统计股市对楼市长期影响—世基

最近世基投资关注到，上海等地传来一些个案，因为股市大跌，不少投资人股票被套，财富缩水，先前定购的房子无法交齐首付款，提出缓交房款或退房。提出了一个很现实的问题：近期股市大跌对楼市有什么影响？会不会对购房需求产生较大的负面影响？我们知道，从投资的角度看，楼市和股市是居民资金进入的最主要的两个主渠道。

从过往这么多年的历史看，中国股市熊市长牛市短，而且基本都是大涨大跌的走势。以长周期的世基投资统计数据看，股票市场每一轮大幅度的波动，投资者基本是“一赢两平七亏”，几乎成为定律。反观房地产市场，从2000年开始，房价除了个别年份如2003年非典、2008年金融海啸、2011年下半年、2014年等出现小幅度回调之外，几乎都是稳步向上运行的。

数据显示，2001年到2014年，中国平均房价从2170元/平方米到6323元/平方米，涨幅为191%；而以一线城市计算，2001年广州(十区)平均房价为4220元/平方米，到2014年平均房价为17596元/平方米，涨幅为317%，中心城区的房价涨幅更大。过往买房没有亏的。

虽然现在房价的涨幅较过往明显放缓，但在快速城市化的环境下，超大城市、中心城市的房价不仅不会掉头向下，很长时间都还会运行在上升通道。所以从楼市资产价值的稳定性来看，股市无法与楼市匹敌。不仅如此，房产作为不动产，它首先具有居住属性，每个居民家庭不可缺少，其需求产生和变化规律受城市化进程、经济发展、人口红利影响，与股市波动无直接关系。从不动产其他资产功能看，它可出租获取稳定收益，可以抵押物等，对于想稳健配置资产的居民而言，楼市这些优势独一无二。

所以，世基投资认为从中长期看，楼市的需求遵循自身规律，不会因为股市波动有实质性的变化。这是第一个判断。

中国楼市走势

中国楼市未来价格走势中国经济最大的变数在于房地产与股市。中国的股市在热钱的不断推高下，从998点到6124点，可以说疯狂。但中国政府理性，知道这样对中国实体经济帮助不大，在4000-5000点时就开始对经济当然包括股市、楼市进行调控，取得了不错的效果： 1、在外国热钱推高股市想溜之前，调控股市，使股指断崖般向下做自由落体运动。有着鲜明的调控色彩。试想一想，在中国保持着10%多的经济增长率面前，面对在美国本土发生的次贷危机进而发展为金融危机的美国股市都只下跌了10-20%，而中国股市却在提前下跌了50%的时候，竟比美国股指跌落得更快。有人想不通，其实这不能通过正常的股市思维来思考这一切。必须从两国政府之间的明争暗斗来分析其思路。美国以及外国的热钱为什么要来中国，并不断推高中国股指，目的是在短时间内吸货-拉高-派发，想在中国股市坐庄，捞一把就闪人。但中国这一代领导人却有着五千年中国的智慧与成熟，知道股市对中国经济及上市公司的重要作用，其中最重要的就是融资功能，让中国的企业，特别是国有银行获得重生的资本金，因此在股市高涨的时候，拼命地让中国的几家国有银行上市，增强其实力，这在此次的金融危机中，中资银行表现得如此稳如泰山就知道中国政府让中国的银行上市的策略是多么聪明了；中国政府同时知道股价的高低，只是上市公司在市场里的一个价格符号罢了，只影响着是股民的钱袋，股价的波动，对实体经济来说，影响甚小，或者完全不受影响。在别人把中国股市、楼市当成一种战争工具的时候，也知道如何利用东道主的优势回敬入侵者，那就是打压、打压、再打压股市。嘴上说希望股市楼市稳定，但行动上却没有实际的利好出台，就如美国的“强势美元”策略一样，说强势的时候，就意味着实际的弱势意图，而在美国发生经济危机时，没有了强势美元的宣传，但美元却奇迹般地强势起来，这就是美国想借美元的国际货币地位实现其不可告人的目的。中国领导人也深暗此道，这不股市在此次次贷危机没有完全暴发的时候降了一半，在次贷危机全面暴发时，更加疯狂地下跌，仿佛金融危机不是发生在美国，而是在中国，为什么会出现这种现象，就是中国不愿意美国的热钱在虽然被套的情况下被抽逃，导致资金快速外流，危协中国经济的稳定。热钱可以走，但此时的热钱回流美国时，也只能是偷鸡不成蚀把米了。 2、再回来看一看楼市。中国的楼市也是热钱寄生的地方，同时也是中国的经济支柱之一。如何处理好楼市问题是一个难题。中央处理此问题，也有其独道之处，相比股市的急，楼市方案就一个字--------缓。处理楼市要注意两个问题：1、房价大起大落问题。房价的大起大落，容易引起人民的反对，楼市与股市不同，投身与股市的人都还受到“股市有风险，投资需谨慎”的风险教育，而楼市一部分是炒房客，而另一部分人则是为了实现居家的梦想，关系到的是民生的问题，弄不好会出乱子，不可不慎重；2、热钱回流的问题。中国楼市的价格近年来突飞猛涨，当然少来了热钱的功劳，但不要忘了，热钱的本质，不是投资而是投机，因此在外资撤退的时候，不可避免的是楼价的回落。再注意这个细节，在股市急跌的时候，楼市还在顽强地上涨，但涨幅趋缓。为什么要缓，在股市与楼市同跌的情况下，会出现什么情况，在关系民生的楼市与股市同跌，多半会出现社会动荡，银行按揭贷款的大量坏帐产生，那么中国式的次贷就可能不可避免的发生，并严重影响每一个中国人，导致经济危机在中国发生，那时不要说中国救世界，那时会出现世界掠夺中国了。因此一个“缓”字是多么重要。

应用多元统计分析课后答案

2.1.试叙述多元联合分布和边际分布之间的关系。解：多元联合分布讨论多个随机变量联合到一起的概率分布状况，12(,,)p X X X X '=L 的联合分布密度函数是一个p 维的函数，而边际分布讨论是12(,,)p X X X X '=L 的子向量的概率分布，其概率密度函数的维数小于p 。 2.2设二维随机向量1 2()X X '服从二元正态分布，写出其联合分布。解：设1 2()X X '的均值向量为()1 2μμ'=μ，协方差矩阵为21 122212σσσσ?? ? ?? ，则其联合分布密度函数为 1/2 12 2 2112112222122121()exp ()()2f σσσσσσσσ--???????? '=---?? ? ??? ?????? x x μx μ。 2.3已知随机向量12()X X '的联合密度函数为 12121222 2[()()()()2()()] (,)()()d c x a b a x c x a x c f x x b a d c --+-----= -- 其中1a x b ≤≤，2c x d ≤≤。求（1）随机变量1X 和2X 的边缘密度函数、均值和方差；（2）随机变量1X 和2X 的协方差和相关系数；（3）判断 1X 和2X 是否相互独立。（1）解：随机变量 1X 和2X 的边缘密度函数、均值和方差； 11212122 2[()()()()2()()] ()()()d x c d c x a b a x c x a x c f x dx b a d c --+-----=--? 1221222222 2()()2[()()2()()]()()()() d d c c d c x a x b a x c x a x c dx b a d c b a d c -------=+----? 121 222202()()2[()2()]()()()() d d c c d c x a x b a t x a t dt b a d c b a d c ------= +----? 221212222 2()()[()2()] 1()()()()d c d c d c x a x b a t x a t b a d c b a d c b a ------=+= ----- 所以由于1X 服从均匀分布，则均值为2b a +，方差为 ()2 12 b a -。

多元统计分析实例汇总

多元统计分析实例院系:商学院学号: 姓名:

多元统计分析实例本文收集了2012年31个省市自治区的农林牧渔和相关农业数据,通过对对收集的数据进行比较分析对31个省市自治区进行分类.选取了6个指标农业产值,林业产值.牧业总产值,渔业总产值,农村居民家庭拥有生产性固定资产原值,农村居民家庭经营耕地面积. 数据如下表: 一.聚类法

设定4个群聚,采用了系统聚类法.下表为spss分析之后的结果.

Rescaled Distance Cluster Combine C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+ 内蒙 5 -+ 吉林 7 -+ 云南 25 -+-+ 江西 14 -+ +-+ 陕西 27 -+-+ | 新疆 31 -+ +-+ 安徽 12 -+-+ | | 广西 20 -+ +-+ +-------+ 辽宁 6 ---+ | | 浙江 11 -+-----+ | 福建 13 -+ | 重庆 22 -+ +---------------------------------+ 贵州 24 -+ | | 山西 4 -+---+ | | 甘肃 28 -+ | | | 北京 1 -+ | | | 青海 29 -+ +---------+ | 天津 2 -+ | | 上海 9 -+ | | 宁夏 30 -+---+ | 西藏 26 -+ | 海南 21 -+ | 河北 3 ---+-----+ | 四川 23 ---+ | | 黑龙江 8 -+-+ +-------------+ | 湖南 18 -+ +---+ | | | 湖北 17 -+-+ +-+ +-------------------------+ 广东 19 -+ | | 江苏 10 -------+ | 山东 15 -----------+-----------+ 河南 16 -----------+

多元统计分析方法

多元统计分析方法 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

多元统计分析概述目录一、引言 (3) 二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容 (3) 1.多元统计分析方法的研究对象 (3) 2.多元统计分析方法的主要内容 (3) 三、各种多元统计分析方法 (3) 1.回归分析 (3) 2.判别分析 (6) 3.聚类分析 (8) 4.主成分分析 (10) 5.因子分析 (10) 6. 对应分析方法 (11) 7. 典型相关分析 (11) 四、多元统计分析方法的一般步骤 (12) 五、多元统计分析方法在各个自然领域中的应用 (12) 六、总结 (13) 参考文献 (14) 谢辞 (15)

一、引言统计分布是用来刻画随机变量特征及规律的重要手段，是进行统计分布的基础和提高。多元统计分析方法则是建立在多元统计分布基础上的一类处理多元统计数据方法的总称，是统计学中的具有丰富理论成果和众多应用方法的重要分支。在本文中，我们将对多元统计分析方法做一个大体的描述，并通过一部分实例来进一步了解多元统计分析方法的具体实现过程。二、多元统计分析方法的研究对象和主要内容（一）多元统计分析方法的研究对象由于大量实际问题都涉及到多个变量，这些变量又是随机变量，所以要讨论多个随机变量的统计规律性。多元统计分析就是讨论多个随机变量理论和统计方法的总称。其内容包括一元统计学中某些方法的直接推广，也包括多个随即便量特有的一些问题，多元统计分析是一类范围很广的理论和方法。现实生活中，受多个随机变量共同作用和影响的现象大量存在。统计分析中，有两种方法可同时对多个随机变量的观测数据进行有效的分析和研究。一种方法是把多个随机变量分开分析，一次处理一个随机变量，分别进行研究。但是，这样处理忽略了变量之间可能存在的相关性，因此，一般丢失的信息太多，分析的结果不能客观全面的反映整个问题，而且往往也不容易取得好的研究结论。另一种方法是同时对多个随机变量进行研究分析，此即多元统计方法。通过对多个随即便量观测数据的分析，来研究随机变量总的特征、规律以及随机变量之间的相互

股市房市的互动与经济周期

证券时报/2009年/3月/7日/第A15版百姓投资股市房市的互动与经济周期国金证券首席经济学家金岩石招商证券贾祖国近期，伴随中国股市惊现全球一枝独秀，中国各大中城市房价悄然升温。股市和楼市之间到底是一种什么关系?现代市场经济体系中，房地产已经上升为国民经济的支柱产业，房市和股市的互动性显然已经存在于两个经济循环之中。这种宏观经济的大循环与两市互动的小循环之间又受什么因素支配呢? 资产的流动性是虚拟经济的基础，在虚拟经济的市场中，股票和房子的最大差别是流动性的强弱之别。投资人对资产流动性的偏好决定了人们的选择，但是股票和房子的互换却不像股票之间的互换那么容易，所以在银行给房子提供抵押贷款的市场产生后，股市房市之间的互动性才逐渐增强。中产家庭已经成为股市房市的投资主体，因为投资的70%和消费信贷的80%来自于这个群体。中产家庭多了“两口人”，住房抵押贷款引进了银行信贷，投资理财活动引进了证券市场，家庭的两个支点就是股市房市。两者构成了城镇中产家庭生活方式的经济支柱，就像家庭成员的相互影响一样，股市.房市之间不断发生互动。虽然每次经济萧条的起因不同，先导性行业则有所不同，但房市如果不是本轮经济萧条的先导性行业，通常也会和先导性行业同步下降，甚至和宏观经济同步下降，因为股市房市的互动性使房市的下降有来自于股市的先导性。股市和房市之间有互动性吗?有人会说没有，至少有房子的时候还没有股市。错了，房子不等于房市，历史上是先有股市后有房市。自从房产有了常规性的交易市场之后，股市和房市之间的关系就越来越紧密，以至于发展到今天，美国的房价下跌引发了震撼全球的金融海啸。房子属性转变房地产升为支柱产业房子是现代家庭的大宗消费品，所以从家庭支出的角度看，股市和房市的关系是投资与消费的替代关系，因为同一笔钱买了房子就买不了股票了。由此推论，股市房市之间的关系应该是对立的，价格走势应该呈此消彼长的状态。但是统计数据不支持这个逻辑推论，股价和房价的长期走势趋同，只有周期性的差异。这就提出了本文的命题:股市房市之间的互动机制是什么?在经济周期的波动中孰先孰后? 房子仅仅是消费品吗?不是。在房子的交易市场出现之后，房子的属性就发生了变化，她不仅是家庭的大宗消费，同时也是大宗投资，这就使房子兼具消费和投资的二重属性，股市房市之间的互动就根源于此。房子一旦有了交易的功能，就必然伴随着市场供求的变化而升值贬值，如果此时加入通货膨胀系数，房价的长期走势必然是升值远高于贬值。所以，投资大师彼特.林奇在说到什么人可以投资股市的时候，建议人们先买房子后买股票，因为从长期趋势看，房价的上涨有90%以上的概率会超过通货膨胀率。房子作为投资品的属性是后天的，但是在房子具有了消费和投资的二重属性之后，就自然而然地在投资品市场上出现了第二个层次的替代，即不同投资品的互换，股市和房市的互动性就在这个层次上发生了。同为投资品，偏好决定选择，那么人们的偏好是什么呢?房产升值的财富效应通常是普通人转变为投资人的第一推动力，因为和证券投资相比，房产投资的流动性较差，而对于资产流动性的偏好却是投资人的本性。在汶川大地震之后，国金证券是第一家把行情电脑送到了地震灾区的券商，被中国证监会褒奖为“震不垮的券商”，当时有这样一幕:一个人从废墟里被抬出来后大声叫喊“水，水，水呢!”一看见电脑立刻就问:“涨了吗?”敲出账号时嘴里念念有

统计学--统计学-——典型案例、问题和思想

经济管理类“十二五”规划教材统计学 -基于典型案例、问题和思想主讲林海明

第一章绪论【引言】我们从如下9个重要事例，说明统计学有什么用。事例1：二次世界大战中，最激烈的空战是英国抗击德国的空战，英军为了提高战斗力，急需找到英军战机空战中的危险区域加固钢板，统计学家瓦尔德用统计学

方法找到了危险区域，英军用钢板加固了这些危险区域，使英军取得了空战的胜利。事例2：上世纪20-30年代，为了找到中国革命的主力军和道路，政治家毛泽东悟出了统计学的频数方法，用此找到了中国革命的主力军是农民，中国革命的道路是农村包围城市。由此不屈不饶的奋斗，由弱变强，建立了独立自主的中华人民共和国，他还发现了“没有调查，就没有发

言权”的科学论断。事例3：1998年，美国博耶研究型大学本科生教育委员会发表了题为《重建本科生教育：美国研究型大学发展蓝图》的报告，该报告指出：为了培养科学、技术、学术、政治和富于创造性的领袖，研究型大学必须“植根于一种深刻的、永久性的核心：探索、调查和发现”。这说明了统计学中调查的重要性。

事例4：在居民收入贫富差距的测度方面,美国统计学家洛仑兹（1907）、意大利经济学家基尼（1922）找到了统计学的洛仑兹曲线、基尼系数，由此给出了居民收入贫富差距的划分结果，为政府改进居民收入贫富不均的问题提供了政策依据。事例5：二战后产品质量差的日本，以田口玄一为代表的质量管理学者用统计学方法找到了3σ质量管理原则，用其大幅提

高了企业的产品质量，其产品畅销海内外，日本因此成为当时的第二经济强国。该学科现已发展到了6σ质量管理原则。事例6：在第二次世界大战的苏联卫国战争中，专家们用英国统计学家费歇尔（1 925）的最大似然法、无偏性，帮助苏军破解了德军坦克产量的军事秘密，由此苏军组织了充足的军事力量并联合盟军，打败了德军的疯狂进攻并占领了柏林。

股市、楼市加剧社会贫富差别

股市、楼市加剧社会贫富差别? 默认分类2010-06-23 19:06:43 阅读10716 评论34 字号：大中小有媒体希望我就房地产新政对宏观经济的影响谈谈看法。坦率说，我这方面问题研究很少，但楼市、股市毕竟与每个人生活相关，见微知著，只能就个人体会发表一些观点。我最近阅读了二篇文章：一篇是谈国内贫富悬差已到了社会容忍的“红线”；另一篇是网上调查，调查的内容是:你是否认为楼市和股市加剧了贫富差别？我注意回答这一问题的网友中，有90%以上回答是肯定的。国内贫富差距越拉越大，这应该是不争的事实。前段时间，国内一位政协委员引用一份权威报告说，国内0.4%的人掌握了70%的财富，财富集中度高于美国。截至2006年3月底，中国内地私人拥有财产(不含在境外、外国的财产)超过5000万元以上的有27310人，超过1亿元以上的有3220人。在超过1亿元以上的富豪当中，有2932人是有一定背景家庭的子女。他们占据了亿元户的91%，拥有资产20450余亿元。而考证其资产来源，主要是依靠权力资本。这些数据事后被认为过于夸大，但是国内发展不均衡、贫富差距扩大则是不争事实。今年6月国务院总理温家宝在接受日本媒体采访时也表示，中国发展不平衡的一个主要问题就是城乡、地区和个人收入存在贫富差距，这种差距还有拉大的现象。如何看待社会贫富差别？我以自己的个人经历浅谈一些看法。众所周知，30年前中国实行的是社会主义计划经济，社会确实没有太大的贫富差别。但也存在三大差别：即城乡差别；工农差别；体力劳动和脑力劳动差别，当年的目标是消灭这三大差别，所以在农村我们曾经把已经分给农民的土地集中起来搞集体农庄式的人民公社；对工商企业搞全民所有制和集体所有制。但结果呢，尽管农村人们天天都在田间劳作，工人天天上班，人与人之间差别真的不大，但生产的粮食、农副产和日用品仍然供应不了需求。我曾在北大荒下过乡，当年除了被我们称为“国际礼拜天”的下雨下雪天，几乎天天都得出工，我这几年也常回去看看，发现老乡们每年在田头劳作的时间也就是不到二十天？为什么呢，只能说明过去那种生产方式无生产效率可言。

应用多元统计分析试题及答案

一、填空题： 1、多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法. 2、回归参数显著性检验是检验解释变量对被解释变量的影响是否著. 3、聚类分析就是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。通常聚类分析分为 Q型聚类和 R型聚类。 4、相应分析的主要目的是寻求列联表行因素A 和列因素B 的基本分析特征和它们的最优联立表示。 5、因子分析把每个原始变量分解为两部分因素：一部分为公共因子，另一部分为特殊因子。 6、若 () (,), P x N αμα ∑=1,2,3….n且相互独立，则样本均值向量x服从的分布为_x~N(μ，Σ/n)_。二、简答 1、简述典型变量与典型相关系数的概念，并说明典型相关分析的基本思想。在每组变量中找出变量的线性组合，使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合，使其配对，并选取相关系数最大的一对，如此下去直到两组之间的相关性被提取完毕为止。被选出的线性组合配对称为典型变量，它们的相关系数称为典型相关系数。 2、简述相应分析的基本思想。相应分析，是指对两个定性变量的多种水平进行分析。设有两组因素A和B，其中因素A包含r个水平，因素B包含c个水平。对这两组因素作随机抽样调查，得到一个rc的二维列联表，记为。要寻求列联表列因素A和行因素B的基本分析特征和最优列联表示。相应分析即是通过列联表的转换，使得因素A

和因素B 具有对等性，从而用相同的因子轴同时描述两个因素各个水平的情况。把两个因素的各个水平的状况同时反映到具有相同坐标轴的因子平面上，从而得到因素A 、B 的联系。 3、简述费希尔判别法的基本思想。从k 个总体中抽取具有p 个指标的样品观测数据，借助方差分析的思想构造一个线性判别函数系数：确定的原则是使得总体之间区别最大，而使每个总体内部的离差最小。将新样品的p 个指标值代入线性判别函数式中求出值，然后根据判别一定的规则，就可以判别新的样品属于哪个总体。 5、简述多元统计分析中协差阵检验的步骤第一，提出待检验的假设和H1；第二，给出检验的统计量及其服从的分布；第三，给定检验水平，查统计量的分布表，确定相应的临界值，从而得到否定域；第四，根据样本观测值计算出统计量的值，看是否落入否定域中，以便对待判假设做出决策（拒绝或接受）。协差阵的检验检验0=ΣΣ 0p H =ΣI ： /2 /21exp 2np n e tr n λ???? =-?? ? ???? S S 00p H =≠ΣΣI ： /2 /2**1exp 2np n e tr n λ???? =-?? ? ???? S S

多元统计分析案例分析.docx

精品资料一、对我国30个省市自治区农村居民生活水平作聚类分析 1、指标选择及数据：为了全面分析我国农村居民的生活状况，主要考虑从收入、消费、就业等几个方面对农村居民的生活状况进行考察。因此选取以下指标：农村产品价格指数、农村住宅投资、农村居民消费水平、农村居民消费支出、农村居民家庭人均纯收入、耕地面积及农村就业人数。现从２０１０年的调查资料中

２、将数据进行标准化变换：

３、用Ｋ－均值聚类法对样本进行分类如下：

分四类的情况下，最终分类结果如下：第一类：北京、上海、浙江。第二类：天津、、辽宁、、福建、甘肃、江苏、广东。第三类：浙江、河北、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、山东、河南、湖北、四川、云南。第四类：山西、青海、宁夏、新疆、重庆、贵州、陕西、湖南、广西、江西、。从分类结果上看，根据２０１０年的调查数据，第一类地区的农民生活水平较高，第二类属于中等水平，第三类、第四类属于较低水平。二、判别分析针对以上分类结果进行判别分析。其中将新疆作作为待判样本。判别结果如下:

**. 错误分类的案例从上可知，只有一个地区判别组和原组不同，回代率为96%。下面对新疆进行判别：已知判别函数系数和组质心处函数如下：判别函数分别为：Y1=0.18x1 +0.493x2 + 0.087x3 + 1.004x4 + 0.381x5 -0.041x6 -0.631x7 Y2=0.398x1+0.687x2 + 0.362x3 + 0.094x4 -0.282x5 + 1.019x6 -0.742x7 Y3=0.394x1-0.197x2 + 0.243x3-0.817x4 + 0.565x5-0.235x6 + 0.802x7 将西藏的指标数据代入函数得：Y1=-1.08671 Y2=-0.62213 Y3=-0.84188 计算Y值与不同类别均值之间的距离分别为：D1=138.5182756 D2=12.11433124 D3=7.027544292 D4=2.869979346 经过判别，D4最小，所以新疆应归于第四类，这与实际情况也比较相符。三，因子分析：分析数据在上表的基础上去掉两个耕地面积和农村固定资产投资两个指标。经spss软件分析结果如下:

阴阳五行学说与股市行情预测

阴阳五行学说与股市行情预测安信证券咨询师陈南鹏报告日期：2009年5月21日近年来，越来越多的投资者对风水测市一说兴趣盎然，甚至信之笃笃。风水测市学说俨然已成为股市预测的第三学派，独立于基本面分析及技术分析学派之外。因此，有必要对风水测市学说进行溯本清源、厘清思路，学习及具备一些相关的基础知识，避免忽悠和被忽悠。风水测市一说的流行原因，不外在经历金融危机后，投资者对市场先生不可测的畏惧心理使然。由于根本上这种人性弱点的始终存在，所以我们回顾历史，类似风水测市这一类的术数学说生命力旺盛、影响力深远。一、牛年风水测市的观点汇集海外金融机构早已把风水测市说作为产品之一，向广大民众发布，虽有茶余饭后笑谈的味道，但亦有启发。大多数风水测市报告都发布于农历新年之前，因此当大半年过去，回顾这一类预测时，读者不妨将其与主流预测、市场实际进行比对，亦不失其趣。 1、里昂证券风水指数里昂证券独有的“证券风水指数”早在1992年农历猴年时就已发布，当时是被制作成贺年卡送给客户，牛年的风水指数由里昂证券机构投资销售经理陈丽妍负责编制。里昂证券在报告中写道，“几个月前，各地市场一度崩溃，其速度之快犹如尼亚加拉大瀑布。我们的一位分析师曾半开玩笑地说，投

资者早已放弃了基本面。他们甚至对技术分析师笔下带有神秘色彩的舞动之线感到绝望。这位分析师怀疑，投资者当时可能到了只愿接受风水顾问意见的地步。这不正是唤醒我们想念已久、魅力无法抵挡的风水指数的最佳时机吗？多年间，里昂证券风水指数对市场的精准预测令人叹服，使那些理性的分析师和投资者如坐针毡，而它所凭借的不过是风、水和一群传说中的农家动物，以及频繁求助神灵。” 里昂证券认为：“2009年将是“母牛”之年，风水指数清楚显示：我们不必过于绝望。诚然，在今年这个棕色的牛年(“棕色”契合五行土旺；“母牛”而非公牛，因为这个周期呈阴盛之态)：所有人都必须辛苦耕耘方见收获。但是，睿智和敏捷之人将有一些极佳的赚钱机会。无论农历新年何时到来，我们习惯把这一年的 2月 4日(虎月)定为起始日。我们使用5至-5的运势级别表示每个月恒生指数可能出现的相对波幅。指数的总形态也很重要。套用风水的专门术语，这一年会以“双角”开年，把我们一直带到5月底(该月须多加小心)。有迹象表明届时指数将走出低谷，波动运行直至9月。之后逐步攀升，顺意进入雀跃气氛，划上强有力的句点。就个别行业而言，因今年己丑牛年属纯土年，“土生金”而利五金矿业，而金价或会突破每盎司1000美元。“喜火暖金”有利属火行业，电力、电信、电子及石油化工。另“土克水”，运输、饮品、旅游及交通业不宜沾手。”

浅析中国的股市和楼市

浅析中国的股市和楼市在这儿把股市和楼市强拉在一块儿，看起来似乎有些别扭，就像打开中央五台去看中国足球一样，似乎不是一件相关的事。但在中国，现在的中国（以后的事儿谁都拿不准）它们确实大有关联。用书上的话，股市是经济的晴雨表，楼市是经济的动力（至少现在是不可否认的事实）。用通俗一点的话，中国的股市缺了楼市就等于去剧场看戏没见到主角，而楼市缺了股市，就等于发明了圈钱的工具，却找不到地儿。难怪任老可以厚着脸皮上人家央视说中国的房地产价格不高，房地产商其实没赚几个钱。人家何来勇气在众目睽睽之下脱裤子放屁？原因只有一个——相当不健全的政策！现行政策让楼市在剧场里跳艳舞，“有钱人的享受，没钱你就回农村”——任老说的。我想那厮在放屁的时候一定没想到为什么人家西方的民众要选择罢工而不回家种田，而且每次罢工都让那些蒙昧良知的资本家们付出了沉重的代价。政策与时代落伍了，这让中国的楼市和股市彻底成为了资本家可以圈钱的工具。谁不知道房产是暴利，但言论就是那么自由（就像统计局的那把刷子，相当犀利，但他们干的那些个事可以骗到8亿多人，为什么，因为他们是自己自足的农民，统计局的那些个计量，他们根本不会在乎，而在中国又是坚持民主集中制，少数要服从多数，除了农民，他们自然成了多数）我一直把中国的股市看成是肮脏的，即使自己是学金融的。股市圈钱，路人皆知。但为什么受伤的总是散户？因为他们也把股市看成是投机的工具，所以当他们所持那家股票的公司一年又一年的转增公积金，他们显得没那么在乎了。可人家西方不同，资本红利才是股票收入的根

本，至于一天天的涨跌，他们根本没那么在乎，要是哪家公司在分配红利是跟你说没有，那将意味着你这家公司也将没有。中国不同，人家说没有就没有，没有人去管，人家证监会不做这事儿，他就像是守株待兔里的那个农民，此农民不比彼农民，人家是拿公费等死兔子的，不愁庄家！虽然至今死在那棵树桩上的兔子不多，但看看那兔子的品种——一身金毛！哪怕一只，足以百年。中国股市这样也就算了，可股市政策就说不过去了，不可内幕交易，不可内幕消息，众多的不可，可谓彻底与西方接轨。却不知人家西方股市怎样，你中国股市怎样！想中国石油这样一只至今没有破发的垃圾股依旧活的很滋润（当然只有它自己），要是在西方，早就见阎王了吧！承认自己是垃圾也就算了，隔三差五来捞点油水也算了（增发），可偏偏还心灾乐祸，在国人眼前给人家发红包，回到大陆就喊穷，真是操他娘都来气！正是这样的国字带头，才有了鼠辈们的嚣张。中国楼市可谓是与股市臭味相投，它正做着与政府背道而驰的事——制造两极分化！一部蜗居，政府与民众的分歧表现的淋淋尽致。虽然政府获得了暂时的胜利（蜗居停播），但我相信这只是眼前，就像党和政府自己说的一样，不能脱离群众！其中缘由路人皆知。政府的角色正在逐渐改变，一些不再适用的政策也逐渐的在改变。但速度太慢，不是提倡与时俱进，要知道，以前政府面对的大众和现在的大众已经完全两样，现在的80主流的大众，民主意思逐渐增强，对政府提出的要求越来越高，越来越频繁。（这是历史发展的必然）若政府的政策更新速度跟不上大众的意识，必将会激化矛盾，要知道，现在的中国，有钱人毕竟不是大众，或许哪天政府正式出台了“遗产法”，这将宣告着一个新的时代的到来！

听听吴敬琏厉以宁等经济学家谈中国股市

听听吴敬琏厉以宁等经济学家谈中国股市 2013年06月26日 07:33 中国经济网微博我有话说

沪深股市双双低开【中国企业家网】(综合)继银行年中“钱荒”现象，市场恐慌情绪蔓延，股指不断创新低。6月24日沪深股市双双低开，上证综指和深证成指分别以2068.86点和8115.84点开盘，较前一交易日收盘跌0.20%和0.25%。截至15时收盘，上证综合指数(1950.013,-1.48,-0.08%)1963.24点，沪指暴跌至109.86点，跌幅超过5.30%，创年内新低，时隔6个半月后，重回“1”时代。深成指收报7588.52点，跌547.52点，跌幅6.73%。通常说股市是经济的晴雨表，然后面对变幻莫测的中国股市市场，伤了谁又肥了谁？对此经济学家有何看法，经济学家又是如何建言中国股市？盘点吴敬琏、厉以宁、张维迎、许小年[微博]、周其仁、陈志武[微博]、张五常、茅于轼、成思危、谢国忠……这些经济学家们的声音。著名经济学家吴敬琏吴敬琏：中国股市还不如赌场享有“中国经济学家的良心”之称的吴敬琏早在2001年，曾毫不留情地发出过“中国股市连一个规范的赌场都不如”这样的论断，由此拉开了中国股市大讨论的序幕。之后还曾多次批评中国股市处于“强盗贵族时代”。吴敬琏称，中国股市很像一个赌场，甚至还不如赌场，因为赌场里面也有规矩，比如你不能看别人的牌。而中国的股市有些人可以看到别人的牌，可以作弊和操纵。这就是著名的“股市赌场论”。

他表示，“股市要正常化，政府监管、证券公司以及媒体，都需要解决信息不对称的问题。但是他们都可能发生扭曲。政府监管尤其要解决信息不对称，但是如果有些官员想的不是这个，他们想的是寻租，就会利用各种行政许可、审批来寻租。” 吴敬琏指出，现在股市出现问题，政府救市是应该的。“问题是怎样对症下药，政府是不是该直接干预股市以及楼市。”他认为，中国股市的“政策市”顽疾并未根除，有权力的人可以大发横财，而普通股民总是利益受损。对于股市的腐败也一直有所诟病，该如何拯救中国的股市呢？对此吴敬琏说：“中国股市监管不力是导致信息不对称的主要原因。因此，需要建立完整的信息披露制度，防止市场内幕交易。证券改革的方向，首先要实现的只能是有效配置资本资源。据我观察，接下来证券改革的中心就是要改变监管难题，用强制性的信息披露为核心监管路线，去取代以实质性审批为核心的监管路线。不过，光靠监管方法的改革，还不能完全解决中国股市的问题。股票是买企业未来的盈利能力，有的企业是靠政策倾斜，自己的核心竞争力太差。要使得上市公司的核心竞争力提高，不是一朝一夕之功，也不是哪一项政策能解决的，要依赖于整个经济体系的完善。” （责任编辑：马常艳）张维迎张维迎：中国股市先天不足知名经济学家张维迎曾表示，解决股市的问题，没有一个法律文化的支撑，是很难的。我国的股市是一个先天不足的市场，健全会是一个长期的过程，比如董事对投资人的诚信责任，我们目前的法律有没有能力去看守？中国的资本市场、股票市场究竟存在什么问题？对此，张维迎曾撰文直面中国股市症结，指出包括发展股票市场的指导思想、证监会的定位、产权问题、地方股票市场、经理与股东、职业道德等6大问题。张维迎说，股票市场实际上是对未来经济的预期，因为所有资产的价格是它未来收益的体现，也是未来收益的资本化。一个人在买某个股票时，可能不是考虑单个企业，而是考虑整个经济。如果大家都来买股票，就表明大家都对未来预期看好。但是，如果大多数人都过分乐观，就会导致不现实的主观收益高预期，如果这种高预期没有实现，就会使股票市场出现问题。他担心这样下去会把人的心理改变了：有些企业主可能因为在资本市场上赚到巨额利润，从而对资产进行重新配置，这样就会偏离自己的主业；而个人由于过去几倍的收益增长，也会产生浮躁心理，一旦预期收益没有达到，就会产生不好影响。如何看待中国股市的发展？张维迎认为：“中国股市未来仍然是长期看好的，但中国股市受政府干预过多。这样导致的后果就是，投资者往往一赔钱就去找政府，把股票价格变化与政府联系起来，而政府往往就顶不住压力，会出台政策来干预股市——这对股市长远正常发展不利。”

一篇预测中国经济(股市楼市)神准的雄文

一篇预测中国经济（股市楼市）神准的雄文！开始这个话题之前，我首先要说的是我并不是一个阴谋论者，什么共济会掌握世界之类我是从来不信的。对于官员，我一贯的观点是如果有三个选择，他们最后一定会选择最坏的那个，阴谋论这种东西实在太考验执行者的智商，而机构的智商历来都是不太够用。但是这事背后的蛛丝马迹又实在太过于匪夷所思，日本著名小学生曾经说过，当所有的可能全部被排除的时候，剩下的最后一个，不管看起来多么荒谬，那就是事实的真相，昨天深夜，我把所有的脉络理了一遍，来看看这个事情的过程，突然觉得很有意思。这些就当是路边社的呓语，我姑妄言之，你们姑妄听之。1）1、老大哥的命门。今年最诡异的事情，莫过于楼市，往年楼市的回魂，都是有迹可循的，那就是一段时间内交易量放大，成交上涨以后，带来库存减少，房价上涨，但是这一轮楼市的爆发完全不同以往，首先是价格飙升，带动市场恐慌后才赢来成交上涨，那只无形的手过于明显。有人说是因为一月的放水，但是不对，周期不对，市场传导的时间需要一个过程，就比如如果今天放水，反馈到市场上至少要几个月，带来价格飙升也应该在年底，而这一波是一月放春节后立马立竿见影，时间节点不对。在开始这个话题

之前，我们得先知道老大哥的命门是什么？相信很多人会异口同声的说，楼市。没错，楼市的确是个大问题，而且已经彻底绑架了中国经济，如果楼市玩蛋，那是一个大地震，但是他绝对不会是一个能威胁到老大哥的问题，金融市场的烂帐老大哥也是碰到不少，就比如世纪初，可谓是有丰富的经验，这是一个大问题，但是绝对不是一个生存问题。老大哥真正的命门是外储。从八十年代后，老大哥已经彻底融入世界经济，生产低级必需品，然后换来美元，然后再从市场上购买各种石油，南美的大豆玉米等粮食产品，这是一个循环，现在每年老大哥需要从市面上进口高达几千亿的石油，三分之一的粮食产品依赖进口，粮食自给是一个大问题。八十年代后，国人越吃越好，就是得益于全球经济，而不是金坷垃，像养猪养牛，从粮食到肉产品的转化都是一个固定的数据，你要养出多少吨的猪，必然要投入多少的饲料，所以你现在可以理解为什么外储才是一个生死存亡的问题。手中有粮，心中不慌。08年前，每年外储增加多少都是要上新闻联播大书特书的事情，因为这个是硬需求，楼市塌了可以咬牙还贷，可以上信贷黑名单，可以苦难行军，但是吃不起饭，买不起石油呢？很多人没有意识到，或者完全没有想到这个问题有多严重：过去中国的外储从高峰期下降了一万亿美金。老大哥难道不知道现在一二线楼市有多荒谬？再加把火那不就更加骑虎难下了？房产市场的问题在于库存，最

多元统计分析重点归纳.归纳.docx

多元统计分析重点宿舍版第一讲：多元统计方法及应用；多元统计方法分类（按变量、模型、因变量等）多元统计分析应用选择题：①数据或结构性简化运用的方法有：多元回归分析，聚类分析，主成分分析，因子分析 ②分类和组合运用的方法有：判别分析，聚类分析，主成分分析 ③变量之间的相关关系运用的方法有：多元回归，主成分分析，因子分析， ④预测与决策运用的方法有：多元回归，判别分析，聚类分析 ⑤横贯数据：{因果模型(因变量数)：多元回归，判别分析相依模型(变量测度)：因子分析，聚类分析多元统计分析方法选择题：①多元统计方法的分类：1）按测量数据的来源分为：横贯数据（同一时间不同案例的观测数据），纵观数据（同样案例在不同时间的多次观测数据） 2）按变量的测度等级（数据类型）分为：类别（非测量型）变量，数值型（测量型）变量 3）按分析模型的属性分为：因果模型，相依模型 4）按模型中因变量的数量分为：单因变量模型，多因变量模型，多层因果模型第二讲：计算均值、协差阵、相关阵；相互独立性第三讲：主成分定义、应用及基本思想，主成分性质，主成分分析步骤主成分定义：何谓主成分分析就是将原来的多个指标（变量）线性组合成几个新的相互无关的综合指标（主成分），并使新的综合指标尽可能多地反映原来的指标信息。主成分分析的应用：（1）数据的压缩、结构的简化；（2）样品的综合评价，排序主成分分析概述——思想：①（1）把给定的一组变量X1,X2,…XP ,通过线性变换，转换为一组不相关的变量Y1，Y2，…YP 。（2）在这种变换中，保持变量的总方差（X1，X2，…Xp 的方差之和）不变，同时，使Y1具有最大方差，称为第一主成分；Y2具有次大方差，称为第二主成分。依次类推，原来有P 个变量，就可以转换出P 个主

应用多元统计分析习题解答_朱建平_第九章

Abbo无私奉献，只收1个金币，BS收5个金币的… 何老师考简单点啊……

第九章典型相关分析 9.1 什么是典型相关分析？简述其基本思想。答：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。用于揭示两组变量之间的内在联系。典型相关分析的目的是识别并量化两组变量之间的联系。将两组变量相关关系的分析转化为一组变量的线性组合与另一组变量线性组合之间的相关关系。基本思想：（1）在每组变量中找出变量的线性组合，使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。即：若设(1) (1)(1) (1)12(,,,)p X X X =X 、(2) (2)(2)(2) 12(,,,)q X X X =X 是两组相互关联的随机变量，分别在两组变量中选取若干有代表性的综合变量Ui 、Vi ，使是原变量的线性组合。在(1)(1)(1)(2)()()1D D ''==a X b X 的条件下，使得(1)(1)(1)(2)(,)ρ''a X b X 达到最大。（2）选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合，使其配对，并选取相关系数最大的一对。（3）如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为此。 9.2 什么是典型变量？它具有哪些性质？答：在典型相关分析中，在一定条件下选取系列线性组合以反映两组变量之间的线性关系，这被选出的线性组合配对被称为典型变量。具体来说， ()(1) ()(1)()(1)()(1) 11 22i i i i i P P U a X a X a X ' =+++a X ()(2) ()(2)()(2) ()(2) 11 22i i i i i q q V b X b X b X ' =+++b X 在(1)(1)(1)(2)()()1D D ''==a X b X 的条件下，使得(1)(1)(1)(2)(,)ρ''a X b X 达到最大，则称 (1)(1)'a X 、(1)(2) 'b X 是(1)X 、(2)X 的第一对典型相关变量。典型变量性质：典型相关量化了两组变量之间的联系，反映了两组变量的相关程度。 1. ()1,()1 (1,2,,)k k D U D V k r === (,)0, (,)0 ()i j i j C ov U U C ov V V i j ==≠ 2. 0 (,1,2,,)(,)0()0()i i j i j i r C ov U V i j j r λ≠==?? =≠??>? 9.3 试分析一组变量的典型变量与其主成分的联系与区别。答：一组变量的典型变量和其主成分都是经过线性变换计算矩阵特征值与特征向量得出的。主成分分析只涉及一组变量的相互依赖关系而典型相关则扩展到两组变量之间的相互依赖关系之中，度量了这两组变量之间联系的强度。 ()(1)()(1)()(1)()(1) 1122i i i i i P P U a X a X a X '=+++a X ()(2)()(2)()(2)()(2) 1122i i i i i q q V b X b X b X '=+++b X (1)(1)(1)(1)1 2 (,,,)p X X X = X 、(2)(2)(2)(2)1 2 (,,,)q X X X = X

(整理)基于SPSS的多元统计分析三种算法的实例研究.

基于SPSS的多元统计分析三种算法的实例研究摘要本文主要应用多元统计中的多元回归分析模型、因子分析模型、判别分析模型解决三个有关经济方面的问题，从而能更深的理解多元统计分析这门课程，并熟悉SPSS软件的一些基本操作。关键词：多元回归分析，因子分析，判别分析，SPSS

第一章多元线性回归分析 1.1 研究背景消费是宏观经济必不可少的环节，完善的消费模型可以为宏观调控提供重要的依据。根据不同的理论可以建立不同的消费函数模型，而国内的许多学者研究的主要是消费支出与收入的单变量之间的函数关系，由于忽略了对消费支出有显著影响的变量，其所建立的方程必与实际有较大的偏离。本文综合考察影响消费的主要因素，如收入水平、价格、恩格尔系数、居住面积等，采用进入逐步、向前、向后、删除、岭回归方法，对消费支出的多元线性回归模型进行研究，找出能较准确描述客观实际结果的最优模型。 1.2 问题提出与描述、数据收集按照经济学理论，决定居民消费支出变动的因素主要有收入水平、居民消费意愿、消费环境等。为了符合我国经济发展的不平衡性的现状，本文主要研究农村居民的消费支出模型。文中取因变量Y 为农村居民年人均生活消费支出（单位：元），自变量为农村居民人均纯收入X 1（单位：元）、商品零售价格定基指数X 2（1978年的为100）、消费价格定基指数X 3（1978年的为100）、家庭恩格尔系数X 4（%）、人均住宅建筑面积X 5（单位：m 2）。本文取1900年至2009年的数据（数据来源：中华人民共和国国家统计局网公布的1996至2010年中国统计年鉴）列于附录的表一中。 1.3 模型建立 1.3.1 理论背景多元线性回归模型如下： εββββ+++++=p p X X X Y ...... 22110 Y 表示因变量，X i （i=1，…，p ）表示自变量，ε表示随机误差项。对于n 组观测值，其方程组形式为 εβ+=X Y 即

多元统计分析模拟试题

多元统计分析模拟试题（两套：每套含填空、判断各二十道） A卷 1)判别分析常用的判别方法有距离判别法、贝叶斯判别法、费歇判别法、逐步判别法。 2)Q型聚类分析是对样品的分类，R型聚类分析是对变量_的分类。 3)主成分分析中可以利用协方差矩阵和相关矩阵求解主成分。 4)因子分析中对于因子载荷的求解最常用的方法是主成分法、主轴因子法、极大似然法 5)聚类分析包括系统聚类法、模糊聚类分析、K-均值聚类分析 6)分组数据的Logistic回归存在异方差性，需要采用加权最小二乘估计 7)误差项的路径系数可由多元回归的决定系数算出，他们之间的关系为 P e= 1?R2 8)最短距离法适用于条形的类，最长距离法适用于椭圆形的类。 9)主成分分析是利用降维的思想，在损失很少的信息前提下，把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。 10)在进行主成分分析时，我们认为所取的m（m