世界市场行情串讲三.ppt

13、根据企业决策的需要，商品市场行情预测可包括的内容有（ ） A.国民生产总值预测 B.通货膨胀预测 C.市场需求预测 D.市场供给预测 E.市场价格预测 * * 1B 2D 3B 4B 5B * 6D 7D 8D 9B 10C 11 B * 12A 13B 14C 15C 16C * 17 B 18 C 19A 20D 21D * 22B 23B 24A 25 A 26 C * 27A 28 A 29 D 30 B 31 B * 32D 33C 34A 35C * 1AD 2CDE 3ABCDE 4AD * 5ACDE 6BCDE 7ABE 8ABCDE * 9ACD 10ABCDE 11ABC 12 ABDE * 13CDE * 公式 : 年率=[ -1]*100% 应注意的问题：如果某一个月的增长率很高，那么所推算出的年率也会很高，结果会夸大该年的增长率；相反，如果某个月的增长率很低，则有可能会低估全年的增长率。 （4）计算与上一年同期相比增长的百分比与去年同期相比增长的百分比=（本期水平÷去年同期水平-1）×100% 公式：与上一年同期相比增长率的百分比=【（本期水平/上一年同期水平）-1】×100% 与年率的差别：年率是从月的增长率推算出年的增长率，可将其看成是时间序列数据的短期内的变动对长期变动可能产生的影响；与上一年同期相比增长率的百分比则是一年来时间序列数据变动的实际情况。 2.调整季节因子——选择 剔除季节因素的具体步骤为：——简答 （1）计算4期（4个季度）移动平均值 （2）用原始数据除以移动平均值，求出季节比率(关键步骤） （3）计算季节比率的算术平均值，剔除随机因素（偶然波动因素）的影响 （4）对各季节的季节比率的平均值加以调整，求出季节指数 （5）用原始数据除以季节指数，再乘以100，剔除季节因素的影响 3.周期分析——选择 计算周期指数的具体方法为： ——简答 1、选取一组能反映周期变动的时间序列数据。 　2、将时间序列划分成三个阶段。 　3、分别以高峰和低谷月份为100计算周期指数。 通过周期指数，可对历史上所出现的周期进行比较，以便对目前所处周期的发展趋势做出判断。 在计算时，要选取多少个周期，可根据具体情况而定，一般没有特别的要求。通常所选取的周期越长，越能充分反映周期变动的共性，但也应注意由于客观条件的变更，距离今天越远的周期，越不能反映目前周期的特点。 周期分析对于搞好行情预测是十分有益的，特别是当周期接近转折点时，可利用过去的变化模式来推测未来。 第二节 回归分析与预测——简单线性回归模型 回归模型的组成部分： 一是以经济理论为基础所确定的经济变量之间的相互依赖关系； 二是反映经济现象变动的数据； 三是估算变量相互关系的统计方法。 回归模型以一定的经济理论为基础，建立能够反映经济变量之间相互关系的数学模型，然后搜集同模型有关的数据，最后使用统计方法来估算和评价所建立的模型。 1.简单线性回归模型及基本假定——选择 简单线性回归模型只有两个变量，它们之间的关系是线性的，一般表示为：Y=α+βX Y——预测的变量，又称为因变量；X——为影响Y的变量，又称自变量； α、 β——分别为方程的截距和斜率。 在行情预测中，自变量X一般是事先给定的。 直线方程Y=α+βX一般只能预测因变量Y 的大致趋势，而不能准确地预测出实际值，预测值同实际值之间存在着一个随机变量 。 X与Y 为线性关系 误差的期望为0，方差为一常数 各项误差之间不存在相关关系 2.简单线性回归方程的估算——计算/选择 估算误差的大小是衡量估算结果的一个重要标准，所估算回归方程的误差越小，估算的效果就越好。 最小二乘法是估算回归模型参数最基本的方法。 ——计算 ΣY=na+bΣx ΣXY=aΣX+bΣX2 计算：某种商品的需求量Y与该商品的价格X有关，己知某时期内X、Y的数据如下表： 根据以上数据，建立简单线性回归方程，并预测当价格为8美元时的需求量。(结果保留两位小数) 答案：ΣX=22, ΣY=46, ΣXY=139, ΣX2=146,n=5, Y=14.87-1.29X, x=8,y=4.55 价格X(美元) 1 2 4 5 10 需求