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行业相关性分析行业相关性分析是指通过对不同行业之间的数据和信息进行综合分析和比较，从而确定这些行业之间存在的相关性程度。
行业相关性分析可以帮助企业和投资者进行有效的战略决策，了解不同行业之间的相互影响和联动关系，从而更好地掌握和把握市场机会。
首先，行业相关性分析可以帮助企业和投资者把握行业景气周期。
不同行业受到宏观经济环境的影响程度不同，通过行业相关性分析，可以了解到不同行业在经济周期中的表现。
例如，在经济放缓时，汽车、房地产等大宗消费品行业可能会受到较大影响，而国防、医药等防御性行业则相对较稳定。
通过对不同行业景气周期的把握，企业和投资者可以根据时机调整战略和配置资产，降低风险。
其次，行业相关性分析可以帮助企业和投资者发现行业间的竞争和合作关系。
不同行业之间往往存在着竞争和合作的关系，通过行业相关性分析，可以识别出相互竞争的行业，进而找出竞争的痛点和薄弱环节，从而采取相应的竞争策略。
同时，行业相关性分析还能发现行业间的合作机会，例如，某些行业的技术和资源互补性较强，可以通过合作形成联合创新，提高竞争力。
再次，行业相关性分析有助于企业和投资者了解行业政策和法律风险。
不同行业受政策和法律的影响程度也不同，通过行业相关性分析，可以把握政策和法律对行业的影响，帮助企业和投资者规避风险，合规经营。
例如，环保行业在国家加大环保力度的背景下，可能会受到更多政策支持，而食品行业在食品安全法律的高压下，可能需要加强产品质量管理和风险控制。
最后，行业相关性分析还可以帮助企业和投资者发现行业发展趋势和机遇。
不同行业处于不同发展阶段，通过行业相关性分析，可以了解到当前和未来的行业发展趋势，从而抓住机遇，提前布局。
例如，人工智能、新能源等新兴行业具有较高的发展潜力，通过行业相关性分析，可以了解到这些行业的发展动态和投资机会。
综上所述，行业相关性分析对于企业和投资者来说具有重要的意义。
通过行业相关性分析，可以帮助企业和投资者把握行业景气周期，发现行业间的竞争和合作关系，了解行业政策和法律风险，发现行业发展趋势和机遇，从而帮助企业和投资者进行战略决策，降低风险，提高盈利能力。
如何在分析报告中应用相关性分析在当今数据驱动的决策环境中，分析报告成为了企业和组织获取洞察、制定策略的重要依据。
而相关性分析作为一种强大的数据分析工具，能够帮助我们揭示数据之间的潜在关系，为决策提供有力支持。
那么，如何在分析报告中有效地应用相关性分析呢？首先，我们要明确什么是相关性分析。
简单来说，相关性分析就是研究两个或多个变量之间的关联程度。
它并不能确定因果关系，但能告诉我们变量之间是否存在某种联系以及这种联系的紧密程度。
在开始进行相关性分析之前，我们需要做好充分的数据准备工作。
这包括收集准确、完整和具有代表性的数据。
数据的质量直接影响到相关性分析的结果可靠性。
如果数据存在偏差、缺失或错误，那么得出的相关性结论可能会误导决策。
接下来，选择合适的相关性分析方法至关重要。
常见的方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
皮尔逊相关系数适用于两个变量都是连续型且呈线性关系的数据；而斯皮尔曼等级相关系数则更适用于变量不满足正态分布或呈非线性关系的情况。
在进行实际的相关性分析时，我们要注意解读分析结果。
相关系数的取值范围在－1 到 1 之间。
当相关系数接近 1 时，表示两个变量之间存在强正相关；接近－1 时，表示强负相关；接近 0 时，则表示变量之间相关性较弱或几乎没有相关性。
但需要注意的是，显著的相关性并不一定意味着存在因果关系，可能只是共同受到其他因素的影响。
以一个市场调研的例子来说明。
假设我们想要了解产品价格与销售量之间的关系。
通过收集一段时间内不同价格水平下的销售数据，并进行相关性分析。
如果得出的相关系数为负数且数值较大，这可能意味着价格越高，销售量越低，存在较强的负相关关系。
但这并不意味着降低价格就一定能大幅提高销售量，可能还受到产品质量、市场竞争、消费者偏好等其他因素的影响。
在分析报告中呈现相关性分析结果时，要做到清晰、直观。
可以使用图表，如散点图，来直观地展示两个变量之间的关系。
同时，在报告中要用简洁明了的语言解释相关系数的含义和分析结果的意义。
相关性分析在股票投资中的应用研究随着互联网的发展，股票投资已经成为了越来越多人寻求财富自由的途径之一。
然而，股票市场的变幻无常也让许多投资者在投资过程中遇到了困境。
为了提高投资成功率，相信很多投资者都尝试过各种分析方法。
然而，其中一种非常有效的分析方法——相关性分析，却被很多人所忽视。
下面，本文将会详细探讨相关性分析在股票投资中的应用研究。
一、相关性分析的概念相关性是指两个或更多变量之间的关系。
相关性可分为线性相关性和非线性相关性。
线性相关性是指两个变量之间存在着相对应的关系，即当一个变量变大时，另一个变量也随之变大。
而非线性相关性则没有这种特殊的关系。
然而，即便是存在线性相关性，但并不代表两个变量之间必定存在因果关系。
例如，鸦片花开的时期变化和英国蒸汽机器的产量之间存在着高度的正相关性，但显然这两者之间不存在任何因果关系。
二、相关性分析在股票中的应用1. 投资组合优化在投资组合中，相关性分析可用于选取各个资产之间的相关性。
股票市场中，很难找到完全不相关的资产，所以投资者需通过合理配置不同的资产来达到风险分散的目的。
相关性分析能帮助投资者检验各个资产之间的相关性程度，以此来协助选择最有效的投资组合。
2. 行业分析相关性分析可用于分析特定行业或板块中不同股票之间的相关性。
例如，半导体行业中，各个企业的股票往往存在着一定的相关性。
如果投资者能够正确分析这种相关性，就能够在制定投资策略时更为准确地预测行业的发展趋势。
3. 风险管理相关性分析可用于帮助投资者评估股票价格波动的风险。
如果一组股票之间具有高度的相关性，那么当其中某个股票价格剧烈波动时，其他股票的价格也有可能会同时受到影响。
投资者可通过相关性分析来评估不同股票之间的风险程度，并在投资组合时采取相应的风险控制措施。
三、结论通过对相关性分析在股票投资中的应用研究，可以看出相关性分析是非常有效的分析方法，能够帮助投资者更好地了解股票市场中不同股票之间的相关性，从而帮助投资者更加准确地制定投资策略。
大学生专业选择中的专业认同感与职业发展的相关性分析大学生在面临专业选择时，常常需要考虑自己的兴趣爱好、能力倾向以及职业发展前景等多个因素。
而在这些因素中，专业认同感和职业发展之间存在着密切的相关性。
本文将就大学生专业选择中的专业认同感与职业发展的相关性进行分析与探讨。
一、专业认同感对职业发展的影响专业认同感是指个体对自己所选择专业的认同与情感投入程度。
对于大学生来说，专业认同感对其职业发展具有重要的影响。
首先，专业认同感能够增强个体对专业的投入度。
当大学生选择的专业与自己的兴趣和能力倾向相符时，他们会更加投入地学习和探索专业知识。
这种投入度的增加有助于他们在专业学习中获取更多的知识和技能，为职业发展奠定坚实的基础。
其次，专业认同感有助于培养个体的专业素养。
一个具备专业认同感的大学生，通常会更加努力地学习专业知识，提升自己的专业能力。
他们会积极参与相关实践活动，与专业领域的研究者和从业者保持良好的交流与合作。
这些积极的行为能够提高个体在专业领域的竞争力，为职业发展打下坚实的基础。
最后，专业认同感能够促进个体的职业满意度。
大学生专业选择的时候，如果能够准确把握自己的兴趣和能力，选择符合自己特点的专业，那么他们在未来的职业生涯中将更容易找到满意的工作。
而得心应手地从事自己喜欢并擅长的职业，对于个体的心理健康和职业幸福感都具有积极的影响。
二、职业发展对专业认同感的反馈作用除了专业认同感对职业发展的影响外，职业发展本身也对个体的专业认同感产生着反馈作用。
首先，职业发展的变化可能会对个体的专业认同感产生影响。
随着社会的不断发展和职业结构的调整，职业市场对于某些专业需求的变化较为频繁。
如果个体选择的专业在职业市场中不再受欢迎，或者其所从事的职业不再具备潜在的发展空间，那么他们可能会对自己的专业选择产生怀疑和不安，从而降低了专业认同感。
其次，职业发展的个人成就可能会增强个体的专业认同感。
当个体在从事某一专业的过程中取得了较好的成绩和丰硕的成果，或者在该领域内取得了一定的专业地位和声誉时，他们对自己所从事的专业会产生更高的认同感。
相关性原则相关性原则指的是，在进行决策时，对事物或情况应当采取与它们相关的做法或方针。
相关性原则体现了一种联系性或逻辑关系，其中一个事物或情况的实际发展与另一个事物或情况的发展有一定的关联性。
相关性原则为决策者提供了一种统一的观点，以便他们可以在不同情形下采取合理的行动，其目的是为了寻求最佳结果，使事物发展起来更好。
在历史上，相关性原则已得到广泛的应用。
例如，在财务领域，相关性原则是决定财务分析的重要依据。
财务分析的最终目的是为了指导企业的财务决策，因此，从事财务分析的人必须熟悉不同种类的财务记录，并根据要求分析其与当前出现的财务问题和财务状况的关系，以期做出合理的决策。
此外，相关性原则在投资领域也大有作为。
投资者在进行投资决策时，首先要明确其目标，并仔细研究不同投资品种的风险程度、收益水平、资金配置比例等，从而确定最佳的投资组合，以获得较高的收益。
相关性原则还在商业管理领域得到广泛应用，如在制定公司的价格策略时，应根据相关性原则，综合考虑市场形势、客户需求、行业情况以及公司自身发展状况等因素，制定出最符合公司发展策略的价格策略。
此外，相关性原则也在其他行业得到了推广，如医疗行业和教育行业等。
在实际应用中，我们可以看到，相关性原则在各种行业中都具有重要的地位，且具有至关重要的作用。
因此，相关性原则在不同领域的实际应用中，不仅拓宽了决策者的视野，提高了决策的质量，而且可以保证措施与实际状况、背景之间具有一定的对应关系，从而为实现最优结果而努力。
然而，在实际应用中，我们必须认识到，不同范围和背景的决策，其中的相关性原则可能会存在差异。
因此，决策者在决策时，应该善加利用相关性原则，务必要仔细研究不同状况下的背景和实际利益，才能有效避免出现决策上的错误。
综上所述，相关性原则对决策者提供了一定的指导，从而提高了决策的质量和效率，为获得最佳结果而努力。
遵循相关性原则，可以使企业更有效地管理资源，获得更好的投资收益，为企业发展提供更多的可能性。
回归分析与相关性分析的基本原理与应用数据分析是现代社会中非常重要的一个领域，在各个行业和领域中都有广泛的应用。
而回归分析和相关性分析是数据分析中经常使用的两种方法，本文将探讨回归分析和相关性分析的基本原理和应用。
一、回归分析的基本原理与应用回归分析是用来研究变量之间关系的一种统计方法，主要用于预测一个变量（因变量）与其他变量（自变量）之间的关系。
具体来说，回归分析可以帮助我们确定自变量对因变量的影响程度以及预测因变量的取值。
回归分析的基本原理是基于线性回归模型，即通过建立一个线性方程来描述因变量和自变量之间的关系。
简单线性回归模型的表达式为：Y = α + βX + ε，其中Y表示因变量，X表示自变量，α和β为回归系数，ε为误差项。
在应用回归分析时，我们需要确定自变量与因变量之间的关系强度以及回归系数的显著性。
这可以通过计算相关系数、拟合优度等统计指标来实现。
此外，回归分析还可以通过预测因变量的取值来进行决策和规划，例如销量预测、市场需求预测等。
二、相关性分析的基本原理与应用相关性分析是用来研究变量之间线性相关关系的一种统计方法，主要用于衡量变量之间的相关性程度。
相关性分析可以帮助我们理解变量之间的相互关系，以及在研究和预测中的应用。
相关系数是用来衡量两个变量之间相关性的指标，最常用的是皮尔逊相关系数。
皮尔逊相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关性。
通过计算相关系数可以判断两个变量之间是否存在线性关系，以及线性关系的强弱程度。
在应用相关性分析时，我们可以利用相关系数来进行综合评价和比较。
例如，在市场研究中，我们可以通过相关性分析来确定产品特性与客户购买意愿之间的关系，以指导产品开发和市场推广策略。
三、回归分析与相关性分析的比较回归分析和相关性分析都是研究变量之间关系的统计方法，但它们在方法和应用上存在一些区别。
首先，回归分析主要关注自变量对因变量的影响程度和预测，而相关性分析主要关注变量之间的相关程度。
如何进行有效的企业案例研究企业案例研究是一种有效的方法，用于分析和评估实际业务情况，从而促进企业的学习和发展。
本文将介绍如何进行有效的企业案例研究，包括选择适当的案例、收集和整理案例资料、分析案例并提出解决方案等。
一、选择适当的案例进行企业案例研究时，首先需要选择适当的案例。
选择一个相关性强、代表性好的案例能够提高研究的实用价值。
通常可以从以下几个方面进行选择：1. 行业相关性：选择与研究对象企业相同或相似行业的案例，有助于更好地理解和分析企业的竞争环境和业务模式。
2. 案例代表性：选择在行业内影响力大、业绩出色的企业作为案例，可以学习其成功经验和管理方法。
3. 案例可获得性：选择能够获取到详细资料和可靠信息的案例，以便进行充分的数据分析和研究。
二、收集和整理案例资料在选择好案例后，需要收集和整理相关的案例资料。
可以通过以下途径获取案例资料：1. 官方报告和公开信息：查阅企业的年度报告、公开公告、新闻稿等，收集企业经营状况、财务数据、战略规划等信息。
2. 学术研究和案例分析：阅读相关的学术研究和案例分析，了解已有的案例研究成果和观点，为自己的研究提供参考。
3. 采访和调研：与企业管理层、员工、客户等进行面对面的采访和调研，深入了解企业的内部运作和管理经验。
在收集到的案例资料中，需要进行整理和归类。
可使用表格、图表等工具将数据进行系统化的分类和整理，以便后续的案例分析工作。
三、分析案例并提出解决方案在进行案例分析时，可以采用多种分析方法和工具，如SWOT分析、价值链分析、竞争对手分析等，以全面地了解企业的优势和劣势，发现问题并提出解决方案。
1. SWOT分析：分析企业的优势、劣势、机会和威胁，找出企业的核心竞争力和发展潜力。
2. 价值链分析：分析企业在价值链中的各个环节，找出价值创造的瓶颈和优化的空间。
3. 竞争对手分析：分析竞争对手的战略和行动，找出企业的差异化竞争优势。
在进行案例分析的过程中，需要将问题和解决方案结合起来。
铁路运输与经济发展相关性研究一、铁路运输和国民经济发展之间的相关性铁路运输和国民生产总值之间是呈现正相关的关系，并且其相关度很多，变化趋势极为相似，所以二者之间是相互促进的紧密关系。
通过二者的关系，可以将铁路运输发展和社会经济之间构成一个反馈系统，并且在这一系统内实现铁路运输和社会经济的共同发展和进步。
（一）社会经济发展是铁路运输发展的动力和目的社会经济发展是社会进步的动力和基础，而在交通运输领域，表现为经济对运输需求质和量的提高，因为交通运输需求人们对空间位移所有需求，而经济的发展必然会带来人或者物的位移。
从对经济和交通运输的历史发展方而来分析，经济结构、产业结构的变化对交通运输的影响是直接的，如果经济规模小、结构比较稳定，并且主要以农业生产为主，那么交通运输的规模就比较小；而如果经济结构出现变化，很多劳动力开始从第一产业向第二产业和第三产业过渡，在工业化生产中对原材料、能源、矿产等方面的需求增加，那么货运量增长率就会超过国民经济增长率。
而生存结构的变化也会带来运输质量和数量的提高，因为生产结构变化会导致人流密度增加，人们对铁路客运的速度要求更大，这样就要求铁路运输提高自己的速度和服务质量，也就是提高铁路运输业。
因此可以看出，交通运输的发展是随着经济的发展而发展的，我国经济的发展也为铁路运输提供了很大的需求，对其发展方向有一定决定作用。
目前我国正处于工业化发展阶段，而这一阶段是一个长期的历史过程，铁路运输一直是制约我国经济快速发展的障碍，所以为了提前实现工业化和城市化，就必须发展铁路运输业。
（二）铁路运输发展是国民经济增长的促进手段铁路运输与农工业生产相比，主要是依靠增加服务对象的时间效用和空间效用来附加产业的价值，而这些价值必然会带来国民经济的增长。
首先从产业前向波及的角度来分析，波及就是当铁路运输业发生变化时就会带来相关产业的变化，而铁路运输除了对国民经济产生直接价值之外，还会促进与铁路运输相关产业的发展。
行业相关性规律研究搜寻领先与滞后的行业班级：工商 1403小组成员：梁欣1080214307王琴 1080214308黄艳青 1080214309刘雪洁 1080214310目录一、行业配置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯二、行业关联度分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯三、行业与市场的领先滞后关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯四、行业指数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯五、行业间的因果关系检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯六、结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一、行业配置（一）行业配置的主要思路和方法：行业配置可以分为自上而下的行业配置和自下而上的行业配置，前者从宏观角度出发选择更符合未来一段时间宏观经济情况的，从而被动的行业配置则是从选股开始，先进行个股配置的判断，然后根据各个行业内股票超配低配汇总，可以得到相应的行业超配和低配。
一般而言，第一种方法更为常用，一般的行业配置都是指自上而下的方法，而又分为行业选择和行业资产配置两种策略，无论采用这两种策略或者二者并用，都需要具体分析行业之间以及行业与指数之间的运行规律，才能更好的进行行业配置。
本文主要讨论行业关联性与行业因果关系，为机构投资者进行行业配置提供思路。
（二）行业配置在组合管理中的重要性：行业配置是获取超额收益的重要来源，据国外的实证研究统计，共同基金大部分的收益都可以用行业配置来解释，在成熟市场中，行业配置在基金的组合管理占据了首要的地位，作用强于个股的选择。
在我国基金规模不断扩大到前景下，上市公司数量也在快速增加，个股的选择对单个基金贡献有所降低，因此，个股选择对基金组合的业绩贡献将会下降，而由于行业内股票同质化倾向较为严重，使得行业配置的作用显得更加重要。
二、行业关联度分析实际上股票的收益与其行业特性有关么，或者处于产业链上下游关系的行业收益是否具有相应的高关联度？以下我们通过计算行业指数收益率的相互关系来讨论这个问题。
（一）行业相关性分析我们行业关性计算来进行分析，从2000 年～ 2009 年计算了23 个申万一级行业指数之间的周和月的收益率相关性，比较了行业的收益率与其他行业最为紧密，我们发现按照周收益率计算，平均相关系数最高的行业是：交通运输；而平均相关系数最低的是行业：餐饮旅游。
而按照月收益率来计算也基本一致，相对而言，平均相关系数较高的行业是：交通运输。
而平均相关系数最低的是行业：餐饮旅游。
为了观察在牛市和熊市中行业运转态势的不同，我们比较了牛熊市里面行业相关系数的变动情况。
我们将市场按照以下时间划分为两个阶段：熊市（2001 年 5 月～ 2005 年 6 月）牛市（ 2005 年 7 月～ 2007 年 12 月）熊市里与其他行业具有较大联动性是：机械设备；而低相关性的行业则是：金融服务。
牛市里面具有高关联度的行业是：建筑建材，关联度比较低的行业是：金融服务。
从分熊市和牛市的计算结果来看，明显熊市里面行业具有更高的关联度，而牛市里行业关联度普遍下降。
因此，在熊市里面可能重要的是市场的选时策略，而牛市里面行业配置则对超额收益起（二）高关联度的行业分析正如前面分析的一样，我们将具有高关联度的行业进行配比发现如下的成对行业存在非常高的关联度（收益率相关性高于80%的行业），为了方便查询，我们归纳列入下表：除上面我们看到的行业外，有一部分行业不与任何行业产生高度的关联，而这些行业更容易走出独立行情，往往是超额收益的贡献者，这些行业可以位于产业链的上游，下游和金融地产。
除此之外，一般处于中游制造业之间，下游行业之间，或者中游与下游之间容易产生较高的关联度，如中游的电子元器件几乎影响到所有的下游行业。
而上游行业与中游和下游的关联度相对较小。
因此，相关性的分析可能更适合于行业属性接近的公司。
对于组合管理的启示：照Markowitz的组合管理理论，适当加入一些与其他资产相关度较低的资产能够降低组合风险并提高组合的（相对）收益。
集中配置大量高相关性的行业则可能导致相对业绩的下降，即收益的降低抑或风险的增大。
由于中游行业和下游行业之间相关度较高，因此对于行业配置，在中游和下游配置时既可以选择对所有行业都进行覆盖，也可以跟踪其中少部分行业，对组合收益的影响不大。
但在上游行业之间以及在上游和中游，以及上游与下游，这些行业走势不易并产生关联，容易形成独立的行情，应当以行业轮动策略方能捕捉到超额收益。
对上游行业的选择，以及对上游行业的配置比例均对组合收益产生较为重大的影响。
三、行业与市场的领先滞后关系我们首先试图在行业与市场的关系中找到那些能够领先市场走势的行业或者板块，或者通过滞后行业的表现来确认市场的走势变化。
为了辨别收益的周期，我们分为日，周和月三种频率进行考察。
时间从2000 年1 月4 日至 2009 年10 月12 日。
在进行时间序列检验时，我们必须对其平稳性进行检验。
这些行业指数的原始时间序列都存在很强的单位根现象，成对的行业并没有通过10%显著性水平下的ADF 平稳性检验，而其对数一阶差分数据则在1%显著水平下表现出了良好的平稳性，这样我们用其对数一阶差分后的平稳数据进行格兰杰因果检验。
（一）日频率日频率，我们考察了滞后 1 期至 4 期的情况，滞后几期说明可以领先几期，我们并没有发现滞后期对结果的影响：从我们的结果来看，与上证指数互为因果的行业有：农林牧渔，化工，金融服务。
很遗憾，我们没能找到在日频率上没有发现明显领先市场的行业。
（二）周频率在一周滞后期，我们找到了有色金属可以引起指数收益的变动，在其他滞后均不存在能够显著领先指数的行业；而相互影响的是行业是电子元器件。
（三）月频率在月频率上，我们找到了房地产在 3 种频率上都存在对市场的单向影响，我们发现化工和市场间依然存在稳定的双向相互影响，而金融，交通运输和医药生物我们也找到了与市场一些滞后期上的双向因果关系。
小结：从上述实证结果来看，由于指数本身是由不同行业股票表现的综合反映，因此，找到领先指数收益变化比较困难也是情理之中，从我们Granger 因果关系检验结果也基本一致。
尽管不存很多的领先行业，我们找到的两个行业较为典型，有色金属可以作为较短时间内影响市场走势的行业，而从较长期来看可以采用房地产行业的收益作为中期指数运行的判断。
当然这种判断并不是绝对有效的，而那些与市场指数具有互为因果的行业也可以作为确定指数趋势性变动的一些指引，例如化工，金融服务，电子元器件等。
四、行业指数（一）行业指数之间相关性特征：行业高度相关集中于中游行业之间以及中游与下游行业之间。
以农林牧渔，采掘，黑色金属，家用电器，食品饮料，房地产，金融服务和餐饮旅游为代表的上游行业最下游行业与其他行业关联度较低 .容易走出独立行情，决定着组合的超额收益。
（二）行业指数与市场指数的因果关系检验:我们试图找到能够引起市场指数波动或者说是领先市场指数变化的行业，以此作为市场的一个先导性指标。
（三）行业指数的因果关系可以帮助我们判断哪些行业能够驱动其他行业的走势，可以作为其他行业的先行行业。
五、行业间的因果关系检验某些时候可能我们会观察行业之间的为了验证某些行业之间是否具有领先- 滞后涨落的关系，我们运用Granger因果关系检验行业周收益和月收益之间是否存在数据上的因果关系。
由于日数据过短，我们认为一般的行业轮动策略在较短时间区间内不具备可操作性，因此，我们仅检验了月度和两周的行业因果关系。
（一）月度行业领先滞后关系从上述统计规律来看，表中描绘了各个行业能够引起其他行业变动的规律，上游行业能够引起中游和下游行业变动的并不多。
反而是下游行业更能够引起其他行业的波动。
如房地产引导 9 个行业变动，轻工制造引起7 个行业变动，金融服务引起 6 个行业变动，家用电器引起5 个行业变动，因此，房地产，轻工制造，金融和家电确实具有领先其他行业表现的可能，可作为其他行业的领先行业。
上游行业，除了有色金属能够引起交通运输的变动外，其余上游行业都没能引起下游的变化。
明显受到多个行业影响的是化工，机械设备和采掘，这三个行业指数分别受到 12 个， 9 个和 7 个其他行业指数的影响，因此，这三个行业可以作为行情启动后配置的品种。
（二）两周行业领先滞后关系从两周频率结果来看，总体来看结论较为一致，但略有差异，能够导致其他行业存在因果关系较多的行业是处于最下游的信息服务，能够引导其他10 个行业的变动，这10 个行业主要位于中下游。
而有色金属则给我们提示了所能驱动的行业波动，可以引导 6 个行业的变动，其中包括化工，黑色金属以及下游的家电，纺织，轻工制造和餐饮旅游；信息设备相对来说对下游行业影响较大，共有 4 个行业受其影响。
从行业滞后性来讲，滞后较多行业的分别是餐饮旅游，食品饮料和化工，很显然这些行业都是属于后周期的行业，也较适合在行情启动后再加强配置。
六、结论从上面所进行的针对 A 股行业指数所做的相关性和因果关系的实证研究，我们讨论了三个问题并得到了一些对在实际投资中具有启示作用的结论：1.行业指数收益的相关性：行业之间的相关性与行业所处的产业链条相关，一般处于中游制造业之间，下游行业之间，或者中游与下游之间容易产生较高的关联度，但上游的行业和最为下游的行业都与其他行业的相关性较低，因此，更容易形成独立行情，是组合超额收益的主要贡献者；2.引起市场变动的行业：我们发现很难找到引起指数变动的行业，这也符合理论，但在短的周期和月的周期上找到了有色金属和房地产能够对指数波动带来单方面的因果关系；3.行业之间的相互因果关系是为了找到能够引导其他行业变动以及行业轮动的轨迹从月度数据来看，房地产和金融的指数收益情况确实是能够带来多个行业的收益波动，而化工，机械设备和采掘则是滞后其他行业变动，因此，可以作为后周期的品种进行研究和配置。
而在两周较短的周期内，我们发现信息服务和有色金属的走势能对其他行业的走势造成影响，同样时间段滞后较多行业的是餐饮旅游，食品饮料和化工，很显然他们都是属于后周期的行业，比较适合在行情启动后再加强配置。
