沪深股票价格的影响因素分析
Statistics and Application 统计学与应用, 2018, 7(6), 662-670
Published Online December 2018 in Hans. https://www.360docs.net/doc/609865958.html,/journal/sa
https://https://www.360docs.net/doc/609865958.html,/10.12677/sa.2018.76076
Analysis on the Influencing Factors of
Shanghai and Shenzhen Stock Prices
Weijie Hong, Chunlai Xiao, Yu Liu
College of Sciences, North China University of Technology, Beijing
Received: Dec. 6th, 2018; accepted: Dec. 21st, 2018; published: Dec. 28th, 2018
Abstract
This article selected 2,000 shares of A shares in Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges as the research object, and studied 2014-2016 financial data, valuation indicators, equity data and 2015-2017 average share price data, transactions data. Through continuous improvement of the independent variable system and improvement of the stock price model, an empirical analysis of the model was conducted. Finally, the nonlinear form of the variables was explored. The overall investment style of the A-share market was summarized. The side proved that the A-share market was gradually maturing and it was discovered that the market may be distorted. The variables caused by irrational investment and investment do not conform to economic assumptions, and the main core factors affecting stock prices are derived.
Keywords
A-Share Market, Stock Price Model, Earnings Per Share, Nonlinear Exploration
沪深股票价格的影响因素分析
洪伟杰，肖春来，刘昱
北方工业大学，北京
收稿日期：2018年12月6日；录用日期：2018年12月21日；发布日期：2018年12月28日
摘要
本文选取了沪深两市A股2000余支股票作为研究的对象，选择其2014~2016的财务数据、估值指标、股本数据和下一年度(即2015~2017)的平均股价数据、平均交易数据进行研究。通过不断完善自变量体系、
洪伟杰等
改进股价模型，进行模型实证分析，最终探索了变量的非线性形式，总结A股市场的总体投资风格，侧面证明了A股市场逐步成熟化，发现了可能由于市场扭曲和投资非理性引起的变量不符合经济学假设，得出影响股票价格的主要核心因素。
关键词
A股市场，股价模型，每股收益，非线性探索
Copyright ? 2018 by authors and Hans Publishers Inc.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).
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1. 引言
1.1. 选题的目的及意义
我国金融市场从开创至今，仅仅经历不到三十年的发展，各方面都远不及西方金融市场的成熟，仍然处于不完善半成熟阶段。对于广大投资者而言，由于相关投资知识匮乏，且处于极度信息不对称的一方，在金融市场上不能够做出正确的投资决策，进而导致亏损的扩大。本文希望通过研究分析，探索股票价格的影响因素，研究其内在经济规律，引导投资者理性投资。
1.2. 研究思路及方法
通过多元回归模型进行实证分析，逐步拟合平均股价数据与财务指标、股本指标、交易指标、估值指标，探索他们之间存在的关系。在此基础上，基于多元回归模型的加法形式，探索平均股价数据与上述指标存在的非线性形式。再而，根据模型拟合结果，改进模型，消除多重共线性，得出相关结论。1.3. 本文的创新之处
1、本文所涉及指标不限于财务指标，还涉及股本规模、交易指标、估值指标，变量体系丰富，指标的维度高，具有较高的说服力。
2、相比前人的研究，本文不仅仅考虑了因变量和自变量之间普通的线性关系，还发现了股票均价与指标变量之间存在的非线性关系，更能刻画具体指标的影响作用。
1.4. 本文的不足之处
1、影响股票价格因素复杂，非可计量因素无法在模型中得到体现。
2、个别证券价格波动出现异常可能会干扰模型计量。
3、市场存在的非理性化因素，导致现有数据无法正确公允价格。
4、部分模型经济学假设无法满足所有学者对同一经济问题的看法。
5、未能进一步探明相关变量不符合经济学假设的原因。
2. 文献综述
Ball、Brown (1968) [1]发现财务指标对平均股价具有正向促进作用；Beaver (1968) [2]发现在财务报告报出短时间内，股票成交量显著地高于平常，进而影响股价的平均变动；N. Chen，R. Roll，S. Ross (1986)
洪伟杰等
[3]，提出五因素因素分析模型，将证券投资收益率分解为五个因素：工业生产变化、期望通货膨胀变化、
非预期的通货膨胀变化、长期公司债券相对于长期政府债券的超额收益、长期政府债券相对国库券的超额收益；Eugen F·Fama和Kemeth R. French (1996) [4]提出三因素模型，将证券投资收益率分解为三个因素：市场因素、股票数量小的投资组合相对股票数量大的超额收益、高账面-市值比股票组合的投资组合相对低账面-市值比股票的超额收益。
汪长剑(2004) [5]发现企业规模，账面-市值比、深证综指、净资产收益率等是证券收益率主要的影响因素；郑志凌(2005) [6]研究发现了沪深两市每日的股票价格与成交量之间存在着静态关系、动态关系、条件波动性；刘凤玲(2010) [7]研究发现，财务指标中，每股收益、每股净资产、每股主营业务利润和托宾Q对股票价格变动的解释力较强；赵华、吕雯(2010) [8]研究发现，中国股票市场的动态三因素中，规模因素影响最为显著，其次是市场因素，账面市值比因素影响最弱。
3. 实证假设与设计
3.1. 经济学假设
1、假定上市公司的主要财务指标：每股收益，每股净资产，每股营业收入，净资产收益率，对平均
股价具有正向促进作用。其他指标对公司股价具有不同程度、不同方向的影响作用。
2、假定所有的上市公司于每年的4月30日同时报出上一年的年报。假定4月30日~6月30日，市
场对年报数据进行充分解读，在此期间的五个特定时点产生的收盘价、交易换手率的算术平均值作为股票的公允价值、平均交易换手率。
3、假定带“ST”公司股票处于不确定状态，股票价格具有很大的不确定性，不纳入研究范围。
4、假定行业的平均估值水平正确反映市场对整体行业的价值评估。
3.2. 实证变量的选取
实证分析选取平均股价(P)作为因变量，财务指标、股本指标、交易指标、估值指标作为自变量。其中财务指标包括每股指标(EPS, NAPS, MIPS)、盈利能力指标(ROE)、偿债能力(CR)、成长能力(EPSgrrt)、营运能力(Invtrtrrat)、资本结构(Dbastrrat)、收益质量(OPItprf)；股本规模指标为总股本规模(Size)；交易指标为平均交易换手率(Stto)；估值指标包括(市盈率PE、市净率PB、市销率PS)。
3.3. 数据来源及其处理
本文数据来源于RESSET股票数据库，共收集了2014~2016三年的财务指标、股本规模、估值指标，以及其下一年度股票平均价格和平均交易换手率。
选定五个特定时点(4~30, 5~15, 5~31, 6~15, 6~30)的股票价格和交易换手率的算术平均数作为平均股价和平均换手率。五个交易日中，达到三个及其以上的交易日停牌导致数据缺失的，直接剔除出研究对象。带“ST”公司股票处于不确定状态，股票价格具有很大的不确定性，不纳入研究范围。
对于某些变量可能与因变量之间存在非线性关系，进行尝试性地非线性探索。由原始自变量做其N 次幂，开奇数方根，取对数，得到关于原价自变量的一组非线性变化值。对比其与因变量的相关系数，选择最高系数的形式作为其非线性形式变量。
3.4. 模型实证设计
根据多元回归模型，本文逐步拟合如下几个总体多元回归模型。
模型一，拟合平均股价与财务指标之间的关系；
洪伟杰等
模型二：考虑平均股价与财务指标、股本规模、交易换手率之间的关系；
模型三：基于模型二，考虑平均股价与财务指标、股本规模、交易换手率、估值指标之间的关系；
模型四：基于模型三，考虑平均股价与非线性自变量调整。
4. 模型实证分析
4.1. 模型一、二、三汇总
Table 1. Comparison table of goodness of fit of the four models
表1. 四个模型拟合优度对比表
2016年2015年2014年
R2Ad-R2R2Ad-R2R2Ad-R2模型一0.6630 0.661831 0.3901 0.3875 0.3024 0.2991 模型二0.7606 0.7596 0.6227 0.6207 0.4651 0.4621 模型三0.7743 0.7731 0.6353 0.6329 0.4919 0.4881 模型四0.8580 0.8572 0.7993 0.7982 0.8253 0.8242 Table 2. Test summary of the three models
表2. 三个模型的检验汇总表
模型一模型二模型三
2016年2015年2014年2016年2015年2014年2016年2015年2014年
P E P E P E P E P E P E P E P E P E EPS √√√√√√√√NAPS 0.05 √√√0.05 × 0.05 √0.01 √0.05 √0.01 √√ROE 0.05 × 0.05 √√× 0.05 × √× 0.05 × √EPSGRRT 0.05 × 0.05 × 0.05 × 0.05 × 0.01 × 0.05 √0.05 × 0.01 × 0.05 √MIPS 0.05 0.05 0.05 0.01 0.05 0.05 0.01 0.05 0.05
CR 0.01 0.05 INVTRTRRAT 0.05 0.05 0.01 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 DBASTRT 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 OPITPRF 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05 LN(SIZE)
STTO 0.01
PE 0.05
PB
PS
注：1、表中P表示统计学检验，“0.05”表示未能通过0.05的显著性检验“0.01”表示，通过显著性为0.05但未能通过0.01的检验，P列为空表示通过通过0.01的显著性；2、表中E表示经济学检验，经济学检验的对象为EPS、NAPS、ROE、EPSGRRT，√表示通过经济学检验、×表示不符合经济学假设，E列为空表示该变量不进行经济学检验。
从模型的拟合优度上看，随着自变量体系的完善，模型对平均股价的解释程度越来越高。2016年的拟合效果一般，但是2014年度数据的拟合程度欠佳，模型仍然存在改进的空间。仅依靠模型一拟合的财
洪伟杰等
务指标，难以充分解释股票的平均价格。从模型一到模型二引入股本指标、交易指标并且其都显著地通过了统计学检验，一定程度上完善了模型的变量设定。平均交易换手率对平均股价起到了正向的促进作用，股本规模对平均股票价格具有反向抑制作用。在模型二中，虽然模型拟合优度得到显著提升，但是2014年、2015年数据的解释程度依旧不高。值得注意地是，从模型二到模型三引入估值指标，增加模型变量却没能如同预期一样引起拟合优度的显著提升。引入的估值指标基本都显著地通过了统计学检验，再次一定程度上完善了模型的变量设定。至此，模型变量的设定应该停止增加，但是模型拟合度提升遇到瓶颈，模型改进和完善需要另寻出路。
从模型的时间维度上来看，随着年份增加，模型拟合优度总在不断上升，越来越显示出其内在趋势。
虽然2014年的数据拟合效果还比较低，但是不可否认的是A股市场的可量化程度正在逐渐改善提升。
如表2所示，从模型的检验结果来看，CR、SIZE、STTO指标在模型中表现显著；MIPS、INVTRTRRAT、DBASTRT、OPITPRF比较多次未能通过统计学检验；EPS指标表现最为良好，通过了所有的统计学检验和经济学假设；同时，NAPS也通过基本通过了所有的经济学假设，模型表现显著；ROE、EPSgrrt两个指标多次不符合经济学假设，与我们所熟知的经济学知识相悖；在模型中，这些变量显著地不符合经济学假设，导致模型解释效果差，这可能是由于模型设定偏误，或者缺失重要变量，或者引入了其他不显著变量。
4.2. 模型四：股价与非线性变化调整自变量多元回归分析
上述的模型假定都是建立在因变量与自变量之间都是存在某种线性关系的基础之上。然而实际上，模型因变量与自变量存在着各种非线性关系，通常难以刻画。笔者通过做因变量与自变量及其N次幂的相关性系数，尝试寻找其可能的非线性关系。
在某些变量上发现开三次方根，开五次方根或取对数之后，相关系数得到提升。在各变量的非线性探索中，EPS其本身，NAPS的1/3次幂形式，ROE的1/3次幂形式，EPSGRRT的1/5次幂形式，INVTRTRRAT其本身，MIPS、CR的对数形式，OPITPRF、STTO、PE的1/5次幂形式，PB、PS的对数形式与平均股价的Pearson系数最高。SIZE取其对数形式。
根据非线性关系的探索，建立股价与非线性变化调整自变量的多元回归模型。得到模型检验表见表3，模型拟合优度见表1。
1) 拟合优度检验
2016年R2达到了0.857923 Adjusted-R2达到了0.857226，2015年R2达到了0.799307 Adjusted-R2达到了0.799307，2014年R2达到了0.825256，Adjusted-R2达到了0.824163，相对比前三个模型模型拟合良好，拟合度得到了巨大的提升。
2) 经济学检验
通过非线性变量变换之后，四个变量的经济学检验中，EPS符合三年数据的经济学假设，NAPS^(1/3)变量在2015年不符合经济学假设，EPSGRRT^(1/5)、ROE^(1/3)都不符合经济学假设。
Table 3. Significance test of model four variables and test table of economics
表3. 模型四变量显著性检验及经济学检验表
2016年2015年2014年Variable Coefficient Prob. P E Coefficient Prob. P E Coefficient Prob. P E
C 11.18900 0.0288 ?60.62584 0.0000 ?115.6218 0.0000
EPS 24.10780 0.0000 √10.65047 0.0000 √9.287209 0.0000 √NAPS^(1/3) ?22.03604 0.0000 × 1.133544 0.6695 0.05 √?12.08751 0.0005 ×
洪伟杰等
Continued
ROE^(1/3) ?6.593805 0.0000 × ?2.839251 0.0000 × ?3.347298 0.0000 × EPSGRRT^(1/5) ?0.098147 0.1675 0.05 × ?0.291632 0.0004 × ?0.146139 0.2286 0.05 × INVTRTRRAT ?3.38E?050.3040 0.05 ?2.04E?050.8535 0.05 5.99E?050.3246 0.05 LN(CR) ?0.217833 0.3072 0.05 ?0.286379 0.2491 0.05 ?0.356587 0.3104 0.05 LN(MIPS) 61.40462 0.0000 17.91555 0.0000 38.85772 0.0000
LN(SIZE) ?0.468778 0.0139 0.01 0.956850 0.0001 1.606404 0.0000 OPITPRF^(1/5) 0.174461 0.0584 0.05 ?0.127511 0.2158 0.05 0.171792 0.2648 0.05 STTO^(1/5) 1.222757 0.0721 0.05 6.100054 0.0000 10.87263 0.0000
PE^(1/5) 2.727589 0.0000 0.872248 0.0000 1.430533 0.0000
LN(PB) 14.48796 0.0000 2.027529 0.1033 0.05 ?3.685597 0.0168 0.01 LN(PS) 0.157071 0.3733 0.05 17.85652 0.0000 38.72996 0.0000
RR20.857923 0.799307 0.825256
Adjusted RR20.857226 0.798183 0.824163
D-W stat 1.930638 1.751825 1.731148
Table 4. Test table of model 4 multicollinearity variance inflation factor (VIF)
表4. 模型四多重共线性方差膨胀因子(VIF)检验表
2016年2015年2014年Variable Centered VIF Centered VIF Centered VIF
C NA NA NA
EPS 3.349745 3.238838 3.211090 NAPS^(1/3) 23.46460 28.60451 22.92814
ROE^(1/3) 3.883449 4.912367 4.979225
EPSGRRT^(1/5) 1.378350 1.441707 1.449165
INVTRTRRAT 1.096529 1.002647 1.005450 LN(CR) 1.475020 1.449266 1.521116
LN(MIPS) 24.00691 72.66115 56.33966
LN(SIZE) 2.393803 2.426873 1.911163
OPITPRF^(1/5) 1.346020 1.361482 1.413071
STTO^(1/5) 1.461694 1.599278 1.175210
PE^(1/5) 1.957021 2.461248 2.311920
LN(PB) 3.816573 31.85494 24.86339
LN(PS) 1.894688 89.98846 68.76181
3) 统计学检验
2016年的数据中，EPSGRRT^(1/5)、INVTRTRRAT、LN(CR)、OPITPRF^(1/5)、STTO^(1/5)、LN(PS)共六个变量没有通过0.05的显著性检验；LN(SIZE)没有通过0.01的显著性检验；
2015年的数据中，NAPS^(1/3)、INVTRTRRAT、LN(CR)、OPITPRF^(1/5)、LN(SIZE)、LN(PB)共五
洪伟杰等
个变量没有通过0.05的显著性检验；
2014年的数据中，EPSGRRT^(1/5)、INVTRTRRAT、LN(CR)、OPITPRF^(1/5)、LN(PB)共五个变量没有通过0.05的显著性检验。
通过非线性自变量的调整，三年数据的模型拟合优度得到了大幅提升，但是出现大面积的变量不显著情况，该情况存在的原因可能是前文已经论证的部分变量不显著引起，也可能是由于变量多重共线性引起的变量不显著以及经济学检验失效多重共线性检验。为了解决模型多重共线性问题，笔者做了关于非线性自变量调整后的方差膨胀因子检验(VIF检验)。相关检验表见表4。
从VIF检验结果可以看出，2016年数据LN(MIPS)、NAPS^(1/3)的标准化VIF值都大于10；2015年数据LN(MIPS)、NAPS^(1/3)、LN(PB)的标准化VIF值都大于10；2014年数据LN(MIPS)、NAPS^(1/3)、LN(PB)、LN(PS)的标准化VIF值都大于10，模型都存在较严重的多重共线性。
4.3. 模型五：多重共线性调整-非线性变化自变量的调整剔除
多重共线性调整及其模型检验结果如表5。
Table 5. Summary table of significance test and multicollinearity test of l five variables mode
表5. 模型五变量显著性检验及多重共线性检验汇总表
2016年2015年2014年
Variable Coefficient
Variance Prob Centered
VIF
Coefficient
Variance Prob
Centered
VIF
Coefficient
Variance Prob
Centered
VIF
C 5.846049 0.3084 NA ?71.30842 0.0000 NA ?170.3475 0.0000 NA
EPS 16.72268 0.0000 2.047581 4.659145 0.0000 1.656977 3.201285 0.0000 1.827929 NAPS^(1/3) 17.03572 0.0000 3.104023 36.06214 0.0000 2.209053 63.78476 0.0000 3.849548 INVTRTRRAT ?0.000177 0.0000 1.029354
LN(CR) ?170.3475 0.0234 1.436897 LN(MIPS) 3.201285 0.0104 1.668485 LN(SIZE) 0.950872 0.0090 1.894704 OPITPRF^(1/5) ?0.638690 0.0000 1.092458
STTO^(1/5) 1.895577 0.0000 1.395426 7.296199 0.0000 1.341155 13.37009 0.0000 1.149704 PE^(1/5) ?0.671528 0.0190 1.031091 ?0.562012 0.0000 1.077055 0.404176 0.0239 1.041395 LN(PB) 12.10422 0.0000 2.690604 17.48946 0.0000 1.843736 31.20742 0.0000 2.518478 LN(PS)
R20.799805 0.760490 0.777930 Adjusted R20.799219 0.759988 0.777087
D-W stat 1.948403 1.744647 1.813776
经过不断调整模型变量，EPSGRRT^(1/5)、ROE^(1/3)两个变量系数表现始终为负数，始终不符合经济学假设，故将其剔除出模型。
2016年，根据模型多重共线性及变量显著性检验剔除LN(MIPS)、LN(PS)、LN(CR)、DBASTRT、OPITPRF^(1/5)变量；2015年，剔除EPSGRRT^(1/5)、ROE^(1/3)、LN(MIPS)、LN(PS)、LN(CR)、DBASTRT、OPITPRF^(1/5)、INVTRTRRAT、LN(SIZE)；2014年，剔除DBASTRT、OPITPRF^(1/5)、INVTRTRRAT、LN(PS)。
洪伟杰等
模型经过变量的剔除筛选，最终进入模型的含经济学假设的自变量(EPS, NAPS)全部符合经济学假设；进入模型的所有变量全部通过显著水平为0.05的统计学检验。相对比模型四而言，虽然模型和拟合度有所下降，但是模型五，降低了模型的多重共线性，精简了模型变量并且使得每个变量都是显著的。
在模型中，EPS变量始终表现良好，符合经济学假设，且变量统计学表现显著。在模型四中NAPS 指标虽然存在多重共线性，但是经过变量的剔除筛选，共线性降低且统计表现显著，在模型中得到保留，与EPS成为显著的变量。
EPSGRRT^(1/5)、ROE^(1/3)与经典的经济学常识相悖存在的原因可能在于：其一，我国证券市场仍然在发展中，市场的扭曲导致对上市公司的报表数据解读并不理性；其二，VIF多重共线性检验方法的弊端，导致模型中还可能存在其他多重共线性未被发现，导致模型修正的失败将可能是重要的变量剔除出模型。其三，模型设定缺少某种重要自变量。关于这两个指标对股票标的价格的影响有待未来做进一步研究。
在估值指标方面，市净率PB、市盈率PE指标的表现优于市销率PS。在实际投资决策中，市场投资者往往更加看重PE，但值得一提的是，在一系列模型中，PB指标对模型拟合程度的贡献程度高于PE指标，这为以后分析决策提供了新的出发点。
5. 研究结论
本文通过对2015~2017三年的几个关键时点的平均交易股价，对2014~2016三年的相关数据，不断扩展自变量体系，不断完善模型变量设定，对影响股价的因素不断进行探索，先后提出共计四个模型及模型修正。本文最终得到如下结论及建议。
1) 样本相关性分析
从三年的数据样本的因变量和自变量的相关分析中可以得出，与其他变量相比，自变量EPS、NAPS 与因变量P之间，始终存在较高且为正向的相关关系。
2) 模型拟合分析
仅靠财务数据无法充分说明股价的变动影响因素；引入PB变量的模型表现强于PE、PS；EPS、NAPS 表现十分显著，EPS的回归系数逐年增加，NAPS的回归系数逐年减少，由此可以看出沪深A股的市场风格主要为重视短期盈利能力；EPSGRRT、ROE变量一直不符合经济学假设，由此可以看出A股市场仍然可能有不理性的因素存在。
就年度数据而言，越新的数据，模型的拟合程度较高，这侧面说明我国A股市场表现发展逐渐成熟。证券市场的不断成熟，有助于通过分析标的资产的基本面进行投资决策。
从调整的模型结果来看平均股价的主要影响因素还是在于EPS (每股收益)，NAPS (每股净资产)，PB (上一年度的估值指标市净率)。其中，财务分析中的核心指标净资产收益率ROE和衡量公司成长能力的指标EPSGrrt在所构建的模型中数据表现不仅不能如预期进入模型，还不符合经济学假设，具体原因有待下一步学习研究。
研究还发现模型自变量与模型因变量之间并不只是简单的线性相关，部分自变量与因变量之间存在非线性关系。通过调整的自变量非线性模型能过更加有效地刻画经济规律。其中在多元回归模型中，NAPS、ROE适合采用1/3次幂形式，EPSGRRT、OPITPRF、STTO、PE适合采用1/5次幂形式，CR、MIPS、SIZE、PB、PS适合采用对数形式。
基金项目
2018教育教学改革立项课题(109051360018XN009/058)。
洪伟杰等
参考文献
[1]Ball, R. and Brown, P. (1968) An Empirical of Accounting Income Numbers. Journal of Accounting Research, 6,
159-179. https://https://www.360docs.net/doc/609865958.html,/10.2307/2490232
[2]Beaver, W.H. (1968) The Information Content of Annual Earnings Announcements. Journal of Accountancy, 6, 67-92.
https://https://www.360docs.net/doc/609865958.html,/10.2307/2490070
[3]Chen, N.F., Roll, R. and Ross, S.A. (1986) Economic Forces and the Stock Market. Journal of Business, 59, 383-403.
https://https://www.360docs.net/doc/609865958.html,/10.1086/296344
[4]Fama, E.F. and French, K.R. (1996) Multifactor Explanations of Asset Pricing Anomalies. The Journal of Finance, 51,
55-84. https://https://www.360docs.net/doc/609865958.html,/10.1111/j.1540-6261.1996.tb05202.x
[5]汪长剑. 我国创业板上市公司股价影响因素研究[D]: [硕士学位论文]. 南宁: 广西大学, 2014.
[6]郑志凌. 我国沪深股市价量关系的实证研究[D]: [硕士学位论文]. 成都: 西南财经大学, 2005.
[7]刘凤玲. 我国股票价格与财务指标间的相关性研究[D]: [硕士学位论文]. 大连: 东北财经大学, 2010.
[8]赵华, 吕雯. 中国股票市场动态三因素资产定价模型分析[J]. 山西财经大学学报, 2010, 32(3): 30-37.
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《影响商品价格的因素》案例分析
《影响商品价格的因素》案例分析 教学设计理念： （一）指导思想：新课程构建了一个符合素质教育要求的、具有普及性、和发展性的课程体系，为教学设计提供了了一个很好的平台。本教学设计以学生的学习基础、学习兴趣以及学习能力为出发点，把学情放在首位，即要把基本要求和特殊要求结合起来，把班级授课和差异教学结合起来，把教师、学生、教材、社会四个要素有机整合。 （二）理论依据：以人为本是新课改的根本理论，它要求尊重学生的人格和尊严，尊重学生的个性发展，为每一位学生的个性发展服务。 （三）设计特色：“学生为主体、教师为主导、训练为主线”是本设计的主要特色，以学生发展为本，以现代现实经济生活为基础，以学科知识为支撑构建和谐课堂。 二、教材分析与学情分析 教材分析 （一）本节课主要内容及要求 《影响价格的因素》是高一《思想政治》“经济生活”第一单元第二课第一框的内容。这一课主要讲述引起商品价格变化的因素，通过教学帮助学生掌握供求关系对价格变动的影响，以及价格与价值的关系，理解价值规律的内容和表现形式。本课涉及的知识点较多，要力求在教师的引导和鼓励帮助下，使学生通过本课的学习，理解影响价格变动的因素。 教材内容共分为两目，第一目，供求影响价格；第二目，价值决定价格。第一目主要把握三个层面的问题：①市场上的商品的价格会受很多因素的影响；②各种因素对商品价格的影响都是通过改变该商品的供给或需求来实现的；③供过于求，商品价格就升高；供不应求，商品价格就降低。第二目主要从四方面来理解：①价格由价值决定，价值是价格的基础，价格是价值的货币表现形式；②价值量是由社会必要劳动时间决定的；③社会劳动生产率与商品价值量之间的关系；④价格受供求关系影响，围绕价值上下波动，是价值规律的表现形式。 （二）学情分析： 我们班大部分学生来自农村，他们刚刚进入一所新的学校，具有较强的求知欲，加上学生们实践较多，有一定的经济判断能力，但是较难深刻理解经济生活背后的理论支撑。本堂课主要利用学生熟悉的身边的事例，讲解教材的基本理论，他们的学习兴趣很容易被激活。
影响钢材价格的五大因素
本文摘自再生资源回收-变宝网（https://www.360docs.net/doc/609865958.html,） 影响钢材价格的五大因素 钢材是关系到国计民生的重要大宗商品，其价格的波动受到众多因素的影响，具体来看，以下五方面是影响其价格波动的主要因素。 1、经济状况 从全球看，钢铁需求量随着世界经济的发展继续增长，从一个国家来说，钢铁行业的发展也与这个国家经济的发展成正相关的关系。经济增长速度的快慢直接影响社会对钢铁量的消费需求，从而影响钢铁产品的价格。可以说，钢铁行业发展受经济周期的影响是比较明显的，当国民经济处于快速增长时期，钢铁产品的市场需求旺盛，价格上涨；当国民经济进入调整时期，钢铁产品的价格也将随之下跌。 2、国际钢铁价格走势 国内相关钢材的价格与国际市场有着千丝万缕的联系，所以关注国际钢材现货市场价格变化和相关已推出钢材期货交易的交易所公布的钢材价格，对于把握我国钢材价格走势不无裨益。 3、成本状况 目前世界钢产量的2／3、我国钢产量的绝大部分是以铁矿石为基本原料生产的因此，铁矿石价格的变化是影响钢铁产品生产成本的关键因素。同时，钢铁行业生产经营过程中耗用的水、电、煤气等能源以及钢铁产品货物的运输也构成了钢铁行业的经营成本及盈利能力。 4、供求状况及预期
任何商品的市场价格与供求状况有着密切的关系，钢铁产品也不例外，因此投资者，就应该密切注意钢铁产品的供求状况，分析钢铁的价格走势。 5、技术水平 技术水平是影响钢铁产品价格的重要因素之一。技术进步对钢铁产品价格的影响主要来自三个方面：一是对生产工艺的影响，进而对生产成本的影响；二是技术进步导致钢铁替代品的产生，从而减少对钢铁的需求；第三，技术进步导致钢铁产品对其他材料的替代，从而增加对钢铁的需求。 本文摘自变宝网-废金属_废塑料_废纸_废品回收_再生资源B2B交易平台网站； 变宝网官网：https://www.360docs.net/doc/609865958.html,/?qxb 买卖废品废料，再生料就上变宝网，什么废料都有！
棉花期货影响价格因素分析
课号:课程名称:期货理论与实务阅卷教师: 班级:学号:姓名:成绩: 棉花期货影响价格因素分析 1、棉花商品概述 棉花能制成各种规格的织物。棉织物坚牢耐磨,能洗涤并在高温下熨烫。棉布吸湿和脱湿快速而使穿着舒适。棉花的主副产品都有较高的利用价值,正如前人所说“棉花全身都是宝” 。它既是最重要的纤维作物,又是重要的油料作物,也是含高蛋白的粮食作物,还是纺织、精细化工原料和重要的战略物资。 1.1棉花的属性 棉花的生长特性棉花原产于热带、亚热带地区,是一种多年生、短日照作物。经长期人工选择和培育,逐渐北移到温带,演变为一年生作物。春季(或初夏播种,当年现蕾、开花、结实,完成生育周期,到冬季严寒来临时,生命终止。棉花喜热、好光、耐旱、忌渍,适宜于在疏松深厚土壤中种植,在其生长发育过程中,只要有充足的温度、光照、水肥条件等,就象多年生植物一样,可不断地长枝、长叶、现蕾、开花、结铃,持续生长发育,具有无限生长性和较强的再生能力。在棉花的一生中,温度对它的生长发育、产量及产品质量的形成影响很大。除温度外,棉花对光照非常敏感,比较耐干旱,怕水涝。 棉花生长历经春、夏、秋、冬四个季节,春分到立冬 16个节气(从四月中下旬至十一月中旬左右 ,一生可以划分为播种期、苗期、蕾期、花铃期和吐絮期 5个阶段。相对于其他农产品来讲,棉花生长期较长,受自然因素的影响较大。 1.2棉纤维品质构成 棉纤维是由受精胚珠的表皮细胞经伸长、加厚而成的种子纤维,不同于一般的韧皮纤维。棉纤维以纤维素为主,占干重的 93%-95%,其余为纤维的伴生物。由于棉纤维具有许多优良经济性状, 使之成为最主要的纺织工业原料。
城市土地价格影响因素研究分析
城市土地价格影响因素分析
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城市土地价格影响因素分析 钟帅 发布时间:2011-03-16 摘要：利用中国35个大中城市2000—2008年的数据建立面板模型，对影响城市土地价格的因素进行实证检验。实证结果表明了长期内城市土地价格与城市人口规模具有显著的正相关关系，城市人口规模的扩张成为了土地价格不断上涨的推动因素。与此同时，考量了居民收入水平、储蓄水平以及房地产开发对城市土地价格变化的影响。 关键词：城市，土地价格，人口规模，面板数据 一、理论探讨 中国自从1998开始启动城市住房商品化改革以来，城市土地这一重要的自然资源和生产要素逐渐开始由市场机制进行配置。随着中国城市住房商品化改革逐步推进，城市化进程的快速深入，对城市土地的需求持续高速增长。与此同时，伴随着土地招标、拍卖、挂牌以及协议出让等交易制度的不断发展和完善，中国城市土地市场逐渐形成，城市土地价格的形成、变化及其背后的推动因素成为理论界和实务界关注的焦点。 Capozza和Helsley(1989)提出的单中心城市地价的动力学模型认为城市土地价格由农业价值，转换成本，区位价值和发展价值四部分构成，而在长期由人口规模增长所表征城市发展速率才是造成城市间土地价格差异的根本原因。 胡冠军（2007）采用全国27个大中城市2000—2004年土地市场样本数据建立城市地价水平的Panel Data 模型，验证了城市人口规模与土地价格存在正相关关系。柯善咨、何鸣（2008）根据单中心城市模型和中国土地市场若干特点建立了城市地价检验模型，并利用地级及地级以上城市地价的横截面数据进行了计量分析，结果表明城市人口和收入是城市地价的重要决定因素。张娟凤、贾生华（2008）基于衍生需求模型构建理论框架，对长三角城市的实证研究认为城市基础设施投资强度、人均持有流动资产水平和城市住宅开发量三个决定因素对于解释城市间住宅土地价格差异有显著性贡献。 自从1998年国务院下发《国务院关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》以来，城市住房商品化改革逐步深入，中国城市土地价格经历了一个持续的快速上涨阶段，与此同时，中国的城市化率水平从2000年的 36%上涨
影响当前钢材价格的七大因素
影响当前钢材价格的七大因素 今年以来，由于国家政策和交通运输、能源等因素的变化，我国钢材价格出现比较大的波动。笔者认为，以下一些因素会对钢材价格的波动产生一定的影响，不同阶段不同因素的影响力也不一样，比如2004年1-3月主要受人为因素的影响，市场普遍看涨；3-5月间主要受宏观环境因素的影响；而6-9月份的反弹主要受到国际市场因素、成本因素已及运输因素的共同影响。以下就今年的一些主要影响因素作初步的探讨。 1.宏观环境因素。 今年4月份开始中央政府陆续出台一系列宏观调控的措施，对钢材市场影响很大。从4月下旬至5月中旬的二十多天时间里，多数钢材品种价格大幅回落30％左右。 随后在钢协召开了稳定市场的工作会议之后，5月下旬至6月份钢材市场企稳并开始回升。7月份钢材市场又开始了新一轮的走高的行情。8-10月份钢材市场在价位上震荡，至10月底上海的大螺纹、14mm中板、3.0mm热卷和2.75mm厚的窄带钢最高价在3500～3600元／吨、4700元／吨、4750元／吨和3900～4000元／吨。 钢材市场的再次走强并在高价位上震荡也与宏观经济环境有关。虽然国家宏观调控初现成效，特别是信贷规模明显回落，清理整顿土地和开发区取得阶段性成果，固定资产投资初步得到遏制，但宏观经济面仍存在诸多对钢材市场有利的因素。(1)1～9月份我国GDP同比增长9.5%，国民经济保持较快的发展速度。(2)固定资产投资规模仍然较大，新开工项目大量增加，前9个月，同比增长30.3%。(3)由各地方提供的清理投资项目的初步结果显示，在所有拟建或在建项目中，只有4%～5%比重的投资项目是不符合法律法规的。在4%-5%的项目中，又仅有5%是被明确叫停的，10%拟建项目将被取消，超过80%的项目是暂停建设或限期整改。在80%的投资项目中，有很大部分是可以通过补办手续后上马。从5%、10%和80%这几个数据分析，真正停止建设的比重只有0.25%。本组数据说明前一段时间看到的投资增速快速回落的基础并不牢固，大多数项目可能还在上，还要上，许多暂时限期进行整改或整顿的投资项目仍然存在着继续上马的可能。(4)今年以来信贷增长仍在19%的高位上运行。 (5)进出口方面，上半年进出口总额5230亿美元，同比增长39.1%，其中机电、船驳、机械等行业出口势头良好。 宏观调控对钢材需求有相当的抑制作用，但从上述分析的情况，我国钢材需求仍有相当的基础，而从宏观经济发展的周期分析，我国还是处于钢材大量消费的阶段，短期内钢材需求较大幅度减少的可能性不大，不过随着我国制造业增幅开始放缓，钢材的需求的增速也将开始缓慢的放缓。 2.国际市场因素 虽然6月份以来国内钢材价格有了相当幅度的回升，但国际上板带类及工业用线材等品种价格仍高于国内市场 100~200美元。目前国际市场热轧产品价格在500~600美元／吨，最高达700美元／吨以上。国内部分板带资源需要进口来补充，但由于二季度以来，国际市场价格居高,我国钢厂纷纷加大了中厚板、工业用线材、热卷、钢坯等品种的出口。近期一些钢厂中板的出口量达到其产量的十分之一，而某钢厂的热卷的出口量达到其产量的近三分
影响期货价格八大因素
股指期货主要影响因素分析 股指期货是金融衍生品，却是资本市场作为一种高效的对冲股市系统风险、发现价格的金融工具。对于对股指期货加以研究分析，找出影响股指期货波动的主要因素，给我们的投资提供参考。 股指期货价格受多种因素的影响，其中既有宏观经济方面的因素，也有微观经济方面的因素， 还有投资或投机者心理方面的因素。经过我们研究，下面几点是影响股指期货价格的主要因素： 1. 宏观经济运行状况 一般来说，股市是国民经济运行的晴雨表，宏观经济运行的状况与股票价格指数会呈正相关的关系，良性的宏观经济运行态势,通常伴随着不断攀升的股票指数趋势，通俗的说法，就是牛市，反之，萧条的宏观经济运行背景，股票价格指数往往呈现出下滑的态势。就是熊市。同时，宏观经济运行和企业总体的生产经营状况，以及股票价格指数呈现高度相关的关系，当企业经营效益普遍不断提高时，会推动股票价格指数的上升，反之，则会导致股票价格指数的下跌。通常资本市场的反映提前于宏观经济和企业经营状况的变化。股票价格指数期货实质上是一种对股票指数未来的一种预期，而指数反映了整个经济的运行状况。国家相关部门定期公布的一些宏观经济数据，如GDP 增长、通胀率、失业率、零售增长、储蓄率等，都会影响到政府将来的货币、财政政策，政府制定的方针政策会直接影响股票指数的价格，会对投资者对经济的未来预期产生影响，最终反映到期货价格上来。除此之
外，很多宏观变量，如通货膨胀，汇率、利率变动均能。从不同程度上影响股指期货合约的价格。宏观经济运行状况的指标主要有以下几个： （1）国内生产总值GDP GDP 是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。是按市场价格计算的国内生产总值的简称，即一个国家所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。理论上GDP 增长与股票指数的涨跌，具有正相关关系。但是在中国股票市场发展的26年中，这种关联的表现并不明显。国际上看美国的市场，历史悠久，可以当做一个美国的经济风向标。（2）就业状况 充分就业，是人尽其才的标志，人是生产力最活跃的因素，就业状况良好象征经济景气活络， 对股市利多；失业率上升，代表经济成长缓慢或走下坡路, 对股指有负面的影响。 （3）通胀水平 物价的健康上升对生产有正面的刺激作用，因为它能促进企业销售收入和股票投资名义收益的增加，所以在银行利率不变的条件下，人们为了保值，减少存款，转向投资股票。物价通常和政府支出关联，政府支出增加，通常也推动股票价格指数的上升，因为政府支出增加，将使国内资金充裕，货币流量的不断增大而导致股票上升。如果物价上升速度过快或幅度过大，而超过经济增长速度，就会导致通货膨胀，通货膨胀带来的后果是，实际收入下降和市场需求不足，加剧生产过剩，导致经济危机，最终使股票价格下跌。另外国家抑制通货膨胀的
钢材价格波动规律与走势分析
钢材价格波动规律与趋势分析 价格是市场的核心，价格的不断变化是市场风险的主要表现。在市场上我们是能够看到价格不断变化的，而价格的变化是否有一定的规律性？通过对某钢铁行业客户调研分析发现，产品价格变化左右着钢铁企业的经营状况，在激烈的市场竞争及价格不断波动局面之下，精细化的成本管理是钢企赖以生存的根本，下面以钢材（以存在期货市场的螺纹钢为例）价格变化为例寻找价格变化的规律性。 一、影响钢材价格变化的因素分析： ①外部宏观因素 与其他商品一样，钢材的市场供应受包括经济周期、宏观政策、行业政策、进入壁垒、区域发展状况、进口等因素影响，市场需求受经济发展阶段、政策影响、人口与消费半径、消费升级变化、区域消费能力、出口等因素影响，以上因素通过影响市场供需的变化，成为影响钢材价格变化的外部因素。 而作为基础工业品，经济周期因素是影响钢材价格变化的最重要因素，经济周期的高涨阶段和衰退阶段的经济增长幅度相差很大，我国经济过热时期GDP超过14%，而到通缩阶段可能GDP要下滑到7%以下，如此大的波动对基础工业品市场需求影响巨大。在经济周期变化中需求是主动的，供应是被动的，尤其是复苏和高涨阶段，当市场需求在变化时，市场供应越灵活价格相对波动幅度就越小，而钢材企业作为大宗工业品生产企业是通过规模优势来进行行业竞争的，由于钢铁项目审批更严格、投资额大和生产技术相对复杂等原因，限制了钢材产能的快速调整，当经济周期的调整引起需求连续增长时或需求连续下滑时，钢材价格的涨、跌幅度要远远大于一般消费品。 投资与消费是辩证统一的关系，消费拉动了投资，投资促进了消费，
消费以投资为基础，投资需要消费来消化，投资与消费相互依托、紧密联系，且需保持合理的结构关系，宏观经济的周期性变化往往是因为投资与消费之间出现结构性不平衡。与宏观经济周期波动的原因相同，钢材行业内投资与消费之间结构的相对变化是引起钢材价格变化的主要因素，通过经济周期分析可以看到，消费增加、投资尚未完全启动时为经济周期复苏阶段；消费持续增加、投资也快速增加为经济周期高涨阶段；消费降低、投资惯性增加为经济周期开始衰退阶段；消费与投资都下降为经济周期萧条阶段。经济复苏和经济高涨阶段，经济运行表现为消费提前启动或消费与投资相互促进、双双增长，钢材的价格也开始呈现上涨趋势；而当消费与投资趋于平衡，钢材消费趋稳，价格逐步呈现上涨步伐趋缓状况；之后如果钢铁行业投资增速逐步超越钢材消费增速，经济周期开始下行与衰退，最终进入经济萧条阶段，钢材产能过剩或消费与社会投资双双下降，钢材价格将呈现下滑趋势。 钢材等基础工业品行业受宏观经济的投资与消费的影响大，不同的经济发展阶段有着不同的投资与消费需求，从家电、电脑，到汽车、高速公路、住房、高铁，再到商务、服务消费、旅游，以及环境、教育、医疗行业等等，其中房地产市场、高速公路、高铁、地铁、港口等基础设施建设投资的变化对钢材价格影响最大。 总结：钢材价格与一般消费品不同，因为行业特点因素，呈现幅度更大、更剧烈的波动局面；经济周期变化对钢材价格的趋势性影响作用明显，我们对钢材价格变化进行预测，首先要对影响钢材价格趋势性变动的宏观经济运行状况进行正确判断。 ②内部微观因素 从外部宏观因素中我们可以判断钢材的价格变化趋势，有了趋势
影响期货价格八大因素
股指期货主要影响因素分析股指期货是金融衍生品，却是资本市场作为一种高效的对冲股 市系统风险、发现价格的金融工具。对于对股指期货加以研究分析，找出影响股指期货波动的主要因素，给我们的投资提供参考。股指期货价格受多种因素的影响，其中既有宏观经济方面的因素，也有微观经济方面的因素，还有投资或投机者心理方面的因素。经过我们研究，下面几点是影响股指期货价格的主要因素：宏观经济运行状况1. 一般来说，股市是国民经济运行的晴雨表，宏观经济运行的状况与通常股票价格指数会呈正相关的关系，良性的宏观经济运行态势,伴随着不断攀升的股票指数趋势，通俗的说法，就是牛市，反之，萧条的宏观经济运行背景，股票价格指数往往呈现出下滑的态势。就是熊市。同时，宏观经济运行和企业总体的生产经营状况，以及股票价格指数呈现高度相关的关系，当企业经营效益普遍不断提高时，会推动股票价格指数的上升，反之，则会导致股票价格指数的下跌。通常资本市场的反映提前于宏观经济和企业经营状况的变化。股票价格指数期货实质上是一种对股票指数未来的一种预期，而指数反映了整个经济的运行状况。国家相关部门定期公布的一些宏观经济数增长、通胀率、失业率、零售增长、储蓄率等，都会影据，如GDP
响到政府将来的货币、财政政策，政府制定的方针政策会直接影响 股票指数的价格，会对投资者对经济的未来预期产生影响，最终反映到期货价格上来。除此之外，很多宏观变量，如通货膨胀，汇率、利率变动均能。从不同程度上影响股指期货合约的价格。宏观经济运行状况的指标主要有以下几个：GDP ）国内生产总值1（是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。是按市场价格计GDP 算的国内生产总值的简称，即一个国家所有常住单位在一定时期内增长与股票指数的涨跌，具有正GDP 生产活动的最终成果。理论上年中，这种关联的表现并26相关关系。但是在中国股票市场发展的不明显。国际上看美国的市场，历史悠久，可以当做一个美国的经济风向标。（2）就业状况充分就业，是人尽其才的标志，人是生产力最活跃的因素，就业状况良好象征经济景气活络，对股指对股市利多；失业率上升，代表经济成长缓慢或走下坡路, 有负面的影响。3（）通胀水平物价的健康上升对生产有正面的刺激作用，因为它能促进企业销售收入和股票投资名义收益的增加，所以在银行利率不变的条件下，人们为了保值，减少存款，转向投资股票。物价通常和政府支出关联，政府支出增加，通常也推动股票价格指数的上升，因为政府
对影响商品价格的因素要深入分析
对影响商品价格的因素要深入分析 铁岭使教师进修学院高中部 苏桂荣 铁岭市调兵山第二高级中学 刘晓芹 （发表于《中学政治教学参考》下半月刊2009年10期） 俗话说“早晚市价不同”，市场上各种商品的价格处于变化之中。仅就2006——2008年间我国消费品市场上大部分商品的价格而言，都经历了涨落的过程。价格为社么有涨有落？价格的变化受哪些因素的影响？要提高学生认识和理解经济现象的能力，提高其参与经济生活的能力，教学中就必须对影响价格的因素进行深入的分析。同时，分析影响价格的因素也是课程标准的要求。《全日制普通高中思想政治课课程标准》在《经济生活》“内容标准”规定：“归纳影响商品价格变化的因素”，“提示与建议”：“供给与需求变化影响商品的价格的变化，影响供求的因素有生产、地域、时间、文化等”“讨论‘货真价实’、‘物美价廉’、‘物以稀为贵’的含义。”为此，教材从两个方面阐述了影响价格的因素。即供求影响价格，价值决定价格。关于供求影响价格，教材：“影响供求的因素很多，如气候、时间、地域、生产等，甚至宗教信仰、习俗等文化因素也能对价格产生影响。各种因素对价格的影响，是通过改变该商品的供求关系实现的。”“当供不应求，商品短缺，购买者争相购买，销售者趁机提价，买方不得不接受较高的价格以满足自身的需要，于是出现‘物以稀为贵’的现象。”“当供过于求，商品过剩，销售者竞相出售，购买者持币待购，卖方不得不以较低的价格处理他们过剩的存货，于是出现‘货多不值钱’的现象。”关于价值决定价格，教材：“价格最终是由价值决定的”，“价值是价格的基础，价格是价值的货币表现。在其他条件不变的情况下，商品的价值量越大，价格越高；商品的价值量越小，价格越低。”“商品的价值量……是由社会必要劳动时间决定的”，“如果生产某种商品的生产者普遍提高了劳动生产率，就会导致生产该商品的社会必要劳动时间缩短，从而使单位商品的价值量降低。可见，单位商品的价值量与生产该商品的社会劳动生产率成反比。”如果我们在教学中完全按教材内容分析，还不足以说明市场上各类商品价格变动的原因。也不能真正实现课程标准的教学要求。因此，在教学过程中需要我们在教材的基础上对影响价格的因素进行深入的分析。 一、对“供求影响价格”要全面分析 正如教材所述，供求影响价格。供不应求价格上涨，供过于求价格下降。但影响供求的因素却不仅仅是教材所述的：“气候、时间、地域、生产”和“宗教信仰、习俗等文化因素”，还有纸币发行量、货币流通速度、相关商品的价格、国家经济政策以及国际经济形势等。这些因素在现实中都是通过改变供求关系，影响商品价格。这些因素也都是教材相关内容中所涉及到的或渗透出的。所以，我们在讲“影响价格的因素”时，应该引导同学们归纳和分析。 1、纸币发行量、货币流通速度对商品价格的影响 纸币没有价值，它代替金属货币执行流通手段的职能，是价值符号。因此，纸币的发行量应以流通中所需要的金属货币量为限，如果纸币发行超过流通中实际需要的货币量，就会在某种程度上增加人们的购买欲望和购买能力，既增加需求。在供给不变的情况下必然引起物价上涨。 在纸币流通的情况下，货币的流通速度加快，相当于增加纸币发行量。我们可以用教材中关于流通中所需要的货币量公式来说明： 用数学的方法我们可以把这个公式变为： 流通中所需要的货币量= 商品的价格总额（待售商品量×价格水平） 货币的流通次数 商品的价格水平= 流通中所需要的货币量×货币的流通次数 待售商品的数量
国内外钢铁成本分析
国内外钢铁成本分析 作为基础原材料，钢铁产品的价格竞争是最重要的竞争要素之一。成本是价格竞争基础。在钢铁工业技术进步史上，很多重大技术突破，例如直接还原铁、转炉炼钢、连铸、连轧、薄板坯连铸连轧、高炉喷煤等，首要动因是降低成本。“成本优先战略”过去是，今后相当长时期仍将是钢铁工业的首选经营战略。 成本高低与工艺、技术和管理水平有关，它们是企业“可以改变的竞争要素”。通过成本对比分析，便于发现钢铁企业在这些方面的潜力所在，促使企业通过技术进步和改善管理，挖掘成本潜力。 从长期看，工艺、技术和管理的差异将随着企业间技术和管理的交流趋于消失。长期的成本竞争力最终取决于钢铁企业所处的外部环境，如原料、能源、人力成本、资金成本及市场等。这些因素通常属于“不可改变的竞争要素”。在市场经济条件下，不可改变的竞争要素是影响生产力布局的主要因素。我国钢铁生产能力逐步向沿海、原料产地和市场广阔的地区集中，正是这种作用的体现。随着经济全球化的发展，“不可改变的竞争要素”将成为影响国际分工的重要因素。因此，开展成本竞争研究，不仅对促进企业短期内降低成本具有重要意义，而且对制定我国钢铁工业长远发展战略和提高我国钢铁企业国际竞争力水平具有重要的参考价值。 表1 2004年中外钢铁产品要素成本结构比较 项目中国平均比例国外平均（长流程）比例国外平均（全部）比例销售价格100 100 100
注：表中的“长流程”为转炉钢的比例在国外钢铁企业平均水平（72%）之上的企业合计。 表2 2004年与2003年单位要素成本变化率比较 表3 2004年国外分地区要素成本
第一部分单位发货量要素成本对比分析 一、中外钢铁企业单位发货量要素成本比较 本期成本对比的国外企业共250家，中国钢铁企业为我国主要大中型钢铁企业。由于成本核算方法的差异，我国的成本数据结构与国外厂家有所不同。为了可比起见，我们对我国的成本数据按国外的结构和口径调整为“要素成本”。 2004年上半年国外钢材平均售价（长流程）比国内高出46.82美元/吨，这比2003年国内外钢材综合售价之差25.3美元/吨又有所扩大，说明国外钢材市场涨价幅度高于国内。 国内2004年的原材料成本，由2003年低于国外长流程25.36美元/吨变为高于国外10.46美元/吨，说明国内矿价和进口铁矿石价格的上涨幅度高于国外平均涨价幅度。 2004年上半年，国内钢材能源成本高于国外16.42美元/吨，2003年下半年为10.08美元/吨，成本差距又有所拉大，说明国内能耗情况尚未得到改善，而且涨价幅度也高于国外。
期货甲醇价格影响因素
期货甲醇价格影响因素 1、宏观经济走势 甲醇作为重要的基础性有机化工原料，在国民经济中得到广泛应用，宏观经济走势必然影响市场对甲醇的需求，进而对甲醇价格产生影响。 2、国家政策 2011年3月23日，国家发改委发出《关于规范煤化工产业有序发展的通知》，明确禁止建设年产100万吨及以下煤制甲醇项目、年产100万吨及以下煤制二甲醚项目等煤化工项目。3月27日，国家发改委 公布《产业结构调整指导目录(2011版)》，其中将天然气制甲醇、100万吨/年以下煤制甲醇生产装置(综合利用除外)列为限制类，严格限 制甲醇产能的无序扩张与盲目建设。 2011年7月1日起实施的《城镇燃气用二甲醚》国家标准，明确了 二甲醚作为城镇燃料的使用规范，解决了流通以及消费领域的标准问题，长期看有利于促进二甲醚的消费增长。 3、国际能源价格 由于国际甲醇生产装置中90%以上采用天然气作原料，因而天然气价格的波动，必将影响国际甲醇价格的波动。原油是与天然气、煤炭并列的基础性能源，是国际能源价格变动的风向标，而天然气、煤炭均是甲醇的重要原料，因而油价的变动及传导对甲醇价格也有着重要影
响。 4、国内外新增产能 甲醇燃料、二甲醚和甲醇制烯烃的预期消费刺激了甲醇的大规模建设。国际方面，近年来，天然气的开发利用得到迅速发展，特别在中东、拉美和北非地区，由于天然气资源丰富、价格便宜，吸引． 了众多投资者的目光。未来国际市场上的新增产能将对我国甲醇市场造成巨大的外部冲击。 5、国内外大型装置减停产 由于甲醇装置日趋大型化，年产百万吨级装置已投入运行，这些大型或超大型装置一旦检修或意外停车均会影响市场供应而引起价格波动。 6、下游需求 甲醛是甲醇的传统下游产品，多年来稳居甲醇消费的首位，2010年 占我国甲醇消费的27%，未来我国甲醛消费仍将保持稳步增长态势。醋酸是甲醇的另一种传统下游产品，2010年占我国甲醇消费的11%，从总体形势看，我国醋酸产量仍将保持逐年上升趋势。 至于甲醇的三大潜在市场(二甲醚、甲醇汽油、甲醇制烯烃)，在2010年前属于示范期，甲醇用量不会太大;2010-2015年是成长期，用量 较快增长;2015-2020年则是高速发展期，用量高速增长;2020年以后将步入稳步发展期，届时若用二甲醚替代液化石油气，甲醇需求量为3000万吨/年;若用甲醇生产1000万吨烯烃，甲醇需求量为3000万 吨/年;再加上甲醇汽油及甲醇传统用途，甲醇总需求量将达8000万
影响钢铁价格变动的因素.
影响钢铁价格变动的因素 钢材价格周期性波动是钢铁行业市场周期的综合反映，它是价格—效益—投资—产能—供求关系连锁作用的结果。总体来看，影响钢材价格变化主要有以 下几个因素：一是生产成本，这是钢材价格变动的基础；二是供求关系，是影响 钢材价格变化的关键因素；三是市场体系，有缺陷的市场体系可能会放大供求关系的失衡，造成价格的大起大落。 （一）宏观经济 经验表明，国家的不同发展阶段和不同的产业结构，其钢材消费情况也是明显不一样的。一般说来，钢材消费强度呈现以下四个阶段的变化： 就国宏观经济而言，钢材产销量与GDP 以及固定资产投资有着较强的相关性。一个国家钢材消费量与该国国民经济发展状况、工业化进程密切相关。钢产量和消费量总体上讲，与GDP 以一定比例正向增长。 固定资产投资与钢材消费对比图
（二）成本因素 1、铁矿石 铁矿石是钢铁生产最重要的原材料。我国铁矿资源不足且分布不均，已探明铁矿储量中，可利用量有限且品位低、开采条件差，迫使国钢铁生产企业不得不进口巴西、澳大利亚、印度矿石。在以买方市场为主国际铁矿石市场中，铁矿石巨 头便以此来掌控着定价权。目前，必和必拓、力拓矿业以及巴西淡水河谷世界三大铁矿石巨头垄断了全球74%的铁矿石贸易，而中国钢铁企业对进口铁矿石的 依存度已经超过50%。 铁矿石定价包括现货（国铁矿石与从印度等国进口铁矿石）和长期合约（从国际三巨头进口铁矿石）两个体系 2、焦炭
炼焦煤资源也是钢铁企业重要原料之一，炼焦煤的稳定供应是钢铁企业正常生 产的必要条件。我国炼焦煤地域分布不均，已探明焦煤可开采储量近400 亿吨，其中主焦煤84 亿吨、肥煤51 亿吨，主要集中在，而钢铁工业发展较快的沿海 各省资源很少。焦煤特别是主焦煤和肥煤资源不足，需要进口以满足炼铁需要， 而西方国家为了保护自身环境，大量消减煤炭产量，从而加剧了世界市场对焦炭 资源的争夺。 3、废钢 废钢是钢铁生产的重要原料之一，主要有三种来源。一是钢铁企业在生产过程中的自产废钢；二是工矿企业生产过程中产生的加工废钢；三是社会生产、生活、国防等废弃钢铁材料的折旧废钢。由于我国积蓄的废钢资源少，而钢铁工业发展速度快，吨钢生产所拥有的废钢资源量很低，废钢资源无法完全满足钢铁生产的 需要，这使得我国成为世界上主要的废钢进口国。随着中国钢铁工业快速发展以 及结构调整，产品升级换代，废钢需求会逐年增加，而目前的供给严重不足，短 期中国废钢资源短缺的矛盾依然难以缓解。 4、海运费 中国的铁矿石需要通过海运大量进口，中国进口铁矿石量占到世界的46％，其中进口铁矿石的50％都依赖海运，但中国的铁矿石海运能力只占世界的4％。海运能力上的被动局面使中国钢企在海运价格定价上没有定价权。为了缓解这一局面，鞍钢、首钢、武钢、宝钢以及唐钢等一大批企业2008年进口铁矿石的海运量，大部分已经用长期合同锁定。 （三）供需因素 1、供给因素
不锈钢价格受什么影响 不锈钢期货价格影响因素
不锈钢价格受什么影响不锈钢期货价格影响因素1、经济周期 钢铁工业是国民经济的基础性产业，国民经济周期性波动是客观存在的经济规律，而钢铁工业是与经济周期关系最为密切的行业之一。可以说，不锈钢市场随着宏观经济的波动而跌宕起伏。 2、原材料成本 不锈钢产品价格与原料(主要是镍、铬)价格之间存在较强的关联性，产品价格受原料价格的变动而波动。镍主要用于生产不锈钢，消费量主要受不锈钢生产驱动，近年来不锈钢产量的大幅增加拉动了镍的消费。 总体来看不锈钢冷轧卷板价格与电解镍价格的相关性在2017年之前保持在一个较高的水平上，同时短期存在相关性突然降低的情况。从2017年底开始，两者现货价格相关性迅速下降，近期回升至0.7左右。主要有以下两个原因：第一，镍未来的供需结构可能分化为“镍铁-不锈钢”、“电解镍-动力电池”两条产业链。动力电池广阔的发展前景给电解镍带来的需求溢价，是2017年第四季度以来不锈钢和电解镍价格相关性降低的主要原因。第二，随着不锈钢生产工艺的发展，企业为了降低成本大量使用镍铁代替电解镍的一步法工艺冶炼不锈钢，使得不锈钢成本与电解镍价格相关性降低。因此未来两者现货价格的相关性将会保持在较低的水平。 3、市场供需 进入新世纪以来，在需求增长的带动下，世界不锈钢产能大幅增长。世界不锈钢生产中心已经从欧美发达国家转入亚洲，特别是以我国为代表的亚洲新兴经济体。在亚洲不锈钢产量大幅增加的背景下，当前不锈钢市场已经开始出现供给相对过剩的迹象，给不锈钢价格造成压力。 随着经济发展和生活水平的提高，以及对钢材外观和使用寿命的要求，不锈钢的应用将越来越广，长期而言，不锈钢需求增长将支撑不锈钢价格。
价格的影响因素及价格变化趋势分析(2)
房地产价格的影响因素及价格变化趋势分析 一．房地产价格影响因素分析 二．房价模型 三．分析总结 一．房地产价格影响因素分析 房地产市场是一个特殊的市场，房地产作为一种特殊的商品，它既具有使用价值，又具有投资价值，它既是一种消费必需品，同时又承载了人们的心理需求。因此，影响其价格变动的因素很多。具体分析如下： 房地产是一种实体，其价格的形成大致可以分为以下四块：土地成本、开发成本、政策稅费以及开发商的预期利润。 首先，对于地价，根据目前公布的数据，平均地价占了房价的37%，是影响房价的重要因素之一。地价上涨，房价跟着上升，房价上涨又进一步推动地价上涨。因此地价与房价呈现一种相互促进的关系。此外，土地的供给是有政府垄断的，这种情况下，地价主要由需方市场决定，需求上升，则地价上升，需求下降，则地价下降。而土地是政府资金的重要来源，而且是有限的，当需方市场疲软时，政府首先一般是采取减少土地供给数量，而不是降低土地地价的策略。在实际运作过程中，通常以楼地价来代替地价，更符合实际。楼面价格即是指单位土地上能开发的房屋面积来计算。因此，楼面地价=地价/容积率。容积率是指一个小区的总建筑面积与用地面积的比率，对于开发商来说，容积率越高，土地利用率越高，开发商可售的面积就越大，但容积率又直接涉及到居住的舒适度，为了保证居民的生活质量，容积率有一定的上限。如果降低容积率，虽然可售的面积减小了，但由于提高了居住的舒适度，可以通过适当的提高房价来密度，因此这个地方纯在一个最优化选择的问题。 其次是开发成本。开发成本包括房屋拆迁、安置成本、工程建设成本、项目管理成本、人员工资成本。开发成本与通货膨胀有密切的关系，由于通货膨胀水平升高，开发成本上涨也比较明显。一方面建筑材料价格的上涨、人员工资的上涨带来了成本增加。其次住宅品质的提升也带来了成本的增加。此外，小区的配套设施和周边的环境对居民的居住舒适度影响显著。其中小区的配套设施建设可归并到开发成本之中。而周边的环境对房价的影响多体现在地价成本里面。 政策税费成本。政策税费与国家的货币政策相关。当通胀水平超标时，国家通常会采用加息政策来紧缩银根。加息从一定程度上也增加了开发商的贷款成本，这种贷款成本往往会转化为房价的一部分。因此影响房地产价格变动因素中，地价、政策税费均受到政府政策的影响。 预期利润。针对房地产价格，消费者在作出投资或置业的决定前通常会通过理性分析，对此类商品作出一定的预测。对于开发商的利润而言，开发商可以根据消费者的预期来调整房屋的销售利润，也就是预期利润。市场景气程度对消费者的预期影响很大，因此开发商的预期利润与市场的景气程度紧密相关。在市场经济条件下，真正决定房价的不是开发商要卖多少房子或是居民需要消费多少房子，而是社会普遍的经济预期。经济预期对房价的影响要比真实的供求关系大很多，随着宏观经济的好转，GDP不断增长，人均收入不断提高，推动了人们对房价的期待，此时房地产的投资属性占据的比重明显加大。因此这表明房价的上涨并非孤立的，而是与宏观经济状况密切相关。
中国房地产价格影响因素分析. 论文
中国房地产价格影响因素分析 摘要作为国家的支柱产业,房地产业的稳定与发展关乎国计民生。虽然从全国总体来看,房地产市场保持健康、快速发展态势,供求基本平衡,但部分地区仍然存在房价上涨过快、住宅供给结构不合理等问题。要解决这些问题,使中国房地产市场保持持续健康发展,国家的宏观经济政策对房地产价格的调节作用显得非常重要。而要进行有效调控,得首先识别在各种因素中,到底哪些因素能对房地产价格有影响,哪些因素对房地产价格的影响力强,哪些对房地产价格的影响力稍弱等问题。本文介绍了房地产价格一些基本知识,以及房地产价格的特性,并且从定性角度说明了房地产价格的影响因素,包括:自身因素、环境因素、人口因素、经济因素、社会因素、行政因素、国际因素、心理因素。并把这些因素具体的分类为需求因素、供给因素和其它因素。 关键词住宅价格; 商品房市场; 影响因素; 实证研究 1 房地产价格的特性 房地产包括土地、建筑物、和其它地上定着物三个部分，同时又是实物、权益和区位三者的综合体。房地产的特性主要取决于土地的特性，是以土地的特性为基础的。从房地产估价和把握房地产价值的角度来看，房地产主要有不可移动、独一无二、寿命长久、供给有限、价值量大、流动性差、用途多样、相互影响、易受限制和保值增值十个特性。房地产的特性决定了其价格不同于一般的商品，与一般物价相比，房地产价格有其自身的特性： （1）价格的基础及表示方式不同。房地产具有不可移动性，可转移的并非是房地产本身，而是该房地产的权利和收益。因此，房地产价格是房地产权利和收益的购买价格。其表示方式也是多种多样的，除了价格表示外，还可以用租金表示。 （2）形成的时间不同。一般商品价格可以标准化，有比较完整的市场，价格形成时间短且比较容易。房地产个别差异大，缺乏完整统一的市场，价格是在过去甚至将来的长期影响下形成的，价格形成时间长且相对比较困难，评估时必须根据房地产自身的特点和市场状况，进行具体分析。 （3）房地产价格实质上是房地产权益的价格。房地产由于其不可移动性，在交易中可以转移的不是其实物，而是其所有权、使用权或其他权益。故房地产估价与对房地产权益的调查、了解和分析有密切的关系。 （4）房地产价格主要由需求决定，并具有明显的地区性和个别性。房地产的供给有限，且由于它的位置固定，在一定区域内又具有垄断性，所以难以形成统一的全国市场价格。另外，在同一地区城市内，房地产位置的差别决定了房地产价格难以标准化，个别性明显。 （5）市场结构不同。房地产市场是不完全市场，需求对价格的影响很大，形成的房地产价格受主观因素的影响也很大。同时，由于房地产的稀缺性，其价格上升的速度要远远高于一般性商品。 综上，房地产价格是由其效用、相对稀缺性及有效需求三者互相作用、相互影响所形成的。而这些因素又难以定量，且经常处于变动之中，房地产评估
影响建筑钢材价格走势的因素.
影响建筑钢材价格走势的因素 由于近期北方市场价格的小幅回落而南方市场的相对稳定，使得南北市场之间的价格差逐步加大，许多商家普遍认为，这将无疑加大后期北方资源南下的动力。而且由于目前北方商家的“冬储”意愿不强，过剩的资源必然分流，商家对此较为关注，目前的市场价格能否稳定还很难说，对后市行情并不看好，所以积极出货保持低库存依旧是当前不少商家的当务之急。，由于终端需求持续表现不足，商家对短期内的行情走势并不看好。但是大部分商家普遍认为，虽然当前市场价格呈现上涨的难度较大，但是深跌的可能性也不会很大。 然而，从宏观方面来看，明年市场所处的大的运行环境依旧较好。近期的中央经济工作会议指出，明年将继续坚持加强和改善宏观调控，保持和扩大经济发展的良好势头。主动引导社会预期，确保经济平稳较快发展。要正确处理好投资和消费、内需和外需的关系，最根本的是扩大国内消费需求。由此来看，扩大内需，决定明年国内钢材市场需求的强度不会减弱。以下我们重点分析一下将影响建筑钢材市场价格趋势的主要因素。 一、建筑钢材市场需求将减弱 就目前市场情况来看，随着天气的变冷，北方地区的许多建筑工程项目已经处于相对收尾或停工的阶段，因此对建筑钢材的需求明显减少。而且，今年商家的“冬储”积极性普遍不高，中间市场需求不旺，导致北方许多市场建筑钢材市场价格的回落，但是好在时下经销商的现货资源普遍不多。而目前北方受运输紧张等因素的影响，现南下资源并不多，库存压力不大支撑了近期南方市场的相对稳定。 而且从需求层面看，2007年，市场需求的增长强度有可能减弱，但需求依然不会明显减少。这是因为建筑业是我国国民经济建设中重要产业之一，近年来我国建筑业发展十分迅速，与此同时，新建筑物装修的工程量急剧增加，老建筑物翻新周期明显缩短，装修材料也向豪华、实用方向发展。我国建筑装饰投资占建筑工程总投资的比例，已从20世纪80年代的20%左右提高到现在的40%-50%，增长势头相当强劲。因此2007年，建筑业对建筑钢材的需求依然较为强劲。 二、建筑钢材国内供给量增量有限 从供给层面看，明年国内建筑钢材的增量有限。 1、由于较长时期以来，建筑钢材市场价格持续低价位运行，钢厂迫于成本压力，调整产品结构，加大出口力度，因此投放国内市场的资源量减少，这对缓解市场压力起了较大的作用。 2、近几年，钢铁业新增产能大都是板材，线材、螺纹钢等长材生产线新建扩建项目不多，而且国内重点大中型钢铁企业减少线材、螺纹钢的生产，有的甚至不再生产低附加值的长材。国内重点大中型钢厂的线材、螺纹钢产量正在逐渐下降，而高技术含量、高附加值的产品比例在上升。明年这种状况继续存在，且还将进一步发展。 3、国内一批生产线材、螺纹钢的民营中小型钢厂正面临众多的政策限制，生产经营更为艰难，一批不符合产业政策的落后产能将被淘汰出局。而被淘汰的大都是生产线材、螺纹钢等长材的落后产能。因此，明年国内的线材、螺纹钢供给量不可能大幅增长。
大豆期货价格影响因素及投资策略分析
大豆期货价格影响因素及投资策略分析 目录 摘要 (2) 关键词 (2) 一、引言 (3) 二、现状 (4) （一）2016年度国内大豆期货价格变动 (4) （二）2016年度国外大豆期货价格变动 (4) （三）2016年度我国CPI指数的变动 (5) 三、影响因素分析 (7) （一）国际期货影响 (7) （二）需求影响 (7) 四、回归分析 (8) （一）国内大豆期货价格和国外大豆期货价格回归分析 (8) （二）国内大豆期货价格和CPI指数回归分析 (8) 五、价格预测走势 (9) （一）走势分析 (9) （二）价格区间分析 (10) 六、投资策略分析 (11) 七、结论 (12) 参考文献 (13) 附件 (14) （一）国内大豆期货价格和国外大豆期货价格回归分析 (14) （二）国内大豆期货价格和CPI指数回归分析 (15)
摘要：大豆作为重要的农产品和生产原料，供给的充足和价格的稳定对于国民经济发展有着重要的意义，研究其价格的影响因素也有重要的意义。本文重要针对国外大豆期货价格和国内CPI指数为重点，来判定国内豆一期货的价格走势，通过数据回归结果，来验证其有效性，从而得出结论，希望那个本文的研究内容可以给一些相关人士有效的参考价值。 关键词：大豆期货；芝加哥交易所；CPI指数；供给
一、引言 1993年中国期货市场开始试点时，农产品期货就作为主要期货品种开始推向市场，其交易量在我国整个期货交易市场中占较大比例。大豆期货从年中国期货市场试点开始，就是农产品期货市场上主要交易品种之一，同时，和其他农产品期货相比，大豆在我国期货交易多年的历史中，是非常成功的农产品期货品种之一。作为期货市场的较强代表性品种之一，对大豆期货市场的研究对研究整个农产品期货交易市场有很大的指导和借鉴意义。