内容 国际投资气候取决于多种因素，一般归结为经济、政治、社会文化和教育、法律四个方面：①经济因素。一国居民的收入水平、所处的经济发展阶段、经济制度、市场结构、基础设施、自然与人力资源等经济因素常是影响国际投资活动最直接和最基本的因素。收入水平包括国民生产总值、国民收入、家庭收入和人均收入等。这些指标可作为衡量购买力和市场潜量的尺度，收入水平高则吸收投资的能力和投资收益也高。一国所处的经济发展阶段不同，对国际投资的实际需求也不同，在市场结构方面也就有相当的差异。发达国家需要投资资本密集型或知识技术密集型的生产设备，发展中国家则偏重于劳动密集型，以适应其熟练技术工人缺乏、资本和技术稀缺的现实。半工业化国家、工业化国家和高度工业化国家的国际投资需求也各有差异。基础设施是国外投资者考虑投资成本与效益时的直接因素。资源状况则在某种程度上决定了该国对外国投资者的吸引力。②政治因素。包括一国政府对外国投资的态度和政策、政局稳定程度、政府机关效率以及政策的稳定和连续性等。③社会文化和教育。国际投资活动是一种涉外经济行为，因外国投资者与投资国之间在语言、文化、宗教、所受教育乃至社会心理上的异同，投资活动可能有所变化。如传统上就有联系的新独立发展中国家与其原宗主国之间的联系，一般认为较为密切，国际投资方面较其他国家就更易发展。④法律。一国法律健全与否，包括法律体系是否完善，执法是否公正等，均直接涉及国际投资的安全。若一国法令阻碍现有企业的经营或法制不健全乃至无法可依，皆被认为投资环境不理想。 按照国际惯例，一般用国际投资气候的"冷"、"热"概念来表示一国在外国投资者眼中的地位和受欢迎程度。投资气候评估 对国际投资气候的评估除以冷热因素分析作为宏观判断标准外，主要是从东道国政府对外国投资者的限制或鼓励政策入手，具体评析影响投资气候的微观因素。这些微观因素包括资本抽回限制、外商股权、对外商的管制程度、货币稳定性和当地资金供应状况等。较为有影响的评估方法是美国学者R.斯托鲍夫的投资气候评分法。他把投资气候分解为8个因素,每一因素又细分成若干个子因素，然后根据各个子因素对投资气候的有利程度给予评分。根据这种评估方法，总分越高，投资气候越好，即越“热”。此外，一些大商业银行、资信评估机构和国际组织也有专门对某一国家或地区的投资气候进行评估的，如美国摩根银行、国际清算银行等。 参考书目 朱立纲等编：《国际投资学》，中国金融出版社，北京，1989。
指国民经济内部个因素和各成分按照一定的序列结合起来的相互关系，它反映国民经济总体的内部状况，内在要素和内在联系。
城镇集体单位职工 指在城镇集体经济单位及其管理部门工作，并由其支付工资的各类人员。
城镇居民家庭消费性支出 指被调查的城镇居民家庭用于日常生活的全部支出，包括购买商品支出和文化生活、服务等非商品性支出。不包括罚没、丢失款和缴纳的各种税款(如个人所得税、牌照税、房产税等)，也不包括个体劳动者生产经营过程中发生的各项费用。
定义 分析若干个预测变项和一个效标变项间的关系 。原理 多元回归分析原理 回归分析是一种处理变量的统计相关关系的一种数理统计方法。回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系, 但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。回归分析主要解决以下几个方面的问题 (1) 确定几个特定的变量之间是否存在相关关系, 如果存在的话, 找出它们之间合适的数学表达式; (2) 根据一个或几个变量的值, 预测或控制另一个变量的取值, 并且可以知道这种预测或控制能达到什么样的精确度; (3) 进行因素分析。例如在对于共同影响一个变量的许多变量(因素)之间, 找出哪些是重要因素, 哪些是次要因素, 这些因素之间又有什么关系等等。应用 回归分析有很广泛的应用, 例如实验数据的一般处理, 经验公式的求得, 因素分析, 产品质量的控制, 气象及地震预报, 自动控制中数学模型的制定等等。 多元回归分析是研究多个变量之间关系的回归分析方法, 按因变量和自变量的数量对应关系可划分为一个因变量对多个自变量的回归分析(简称为“一对多”回归分析)及多个因变量对多个自变量的回归分析(简称为“多对多”回归分析), 按回归模型类型可划分为线性回归分析和非线性回归分析。 本“多元回归分析原理”是针对均匀设计3.00软件的使用而编制的, 它不是多元回归分析的全面内容, 欲了解多元回归分析的其他内容请参阅回归分析方面的书籍。 本部分内容分七个部分, §1～§4介绍“一对多”线性回归分析, 包括数学模型、回归系数估计、回归方程及回归系数的显著性检验、逐步回归分析方法。“一对多”线性回归分析是多元回归分析的基础, “多对多”回归分析的内容与“一对多”的相应内容类似, §5介绍“多对多”线性回归的数学模型, §6介绍“多对多”回归的双重筛选逐步回归法。§7简要介绍非线性回归分析。 §1 一对多线性回归分析的数学模型 设随机变量与个自变量存在线性关系: , (1.1) (1.1)式称为回归方程, 式中为回归系数, 为随机误差。 现在解决用估计的均值的问题, 即 , 且假定, , 是与无关的待定常数。 设有组样本观测数据: 其中表示在第次的观测值, 于是有: , (1.2) 其中为个待定参数, 为个相互独立的且服从同一正态分布的随机变量, (1.2)式称为多元(元)线性回归的数学模型。 (1.2)式亦可写成矩阵形式, 设 , , , , 则(1.2)式变为: , (1.3) (1.3)式称为多元线性回归模型的矩阵形式。1.2回归分析: 重难点：解聚类分析的基本思想、方法及其简单应用；了解回归的基本思想、方法及其简单应用． 考纲要求：①了解聚类分析的基本思想、方法及其简单应用． ②了解回归的基本思想、方法及其简单应用．
(Compound Event) 指在机率的实验里,利用一个个体连续试验数次或利用数个个体试验一次.通常要使用乘法定理,分为独立事件与相依事件.
虚无与对立假设中不只包含一个母数值. 在一般的假设检验中还存在一个未知的参数--随机变量。
备考盈利 利用备考方式，而不是标准通用会计制度而得出的盈利. 对应英文为Pro-Forma Earnings Projected earnings based on a set of assumptions and often used to present a business plan (in Latin pro forma means "for the sake of form"). It also refers to earnings which exclude non-recurring items. Pro- forma earnings are not derived by standard GAAP methods.
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