1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
课题意义及前景：盈利预测能够传递有关现金流量的信息，可以作为未来现金流量的替代[1]。
目前，信息使用者信息需要变化的一个显著特点，是从关注历史信息转向对未来信息的关注，信息使用者要求提供有关企业未来经济活动和有助于预测、评估企业未来财务状况和经营成果的经济指标和有关信息[2]。
现有的盈利预测模型都是在对称性假设条件下推导出来的，即假定企业成本与其业务量呈线性关系，当业务量的增加额与减少额相等时，其对应的成本增加额与减少额也相等，这是传统成本性态(cost behavior)理论[3]的基础，而本文用线性回归的方法对来年的盈利进行预测。
2. 研究的基本内容和问题
研究目标及内容：将线性回归模型应用于江苏省金融类上市公司盈利预测中：1.设立解释变量及被解释变量被解释变量：该企业下一年的盈利（Y）解释变量：资金周转率（X1）：该财务指标综合评价了企业全部资产的利用效率；利润率=主营业务利润/主营业务收入（X2）：该财务指标反映了公司收入的质量；收入质量=应收账款/主营业务收入(X3)：该财务指标反映了公司当年尚未实现的主营业务收入；从一定程度上说明了公司的盈利质量；公司当年盈利(X4)：该指标直接反映了公司当年的盈利状况，可以预测，当年表现好的公司，旗下年度的表现也趋于较好。
2.建立线性回归模型及相关性分析3.根据分析结果做出预测拟解决关键问题：许多经济学变量之间存在相互依存、相互影响、相互制约的关系，如果能找到经济变量与影响因素之间的变化规律，并把这种规律用数学表达式表示出来，加以模型化就会给预测带来极大的方便。
3. 研究的方法与方案
在学习国内外众多学者的分析法及模型建立的基础上讲线性回归模型用于上式公司的盈利预测，帮助投资者、债权人以及其他信息使用者评价企业未来现金流量的时间、金额、不确定性。
线性回归模型建立过程如下：假设因变量是y，有m个自变量 ,y与这m各变量之间的联系是线性的，其多元线性回归模型如下： 其中， 是m 1个待估参数;如果有n组观数据：( ),t=1,2,,n,那么这n组观测数据就有如下的结构形式： 根据以上方法建立回归模型后在进行相应的回归分析。
线性回归预测模型是应用线性回归技术，根据历史数据建立回归方程，用此回归方程进行超前预测。
4. 研究创新点
传统的分析师的优势在于同时性优势和时机优势，但也有研究者认为管理者的预测在能控制业绩、影响报告的盈余方面优于分析师。
对于经典模型哪一种比较占优没有准确的定论，但都存在不足之处，因此我将整合三种模型的优势作为数据采集的一项指标来建立线性回归模型，从而实现对盈利预测的更优化和更简化。
5. 研究计划与进展
研究计划及预期进展1.3.18至3.25课题申请及开题报告； 2.3.25至4月初进行数据收集和数据处理；3.4月初至4月中旬完成方法验证，拟定初稿及中期答辩等工作；4.在验证的基础上对未来的盈利情况进行预测并完成论文最终定稿及答辩。
