什么是长期趋势法
长期趋势法
• 简单移动平均法又叫算术移动平均法。其预测步骤如下： • （１）计算房地产时间序列的各期简单移动平均数。
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第五节 移动平均法
• 当移动周期n为奇数时，一次便得到趋势值；若n采用偶数项时，需 再进行二次项移动平均。因采用偶数项移动平均法计算较复杂，通常 采用奇数项移动平均。
• 从公式中可以看出，用指数修匀法进行预测的关键在于a值的确定。 一般认为，a的数值可以通过试算来确定。指数修匀法也称指数平滑 法，修匀常数也称平滑指数，修匀常数越小，说明前期预测值在本期 预测值中所占比重越大，说明越平滑。
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• 长期趋势法是根据房地产价格在过去和现在较长时期内形成的变动规 律做出判断，借助历史统计资料和现实调查资料来推测未来，通过对 这些资料的统计、分析得出一定的变动规律，并假定过去形成的趋势 在未来继续存在。
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第一节 长期趋势法的基本原理
• 因此，长期趋势法适用的估价对象是价格无明显季节波动的房地产。
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第三节 平均增减量法
• 如果房地产价格时间序列的逐期增减量大致相同，也就是时间序列显 示出大致等差数列的特性，那么就可以采用最简便的平均增减量法进 行预测。其计算公式如下：
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第四节 平均发展速度法
• 当房地产价格时间序列的逐期发展速度大致相同时，可以采用平均发 展速度法实行预测。其计算公式为：
第八章 长期趋势法
• 第一节 长期趋势法的基本原理 • 第二节 数学曲线拟合法 • 第三节 平均增减量法 • 第四节 平均发展速度法 • 第五节 移动平均法 • 第六节 指数修匀法
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第一节 长期趋势法的基本原理
• 一、长期趋势法的含义
长期趋势和季节变动分析(14)
最小平方法计算表（奇数项）
y
ty
t2
Yt
2.1 -10.5 25 2.142
2.3 -9.2 16 2.239
2.5 -7.5 9 2.336
2.6 -5.2 4 2.433
2.4 -2.4 1 2.530
2.3
0
0 2.627
2.6 2.6
1 2.724
2.8 5.6
4 2.821
3.0 9.0
9 2.918
季度
一
二
三
四
表5-2季6采平用均序产时量平均8数2.构3 成的新86数列能87明.7显反映9该4.企7 业产量 呈上升趋势。
（二）移动平均法
从时间数列的第一项开始，按一定项数求序时平均 数，然后每次向后推移一项计算一系列序时平均数从而 形成一个新的时间数列。通过移动平均使原数列的长期 趋势显现。如表5-27所示。
表5-35 某地游客人数季节比率计算表（单位：十万人）
2002年 2003年 2004年 2005年 各季平均数 季节比率%
一季 1.8 2.0 2.5 3.0 2.325 35.87
二季 8.0 11.0 14.0 15.2 12.05 185.93
三季 6.0 7.0 8.0 9.5 7.625 117.65
1 2.1 3.8 4.3 4.5 14.7 3.675 37.93
2
2.5 3.7 3.8 4.0 14.0 3.500 36.12
3 5.5 8.3 6.5 4.2 24.5 6.125 63.21
4 8.6 10.0 10.6 11.0 40.2 10.050 103.37
5 17.6 19.3 21.9 20.0 78.8 19.700 203.30
课程资料：价方法及其运用(二)
第八节长期趋势法【长期趋势法适用的估价对象和具备的条件】（二级考点）1．长期趋势法是运用预测科学的有关理论和方法，根据房地产在未来较长时期内获得收益的变动规律，推测和判断房地产价格的方法。
（）（2011年题库）【答案】×【题库解析】长期趋势法是运用预测科学的有关理论和方法，根据房地产价格在过去和现在较长时期内形成的变动规律，推测、判断房地产的未来价格的方法。
2．在房地产估价中，长期趋势法运用的假设前提是（）。
（2006年题库）A．过去形成的房地产价格变动趋势在未来仍然存在B．市场上能找到充分的房地产历史价格资料C．房地产在过去无明显的季节变动D．政府关于房地产市场调控的有关政策不会影响房地产的历史价格【答案】A【题库解析】A项是长期趋势法运用的假设前提，B项是长期趋势法估价需要具备的条件，C项是长期趋势法适用的估价对象。
2017年教材将长期趋势法适用的估价对象的说法调整为：长期趋势法适用的估价对象是价值、价格有一定变动规律的房地产。
【直线趋势法】（二级考点）1．用直线趋势法预测甲类房地产的价格变化趋势为V甲=1480＋80i，乙类房地产的价格变化趋势为V乙=1500＋60i，该两类房地产的价格增长潜力相比（）。
（2010年题库）A．甲类房地产比乙类房地产强B．乙类房地产比甲类房地产强C．该两类房地产强弱程度相同D．该两类房地产强弱程度不可比【答案】A【题库解析】i前常数b是直线的斜率，斜率越大则直线越陡，故甲类房地产比乙类房地产的价格增长潜力强。
可以通过画坐标轴图进行直观分析和判断。
2．利用直线趋势法对某类商品住宅2004～2013年的平均价格进行分析，拟合成一直线趋势方程Y＝3522＋385X，其中Y为商品住宅价格，X为时间，且∑X＝0。
经验证该方程拟合度较高，则利用该方程预测该类商品住宅2014年的平均价格为（）元/㎡。
（2014年题库）A．5447B．5832C．6987D．7757【答案】D年份时间X2004 （1）－92005 （2）－72006 （3）－52007 （4）－32008 （5）－12009 （6）12010 （7）32011 （8）52012 （9）72013 （10）9总计0【题库解析】∑X＝0，n=10为偶数，以中间两项相对称，取X的间隔为2，前者依次为－1，－3,－5，…，后者依次为1，3，5，…。
长期趋势预测法
（二）特点
1．调整预测值旳能力 2．预测值中包括旳信息量比一次移动平均法预测值 中丰富得多。
3．加权特点
平滑系数a旳选择需要考虑以下几种方面：
（1） a值越小，对序列旳平滑作用越强，对时 间序列旳变化反映越慢，因而序列中随机波动较 大时，为了消除随机波动旳影响，可选择较小旳 a，使序列较少受随机波动旳影响； a值越大， 对序列旳平滑作用越弱，对时间序列旳变化反映 越快，因而为了反映出序列旳变动状况，可选择 较大旳a，使数据旳变化不久反映出来。
三、参数旳求解措施
最小平措施: 用高等数学求偏导数措 施，得到下列联立方程组：
y Na b t
ty a t b t 2
为使计算以便，可设t:
奇数项：, 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3, 偶数项：, 5, 3, 1, 1, 3, 5,
这么使
t
y 0，即上述方程组可简化为：
指以预测对象近来一组历史数据（实际值）旳平均值直接 或间接地作为预测值旳措施。
一、一次移动平均法旳概念、特点和模型 1．概念：是直接以本期（t期）移动旳平均值作为下期
（t+1）预测值旳措施。 2．特点： 1）预测值是离预测期近来旳一组历史数据（实际值）
平均旳成果。 2）参加平均旳历史数据旳个数（即跨越期数）是固
3、是移动平均法旳高级形式，能克服一次移动法 旳不足，提升预测效果。
四、二次移动平均法旳模型及其应用
（二）二次移动平均法旳应用
例：我国Y1～Y23年出口某商品到德巴 伐利亚州旳销售量为下表（2）栏所示，试 用二次移动平均法（n取3）计算Y6～ Y23年销量旳理论预测值，并预测Y23年 旳销量。
比较一下表中第（8）栏旳预测值与第 （2）栏实际值旳差别，Y6～Y23年5年 旳均方误差仅为7.48，这阐明对于斜坡型 历史数据，用二次移动平均法进行预测远 比一次移动平均法精确。
决策与预测名词解释
1确定型决策:是指决策的自然状态是一种既定的情况，即在已知未来可能发生的情况的条件下，根据每一个行动方案只能产生的唯一的结果，选择最优方案。
2风险性决策:是指决策的自然状态是非确定的，但各种自然状态可能发生的概率是可以客观地确定的情况下，选择最优方案。
3非确定性决策:是指决策的自然状态是非确定的，并且各种自然状态可能发生的概率无法确定的情况下，选择最优方案。
4定量决策:是决策者将有关经济问题模型化，通过数学模型加以分析、判断，对未来行动所作出的决定。
5趋势比率法:是根据历史上各期的实际值，首先建立趋势预测模型，求得历史上各期的趋势值，然后以实际值除以趋势值，进行同月（季）平均，计算季节指数，最后用季节指数和趋势值结合来求预测值的方法。
6平均数趋势整理法:是根据时间序列建立趋势变动模型；然后根据时间序列值与趋势值的比值计算各年同月（季）平均数，据此求出季节指数；最后根据趋势变动模型和季节指数建立趋势季节模型进行预测。
7指数平滑法指借助平滑技术消除时间序列中高低突变数值,得出一个趋势数列,据此对未来发展趋势的可能水平做出评估.8移动平均法:用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量等的一种常用方法.9长期趋势:是指伴随着经济的发展，在相当长的持续时间内，单方向的上升、下降或水平变动的趋势10数学模型:是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的简化的结构11回归分析预测法:是根据一元线性回归模型中单一自变量的变动来预测因变量平均发展趋势的方法。
12专家评估法: 在定量和定性分析的基础上，以打分等方式做出定量评价，其结果具有数理统计特性。
其最大的优点在于，能够在缺乏足够统计数据和原始资料的情况下，可以做出定量估计。
13定量经济预测:一非确定型决策问题一般需要具备什么条件?1.存在决策者希望达到的一个明确目标（收益最大或损失最小）；2.存在两个或两个以上的自然状态；3.有两个或两个以上的行动方案可供决策者作出选择；4.不同的行动方案在不同状态下的损益值可以计算出来。
什么叫趋势法
什么叫趋势法
趋势法是一种统计分析方法，用于分析时间序列数据中的趋势和周期。
它可以帮助我们了解数据的长期趋势，预测未来的发展和变化。
趋势法的基本原理是通过识别和拟合数据中的趋势线来描述数据的演变过程。
其中，趋势是指数据在长期内呈现的持续上升或下降的倾向，而周期是指数据在短期内呈现的重复性变化。
趋势法的具体步骤如下：
1. 数据收集：首先，收集和整理相应的时间序列数据，确保数据的准确性和连续性。
时间序列数据可以是经济指标、销售数据、气象观测数据等。
2. 数据分析：接下来，对数据进行分析，包括描述性统计和图表分析。
通过绘制数据的散点图、折线图或柱状图，可以看出数据的趋势和周期性变化。
3. 趋势线拟合：然后，使用适当的数学方法来拟合趋势线。
常用的拟合方法有最小二乘法和指数平滑法。
最小二乘法通过最小化观测值与拟合值之间的差异来确定趋势线的参数，而指数平滑法则通过加权平均的方式来估计趋势线。
4. 趋势分析：接着，对拟合的趋势线进行分析。
通过判断趋势线的斜率和拟合程度，可以确定趋势的方向和强度。
如果趋势线是上升的，则数据呈现增长趋势；如果趋势线是下降的，则
数据呈现减少趋势。
5. 预测未来：最后，利用趋势线对未来的数据进行预测。
根据趋势线的方向和拟合程度，可以推断未来数据的发展趋势。
然而，预测结果可能存在误差，因此需要结合其他因素来进行综合判断。
总之，趋势法是一种常用的统计分析方法，用于分析时间序列数据的趋势和周期。
通过拟合趋势线和预测未来数据，可以帮助我们更好地理解数据的演变过程，并做出相应的决策和规划。
长期趋势的测定方法
长期趋势的测定方法长期趋势的测定方法是分析和预测某一现象、市场或经济指标在较长时间段内的变化趋势和方向。
长期趋势的测定方法主要包括趋势线分析、回归分析、时间序列分析和结构性分析等。
首先，趋势线分析是一种常见的长期趋势测定方法。
它通过绘制价格或指标的趋势线来揭示长期趋势。
趋势线分析的基本原理是利用价格或指标的历史数据，找到关键的高点和低点，然后以直线或曲线的形式描绘出来。
通常，趋势线可以分为上升趋势线、下降趋势线和横向趋势线三种类型。
通过观察趋势线的斜率和方向，可以判断价格或指标的长期趋势。
其次，回归分析也常用于长期趋势的测定。
回归分析可以通过统计方法，建立一个数学模型来描述价格或指标与其他相关变量之间的关系，从而预测长期趋势。
回归分析的基本原理是在已知的数据集上，寻找最佳的回归方程，通过拟合曲线来确定长期趋势。
回归分析通常会考虑多个因素的影响，如市场供求关系、宏观经济因素等。
通过回归分析，可以量化各个变量的影响程度，并用来预测长期趋势的变化。
第三，时间序列分析也常用于测定长期趋势。
时间序列分析是通过分析一系列时间上连续的数据，揭示数据的长期趋势和季节特征。
时间序列分析一般包括自相关性分析和移动平均法。
自相关性分析通过计算价格或指标的自相关系数，识别出长期趋势的变化。
移动平均法使用滑动窗口的方法，计算一定时间范围内的平均值，从而得到长期趋势的变化。
时间序列分析在金融市场和经济领域有着广泛的应用，可以有效地识别长期趋势。
最后，结构性分析也是测定长期趋势的一种方法。
结构性分析是通过研究市场或经济系统中的内在结构和关联关系，揭示长期趋势的形成机制和规律。
结构性分析的基本原理是将市场或经济系统分解为不同的因素和因子，通过研究各个因素之间的关系，来理解长期趋势的变化。
结构性分析通常需要借助于宏观经济学的理论和模型，以提高对长期趋势的理解和预测。
综上所述，长期趋势的测定方法可以通过趋势线分析、回归分析、时间序列分析和结构性分析等多种方法来实现。
长期趋势预测法
四、实例应用
解程序如下：
将参数值代入公式
第六节 指数曲线模型预测法
一、概念：是根据预测对象具有指数曲线变动 趋势的历史数据，拟合成一条指数曲线，通过 建立指数曲线模型进行预测的方法。
二、模型、特征、适用性 1．模型：
图形为：
2．特征：令t = 1，2，3，……，n，便可得 到相应的预测值和环比系数（即逐期增长 率）见下表：
1、乘法模型:
Y=T×S×C×I 式中：T为绝对数，与历史数据Y的计量单位相同， S、C、I为相对数，分别表示季节变动、循环变动、 不规则变动系数，一般以百分比表示。
2、加法模型:
Y=T+S+C＋I 均为绝对数，与Y的计量单位相同。 实际中应用较多的是乘法模型。 （三）时间序列的分解分析 时间序列的分解就是按照时间序列的分析模型， 测定出各种变动形态的具体数值。下面以时间序 列的两种常态现象为例予以说明。
三、参数的求解方法 最小平方法: 用高等数学求偏导数方 法，得到以下联立方程组： y Na b t
ty a t b t
为使计算方便，可设t:
2
, 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3, 奇数项： , 5, 3, 1, 1, 3, 5, 偶数项： y Na 这样使 t 0 ，即上述方程组可简化为：
ty b t
2
由联立方程也可直接推 导出： b a n ty t y ty 2 2 2 n t ( t ) t y bt
y
n
b
t
n
y
n
( t 0)
例：某企业Y2～Y6年出口某商品到德慕尼黑销售情况如下 表所示，试用最小平方法求参数并预测Y7、Y8年销售额。
测定长期趋势的方法
测定长期趋势的方法测定长期趋势是一种用来预测未来发展趋势的方法。
通过对历史数据的分析和对当前情况的评估，可以对未来可能发生的变化做出一定的预测。
下面将介绍几种常用的测定长期趋势的方法。
一、趋势线分析法趋势线分析法是一种基于历史数据的方法，通过绘制趋势线来揭示出长期趋势的变化情况。
首先，需要收集一段时间内的相关数据，并将其进行整理和归纳。
然后，根据数据的变化趋势，画出相应的趋势线。
通过对趋势线的斜率、方向和交叉点等进行分析，可以推断出未来趋势的走向。
二、移动平均法移动平均法是一种用于消除季节性和随机因素影响的方法。
其基本原理是选取一定时间段内的数据进行平均计算，以消除短期变动对长期趋势的影响。
通常，移动平均可以分为简单移动平均和加权移动平均。
通过对移动平均线的观察，可以发现长期趋势的变化。
三、指数平滑法指数平滑法是一种用于预测趋势的方法。
它基于过去数据的加权平均计算，通过不断调整权重来反映最新数据的变化。
通过将指数平滑应用于历史数据，可以得到一个趋势曲线。
根据趋势曲线的走势，可以推断出未来的长期趋势。
四、灰色系统理论灰色系统理论是一种用于探测和预测系统演化规律的方法。
它基于少量的数据进行建模和预测，适用于具有不完全信息的情况。
通过建立灰色模型，可以将未来的发展趋势进行预测。
通过对模型的检验和修正，可以逐步提高预测的准确性。
五、时间序列分析法时间序列分析法是一种使用时间序列数据来测定长期趋势的方法。
它包括分解、平稳性检验、模型建立和预测等步骤。
分解是将时间序列数据分解为趋势项、季节项和随机项等组成部分。
平稳性检验是确保数据具有恒定的均值和方差的性质。
模型建立是基于历史数据建立一个合适的模型，以描述未来的发展趋势。
预测则是通过模型进行未来数值的估计。
总之，测定长期趋势的方法可以从多个方面进行，包括趋势线分析、移动平均法、指数平滑法、灰色系统理论和时间序列分析等。
通过对历史数据的统计分析和建立合适的模型，可以揭示出长期趋势的变化，从而对未来的发展趋势进行预测。
第五章 现象变动的趋势分析 长期趋势的测定
4 216.6
9 361.2
28 353.5
b
nty t y nt 2 (t)2
ty t2
353.5 28
12.625
a
y
n
b7
82.771
y a bt 12.625 82.771 * 4 133.271
练习3
表5-14 某企业今年各月份的利润表
月份 1 2 3 4
利润额 50 65 58 60
月份 5 6 7 8
利润额 63 61 70 65
月份 9 10 11 12
利润额 68 66 73 71
表5-15 某企业今年各季度的利润表
第一季度 第二季度 第三季度 第四季度
利润额 173
184
203
210
原则：一般适用于时期指标 周期性波动数列，时距的大小与现象变动的周期一致； 一般的动态数列，逐步扩大时距，以准确显示变动趋势。
月份
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
12
实际销量 (台) 18 20 22 24 26 25 27 26 27 28 29
30
三个月移动平均值 (n = 3)
五个月移动平均值 (n = 5)
练习
月份
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
12
实际销量 (台) 18 20 22 24 26 25 27 26 27 28 29
练习3
某商店2012-2018年连续七年的销售资料见下表， 要求拟合直线趋势方程并预测2019年的销售额。
表5-18 某商店2012-2018年销售额资料
单位：万元
年份 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 合计 销售额 45.2 57.5 69.4 82.9 95.7 108.3 120.4 579.4
长期趋势法
• （2） 修匀系数取不同的值，可以改变权数。在系数取较大值时，价格的最近变化趋势能迅速 地反映在指数移动平均值中；而在系数取较小值时，指数移动平均值则接近于算术平均值。
• ３．修匀系数α的确定 • 修匀系数α是0至1之间的正数，尽管数据不大，但对估价额的影响却不小，因此，确定修匀系
数α是指数修匀法的关键。修匀系数α的确定原则，需要根据指数修匀法即估价额的不同要求 进行相应的取值。
• 式中： —房地产价格的趋势值； • —基期房地产的价格； • —平均发展速度； • 其他字母含义同前。
• 1.2.3加权平均法 • 就是根据对估价对象房地产影响程度的不同，对不同
时期的房地产价格赋以不同的权数，然后计算其平均值， 作为估价对象房地产的价格。主要有两种表达方式，一 是绝对数（频数）表示，另一个是用相对数（频率）表 示。
1.2 简易平均趋势法
• 是以房地产价格资料的平均数为基础，来确定估价 对象房地产价格的一种估价方法。它属于趋势法中 最简单的一种数学方法，较为常用的简易平均法， 有算术平均法、几何平均法和加权平均法等。
• 1.2.1算术平均法 • 算术平均法，就是将房地产价格之和除以期数，求
得平均数，以此作为估价对象房地产的价格。用公 式表达为：
• 例8-5 2008年12月份某商品房的单方价格的估价额为3 750 元，实际价为3 820元，当α＝0.6时，则2009年1月份该商品 房的修匀价格估计为：
1.5 长期趋势法的其他方法
• 1.5.1数学曲线拟合法
• 常用的线性趋势法有直线趋势法、指数曲线趋势法和二次抛物线趋势 法
• 运用直线趋势法的前提是估价对象或类似房地产历史价格的时间序列 散点图，表现出明显的直线趋势，它的函数表达式为：
长期趋势分析预测法
长期趋势分析预测法在经济学和市场分析中，长期趋势分析预测法是一种常用的方法，用于预测未来一段时间内的市场走势和经济发展趋势。
该方法基于过去的数据、历史趋势和经济指标，通过统计分析和数学模型来预测未来的数据走势。
长期趋势分析预测法的核心思想是，历史数据和趋势可以提供对未来发展的线索。
通过分析和理解过去数据的变化模式，我们可以推测未来数据的变化趋势。
在长期趋势分析预测法中，常用的统计分析工具包括趋势线分析、波动率分析、周期分析等。
趋势线分析可以通过拟合一条线来描述数据的长期趋势方向，从而预测未来的走势。
波动率分析可以帮助我们了解数据的变动幅度和变化的稳定性，提供参考来预测未来的波动情况。
周期分析则通过观察数据中的周期性波动，来预测未来的周期性变化。
此外，长期趋势分析预测法还可以结合其他经济指标和事件变量，来提高预测准确性。
通过对相关经济指标和事件变量进行统计分析和数学模型建立，我们可以获得更全面的市场和经济走势预测。
然而，需要注意的是，长期趋势分析预测法并不是绝对准确的。
市场和经济的发展受到多种因素影响，其中一些因素可能是难以预测的。
因此，长期趋势分析预测法只能提供一种相对准确的预测，而不能完全预测市场和经济的未来发展。
总之，长期趋势分析预测法是一种常用的方法，可以用于预测市场和经济的长期走势。
通过分析历史数据、趋势和其他经济指标，我们可以提供对未来发展的一些线索和趋势。
然而，需要注意的是预测结果可能有一定的不确定性，因为市场和经济的发展受到多种因素影响。
因此，长期趋势分析预测法应该被视为一种参考和辅助工具，而不是绝对准确的预测方法。
长期趋势分析预测法是一种重要的经济学和市场分析方法，它对未来的市场走势和经济发展趋势进行预测。
虽然预测结果具有一定的不确定性，但可以提供决策者在制定战略和政策时的参考和指导。
长期趋势分析预测法通过分析历史数据和趋势，揭示数据和经济变量的长期增长趋势和周期性波动。
这一方法依赖于基本假设，即过去的数据和趋势可以为未来提供线索。
长期趋势法
长期趋势法长期趋势法是指通过观察和分析某个现象或事件在较长一段时间里的变化趋势，以预测未来的发展方向和可能的结果。
长期趋势法最重要的依据是历史数据。
通过对历史数据的回顾和分析，可以发现某个现象或事件在过去几年或几十年的变化趋势，从中找到规律和规律，以此为基础进行未来的预测。
这种方法可以用于许多领域，如经济、社会、科技等。
在经济领域，长期趋势法可以帮助我们预测经济的发展方向和可能的结局。
通过观察和分析历史数据，我们可以发现某个国家或地区的经济增长率、就业率、通货膨胀率等指标的变化趋势。
这将有助于我们预测未来几年或几十年的经济发展趋势，为政府制定政策和企业的决策提供依据。
在社会领域，长期趋势法可以用来预测社会发展的方向和可能的结果。
通过观察和分析历史数据，我们可以发现人口增长、城市化、社会结构变化等现象的变化趋势。
这将有助于我们预测未来社会的面貌和问题，为社会管理和公共政策提供参考。
在科技领域，长期趋势法可以帮助我们预测科技的发展方向和可能的结果。
通过观察和分析历史数据，我们可以发现科技创新的速度、科技应用的领域、技术成本的下降等变化趋势。
这将有助于我们预测未来科技的发展方向和可能的影响，为科技企业的决策和创新提供依据。
当然，长期趋势法并不是完全准确的。
由于未来的变化是受到多种因素的影响，其中一些因素是无法预测和控制的。
因此，长期趋势法只能作为一种参考，不能完全依赖。
此外，长期趋势法也需要根据具体情况和时机进行调整和修正。
综上所述，长期趋势法是一种通过观察和分析历史数据，以预测未来发展方向和可能结果的方法。
它在经济、社会和科技等领域具有广泛的应用，可以帮助我们理解和预测未来的发展态势，为决策提供依据。
然而，长期趋势法并非绝对准确，需要根据具体情况和时机进行调整和修正。
股票长期趋势分析方法
股票长期趋势分析方法关于股票的趋势问题，相信很多股民都是想要知道的，比如股票长期趋势的情况，大家知道股票长期趋势怎么看吗?下面是给大家带来的20xx股票长期趋势分析方法，以供大家参考，我们一起来看看吧!股票长期趋势分析方法1、上涨中长期趋势：是指股票60日均线由下走平开始走向上趋势，均线开始呈现多头排列，短期(5日，10日，30日)均线依次在60日均线上方运行，量能开始放大逐渐放大，MACD指标金叉突破0轴60日均线，以阳多阴少的方式震荡或者加速上涨。
整体市场热点和板块热点增多，人气回升。
股票每次回踩60日均线后都能够企稳，而且低点的依次增高。
周期状态也是呈现多头趋势，此时说明股票市场进入一个比较漫长的牛市行情。
2、下跌中长期趋势：是指股票60日均线由上走平开始走向下趋势，均线开始呈现空头排列，短期(5日，10日，30日)均线依次在60日均线下方运行，量能开始放大后逐渐萎缩，MACD以指标出现死叉和跌破0轴60生命线，以阴多阳少的方式震荡或者加速下跌。
整体市场热点和板块热点回落，人气冷清。
股票每次回踩60日均线后都受到压力，而且低点的依次降低。
周期状态也是呈现空头趋势，此时说明股票市场进入一个比较漫长的熊市行情。
长时间持有股票的好处首先，为股票提供了一个连续性市场，这有利于股票的流通;有利于获得上市公司的经营及财务方面的资料，了解公司的现状，从而做出正确的投资决策;上市股票的买卖，须经买卖双方的竞争，只有在买进与卖出报价全都时方能成交，所以证券交易所里的成交价格远比场外市场里的成交价格公平合理。
另外，股票交易所利用传播媒介，迅速宣布上市股票的成交行情。
这样，投资者就可以了解市价变动的趋势，作为投资决策的参考;证券交易所对经纪人所收取的佣金有统一的标准，一视同仁。
在主动操作的前提下，长期持股可以获利，频繁交易同样能够获利，只是两者对投资条件的要求不同。
长线选股技巧有哪些1、一定是行业龙头。
真正是行业垄断寡头的公司已越来越少，众所周知，唯有垄断才能制造出超出平均水平的高利润，这也是所有的投资者希望看到的。
短期变动与长期趋势的分析方法
短期变动与长期趋势的分析方法随着时代的推进，各个领域的变化都越来越快，市场波动也不断增加，而对于投资和经营管理人员来说，如何做出准确的决策就显得尤为重要了。
我们常常听到“短期变动与长期趋势”，这不仅仅是一句口号，而是一个确立正确定位和预判目标的基础方法。
1.什么是短期变动和长期趋势短期变动是指在一个较为短的时间段内，在某个行业、某个公司、某个项目等方面的变化状态。
比如，某家电品牌在天津地区商场的销售额里，在五一节的时候有一个暂时性的上涨；某公司股市中的股价，在短时间内出现了一波下跌，之后便又回到了正常状态。
这些都是短期变动的例子。
长期趋势是指在一个相对较长的时间段内，在某个行业、某个公司、某个项目等方面的变化状态。
比如，移动互联网的兴起，对于原来的电脑互联网带来的变化；诺基亚被苹果公司和三星击败，原因是因为长期来看，人们对于智能手机的需求开始转变。
这些都是长期趋势的例子。
2.短期变动与长期趋势的关系短期变动和长期趋势都是经济发展中不可避免的现象。
而两者之间的关系往往互相影响。
对于短期变动的准确分析，可以为投资人员提供及时的决策依据。
而长期趋势的预判，则是更为重要的，因为其可以为公司或投资人员提供长远的投资策略。
如果只关注短期变动而疏忽了长期趋势，则有可能赚了小钱而失去了财富；反之亦然。
3.如何准确分析短期变动？短期变动往往是市场环境、政府政策、自然灾害等因素的影响。
通过以下几个方面来准确分析短期变动：一是了解市场环境。
市场环境包括市场需求、市场竞争等因素，而熟悉这些基本信息可以为我们分析短期变动提供数据依据。
二是了解政府政策。
政府政策的制定往往会给市场带来影响。
如2010年“家电下乡”政策对于受惠行业的影响等等。
同时，我们需要关注未来政策改变的风险。
三是了解自然灾害等因素。
自然因素的变化可能会影响到生产和销售，而在一些特定的严重灾害中就有可能导致受到大面积影响的产业的暂时性扰动。
4.如何准确预测长期趋势？长期趋势可以分为市场发展趋势、产品市场趋势、技术发展趋势等。
长期趋势的测定线性趋势
长期趋势的测定线性趋势
测定长期趋势的线性趋势是一种常见的统计方法，用于评估数据的趋势性和变化。
它基于线性回归分析的原理，通过拟合一条最佳拟合直线来描述数据的整体趋势。
线性趋势的测定一般包括以下步骤：
1. 数据收集：收集需要分析的数据，例如时间序列数据或者其他相关指标数据。
2. 数据清洗：对数据进行检查和清洗，排除异常值和缺失值。
3. 数据可视化：将数据绘制成散点图，以便观察数据的整体趋势。
4. 计算最佳拟合直线：使用线性回归等方法拟合数据，找到一条最佳拟合直线来描述数据的趋势。
5. 判断趋势：根据最佳拟合直线的斜率（slope）来判断趋势的方向和强度。
6. 评估拟合度：通过计算拟合直线的R方值来评估拟合的好坏程度，R方值越接近1，拟合程度越好。
7. 预测未来值：根据拟合直线，可以预测未来的值。
需要注意的是，线性趋势只能用于描述数据的直线趋势，无法捕捉到数据中的非线性变化。
对于非线性趋势，需要使用其他适应的方法，如多项式回归、指数平滑等。
长期趋势分析预测法
运用最小二乘法建立的直线趋势延伸预测模型进 行预测，与运用平滑技术建立直线预测模型进行 预测，它们之间的相同点为：都遵循事物发展连 续原则，预测目标时间序列资料呈现单位时间增 （减）量大体相同的长期趋势变动为适宜条件。
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测模型表达为：
Yˆt ab t c2t
利用最小二乘法可以推导出计算a、b和c三参数的联立
方程为： Y n a b t c t2
tY a t b t2 c t3
0
直线 t
0 指数曲线 t
0 二次指数曲线 t
Y
Y
Y
Y a b tc t2 d3t
Yk-abt
Ykabt
0
t
修正指数曲线
0
t
三次指数曲线
0
t
戈珀兹曲线
简捷的方法是画时间序列的直角坐标散点图， 通过目估判断而定。此外，从数学分析角度， 可利用时间的差分变化情况作出判断。
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2.2划分区段、设定标准深度
划分区段的依据：土地使用价值、土地条件大致相同
①划分路线价调查区段（地价区段的初步划分） ⑤划分地价区段（最终的划分） 其中①为区段的粗略划分，经调查后，结合调查的交易样点地价 分布情况，最终划定区段⑤。 ②设定标准深度 标准深度通常取路线价区段内临街各宗地的深度众数。
a1 a a 2 a n a1 a 2 1 2 n
平均深度系数是依次平行各小单位地块的深度系数的平均值。 (4)加权平均深度系数是由平均深度系数加权后求得。设权数为 t，其值是使标准地块中离街道最远(也就是以里地线为界)的单
位地块的深度系数为100，即
构成某种发展趋势的，因此，根据这一数列变动的方向和强弱程
度进行外延和类推，去预测下一时期房地产价格的水平，这也是 预测学的一般原理
2、适用对象和用途 运用长期趋势法评估的房地产价格，一是要求拥有估价对象 或类似房地产的较长时期的历史价格资料；二是要求所掌握的历
史价格资料真实可靠。
长期趋势法主要用于对房地产未来价格的推测、判断。 如用于假设开发法中预测未来开发完成后的房地产价值； 用于收益法中对未来净收益等的预测； 用于比较法中对可比实例价格进行交易日期修正； 用来比较分析两宗以上房地产价格的发展趋势或潜力； 用来填补某些房地产历史价格资料的缺乏等。
2.5.1深度修正
深度系数
深度系数，又称深度指数，深度百分率等，是反映一块地块中 各部分的临街深度与其价值变化关系的系数。 一地块临街道位臵近的部分与临街远的部分相比，其使用更方 便，使用效率高，尤其是对于商业及其他营业性活动，临街的远
近的使用效率更加明显。因此，在城市中，任何临街地块如按平
行临街街道划分成若干部分，则各部分的使用效率就不同，其相 应的价格也不同。价格的变化规律是价格随着临街距离增加而递
标准深度
区段1
区段2
2.3路线价的评估
在初步划定的区段内，依据特定规则选取若干交易样点 --- 利用宗地 地价评估方法计算样点地价------利用中位数、众数、算术平均等数 学方法计算区段价（路线价）。 具体步骤：1）地价实例的调查 以近年内土地交易、租赁以及房屋交易、租赁样本为主要调查对象。 要求：数量适当，分布均匀。 2）样点地价计算
长期趋势法和路线价法
一、长期趋势法
1、长期趋势法基本原理
2、长期趋势法适用范围 3、长期趋势法评估步骤 4、长期趋势法主要模式
平均增减量法
平均发展速度法
线性趋势法
长期趋势法是将统计学和预测学的基本原理与方法运用到房
地产价格评估中而产生的一种评估方法。它以房地产过去的价格 资料为依据，找出其中变化的规律，从而推测出房地产在将来某 个时点的价格。可以简单地理解为统计过去的资料，预测未来的 价格。 1、基本原理 我们将随时间变化的房地产价格看成是一个时间数列，在较 短时间内会上下变动，不易找出规律，但从较长时间看，还是能
1.4涉及的有关概念
标准宗地（ standard lot）城市的一定区域中，根据街道状 况、公共设施接近状况、房屋的疏密程度等条件划分区域，从区 域中沿主要街道的宗地中选定的深度、宽度、形状等在区域中属 标准的土地称为标准宗地。 基准地价中常用这个概念，无论是路线价还是其他用途用
地的基准地价其实质都是所选定的标准宗地的价格。建立修正指
2.4路线价等级的划分
根据区段地价结果划出等级： 1）将地价区段按地价高低排序 1）做区段地价的频率直方图或散点图，选取密集区为一个等级。 2）同一地价等级内的各区段地价进行众数、算术平均等，得出级 别价。
区段价
区段
上图中，在红线分割处，地价的差异明显，因而将上述区段分 为三个等级。每一个等级的级别价等于该级别内区段价的中位 数、众数或算术平均。
超出里地线时土地利 用将不受道路的影响
里地 里地线 表地
深度修正指数：又称为深度指数，深度百分率等。 是反映一块土地中各个部分的临街深度与其价值变换关系的 系数。
2、 路线价及其修正指数体系的建立 2.1建立基本程序
①划分路线价调查区段（地价区段的初步划分）---②设定 标准深度 ----③交易案例（样点）收集及处理 ---④- 计算宗地价 格（样点地价）---⑤划分地价区段（最终的划分）----⑥计算区 段地价-----⑦划分地价等级---⑧编制深度修正指数表及其他。
年份 1997 房地产价格的实际价值 560 逐年上涨速度（％） 房地产价格的趋势值
1998
1999 2000 2001
675
820 985 1200
120.5
121.5 120.1 121.8
678
820 992 1200
（3）线性趋势法 以最常用的直线趋势法为例子
价格 Y
X时间
根据上图上点子的分布情况，在数学上建立一个坐标轴，判断自变 量X，与因变量Y之间的关系接近于直线关系，我们设这条直线方程 为：
数，正是因为需要通过将待估宗地与标准宗地比较并进行修正。 标准宗地是拟定的，可以不是实际存在的，但又是最贴近
实际宗地情况的。
路线价区段：以街道为单位，将宗地接近性大致相等，土 地使用价值基本一致的地段作为路线价评估区域，并称为路线价
ห้องสมุดไป่ตู้区段。
里地线：随着土地离道路距离增加，价值减少，价值减
少至0的深度的连线称为里地线。
A1
A2
B1
B2
1.3基本公式
宗地总价＝路线价×宗地面积×深度修正率×其他条件修正 率
从基本公式可以看出，若利用路线价估价：
1）求出城镇主要商业街道的路线价； 2）建立相应的路线价修正指数；
3）利用上述公式求算宗地地价
其中第1）2）两步骤通常是城镇基准地价评估工作的成果， 即以路线价为商业用地的基准地价表现形式。所以以上两步骤的 求取与城镇基准地价评估过程有一定的相似之处，在此详细的介 绍，有意于对基准地价评估工作整体思路的认识。
式中
V(A1)，V(A2)，…，V(An)——分别为相应地块Al，A2，
…，An的地价。
2.5.2深度系数表
根据各单位地块的价格 V(A1) ， V(A2) ， …… ， v(A 。 ) 可求得各 地块价格的百分率，并以此确定深度系数。按照标准地块的深 度系数，可制订深度系数表，如表8-1所示。深度系数表，又称 深度百分率表是详细列出一地块中临街距离不同部分的所占的 价格比例。 深度系数表通常可列出多种不同特征的深度系数，一般包括如 下4种： (1)单独深度系数是每一单位地块的深度系数。一般临街距离越 近，深度系数值越大，但有—定的规律性。不同国家，不同地 区甚至不同城市有不同的制订深度系数的规则。 单独深度系数的特征是：
例子：需要预测某宗房地产 2002 年的价格，已知该类房地产 19972001年价格及其上涨额如下表。 年份 1997 房地产价格的实际值 681 逐年上涨额 房地产价格的趋势 值
1998
1999 2000 2001
713
746 781 815
32
33 35 34
714.5
748.0 781.5 815.0
3、评估步骤 （1）广泛收集资料 拥有的历史资料的时期越长越正确，越可靠，因为只有长 期趋势才可以消除房地产短期上下波动和异常波动带来的影响 。 （2）整理资料 将上述资料化为同一标准（如为单价或楼面地价） 并按照时间的先后顺序将它们编排成时间序列，画出时间 序列图。
价格 Y
X时间
（3）观察分析这个时间序列，根据其特征选择适当、具体 的长期趋势法，找出估价对象的价格随时间变化而出现的 变动规律，得出一定的模式。 （4）以此模式去推测、判断估价对象在估价时点的价格。
Y=a+bx
式中的a,b都是未知的常数，如果能确定a,b 的值，直线的位置就可 以确定了。
a,b的值可以用最小二乘法公式来求：
通过最小二乘法，可求取到所有点距离的值最小时a,b的值。书189
二、路线价法
1、路线价法概述
建立基本程序
划分区段、设定标准深度
2、路线价及其修正指数体系的建立
路线价的评估 路线价等级的划分
从上表中可以知，该类房地产97-2001年逐年价格上涨额大致相同。 逐年上涨平均额为： d＝（32+33+35+34）/4＝33.5（元/平方米） 则利用上述资料，若求取2003年的价格＝681+33.5*6＝882
（2）平均发展速度法 如果房地产价格时间序列的逐期发展速度大致相同，就可 以计算其逐期发展速度的平均数。 公式： Vi=P0×ti T=(Pn/P0)1/n
4、长期趋势法主要模式
（1）平均增减量法 如果房地产价格时间序列的逐期增减量大致相同，可以用最简
便的平均增减量法进行预测。
Vi=P0+d * i d =[(P1-P0)+(P2-P1)+……+(Pi-Pi-1)+……＋(Pn-Pn-1)] / n d=(Pn-P0)/n Vi-------第 i期房地产价格的趋势值 i ------所对应的时期序数，＝1，2，…，n； P0------基期增减量平均数； d------逐期增减量的平均数； Pi-------第i 期房地产价格的实际值； n ------末期所对应的时期序数。
计算落入某区段内的所有样点的地价，然后通过数据检验，剔除 异常样点（个别性、交易随机性）。
经过数据检验，该 样点被剔除 600 860 910 840
670
720
则 整 个 区 段 的 价 格 为 （ 600+860+670+720+840）/5＝738
3）利用中位数、众数、算术平均等数学方法计算区段价
a1 a 2 a n
式中 a1——临街最近的第一单位地块的深度系数； a2——地块中最后一单位地块的深度系数。