伦铜及美元指数的相关性分析
伦铜与美元指数的相关性分析
众所周知，美元的走势变化对商品期货的影响较大，且一般而言，美元与商品期货之间存在着较强的负相关性。而其中作为基本金属之一的铜价，对美元表现出来的负相关性也较强。本文我们主要想解决三个问题，一是美元与铜价之间是否存在较强的相关性；二是如果存在较强的相关性，那么两者的因果关系如何即是美元影响了铜价还是铜价影响了美元；三是美元和铜价之间的数量关系是如何体现的。
这次研究的主要方法还是采取历史数据分析法，研究模型的数据采取2000年1月4日至2010年11月19日共2780个数据。此次采取的数据时间跨度较长，基本上涵盖了美元指数与铜价大涨大跌的时期，因此能很好的揭示两者的运行规律。
数据来源：瑞达期货，文化财经
从图一中我们可以观察出，伦铜与美元指数之间存在着一定的相关性，经计算得两者总体的相关性达-0.80566，一般而言当两种商品的相关系数处于+/-0.7之上，都被视为两者存在着较强的相关性。另外从图中我们也可以看出，伦铜与美元指数并不是在任何阶段都表现为负相关性，如红色区域所示，两者竟存在着走势相同的时候，所以为了更好的分析这两者的相关性，我们对历史数据进行了分解，对不同时期进行了相关性检验。
数据来源：瑞达期货，文化财经
从图二中我们可以看到从2000到2010年共11年中，2000年，2003年，以及2005年都表现出了一定的正相关性，其中2005年两者的正相关性达到了0.78，而其他年份则大多表现为较强的负相关性。所以从总体上来说，美元指数与铜价之间大多表现为较强的负相关性，且近年来有不断加强的迹象。不过同时我们也要注意这两者在不同的历史阶段有可能会出现负相关减弱甚至转为正相关性的可能。因为影响铜价的因素较多。
二．美元与铜价的因果关系
在我们确定了美元与铜价之间存在较强的负相关性之后，那么接下来就要解决美元与铜价之间的因果关系，即是美元影响了铜价还是铜价影响了美元，照常理来说，应该是美元影响了铜价，这里我们用格兰杰因果关系检验法，对这一假设进行检验。
根据格兰杰因果关系检验的条件，我们首先要对各变量是否平稳进行ADF单位根检验，若变量序列为同阶单整，则对各变量是否协整进行验证，满足协整关系之后，对两变量进行格兰杰因果关系检验，最后对所得检验结果进行简要分析。
1．本文采用ADF单位根检验法来验证变量的平稳性，检验时设定各变量均不含常数项和时间趋势项。运用经济计量软件Eviews6.0对LNMY和LNLT进行ADF单位根检验。由结果可知，变量时间序列LNMY和LNLT都不是平稳的。而在一阶差分的情况下，LNMY和LNLT都是平稳的，说明两变量同为一阶单整过程，满足进行协整检验的条件，因此可进行下一步的协整分析。
2.LNMY和LNLT的协整分析
用最小二乘估计法（OLS）估计回归方程：
Estimation Command:
=========================
LS LNLT C LNMY
Estimation Equation:
=========================
LNLT = C(1) + C(2)*LNMY
Substituted Coefficients:
=========================
LNLT = 25.5193496875 - 3.84981911938*LNMY
这里我们得到残差变量resid。对前述估计方程的残差进行ADF单位根检验，结果显示，残差变量是平稳序列，可认定序列LNMY和LNLT存在协整关系
3.LNMY和LNLT的格兰杰因果关系检验
由于格兰杰因果检验不随着滞后期数变动，保持一定稳定时，则可以根据检验结果确定格兰杰因果关系是否成立。这里我们对两者进行格兰杰因果关系检验时，对滞后1期和5期分别给出检验结果。
Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/22/10 Time: 20:14 Sample: 1 2780
Lags: 1
Null Hypothesis:Obs F-Statisti
c Prob.
LNLT does not Granger Cause LNMY27790.91389199
45020009
0.3391671
038547922
LNMY does not Granger Cause LNLT 2.57697469
095039
0.0985424
611853993
Pairwise Granger Causality Tests Date: 11/22/10 Time: 20:16 Sample: 1 2780
Lags: 5
Null Hypothesis:Obs F-Statisti
c Prob.
LNLT does not Granger Cause LNMY27750.83251178
42172464
0.5263801
583159176
LNMY does not Granger Cause LNLT 0.73954304
5541103
0.5937734
440111377
当滞后期数为1和5时，在5%和10%的显著水平下，伦铜不是美元的格兰杰原因，但在滞后期数为1时，在10%的显著水平下，美元是伦铜的格兰杰原因，因此我们可以确定，美元和伦铜之间只是单向的因果关系，两者之间并不存在互为因果的反馈性联系。
三．美元和伦铜之间的数量关系
在我们知道了美元会在一定程度上影响伦铜价格之后，我们想知道美元能在多大程度上影响铜价，为了解决这一问题，我们将运用回归模型解释美元对于伦铜的影响。我们采用最小二乘估计法建立模型
用对数化的美元指数和伦铜价格建立回归模型如下：
LNLT = 25.5193496875 - 3.84981911938*LNMY
美元-伦铜回归结果
Dependent Variable: LNMY
Method: Least Squares
Date: 11/22/10 Time: 21:09
Sample: 1 2780
R-squared 0.762872668
8616583Mean dependent var
4.512582385
568221
Adjusted R-squared 0.762787309
8511692S.D. dependent var
0.143311211
9185653
S.E. of regression 0.069798988
33560226Akaike info criterion
-2.48567529
4196437
Sum squared resid 13.53413479
048709Schwarz criterion
-2.48140895
8795944
Log likelihood 3457.088658
933048Hannan-Quinn criter.
-2.48413474
8817051
F-statistic 8937.224840
0219Durbin-Watson stat
0.006789815
741610867
Prob(F-statistic)0
通过上述模型测算可以看出，美元能解释76%以上的伦铜价格形成。回归模型对伦铜价格的解释效果比较好。将模型测算的伦铜价格和实际的伦铜价格拟合，如下图所示：
数据来源：瑞达期货
上图中红线为实际伦铜价格图，绿线为根据模型测算出的理论价格，蓝线为残差。模型价格和实际价格之间在主要波段上有一致性，但是残差具有显著的不稳定性。
因此，对残差进行ADF检验，发现残差具有显著的一阶自相关，对残差建立AR（1）模型如下：
E = 0.000200186764769 + 0.996960570648*E(-1)
Dependent Variable: E
Method: Least Squares
Date: 11/22/10 Time: 21:17
Sample (adjusted): 2 2780
Included observations: 2779 after adjustments
R-squared 0.993221442
6943953Mean dependent var
9.114057008
699349e-06
Adjusted R-squared 0.993219001
7302953S.D. dependent var
0.069797333
51618756
S.E. of regression 0.005747588
250006964Akaike info criterion
-7.47935340
3230993
Sum squared resid 0.091737558
21062353Schwarz criterion
-7.47508579
1550717
Log likelihood 10394.56155
378947Hannan-Quinn criter.
-7.47781236
8801736
F-statistic 406897.1939
031615Durbin-Watson stat
2.090557268
025959
Prob(F-statistic)0
AR(1)模型对残差具有很有的修正效果，因此综合模型如下：
LNLT = 25.5193496875 - 3.84981911938*LNMY
E = 0.000200186764769 + 0.996960570648*E(-1)
数据来源：瑞达期货
在上述残差修正后，仍然有某些区间具有较强的不稳定性，特别是05年区域的残差不够稳定，主要原因是05年世界总体经济是向好的，伦铜和美元指数随着经济的走强而实现同涨。
根据模型测算，在涨跌幅度上，美元每涨跌1%，伦铜的涨跌幅度约为（注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!）
相关性分析(相关系数)
相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值一般介于-1～1之间。相关系数不是等距度量值,而只是一个顺序数据。计算相关系数一般需大样本. 相关系数又称皮（尔生）氏积矩相关系数，说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。 相关系数用希腊字母γ表示，γ值的范围在-1和+1之间。 γ＞0为正相关，γ＜0为负相关。γ＝0表示不相关； γ的绝对值越大，相关程度越高。 两个现象之间的相关程度，一般划分为四级： 如两者呈正相关，r呈正值，r=1时为完全正相关；如两者呈负相关则r呈负值，而r=-1时为完全负相关。完全正相关或负相关时，所有图点都在直线回归线上；点子的分布在直线回归线上下越离散，r的绝对值越小。当例数相等时，相关系数的绝对值越接近1，相关越密切；越接近于0，相关越不密切。当r=0时，说明X和Y两个变量之间无直线关系。 相关系数的计算公式为<见参考资料>. 其中xi为自变量的标志值；i＝1，2，…n；■为自变量的平均值， 为因变量数列的标志值；■为因变量数列的平均值。 为自变量数列的项数。对于单变量分组表的资料，相关系数的计算公式<见参考资料>. 其中fi为权数，即自变量每组的次数。在使用具有统计功能的电子计算机时，可以用一种简捷的方法计算相关系数，其公式<见参考资料>. 使用这种计算方法时，当计算机在输入x、y数据之后，可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等数值，不必再列计算表。 简单相关系数： 又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。 复相关系数: 又叫多重相关系数
医院医疗质量及安全控制指标
附件一： 医院医疗质量与安全控制指标 一、所有科室：安全指标 （一）医嘱合格率≥95%；处方合格率99%； （二）危急值报告、登记、处置率：100%； （三）每年医疗安全不良事件（或隐患）报告例数：每百张开放床位年报告≥15件；辅助科室≥2件。 （四）不良事件上报率：100%。 （五）传染病漏报率0。 （六）患者满意度≥95%。 二、缺陷登记处理规范，每季度投诉发生次数不得超过3次，投诉及纠纷处理及 时率100%。 三、临床科室： （一）门诊病历合格率≥95% （二）甲级病案率＞90%；无丙级病案； （三）平均住院日 1.医院：住院患者平均住院日≤8.50日； 2.各临床科室：出院患者平均住院日控制指标（见附表一）； （四）住院时间超30日患者例数； （五）出入院诊断符合率≥95%； （六）治愈好转率≥95%；
（七）床位使用率≤93%； （八）在岗人员参加“三基”培训覆盖率100%。 （九）手术知情同意书签署规范，内容完整，合格率100%。 （十）门诊患者抗菌药物处方比例不超过 20%。 （十一）急诊患者抗菌药物处方比例不超过 40%。 （十二）住院患者抗菌药物使用率：各临床科室住院患者抗菌药物使用率控制指标（另行下发） （十三）抗菌药物使用强度住院患者抗菌药物使用强度控制指标（另行下发）（十四）接受限制使用级抗菌药物治疗的住院患者抗菌药物使用前微生物送检率≥50%；接受特殊使用级抗菌药物治疗的住院患者抗菌药物使用前微生物送检率≥80%。 （十五）I 类切口手术患者预防使用抗菌药物比例不超过30%： （十六）药品收入占业务收入比例≤42%； （十七）病案首页主要诊断正确率达100%； （十八）出院病历3天回归率≥90%； （十九）“住院病历首页”各项信息的正确率≥95%； （二十）抢救成功率≥80%； （二十一）输血治疗知情同意书签署率 100%。 （二十二）输血合格率≥95%； 四、临床路径与单病种质量管理： （一）医院开展7个病种临床路径管理； （二）医院开展6个单病种质量管理；
质量评价指标体系
质量评价指标体系 华北水利水电大学图书馆查新质量评价指标体系 一、查新质量评价指标 《科技查新规范》对查新工作质量提出了明确的要求。查新工作质量可以通过以下“查新质量评价指标体系”进行评价。该指标体系是根据查新程序和工作内容而建立的，对查新人员自我评价查新质量和主管部门监督检查有一定的指导和参考作用。评价指标见下图： 查新质量评价指标体系图 从查新质量评价指标体系可以看出查新质量主要表现在文献检索质量和查新报告质量两方面。 二、文献检索质量
文献检索质量是整个查新质量的基础，检索质量的好坏直接影响到查新报告结论的准确性，即直接影响到查新报告的质量。检索质量可以从检索的全面性和准确性两个方面进行评价。 (一）检索全面性 “查全”与“查准”是用于判定情报检索系统检索性能的两个标准。查新检索是对项目内容新颖性的检索，具有较高的查全要求，需要相当数量的文献，在查全的基础上追求查准率。检索的全面性主要受查新点分析、检索标识、检索范围、检索年限、检索途径、检索策略、检索结果的检验与调整等因素的影响。 1．查新点分析 查新点分析是指查新人员在对查新项目内容全面了解的基础上，根据查新委托人对查新项目的科学技术要点等新颖性的查询要求和管理部门的查新规定，将需要查新的内容（一般为多主题）用一条条查新要点（单主题）清楚地表示出来，即分解开来，以便于找准查新点，选择相关文献，并进行比较，最终得出针对性强的公正、客观结论。该指标反映了查新人员对查新项目的实质内容的掌握程度，是检索的前提，是对比分析与论述的依据，是查新质量一个较为重要的影响因素。要求全面准确地理解查新内容，找准查新点。 2．检索标识 如果说“查新点分析”是概念分析整理的过程，那么检索标识的确定便是概念的转换。检索标识是指通过对查新项目的主题分析将自然语言转换成规范化语言，即确定检索入口的问题，包括分类号标
银价影响因素分析
银价影响因素分析 Analysis of the Influence Factors on Silver Price 黄?伟 （华泰长城期货研究所，上海?200122） 一、国内外白银交易市场概述 白银在全球范围内进行着24小时轮动交易，主要交易场所是伦敦、纽约、印度、中国、日本和香港等。2011年全球主要金融市场白银期货总成交量为415万吨，同比大增56.47%，而且价格波动幅度巨大。 伦敦的白银交易始于17世纪，主要从事白银现货交易以及风险对冲的远期交易。伦敦是白银现货的交易中心，而白银期货则主要在纽约商品交易所（COMEX）交易。根据2011年的相关统计数据，全球前三大白银交易中心的成交量占总交易量的90%以上，其中，COMEX 白银期货市场以总成交量304.95万吨排名第一；伦敦现货市场（LBMA）的现货银成交量为128.25万吨，排名第二；印度大宗商品交易所（MCX）的白银期货成交量为101.39万吨。同期，上海黄金交易所（SGEX）的现货白银T+D品种年成交量 仅为24.7万吨（图1）。 数据来源：路透，LBMA，华泰长城期货研究所? 图1 全球主要白银交易市场的成交量 （2008~2011年） 二、白银价格的影响因素分析 白银既有金融属性，也有商品属性，银价涨跌幅往往远大于金价。和黄金相比，白银具有更强的工业属性。白银广泛应用于电子工业、摄影、太阳能电池、医疗、航空航天等高科技领域，白银价格与实体经济的关系更加紧密。一般而言，白银价格长期受供需关系和全球经济状况等宏观因素影响，短期则容易受到黄金、美
元、原油、股指和突发事件等诸多因素的 影响。 （一）白银的供给和需求 国际白银协会的统计数据显示，白银的需求构成与黄金明显不同，其工业需求占比为55%，首饰需求和银币奖章等需求占比仅为31%（图2）；黄金的工业需求占比仅为11%，但首饰和投资需求占比则高达87%，这充分说明黄金的金融属性较强而白银的工业属性较强。因此，全球经济增长状况对银价的影响 要大于黄金。 数据来源：GFMS，华泰长城期货研究所 图2 全球白银的需求构成比例 白银具有很好的延展性、导电性、传热性和对光反射性，这使得白银在传统电子行业和新兴产业（电子、光伏等领域）有着广泛的用途，而新兴产业在全球经济复苏后将会继续保持较高增长。根据英国黄金矿业服务公司（GFMS）的测算，由于白银在包括太阳能等新能源领域的广泛应用，2015年白银的工业需求量很可能会上升到6.66亿盎司（比2010年的4.87亿盎司大幅增长36%），占白银消费的比重将达到60%（图3）。 数据来源：GFMS 图3 全球白银工业需求的构成及未来预测 （2008~2015年） 未来全球太阳能光伏领域的高速发展将拉动白银的需求，白银作为导电银浆的需求也在高速增长，预计将在未来五年内 翻倍（图4）。 数据来源：欧洲光伏协会，华泰长城期货研究所 图4 全球太阳能光伏装机总容量 及各年用银量估计 全球最大的白银需求国是美国，其每年白银消耗量约6,000吨，其次分别为中国、日本、印度、德国等（图5）。未来随着中国经济的高速增长，预计中国白银消费量会逐年增加并接近美国。
影响美指因素
影响美元指数的数据 GDP 即国内生产总值，英文名称Gross Domestic Product，通常缩写为GDP。该指标是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因为它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。 GDP增长速度越快，表明该国经济发展越快，增速越慢，该国经济发展越慢，若GDP陷入负增长，则该国毫无疑问的陷入经济衰退。 西方国家GDP的公布通常分为每月公布和每季公布，其中又以每季公布的GDP 数据最为重要，投资者应考察该季度GDP与前一季度及去年同期数据相比的结果，增速提高，或高于预期，均可视为利好。 领先指数 领先指数（Leading Indicator），也叫领先指标或先行指标，是预测未来经济发展情况的最重要的经济指标之一，是各种引导经济循环的经济变量的加权平均数。 领先指数由众多要素构成，涉及国民经济的诸多方面，以美国的领先指数为例，主要包括下列要素： 1 制造业平均每周工作量。 2 平均周申请失业金人数。 3 制造商新增消费品和原材料订单。 4 卖主交割执行情况——其工厂延迟交货的百分比。 5 工厂和设备的合同、订单。 6 新增私人投资的营建许可。 7 M2货币供应量。 8 标准普尔500股票指数及股息收益。 9 密歇根消费者信心指数。 10 生产成本与卖价间的差额。 倘若这些要素有多数向好，则可提前预期领先指数将会上升。 零售销售 零售销售（Retail Sale），其实是零售销售数额的统计汇总，包括所有主要从事零售业务的商店以现金或信用形式销售的商品价值总额。服务业所发生的费用不包括在零售销售中。 一国零售销售的提升,代表该国消费支出的增加，经济情况好转，利率可能会被调高，对该国货币有利，反之如果零售销售下降，则代表景气趋缓或不佳，利率可能调降，对该国货币偏向利空。
多值无序分类变量与连续变量的相关性检验问题
互助问答第26期：多值无序分类变量与连续变量的相关性检验问题 问题：因变量是多值无序分类（2以上，不是0，1那种）数据，自变量是一个 连续变量。我要想看是否显著相关应该用什么检验？ 答案: （1）如果只是想看相关性的话，可以不必区分因变量和自变量，用‘多值无序分类数据’作为因子，‘连续变量’作为outcome，用F检验（ANOVA）就可 以了。如果F检验显著，则说明组间（0,1,2…）具有显著性差异，然后用组内相关性测算相关强度。这种方法可以通过Stata的anova命令来实现。 （2）检验相关性也可以采用非参数检验的办法。 （3）当然你也可以使用回归的方法来检验相关性。第一种回归：直接做‘连续变量’对‘多值无序分类数据’影响的回归，观察两个变量的显著性就可以了，因为两个变量的两个变量的相关性等价于直接单元回归。所使用的Stata命令为reg y x。 第二种回归：首先把多值无序分类数据’作为自变量，设置一组虚拟变量建模；然后把‘连续变量’当因变量，联合检验所有的系数都等于0就可以了。所使用的Stata命令为 reg y x1 x2 x(n-1)。 第三种回归：采用多值无序logit/probit回归，控制其他变量，以‘多值无序分类数据’为因变量，以‘连续变量’为自变量，观察其估计系数的显著性。可以通过Stata的mlogit命令来实现。 学术指导：张晓峒老师 本期解答人：中关村大街 编辑：冷萱杨芳Hollian 统筹：芋头易仰楠 技术：知我者 互助问答第27期：面板数据的stata设置问题 问题1：我的论文主题是FTA对东道国吸引外资的影响研究（FDI用的是两国之间的流量），因此，我的数据是三维的，也就是年份+东道国+母国（详细数据见图片---回归数据）。现在我想使用双固定效应模型（同时固定时间和个体），于是我就将（东道国+母国）进行编码，把其看成一个个国家组合，并且引入新的标量id，同时对其赋值（1、2、3.、、）。问题：在我进行回归时，使用xtset id year时出现乱码，请问老师该怎么解决呢？
美元指数对国内商品期货的影响
薛广：美元指数破位下跌对国内商品期货的影响 美元指数经过一个月的盘整后大幅向下突破，并创下今年以来的新低。 美元指数技术分析： 近一个月来，美元指数在高位79.5和低位77.8之间进行窄幅盘整，于2009年9月8日向下突破77.8之后，势如破竹，一举突破2009年8月4日的低点77.4，创下今年新低这也是近一年来的美元指数新低。从美元指数日K 线图上看，美元指数近几个月来处于一个下跌的楔形之中，而楔形的最近一个低点大约在76.8，这是此番美元指数下跌的第一个目标位。美元指数的前期有连续的两个低位盘整，现在美元指数以一个大幅的阴线向下突破，确立的一个新的快速下跌趋势。未来美元指数中期的下跌目标位在74附近。 国内商品技术分析： 国内商品期货价格大多受美元贬值的影响，出现或多或少的上涨走势，其中国际贸易量大的，特别是有色金属品种如铜、铝、锌等涨幅更大。大多数的商品期货价格也像美元走势一样在近一个月来形成一个窄幅整理的形态，多数的品种显示强势，且处于向上突破的边缘。 美元指数下跌对国内商品价格的影响： 目前国际贸易中主要以美元进行结算，美元指数的下跌，亦即美元贬值，以美元计价的国际贸易价格因商品出售国需要获取等量的国内货币而出现上涨，我国在国际贸易中属于进口型的商品自然会因国际贸易价格的上涨而上涨。如铜、铝、锌、钢铁、大豆、豆油、燃料油、pta等。由于美元指数新的下跌趋势的确立，而且下跌趋势比较明确，预期将有一波幅度大，持续时间长的中期下跌行情。国内商品价格受此影响，将会出现一波较大的上涨行情，而领军品种可能是期铜。期铜今年以来以来一直处于一个上升通道中，可以看到其与美元指数有一个相关性很强的负相关性。这其间由于金融危机的影响，市场对商品价格的预期并不看好，在期价上涨过程中，不断有企业卖出套保头寸进入和一些空头投机头寸进入。目前期铜处于高位盘整中，如果出现向上突破行情，技术分析和市场心理将出现一个明确的上涨预期，可以预见会有大批的买入平仓盘涌入，而在短期内推高期货价格。 美元指数下跌的原因分析： 由于金融危机的风险逐步释放和化解，在汽车行业的如福特、克莱斯勒等风险结束后，久未有新的危机形成。市场信心逐步增强。由于美联储的回购国债和继续实施低利率，使美元供应量增加。而受金融危机影响最大的金融企业，也想趁此机会大量提供贷款，提高的美元供应的货币乘数，从而大幅提高美元的供应量。由于经济的复苏滞后于金融业的投入速度，相比会压低美元汇率。而美元的贬值有利于美国商品的出口和国际市场对美国的投资，可以提振美国经济。所以在美国经济走出低谷，形成强势复苏以前，美元仍然会继续贬值，国内相关商品价格必然会有一轮较大升势。 美元指数对国内商品期货的影响之二 美元指数在2009年9月8日大幅下挫之后经过一天的低位盘整之后，继续下跌，再次创出新低。受此影响伦铜再次游走在高位盘整的上沿，大有向上突破之势。同时金价再次冲高至1000美元/盎司之上。 美元指数的迭创新低，和伦铜、黄金的高位企稳，使得本次美元指数的下跌趋势和大宗国际贸易商品的期货价格的涨势得以确认。相比较而言，国内相关商品期货的价格也会继续出现强劲上涨的势头。 美元指数的此次突然大幅下挫，直接因素是上周末在伦敦召开的20国会议形成的一个统一认识，就是继续采用经济刺激的手段，保持金融危机后的从经济低谷回升的状态。这必然使得宽松的经济和金融政策得以长期延续，从而成为压垮美元指数的最后一根稻草。
典型相关分析评价指标体系
典型相关分析如何评价指标体系 本节我们介绍典型相关分析如何评价指标体系。我们通过运用典型相关分析的方法对影响企业信息化成熟度关键因素的指标体系进行评价，以此来说明典型相关分析可以评价指标体系。 典型相关分析是利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。为了研究两组变量的相关性，我们可以把两组变量的相关性转化为两个变量的相关性来考虑，即考察第一组变量的线性组合与第二组变量的线性组合的相关性。通过选择线性系数使线性化后的变量有最大的相关系数，形成第一对典型变量，依此可以形成第二对、第三对典型变量，并使各对典型变量之间互不相关，典型相关变量之间的简单相关系数称为典型相关系数。典型相关分析就是用典型相关系数衡量两组变量之间的相关性。 一、案例背景 信息化在提高企业竞争力中的重要作用是有目共睹的事实,为了提高企业信息化的效果,企业在其信息化的过程中应该抓住关键影响因素。从企业信息化角度,探求影响企业信息化成熟度关键因素,对于避免在信息化过程中人力、资金等方面的浪费,进而达到科学、稳步地提高本企业的核心竞争力的目的具有十分重要的现实意义。 二、数据的选取 1、企业信息化成熟度指标体系 根据实现企业信息化成熟度所需的基础条件、企业信息化过程和信息化对企业作用的体现,将企业信息化指标体系分为两个方面:企业信息化基础条件建设和企业信息系统应用水平(见图4-1)。 图4-1 2、企业信息化成熟度的影响因素 企业作为一个开放的系统,其信息化水平不可避免地要受到企业内、外部环境的影响(见
图4-2)。 图4-2 三、实例分析 把企业信息化成熟度指标体系和影响因素分别用以下两个向量表示： 在SAS软件中采用典型相关分析,得到10组典型相关,其中前3组(见表4-1)相关系数可以知道两组变量之间相关性显著,3组典型变量似然率卡方检验值小于0.0001,均通过显著性检验。第1对典型相关的相关百分比为0.2087,说明这对相关变量表示了20.87%的隐含信息,第2对典型相关的相关百分比为0.1793,说明这对相关变量表示了17.93%的隐含信息,前3对典型变量解释了56.10%的数据信息。
第一季度医疗质量总结分析
xxxx呼吸内分泌科 2016年一季度医疗质量与安全工作总结 医疗质量管理是医院管理的核心，提高医疗质量是管理科室达到根本目的。医疗质量是医院的生命线，医疗水平的高低、医疗质量的优劣直接关系到医院的生存和发展。科室医疗质量安全是医院考核科室运行情况的重要内容。2016年以来呼吸内分泌科把减少医疗质量缺陷，及时排查、消除医疗安全隐患以及杜绝医疗事故发生当作医疗活动重中之重的任务，现将2016年一季度呼吸内分泌科医疗质量运行情况总结如下： 一、组织构建，监督及保障科室医疗及护理质量 2016年呼吸内分泌科根据科室人员变动情况，重新修订医疗质量与安全医小组成员，明确各质量控制小组职责，定期组织全科医护人员学习患者安全相关制度及18条核心条款相关制度，并进行针对性的考核。各质量安全管理小组定期对科室医疗护理质量与安全进行监督、检查、评价，并制定改进方案，科室医疗质量安全管理工作改进有成效。 二、加强培训，提升医务人员医疗质量与安全意识。 在医疗质量管理工作中，始终把医务人员的培训放在重要位置，科室采取定期不定期多种形式，全面开展业务技术培训，努力提升医务人员的业务技术水平和能力。 三、2016年医疗质量控制指标完成情况
1月242 246 6.81 2657.51 82.08% 27.10% 91.02% 140.7 83.41% 119.40% 6.15% 2月194 194 7.19 2791.12 79.62% 29.30% 93.03% 134.09 91.16% 109.20% 93.30% 3月225 231 6.52 2875.32 79.08% 26.50% 94.32% 133.21 88.89% 112.64% 87.50% 1、出入院人数及人均住院费用分析： 2016年第一季度（1、2、3月份）我科出入院人数、人均费用情况看，我科一季度共收治患者661例，出院671例患者，平均费用2774.65元，较去年同期入院人数增加32人次，出院增加43人次。收治患者例数增呈长趋势。呼吸内分泌科收住院的呼吸道疾病患者老年居多，患者人数逐年增加，病区患者管理尤为重要，加强病区患者病情变化监测，及时发现及时处理，保证医疗安全。 2、平均住院日分析： 从统计数据及图表情况可看出，2016年一季度呼吸内分泌科平均住院天数6.84天，1-3月均控制在9天以下，且一季度平均住院天数指标呈逐渐下降趋势。我科在保证医疗安全前提下，不断提高医疗技术水平，为患者提供最适宜的诊疗方案，缩短患者住院天数，加快周转，2016年一季度平均住院天数指标控制良好，无一例住院超过30天患者，继续加强平均住院日监管。努力完成医院指标。 3、合理用药 数据分析：2016年一季度我科基本药物使用比例80.26%，较去年同期增加31.55%，超额完成指标29.26%；微生物送检率87.82%，超出指标28.82%，超额完成指标。门诊基药使用比例、门诊抗菌药物使用率，药比均等指标，均控制在指标范围内，呈良性运作。仍然存在一定的问题，尤其是我科抗菌药物使用超标。 存在问题：
用SPSS对分类变量进行相关分析_光环大数据培训
https://www.360docs.net/doc/8f3432034.html, 用SPSS对分类变量进行相关分析_光环大数据培训图形化解决方案——网络图 网络图适合多分类型变量之间的相关分析，是一种更为生动和直观地展示两个或多个分类型变量相关特征的图形。图形由节点和节点间的连线组成，每个节点对应一个分类取值，连线代表两个分类变量不同类型的组合。 根据图形，最细连线代表44人，最粗连线代表237人，可见Plus service （附加服务套餐）节点和未流失节点之间的连线最粗，选择附加服务套餐的用户相对而言比较忠实，而选择基本服务类型的用户保持情况不如选择附加服务的用户保持情况理想。 以上过程可采用Clementine的web节点实现。 数值型解决方案——交叉表分析 图形化方法并不能正确反映两分类变量之间的相关程度，因此精细的数值分析是必要的。两分类变量之间的相关分析通常采用交叉表分析，或称为列联表分析方法。包括两部分，第一，两分类变量交叉计算和对比频数，第二，在交叉表的基础上利用卡方检验衡量二者之间的关系。 1、交叉表频数对比分析的解读 由表可知，用户总体保持率72.6%，流失率27.4%，用户保持情况不太理想。
https://www.360docs.net/doc/8f3432034.html, 总体而言，样本量较小的情况下，四种套餐的占比分布情况不甚明了。 其中最突出的是，附加服务的客户忠诚度相对较高，保持率达到84.3%，高出总体保持率，流失率在四个套餐中最低，仅15.7%，低于总体流失率。可见，不同类型套餐用户的保持和流失存在差异。 因此说，客户流失与套餐类型是相关联的。 2、卡方检验解读 卡方检验原假设：行与列分类变量相互独立，没有相关关系。由卡方检验表看出，其sig值为0.000，小于小概率事件的界定值0.01，由小概率事件不发生可以知道，原假设即二者独立这个说法是不合理的，也就是说套餐类型和客户流失是有极显著的相关关系。 以上交叉表分析可利用 SPSS 实现。 为什么大家选择光环大数据！ 大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生较快的掌握技能知识，帮助莘莘学子实现就业梦想。
国际黄金价格的影响因素研究
国际黄金价格的影响因素研究 摘要 黄金，作为一种特殊的大宗商品，具有商品、货币和投资避险等多种属性。它不仅是珠宝首饰制作、工业制造和现代高新技术产业的一种重要原材料，也是重要的国际支付手段和财富储备的主要载体。 黄金的多重属性决定了影响黄金价格的因素必定是错综复杂的，本文考虑了黄金的货币性以及投资避险属性，对影响黄金价格的主要因素进行理论分析，并以美元指数、原油价格、美国CPI指数以及道琼斯工业平均指数作为因变量，运用三种不同的回归模型对2011年1月至2015年8月的黄金价格月度数据进行实证分析，并预测了2015年9月和2015年10月的黄金价格。
目录 摘要 (1) 一、黄金价格的影响因素分析 (3) 1.1 美元指数 (3) 1.2 原油价格 (3) 1.3 美国CPI指数 (4) 1.4 道琼斯工业平均指数（DJIA） (5) 二、黄金价格影响因素的实证分析 (6) 2.1 数据分析 (6) 2.2 多元线性回归 (7) 2.2.1 模型建立 (7) 2.2.2 回归诊断 (9) 2.3 逐步回归法（AIC原则）的回归模型 (11) 2.4 主成分回归 (13) 2.4.1 主成分个数选择 (13) 2.4.2 建立主成分回归模型 (13) 2.5 非线性回归模型（多项式回归） (13) 2.6 模型的优劣比较 (15) 2.7 模型预测比较 (15)
一、黄金价格的影响因素分析 1.1 美元指数 国际上主要的商品都是以美元计价，黄金也不例外，且商品价格多与美元呈负相关关系。当投资者对美元缺乏信心而减少对美元的持有时，美元指数下降，同时投资者会转而增加对黄金的持有，黄金需求增加导致黄金价格的上升。 图1.1反映的是黄金价格与美元指数在2011年1月至2015年10月的走势，图中可以看出黄金价格与美元指数呈现明显的负相关关系，两者的相关系数为-0.624，具有较高的负相关性。 图1.1 黄金价格与美元指数走势图 1.2 原油价格 西德克萨斯中质原油（West Texas Intermediate，WIT）是由美国生产出
影响沥青的四大因素
影响油价变动四大因素 原油价格究竟有哪些因素在背后起作用?下面金泰石油就为大家介绍一下油价变动的一些主要影响因素。 沥青需求与沥青价格成正比例关系; 沥青供给与沥青价格成反比例关系; 美元指数与沥青价格成反比例关系; 地缘冲突与沥青价格成正比例关系。 如下图所示： 因素一：原油需求 沥青的需求主要由世界经济发展水平及经济结构变化，替代能源的发展和节能技术的应用决定。
1、全球石油（沥青）消费与全球经济增长速度明显正相关。全球经济增长或超预期增长都会牵动国际原油(沥青)市场价格出现上涨。而反过来，异常高的油价势必会阻碍世界经济的发展，全球经济增长速度放缓又会影响石油需求的增加。 2、替代能源的成本将决定石油(沥青)价格的上限。当石油价格高于替代能源成本时，消费者将倾向于使用替代能源。而节能将使世界石油市场的供需矛盾趋于缓和。目前各国都在大力发展可再生能源和节能技术，这势必将对石油价格的长期走势产生影响。 目前原油需求方面的数据主要看美国等大型工业国的用油需求量，如工业产出月率、制造业PMI值等。 因素二：原油供给 影响供给的因素主要包括世界石油储量，石油供给结构以及石油生产成本。 1、石油供给必须以石油储量为基础。过去的几十年中，世界石油资源探明的储量一直在持续增加，但是，由于石油资源的不可再生性，国际能源机构预测世界石油产量将在2015年以前达到顶峰，全球石油供给逐步进入滑坡阶段。 2、世界石油市场的供给特点也对石油供给具有重大影响。目前世界石油市场的供给方主要包括石油输出国组织(OPEC)和非OPEC国家。OPEC拥有世界上绝大部份探明石油储量，其产量和价格政策对世界石油供给和价格具有重大影响。而非OPEC国家主要是作为价格接受者存在，根据价格调整产量。
SPSS典型相关分析
SPSS数据统计分析与实践 第二十二章：典型相关分析 （Canonical Correlation） 主讲：周涛副教授 北京师范大学资源学院 教学网站：https://www.360docs.net/doc/8f3432034.html,/Courses/SPSS
典型相关分析（Canonical Correlation）本章内容： 一、典型相关分析的基本思想 二、典型相关分析的数学描述 三、SPSS实例 四、小节
典型相关分析的基本思想 z典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。 z简单相关系数；复相关系数；典型相关系数 z典型相关分析首先在每组变量中找出变量的线性组合，使其具有最大相关性； z然后再在每组变量中找出第二对线性组合，使其与第一对线性组合不相关，而第二对本身具有最大相关性； z如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止； z这些综合变量被称为典型变量（canonical variates）；第I对典型变量间的相关系数则被称为第I 典型相关系数（一般来说，只需提取1～2对典型变量即可较为充分的概括样本信息）。
典型相关分析的目的 T q T p Y Y Y Y X X X X ),,,() ,,,(2121K K ==设两组分别为p 与q 维 (p ≤q)的变量X ,Y ：设p + q 维随机向量协方差阵，????????=Y X Z ??? ?????ΣΣΣΣ=Σ222112 11其中Σ11是X 的协方差阵，Σ22是Y 的协方差阵，Σ12=ΣT 21是X ，Y 的协方差阵 典型相关分析用X 和Y 的线性组合U =a T X , V =b T Y 之间的相关来研究X 和Y 之间的相关性。其目的就是希望找到向量a 和b ，使ρ（U ，V ）最大，从而找到替代原始变量的典型变量U 和V 。
美元指数对国际原油价格影响的实证分析_彭民
大庆石油学院学报第34卷第6期2010 年 12 月JOU RNAL OF DAQING PE TRO LE UM INS TIT UT E V ol.34 No .6 Dec . 2010 美元指数对国际原油价格影响的实证分析 彭民1,孙彦彬1,李凤升1,姚丽霞1,李臣2 (1 .东北石油大学经济管理学院, 黑龙江大庆163318 ; 2 .昆仑银行大庆分行, 黑龙江大庆163453 ) 摘要:为探讨国际原油价格与美元指数之间的关系,运用协整分析、误差修正模型和格兰杰因果关系的分析框架,分析国际原油价格与美元指数的周数据,采用二次项最小二乘法和滞后期为1的二次项误差修正模型进行实证分析.结果表明,美元 指数与国际原油价格之间存在长期的均衡关系,其对原油价格的短期影响大于长期影响;美元指数与国际原油价格之间存在单 向的格兰杰因果关系. 关键词:美元指数;石油价格;协整分析 中图分类号:F407.22文献标识码:A文章编号:1000 1891(2010)06 0096 04 当美元成为国际原油价格的惟一结算货币时,国际原油市场油价的波动就与美元币值变化密不可分. 2007 年,美元对 14 种世界主要货币出现贬值,其中对欧元贬值约 10 .5%,对日元贬值约 6 %,国际原油价格也出现一波快速上涨过程.国际原油价格的涨落除了反映国际石油供求关系之外,还有投机、美元汇率等因素的影响,其中美元汇率变化对国际原油价格产生的影响与石油美元的形成有一定的关系.美元持续贬值带来美元的大量抛售,为了规避风险,国际投机商将美元兑换成保值率高的金融产品,石油期货合约就是其选择的品种之一.石油期货又对石油现货产生影响,由此推高国际原油价格. 在国际原油价格研究方面,Jose A R、He L Y等通过设定石油市场的不同结构与参与石油市场的不同行为主体的行为,建立各种理论分析模型并引进相关参数研究国际石油价格[1-2];在国际石油期货市场的有效性及国际原油价格与其他经济变量之间的关系方面,Gulen S G利用协整理论进行研究[3];Sa-dorsky P 发现原油、民用燃料油和无铅汽油的期货(期限为 30 d)价格与美元汇率之间存在长短期的 G ranger 因果关系[4];彭民等通过相关检验、曲线拟合检验和残差正态检验验证了国际石油期货价格与美元指数的长期动态关系[5];梁强对国际油价结构及波动特征进行研究[6];李畅等通过AR(1)模型描述国际油价变动特点,分析影响油价的长短期因素及其之间的关系[7];宋玉华和范英等对国际原油期货价格与现货价格的关系进行实证研究[8-9].这些研究主要围绕国际石油价波动的行为进行,考虑的实体因素较多,而金融因素较少.为此,采用协整分析法分析美元指数变化与长短期国际油价变化之间的关系. 1数据选取 选取纽约棉花交易所(N YCE)的美元指数及北美西得克萨斯(W TI)原油价格(FOB).以周为采样间隔,以考虑时间周期及一些极端因素的影响.数据选取从1986年1月～2008年11月的每周美元指数的收盘点数和WTI的每周最后一日价格,如某日为非交易日,则选取提前到距离那天最近的交易日的交易价格.为了消除时间序列数据异方差性,对选取的数据进行自然对数的处理,USDX代表美元指数,其对数形式为LUSDX;WTIS代表国际原油价格,其对数形式为LW TIS. 2统计描述 国际原油价格与美元指数走势存在一定的负相关关系(见图1).1990～1991年,美元指数跌破100 收稿日期:2010 02 28;审稿人:赵俊平;编辑:任志平
环境监测中某些指标的相关性分析
环境监测中某些指标的相关性分析 安徽省环境监测中心站周世厥 一、水和废水测定中某些指标的相关性分析 1、化学需氧量(CODcr)与高锰酸盐指数(I Mn)、五日生化需氧量(BOD5)、总有机碳(TOC)的相关性分析： CODcr及I Mn、BOD5、TOC均是表征水中有机物污染的综合性指标，其中CODcr是指在一定条件下，经重铬酸钾氧化处理时，水样中的溶解性物质和悬浮物所消耗和重铬酸盐相对应的氧的质量浓度；I Mn是指在一定条件下，用高锰酸钾氧化水样中的某些有机物及无机还原性物质，由消耗的高锰酸钾量计算相当的氧量，由于许多有机物只能部分被氧化，且易挥发的有机物也不包含在测定值之内，所以它不能作为理论需氧量或总有机物含量的指标；BOD5是指在规定条件下水中有机物和无机物在生物氧化作用下所消耗的溶解氧（以质量浓度表示）；TOC是指以碳的含量表示水体中有机物质总量的综合指标，由于用燃烧法测定，能将有机物全部氧化，因此它比BOD5、COD更能直接表示有机物的总量。根据以上各指标的定义，一般可用如下规律判断测试结果的合理性。即： 1.1 CODcr> I Mn I Mn=(0.2～0.7) CODcr； 1.2 CODcr> BOD5 BOD5=(0.2～0.8) CODcr； 1.3 CODcr> TOC TOC=(0.2～0.7) CODcr。 2、总氮(TN)与硝酸盐氮(NO3-N)、亚硝酸盐氮(NO2-N)、氨氮(NH3-N)凯氏氮(KN)的相关性分析： TN及NO3-N、NO2-N、NH3-N、KN表示不同的含氮化合物，均可用于表征环境中氮的污染状况。TN是指可溶性及悬浮颗粒中的含
医疗质量和安全指标
医疗质量和安全监测指标 医院名称：填报日期： 表8－表20是在本次医院评审中，卫生部要求全国三级医院进行监测的医疗质量和安全指标，所收集的数据仅作监测之用，不计分、不排名，且不公布医院名称。 一、住院患者医疗质量指标 （一）住院重点疾病总例数、死亡例数、二周与一月内再住院例数 表8 住院重点疾病*总例数、死亡例数、二周与一月内再住院例数 * 这18种重点疾病的具体ICD-10编码请参照所下发的评审标准中相关章节。 ** 两周和一月内再住院例数指那些出院后两周和一个月以内因相同诊断再次住院的病例。
（二）住院重点手术*总例数、死亡例数、术后非预期的重返手术室再手术例数表9 住院重点手术总例数、死亡例数、术后非预期的重返手术室再手术例数
（三）手术并发症与病人安全指标 表10 手术并发症与病人安全监测指标 相关说明。
二、单病种质量指标 （一）急性心肌梗死（ICD-10 I21.0-I21.3，I21.4，I21.9） 期内总例数，平均住院天数，均次住院费用元表11 急性心肌梗死的单病种质量指标统计表 内行PCI或在90分钟内未行PCI但行溶栓治疗者，视为符合该条要求；如未满足上述条件但注明了禁忌症者，也视为符合；其他为不符合。这里的“符合例数”加上“不符合例数”应等于“有ST段抬高或左束支阻滞者”数，而不是等于急性心肌梗死患者总数。
（二）心力衰竭（ICD-10 I50） 期内总例数：平均住院天数：均次住院费用：元表12 心力衰竭的单病种质量指标统计表
（三）肺炎-住院成人（ICD-10 J13-J15，J18） 期内总例数：平均住院天数：天均次住院费用：元 表13 肺炎的单病种质量指标统计表 ** 这里的“符合例数”加上“不符合例数”应等于初始治疗72小时无效者人数。
统计学分析方法
统计分析方法总结 分享 胡斌 00:06分享，并说：统计 1.连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确** （3）关于常用的设计方法：多组资料尽管最终分析都是采用方差分析，但不同设计会有差别。常用的设计如完全随即设计，随机区组设计，析因设计，裂区设计，嵌套设计等。 2．分类资料
美元指数构成和影响
股票综合状态的道琼斯工业平均指数（Dow Jones Industrial Average），美元指数显示的是美元的综合值。一种衡量各种货币强弱的指标。 出人意料的，美元指数并非来自CBOT或是CME，而是出自纽约棉花交易所(NYCE)。纽约棉花交易所建立于1870年，初期由一群棉花商人及仲介商所组成，目前是纽约最古老的商品交易所，也是全球最重要的棉花期货与选择权交易所。在1985年，纽约棉花交易所成立了金融部门，正式进军全球金融商品市场，首先推出的便是美元指数期货。 USDX中使用的外币和权重与美国联邦储备局的美元交易加权指数一样。因为USDX只是以外汇报价指标为基础的，所以它可能由于使用不同的数据来源而有所不同。 USDX是参照1973年3月份6种货币对美元汇率变化的几何平均加权值来计算的，并以100.00点为基准来衡量其价值，如105.50点的报价，是指从1973年3月份以来其价值上升了5.50%。 1973年3月份被选作参照点，是因为当时是外汇市场转折的历史性时刻，从那时起主要的贸易国容许本国货币自由地与另一国货币进行浮动报价。 该协定是在华盛顿的史密斯索尼安学院(Smithsonian Institution)达成的，象征着自由贸易理论家的胜利。史密斯索尼安协议（Smithsonian agreement）代替了1948年在新汉普郡（New Hampshire）布雷顿森林（Bretton Woods）达成的并不成功的固定汇率体制。 欧元 57.6 日元 13.6 英镑 11.9
加拿大元 9.1 瑞典克朗 4.2 瑞士法郎 3.6 当前的USDX水准反映了美元相对于1973年基准点的平均值。到现在目前为止，美元指数曾高涨到过165个点，也低至过80点以下。该变化特性被广泛地在数量和变化率上同期货股票指数作比较。 二、美元指数的主要影响因素 1、美国联邦基金利率 在一般情况下，美国利率下跌，美元的走势就疲软；美国利率上升，美元走势偏好。从美国国库券(特别是长期国库券)的价格变化动向，可以探寻出美国利率的动向，因而可以对预测美元走势有所帮助。如果投资者认为美国通货膨胀受到了控制，那么在现有国库券利息收益的吸引下，尤其是短期国库券，便会受到投资者青睐，债券价格上扬。反之，如果投资者认为通货膨胀将会加剧或恶化，那么利率就可能上升以抑制通货膨胀，债券的价格便会下跌。20世纪80年代前半期，美国在存在着大量的贸易逆差和巨额的财政赤字的情况下，美元依然坚挺，就是美国实行高利率政策，促使大量资本从日本和西欧流人美国的结果。美元的走势，受利率因素的影响很大。 在开放经济条件下，国际资本流动规模巨大，大大超过国际贸易额，表明金融全球化的极大发展。利率差异对汇率变动的影响比过去更为重要了。当一个国家紧缩信贷时，利率会上升，征国际市场上形成利率差异，将引起短期资金在国际间移动，资本一般总是从利率低的国家流向利率高的国家。这样，如果一国的利率水平高于其他国家，就会吸引大量的资本流人，本国资金流出减少，导致国际市场上抢购这种货币；同时资本账户收支得到改
新版医疗质量控制指标.pdf
医疗质量管理指标 为加强医疗质量管理、保障医疗安全，参照《二级综合医院评审标准及实施细则》第七章内容及规定，现制定我院医疗质量与安全管理控制指标。 序号质量与安全管理指标 目标监管部门 1 入出院诊断符合率≥95% 信息科病案室 2 门诊与出院诊断符合率≥90% 3 临床主要诊断与病理诊断符合率≥60% 4 手术前后诊断符合率≥95% 5 病床使用率85～93% 6 住院三日确诊率 ≥90% 7 病床周转次数 ≥19次/年 ≥1.6次/月 8 治愈好转率 ≥90% 9 住院危重患者抢救成功率≥80%10 清洁手术切口甲级愈合率≥97%11 活产新生儿死亡率≤0.5% 12 住院产妇死亡率≤0.02% 13 麻醉死亡率≤0.02% 14 平均住院日 ≤12天15 择期手术患者术前平均住院日≤3天16 出院病历2日内归档率≥90% 17 药品收入占医疗收入比例≤40% 18 住院超30天患者病情分析率≥100% 质控科19 临床路径入组率 ≥50% 质控科
20 手术安全核查率100% 21 非计划再次手术台次统计指标 22 门诊病历书写合格率≥90% 23 甲级病案率（无丙级病历）≥90% 24 急诊留观时间≤48小时统计数据 25 核心制度落实率--医疗100% 26 “三基三严”考核合格率--医疗（80分合格）≥90% 27 特殊诊疗检查报告时间≤48小时 28 急诊检验临检项目出报告时间≤30分钟 29 急诊检验生化、免疫项目及常规影像检查结果报告时间≤2小时 30 生化、免疫常规项目出报告时间（平诊）≤1天 31 微生物常规项目出报告时间（平诊）≤4天 32 检验报告合格率100% 33 细菌室间质评全年鉴定正确率≥80% 34 POCT项目比对达100% 35 输血前检测率100% 36 输血申请单审核率100% 37 大量用血报批审核率100% 38 诊断（常规及快速）准确率≥95% 39 常规切片优良率≥90% 40 CT、MRI检查阳性率≥70% 41 常规X线检查阳性率≥70% 42 各种辅助检查报告单合格率≥95% 43 平片、急诊CT 、B超、快速病检自送检到出具结果时间≤30分钟 44 甲片率＞40% 45 废片率＜2% 46 抗菌药物使用强度≤40DDD 质控科