指数分析（共12篇）
指数分析 篇1
1 研究的背景及意义
1998年以来,我国开始了住房货币化的改革,房地产消费需求得到巨大释放,房地产市场极度繁荣。 1998年至2006年,国民经济以每年7%—10%的速度增长,而房地产市场则以20%—30%的速度增长,从2007年底进入金融危机以来,房地产一度下跌,2008年初经济开始复苏,房地产又以远高于经济复苏的速度引领经济往前发展,就目前来看,大部分房产价格已高过2007年的最高水平,而经济仍然以保八的目标发展。在经济复苏和投资理念增强的过程中,房地产已兼具实体资产和虚拟资产的特性,它与股票已经成为我国投资者投资组合的两大资产。然而,在这个发展过程中,房地产也经历了数次的高峰和低谷,在金融危机的大背景下,探讨如何实现资本市场的持续发展受到了更大的关注,而研究房地产市场与金融市场的相关性,特别是房地产与股市的相关性成为了国内学者研究的重要领域。
从股票市场的角度考察,最能反映房地产市场繁荣与衰退的指标就是地产指数,而股市是经济的“晴雨表”,上证和深证指数是体现经济发展的指标,房地产与经济的关系自然也可以延伸为房地产指数与股票指数之间的关系。研究地产指数与股票指数的关系就是本文的出发点。
2 文献综述
国内对房地产市场和股票市场相关性的研究,多数仍停留在粗略的定性分析,从研究结果看观点也未统一。
何虹用定性分析的方法,分别从资金流动、以及资本资产定价模型为基础的市场的角度入手,发现我国股票市场与房地产市场的关联性相当微弱,两市场价格之间不会有交互影响的效果。洪涛、高波也从定性角度分析了股价变动对房地产投资的影响,结果表明在特定条件下,替代效应和挤出效应会超过财富效应,导致股票价格与房地产价格背道而驰,从而解释了2001年至2005年我国股票市场与房地产市场表现出的巨大反差[2]。
盛松成、李安定、刘慧娜对上海房地产价格指数与上证综合指数做了相关性分析,发现两者相关程度微弱。对此他们解释为房地产信贷市场金融产品匾乏,与资本市场相比,房地产市场对银行信贷的依赖程度更高[3]。张红、邱峥集了2000年至2003年我国住房价格与股票价格,依据多变量时间序列变动因素分析模型(MTV)进行分析,结果发现我国房地产市场与股票市场具有很强的政策导向性,即随着利息、货币供应量等经济杠杆作用,房价和股价都会发生相应变动。
皮舜、武康平在实证分析了我国1997至2003年房地产市场与金融市场的月度数据基础上,建立误差修正模型(ECM模型),并进行线性与非线性Granger因果检验,发现房地产市场与金融市场的发展存在着长期的双向线性因果关系,但不存在非线性的Granger因果关系。赵建研究了1998年至2005年全国房地产市场与股票市场的价格波动,发现两者间有较为显著的相关性,提出以2002年6月为断点,之前与之后分别呈现出以股票价格主导下的正相关和房地产主导下的负相关关系,并分别用房地产开发商的信贷机制途径与投资者的投资组合调整来解释。
国内学者从不同的角度对房地产与股票市场的关系进行了研究,结论是房地产市场与股票市场存在着密切的关系,随着经济的发展,两者之间的关系如何发展,特别是在金融危机背景下,促进房地产市场的发展能否真正促进经济的发展,两者之间是否存在长期稳定的关系;这种关系的强弱如何;是否存在地产指数与上证指数联动的机制是本文研究的重点。
3 理论依据
3.1 单位根检验
在金融市场中如果直接用非平稳的时间序列数据(如股票价格)来作计量回归,则容易出现伪回归,因此作计量回归之前我们首先要对时间序列数据进行单位根的平稳性检验,常用的方法为ADF检验。
3.2 协整检验
所谓{xt}和{yt}是协整的,要满足下列条件: (1){xt}和{yt}都是I(1)的,即它们是非平稳的,而其一阶差分是平稳的; (2)存在某个线性组合zt=axt+byt+m是I(0)的,且具有零均值,则(a, b)为协整向量[7]。
3.3 Granger因果关系检验
在Xt与Yt消除了趋势后,如果利用过去的X值和过去的Y值一起对本期或未来Y值进行预测,比单用Y过去值预测的效果更好,则表明系列X和Y存在因果关系,称X是Y的Granger原因[8]。
4 实证检验
4.1 数据选取
文本以2007年1月至2009年11月为研究期限,选取上证指数中第000006号的地产指数和上证月收盘指数为研究对象,分别记为:sf和sz。数据来至上海证券交易所和深圳证券交易所。
4.2 单位根检验
图1和图2是地产指数和上证指数走势图,可以看出上海房地产指数与上证指数两者趋势一致,但是非平稳的,所以需对他们的一阶差分进行单位跟检验,分别记为isf和isz,结果如表1和表2。
从表1和表2可以看出,检验t统计量值分别为-5.19和-5.74,小于显著性水平为1%的临界值,表明可以拒绝原假设,即序列isf和isz为一阶单整。
4.3 协整检验
序列sf和sz都是一阶单整过程,符合协整检验的前提。下面分析上证房地产指数和上证指数之间是否存在协整关系,我们采用Johansen和Juselius提出的JJ方法检验两个变量是否存在协整关系,得到的检验结果见表3[8]。
因为Trace Statistic统计量9.65小于5%水平下的临界值15.49,因而必须接受原假设,即两者之间不存在协整关系。
4.4 格兰杰因果检验
通过协整检验可知,sf和sz之间不存在着长期稳定的关系,此时,只有用格兰杰因果检验来检验其因果关系。格兰杰因果检验结果如表4。
可见,对于sz不是sf的格兰杰成因的原假设,拒绝它犯第一类错误的概率为0.89,表明sz不是sf的格兰杰成因的概率较大,不能拒绝原假设。第二个检验结果的相伴概率是0.40,同样表明不能拒绝原假设,即sf也不是sz的格兰杰成因。
通过研究2007年1月至2009年11月我国房地产价格指数与上证指数和深证指数,做了Granger因果检验,得出无论地产价格指数与上证指数,还是房地产价格指数与深证指数均不成因果关系,这就加大了人们对指数预期的难度。
5 政策建议
很多实证分析证明,中国的股票市场是个无效率的市场,我们不能否定股票市场本身,而只能说明股票市场在我们国家还没有发挥应有的作用。
而表面上看,上证指数的涨跌能够影响房地产指数的变化, 另外,房产指数的变化也会影响到上证指数的走势,但这些只是大众的效仿及警惕所产生的表面关系,经济发展如何房地产市场营造好的发展氛围,房地产的繁荣又反过来来带动经济的发展。
一方面,应致力于长久的结构和制度性的调整。改善股票市场对宏观经济增长的作用效果的途径,根本还在于证券市场本身的完善和规范,提高上市公司质量,扩大市场规模;调整政府角色,减少政府对股票市场的直接干预,加强政府的监管与引导功能;改善股市结构,培育机构投资者,把理性投资者培养成为市场的主导力量,减少股市的投机行为。
另一方面,在金融危机下,国家为了确保经济的发展,加大投资力度,而这部分资金大部分通过国有企业流到了房地产行业,此时房地产市场的繁荣是投机所致,是以实体经济的萎缩为代价的。所以应该加大房地产的控制力度,通过各种政策严厉打击投机行为,使房地产沿着健康的道路发展。
参考文献
[1]何虹.中国房地产市场与股票市场关联性分析[J].集团经济研究,2005(7):113-114.
[2]洪涛,高波.中国股价与房价关系分析:2001—2006[J].价格理论与实践,2007(1):64-65.
[3]盛松成,李安定,刘惠娜.上海房地产市场发展周期与金融运行关系研究[J].上海金融,2005(6):4-7.
[4]张红,邱-.基于MTV模型的房价与股价互动关系研究[J].中国房地产金融,2005(3):11-14.
[5]皮舜,武康平.中国房地产市场与金融市场发展关系的研究[J].管理工程学报,2006(2):1-6.
[6]赵建.中国房地产市场和股票市场价格变动的相关性研究[J].山东社会科学,2007(2):110-114.
[7]张雪莹,金德环.金融计量学教程[M].上海:上海财经大学出版社,2005:183-226.
[8]易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京:中国统计出版社,2007:157-185.
[9]胡小芳.股市、房市与国民经济的关系分析:1998-2006[J].价格理论与实践,2007(3):64-65.
指数分析 篇2
一、飞行的巡航方式主要分以下几种：
最大航程巡航方式MRC：用燃油里程最大所对应的速度MRC巡航，航程最远。
远程巡航方式LRC：使用可以采取比MRC速度稍大一些的速度进行巡航。LRC巡航以燃油里程降低1%为代价，换取速度的增加，故LRC被广泛采用。虽然损失了1%的燃油里程，但由于燃油里程曲线在该曲线段随速度变化比较平缓，使速度增大较多，稳定性较好，所以远程巡航速度是又省油，飞行品质又好的巡航速度。等马赫数巡航： M数和飞行高度固定不变的巡航方式，这种巡航方式虽然降低了燃油里程，但增大了巡航M数，使飞行时间缩短；
二、LRC巡航和等马赫数巡航的优缺点：
LRC巡航：节约燃油，接近于最大航程速度飞行，最大燃油里程的99%。等马赫数飞行：节约时间，以大于MLRC的速度飞行
三、为什么业内各航空公司都采取经济巡航飞行模式？
经济巡航：与飞行有关的航班总成本有时间成本和燃油成本组成：C=CT+CF。
从使飞行成本最低来考虑，要确定出对应于总成本（燃油成本和时间成本）最小的速度，称经济巡航马赫数或最低成本巡航马赫数。经济巡航既节油又节约时间。成本指数（Cost Index）：小时成本与燃油成本的比值。CI=Ct/Cf 对应成本最低的速度即为经济巡航M数，或成本最低M数。经济速度的大小，主要取决于成本指数的大小。成本指数的影响：
CI=0：即Ct=0，不计时间成本，燃油成本最大，解决燃油矛盾，以远航速度飞行，达到最大航程，最省油时成本最小，即MRC速度；
CI=999：即 Cf影响小，时间影响大，即飞行时间最短成本最小； CI越大：飞行时间更重要，相同条件下速度越大； CI越小：燃油成本更重要，相同条件下速度越小； 成本指数与经济巡航速度的关系：
成本指数CI小，表示时间成本占总成本的比例小，降低总成本主要考虑燃油成本。成本指数CI大，表示燃油成本占总成本的比例小，降低总成本主要考虑时间成本。巡航速度小，较省油，但费时； 巡航速度大，需时短，耗油多。
四、目前我公司对飞行模式并未予以明确，主要由飞行机组自行确定飞行模式，通过对单班铜仁=宁波航线的直接成本分析，来说明公司尽快引入成本指数管理理念的必要性。例：铜仁-宁波航线成本分析-----航路信息
巡航高度FL291，航路顶风为7节，经过分修正后的成本指数为15，业载9T，预计起飞重量为45.9T，预计着陆重量为41.6T-----成本分析
以马赫数M76巡航（飞行员实际飞行的马赫数对应成本指数35），算出航程油量为4362KG，时间为1小时44分钟
以经济巡航马赫数M68（对应成本指数15），算出航程油量为4128KG，时间为1小时54分----节约成本计算
以马赫数M76时的总成本为Ct+Cf=104*74.67+4362*5.316=30954.072元 以经济巡航M68时的总成本为Ct+Cf=114*74.67+4128*5.316=30456.828元 节约成本为30954.072-30456.828=496元 目前每天公司运营的航班大约44班，2小时以上的航班大约有34班，如果全年油价维持在7月份的水平，采用7月份的经济巡航模式飞行，每天节约成本大约21824元，全年节约费用大约7965760元（油价越高采用经济巡航模式飞行节约成本越多）。
五、成本指数的发布和实施：CI应当由公司财务部门根据月度航油成本和时间成本确定。飞行部根据成本指数确定月度的参考飞行速度。
六、多彩航可以推行成本指数管理理念来开展提质增效。
目前我公司飞行承包时间的标准是：飞行部确定每个航段的标准航段时间（公司总经理进行最终修订），飞行员实际飞行的航段时间等于或小于标准航段时间时拿标准航段的小时费，飞行员实际飞行时间大于标准航段飞行时间时拿实际飞行时间的小时费。如果引入成本指数的管理理念，按目前的公司实际CI指数，飞行速度飞的越小对公司越省钱（不小于MRC的速度），但实际飞行时间增多，会造成公司可用飞行实力减少（原来一个飞行员80小时可飞40个航段的，改变飞行模式后只能飞35个航段）；现阶段在公司飞行实力充足的情况下多彩航推进成本指数管理理念确实会降低公司直接运营成本。
备注：公司7月份成本指数：CI=Ct/Cf=74.67/5.316=14.05KG/MIN
7月份小时成本为：（19139320+26229643）/10126=4480.44元/小时=74.67元/分钟
临床护士工作幸福指数分析 篇3
【关键词】 护士;效用;欲望;工作幸福指数
【中国分类号】 R142【文献标识码】 A【文章编号】 1044-5511（2012）02-0241-01
2010年1月，国家卫生部启动了全国"优质护理服务示范工程"活动，目的是加强临床护理，转变护理模式，改善护理服务，减轻患者痛苦，促进人民健康。这说明随着经济社会的快速发展和人民社会水平不断提高，社会及患者对护理工作提出了更高的要求。面对这一挑战，要求护理工作者每天要以良好的心理状态和饱满的精神投入到护理工作中，把更多的关爱给予最需要关爱的患者，使患者在治疗过程中获得最大限度的的心理满足以助其疾病的康复。而作为一个高压力、高风险的群体，护士自身的主观幸福感长期以来没有引起人们的足够重视，而护士自身的主观幸福感也是直接决定护理工作满意度的重要因素。
一、幸福分析
幸福是一种主观心理感受，它既是对现有条件和所处状态的客观反映，又是对生活满足程度的主观感受。美国著名经济学家萨缪尔森认为，幸福是满足度与欲望之比，即幸福指数=效用/欲望。效用是消费者从消费商品中获得的满足程度，它的大小完全是一种主观感受，因人、因时、因地而异；欲望是不足之感与求得之愿的统一。幸福指数小于1，意味着幸福度较低；幸福指数等于或大于1，则意味着幸福度较高。由此可见，影响幸福度的基础要素一个是效用，一个是欲望，由此决定了在同一环境条件下，幸福感因人而异。因此，为简化起见，在此假设每个人的欲望不变，则幸福度就取决于每个人对效用的判断。
同样道理，在假定欲望为定值状态下，临床护士的工作幸福感主要取决于工作效用的大小。在实际工作中，影响临床护士工作幸福感的因素主要包括社会认可度、患者理解度、职业稳定度、工作压力度、薪酬合理度、自我发展度六个方面。其中，患者理解度、工作压力度、薪酬合理度、自我发展度是影响医院正常在编临床护士幸福感的关键因素。由此，医院在编临床护士工作幸福指数模型可简化为：医院在编临床护士工作幸福指数=Σ（患者理解效用系数＋工作压力效用系数＋合理薪酬效用系数＋自我发展效用系数）。
二、临床护士工作幸福度实证分析
根据浙江省宁波市文卫工会2006年对该市市属医院1771名护士的调查结果显示，临床护士工作幸福指数极低，并在一定程度上影响护理质量。调查结果显示，护士由于工作在医疗护理一线，每天大量而繁琐的护理工作使得她们与病人接触的机会最多、时间最长、压力最大，因而成为工作倦怠的易感人群。调查中，认为护理工作使自己感到"沮丧"者达72.3％；感到自己在从事护理工作后"心力交瘁"的占68％；每天下班后自感"筋疲力尽者"达32％。同时，近90％的被调查护士反映压力较大，其中感到重度和极重压力的护士达35％。根据河南商报"乐享女人节"联合新浪河南，于今年2月28日针对职业女性幸福指数进行的问卷调查显示，70.6%的女性认为，女性收入和幸福感成正比；"满意"目前工资收入的女性人群占47.1%；"不满意"目前工资收入的女性人群占41.2%，58.8%的职业女性"想到未来感觉压力很大"。上述数据从一个层面反映了临床护士在一定程度上存在着幸福感有待进一步提高的客观现实。
根据医院临床护士工作幸福指数简化模型，影响其幸福感的因素主要是：一是工作压力因素。护士是一个高压力、高风险、重负荷、构成性别较为单一的特殊群体。由于高压力、重负荷的常态化，大量消耗了护士机体内用以适应和调节压力的能量和精力, 造成机体平衡失调, 导致临床护士是职业病和亚健康的典型人群。从压力成因上分析，工作性质的专业化、病人护理的高标化、人际管理的复杂化、职业危机感增大化和环境资源支配上的约束化, 是临床护士工作压力的重要成因。二是合理薪酬因素。在医院职工构成中，护士处于相对较为基层地位，加之我国现行工资体系尚不完善，决定了护士薪酬相对偏低，特别是与物价上涨缺乏联动机制，工资的相对固定化与人们对工资稳定增长的期望、实际生活水平不因物价上升而恶化的要求产生了一定幅度的偏离，致使护士收入效用系数降低，主观幸福感损失。三是患者理解因素。一般而言，患者对临床护士的工作是理解和支持的。但由于患者身份的多元化、职业的多样化、性格的差异化、要求的高企化，不理解、不配合、不尊重护士工作的状况也时有发生，此时，希望拥有一个安全、平等、能够被病人和家属以及其他医务人员、医护管理者理解与尊重的工作氛围似乎成为了临床护士的期盼。四是自我发展因素。由于护士的工作独立性弱、社会地位低、继续深造机会少、晋升机会也不多，对未来发展预期的平淡，也往往成为护士工作幸福感下降到诱因。
三、提高临床护士工作幸福感的措施
基于上述分析，提高临床护士工作幸福感的措施主要包括：
（一）减负释压，舒缓心理压力:一是逐步增加护理工作人员和物力投入，提高办公自动化、集成化水平，尽可能地解决护士少、工作量大、非护理性工作多、仪器设备不足等问题, 把护士从非护理性质的杂事中解脱出来, 使护士能有更多的精力和时间为病人提供优质的护理服务。二是工作内容标准化，规范操作，尽可能消除因担心操作失误而形成的无形的心理压力。三是强化沟通协调，建立护士之家或护士信箱, 鼓励护士间相互倾诉压力，同时加强科室内人员沟通了解、理解支持，提高护士的归属感, 通过压力互诉，愉悦共享，减轻工作压力，提高护士的主观幸福感。
（二）优薪晋职，畅通发展渠道:一是建立具有激勵约束效应的薪酬分配制度，逐步提高临床护士的物质待遇和精神待遇，尽量降低或消除薪酬分配的负面效应。二是根据每个护士的自身特点, 发挥每个人的优势和长处, 比如培养专科护士、社区护士等, 加强专科理论和技能的学习, 把所学应用出来, 提高临床护士工作的成就感和满足感。三是畅通临床护士发展通道，对优秀护士敢于大胆提拔、果断重用，使护士自身的目标和期望能够得以满足，以提高工作积极性，提高护士的主观幸福感。
（三）尊重理解，提升工作士气:一是创新管理模式，提高管理方法的科学化、人性化的水平，特别是制度或措施制定，要充分体现人文关怀和价值至上的理念。二是护理部作为护士的直接管理者，要尽可能地在医疗和护理之间起到调节和沟通的作用，做到"四多四少"，即多鼓励，少批评；多体谅，少抱怨；多支持，少干预；多宽容，少计较。三是构建和谐互动的医患关系，与患者多沟通，以自己的主动优质服务赢得患者的理解、支持和尊重。
（四）修身养性，增强抗压能力:主观幸福感的主观性决定了一个人看待幸福的角度, 因此, 应该对护士群体加强心理健康教育和引导, 杜绝爱慕虚荣、互相攀比, 建立健全平和稳定、乐观开放的心理状态, 当遇到不公平的事件、不协调的人际关系、不愉快的情感体验时, 要学会积极地应对, 要正确评估自己的能力, 正确面对现实、面对挫折，以自己健壮的身躯、健康的心理、健全的人格，不断提升自己的工作幸福感，使自己成为一个终身热爱护士职业、全心践行南丁格尔精神的优秀护理工作者。
作者简介：武彦霄：70年8月出生，本科学历，副主任护师，石家庄市第三医院肾内科，研究方向：临床护理与护理管理。
CPI指数与上证指数趋同性分析 篇4
一、CPI对上证指数影响的前瞻性分析
随着人们对该指标的认识逐渐加深, 市场往往会提前反映人们对该指标的预期。2011年至2013年3月的CPI同比变化指标以及发布信息前一日的上证指数收盘价格如图1所示。
由图1可以看出, 上证指数与CPI同比变化指标大体上成同方向变动, 且CPI指标的波动幅度大于信息发布前一日的大盘收盘价格。在所采集的27个样本中, 有10个样本 (37%) 发生偏离, 即CPI指标与上证指数出现背离, 其中2013年2月8日发布的指标与上证指数背离幅度最大。
二、CPI对上证指数影响的及时性分析
关于CPI指标对上证指数影响的及时性研究主要是通过将信息发布日当日的收盘价格与CPI指标进行对比, 具体对比如图1所示。从图1中可以看出, 在有效对比的22个样本中, 有16组数据表明出CPI同比指标的增长方向与上证指数相同, 有6组出现背离, 同方向占总样本的73%, 背离现象所占比例是27%, 这说明CPI同比指标与信息发布当日的走势呈同向变动。
三、CPI对上证指数影响的滞后性分析
从信息的发布到人们对信息的接受, 直至最终反映到市场的过程并非总是及时的, 因此, 信息对市场的影响具有滞后的现象。针对信息的这一特点, 可以将CPI指标与该信息发布次日的开盘价进行分析对比。对比结果如图1所示。在总样本为27的数据统计中, 占样本总量70.4%的19个样本呈同向变动, 占总量29.4%的8个样本为反向变动。从总体上讲, CPI指标与信息发布次日的上证指数呈同向变动关系。
四、CPI对上证指数影响的特殊性分析
在大多数情况下, 国家统计局在星期一至星期五发布CPI数值, 但有时也会在星期六进行指标的发布。由于信息的发布时是双休日, 投资者的态度无法反映到市场上, 因此, 这样特殊的心理变化会在信息发布的下个星期一对其进行反应。在这部分的研究中, 以2011年1月至2013年3月中在星期六发布消息的11个样本为分析对象, 在11个样本中共出现8次同方向变动和3次异方向变动, 其背离出现的概率约为27.3%, 同向变动的概率约为72.7%, 如图2所示。
由此可见, 在大多数的情况下, CPI同比变化指标与上证指数呈正相关关系。
五、结论
针对CPI同比指标与上证指数的趋同性这一选题, 无论是从信息对市场反应的前瞻性、及时性、滞后性还是特殊性的分析中, CPI指数与上证指数的同方向变动比例平均超过总体的70%, 说明在一般情况下CPI指数对上证指数的影响是同向的。在同向性的分析中, 信息的前瞻性同行变动概率是最低的为63%, 及时性的变动概率最高为73%, 其上下波动幅度在10%左右。究其同向变动原因主要是因为CPI指数的上涨是市场中货币流通数量增加的表现, 为保证货币购买力大于通胀水平, 即规避购买力下降风险, 人们往往将银行中的存款投资到股票市场中, 因此增加了股票市场中的货币量, 推动了市场价格的上涨, 所以, 适当的通胀能够促进市场的发展。
参考文献
[1]安德烈.科斯托拉尼:《大投资家的证券心理学》 (第三版) , 重庆出版社 (2009)
[2]卿松:《统计学》, 清华大学出版社 (2010)
[3]威廉.D.江恩:《华尔街四十五年》 (珍藏版) , 机械工业出版社 (2010)
[4]胡庆康:《现代货币银行学教程》 (第四版) , 复旦大学出版社 (2009)
抚顺市空气污染指数分析 篇5
抚顺市空气污染指数分析
文章根据20抚顺市的.空气污染指数资料,对年抚顺市空气质量级别、空气污染指数的月平均值及变化规律、首要污染物等指标进行了统计分析,并从多方面分析其成因.
作 者：金永民 Jin Yongmin 作者单位：抚顺市环境监测中心站,辽宁,抚顺,113006 刊 名：环境科学与管理 英文刊名：ENVIRONMENTAL SCIENCE AND MANAGEMENT 年，卷(期)： 32(8) 分类号：X82 关键词：空气污染指数 首要污染物 可吸入颗粒物 二氧化硫 二氧化氮我国房产价格指数多因素分析 篇6
[关键词] 房产价格指数回归分析安居需求
一、理论模型及研究方法
房地产的实际市场价格是由供给与需求，竞争等多种市场因素和非市场因素综合作用的结果。主要从经济因素对房地产市场的供给和需求的影响进行分析，观察房地产价格所受到的影响因素。理论上来看，一方面在需求的角度，房屋是一种高价值的耐用消费品，以住宅为例，即使在发达国家，一套住宅的价值也远远超过普通家庭的年收入，家庭现有的购买能力不能满足住宅购买需求，这就要依赖信贷，通过分期付款活抵押贷款方式购买房屋。
另一方面在供给的角度，房地产行业是一个成本递增的行业，房地产商进行地产开发时会受到可贷资金、利率、土地供给、国家投入固定资产价值等因素的影响。
同时，房地产价格又因为地域差异而在全国范围内表现出较大的差异，因此，房地产价格指数成为一个更为理想的衡量全国房价水平的指标。所以,以房地产价格指数作为应变量，以人均工资、利率、全国物价总指数、建筑业贷款数额、土地交易价格、货币供给量和固定资产投资作为解释变量，构造计量经济学模型。
二、回归分析
1998年４月１６日，国家发展计划委员会、国家统计局联合发布了该年第一季度全国３５个大中城市房地产价格指数。从1998年开始的各季度时间序列数据进行调查研究，数据分别来自中经数据网，中国人民银行网和中国人民大学经济论坛数据交流中心。
1.引入变量
引入应变量FDCJt——房地产价格指数；解释变量TDJYt——土地交易价格。
M2t——每季度末的M2货币供给量;WAGEt——全国季度平均职工工资。
INTERESTt——利率;CPIt——全国物价总指数;LLOANt——每季度末金融机构建筑业贷款。
INVESTt——每季度新增固定资产在建筑业的投资;SEASONt——虚拟变量。
注：利率为每季度存款利率与贷款利率的加权平均。
季度人均工资和季度新增固定资产投资具有很强的周期性，每一年第四季度的工资均比前三季度的大幅度上涨，为了测量这一现象是否给房地产市场带来冲击，设定一个虚拟变SEASONt，在第一、二、三季度取值为0，四季度取值为1。采取1998年～2004年28个时间序列数据。
2.设定模型
从线性型，对数模型，和对数到线性模型中选取一个最佳模型。通过各种测试,普遍认为对数到线性模型不论从经济意义上考虑或是从模型的优度考虑都是最佳的，故下面就以该模型形式进行分析研究。
对数到线性模型：
3.模型参数估计，检验和修正
利用Eiews软件用OLS进行估计得:
由此可见，LN(INVESTt)，CPIt，SEASONt和TDJYt系数的t值均不显著，故对该模型进行计量经济学的校验，并进行修正，看看是否能使模型改善。
⑴多重共线性检验
利用软件Eviews得到变量的相关系数矩阵，从中看出各解释变量之间的相关系数均比较大，说明由于受到数据采集局限，以及各变量在经济含义上均密切相关，存在着较严重的多重共线性问题为此就多重共线性进行修正。即利用Eviews进行变量剔除的检验，来解决多重共线性的问题。
通过数据处理，分析比较原始模型发现，除变量TDJYt，其他解释变量系数均显著异于零，且F值显著增加和值有所提高，认为可以搁置多重共线性问题，因为在解释变量系数基本显著且符号正确的情况下，用OLS估计的解释变量系数在多重共线性问题下仍然是线性无偏的，并不会很大的防碍研究，且可以从其它方面进行对该模型的调整。
⑵变量的适度调整
在方程③中，季度人均工资与房地产价格指数呈负相关，为了消除名义工资上涨，而通货膨胀率的上涨使实际工资水平下降而给方程带来误影响，我们决定以（名义工资/物价总指数）来代表人民相对的实际购买力，同时指数化了的人民相对实际购买力用上升一个单位来衡量，并且尝试用土地交易价格指数的滞后项代替土地交易价格，得到
——WAGE2t季度平均居民实际购买力
此时该模型中的所有解释变量系数均显著异于零，且有较高的R2校验值和F统计值，决定暂用此模型形式，并进行各项检验以弥补不足。
⑶残差项的正态性检验
由于关于模型的几乎所有统计检验（t检验，F检验等）均建立在残差项ui服从正态分布的假设前提下，故认为应首先进行残差项的正态性检验以有效地支持模型。进行JB检验后可知，在5%的显著性水平下，不能拒绝H0：残差项服从正态分布的原假设，故该模型的统计检验是有效的。
⑷异方差检验
进行怀特异方差检验，可得=14.33242，故不拒绝H0:残差项不具有异方差性的原假设。
⑸自相关检验
进行著名的侦察序列相关性的D-W检验后，可认为该模型的残差项是随机的。
最后，模型的预测能力
由以上数据可以得到，MAPE即平局绝对百分误差和希尔不等系数均很小，同时最后三个比例项中CP进似为1，说明此次回归的预测精度相当高，预测值十分接近真实值。
4.结果的分析
进行一系列的修正和检验后最终得到的回归如下:
从中可以得出以下结论：
Ⅰ在其他解释变量不变的情况下，1998年～2004年，季度利率每提高一个单位，季度房地产价格指数平均上涨1.036个单位。
Ⅱ在其他解释变量不变的情况下，1998年～2004年，季度金融机构发放的建筑业贷款每增长1%，季度房地产价格指数平均下降0.10个单位。
Ⅲ在其他解释变量不变的情况下，1998年～2004年，季度货币供给量提高1%引起季度房地产价格指数上涨0.19425个单位，平均地说。
Ⅳ在其他解释变量不变的情况下，1998年～2004年，季度土地交易价格指数上涨一个单位，会引起滞后两期的季度房地产价格指数平均上涨0.286个单位。
Ⅴ在其他解释变量不变的情况下，1998年～2004年，季度居民实际购买力上升1个单位会导致季度房地产价格指数平均下降0.062个单位。
Ⅵ模型引入的解释变量可以说明应变量房地产价格指数变异的96.08%。
三、结论与对策
经过上述计量经济模型的分析，发现最初所选取的八个对房地产价格指数可能产生较大影响的因素里，只有利率、每季度末金融机构建筑业贷款、每季度末的M2货币供给量、土地交易价格指数和季度居民实际购买力的影响较为显著。
尽管房地产天然具有投资性，政府房地产业政策仍需通过金融、税收等杠杆，对土地管理制度、房屋信贷利率、房地产商运作等方面的问题进行控制和管理，从而起到重要的引导调控作用。
指数分析 篇7
上交所与深交所自创立以来, 已经历了18个春秋和几轮牛熊交替, 它们为中国的上市公司融入了大量活血资金, 但同时90%以上股民的血汗钱被灼热的股市蒸发。对于股民来说他们最关心的是收益率, 而A股又分为在沪深两市上市的股票。本文的目的在于希望通过分析研究近几年尤其是从2005年到现在所经历的一轮大牛市和大熊市中上证指数与深成指的涨幅比较来探讨投资沪市A股和深市A股在收益率上到底有没有统计意义上的区别, 从而希望能够为广大投资者尤其是中国广大股民提供一些参考。
通过研究比较在这一轮的大牛市和大熊市中上证指数与深成指的周涨幅的所有222个数据, 最后得出结论:上证指数与深成指的周涨幅的确不存在显著差别, 从而得出投资在上交所上市的股票与投资在深交所上市的股票的收益率不存在显著差别的结论是成立的。
二、假设检验简介
从具有变异的总体中随机抽取若干个样本, 这些样本的均数与总体的均数之间存在差别, 样本之间也存在差别, 若差异是由抽样引起的则叫做抽样误差。由于抽样误差是客观存在的, 所以在分析数据时必须排除抽样误差的影响。统计学将差别是由抽样误差引起的称差别为“无统计意义”, 否则称差别“有统计意义”。检验差别“有”、“无”统计意义的方法就叫假设检验。统计学通常以P=α为有无统计意义的界限, 又称显著性水平 (α) , 即犯第一类错误的概率, 也就是“弃真”的概率。
三、方法介绍
1. 单样本t检验:
是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较, 观察此组样本与总体的差异性。
2. 配对t检验:
采用配对设计方法观察以下几种情形:
A两个同质受试对象分别接受两种不同的处理;
B同一受试对象接受两种不同的处理;
C同一受试对象处理前后。
3. 两样本 (成组) t检验:
检验两组数据所来自的总体均数是否相等。将第一个样本的均数减去第二个样本的均数再与给定数值 (默认为0) 相比较。
从两样本研究总体中分别随机抽取样本, 对这两个样本进行比较的时候, 首先要判断两总体方差是否相同, 即方差奇性, 这由相应的t值和p值作出判断。
4. NPAR1WAY过程:
以上介绍的t检验属于参数的假设检验, 其前提条件是总体的分布为正态分布。但在许多实际问题中, 总体的分布形式很难确定, 或者总体的分布为偏态, 在这种情况下, t检验就不再适合, 一般可用非参数统计方法。
NPAR1WAY过程就是专门用来处理单因素的非参数检验。它基于经验分布函数和根据对因变量的秩及某些秩次分, 计算出几个统计量, 用以检验所有不同组间变量的分布是否相同的位置参数。秩得分包括Wilcoxon得分、中位数median得分、Savage得分和Vander-Waerder得分。
5. UNIVARIATE过程:
UNIVARIATE过程除了可以对数值变量作一般性统计描述外, 还可以对峰度、偏度、众数、中位数及四分位数等进行详尽的统计描述。
四、数据收集
由于上证指数与深成指具有一定的代表性, 所以本文通过运用统计方法研究指数的涨幅从而达到研究股票价格涨幅的目的。由于每周涨幅相对于每日涨幅具有一定的稳定性, 所以本文搜集了从2005年上证指数为998点那天起到2009年10月16日上证指数与深成指每周涨幅的共222个数据。
五、实证研究
1. 我们都知道, 判别沪深两市的A股收益率不服从正态分布, 因为它具有尖峰厚尾性, 且由于收益率的范围是 (-1, +∞) , 而正态分布要求随机变量的取值范围是 (-∞, +∞) , 因此通常我们都假设股票收益率服从对数正态分布。所以, 进行分析研究的第一步必须是检验数据是否服从对数正态分布。
由于我们收集的数据是收益率 (形式相当于100* (Pt-Pt-1/Pt-1) ) 而不是对数收益率, 因此首先我们把数据转化为对数形式 (形式相当于ln (Pt/Pt-1) ) , 然后通过SAS软件UNIVARIATE过程得出结果如下表:
其中F1表示来自上证指数的数据, F2表示来自深成指的数据。因为样本量<2000, 故采用Shapiro-Wilk检验:Pr
2.在否定数据服从对数正态分布的假设之后, 我们转而采用非参数统计方法即NPAR1WAY过程。它基于经验分布函数和根据对因变量的秩及某些秩次分, 计算出几个统计量, 用以检验所有不同组间变量的分布是否有相同的位置参数。秩得分包括Wilcoxon得分、中位数median得分, Savage得分和Vander-Waerder得分。对于两样本的检验, 只需选择Wilcoxon检验的结果。结果如下表:
The NPAR1WAY Procedure Wilcoxon Scores (Rank Sums) for Variable F
数据处理过程中将所有数据分为两组, 前222个上证指数数据分为第一组 (a=1) , 后222个深成指数据分为第二组 (a=2) , 两组数据按时间顺序排列且只用一个变量F。从结果可以看出, 对数据进行了正态近似检验和t分布近似检验, 且两种检验的双尾检验值P均大于0.05, 故认为上证指数和深成指的周涨跌幅没有统计意义上的差别, 即投资沪市A股和深市A股的每周收益率确实没有统计意义上的显著差别。
摘要：文章运用UNIVARIATE过程和NPAR1WAY过程, 通过对上证综合指数与深圳成分指数 (以下简称“上证指数与深成指”) 近四年的数据分析表明上证综合指数比深圳成分指数周涨幅在统计意义上不存在显著差别。
关键词：UNIVARIATE过程,NPAR1WAY过程,周涨幅
参考文献
[1]王春风.金融市场风险管理[M].天津:天津大学出版社, 2001.
[2]朱世武.SAS编程技术与金融数据处理[M].北京:清华大学出版社, 2003.
[3]董大钧.SAS统计分析应用[M].北京:电子工业出版社, 2008.
中国人文发展指数比较分析 篇8
一、人文发展指数的计算
人文发展指数首先分别计算预期寿命指数、教育指数和收入指数。预期寿命指数由国民平均预期寿命测算得出,教育指数由预期受教育年限和25岁以上成人平均受教育年限综合测算,收入指数由本国人均GNI测算。这3个维度指数的几何平均值就是各国人文发展指数(HDI)值。在计算之前,对每个维度的指标都设定了最小值和最大值,见表1。
计算公式为:
以加纳为例,2012年,加纳人均预期寿命64.6岁,成人平均受教育年限和儿童预期受教育年限分别是7年和11.4年,按购买力平价计算的人均GNI为1684美元,则各项指数分别是:
二、2012 年人文发展指数排名情况
2013年的《人文发展报告》测算了187个国家(地区)的2012年HDI值,挪威排名榜首,澳大利亚、美国分列2、3位,日本是唯一进入前10名的亚洲国家。韩国、中国香港和新加坡分别排在第12、13和18位,在亚洲排名靠前。排名倒数3位的国家均来自撒哈拉以南非洲地区,尼日尔排名最末,其次是刚果(金)和莫桑比克。中国的HDI值为0.699,排在第101位,高于亚洲平均水平(0.656)。其他4个金砖国家俄罗斯、巴西、南非、印度排名分别为55位、85位、123位和136位,除南非比2011年前进1位外,其他国家与2011年相比无变化。
从分项指数看,发达国家(地区)在健康、教育和居民生活质量方面整体水平较高。在健康方面,日本排名榜首,国民预期寿命为83.6岁,中国香港居民的预期寿命为82岁,排名第2。在排名第3到第10名的8个国家中,有7个来自欧洲,反映出欧洲国家整体较高的医疗卫生水平;在教育方面,新西兰的成人平均受教育年限(12.5年)和学龄儿童的预期受教育年限(19.7年)位列第1,而排名居末位的3个非洲国家(莫桑比克、布基纳法索、尼日尔)的平均受教育年限仅为15个月,相当于新西兰的1/10;在收入方面,中东石油出口国富裕程度较高,卡塔尔、科威特和阿联酋均排在前10位以内,其中卡塔尔以人均国民总收入87478美元位居第一,其收入水平是美国的2倍、全球平均水平的8倍。
三、中国经济社会发展水平取得长足进步
改革开放以来中国经济年均增长9.8%,同期世界经济年均增速只有2.8%。中国经济的快速发展带动国内人文指数排名的大幅提高。1980年,中国的人文发展指数只有0.407,位于低人文发展水平国家行列;而2012年中国人文发展指数到达0.699,比1980年提高0.292,提升幅度在所有国家中排名靠前。2012年中国人文发展指数世界排名101位,高于东亚和太平洋地区国家平均值(0.683)以及金砖5国平均值(0.655),已处于中等人文发展水平国家上游位置。
从分项指数来说,按照世界银行用PPP法计算的结果,1980年中国人均国民收入只有524美元,到2012年增长到7945美元,提高14倍。特别是1990年以后,中国人均GNI年均增长率达到9%,是所有187个国家中增速最快的国家。1990年到2008年间,我国有5.1亿人摆脱绝对贫困,为世界减贫作出巨大贡献。在健康和教育方面,中国也取得了显著成绩。2012年中国的人口出生时预期寿命比1980年增加近6.7岁,平均受教育年限和学龄儿童预期受教育年限分别提高了3.8年和3.3年。目前基本能够实现小学学龄儿童入学率100%、中学入学率80%,居民素质得到大幅提高。
四、中国社会进步过程中的问题需要关注
尽管过去30多年来中国经济取得举世瞩目的成就,社会发展水平大幅提升,但中国的发展仍面临一系列值得关注的问题:
一是社会建设滞后于经济发展。中国人文发展指数的提高主要由经济高速发展拉动,与经济的高速发展相比,健康、教育等社会方面的进步明显滞后。2012年中国人均国民总收入在187个国家中排名第89位,但HDI排名却比人均国民收入排名低12位。而在剔除收入指数后,中国的HDI排名下降了5位,跌落到世界的106位。与2000年后中国人均GNI完成“三级跳”对比,国民的健康水平、教育水平近10年来的进步幅度不大。2012年国民预期寿命仅比2000年多1.5岁,预期受教育年限和平均受教育年限也仅比2000年多2.5年和1.8年,经济成果没能更有效地传递到社会进步中去。
二是地区间发展不平衡状况依然突出。东部发达省份的人文发展指数要比内陆经济欠发达省份高出很多。表4所示,中国大陆社会发展存在4个区间:最发达的京、沪、津的可以达到高人类发展组别水平,与欧洲国家葡萄牙的水平相当。而排名靠后的青海、甘肃、云南、贵州、西藏5省份则属世界低人文发展组别,仅相当于加纳、赤道几内亚等非洲国家的水平,两极分化极为严重。从分项指数看,发达省份如京、津、沪的人均GNI1是全国平均水平的2倍多,比排名垫底的省份高出近6倍。地区经济发展水平的巨大差异反映在社会发展的各个层面:在教育方面,东部地区在教育资源和教学水平方面都存在巨大领先优势,如北京的高中入学率达到98%,专上教育入学率可达60%,与英国、以色列等发达国家大学入学率相当。而贵州高中入学率仅有55%,将近一半的学生会在高中阶段辍学,专上教育入学率仅有20%,仅相当于越南、老挝的水平。从医疗卫生方面,上海、北京的医疗资源充足,人均预期寿命也达到80岁以上,与法国、挪威等发达国家相当,达到极高人类发展组别水平,而医疗资源匮乏的西藏、云南、青海的人均预期寿命均在70岁以下,比经济发达地区少了近10岁,仅相当于我国20世纪90年代的平均水平。
三是政府社会管理面临巨大挑战。2011年,中国人口结构发生转折性变化,城镇化率首次超过50%,城镇常住人口总数超过农村,目前有7.1亿人口生活在城镇。中国的城镇化过程不仅在速度上是世界上最快的,规模也是前所未有的。人口结构的变化给传统的社会管理模式带来巨大压力。中国的基层政府往往更加重视发挥经济管理职能,而忽视社会管理。随着农村人口向城镇大量涌入,农民工阶层对教育、医疗、就业、养老等公共服务需求全面快速增长与城市公共资源短缺的矛盾日益凸显,解决不好这种矛盾,会对公共安全、社会稳定带来负面影响。
四是不平等现象阻碍社会进步。从“不平等调整后人文发展指数(IHDI)”的计算结果来看,不平等使中国的人文发展指数损失了1/5。不平等最明显地体现在收入指数上。2012年中国基尼系数达到0.474,属于收入差距较大的行列。高低收入人群差距明显。城镇居民家庭最高收入户与最低收入户人均可支配收入之比达7.8,其中最高收入户与困难户收入之比可达9.8。从城乡层面来看,城镇居民人均可支配收入是农村居民人均纯收入的3倍,我国农村还有1.28亿的贫困人口。经不平等调整后,收入指数损失了29.5%,在3个分项指数中最高。教育、医疗资源分布的不平衡分别使教育指数和预期寿命指数损失23.2%和13.5%。如何进一步消除不平等,促进社会公平,是未来中国社会经济可持续发展需要解决的重要问题。
摘要：人文发展指数(HDI)是目前在世界范围内应用最广泛、影响最大的衡量人类发展的工具。本文对HDI概念、计算方法等方面进行了介绍,并对我国人文发展水平总体情况及社会发展面临的问题进行了分析探讨和国际比较,为客观评价我国可持续发展状况提供了一个新的视角。
降血脂药物利用指数分析 篇9
1 材料与方法
1.1 材料
参与研究分析的降血脂药物均来源于医院药剂科电子信息系统,回顾性分析2015年全部降血脂药物,包括2015年应用的全部降血脂药物的商品名、通用名、药物的消耗总质量、用药金额、用药频度(DDDs)、序号比(A/B)、日均用药费用(DDC)、药品单价、药物利用指数(DUI)等信息,对药物的利用指数进行评价,分析用药合理性[1]。
1.2 研究方法及评价标准
本研究中DDDs数值反映的是药物在临床中的应用范围及药物应用倾向[7,8,9,10]。数值越大,代表该药物的应用范围越大,药物应用倾向性越强,反之,则临床上选用该药物范围及药物应用倾向越小;日均用药费用,在DDDs数值的基础上进行计算,DDC=药物消耗总金额(所选时间段内)/DDDs(同时期药物)[11],DDC评价患者每日用药费用;将某药的DDDs设为B,药物消耗金额设为A,将A/B设为统计的某种药物的序号比,A/B值的大小可反映出该药物的消耗金额及用药频度[12],当A/B的值≈1时,说明二者同步性好;当A/B的值>1时,说明该药价格低,且用药频度高;当A/B的值<1时,则说明二者同步性差,说明该药物的使用率较低且药物的价格高。药物的合理性应用通过药物利用指数评价,DUI=应用药物的DDDs/应用药物的日数,DUI>1时,说明药物使用剂量>限定药物的每日使用剂量;DUI<1时,则说明药物使用剂量未达到限定药物的每日使用剂量标准[13,14,15]。
2 结果
统计分析11种降脂药物具体消耗利用情况,包括商品名、通用名、药物的消耗总质量、用药金额、DDDs、A/B、DDC、药品单价DUI等信息。他汀类药物在降血脂药物中应用最大,且医院药剂科全部降血脂药物的利用指数符合要求。见表1。
3 讨论
3.1 DDDs分析
DDDs是评价临床使用率的主要参考指数,DDDs的数值大小直接反映该药物在临床的应用使用率。表1显示,他汀类药物的DDDs数值最大,说明该类药物临床使用率最大。该类药物中,阿托伐他汀A/B值为2,说明该药物价格低,使用率高;瑞舒伐他汀A/B值为0.5,说明用该药价格高,使用率低。其他他汀类药物A/B值均等于1,说明同步性好。
3.2 DUI分析
DUI是评价药物合理应用的主要指标,若DUI=1,说明应用合理性符合要求,表1数据显示,参与分析的11种降脂药物的DUI全部等于1,说明药物和理性符合要求。
中国股市指数的投资收益分析 篇10
关键词：股价指数,投资,收益率,金融说明
一、投资理论概述
(一)资产组合理论
资产组合理论是以一系列资产收益率的均值和方差作为组合选择的依据,提出了均值—方差资产组合选择的基本方法,即保持一定的方差的资产组合,使期望收益率最大化,或者保持一定的期望收益率的资产组合,使方差最小化;意味着资产选择不能依据资产本身的某一特征,还必须考虑该资产与其他资产的相互作用。该理论不仅描述了资产及其组合的收益与风险关系,而且解决了最优资产组合的选择问题,使得资产组合分析和管理科学化、程序化,从而奠定了其在金融投资理论中的地位。
(二)资本资产定价理论
在资产组合理论的基础上提出的。资产定价理论认为,一项投资所要求的收益率取决于以下三个因素:(1)无风险收益率,即将国债投资(或银行存款)视为无风险投资;(2)市场平均收益率,即整个市场的平均收益率,如果一项投资所承担的风险与市场平均风险程度相同,该项收益率与整个市场平均收益率相同;(3)投资组合的系统风险系数,是某一投资组合的风险程度与市场证券组合的风险程度之比。而期望的收益率由无风险收益和该组合的风险系数与市场平均收益和无风险收益差额之乘积决定。
(三)有效市场假说
根据市场对信息反应的有效性,将市场分为弱势有效、半强势有效、强势有效市场。而反应程度分为反应不足以及反应过度两种情况,描述了信息对市场的影响。
(四)行为金融理论
将金融学与社会学及心理学等人文学科相结合,从另一个假设的层面出发,认为人的一些社会性特征及自身人性影响引导自己的投资行为,诸如羊群效应、过度自信等。
(五)其他
在投资中,还有其他很多效应,由于诸多因素导致的,诸如IPO抑价效应,小公司效应,税收效应,整数效应,股利理论,盈余公布效应等。
从诺贝尔经济学奖的颁奖时间看,前两个理论是一组,第三及第四是另外一组,两组进行比较。第一组是从数理的角度出发,基于期望均值和方差,将收益和风险进行量化,由这两个变量来主导投资,通过一系列的对比分析,均衡选择,得出结论。而后一组中有很大程度的数量分析,但主要思想是从外部和内部相结合的理论,外部的信息以及人的行为对进行投资的影响。
二、指数介绍
(一)上证指数
上证综合指数是最早发布的指数,是上海证券交易所从1991 年7 月15 日起编制并公布上海证券交易所股价指数,它以1990 年12 月19 日为基期,设基期指数为100 点,以全部上市股票为样本,以股票发行量为权数,按加权平均法计算,遇新股上市、退市或上市公司增资扩股时,采用除数修正法修正原固定除数,以保持指数的连续性。然后于2006 年1 月4 日发布了新上证综合指数,新综指选择已完成股权分置改革的沪市上市公司组成样本,实施股权分置改革的股票在方案实施后的第2 个交易日纳入指数,新综指是一个全市场指数,以2005 年12 月30 日为基日,以该日所有样本股票的总市值为基期,基点为1 000 点。新综指采用派许加权方法,以样本股的发行股本数为权数进行加权计算,当成分股变化时,同样采用除数修正法修正原固定除数。
(二)深证成分指数
深圳成分股指数是由深圳交易所编制,通过对所有在深圳证券交易所上市的公司进行考察,按一定标准选出40 家有代表性的上市公司作为成分股,以成分股的可流通股数为权数,采用加权平均法编制而成。成分指数以1994 年7 月20 日为基日,基日指数为1 000 点,起始计算日为1995 年1月23 日。
(三)中小板指数
以在深圳证券交易所中小企业板上市的全部股票为样本。中小板指数以可流通股本数为权数,进行加权逐日连锁计算,以2005 年6 月7 日为基日,基日指数为1 000 点,2005年12 月1 日开始发布。
(四)创业板指数
以在深圳证券交易所创业板上市的全部股票为样本。创业板指数以可流通股本数为权数,进行加权逐日连锁计算,创业板指数以2010 年5 月31 日为基日,基日指数为1 000点,2010 年8 月20 日开始发布。
三、收益率
本文运用简单的复利计算方法,以日为最小变动单位,365天为一年,从基日开始,以基期指数为期初指数设为I0,同时以2013 年11 月29 日收盘指数为期末指数,设为I,式子表示为I=I0(1+R)T,R为年化收益,T是以日为最小变动单位表示的年数。
由于四个指数的基日不同,为了方便对比,以同日的指数作为期初指数进行计算,所以总共有四个时间段,指数多少四舍五入取整。同时加入标准普尔指数方便与上证指数对比,具体指数(如下表所示):
从上表中可以明显看出,时间有四段,计算得T=(22.96,19.38,8.48,3.5)。代入公式,得到收益率,为了方便对比(如下图所示):
四、收益对比分析
对比第一组数据,可以看出,上证的收益率是标普的1.88倍。两个指数都是选择大量的样本股,能较好地反映股市的整体情况。不同的是面对的市场不同和自身的市场机制不同,而股票市场是经济的晴雨表,从经济的发展上看,中国作为发展中国家经济发展迅速,每年GDP增长高达8%,美国作为发达国家则是维持较为稳定的经济增长为3%,新兴国家的股票市场收益高于发达国家的股票市场,可以用经济高速增长来解释。同时也发现股指收益差异小于GDP增长率的差异,可见一个开放成熟的市场虽然经济增速较低,但是股票市场还是保持不错的收益增长。而且只是指数计算,没有包括股利之类的收益。然由于现在中国经济增速逐渐减缓,面临经济转型,产业结构调整,而房地产泡沫、产能过剩和地方债务等问题也一直影响着经济,经济发展面临着滞胀的风险,股市自从2008 年金融危机后便跌到2 000 多。而美国经历危机后,失业率已经逐渐降低,同时之前的医疗改革也取得一定成效,在社会保障体系稳固的情况下,加之相应措施的采取,如对于企业及时的救助,QE政策的推出等,伴随着房地产市场的复苏,同时技术进步的不断出现,如对页岩气技术的革新等。经济恢复的迹象显著,股市也涨到新高。很快美国将停止QE政策,到时将会让美元走强,大宗商品价格会受到更大的影响,而国内的经济发展,之前召开的十八届三中全会上提出了60 个目标,但具体实施的方略还未出台方,中国股市的仍维持在之前的指数上下波动。当前的股市反映了相应的政策信息,信息同时作用于股市。经过与其他时间段对比上证的收益在第一组最高,这是因为期初的指数为100,虽然中间经过新综指的改革,但是当时的指数在1 100 左右,就没有去进行分开计算,而且市场也不会出现这种错误。以上基于所选取的指数的时间点的特殊性,以及时间段的长短做出了简单分析,由于时间结点是一致的,下面的对比就不再提及这点。
对比第二组数据,深成的收益高于上证,是上证的1.27倍。这是因为深成选取的样本股远远少于上证,从投资组合理论上看,虽然股票选择量达到20 个样本股以后,波动差异不是很明显,但0.27 还是反应了区别。而深成选择的样本股都是行业中具有代表性,大盘股,流动性好的,同样的上证因为样本多,盘子大,需要带动的资金力量也因此要大,但这只能说明深成的收益区间会大于上证的收益波动区间,而深成收益率高,主要还是因为期初指数1 000 的原因,低估了指数的价格。第二组数据所选的时间背景下,中国经济发展也较为迅速。
对比第三组数据,中小板高于深成,深成高于上证。首先中小板上市的企业流通值低于主板同时企业大多处于成长期,而且股票所处的行业也大多是比较有前景性的行业,如同新兴市场的高增长一样,相对于成熟期的企业而言,基本面上就有高收益和高成长的预期,但也意味着相对于主板有很大的波动性,可以用投资学中的“小公司效应”来解释,对于创业板方面也是如此。同时一些相应的预期理论加重了人们对预期情况的关注。中小板指数也受到了期初1 000 低估指的影响收益高。而第三组的时间背景下,金融市场的迅速发展所占比重大,加之经济的发展,这组的平均收益最高。
对比第四组,创业板高于其余三个,同时三个都为负,而中小板要好于剩下两个,上证好于深成。创业板指数相对于其他三个指数,选取的公司样本流通值更小,当然企业的成长空间也更大,行业特性更明显,“小公司效应”也是如此,但不确定性也更多。作为对风险的补偿,较高的收益,也是合理的。宏观层面上看这段时间的背景是金融危机的后时代,同时也是政府实施4 万亿投资的后时代,市场的对于这段时期的反应是这样,三个板块的累积收益为负,不及银行存款利率和国债回购率,同时这段时期也出现了IPO停止的情况,虽然不能简单地评论IPO对市场的影响是好是坏,但基于整个大环境的影响下,市场的反应更多的是负面,IPO本是帮助企业上市融资,让投资者有更多的选择好事,经济学中的选择越多越好,现在却被认为是“洪水猛兽”,那些能从很大程度上影响股市的力量,是在众多投资者的博弈中脱颖而出的,对于IPO,可能更多的认为只是上市公司的一种圈钱行为,并不是为投资者谋利。 缺乏良好的退市和监督机制,也就类似于只能选择欢迎和留下,却不能选择送走,那可供的选择从维度上减少了,有的只是量上的增多,会产生边际递减的效果,而且人们经历过信息不对称和道德风险影响的市场重复博弈后会变得很理性,不得不承认IPO的前景不是很乐观。而在11 月30 日证监会公布了相关的方案,IPO重启及一些相关概念的提出,除却周一的证券股上涨,作为市场的反应外,但目前指数的反应与之前仍无太多变化。
五、总结
通过上述的对比分析,可以看出了实体经济与虚拟经济之间的关系,这个问题已经被多次探讨了,在成熟的发达国家,金融的发展相对于发展中国家成熟而且尖端,但这都是以实体经济的发展为基础的,虚拟经济是能帮助实体经济更好的发展,有效的投资融资,发挥金融机构应当有的作用,两者虽然互相联系,但是却又是分开的。而现在的股票市场是否真实地反映了真实经济的情况,不清楚,但前段时间出现上证指数跌破两千点,而后又回到了2 200 左右,与6 000 点时相比,不得不说现在的市场受到了很大的冲击。
分析师指数:反弹时期彰显优势 篇11
2010年年初的成分股定期调整后，最佳分析师指数剔除了部分市值较大的股票，取而代之以一批规模适中、成长性良好的，指数的流通市值覆盖率相应有所下降。根据9月7日收盘数据，最佳分析师指数流通市值为34415.21亿元，占A股市场流通市值的比例为22.86%，成分股平均流通市值344.15亿元，属于一只中等偏上规模的指数。
此番行情中，最佳分析师指数体现出了良好的反弹能力和较高的收益性，阶段涨幅远超出市场上一些知名的大盘蓝筹股指数以及其他同类规模的指数，可见成分股均衡的规模结构发挥了积极的作用。值得一提的是，最佳分析师指数的表现一向优于具有类似主动策略性质的基本面50指数和财富大盘指数，而在上涨行情中这种优势更加突出，足以证明最佳分析师指数采用的主观荐股与客观编制的合成选样策略的优异性（附图）。
绝大多数的最佳分析师指数成分股在反弹期间都获得了正收益，涨幅在50%以上的有13只，30%以上的46只。制造业在指数中权重最大，约占34%，此阶段整体表现出色，为指数的上涨提供了充足动力。其中尤以金属、非金属行业领涨指数，在涨幅前十位中占据四个席位（附表）。
指数因素分析法的初步探究 篇12
一、指数的编制
指数理论中的一个核心问题是如何编制统计总指数,它也是能否正确反映社会经济现象总变动的一个基本前提。总指数种类很多,但个性中体现着共性。以下是几个共同的需要注意的问题。
(1)合理选择同度量因素。如上所述,总指数是用来反映不能直接对比,不能直接相加的多种现象总动态。要将不能直接对比、不能直接相加的多种现象转化为一种可以对比、可以相加的现象,这种转化需要借助于同度量因素来进行。
(2)质量指标总指数的编制。指数的概念是从商品的价格的变动中产生的。下面用商品价格总指数为例阐述质量指标总指数的编制。
以下为编制商品价格总指数加权综合法:
[方法一]以某一固定期销售量为同度量因素 。(n代表某固定期)
[方法二]以报告期销售量为同度量因素:
[方法三]以基期销售量为同度量因素:
若在采用加权综合法计算总指数的条件不完全具备时,需要采用加权平均法。
(3)质量指标总指数的编制。
以下是数量指标总指数加权综合法:
[方法一]以某一固定期价格为同度量因素: 。(n代表某固定期)
[方法二]以报告期价格为同度量因素
[方法三]以基期价格为同度量因素
Σp0q0
若掌握的数据资料不适合于采用加权综合法计算数量指标总数时,则需采用加权平均法。
二、指数体系及因素分析
(1)指数的体系和因素分析的关系。一些社会经济现象的数值变动的解释,常取决于两个或多个因素的共同作用。由于各种因素变动的原因不同,就使得各种因素向不同的方向、程度变动着,从而对复杂的社会经济现象的变动产生不同的影响。在这种情况下,可编制相互联系的若干指数,组成指数体系。应用统计指数分析现象的总变动时,是从社会经济现象的内在联系出发的。可见,指数体系是由总变动指数和因素变动指数两类指数组成的。
指数体系与因素分析之间存在着密切的关系,即前者是后者的依据。
(2)总量指标指数的两因素分析。因素分析的内容主要包括两个方面:分别是从相对数和绝对数方面来看的,因此,指数体系可表示为相对数形式: 。绝对数分析:
三、指数因素分析法的探索及其应用
(1)函数分配法。定义:已知实数域上的连续函数y=f(m1,m2,…mn),e=min(e1,e2,…en)。根据函数f的构造,要度量mi在y中所起作用的大小,故将y分解为:
定义:yi=kif(m1,m2,…mn)为自变量m1在函数y中所起的作用,并称之为y对m1的函数分配。已知y=f(m1,m2,…mn),求ki。
假设1(函数分配在加法上的累积性假设):已知函数 n的函数分配分别为y1,y2,…yn。那么 ,即 。特别地,当 时,有
假设2(函数分配在乘法上的均匀性假设):已知函数y=m1,m2,…mn,y对m1,m2,…mn的函数分配分别为y1,y2,…yn,则当m1=m2=…=mn时,有y1=y2=…=yn=1/ny。
结论:函数y=m1,m2,…mn,y=m1,m2,…mn缀Q。y对m1,m2,…mn的函数分配分别为y1=y2=…=yn,则y1=y2=…=yn=1/ny。
证:由于对于任意的有理数mi,总存在一个足够小的正数εi,使得 ,因此我们取ε=min(ε1,ε2,…εn),则mi对ε的商都为整数,记 即mi=εeli,将其带入y=m1+m2+…+mn得
可见函数y可以被分解为l1l2…ln个n维空间的小球εn,记其中任意一个小球为q=z1,z2,…zn(z1=z2=…=zn=ε),根据假设2,当z1=z2=…=zn=ε时,q对任意一个自变量zi的函数分配都为qi=q=εn,由于y=l1l2…lnq,其中l1l2…ln为常数,因此y对mi的函数分配就是l1l2…ln倍的q对zi的函数分配,yi=l1l2…lnq=l1l2…lnεnn=y/n。
证明完毕。
(2)函数分配法在指数因素分析中的应用。例1:表1是我国2010年和2011年我国出口主要货物数量和金额的有关数据,根据以下数据建构指数体系,利用函数分配法分别分析价格和销售量的变动对销售额的影响。
解:由以上得到的公式: ,运用到模型
由以上数据(表2略)表明,函数分配法有明显的优势,因为在该题目中派氏指数[2,3,7]的模型得出的结果在绝对量上夸大了价格因素,缩减了数量因素;而拉氏指数的模型得出的结果在绝对量上夸大了数量因素,缩减了价格因素;函数分配法中,其物价和销售量产生影响的绝对数分别为205564403.5和 -40438840.5,相对数分别为25.5%和 -5.0%。我们可以看到,通过函数分配法的计算得到的结果正好介于这两者之间。并且在计算的环节非常简便快捷,精确度高,减少了误差,符合指数分析的发展趋势。
四、总结及讨论
统计指数因素分析方法最早的理论基础是由拉氏物价指数和派氏物量指数所构成的指数体系,它在各种社会经济现象变动因素分析中发挥了极其重要的作用。虽然该理论存在一定的缺陷,但是在众多优秀国内外专家、学者的研究探索下,该理论得到一定程度的完善。目前,出现了很多有影响的改进理论,如理想指数理论、函数指数理论、共变影响因素理论和共变影响分配理论等。这些理论和设想在一定程度上克服了传统因素分析理论的缺陷,但只是片面地对问题进行了转嫁,使数学理论与社会生活实际分析相脱离,造成公式的无意义化,都没能从根本上解决这个问题。
摘要：首先以传统指数因素分析法存在的不合理的地方引起质疑,然后对改良此处的共变影响因素分析理论进行了论证与评价,最后提出了函数分配法,并将其运用到实际生活中与传统的分析方法相比较。函数分配法的理论基础与计算过程相对来说比较合理、简洁,并且在实际生活的应用中发现它的计算结果符合实际情况,在一定程度上解决了传统方法的缺陷。