烟叶、纸、PE、PA燃点和氧指数
固体：燃点≤300℃为易燃固体，>300℃为可燃固体。
烟叶自然点：175℃（222℃）
植物秸秆造的纸(一般的纸) 自然点:130~250℃, 耐火纸自燃点：≥255℃氧指数18~25（根据添加原料的不同）
麻类、绒类（辅料）：热分解温度是107℃、自燃点是150－200℃。
聚乙烯PE.：软化点为105~135℃、着火点是340℃、自燃点是349℃，氧指数为18~20
HDPE 高密度聚乙烯：软化点135℃自燃点350℃氧指数为20 聚酰胺PA(尼龙)：在80~100℃温度下使用，软化点180~230℃、热分解温度约大于300℃着火点450℃自燃点449~499℃，氧指数为24-28
氧指数(材料)
oxygen gas index(material) 在规定试验条件，为了维持燃烧所需的氧气最低浓度数值。该数值是由氧指数测定仪测试出来的，它表示当时混合气体(氮和氧)中含氧量。它与实际条件下材料的燃烧性无直接关系。氧指数在26％以上的可以认为具有难燃性，这种物质在平常空气中不能燃烧，比较安全。氧指数在26％以下的就属于可燃的了。常用树脂的氧指数见表3—18。
预测模型与案例
预测模型 最近几年，在全国大学生数学建模竞赛常常出现预测模型或是与预测有关的题目，例如疾病的传播，雨量的预报等。什么是预测模型？如何预测？有那些方法？对此下面作些介绍。 预测作为一种探索未来的活动早在古代已经出现，但作为一门科学的预测学，是在科学技术高度发达的当今才产生的。“预测”是来自古希腊的术语。我国也有两句古语：“凡事预则立，不预则废”，“人无远虑，必有近忧”。卜卦、算命都是一种预测。中国古代著名著作“易经”就是一种专门研究预测的书，现在研究易经的人也不少。古代的预测主要靠预言家，即先知们的直观判断，或是借助于某些先兆，缺乏科学根据。预测技术的发展源于社会的需求和实践。20世纪初期风行一时的巴布生图表就是早期的市场预测资料，哈佛大学的每月指数图表为商品市场、证券市场和货币市场预测提供了依据。然而这些预测都未能揭示1929－1930年经济危期的突然暴发，使工商界深感失望。尔后，经济学家们从挫折中吸取了教训，采用趋势和循环技术对商业进行分析和预测，科学预测也因此开始萌生。20世纪30年代凯思斯提出政府干预和市场机制相结合的经济模型，1937年诺依曼又提出了扩展经济模型，对近代经济模型产生重要的影响，科学的经济和商业预测也就步入发展阶段。 技术预测开始于二次世界大战后的20世纪40年代，直到20世纪50年代未才广泛应用于工农业和军事部门。由于社会、科学技术
和经济的大量需求，预测技求才成为一门真正的科学，预测未来是当代科学的重要任务。 20世纪以来，预测技术所以得以长足进步，一方面，与社会需求有很大关系，另一方面通过社会实践和长期历史验证，表明事物的发展是可以预测的。而且借助可靠的数据和科学的方法，以及预测技术人员的努力，预测结果的可靠性和准确性可以达到很高的程度，这也是预测技术迅速发展的另一个重要原因。 科学技术、经济和社会预测的应验率也是很高的。维聂尔曾预言20世纪是电子时代，法国思想家迈希尔18世纪末到19世纪初对巴黎未来几百年的发展进行了预测。从1950年的实际情况分析，他的预测中有36％得到证实，28％接近实现，只有36％是错误的。法国哲学家和数学家冠道塞在法国大革命时期曾采用外推法进行了一系列社会预测，其中75％得到证实。沙杰尔莱特1901年在《二十世纪的发明》一书中的一些预测，其中64％得到证实。凯木弗尔特在1910年和1915年公布的25项预测中，到1941年只有3项未被证实，3项是错误的。我国明朝开国功臣刘基就预测将来是天上铁鸟飞，地上铁马跑，那时还没有火车、飞机。 预测的目的在于认识自然和社会发展规律，以及在不同历史条件下各种规律的相互作用，揭示事物发展的方向和趋势，分析事物发展的途径和条件，使人们尽早地预知未来的状况和将要发生的事情，并能动地控制其发展，使其为人类和社会进步服务。因而预测是决策的重要的前期工作。决策是指导未来的，未来既是决策的依据，又是决
基于多元回归分析的上证指数预测模型
上证指数预测模型 摘要 股票市场是我国资本市场的重要组成部分，在推动我国经济发展进程中起到了非常重要的作用。为了更好地理解股票市场以及获得更高的收益，股市的预测成了重多投资者和学术研究者研究和分析的热点问题。而上证指数是研究和判断股票价格变化趋势必不可少的重要依据,在一定程度上反映了我国的经济实力，是宏观经济的晴雨表，也是分析微观经济的重要指标，所以研究上证指数的预测模型具有非常重要的现实意义和使用价值。 本文在充分分析影响股市价格众多因素的基础上，选择多组变量，基于多元回归线性分析建立上证指数的预测模型。首先需要尽可能多的选择原始数据，在这里为了方便计算选择了3月到5月上证指数及各变量的数据（除去休盘日）共64组，22个变量。使用SPSS 软件进行线性分析后，剔除某些无关，甚至关联很小的变量后，得出了回归方程的系数，从而得出了上证指数的预测模型 2210-21 2010-191810-17 16151413121110954321x 101.800+0.834x +x 102.887+0.017x -x 103.391-0.003x -10x -4.824e -0.030x -0.258x -0.387x +0.019x -21.964x -18.203x +11.195x -0.032x -0.180x +0.230x -0.703x -0.677x +-774.860=y ??? 然后利用图表分析了此模型的好坏程度。 关键词：1上证指数；2多元回归分析法；3 SPSS 分析；
一、问题的背景与提出 上证指数，是上海证券综合指数的简称。是最早发布的指数，以上海证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数。它是研究和判断股票价格变化趋势必不可少的重要依据,在一定程度上反映了我国的经济实力，是宏观经济的晴雨表，也是分析微观经济的重要指标，所以研究上证指数的预测模型具有非常重要的现实意义和使用价值。 本文将在此背景下，充分分析上证指数的组成，使用多元线性回归的方法对其进行合理的预测，建立模型，具有实际意义，以预测未来上证指数的变化趋势。 二、基本假设 1. 忽略除文中提到的影响因素之外的因素对上证指数的影响。 2. 假设经济形势稳定，不会出现较为明显的通货膨胀或通货紧缩。 三、主要变量符号说明 为了便于描述问题，我们用一些符号来代替问题中涉及的一些基本变量，如表1所示。 表1 主要变量符号说明一览表 1x DIFF 2x DEA 3x RSI 4x D 指标 5x J 指标 6x 财政收入增长率 7x 财政支出增长率 8x 货币供应量1M 9x 货币流通量0M 10x 居民消费价格指数
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/1c7693043.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
宏观经济指标预测
题目：宏观经济指标预测 摘要 国家统计局数据显示，在全球金融危机的蔓延下，，2月份CPI同比下降1.6%，为6年来首度出现负增长，PPI下降4.6%，继续下降，金融危机对我国的影响已日益体现。因此对宏观经济的走势提前做出定量化预测，对于正确判断经济形势，制定相应的对策具有重要的意义。 本文首先搜集了近两年CPI和PPI的月度数据，建立自回归模型进行预测，充分利用了数据所携带的信息。然后，在考虑更多的宏观因素的前提下，建立了主成分回归分析模型和二次指数平滑预测模型模型，对要求数据进行了预测。并且使用偏好系数组合分析预测结果。得到的结果如下： 月份居民消费价格指数（CPI）工业品出厂价格指数（PPI） 问题1 3 97.84316 91.23344 4 97.11444 89.51544 问题2 3 99.2844 94.6392 4 98.9252 94.3864 然后本文用spss软件将银行存贷款利率与CPI进行相关性分析，确定相关性系数后，建立基于计量经济学的多元线性回归模型，从而对09年8月的CPI 增幅做出合理的预测，当利率不变时，预测得到2009年8月CPI增幅在-4.66%到-5.42%的范围之间，绝对值为99.21442到100.01166之间。当存、贷款利率降至1%、4%，则8月份CPI的增幅大约为在-2.56%到-1.68%之间绝对值为102.21456到103.13768之间 于此同时本文在不调整利率的前提下，建立金融动荡期分层分析模型、傅立叶时间序列模型，得到CPI随时间变化规律；然后建立向量自回归滞后模型，研究利率调整对于CPI的影响；最后得到调整利率前后的2009年8月的CPI指数预测情况分别为：100.13613和101.1089。可以看出，两种方法得出的结果在误差允许的范围内还是比较接近的，因此可以认为本文得到了令人信服的结果。 最后，本文在文末阐述了模型的局限性，并做出进一步改进。我们从实际意义出发，提出了改进的方案。 关键词：自回归模型主成分回归分析二次指数平滑预测多元线性回归金融动荡期分层分析模型向量自回归滞后模型
宏观经济指标预测模型1(完成)
主要宏观经济指标的VAR模型预测研究和思考 ●初步选择GDP、M2、M1、存贷款利率、汇率、法定存款准备金率、 CPI、PPI、国家财政预算支出、上证综合指数、消费者预期指数和OECD领先指标作为构建经济增长VAR模型的指标体系。 ●在对数据序列进行平稳化检验和处理的基础上，进行Granger因 果关系检验，确定和经济增速存在真实因果关系的经济指标，并分别利用财政和货币刺激政策出台前后的变量数据构建VAR模型。 ●VAR模型总体拟合效果较好，GDP增速与模型中主要变量的滞后项 存在显著线性关系，一方面表明其领先于经济增长的变化，另一方面也表明货币政策变量（存贷款利率和法定准备金率）对经济增长的刺激效果存在滞后，而财政政策相对更为直接和及时。 ●从预测结果来看，如国家不实施刺激方案，经济增速在明年三季 度会滑落到6.7%，在政府出台一揽子刺激方案后，08年四季度经济增速仍将保持在8%以上，明年二季度以后经济将出现缓慢上升。 ●初步测算2008年全年经济增长仍会达到9.5%左右，2009年经济 增速则会下降到8.4%左右。M1增速会有所回升，但仍将在12%以下，1年期存贷款利率在明年底将分别下调到1.40%（可能会继续下调4次）、3.92%（可能会继续下调6次），法定存款准备金率则有可能下调到10.78%附近，中央财政支出规模将在今年基础上继续增加6000-7000亿左右。
一、前期准备工作 1、变量选择 根据宏观经济理论和投资研究实践中所关注的重点经济指标，在本文中初步选择经济增速（GDP）、广义货币供应量（M2）、狭义货币供应量（M1）、1年期存款利率（R_cun）、1年期贷款利率（R_dai）、人民币对美元汇率（Fx）、法定存款准备金率（B_r）、消费者价格指数（CPI）、工业品出厂价格指数（PPI）、国家财政预算支出（Ex_F）、上证综合指数（Sh_index）、消费者预期指数（xiaofei_index）和用于衡量出口情况的OECD领先指标（OECD_Lead）。 上述这些变量的可能变动均能对资本市场产生比较大的影响，是为各类投资者所关注的政策变量或重要经济指标，因而如果能对其未来变化做出提前预测，则对于指导现实的投资实践活动将具有较强的现实意义。当然，这些变动还不能覆盖我们所关注的全部经济指标，但是由于经济变量间的高度相关性，很多变量是处于同一经济层面上，如经济增速与工业增加值、投资、消费、出口增速基本上具有一致性和同步特征，仅存在的差异是后几个变量均为月度数据，而经济增速为季度数据，因而可用后几个变量作为经济增速的先行指标，做出大致的定性判断。基于上述原因，在进行经济计量分析或者构建预测模型时，投资、消费、出口和工业增加值指标可以作为对经济增速的替代变量，但基本上不能用其对经济增速做出合适的长期预测。与定性分析不同的是，在构建计量模型时，更多的应该是选择那些对未来潜在经济增长产生长期、持续性影响的变量（主要是相关的政策变
呼和浩特市主要经济指标分析与预测
呼和浩特市主要经济指标分析与预测 摘要：根据1996年到2010年呼和浩特市的主要经济指标进行回归分析，将年份、国民生产总值（GDP）、全社会固定资产投资、城镇居民人均可支配收入四项经济指标按下列三种关系建立回归模型，确定回归系数得出回归方程，根据回归方程预测未来五年内的经济指标，与十二五规划中的各项经济指标进行比较后分析。 关键字：呼和浩特市；十二五规划；主要经济指标。 一、简介 呼和浩特是内蒙古自治区首府，据2011年第六次人口普查结果呼和浩特市常住人口286万，市区人口208万，内蒙古的政治、经济、文化、商业、教育、科研中心。全国特大城市，在全国50个相对富裕城市中位列第25，国家新能源汽车试点城市，是自治区最发达的城市之一，与包头、鄂尔多斯、松原一起称为中国北方经济增长四小龙、中国历史文化名城。呼和浩特，蒙古语，意为青色城市。2005年，呼和浩特市被中国轻工业协会和中国乳制品工业协会命名为“中国乳都”。 呼和浩特系蒙古语，意为青色的城市，故有“青城”之称。因其历史上召庙较多，故又称“召城”。呼和浩特市为内蒙古自治区首府，是全区政治、经济、文化中心，自古为内蒙古草原民族重要聚居地。东与卓资县、凉城县及和林格尔县毗连；西与土默特右旗接壤，南濒黄河，与鄂尔多斯高原隔河相望；北枕大青山，与武川县交界。地势东北高，西南低，平均海拔约1000米。春秋季节短，昼夜温差大。每年4至10月是最佳旅游季节。现辖玉泉区、新城区、回民区、郊区、土默特左旗、托克托县。呼和浩特市现行政区划共辖9个旗县区，20个街道办事处，96个乡镇，412个居委会和1095个村委会，土地面积17224千方公里。2001年全市总人口211.8万人。其中，市区人口108.4万人，非农业人口95.9万人，少数民族人口26.4万人。人口出生率10.5‰，死亡率3.0‰，自然增长率7.5‰，人口迁入率为25.9‰，人口迁出率为16.5‰。以第五次人口普查数据为基数，年底全市实际常住人口为247.9万人。全年城市居民人均可支配收入6182元；农民人均纯收入2561元。全年城市居民人均消费支出4866元；农民人均生活费支出1610元。城市居民人均住房面积9.63平方米，农民人均住房面积19.56平方米。有蒙古（约占11％）、汉、回、满、鄂伦春、鄂温克等34个民族共居。 2010年呼和浩特市主要国民经济发展指标有：国内生产总值（GDP），居民消费价格，工业完成增加值，全社会固定资产投资，房地产业投资，国内贸易社会消费品零售总额，
基于多元回归分析的上证指数预测模型
基于多元回归分析的上证指数预测模型
上证指数预测模型 摘要 股票市场是我国资本市场的重要组成部分，在推动我国经济发展进程中起到了非常重要的作用。为了更好地理解股票市场以及获得更高的收益，股市的预测成了重多投资者和学术研究者研究和分析的热点问题。而上证指数是研究和判断股票价格变化趋势必不可少的重要依据,在一定程度上反映了我国的经济实力，是宏观经济的晴雨表，也是分析微观经济的重要指标，所以研究上证指数的预测模型具有非常重要的现实意义和使用价值。 本文在充分分析影响股市价格众多因素的基础上，选择多组变量，基于多元回归线性分析建立上证指数的预测模型。首先需要尽可能多的选择原始数据，在这里为了方便计算选择了3月到5月上证指数及各变量的数据（除去休盘日）共64组，22个变量。使用SPSS 软件进行线性分析后，剔除某些无关，甚至关联很小的变量后，得出了回归方程的系数，从而得出了上证指数的预测模型 22 10-212010-191810-17 16151413121110954321x 101.800+0.834x +x 102.887+0.017x -x 103.391-0.003x -10x -4.824e -0.030x -0.258x -0.387x +0.019x -21.964x -18.203x +11.195x -0.032x -0.180x +0.230x -0.703x -0.677x +-774.860=y ??? 然后利用图表分析了此模型的好坏程度。 关键词：1上证指数；2多元回归分析法；3 SPSS 分析；
一、问题的背景与提出 上证指数，是上海证券综合指数的简称。是最早发布的指数，以上海证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围，以发行量为权数的加权综合股价指数。它是研究和判断股票价格变化趋势必不可少的重要依据,在一定程度上反映了我国的经济实力，是宏观经济的晴雨表，也是分析微观经济的重要指标，所以研究上证指数的预测模型具有非常重要的现实意义和使用价值。 本文将在此背景下，充分分析上证指数的组成，使用多元线性回归的方法对其进行合理的预测，建立模型，具有实际意义，以预测未来上证指数的变化趋势。 二、基本假设 1.忽略除文中提到的影响因素之外的因素对上证指数的影响。 2.假设经济形势稳定，不会出现较为明显的通货膨胀或通货紧缩。 三、主要变量符号说明 为了便于描述问题，我们用一些符号来代替问题中涉及的一些基本变量，如表1所示。 表1 主要变量符号说明一览表 x DIFF 1