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。
危岩体稳定性分析
附件2 危岩体稳定性分析 1、WY-01危岩体稳定性定量评价 1 计算模型 从工程防治的角度按照危岩失稳类型进行分类，可将危岩概化分为滑移式危岩、倾倒式危岩和坠落式危岩3 类。WY-01危岩体为滑移式危岩；其软弱结构面倾向山外，上覆盖体后缘裂隙与软弱结构面贯通，在动水压力、地震和自重力作用下，缓慢向前滑移变形，形成滑移式危岩，其模式见图(图3-1)。 图3-1 滑移式危岩示意图 危岩体 危岩前缘 扬压力U 静水压力V 地下水位 后缘裂隙 危岩后缘 软弱结 构面 W c o s θ W W s i n θh w θ 图3-2 滑移式危岩稳定性计算示意图(后缘有陡倾裂隙) 2 计算公式 ①后缘有陡倾裂隙、滑面缓倾时，滑移式危岩稳定性按下式计算：
(cos sin sin )sin cos cos W Q V V tg c l K W Q V θθθφθθθ---+?= ++ 2 21w w h V γ= 式中：V ——裂隙水压力(kN/m)，； w h ——裂隙充水高度(m)，取裂隙深度的1/3。 w γ——取10kN/m 。 Q ——地震力(kN/m)，按公式e Q W ξ=?确定，式中地震水平作用系数七 级烈度地区 e ξ取0.075； K ——危岩稳定性系数； c ——后缘裂隙粘聚力标准值(kPa)；当裂隙未贯通时，取贯通段和未贯通 段粘聚力标准值按长度加权和加权平均值，未贯通段粘聚力标准值取岩石粘聚力标准值的0.4倍； φ——后缘裂隙内摩擦角标准值(kPa)；当裂隙未贯通时，取贯通段和未贯 通段内摩擦角标准值按长度加权和加权平均值，未贯通段内摩擦角标准值取岩石内摩擦角标准值的0.95倍； θ——软弱结构面倾角(°)，外倾取正，内倾取负； W ——危岩体自重(kN/m3)。 3 危岩稳定性计算结果 根据危岩结构特征和形态特征，②区危岩破坏模式主要为滑移式。 （1）计算参数： 崩塌区出露地层为第四系崩坡积物和石炭系太原组，根据附近工程岩体参数及工程类比得出物理力学参数见表： 表3-2 岩体物理力学参数表 岩石 名称 密度 g/cm3 抗压强度σ MPa 抗剪强度 抗拉强度 (KPa) 软化 系数 C(MPa) ф(°) 灰岩 2. 70 32 0.110～0.271 30.3~40.2 698.5 0.53 结构面 灰岩结构面 0.03-0.10 23-29
作业条件危险性分析法(LEC)
编号： 5.9.1 作业条件危险性分析法（LEC ） 作业条件危险性评价法是一种简单易行的评价操作人员在具有 潜在危险性环境中作业时危险性的半定量的评价方法，它由美国的格 雷厄姆 (K·J·Graham)和金尼 (G·F·Kinney)提出的，因此也称为格 雷厄姆——金尼法。 作业条件危险评价法用与系统风险有关的的三个因素指标值之积来评价操作人员伤亡风险大小，这三个因素是： L —发生事故的可能性大小 E—人体暴露在危险环境中的频繁程度 C—一旦发生事故会造成的损失后果 危险性的大小： D=LEC 作业条件危险性评价法的特点是比较简便，容易在企业内部实行。目前，已在航空工业系统、部分铁路交通系统和石化系统试点使 用，效果较好。它有利于掌握企业内部各危险点的危险状况，有利于 整改措施的实施。评价步骤如下： 1）以类比作业条件比较为基础，由熟悉作业条件的人员组成评价小组； 2）由评价小组人员按照规定标准给L 、E、C 分别打分，取三组分值的平均值作为L 、E、C 的计算分值，用计算的危险性分值 D 来评价作业条件的危险等级。 三个因素的分值和危险性分值及其对应的情况如下。 表 1事故或危险事件发生可能性分值(L) 分值事故或危险事件发生的可能性分值事故或危险事件发生的可能性 10完全会被预料到0.5可以设想，但高度不可能 6相当可能0.2极不可能 1 / 2
3不经常，但可能0.1实际上不可能 1完全意外，极少可能 表 2 暴露于潜在危险环境的分值(E) 分值出现于危险环境的情况分值出现于危险环境的情况 10连续暴露于潜在危险环境2每月暴露一次 6逐日在工作时间内暴露1每年几次出现在潜在危险环境3每周一次或偶然的暴露0.5非常罕见的暴露 表 3 发生事故或危险事件可能结果的分值 (C)分值可能结果分值可能结果 100大灾难，许多人死亡7严重，严重伤害 40灾难，数人死亡3重大，致残 15非常严重，一人死亡1引人注目，需要救护 表 4危险性分值（D） 分值危险程度分值危险程度 >320极其危险，不能继续作业20~70可能危险，需要注意160~320高度危险，需要立即整改<20稍有危险，或许可以接受70~160显著危险，需要整改 2 / 2
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
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
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
桂林市典型危岩体稳定性分析及危险性评价2
桂林喀斯特危岩体发育特征及稳定性分析 刘宝臣1 ，郑金1 （1.桂林理工大学土建学院，桂林541004） 摘要：危岩体是由多组的结构面组合而形成，在地表风化作用、卸荷作用、重力、地震、降雨等诱发因素作用下处于不稳定、欠稳定或极限平衡状态的岩体。笔者对桂林市15座山的326块危岩体发育情况进行实地调查，测绘等手段得到几组重要数据，根据危岩体的结构特征和状态特征，将桂林市的危岩体类型分为悬挂式式、倾倒式、贴坡式、孤立式三种基本类型，本文以屏风山1号危岩体为对象进行研究，并采用极限平衡法对该危岩体稳定性进行定量验算，综合分析评价桂林市危岩体的发育特征及稳定性。 关键词：危岩；极限平衡状态；稳定性；定量验算 Stability analysis and risk assessment for three typical rocks in the Guilin city liuBao-chen1 Zheng-jin1 （1.Guilin University of Technology，Guilin 541004） Abstract：Dangerous rock is combined to form groups of the structure surface ，In the Unstable, less stable or equilibrium state of the rock and the factors of Surface weathering, unloading, gravity, earthquake, rainfall and so on. Through the investigation and mapping on the 326 dangerous rocks of fifteen mountains of the Guilin city，the writer get some important data ,According to the structure and State features of dangerous rocks ，Guilin dangerous rocks are divided into Hanging-type , dumping-type、posted slope -type and Isolated style. using the three typical rocks as the research object and checking the stability of the dangerous rocks by Limit equilibrium method, analyze the stability of the dangerous rocks. Key word：dangerous rock；Limit equilibrium；Stability；Quantitative Checking 0前言 危岩崩塌灾害是我国三大地质灾害之一，已成为我国山地开发和建设的重要制约因素。由于危岩崩塌灾害分布零散, 通常规模有限, 爆发随机性强,难以有一个准确的灾害统计数据,但是其危害程度并不亚于泥石流、滑坡等灾害。我区石灰岩出露面积广大，这些地区岩溶山峰和地下洞穴非常发育，形成了独特的喀斯特旅游风景名胜区。举世瞩目的桂林景区以其独特秀丽的风景吸引了广大的国内外游客参观，其中岩溶山峰和洞穴景观占景区主要部分。但其独特的喀斯特区山体岩石突露、奇峰林立，在特殊的地质条件下风化剥蚀已形成大量危岩，严 重威胁山体附近居民及游人的人身和财产安全，严重影响喀斯特景区特色旅游业的稳定快速发展。而国内外对此种危岩的研究甚少。为此，研究岩溶地区岩质边坡和洞穴危岩发生发展的机理、致灾因素，显得非常必要。本文通过地质灾害勘查、物探、室内模拟试验与计算机模拟等，确定危岩失稳破坏的过程与临界条件，提出桂林市危岩体的类型，确定危岩的稳定性判别指标，并对区内典型的危岩体作出稳定性评价，为后期区内危岩体的治理防控技术体系的研究创造条件。 1.1危岩体发育特征分析
作业条件危险性评价法
作业条件危险性评价法 对于一个具有潜在危险性的作业条件，K·J·格雷厄姆和G·F·金尼认为，影响危险性的主要因素有3个： ①发生事故或危险事件的可能性； ②暴露于这种危险环境的情况； ③事故一旦发生可能产生的后果。用公式来表示，则为：D=L×E×C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。 发生事故或危险事件的可能性具体方法 事故或危险事件发生的可能性与其实际发生的概率相关。若用概率来表示时，绝对不可能发生的概率为0；而必然发生的事件，其概率为1。但在考察一个系统的危险性时，绝对不可能发生事故是不确切的，即概率为0的情况不确切。所以，将实际上不可能发生的情况作为“打分”的参考点，定其分数值为0．1。 此外，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，因而人为地将完全出乎意料之外、极少可能发生的情况规定为1；能预料将来某个时候会发生事故的分值规定为10；在这两者之间再根据可能性的大小相应地确定几个中间值，如将“不常见，但仍然可能”的分值定为3，“相当可能发生”的分值规定为6。同样，在0．1与1之间也插入了与某种可能性对应的分值。于是，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1)。 表1 事故或危险事件发生可能性分值 2)暴露于危险环境的频率 众所周知，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。以10和1为参考点，再在其区间根据在潜在危险作业条件中暴露情况进行划分，并对应地确定其分值。例如，每月暴露一次的分定为2，每周一次或偶然暴露的分值为3。当然，根本不暴露的分值应为0，但这种情况实际上是不存在的，是没有意义的，因此毋须列出。关于暴露于潜在危险环境的分值见表2。 表2 暴露于潜在危险环境的分值 3)发生事故或危险事件的可能结果
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
试论公路危岩稳定性评价体系
试论公路危岩稳定性评价体系 本文通过分析影响公路危岩稳定性的指标，从而找出了几类对危岩稳定性影响很大的因素，在对公路危岩的稳定性进行评价时，采用了模糊层次的分析方法来进行。这种方法在实体工程中运用得到的结果和在实际经验中得到的状况是基本一致的，这在一定程度上证明了这种方法在进行危岩稳定性评价时是非常可靠的，也是值得运用的一种方法。 标签：公路危岩稳定性评价体系 1引言 对于危岩稳定性评价方法来说，它一般都分为很多种类，具体包括地质分析法、数值模拟法、可靠度法、比较识别法、静力解析法和模型试验法等。影响危岩稳定性的因素也有很多，内部因素主要包括重力侵蚀和地质构造等，外部因素主要包括气候问题和人类活动等[1]。本文就是通过对这些方法的一些适用条件进行分析，对这些方法的数据进行获取和比较，从而将层次模糊综合评价方法当作本次研究的主要数学模型。 2选取公路危岩评价指标体系 通过对公路危岩的一些特点进行分析，从而了解了对危岩稳定性产生影响的几个重要因素。 （1）岩组类型。对于大多数的结构类型来说，它对危岩的稳定性有着非常重要的控制作用。而岩组类型就是一种由边坡坡面、岩层状况和公路走向这三个方面所决定的一种边坡形态，但是也有些边坡是不存在危岩结构这个理念的，例如均质坡和土坡等。 （2）坡度。坡度不同，就说明危岩对构造物的破坏程度是不同的。这是因为坡度的变化会使得很多因素发生变化，例如供应力分布等。而地形坡度则非常显著的控制着危岩的稳定性。一般来说，最容易发生崩塌的坡度在35度到50度之间。 （3）坡高。要想评价边坡的稳定性，那么颇高是必须考虑的一个因素。即使边坡的高度对等值线的图像不会产生任何作用，但是它的数值却是随着坡高的加大而增大的。 （4）自然灾害。自然灾害主要是指滑坡和崩塌等地质灾害。在对边坡的稳定性进行评价时，地质灾害是一定要考虑到的，不管是已经发生的还是将会发生的，都需要预测到，这是因为地质灾害具有群发性的特点。 （5）风化作用。岩石风化会使得岩石破碎，并且使得岩石的裂缝扩大。使
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
棕榈油季节性分析报告
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，占国植物油消费总量的20%以上。随着在生物柴油领域的消费扩以及对其他植物油食用消费的替代增长，棕榈油的需求扩更加迅速，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商所挂牌交易的菜籽油期货，形成了完善的国油脂期货市场。榈油期货价格影响因素众多，比
第二讲 宏观经济指标的季节性分析
第二讲宏观经济指标的 季节性分析 对外经济贸易大学 金融学院金融工程系黄晓薇 xwhuang@https://www.360docs.net/doc/7812934628.html,
本讲参考教材 《时间序列X12-ARIMA季节调整——原理与方法》 《时间序列X12ARIMA季节调整原理与方法》?中国人民银行调查统计司，中国金融出版社，2006 《计量经济分析方法与建模——Eviews应用及实例》高铁梅（主编）清华大学出版社2006 ?高铁梅（主编），清华大学出版社，2006 《时间序列分析及应用R语言》 《时间序列分析及应用——R语言》 ?Jonathan D. Cryer Kung-Sik Chan，机械工业出版社，2011
时间序列的构成 （Long term trend）， 长期趋势（Long term trend），T。 ?描述序列中长期运动趋势 （Cyclical component） 循环分量（Cyclical component），C。 ?描述序列中不同幅度的扩张与收缩，且时间间隔不同的循环变动。 经济问题中常指一年以上的起伏变化。 经济问题中常指一年以上的起伏变化 ?实际测算难度较大，因此将循环和趋势放在一起不加区分。 （S l t） 季节分量（Seasonal component），S。 ?描述序列中一定周期的重复变动，周期常为一年，一季，一周等。 不规则分量（Irregular component），I。 ?描述随机因素引起的变动，常带有偶然性由于各种因素引起变化相互抑制抵消，变动幅度常较小。
1800 TREND Y 1.10 时间序列的构成
时间序列的构成 趋势 X t 循环或者季节性 随机 time
作业条件危险性评价法格雷厄姆-金尼法
作业条件危险性评价法(格雷厄姆-金尼法) 作业条件的危险性评价法是一种简单易行的评价人员在具有潜在危险性环境中作业时危险性的半定量评价方法。它是由美国格厄姆(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是L(事故发生的可能性)、E(人员暴露于危险环境的频繁程度)和C(一旦发生事故可能造成的后果)。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、作业条件的危险性也越大。 1 评价步骤 1.1以类比作业条件比较为基础，由熟悉类比作业条件的人员组成专家组。 1.2 由专家组成员按规定标准给L、E、C分别打分，取三组分值集的平均值作业L、E、C的计算分值，用计算的危险性分值(D)来评价作业条件的危险性等级。 由于采用专家打分方法进行评价，评价结果的准确性会受到专家经验、判断能力的影响。故聘请专家时应慎重，以避免评价结果失真。 2 赋分标准 2.1 事故发生的可能性(L) 事故发生的可能性(L)定性表达了事故发生概率。必然发生的事故的概率为1，规定对应的分值为10；绝对不发生的事故的概率为0，而生产作业中不存在绝对不发生的事故的情况，故规定实际上不可能发生事故的情况对应的分值为0.1；以此为基础规定其他情况相对应
的分值，见表1。 表1 事故发生可能性分值L 2.2 人员暴露于危险环境的频繁程度(E) 人员暴露在危险环境中的时间越多，受到伤害的可能性越大，相应的危险性也越大。规定人员连续出现在危险环境的分值为10，最小的分值为0.5，分0值表示人员根本不暴露危险环境中的情况没有实际意义。具有打分的标准见表2。 表2 暴露于危险环境的频繁程度分值E
季节性分析
季节性波动规律是大宗商品特别是农产品价格运动的特有属性，虽然期货市场产生的初始动机是为了缓解现货价格的季节性波动，但是季节性波动的规律并不是完全可以消除的，而且在期货与现货的联系越来越密切的今天，商品期货价格的季节性波动越来越明显，并普遍表现为：在供应淡季或者消费旺季时，价格高启；而在供应旺季或消费淡季价格低落。 例如，在正常情况下，每年的七八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，价格属年内低谷。再比如，早春季节里，住房和汽车业为晚春和夏季的生产高峰大量购买铜原料，铜价在2月至4月达到年内季节性高点。晚春需求高峰过去后，夏季的到来使得需求趋于疲软，铜价低点也一般在秋初出现，等等。 季节性分析法就是根据商品价格的季节性变化规律对商品期货走势进行分析的方法。它力图勾画出在某一年份中，可能发生价格上升或下降的某些特殊时期，或者力图指出最可能出现全年价格最高点和最低点的一些特殊月份。在实践中，我们可以把价格的季节性波动作为影响市场走势的一个基本因素。例如，在供应淡季末期，价格的上涨将受到供应旺季即将到来的影响，季节性压力就成为市场中的一个利空因素。如果季节性利空因素对市场的作用超过市场中的其他利多因素，那么价格的上涨通常就会趋于结束。 在一般意义上，期货商品总供求面的变化决定着商品期货的长期走向，而季节性因素和其它阶段性因素决定着商品期货的中短期走势。因此，在阶段性因素没有突出表现的情况下，商品期货（特别是农产品期货）的走势轮廓就是由长期大趋势和季节性价格周期变化叠加而成的。 但是特别值得注意的是，在商品总供求关系处于基本平衡的时候，季节性规律表现的最为明显，但是在供求失衡的状态下，这种规律的表现非常不明显。特别是在供求刚刚开始逆转的时候，季节性规律常常会被市场汹猛的涨跌趋势所冲淡。以2002年的大豆市场为例，由于国内外大豆供应处于紧张状态，大豆价格在新豆上市后依然保持强势 周期之分析(Cycle Analysis) 周期分析与波浪理论具有相似的野心,企图找出价格变化之不变模式,以能进行长期之预测,与波浪理论不同处在於,周期分析只著眼於价格重复出现所经过的时间.若某一商品期货价格经常在一段时间回到原来之价位区,则可算是周期之现象.对商品价格之周期分析,最有名的是S.Benner,早在十九世纪末期,他即发现有些农产品和肉类价格,如玉米与猪肉等之上下波动,显示出相当的规律.目前期货交易界最具权威的周期分析家当推J.Bernstein.根据他对各类商品之研究,发现肉类价格之周期最有规律,1877至1985一百多年期间者,牛肉价格(以公牛肉现货价计算)显示出大约十年左右的长期周期,即每隔十年,牛肉价格陷於低潮.除了长期之周期,肉类也显示出稳定的短期周期,根据1974年至1985年期间之研究,发现活猪期货的周期约为20个月.另外,若以五年期研究,则从肉牛价格中可找出大约11个月之周期.周期之分析若能找出可靠的规律,则可预测未来价格之顶点或底点,交易时将有很大的利润.在实际交易时,由於只能知道周期之大约时间,因此进场时最好能做为长期投资,并须配合其它之技术指标.就期货交易者而言,明显地,较短期的周期比较具有实用价值. 季节性的研究,是另一种周期之分析,此种研究之重点在於一年之中每月或每周价格涨跌之变化.若经过长期之统计,发现价格通常在一年中之某一期间会上涨或下跌,则表示价格具有季节的周期.有关季
铜的季节性分析
铜价之路在何方？ 季节性分析预测 全球铜的消费主要集中在建筑，电力，工业机器，日常消费等几大领域，铜供给一般有 长期性特点，企业根据生产和销售特点，提前收购，提前储备，做好商品上市前货源准备工作，多方面因素影响供需格局，左右铜的价格，所以动态把握商品期货价格的季节性走势显得尤为重要。 全球铜消费主要集中在北半球，而中国占据了全球铜消费的40%，欧美亦是铜消费的重 要国家与地区,一般在春秋两个消费旺季,铜价呈现出稳步走高趋势，而在消费旺季后铜价出现回调的概率较高。如何从定量的角度来分析铜的季节性和价格变化？下面笔者将利用数据模型剖析铜的季节性，为铜投资带来一定参考。 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， 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。 12方法假设时间序列Ｘt 有四部分组成元素：趋势Tt （Trend ）、循环Ct （Cycle ）、季节St （Seasonal ）和不规则项It （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=Tt·Ct·St·It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以下几个阶段：第一步，估计趋势；第二步，消除序列中的趋势；第三步，估计季节因素；重复1－3步，然后估计最终的趋势因素和不规则因素。 二、季节调整的X12方法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。季节调整后的时间序列能更多地反映价格运动的基本规律，以及各因素对价的影响。同时，根据分离出的季节因子的变化规律，可以对价格波动有一个更清晰的认识。 三、商品期货价格序列中的季节因子下面我们运用计量经济软件EViews里的X12季节调整方法分别计算各品种的季节因子，由于X12模型是基于移动平均方法，因此最新的各月季节因子可以作为未来一年季节性规律的合理预期。相比传统的方法（年度平均指数法等），X12方法不仅可以提取出真正的季节性因子，而且对极端值有优秀的处理能力。下图显示了原油期货价格各月的季节因子，我们看到3-8月季节因子不断走高，说明这些月份原油价格保持强势的可能性大，9月季节因子仍大于1，说明仍处强势，但强度减弱；而10-12月季节因子一直下降，表明此时原油价格多处弱势。以上结论与前期结论基本一致，就结果本身来说，更能动态地反映最新变化，量化程度更高，克服了前面上涨概率大于50%而平均收益可能小于0等“模糊结论”出现的缺点。原油期货价格序列的季节因子从下图可以看出，铜的季节性特征与原油类似，均呈两边高中间低的态势，而沪铜、伦铜的季节性略有差异，且伦铜最新的季节因子显示，其季节性特征与历史表现已有所变化。我们看到，伦铜在下半年尤其是10月以后一直到次年1月明显呈弱势，而从2月开始逐步转强，一直持续到4月。另外，7月呈现强势的可能性也较大。伦铜、沪铜期货价格序列的季节因子相对来说，日胶和沪胶的季节性特征差异稍大，尤其在4月、8月沪胶表现明显弱于日胶，而5—7月则明显强于日胶，1月、2月两者同时都表现出强势，11月则明显呈弱势。值得注意的是，由于沪胶的时间区间较短，因此其参考价值需要更长时间的验证。 以季节性叠加趋势模型为基础所进行预测的几何曲线是一条较为平滑的曲线.进行长期预测时,如果数据序列的随机波动性较大,则拟合性较差,预测精度较低.而马尔柯夫预测的是一个随机变化的动态系统,根据状态之间的转移概率来推测系统未来发展变化,转移概率反映了各种随机因素的影响程度,