机敏的
MBA
们不由地暗自窃喜。可惜好景不长。1987年股票市场的崩溃
令大家的美梦成了泡影。MBA们也只好放下架子，在并不太让
人羡慕的公司和银行的财务部门里寻找一份工作。银行家们
曾经有过的辉煌也都成为了过去。
金融业虽没有了往目的风光，但
MBA们在金融界干得还
是满不错的。名校毕业的
MBA们很快得到重用。和非本专业
毕业的同行相比，他们的薪水也高出许多。同一份工作，华
尔街的
MBA们每年比别人多拿
2…3万美元。更有甚者，有些
公司只提拔有
MBA学位的人。
需提醒你的是，要注意本书内容的连贯性。如果读本章
时引起了你的兴趣，但只单纯地重视金融的原理而忽视了其
它章节中的内容，那对你不利。金融里有许多非常数字化的
概念，所用的数字分析方法，也大都是我们在会计学和数量
分析两章中学到的。就重要性而言，金融在市场营销中所起
一作用与市场营销在金融中所起的作用是同样重要的。销售
人员的销售业绩最终通过财务数据反映出来。金融家们则在
努力向新客户推销自己的同时，也极力向老客户们兜售着新
上市的股票。
企业的本质
企业为什么存在？金融家们认为，存在的唯一目的是为
其所有者实现利润的最大化。在追逐财富的过程中，人们组
建企业的方式各有不同。在美国，普遍采用的基本合法企业
结构（Business structure）有三种。根据业务复杂程度的
不同，债务责任的优先级和所有者出于税务安排的考虑，选
择不同的企业结构。
独资（Proprietorships）
独资，通常称作独自所有（sole proprietorship），是
指个人所有的或类似夫妻店式的模式，独自享有利润，独自
承担造成的无限亏损责任。如果经营不善，个人的财产可能
会被用来抵押还债。这种企业的结构简单，很像孩子们有时
打工卖饮料，无需登记注册。这类收入和个人的其它收入加
在一起纳税。这种企业不是单个的合法实体，不可能再被分
开出售，所以，在金融市场上很难筹措到资金。
合伙制（Partnerships）
几个人凑在一起成立商业实体时，多选用合伙制。与独
资中的情况类似，合伙人按比例分得的利润同个人的其它收
入合并纳税。合伙制有两种不同的合伙方式。一种是一般合
伙（General partnership），指作为所有者的一般合伙人需
对公司业务的亏损承担无限责任。
例如，1990年，Laventhol & Horwath会计师事务所因
审计失误，导致破产，债权人追索了合伙人的个人财产。
另一种是有限责任合伙（Limited partnership）。有限
合伙人承担的责任仅局限于所投资部分。这种“有限”的合
伙方式常见于房地产和石油勘探等行业中，对不参与管理的
投资者起了保护作用。在。。 80年代末和。。 90年代初，美国的房
地产公司纷纷破产。由于许多合伙人采用的是有限合伙方式，
他们得以在不承担其它任何责任的情况下，丢下已投资却又
根本租不出去的空荡荡的办公楼抬脚走人。一般合伙方式的
缺点，是把自己和项目拴在了一起。和独资企业一样，为此
类企业融资非常困难，出让股份也不容易。
公司（Corporations）
公司是指有明确注册地点、独立于投资所有者的法定实
体。从法律上看，公司等同于一个独立经营的个体。实体的
资产和负债由公司控制，公司的所有者并不负责管理。和有
限合伙一样，所有者对公司的务只承担�