时间：2022-09-12 12:06:16
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【关键词】 投资价值评估; 主成分分析; 聚类分析
中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2014）34-0069-07
一、引言
我国经济的快速发展为中小企业提供了广阔的发展空间。据统计，截至2013年初，中小企业占我国实体企业总量的90%以上，广泛分布于各个产业，对我国社会经济的有效发展有着无法代替的作用。这些中小企业提供了大量的就业机会，创造了社会资源增值，并且成为技术创新和驱动发展实践的主导力量，同时它们也推动了经济体制和社会资源配置模式的变革。
相比较大型公司具有稳定的产品市场和成熟生产经营模式，中小型企业营运则存在诸多不确定性因素，如融资困难致使无法保障资源有效投入，持续研发投入不足致使市场竞争力不强，激烈的产品市场竞争驱动企业选择高风险的配置模式等。这些不确定性因素反映在证券市场即公司股价波动非常大，进而给投资者带来较高的投资风险，极大遏制了投资者的投资积极性。因此，根据中小企业经营特性和财务信息，建立有效的投资价值评估模型，帮助投资者甄别有价值的投资公司有着显著的现实意义。本文以山东中小型上市公司为研究样本，运用主成分分析法对山东省中小型上市公司财务指标进行分析，通过建立有效的公司投资价值评估模型，对样本公司作出相应的合理评价，为投资者提供相应的投资决策参考。
二、文献综述
自2004年5月17日中小企业板正式在深交所推出以来，为我国中小企业提供了全新的融资方式，为进一步优化社会资源配置提供了全新渠道。截至2013年12月中小板共有上市公司703家。中小板的高速发展和高风险的投资特征对中小板上市公司投资价值的评估提出了迫切要求。然而相比较主板市场活跃的学术研究和实务探讨，中小企业上市公司投资价值研究尚属探索阶段，此类研究的文章数量虽然逐年增加，但总量和论文整体质量尚有巨大发展空间。
杨青和梁新（2002）以科技型中小企业为研究对象，以技术和产品评价为基石，以团队管理为关键，建立了科技型中小企业投资价值测评指标体系。该评价体系的特点是，既注重现有市场的分析，更强调技术创造市场需求的能力，全面考察企业成长过程中的生存环境和面临的各种风险。汪继祥（2009）在总结公司价值评估各种方法的基础上，推荐市盈率法或者增长类股票估值模型对中小企业板块上市公司进行分析和估值，准确选择发展潜力强大的股票。李姚矿等（2006）运用F-O模型作为科技型中小企业投资价值评估工具，探讨了企业未来增长率和权益资本成本率的确定方法，与一般的价值评估不同的是，该模型站在投资者的角度讨论准投资额占股权比例的问题，并由此估算出投资者得到的预期资本增值率，从而为商务谈判提供参考（因为实际的比例还取决于谈判能力）。陶冶和马健（2005）利用38家中小企业板上市公司2004年的会计和财务数据，运用聚类分析和判别分析方法对其盈利、成长和扩张能力进行定量分析研究，并据此归结出整个板块股票的分类及其特点，为投资者和市场各参与主体有效把握中小企业上市公司及其成长趋势提供借鉴。乐强毅和陈德棉（2006）从投资者的角度，选取决定企业投资价值的关键因素，即增长率、折现率、可比性和流动性，并从这四个方面对中小企业投资价值评估问题进行了探讨。上述文献采用不同的方法，从不同的侧重点出发对我国中小板上市公司进行了投资价值评价研究，取得了一定的成果，并推进了对中小企业板类上市公司投资价值评估体系建设的不断完善，但仍存在一定的局限性：（1）研究深度上的局限性。大部分研究止步于投资价值评价评估的理论研究，鲜有运用中小型上市公司实际运营数据做实证分析，进而降低了评价方法的可操作性。（2）研究方法上的局限性。大部分研究以简单地汇总目标公司与投资价值有关的财务信息为评价基础，并未深入探寻影响企业投资价值的关键性因素，从而使建立的评价模型中干扰信息过多，模型过于繁杂。
在借鉴已有研究成果的基础上，本文致力于以下方面的探索研究：（1）延伸研究深度。以山东省中小型上市公司为例，通过实证分析建立公司投资价值评价模型，弥补了以往研究中评价模型缺乏实用性和可操作性的不足。（2）丰富研究方法。文章运用统计技术手段将众多繁杂的财务信息综合汇总为几个影响上市公司投资价值的关键性因素，并在此基础上运用财务评价思想构建投资价值评价模型。统计方法与财务决策的有机结合，拓展了传统绩效评价的思路，使研究结论更有说服力。
三、研究思路与研究方法
（一）研究思路
首先选择与上市公司投资价值相关的财务变量，并以山东省中小型上市公司2012年的财务报告为样本，计算其相关财务变量值;其次利用SPSS软件构建投资价值评估模型。（1）对财务变量进行描述性统计，计算各变量的均值、标准值与方差，对数据做初步识别;（2）构造相关系数矩阵，并由此求出特征值及方差贡献率，进而依据方差贡献率确定出主成分;（3）根据确定的主成分，构造出投资价值评估模型;（4）运用文章所建立的评估模型计算山东省各中小型上市公司的投资价值综合得分，并运用聚类分析对其进行综合绩效评价。
（二）研究方法
当前常规的财务绩效评价体系中，有30多个财务指标来衡量上市公司的财务状况和经营业绩，如何在这些繁杂的指标体系中遴选出最能反映公司投资价值的指标成为研究的基础。本文运用主成分分析法，通过研究几个关键原始变量的线性组合，将众多数据指标整合为几个综合性指标，且尽可能完整地保留原始变量所反映的信息，进而构造出适宜山东省中小型上市公司投资价值的评估模型，为利益相关者提供准确的评价依据。
四、指标选取与数据来源
（一）评价指标的选取
现有上市公司绩效评价体系中有7大类80多个财务指标，其中有5类指标可以从不同角度反映出公司投资价值，分别是：每股指标、盈利能力、成长能力、运营能力和偿债能力。在这5类指标中，分别选取17个与评估模型相关的财务变量，具体见表1。
（二）数据来源
山东省作为我国的一个经济大省，拥有数量众多的上市公司，其中中小型上市公司占据半壁江山。截至2013年，山东省共有上市公司126家，其中中小型上市公司57家，占山东省上市公司的45.2%，其经营活动基本涵盖了当前经济的各个领域，成为推动山东省经济发展的重要生力军。因此，从某种角度讲，对山东省中小上市公司进行投资价值的评估，客观上可以反映出全省中小企业发展的基本状况。更为重要的是，为投资者提供一种便捷科学的定量评价工具，帮助其在风险较高的二板市场甄选有投资价值的上市公司，提高二板市场的资金配置效率。
本文选择在深市二板市场上市的山东籍企业为研究对象，剔除上市时间不足一年的公司以及公司财务数据显著异常的样本，最终取得49家上市公司样本，累计共833个原始观测值。文中所需原始财务数据来源于巨潮网。在原始财务报告基础上手工整理、计算得到研究所需相关财务指标的数据。
五、构建中小企业投资价值评估模型
（一）描述性统计
对所收集的指标数据利用SPSS17.0软件进行初步描述性统计分析，处理结果见表2。通过数据观察，2012年受我国整体宏观经济环境不佳的影响，山东中小型上市公司整体投资价值存在较高的风险，主要体现在经营成本显著增加，盈利能力和盈利潜力不佳，资金配置效率以及公司发展能力差距尤为突出。
（二）中小企业投资价值的主成分分析
1.初始变量的相关性检验
导入49个样本标准化后的财务变量，通过SPSS17.0软件依次运算KMO和Bartlett的检验、解释的总方差和碎石图等。其检验结果和计算结果分别见表3、表4。
KMO检验研究变量间的偏相关性，一般其统计量大于0.9时效果最佳，0.5以下不宜做因子分析。表3显示，本研究的KMO值大于0.5，样本基本适用于主成分分析法。此外，Bartlett球形度检验的近似卡方值为757.240，达到显著，代表母样本群中的财务变量具有共同因素存在，适宜运用主成分分析法进行降维。表4的数据显示，特征值不小于1的因素有5个，他们的累积方差贡献率为74.103%，亦可理解为这5个主成分能够解释原来18个原始变量所包含的信息，提供了足够的原始数据信息，从而比较完整地反映出山东中小上市公司的投资价值。同理，通过碎石图分析从第五个因素后曲线较为平坦，特征值变化趋缓，因此可以提取5个主成分来代表原有18个财务变量。
2.提取主成分因素
通过SPSS 17.0计算成分矩阵确定主成分因素，计算结果见表5。因表5中仅显示每股收益、总资产利润率和营业利润率具有较高载荷，其他因素并不明显，因此对该成分矩阵运用最大方差法进行旋转，得旋转成分矩阵，结果见表6。
从表6中可以看出：第一列的财务变量中每股收益、总资产利润率和营业利润率有较高载荷，这些变量主要反映公司盈利能力和为投资者创造财富增值能力的信息，为评价山东省中小上市公司投资价值的第一主成分因素A1，命名为投资价值盈利性主成分因素。第二列的财务变量中流动比率、速动比率和资产负债率有较高载荷，说明第二主成分因素A2主要反映了公司财务风险状况、资金配置能力及偿债能力等信息，命名为投资价值偿债性主成分因素。第三列的财务变量中应收账款周转率、存货周转率和总资产周转率有较高载荷，说明第三主成分因素A3主要反映公司内部资产管理能力及经营风险等信息，命名为投资价值营运性主成分因素。第四列的财务变量中主营业务收入增长率和净利润增长率有较高载荷，说明第四主成分因素A4主要反映公司成长能力的信息，命名为投资价值发展性主成分因素。第五列的财务变量中每股净资产和每股经营净现金流有较高载荷，说明第五主成分因素A5反映公司股票市场价值的信息，命名为公司市场价值主成分因素。上述这五个主因素从不同视角全面综合反映上市公司营运能力、发展能力和财务能力，进而反映公司整体投资价值。
（三）构造上市公司投资价值评估模型
利用五个主成分作线性组合，并以每个主成分的旋转方差贡献率作为权数构造上市公司投资价值评估模型：
Y=0.205A1+0.174A2+0.130A3+0.123A4+0.110A5
式中Ai的确定可借助SPSS17.0软件中的转换计算，结果见表7。
六、山东省中小上市公司投资价值综合评价
（一）计算公司投资价值综合得分
将49家样本公司的原始财务数据代入文中构建的投资价值评估模型，即可得到每家公司各主成分得分值和综合投资价值得分值。将其按先后顺序排列，结果见表8。由于篇幅所限本文仅列出排名前十和排名后十的上市公司信息。
表8中的投资价值综合得分显示出以下信息：
1.山东省中小上市公司投资价值发展不均衡
从综合评分Y值观察，综合评分大于的0样本量为25家，约占样本总量的51%。这意味着超过半数的中小型上市公司具有良好的潜在投资价值，社会资源运用效益良好，并得到投资市场的认可（公司市场价值主成分因素A5得分较高）。这些公司普遍具有的优秀经营品质，包括：（1）产品具有较强的市场竞争力，为公司可持续的盈利能力提供有力保障（投资价值盈利性主成分因素A1）。但透过主成分因素观察原始数据发现，大部分公司内部成本管理相对比较薄弱（业务成本率较高），成为制约公司进一步提高市场投资价值的主要短板。（2）公司具有良好的流动资产运营能力，为公司高效的资产管理提供有力保障（投资价值营运性主成分因素A3）。但通过观察原始数据发现，由于公司上市募集大量资金且未得到及时有效的运用，致使公司资产配置偏保守，资产投资收益边际效益递减，这应引起公司决策层高度关注。
投资价值综合评分小于0的上市公司为24家，约占样本总量的49%。这些公司普遍具有的共性是：产品市场竞争力不足，导致无法提供有效的盈利增值能力（投资价值盈利性主成分因素A1普遍较低），从根本上阻挡投资者的投资积极性;不良的资产和财务结构配置致使公司整体风险与收益不均衡。因此，虽然公司实现上市募集资金的目的，但市场并不认可其投资价值（公司市场价值主成分因素A5）。
2.山东中小型上市公司行业发展不均衡
综合评分大于0的样本区间中，绝大多数上市公司属于制造业，只有两家公司属于农林牧渔业类。这组数据恰好印证了目前山东省整体产业结构特点：传统制造业发展基础较好，但整体产业结构不均衡，新兴产业发展相对滞后。不均衡的产业发展态势逐步显现出弊端，诸如产品技术附加值不高，产能相对过剩导致山东省社会资源利用效率增长率放缓。
（二）聚类分析
以表8中的Ai和A观测量，按照K-means算法进行迭代，按照上市公司投资价值优劣标准指定聚类个数为3，运用SPSS聚类计算，结果见表9和表10。
通过表9和表10的数据分析，获得以下信息：
这49家中小型上市公司按照投资价值的不同，可人为设定为三类：投资价值风险型、投资价值低成长型和投资价值高成长型。第一类为风险型的公司，样本值有9家，占总样本的18%。这类公司虽因上市募集大量资金而呈现较好的资产周转能力（A3），但因其他财务配置能力和资产盈利能力严重不足，导致投资风险增加，公司短期内不具有投资价值（A严重偏低）。这类公司普遍集中在初级制造业和农产品加工行业中。第二类为低成长型的公司，有27家，占样本总量的55%。这类公司投资价值体现在，因上市募集资金带来的较好资产管理能力（A3），但其资产经营能力和财务配置能力均比较薄弱，公司资产投资利润率的边际效益递减，投资价值增长动力不足（A值虽大于0，但估值不高）。第三类是高成长型的公司，合计13家，占样本总量的27%。这类公司投资价值主要体现在较高的成长能力（A4）和良好的资产管理能力（A3），并得到市场投资者的认可（A5）。但由于盈利能力和偿债能力未达到预期，制约公司整体投资价值的提升。通过进一步提高资源配置效率、合理控制内部成本、优化风险管控等措施，公司投资价值将具有较大成长空间。
七、结论
第一，本文所建立的投资价值评估模型对于甄别山东省中小型上市公司投资价值有一定参考价值。投资者在获取中小型上市公司所提供的财务数据的基础上，运用文中建立的评价模型，能非常便捷地确定目标公司的投资价值，且模型结果基本与证券市场中各公司股价走势相符。因此，若除去系统性风险因素，运用此模型可以提高投资决策准确性，保障投资决策者的投资效益。显然该模型的创建思想具有推广价值，将建模的原始财务数据替换为各省乃至整个二板市场的中小型上市公司的数据，即可获得相关范围的公司投资价值评价工具。
第二，基于2012年上市公司年报所提供的信息，针对山东省49家上市公司投资价值进行综合评估，从评价结果中可以看出，大部分中小型上市公司资产管理能力较好，但在财务配置、资金利用效率等方面比较薄弱，在一定程度上制约公司未来投资价值的提升，这应引起中小型上市公司高层管理者的重视。
本文的不足之处在于，文章所选取的指标时间跨度仅涵盖一个年度的相关信息，可能在一定程度上影响结论的说服力。另外，论文仅考虑定量因素对公司投资价值的影响，未将定性因素包括在评价体系中，这将在后续的研究中逐步完善。
【参考文献】
[1] 杨青，梁新.科技型中小企业投资价值测评指标体系研究[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版），2002（12）：49-52.
[2] 汪继祥.中小企业板块上市公司投资价值评估探讨[J].财经界（学术版），2009（6）：53-54.
[3] 李姚矿，夏琼，刘华茂.F-O模型在科技型中小企业投资价值评估中的运用[J].合肥工业大学学报（自然科学版），2006（11）：1413-1416.
[4] 陶冶，马健.基于聚类分析和判别分析方法的股票投资价值分析――关于中小企业板的初步研究[J].财经理论与实践，2005（6）：45-48.
[5] 乐强毅，陈德棉.中小企业投资价值评估方法研究[J].合肥工业大学学报（社会科学版），2006（5）：9-13.
[6] 杜强，贾丽艳.SPSS统计分析从入门到精通[M].北京：人民邮电出版社，2009.
格雷厄姆和多德在《证券分析》一书中对股票价格波动的本质进行了分析，说明了“股票内在价值”对于投资的重要性，随后，这个领域的研究引起了众多经济金融学家的兴趣，经过几十年的探索，得到了大量的重要研究成果，而且不乏广泛应用的方法，但是，对于新兴市场和普通投资者却难以采用。这里，我们希望借用20世纪80年代兴起的灰色系统理论，探索一套简便易用的股票投资价值预测方法。本文探讨了灰色预测方法及其在股票价格预测中应用的理论基础和方法，以期能为投资者的决策行为提供一定的指导作用。
1.问题的提出
我们知道，股票市场的价格走势是极为复杂且难以预测的。股票价格对市场信息如何进行反应，即使最高明最富经验的分析师也难以稳操胜券，这是因为，我们缺乏信息对市场影响的传导系统的结构和系统传导模型，不能准确把握金融政策、利率政策、公司状况、国际市场及投资者心理承受能力等因素的变化及其对市场的影响方式和作用，只能似是而非地对价格走势进行把握，其结果可想而知。
于是，如何判断或预测股票市场价格走势引起了众多经济金融学家和市场分析人员的极大兴趣，在许多经济学家的共同努力下，股票定价方法向着量化方向发展，建立了大量令人振奋的定价方法。格雷厄姆和多德在1934年《证券分析》一书对1929年美国股票市场价格暴跌的深刻反思,认为股票价格的波动是建立在股票“内在价值”基础上的，股票价格会由于各种非理性原因偏离“内在价值”，但随着时间的推移这种偏离会得到纠正而回到“内在价值”，因此，股票价格的未来表现可通过与“内在价值”的比较而加以判断。但“内在价值”取决于公司未来盈利能力，因此，对公司未来盈利能力及其现金流的准确把握将是非常关键的。此后，戈登在对“内在价值”进行深入的量化分析的基础上，提出了著名的股票定价的现金流量模型即“戈登模型”，然而，公司未来现金流是不确定的，为该模型的广泛应用带来麻烦，为此，关于股票定价的早期研究就集中在确定公司未来现金流。费雪(Fisher)教授认为未来资产收益的不确定性可用概率分布来描述，马夏克（Marschak）、希克斯(Hicks)等学者经过一系列研究认为投资者的投资偏好可以看作是对投资于未来收益的概率分布矩的偏好,并可用均方差空间的无差异曲线来表示,同时，他们还发现“大数定律”在包含多种风险资产投资中会发挥某种作用。戈登模型在股票价值分析中占有非常重要的地位，成为单只股票估价分析的基本方法，然而，该方法并没有解决股票投资风险与未来现金流折现率的关系，直到亨利·马科维茨（H·Markowitz）教授的现代证券组合理论的建立才对这一基本问题有了明确的认识，从而，一定程度上消除了该模型的致命缺陷。
在现实生活中，很少有投资者会将所有的投资集中在一只股票上，基于此，马科维茨（H·Markowitz）教授于1938年提出了投资组合的概念，建立了现代证券组合理论，以统计学上的均值和方差等概念来衡量组合的收益和风险，给出了投资者如何根据自己的风险承受能力建立自己的最优组合以最大化其投资收益，并将风险分解为系统和非系统风险，从而，指导投资者最优化其投资行为。此后，其学生威廉·夏普（M·Sharpe）、林特纳(Lintner)等为强化该理论的应用，将其注意力从马科维茨的微观研究转向整个市场，将其复杂形态简化为以市场指数为基础的单因素关系，并发现在均衡市场条件下资本资产的收益与风险遵循线性关系，即著名的以均值--方差模型为前提的资本资产定价模型（CAPM）。然而，由于CAPM所要求的前提过于严格限制了其应用，许多经济学家试图研究在一定弱化条件下的定价理论，他们是迈耶斯(Mayers，1972)的存在大量非市场化资产的投资定价理论、罗斯（Ross）的套利定价理论(APT)以及布里登（Breeden）资产收益率与平均消费增长率的线性关系模型（CCAPM）等等为数众多的数量化投资模型，为市场投资行为选择提供了一定决策依据。
Roberts和Osbome在对股票市场价格的长期研究后，发现市场价格遵循“随机漫步”或“随机游动”的规律，由此，以Fama教授为代表的经济学家提出了有效市场理论，认为投资者对市场信息会作出合理的反应，将市场信息与股票价格相结合。进入1980年代，在探寻一般均衡定价模型进展不大的情况下，将定价理论的研究方向转向注重市场信息的考察。经过实证检验，邦德特和塞勒(BondtandTheler1985)发现股市存在投资者有时对某些消息反应过度(overreact)，而杰格蒂什(Jegadeesh1990)、莱曼(Lehmann1990)等则发现了股价短期滞后反应现象，由此，杰格蒂什和迪特曼(Titman1993)认为投资者对有关公司长远发展的消息往往有过度的反应，而对只影响短期收益的消息则反应不足，关于这一点仍然存在着争论，尽管如此，信息与股价之间应存在着某种关系得到了经济学家们的认同，并且，弗伦奇和罗尔(Roll)的实证研究证明了股价波动幅度与可获得信息量之间存在着良好的正相关关系。
然而，这些定价理论在现代经济金融学家的推动下得到巨大发展的同时也遇到了严峻的挑战，这种挑战表明了“对(股票、债券等)金融资产价格变动缺乏有效的解释手段反映了我们科学体系的不成熟”，面对这一现实，金融学家们开始尝试利用非线性方法与混沌思想来理解股票市场行为，甚至采用具有黑盒子性质的定价核概念、半自回归方法和半非参数估计以及近年兴起的系统仿真等新方法，试图解释信息对投资行为的影响，这些研究方法将成为股票定价理论的新兴的令人激动的发展领域。
但是，这些模型的应用都需要较为高深的专业知识和庞大的数据系统，而且，所需数据要求有较长的时间跨度，以满足“大数定理”的要求，这些对于新兴市场和广大的普通投资者来讲，难为其用，而且，市场价格的变化往往与股票“内在价值”并不一致，因此，寻找一种既简便又能适应市场基本状况的定价方法就自然成为了我们的追求。这里，我们希望借用20世纪80年代兴起的灰色系统理论，探索一套简便易用的股票投资价值预测模型，以期能为投资者的决策行为提供一定的指导作用。
2．股票投资价值灰色系统模型
灰色系统理论（GreySystemTheory）的创立源于20世纪80年代。邓聚龙教授在1981年上海中-美控制系统学术会议上所作的“含未知数系统的控制问题”的学术报告中首次使用了“灰色系统”一词。1982年，邓聚龙发表了“参数不完全系统的最小信息正定”、“灰色系统的控制问题”等系列论文，奠定了灰色系统理论的基础。他的论文在国际上引起了高度的重视，美国哈佛大学教授、《系统与控制通信》杂志主编布罗克特（Brockett）给予灰色系统理论高度评价，因而，众多的中青年学者加入到灰色系统理论的研究行列，积极探索灰色系统理论及其应用研究。
事实上，灰色系统的概念是由英国科学家艾什比（W·R·Ashby）所提出的“黑箱”（BlackBox）概念发展演进而来，是自动控制和运筹学相结合的产物。艾什比利用黑箱来描述那些内部结构、特性、参数全部未知而只能从对象外部和对象运动的困果关系及输出输入关系来研究的一类事物。邓聚龙系统理论则主张从事物内部，从系统内部结构及参数去研究系统，以消除“黑箱”理论从外部研究事物而使已知信息不能充分发挥作用的弊端，因而，被认为是比“黑箱”理论更为准确的系统研究方法。所谓灰色系统是指部分信息已知而部分信息未知的系统，灰色系统理论所要考察和研究的是对信息不完备的系统，通过已知信息来研究和预测未知领域从而达到了解整个系统的目的。灰色系统理论与概率论、模糊数学一起并称为研究不确定性系统的三种常用方法，具有能够利用“少数据”建模寻求现实规律的良好特性，克服了数据不足或系统周期短的矛盾。
目前，灰色系统理论得到了极为广泛的应用，不仅成功地应用于工程控制、经济管理、社会系统、生态系统等领域，而且在复杂多变的农业系统，如在水利、气象、生物防治、农机决策、农业规划、农业经济等方面也取得了可喜的成就。灰色系统理论在管理学、决策学、战略学、预测学、未来学、生命科学等领域展示了极为广泛的应用前景。
那么，灰色系统是否能够在股票市场价格走势方面发挥作用呢？以及怎样发挥作用？这是本文要探索的问题。
勿容质疑，股票价格的“内在价值”的研究为我们认识股票价格提供了重要途径，然而，其运用受相关专门知识的约束，同时，也受人们对公司未来现金流的预期是否合理与准确的影响，那么，股票价格偏离其“内在价值”的纠正，必然需要一定的学习过程，并付出相应的代价即“学习成本”。如果将市场有效性与信息定价机制相结合，将对股票市场的定价机制有一个全新的认识。在股票价格与其“内在价值”的关系上，人们发现股票价格不仅反映其内在价值的信息，而且反映了市场交易者的“噪声”（Black，1986），因而，股票价格的偏离不会总回到其“内在价值”。这样，我们根据这些所知信息还是难以预测或把握市场价格走势，从而经常出现投资者对信息的过度反应或反应不足的现象。
我国股票市场有“政策市”、“消息市”之称，应该说这是效率市场的应有状况，令人遗憾的是，许多学者的研究表明，我国股市的股票价格对其反应“内在价值”的信息未能作出充分的反应，因而，认为我国股市的这种反应机制是跛足的（包建祥，1999），“有关股票市场的政策法规报道”是对投资者最有价值的信息，对股价的影响也最大（茆诗松，1997。），而且存在着对信息的反应过度及反应不足（魏刚，1998；张人骥，1998。），呼吁建立完善的信息定价机制。应该说，我国股票市场经过近年的发展，市场的信息定价机制得到了一定程度的完善，市场对信息的敏感性有了实质的提高，对影响股票“内在价值”的信息，不论是系统信息还是非系统信息，股票价格均有相应的反应，因而，为通过市场价格的一定历史时期的反应判断市场价格的未来走势，提供了可能。
由于股票价格应该反应与其相关的市场信息，那么，信息在价格中的输入和传递就有其相应的轨迹和强度，这种轨迹和强度取决于该股票的价格对相关信息的反应机制和灵敏性，而对于不同的股票，价格反应信息的机制和灵敏性有着相当的不同，并随时间变化而变化，那么是什么原因造成这种差异，以及这种轨迹和强度大小是什么，难以准确把握，也就无法准确地把握和股票“内在价值”，在新兴市场中，这种状况尤甚。
但是，我们也注意到，在新兴市场中，作为绝大多数投资者来讲，他们难以称得上真正意义上的投资者，更像是通常的“投机者”，即以市场交易差价获取利益，并不是以获取公司分红或股利为目的，因而，对这些投资者来讲，公司股票的“内在价值”是多少似乎显得那么重要了，他们最为关心的应该是股票市场价格的近期走势如何，以判断价差的大小，从而决定该股票是否值得买卖，因此，交易过程中并不需要知道公司股票“内在价值”。由此可知，股票价格的市场表现的趋势判断就显得非常有意义了。
由于股票价格是相关信息的综合反应，所有的相关信息的传导机制和灵敏度都得到了相应的反应。虽然，我们并不知道这种传导的方式和灵敏度是什么，但是，我们仍然可以利用适当方法通过信息在价格中的历史反应来判断价格的未来行动方向或状态，从而寻求信息在股票市场价格中的反应机制，这是因为历史行为反应至少部分反应了价格行为固有规律，并反应了价格对新信息的反应能力，这种反应能力决定了价格的进一步发展的方向。我们认为，灰色系统理论的建立为测定和反应这种传导机制和灵敏度提供了一种较好的方法。
我们知道，灰色系统是通过对原始数据的收集与整理来寻求其发展变化的规律，这是因为，客观系统所表现出来的现象尽管纷繁复杂，但其发展变化有着自己的客观逻辑规律，是系统整体各功能间的协调统一，因此，如何通过散乱的数据系列去寻找其内在的发展规律就显得特别重要。灰色系统理论认为，一切灰色序列都能通过某种生成弱化其随机性而呈现本来的规律，也就是通过灰色数据序列建立系统反应模型，并通过该模型预测系统的可能变化状态。
灰色系统理论认为微分方程能较准确地反应事件的客观规律，即对于时间为t的状态变量，通过方程就能够基本反映事件的变化规律，那么，假定某股票价格的状态初始序列为，通过灰色一阶累加生成序列和弱化关系式(k=1,2,…,n)，我们就可以得到该股票价格的时间状态的灰色微分方程为，系数a就是股票价格对信息的敏感性，是股票价格状态对信息反应系统变化内在规律的指标，在灰色系统里被称为“系统发展系数”，而（k=1，2，…）就是该股票在未来k+1时间的市场价格。
根据灰色系统理论，要把握市场价格走势和发展方向，并不需要知道是什么信息或多少信息影响其价格的变化以及如何影响，诸如宏观经济因素的变动、公司基本面的变化、市场参与人数的增减等等因素分别对价格影响及其方式或者是这些因素的综合影响，我们所需要的只是新信息的加入会使原有的趋势得以改变，新信息的不断加入是市场价格不断变化的驱动力，而新信息的影响并不是在瞬间完成的，而是需要一定的时间进行消化在市场价格中逐步体现，这就是通常意义的历史信息的记忆功能，这种记忆能力对于市场价格走势的驱动力具有一定的“惯性”作用，通过判断这种驱动力（系统发展系数）的发展变化来预测未来价格走势正是灰系统理论所要解决的问题。
3.灰色系统模型的应用实例
3.1时间转折预测
这里，我们以上海综合指数的日收盘指数为标准，以2000年1月10日1545.11点为起点，如果局部低点和高点之间相差200个点以上，认为市场指数出现了一次转折，将低点-高点的变化看作一个阶段，因而，我们选择各阶段的局部最高点和最低点，并选择相临的指数相差200点以上的点，计算其距离起点的月份数，以构造指数走势的量化分析，具体数据见表1。根据灰色微分方程可以得到指数转折点的时间方程为：，其中k=1，2，…。
根据这个模型可以对指数转折情况进行预测，计算结果和模拟误差状况见表2，由表可以看出，该模型对指数转折时间点预测的残差平方和0.54，模型预测平均相对误差为2.6%，小误差概率几近为1，因此，平均预测精度为97.4%，预测精度为二级，说明该方法基本可用于市场综合走势转折时间的初步预测。由此转折预测方程，我们可得到后一阶段的5个预测值为：19.4、23.3、27.9、33.6和40.3。第一个预测值19.3表明下一转折点在从2000年1月起的第19个月左右，即约在2001年7月会出现一次重大转折，再经过约4个月的调整后将又会有一次较大的转折，即预计在2001年11月份可有一次200点以上的变化。
表1时间序列表
3.2上海综合指数的预测
2001年来，上海综合指数收盘指数从1月2日的2103点降至10月22日的1520点，跌幅近30%，如以当年最高点2245点计，跌幅更深，因此，我们应用灰色系统模型对股票指数变化状况进行预测，以期能更好地开展投资决策和最大限度地降低风险。根据灰色微分方程建立上海综合指数走势预测模型，为此，我们以上海综合指数的实际周收盘数为基础，以2001年8月10日周收盘价1955.04点为数据系列的起点，得到指数走势的预测方程：，其中，k=1，2，…。根据这个模型对指数的预测，结果和误差状况见表3，由表可以看出，该模型对指数序列模拟的残差平方和为1259.90，模拟的平均相对误差为0.79%，因此，平均预测精度为99.21%，最大预测误差为1.20%，小误差概率近似为1。从模型本身来看，应该说对上证综合指数的预测精度基本能达到要求。
3.3新陈代谢模型与事后检验
事后检验是根据模型预测值与市场实际表现进行比较而得到的，根据该指数走势预测模型，我们可以得到未来4周的收盘指数分别为1768.66、1741.12、1714.00和1687.31，总体是一个下降的趋势，上海综合指数的实际值1807.02、1764.87、1691.33和1572.45，实际误差分别为2.12%、1.34%、-1.34%和-7.30%，表明有较为理想的预测效果。但实际结果也表明，利用某一数据系列对走势或时间转折进行长期的预测，随着时间的推移，由于新信息的作用没有得到体现，历史信息影响程度的有限性，即价格对信息的记忆与预见能力是有限的，也就是说，信息对系统的影响会随着时间的流逝而逐渐减弱，误差将会越来越大因此，我们采用新陈代谢GM模型对2001年8月17日开始的上证综合指数趋势进行模拟，即利用最新的数据替换最旧的数据以最大限度地体现新信息对市场走势的影响，计算的结果列于表4，结果表明，模型预测的最小预测误差为-0.03%，最大预测误差是7.73%。在趋势判断上，预测趋势与市场实际表现有着较为一致的变化。从其模拟散点图看，预测值与市场实际表现有着极为吻合的效果。
表4新陈代谢GM模拟结果与后验表
后验相对误差图
4.小结
通过以上分析可以发现，灰色投资价值模型的预测是短期的，一般地讲，对3个以上时间跨度后的预测误差较大，因此，需要利用新陈代谢模型进行重新估计，旧有的信息对系统的发展发挥持续的影响，而新信息的作用效果未能得到充分的反映，这就决定了仅根据原有信息进行的预测会比较大地偏离实际运动轨迹，从而失去了模型预测的意义。因此，在实际的应用过程中，我们应在模型中不断补充新的信息，去掉那些对于预测的作用日益减小的旧数据，以反映新的信息对系统发展的影响特征。事实上，对于绝大部分系统来讲，系统对信息的记忆功能是极为有限的，旧的信息对系统发展的作用将随着时间的推移而不断减小，因而，在应用该模型进行预测时，不断更新数据系列将是十分重要。
我们也注意到，预测值相较于实际值似乎有一个单位时间的延迟，这种延迟表明该预测模型有一个“追涨”、“杀跌”的特性，这进一步说明了该模型的短期预测特性，这是可能因为，该模型的预测结果放大了旧信息对系统的影响程度，从而使预测结果产生一定程度的偏离，特别是在市场出现“暴涨”或“暴跌”的情况下，该模型的预测误差相对较大。尽管该方法在一定程度上对于短期的走势判断有着良好的效果，但我们认为，为避免“追涨”、“杀跌”的作用所导致的重大趋势延迟影响，将市场变化的时间转折周期预测结合使用是一个可行的选择，并适当加以调整，以避免或减少在对市场宏观走势重大变化的判断中犯致命错误。基于此，我们正努力寻求新的算法和预测趋势与市场重大变化的实际关系，以期消除预测判断上的失误。在应用GM模型进行系统预测时，所应用的数据系列要求具有一定的光滑度，对那些具有剧烈跳跃性质的数据系列的系统，其预测效果不是十分理想，研究表明，系统本身的发展系数过大（大于1.5）时，用这种方法模拟的精确度不到50%，因此，对于价格变化较为频繁且有较大波动幅度的个股，这个方法对于指导其投资决策的意义会有所限制，我们正在进一步的研究之中。
参考文献
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8.约翰·伊特韦尔等编，《新帕尔格雷夫经济学大辞典》，经济科学出版社，1992
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12.Elton，LeonardJandGruber，MartinJ.，1991，ModernPortfolioTheoryAndInvestmentAnalysis，NewYorkUniversity，Fourthedition
论文摘要： 本文通过对中国网络教育需求市场分析，发现了我国高等网络教育发展存在的问题并指出了其投资的价值和发展的趋势。
远程教育(distance education) 是近年来发展起来的一种全新的教育方式和手段，它通过声音、视频、数据流和印刷品等综合手段完成教学活动，利用现代技术替代了教学过程中面对面的沟通和交流。近十年来，现代远程教育开始与互联网结合起来，实现了现代网络教育模式。通过传统教育与现代信息技术的完美结合，现代网络教育模式不仅可以让最大范围的人能够在任何时间、任何地点接受几乎和学校课堂学习一样效果的教育，而且实现了教育权利的平等、教育机会的平等。现代网络教育对千百年来我们所习惯的教育模式和教育手段提出了挑战，成为业内以及许多普通人关注的焦点。
随着我国经济、社会的全面发展和信息技术的逐步推广与普及，现代网络教育尤其是高等网络教育也如火如荼的开展起来。现代网络教育不仅受到众多的高等院校青睐，还吸引了众多对其趋之若骛的投资者。网络教育对于中国it行业和中国众多高等院校来说，无疑都具有十分积极的意义。世界经济与合作组织的研究表明，从1995年到2000年，全世界的远程教育市场规模正以每年45%的速度扩张着。2000年，全世界有7000万人通过远程教育方式进行学习，2001年达到1亿人。可见，远程教育市场的规模和潜力是无穷的。正如著名的新经济英雄美国人钱伯斯所说，“网络教育未来三年内对社会生活发生的影响，将像电子商务对商业世界的影响一样巨大。”
一、中国网络教育需求市场分析
从经济学角度看，需求是发展供给的惟一动力，网络教育就是一个需求潜力无穷的市场。
1.生源市场分析
网络教育作为新兴的一种教育模式，对于整个世界范围来说都是一种所趋。据不完全统计，现有100多个国家开展了现代远程教育，大部分大学在网上拥有自己的网站并推出了现代远程教育课程。随着经济社会的发展和进步，本科教育逐渐从高等走向普及。大学生占人口比例不仅反映了一个国家的教育水平，而且也在某种意义上代表国家的未来发展潜力。我国目前在18到22岁年龄段中，毛入学率不到11%，计划到2010年将毛入学率提高到15%。另一方面，随着社会的不断发展，竞争日趋激烈，家庭在子女教育上的投入不断增加，有45%的家庭认为储蓄的第一用途是教育。尽管高校连年扩张，但由于教育资源的限制，大多数适龄人员还是没有获得高等教育的机会，教育市场潜在的能量不可估量。如果能够将全国受高等教育人口提升1%个百分点，每人接受2年每年平均5000元的教育，市场规模就达到几千亿级。这就为远程教育提供了巨大的并且是持续增长的拓展空间。另外，网络教育有非常好的可重复利用教学资源，在扩大招生规模上有很大的升缩空间。此外，我国政府非常重视和支持各试点高校开展现代网络教育，这也为中国网络教育的发展提供了良好的外部环境。
2.市场投资价值分析
为了对高等网络教育产业状况有一个客观、全面的把握，我们需要弄清它的价值链。高等网络教育市场与其他产业市场相比，既有共同之处，又有自己独特性。网络教育不仅需要提供各种硬件设备和软件支持，包括各种服务器、网络设备、系统平台、课件开发系统、虚拟演播系统、课件库、素材库、试题库和参考资料库等。还需要提供完善的教学管理、教学应用、资源管理、教学评测和安全管理等软件。由于网络教育具有技术含量高且受众广大的特点，市场中潜在的利润也巨大。近年来，企业对介入网络教育的兴趣已经明显加大，对网络教育投资的力度也不断加大。企业投资网络教育领域，投资领域主要包括以下五个投资收益较大且投资周期不太长的领域:(1)投资通信和电脑等教育设施；(2)投资课件;(3)投资教学点;(4)投资通用网络教育平台。
二、我国高等网络教育发展存在的问题
网络教育为人们提供了一种全新的学习方式，它使教育资源共享变为现实，为学习者提供个性化学习的条件，有助于实现交互式学习，有利于促进教育社会化和学习社会化。许多国家都高度重视网络教育，努力扶持和发展这一全新的教育方式，为推进网络教育的普及与发展投入大量资金，不断扩大网络教育的普及化程度，教学培训的层次和内容更加宽泛多样。目前我国的网络教育尚存在许多亟待解决的问题，表现在网上教育资源建设问题、如何体现个性化教育问题、思想观念转变问题、网络教育投入不足等问题。
1.网络教育投入不足问题
有人预言，网络教育将是社会的第三大需求领域。它的建设需要大量的经费投入，仅靠政府投资显然是远远不够的，需要社会各界大力支持。对此，应积极探索企业与学校合作的最佳运行式，利用企业的资金和技术，调动学校的教育资源，形成优势互补，同时要引进和培育市场机制，以确保其进入良性循环。
2.我国学历教育还基本上处于“国家垄断”的局面
正规的高等学历教育，最终的成果都体现为高含金量的“文凭”。因此从某种意义上说，高等远程教育最重要的资源掌握在高校的手里，企业涉足这一领域只能选择与高校联姻的形式。然而，在现代高等远程教育的实践中，往往会出现这样的情况，高校普遍缺乏商业人才、运作经验、网络术开发和维护能力以及的资本和资本运作经验。这在一定程度上制约了现代高等远程教育的发展。
3.我国现代网络教育产业缺乏对网络和教育均有深刻理解的复合型人才
网络教育产业是it向教育界延伸的产物，最先从事网络教育产业的是it界的人士，由于缺乏深厚的教育理论的指导和深刻的教育从业背景，他们对网络教育缺乏足够理性的思考，有的更多是投资和从业的激情。而教育界人士对it这一新生事物也同样缺乏理性而深刻的认识。
因此，中国当前极其需要既对信息技术有深刻理解、又有深厚教育理论根基和丰富实践经验的人才在网络教育产业中扮演重要的角色。而这种人才，当前十分匮乏。虽然it界人士后来逐渐认识到一定要有教育界人士参与网络教育产业，但是由于上述复合型这一桥梁相当匮乏，导致了网络与教育没有在深层次上相互渗透和融合。其表现之一就是，网络技术不知道究竟如何运用，才能满足教育的需要；教育如何应用网络技术，才能体现网络技术的独特作用。
三、校企合作是高等远程教育的发展趋势
发展现代网络教育需要众多资金的投入，不能等靠国家来提供全部资金，应以大学为主体，与公司，企业联合办学，国家支持，企业赞助，学员负担，三方共筹资金。大学是智力资源的中心，有雄厚的技术支持，与公司企业联合，不仅可以获得资金资助，而且能从企业的实际需要开发出符合市场需求的教育软件。随着我国对国家教育科研网的投入的增长，国家教育科研主干线的带宽逐步增加，随着计算机技术的发展，各高校对发展远程教育和校园网的投入也会增大，中国现代网络教育将成为构造社会化终身学习重要组成部分，前景是广阔和美好的．对此，应积极探索企业与学校合作的最佳运行式，利用企业的资金和技术，调动学校的教育资源，形成优势互补；同时要引进和培育市场机制，以确保其进入良性循环。
商业化的公司往往能够更准确的把握住现代远程教育的发展需求,更贴近市场需要来做远程教育教育产业。基于信息技术环境下的校企合作新教学模式的设计与运用，为学校和企业互惠互利互赢提供了理论和实践依据。运用现代化的信息技术手段，将企业的先进技术与高职学院的教育教学紧密联系起来，探究适合高职发展实际的高职人才培养的教学策略和方法，强化传统教学模式与信息技术环境下的现代教育教学模式的有机融合，强化反馈环节,提高人才培养的质量,将更好地适应高职学生未来的就业需求。
校企合作既能发挥学校和企业的各自优势，又能共同培养社会与市场需要的人才，是高校与企业（社会）双赢的模式之一。加强学校与企业的合作，教学与生产的结合，校企双方互相支持、互相渗透、双向介入、优势互补、资源互用、利益共享，是实现高校教育及企业管理现代化、促进生产力发展、加快企业自有人才的学历教育，使教育与生产可持续发展的重要途径。实践证明，企业与高校进行校企合作并回报社会，这是一项具有重要意义的公益事业，是贯彻科教兴国和人才强国战略，促进和谐社会建设的有益实践和重要举措。
参考文献:
[1]赵浩兴:校企联合的高职实践教学模式探讨.浙江师大学报(社会科学版),2001年04期
[2]胡跃荣:现代远程教育的发展特征及其评价[j].科技进步与对策,2002年06期
一、《证券投资学》教学中存在的问题与挑战
《证券投资学》课程的特殊性在于内容的综合性和现实性。一般来说,《证券投资学》的授课对象是大学三年级的学生,他们是在完成高等、西方经济学、货币银行学、财务管理,以及财政、会计等课程的基础上,综合运用各种学科知识,进行《证券投资学》的学习,进而培养证券投资价值的分析、判断和决策能力。这样一个课程设计顺序是符合逻辑要求的。而对非金融专业来说,由于证券投资学教学内容的特殊性,加上先导课程学习不足,可能会造成逻辑链条的缺失,导致学生理解知识难度加大。
(一)存在的问题第一,缺乏适用的教材。教材的质量对教学质量的提高、培养目标的实现有着关键意义。对教师而言,教材是授课的依据;对非金融专业学生而言,一本符合其专业知识结构,能看得懂、喜欢看、看得进去的《证券投资学》教材,既能拓宽视野,又能激发求知欲、提升学习兴趣。当前,以《证券投资学》或《证券投资分析》等为名称的教材琳琅满目,从部重点教材到一般高校自编教材,版本繁多。据统计,在亚马逊网站上“大学教材教辅及参考书”中搜索,《证券投资学》有127种,在当当网的“财经类教材”中有204种。但是,这些教材几乎都是国外投资理论的翻版,大多数重理论、轻实践,重公式推导、轻案例探讨,相互传抄现象严重,而对我国证券市场快速发展中出现的新事物未能给予足够重视。学生们使用这些教材学习后,仍然停留于对经典理论的理解层面,无法与我国证券市场日新月异的变化联系起来,理论与实践存在较严重的脱节现象。第二,课程设置不。《证券投资学》课程的综合性、实践性很强,这就要求教师能够及时发现并迅速有效地把新内容整合到教学中去,同时又需要多门先修课程做支撑,如证券投资价值分析对数理统计知识的要求较高,需要综合运用高等数学、概率论与数理统计、经济学、金融学、财务管理等多学科的知识为之提供支持。但不同专业对这些先修课程的开设与要求各不相同,有的作为必修课,有的作为专业选修或任选课,有的甚至不安排开课。学生普遍缺乏数理基础,数据处理技术薄弱,相关软件应用能力不高,从而制约了学生灵活运用基本知识解决实际问题的能力。再有,投资课设置存在“多而全”的问题,内容重复严重,如《证券投资学》、《投资银行学》与《投资学》部分内容重复,由于课时有限,课程多必然会导致每门课程课时量的减少。第三,实践教学环节薄弱。《证券投资学》的实践性和创新性决定了必须要选择合适的教学方式。目前《证券投资学》课程教学大多以课堂教学为主,重理论、轻实践,重知识、轻能力。一直沿用的“粉笔+黑板”的模式在教学中有很大局限,如在处理证券投资技术分析涉及的大量图表时就很难操作,而目前大量采用的多媒体教学虽然部分解决了这一问题,但画面包含的大量也加大了学生短时间内理解的困难。金融实验室是重要的手段,但目前普遍重视不够,专业教师缺失,课时受限,没有纳入专业教学体系,实验操作、模拟交易多流于形式,学生听课效率低。对非金融专业学生来说,特别需要证券投资的亲身体验和实地观摩。第四,考核方式单一。目前,《证券投资学》课程考试方式以闭卷为主。闭卷考试很容易导致学生养成死记硬背、应付考试的习惯,学生只要能够背出基本原理、经典理论即能够通过考试,却忽略了对知识的综合应用。而综合知识的运用和实践能力的提高恰恰是《证券投资学》的教学目的所在。因此,闭卷考试的考核方式与教学目的存在本质上的冲突。
(二)面临的挑战目前,《证券投资学》课程主要面临两个方面的挑战:第一,金融研究的微观化趋势。最近几十年来,金融学在微观层面上取得了长足进展,微观金融学已经成为金融学的两大分支之一,解决个人、企业、经济组织在资源配置和价格发现过程中的不确定性和动态问题,和几乎所有金融实践工作紧密地联系在一起,大量成果直接应用到市场第一线。随着中国资本市场规范化进程的加快,直接融资带动“微观金融”渗透到了证券投资的方方面面,金融市场的运行效率越来越取决于微观主体的行为。《证券投资学》在教学过程中还没有体现出这种趋势。第二,层出不穷的金融创新挑战同样紧迫。我国金融市场上的金融创新涉及金融制度创新、组织创新、金融市场创新、金融产品和服务创新、金融工具创新等方方面面,金融衍生产品不断推陈出新,股指期货、融资融券、各种含权的公司金融工具已经成为现实经济的组成部分。《证券投资学》课程设置和教学还没有充分体现这种趋势和内容要求,公司金融、金融工程、行为金融学等没有纳入课程体系,或仅仅作前沿理论介绍,这就造成课程教学中理论与实践相结合的现实困难。因此,《证券投资学》的教材和内容迫切需要更新,应适当增加微观金融内容,加大衍生产品内容所占比重,从而使教学内容更贴近现实。
二、《证券投资学》教学改革的几点建议
为适应非金融专业学生的实际情况和学习需要,达到学生对综合性知识能贯通理解和提高应用能力的教学目标,需要对《证券投资学》的教学进行深入改革,至少应在如下三个方面首先进行改进:
(一)优化课程设置,选用恰当的教材课程设置是专业建设的核心,恰当的教材是实现教学目标的关键。第一,课程设置需要考虑每个专业的特点而有所侧重。适当删减一些不太重要的选修课,增加基础课(如统计学、金融学)的课时量,适当增加对公司金融、金融组织学、资产定价、家庭理财等选修课程的开设,有条件的还需加强金融计量学方面的课程,如金融时间序列分析、随机过程、金融工程学、行为金融学等,作为任选课程开设。在保证有足够的时间对基础性知识掌握的基础上,加强对相关知识的深入了解,扩大学生的知识面和视野。第二,恰当教材的选择,需要考虑三个方面:教材是否能够反映行业发展的最新动态;是否体现本学科的国际前沿;是否与学生的兴趣、专业知识背景、学习规律相一致。内容必须与学生培养目标一致,内容设计由浅入深,有利于学生的课外自学和创新能力的培养。因此,建议选用国外成熟的教科书,辅之以生动案例尤其是国内的案例分析教材,充实案例分析和实践模拟课的内容,注重理论与实践相合,使学生加深对理论知识的理解,真正提高灵活运用知识的能力。
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