预测价值（精选12篇）
预测价值 篇1
妊娠高血压综合征简称妊高征, 是一种严重威胁母儿健康的妊娠期特有疾病, 为孕产妇死亡的重要原因之一。在我国发病率为9.4%, 国外报道为7%～12%[1]。如能做到早期预测, 则可能降低发病率减少并发症的发生。
1资料与方法
1.1 一般资料
选择在我院产科门诊进行孕期保健并在我院分娩, 资料完整的孕妇245例。年龄21～43 (30.08±3.95) 岁, 孕周6～40+2 (28.37±6.6) 周, 初产妇223例 (91.02%) , 经产妇22例 (8.98%) 。
1.2 检查方法
应用MP预测系统检测仪, 检测前测量受测者身高、体质量。卧位休息5min后测血压, 然后左侧卧位, 将身高、体质量、血压数据输入微机, 将传感器置于桡动脉搏动最明显处, 拾取脉搏信号, 示波器观察脉搏波形稳定后, 经处理自动打印出收缩压 (SBP) 、舒张压 (DBP) 、平均动脉压 (MAP) 、心率 (HR) 、心脏指数 (CI) 、外周阻力 (TPR) 、波形系数 (K) 、血黏度 (V) 、平均滞留时间 (Tm) 等血流参数, 并描绘出脉搏波形图。
1.3 诊断标准[2]
K值≤0.4示低阻力, WK值>0.4为高阻力。正排高阻型:K>0.4, TPR>1.2～1.5, CI 2.5～4.0。低排高阻型:K>0.4, TPR>1.2, CI<2.5。高排低阻型:K<0.4, TPR<1.2, CI>4.0 。
1.4 分组
将检测结果按上述指标分为正常组、高阻低排组, 在高阻低排组中随机分为药物干预组 (应用钙尔奇D 600mg/d、维生素E 100mg/d、阿司匹林40～60mg/d) 、未干预组, 分别比较正常组、干预组、未干预组发生妊高征的情况。
1.5 统计学方法
应用SPSS 11.0软件进行统计学处理。计数资料以率 (%) 表示, 采用采用χ2检验。以P<0.05为差异有统计学意义。
2结果
245例孕妇, 共进行了320人次MP血流动力学检测, 134例 (54.69%) 为高阻低排型, 其中药物干预组38例、未干预组96例;正常图形组111例 (45.31%) 。各组检出妊高征发生情况分别为12例 (31.58%) 、26例 (27.08%) , 15例 (13.51%) 。干预组和未干预组中检出妊高征发生率明显高于正常组, 差异有统计学意义 (P<0.05) 见表1;干预组与未干预组妊高征发生率, 差异无显著性 (P>0.05) ;总的来说, 高阻低排组妊高征发生率明显高于正常组 (P<0.05) , MP预测系统灵敏度为71%, 特异度为50%, 阴性预测值为86%, 阳性预测值为28%。
注:与正常组比较, *P <0.05
3讨论
妊高征导致孕产妇死亡占孕产妇死亡的第2位。积极探寻有效的预测和预防方法, 采取有效措施防治妊高征, 是临床工作者努力的方向。妊高征的病因不明, 基本病理生理变化是全身小动脉痉挛, 全身各系统各器官灌流减少, 心血管系统血管痉挛, 外周阻力增加, 心肌收缩力和射血阻力 (心脏后负荷) 增加, 心输出量明显减少, 心血管系统处于低排高阻状态, 心室功能处于高动力状态。导致子宫-胎盘血流量减少, 肾脏等重要器官缺血缺氧, 继而出现高血压、水肿、蛋白尿, 即血液变化先于血压变化。出现临床症状之前, 胎盘缺血缺氧病变已经存在, 当临床症状出现时, 肾脏和胎盘的功能性改变已转变为器质性病变。妊高征在临床症状明显出现之前, 患者已有血生化及血液动力学的变化。目前研究表明, 妊高征孕妇外周阻力在妊24～28周即升高, 但是妊高征往往出现在32～36周, 血流动力学改变早于临床症状[3]。国外应用平均动脉压[4]、、血β-hCG[5]、纤维结合蛋白、抗心磷脂抗体[5]预测妊高征。丛克家[2]首先在1986年, 应用MP预测系统检测, 得出28～37周妊高征阳性预测值为85.7%, 灵敏度60%, 特异度99%;对预测阳性者给予饮食及侧卧位休息指导, 妊高征发病率9.2%, 同期未监测者发病率为20.44%。故采用MP预测系统对妊高征进行预测有一定作用, 方法简单, 无创, 耗时短。本资料检测结果提示, 高阻低排组妊高征发生率明显高于正常组 (P<0.05) , MP预测系统灵敏度71%, 特异度50 %, 阴性预测值为86%, 阳性预测值 28 %。在预测不发生妊高征方面有一定指导意义。
对可能发生先兆子痫的孕妇, 给予阿司匹林与使用安慰剂或不治疗相比, 前者可明显降低发生先兆子痫的危险和胎儿死亡、早产的危险, 但在其他方面两者没有明显差别[6]。维生素E是非酶类强氧化剂, 阻断脂质氧化作用, 保护和改善各重要器官血管的结构和功能[7,8]。正常妊娠时脂质过氧化物从孕中期开始明显增加, 维生素E亦随妊娠进展增加, 维持氧化和过氧化的相对平衡。妊高征患者由于体内氧自由基和脂质过氧化物增高[9], 消耗过多的维生素E, 妊高征人维生素E水平显著低于正常妊娠妇女, 补充维生素E可有效预防妊高征的发生[10]。孕期由于激素水平的改变和母儿对钙的需求增加, 引起机体相对缺钙, 易导致血压升高。机体钙摄入量存在一个阈值, 只有在低于该阈值时, 补钙才有明显的降压效应。基础饮食钙摄入充分者, 补钙后的降压效果微小或根本无效;而基础钙摄入不足者, 补钙后血压会明显下降。根据我国城乡居民钙摄入量资料表明, 对孕妇应该常规补钙600～1 200mg/d , 对降低妊高征的可能有一定作用。本资料对预测阳性的予以干预治疗, 未能依据每人每日钙摄入情况, 调整补钙量, 导致与未干预组在妊高征的发生率上统计学无显著性差异。根据MP预测系统检测仪预测的趋势图形有可能提高阳性预测率, 再进行适当干预以期降低严重妊高征的发病率。
参考文献
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预测价值 篇2
阅读下面的材料，按照要求写一篇不少于800字的作文。(60分)
17世纪的英国诗人约翰·堂恩在《钟为谁鸣》的诗中说：“谁也不能像一座孤岛，在大海里独踞，每个人都似一块小小的泥土，连接成整个陆地。如果有一块泥土被海水冲去，欧洲就会缺其一隅，这如同一座山峡，也如同你的朋友和你自己。”美国学识最渊博的哲学家约翰·杜威说：“人类本质里最深远的驱策力就是希望具有重要性。”要求选好角度，确定立意，明确文体，自拟标题;不要脱离材料内容及含意的范围作文，不要套作，不得抄袭。
一杯热饮
寒冷的风呼呼地刮着，雪花纷纷飘落，你在那里?是不是和我一样围着漂亮的围巾，戴着可爱的手套，坐在街边暖暖的.饮品店里，捧着一杯热饮，向窗外看去呢?
回忆，如同电影的播放器，缓慢地倒映着去年冬季的那个雪天。
嗖嗖的北风，甘冽地刮着，刺人脊骨。我依旧和一群同学出去放松，谁能放过这美好的雪睛天气呢?看到街道旁边整齐的雪堆我们兴奋得不顾一切，扑过去，扬着雪，追逐着，打着闹着，任雪往脖子领子里灌着，冷丝丝，沁人心脾……直到路边的一堆堆雪被我们扬光了，我们才停下手。累了，冷了，手也冻红了，我们仍然兴奋不减，带着喜悦走进街边的一家饮品店，每人点了一杯热饮，坐在玻璃窗前，一边欣赏着我们的鏖战的战场，一边伸手去触摸，还感觉到一丝丝凉意的脖颈……
远远的街角处，我们刚扬的雪不知何时又被整齐的堆在了马路旁。
隐约看见一个白色的身影，弯着弓一样的身子在寒风中蠕动，显得那样的渺小，那样的单薄。来回行驶的车辆碾起的雪，不时地溅在他的身上。偶尔有滑到的行人，他急忙过去搀起，并帮着拍打身上的雪，然后又回身，像毛毛虫一样蠕动起来。
慢慢地，他走进了。只见他头上戴着厚厚的帽子，围着绕脖多圈的围脖，戴了一只大大的口罩。个子不高，臃肿的棉衣上还穿着印有环卫的马甲。他转过身，放下铁锹，摘下口罩，这我才看清他。他的眉棱已经花白，鬓角处也有几丝白发，他缩着脖子，双手紧握成拳。
我起身叫了一杯热饮，向门外走去。他看到我，连忙收回了手，向我道歉：“对不起，我不是……”“不，是我们对不起你，刚才我们玩疯了。玩雪仗，即将成为我们少年的记忆。”我像是对他说，又好像对自己的心灵喃喃自语。
“拿着吧，你辛苦了。”我打断了他的话，把热饮递了上去说。他愣了一下，挠挠头。不好意思的看着我，我对他微笑，他才摘下那双破了好几个的破洞而且还黑呼呼的手套，双手接过热饮。我看看见他那双皲裂的手上已布满老茧，双手呈黑色，茧子虽硬却早已磨破，中间还夹着红色——那皲裂处渗出的血。他忙缩回了手，埋头喝光了热饮，看他喝得甜嘴巴舌的样子，我想此时，他的内心一定有了一丝暖意。是我的道歉，消除了他内心的严寒与冷漠，还是我的热饮，温暖了他本来就温暖的心灵，让他的内心再升腾起股股的暖意?
我想让他进屋休息一会儿，他却说：“小姑娘，谢谢你，我还要工作，去扫雪了。”他返回街上继续扫着雪，身上的雪只是一跳，从肩上轻轻地滑落，还哼起了一首无名的歌。
望着他渐渐消失的背影，我的内心恍然间也升腾一股股的温暖。只有体谅，才能驱走他人内心的寒意;只有体谅，他人才能温暖我曾经冷漠的心。体谅，并不需要付出得很多，一点点理解和关爱，一份份尊重和谅解也就足够了，也许只是一杯热饮。
【解析】
原目是“尊重在寒冬里唱歌”，改为“一杯热饮”，你认为那一个好?为什么?
1、这道诗告诉我们，谁也不可能离群索居，都要与人相处。在与人相外中，要想受到欢迎，就应真诚地关心别人、尊重别人。每一个人来到世界上都有被尊重、被关怀、被肯定的渴望，当你满足了他的要求后，他就会对你尊重的那一个方面焕发出巨大的热情，并成为你的好朋友。
预测价值 篇3
[关键词] 读者关系管理 图书供应链 预测模型
[中图分类号] G235 [文献标识码] A [文章编号] 1009-5853（2012） 06-0069-05＼
[Abstract] This paper briefly analyzes the present value of the readers； puts emphasis on how to quantitatively calculate the potential value of the readers， and puts forward a forecast model. By adopting the two variables of reader’s present and potential value， the paper sets up a subdivision matrix of readers， dividing the readers effectively. Based on above， the paper discusses the subdivision method and all kinds of readers market strategy， that is， effective methods for implementing reader relationship management.
[Key words] Reader relationship management Book supply chain Prediction model
读者位于图书供应链的最末端，整个图书供应链的价值就体现在是否为读者创造出应有的价值。当前，各出版企业已完成由事业单位向企业的转型，但由于旧体制的惯性，很多出版企业只是在形式上完成转制，而在运行方式上还在原有的机制上运转，缺乏明确的市场定位。但是，面对越来越激烈的市场竞争，要求各出版社必须提升读者的服务水平，及时进行经营理念及管理模式的转型，才能有效地留住读者。本文旨在应用供应链管理中客户关系管理的基本理论来构建对读者的潜在价值进行预测的优化模型，为图书供应链的终端服务提供精细化管理思路。
1 图书供应链实施读者关系管理与读者价值研究的意义
客户关系管理（ Customer Relationships Management，CRM ）是供应链管理中非常重要的一环，是指将人力资源、业务流程与专业技术进行有效整合，最终与客户建立起伙伴式营销模式，这样可以最大程度地提高客户满意度及忠诚度。
图书出版业的终端客户在本研究中是指读者。在图书供应链管理模式中，必须实施读者关系管理（Reader Relationships Management，RRM），其核心理念就是在中盘等营销环节形成“伙伴式营销”，在终端与读者形成“学习型”的伙伴关系，即在整个读者的阅读生命周期中都以读者为中心。出版企业按照读者的喜好使用适当的渠道及沟通方式与之进行交流，能从根本上提高企业与读者或潜在读者进行交流的效率。
从根本上看，读者关系管理符合企业的经营规律：满意的顾客才能成为回头客，回头客才能带来利润。人人都熟识著名的帕雷托定理，即一般企业80%的利润来自20%的读者。哈佛大学研究人员的调查发现，只要在被感知的读者关系质量方面稍做一些改进，就会产生巨大影响。几乎可以使每位读者产生的销售收入增加一倍。随着我国市场经济体制的日渐成熟，读者对服务的要求越来越高，出版企业作为图书供应链上的核心企业和产品的生产者，应充分认识读者需求与读者满意的重要性。
1.1 客户细分与读者细分
在CRM中客户细分（Customer Segmentation，CS）是重要的方法之一，其理论依据是根据顾客需求的异质性和企业需要，在有限资源的基础上进行有效的市场竞争，即产品生产企业在明确的战略业务模式和特定的市场中，根据客户的属性、行为、需求、偏好以及价值等因素对客户进行分类，并提供有针对性的产品和服务，以达到销售的最终目的。
图书生产企业通过实施CRM，可以了解读者的需求，开发满足其需要的图书产品，从而保持良好的读者关系，提高读者忠诚度，获得读者的长期价值，最终实现社会效益和经济效益的最大化，这种方法就是CRM中的“读者细分”（Reader Segmentation，RS）。读者细分是针对不同的读者，需要采取不同的营销战略。通过读者细分，出版企业可以更好地识别不同的读者群体，区别对待不同读者，采取不同的读者战略，达到优化配置读者资源的目的。
显然，一个准确有效的读者细分蓝图，对图书供应链的读者战略能起到良好的指导作用。读者细分变量可以采用一般人口统计学变量（如年龄、职务、职称、收入、教育背景等），也可以采用读者的购买行为特征变量（如读者的购买量、购买的图书产品类型结构和购买频率等）。要做好读者细分，首先必须做好读者价值的测算，在对读者进行历史的、当前的及潜在价值测算的基础上，才能完成读者的细分。下面我们根据统计学的基本原理建立起读者价值研究的优化模型，为实施RRM提供有效的方法。
1.2 读者价值及其分类
读者价值既可指读者对供应商的价值，也可指供应商为读者提供的价值，我们在这里所讨论的读者价值是指读者对供应商的价值，即读者对出版企业的价值。既然不同的读者对出版企业的价值各不相同，而我们研究的目的是竭尽所能保留对其具有最大价值的读者。
如何界定读者价值，这一直是出版企业关注的焦点。目前，将读者价值理解为读者阅读生命周期价值（Reader Lifetime Value），即读者在与图书供应链的营销节点保持读者关系的全过程中，为其创造的全部利润现值。读者价值可以划分为3个类别：当前价值（Current Value）、历史价值（Historic Value）和潜在价值（Potential value）。
读者当前价值（Reader Current Value，RCV）。读者当前价值是指读者购买模式行为不变，在当前为图书供应链创造的利润现值。根据读者当前价值的定义，RCV等于最近一个时间单元（如月、季度或年）的读者利润P0在预期的读者生命周期长度内的现值之和（其中d为当前贴现率），其计算模型如下。
（1）
在RRM中，采用读者当前价值作为细分变量，就可以建立读者价值与服务成本曲线图（图1），当前价值高的读者置于曲线的C点，当前价值低的读者置于曲线的0点，A点B点之间为价值升值区，ABCD区间则为读者价值最大化区域，此间的读者价值逐渐升值至最高，而与之对应的读者成本投入也在逐步升高，对这部分区域的读者应投入更多的读者管理成本，采取积极的读者保持战略；而对处于曲线底部OAB区域的低当前价值读者，特别是对一些长期滞留于此区间的读者，其读者保持成本也应逐渐降低。然而，这些战略仅仅使用读者当前价值作为细分变量，会产生一些问题。
首先，处于读者曲线底部的某类读者，不受图书生产企业和营销节点的关注，但是，此类读者可能具有高潜在价值；其次，一部分高当前价值读者可能并不具有高潜在价值，不存在交叉销售的机会，出版企业和营销节点继续对其进行最大的投资是不划算的。以上两点表明，读者价值的曲线模型有其局限性，仅考虑读者的当前价值，忽略其潜在价值，从而不能实施最优的读者战略。如何解决这个问题，需要进一步讨论读者潜在价值。
读者历史价值（Historic Value）。读者历史价值是指到目前为止，读者为图书生产企业和营销节点创造的利润价值。
读者潜在价值（Potential Value）。读者潜在价值是指读者改变购买模式行为，在将来为图书生产企业和营销节点创造的利润增量价值。下面将重点研究读者的潜在价值的预测。
2 读者潜在价值预测优化模型的构建及应用
2.1 读者潜在价值定义及其内涵
罗纳德·巴卢（Ronald H.Ronald H.Ballou），在《供应链的规划、组织和控制》一书中，将客户潜在价值定义为：“客户潜在价值（ Customer Potenital Value，CPV ）是假定客户改变购买行为模式，在未来可望为公司增加的利润现值”。因此，在图书出版企业中我们将其定义为读者的潜在价值，也可以理解为：如果企业愿意增加一定的投入，进一步加强与该读者的关系，并可望从该读者处获得未来价值，最终价值的实现还是在于终端读者的增量购买（Up-Buying）和交叉购买（Cross Buying）活动之中。增量购买，指的是读者增加已购产品的交易额，其可能性与大小取决于读者份额、读者管理的水平和读者业务总量。读者份额，是读者给予的业务量占其总业务量的比例，显然读者份额越小，增量购买的可能性越大。读者管理水平越高，读者加大交易量的可能性越大；反之，读者可能缩小给予的业务份额。读者业务总量主要取决于增量购买的大小，一个业务总量很大的读者，即使读者份额增加一个很小的比例，增加的交易量也很可观，反之则否。读者交叉购买指的是读者购买以前从未买过的图书产品类型或拓展与图书相关的业务范围，可能性取决于两个因素：一是能提供给读者未曾购买又有需求的图书产品数量，该类图书产品数量越多，则读者交叉购买的可能性越大；二是读者管理的水平提高，读者关系管理水平越高，则读者交叉购买的可能性越大。
2.2 读者潜在价值模型构建概念
在一个市场决策支持系统中，预测读者潜在价值的变量很大程度上依赖于可用数据。图书供应链上的读者数据库不仅有中盘读者的一般统计学信息，还有其直销的统计数据，以及通过终端服务获得的终端读者的基本统计信息，即链上各个节点都应有读者的用书统计信息。关于读者的一些主观信息（例如意识和生活方式），应根据日常对读者的悉心观察所得。尽管这类主观信息可能会影响读者潜在价值，但由于这类数据的不可获得性，通常在市场决策支持系统中没有包括这些主观变量。这样在模型构建的概念中，采用基本统计数据和读者在出版企业和营销节点的购买模式行为数据是预测CPV的决定因素，如图2所示。为了获得读者潜在价值的信息，出版企业需要分析读者在本企业和营销节点在其他同行中购买模式行为的数据。通常出版企业的读者信息档案（Reader Information File，RIF）只有中盘读者和终端读者购买模式行为的数据。本模型采用CIF中的中盘读者的购买统计数据和中盘读者的基本统计学数据（中盘读者的规模、年度经营额、经销品种、回款率、退货率等）。
基于此，建立模型之后，尚需采集市场上其他同行中购买模式行为的数据进入模型分析，才能对读者的潜在价值进行准确有效的预测。
终端读者的基本信息也是模型中的重要依据，这些基本信息包括读者从事专业的基本情况、学校开设课程情况、学生数量、选用图书产品的种类、使用图书产品的数量等，这些数据能使图书生产企业和营销节点明确自己产品的流向，也是最终的潜在价值资源之所在。
单个读者的需求和可用资源的研究是出版企业图书选题的重要因素。个人需求往往受以下因素影响，如家庭组成、性别、意识以及社会地位等。对于出版企业和营销节点而言，很难完整得到有关读者需求信息，所以读者品位、需求以及一般人口统计学信息具有很大的利用价值，比如读者的收入、年龄、性别、国籍和教育背景等信息，这些都能为出版企业的图书产品选题提供有价值的信息。
2.3 读者潜在价值预测模型
读者潜在价值的量度一般通过线性回归模型建模，读者的购买额可以归结成读者潜在价值的一个特殊度量，通过模型来估计不同数据集合上的读者的潜在价值。在每个级别的数据集合上，使用不同类型的经济模型。通常一个概率单位模型是用于预测各种产品的购买值，然而许多情况下这些购买决定几乎是同时的，相互具有关联性，所以一个多变量概率单位模型得出的结果是估计值，允许误差项之间存在相关性。建立读者购买产品的单变量概率单位模型如下。
（2）
其中：yj表示读者购买第j类图书的购买变量（yj=1表示购买，yj=0表示没购买 ），（来自调查数据）；Zjk表示读者对j类图书中的第k种的购买变量（Zk=1购买，Zk=0不购买）； N（0，1）， 和yk是参数；X表示全体读者所具有的基本统计信息（来自CIF）。
对于多变量概率单位模型中的参数确定，有最大似然法（ Maximum Likelihood Approach）、广义估计法（Generalized Estimation Equation Approach）等，本文采用最大似然法。在产品利润值已知的情况下，模型的结果可以用来预测读者潜在价值。读者潜在价值的预测值等于读者购买某种产品的概率值及其产品的利润值相乘所得到的值（以下CPV = Customer Potential Value）。
其中Pr（Custj）表示读者购买第j类图书的概率；Profitj表示第j类图书的利润值。而读者购买j类图书是一个二元选择，由多元变量概率单位模型可以得出（3）式。
（3）
因此，读者潜在价值预测为：
（4）
将（4）式代入（3）式可得读者综合潜在价值，如（5）式所示。
（5）
若将1设为读者生命周期的预期长度，为折现率；（6）式则可以定量计算读者的潜在价值。
（6）
由此，出版企业能够结合读者当前价值来分析读者生命周期价值，因为读者的生命周期价值由当前价值和潜在价值两部分组成，可以更好地制定读者服务成本投入，有效实施读者关系管理。如果读者潜在价值用于读者细分时，其目标只把读者划分为高潜在价值和低潜在价值两个群体，可以采用简化方式：
y=1表明读者属于高潜在价值；y=0表明读者属于低潜在价值。
2.4 模型的应用：基于读者当前价值和潜在价值的细分矩阵
读者的细分变量是读者当前价值，这样得到的细分具有一定的作用，能够为出版社的市场策略提供一定帮助，但没有结合读者潜在价值考虑。这意味着出版社可能会失去一部分读者的潜在价值，因此需要加以完善，将其发展为2×2的读者细分矩阵（见图3）。通过这个细分矩阵，CRM管理者能够采取更明确有效的战略。图3是基于计算后的读者当前价值和潜在价值的细分群体，针对不同的读者群出版社营销部可以采取不同的读者战略。
Ⅰ类读者：该类读者的特点是当前价值和潜在价值都低，不具备未来的盈利可能，因此，该类读者对出版企业和营销节点最没有吸引力，出版企业和营销节点不需要投入任何资源来维持这类读者。为了在该类读者身上获得盈利平衡，战略重点应该放在减少管理该类读者的服务成本，通过寻求降低成本的途径来提高此类读者的价值，或者提高对该类读者所销售产品的价格，来增加收入。
Ⅱ类读者：该类读者具有低当前价值、高潜在价值的特性，可以进行交叉销售，但出版企业和营销节点并没有得到其潜在价值的大份额，因此，出版企业和营销节点的目标是努力得到这类读者潜在价值的较大部分。市场营销部应该在该类读者投入更多的资源，提高为读者服务的成本，即可利用推广活动、会议等方式促进读者关系进一步发展，进而获得读者的增量购买、交叉购买。
Ⅲ类读者：该类读者具有低潜在价值、高当前价值。表明该类读者在未来的增量销售、交叉销售方面没有多少潜力可供进一步挖掘，但同时具有高当前价值表明该类读者是图书生产企业和营销节点现有利润的一个重要来源，显然对图书供应链十分重要，仅次于第Ⅳ类读者。出版企业和营销节点在该类读者投入了很多成本，读者关系处于稳定水平，现在正是该类读者价值的收获阶段，因此市场营销部应该重视这类读者，适当增加投资，保留该类读者。
Ⅳ类读者：该类读者是公司最具有价值的一类读者，不仅具有高潜在价值，而且具有很高的当前价值。和上面第Ⅲ类读者一样，从读者阅读生命周期的角度看，这类读者与出版企业和营销节点的关系可能也已进入稳定期，他们对出版企业和营销节点高度忠诚，已将其当前业务几乎100%地给了出版企业和营销节点。与第Ⅲ类读者不同的是，这类读者本身具有巨大的发展潜力，他们的需求总量在不断增大，因此，这类读者未来在增量销售、交叉销售等方面尚有巨大的潜力可挖。这类读者是出版企业和营销节点利润的基石，如果失去这类读者，对出版企业和营销节点的影响很大，因此出版企业和营销节点需要将主要资源投资到保持和发展与这些读者的关系，最大限度地付出各种努力保持该类读者。
图书供应链成功实施市场战略的关键之一在于读者细分，而选取读者细分变量是其中核心的一步。本文简要分析了读者当前价值，重点讨论如何定量计算读者的潜在价值，并提出一个预测模型，通过采取读者当前价值和潜在价值作为两个变量，建立起读者细分矩阵，对读者进行有效的划分，探讨在此基础上的细分方法和各类读者的市场战略，即实施读者关系管理的有效方法。
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上市公司中期报告预测价值研究 篇4
中期报告是指涵盖一个中期的一套完整的财务报表。编制中期报告的主要目的是满足信息使用者预测年度收益的需要。国外会计界早在20世纪60年代起就对此作了一系列研究。1967年Green和Segall对在纽约证券交易所上市的46家上市公司第一季度中期报告的预测价值进行研究后认为:“使用第一季度中期报告来预测年度收益并不比仅仅使用年度数据预测更好, …。”随后, Green和Segall又对这46家公司进行了深入分析, 最后发现“目前编制的中期报告对于预测年度每股收益几乎没有帮助, 但这里有一些证据证明, 对于那些收益将发生较大变化的公司, 第一季度的中期报告有助于预测年度收益。”
随后的研究都证实了中期报告有助于提高年度收益预测的准确性。1979年Brown和Rozeff以证券分析师的收益预测为基础进行研究, 发现中期报告明显有助于提高年度收益预测的准确性, 主要依据是:用已知的季度收益来代替早期对它们的预测;修订和提高未来季度收益的预测。换言之, 中期报告不仅有助于提高年度收益预测的准确性, 而且有助于提高对未来季度收益预测的准确性。
目前, 我国上市公司披露的中期报告主要有半年报和季报。上市公司披露中期报告的目的是为报表使用者提供更为相关、及时和有用的决策信息, 其作用就是帮助信息使用者预测企业的年度盈利水平。国外的研究基本上形成了一致的结论, 但是对中国证券市场中期财务报告的研究, 无论是在内容上还是形式上都相当缺乏。本文以中国上市公司披露的中期财务报告为研究对象, 就这一问题进行了研究。
二、中期报告预测价值研究
为了了解我国上市公司中期报告的预测价值, 本文实施了以下研究步骤:
第一, 数据选取。本文以上海证券交易所的上市公司为基础来研究我国上市公司中期报告的预测价值。由于所需要的数据较多且来源分散, 在选择样本时采用了非统计抽样的方法, 直接从上海证券交易所中选取代码从600000至600150之间的、数据齐全的、非特别处理的上市公司作为样本公司。在选择样本时设立了以下几个标准:一是必须有2005～2007年的第一季度和第三季度的每股收益数据;二是必须有2003～2007年的中期每股收益数据;三是必须有2003～2007年的年度每股收益数据。经过筛选之后, 满足上述条件的上市公司共有100家。
第二, 模型建立。在进行预测时可以利用企业最近一期的历史数据, 也可以利用上年同期的历史数据。理论上对季节性生产经营的企业进行盈利预测时, 最好利用上年同期的数据, 季节性不强的企业则应利用最近一期的历史数据。但是在实践中, 公司的经营活动既会受到季节性因素的影响, 也会受到时间因素的影响。如果中期报告能够帮助信息使用者提高对未来年度收益预测的准确性, 那么, 运用中期数据和年度数据所得出的预测值应当比仅仅使用年度数据所得出的预测值更准确。为了说明这一点, 本文使用了四组预测模型来预测这100家上市公司2005年、2006年和2007年的年度每股收益。其中仅有最后一组模型是用以往年度的数据来预测的, 此处称其为年度预测模型;前三组模型统一称为中期预测模型。具体说明如下:
第一组预测模型:该组模型以中期数据和年度数据为基础, 根据以往的年度每股收益和中期每股收益来预测未来的年度每股收益。该组年度预测模型 (S类) 如下:
第二组预测模型:该组模型综合利用以前年度每股收益和中期每股收益预测企业年度每股收益, 在本文中是利用最近一期年度每股收益和中期每股收益来预测未来的年度每股收益。该组年度预测模型 (Y类) 如下:
第三组预测模型:该组模型利用上年同期的每股收益预测年度每股收益。该组预测模型 (G类) 如下:
第四组预测模型:该组模型利用以往年度的每股收益预测年度每股收益, 该组预测模型 (Q类) 如下:
式中:
An———第n年年度每股收益的预测值
An-1———第n-i年年度每股收益的实际值
Bn———第n年年度每股收益的实际值
Bn-1———第n-i年中期每股收益的实际值
Jn———第n年第一季度每股收益的实际值
Qn———第n年第三季度每股收益的实际值
Jn-1———第n-1年第一季度每股收益的实际值
Qn-1———第n-1年第三季度每股收益的实际值
其中, i=1或i=2。
第三, 结果分析。根据上述预测模型, 可得出以下结果:一是使用年度预测模型预测2007年、2006年和2005年的年度每股收益时, Q1绝对百分比误差的均值分别为:32.99%、29%、29.7%, 明显小于Q2、Q3的绝对百分比误差的均值。而且, 从累计频率来看, Q1也明显优于Q2、Q3。因此, 在年度预测模型中, 无论从绝对百分比误差的均值来看, 还是从绝对百分比误差的累计频率来看, Q1都明显优于Q2和Q3。从总体来看, 在年度预测模型中, 用Q1来预测年度每股收益的准确性要明显高于Q2和Q3。二是与年度预测模型不同, 在中期预测模型中无法很准确分辨出哪个模型是最优模型。三是作为一个整体来看, 中期预测模型优于年度预测模型。从累计频率来看, 在2007年和2006年Y3明显优于其他预测模型, 用Y3预测年度每股收益的绝对百分比误差超过100%的累计频率明显小于其他模型, 分别为19%和16%。因此, 从累计频率上可以说明中期预测模型比年度预测模型更优。
从上述分析可以看出, 目前我国中期报告的预测价值并不明显, 信息使用者运用中期报告来预测未来年度收益的准确性还比较低。导致这种情况出现的原因可能有以下几个方面:
一是季节性因素。季节性因素是影响中期报告预测价值的一个重要因素。中期报告的目的是为了及时反映企业的财务状况、经营成果和现金流量状况, 但是有些企业生产经营的季节性很强, 其收入往往集中在年度中的某一段时期内, 而其他时期内收入却很少。对这些企业用中期报告来预测其年度收益, 可能会产生较大的差异。
二是中期报告披露频率。利用中期报告预测年度收益, 实际上是利用中期报告预测未来中期的收益。中期报告披露的频率越高, 各中期报告之间的时间间隔以及中期报告与年报之间的时间间隔就越短, 利用中期报告预测年度收益的准确性就会逐渐提高。因此, 中期报告披露的频率直接影响到中期报告的预测价值。
三是中期报告披露的信息质量。利润操纵是目前我国上市公司存在的一种较为普遍的现象, 操纵的手法主要有:资产重组、关联方交易、资产评估等。利用这些操纵手段, 上市公司经常在较短的时间内使其利润获得较大的提高。正是由于利润操纵现象的普遍存在, 使得上市公司中期报告的有用性大打折扣, 从而使中期报告的预测价值大为降低。
综上所述, 为了通过中期报告信息预测企业的年度盈利, 本文建立了12个预测模型, 并分成四类, 选用每股收益指标来代表企业年度每股收益。然后用12个预测模型对100个样本公司3年的收益进行了预测, 并对预测结果进行检验。在检验中可以得出这样的结论:对于S类模型, 可以认为S1略优于其他模型;对于Y类模型没有哪一个模型明显优于其它模型;对于G类模型, G2优于其它模型;对于Q类模型, 用Q1来预测年度每股收益的准确性要明显高于Q2和Q3。总体上讲, 中期报告较年度报告而言在很大程度上提高了预测的准确性, 但中期预测模型之间并没有太大的差别, 不过, 加入企业预测期的最新信息如第三季度的每股收益值的模型 (Y3) 就大大提高了预测的准确性。
总之, 对企业年度盈利进行预测时, 中期报告信息能提高预测的准确性, 其中与年度报告日接近的中期报告信息能显著提高预测的准确性。需要说明的是, 本文所使用的预测模型都比较简单, 且未考虑季节性因素的影响。因此, 可能会影响到对中期报告预测价值的最终评价。
参考文献
预测价值 篇5
报告简介：
肉鸽养殖周期短、成本低、收效快、效益高，是一项极具发展前景的养殖业，也是一个快速致富的好项目。随着人们生活水平的不断提高，人们对肉食品的品种和质量要求也日益强烈，传统的养殖业已无法满足人们的这种需求，而特种养殖业以其很强的发展潜力及非常大的市场潜力成为近几年来养殖业的热点。其中肉鸽因其营养价值高，肉味鲜美，饲养经济效益好而具有十分广阔的发展前景。
中国报告网发布的《中国肉鸽养殖市场供需预测及市场投资价值报告（2012-2016）》共十章。首先介绍了肉鸽养殖相关概述、中国肉鸽养殖市场运行环境等，接着分析了中国肉鸽养殖市场发展的现状，然后介绍了中国肉鸽养殖重点区域市场运行形势。随后，报告对中国肉鸽养殖重点企业经营状况分析，最后分析了中国肉鸽养殖行业发展趋势与投资预测。您若想对肉鸽养殖产业有个系统的了解或者想投资肉鸽养殖行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
目录
第一章 肉鸽养殖行业概述 第一节 行业相关界定
一、肉鸽养殖的定义
二、行业发展历程
第二节 肉鸽养殖产品细分及特性
一、产品分类
二、行业产品特性分析
第二章 肉鸽养殖行业全球市场分析 第一节 2012年全球肉鸽养殖行业市场概况 第二节 2012年全球主要国家肉鸽养殖行业市场概况
一、欧洲地区
二、北美地区
三、亚洲地区
第三节 2012-2016年全球肉鸽养殖行业市场趋势预测 第三章 中国肉鸽养殖行业发展环境分析 第一节 国内肉鸽养殖经济环境分析
一、GDP历史变动轨迹分析
二、固定资产投资历史变动轨迹分析
三、2012年中国肉鸽养殖经济发展预测分析 第二节 中国肉鸽养殖行业政策环境分析
第四章 2009-2011年中国肉鸽养殖行业总体运行数据分析 第一节 2009-2011年中国肉鸽养殖行业总体数据分析
一、2009年中国肉鸽养殖行业全部企业数据分析
二、2010年中国肉鸽养殖行业全部企业数据分析
三、2011年中国肉鸽养殖行业全部企业数据分析
第二节 2009-2011年中国肉鸽养殖行业不同规模企业数据分析
一、2009年中国肉鸽养殖行业不同规模企业数据分析
二、2010年中国肉鸽养殖行业不同规模企业数据分析
三、2011年中国肉鸽养殖行业不同规模企业数据分析
第三节 2009-2011年中国肉鸽养殖行业不同所有制企业数据分析
一、2009年中国肉鸽养殖行业不同所有制企业数据分析
二、2010年中国肉鸽养殖行业不同所有制企业数据分析
三、2011年中国肉鸽养殖行业不同所有制企业数据分析 第五章 中国肉鸽养殖行业市场供需分析 第一节 肉鸽养殖行业市场现状分析及预测
一、2008-2011年我国肉鸽养殖行业总产值分析
二、2012-2016年我国肉鸽养殖行业总产值预测 第二节 肉鸽养殖产品产量分析及预测
一、2008-2011年我国肉鸽养殖行业产量分析
二、2012-2016年我国肉鸽养殖行业产量预测 第三节 肉鸽养殖市场需求分析及预测
一、2008-2011年我国肉鸽养殖行业市场需求分析
二、2012-2016年我国肉鸽养殖行业市场需求预测 第六章 中国肉鸽养殖市场规模分析
第一节 2012年中国肉鸽养殖行业市场规模分析 第二节 2012年中国肉鸽养殖区域市场规模分析
一、2012年东北地区市场规模分析
二、2012年华北地区市场规模分析
三、2012年华东地区市场规模分析
四、2012年华中地区市场规模分析
五、2012年华南地区市场规模分析
六、2012年西部地区市场规模分析
第三节 2012-2016年中国肉鸽养殖行业市场规模预测 第七章 肉鸽养殖行业产业链分析 第一节 上游产业发展分析 第二节 下游产业发展分析
第三节 上下游产业关联性及影响分析 第八章 中国肉鸽养殖行业重点企业调研分析 第一节 企业1
一、企业概况
二、竞争优势分析
三、2011-2012年经营状况分析
四、2012-2016年公司发展战略分析 第二节 企业2
一、企业概况
二、竞争优势分析
三、2011-2012年经营状况分析
四、2012-2016年公司发展战略分析 第三节 企业3
一、企业概况
二、竞争优势分析
三、2011-2012年经营状况分析
四、2012-2016年公司发展战略分析 第四节 企业4
一、企业概况
二、竞争优势分析
三、2011-2012年经营状况分析
四、2012-2016年公司发展战略分析 第五节 企业5
一、企业概况
二、竞争优势分析
三、2011-2012年经营状况分析
四、2012-2016年公司发展战略分析 第六节 企业6
一、企业概况
二、竞争优势分析
三、2011-2012年经营状况分析
四、2012-2016年公司发展战略分析
第九章 2012-2016年肉鸽养殖行业投资机会、价值分析及建议 第一节 2012年肉鸽养殖行业投资环境分析 第二节 2012-2016年肉鸽养殖行业投资机会
第三节 2012-2016年肉鸽养殖行业重点产品投资价值分析 第四节 2012-2016年肉鸽养殖行业进入壁垒 第五节 2012-2016年肉鸽养殖行业平均收益水平第六节 2012-2016年肉鸽养殖行业投资风险分析 第十章 2012-2016年肉鸽养殖行业市场综合预测及展望 第一节 影响2012年中国肉鸽养殖行业经济发展的主要因素 第二节 2012-2016年中国肉鸽养殖行业SWOT分析 第三节 “十二五”规划关于肉鸽养殖行业的解读
第四节 肉鸽养殖行业2012-2016年市场规模及产销量预测 第五节 肉鸽养殖行业投资建议 图表目录：
图表：国内生产总值同比增长速度 图表：全国粮食产量及其增速
图表：规模以上工业增加值增速（月度同比）（%）图表：社会消费品零售总额增速（月度同比）（%）图表：进出口总额（亿美元）
图表：广义货币（M2）增长速度（%）图表：居民消费价格同比上涨情况
图表：工业生产者出厂价格同比上涨情况（%）图表：城镇居民人均可支配收入实际增长速度（%）图表：农村居民人均收入实际增长速度 图表：人口及其自然增长率变化情况
图表：2011年固定资产投资（不含农户）同比增速（%）图表：2011年房地产开发投资同比增速（%）图表：2012年中国GDP增长预测
图表：国内外知名机构对2012年中国GDP增速预测 图表：……
特别说明：中国报告网所发行报告书中的信息和数据部分会随时间变化补充更新，报告发行年份对报告质量不会有任何影响，并有助于降低企事业单位投资风险。
预测价值 篇6
【关键词】孕中期；唐氏筛查；染色体；异常；预测价值
【中图分类号】R714 【文献标识码】A 【文章编号】1004-7484（2013）06-0440-01
唐氏综合征也被称为21-3体综合征，简称为DS，该病症主要表现为智力低下，并伴有各类先天畸形与特殊面容等，与18-3体综合征是人类常见染色体病，当前，对此类先天患儿还未有有效的治疗方法，为预防严重缺陷儿的出生，有效提高我国的出生人口素质，实施产前筛查与干预是有必要的，目前最常用的筛查方法是唐氏筛查法，本文就孕中期的唐氏筛查法检出胎儿异常染色体的预测价值进行了分析探讨。
1一般材料与方法
1.1一般资料 在2011年2月-2012年2月期间，我院对1416例产前检查孕妇实施了唐氏筛查，在18周-24周时，对高风险孕妇让其到上级医院实施羊膜腔穿刺，分析羊水细胞中的染色体核型，结果回馈至本院，并对未实施羊膜穿刺的高风险孕妇进行了随访，本院所出生的胎儿，在出生时要取脐带血，将其送信上级医院实施染色体检查，而不再本医院出生的胎儿，利用围产手册，将每个区县级的妇幼保健院所出生的不正常儿状况及时反映到我院，并对其外周血的染色体进行检查，从而有效评价孕中期的唐氏筛查预测价值。
1.2方法
1.2.1仪器与试剂 源德化学发光分析仪，源德生物医学唐氏筛查试剂盒。
1.2.2筛查方法 采用化学法对孕妇的AFP与β-HCG等指标进行检查，并利用产前筛查的管理系统对神经缺陷DS、NTD、18-3体、21-3体的风险值进行计算，管理系统把DS与21-3体的高风险切割值制定为高于1：270，NTD<2.50，而18-3体的切割值制定为高于1：350，并且年龄要大于35岁，或者曾经生育21-3体患儿的孕妇，这些孕妇均视作唐氏综合征的高风险患者，需要对患者羊水细胞的染色体核型进行分析。
2结果
在1416例孕妇中，利用唐氏筛查法检测出96例高风险患者，其风险率达6.78%左右，其中，有72例孕妇呈唐氏综合阳性，有16例呈神经管缺陷的阳性，8例呈18-3体的阳性。而高风险孕妇中，有75例孕妇到上级医院接受了羊水穿刺，对其羊水细胞进行培养，分析。其异常核型是4例，阳性率是5。33%左右，其中，唐氏综合征有3例，神经管缺陷为1例，18-3体为1例。同时，在随访中，发现了1例唐氏综合征的假阴性患者。
3讨论
利用唐氏筛查对孕妇实施产前诊断具有重要的临床价值，而羊水穿刺是主要的依据之一，但羊水穿刺含有一定风险性，在唐氏筛查中，要求其结果要尽量准确，提高羊水的产前诊断率。在我国唐氏筛查多采取AFP、β-HCG与uE3的三联筛查方法来检测，该方法适合孕中期的筛查，为确保唐氏筛查的准确性，应加强标本采样、缺陷与保存的规范化，避免假阳性与假阴性出现，以提高筛查的准确率。在4例异常核型孕妇当中，高龄孕妇为3例，占有率为75%，而3例唐氏胎儿当中，高龄孕妇为1例，占有率为3.33%，孕妇的年龄越大，其胎儿异常的风险就越大。因此，利用孕中期的唐氏筛查法对胎儿染色體进行检测是必要的，可及时发现胎儿染色体的异常状况，以预防先天的缺陷儿出生，提高我国的出生人口素质。
参考文献：
颈动脉超声预测冠心病的应用价值 篇7
1 对象与方法
1.1 对象
2003年6月—2008年4月在我院住院行冠状动脉造影检查的患者205例,年龄(32～66)岁,平均(52.4±8.5)岁;其中男124例,女81例;冠心病153例,无冠心病52例。按冠状动脉造影的结果分为对照组(冠状动脉造影为阴性)52例,单支病变组64例,双支病变组48例,3支病变组41例。
1.2 方法
1.2.1 冠脉造影
冠脉造影诊断标准[3]:冠状动脉左主干狭窄≥50%和(或)左前降支、左旋支及右冠状动脉中任一支狭窄≥70%为阳性结果,并统计病变支数,诊为冠心病;无狭窄或有狭窄但未达上述标准为阴性,定为非冠心病。
1.2.2 颈动脉超声
应用菲利普公司的HD型彩超仪,7～10MHz高频线阵探头。所有患者于冠状动脉造影检查前或后1周内接受颈动脉超声检查,扫查部位从颈总动脉主干(分叉处近心段1.5cm)开始,然后向上移动探头扫查至分叉处,及颈内动脉和颈外动脉(分叉以上1cm),观察内膜是否光滑、有无斑块的存在。测量斑块的有无及大小,计算斑块积分。斑块Crouse积分法[4]:我们将斑块定义为IMT>1.2mm。不考虑各个斑块的长度,而将各个孤立性斑块的最大厚度相加,得到两侧颈动脉斑块积分之和为斑块总积分。
1.2.3 统计学方法
各组数据均以(x±s)表示,应用方差分析及χ2检验。以IMT≥0.85mm及(或)斑块发生率来计算特异性、敏感性及阳性预测率,从而对冠心病进行诊断预测。
2 结果
无冠心病组及总冠心病组IMT及斑块发生率相比,差异有统计学意义(P<0.01)。单、双支及3支病变组间检验,差异无统计学意义(P>0.05),但IMT增厚程度随病变程度加重相应增加。单支与多支病变组斑块的发生率组间相比,差异有统计学意义(P<0.05)。以IMT≥0.85mm及(或)粥样斑块发生率来预测冠心病,特异性81.6%,敏感性75.3%,阳性预测率71.1%,见表1。
注:与对照组比较,*P<0.01。
3 讨论
动脉粥样硬化是一种全身性的改变,主要累及体循环的大、中动脉,冠状动脉和颈动脉同时受累[5],从而引起心脏和颅脑的缺血性改变。当动脉粥样硬化发生时,均为内膜首先受累,继而侵害中膜,引起内中膜增厚,甚而斑块形成。超声主要检测2项指标:IMT及斑块。本试验无冠心病组及有冠心病组IMT分别为(0.82±0.06)mm及(1.11±0.19)mm,组间相比差异有统计学意义(P<0.01)。同时将IMT≥0.85mm及(或)粥样斑块的有无来预测冠心病,特异性81.6%,敏感性75.3%,阳性预测率71.1%。本研究中的冠心病组的颈动脉的内中膜厚度、斑块积分、斑块的发生率均明显高于非冠心病组,这表明在可疑冠心病患者中如果有颈动脉粥样硬化病变的存在则预示患有冠心病的可能性较大,但没发现颈动脉病变尚不能排除冠心病的可能性。这一结果说明颈动脉超声检查有利于早期发现亚临床冠心病患者,达到早发现、早诊断、早治疗的目的,降低心血管事件的发生率。同时,本文与国内外许多试验结果一致,颈动脉粥样斑块的好发部位以分叉处最常见[6],其次为颈总动脉及颈内动脉起始段,这可能与血流的低剪切应力,血流流动缓慢产生涡流有关[7]。
综上所述,因颈动脉位置表浅,超声检查干扰性小,可获得高质量的图像,通过检测颈动脉的IMT及粥样斑块,可作为冠心病的常规筛选检查,为临床提供预测冠心病的依据。
参考文献
[1]Vrtovec B,Keber I,Gadziiev A,et al.Carotid intima-media thicknessOfy-oungcoronarypatients.Coron Artery Dis,1999,10:407-411。
[2]Kotsis UT,Pitiriga VCH,Stabouli SV,et al.Carotid artery intima-media thickness could predict the presence of coronary artery lesions.Am J Hy-pertens,2005,18(5Pt1):601-606。
[3]雍永宏,陆凤翔,许迪,等.颈动脉内膜-中层厚度对早发冠状动脉硬化性心脏病的预测价值.南京医科大学学报,2003,23(6):598-600.
[4]Crouse JR,Harpold GH,Kahl FR,et al.Evaluation of a scoring system for extractanial carotid atherosclerosis extent with B-mode ulorasound.Stroke,1986,17:270-275。
[5]张志辉,朱文辉,张梦玺,等,颈动脉斑块与冠状动脉形态的关系,中国医学影像学杂志,2008,16(3):178-180。
[6]李馨,司良毅,高云华.高频超声检测颈动脉内膜-中层厚度及外周血管内皮功能评价.中国超声医学杂志,2004,20(1):42-44.
预测价值 篇8
1 资料与方法
1.1 一般资料
选取我院2008年12月—2013年12月收治的97例单脐动脉病例, 所有患儿产前均经胎儿系统超声畸形筛查确诊, 孕妇年龄21岁~47岁, 平均年龄 (27.2±2.7) 岁;首次检查时间为14孕周~37孕周, 平均检查孕周为 (15.3±3.2) 孕周。
1.2 超声检查[3]
本组研究中, 所选用的彩色多普勒超声诊断仪型号为Accuvix XQ和Voluson730, 利用诊断仪扫查孕妇腹部, 探头频率应控制在3.5~5.0 MHz;扫查范围应为胎儿全身及附属结构, 且应详细、准确地测量和记录胎儿腹围、头围、头顶径以及股骨长度等指标;另外, 还需认真观察和记录胎儿全身情况及其他结构存在的异常现象。单脐动脉胎儿仅有脐动脉绕行于膀胱一侧, 可通过膀胱腹部横切面明确其缺失方向, 即明确患者为左侧脐动脉缺失或者右侧脐动脉缺失。
1.3 脐动脉血流频谱分析
在脐带根部能够看到脐动脉的血流信号, 测量并记录血流频谱, 并对收缩期和舒张期血流速度进行对比, 以得到具体比值 (S/D) ;同时将所得结果与健康胎儿的S/D值进行比较, 孕周应在22周~40周的范围内, 若所得S/D与孕周正常值的相差范围大于2个标准差, 可记为异常。
1.4 其他检查和追踪
认真检查胎儿染色体情况和孕妇宫内感染情况, 检查方法采用羊水法或抽取脐带血方式进行。对新生儿出生后的情况进行追踪, 与产前超声诊断检查结果进行对比。
2 结果
2.1 胎儿单脐动脉发生情况分析
本组研究中, 共有11 598例孕妇 (212例双胞胎) 接受产前系统超声检查, 共发现97例单脐动脉, 发生率为0.84%;其中, 89例单胎, 占91.8%, 8例双胎 (其中, 1对双胞胎均为单脐动脉) , 占8.2%。
2.2 胎儿单脐动脉合并其他畸形情况
97例单脐动脉胎儿, 65例左侧, 占67.0%, 32例右侧, 占33.0%。58例为单纯性单脐动脉, 占59.8%;39例合并其他结构类型, 占40.2%, 包括27例左侧 (69.2%) , 12例右侧 (30.8%) 。14例胎儿合并两种或者两种以上畸形, 占35.9%, 合并畸形类型见表1。
2.3 胎儿脐动脉的血流频谱
对58例单纯性单脐动脉胎儿给予脐动脉血流频谱进行分析, 对其S/D值进行测量, 共有3例单脐动脉的S/D值较孕周的正常值范围高2个标准差, 余55例单脐动脉的S/D值处于正常范围。较孕周正常值范围高的3例单脐动脉, 其均为胎儿生长受限 (FGR) , 其中, 1例孕34周, S/D=3.56;孕28周1例, 该孕妇出现脐动脉舒张末期血流消失症状;孕25周1例, 该孕妇出现脐动脉舒张末期血流倒置现象。
2.4 胎儿单脐动脉和染色体异常之间的关系
收集的97例患儿中共40例对胎儿染色体进行检查, 其中单纯性单脐动脉18例, 其中16例染色体结果正常, 2例患者染色体检查结果呈多态性;22例合并其他结构畸形的病例, 其中染色体异常7例, 7例患者中21三体综合征1例, 18三体综合征3例, 13三体综合征2例, 其他染色体片段异常1例。
2.5 胎儿单脐动脉的妊娠结局分析
收集的97例患者中引产42例, 其中39例胎儿同时并发严重结构畸形, 3例单纯性单脐动脉;32例活产, 新生儿平均体重为 (3 032±61) g;15例未结束妊娠, 继续进行监测;8例失访。
3讨论
母体和胎儿主要是通过脐带进行物质交换, 若尿囊于胚胎期内被卷入至脐带内就会导致原有的2条尿囊向脐动脉发展。目前, 临床中单脐动脉的发病机制尚不清晰, 通常认为其与脐动脉发育不良、萎缩、继发性发生闭锁等因素有关;且环境、遗传等因素都可能会对该病的发生产生一定影响。国外研究表明[4], 单脐动脉发病率约为0.2%, 双胎妊娠率约为单胎妊娠的3倍。以往临床上多将肉眼观察作为诊断单脐动脉胎儿的方法, 随着彩色多普勒超声技术的日臻完善, 其已发展为临床中常用的无创性诊断方法, 对单脐动脉胎儿具有较高的诊断率。通常情况下, 妊娠第9周, 胎儿脐动脉已经成形, 在第10孕周即可对胎儿脐动脉进行阴道彩色多普勒超声检查, 在第12孕周经腹部扫描检查, 就能够将胎儿脐动脉显示出来。
本组研究中, 单脐动脉胎儿合并其他结构畸形发生率为40.2%, 其发生机制可能包括以下几个方面: (1) 单脐动脉胎儿早期胚胎下半部分血液供通常会产生异常, 进而可对胎儿泌尿生殖系统、中枢神经系统、消化系统、下肢等的发育造成影响, 进而导致胎儿畸形。 (2) 单脐动脉可导致胚胎血流动力学紊乱, 造成心血管畸形, 且会促使畸形现象发展至胎头。 (3) 单脐动脉可对脐带下前腹壁的形成造成影响, 可造成腹裂、内脏膨出等的发生[5]。
40例进行脐带血穿刺或者羊水行胎儿染色体检查, 共9例染色体异常, 包括2例染色体为多态性、3例18三体综合征、2例13三体综合征、1例21三体综合征以及1例其他染色体片段异常。表明合并其他畸形的单脐动脉胎儿, 具有较高的染色体异常率。因此, 要加强合并其他结构畸形胎儿的检查力度, 并对其实施胎儿染色体检查。
本组共发现97例单脐动脉, 发生率为0.84%;其中, 65例左侧, 32例右侧;58例为单纯性单脐动脉, 39例合并其他结构类型;14例胎儿合并两种或者两种以上畸形;40例进行脐带血穿刺或者羊水行胎儿染色体检查, 共9例染色体异常;42例引产, 32例活产, 15例未结束妊娠, 8例失访。
综上所述, 胎儿单脐动脉的左侧发生率较右侧高, 约有50%胎儿单脐动脉合并其他类型的畸形;如合并畸形, 具有较高的染色体异常发生率;大多数单纯性单脐动脉胎儿的结局比较良好。
摘要：目的 对单脐动脉预测胎儿异常的临床价值进行探讨。方法 选取2008年12月—2013年12月我院运用超声检测脐血管胎儿作为研究对象, 运用产前超声系统对单脐动脉胎儿和胎儿染色体进行检查, 对单脐动脉合并畸形类型、与染色体之间的关系以及胎儿结局进行观察分析。结果 共发现97例单脐动脉胎儿, 发生率为0.84%;65例左侧, 32例右侧;58例为单纯性单脐动脉, 39例合并其他结构类型;14例胎儿合并两种或者两种以上畸形;9例染色体异常, 包括2例染色体为多态性、21三体综合征1例, 18三体综合征3例、13三体综合征2例、其他染色体片段异常1例;42例引产, 32例活产, 15例未结束妊娠, 8例失访。结论 胎儿单脐动脉的左侧发生率较右侧高, 约有50%胎儿单脐动脉合并其他类型的畸形;如合并畸形, 具有较高的染色体异常发生率;大多数单纯性单脐动脉胎儿的结局比较良好。
关键词：单脐动脉,胎儿异常,预测价值,分析
参考文献
[1]李可爱, 史雨冉.产前超声诊断胎儿单脐动脉合并先天性畸形的临床价值[J].中国药物与临床, 2014, 1 (6) :766-767.
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[4]杨亚河.胎心脐动脉血流监测对胎儿宫内窘迫的诊断价值[J].中国基层医药, 2014, 1 (5) :744-745.
预测价值 篇9
1 资料与方法
1.1 一般资料
选取2012年5月至2015年11月输血不良反应患者50例为试验组,再选取同时间无输血不良反应患者50例为对照组。试验组男25例,女25例,年龄20~50岁,平均(35.98±1.90)岁。对照组男24例,女26例,年龄21~50岁,平均(36.70±1.34)岁。两组患者的性别、年龄等一般资料比较,差异无统计学意义(P>0.05),具有可比性。
1.2 方法
(1)血液标本来源:使用抗凝管采集两组患者输血前静脉血4 ml和输血后静脉血4 ml,检测患者CRP水平。(2)检测方式:采用免疫荧光法检测两组患者输血前CRP浓度和输血后CRP浓度。(3)试剂与仪器:配套检测卡及质控品与荧光免疫定量分析仪由本院提供,测定线性范围是0.4~240.0 mg/L。
1.3 观察指标
对比两组患者采用免疫荧光法检测的输血前后CRP水平变化。
1.4 统计学处理
采用SPSS 19.0统计软件对本研究数据进行分析,计量资料以±s表示,组间比较采用t检验,以P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
输血前,试验组CRP水平和对照组比较,差异无统计学意义(P>0.05);输血后,试验组CRP水平显著高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05),如表1所示。
注:与对照组输血后比较,aP<0.05
3 讨论
据相关研究显示,近年来,输血时发生不良反应的患者数量呈上升趋势,严重影响了患者的生命安全。输血作为临床上大出血患者最为有效地治疗方式,在患者输血时诊断、预测和监控不良反应是输血安全预警中的重要措施,能有效避免患者输血时产生的不良反应[2],我国也陆续建立临床输血安全系统。由于输血的复杂性,输血为可溶性成分和细胞的移植,而在患者移植免疫当中,CRP水平对患者输血时发生不良反应具有预测价值[3]。
CRP为机体非特异性免疫机制,通过结合C-多糖,增强白细胞的吞噬作用,调节单核/巨噬系统功能,在患者血液中可检测到CRP。患者输血时发生不良反应主要是由于患者血液中含有血小板抗体,在输血过程中产生抗体反应,从而引发体内白细胞溶解发生不良反应,与体内炎性因子细胞释放密切相关[4],CRP在患者体内炎性因子细胞释放数小时就开始升高,48 h即可达峰值,患者在输血过程中发生的不良反应不受任何影响,因此,CRP水平是输血不良反应诊断标准之一,患者血液中检测的CRP水平越高,说明患者体内抗体反应越大。因此,CRP水平能有效反映患者输血不良反应情况。另外,CRP检测也可以应用于抗生素疗效观察、急性感染性疾病的鉴别诊断、手术后感染监测、病程检测等[5]。
本研究结果表明,试验组CRP水平显著高于对照组(P<0.05),说明CRP对输血不良反应具有良好的预测价值,值得在临床中进一步推广及运用。
摘要：目的 分析C反应蛋白(CRP)对输血不良反应的预测价值。方法 选取2012年5月至2015年11月输血不良反应患者50例为试验组,再选取同时间无输血不良反应患者50例为对照组,两组均采用免疫荧光法检测输血前CRP水平与输血后CRP水平。结果 试验组CRP水平的显著高于对照组(P<0.05)。结论CRP对输血不良反应具有良好的预测价值。
关键词：C反应蛋白,输血不良反应,预测价值
参考文献
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预测价值 篇10
1 资料与方法
1.1 一般资料
选择2012年3月-2013年4月在笔者所在医院门诊和住院的原发性高血压患者95例, 按有无心房颤动分为两组。观察组48例为合并有阵发性心房颤动的患者, 男30例, 女18例;年龄 (58.1±9.2) 岁;均经心电图或动态心电图证实有心房颤动的发生。对照组47例为原发性高血压患者, 男29例, 女18例;年龄 (59.2±9.7) 岁。两组患者年龄、性别等一般资料比较, 差异无统计学意义 (P>0.05) , 具有可比性。详见表1。
1.2 检测方法
P波测量:患者取平卧位, 平静呼吸, 避免讲话, 周围环境安静, 采用日本光电ECG-9522P型12导联同步心电图记录, 纸速为25 mm/s, 电压10 mm/m V。P波时限测量取基线平稳、图形清晰的心动周期进行测量, 自P波起始与等电位线交点处作为P波测量起点, P波终末与等电位线交点处作为P波测量终点, 每导联连续测量5个图形清晰的P波, 取其均值为该导联P波时限。测量12导联P波时限后, 其中最大P波时限 (Pmax) 与最小P波时限 (Pmin) 之差值为Pd。以Pmax>110 ms和Pd≥40 ms为阳性标准, 检测房颤的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值。采用HP Sonos5500型超声诊断系统, 测定左心房内径 (LAD) 和左室射血分数 (LVEF) 。
1.3 统计学处理
采用SPSS 17.0统计学软件进行数据分析, 计量资料以均数±标准差 (±s) 表示, 进行t检验, 计数资料采用x2检验, P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 两组患者Pmax、Pmin、Pd、LAD和LVEF的比较
观察组Pd、Pmax及LAD高于对照组 (P<0.01, P<0.01, P<0.05) , 观察组LVEF低于对照组 (P<0.05) 。详见表2。
2.2 Pmax和Pd对房颤的预测价值
在3个指标中以Pmax>110 ms+Pd≥40 ms的特异性和阳性预测值最高, 而敏感性和阴性预测值最低, 详见表3。
%
3 讨论
高血压在临床心血管疾病中非常常见, 但也是导致疾病的重要致病因素。高血压患者并发症心房颤动症状主要是因为高血压疾病导致患者的心脏解剖结构发生变化, 进而使得其左心室肥厚, 同时左心房增大而引起的[1]。心房颤动合并高血压患者肾素-血管紧张素系统激活, 左心室舒张功能受损, 左心室压力增加, 心房压力也逐渐增加, 影响受体和肺静脉心房壁或直接导致心房结构变化, 甚至纤维化, 直至重构。心房电时间延长, 心房电活动的异质性增加, 从而增加心房颤动发生率[2]。
Pmax扩展是真实的或心房传导延迟心电图指标, 它可以预测房颤的发生。正常的内部心房传导时间向前或逆向传导时间大约为50 ms, 当有一个房间或一个房间块的心电图出现最大P波持续时间增加 (>110 ms) 或P波双峰间距>40 ms, 一个房间或一个房间块容易再入引起轰动的房颤[3]。本研究结果发现, 在高血压Pmax阵发性心房纤颤患者组明显高于无阵发性心房纤颤患者组, 在高血压性阵发性心房纤颤患者Pmax≥110 ms预测的灵敏度为86.8%, 特异性为81.5%, 阳性预测值为76.7%。
与对照组相比, 高血压与心房颤动患者Pd显著增加, Pd是Dilaveris PE在1998年首次提出一个新的心电图指标[4], Pd被认为是一个异构电活动网站的标志, 同时其也是合规心房敏感预测心房颤动指数, 可以显著提高预测的价值。高血压患者的心房解剖和 (或) 功能的变化可以导致心房纤维化和心房传导异常, 不仅减慢速度, 同时还会引发患者发生自律性和心房复极化兴奋性变化, 然而这些差异的心房网站增加则反映在12导心电图上, 主要表现为差异不同P波持续时间大, 导致增加P波色散[5]。此项研究还表明, Pd≥40 ms, 高血压阵发性心房纤颤患者预测灵敏度为84.2%, 特异性为85.2%, 阳性预测值为80.0%。Pmax≥110 ms+Pd≥40 ms预测心房颤动的敏感性和阴性预测值下降了, 但是特异性和阳性预测值上升。
综上所述, Pd作为简单、无创、可靠的心电图预测指标, 与Pmax联合应用预测价值更高。
摘要：目的:探讨P波离散度 (P wave dispersion, Pd) 预测高血压患者阵发性心房颤动发生的价值。方法:将95例高血压患者按有无心房颤动分为两组。采用同步12导联体表心电图测量Pmax、Pmin和Pd, 超声心动图测定左心房内径 (LAD) 和左心室射血分数 (LVEF) , 比较两组间Pmax、Pmin、Pd、LAD和LVEF的差异。结果:观察组Pd、Pmax及LAD高于对照组 (P<0.01, P<0.01, P<0.05) , 观察组LVEF低于对照组 (P<0.05) 。3个指标中以Pmax>110 ms+Pd≥40 ms的特异性和阳性预测值最高, 而敏感性和阴性预测值最低。结论:Pd是高血压合并阵发性心房颤动的预测因子, 与Pmax联合应用预测价值更高。
关键词：高血压,心房颤动,P波离散度
参考文献
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预测价值 篇11
【关键词】脉压；平均动脉压；中老年人；脑卒；预测价值；队列分析
高血压是引起很多心脑血管疾病的重要因素，关于收缩压与舒张压的预测价值，以及这两者之间是否具有相关性也是很多研究的重要内容。大量的临床研究已经证实，脉压是引起脑卒中和其他各种心脑血管疾病新的危险因子【1】。但是，脉压大小却不能作为比较可靠的标准对动脉硬化的程度和心脑血管疾病危险性的大小作出判断,而是必须要与收缩压、舒张压及其他各种危险因素进行综合之后进行科学的分析与探讨。本次研究将本地区所有队列人群调查数据进行收集与分析，对中老年人群脉压、平均动脉压与脑卒中发生的概率之间的关系进行探讨，总结与分析中老年人群脉压、平均动脉压对脑卒中预测价值的大小以及差异,以此为依据寻找更加有效与更加科学的降压方法，找出中老年人群降压应该注意的不同之处，更好的预防脑卒中以及各类心血管疾病。
1.基本的资料与方法
1.1资料来源
所有的患者均为高血压患者，来自本地区的相关资料收集。调查开始的时间为2003年，基线调查的时间持续8年。在调查开始之前制定统一的调查方案，并且要按照统一的随访标准进行调查。对患者进行调查的主要内容为患者的年龄、性别、体重指数、高血压家族史、高血压病程、脑卒中史等与脑卒中发病密切相关的各种因素。本次调查共收集了19623例中老年人群的相关资料。但是符合标准与有效的资料共有11 823份。确定随访对象之后对其进行随访8年。剔除资料不合格者、具有既往脑卒中病史患者以及意外失访者，共获得11 823份可以使用的有效资料。其中中年组7 689例,年龄范围为40~59岁，平均年龄水平为45.6岁。老年组4134例,年龄60~90岁，平均年龄水平为68.89岁。
1.2调查所采用的血压诊断标准与测量方法
患者在测量之前安静5 min，需要测量两次取平均值，保证结果可靠。两次测量的时间间隔至少应该为2 min。本次所有患者的血压测量均为右上臂肱动脉血压,，所采用的仪器为校正的汞柱式血压计。高血压的判断标注为收缩压≥140 mmHg和(或)舒张压≥90 mmHg,或正在服用降压药物即为高血压,患者均无继发性高血压【2】。
脑卒中的诊断标准参照第四届全国脑血管病学术会议修订的各类诊断标准,有心房颤动病史以及患有不适合入选的其他各类疾病的患者应该排除在外。住院患者根据病历以及辅助检查如CT、MRI等确定;非住院患者根据患者全身及局部神经功能障碍确定【3】。
1.3统计学处理与检验方法
对所有收集的数据应用SPSS 10.0统计软件,、进行卡方检验，对测量的脉压、平均动脉压、收缩压、舒张压与脑卒中的发病概率之间的相关性分析应用Cox回归。本次调查以P<0.05为差异有显著性意义。
2.调查结果
脉压、平均动脉压都是不容忽视的诱发中老年人脑卒中发病的重要因素，其引发中老年脑卒中的概率很高。其他因素及舒张压得到矫正之后,中年人脉压、平均动脉压的增加会引起不同程度的脑卒中发病率上升，本次调查显示脉压、平均动脉压的升高对中年热脑卒中的发病率影响差异比较大，每增加10 mmHg,脑卒中的发病危险分别增加33.4%和100.6%,老年人脉压每增加10 mmHg,脑卒中的的发病几率仅增加9.2%。另外，中老年人平均动脉压对脑卒中的发病具有不同的影响效果，其表现在中年人的平均动脉压与脑卒中发病危险独立于收缩压，而老年人则不然。
3.讨论
伴随着医学理论与水平的不断发展，临床诊断与治疗过程中对于脉压、平均动脉压的重要性的认识越来越深入。临床的实践与经验已经证实脉压、平均动脉压不但是临床上评价动脉硬化的指标，而且对心血管疾病以及脑卒中等具有一定的预测作用。在过去的临床诊断中，收缩压和舒张压被认为对于脑卒中以及各类心血管疾病具有预测价值。但是，经过长期的临床实践我们发现脉压、平均动脉压是脑卒中发生的重要危险因子，应该引起我们的足够重视。从发病机理上来讲，动脉硬化是脑卒中发生的重要病变基础，这就表明脉压、平均动脉压与脑卒中的发生之间具有不可分割的密切联系。但是，对脉压、平均动脉压造成影响的因素是多个方面的，存在很多影响因素和差异因素。不同个体之间，同一个体的不同时间段内的脉压以及平均动脉压都会存在差异，会受到收缩压和舒张压等因素的影响。因此，在对脑卒中进行判断时应该充分考虑这些因素的影响。
大量的研究已经显示,基线脉压与随访期间冠心病和脑卒中发病或死亡呈显著正关联【4】。但是目前的研究水平并没有对脉压和心脑血管病发病之间的关系是否存在中年人和老年人之间的差异做出深入研究，也没有获得确切结果。收缩压和舒张压是否对心血管疾病的发生具有一定的作用也是需要进一步研究的问题。曾经有学者的研究结果显示平均动脉压是发生脑卒中重要的预测因子,这一现象在老年人群体由于是在老年女性群体中的表现更为显著，但对于中年人的影响并不明显。其预测价值明显高于收缩压、舒张压及脉压等【5】。同时，还有的学者认为在中年人群中对于脑卒中具有最强预测价值的因子却与老年人群体有所不同，平均动脉压对于中年人的脑卒中具有较强的预测作用【6】。
本次调查研究的结果还对脉压是否独立于收缩压与舒张压对脑卒中产生影响做出了一定分析。总之，平均动脉压对中年人脑卒中的预测作用明显大于脉压,且独立于收缩压，这与相关研究的结果一致【7，,8】。老年人的脉压以及平均动脉压对脑卒中的预测价值都不明显，且老年人脉压对脑卒中有一定预测价值，但不独立于收缩压。脉压能在平均动脉压舒张压水平上提供额外的危险分层信息,但不独立于收缩压。
【参考文献】
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预测价值 篇12
关键词：电力市场,VaR度量,GARCH模型,实现波动,极值理论
0引言
从1982年智利的电力市场改革开始,打断垄断、引入竞争的电力市场改革开始席卷全球,以期在自由的市场环境下提高电力工业的市场效率。在电力市场改革的浪潮下,本世纪初我国电力市场也开始了缓慢的市场化改革历程,目前我国电力市场的改革已经取得了重大进展,厂网分开基本实现, 发电领域的竞争态势已经基本形成。
在电力工业改革之前,电力受国家管制,电价由相关部门统一决定,短时间内电价较为平稳,波动较小。而在自由化的电力市场中电价由供需双方共同决定,且电力商品不同于普通商品,它具有不可储存、实时平衡、输送约束等特性,这导致电价的波动剧烈、极值跳跃等特征[1,2],电价序列还表现出明显的厚尾、异方差现象[3,4]。这给利益相关者带来了巨大的风险。根据美国能源局的数据显示,在美国电价的波动最高可达到359.8%[5],在如此剧烈的波动下,市场参与者可能遭受巨大的损失,更进一步,一旦发生电力市场危机所导致的损失将无法估量[6]。因此电力市场价格风险管理的重要性和必要性不言而喻。
风险管理技术分为风险控制和风险度量两部分,而风险评估是进行风险控制的基础。Va R的概念最早由J.P.Morgan投资银行在其风险控制模型中提出,后经众多学者的发展,在金融领域内得到了非常广泛的应用。Va R作为风险评估的指标是指在给定的置信水平下,一定时间内某一资产或机构面临的最大损失[7,8]。文献[9-10]首先讨论了电力市场Va R的计算。文献[11]对历史模型法、蒙特卡洛法和方差法计算能源市场Va R的原理进行了详细说明。Va R计算总的来说可以分为非参数法、参数法和半参法三类。非参数法(Nonparametric)主要出现在电力市场Va R计算的早期研究中,非参数法的计算简单结果比较精确,但非参数法在计算中需要大量的历史数据,这在数据获得比较困难的情况下就受到限制;参数法(Parametric)首先对电价的波动进行预测,然后再用预测的波动率乘以预先规定的显著水平下的分位数值就得到了电价的Va R值,因此参数法的重点就是对波动率的预测;半参数法(Semiparametric)是参数法和非参数法的结合,它的方差估计仍然是参数法,但不假设其服从任何分布, 而是通过非参数法来估计分位数。
本文主要从计算Va R的三种方法入手对现有的研究进行总结和归纳,内容安排如下:第二部分对基于非参数法的电价Va R计算文献进行总结;第三部分讨论基于参数法计算Va R及其波动建模;第四部分对半参法计算Va R的最新进展加以评述,最后是对全文的总结。
1非参数法计算电力市场价格风险
在现有的研究中计算电力市场Va R的非参数法主要有历史模拟法、蒙特卡洛法和分形理论。其中历史模拟法和蒙特卡洛法早期研究较多,而分形理论是一种电力市场Va R计算的新方法。
历史模拟法假设市场未来的电价和历史数据类似,这样就可以用历史电价数据模拟将来电价的变化,从而在一定的置信水平下计算出将来的可能最大损失。文献[10,12]在研究电力市场的风险度量时采用了该方法。历史模拟法概念直观、计算简单, 容易接受,但其需要大量的历史数据,对于历史较短的市场其计算能力较差。蒙特卡洛法计算Va R则不需要依靠历史数据,它是通过计算机进行模拟仿真来计算Va R值,文献[13-15]对蒙特卡洛在电力市场风险管理中的运用做了研究。蒙特卡洛估计精度高,但其计算时间较长,投入成本较高,且其需要假设随机过程,可能造成模型风险。
文献[16-17]把分形理论运用于对电价波动的分析,发展了一种新的研究电价波动的非参数法。刘伟佳等(2012)针对电价分形的特点,基于回归间隔法(RIA)对电价进行分析,并给出了计算多重分形分布数据Va R值的算法。他们在对PJM数据实证分析后指出,该方法与传统的基于正态分布的Va R相比,不会高估市场风险,且可迅速适应不同时期不同类型的电价波动,及时衡量电价风险。
2基于参数法的电价波动预测与电力市场价格风险度量
非参数法的固有缺陷使其无法担当电力市场风险评估的重任,学者们转而研究参数法计算电力市场的Va R。在运用参数法计算电力市场Va R时, 首先预测电价的波动方差(σt2 ),然后用估计的条件标准差(σt)乘以假设分布下的标准分位数,就可以得到其Va R值。基于参数法计算Va R的优点在于减少了对大量历史数据的依赖,缩短了计算的时间,降低了计算的成本。从参数法的原理可以看出对电价序列的波动建模是计算Va R的必要前提,对波动率的准确预测是提高Va R精度的关键。目前研究中对电价波动的预测方法主要是基于GARCH模型和“实现波动”两种,其中基于GARCH模型的方法是对波动预测的传统方法,而实现波动是近年来连续金融理论应用于电力市场电价波动预测的新成果。
2.1 GARCH模型
基于GARCH模型计算电力市场Va R的原理是首先建立一个自回归异方差模型
其中:rt是电价或电价收益率;σt2是ξt的条件方差。 通过样本数据回归其模型参数,并运用该估计模型对未来的电价方差进行预测,假设ξt服从一个随机分布(比如正态分布或者t分布),然后用估计的条件标准差(σt)乘以各自分布下的标准分位数,就可以得到Va R值。
对ξt的假设不同对Va R的计算影响较大,其结果可能会有很大的差异。文献[18-21]较早运用ARMA-GARCH模型预测西班牙、加利福利亚以及北欧电力市场的电价,分析中他们着重研究的是电价的均值回归和异方差特性,使用的是比较单纯的ARMA-GARCH模型,对残差分布假设为标准正态分布。文献[22]对运用不同的ARCH模型计算Va R进行了比较研究,作者首先根据模型估计的对数似然值(LLR)和AIC、SC信息判断准则综合得出EGARCH-M模型更适合刻画电价的变化;随后把连续MCP时间序列按24个不同的时段划分为24组数据,分别在正态分布、t分布和广义误差分布(GED)下计算Va R值,运用Kupiuc检验对其进行精度分析,认为不同时段应该对扰动项进行不同假设, 在深夜的时候(22、23、24、1等时刻),正态模型假设对电价波动风险有较好的估计;而在白天的时候,t分布假设和GED假设对波动风险的估计比较好。白天的大部分时刻,正态分布假设完全不适合波动风险计算,而GED假设的适用范围比t分布略为广泛一些。文献[23-24]在研究电价的波动建模时分别假设其服从t分布和加权高斯分布。
在对电价波动的研究过程中,学者们发现由于电力商品的特殊性,电价的波动还存在一定的特有性质,如电价波动的不对称、电价偶然的极值跳跃等,这些对电价波动的预测带来了很大的影响,学者们分别对这些性质做了处理:
(1)电价波动的“杠杆效应”。文献[25]在研究电价的性质时发现电价的波动存在一定的“反杠杆效应”,即电价的波动在电价正的变化时比负的变化时要大,所以他建议在对电价的波动建模时应该考虑用EGARCH模型来处理这种杠杆现象,他们运用加利福利亚电力市场的数据实证研究证明了这一结论。文献[26]也认为EGARCH模型能很好的捕捉到电价波动的不对称性。文献[27]则在对美国5个不同市场数据研究中也发现了电价波动的不对称性和季节性等特征,通过建立一个门限模型(TGARCH)来处理这种杠杆效应,在波动模型中还加入了季节性的变量。文献[28]在对澳大利亚五个电力市场电价的波动进行研究时指出,电价波动在需求较大时波动较大,而在需求较小时波动较小, 表现出较强的不对称性,同时波动随需求有较大的周期性,研究中作者用GARCH、基于t分布的APGARCHS和基于偏t分布APGARCH等模型对电价波动过程的模拟进行了比较研究,认为基于偏t分的APGARCH模型模拟澳大利亚的电价波动最为合适。文献[29]比较分析了GARCH、EGARCH、 APARCH和CGARCH模型对波动预测的效果,认为APARCH模型在对电价的波动短期预测的效果要优于其他三个模型。
文献[30] 在研究美国中西部电价的变化时也发现了电价波动的“杠杆效应”,他们则运用了EGARCH-M模型处理电价波动的“杠杆效应”。文献[31]对十个不同的GARCH模型进行比较研究, 其结果显示在均值回归方程中加入波动影响的ARMA-GARCH-M模型能够一定程度上解决波动的“杠杆效应”,在预测波动时的表现要优于其他模型。
(2)电价波动的“极值跳跃”。电价有时可能会出现一些极大的正负偏离,对于这种极大的正负偏离已经不属于“正常”的波动,一般称为极值跳跃, 对于这种偶然出现的极值跳跃,ARCH族模型无法准确地捕捉到,所以在描述电价的波动时还需一个程序对极值跳跃进行描述。文献[32]运用马尔科夫转化模型来描述电价的跳跃,在这个新的模型中没有GARCH过程,只是假设其残差服从标准正态分布,而把电价的运动分为“正常”动态、突然增加、 恢复正常三个过程,两个过程之间的转换用一个概率函数来表现,此模型能够捕捉到电价的跳跃特性和解释电价的高波动性质。文献[33]在预测电价的GARCH模型中融入了描述电价跳跃的因素,他们运用了高斯分布来刻画电价跳跃,与没加入跳跃部分的模型相比,前者对波动的预测表现要好于后者。 文献[34]从电力市场供给和需求的特点出发进一步分析了电价跳跃的动因,在此基础上建立基于泊松跳跃分布的GARCH-EARJ模型。文献[35]则建立了一个聚焦于价格跳跃预测的ACH模型,该模型的作用是可以较为准确捕捉到价格的极端跳跃。
(3)影响电价波动的特定因素。一些学者在研究电价的波动时认为在电价的运动还受电力市场一些特定因素的影响,这些因素对电价的波动有很好的解释作用,所以模型中还应加入一些描述电力市场特有性质的外生变量。文献[36]认为把GARCH模型应用于电力市场时还要考虑电力市场的特有因素,如容量充足度、必须运行率等都能影响电价的波动。因此,作者引入了容量充足度和必须运行率两个外生变量建立了刻画电力市场价格波动的新GARCH模型,该模型能够弥补常规方法的不足, 无论在静态预测还是在动态预测下都能保证较高的精度。文献[37]则把生产技术、市场力和输电阻塞等因素考虑到了电价的研究中,建立了联合外生变量的Reg–ARFIMA–GARCH模型,通过实证分析说明该模型表现较好。文献[38]考虑了电价条件均值和条件方差的共同因素季节因子,把其看成一种看不见的影响条件方差的因素加入异方差的回归中得到了一个新的GARCH-Sea DFA模型,文章指出该模型在波动的短期、长期预测都表现得较好。
近年来很多学者把小波处理技术运用到了电价的分析中,首先利用小波变化理论把电价原序列处理成概貌信号和细节信号,对各个分别建模预测后加总得到总的预测[39,40,41,42,43]。但小波分析对波动较大的情况的分析作用有限,而电价在一天的某些时段波动是非常剧烈的,这就导致了该思想在电价波动的分析中受到了一定的限制。对电价特有性质的处理在一定程度上优化了模型对电价运动的刻画,但对电价的运动假设为一个假定的模型,这将导致很大的模型风险。另外研究中把ξt人为地假设为各种分布,这样的假设带有很大的主观性,且不同分布假设下计算结果相差较大,这就需要寻找另外的方法来处理电价的尾部特征。同时在现有用参数法直接计算Va R的文献中尚未融入对极值跳跃特征的描述。
2.2实现波动
随着高频数据越来越容易可得,连续金融理论在金融领域得到快速发展,实现波动在测度股市日波动率中的良好表现引起了电力市场研究中的注意,很多学者试着将其应用于电力市场中。文献[44] 认为GARCH模型在刻画电价波动的异方差效应时表现良好,但GARCH在模拟电价波动的跳跃特性方面却表现出无力,他们提出了“实现波动”估计的是日整体波动,而“幂波动”估计则是剔除了波动的跳跃部分,并用该理论把跳跃波动计算出来作为波动预测的变量,运用澳大利亚电力市场的数据实证证明其预测精度要好于单独用实现波动作为预测变量。最后作者把实现波动预测与EGARCH模型的波动预测精度做了比较,实现波动的预测效果比EGARCH模型的预测效果要好。
沿着文献[44]的思想,文献[45]估计了澳大利亚、加拿大、美国等8个电力市场的不同价格频率的“实现波动”,其结果显示澳大利亚电力市场和美国电力市场的波动较大,这可能是每个市场的电价频率不同造成的,同时还指出运用不同的“实现波动”和“幂波动”侦查的电价波动跳跃是不稳定的, 作者认为这种现象可能是电价的反转引起的序列负相关和日内电价的跳跃次数不只一次造成的,而调整幂波动的滞后步数可以克服其序列负相关。文献[46-47]研究了电能交易量、杠杆效应和周期性等对实现波动的影响,对使用标准的“实现波动”技术和传统基于GARCH的方法预测将来波动的表现进行了比较,得出前者比后者表现的得好的结论。更进一步,如果加入电能交易量、杠杆效应和周期性等外生变量的影响,“实现波动”技术的预测能力提高得更为明显。
隐含波动率的概念在金融领域得到了广泛的认同,通过金融衍生品的期权价值运算得到,大量的文献对运用历史“实现波动”和隐含波动率对将来波动进行预测做了比较,一般认为隐含波动率对将来波动有较好的解释能力。文献[48]把该概念引入到电价的波动预测中,因为在电力市场中很少有电力期权交易,所以他们在文章中利用短期电力期货价格计算的波动率代替了期权隐含波动率,然后把这个隐含波动率作为预测模型中的一个变量,指出由于基于期货的隐含波动率包含了市场参与者的竞价和电力市场结构等能影响将来电价波动的信息, 所以把它作为一个解释变量能提高对将来波动的预测精度。
然而,实现波动的概念来源于连续时间金融理论,而实践中电价的变化与金融市场并不一致。文献[49]用原油与天然气价格数据对其“实现波动” 和实现相关进行了分析,在文章中指出,很多传统金融资产的固有特性在能源市场也是存在的,这些固有特性包括:(1)波动的长记忆性;(2)日实现方差和日回报率的非高斯分布。所以作者认为“实现波动”和实现相关在能源市场是可以接受的,并建议把该概念运用于其他能源数据加以检验。虽然上面的研究中普遍得出了“实现波动”技术在预测电价波动方面有很大的优势,但对该概念能否运用于电力市场的电价数据并没有说明。而电力商品与原油等商品还是存在很大的差异,所以对“实现波动”在电价波动预测中的运用还需谨慎对待。另外根据“实现波动”的概念来看,它只能计算日波动或者更大时间间隔的波动,而对于日内波动的计算和预测却受到了限制。
3半参数法计算电力市场价格风险
参数法对电价序列厚尾偏锋等特征描述的乏力,导致了参数法在计算电力市场Va R时有较大的误差,学者纷纷寻找能够描述其尾部特征的方法, 比如假设其尾部服从广义误差分布、t分布和偏t分布等,但效果有限。半参数法则在尾部的处理上做出了贡献,在一定程度上解决了这个问题。半参法是参数法和非参数法的结合:在预测电价的波动时仍然运用GARCH模型,但对模型中的ξt不做假设分布,而是运用非参数法来估计一定显著水平下的分位数。文献[50]对基于核估计的半参法在电价研究中的运用做了研究,与参数法比较半参法表现出显著的优势。非参数估计分位数的方法还有历史模拟法、蒙特卡洛法、极值理论等,但在电力市场Va R计算研究中,基于极值理论的半参法运用较多。 本节接下来重点讨论基于极值理论的非参法。
文献[51]首先运用极值理论计算了加拿大电力市场的Va R值,通过与历史模拟法和传统的正态分布假设相比较,认为EVT有更好的精确度。文献[52] 在GARCH模型中引入了极值理论的思想来预测将来电价,通过对比认为EVT方法在描述电价的极端变化比传统的时间序列模型表现要好,其对电价的预测更为准确。文献[53]则运用极值理论研究了电力市场Va R的计算,文中的模型与文献[54]中建立的AR-EGARCH-EVT模型相似,假定其厚尾服从广义帕累托分布(GDP),通过POT方法计算其Va R值。作者用五大国际能源市场的电价数据来对AR EGARCH-EVT 、 HS 、 AR-HS 、 AR-Con Var 、 AR-EGARCH-N、AR-EGARCH-t等模型计算Va R进行了比较分析,得出新模型对VAR的计算有更高精度的结论。文献[54]使用加拿大电力市场的数据研究了基于GDP分布极值理论对Va R的计算,得出了该方法比常规时间序列方法和历史模拟法计算Va R更精确的结论。文献[55]通过建立EGARCH EVT-CVa R对电力拍卖市场的风险进行分析时也认为EVT方法与传统的时间模型相比能更好地描述价格的极端变化,更适合于描述电价的厚尾特性。 文献[56]在运用极值理论计算电力市场Va R值时, 把尾部帕累托分布的参数看成随机变量,并结和贝叶斯估计的思想,这样就可以根据能观察的数据对Va R值进行调整,以达到风险管理的目的。文献[57在对电价的特性进行归纳总结的基础上,对极值理论在电力市场中运用给予了肯定,并在该文章中对EVT在电力市场风险管理中的运用做了全面的慨括。
极值理论能很好地描述分位数的尾部特征,能较为准确地捕着到价格的极端变化,与传统金融时间序列结合显著地提高了电力市场Va R计算的精度。但应用极值理论需要较大量的历史数据,这是它相对于参数法的一个缺陷。极值理论在估计尾部分布时阀值的决定至关重要,如果阀值过高,则超过阀值的数据较少,参数估计值的方差较大;如果阀值较低则会使估计出现较大的偏差,降低了Va R的计算精度。
4结论
电力工业的市场化改革使电力商品能够在能源市场自由买卖,给了广大投资者参与电力投资的机会,但电价的高波动性也给市场参与者带来了巨大的风险。电力市场的风险管理的重要性不言而喻, 其中电力市场风险度量尤其重要。本文对电力市场Va R计算及其相关的电价波动建模的文献进行了总结评述。
现有的研究中,电力市场Va R的计算方法主要有非参数法、参数法和半参数法。非参数不需要对电价序列做分布假设,也不需要估计模型参数,不存在模型风险,能够很好地处理非线性问题。但非参数法有的要求的历史数据较多,有的则计算成本较大。
参数法首先需要对电价运动过程假设一个模型,这导致了参数法最大的缺点就是比较大的模型风险。同时参数法在计算Va R时,传统金融理论通常假设其厚尾服从一个已知的分布,这样的假设带有很大的主观性,不同的假设条件下其计算结果往往差距较大,而且电价的周期波动、杠杆效应和厚尾尖峰等特已经性颠覆了传统金融理论的假设条件,单独的参数法无法准确地描述电价的尾部特征。 同时在现有用参数法直接计算Va R的文献中尚未融入对极值跳跃特征的描述,将波动建模中描述极值跳跃的模型引进计算Va R的模型中是否能够进一步提高计算的精度将是一个值得研究的课题。而对于 “实现波动”的概念能否运用于电价序列波动的预产也应该进行更为深入的研究。