股票收益率時間序列預測模型

❶ 如何預測未來一年的股票收益

動態市盈率一般是用預測的未來一年的每股收益來計算。表示的是一個預測值，因此很可能不準確。
靜態市盈率是用上一年度的每股收益來計算，比較准確但是時效性不好。
最好的辦法是用前四個季度的收益來滾動計算，也就是TTM市盈率。
市盈率TTM是價格除以最近四個季度每股盈利計算的市盈率，這個是動態市盈率。
TTM市盈率，中文應該是翻譯成了滾動市盈率，是指的將已經公布的過去四個季度(12個月）的EPS和股價算PE。

❷ 金融學中股票的時間序列用哪個數學模型分析

股票的數學模型只是技術分析之一，我們應該放棄以往重技術輕其他分析的方式，把重心放在股票基本面，消息面上。

❸ 用GARCH(1,1)模型對股票收盤價收益率序列建模，如何在eviews軟體中得出收益率序列的波動性方差

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2.關聯規則挖掘過程、分類及其相關演算法
2.1關聯規則挖掘的過程
關聯規則挖掘過程主要包含兩個階段：第一階段必須先從資料集合中找出所有的高頻項目組(Frequent Itemsets)，第二階段再由這些高頻項目組中產生關聯規則(Association Rules)。
關聯規則挖掘的第一階段必須從原始資料集合中，找出所有高頻項目組(Large Itemsets)。高頻的意思是指某一項目組出現的頻率相對於所有記錄而言，必須達到某一水平。一項目組出現的頻率稱為支持度(Support)，以一個包含A與B兩個項目的2-itemset為例，我們可以經由公式(1)求得包含項目組的支持度，若支持度大於等於所設定的最小支持度(Minimum Support)門檻值時，則稱為高頻項目組。一個滿足最小支持度的k-itemset，則稱為高頻k-項目組(Frequent k-itemset)，一般表示為Large k或Frequent k。演算法並從Large k的項目組中再產生Large k+1，直到無法再找到更長的高頻項目組為止。
關聯規則挖掘的第二階段是要產生關聯規則(Association Rules)。從高頻項目組產生關聯規則，是利用前一步驟的高頻k-項目組來產生規則，在最小信賴度(Minimum Confidence)的條件門檻下，若一規則所求得的信賴度滿足最小信賴度，稱此規則為關聯規則。例如：經由高頻k-項目組所產生的規則AB，其信賴度可經由公式(2)求得，若信賴度大於等於最小信賴度，則稱AB為關聯規則。
就沃爾馬案例而言，使用關聯規則挖掘技術，對交易資料庫中的紀錄進行資料挖掘，首先必須要設定最小支持度與最小信賴度兩個門檻值，在此假設最小支持度min_support=5% 且最小信賴度min_confidence=70%。因此符合此該超市需求的關聯規則將必須同時滿足以上兩個條件。若經過挖掘過程所找到的關聯規則「尿布，啤酒」，滿足下列條件，將可接受「尿布，啤酒」的關聯規則。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%於此應用範例中的意義為:在所有的交易紀錄資料中，至少有5%的交易呈現尿布與啤酒這兩項商品被同時購買的交易行為。Confidence(尿布，啤酒)>=70%於此應用範例中的意義為:在所有包含尿布的交易紀錄資料中，至少有70%的交易會同時購買啤酒。因此，今後若有某消費者出現購買尿布的行為，超市將可推薦該消費者同時購買啤酒。這個商品推薦的行為則是根據「尿布，啤酒」關聯規則，因為就該超市過去的交易紀錄而言，支持了「大部份購買尿布的交易，會同時購買啤酒」的消費行為。
從上面的介紹還可以看出，關聯規則挖掘通常比較適用與記錄中的指標取離散值的情況。如果原始資料庫中的指標值是取連續的數據，則在關聯規則挖掘之前應該進行適當的數據離散化（實際上就是將某個區間的值對應於某個值），數據的離散化是數據挖掘前的重要環節，離散化的過程是否合理將直接影響關聯規則的挖掘結果。
2.2關聯規則的分類
按照不同情況，關聯規則可以進行分類如下：
1.基於規則中處理的變數的類別，關聯規則可以分為布爾型和數值型。
布爾型關聯規則處理的值都是離散的、種類化的，它顯示了這些變數之間的關系；而數值型關聯規則可以和多維關聯或多層關聯規則結合起來，對數值型欄位進行處理，將其進行動態的分割，或者直接對原始的數據進行處理，當然

❹ 對股票的收益預測，用股利貼現模型或進行價格預測

1.基本公式
股利貼現模型是研究股票內在價值的重要模型，其基本公式為：

其中V為每股股票的內在價值，Dt是第t年每股股票股利的期望值，k是股票的期望收益率或貼現率(discount rate)。公式表明，股票的內在價值是其逐年期望股利的現值之和。 根據一些特別的股利發放方式，DDM模型還有以下幾種簡化了的公式：
2.零增長模型
即股利增長率為0，未來各期股利按固定數額發放。計算公式為： V=D0/k 其中V為公司價值，D0為當期股利，K為投資者要求的投資回報率，或資本成本。
3.不變增長模型
即股利按照固定的增長率g增長。計算公式為： V=D1/(k-g) 注意此處的D1=D0(1+g)為下一期的股利，而非當期股利。
4.二段、三段、多段增長模型
二段增長模型假設在時間l內紅利按照g1增長率增長，l外按照g2增長。 三段增長模型也是類似，不過多假設一個時間點l2，增加一個增長率g3

❺ 股票收益率為什麼要用對數收益率,請問各位大俠，對數收益率有什麼優勢

因為常用的時間序列分析的模型，都要求隨機變數是二階矩平穩，很明顯價格序列通常是I（1）過程，或者是廣義維納過程。這一類過程二階矩不平穩，很多模型不適用，所以要進行對數轉換，變成平穩的序列。

對數收益率的時序可加性能夠使用另外兩個利器：中心極限定理和大數定律。假設初始資金 X_0（假設等於 1），ln(X_T) = ln(X_T/X_0) 就是整個T期的對數收益率。對數收益率的最大好處是可加性，把單期的對數收益率相加就得到整體的對數收益率。

(5)股票收益率時間序列預測模型擴展閱讀：

影響股票收益率的因素：

1、企業分配政策：由於不同企業所處發展階段不同，經營效率不同，現金流量狀況不同及規模擴張動力大小不同，因此會有不同的分配政策。這會直接影響紅利分配的數量及紅利分配的形式，也對資本增值收益產生間接影響。

2、企業所處行業特徵：通常企業所處行業若為成長性行業、高科技行業，由於這些行業成長性高，發展前景廣闊而被市場看好，因此市場預期趨同使這類股票受到追捧，從而有較高的市場價或存在著較高的價格上升潛力。反之處於傳統產業甚至夕陽產業的企業，股票價格表現一般不會很好，從而投資難以獲得差價收入。

3、宏觀經濟狀況：宏觀經濟狀況是股價變化的重要外部因素，具體包括經濟增長周期、經濟政策及經濟指標變化特徵等。宏觀經濟狀況好，企業業績增長外部環境好，股價容易上漲。

❻ 股票的二階段三階段定價法的基本思想

資本資產定價模式(CAPM)在上海股市的實證檢驗

資產定價問題是近幾十年來西方金融理論中發展最快的一個領域。1952年，亨利·馬柯維茨發展了資產組合理論.
一、資本資產定價模式(CAPM)的理論與實證：綜述
(一)理論基礎
資產定價問題是近幾十年來西方金融理論中發展最快的一個領域。1952年，亨利·馬柯維茨發展了資產組合理論，導致了現代資產定價理論的形成。它把投資者投資選擇的問題系統闡述為不確定性條件下投資者效用最大化的問題。威廉·夏普將這一模型進行了簡化並提出了資產定價的均衡模型—CAPM。作為第一個不確定性條件下的資產定價的均衡模型，CAPM具有重大的歷史意義，它導致了西方金融理論的一場革命。
由於股票等資本資產未來收益的不確定性，CAPM的實質是討論資本風險與收益的關系。CAPM模型十分簡明的表達這一關系，即：高風險伴隨著高收益。在一些假設條件的基礎上，可導出如下模型：
E(Rj)-Rf=(Rm-Rf)bj
其中： E(Rj )為股票的期望收益率。
Rf 為無風險收益率，投資者能以這個利率進行無風險的借貸。
E(Rm )為市場組合的期望收益率。
bj =sjm/s2m，是股票j 的收益率對市場組合收益率的回歸方程的斜率，常被稱為"b系數"。其中s2m代表市場組合收益率的方差，sjm 代表股票j的收益率與市場組合收益率的協方差。
從上式可以看出，一種股票的收益與其β系數是成正比例關系的。β系數是某種證券的收益的協方差與市場組合收益的方差的比率，可看作股票收益變動對市場組合收益變動的敏感度。通過對β進行分析，可以得出結論：在風險資產的定價中，那些隻影響該證券的方差而不影響該股票與股票市場組合的協方差的因素在定價中不起作用，對定價唯一起作用的是該股票的β系數。由於收益的方差是風險大小的量度，可以說：與市場風險不相關的單個風險，在股票的定價中不起作用，起作用的是有規律的市場風險，這是CAPM的中心思想。
對此可以用投資分散化原理來解釋。在一個大規模的最優組合中，不規則的影響單個證券方差的非系統性風險由於組合而被分散掉了，剩下的是有規則的系統性風險，這種風險不能由分散化而消除。由於系統性風險不能由分散化而消除，必須伴隨有相應的收益來吸引投資者投資。非系統性風險，由於可以分散掉，則在定價中不起作用。
(二)實證檢驗的一般方法
對CAPM的實證檢驗一般採用歷史數據來進行，經常用到的模型為：

其中： 為其它因素影響的度量
對此模型可以進行橫截面上或時間序列上的檢驗。
檢驗此模型時，首先要估計 系數。通常採用的方法是對單個股票或股票組合的收益率 與市場指數的收益率 進行時間序列的回歸，模型如下：

這個回歸方程通常被稱為"一次回歸"方程。
確定了 系數之後，就可以作為檢驗的輸入變數對單個股票或組合的β系數與收益再進行一次回歸，並進行相應的檢驗。一般採用橫截面的數據，回歸方程如下：

這個方程通常被稱作"二次回歸"方程。
在驗證風險與收益的關系時，通常關心的是實際的回歸方程與理論的方程的相合程度。回歸方程應有以下幾個特點：
(1) 回歸直線的斜率為正值，即 ，表明股票或股票組合的收益率隨系統風險的增大而上升。
(2) 在 和收益率之間有線性的關系，系統風險在股票定價中起決定作用，而非系統性風險則不起決定作用。
(3) 回歸方程的截矩 應等於無風險利率 ，回歸方程的斜率 應等於市場風險貼水 。
(三)西方學者對CAPM的檢驗
從本世紀七十年代以來，西方學者對CAPM進行了大量的實證檢驗。這些檢驗大體可以分為三類：
1.風險與收益的關系的檢驗
由美國學者夏普（Sharpe）的研究是此類檢驗的第一例。他選擇了美國34個共同基金作為樣本，計算了各基金在1954年到1963年之間的年平均收益率與收益率的標准差，並對基金的年收益率與收益率的標准差進行了回歸，他的主要結論是：
a、在1954—1963年間，美國股票市場的收益率超過了無風險的收益率。
b、 基金的平均收益與其收益的標准差之間的相關系數大於0.8。
c、風險與收益的關系是近似線形的。
2.時間序列的CAPM的檢驗
時間序列的CAPM檢驗最著名的研究是Black，Jensen與Scholes在1972年做的，他們的研究簡稱為BJS方法。BJS為了防止β的估計偏差，採用了指示變數的方法，成為時間序列CAPM檢驗的標准模式，具體如下：
a、利用第一期的數據計算出股票的β系數。
b、 根據計算出的第一期的個股β系數劃分股票組合，劃分的標準是β系數的大小。這樣從高到低系數劃分為10個組合。
c、採用第二期的數據，對組合的收益與市場收益進行回歸，估計組合的β系數。
d、 將第二期估計出的組合β值，作為第三期數據的輸入變數，利用下式進行時間序列回歸。並對組合的αp進行t檢驗。

❼ 投資學作業：從股票定價模型來分析香港金融危機 求解！！！

一、資本資產定價模型的理論背景
威廉•夏普建立了均衡的證券定價理論，即著名的資本資產定價模型(CAPM)：（1）其中，E（Ri）為股票i的預期收益率，Rf為無風險利率，E（RM）為市場組合的預期收益率，，即系統風險系數，是市場組合收益率的方差，βi表示股票i收益率變化對市場組合收益率變動的敏感度，用βi系數來衡量該股票的系統風險大小。CAPM說明：在證券市場上，非系統風險可以通過多元化投資加以消除，對定價唯一起作用的是該證券的β系數。因此，對CAPM的檢驗就是驗證β系數是否具有對收益的完全解釋能力。
二、CAPM在國內外的檢驗
國外在1970以後就開始了對CAPM的檢驗和β系數的穩定性研究，早期的檢驗結果表明，西方成熟資本市場中股票定價基本符合CAPM。但1980年以後，出現了大量負面的驗證結果。從1990年開始，國內一些學者對CAPM也陸續做了大量研究。陳浪南、屈文洲（2000）對上海A股市場對資本資產定價模型進行實證檢驗，根據股市中的三種市場格局(上升、下跌和橫盤)劃分了若乾的時間段得出不同β值的進行分析，得出的β值與股票收益率的相關性較不穩定，說明上海股票市場存在較大的投機性。阮濤、林少宮(2000)說明了上海股票市場不符合CAPM，基於CAPM模型對中國現階段的股票市場的分析和應用缺乏有效性依據。許滌龍，張鈺(2005)實證結果表明在滬市股票的收益與其β系數存在著顯著的正相關線性關系，但無風險收益率卻是負的，這說明上海股票市場具有明顯的投機特徵，是一個不夠成熟的股市。
三、數據說明和處理
本文選擇上海證券交易所上市的上證180指數成分股，選擇2009年1月9日到2010年12月22日期間的周數據，共有101個周數據，剔除在上述期間數據缺失的股票，樣本共包含152隻股票，本文選用上證綜合指數來替代市場組合收益，所用數據都已進行除權、除息復權處理，本文數據來源於Wind資訊。個股用周收盤價來計算它們的周收益率，計算公式如下：其中Rit是第i只股票在t時刻的收益率；pit是第i只股票在t時刻的收盤價。上證綜合指數的收益率計算同上，用Rmt來表示周收益率。對於無風險收益率的確定，本文使用一年期的定期存款利率來表示無風險收益率，折算成周收益率為：Rf=0.0455%。
四、CAPM實證和結果
本文在檢驗中用到的基本時間序列方程如下：（2）對於橫截面的CAPM檢驗,採用下面的模型：（3）（4）其中是第i只股票平均收益率（樣本均值來代替），βi是第i只股票的β值，在（4）的回歸中βi由模型（3）中的得到的回歸系數bi來替代。將回歸結果與CAPM模型（1）進行比較，檢驗CAPM在上海資本市場是否成立：（1）資產的風險和收益之間是否存在線性關系。如果模型（4）中參數其估計值不顯著異於零，則可認為資產的風險和收益之間僅存在線性關系。（2）資產的風險和收益是否正相關。如果參數γ1其估計值顯著異大於零，則可以認為資產的風險和收益是正相關的。此外，其估計值理論上應該等於E（RM）-Rf，即市場的超額收益率。（3）參數γ0其估計值不顯著異於Rf。
152隻股票的周收益率分別對上綜指的周收益率進行時間序列回歸，得到152隻股票的bi值。然後以152隻股票的周收益率為因變數，各個股票回歸出來的值為自變數對模型（3）進行回歸，其結果為表1結果可以發現βi值在5%顯著性水平下顯著,而常數項γ0僅在10%的顯著性水平下顯著。即收益率與系統風險(β值)存在的線性顯著性較強。下面來檢驗回歸出來的γ0和無風險收益率是否有顯著差異。γ0=0.002945，Rf=0.0455%，其檢驗的t值為此結果表明γ0和Rf在顯著性水平5.97%下有顯著區別，這與CAPM不吻合。下面來檢驗斜率系數是否顯著不同於E（RM）-Rf。由表1知γ1=0.005036，其檢驗的t值為在5%的顯著性水平下，γ1和E（RM）-Rf沒有顯著區別，這和CAPM相符。
為了進一步檢驗收益率與系統風險(β值)存在的非線性關系，對模型（4）檢驗得到的結果如下：根據表2的結果可以發現β值在5%顯著性水平下不顯著,而β2值在5%顯著性水平下顯著,這可以發現上海股票市場的除了系統風險的影響之外，與收益率風險的非線性關系即非系統風險對上海股票市場的收益率影響也較大。從表1和表2的結果可以看出，其中γ0是正數，這個與CAPM相吻合，但是以往的大部分文獻中得出常數項為負值，而此處的結果得出γ0較顯著的大於Rf，這是由於金融危機後，2009年與2010年的利率維持在較低水平，而上證A股指數從金融危機後較低的點位正在上升的過程中。
五、總結
根據上述CAPM的有效性檢驗，可以得出以下結論：(1)上海資本市場股票組合的平均超額收益率與其系統風險之間存在正相關關系，並且同時與非系統風險之間存在顯著的線性關系。說明上海股票市場的股票定價不僅僅受系統風險的影響，而且受非系統風險的影響。(2)模型(3)中的斜率系數與平均超額收益率沒有顯著區別，常數估計值較顯著大於無風險利率，與之前的大部分文獻得出常數項大部分為負值不同。這由於金融危機後的這個特殊時期的貨幣政策和股市走勢有關，同時也反映出上海股票市場正在逐步邁向成熟的過程之中。

❽ ARCH模型在股票收益率分析中的應用是怎樣的

假設用標准差表示的條件波動率在某一期間圍繞0.5%和3%之間波動。如果投資者有一個對應與標准普爾500指數的資產組合，那麼明天該投資者有多少資本面臨損失？假設預測標准差是0.5%，他的損失(99%的概率)將不會超過資產組合價值的1.2%。如果預測標准差是3%，相應的資本損失將高達6.7%。同樣，在銀行和其他金融機構計算資產組合的市場風險時，在險價值(VaR：ValueatRisk)也至關重要。從1996以來，巴塞爾(Basle)國際協議規定了銀行在控制資本充足率時要使用在險價值。ARCH成為金融部門風險評估中不可缺少的工具。

❾ 一支簡單的股票價格預測的數學模型!!!!

對於股票價格只能是在理論上，換句話說是在你自己的期望預期。
而對於股票價格預測一般是從他的基本面上來考慮。
你可以試試下面的方法：
杜邦財務分析法及案例分析
摘要：杜邦分析法是一種財務比率分解的方法，能有效反映影響企業獲利能力的各指標間的相互聯系，對企業的財務狀況和經營成果做出合理的分析。
關鍵詞：杜邦分析法；獲利能力；財務狀況
獲利能力是企業的一項重要的財務指標，對所有者、債權人、投資者及政府來說，分析評價企業的獲利能力對其決策都是至關重要的，獲利能力分析也是財務管理人員所進行的企業財務分析的重要組成部分。
傳統的評價企業獲利能力的比率主要有：資產報酬率，邊際利潤率（或凈利潤率），所有者權益報酬率等；對股份制企業還有每股利潤，市盈率，股利發放率，股利報酬率等。這些單個指標分別用來衡量影響和決定企業獲利能力的不同因素，包括銷售業績，資產管理水平，成本控制水平等。
這些指標從某一特定的角度對企業的財務狀況以及經營成果進行分析，它們都不足以全面地評價企業的總體財務狀況以及經營成果。為了彌補這一不足，就必須有一種方法，它能夠進行相互關聯的分析，將有關的指標和報表結合起來，採用適當的標准進行綜合性的分析評價，既全面體現企業整體財務狀況，又指出指標與指標之間和指標與報表之間的內在聯系，杜邦分析法就是其中的一種。
杜邦財務分析體系（TheDuPontSystem）是一種比較實用的財務比率分析體系。這種分析方法首先由美國杜邦公司的經理創造出來，故稱之為杜邦財務分析體系。這種財務分析方法從評價企業績效最具綜合性和代表性的指標-權益凈利率出發，層層分解至企業最基本生產要素的使用，成本與費用的構成和企業風險，從而滿足通過財務分析進行績效評價的需要，在經營目標發生異動時經營者能及時查明原因並加以修正，同時為投資者、債權人及政府評價企業提供依據。
一、杜邦分析法和杜邦分析圖
杜邦模型最顯著的特點是將若干個用以評價企業經營效率和財務狀況的比率按其內在聯系有機地結合起來，形成一個完整的指標體系，並最終通過權益收益率來綜合反映。採用這一方法，可使財務比率分析的層次更清晰、條理更突出，為報表分析者全面仔細地了解企業的經營和盈利狀況提供方便。
杜邦分析法有助於企業管理層更加清晰地看到權益資本收益率的決定因素，以及銷售凈利潤率與總資產周轉率、債務比率之間的相互關聯關系，給管理層提供了一張明晰的考察公司資產管理效率和是否最大化股東投資回報的路線圖。
杜邦分析法利用各個主要財務比率之間的內在聯系，建立財務比率分析的綜合模型，來綜合地分析和評價企業財務狀況和經營業績的方法。採用杜邦分析圖將有關分析指標按內在聯系加以排列，從而直觀地反映出企業的財務狀況和經營成果的總體面貌。
杜邦財務分析體系如圖所示：

二、對杜邦圖的分析
1.圖中各財務指標之間的關系：
可以看出杜邦分析法實際上從兩個角度來分析財務，一是進行了內部管理因素分析，二是進行了資本結構和風險分析。
權益凈利率＝資產凈利率×權益乘數
權益乘數＝1÷（1－資產負債率）
資產凈利率＝銷售凈利率×總資產周轉率
銷售凈利率＝凈利潤÷銷售收入
總資產周轉率＝銷售收入÷總資產
資產負債率＝負債總額÷總資產
2.杜邦分析圖提供了下列主要的財務指標關系的信息：
（1）權益凈利率是一個綜合性最強的財務比率，是杜邦分析系統的核心。它反映所有者投入資本的獲利能力，同時反映企業籌資、投資、資產運營等活動的效率，它的高低取決於總資產利潤率和權益總資產率的水平。決定權益凈利率高低的因素有三個方面--權益乘數、銷售凈利率和總資產周轉率。權益乘數、銷售凈利率和總資產周轉率三個比率分別反映了企業的負債比率、盈利能力比率和資產管理比率。
（2）權益乘數主要受資產負債率影響。負債比率越大，權益乘數越高，說明企業有較高的負債程度，給企業帶來較多地杠桿利益，同時也給企業帶來了較多地風險。資產凈利率是一個綜合性的指標，同時受到銷售凈利率和資產周轉率的影響。
（3）資產凈利率也是一個重要的財務比率，綜合性也較強。它是銷售凈利率和總資產周轉率的乘積，因此，要進一步從銷售成果和資產營運兩方面來分析。
銷售凈利率反映了企業利潤總額與銷售收入的關系，從這個意義上看提高銷售凈利率是提高企業盈利能力的關鍵所在。要想提高銷售凈利率：一是要擴大銷售收入；二是降低成本費用。而降低各項成本費用開支是企業財務管理的一項重要內容。通過各項成本費用開支的列示，有利於企業進行成本費用的結構分析，加強成本控制，以便為尋求降低成本費用的途徑提供依據。
企業資產的營運能力，既關繫到企業的獲利能力，又關繫到企業的償債能力。一般而言，流動資產直接體現企業的償債能力和變現能力；非流動資產體現企業的經營規模和發展潛力。兩者之間應有一個合理的結構比率，如果企業持有的現金超過業務需要，就可能影響企業的獲利能力；如果企業佔用過多的存貨和應收賬款，則既要影響獲利能力，又要影響償債能力。為此，就要進一步分析各項資產的佔用數額和周轉速度。對流動資產應重點分析存貨是否有積壓現象、貨幣資金是否閑置、應收賬款中分析客戶的付款能力和有無壞賬的可能；對非流動資產應重點分析企業固定資產是否得到充分的利用。
三、利用杜邦分析法作實例分析
杜邦財務分析法可以解釋指標變動的原因和變動趨勢，以及為採取措施指明方向。下面以一家上市公司北汽福田汽車（600166）為例，說明杜邦分析法的運用。
福田汽車的基本財務數據如下表：

（一）對權益凈利率的分析
權益凈利率指標是衡量企業利用資產獲取利潤能力的指標。權益凈利率充分考慮了籌資方式對企業獲利能力的影響，因此它所反映的獲利能力是企業經營能力、財務決策和籌資方式等多種因素綜合作用的結果。
該公司的權益凈利率在2001年至2002年間出現了一定程度的好轉，分別從2001年的0.097增加至2002年的0.112.企業的投資者在很大程度上依據這個指標來判斷是否投資或是否轉讓股份，考察經營者業績和決定股利分配政策。這些指標對公司的管理者也至關重要。
公司經理們為改善財務決策而進行財務分析，他們可以將權益凈利率分解為權益乘數和資產凈利率，以找到問題產生的原因。
表三：權益凈利率分析表

福田汽車權益凈利率=權益乘數×資產凈利率
2001年0.097=3.049×0.032
2002年0.112=2.874×0.039
通過分解可以明顯地看出，該公司權益凈利率的變動在於資本結構（權益乘數）變動和資產利用效果（資產凈利率）變動兩方面共同作用的結果。而該公司的資產凈利率太低，顯示出很差的資產利用效果。
（二）分解分析過程：
權益凈利率＝資產凈利率×權益乘數
2001年0.097＝0.032×3.049
2002年0.112＝0.039×2.874
經過分解表明，權益凈利率的改變是由於資本結構的改變（權益乘數下降），同時資產利用和成本控制出現變動（資產凈利率也有改變）。那麼，我們繼續對資產凈利率進行分解：
資產凈利率＝銷售凈利率×總資產周轉率
2001年0.032＝0.025×1.34
2002年0.039＝0.017×2.29
通過分解可以看出2002年的總資產周轉率有所提高，說明資產的利用得到了比較好的控制，顯示出比前一年較好的效果，表明該公司利用其總資產產生銷售收入的效率在增加。總資產周轉率提高的同時銷售凈利率的減少阻礙了資產凈利率的增加，我們接著對銷售凈利率進行分解：
銷售凈利率＝凈利潤÷銷售收入
2001年0.025＝10284.04÷411224.01
2002年0.017＝12653.92÷757613.81
該公司2002年大幅度提高了銷售收入，但是凈利潤的提高幅度卻很小，分析其原因是成本費用增多，從表一可知：全部成本從2001年403967.43萬元增加到2002年736747.24萬元，與銷售收入的增加幅度大致相當。下面是對全部成本進行的分解：
全部成本＝製造成本＋銷售費用＋管理費用＋財務費用
2001年403967.43＝373534.53＋10203.05＋18667.77＋1562.08
2002年736747.24＝684559.91＋21740.962＋25718.20＋5026.17通過分解可以看出杜邦分析法有效的解釋了指標變動的原因和趨勢，為採取應對措施指明了方向。
在本例中，導致權益利潤率小的主原因是全部成本過大。也正是因為全部成本的大幅度提高導致了凈利潤提高幅度不大，而銷售收入大幅度增加，就引起了銷售凈利率的減少，顯示出該公司銷售盈利能力的降低。資產凈利率的提高當歸功於總資產周轉率的提高，銷售凈利率的減少卻起到了阻礙的作用。
由表4可知，福田汽車下降的權益乘數，說明他們的資本結構在2001至2002年發生了變動2002年的權益乘數較2001年有所減小。權益乘數越小，企業負債程度越低，償還債務能力越強，財務風險程度越低。這個指標同時也反映了財務杠桿對利潤水平的影響。財務杠桿具有正反兩方面的作用。在收益較好的年度，它可以使股東獲得的潛在報酬增加，但股東要承擔因負債增加而引起的風險；在收益不好的年度，則可能使股東潛在的報酬下降。該公司的權益乘數一直處於2～5之間，也即負債率在50％～80％之間，屬於激進戰略型企業。管理者應該准確把握公司所處的環境，准確預測利潤，合理控制負債帶來的風險。
因此，對於福田汽車，當前最為重要的就是要努力減少各項成本，在控製成本上下力氣。同時要保持自己高的總資產周轉率。這樣，可以使銷售利潤率得到提高，進而使資產凈利率有大的提高。
四、結論
綜上所述，杜邦分析法以權益凈利率為主線，將企業在某一時期的銷售成果以及資產營運狀況全面聯系在一起，層層分解，逐步深入，構成一個完整的分析體系。它能較好的幫助管理者發現企業財務和經營管理中存在的問題，能夠為改善企業經營管理提供十分有價值的信息，因而得到普遍的認同並在實際工作中得到廣泛的應用。
但是杜邦分析法畢竟是財務分析方法的一種，作為一種綜合分析方法，並不排斥其他財務分析方法。相反與其他分析方法結合，不僅可以彌補自身的缺陷和不足，而且也彌補了其他方法的缺點，使得分析結果更完整、更科學。比如以杜邦分析為基礎，結合專項分析，進行一些後續分析對有關問題作更深更細致分析了解；也可結合比較分析法和趨勢分析法，將不同時期的杜邦分析結果進行對比趨勢化，從而形成動態分析，找出財務變化的規律，為預測、決策提供依據；或者與一些企業財務風險分析方法結合，進行必要的風險分析，也為管理者提供依據，所以這種結合，實質也是杜邦分析自身發展的需要。分析者在應用時，應注意這一點。