　　《北京大學光華管理學院教材：應用商務統計分析》是以實際案例驅動的應用統計學教材，包括綫性迴歸、方差分析、協方差分析、0-1變量迴歸、定序迴歸、泊鬆迴歸、生存模型和自迴歸等內容。本書同其他統計學教材的主要區彆是強調統計方法在實際案例中的應用，而且所選案例更加真實、復雜。具體而言，本書每章選用一個案例，並為每個案例提供完整的分析報告和R程序，以方便讀者瞭解數據分析的整個過程。案例的範圍涉及上市公司盈利預測、房地産價格分析、企事業單位績效評估、上市公司ST預測、消費者市場調研、客戶關係管理、醫學臨床實驗和宏觀經濟學。因此，讀者在學習統計學知識的同時，還可以分享作者在以上各個領域實際應用的經驗與心得。

作者簡介

　　王漢生，美國威斯康星大學統計學博士畢業，現為北京大學光華管理學院商務統計與經濟計量係副教授。研究領域包括模型選擇、迴歸收縮與選擇、不完全數據插值、穩健統計方法。同時，王教授還是國際統計協會、英國皇傢統計協會、美國統計協會、美國數理統計協會、泛華國際統計協會會員，在Journal of theAmerican Statistical Assciation、Journal of the Royal Statistical Society：Series B、Journal of Buaiaess & Eeoaonucs Statistics、Statistics in Medicine、《經濟研究》、《營銷科學學報》、《數理統計與管理》、《審計研究》等期刊上發錶論文30餘篇。

內頁插圖

第一章　綫性迴歸
第一節　案例介紹
第二節　模型定義
第三節　描述性分析
第四節　參數估計
第五節　假設檢驗
第六節　模型診斷
第七節　變量選擇
第八節　模型預測
第九節　簡單分析報告
附錄　程序及注釋
第二章　方差分析
第一節　案例介紹
第二節　描述性分析
第三節　單因素方差分析
第四節　多重比較
第五節　雙因素簡單可加模型
第六節　雙因素交互作用模型
第七節　多因素方差分析
第八節　簡單分析報告
附錄　程序及注釋
第三章　協方差分析
第一節　案例介紹
第二節　描述性分析
第三節　單因素可加模型
第四節　單因素交互作用模型
第五節　多因素協方差分析
第六節　模型選擇與預測
第七節　更科學的績效評估
第八節　簡單分析報告
附錄　程序及注釋
第四章　0—1變量的迴歸模型
第一節　案例介紹
第二節　基本描述
第三節　單變量邏輯迴歸
第四節　參數估計與統計推斷
第五節　多變量邏輯迴歸
第六節　模型選擇
第七節　預測與評估
第八節　簡單分析報告
附錄　程序及注釋
第五章　定序迴歸
第六章　泊鬆迴歸
第七章　生存分析模型
第八章　自迴歸
參考文獻

精彩書摘

　　〔教學目的〕
　　本章60主要教學目的是通過一個盈利預測的實際案例，詳細介紹綫性迴歸這種最重要的統計迴歸模型。它主要處理的是因變量和解釋性變量都是連續型數據的情形。通過對本章60學習，我們希望讀者能夠瞭解：（1）什麼情況下使用普通綫性模型；（2）綫性模型60基本統計學理論；（3）相關理論在統計學軟件R中的應用；（4）相應的統計分析報告的撰寫。本章初次涉及的重要統計學概念如下：因變量、解釋性變量、普通綫性模型、最小二乘估計、F檢驗、t檢驗、模型診斷、異常值、Cook距離、模型選擇（AIC、BIC），還有外樣本的預測檢驗等。第一節案例介紹
　　綫性迴歸模型是實際工作中用得最多、最廣的統計模型。它不僅為我們提供瞭一套係統而有效的分析預測方法，而且為我們提供瞭一套完整的方法論。對綫性模型的理解與掌握將極大地有助於以後章節的學習。具體地說，本章將以一個實際應用為例，詳細講解並演示綫性模型的各個方麵。
　　我們考慮的具體問題是：如何利用上市公司當年的公開財務指標對其來年的盈利狀況予以預測。閤理迴答該問題對於指導投資者瞭解企業的盈利模式、風險大小，以及正確投資幫助甚大。類似的問題早已在北美和歐洲的金融市場上被廣泛研究，而本章將對中國股市的類似數據予以簡略分析。具體地說，我們的目標是如何有效利用上市公司的曆史財務數據，對其來年的淨資産收益率（return。Ilcqllity，ROE）予以大概的估計。我們考慮的財務指標有：公司當年的淨資産收益率（ROEt）、資産周轉率（ATO）、債務資本比率（LEV）、市倍率（PB）、應收賬款／主營業務收入（ARR）、主營業務利潤／主營業務收入（PM）、主營業務收入增長率（GROWTH）、存貨／資産總計（INV）以及對數變換後的資産總計（ASSET），以後簡稱為資産總計。
　　對於這些財務指標的經濟意義的詳細解釋可以在任何一本會計教科書中找到。我們隻對以上財務指標的經濟意義簡述如下。首先，當年錶現好的公司，由於慣性效應，其下年度的錶現也趨嚮於較好。所以，很自然地，我們應該考慮公司當年的淨資産收益率（ROEt）。其次，債務資本比率（LEV）反映瞭公司的基本債務狀況，市倍率（PB）與主營業務收入增長率（GROWTH）分彆反映瞭公司預期的未來成長率以及公司已經實現瞭的當年增長率，應收賬款／主營業務收入（ARR）以及主營業務利潤率（PM）分彆反映瞭公司的收入質量以及利潤狀況。最後，存貨周轉率（INV）用來度量公司的存貨狀況，而資産總計（ASSET）被用來控製公司規模的影響。以上所考慮的變量都是過去歐美國傢同類研究中發現的、非常典型的能夠影響公司盈利能力的指標。因此，檢驗這些指標在我國股票市場上的有效性就變得非常有意義。為方便演示，我們隨機抽取瞭深市和滬市2002、2003年度的各500個樣本。其中，分析主要是基於2002年的樣本，而2003年的數據主要用來檢驗模型的預測精度。值得注意的是，考慮到數據的商業性與保密性，以及教學演示的方便，本案例的數據是隨機模擬生成的。第二節模型定義
　　根據前一節中的討論可以看到，我們有一個清晰的目的，那就是利用所給的財務數據（accountingvariables）預測下一年度的淨資産收益率（ROE）。還可以看到，我們所考慮的這些指標所扮演的角色是不一樣的。其中，下年度的淨資産收益率（ROE）是可預測的指標。之所以它可預測，是因為它的大小在一定程度上是由其他幾個財務指標所決定的。因此，我們稱其為因變量（depend tvariable）。也就是說，下一年度的淨資産收益率會因為其他幾個財務指標的改變而改變，或者說下一年度的淨資産收益率在一定程度上是可以被其他的財務指標所解釋的。一旦我們明白瞭這一點，就不難理解為什麼人們會稱其他幾個財務指標（如ROEt、LEV、ATO等）為自變量（independentvariable）或者解釋性變量（predictor，predictivevariable），亦稱協變量（covariate）。
　　而迴歸分析的根本目的就是要探尋因變量（下年度的淨資産收益率）同自變量（其他財務指標）之間的數量關係。為瞭達到此目的，我們不可避免地需要假設y。和。．之間的數量關係滿足某種函數形式，而最簡單也是最常用的函數形式就是綫性函數。這對應瞭下麵這個含有P個自變量的一般綫性模型：其中為常數項為第瞭個解釋性變量“U的迴歸係數，它意味著，若，變化一單位，我們可以預期因變量Y。會變化多少個單位。例如，在我們的案例中，如果：真；代錶瞭公司當年的淨資産收益率，那麼盧．意味著該公司當年淨資産收益率若增加一單位，則來年淨資産收益率變化的期望值（平均值）為盧，個單位。
　　當然，這樣的預測是不可能完全準確的。這是因為除瞭我們所考慮的財務指標以外，還有太多其他的因素（如經濟周期、公司高管變化）也可能對公司蔔一年度的盈利産生影響。而且這樣的影響是無法用我們所考慮的財務指標來反映的，也是不能預測的。這種影響就構成瞭我們的殘差項殘差項對因變量丫，影響力的大小，直接反映瞭自變量x．對因變量的預測能力。比方說，如果（5，，對公司下一年度的影響力很大，那麼我們就會發現，很難利用現有的財務數據準確預測公司下年度的盈利。否則，我們就會獲得一個有效的預測模型。那麼，統計上應該怎樣度量殘差項影響的大小呢？我們將在後麵的章節中詳細討論。最後值得一提的是，對於此普通綫性模型，技術上我們一般作如下假定。
　　獨立性：這包含兩個方麵。一方麵，不同的觀測之間是互相獨立的；另一方麵，殘差項同解釋性變量之間是互相獨立的。在我們的案例中，這首先意味著不同公司之間是互相獨立的，A公司盈利的好壞不會影響到B公司。由此可見，此假設在一定程度上是閤理的，符閤常識的。但是，我們為什麼要說是“一定程度上’’呢？這是因為此假設在一定程度上也是不閤理的。例如，如果我們的數據跨越多個年份，那麼來自同一年份的數據，受當年整個宏觀經濟的影響，將會錶現齣一定程度上的相似性。進一步講，如果我們的數據中有的公司之間是有關聯的（如母公司與子公司、主要競爭對手），那麼一個公司的盈利狀況必然影響另外一個公司。再進一步講，如果我們的數據中有多個觀測來自於！司一個公司，那麼這些數據之間是高度相關的。那麼，這是否意味著綫性模型將無法應用？也不是的。在現實生活中，幾乎沒有任何一個數據能夠完美地滿足所有的理論假設，因此我們需要一個主觀的、經驗的判斷一一這個數據是否極大程度地滿足瞭我們的理論要求，它與理論要求的偏差是否並不會顯著地影響我們的結論？如果答案是肯定的，那麼我們還是可以繼續利用綫性模型獲得信息。
　　……

前言/序言

　　在過去的20年中，中國的商學院教育（本科生、普通碩士、MBA、EMBA以及管理學博士）經曆瞭巨大的變化與發展。伴隨其中的是統計學在各個項目中廣泛深入的應用。一方麵，統計學在商學院教學科研工作中的重要作用得到瞭一緻的認可。大量的經濟學、金融學以及營銷學模型需要通過統計學的方法子以實現；大量的心理學、社會學以及行為學的實驗需要運用統計學的分析方法進行研究。但另一方麵，商學院的統計學教育卻麵臨著前所未有的挑戰。傳統的以數學推導為主的教學方式給人們留下瞭統計學非常有用，但是又非常晦澀難懂的印象。因此，我們必須對傳統的統計學教學方法進行閤理的改進，否則無法滿足商學院的教學及科研需要。筆者認為，商務統計學的教學績效，從小處看影響學生的學習效果，從大處看則關係著統計學在商學院教育中的地位以及未來發展。
　　統計學在商學院的教學中會遇到哪些挑戰呢？第一，學生背景復雜。傳統的統計係麵對的是大量具有非常良好數理背景的理科學生。因此，大量復雜的數學推導不成問題。而如今的商學院麵對的學生背景極其復雜。雖然其中不乏有數理功底很強的學生，但是更多的還是其他非數理背景的學生，特彆是MBA學員。而要讓並不具備數理背景的同學也欣賞統計學並不是一件容易的事情。第二，教學目的不同。傳統的統計係往往希望能夠培養齣優秀的統計學專業人纔。這裏的專業人纔指的是不僅可以分析典型數據，而且還具備一定的方法創新能力的人纔。但是，商學院對統計學的教學要求是不同的，商學院要培養的是具備良好的經濟管理知識和齣色的數據分析能力的經濟管理人纔。對於這類人纔，能否創造齣新的統計學方法並不是核心要求。而其核心要求是能夠通過標準的統計學模型以及軟件解決實際的經濟管理問題。
　　上述商學院對統計教學的特殊要求決定瞭商務統計教學要有自己的特點。具體地說．就是要淡化數學公式的推導，著重講授統計學思想，並強化其在實際案例中的應用。而要實現該目標，一個重要的前提就是要有一本閤適的商務統計學教材。但是，目前市場上卻缺乏一種符閤以上所有教學特點和需要的教材。目前市場上的教材大緻可以分為兩類：第一類是傳統的數理統計學教材。此類教材以數學推導為主，主要滿足具有較強數理統計背景的學生的需要。第二類是影印或者翻譯的國外MBA統計學教材。此類教材可以作為相關專業的統計學入門教材，但是它們對標準的迴歸模型涉足甚淺，因而不能滿足更高層次的學習及研究需要。筆者以自己在北京大學光華管理學院多年的商務統計學的教學經驗為基礎，並結閤商學院的統計學教學特點及需要編寫瞭這本教材。本教材有以下幾個特色：第一，全部以實際案例背景驅動；第二，沒有任何復雜的數學推導；第三，每個案例還配備瞭完整的分析報告；第四，附有詳細的隻程序以及注釋。齣於對商業版權的考慮，本教材所采用的全部數據都是隨機模擬生成的，但是案例背景是真實可靠的。還特彆值得一提的是，本教材所使用的及軟件是公開、免費的統計分析軟件，可以在網上輕鬆獲得。本書融閤瞭以上這些特色，目的是希望能夠使讀者學習得更加輕鬆、有趣。
　　本教材從開始編寫到最終定稿曆時近兩年，其間得到瞭我的多位教學助理的大力支持，其中要特彆感謝羅榮華和趙羿兩位同學。是羅榮華同學的幫助，本書纔有瞭完整的分析報告，以及帶有注釋的及程序；是趙羿同學的仔細校對及潤色。纔使得本書的文字大有改進。筆者還要感謝北京大學光華管理學院的塗平老師，他為本書提齣瞭許多建設性的建議。筆者還要感謝北京大學齣版社的硃啓兵老師還有張靜波老師，沒有他們的幫助，本書不可能得以如此迅速地齣版。由於筆者的能力有限，書中難免有疏漏之處，請多指正。最後，我想將此書獻給我的太太還有剛剛來到世間的兒子，希望他們永遠幸福健康！
　　王漢生
　　北京大學光華管理學院
　　2008年1月1日

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