分析预测 - 尊旭网

趋势预测法的依据是什么呢？

①趋势预测法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来。事物的现实是历史发展的结果，而事物的未来又是现实的延伸，事物的过去和未来是有联系的。市场预测的时间序列分析法，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势。市场预测中，事物的过去会同样延续到未来，其意思是说，市场未来不会发生突然跳跃式变化，而是渐进变化的。

趋势预测法的哲学依据，是唯物辩证法中的基本观点，即认为一切事物都是发展变化的，事物的发展变化在时间上具有连续性，市场现象也是这样。市场现象过去和现在的发展变化规律和发展水平，会影响到市场现象未来的发展变化规律和规模水平；市场现象未来的变化规律和水平，是市场现象过去和现在变化规律和发展水平的结果。

需要指出，由于事物的发展不仅有连续性的特点，而且又是复杂多样的。因此，在应用时间序列分析法进行市场预测时应注意市场现象未来发展变化规律和发展水平，不一定与其历史和现在的发展变化规律完全一致。随着市场现象的发展，它还会出现一些新的特点。因此，在时间序列分析预测中，决不能机械地按市场现象过去和现在的规律向外延伸。必须要研究分析市场现象变化的新特点，新表现，并且将这些新特点和新表现充分考虑在预测值内。这样才能对市场现象做出既延续其历史变化规律，又符合其现实表现的可靠的预测结果。

②趋势预测法突出了时间因素在预测中的作用，暂不考虑外界具体因素的影响。时间序列在时间序列分析预测法处于核心位置，没有时间序列，就没有这一方法的存在。虽然，预测对象的发展变化是受很多因素影响的。但是，运用时间序列分析进行量的预测，实际上将所有的影响因素归结到时间这一因素上，只承认所有影响因素的综合作用，并在未来对预测对象仍然起作用，并未去分析探讨预测对象和影响因素之间的因果关系。因此，为了求得能反映市场未来发展变化的精确预测值，在运用时间序列分析法进行预测时，必须将量的分析方法和质的分析方法结合起来，从质的方面充分研究各种因素与市场的关系，在充分分析研究影响市场变化的各种因素的基础上确定预测值。

需要指出的是，趋势预测法因突出时间序列暂不考虑外界因素影响，因而存在着预测误差的缺陷，当遇到外界发生较大变化，往往会有较大偏差，时间序列预测法对于中短期预测的效果要比长期预测的效果好。因为客观事物，尤其是经济现象，在一个较长时间内发生外界因素变化的可能性加大，它们对市场经济现象必定要产生重大影响。如果出现这种情况，进行预测时，只考虑时间因素不考虑外界因素对预测对象的影响，其预测结果就会与实际状况严重不符。

趋势分析法主要有几种

趋势分析法是通过对有关指标的各期对基期的变化趋势的分析，从中发现问题，为追索和检查帐目提供线索的一种分析方法。例如通过对应收帐款的趋势分析，就可对坏帐的可能与应催收的货款作出一般评价。趋势分析法可用相对数也可用绝对数。它是通过对财务报表中各类相关数字资料，将两期或多期连续的相同指标或比率进行定基对比和环比对比，得出它们的增减变动方向、数额和幅度，以揭示企业财务状况、经营情况和现金流量变化趋势的一种分析方法。采用趋势分析法通常要编制比较会计报表。扩展资料：趋势分析法应用目的：1、确定引起公司财务状况和经营成果变动的主要原因；2、确定公司财务状况和经营成果的发展趋势对投资者是否有利；3、预测公司未来发展的趋势。这种分析方法属于一种动态分析，它是以差额分析法和比率分析法为基础，同时又能有效地弥补其不足。参考资料来源：百度百科-趋势分析法

定性销售预测和定量销售预测的优缺点是什么？其适用范围又是什么

1、定性销售预测：优点是时间短，费用省，简单易行，能综合多种因素；缺点是主观随意性较大，预测结果不够准确。定性销售预测适用范围偏重于对市场行情的发展方向和施工中各种影响施工项目成本因素的分析。2、定量销售预测（定量猜测法）：也称为定量猜测法。优点是对资料的要求较高，逻辑严谨，计算准确，且能进行误差估计，因而可靠程度较高；缺点是因其对非计量因素如国家方针政策、市场需求、社会环境和心理状态等很难考虑，猜测结果不一定完全准确。定量猜测法适用范围通常是运用现代数学方法对有关数据进行科学加工处理，并建立经济数学模型以揭示各有关变量之间的规律性联系。扩展资料：定量猜测法又可分为两种类型：1、因果猜测法，即从某项因素与其他相关因素之间的规律性联系中进行分析，如本量利分析法、投入产出法、回归分析法等。2、趋势猜测法，即根据某项指标过去的、按时间顺序排列的数据，运用一定的数学方法进行加工、计算，借以猜测未来发展趋势的分析猜测方法，包括算术平均法、加权平均法、指数平滑法、最小平方法等。参考资料来源：百度百科-定性预测法百度百科-数量分析法

预测销售量的方法有哪些

预测销售量的方法有：时间序列法、因果（相关）分析法、本量利分析法、回归分析法、移动平均方法。1、时间序列法：是按照时间的顺序，通过对过去几期实际数据的计算分析，确定预测期产品销售收入的预测值。由于计算程序的不同，这种方法又可分为历史同期（季）平均法、滚动（或加权）平均法、基数加平均变动趋势法。2、因果（相关）分析法：是利用事物内部发展因果关系，并着重研究影响事物发展变化外因的作用，来预测计划期事物发展变化的趋势。这种方法一般适用于销售量直线上升的企业。3、本量利分析法：是在成本划分为变动成本和固定成本的基础上，根据销售成本、销售量与利润三者之间的内在联系，假定已知其中两个因素，来推测另一个因素，以寻求最佳方案。运用这种方法，既可以预测保本点销售量和销售收入，也可以预测为实现目标利润需要达到的销售量和销售收入。4、回归分析法：根据销售历史记录中的数据，对所有变量进行回归分析，得出回归方程，用以预测未来的销售。5、移动平均方法：选取一定的历史期数，以此期数的销售总量为基础，求出总量的移动平均值，然后将这个移动平均值作为预测的基础。

预测的依据是什么?

机体任一动作的完成均依赖于某组肌群协调一致的运动，称共济运动。这种协调主要靠小脑的功能以协调肌肉活动、维持平衡和帮助控制姿势，也需要运动系统的正常肌力，前庭神经系统的平衡功能，眼睛、头、身体动作的协调，以及感觉系统对位置的感觉共同参与作用。这些部位的任何损伤均可出现共济失调。
简单的说就是肢体出现了不协调运动，比如：1、指鼻实验嘱患者仰卧以食指接触距其前方0.5cm检查者的食指，再以食指指自己的鼻尖，由慢到快，先睁眼后闭眼，重复进行。小脑半球病变时同侧指鼻不准，如睁眼时指鼻准确，闭眼时出现障碍则为感觉性共济失调。2、跟-膝-胫实验嘱患者仰卧，上抬一侧下肢，将足跟置于另一下肢膝盖下端，再沿胫骨前缘向下移动，先睁眼，再闭眼重复进行。小脑损害时动作不稳，感觉性共济失调者闭眼时足跟难以寻到膝盖。3、其他 a快速轮替动作：嘱患者伸直手掌并以前臂作快速旋前旋后动作，或一手用手掌、手背连续交替拍打对侧手掌，共济失调者动作缓慢，不协调；b闭目难立征：嘱患者足跟并拢站立，闭目，双手向前平伸，若出现身体摇晃或倾斜者为阳性，提示小脑病变。如睁眼时能站稳而闭眼时站立不稳，则为感觉性共济失调。

预测的依据是什么?

预测的依据是概率。
概率，亦称“或然率”，它是反映随机事件出现的可能性大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，从一批有正品和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是正品”就是一个随机事件。设对某一随机现象进行了n次试验与观察，其中A事件出现了m次，即其出现的频率为m/n。经过大量反复试验，常有m/n越来越接近于某个确定的常数（此论断证明详见伯努利大数定律）。该常数即为事件A出现的概率，常用P (A) 表示。

如何利用spss对数据进行预测？

1、建立工作文件，创建并编辑数据。结果如下图所示。2、在命令行输入lsycx,然后回车。3、弹出equation窗口，如图所示。观察t统计量、可决系数等，可知模型通过经济意义检验，查表与X的t统计量比较发现，t检验值显著。模型对Y的解释程度高达99.3%。4、将样本期范围从1978-2003年扩展为1978-2004年：在workfile窗口中依次点击proc->Structure。5、弹出WorkfileStructure窗口，将2003改为2004，然后点击ok，如图所示。6、在Group窗口中输入2004年X的值，如图所示。7、在equation窗口中点击Forecast。8、在弹出的窗口中点击ok。9、在workfile窗口中会生成一个yf，双击打开它，如图所示，即可看到对2004年的预测值。

如何用spss进行判别分析预测

spss进行判别分析步骤 1．Discriminant Analysis判别分析主对话框如图 1-1 所示图 1-1 Discriminant Analysis 主对话框（1）选择分类变量及其范围在主对话框中左面的矩形框中选择表明已知的观测量所属类别的变量(一定是离散变量)，按上面的一个向右的箭头按钮，使该变量名移到右面的Grouping Variable 框中。此时矩形框下面的Define Range 按钮加亮，按该按钮屏幕显示一个小对话框如图1-2 所示，供指定该分类变量的数值范围。图 1-2 Define Range 对话框在Minimum 框中输入该分类变量的最小值在Maximum 框中输入该分类变量的最大值。按Continue 按钮返回主对话框。(2)指定判别分析的自变量图 1-3 展开 Selection Variable 对话框的主对话框在主对话框的左面的变量表中选择表明观测量特征的变量，按下面一个箭头按钮。把选中的变量移到Independents 矩形框中，作为参与判别分析的变量。（3）选择观测量图 1-4 Set Value 子对话框如果希望使用一部分观测量进行判别函数的推导而且有一个变量的某个值可以作为这些观测量的标识，则用Select 功能进行选择，操作方法是单击Select 按钮展开Selection Variable。选择框如图1-3 所示。并从变量列表框中选择变量移入该框中再单击Selection Variable 选择框右侧的Value按钮，展开Set Value(子对话框)对话框，如图1-4 所示，键入标识参与分析的观测量所具有的该变量值，一般均使用数据文件中的所有合法观测量此步骤可以省略。（4）选择分析方法在主对话框中自变量矩形框下面有两个选择项，被选中的方法前面的圆圈中加有黑点。这两个选择项是用于选择判别分析方法的l Enter independent together 选项，当认为所有自变量都能对观测量特性提供丰富的信息时，使用该选择项。选择该项将不加选择地使用所有自变量进行判别分析，建立全模型，不需要进一步进行选择。l Use stepwise method 选项，当不认为所有自变量都能对观测量特性提供丰富的信息时，使用该选择项。因此需要判别贡献的大小，再进行选择当鼠标单击该项时Method 按钮加亮，可以进一步选择判别分析方法。2．Method对话框如图 1-5 所示:　图 1-5 Stepwise Method 对话框单击“Method”按钮展开Stepwise Method对话框。（1）Method 栏选择进行逐步判别分析的方法可供选择的判别分析方法有：l Wilks'lambda 选项，每步都是Wilk 的概计量最小的进入判别函数l Unexplained variance 选项，每步都是使各类不可解释的方差和最小的变量进入判别函数。l Mahalanobis’distance 选项，每步都使靠得最近的两类间的Mahalanobis 距离最大的变量进入判别函数l Smallest F ratio 选项，每步都使任何两类间的最小的F 值最大的变量进入判刑函数l Rao’s V 选项，每步都会使Rao V 统计量产生最大增量的变量进入判别函数。可以对一个要加入到模型中的变量的V 值指定一个最小增量。选择此种方法后，应该在该项下面的V-to-enter 后的矩形框中输入这个增量的指定值。当某变量导致的V值增量大于指定值的变量后进入判别函数。(2) Criteria 栏选择逐步判别停止的判据可供选择的判据有:l Use F value 选项，使用F值，是系统默认的判据当加人一个变量(或剔除一个变量)后，对在判别函数中的变量进行方差分析。当计算的F值大于指定的Entry 值时，该变量保留在函数中。默认值是Entry为3.84：当该变量使计算的F值小于指定的Removal 值时，该变量从函数中剔除。默认值是Removal为2.71。即当被加入的变量F 值为3.84 时才把该变量加入到模型中，否则变量不能进入模型；或者，当要从模型中移出的变量F值<2.71时,该变量才被移出模型,否则模型中的变量不会被移出.设置这两个值时应该注意Entry值〉Removal 值。l Use Probability of F选项，用F检验的概率决定变量是否加入函数或被剔除而不是用F值。加入变量的F值概率的默认值是0.05(5%);移出变量的F 值概率是0.10(10%)。Removal值(移出变量的F值概率) >Entry值(加入变量的F值概率)。(3) Display栏显示选择的内容对于逐步选择变量的过程和最后结果的显示可以通过Display 栏中的两项进行选择：l Summary of steps 复选项，要求在逐步选择变量过程中的每一步之后显示每个变量的统计量。l F for Pairwise distances 复选项，要求显示两两类之间的两两F 值矩阵。3.Statistics对话框指定输出的统计量如图1-6 所示：图 1-6 Statistics 对话框可以选择的输出统计量分为以下3 类:(l) 描述统计量在 Descriptives 栏中选择对原始数据的描述统计量的输出：l Means 复选项，可以输出各类中各自变量的均值MEAN、标准差std Dev 和各自变量总样本的均值和标准差。l Univariate ANOV 复选项，对各类中同一自变量均值都相等的假设进行检验，输出单变量的方差分析结果。l Box’s M 复选项，对各类的协方差矩阵相等的假设进行检验。如果样本足够大，表明差异不显著的p 值表明矩阵差异不明显。(2) Function coefficients 栏：选择判别函数系数的输出形式l Fisherh’s 复选项，可以直接用于对新样本进行判别分类的费雪系数。对每一类给出一组系数。并给出该组中判别分数最大的观测量。l Unstandardized 复选项，未经标准化处理的判别系数。(3) Matrices 栏：选择自变量的系数矩阵l Within-groups correlation matrix复选项，即类内相关矩阵，它是根据在计算相关矩阵之前将各组(类)协方差矩阵平均后计算类内相关矩阵。l Within-groups covariance matrix复选项，即计算并显示合并类内协方差矩阵，是将各组(类)协方差矩阵平均后计算的。区别于总协方差阵。l Separate-groups covariance matrices复选项，对每类输出显示一个协方差矩阵。l Total covariance matrix复选项，计算并显示总样本的协方差矩阵。4.Classification 对话框指定分类参数和判别结果如图1-7 所示图 1-7 Classification 对话框5.Save对话框,指定生成并保存在数据文件中的新变量。如图1-8 所示:图 1-8 Save 对话框6．选择好各选择项之后，点击“OK”按钮，提交运行Discriminant过程。

求高人分析现在外汇趋势和预测未来趋势

汇率走势预测的两种方法，您可以采用两种基本的方法预测外汇市场行为，究竟该采用哪种方法预测外汇市场行为一直争论不休，事实上，二者缺一不可。下面首先分别解释再将二者综合。

基本面分析

基本面分析是根据经济、社会、政治等因素对外汇供给的影响来分析市场行为的方法。换句话说，您所看到的是一国经济状况良好还是糟糕。通过该分析法您可以知道如果该国经济状况良好，则该国货币价值也就随之上升。这是因为经济状况越好，就会取得其它国家对该国货币升值的更多信任。
比如说，美元价值持续上涨的原因就是美国的经济强劲。只要经济好，利率就会高也就会控制通货膨胀，货币价值自然会持续上涨。简言之，基本面分析就是以判断金融市场未来走势为目标，对经济和政治数据的透彻分析。
在以后的课程中您将会继续学习一些具体的因素对货币价值的影响。目前，您只需了解基本面分析就是通过研究一国的经济状况来判断货币的汇率变化。
教课书中的理论是一国货币的价值与该国的经济理论是正相关的理，但是事实上在现如今的外汇市场中，美国是个例外，按照理论美国经济在经济危机之后恢复越快，速度超过其它国家，美元应该升值，然后现在的状况是美国经济危机之后恢复越快，越利于非美货币即(欧元，澳元，英镑，加元等货币)，美国经济数据越好，非美货币越是上涨，经济学家也很难解释这一现象。
技术分析技术分析就是研究价格的变动情况。简单的说，技术分析=图标分析。也就是说，利用某些历史材料来判断整个或个别外汇币种价格未来变动的方向。通过分析图表，预测出货币的价格走势和变动程度从而帮助您找到更好的交易时机。
技术分析中最为重要的环节就是价格趋势。就像诸多外汇投资者常挂在嘴边的一句话：“趋势即朋友”原因就是读懂了走势并找到合适的交易机会那么您就会大赚一笔了。技术分析有助于您判断早期的走势从而抓住获取利润的最佳交易时期。也许您会默默的说，“哇，太神奇了。这就是 “技术”和 “基本面”分析。以前从未见过！”只要完成了外汇培训班的全部课程，您一样会很出色的......
哪种方法更好？
该问题是大家争论的话题。最为一名有志向的外汇投资者在您整个外汇的旅途中，基本面分析和技术分析都有很多的拥护者。一些投资者说仅基本面分析足以驾驭市场而图表中的任何走势线只是巧合。另一方面，还有些投资者说只有关注技术分析而且这是因为有了技术分析，才能发现市场的变动形式从而预测未来价格的变化。
切勿听从任何一方的极端见解！采取任何一方的做法都是不妥的……
要成为一名外汇高手，两种分析法都得掌握。您不相信？下面的例子给出了专注于一种分析法给投资者带来的危害。
假设您正在关注图表并找到了交易时机。您想当然的认为可以发大财了。“机会来了。”
您满怀欣喜继续您的交易。但是请等等！仓促的交易使得其它方向上有了30点的变化！可是您却不知您所交易的货币的利率下滑了，并且其它的投资者正以相反的变动方向为依据进行交易。
这回您再也高兴不起来了，冲着图表大发雷霆，拿电脑出气。就这样白白的损失了一笔钱。追其原因就是您完全忽视了基本面分析。(该例子非真实事件。根本不会发生在本人身上。本人从未如此天真，本人是聪明的交易者….通过这个例子，只是希望您明白二者都同样重要。)外汇就好比圆形阴阳图，基本面分析和技术在其中平均分布，也这是二者在决定市场活动中起了关键作用。
还记得小时候父母说过，“不论何事，太多了总不好”。您也许不同意他们的看法，可是在外汇交易中却很适用。仅仅使用一种分析法是不当的。您必须兼顾二者，学会技术面各种技术指标的作用，也需要学会基本面的各种经济数据代表的意义，因为只有这样才能真正的从交易中获利。

定性销售预测和定量销售预测的优缺点是什么？其适用范围又是什么

茶叶行业现状及前景调研

茶叶销售总量平稳增长近年来，中国茶产业主动融入与服务构建新经济格局，通过持续创新保持了稳定发展，在传统产品与业态持续发力的同时，新茶饮、新袋泡、花草茶、混搭风味茶等新赛道崛起，线上线下消费繁荣，茶叶总产量、总产值，内销量、内销额，出口量、出口额等多项经济指标实现历史性突破2014年以来，我国茶叶消费呈现持续增长的发展态势，据统计，2021年，全国茶叶消费量为230.19万吨，较2014年的150.25万吨增长近80万吨。销售额持续走高销售额方面，随着我国茶叶市场的持续火爆，全国茶叶销售总额持续增长，到2021年，全国茶叶销售额达到3120亿元，同比增长7.99%，销售额再创新高。茶叶销售总额持续提升的原因一方面是消费者需求的持续提升，另一方面则是茶叶价格的持续走高，2014年以来，茶叶销售均价总体呈现震荡上行的发展态势，到2021年，我国茶叶销售均价135.5元/千克，价格仅次于2018年的139.3元/千克。绿茶消费占比过半从各类茶叶消费情况来看，目前绿茶是我国茶叶市场主要消费品种。2021年，中国传统茶类中，六大茶类的消费量均有不同幅度增长。其中，绿茶130.92万吨，占总销量的56.87%;红茶33.88万吨，占总销量的14.72%;黑茶34.41万吨，占总销量的14.95%;其他品种茶叶销量占比均不足10%。具体到绿茶方面，近年来，我国绿茶消费量呈现平稳上行走势。据中国茶叶流通协会统计数据显示，2018年，我国绿茶消费量为120.59万吨，到2021年，我国绿茶消费量提升至130.92万吨，同比增长2.35%。—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国茶叶行业深度调研与投资战略规划分析报告》

茶叶市场分析

我国是世界第一产茶大国，目前全国茶叶种植面积达1770万亩，年产茶叶75万吨，年产值85亿元。江苏是全国茶叶加工最发达的省份之一，全国十大名茶有两个产自江苏，全省种植面积为28万亩，年产茶叶1.2万吨左右,以名优茶为主。我市茶叶生产集中在西部丘陵地区，近年来，我市各地不断加大茶叶扩面和更新改造力度，以“绿杨春”为代表的名特优茶产量不断提高，全市茶叶生产呈现稳步推进态势。据统计，全市现有茶园3.5万亩，其中今年新拓0.4万亩；春季产茶250吨，其中名特优茶76吨，占30.4%；春茶总产值达4770万元，名特优茶产值为3100万元，占65%。综观茶叶市场，具有明显的市场走势：一是茶叶市场消费保持稳中有升，价格基本保持稳定，没有大起大落现象。世界人均年消费茶叶近500克，英国人均年消费2460克，日本人1005克，爱尔兰3170克，中国330克，香港特别行政区1370克。有理由说茶叶消费潜力很大。发展茶叶生产具有广阔前景。二是更取向消费名特优新茶叶。从“物质”转向“感觉”的消费变化已逐渐显现。茶叶消费依据不同地区的饮用习惯而不同，但主要趋向消费名特优新茶。目前消费市场中，低档茶滞销，大宗粗茶积压，而价格昂贵的名优茶、名牌茶走俏，高档茶畅销不衰。名优茶的价格起码要高于一般茶叶50%以上。仅仅扬州市场，每年名特优茶的需求量就达到300吨左右。近年来，优质“绿杨春”春茶每斤价格一直稳定在300元左右，新上市的茶叶有的每斤高达1000多元。三是更加注重茶叶的安全。随着人民食品安全意识的增强以及进口国各种重金属及农药残留标准的不断提高，茶叶生产今后必须更加重视无公害生产，建立优良的茶叶生产生态环境和严格的无污染加工流程，超标茶叶今后在市场将无立足之地。四是更加注重产品的包装。茶文化将进一步得到发扬光大，优质的茶叶包装是茶文化的重要内容之一。