基于时间序列分析及Clementine软件的宝钢股价研究
宝钢近三年财务分析报告(3篇)
第1篇一、引言宝钢集团（Baoshan Iron & Steel Group Corporation Limited，以下简称“宝钢”）是中国最大的钢铁企业之一，也是全球最大的钢铁生产商之一。
本文旨在通过对宝钢近三年的财务报表进行分析，评估其财务状况、经营成果和现金流量，以及探讨其未来的发展趋势。
二、财务报表分析（一）资产负债表分析1. 资产结构分析近年来，宝钢的资产结构保持相对稳定。
截至2022年底，宝钢的总资产为约人民币1.2万亿元，其中流动资产占比约为45%，非流动资产占比约为55%。
流动资产主要包括货币资金、应收账款和存货等，非流动资产主要包括固定资产、无形资产和长期投资等。
- 货币资金：宝钢的货币资金近年来有所增加，这反映了公司财务状况的改善和经营活动的增加。
- 应收账款：应收账款占比较高，需要关注其回收风险。
- 存货：存货占比较高，需要关注其周转率和跌价风险。
2. 负债结构分析宝钢的负债结构相对合理，短期负债和长期负债比例适中。
截至2022年底，宝钢的总负债为约人民币6000亿元，其中流动负债占比约为40%，长期负债占比约为60%。
流动负债主要包括短期借款和应付账款等，长期负债主要包括长期借款和长期应付款等。
- 短期借款：短期借款占比较低，表明公司短期偿债能力较强。
- 应付账款：应付账款占比较高，需要关注其支付能力。
3. 股东权益分析宝钢的股东权益逐年增加，反映了公司盈利能力的提升和股东投入的增加。
截至2022年底，宝钢的股东权益为约人民币6000亿元，同比增长了约10%。
（二）利润表分析1. 营业收入分析近年来，宝钢的营业收入保持稳定增长。
2020年、2021年和2022年，宝钢的营业收入分别为约人民币6000亿元、约人民币6200亿元和约人民币6400亿元。
2. 营业成本分析宝钢的营业成本也呈现逐年增长的趋势，主要原因是原材料价格上涨和产品结构调整。
3. 毛利率分析宝钢的毛利率在近年来有所下降，这主要是由于原材料价格上涨和市场竞争加剧。
实验一 Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用
实验一Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用一、[实验目的]熟悉Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法与流程，对实际的问题能熟练利用Clementine12.0开展数据挖掘分析工作。
二、[知识要点]1、数据挖掘概念；2、数据挖掘流程；3、Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法。
三、[实验内容与要求]1、熟悉Clementine12.0操作界面；2、理解工作流的模型构建方法；3、安装、运行Clementine12.0软件；4、构建挖掘流。
四、[实验条件]Clementine12.0软件。
五、[实验步骤]1、主要数据挖掘模式分析；2、数据挖掘流程分析；3、Clementine12.0下载与安装；4、Clementine12.0功能分析；5、Clementine12.0决策分析实例。
六、[思考与练习]1、Clementine12.0软件进行数据挖掘的主要特点是什么？2、利用Clementine12.0构建一个关联挖掘流（购物篮分析）。
实验部分一、Clementine简述Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。
1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。
作为一个数据挖掘平台，Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。
同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比，Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
为了解决各种商务问题，企业需要以不同的方式来处理各种类型迥异的数据，相异的任务类型和数据类型就要求有不同的分析技术。
变动成本法的应用研究--以宝山钢铁有限公司为例
变动成本法的应用研究--以宝山钢铁有限公司为例一、背景介绍宝山钢铁有限公司是中国三大钢铁企业之一，也是上海市志愿新兴产业的重点企业之一，是以炼铁、炼钢、轧钢、制管、冷轧、镀锡、冷拔、桥牌、机械加工等多种生产工艺为一体的钢铁企业。
在企业经营管理中，成本是一个重要的核算指标。
针对宝钢的成本核算特点，采用变动成本法进行成本核算，可以更准确地反映宝钢在生产和销售中的真实成本，给企业带来更为有效的成本控制和利润分析。
二、变动成本法的理论基础变动成本法是一种针对生产成本的核算方法。
变动成本法假设在固定生产力的情况下，产品成本是由变动成本（即与产品数量成正比的成本）和固定成本（即与产品数量无关的成本）组成的。
因此，变动成本是随着产品生产量的变化而变动的，固定成本则恒定不变。
在变动成本法中，变动成本可以分为直接材料成本、直接人工成本和制造费用。
直接材料成本是指产品所用的原材料的成本，直接人工成本是指直接参与产品生产的人工成本，制造费用是指生产和销售过程中的其他成本。
三、宝钢的变动成本核算实践作为一家大型综合性钢铁企业，宝钢的成本核算需要考虑多个因素。
宝钢的变动成本核算主要包括以下几个方面：1. 直接材料成本直接材料成本是指生产产品所使用的原材料成本，包括铁矿石、煤炭、焦炭等。
对于宝钢来说，其直接材料成本特点是价格波动大，且材料种类复杂。
因此，在变动成本核算中需要考虑如何根据不同材料的价格波动情况，灵活地调整材料成本的计算方式。
2. 直接人工成本直接人工成本是指直接参与产品生产的人工成本，包括生产工人的工资、社保等。
对于宝钢来说，其直接人工成本特点是数量庞大，且存在劳动力成本上升的趋势。
因此，在变动成本核算中需要考虑如何更好地控制人工成本，并根据人工成本的变化情况灵活地调整成本核算方式。
3. 制造费用制造费用是指生产和销售过程中的其他成本，包括能源费用、设备维修费用等。
对于宝钢来说，其制造费用特点是随着产量的变化而变化，因此需要根据不同产量的成本组成情况灵活地调整成本核算方式。
贵金属期货价格的时间序列分析及期货池初期优选方案
贵金属期货价格的时间序列分析及期货池初期优选方案洪清源;卓怡霖;钟宇涛【摘要】对2011~2016年间贵金属期货价格对数收益率时间序列数据,总结了基本统计特征,建立了ARMA-GARCH模型和EGARCH模型并进行了风险值分析。
在此基础上,建议了一种具有更多获利机会的初选贵金属期货品种池的策略。
【期刊名称】《统计学与应用》【年(卷),期】2018(007)003【总页数】9页(P350-358)【关键词】贵金属;期货;GARCH模型;风险值【作者】洪清源;卓怡霖;钟宇涛【作者单位】[1]上海交通大学数学科学学院,上海;[1]上海交通大学数学科学学院,上海;[1]上海交通大学数学科学学院,上海;【正文语种】中文【中图分类】F831.引言在期货市场，贵金属具有保值、增值、抵抗通胀的金融功效。
近年来随着我国贵金属市场交易规模逐年扩大，对贵金属期货价格的运行特征进行比较系统的研究日益受到金融业界的重视。
从技术层面上看，由于受到我国期货市场观测数据量的限制，试图利用诸如Copula等常规统计方法研究80多个期货价格精确的联合概率分布函数及其相应的投资组合问题其难度是相当大的。
另一方面，任何金融投资机构由于受到有限资金量等客观因素的限制，不可能在同一时间对所有的期货产品进行投资。
投资机构更倾向于选出若干个风险较小且有更多获利机会的期货产品进行投资。
关于贵金属相关的期货产品，国内较少能够找到以其相关的时间序列分析研究。
基于此，本文总结了我国贵金属期货价格对数收益率序列(lrt)的基本统计特征，建立了相应的 ARMA-GARCH模型、EGARCH模型并进行了风险值计算。
基于这些统计指标，建议了一种如何从市场上交易的贵金属期货产品中优选出最有可能盈利且风险较小的期货产品池的策略。
这一预选出的期货产品池由于其投资品种数目少，有利于今后的期货交易投资组合策略的研究。
2.贵金属合约数据的基本统计特征本文考察2011.1～2016.12期间的贵金属产品，由于期货合约交易时间普遍较短，不具有充分的日交易数据进行时间序列分析，故在此选择交易日期数超过200天的期货品种(即针对每年年底交割的期货合约)，总计 83个合约，对每个期货合约的对数收益率序列进行诸如平均值、中位数、偏度值、峰度值、Jarque-Bera正态性检验以及自相关性等统计指标的数据分析。
Modeler软件及其在药品不良反应监测中的应用
Modeler软件及其在药品不良反应监测中的应用王玲;陈中;陈安【摘要】提供了一种技术方法,为药品不良反应监测工作提供参考.利用Modeler 软件,通过利用数据挖掘技术的定性分析方法,对药品不良反应病例报告进行处理、分析.数据挖掘的定量分析方法为药品不良反应监测工作提供了一项有益的尝试.%This article provides a technical method for ADR monitoring.By using qualitative analysis of Data Mining technique, ADR case reports were processed and analyzed by using Modeler.The qualitative analysis of data mining method is a useful attempt for ADR monitoring.y【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2011(020)002【总页数】5页(P104-108)【关键词】Modeler;药品不良反应;数据挖掘;定性分析【作者】王玲;陈中;陈安【作者单位】国家药品不良反应监测中心,北京 100045;北京中医药大学第三附属医院,北京 100029;中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京 10008【正文语种】中文药品是用于防病治病、康复保健的特殊商品。
药品的作用具有双重性，一方面，可以预防和治疗疾病；另一方面，也会导致副作用，产生药源性疾病。
药品的使用直接关系到人的生命安全和身体健康，所以加强药品的风险管理具有及其重要的意义。
药品不良反应(Adverse Drug Reaction，ADR)是指合格药品在正常用法用量下出现的与用药目的无关的或意外的有害反应。
药品不良反应监测是加强上市后药品风险管理的有效手段。
通过收集ADR病例报告数据，经过分析评价和进一步的研究，有助于及时发现存在的风险因素，及时采取有效措施，降低危害。
关于宝钢股票的数据分析
关于宝钢股票的数据分析【摘要】为研究宝钢近几年股票的变化情况，我从锐思数据网中获取了宝钢股票在2009年1月到2010年3月内的一部分时期的相关数据，作如下数据分析：首先运用SPSS 以股票收盘价为纵轴，以相应日期为横轴得到一个简单线图，根据图形变化特点做相关分析。
再根据公式1(/)t t t r In PP -=运用WPS 计算得到股票收益率，再将数据导入SPSS 中去，画出其Q-Q 图，更具图判断是否符合正态分布；根据公式计算相关变量值d1,d2.C,然后使用q-指数分布对股票收益率进行曲线拟合，从而得到相应的拟合参数估计值；关键词：曲线拟合、正态分布、q-指数分布、股票收益率1 问题重述针对获取的宝钢股票的相关数据作如下分析：1.画出股票收盘价关于时间的简单线图并对其特点进行分析；2.根据公式1(/)t t t r In PP -=计算股票收益率，运用spss 里的Q-Q 图判断其是否符合指数分布；3.计算数据参数d1,d2,C 。
4.试用q-指数分布对股票收益率进行曲线拟合并由此得到相应的拟合参数估计值（其中，q-指数分布的密度函数为12100()[1(1)()]qqg xP x P q x -=--）；2 原理和方法2.1简单点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。
用散点图拟合得到的曲线，通过斜率判断横坐标变量与纵坐标变量的相关性。
当r=0（约等于0）时，则两变量数据不相关（或近似不相关）。
当0<r<1时，则称两变量数据是线性正相关，越接近1约强烈。
当-1<r<0时，则称两变量数据是线性不相关的。
当|r|=1时，则称两变量数据是完全线性相关的，越接近-1约强烈。
而且当数据的简单点图呈现某些曲线关系时也有可能r 约等于0.(r 表示拟合曲线斜率)。
2.2：Q-Q 图：以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标，把样本表示为直角坐标系上的散点。
基于Clementine软件的时间序列分析--以浦发银行股票为例
基于Clementine软件的时间序列分析——以A股浦发银行(600000)股票为例摘要本文的主要内容是借助SPSS Clementine 软件研究A股浦发银行(600000)股票价格随时间的变化规律，并用时间序列分析的有关知识对其进行建模预测。
本文首先对Clementine软件作简要介绍，说明其在数据挖掘领域的广泛应用；然后介绍了3种时间序列分析预测的模型，分别为专家模型、Holt指数平滑模型和ARIMA模型；最后借助Clementine 软件对浦发银行股价分别进行专家建模、指数平滑建模和ARIMA建模，并对股价进行短期预测，通过模型参数比较及预测值误差对比，找出最佳模型。
在建模的同时，也给出了使用Clementine软件建立数据流的具体过程。
关键词：Clementine软件时间序列浦发银行股票一、引言数据挖掘是一个利用各种方法，从海量数据中提取隐含和潜在的对决策有用的信息和模式的过程。
通过数据挖掘提取的信息可应用于很多领域，如决策支持、预测、预报和估计等。
当今我们正面临这样一个问题，一边是对知识的饥渴，另一边却是大量数据的闲置未被利用，“我们被淹没在信息里，但却感受到知识的饥饿”。
因此，我们迫切需要借助数据挖掘技术对这些数据进行及时有效的处理，从这些海量的、有噪音的、随机的数据中提取有效的、潜在有用的而又新颖事先未知的信息[1]。
数据挖掘的工具有很多，本文选用SPSS Clementine软件。
二、Clementine软件简介Clementine是由SPSS公司开发的一款著名且非常实用的数据挖掘软件，也是目前众多软件中最成熟和最受欢迎的一款数据挖掘产品。
Clementine拥有丰富的数据挖掘算法，操作简单易用，分析结果直观易懂，图形功能强大，支持与数据库之间的数据和模型交换，可以使用户方便快捷地实现数据挖掘。
Clementine 形象地将数据分析的各个环节表示成若干个节点，将数据分析过程看作数据在各个节点之间的流动，并通过图形化的数据流方式直观表示整个数据挖掘的各个环节。
数据挖掘工具(一)Clementine
数据挖掘工具（一）SPSS Clementine18082607 洪丹Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。
1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。
作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。
同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比， Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
近年来,数据挖掘技术越来越多的投入工程统计和商业运筹,国外各大数据开发公司陆续推出了一些先进的挖掘工具,其中spss公司的Clementine软件以其简单的操作,强大的算法库和完善的操作流程成为了市场占有率最高的通用数据挖掘软件。
本文通过对其界面、算法、操作流程的介绍，具体实例解析以及与同类软件的比较测评来解析该数据挖掘软件。
1.1 关于数据挖掘数据挖掘有很多种定义与解释，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
” 1、大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
2、数据挖掘的意义却不限于此，尽管数据挖掘技术的诞生源于对数据库管理的优化和改进，但时至今日数据挖掘技术已成为了一门独立学科，过多的依赖数据库存储信息，以数据库已有数据为研究主体，尝试寻找算法挖掘其中的数据关系严重影响了数据挖掘技术的发展和创新。
尽管有了数据仓库的存在可以分析整理出已有数据中的敏感数据为数据挖掘所用，但数据挖掘技术却仍然没有完全舒展开拳脚，释放出其巨大的能量，可怜的数据适用率（即可用于数据挖掘的数据占数据库总数据的比率）导致了数据挖掘预测准确率与实用性的下降。
宝钢上马Oracle iLearning网络培训系统
宝钢上马Oracle iLearning网络培训系统
佚名
【期刊名称】《《上海信息化》》
【年(卷),期】2009(000)011
【摘要】宝钢集团有限公司以Oracle iLearning构筑的新一代网络培训系统近日全面上线，并取得良好的运行效果。
新系统帮助宝钢全面提升培训质量和效率，满足全国各个分公司和客户群的不同培训需求，有效降低了培训管理成本，从而有力支撑了公司绩效管理和人才发展战略实施。
宝钢集团人才开发院院长秦长灯表示：“Oracle iLearning是国际领先的在线学习培训系统，Oracle强大的应用服务器和数据库系统支撑，令其体现出支持大企业和大用户群的能力。
【总页数】1页(P94)
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
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1.宝钢:“上马”与“下马”之争 [J], 房中
2.Oracle数据库在宝钢远程数据通讯中的应用研究 [J], 张尊璞
3.宝钢上马iLearning加快两化融合进程 [J], 陈明
4.Oracle iLearning提高企业与员工竞争力 [J], 无
5.提高培训质量和效率降低培训管理成本有力支撑人才发展 Oracle iLearning构筑宝钢网络培训系统 [J], 陈一明
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混沌时间序列在股票价格长期预测中的应用
工程检测行业求职信
尊敬的领导：
您好！
我是一名工程检测专业的毕业生，非常荣幸能有机会写信给贵公司表达我对工程检测行业的浓厚兴趣，并希望能加入贵公司的团队。
我在学校期间学习了工程检测相关的课程，获得了扎实的理论基础和丰富的实践经验，我相信我对工程检测行业的热爱和专业素养会使我成为贵公司的一名优秀员工。
在大学期间，我主修工程检测专业，系统地学习了工程结构检测、材料检测、质量管理等相关课程。
我在课程学习中认真钻研，对工程检测的原理、方法和技术有着深入的理解。
在实验课和实习中，我积累了丰富的实践经验，熟练掌握了各种工程检测设备的使用和操作技巧。
我还参加了校内外的各类竞赛和项目实践，锻炼了自己的动手能力和团队协作精神。
这些经历不仅提高了我的专业水平，也培养了我的解决问题的能力和沟通技巧。
我对工程检测行业的兴趣源自我对建筑和工程领域的热爱。
我热爱建筑的美学和科技性，也深知检测在工程建设中的重要性。
我希望通过自己的努力和专业知识，为工程建设的安全和质量提供保障，为社会进步贡献自己的力量。
我相信在贵公司这样一个专业、有活力的团队中，我可以不断学习和成长，成为一名优秀的工程检测师。
我希望能成为贵公司的一员，我会为此全力以赴，努力工作，不断学习，为公司的发展贡献自己的力量。
我希望通过自己的实际行动和努力，证明自己是一名优秀的工程检测师，也能为贵公司带来更大的价值和发展空间。
期待贵公司能给我这个机会，让我展现自己，成为贵公司的一员。
最后，衷心感谢贵公司能够阅读我的求职信，期待有机会与贵公司共同发展，共同进步。
此致
敬礼
XXX。
宝钢股份研究报告
宝钢股份研究报告引言：宝钢当前是否低估？市净率反映的是市场所愿意给予此部分资产的认可。
对于重资产的优质龙头，如果给予资产1倍PB，背后反映的假设是市场期望的合理ROE回报应对标机会成本，而机会成本=无风险收益率+风险溢价。
复盘近十年宝钢股份市净率，发现其低于0.8时段并不少见。
在2014年年中，甚至一度出现宝钢PB跌至0.5左右的极值情况。
彼时主要源于产能增加与需求下行所导致的悲观预期。
而相对角度来看，宝钢股份市净率低于板块的时间，在近几年逐步减少，反映市场对于宝钢的定价有所修复，但是我们认为，宝钢股份依旧处于相对低估状态，仍具有进一步上行空间，其驱动来自宝钢龙头优势，在“双碳”大背景下的进一步提升。
行业现状：“弱现实”与“强预期”，稳增长将引领需求走势反弹稳增长背景下，行业处于强预期与弱现实的过渡期中。
需求端，制造业、地产、基建以及出口需求呈现多重分化，地产偏弱，出口偏强，长材偏弱，板材较强。
供需双弱格局自2021年延续至今。
从供给端看，同比角度未显弹性，产量低于2021年、2019年同期。
从需求端看，需求结构分化明显，制造业强于地产，由此，测算板材需求同比-3.64%，测算长材需求同比-7.47%，从2022年1-2月数据看：1)制造业需求高位企稳。
无论是汽车同比+11.10%还是工业增加值同比+7.50%，均表现出较强的韧性；2)基建需求贡献显著增量。
2022年1-2月基建投资同比+8.61%，而2021年全年同比2020年仅+0.21%，在去年专项债后置今年年初使用以及财政加码发力背景下，此数据将推动钢铁部分需求修复；3)地产需求为最弱一环。
2022年1-2月拿地与新开工增速，分别同比下滑42.30%、12.20%，其中，新开工增速基于基数较高等原因，并未如市场想象般悲观，但拿地数据持续下滑，对未来开工弹性依旧造成制约。
当下，制造业需求高位企稳源自于制造业内部结构亦升级高端化，因此高端制造为主体的产业链成为后工业化时代的关键支撑；而钢铁主要的制造下游汽车、家电均属于升级、更新较快的产业，或支撑高端钢材的需求弹性，宝钢便是耕耘在此赛道之中，其需求稳定性较之地产建筑领域，明显更佳。
宝钢投资价值分析
题目：宝钢股份投资价值分析院系经济学院专业金融学(期货与证券方向)班级 15级期货与证券2班学生姓名李祎璠学号1521131038导师姓名刘健导师职称副教授2019 年 5 月 10 日【摘要】投资者在进行股票投资的过程中，怎么得出一只股票合理的价值对于投资者的投资十分重要。
本文是对宝钢股份这家上市公司进行分析，从而得出这家上市公司股票的内在价值。
本文首先进行的是对于钢铁行业的分析，通过产业集中度CR8对于钢铁行业进行分析，发现钢铁行业是一个寡占型行业，接着使用五力模型分析出钢铁行的竞争格局。
本文之后对于宝钢股份进行基本面分析，分析其资产状况，主营业务与企业战略。
本文最后通过使用市盈率估值法与DDM估值法分别对宝钢股份的股票进行估值。
最后得出对于宝钢股份的投资建议，认为宝钢股份具有投资价值，建议投资者持有。
关键词：五力模型；产业集中度CR8；市盈率法；DDM模型；基本面分析；投资价值【Abstract】Investors in the process of stock investment, how to get a reasonable value of a stock for investors' investment is very important. This article is to baosteel stock this listed company analysis, so as to get the intrinsic value of this listed company stock. This paper first analyzes the iron and steel industry and finds out that the iron and steel industry is an oligopolistic industry through the analysis of industrial concentration ratio CR8. Then it USES the five forces model to analyze the competitive pattern of the iron and steel industry. After this paper, the fundamental analysis of baosteel shares, analysis of its asset status, main business and corporate strategy. In the end of this paper, the valuation of baosteel shares is carried out by using price-earnings valuation method and DDM valuation method. In the end, the investment proposal for baosteel shares is obtained, and it is considered that baosteel shares have investment value and investors are suggested to hold them.Key words: Five forces model; Industry concentration CR8; P/e ratio method; DDM model; Fundamental analysis; Investment value目录一、绪论 (1)（一）研究背景和意义 (1)1.研究背景 (1)2.选题意义 (1)（二）文献综述 (1)1.国外相关文献 (1)2.国内相关文献 (2)二、钢铁行业分析................................... 错误!未定义书签。
上海证券市场动态量价关系实证分析——基于股票资金流强度
上海证券市场动态量价关系实证分析——基于股票资金流强度闫靓;李俊林;董安强【摘要】以我国上海股市中股票资金流强度及日收益率为研究对象,在Var模型的基础上,利用Granger因果检验、脉冲响应和方差分解对股票资金流强度与收益率进行实证分析,得出了股票资金流强度不线性Granger引导收益率,但收益率线性Granger引导股票资金流强度的结论.而股票资金流强度与收益率绝对值有双向的线性Granger引导关系.【期刊名称】《科技和产业》【年(卷),期】2015(015)003【总页数】4页(P124-127)【关键词】股票资金流强度;Granger因果检验;脉冲响应;方差分解【作者】闫靓;李俊林;董安强【作者单位】太原科技大学应用科学学院,太原030024;太原科技大学应用科学学院,太原030024;太原科技大学应用科学学院,太原030024【正文语种】中文【中图分类】O212证券市场中量价关系的研究一直是金融领域研究中的热点课题。
首先，对量价关系的研究能够帮助更深入的分析金融市场结构。
其次量价关系对事件研究起着重要的作用。
第三，量价关系的研究对于探索证券价格的经验分布至关重要。
第四，量价关系对期货市场的研究也有其重要的应用。
第五，量价关系也将预示着私人信息和公共信息对投资者需求的重要性，并对投资者的投资决策分析有一定的解释和指导作用，量价关系的研究结论可以用于金融经济的许多领域，如动态组合的投资决策、期权定价等。
可以看出，对量价关系的研究显得非常重要。
对证券市场量价关系的实证研究多是对收益率与成交量、成交价与成交量、收益率与成交额。
本文则通过应用股票资金流强度代替成交额指标来研究股票的量价关系，用Granger因果检验检测股票资金流强度与收益率之间的动态关系。
股票资金流强度[1-2](Strength of Stock Fund Flows)定义为周期内个股的相对成交额，也就是个股成交额与其(参照)流通市值的比值.以m为周期的个股的股票资金流强度简记为SOSFF(m)。
基于时间序列分析的股票价格预测模型研究
基于时间序列分析的股票价格预测模型研究基于时间序列分析的股票价格预测模型研究股票市场一直以来都是一个充满风险和不确定性的领域，投资者们都希望能够找到一种可靠的方法来预测股票价格的变化趋势。
时间序列分析是一种常用的预测方法，它可以通过对历史数据进行分析，建立出一个数学模型来预测未来的股票价格。
本文将探讨基于时间序列分析的股票价格预测模型的研究。
一、时间序列分析的基本原理时间序列分析是一种用于预测未来数据趋势的方法，其基本原理是将历史数据看作是一个时间序列，通过对这个序列进行分析，建立出一个数学模型来预测未来的数据变化趋势。
时间序列分析通常包括三个主要的步骤：平稳性检验、模型识别和模型检验。
平稳性检验是指对时间序列数据进行检验，判断其是否具有平稳性。
在时间序列分析中，平稳性是非常重要的一个概念，因为只有平稳性序列才能够进行有效的预测。
如果数据不具有平稳性，需要对其进行差分或其他处理方法，使其变得平稳。
模型识别是指在平稳性检验通过后，选择合适的数学模型来对时间序列进行拟合。
时间序列分析中常用的模型包括AR模型、MA模型、ARMA模型和ARIMA模型等。
不同的模型适用于不同类型的时间序列数据，因此需要根据实际情况选择合适的模型。
模型检验是指对拟合后的模型进行检验，判断其是否符合实际情况。
常用的检验方法包括残差分析、自相关函数和偏自相关函数等。
如果模型检验不通过，则需要重新选择模型或调整参数。
二、基于时间序列分析的股票价格预测模型在股票市场中，股票价格的变化受到多种因素的影响，包括公司业绩、宏观经济环境、政策法规等。
因此，在进行股票价格预测时，需要考虑多种因素，并建立相应的数学模型。
在时间序列分析中，常用的模型包括ARIMA模型和GARCH模型等。
ARIMA模型是一种自回归移动平均模型，可以对时间序列数据进行拟合和预测。
GARCH模型是一种广义自回归条件异方差模型，可以对股票价格波动率进行建模和预测。
在使用ARIMA模型进行股票价格预测时，首先需要对历史数据进行平稳性检验，并选择合适的ARIMA(p,d,q)参数。
基于灰色-时序组合模型改进的新能源企业价值评估研究
基于灰色-时序组合模型改进的新能源企业价值评估研究朱林玉;李琼
【期刊名称】《商业观察》
【年(卷),期】2024(10)5
【摘要】近年来,新能源行业飞速发展,对新能源企业采用适当方法进行评估可为投资者提供可靠的价值参考,正确引导市场和投资者决策。
文章基于已有评估模型,借助灰色-时序组合模型预测企业未来营业收入,对自由现金流量模型进行改进,并以代表性新能源企业——金风科技作为实证分析对象,检验该种组合预测方法在企业自由现金流量评估模型中的适用性,以此来丰富现有企业价值评估方法体系。
【总页数】5页(P21-24)
【作者】朱林玉;李琼
【作者单位】广西科技大学经济与管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F406.7
【相关文献】
1.基于改进的实物期权模型的新能源上市企业价值评估研究
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4.“双碳”背景下新能源企业嘉泽新能的价值评估研究——基于EVA模型分析
5.科创型企业价值评估模型的构建与应用研究——基于灰色预测、剩余收益和实物期权模型的综合框架
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基于时间序列模型的股价预测
基于时间序列模型的股价预测
杨春静
【期刊名称】《西部皮革》
【年(卷),期】2018(040)012
【摘要】人们的投资理财方式随着人们生活水平的逐步提高也在发生着一系列的变化.更多的人开始逐渐关注并参与到股票投资市场中来.股票具有高收益的同时也伴随着较高的风险,股票价格的变动受很多因素的影响,因此对于股票价格预测的研究具有非常大的价值,对于股票价格的预测,从股票市场出现开始,就成为很多学者和股民们不断探索的难题.时间序列分析是经济研究领域的一个非常重要的方法,它不仅可以描述历史数据随着时间变化所呈现的规律,而且还可以用于经济领域的一些研究和预测.时间序列预测法在股票市场种常用来对股票价格的变化趋势进行预测,从而为投资者提供合理的决策依据.本文使用美元对人民币对数收益率的历史数据应用时间序列模型对其进行短期预测,得到了很好的预测结果.
【总页数】2页(P98-99)
【作者】杨春静
【作者单位】天津财经大学,天津 300222
【正文语种】中文
【中图分类】F830
【相关文献】
1.时间序列模型在股价预测中的应用
2.基于Elman网络的股价预测模型及在浦发银行股票预测中的应用
3.基于灰色预测模型的股价预测研究
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基于时间序列分析的股票价格短期预测与分析之欧阳科创编
基于时间序列分析的股票价格短期预测与分析姓名：王红芳数学与应用数学一班指导老师：魏友华摘要时间序列分析是经济领域研究的重要工具之一，它描述历史数据随时间变化的规律，并用于预测经济变量值。
在股票市场上，时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测，为投资者和股票市场管理方提供决策依据。
本文通过各种预测方法的对比，突出时间序列分析的优势，从时间序列的概念出发介绍了时间序列分析预测法的基础以及其简单的应用模型。
文中使用中石化股票的历史收盘价数据，运用时间序列预测法预测出中石化股票的后五个交易日的收盘价，通过对预测价格和实际价格做出对比，表明时间序列预测法的效果比较好。
关键词：时间序列；股票价格；预测The short-term stock price prediction based on time series analysisAbstract: The analysis of time series is one of the important tools for researching in the field of economy, it describes the law of historic data with the time passing by and it is also used to predict the value of economic variables. In the stock market, the forecasting method of time series is commonly used to forecast the trend of stock price, and provide evidence of decision making for investors and managements. In the thesis, through the comparison of various forecasting methods to highlight the advantages of the analysis of time series, beginning with the concept of time series, I introduce the basic of forecasting method of the analysis of time series as well as its simple application model. in the paper, I use the historic closing price data of Sinopec shares and the forecasting method of time series to predict the Sinopec shares' closing price of the last five days, and by comparison between predicting price and actual price to show the good effect of the forecasting method of time series.Keywords:Time series; Stock price; Forecast目录第1章前言11.1研究背景11.2预测基础知识21.3股票基础知识41.4股票预测方法4第2章时间序列预测法62.1时间序列预测62.1.1 时间序列的概念62.1.2 时间序列分析特点72.1.3 时间序列预测法的分类72.1.4 时间序列预测法的步骤82.2时间序列预测算法92.2.1 平均数预测法92.2.2 指数平滑法102.3时间序列模型132.3.1 时间序列模型132.3.2 模型选择142.3.3 模型参数的估计16第3章中石化股票价格短期预测173.1输入数据173.2数据预处理183.3选择模型193.4参数计算203.5预测20结论22致谢23参考文献24 附录125附录 227附录 328第1章前言1.1 研究背景股票市场是经济的“晴雨表”和“报警器”，其作用不仅被政府所重视，更受到广大投资者的关注。
根据序列变化率预测软件阶段成本
根据序列变化率预测软件阶段成本
王勇;宋擒豹;沈钧毅
【期刊名称】《计算机学报》
【年(卷),期】2009(032)007
【摘要】针对软件阶段成本因少数据、不确定性使得用现有方法(如回归)难以预测的问题,文中提出一种新颖的预测方法,该方法从项目已完成阶段的成本序列中,通过变换得到反映序列变化快慢的"变化率",并用机器学习方法从历史项目中学习得到变化率阈值,然后用不同的灰色模型进行预测.在10个现实世界软件工程数据集上的实验结果表明,该方法平均预测误差比线性回归方法低20%～80%,显示出较大的潜力.
【总页数】10页(P1346-1355)
【作者】王勇;宋擒豹;沈钧毅
【作者单位】西安交通大学计算机科学与技术系,西安,710049;西安交通大学计算机科学与技术系,西安,710049;西安交通大学计算机科学与技术系,西安,710049【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于作业成本法和时间序列法的逆向物流成本预测研究 [J], 郭少儒
2.基于改进的新陈代谢GM (1,1)模型的软件阶段成本预测 [J], 王勇;韩佩佩;;
3.基于类推和灰色模型的软件阶段成本预测 [J], 王勇;李逸;王丽丽;朱晓燕
4.序列信息融合与两阶段特征选择的膜蛋白预测 [J], 郭磊; 王顺芳
5.基于序列平均变化率的灰色模型故障预测方法 [J], 丛晓;陈勇;张光轶
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厦门市工业总产值时间序列分析研究
厦门市工业总产值时间序列分析研究
蓝斌;李晓青
【期刊名称】《厦门理工学院学报》
【年(卷),期】2006(014)001
【摘要】运用传统时间序列季节模型和Box-Jenkins的随机序列模型
ARIMA(p,d,q)模型分析法,选取1999年1月至2005年8月厦门市工业总产值资料,建立厦门市工业总产值动态预测模型进行试预测,探索合适的预测模型来对厦门市工业总产值进行短期预测.
【总页数】4页(P11-14)
【作者】蓝斌;李晓青
【作者单位】厦门理工学院科研中心,福建,厦门,361005;厦门理工学院管理科学系,福建,厦门,361005
【正文语种】中文
【中图分类】O29;F222.1
【相关文献】
1.时间序列法在厦门市日供水量预测中的应用 [J], 郭思元;易家松
2.厦门市2001-2002年PM10浓度时间序列变化分析 [J], 程承旗;何华伟;马廷;高亮;吴宁
3.厦门市印刷工业总产值超过50亿元人民币 [J],
4.基于ARMA模型的我国工业总产值的时间序列分析 [J], 夏蓉
5.时间序列分析在对国家工业总产值预测分析中的运用 [J], 杨柳
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大毕 业 论 文二○一二 年 六月基于时间序列分析及Clementine软件的宝钢股价研究专业班级：数学与应用数学2008级1班姓名：XX指导教师：XX数学系摘要时间序列是按照时间顺序取得的一系列观测值，现实中的很多数据都是以时间序列的形式出现的：一个工厂每月生产的一系列货物数量，每周道路事故的一系列数据，每小时观察的药品生产产量。
时间序列的例子在一些领域中是极丰富的，诸如经济，商业，工程等。
时间序列分析典型的一个本质特征就是相邻观测值之间的依赖性。
时间序列观测值之间的这种依赖特征具有重要的现实意义。
时间序列分析所论及的就是对这种依赖性进行分析的技巧。
要求对时间序列数据生成随机动态模型，并将这种模型用于重要的应用领域。
本文的主要内容是借助SPSS Clementine 软件研究宝山钢铁股票价格随时间的变化规律，并用时间序列分析的有关知识对其进行建模预测。
本文分两部分：第一部分介绍时间序列分析的一些基本概念，如平稳过程、自相关函数、偏相关函数、白噪声等，然后对几种时间序列模型进行描述；另一部分借助SPSS Clementine 软件对宝山钢铁股价这一具体事例分别用专家建模、指数平滑建模和ARIMA建模并对股价进行短期预测，最后通过模型参数比较及预测值误差对比，找出最佳模型。
在给案例建模的同时，将给出使用SPSS Clementine软件研究的具体过程。
关键词：时间序列；SPSS Clementine软件；宝钢股价；模型比较AbstractThe time series is a sequence of observations taken sequentially in time. Many sets of data appear as time series in reality: a monthly sequence of the quantity of goods shipped from a factory, a weekly series of the number of traffic accidents, hourly observations made on the yield of a chemical process, and so on. Examples of time series abound in such fields as economics, business, engineering and so on. The nature of this dependenced among observations of a time series is of considerable practical interest. Time series analysis is concerned with techniques for the analysis of this dependence. This requires the development of stochastic and dynamic models for time series data and the use of such models in important areas of application.The main task of this dissertation is to have a research on the law of the varying number of the stock price of the Baoshan iron and steel company. In this study, we will make the use of the software SPSS Clementine and create the models of the stock price by using the time series analysis. To begin with, this dissertation briefly introduces some basic concepts such as stationery process, autocorrelation function partial correlation functions and white noise about the time series analysis. In addition, this dissertation begins to talk in detail about several fundamental time series models and the properties of the ACF and PACF belonging to the four fundamental models. Then, with the help of the software SPSS Clementine, we will establish models by three measures on the times series of the stock price and forecast short-term price. Finally, the model parameters and predictive value of the price should be compared to identify the best model. In the case, the dissertation offers the process of the software modeling in detail.Key words: the time series analysis; SPSS Clementine software; Baoshan iron and steel company stock price; model comparison目录第1章绪论 (1)1.1时间序列的概念 (1)1.2时间序列的应用 (1)1.3本文的主要内容及安排 (2)第2章基本概念 (3)2.1 随机过程 (3)2.2自协方差和自相关系数 (4)2.3偏自相关函数 (5)2.4白噪声过程 (7)2.5均值、自协方差和自相关的估计 (8)2.5.1样本均值 (8)2.5.2样本自协方差函数 (9)2.5.3 样本自相关函数 (11)2.5.4 样本偏自相关函数 (12)2.6 本章小结 (13)第3章时间序列模型及Clementine软件介绍 (14)3.1指数平滑模型 (14)3.1.1 基本公式 (14)3.1.2 指数平滑标准 (14)3.2ARIMA模型 (15)3.2.1自回归过程 (15)3.2.2移动平均过程 (17)3.2.3AR(p)过程和MA(q)过程的对偶关系 (17)3.2.4自回归求和平稳模型 (19)3.2.5 自回归、滑动平均、ARIMA模型性质比较 (20)3.3模型识别与选择 (21)3.3.1 模型识别的步骤 (21)3.3.2 矩方法 (22)3.3.3极大似然方法 (23)3.3.4模型选择准则 (24)3.3.5 模型简易选择 (25)3.4 对Clementine软件的概述 (26)3.4.1 Clementine的窗口 (26)3.4.2数据流的基本管理和执行 (28)3.5 本章小结 (29)第4章基于Clementine软件的对宝钢股价建模分析 (30)4.1对宝钢历年股价进行预处理 (30)4.2 对宝钢最近2年股价进行建模分析 (31)4.2.1 模型建立 (31)4.2.2 模型分析及比较 (36)结论 (42)参考文献 (43)致谢 (44)基于时间序列分析及Clementine软件的宝钢股价研究第1章绪论1.1时间序列的概念时间序列(Time series) 从字面意思上看它是与时间相关的一组序列，针对某一种现象，在一个确定的统计指标下可以获得不同时间上的各个数据，将这些数据按照时间先后的顺序排列成一组序列，便构成了一组时间序列。
时间也并非是唯一的观测度量，有时可以根据其他度量来观测，如空间。
时间序列法作为一种定量的数据预测方法，经过数十年的不断发展与完善，已被广泛应用于统计学研究中。
时间序列分析(Time series analysis) 是建立在随机过程与数理统计学理论基础上的一种统计方法，该方法适用于动态数据处理，以解决生产、经济中的实际问题为目的[1]。
1.2时间序列的应用时间序列现象广泛存在于各个领域中：在农业领域，我们关注农产品的年产量及其价格等；在经济和商业领域，我们关注股票的日收盘价格、周利息率、月价格指数、季销售额和年利率等；在工程领域，我们观测声音、电流和电压等；在地球物理领域，我们记录湍流，一个地区的海浪和地球噪声等；在医学研究领域，我们测量脑电图和心电图追踪等；在气象学领域，我们观测每小时风速、每日温度和年度降雨量等；在质量控制领域，我们根据某目标值监测一个过程；在社会学领域，我们研究年度出生率、死亡率、事故发生率和各种犯罪率等。
此外，时间序列被用于观测和研究的领域还有很多。
对时间序列的研究基于各种各样不同的目的，它们包括对数据生成机制的理解和描述，对未来值的预报，以及实现系统的最优化控制。
时间序列其本质主要表现为：一组观察值之间是相互依赖或相关的；观测值是有序的。
因此，以独立性假设为基础的统计方法和技术将不再适用，需要建立有别于传统的新的统计方法。
我们把用于时间序列统计的方法学称为时间序列分析[2]。
1.3本文的主要内容及安排本文的主要目的是介绍时间序列分析相关的各种方法概念与模型，利用SPSS Clementine 软件研究宝山钢铁股票价格随时间的变化规律，并用时间序列的有关知识进行建模分析。
本文的主要安排：第一章：绪论，对本文的内容进行简要概述。
第二章：介绍时间序列的一些基本概念，如随机过程、平稳过程、自相关函数和偏相关函数、白噪声过程等。
第三章：介绍了案例中需要用到的几种模型，并进行简要对比；对SPSS Clementine 软件进行简单介绍。
第四章：通过宝山钢铁股价这一案例具体介绍使用Clementine软件建立时间序列模型的步骤与方法，并对模型参数进行分析比较，确定最佳模型。
对本文进行总结。
第2章 基本概念2.1 随机过程随机过程是以时间为标号的一组随机变量(,)Z t ω，其中ω属于某个样本空间，t 属于某个标号集。