主要研究模型：SWOT分析、波士顿矩阵、波特五力分析模型、洛伦茨曲线、钻石模型理论等。
一：SWOT分析
SWOT分析方法是一种企业内部分析方法，即根据企业自身的既定内在条件进行分析，找出企业的优势、劣势及核心竞争力之所在。其中，S代表 strength(优势)，W代表weakness(弱势)，O代表opportunity(机会)，T代表threat(威胁)，其中，S、W是内部因素，O、T是外部因素。按照企业竞争战略的完整概念，战略应是一个企业“能够做的”(即组织的强项和弱项)和“可能做的”(即环境的机会和威胁)之间的有机组合。
二：波士顿矩阵
波士顿矩阵(BCG Matrix)， 又称市场增长率-相对市场份额矩阵、波士顿咨询集团法、四象限分析法、产品系列结构管理法等这种方法的核心在于，要解决如何使企业的产品品种及其结构适合市场需求的变化，只有这样，企业的生产才有意义。同时，如何将企业有限的资源有效地分配到合理的产品结构中去，以保证企业收益，是企业在激烈竞争中能否取胜的关键。
波士顿矩阵认为一般决定产品结构的基本因素有两个：即市场引力与企业实力。
市场引力包括企业销售量(额)增长率、目标市场容量、竞争对手强弱及利润高低等。其中最主要的是反映市场引力的综合指标——销售增长率，这是决定企业产品结构是否合理的外在因素。
企业实力包括市场占有率，技术、设备、资金利用能力等，其中市场占有率是决定企业产品结构的内在要素，它直接显示出企业竞争实力。销售增长率与市场占有率既相互影响，又互为条件：市场引力大，销售增长率高，可以显示产品发展的良好前景，企业也具备相应的适应能力，实力较强;如果仅有市场引力大，而没有相应的高销售增长率，则说明企业尚无足够实力，则该种产品也无法顺利发展。相反，企业实力强，而市场引力小的产品也预示了该产品的市场前景不佳。
三：波特五力分析模型
波特五力分析模型(Michael Porter's Five Forces Model)，又称波特竞争力模型。它对企业战略制定产生全球性的深远影响。用于竞争战略的分析，可以有效的分析客户的竞争环境。
五力分别是： 供应商的议价能力、购买者的议价能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、行业内竞争者现在的竞争能力。五种力量的不同组合变化 最终影响行业利润潜力变化。一种可行战略的提出首先应该包括确认并评价这五种力量，不同力量的特性和重要性因行业和公司的不同而变化。
四：洛伦兹曲线
洛伦兹曲线(Lorenz curve)，也译为“劳伦兹曲线”是国民收入在国民之间的分配问题。
画一个矩形，矩形的高衡量社会财富的百分比，将之分为五等份，每一等分为20的社会总财富。在矩形的长上，将100的家庭从最贫者到最富者至左向右排列，也分为5等分，第一个等份代表收入最低的20的家庭。在这个矩形中，将每一百分的家庭所有拥有的财富的百分比累计起来，并将相应的点画在图中，便得到了一条曲线就是洛伦兹曲线。
显而易见，洛伦兹曲线的弯曲程度具有重要意义。一般来说，它反映了收入分配的不平等程度。弯曲程度越大，收入分配程度越不平等;反之亦然。特别是，如果所有收入都集中在某一个人手足，而其余人口均一无所有，收入分配达到完全不平等，洛伦兹曲线成为折线OHL;另一方面，如果任一人口百分比等于其收入百分比，从而人口累计百分比等于收入累计百分比，则收入分配就是完全平等的，洛伦兹曲线成为通过原点的45度线OL。
五：钻石模型理论
波特钻石理论模型(Michael Porter diamond Model) ，又称钻石理论、菱形理论及国家竞争优势理论。用于分析一个国家某种产业为什么会在国际上有较强的竞争力。
| 决定一个国家的某种产业竞争力的有四个因素 |
| 1：生产要素--包括人力资源、天然资源、知识资源、资本资源、基础设施。 |
| 2：需求条件--主要是本国市场的需求。 |
| 3：相关产业和支持产业的表现―这些产业和相关上游产业是否有国际竞争力。 |
| 4：企业的战略、结构、竞争对手的表现。 |
这四个要素具有双向作用，形成钻石体系。值得注意的是，在四大要素之外还存在两大变数：政府与机会。机会是无法控制的，政府政策的影响是不可漠视的。
数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，是有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。我们既定形成的研究模型中常用的统计分析方法包括：描述性统计、回归分析、相关分析法等。
一：描述性统计
所谓描述性统计分析，就是对一组数据的各种特征进行分析，以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体的特征。描述性统计分析的项目很多，常用的如平均数、标准差、中位数、频数分布、正态或偏态程度等等。这些分析是复杂统计分析的基础。
二：回归分析
所谓回归分析法，是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式(称回归方程式)。
回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析;当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。回归分析法预测是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量的变动情况预测与其有相关关系的某随机变量的未来值。进行回归分析需要建立描述变量间相关关系的回归方程。根据自变量的个数，可以是一元回归，也可以是多元回归。根据所研究问题的性质，可以是线性回归，也可以是非线性回归。非线性回归方程一般可以通过数学方法为线性回归方程进行处理。
社会经济现象之间的相关关系往往难以用确定性的函数关系来描述，它们大多是随机性的，要通过统计观察才能找出其中规律。回归分析是利用统计学原理描述随机变量间相关关系的一种重要方法。
三：相关分析法
相关分析法是测定经济现象之间相关关系的规律性，并据以进行预测和控制的分析方法。
社会经济形象之间存在着大量的相互联系、相互依赖、相互制约的关系。这种关系可分为两种类型。一类是函数关系，它反映着现象之间严格的依存关系，也称确定性的依存关系。在这种关系中，对于变量的每一个数值，都有一个或几个确定的值与之对应。
另一类为相关关系，在这种关系中，变量之间存在着不确定、不严格的依存关系，对于变量的某个数值，可以有另一变量的若干数值与之相对应，这若干个数值围绕着它们的平均数呈现出有规律的波动。例如，批量生产的某产品产量与相对应的单位产品成本，某些商品价格的升降与消费者需求的变化，就存在着这样的相关关系。
