蒋天明-商品季节性增强策略20150604

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指数增强产品题库

指数增强产品题库

指数增强产品题库指数增强产品是一种投资策略,它的目标是在跟踪基准指数的同时,通过主动管理来获得超过基准的收益。

这种策略通常涉及到对市场、行业和个股的深入研究,以及对风险的精确控制。

1. 什么是指数增强产品?指数增强产品是一种投资策略,它的目标是在跟踪基准指数的同时,通过主动管理来获得超过基准的收益。

这种策略通常涉及到对市场、行业和个股的深入研究,以及对风险的精确控制。

2. 指数增强产品的工作原理是什么?指数增强产品的工作原理是通过主动管理来超越基准指数。

基金经理会通过对市场、行业和个股的深入研究,选择那些被低估的股票,同时避免那些被高估的股票。

这样,基金的表现就会超过基准指数。

3. 指数增强产品的优点是什么?指数增强产品的优点主要有两点:一是可以获得超过基准指数的收益;二是风险相对较低,因为基金经理会通过主动管理来控制风险。

4. 指数增强产品的缺点是什么?指数增强产品的缺点主要是需要支付管理费和业绩报酬。

此外,由于基金经理需要主动管理,所以可能会增加交易成本。

5. 如何选择合适的指数增强产品?选择合适的指数增强产品需要考虑以下几个因素:一是基金的历史表现;二是基金经理的能力;三是基金的费用;四是基金的投资策略。

6. 指数增强产品的风险有哪些?指数增强产品的风险主要包括市场风险、信用风险、流动性风险等。

此外,由于基金经理需要主动管理,所以还可能存在操作风险。

7. 如何评估指数增强产品的风险?评估指数增强产品的风险可以通过以下几个方面:一是查看基金的历史波动率;二是查看基金的最大回撤;三是查看基金的夏普比率。

8. 指数增强产品的投资策略有哪些?指数增强产品的投资策略主要包括价值投资、成长投资、动量投资等。

不同的投资策略有不同的风险和收益特性,投资者需要根据自己的风险承受能力和投资目标来选择合适的投资策略。

9. 指数增强产品的投资周期是多久?指数增强产品的投资周期没有固定的规定,一般来说,投资者可以根据自己的投资目标和风险承受能力来选择合适的投资周期。

时间序列分析中的季节性调整方法研究

时间序列分析中的季节性调整方法研究

时间序列分析中的季节性调整方法研究引言时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的统计方法。

时间序列表示相对于时间的变化,并且在各行业和领域中都具有广泛的应用,例如经济学、金融学和市场研究等。

在时间序列中,季节性是指某一事件、现象或数据在特定季节或时间间隔内呈现出重复的模式。

因此,为了更好地分析数据和准确预测未来发展趋势,季节性调整成为时间序列分析中重要的一环。

本文将对时间序列分析中常用的季节性调整方法进行研究和探讨。

第一章季节性调整的概念与应用1.1 季节性调整的概念季节性调整是指将时间序列中的季节性因素剔除后,使数据更接近于总体趋势的方法。

通过季节性调整,可以消除季节性波动带来的误差,凸显出总体趋势和周期性变化。

季节性调整的目的在于更准确地分析数据并预测未来趋势。

1.2 季节性调整的应用季节性调整在经济学、金融学和市场研究等领域中具有广泛的应用。

例如,在宏观经济研究中,季节性调整可以消除季节性变化对经济指标的影响,更准确地评估经济发展趋势。

在金融市场中,季节性调整可以帮助投资者更准确地预测股市、商品市场和外汇市场等的未来趋势。

在市场研究中,季节性调整可以帮助企业更好地了解销售模式,制定合理的市场推广策略。

第二章常用的季节性调整方法2.1 经典分解法经典分解法是季节性调整中最常用的方法之一。

该方法将时间序列数据分解为长期趋势、季节性、循环变化和随机波动部分。

通过对这几个部分进行拆分,可以更准确地分析数据,并预测未来的发展趋势。

2.2 滑动平均法滑动平均法是一种季节性调整方法,它通过计算数据序列的滑动平均值来消除季节性波动。

滑动平均法通过将观测值与周围观测值的平均值进行比较,凸显出总体趋势。

然后,使用季节性指数来调整每个季节的值,使其与整体趋势保持一致。

2.3 ARIMA模型ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法,可以对非平稳的时间序列数据进行建模和预测。

在季节性调整中,ARIMA模型可以将季节性因素纳入考虑,并通过建立合适的模型来预测未来的季节性变化。

时序预测中的季节性调整技巧(六)

时序预测中的季节性调整技巧(六)

时序预测中的季节性调整技巧时序预测是一种用于预测未来事件趋势的统计分析方法,它依赖于过去的数据来预测未来的发展方向。

而季节性调整则是指在时序预测中,考虑到不同季节的周期性变化对预测结果的影响,从而进行相应的调整和修正。

季节性调整技巧在时序预测中起着至关重要的作用,本文将介绍一些常用的季节性调整技巧,并讨论它们的应用场景和效果。

季节性调整的目的是消除季节性因素对时序数据的影响,使得预测结果更加准确和可靠。

在实际的时序预测中,季节性调整通常涉及到以下几个方面的技巧和方法。

首先,季节性分解是一种常用的季节性调整技巧。

它通过将时序数据分解为趋势、季节性和残差三个部分,从而能够更清晰地把握数据的季节性规律和趋势走向。

常见的季节性分解方法包括X-11季节性调整法和STL季节性分解法等。

这些方法能够有效地分离出季节性变动的影响,使得预测结果更加准确。

其次,季节性指示变量是另一种常用的季节性调整技巧。

它通过引入虚拟变量或二进制指示变量来对季节性进行建模和调整。

例如,在季节性为四季的情况下,可以引入三个二进制指示变量来表示春季、夏季和秋季,从而能够更好地捕捉季节性变动的影响。

这种方法在实际应用中较为灵活和简便,适用于多种类型的季节性数据预测。

此外,移动平均法也是一种常用的季节性调整技巧。

它通过计算不同季节的移动平均值来消除季节性变动的影响,从而得到更稳定和可预测的趋势。

移动平均法在处理季节性数据时具有较好的效果,但需要根据具体情况选择合适的窗口大小和计算方法。

最后,回归分析也是一种常用的季节性调整技巧。

它通过构建季节性回归模型来对季节性因素进行调整和修正。

回归分析方法能够较为全面地考虑到各种因素对季节性的影响,但需要充分利用历史数据和进行适当的模型拟合。

总的来说,季节性调整技巧在时序预测中具有重要的作用,能够有效地提高预测结果的准确性和可靠性。

不同的季节性调整方法适用于不同类型的时序数据和预测场景,需要根据具体情况选择合适的技巧和方法。

2024年高级经济师之工商管理考前冲刺试卷A卷含答案

2024年高级经济师之工商管理考前冲刺试卷A卷含答案

2024年高级经济师之工商管理考前冲刺试卷A卷含答案单选题(共45题)1、“只要产品质量好,就一定有销路”反映的观念是( )。

A.生产观念B.产品观念C.销售观念D.市场营销观念【答案】 B2、一般来说,安全措施不包括()。

A.事故预防B.科学管理C.应急措施D.风险转移【答案】 B3、关于分离交易可转债,下列说法错误的是()。

A.属于股票的一种B.属于附认股权证公司债的范围C.与普通可转债的本质区别在于债券与认股权证可分离交易D.债券加上认股权证的产品组合【答案】 A4、以下不属于供应链中不确定性来源的是()。

A.供应商B.生产者C.顾客D.政府【答案】 D5、相邻两批相同产品或零件投入的时间间隔或出产的时间间隔是指( )。

A.生产周期B.生产间隔期C.生产提前期D.生产节拍【答案】 B6、关于管理层次与管理幅度关系的说法,正确的是()。

A.两者存在反比的数量关系B.两者存在正比的数量关系C.两者存在倒U型的关系D.两者相互制约,其中管理层次起主导作用【答案】 A7、贯穿丰田生产方式的两大支柱是准时化和()。

A.自动化B.标准化C.看板管理D.全面质量管理【答案】 A8、第一部用于质量管理方面的国际标准是()。

A.《质量大纲要求》B.ISO9000系列标准C.ISO9000族标准D.《质量管理体系要求》【答案】 C9、市场预测的目的是为了预测( )。

A.市场供给量B.商品或劳务的需求量及其发展变化趋势C.竞争对手的需求量D.消费者的需求心理【答案】 B10、关系营销层次中,被称作频繁市场营销的是( )。

A.一级关系营销B.二级关系营销C.三级关系营销D.超级关系营销【答案】 A11、有利于保护当事人的商业秘密,维护当事人商业信誉的合同争议解决途径是( )。

A.协商B.调解C.仲裁D.经济诉讼【答案】 C12、企业在营销活动中,谋求消费者利益、企业利益与环境利益的协调,既充分满足消费者的需求,实现企业利润目标,也充分注意自然生态平衡。

多零售商竞争环境下季节性商品订购策略研究

多零售商竞争环境下季节性商品订购策略研究

Abs r c t a t:Con i rng a t o e heon s pp y c i o e de e a d un e t i t nd a s sde i w c l u l ha n m d lun r d m n c r a n y a s um i g n
( . 江 工 业 大 学经 贸管 理 学 院 ; .华 中科 技 大 学 管 理 学 院 ) 1浙 2
摘要 : 虑一 个需求 不确定环 境 下的两级供 应链 模 型 , 考 商品具 有单 季销 售的特 征 , 分析 了
单供 应商 与 多零 售商之 间的博 弈情形 。 如供 应商给 予其 中一 个零售 商一 次提 前订 购机会 、 使其 拥有 两次订 购机会 时 , 应链 的竞 争结构将发 生 变化 , 应 商可 以据 此进 一步优化 自身期 望利 供 供
( .Z ein ie st fTe h o o y,Ha g h u,Chn ; 1 h j g Unv riyo c n lg a n zo ia
2 .Hua h g Uni e st fSce c z on v r iy o in e Te h l gy,W u n,Ch n c no o ha i a)
S ud n Or e c i so e s n lPr d t t y o d r Ta tc f S a o a o uc sund r M u t— ea l rCo p tto e liR t ie m e ii n
CAIJa h HUANG eli Z in u W i 。 a HOU n u Ge g i
润 水 平 。运 用 逆 向 归 纳 法 求 得 了博 弈 模 型 的 子 博 弈 精 炼 纳 什 均 衡 解 , 进 行 了 比 较 分 析 。 并

时序预测中的季节性调整技巧(十)

时序预测中的季节性调整技巧(十)

时序预测是指通过对时间序列数据的分析和建模,来预测未来一段时间内的数值变化趋势。

在实际应用中,很多时间序列数据都具有明显的季节性变化,例如销售额、气温、股票价格等。

因此,如何有效地处理季节性调整,成为时序预测中的重要技巧之一。

一、季节性调整的概念季节性调整是指在时序预测中,通过将季节性因素从原始数据中去除,使得数据更加平稳和趋势更加清晰。

这样可以提高预测模型的准确性,减弱季节性变化对预测结果的影响。

季节性调整通常涉及到处理周期性、趋势性和残差三个方面的内容。

处理周期性:周期性是指时间序列数据在一段特定的时间内出现重复的规律性波动。

在季节性调整中,我们需要识别出数据中的周期性变化,并将其从原始数据中剔除。

处理趋势性:趋势性是指时间序列数据中长期的、持续的变化趋势。

在季节性调整中,我们需要将趋势性部分从原始数据中剔除,以便更好地分析和预测周期性变化。

处理残差:残差是指经过周期性和趋势性处理后剩余的部分,通常包含了数据中的随机波动和异常值。

在季节性调整中,我们需要对残差进行分析和处理,以确保预测模型的稳健性和准确性。

二、季节性调整的方法1. 移动平均法移动平均法是一种常用的季节性调整方法,其基本思想是对时间序列数据进行平滑处理,以减弱周期性变化的影响。

移动平均法通过计算各个时间点周围一定时间范围内数据的平均值,来代替原始数据,从而得到平滑处理后的数据。

通过对平滑处理后的数据进行分析和建模,可以更好地识别和预测数据的趋势性变化。

2. 季节性指数法季节性指数法是一种常用的季节性调整方法,其基本思想是通过计算每个季节性因素的指数值,来反映该季节性因素在不同时间点的影响程度。

季节性指数法通常包括加性模型和乘性模型两种形式,可以根据具体情况选择合适的模型进行季节性调整。

通过季节性指数法进行调整后的数据,可以更好地反映出趋势性变化和残差部分,从而提高时序预测模型的准确性。

3. 分解法分解法是一种常用的季节性调整方法,其基本思想是将时间序列数据分解为趋势性、季节性和残差三个部分,分别进行处理和分析。

时序预测中的季节性调整技巧(七)

时序预测中的季节性调整技巧(七)

时序预测是一种广泛应用于各种领域的数据分析技术,通过分析历史数据来预测未来的趋势和变化。

然而,在实际应用中,很多时候我们会遇到季节性的数据变化,如节假日销量增加、季节性商品需求等。

这时候,就需要对时序数据进行季节性调整,以保证预测结果的准确性和可靠性。

下面将介绍一些常用的季节性调整技巧。

一、移动平均法移动平均法是一种常见的季节性调整方法,其基本思想是利用一定长度的时间窗口来计算平均值,以反映季节性的变化趋势。

移动平均法可以分为简单移动平均和加权移动平均两种。

简单移动平均是将一定长度的时间段内的数据值取平均,而加权移动平均则是对不同时间点的数据赋予不同的权重,以反映不同时间点的重要性。

通过移动平均法进行季节性调整,可以有效地消除季节性因素对预测结果的影响,提高预测的准确性。

二、季节性指数法季节性指数法是另一种常用的季节性调整方法,其基本思想是通过计算每个季节性因素在总体中的相对重要性,然后对原始数据进行调整。

季节性指数法可以分为加法模型和乘法模型两种。

加法模型适用于季节性因素对趋势的影响比较稳定的情况,而乘法模型适用于季节性因素随着趋势的变化而变化的情况。

通过季节性指数法进行季节性调整,可以更准确地揭示季节性因素对数据的影响,并提高预测结果的准确性。

三、回归分析法回归分析法是一种通过建立数学模型来描述变量之间关系的方法,可以用于分析季节性数据并进行季节性调整。

在回归分析法中,可以将时间作为自变量,将季节性因素作为因变量,通过拟合回归模型来估计季节性因素对数据的影响。

通过回归分析法进行季节性调整,可以更准确地理解季节性因素的影响机制,并提高预测结果的可靠性。

四、时间序列分解法时间序列分解法是一种将时序数据分解为趋势、季节性和随机成分的方法,可以用于分析季节性数据并进行季节性调整。

在时间序列分解法中,首先对原始数据进行分解,然后分别对趋势、季节性和随机成分进行建模和预测。

通过时间序列分解法进行季节性调整,可以更准确地把握季节性因素对数据的影响,提高预测结果的准确性和可靠性。

季节性商品的订购策略

季节性商品的订购策略

季节性商品的订购策略
张智广
【期刊名称】《榆林学院学报》
【年(卷),期】2008(018)006
【摘要】讨论了在一个时期内商品的订购价格有折扣,而且该商品的需求量是离散型随机变量的订购问题,得出了使利润最大化的最佳订购量的计算方法.
【总页数】2页(P38-39)
【作者】张智广
【作者单位】德州学院,数学系,山东,德州,253023
【正文语种】中文
【中图分类】F224
【相关文献】
1.二级市场季节性商品的订购和销售决策 [J], 王丽颖;巩天啸;陈丽华;蓝颖杰
2.多零售商竞争环境下季节性商品订购策略研究 [J], 蔡建湖;黄卫来;周根贵
3.允许缺货待补的季节性商品二阶联合库存最优订购策略 [J], 陈铓;龚存宇
4.RFID应用环境下季节性商品供应链订购模型 [J], 王文杰;孟更茹
5.季节性商品的订购模型分析 [J], 杨国梁
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季节性产品价格浮动调节机制

季节性产品价格浮动调节机制

季节性产品价格浮动调节机制季节性产品价格浮动调节机制季节性产品价格浮动调节机制是指根据季节变化对产品价格进行调整的一种机制。

随着季节的变化,不同的产品会出现供需关系的变动,从而影响价格的波动。

为了适应市场的需求和供应,制定季节性产品价格浮动调节机制是必要的。

首先,季节性产品价格浮动调节机制可以有效平衡市场供需关系。

在某些季节,如节假日或者特定季节,人们对一些特定产品的需求量会大幅增加,而供应量可能无法满足需求。

通过增加产品价格,可以引导消费者减少需求,从而平衡市场供需关系。

相反,在需求量相对较低的季节,通过降低产品价格可以刺激消费者购买欲望,促进市场的发展。

其次,季节性产品价格浮动调节机制可以提高企业的利润。

在需求旺季,通过提高产品价格,企业可以获取更高的利润。

这些额外的利润可以用于提高企业的研发能力、扩大生产规模、改善产品质量等,从而增强企业的竞争力。

而在需求淡季,通过降低产品价格,可以吸引更多的消费者购买,增加销售量,从而在相对较低的价格下获得更多的利润。

此外,季节性产品价格浮动调节机制也有助于稳定市场价格。

在没有价格调节机制的情况下,供需关系的不平衡可能导致市场价格的大幅波动。

通过制定合理的价格浮动机制,可以避免价格出现过大的波动,从而维持相对稳定的市场价格。

这有助于消费者的购买决策和企业的经营决策,促进市场的稳定发展。

然而,季节性产品价格浮动调节机制也需要注意其合理性和公平性。

价格的调整应该基于市场供需状况和成本变化等客观因素,而不应该随意涨价或降价。

此外,价格调整应该公平对待消费者和企业,避免对任何一方造成过大的压力。

总之,季节性产品价格浮动调节机制是一个重要的市场调节工具,对平衡供需关系、提高企业利润和稳定市场价格具有重要意义。

然而,价格调节应该合理、公平,以确保市场的稳定和发展。

大宗商品季节性分析

大宗商品季节性分析

6月 41.40% 44.40% 40.00% 70.00% 50.00% 16.70% 50.00% 33.30% 16.70% 16.70% 40.00%
7月 62.10% 100.00% 60.00% 50.00% 33.30% 66.70% 66.70% 66.70% 83.30% 33.30% 60.00%
12 月 44.80% 44.40% 80.00% 90.00% 83.30% 50.00% 66.70% 83.30% 66.70% 66.70% 83.30%
1
目录
第一部分:宏观经济季节性波动规律研究.............................................................................................................................................. 3 一、国内消费的季节性规律 .................................................................................................................................................................................... 3 二、国内生产的季节性规律 .................................................................................................................................................................................... 6 三、国内物价的季节性规律 .................................................................................................................................................................................... 9

消费者物价指数的季节性调整与趋势

消费者物价指数的季节性调整与趋势

消费者物价指数的季节性调整与趋势一、引言消费者物价指数(Consumer Price Index,CPI)是衡量国内商品和服务价格水平变动的重要经济指标,也是评估通胀水平和物价稳定的重要参考指标。

然而,由于季节性因素的影响,CPI的数据变动存在一定的波动性,因此需要进行季节性调整。

本文将探讨消费者物价指数的季节性调整方法以及相关趋势。

二、季节性调整方法1. 移动平均法移动平均法是一种常用的季节性调整方法。

它通过计算一定时期内的平均值,消除了季节性因素的影响,使得数据更具代表性。

该方法将不同季节的数据平滑处理,强调长期趋势的变动。

2. 功能关系模型法功能关系模型法是通过建立消费者物价指数与季节性因素之间的数量关系来进行调整。

该方法将季节性因素视为一个调整系数,将其引入到物价指数计算过程中,从而得到季节性调整后的数据。

这种方法能够更准确地分析季节性因素对CPI的影响程度。

三、季节性调整的重要性1. 精确衡量通货膨胀水平季节性调整能够消除季节性因素的干扰,提高CPI数据的准确性,从而更好地衡量通货膨胀水平。

只有在准确了解通货膨胀水平的情况下,政府和企业才能制定合理的经济政策和市场策略,有效控制物价上涨。

2. 确定长期趋势通过季节性调整,可以更清晰地揭示长期物价趋势。

由于季节性因素的周期性变动,CPI数据可能被误导。

而通过季节性调整,可以将长期趋势从季节性波动中提取出来,帮助决策者更准确地判断物价发展方向。

3. 国际比较与竞争力分析季节性调整也有助于进行国际比较和竞争力分析。

各国CPI数据中存在季节性调整差异,通过对不同季节的国际比较,可以更好地了解各国经济发展情况和竞争力。

四、CPI的趋势分析除了季节性调整外,对CPI趋势的分析也具有重要意义。

CPI趋势分析可以帮助我们了解物价发展的整体走势,预测通胀水平的变化。

1. 持续上升趋势若CPI长期保持上升趋势,可能意味着通货膨胀加剧,经济处于通胀高压状态。

时间序列季节调整方法在中国的发展:PBC版12ARIMA

时间序列季节调整方法在中国的发展:PBC版12ARIMA

时间序列季节调整方法的发展历程
第二阶段是从简单到复杂。在早期,人们采用一些简单的统计方法,如移动 平均法、加权移动平均法等来调整季节性因素。随着时间的推移,人们发现这些 简单的方法无法很好地处理一些复杂的情况,于是开始开发更加复杂的季节调整 方法,例如基于时间序列模型的季节调整方法等。
时间序列季节调整方法的发展历程
结论
结论
时间序列季节调整方法在中国的发展已经取得了一定的成就,但仍然存在一 些问题和挑战。首先,虽然中国在时间序列季节调整方法的研究和应用方面取得 了很多进展,但与国际先进水平相比还存在一定差距。其次,中国在时间序列数 据分析工具和软件方面的进展虽然很大,但仍需要进一步加强自主研发和创新。
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时间序列季节调整方法在中国的发展
在市场需求方面,随着人们对数据分析和预测的准确性越来越重视,时间序 列季节调整方法在中国的市场需求也在不断增加。例如,在金融领域,投资者需 要准确预测股票价格的走势以制定投资策略,而时间序列季节调整方法可以帮助 他们更好地分析和预测股票价格的趋势和波动。在电商领域,商家需要了解消费 者的购买行为和喜好以制定营销策略,而时间序列季节调整方法可以帮助他们更 好地分析消费者购买行为的变化和趋势。
时间序列季节调整方法的基本原理
常见的季节调整方法包括乘法模型、加法模型和混合模型等。乘法模型假定 季节因子与时间序列数据成比例关系,加法模型假定季节因子与时间序列数据相 加,而混合模型则是将乘法模型和加法模型结合起来。在实践中,我们可以根据 具体数据的特点和需要选择适合的季节调整方法。
时间序列季节调整方法的应用场 景
时间序列季节调整方法的应用场景
时间序列季节调整方法在许多领域都有广泛的应用,例如经济学、气象学、 生物学等。在经济学中,季节调整方法可以帮助我们更好地理解经济数据的长期 趋势和周期性变化,为政策制定提供有力的支持。在气象学中,季节调整方法可 以帮助我们更好地预测气候变化和天气情况。在生物学中,季节调整方法可以帮 助我们更好地了解物种生态学和生物地球化学循环的基本规律。

季节性商品销售量预测模型

季节性商品销售量预测模型

季节性商品销售量预测模型
王丰效;郭天印
【期刊名称】《陕西理工学院学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2003(019)002
【摘要】利用两次回归分析、Fourier 级数频谱分析、自回归模型的叠加建立了一类销售量的预测模型.对季节变化关联较强的商品的销售量,该模型有较高的预测精确度.不仅给出了模型中主要参数的估计方法,还给出了一个建模的实例.
【总页数】4页(P84-87)
【作者】王丰效;郭天印
【作者单位】陕西理工学院,数计系,陕西,汉中,723000;陕西理工学院,计算机系,陕西,汉中,723003
【正文语种】中文
【中图分类】O212.61
【相关文献】
1.季节性商品销售量的预测及示例 [J], 侯立力
2.博克斯-詹金斯预测模型在商品销售量预测中的应用 [J], 蔡丰;侯渡舟
3.利用Winter法预测季节性商品的销售量 [J], 张智广
4.我国新能源汽车销售量的预测模型 [J], 翟帆;雷玉琼
5.基于灰色预测模型的自动售货机商品销售量研究 [J], 孙娜; 潘振华; 于金秀
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2024年高级经济师母题库

2024年高级经济师母题库

选择题:高级经济师在宏观经济分析中,常用的分析工具不包括:A. 计量经济模型B. 投入产出分析C. 神秘预测法(此选项为虚构,用于增加题目原创性)D. 国民经济核算体系(正确答案:A、B、D均为常用工具,C为虚构,故实际选择时应考虑题目表述,但按题意选非则C“看似”为答案,实际应理解为C不是正确答案,是干扰项,真正答题时应选符合题目要求的正确答案组合,此处为表述清晰,指出C为虚构项)在进行行业分析时,高级经济师不会重点关注的是:A. 行业的市场结构B. 行业的生命周期C. 行业的风水学特征(此选项为虚构,增加原创性)D. 行业的竞争格局(正确答案:A、B、D均为重点关注点,C为虚构)高级经济师在制定企业发展战略时,通常不会依据的是:A. 市场需求分析B. 竞争对手状况C. 星座运势预测(此选项为虚构)D. 企业内部资源与能力(正确答案:A、B、D均为制定战略的依据,C为虚构)关于财政政策对经济的影响,以下说法错误的是:A. 增加政府支出可以刺激经济增长B. 提高税收通常会抑制消费需求C. 财政政策对经济没有影响(此选项为错误说法,用于题目)D. 财政政策可以作为宏观调控的手段(正确答案:A、B、D均为正确说法,C为错误说法)高级经济师在分析货币政策时,不会考虑的因素是:A. 利率水平B. 货币供应量C. 人们的梦境内容(此选项为虚构)D. 通货膨胀率(正确答案:A、B、D均为分析货币政策的考虑因素,C为虚构)在评估一个国家的国际竞争力时,高级经济师不会参考的是:A. 贸易出口额B. 外汇储备量C. 国民的幸福指数(此选项虽实际存在但非直接评估国际竞争力的传统指标,用于增加原创性)D. 国际市场占有率(正确答案:A、B、D均为评估国际竞争力的参考指标,C虽重要但非直接相关)关于经济全球化,以下说法不正确的是:A. 促进了商品和资本的跨国流动B. 加强了国家间的经济联系C. 使得所有国家都均等受益(此选项为错误说法)D. 对发展中国家既是机遇也是挑战(正确答案:A、B、D均为正确说法,C为错误说法)高级经济师在研究可持续发展时,不会重点关注的是:A. 环境保护B. 经济发展速度(此选项虽重要但非可持续发展的核心)C. 社会公平D. 资源利用效率(正确答案:A、C、D均为可持续发展的重点关注点,B虽重要但非核心)在分析企业的财务报表时,高级经济师不会特别关注的是:A. 资产负债表B. 利润表C. 员工的血型分布(此选项为虚构,增加原创性)D. 现金流量表(正确答案:A、B、D均为分析财务报表时的关注点,C为虚构)。

2014粮油市场分析

2014粮油市场分析

2014粮油市场分析作者:暂无来源:《农产品市场周刊》 2015年第4期文/ 周全2014 年中国稻谷市场供应保持宽松,稻谷市场受政策性影响较大。

大米市场价格总体平稳运行,季节性小幅波动。

食用油价格受原料成本低以及原油价格下跌等因素影响一路下跌。

稻米市场分析稻谷市场供需保持宽松格局据国家统计局统计,2014 年全国稻谷意向种植面积增长0.15%。

其中,2014 年我国早稻播种面积8692.5 万亩,比上年减14.1 万亩,下降0.2%。

由于2014 年5 月份以来南方遭遇持续强降雨天气,早稻在分蘖、抽穗、扬花及灌浆期间都受到不同程度影响,单产及质量有所下降。

另外,三季度末,新季中籼稻已经开始大量上市,市场丰收预期较强;一季粳稻及晚稻整体处在灌浆期,长势良好,但南方阴雨天气及低温持续,导致局部产区后期生产风险增大。

综合来看,2014 年全国稻谷产量约4100 亿斤,同比增38.5 亿斤。

其中,早籼稻产量约660 亿斤,同比减3.2%(统计局数据为680.2 亿斤,比上年减0.4%);中晚籼稻产量约2045 亿斤,同比增1.44%;粳稻产量约1395 亿斤,同比增2.3%。

受宏观经济形势影响,2014 年国内稻米需求将保持基本稳定态势,国内稻谷总消费量约3919 亿斤,同比增1 亿斤。

其中,口粮消费约3240 亿斤,同比增2 亿斤;饲料用粮约331 亿斤,同比减4 亿斤;工业用粮约262 亿斤,同比增2 亿斤。

据了解,随着人们生活水平不断提高,早籼稻及陈稻谷作为口粮消费的比重呈现下降态势。

受供需宽松、库存压力较大等影响, 2014 年国际大米价格仍保持偏弱运行态势。

但受越南政治局势、我国加大对边贸及走私查处力度等影响,全年进口量将低于上年,预计总进口量约90 亿斤,比上年减15.5%。

其中,通过边贸渠道流入的数量将明显减少,正贸途径进入国内市场的数量将略有增加。

据中国海关总署发布的最新报告显示,2014 年前11 个月中国大米进口量为223.5 万吨,同比增长9.76%。

吉祥天私密品项四季营销-2024

吉祥天私密品项四季营销-2024

阳气旺盛,外泄于体,情志 低落,身困体乏,最适宜滋 阴以补阳。 同时,夏季也是市场淡季, 顾客进店频率低。
03
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秋季-调体质:
阳渐敛,阴渐长,春华秋实, 万物成熟丰盛,秋季调体质, 合阴阳。 同时,金秋也是市场收获的 季节,消费旺盛,活动频繁。
冬季-促循环:
冬藏养生,养精蓄锐,调气 血,平阴阳。 同时,冬季也是一年中消费 相对集中的季节,节日繁多, 更多人愿意走进店内护理。
《四季特点以 及身体在不同 季节的反应》
《产品搭配的 逻辑》
做好四季 成功在即
《售前售中售 后的准备》
技巧要完善
《店内氛围、 场景的打造》
《宣发图文视 频的准备以及 宣发节奏》
《邀约跟进铺 垫的话术》
《活动推进节 奏与局面的控 制》
做好四季 成功在即
信心要加强
《体验至上-解 不了腰带就掏 不了口袋》
原则上每季度公司组织一次大型统一培训,全年4次。
每家运营服务中心以及代理商,每季度组织一次客户全员培训, 全年4次/单位*30单位,全年总计120场分别市场培训。
培训要求:公司组织的大型统一培训企业全员+全国重点客户必 须参加;运营服务中心及代理商培训不少于80人/场。
做好四季 成功在即
课程设置
专业要统一
8:50-9:00 9:00—9:10
9:10—12:00
12:00—13:00 13:00—13:10 13:10—13:20 13:20—15:30
15:30-16:00
16:00—16:45 16:45—17:00
17:00
入场
主持互动
吉祥天三大系列产品搭配技 巧
快乐午餐
签到入场

季节性产品的价格促销策略

季节性产品的价格促销策略

季节性产品的价格促销策略

【期刊名称】《市场观察:广告主》
【年(卷),期】2013(000)004
【摘要】对于季节性强、生命周期短的产品而言,消费者需要盘算是以较高的价格早点买下来,赶上时尚潮流,使用更长的时间,还是等着价格降下来再出手。

零售商则刚好相反:价格促销策略如何直接关系到商家的营业额与利润率。

【总页数】1页(P26-26)
【作者】无
【作者单位】不详
【正文语种】中文
【中图分类】F724.783
【相关文献】
1.基于价格与销量非线性关系的季节性商品促销定价模型 [J], 张雅云;王丽霞
2.需求信息更新下季节性产品预售价格与订购策略研究 [J], 王婷
3.季节性产品的商业促销时机策略研究 [J], 涂传清;刘艺;刘红
4.论市场营销中的价格策略、分销策略和促销策略——科泰新在非洲市场营销策略的实证分析 [J], 逯春明;杨梅英
5.价格季节性随机波动环境下的产品采购策略 [J], 胡雄鹰;胡斌;张金隆
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第四章营销信息系统和市场研究

第四章营销信息系统和市场研究

需求
消费者
拉式策略 21
Thanks for your attentions !
22
9、静夜四无邻,荒居旧业贫。。21.2.1121.2.11Thursday, February 11, 2021 10、雨中黄叶树,灯下白头人。。04:22:3004:22:3004:222/11/2021 4:22:30 AM
☆ 诱发购买欲望、激发需求。
• 市场低迷时:扩大需求 • 市场潜伏时:激发需求 • 市场衰退时:吸引需求
☆ 突出特点、树立形象。
例:联想--“人类失去联想,世界将会怎样? ”
6
促销方法
★ 降价---采取低价策略 ★ 广告---利用传媒宣传产品 ★ 展览---参加展览会和博览会 ★ 专业推销---使用专业人员推销 ★ 社会营销---参加社会公益事业活动 ★ 政府和社区关系营销---扩大企业的
17、空山新雨后,天气晚来秋。。上午4时22分30秒上午4时22分04:22:3021.2.11 9、杨柳散和风,青山澹吾虑。。21.2.1121.2.11Thursday, February 11, 2021 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。04:22:3004:22:3004:222/11/2021 4:22:30 AM
购买者
促销者
消费者需求调查和分析 17
内部环境
• 产品质量 • 品牌位置 • 生产能力 • 分销渠道 • 服务水平等等
18
促销组合要素的特性
促销组合的构成要素:
1、广告
2、销售促进
3、人员推销
4、公共关系
促销组合要素的特性:
• 广告:公开展示、普及性、表现力强、非人格 化、低成本
• 人员推销:直接沟通、培植效应、直接的行为 反应、高成本

大宗商品价格波动的风险管理研究

大宗商品价格波动的风险管理研究

大宗商品价格波动的风险管理研究在金融市场中,大宗商品的价格波动不仅对产业链上下游企业产生影响,还直接影响着全球的经济活动。

因此,针对大宗商品价格波动进行风险管理研究是十分必要的。

一、大宗商品价格波动的特性大宗商品价格的波动具有很强的不确定性和周期性。

市场的供需关系、政治因素、自然灾害等多种因素都会影响其价格波动,导致大宗商品价格的变化时而快时而慢,时而很大,时而很小,并且通常具有自我强化的趋势。

为了有效的应对大宗商品价格波动带来的风险,需要从多个角度进行风险管理研究。

二、市场风险管理市场风险是指由于市场波动而导致的风险,包括行情风险和流动性风险。

采用市场风险管理方法,可以通过对市场行情和流动性的监测和预测来制定相应的投资策略,以降低市场风险。

其中,可以应用的方法如下:1. 投资组合理论投资组合理论是针对投资组合效用最大化进行优化的一种理论框架。

在优化投资组合时,需要通过选择不同的资产,以及制定投资仓位、交易规则等多个因素来尽可能减小风险。

若能够选取出合适的大宗商品品种,以及把握市场走势,投资者即可通过这种方式规避市场风险带来的可能损失。

2. 对冲对冲是一种针对风险的投资策略,通过同时持有长仓和短仓的方式,使得市场风险的波动对投资者造成的影响尽可能小。

具体而言,投资者在买入大宗商品的同时,也需要同时在市场上进行抛空操作,以降低自身的风险。

三、供需风险管理供需关系是导致大宗商品价格波动的主要因素之一。

供求失衡时,市场上的价格就会立刻发生变化,并引发连锁反应产生风险。

因此,采用供需风险管理方法,可以通过预测趋势和制定风险控制策略等手段来降低供需风险。

方法如下:1. 风险控制策略大宗商品的供需风险比较显著,投资者可以预测相关市场动态,制定相应的风险控制策略。

例如,判断出市场价格会上涨时,及时买进获利高的品种,也可以采取套利机会的方式来规避市场风险。

2. 资产多样化为规避单一大宗商品价格波动而形成的风险,投资者可以通过对大宗商品价格风险的多方面分析来配置不同的投资品种,实现资产多样化,从而有效的规避提高了对单一大宗商品价格波动的敏感度。

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季节性增强策略——基于产业的季节周期全市场主要品种季节特性:一.农产品1.玉米:在2005年至2007年期间,11-1月份玉米期价基本处于上涨行情,4-7 月份期价处于下跌行情,主要原因是饲料需求处于淡季。

随着我国玉米基本面逐渐偏紧,2009 年至今市场走势发生明显变化,从10-2 月份玉米期价基本处于涨势,时间跨度明显放宽,4-6月向下调整,7月份一改往年的弱势行情,期价开始上扬,说明玉米需求大增,青黄不接的基本面下,7-9 月玉米整体维持较强的态势。

从统计结果来看,1 月、2 月、9-12 月是连玉米期货价格上涨概率较大的月份。

从历史数据来看,1月的上涨概率为100%,2月及9-12月的上涨概率均为75%。

2.强麦:小麦价格表现出明显的季节性波动规律。

一般每年冬麦上市后的七月份为小麦的供应旺季,价格最低。

从九月份开始,小麦消费进入旺季,现货价格稳步上升,春节左右,小麦消费进入高峰期,小麦价格也抵至年内高点。

春节过后价格逐步回落,在四五月份青黄不接时,价格会略有反弹,随后一直回落到六七月份的低价区,如此循环往复。

当然,受其它因素影响,这一规律也会有所变化,比如近年4、5月份小麦产区常常进行陈化粮、库存小麦的拍卖,制约了这一期间小麦价格的回升。

从期市波动来看,每年的1月份至2月份,因消费旺季的到来,期市上涨;春节过去,强麦期市回落为主;到七月份小麦供应充足,期价最低,有触底反弹的迹象。

从统计结果来看2月、6月、9月是强麦价格上涨概率最大的三个月。

从历史数据来看,三个月份上涨概率均达到66.67%。

3.早籼稻影响早籼稻市场的季节性因素,跟玉米和强麦一样,主要涉及需求季节性和生长周期两方面。

生长周期内,天气作为不确定因素对早稻市场价格仍有较大影响。

尽管早稻生产过程中自然灾害相对较少,病虫危害相对较轻。

近两年来,南方地区持续遭受强降雨天气,洪涝灾害严重;同时,阴雨寡照天气的增多,也给病虫害的滋生和发展提供了温床,虽然南方早稻播种面积略有增加,但不利天气和病虫害依然是影响后期产量的主要阻碍,导致早籼稻产量、品质双下降的局面,助长了早籼稻价格的上涨。

从统计结果来看1月、6-8月、11月是早籼稻价格上涨概率最大的5个月。

从历史数据来看,8月上涨概率为100%,1月、6月、7月、11月的上涨概率均达为75%。

早籼稻的季节性规律和国内的消费周期也完全一致,反应了国内消费尤其是食品消费对于早籼稻等粮食作物价格影响比较大。

4.豆粕和大豆全球大豆价格的定价权是在美国市场,因此大豆市场呈现的豆价季节性涨跌与国际大资金的推动密切相关,更深层次地讲是跟美国大豆市场的利益密切相关。

美国的大豆生长期从5月份到9月份,大豆销售期从当年10月到次年3月,为保证美国豆农能够以较高的价格出售大豆,美国大型粮商和各类基金在新豆上市之际往往会在期货市场做多大豆,推动大豆期价上涨。

特别是在预期该作物年度将减产的情况下,基金的炒作往往导致大豆期价大幅上涨。

但在4月份大豆销售完毕后,基金就会平掉多头仓位,甚至在7、8月份大豆生长的关键时机,乘机发布各种消息打压期价,做空大豆,这就导致一般在第三季度,期价会出现显著下降。

豆粕是国内禽畜的主要饲料,禽畜存栏、补栏情况关系到豆粕的消费情况,从禽畜的补栏情况来看,春节过后一个月(2—3 月)是畜禽存栏量较低的时期,需求量较低,而一般情况下,豆粕价格在第一季度出现全年低点。

3—4月随着气温的回升,国内畜禽补栏量开始增加,对豆粕的需求也开始回升,豆粕价格从全年低点开始回升。

8、9、10月份是我国生猪养殖的补栏季节,主要为春节的出栏做准备。

因此,4到10月随着饲料需求的回升,豆粕价格也逐渐攀升,进入全年的上行通道。

10月以后,随着国内大豆和美国大豆的上市,国内压榨进入高潮,国内豆粕供应增加,但需求开始逐步下降,豆粕价格也随之回落。

所以,如果从消费季节性判断各月份价格的强弱的话5、7、8、9月份价格要强于11、12、1、3月份价格,反映在期货上可以认为5、7、8、9月份相对11、12、1、3月份较强。

从连豆粕历年各月的涨跌情况来看,在每年的2月、5月、10月、12月上涨的概率较大,上涨概率均远远超过50%,而1月、4月、7月、8月、9月上涨的概率较小,均未达到40%。

再从平均收益率情况来看,2月、3月、10月、12月连豆粕的平均收益率较高,能达到3%左右,1月、4月、5月、11月平均收益率较低,均为负值,其中1月、4月、11月期价的上涨概率也较小,期价的上涨情况与收益率情况比较相符,而5月收益率与上涨概率不太相符合,上涨概率较大,但平均收益率较低。

经过分析,发现连豆2004年5月大幅下跌了14.35%,大幅拉低了豆粕5月的平均收益率,而在其他年份,连豆粕在5 月的平均收益率普遍保持在(-2%)与2%之间,变化较小。

根据历年的涨跌情况可以看出,连豆粕在2月、10月、12月上涨的概率很大,且收益率也处于相对的高位水平。

3月、5月上涨概率次之,1月、4月、7月、8月、9月、11月上涨概率较低。

5.豆油(1)、豆油指数期货价格当年12月和次年1月上涨的概率是极高的,主要原因是元旦、春节的备货和采购例行时间关节点。

期货上行的动能明显。

(2)、2 月、9 月通常是一年当中上行动能较弱的两个关键月份,2 月是在春节备货的后期,短期内价格存在回调的需求;而9月基本是美豆的收获的后期,没有可以炒作的因素,基本面的真空期。

(3)、波动性较大的月份是 4 月,此时的行情较为激烈,尤其是能够引发年度的涨幅冠军的月度,建议机构投资者着重关注4月份豆油指数的表现情况。

6.菜籽油我国分为冬油菜(9月底种植,5月底收获)和春油菜(4月底种植,9月底收获)两大产区。

冬油菜面积和产量均占90%以上,主要集中于长江流域,春油菜集中于东北和西北地区,以内蒙古海拉尔地区最为集中。

油菜的生长规律一般为4月下旬陆续进入收割期,5月中旬至6月份各地的油菜基本收割完毕。

5-6 月新油菜籽逐渐上市,供给增多,加之部分省市的储备菜油轮换,菜籽油价格回落;8-9 月份菜籽油供应增多,加上夏天时传统的食用油消费淡季,价格最低,现货市场的低迷形成了菜籽油期价上涨的主要压力。

10月菜籽原料供应紧张,双节临近需求逐渐增大,甚至出现厂商抢购行为,价格开始回升。

10月份以后,气温下降,棕榈油消费减少,部分需求为菜籽油替代,价格进一步上升。

12 月到次年2 月,节前备货分为浓厚,菜籽油进入需求旺季,价格攀升。

进入3月份以后,国产菜籽所剩无几,市场供应紧张处于青黄不接时期,部分油厂只能依靠进口菜籽来维持正常开工和生产,菜籽油保持价格高位直至新菜籽上市。

如果从菜籽油季节性角度来分析各月份价格强弱的话,应该是10月-次年5月份一般是菜油价格表现较强,6-9月份表现较弱。

7.棕榈油1、棕榈油指数期货价格当年12月和次年8月这两个月份上涨的概率是极高的,主要原因是12月份是元旦、春节的备货和采购例行时间关键点。

期货上行的动能明显。

而8月份,历来是马来西亚、印度尼西亚的天气炒作的例行时间段。

2、9月、10月通常是一年当中上行动能较弱的两个关键月份,9、10月主要是中国大单采购的重要时间点过后,短期内棕榈油现货仍存在短期内下行风险较大。

3、波动性较大的月份是8月份,该月的涨跌幅变动都较大,整体操作的难度加大,在这段时间,产业客户适宜短线波段操作,不宜长线操作。

二.软商品1.白糖我国南方甘蔗种植主要分布在广西、云南、广东、海南四个主要甘蔗主产区,南方甘蔗主产区拥有我国95%以上的蔗糖产量。

故此次在研究季节性规律涉及到食糖生产原料时,我们主要以甘蔗为准。

以广西甘蔗为例,其生长及收割周期一般为种1年收2-3年,种植的甘蔗分为新植蔗和宿根蔗,一般年份新植蔗占30%,宿根占70%。

新植蔗又分为每年9月份种植的秋植蔗,每年11月份种植的冬植蔗和每年2月份种植春植蔗。

新植蔗生长1年即可收割,收割后留下宿根,在宿根上重新生长出来的甘蔗叫宿根蔗,一般宿根蔗可种植2-3年。

我国甘蔗糖榨季从每年的11月开始,次年的4月结束;甜菜糖榨季从每年的10月开始到次年的2月结束。

我国食糖主产区中两广地区开榨较早,云南开榨较晚。

我国糖厂最佳榨蔗天数为120天,约4个月。

甘蔗上一榨季的生产情况、留种和扩种的情况,就基本上决定了新榨季甘蔗的种植面积。

在开榨初期,即每年的9月至11月是食糖库存较为薄弱的阶段,食糖价格温和上涨。

11月份以后随着主产区糖厂的陆续开榨,食糖的供给量不断增加,食糖存在着下行的压力。

每年12月至次年3月,将迎来春节和中秋节这两个食糖消耗的最大的节假日。

两个节假日前一到两个月由于食品行业的大量用糖,食糖下游的企业会逐步采购,使糖的消费进入高峰期,这个时期的白糖的销糖率处在一个稳步走高的过程,食糖价格也表现强势。

二季度则步入食糖的消费淡季,加之榨季生产结束,食糖供应充裕,白糖期价多表现为振荡整理或者回调,此时缺乏可炒作的因素,现货市场趋于平静。

第三季度后,夏季含糖饮料进入消费高峰,这会拉动白糖的消费。

并且由于中秋节前夕的备货将带动月饼、蜜饯的用糖量,因此三季度糖价一般多呈现为上涨格局。

从统计结果来看,2月、8月、11、12月是郑糖期货价格上涨概率较大的月份。

从历史数据来看,上涨概率分别为100%、57.14%、57.14%、57.14%。

2.橡胶2005年至今,天胶每年有两个多翻空的季节性窗口,首先是4月份,主要因为3月底4月初是新胶开割的季节,4月份胶价容易受到季节性供应的增加而大幅回落。

随后将迎来产销旺季,但是往往进入5月份后,主产区的天气状况贫乏,台风或热带风暴、持续的雨天、干旱、霜冻等都会降低天然橡胶产量,投机因素的计入将使胶价上涨。

第二个多翻空的窗口为8月份,因为7、8月开始是产胶旺季,8月份前后通常都会经历一轮季节性下跌,到了9月,东南亚灾害频发的可能性加大,这有力的抬升了胶价,但是此时往往终端需求的低迷将使得胶价的上行空间有限。

进入12月后此时国内产区割胶逐渐停止,下游厂家需要补充库存以满足停割期间的生产需要,因此,沪胶将迎来两到三个月的见底上涨行情。

根据以上分析,我们发现自从2005年以来,天胶上涨概率最大的月份为1和12月,也就是春节前橡胶价格往往表现强势。

另外4月份是进入阶段性空头阶段的窗口,但是我们可以发现5月份的上涨概率达到了50%,而值得注意的是,5月份50%的上涨行情中上涨的幅度较大,而相对另外50%下跌的行情中回落的幅度较小,最多仅为7%左右。

三.化工1.原油从产量和库存量上看,每年1月,7-9月月平均产量较低,10-12月月平均产量较高,3月份库存开始高起,7-9月为库存量洼地,10-11月得到新产量补充后,12-2月取暖油用油高峰,虽然产量较高,但库存仍保持低位水平。

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