煤钢焦价格的季节性分析

期货基本分析方法

期货基本分析方法 期货基本分析方法 本分析法是根据商品的产量、消费量和库存量(或者供需缺口)，即通过分析期货商品的供求状况及其影响因素，来解释和预测期货 价格变化趋势的方法。基本面分析主要分析的是期货市场的中长期 价格走势，即所谓大势，并以此为依据中长期持有合约，不太注意 日常价格的反复波动而频繁地改变持仓方向。 期货基本分析方法之供给分析 供给是指在一定时间、一定地点和某一价格水平下，生产者或卖者愿意并可能提供的某种商品或劳务的数量。决定一种商品供给的 主要因素有：该商品的价格、生产技术水平、其他商品的价格水平、生产成本、市场预期等等。 商品市场的供给量则主要由期初库存量、本期产量和本期进口量三部分构成。 1、期初库存量 期初库存量是指上年度或上季度积存下来可供社会继续消费的商品实物量。根据存货所有者身份的不同，可以分为生产供应者存货、经营商存货和政府储备。前两种存货可根据价格变化随时上市供给，可视为市场商品可供量的实际组成部分。而政府储备的目的在于为 全社会整体利益而储备，不会因一般的价格变动而轻易投放市场。 但当市场供给出现严重短缺，价格猛涨时，政府可能动用它来平抑 物价，则将对市场供给产生重要影响。 2、本期产量 本期产量是指本年度或本季度的商品生产量。它是市场商品供给量的主体，其影响因素也甚为复杂。从短期看，它主要受生产能力

的制约，资源和自然条件、生产成本及政府政策的影响。不同商品 生产量的影响因素可能相差很大，必须对具体商品生产量的影响因 素进行具体的分析，以便能较为准确地把握其可能的变动。 3、本期进口量 本期进口量是对国内生产量的补充，通常会随着国内市场供求平衡状况的变化而变化。同时，进口量还会受到国际国内市场价格差、汇率、国家进出口政策以及国际政治因素的影响而变化。 期货基本分析方法具体内容 供求关系。期货交易是市抄济的产物，因此，它的价格变化受市场供求关系的影响。当供大于求，价格下跌;反之，价格就上升。反 映供给的变量有前期库存量、当期生产量和当期进口量三部分组成; 反应需求的变量有国内消费量、出口量及期末商品结存量三个部分 组成。 经济周期。在期货市场上，价格变动还受经济周期的影响，在经济周期的各个阶段，都会出现随之波动的价格上涨和下跌现象。 政府政策。各国政府制定的某些政策和措施会对期货价格带来不同程度的影响。 政治因素。期货市场对政治气候的变化非常敏感，各种政治性事件的发生常常对价格造成不同程度的影响。 社会因素。社会因素指公众的观念、社会心理趋势、传播媒介的信息影响。 季节性因素。许多期货商品，尤其是农产品有明显的季节性，价格亦随季节变化而波动。 心理因素。所谓心理因素，就是交易者对市场的信心程度，人称“人气”。如对某商品看好时，即使无任何利好因素，该商品价格 也会上涨;而当看淡时，无任何利淡消息，价格也会下跌。又如一些 大投机商品们还经常利用人们的心理因素，散布某些消息，并人为 地进行投机性的大量抛售或补进，谋取投机利润。

农产品季节性与期货

如何分析农产品期货的季节性行情 农产品的共性就是具有固定的一年一度的播种、生长和收获季节性周期，也恰恰是农产品这种特有的季节性供求关系变化使得其价格波动在每年的一些特定时期内同向运动的趋势性十分明显。一般来说，我们可以根据这种季节性特征把农产品走势大体分为：播种生长阶段、收获季节、销售淡季和销售旺季等几个不同阶段。又因为期货价格是现货价格的指引，它们的基本面影响因素是一致的，走势基本是联动的，因此，下面我们以几个品种为例，从季节性影响因素这个角度分别对其期货价格走势进行对比分析： 首先拿大豆品种来说，根据自然规律从每年的4月开始，北半球的大豆主产国开始播种，当年9月份开始收割。从10月份开始，南半球的大豆主产国又开始播种，次年4、5月份收割。从这一种植生长周期可以总结出，每年的7、8月份属于全球大豆的供应淡季，大豆青黄不接，消费需求旺盛，因此价格多是高企；而每年的11月份左右是全球大豆的供应旺季，现货供应充足，价格多处年内低谷，这一规律从上图CBOT大豆行情长期走势中不难得到验证。 仔细观察以上CBOT和DCE大豆近年来季节性走势图，首先我们可发现，国内外大豆价格的相关性很强，纠其原因主要是：2000年以来人们膳食结构的调整使得我国大豆需求激增，国产大豆远远不能满足市场的消费。加之进口大豆出油率高，使得进口大豆数量出现大幅增长，导致国内外大豆价格走势联动性增强；其次，我们还可以发现：2000年至今，每年因季节性而形成的的阶段性高点多出现在5月-8月，主要是因为每年3-5月是销售旺季，而7、8月份又是供应淡季，这样高点出现在这期间就不足为奇；9-11月份进入大豆收获季节，受供应压力影响价格多处年内低点，产量确定后，随着消费的增加，库存的减少，价格有开始抬头趋涨。不过，每年二月份多是过节时期，市场交投清淡，谷物价格通常盘跌。这些规律都很好验证了大豆价格的季节性波动趋势。目前正处于8月份，正是供应淡季，又由于目前国内大豆主产区黑龙江省严重干旱，国内大豆减产基本定局，而美国大豆产区近期天气也是十分炎热干燥，大豆天气行情再度显现，在大豆收获季节来临前，有望走出一波上涨行情。因此依据这一特点可以估计在9--11月份供应压力前大豆可能会形成一个短期高点。 接着再看玉米品种，玉米与大豆的生长周期相差无几，从上图可发现玉米最明显的特征是仲夏到收获期间价格多是走跌。由于新年度玉米产量不确定性的影响，7月份的价格往往达到年内最高价格。即使在7月份中期之前价格开始跌落的年份，如果收获前景可观，价格仍可持续走低。每年10月正值收获季节，由于大量玉米集中上市，市场供应压力最大，价格往往会跌到一年中的最低水平。而后随着时间的推移和持续不断的消费，玉米库存量也越来越少，而价格也随着变化。农业部前期发布的《农业生物质能产业发展规划（2007~2015年）》（以下称《规划》），提出今后一个时期，我国农业生物质能产业要按照大力发展农村沼气，积极发展农作物秸秆固化成型和气化燃料，适度发展能源作物的发展战略，因地制宜地确定发展重点和产业布局。这对前期国内利用玉米发展燃料乙醇的炒做泼了一盆冷水，玉米期价也因此从1700元/吨上方连续回落至1500元/吨以下。由于过渡打压后，近期的东北农作物用地发生干旱灾害，导致玉米期价产生了"反季节"的上涨行情，但于8月10日将有"吉林省2007年轮换地方储备粮竞价销售交易会"，届时将销售轮出省级储备玉米10万吨，这对于玉米期价将是一个压力。在供应季节来临前玉米产生大幅度反弹的行情较小，上涨空间有限。 最后转到国内外小麦品种上，以北半球冬小麦为例，其播种时间为10月上旬（寒露后）至下旬，收获期在5月下旬至6月初。小麦有两个明显的季节倾向：其中之一就是冬末到收获季节来临之前的春季这一时期惯于下跌。多数年景，小麦价格在1、2月份因资金回拢影响都会经历季节性疲弱期。又因每年冬麦上市后的7月份一般为小麦的供应旺季，价格多处年内最低点；另一个趋势就是从收获季节的低点到秋季或者冬初小麦消费逐渐进入旺季，价

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

商品期货价格的季节性研究

商品期货价格的季节性研究 中信建投期货刘超 季节性是季度或月度时间序列在正常年度中表现出来的季节规律性变化，对于商品期货来说，由于商品的供应、需求在不同的季节有明显的差异，所以其价格表现出明显的季节性特征。本文以原油、铜、天胶、大豆为研究对象，对其不同月份的价格表现进行了基本统计，分析了各品种季节性特征出现的基本面因素，并运用X12季节调整方法对各品种的季节因子进行了计算，以期为中长线投资者提供参考。 一、商品期货价格季节性的统计与分析 季节性因素是时间序列围绕趋势年复一年的重复出现的一种有规律的波动。随着生产商在期货交易中的参与程度日益广泛，期货和现货价格联系也日益紧密，大宗商品价格运动的季节性变化也越来越明显。供应淡季或者消费旺季时价格高企，而在供应旺季或消费淡季价格低落，成为商品期货价格波动的普遍规律。本文选择纽约原油（1983-2008）、伦铜（1977-2008）和沪铜（1995-2008）、日胶（1992-2007）和沪胶（1997-2008）、CBOT大豆（1989-2008）和连豆（1999-2008）为主要研究对象，主要考虑到这些品种的代表性较强，上市时间也较长，选取各品种的主力合约连续数据，每月的价格为该月各交易日收盘价的平均价。表1对各品种各月的表现进行了基本统计，其中，RP代表历史上该月的上涨概率（与上月相比），AR代表历史上该月的平均收益率（与上月相比），均用百分数表示。

数据来源：中信建投期货 从表1可以看出，各品种不同月份价格表现有明显差异，即有明显的季节性特征，具体来看，原油价格在每年3-5月，7-9月表现强势，而在11、12月下跌概率较大，夏季的价格上涨主要受汽车等需求增长推动，而秋季为飓风多发季节，9月份更是飓风出现最多的月份，对供应的担忧也引发油价的上涨。相对来说。伦铜的季节性比不上原油，每年2-3月、7-9月价格上涨概率较大，主要是为4月和9月的消费旺季（主要是建筑、汽车等）准备，而4月到6月表现偏弱，主要是因为此时是铜的消费淡季、供应旺季。沪铜和伦铜相关性大，季节特征类似。 对日胶来说，每年12月到次年2月，价格表现抢眼，而在3-8月表现疲软，前者主要是因为每年12月底至3月初，全球天胶供给逐步减少，更重要的是作为占全球消费大国的中国橡胶处于停割期，同时在该阶段全球需求逐步增加；后者主要是因为此时国内外主产区正好是产胶旺季，而消费却处于淡季。除以上规律外，沪胶在9、10月份也表现出强势，这与此时处于轮胎行业的销售旺季有关。 CBOT 大豆则在每年2-5月、11-12月表现强势，7-8月价格则多有下滑，主要是因为每年3-5月是大豆的销售旺季，而也是美国大豆播种的关键时期，加上对天气的炒作，很容易使得价格走高，而7、8月份大豆种植情况基本确定，受供应压力预期的影响价格有所下跌，之后10月份大豆收获后，随着消费的增加，库存的减少，价格也有可能趋涨。连豆与CBOT 大豆季节性表现基本类似。 我们从以上分析中也看到期货价格对供需有一定程度的提前反映。由于商品期货的价格走势关联到多种因素，有时期货价格甚至表现出反季节走势，而随着全球供给、消费结构的变化，商品价格的季节性也可能发生改变，因此动态地把握商品期货价格的季节性走势显得尤为重要，接下来我们通过运用季节调整的X12方法提取季节因子，以期对商品期货价格的季节性规律有更深的认识。 二、季节调整的X12方法 季节调整是指从时间序列中去除季节变动因素，从而得到序列潜在的趋势循环分量的一种统计技术。经季节调整后的时间序列能更多的反映价格运动的基本规律，以及各因素对价格的影响。同时，根据分离出的季节因子的变化规律，我们可以对价格波动有一个更清晰的认识。 目前比较常用的几种季节调整方法有：X12方法、X11方法、移动平均方法和Tramo/Seats 方法。1965年美国商务部人口普查局推出了基于移动平均法的X-11方法，它是基于移动平均方法，在计算过程中根据数据随机因素的大小，采用不同长度的移动平均方法，随机因素越大，移动平均长度越大。X11方法是通过几次迭代来进行分解的，每一次对组成因子的估算都进一步精化。美国商务部人口普查局后来又在X11的基础上发展出了X12方法，主要的改进包括：扩展了贸易日和节假日影响的调节功能，增加了季节、趋势循环和不规则要素分解模型的选择功能，增加了新的季节调整结果稳定性诊断功能，增加了X12-ARIMA 模型的建模功能等。 X-12方法假设时间序列t X 有四部分组成元素：趋势t T （Trend ）、循环t C （Cycle ）、季节t S （Seasonal ）和不规则项t I （Irregular ）。共有四种季节调整的分解方式：乘法、加法、伪加法和对数加法模型，乘法模型的一般形式为： Yt = t T ·t C ·t S ·t I 乘法模型以相对数表示季节要素，增强了不同经济变量之间的可比性，因此应用较为广泛。乘法模型的核心算法主要分为三个阶段，第一步，估计趋势；第二步，消除序列中的趋

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

国际农产品价格季节性波动规律研究

国际农产品价格季节性波动规律研究 作者：新湖期货 苗谨 2011-11-16 0:00:00 来源：原创 浏览：692 农产品价格的季节性波动规律稳定性在减弱，投资者以及相关品种的研究人员在适当参考农产品历史价格规律的基础上，需要更加灵活细致地分析当前供需情况，以适应越发复杂多变的市场环境。 由于商品的供需层面存在着某些季节性变化特点，即随着季节的转换商品供给或需求的增减趋势相对固定，这些商品的价格也因此带有季节性波动特性，我们将这种波动特性称为季节性波动规律。 就农产品而言，通常在一年中特定的季节播种，经过生长成熟之后，又在另一个季节收获，这种生长周期的循环使得农产品相比基础金属或者化工品具有更加明显的季节性波动规律。投资者和相关品种的研究人员在研判农产品价格走势时，经常会参照其季节性波动规律。但是，大宗商品市场近年来金融属性不断增强，而且农产品自身供需关系也在发生着潜移默化的改变。这些因素对农产品市场的季节性波动规律产生了怎样的影响，它是否依旧是可靠的研判工具？ 为了更直观地反映价格的季节性波动规律，本文采用相对关联法来描述价格在月间的波动情况。相对关联法的主要计算步骤如下： （1）采用商品期货的连续合约收盘价格数据，计算每年各个月份的平均价格。 （2）将研究时段每个年度第一个月的价格定为基准价格，即为100%。 （3）将每年中每个月的平均价格与上一个月的月度平均价相比，分别得到每个月的百分比。 （4）综合研究时段的月度百分比数据，求解该时段相同月份的月度百分比的平均值。 （5）根据（4）步计算出的结果，画出一条月度百分比曲线。 国际大豆价格的 季节性波动规律 为了说明农产品价格季节性波动规律产生了哪些变化，本文采用两组具有一定时间间隔，而长度相当的数据，对比依据以上数据计算得到的季节性波动指数的变化情况。比如在对国际大豆价格的研究中，本文选用美国芝加哥期货交易所（CBOT）黄大豆连续合约1991—1995年，以及2005—2010年（剔除2008年）连续合约每日收盘价格数据。由于2008年全球经济环境突变，大宗商品价格波动异常剧烈，为了避免计算得到的季节性指数失真，故在计算中剔除2008年。由此得到的两份CBOT黄大豆期货季节性指数图如图1： 图1：国际大豆价格季节性指数图 1991—1995年的季节性指数走势印证了供需关系对大豆价格的影响作用。9、10月份通常是北半球新作大豆的集中上市时段，供给压力会导致价格出现约2%的跌幅。11月份大豆价格受需求带动迎来一波快速拉升行情，此后价格保

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

PVC的季节性特征分析

PVC的季节性特征分析 PVC（聚氯乙烯）是用途最广泛的通用塑料之一。目前建筑业的需求占了我国PVC表观消费量的50%以上。作为上市的期货品种，PVC现货是一个淡旺季分明，每年都有明显波动的商品。每年1—3月份，PVC 的现货价格普遍较低，而从4、5月份开始，PVC的价格则开始回升，到了8、9月份，大都会出现一个年内的峰值。具体情况如下：每年1—3月份是我国春运繁忙时期，此时北方气候寒冷，交通运输不便，房地产的开工率明显下滑，导致北方地区塑料加工企业的开工率普遍较低，对PVC的需求也大幅减弱，打压了PVC的价格。因此，每年的1—3月份都会是PVC价格的低位。 而从4、5月份开始，随着气温回升。下游企业的开工率逐步上升，PVC的需求也逐步提升。此时PVC的价格就开始缓慢上涨，但此时PVC 企业的开工率也比较高，市场上现货供应较为宽裕。此时PVC基本呈现震荡走高的格局。 到了7—8月份，由于天气的原因，氯碱装置开工率会有所回落（这是由于氯碱装置在高温下运行，较易产生危险。因此装置检修时间一般都安排在高温天气），产量会呈现略微下降的趋势。对于塑料加工企业来说，7、8月份是传统需求的旺季。供应下降而需求大幅上升，就造成了现货市场供不应求的局面，容易导致价格在此时出现峰值。

而10月份后，也就进入了它的需求淡季，包括北方的建筑也开始停工。需求回软，但由于南方的需求仍在。所以十月份后PVC现货一般会有一个震荡回落的过程。 2017年PVC价格走势波动较大，在经过2016年年底的大幅下跌之后，年初出现小幅反弹，但反弹并没有持续较长时间，在2月下旬达到6985的上半年高点之后出现大幅下滑，4月中旬创下年内低点5455，此后商品出现了集体趋势性上行，6月份下旬开始PVC也进入了震荡上行的通道，在9月初达到年内高点7975之后快速回落，11月中旬在达到5905之后，开始触底反弹，年底维持区间震荡的走势。整体来看今年PVC的走势可以说是先扬后抑。2017年PVC现货市场价格走势与期货市场走势趋势基本相同，现货市场受期货市场影响越来越大。 自2016年12月底下跌成功破7以后，PVC市场2017新年开市继续下行，1月中旬，得力于备货需求支撑，加之受黑色系煤炭、钢铁等品种的爆发，期货市场大幅上涨，交投放量提振价格止跌反弹，整个国内PVC现货市场跌势有所缓解。 2月中旬至4月下旬，一方面由于氯碱企业利润较好，春季检修不断延后，多数推迟至4月-5月，另一方面，PVC行业库存高企，环保督查及两会的召开波及到河北地区制品企业，周边拉闸限电消息不断，企业被迫停产整顿较多，接货量明显减少使得下游消化不及预期，同时大宗商品集体转弱也是使得PVC价格接连下跌。

商品期货的季节性分析

期货天地 ２０ 镅树广萄２００８年第１４期 Ｆｕ￡ｕｒｅｓ形。蒯 季节性的走势．那么投资者可以通过哪些方法来判断呢？下面笔者为投资者提供两种简单而实用的方法。３．１．１图形分析 所谓图形分析。就是将相关价格的数据绘制成一张图．然后通过对比某一段时间在不同年度的价格走势情况。从而找出正常的季节性表现。比如，我们要研究大连市场的玉米期货价格季节性变动情况，这时，根据图ｌ走势，玉米价格一般在何时上涨、又在何时下跌就一目了然。 图１ 大连玉米市场历年期货价格走势情况 资料来源：国泰君安期货。 历史总是会重演，所以价格走出相对一致的季节性行情也就不足为怪。当然，如上所述，季节性行情背后是相类似的基本面，比如每年的９—１０月玉米的供给大量增加．所以前两个月的价格必需承受巨大的库存压力，通常呈现逐步走弱的行 情：而１０月份以后，饲料需求的旺盛带动玉米消费稳步攀升，价格也逐步走高。３．１．２概率统计 概率统计是另一种研究季节性走势的常用方法。比如，我们要衡量美国原油１０月合约在每年６—８月的价格走势．此时．投资者首先需要找出一个基准点（这里选用５月份最后一个交易日的收盘价格）；其次，分别计算１０月合约在８月底的收盘价格与基准价格的涨跌数量、涨跌幅度、最大涨幅和最大跌幅；最后，根据上一步的计算结果统计出６—８月期间１１月合约的最可能走势（表１）。 通过上面的统计，我们可以发现，１９９２—２００７年．整体上涨跌的概率各为５０％；但是近１０年的涨跌比率为７：３．由此可见近１０年来原油的１０月合约在６—８月的季节性趋势是上涨的。另外，从涨跌的幅度来看，近１０年的原油期价上涨幅度明显大予下跌幅度。属于典型的易 涨难跌行情。 ３．２反季节性的价格行为 一般来讲，季节性分析的目的是通过掌握正常的季节性形态来协助拟定交易策略。当然，季节性分析还有另外一个重要的作用．那就是它可以协助判定“异常的现象”．即反季节性行情。比如正常的季节性走势提示的价格应该是要上涨 表１ １９９２—２００７年美国原油１０月合约６—８月波动情况

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

大宗商品季节性波动规律研究

大宗商品季节性波动规律研究 专题报告大宗商品中国国际期货研发产品系列 2011 年 12 月 12 日星期一 大宗商品价格季节性波动规律研究中期研究院前言: 由于商品的供需层面存在着 某些季节性变化特点，即随着季节的转换商品供给或需求的增减趋势相对固定， 这些商品的价格也因此带有季节性波动特性，我们将这种波动特性称为季节性波 动规律。就农产品而言，通常在一年中特定的季节播种，经过生长成熟之后，又 在另一个季节收获，这种生长周期的循环使得农产品相比基础金属或者化工品具 有更加明显的季节性波动规律。投资者在研判农产品价格走势时，经常会参照其 季节性波动规律。但是，大宗商品市场近年来金融属性不断增强，农产品价格的 季节性波动规律稳定性在减弱，投资者以及相关品种的研究人员在适当参考农产 品历史价格规律的基础上，需要更加灵活细致地分析当前供需情况，以适应越发复杂多变的市场环境。主要内容: 第一部分农产品价格季节性波动规律研究第二部分能源化工品价格季节性波动规律研究第三部分金属价格季节性波动规律研 究请务必阅读正文后的免责声明市场有风险，入市需谨慎～专题报告第一部分 农产品价格季节性波动规律研究一、玉米价格季节性波动规律 1. 大连玉米价格季节性波动规律从图 1、2 中，我们可以看到，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。图1:大连玉米连续年度走势资 料来源:wind、中期研究院请务必阅读正文后的免责声明 2 市场有风险，入市需谨慎～专题报告图2:大连玉米连续指数月度涨跌图资料来源:wind、中期研究院 2.

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

季节性时间序列分析方法

第七章季节性时刻序列分析方法 由于季节性时刻序列在经济生活中大量存在，故将季节时刻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：简单随机时刻序列模型、乘积季节模型、季节型时刻序列模型的建立、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，经济时刻序列的变化包含专门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。关于这各时刻数列我们能够讲，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紧密。 一、季节性时刻序列 1．含义：在一个序列中，若通过S个时刻间隔后呈现出相似性，我们讲该序列具有以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刻序列，那个地点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，我们往往能够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有的时刻序

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．处理方法： （1）建立组合模型； （1）将原序列分解成S个子序列（Buys-Ballot 1847） 关于如此每一个子序列都能够给它拟合ARIMA模型，同时认为各个序列之间是相互独立的。然而这种做法不可取，缘故有二：（1）S个子序列事实上并不相互独立，硬性划分如此的子序列不能反映序列{} x的总体特 t 征；（2）子序列的划分要求原序列的样本足够大。 启发意义：假如把每一时刻的观看值与上年同期相应的观看值相减，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，确实是

棕榈油期货季节性规律 棕榈油季节性特点是什么

棕榈油期货季节性规律棕榈油季节性特点是什么 由于商品的供需层面存在着某些季节性变化特点，即随着季节的转换商品供给或需求的增减趋势相对固定，这些商品的价格也因此带有季节性波动特性，我们将这种波动特性称为季节性波动规律。就农产品而言，供给和需求各自的季节性规律决定了价格波动的季节性规律，尤其是供给或需求的季节性强弱差异明显，价格的季节性也相对突出。 1. 棕榈油供给季节性特征 棕榈属多年生植物，其棕榈果产量深受天气的影响，气候的多少雨、气温的异常高低等都会对其造成影响。印度尼西亚与马来西亚为棕榈油主要生产国，两者共占全球棕油产量的86%以上。马来西亚棕榈油的产量具有明显的季节性特征，通常每年4-10月是增产季，在增产期间，棕榈油价格易跌难涨，而11月至次年2月是减产季，棕榈油价格随之止跌反弹。小的调整方面，每年的五月到八月之间马棕产量都会有个小的回调，回调过后就会爬升至一年的最高点，一般马来西亚棕榈油产量通常在10月见顶回落。 2. 棕榈油需求季节性特征 按照熔点来看，我国棕榈油进口目前以不超过24℃精炼棕榈液油为主。我国棕榈油的消费以食用为主，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。每年对食用精炼棕榈油的需求量占进口的绝大部分，我国每月的棕榈油消费量约为40万吨。由于棕榈油的熔点比较高，在冬季容易凝结不易于搀兑，消费具有一定的季节性，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。从时间来看，10月份之后是我国油脂消费的季节性旺季，夏季是我国油脂消费淡季。消费的季节性直接表现为进口量的季节性，从2012年-2017年的情况看，国庆节、春节前因节日备货进口量较大，即7-9月、11-12月进口放量，提振棕榈油价格，而1-6月进口量较小，棕榈油价格回落。 库存方面，因为10月份之后正是我国油脂消费的季节性旺季，棕榈油消费增加，四季度港口库存逐渐减少，达到全年低位，对棕榈油价格有较强的支撑。进入二、三季度，值棕榈油消费淡季，港口库存逐步回升，施压棕榈油价格。 棕榈油供需季节性规律如下表所示，当然，季节性分析法只适用于特定阶段，常需要结合其他阶段性因素作出客观评估，若出现特殊情况导致供需失衡，就会削弱原有的季节性规律。

季节性人群分析

季节性人群分析 一、高中生咨询者分类 1、不参加高考 2、参加高考（明确考不上） 3、参加高考（在考上与考不上之间徘徊） 4、参加高考（一定能考上） （7月份咨询的重点关注对象是第一类和第二类，第三类人群咨询的会多，但是不好把握，或者说最容易出现反复，报名周期较长，所以需要咨询师对于这类咨询者集中建档，设定长期跟踪回访计划，8、9月份开始将是这类咨询者报名的高峰期，也将是收获期。咨询师在咨询高考生时，在成绩没出来之前，一定要了解其模考成绩及预测成绩。） 二、高中生咨询的关键时间点 6月9日~6月15日估分 6月28日~7月5日公布分数及填写志愿 7月15日~8月15日本专科录取阶段 三、高中生咨询者关注点---选学校（主） 1、是否有学历 2、学校是否正规，是国家办学还是民办院校 3、学校规模大不大，学校环境好不好 4、学校是否有知名度 5、学校管理是否严格 6、证书认可度是否高，属于什么性质的证书 7、毕业之后是否包分配 四、高中生咨询者关注点---选专业（次) 1、专业是否是目前流行的 2、专业是否体面，收入是否高 备注:咨询者及家长对于专业设置不了解，选专业比较盲目，易受他人影响，与其社会阅历有很大关系 五、高中生咨询者咨询思路－－内容 1、了解咨询者的高考情况和下一步的学习计划 2、引导咨询者认识到高中生继续学习的必要性 3、根据咨询者的学习计划进行客观的分析 4、分析社会企业用人的情况，及就业的现状 5、帮咨询者“算帐”：从费用到回报 6、介绍职业教育的优势，特别是国家的相关支持政策 7、给学习者建立信心，介绍成功案例，畅想四年后与同龄人相比不同的生活的状态 8、介绍新华电脑教育的背景及各方面的优势 9、介绍获得学历的几种方式，强调掌握技术的重要性 10、打预防针：周围环境带来的不同影响 11、利用高中的的群体特点和从众心理，做好口碑转介绍 六、电话常见问题 1、追问价格 应对方法：第一次上升品牌价值，提高学校正规性，根据家长态度和反映可适当说明收费范