棕榈油季节性分析
棕榈油期货价格的季节性走势特征分析
(2013-12-12 16:17:19)
1、用途：
无论是国内还是国外，都以食用为主，约占总消费量的70%左右。目前已成为世界上最
广泛使用的工业煎炸油，大量地用于薯条、膨化食品和方便面的生产过程中。工业用途占总消费量的比重相对较小（20%左右），主要用于制造肥皂、硬脂酸及甘油。生物燃料成为了未来的新增长点。
2、生产
东南亚是最大产区，其中印尼和马来西亚是全球最主要的棕榈油生产国，2007/2008年
度，两国产量分别占世界总产量的44.2%和42.7%，占绝对主导地位。
目前在世界油脂贸易领域，棕榈油通常引导着大豆油，在出口市场上处于领导地位。
3、消费
消费量超过100万吨的主要消费国有中国、印尼、欧盟、印度、马来西亚和巴基斯坦，这些国家的消费量占全球消费总量的60%，其中，中国是第一消费大国，2007/2008年度，占全球的13.7%。
中国、印度、欧盟和巴基斯坦是全球进口量最大的前四个国家和地区，其中，中国一直是世界第一大进口国，年进口量超过500万吨。我国进口主要集中在马来西亚（66%）和印尼（33%）。
4、棕榈油的季节性：
我国消费以食用消费为主，其中24度精炼棕榈油为主要品种，占据的市场份额在60%以上。由于棕榈油的熔点比较高，因此其消费具有一定的季节性，夏季消费量比较大，冬季较小。
以往年份里,棕榈油消费具有一定季节性,一般夏季消费量比较大,冬季较少,这主要是因为棕榈油熔点高,在冬季容易凝结,不易于搀兑,因此出现夏旺冬淡状况。但近几年来随着棕榈油分提技术的快速发展,更低熔点的棕榈油开始进入冬季消费市场。
5、价格的影响因素：
产量：马来西亚和印尼两个国家的产量
库存：由于棕榈油具有不易长期保存的特点，一旦库存增加，价格往往会迅速走低。
需求：棕榈油在我国是仅次于豆油的第二大植物油品种，占国内植物油消费总量的20%以上。随着在生物柴油领域的消费扩张以及对其他植物油食用消费的替代增长，棕榈油的需求扩张更加迅速，必然会对其价格产生巨大影响。
棕榈油期货是我国期货市场上市的第一个纯进口品种。棕榈油、豆油和菜籽油是目前国内消费市场上三大主要植物油。棕榈油期货07年10月份在大商所上市后，与大商所去挂牌交易的豆油期货和郑商所挂牌交易的菜籽油期货，形成了完善的国内油脂期货市场。榈油期货价格影响因素众多，
比如季节性需求高，价格波动大，日内波动频繁，交易成本适中，又有国际油脂市场领头品种的特殊身份，蕴含着众多的投资和套利机会，有利于投资者丰富投资组合，是一个极好的投资品种。
图1-1 棕榈油期货价格季节性统计分析表（2008年1月-2012年03月）
图1-2 棕榈油期货上涨概率及收益率
2008年1月-2012年3月
从图表1-1 、1-2可以看出，一年中棕榈油价格上涨概率超过50%的有8个月，其中4个月份的上涨率为75%，平均最大涨幅比平均最大跌幅高706元/吨，百分率变动量为60%，涨幅明显。棕榈油一般延续5-6月份的低迷，即便是上涨，持续时间也仅有一个月，另外此阶段也是国家抛储的季节，拍卖价格高低对于玉米价格都不会产生结构性影响，消费支撑未进入
强势。进入6月份以后，由于雨季等天气因素变化都会影响到棕榈油的销量，使得市场对期货市场缺乏有力支撑，故棕榈油7、8月收益率会大幅下降。
上涨概率低于50%的有4个月，分别是1月、5月、8月和9月。其中下跌率最高的是8月份，下跌概率为100%，对于8月份而言其中4年中其中有4年是下跌的，平均最大跌幅比平均最大涨幅高出654元/吨，百分率变动量为4%，表明相对跌幅较大，无论是下跌概率还是平均最大跌幅差值或平均百分率变动8月份都是居前的，这表明一年中8月份的下跌动能最大。
图1-3 棕榈油期货上涨、下跌年数及上涨年数百分百（2008年1月-2012年3月）
图1-4 棕榈油期货平均最大涨跌幅及差值（2008年1月-2012年3月）
图1-5 棕榈油期货期末期初百分率及变动 2008年1月-2012年3月
在图表1-1、1-2、1-5中我们可以看出8月份的月度收益率、平均涨幅都是最小的，百分率变动量为4%，表明跌幅较高，无论是平均最大的涨幅差值还是平均百分率变动，8月份的数值是全年12个月中最小的，由此表明8月份是一年当中上涨动能最为欠缺的。
另外从图1-2中的月度收益率均值来看，棕榈油价格一年中有4个阶段性上涨高峰，分别是2月、4月、6月和12月，其中12月的收益率最大，达到12.38%。8月份收益率达到年度最低，为-10.21%。对于棕榈油主产国而言，棕榈油产量呈现明显的季节性规律。从图1-2来看，具体表现为，产量丰产月通常出现在每年的10—12月份，低产月通常出现在每年的5、6
月份，在棕榈油出口保持正常的水平下，产量的季节性直接导致了库存的季节性。每年的11月至次年的4月这段时间，马来西亚棕榈油库存呈现季节性下滑态势。此时间段内，棕榈油期货价格呈现阶段性上涨走势。尤其在每年2月份，往往是棕榈油期货价格出现年内高点的月份。而每年的4
月至11月，马来西亚棕榈油库存呈现季节性回调走势。此阶段内，往往是棕榈油期货价格出现年内低点的几个月份。
随着3月份即将结束，4月份即将临近，进入4月份以后从图1-1、1-2中我们可以看到每年的4月份棕榈油价格呈小幅回升趋势，且收益率也随之回升，通过分析我们预计有几种情况：第一、消费是影响期价最重要的因素，第二、现货价格与期货价格不同步，存在一定的滞后性，所以在进入3月这一时间段里由于传统消费与消费旺季存在一定的差异性，建议在这个月份投资者交易时需谨慎。
图1-6 棕榈油期货季节性指数2008年1月-2012年3月
图1-6中有一条实线代表2008年-2012年5年的棕榈油期货价格季节性指数，图中我们可以发现12月份达到相对高点，全年基本处于震荡区间，2月出现次高点，5--6月份下跌幅度较大。
图1-6中有一条实线代表2008年-2012年5年的棕榈油期货价格季节性指数，图中我们可以发现12月份达到相对高点，全年基本处于震荡区间，2--3月份涨幅较大，5--6月份下跌幅度较大。这一结论与前面根据上涨年数百分率、月度收益率、平均最大涨跌幅变动及平均百分率变动得到的结果基本吻合，图形表现与图1-2也颇为相似，由此我们得到一个结论剔除异常数据计算季节性指数可以更接近事实，使我们在期货市场上能更准确的判断，运筹帷幄决胜千里之外。
期货行情分析的基本逻辑与方法
期货行情分析的基本逻辑与方法 1、行情分析主要解决3个问题，即品种市场价格运动的——方向、幅度与速度。期货行情分析的方法主要有两种：基本分析法与技术分析法。 2、基本分析法又叫基本面分析，它是根据商品的预期产量、库存量、预期需求量(即供求关系以及影响供求关系的各种因素)来分析商品价格趋势的方法。 其特点是： 1、分析价格变动的长期趋势--所谓大势； 2、研究价格变动的本质性、宏观性因素。 3、技术分析法又称做图表分析法，是通过对市场行为本身(即交易状态、成交量、持仓量的变化等)的分析，来预测价格走势的方法。用于技术分析的资料，一般都按时间顺序绘制成图形和图表。 其特点是： 1、量化指标特性(能够准确显示行情波动与转折)； 2、趋势追逐(非创造、引导趋势)；
3、直观现实(历史轨迹的真实记录)。 4、行情分析有着科学的理论依据与思维逻辑。可以说，期市的价格波动是有规律的，可以在理论上、技术上做出许多归纳和总结。 哲学是最重要的基础理论思维，应该运用辩证唯物主义的观点(即全面的、发展的、运动的观点)分析问题，“不可知论”及“形而上学”的观点都是错误的。价格运动形式是长期上的周期性(就象一年四季的更替，就像太阳每天从东方升起一样)与短期上的随机漫步性(因市场信息注入的偶然性所决定)的辨证统一。 5、有市场分析师归纳了行情分析的操作原则： 即充分假设原则、逐步演绎原则和条件限制原则。这些原则对指导我们进行市场分析很有帮助。 6、在具体进行行情分析时应注意以下几点： 1)、基本分析、技术分析综合运用，将定性分析与定量分析进行有机的结合。应先基本分析、后技术分析。 基本分析主要解决市场的方向问题、中长期趋势问题。它的主要理论依据是价值规律和供求关系规律。
作业条件危险性分析和预先危险性分析方法简介
作业条件危险性分析和预先危险性分析方法简介 1、预先危险性分析 1.1 方法简介 预先危险性分析法（Preliminary Hazard Analysis，PHA）又称初步危险分析。主要用于对危险物质和装置的主要工艺区域等进行分析。它常被用于评价项目、装置等开发初期阶段的物料、装置、工艺过程以及能量失控时可能出现的危险性类别、条件及可能造成的后果，作宏观的概略分析，其目的是辨识系统中潜在的危险有害因素，确定其危险等级，防止这些危险有害因素失控导致事故的发生。 1.2 预先危险性分析主要作用 1）大体识别与系统有关的主要危险有害因素； 2）分析、判断危险有害因素导致事故发生的原因； 3）评价事故发生对人员及系统产生的影响，事故可能造成的人员伤害和系统破坏、物质损失情况； 4）确定已识别危险有害因素的危险性等级； 5）提出消除或控制危险有害因素的对策措施。 1.3 预先危险性分析步骤 1）对系统的产生目的、操作条件和周围环境进行调研； 2）搜集同类生产过程中发生过的事故，查找能够造成故障、物质损失和人员伤害的危险性； 3）根据经验、技术诊断等方法确定危险源； 4）识别危险形成条件，研究危险因素转变成事故的触发条件； 5）进行危险性分级，确定其危险程度，找出重点控制的危险源； 6）制定危险防范措施。 1.4 预先危险性危险等级 在分析系统危险性时，为了衡量危险性的大小及其对系统的破坏程度，将各类危险性划分为四个等级，见下表。 危险性等级划分表 2、作业条件危险性分析 2.1 简介 作业条件危险性评价法（格雷厄姆——金尼法）是作业人员在具有潜在危险性环境中进行作业时的一
种危险性半定量评价方法。它是由美国人格雷厄姆（K.J.Graham ）和金尼（G.F.Kinney ）提出的，他们认为影响作业条件危险性的因素有三个： 1）发生事故或危险事件的可能性（L ）； 2）人员暴露于危险环境的频繁程度（E ）； 3）事故一旦发生可能产生的后果（C ）。 用这三个因素分值的乘积 D ＝L ×E ×C 来评价作业条件的危险性，D 值越大，作业条件的危险性越大。 式中，D 为作业条件的危险性；L 为事故或危险事件发生的可能性；E 为暴露于危险环境的频率；C 为发生事故或危险事件的可能结果。 2.2 取值与计算方法 1）发生事故或危险事件的可能性 事故或危险事件发生的可能性与其实际发生的概率相关。在实际生产条件中，事故或危险事件发生的可能性范围非常广泛，将事故或危险事件发生可能性的分值从实际上不可能的事件为0.1，经过完全意外有极少可能的分值1，确定到完全会被预料到的分值10为止（表2.2－1）。 表2.2－1 事故发生的可能性分值（L ） 2） 暴露于危险环境的频率 作业人员暴露于危险作业条件的次数越多、时间越长，则受到伤害的可能性也就越大。为此，K ·J ·格雷厄姆和G ·F ·金尼规定了连续出现在潜在危险环境的暴露频率分值为10，一年仅出现几次非常稀少的暴露频率分值为1。暴露于潜在危险环境的分值见表 2.2－2。 表2.2－2 暴露于危险环境的频繁程度分值（E ） 3） 发生事故或危险事件的可能结果 造成事故或危险事故的人身伤害或物质损失可在很大范围内变化，以工伤事故而言，可以从轻微伤害到许多人死亡，其范围非常宽广。因此，K ·J ·格雷厄姆和G ·F ·金尼需要救护的轻微伤害的可能结果， 它值规定为1，以此为一个基准点；而将造成许多人死亡的可能结果规定为分值100，作为另一个参考点。在两个参考点1～100之间，插入相应的中间值，列出表2.2－3 所示的可能结果的分值。 表2.2－3 事故造成的后果分值（C ）
玻璃期货基本面分析 2020年玻璃期货最新行情分析
玻璃期货基本面分析 2020年玻璃期货最新行情分析 玻璃期货行情走势影响因素，第一个就是基本面消息影响，包括：宏观经济波动、产能增长、下游需求影响、上游价格、区域分布特点等。 第一、宏观经济波动 周期的平均长度是9-10年。宏观经济的周期循环与玻璃价格的上涨和下跌有直接的联系。 第二、产能增长 在好的形势下，一些企业盲目投资扩张，随后陷入低谷，产能过剩带来行业风险。据统计，自2009年以来，我国浮法玻璃产能快速增长。初步预计2012 年约有15条生产线投产，新增产能约6300万重量箱。玻璃具有连续不间断生产的特征，产能的稳定释放，明显超过了来自房地产、汽车、出口等下游市场需求的增长。 第三、下游需求的影响 玻璃及其加工制品广泛应用于建筑、交通运输、装饰装修、电子信息、太阳能利用及其他新兴工业，其中70%左右的浮法玻璃用于建筑和装饰领域，汽车及新能源领域中玻璃的应用也在逐渐扩大，因此下游房地产行业、汽车以及新能源行业的发展变化对玻璃需求影响较大。 第四、上游价格 原料价格上涨，支撑玻璃价格，效益下降;原料价格下跌，效益增加，使得价格有下探空间。纯碱、煤炭、重油、天然气、电等原料燃料价格上涨以及人员工资等财务成本增加，导致玻璃企业生产成本不断上涨，这将影响玻璃的价格 第五、区域分布特点 a)近年来生产线建设由集中走向分化; b)受到淘汰落后产能因素影响华北地区产能增加较快; c)东北、西北地区产能相对稳定; d)受运输成本影响，长途运输的产品日趋减少。
除了玻璃期货基本面分析以外，技术层面的分析对玻璃期货今后走势也是至关重要的。 简单来说，玻璃期货技术分析就是对玻璃期货市场交易过程中产生的数据以及市场参与者的行为进行分析的预测方法。这些数据包括：价格在历史运行过程中出现的拐点(阻力位与支撑位)、每个周期内买卖双方成交的数量(成交量)、价格在特定的一段时间内变化的速度(动能)等。 技术分析的对象是群体行为而不是个体行为，是基于“群体心理”以及人类总是处于贪婪与恐惧两种情绪循环中的理论来分析的。一般来说，当市场参与者对市场看法完全一致的时候，市场往往会走出相反的走势。 其实，笔者认为，技术分析这个名字取得有些不够恰当，因为这种分析方法并不是那么需要技术含量。尽管有些技术分析方法运用了高等数学显得高深莫测，技术指标也显得纷繁复杂难以运用。但就其核心来说，技术分析更注重对市场表现的直观感受，对市场参与者心理的把握，以及对每笔交易的风险与盈利比的分析，以帮助交易者做出具体的交易决策。
季节性时间序列分析方法
第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。 本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型 在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。 一、季节性时间序列 1．含义：在一个序列中，若经过S个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S为周期长度。 注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7）2．处理办法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847） 对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是
这种做法不可取，原因有二：（1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列{}t x 的总体特征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除？（或实现平稳化），在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。 定义：季节差分可以表示为S t t t S t S t X X X B X W --=-=?=)1(。 二、 随机季节模型 1．含义：随机季节模型，是对季节性随机序列中不同周期的同一周期点之间的相关关系的一种拟合。 AR （1）：t t S t S t t e W B e W W =-?+=-)1(11??，可以还原为：t t S S e X B =?-)1(1?。 MA （1）：t S t S t t t e B W e e W )1(11θθ-=?-=-，可以还原为：t S t S e B X )1(1θ-=?。 2．形式：广而言之，季节型模型的ARMA 表达形式为 t S t S e B V W B U )()(= （1） 这里，?? ? ??----=----=?=qS q S S S pS P S S S t d S t B V B V B V B V B U B U B U B U X W ΛΛ2212211)(1)()(平稳。 注：（1）残差t e 的内容；（2）残差t e 的性质。 §2 乘积季节模型 一、 乘积季节模型的一般形式 由于t e 不独立，不妨设),,(~m d n ARIMA e t ，则有 t t d a B e B )()(Θ=?φ （2） 式中，t a 为白噪声；n n B B B B ???φ----=Λ22111)(；m m B B B B θθθ----=ΘΛ22111)(。 在（1）式两端同乘d B ?)(φ，可得： t S t d S t D S d S t d S a B B V e B B V X B U B W B U B )()()()()()()()(Θ=?=??=?φφφ （3） 注：（1）这里t D S S X B U ?)(表示不同周期的同一周期点上的相关关系；t d X B ?)(φ则表示同一周期内不同周期点上的相关关系。二者的结合就能同时刻划两个因素的作用，仿佛是显像管中的电子扫
危险性分析方法
第七章危险性分析方法 对于现代化的化工生产装置须实行现代化安全管理，也就是从系统的观念出发，运用科学分析方法识别、评价、控制危险，使系统达到最佳安全。 应用系统工程的原理和方法预先找出影响系统正常运行的各种事件出现的条件，可能导致的后果，并制定消除和控制这些事件的对策，以达到预防事故、实现系统安全的目的。 辨别危险、分析事故及影响后果的过程就是危险性分析。 危险性分析有定性分析和定量分析两种类型： 定性分析 找出系统存在的危险因素，分析危险在什么情况下能发生事故及对系统安全影响的大小，提出针对性的安全措施控制危险。 它不考虑各种危险因素发生的数量多少。(本章主要介绍定性危险分析方法) 定量分析 在定性分析的基础上，进一步研究事故或故障与其影响因素之间的数量关系，以数量大小评定系统的安全可靠性。定量危险性分析也就是对系统进行安全性评价。(在第八章进行讨论) 7.1 安全检查表 7.1.1 概述 安全检查表(SCL，Safety Check List)是进行安全检查和诊断的清单。 在编制安全检查表时，通常是把检查对象作为系统，将系统分割成若干个子系统， 按子系统制定。 安全检查表是最早开发的一种系统危险性分析方法，也是最基础、最简便的识别危险的方法。该法应用最多且广泛。 在我国目前安全检查表不仅用于定性危险性分析，有的还对检查项目给予量化，用于系统的安全评价。 安全检查表的优点： 1.安全检查是进行安全管理的重要手段，安全检查表是由各种专业人员事先经过充分的分析和讨论,集中了大家的智慧和经验而编制出来的，按照安全检查表进行检查就会避 免传统安全检查时的一些弊端，能全面找出生产装置的危险因素和薄弱环节； 2.它简明易懂，易于掌握，实施方便； 3.应用范围广,项目的设计、施工、验收,机械设备的设计、制造,运行装置的日常操作、作业环境、运行状态及组织管理等各个方面都可应用； 4.编制安全检查表的依据之一是有关安全的规程、规范和标准。 安全检查表还可对系统进行安全性评价。 7.1.2 安全检查表编制的步骤和依据 1、编制的步骤： 先组成一个由工艺、设备、操作及管理人员的编制小组，并大致按以下几步开展工作： (1)熟悉系统：详细了解系统的结构、功能、工艺流程、操作条件、布置和已有的安 全卫生设施等。 (2)搜集有关安全的法规、标准和制度及同类系统的事故资料，作为编制安全检查表 的依据。 (3)按功能或结构将系统划分成若干个子系统或单元，逐个分析潜在的危险因素。 (4)确定安全检查表的检查内容和要点，并按照一定的格式列成表。 2、编制的依据：
季节性时间序列分析方法
季节性时间序列分析方 法 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
第七章季节性时间序列分析方法 由于季节性时间序列在经济生活中大量存在，故将季节时间序列从非平稳序列中抽出来，单独作为一章加以研究，具有较强的现实意义。本章共分四节：简单随机时间序列模型、乘积季节模型、季节型时间序列模型的建立、季节调整方法X-11程序。 本章的学习重点是季节模型的一般形式和建模。 §1 简单随机时序模型 在许多实际问题中，经济时间序列的变化包含很多明显的周期性规律。比如：建筑施工在冬季的月份当中将减少，旅游人数将在夏季达到高峰，等等，这种规律是由于季节性（seasonality）变化或周期性变化所引起的。对于这各时间数列我们可以说，变量同它上一年同一月（季度，周等）的值的关系可能比它同前一月的值的相关更密切。 一、季节性时间序列 1．含义：在一个序列中，若经过S个时间间隔后呈现出相似性，我们说该序列具有以S为周期的周期性特性。具有周期特性的序列就称为季节性时间序列，这里S为周期长度。 注：①在经济领域中，季节性的数据几乎无处不在，在许多场合，我们往往可以从直观的背景及物理变化规律得知季节性的周期，如季度数据（周期为4）、月度数据（周期为12）、周数据（周期为7）；②有的时间序列也可能包含长度不同的若干种周期，如客运量数据（S=12，S=7） 2．处理办法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847）
对于这样每一个子序列都可以给它拟合ARIMA 模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。但是这种做法不可取，原因有二：（1）S 个子序列事实上并不相互独立，硬性划分这样的子序列不能反映序列{}t x 的总体特征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：如果把每一时刻的观察值与上年同期相应的观察值相减，是否能将原序列的周期性变化消除（ 或实现平稳化），在经济上，就是考查与前期相比的净增值，用数学语言来描述就是定义季节差分算子。 定义：季节差分可以表示为S t t t S t S t X X X B X W --=-=?=)1(。 二、 随机季节模型 1．含义：随机季节模型，是对季节性随机序列中不同周期的同一周期点之间的相关关系的一种拟合。 AR （1）：t t S t S t t e W B e W W =-?+=-)1(11??，可以还原为：t t S S e X B =?-)1(1?。 MA （1）：t S t S t t t e B W e e W )1(11θθ-=?-=-，可以还原为：t S t S e B X )1(1θ-=?。 2．形式：广而言之，季节型模型的ARMA 表达形式为 t S t S e B V W B U )()(= （1） 这里，?? ? ??----=----=?=qS q S S S pS P S S S t d S t B V B V B V B V B U B U B U B U X W 2212211)(1)()(平稳。 注：（1）残差t e 的内容；（2）残差t e 的性质。 §2 乘积季节模型 一、 乘积季节模型的一般形式 由于t e 不独立，不妨设),,(~m d n ARIMA e t ，则有
航空运输季节性分析报告报告材料
我国民航客货运输的季节性分析 受气候条件、突发事件、工农业生产生活、居民节假日等风俗习惯以及国民经济发展等因素的周期性影响，我国民航运输业客货运量呈现出季节性波动。 本文选取2003年、2005年以及2012年的我国民航客货运量月度统计作为研究对象，从而总结民航客货运的季节性特征。 一．突发事件 2003年民航客运量统计（万人） 通过上面的数据，我们可以看出由于受SARS的影响，2003年3-6月间我国民航旅客运输量大约损失了1290.1万人次。 2003年~2008年民航客运量统计图
纵观2003年到2008年的客运量统计，我国民航客运量在2003年有一个明显的下降。由此可以看出外界干扰因素（突发事件）对航空运输业的影响。 二．气候条件及节假日等风俗习惯 接下来，我们通过对2005、2012年的客货运量进行分析，可以看出气候条件和节假日等风俗习惯对民航客货运量的影响。 2005年民航客货运量 指标月份客运量（亿人）客运周转量 （亿人公里） 货运量（亿吨）货运周转量 （亿吨公里） 1 0.09 136.13 23.29 5.84 2 0.10 145.40 16.81 4.48 3 0.10 151.4 4 25.89 6.72
2012年民航客货运量 1月3月5月7月9月11月 通过上述表格与图形中的数据可以看出，航空旅客运输在一年之中的淡旺季比较明显。航空公司的大部分客运收入于每年的下半年获取，其中7-10 月4 个月的收入占全年总收
入的40%。从月份来看，1-3 月、12 月为淡季，7-10 月为旺季，4-6 月、11 月为平季。这与气候和节假日等因素密切相关：1-3月为元旦以后，春节之前，居民的出行意愿较低；12月气候寒冷，旅客出行的几率也降低，故客运量较少。7-10月是为期两个月的暑假和国庆小长假，是旅客外出旅行的高峰时期，故客运量激增。2-6月、11月虽气候适宜，但没有什么集中的假期，故客运量不高也不低。季节性的特性使航空公司的客运服务收入及盈利水平随着不同的季节而有所不同。 同旅客运输一样，航空货物运输也在时间上存在一定的波动性，根据所在城市的航空货物属性，航空货物在时间上存在周期性和季节性。但是，不同于航空客运市场的波动规律性，货运市场的波动一般很难找到一个通用的规律，各个地方的货运波动性不一，一般取决于某地土特产的丰收期或某类货物的需求高峰期。与旅客运输不同的是，货物运输的不确定性要小很多，因为一般货物运输都是提前订舱，并提前交付航空公司货仓或机场的货仓进行检验和存储，临时变更的可能性较小。 三．国民经济发展
季节性时间序列分析方法
季节性时间序列分析方法 在经济领域中得到的观测数据一般都具有较强的随时间变化的趋势，如果是季度或月度数据又有明显的季节变化规律。因此研究经济时间序列必须考虑其趋势性和季节性的特点，既要考虑趋势变动，又要考虑季节变动，建立季节模型。 第一节 简单的时间序列模型 一、 季节时间序列 序列是季度数据或月度数据（周，日）表现为周期的波动。 二、随机季节模型 例1 假定t x 是一个时间序列，通过一次季节差分后得到的平稳序列，且遵从一阶自回归季节模型,即有 t s s t t t x B x x w )1(-=-=- 1t t s t w w 或 1(1 )s t t B w 将t w =t s x )B (-1代入则有 1(1)(1)s s t t B B x SARIMA(1,1,0) 更一般的情况，随机序列模型的表达式为 11(1 )(1)(1)s s S t t B B x B SARIMA(1,1,1) 第二节 乘积模型 值得注意的是t a 不一定是白噪声序列。因为我们仅仅消除了不同周期相同周期点之间具有的相关部分，相同周期而不同周期点之间的也有一定的相关性。所以，在此情况下，模型有一定的拟合不足，如果假设t 是),(q p ARMA 模型，则1(1)(1)s s t t B B x 式可以改为 1()(1)(1)()s s t t B B B x B 如果序列}{t x 遵从的模型为 ()() ()()s d D s s t t B U B x B V B （3.26） 其中ks k s s s B B B B U ΓΓΓ----= 2211)(
ms m s s s B B B B V H H H ----= 2211)( p p B B B φφΦ---= 11)( q q B B B θθΘ---= 11)( d d B )1(-=? D s D s B )1(-=? 则称（3.26）为乘积季节模型，记为),,(),,(q d p m D k ARIMA ?。如果将模型的AR 因子合MA 因子分别展开，可以得到类似ARMA ),(q ms p ks ++的模型，不同的是模型的系数在某些阶为零，故),,(),,(q d p m D k ARIMA ?称为疏系数模型。 关于差分阶数和季节差分阶数的选择，是试探性的。可以通过考察样本的自相关函数来确定。一般情况下，如果自相关函数缓慢下降同时在滞后期为周期s 的整倍数时出现峰值，通常说明序列同时有趋势变动和季节变动，应该做差分和季节差分。如果差分后的序列所呈现的自相关函数有较好的截尾或拖尾性，则差分阶数是适宜的。 对于乘积季节模型的阶数识别，基本上可以采用Box-Jenkins 的方法，考察序列的样本自相关函数和偏自相关函数。如果样本的自相关函数和偏自相关函数表现为既不拖尾又不截尾，在滞后期为周期s 的整倍数时出现峰值，则建立乘积季节模型是适应的，同时SAR 算子)(s B U 和SMA 算子)(s B V 的阶数也可以通过自相关函数和偏自相关函数的表现得
期货投资分析完整版
第一章概论 1. 期货价格有特定性，远期性，预期性和波动敏感性。 特定性是指期货价格差不多上特指某一地区，某一交易所，某一特定交割时刻和品种规格的期货合约的成交价格。 远期性指期货价格是依据以后信息或者后市预期达成的虚拟的远期价格。 预期性指期货价格反映市场人士在现在时点对以后价格的一种心理预期。 波动敏感性指期货价格相关于现货价格而言，对消息刺激反应程度更敏感，波动幅度更大。 2. 期货投资分析的目的是通过专业性的分析方法，对阻碍期货合约价格的各种信息进行综合分析，以推断期货价格及其变动。 3. 持有成本认为现货价格和期货价格的差（即持有成本）由三部分组成：融资利息，仓储费用和收益。 4. 有效市场的前提包括： （1）投资者数目众多，投资者都以利润最大化为目标； （2）任何与期货投资相关的信息都以随机方式进入市场；（3）投资者对新的信息的反应和调整可迅速完成。
5. 有效市场分成弱式有效市场，半强式有效市场和强式有效市场三个层次。 - 弱式有效市场中，期货价格差不多充分反映了当前全部期货市场信息，从而得出结论：任何技术分析方法没有存在的基础。 - 半强式有效市场中，期货价格差不多反映所有公开可获得的公共信息。得出结论：不仅技术面分析方法无效，差不多面分析方法也无效。 - 强式有效市场中，期货价格反映全部信息。得出结论：不仅技术面和差不多面分析方法无效，内幕信息利用者也不能获得超额收益。 6. 行为金融学认为市场中的参与者不是完全理性的。 7. 差不多面分析对阻碍期货品种供求关系的差不多要素进行分析，从“供求关系决定价格”这一差不多原则动身，评估期货价格合理性，并提出投资建议。 技术面分析仅从期货市场自身公开信息，如价格，成交量及持仓等数据和市场行为来分析期货价格并预测以后变化趋势。 差不多面分析着眼于行情大势，不被日常的小波动迷惑，具有结论明确，可靠性较高和指导性较强等优点。缺点是推断期货价格是否合理极其困难，阻碍价格的差不多面因素多，人的知识有限，
危险性分析方法
第八章危险性分析方法 辨别危险、分析可能发生的事故及其影响后果的过程就是危险性分析。 危险性分析是为防止危险造成事故所采取的手段，其作用是为制定防止事故发生的对策提供依据。 危险性分析需要运用系统工程的原理和方法。危险性分析有定性分析和定量分析两种类型： ①定性分析：找出系统存在的危险因素，分析危险在什么情况下能发生事故，以及对系统安全影响的大小，提出针对性的安全措施控制危险。定性分析不对各种危险因素作定量评价，本章主要介绍定性危险性分析方法。 ②定量分析：在定性分析的基础上，进一步研究事故或故障与其影响因素之间的数量关系，以数量大小评定系统的安全可靠性。在第八章介绍。 危险、危害因素 8.1.1危险因素与危害因素 危险因素是指突发性造成人身伤亡和财产损失的因素。危险因素强调突发性和瞬间作用； 危害因素是指可能造成人身伤害、职业病、财产损失和作业环境破坏的因素。危害因素强调在一定时间范围内的积累作用。 危险因素和危害因素二者有时难以区分，故有时统称为危险因素，更多的是并称为危险、危害因素。 8.1.2危险、危害因素分类 根据GB/T 13816—92《生产过程危险和危害因素分类与代码》的规定，按导致事故和职业危害的直接原因，将生产过程中的危险、危害因素分为6 类： 1、物理性危险、危害因素 （1）设备、设施缺陷如强度不够、刚度不够、运动件外露、制动器缺陷、外形缺陷等。 （2）防护缺陷如无防护、防护不当、防护距离不够、防护设施缺陷等。 （3）电危害 （4）噪声危害 （5）振动危害 （6）电磁辐射 如电离辐射：X 射线、高能电子束等；非电离辐射：激光、紫外线等。 （7）运动物危害如固体抛射物、液体飞溅物、气流冲击、岩土滑动等。 （8）明火 （9）能造成灼伤的高温物质 （10）能造成冻伤的低温物质 （11）粉尘与气溶胶（不包括爆炸性、有毒性粉尘与气溶胶） （12）作用环境不良如采光照明不良、安全过道缺陷、通风不良、气温过高或过低、空气质量差等。 （13）信号缺陷如无信号设施、信号不清、信号失准、信号选用不当等。 （14）标志缺陷如无标志、标志不清、标志不规范、标准位置不当等。 （15）其他物理危险和危害因素 2、化学危险和危害因素
时间序列季节性分析spss
表1 为某公司连续144个月的月度销售量记录，变量为sales。试用专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。
选定样本期间为1978年9月至1990年5月。按时间顺序分别设为1至141。 一、画出趋势图，粗略判断一下数据的变动特点。 具体操作为：依次单击菜单“Analyz e→Forecasting→Sequence Chart”，打开“Sequence Chart”对话框，在打开的对话框中将sales选入“Variables”列表框，时间变量date 选入“Time Axis Labels”，单击“OK”按钮，则生成如图2 所示的sales序列。 图1 “Sequence Chart”对话框
从趋势图可以明显看出，时间序列的特点为：呈线性趋势、有季节性变动，但季节波动随着趋势增加而加大。 二、模型的估计 （一）、季节性分解模型 根据时间序列特点，我们选择带线性趋势的季节性乘法模型作为预测模型。 1、定义日期 具体操作为：依次单击菜单“Data→Define Date”，打开“Define Date”对话框，在“Cases Are”列表框选择“Years，months”的日期格式，在对话框的右侧定义数据的起始年份、月份。定义完毕后，单击“OK”按钮，在数据集中生成日期变量。 图3 “Define Date”对话框 2、季节分解 具体操作为：“Analyze→Forecasting→Seasonal Decomposition”打开“Seasonal Decomposition”对话框，将待分析的序列变量名选入“Variable”列表框。在“Model Type”选择组中选择“Multiplicative”模型；在“Moving Average Weight”选择组
2016年期货行情综述综述分析
★行情分析： 现期铜方面：伦铜休市，铜价或将持稳 现期铝方面：沪铝延续强势，现货成交回落 现期锡方面：伦锡休市一天现锡报价反弹 现期镍方面：美元维持高位，短期或将维持盘整 现ABS/PS再生料方面：市场交投气氛转淡，成交依然疲软，终端工厂随用随采，小单出货为主 ★业务员建议： 有色金属：近期铜价震荡，注意观察行情趋势，建议有色类、黑色金属观望行情，不急于定价，已定价物资尽快清理 塑料：塑料类物资价格较为稳定，较年初相比需求量降低。 隔夜，沪期铜1608合约高开于35780元/吨，开盘后下探震荡，低现35640元/吨，最终沪期铜收于35670元/吨，跌100元/吨，仓增9044手。 今日，沪期铜1608合约低开于35700元/吨。开盘后原油震荡偏强、美元走软，叠加A股今日高开高走，沪铜震荡抬高至35990元/吨，午后原油跳水、美元回升，铜价直接下滑回吐大半涨幅，1608合约终收35750元/吨，跌20元/吨，跌幅0.06%，仓减18778手。沪期铜总持仓量增4398手至77万手，总成交41万手。今日沪期铜主力冲高回落，20日线之上空头密布，晚间继续测试上方压力。（ 隔夜，沪铝主力开于12325元/吨，盘初多空主动争夺，铝价剧烈波动，低位触及12260元/吨后，反弹冲高12345元/吨，随后多空谨慎博弈，铝价回落并围绕12300元/吨震荡整理，收于12290元/吨。今日，沪铝主力开于12290元/吨，空头率先平仓离场，沪铝重心抬升，高位摸得12370元/吨，引发多头高位平仓，沪铝回落，低位触及12225元/吨，盘末空头低位平仓，多空被动博弈，铝价低位震荡收于12260元/吨。成交量减31800手至148640手，持仓量减13442手至197334手。1608合约增仓3538手，且远月增仓明显，沪铝指数减仓7684手。20日均线逐渐向下趋粘于5/40日均线，沪铝主力底部支撑日渐牢固，同时，多空高位谨慎，料近期沪铝主力宽幅震荡。
危险与可操作性分析研究_杜廷召
July 2010现代化工第30卷第7期M oder n Che m ica l Industry 2010年7月 分析测试 危险与可操作性分析研究 杜廷召,田文德,任 伟 (青岛科技大学化工学院,山东青岛266042) 摘要:危险与可操作性分析(HAZOP)是过程工业中广泛应用的识别危险与操作性问题的安全分析技术之一,尤其是在化工、石化等高危行业。概述了危险与可操作性分析方法基本原理的基础上,将HAZOP 产生以来的相关研究做出分类并进行了综述,包括HAZ OP 特征研究、扩展HAZ OP 分析领域、开发自动化HAZ OP 分析专家系统和动态模拟辅助的HAZOP 分析。最后对HAZ OP 技术的研究前景做出了展望。 关键词:HAZ OP ;危险与可操作性分析;过程危险性分析;安全分析中图分类号:X937 文献标识码:A 文章编号:0253-4320(2010)07-0090-04 P rogress and pros pect in hazard and operability analysis DU Ting zhao ,TI AN W en de ,RE N W ei (Co llege of Che m ica l Eng ineer i ng ,Q i ngdao U niversity of Science &T echno l ogy ,Q ingdao 266042,Ch i na)Ab stract :H azard and Operab ility Ana l ys i s(HA ZOP )is one o f t he techn i ques m ost w ide l y used i n safety ana l ys i s to i dentify hazards and ope rability prob l em s in process i ndustry ,especiall y i n i ndustry w ith h i gh risk li ke che m i ca l i ndustry ,petrochem i ca l industry et al .T he funda m enta l pr i nciple ofHA ZOP i s rev ie w ed .T he resea rch re lated to HAZOP around the w orld is c lassified i nto four ca tego ries acco rd i ng to its research scope ,i nc l ud i ng character i stics study ,HAZOP scope ex tendi ng ,deve l opi ng auto m ated HAZOP expert system s and HAZOP aided w it h dyna m ic si m u l a ti on .T he resea rch prospect o fHAZOP i s prev i ewed i n the end . K ey w ords :HAZOP ;hazard and operability ana l y si s ;pro cess hazard analysis ;safe t y ana l ysis 收稿日期:2010-02-08 基金项目:山东省自然科学基金(ZR2009B M 033) 作者简介:杜廷召(1986-),男,硕士生,研究方向为化学工程,du ti ngz h ao @g m ai.l co m;田文德(1973-),男,副教授,博士,硕士生导师,研究方 向为过程系统工程。 HAZOP (H azar d and Operability Analysis)技术 最早是在20世纪60年代中期由英国帝国化学公司(I CI)首先开发应用的。最初定义为:HAZ OP 分析是由各专业人员组成的分析组对工艺过程的危险和操作性进行分析,即对新建或者已有的过程装置及工程本质进行正式的、系统的严格审查来评估单个装置的危险可能性和可能对整套装置造成的影响。HAZOP 分析的目的在于识别已有的高危险性装置的潜在危险,除去导致重大安全的问题,例如有毒物质泄漏、火灾和爆炸等。经过几十年的发展,HAZOP 分析不仅能够识别危险,而且可以辨识操作问题,其应用范围已经扩大到其他领域,例如医疗诊断系统、路况安全监测、可再生能源系统、可编程电子系统等。 1 HAZOP 分析基本原理 HAZOP 的理论依据是:工艺流程的状态参数(如温度、压力、流量等)一旦偏离规定的基准状态,就会发生问题或出现危险。它需要由一个由多学科 且经验丰富的成员组成的分析团队,首先依据过程 流程图和管道装置图将流程分为易处理的节点,以此确保对过程中的每一个装置进行分析;然后针对节点内的每个设备、操作逐一进行检验:匹配引导词(none ,less ,m ore 等)与工艺参数(fl o w,pressure ,te m perature 等)组成有意义的偏差及操作问题,并由偏差进行事故剧情的向前向后分析,最终辨识偏差原因并分析偏差后果。 常规HAZOP 分析流程 [1] 见图1 。 图1 常规HAZOP 分析流程图 90
预先危险性分析(PHA)法
分析及评价方法-预先危险性分析(PHA)法 本文作者佚名 预先危险分析也称初始危险分析，是在每项生产活动之前，特别是在设计的开始阶段，对系统存在危险类别、出现条件、事故后果等进行概略地分析，尽可能评价出潜在的危险性。因此，该方法也是一份实现系统安全危害分析的初步或初始的计划，是在方案开发初期阶段或设计阶段之初完成的。 1．预先危险分析的主要目的 (1)识别危险，确定安全性关键部位； (2)评价各种危险的程度； (3)确定安全性设计准则，提出消除或控制危险的措施。 此外，预先危险分析还可提供下述信息： (1)为制(修)定安全工作计划提供信息； (2)确定安全性工作安排的优先顺序； (3)确定进行安全性试验的范围； (4)确定进一步分析的范围，特别是为故障树分析确定不希望发生的事件； (5)编写初始危险分析报告，作为分析结果的书面记录； (6)确定系统或设备安全要求，编制系统或设备的性能及设计说明书。 2．分析内容 由于初始危险分析从寿命周期的早期阶段开始，因此，分析中的信息仅是一船性的，不会太详细。这些初始信息应能指出潜在的危险及其影响，以提醒设计师们要通过设计加以纠正。这种分析至少应包括以下内容： (1)审查相应的安全性历史资料； (2)列出主要能源的类型，并调查各种能源，确定其控制措施； (3)确定系统或设备必须遵循有关的人员安全、环境安全和有毒物质的安全要求及其它有关的规定；
(4)提出纠正措施建议，在完成识别危险、评价危险的严重程度及可能性之后，还应提出如何控制危险的建议。 为了能全面地识别和评价潜在的危险，分析中还必须考虑的如下项目： (1)危险物品，例如：燃料、激光、炸药、有毒物、有危险的建筑材料、放射性物质等； (2)系统部件间接口的安全性，例如：材料相容性、电磁干扰、意外触发、火灾或爆炸的发生和蔓延、硬件和软件控制(包括软件对系统或分系统安全的影响)等； (3)确定控制可靠性的关键软件命令和响应，例如：错误命令、不适时的命令或响应、或由订购方指定的不希望事件等； (4)与安全有关的设备、保险装置和应急装置等，例如：联锁装置、硬件或软件故障安全设计、分系统保护、灭火系统、人员防护设备、通风装置、噪声或辐射屏蔽等； (5)包括生产环境在内的环境约束条件，如：坠落、冲击、振动、极限、温度、噪声、接触有毒物、静电放电、雷击、电磁环境影响、电离和非电离辐射等； (6)操作、试验、维修和应急规程等。 进行预先危险分析需要如下资料： (1)各种设计方案的系统和分系统部件的设计图纸和资料； (2)在系统预期的寿命期内，系统各组成部分的活动、功能和工作顺序的功能流程图及有关资料； (3)在预期的试验、制造、储存、修理、使用等活动中与安全要求有关的背景材料。 4．分析步骤 (1)参照过去同类产品或系统发生事故的经验教训，查明所开发的系统(工艺、设备)是否也会出现同样的问题； (2)了解所开发系统的任务、目的、基本活动的要求、包括对环境的了解； (3)确定能够造成受伤、损失、功能失效或物质损失的初始危险； (4)确定初始危险的起因事件； (5)找出消除或控制危险的可能方法；
期货行情的技术分析方法
期货行情的技术分析方法 期货行情的技术分析方法一、技术分析法的理论基础（一）、技术分析法的概念技术分析法是通过对市场行为本身的分析来预测市场价格变动的方向，即主要是对期货市场的日常交易状态，包括价格变动、交易量与持仓量的变化等资料，按照时间顺序绘制成图形或图表，或形成一定的指标系统，然后针对这些图形、图标或指标系统进行分析研究，以预测期货价格走势的方法。（二）技术分析法的三大假设技术分析法的理论技术是基于以下 三大假设：一是市场行为反映一切，这是进行技术分析的基础。技术分析者认为，市场的投资者在决定交易行为时，已经充分考虑了影响市场价格的各项因素。因此，只要研究市场交易行为就能了解目前的市场状况，而无需关心背后的影响因素。二是价格呈趋势变动，这是进行技术分析最根本、最核心的因素。“趋势”概念是技术分析上的核心。根据物理学上的动力法则，趋势的运行将会继续，直到有反转的现象产生为止。事实上，价格虽然上下波动，但终究是朝一定的方向前进的，这当然也是牛顿惯性定律的应用。因此，技术分析法希望利用图形或指标分析，尽早确定目前的价格趋势及发现反转的信号，以掌握时机进行交易并获利。 三是历史会重演，这是从人的心理因素方面考虑的。期货投
资无非是一个追求利润的行为，不论是昨天、今天或明天，这个动机都不会改变。因此，在这种心理状态下，人类的交易行为将趋于一定的模式，而导致历史重演。所以，过去价格的变动方式，在未来可能不断发生，值得投资者研究，并且利用统计分析的方法，从中发现一些有规律的图形，整理一套有效的操作原则。技术分析基于上述三项理论依据，成为判断行情的有效方法。当然，对三大假设本身的合理性一直存在争论，不同的人有不同的看法。例如，第一个假设说市场行为反映一切，但市场行为反映的信息只体现在价格的变动中，同原始的信息毕竟有差异。正因为如此，在进行技术分析的同时，还应当适当进行一些基本分析和其他方面的分析，以弥补不足。再如，第三个假设为历史会重演，但期货市场的市场行为是千变万化的，不可能有完全相同的情况重复出现，差异总是或多或少地存在。（三）技术分 析法的特点一是量化指标特性：技术分析提供的量化指标，可以指示出行情转折之所在。二是趋势追逐特性：由技术分析得出的结果告诉人们如何去追逐趋势，并非是创造趋势或引导趋势。三是技术分析直观现实：技术分析所提供的图表，是历史轨迹的记录，无虚假与臆断之弊端。因此，技术分析是：首先制作图表，进而分析，再作判断。 二、期货市场技术分析法与股票市场技术分析法比较 （一）定价结构。期货的定价结构要比股票的复杂得多。每
时间序列季节性分析spss教学资料
时间序列季节性分析 s p s s
表1 为某公司连续144个月的月度销售量记录，变量为sales。试用专家模型、ARIMA模型和季节性分解模型分析此数据。
01/01/1982 183 01/01/1986 318 01/01/1990 472 02/01/1982 218 02/01/1986 374 02/01/1990 535 03/01/1982 230 03/01/1986 413 03/01/1990 622 04/01/1982 242 04/01/1986 405 04/01/1990 606 05/01/1982 209 05/01/1986 355 05/01/1990 508 06/01/1982 191 06/01/1986 306 06/01/1990 461 07/01/1982 172 07/01/1986 271 07/01/1990 390 08/01/1982 194 08/01/1986 306 08/01/1990 432 选定样本期间为1978年9月至1990年5月。按时间顺序分别设为1至141。 一、画出趋势图，粗略判断一下数据的变动特点。 具体操作为：依次单击菜单“Analyz e→Forecasting→Sequence Chart”，打开“Sequence Chart”对话框，在打开的对话框中将sales选入“Variables”列表框，时间变量date 选入“Time Axis Labels”，单击“OK”按钮，则生成如图2 所示的sales序列。 图1 “Sequence Chart”对话框