证券分析涉及对业务的分析。这样的分析研究可以做到无限细致，因此出于成本的考虑，应当根据客观条件、可行性来确定分析的深度。考虑购买一个1000美元债券的投资者当然不需要像一家考虑购买50万美元大宗证券的大型保险公司那样，对证券进行全面透彻的分析。而相比之下，保险公司做的研究仍没有债券发行银行做的那么详尽。或者简单来说，选择一只收益率只有3%的高等级债券，比试图找一只收益率达到6%的安全性良好的证券或无可争议的超值普通股，需要做的深入分析更少。

一、分析技术和深度应视证券的特征和目的而定

分析师必备素质包括把握使用技术的分寸。在选择和处理分析材料时，不仅要考虑材料的重要性和可靠性，还要考虑其可得性和便利性。一方面，分析师一定不能被海量数据所误导而花大力气研究不重要的材料。另一方面，一些重要信息，并不是分析师能凭一己之力获得的，因此分析师经常要接受重要信息不足的事实，这也是完整的“业务分析”中经常遇到的问题。

二、数据的价值随企业类型而变化 

分析师必须承认，研究企业的类型不同，同类研究数据的价值也会截然不同。铁路或大型连锁企业的五年毛利或净利记录，即便不是决定性因素，至少也可以作为测定优先证券的安全性和普通股的吸引力的充分根据。而较小的石油生产公司提供的同类统计数字，可能非但不能提供有用信息，反而会引起误导。因为毛利或净利主要取决于价格和产量，而这两个因素的未来值很可能与过去大相径庭。

三、分析中的定量与定性因素

有时将分析中的因素分为定量和定性两类是很方便的。定量因素即指公司的各类统计数据，包括损益表和资产负债表中的所有有用的项目，还包括和以下方面相关的其他数据，如产量、单位价格、成本、产能、未完成订单等。这些五花八门的统计数据还可以被归入下列子类：资本；收益和股息；资产和负债；营运统计数字。

定性因素则涉及以下事项，包括业务性质，企业在行业中的地位，个体情况，地理位置，经营特点，管理风格，以及企业、行业和一般业务的前景。公司的报告中通常不会涉及这类问题。分析师必须从可信度参差不齐的（包括大量纯粹的主观信息）、门类繁多的信息来源中寻找自己的答案。

一般来说，定量因素比定性因素更适合深入分析。定量因素数量较少，更容易获得，也更适合形成明确、可靠的结论。此外，财务业绩可以概括成许多定性因素，因此对于定性因素的详细研究并不会增加什么重要的信息。典型的证券分析报告，都只浅显概要地叙述定性因素，而将大部分篇幅留给了数字。

（一）定性因素：业务性质和未来前景

定性因素强调最多的是业务性质和管理风格。这两点极其重要，却很难作出明智的处理。业务性质的概念包含着关于企业未来前景的总体看法。大多数人对于“好公司”都有相当明确的概念。这些看法建立在财务业绩，对该行业特定情况的认识，以及推测或偏见上。

1923—1929年的普遍繁荣时期的大部分时间里，相当一批主要行业的发展相对滞后。这些行业包括雪茄、煤炭、棉制品、化肥、皮革、木材、肉类包装、造纸、航运、城市轨道交通、制糖以及羊毛制品。它们逐渐滞后的根本原因通常是竞争产品或服务的发展（如煤炭、棉织品、城市轨道交通），产能过剩和贸易方式混乱（如纸张、木材、糖）。在同一时期，其他行业的繁荣程度则远远超过平均水平，如罐头制造商、连锁店、卷烟生产商、电影、公用事业。它们表现优越的主要原因是不寻常的需求增长（香烟、电影），缺乏竞争或控制竞争（公用事业、罐头制造商），以及强于竞争对手的竞争能力（连锁店）。

人们认为表现得比平均水平糟的行业就是处于“不利的状态”，自然而然要避而远之；而那些表现优秀的行业则处于“有利的状态”。这种看法是合情合理的，但这类结论可能往往是错误的。无论是一般行业，还是特定行业，异常好的或特别糟的情况不会永远持续下去。市场的矫正力量无处不在，它的存在能改变一些行业无利可图的状况，同时减少另一些行业的超额利润。

需求不断增加的行业可能会因供应增长更快而受挫，无线电、航空、电制冷、公交运输、真丝针织品等行业就是这样。百货公司在1922年被看好，全凭它们在1920—1921年萧条中的出色表现，但在随后的几年中它们并没有保持这种优势。公用事业在1919年的大繁荣中因为成本高而备受冷落；却在1927—1929年成为投机者和投资者的最爱；但到了1933—1938 年，对通货膨胀、利率调控和政府直接竞争的忧虑再次破坏了公众对它们的信心。另一方面，在1933年，长期低迷的棉织行业突然比其他大多数行业更加快速地向前发展。