随着我国经济的快速发展和完善，证券投资特别是股票交易正逐渐发展成为当今经济社会的重要环节。股票是市场经济的产物，股票的发行与交易促进着市场经济的发展。股票预测分析是指以准确的统计资料和股市信息为依据，从股市的历史、现状和规律出发，运用科学的方法对股票未来发展状况进行测定。从我国目前股票交易市场情况出来看，中国股票交易市场存在着很多的不确定因素。同时股票预测还是理性投资、科学投资的重要前提。根据这些具体情况，本文主要工作如下：第一，本文介绍了股票的相关基础知识，特别介绍了影响股票价格的公司主要财务指标。在这些基础知识之上，介绍了已有的股票价格预测方法，并分析了每种方法的优缺点。第二，阐述了本文所应用于股票预测的统计模型。本文的统计模型，主要包括部分线性模型和主成分分析两部分。首先对部分线性模型进行概述，并且讨论了部分线性模型的最小二乘估计，最后介绍了主成分分析原理。第三，本文通过中国银河证券海王星股票分析软件，得到传统能源板块的66支股票，去除3支ST股票和数据缺失、异常的11支股票，剩余的52支股票的2010年12月30日公布的公司财务指标和个只股票的收盘价作为回归分析的样本数据。先运用相关性分析、单元回归等方法对个只股票的公司财务指标进行筛选筛选，其次利用主成分分析方法对筛选出的财务指标数据进行降维处理，最后基于降维后的数据拟合部分线性模型。并且根据2011年9月30日公布的财务指标，应用本文统计模型对当日股票收盘价进行预测，通过与实际股票收盘价相比较。同时还应用线性模型对股票价格进行预测，将两种方法的预测结果相对比说明本文方法具有一定的应用价值。