金融工程课程设计论文
金融工程课程设计论文
金融工程课程设计论文铝期货套期保值最佳比例的实证分析1 引言套期保值是指以回避现货价格风险为目的的期货交易行为。
企业为了回避价格波动所带来的不利影响而参与期货交易，在期货市场上买进（卖出）与其将要在现货市场上买进（卖出）的现货商品数量相当，期限相近的同种商品的期货合约。
希望在未来某一时间内，在现货市场上卖出（买进）原来买进（卖出）的期货合约，从而将价格波动的风险降到最小，是交易者将现货与期货结合运作的一种经营管理模式。
套期保值表明企业参与交易的目的和途径，保值是目的，即保住目前认为合理的价格和利润，回避以后价格不利带来的风险，套期是实现保值的途径，即套用期货合约，参与期货交易。
因此，我国铝期货套期保值绩效进行验证检验，分别采用OLS模型、ECM模型和B-VAM模型估计铝期货套期保值比率，并比较各种模型的优劣。
2 实证研究2.1数据搜集与整理由于每个期货合约都将在一定时间到期，因此，期货价格具有不连续的特点，即对每一个期货合约，合约的时间跨度是有限，任一交割月份合约在合约到期以后，该合约将不复存在。
另外，在同一个交易日，同时有若干不同交割月份的期货合约在进行交易，因此，同一期货品种在同一交易日会有若干不同交割月份的期货数据存在。
为研究需要，克服期货价格不连续的缺点，必须产生连续的期货价格序列，为此，我们选取铝期货价格和现货价格（有色金属现货每日最高价格与最低价格的平均价）。
表一铝现货期货价2010年01月04日至2010年12月31日数据序号现货 S 期货 F 序号现货 S 期货 F 序号现货 S 期货 F2.2运用单方程时间序列模型估计最优套期比用OLS模型估计最优套期比建立S关于F的回归方程：Dependent Variable: SMethod: Least SquaresDate: 06/14/12 Time: 20:36Sample: 1 242Included observations: 242Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.F 0.652882 0.043810 14.90241 0.0000C 5358.104 695.8423 7.700170 0.0000 R-squared 0.480612 Mean dependent var 15715.37 Adjusted R-squared 0.478448 S.D. dependent var 734.6375 S.E. of regression 530.5448 Akaike info criterion 15.39392 Sum squared resid 67554674 Schwarz criterion 15.42275 Log likelihood -1860.664 F-statistic 222.0820 Durbin-Watson stat 0.115910 Prob(F-statistic) 0.000000 图1 S关于F回归方程得回归方程：5358.1040.652882(7.700170)(14.90241)(0.0004)(0.0000)t t ts f p ε=++=t f 系数的p 值接近0，回归系数是显著的。
金融工程课程设计论文
铝期货套期保值最佳比例的实证分析1 引言套期保值是指以回避现货价格风险为目的的期货交易行为。
企业为了回避价格波动所带来的不利影响而参与期货交易，在期货市场上买进（卖出）与其将要在现货市场上买进（卖出）的现货商品数量相当，期限相近的同种商品的期货合约。
希望在未来某一时间内，在现货市场上卖出（买进）原来买进（卖出）的期货合约，从而将价格波动的风险降到最小，是交易者将现货与期货结合运作的一种经营管理模式。
套期保值表明企业参与交易的目的和途径，保值是目的，即保住目前认为合理的价格和利润，回避以后价格不利带来的风险，套期是实现保值的途径，即套用期货合约，参与期货交易。
因此，我国铝期货套期保值绩效进行验证检验，分别采用OLS模型、ECM模型和B-VAM模型估计铝期货套期保值比率，并比较各种模型的优劣。
2 实证研究2.1数据搜集与整理由于每个期货合约都将在一定时间到期，因此，期货价格具有不连续的特点，即对每一个期货合约，合约的时间跨度是有限，任一交割月份合约在合约到期以后，该合约将不复存在。
另外，在同一个交易日，同时有若干不同交割月份的期货合约在进行交易，因此，同一期货品种在同一交易日会有若干不同交割月份的期货数据存在。
为研究需要，克服期货价格不连续的缺点，必须产生连续的期货价格序列，为此，我们选取铝期货价格和现货价格（有色金属现货每日最高价格与最低价格的平均价）。
表一铝现货期货价2010年01月04日至2010年12月31日数据序号现货 S 期货 F 序号现货 S 期货 F 序号现货 S 期货 F2.2运用单方程时间序列模型估计最优套期比2.2.1用OLS 模型估计最优套期比 建立S 关于F 的回归方程：Dependent Variable: S Method: Least Squares Date: 06/14/12 Time: 20:36 Sample: 1 242Included observations: 242VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob. F 0.652882 0.043810 14.90241 0.0000 C5358.104695.84237.7001700.0000 R-squared0.480612 Mean dependent var 15715.37 Adjusted R-squared 0.478448 S.D. dependent var 734.6375 S.E. of regression 530.5448 Akaike info criterion15.39392 Sum squared resid Schwarz criterion15.42275 Log likelihood -1860.664 F-statistic 222.0820 Durbin-Watson stat0.115910 Prob(F-statistic)0.000000图1 S 关于F 回归方程得回归方程：5358.1040.652882(7.700170)(14.90241)(0.0004)(0.0000)t t ts f p ε=++=t f 系数的p 值接近0，回归系数是显著的。
金融工程专业毕业论文
金融工程专业毕业论文金融工程是一门交叉性很强的新兴学科，引入到我国的时间并不长，金融工程研究运用各种金融工具和策略解决金融财务问题，管理金融风险.下文是店铺为大家搜集整理的关于金融工程专业毕业论文的内容，欢迎大家阅读参考!金融工程专业毕业论文篇1浅析金融工程在供应链风险管理中的应用[摘要]随着供应链的规模日益扩大,结构日趋复杂,如何加强供应链风险管理,促进其良性运转显得特别重要和必要。
本文就如何利用金融工程管理供应链风险进行了初步的探讨,利用金融工程与风险管理间的内在联系,结合供应链中风险产生的机理,指出了供应链中风险管理的难点,并提出了如何利用金融工程在套期保值规避风险方面的优势,进行供应链的风险管理,特别是对价格风险的管理。
[关键词]供应链风险管理金融工程一、金融工程与风险管理1.金融工程的内涵“金融工程”一词是由美国财务管理学专家约翰•芬尼迪(John D.Finnerty)于1988年首次提出的,他认为金融工程包括创新型金融工具与金融手段的设计、开发与实施,以及对金融问题给予创造性的解决。
这是狭义的金融工程概念。
广义的金融工程则是借鉴工程管理的概念,综合地采用各种工程技术方法设计、开发和实施新型的金融产品,用金融创新的方法创造性地解决金融和财务中的问题,包括产品的设计、定价、交易策略、金融风险的管理等。
金融工程最本质的特征就是创新性,它是金融创新的技术支持,其目的是解决金融问题如投融资问题、风险管理问题等。
2. 金融工程在风险管理中的作用金融创新和风险管理是金融业竞争的两大核心问题。
中国加入WTO以后,金融市场的开放程度不断加深,国外金融机构会大批涌入,与中国金融业进行竞争,而那些“洋金融”真正的优势就在于金融创新和风险管理。
因此,国际上,一些学者认为金融工程是采用创新的手段进行风险管理。
著名金融学家,美国金融学会前主席富兰克林•艾伦认为对于比较稳定的产业采用银行间接融资比较合适,对于创新性强、风险高的产业,最好通过资本市场进行融资,既能获得足够的权益资本金,同时一部分风险可以通过资本市场转嫁给投资者。
金融工程——期权
南京理工大学课程考核论文课程名称：金融工程论文题目：期权—金融工程的重要工具姓名：学号：成绩：当今，金融已经是世界经济舞台上铁马金戈、纵横捭阖的时代英雄。
金融全球化构成了世界经济一体化极其重要的内容之一，国际金融不但极大地推进世界经济的迅速发展，而且不断地膨胀着自身的规模和实力，也深刻地改变着自己的面貌和机制。
在所有的金融工程工具中，期权是一种非常独特的工具。
期权的产生已经有好几百年的历史，但金融期权直到20世纪七十年代初才开始萌芽，并且一直到八十年代才得到广泛应用。
期权的灵活性为投资者创造了大量的机会。
期权还经常被用来与其他金融工具组合起来使用。
从目前的发展来看，在金融工具中，期权类工具的用途最为广泛，因而也最引人注目。
在期权产生以前，证券投资者所面临的选择是相当有限的。
投资者限制在股票和债券之间以及在哪一种股票和哪一种债券之间进行选择。
如今，金融领域已发生了翻天覆地的变化，其复杂性大大增加。
我们所面临的许多风险在一百多年前是根本没有也完全想象不出来的。
发达的全球通讯技术使人们能迅即获悉全球发生的政治、经济、军事和其他各种时间。
每一条消息都有可能影响投资者的投资决策。
在股票市场上，有经验的投资者对市场走势的看法很少有持100%牛市观点或100%熊市观点的。
所以决策树就有许多分支或呈叉形结构，并有许多决策节点。
新信息的不断获得会影响到投资者决策，即投资的决策过程是动态的，需要对持有的资产头寸不断地进行重新评估和经常调整。
一：期权的主要功能：(1) 资产风险管理在金融市场比较发达的国家，人们对证券价格变化的特点以及证券市场之间的相互影响和联系已经了解得相当透彻。
掌握了这方面的知识，投资者就有可能对投资决策不断进行微调，对将来可能发生的各种清醒作出种种预测和对策，从而减少资产风险。
股票期权在资产风险管理中有广泛的应用。
当投资者需要对其现有的股票资产结构进行调整时，应用期权工具比买入或卖出股票显得方便，费用也更低廉。
金融学课程设计论文
金融学课程设计论文一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握金融市场的基本概念、功能及其运作原理；2. 使学生了解我国金融体系的结构及其在国民经济中的作用；3. 帮助学生掌握货币、股票、债券等金融工具的特点及其投资分析方法；4. 引导学生了解金融风险的基本类型及其防范措施。
技能目标：1. 培养学生运用金融知识分析实际问题的能力；2. 提高学生运用金融工具进行投资决策的能力；3. 培养学生收集、整理和分析金融数据的能力；4. 提升学生的团队协作能力和沟通表达能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生树立正确的金融观念，认识到金融对社会经济发展的重要性；2. 培养学生具备诚实守信、谨慎负责的金融职业道德；3. 引导学生关注国家金融政策，增强学生的社会责任感和使命感；4. 培养学生具备国际视野，了解世界金融发展趋势。
课程性质：本课程为金融学基础课程，旨在帮助学生建立金融学的基本知识体系，提高金融素养。
学生特点：学生处于高中阶段，具有一定的逻辑思维能力和分析能力，但对金融知识了解有限。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，以案例分析、小组讨论等形式，提高学生的参与度和兴趣。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续学习金融学相关课程打下坚实基础。
二、教学内容根据课程目标，教学内容分为以下四个模块：1. 金融市场概述- 教材章节：第一章 金融市场导论- 内容：金融市场定义、分类、功能；金融工具及其特点；金融市场的参与者。
2. 金融体系与金融机构- 教材章节：第二章 金融体系与金融机构- 内容：我国金融体系结构；各类金融机构的职能、业务及其在金融体系中的作用。
3. 金融工具与投资分析- 教材章节：第三章 货币市场与资本市场；第四章 证券投资分析- 内容：货币市场、资本市场主要金融工具；股票、债券投资分析方法；金融衍生品及其投资策略。
4. 金融风险与风险管理- 教材章节：第五章 金融风险与管理- 内容：金融风险的类型；金融风险的识别、评估与控制；金融监管体系及其作用。
金融工程论文
《金融工程》期末论文题目《金融工程漫谈》---金融工程之我见授课教师张庆年级专业：08化学工程与工艺******学号：C********上课时间：周四晚金融工程漫谈摘要：随着商品货币经济的发展，金融从简单的信用中介，进人到产融结合(即金融与产业的融合发展)，进而发展到目前成为一个独立的具有创造金融产品功能的金融产业。
金融工程是金融步入产业化的主要标志，是目前西方金融领域最前沿最尖端的学科。
本文介绍了金融工程的发展史、金融工程的定义，论述了金融工程的重要作用，对我国金融工程发展，提出了一些个人见解。
关键词:金融工程金融工具金融产品金融作用发展思路引言20世纪80年代末以来,一门新兴的工程型金融学科迅速发展并风行起来,这就是金融工程(Financial Engineering)。
金融工程将工程学的方法、思维引入到金融领域,结合金融理论和实践,综合采用数学、工程、计算机、信息以及智能化等技术来设计、开发新型的金融工具、金融产品和交易方式。
金融工程学是综合利用各种现代科学技术及相关学科的最新发展成果来解决金融问题的一门学科。
从理论来源上讲,金融工程学是一门交叉科学,吸收了经济学、金融学和投资学的基本原理,引进了运筹学、物理学、遗传学、工程学等学科的精华,以及必要的会计及税务知识,其核心基础理论是有关价值的来源、价值的确定以及金融市场特性的理论,主要包括价值理论、资产组合理论、资产定价理论、套期保值理论、期权定价理论、代理理论、有效市场理论、汇率决定理论、利率理论、利息平价理论等。
从技术上看,金融工程的迅速发展与现代科学技术手段的不断进步是分不开的。
诸如现代化的数理分析技术、电脑电讯技术、自动化技术等。
除此之外,各种自然科学的前沿理论和工程技术,日益显示其在金融工程学中的应用价值,如:混沌理论、波浪理论、遗传算法、复杂系统理论、人工智能技术等。
利用随机分析和优化技术研究金融工具的定价,借助人工智能技术作信用分析,采用人工神经网络及其他非线性技术进行市场模拟测试和预测等,都已成为当前国际金融工程学研究的重点问题。
金融工程毕业论文
金融工程毕业论文金融工程毕业论文随着金融市场的快速发展和金融创新的蓬勃推进，金融工程作为一门重要的学科日益受到人们的关注。
本文旨在探讨金融工程对金融市场的影响以及其在实践中所扮演的角色。
首先，金融工程对金融市场的影响主要体现在以下几个方面。
首先，金融工程的理论与方法为金融市场的稳定发展提供了重要的支持。
金融工程通过对市场规律的探索和建模分析，为投资者提供了科学有效的投资理论和工具，帮助他们进行更加准确的资产定价和风险管理。
其次，金融工程的应用推动了金融市场的创新和发展。
金融工程的理论和技术为金融机构创新金融产品和衍生品提供了理论依据和技术支持，促进了金融市场的繁荣和发展。
再次，金融工程的实践在一定程度上规范了金融市场的交易行为和风险管理。
金融工程的实践经验和技术手段为监管机构提供了监管和控制金融市场风险的工具和方法。
其次，金融工程在实践中扮演了重要的角色。
首先，金融工程为投资者提供了科学的投资策略和工具，帮助他们实现资金的最大化效益。
其次，金融工程的理论和方法为金融机构提供了风险管理和控制的工具和技术，降低了金融机构的风险敞口，提高了其盈利能力和竞争力。
再次，金融工程通过金融创新和产品设计，满足了投资者和企业的多样化需求，推动了金融市场的进一步发展。
最后，金融工程也面临着一些挑战和问题。
首先，金融工程的发展需要大量的数据支持和技术实现，但是由于信息不对称和数据安全等问题，金融工程的实践还存在一定的困难。
其次，金融工程的发展也会带来一定的风险，如金融衍生品市场的波动和金融危机的风险等。
因此，金融工程需要不断更新和完善其理论和方法，提高其在金融市场中的应用效果和风险控制能力。
综上所述，金融工程对金融市场的影响主要体现在其理论和方法对金融市场的稳定发展、金融市场的创新和发展以及交易行为和风险管理的规范方面。
同时，金融工程在实践中也扮演了重要的角色，为投资者和金融机构提供了投资策略和工具，推动了金融市场的繁荣和发展。
金融科技下的金融工程课程改革建设-课程改革论文-教育论文
金融科技下的金融工程课程改革建设-课程改革论文-教育论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——[摘要]随着大数据、云计算、人工智能等技术不断地创新，金融和科技的相互融合使得金融行业的发展面临着全新的格局。
在金融科技迅速发展的今天，对于金融工程专业人才的要求也不断提高。
福建江夏学院的金融工程专业发展比较短暂，在课程设计方面还存在着许多的不足，本文主要结合金融科技的背景，对福建江夏学院金融工程专业课程的改革和构建问题进行深入地研究，并提出对策建议。
[关键词]金融科技；金融工程；课程改革1.引言金融工程的内容较为繁杂，融合了金融学、数学、信息计算科学等方面的内容，利用工程思维和金融创新工具，提供科学合理的解决方案来有效地处理经济活动中所遇到的有关金融方面的问题。
当前，我国的金融衍生品市场发展迅猛，金融行业需要很多具有高素质的金融工程专业人才。
所以，在这样的背景下，健全金融工程专业课程系统，提高金融工程人才的质量，具有十分重要的意义。
在大数据环境和金融科技迅速发展的背景下，本文主要针对金融工程专业具有多个学科相互融合的特点，研究怎样提升福建江夏学院金融工程专业课程的质量，为社会培养出更多高素质的金融工程专业人才。
2.金融科技背景下金融工程专业课程改革的重要性2.1金融和科技的紧密结合要求金融工程专业课程进行改革金融科技是指金融的创新，具体内容以及对金融行业的影响如下图1所示，金融行业中的科学技术主要包含了大数据、云计算、人工智能、区块链技术等方面的内容。
大数据技术使得金融机构能够更好地实现精准营销，也地增加了利润空间，同时还减少了人力和物力的损耗，有效地提升了金融活动的效率。
云计算根据金融业务的实际发展状况科学化地配置网络资源，发挥资源的最大优势，减少金融活动的运营资本，使得金融数据资源能够集中化处理，统一化管理，从而有效地发挥资源的使用效率，减少资源的损耗。
人工智能技术通过人脸识别、语言识别、触摸感知等技术，让计算机迅速获得客户的个人信息资料。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
铝期货套期保值最佳比例的实证分析1 引言套期保值是指以回避现货价格风险为目的的期货交易行为。
企业为了回避价格波动所带来的不利影响而参与期货交易，在期货市场上买进（卖出）与其将要在现货市场上买进（卖出）的现货商品数量相当，期限相近的同种商品的期货合约。
希望在未来某一时间内，在现货市场上卖出（买进）原来买进（卖出）的期货合约，从而将价格波动的风险降到最小，是交易者将现货与期货结合运作的一种经营管理模式。
套期保值表明企业参与交易的目的和途径，保值是目的，即保住目前认为合理的价格和利润，回避以后价格不利带来的风险，套期是实现保值的途径，即套用期货合约，参与期货交易。
因此，我国铝期货套期保值绩效进行验证检验，分别采用OLS模型、ECM模型和B-VAM模型估计铝期货套期保值比率，并比较各种模型的优劣。
2 实证研究2.1数据搜集与整理由于每个期货合约都将在一定时间到期，因此，期货价格具有不连续的特点，即对每一个期货合约，合约的时间跨度是有限，任一交割月份合约在合约到期以后，该合约将不复存在。
另外，在同一个交易日，同时有若干不同交割月份的期货合约在进行交易，因此，同一期货品种在同一交易日会有若干不同交割月份的期货数据存在。
为研究需要，克服期货价格不连续的缺点，必须产生连续的期货价格序列，为此，我们选取铝期货价格和现货价格（有色金属现货每日最高价格与最低价格的平均价）。
表一铝现货期货价2010年01月04日至2010年12月31日数据序号现货 S 期货 F 序号现货 S 期货 F 序号现货 S 期货 F2.2运用单方程时间序列模型估计最优套期比2.2.1用OLS 模型估计最优套期比 建立S 关于F 的回归方程：Dependent Variable: S Method: Least Squares Date: 06/14/12 Time: 20:36 Sample: 1 242Included observations: 242VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob. F 0.652882 0.043810 14.90241 0.0000 C5358.104695.84237.7001700.0000 R-squared0.480612 Mean dependent var 15715.37 Adjusted R-squared 0.478448 S.D. dependent var 734.6375 S.E. of regression 530.5448 Akaike info criterion 15.39392 Sum squared resid 67554674 Schwarz criterion 15.42275 Log likelihood -1860.664 F-statistic 222.0820 Durbin-Watson stat0.115910 Prob(F-statistic)0.000000图1 S 关于F 回归方程得回归方程：5358.1040.652882(7.700170)(14.90241)(0.0004)(0.0000)t t ts f p ε=++=t f 系数的p 值接近0，回归系数是显著的。
回归结果得到每单位现货用0.652882单位期货进行空头保值，即最优套期比是0.652882。
结论1：由现货价S 关于期货价F 回归模型得到的套期比是0.652882。
评价：1）虽然模型系数显著，但是模型精度20.480612R =离1较远，精度不太高。
所以不能排除此模型是伪回归。
2）这一结论只能保证在保值策略实施前（建模的样本内），模型在一定程度上是有效的，不能保证在策略实施期（样本外）模型同样有效，所以使用这一结论进行套期保值需要注意到这些情况。
建立t s ∆关于t f ∆的回归方程：Dependent Variable: DS Method: Least Squares Date: 06/14/12 Time: 21:02 Sample(adjusted): 2 242Included observations: 241 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DF -0.053788 0.043371 -1.240160 0.2161 C1.1992658.0248980.1494430.8813 R-squared0.006394 Mean dependent var 1.286307 Adjusted R-squared 0.002237 S.D. dependent var 124.7147 S.E. of regression 124.5751 Akaike info criterion 12.49596 Sum squared resid 3709033. Schwarz criterion 12.52488 Log likelihood -1503.763 F-statistic 1.537998 Durbin-Watson stat1.683643 Prob(F-statistic)0.216132图2 t 关于t 的回归方程（含常数项）常数项概率很大，接受常数为0的假设，重新定义回归方程：Dependent Variable: DS Method: Least Squares Date: 06/14/12 Time: 21:04 Sample(adjusted): 2 242Included observations: 241 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DF-0.0538440.043281-1.2440510.2147 R-squared0.006301 Mean dependent var 1.286307 Adjusted R-squared 0.006301 S.D. dependent var 124.7147 S.E. of regression124.3212 Akaike info criterion12.48775Sum squared resid 3709380. Schwarz criterion 12.50221 Log likelihood-1503.774 Durbin-Watson stat1.683486图3 t s ∆关于t f ∆的回归方程（不含常数项）得回归结果：0.053844( 1.244051)(0.2147)t t ts f p ε=-+-=t f ∆系数的p 值小，回归系数是显著的，但每单位现货用-0.053844单位期货进行空头保值，即最优套期比是-0.053844。
可见，分别用套期比公式得到有结果k 是不同的：652882.0*1==f s sfk σσρ，053844.0*2-==∆∆∆∆fs f s k σσρ 结论2：由现货价差分t s ∆关于期货价差分t f ∆回归模型得到的套期比是-0.053844。
评价：1）虽然这一模型系数显著，但模型精度20.006301R =，精度非常低。
而且也不能排除模型是伪回归。
2）结论2只能保证在保值策略实施前（建模的样本内），t s ∆与t f ∆在一定程度上满足此模型，不能保证在策略实施期（样本外）模型同样有效。
3）差分模型一般用于分析短期波动情况，所以此模型在不顾伪回归下，也只用于动态套期保值。
2.2.2用ECM 模型估计最优套期比 （1）对F 和S 分别进行平衡性检验，如图：Date: 06/14/12 Time: 21:28 Sample: 1 242Included observations: 242Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob .|*******| .|*******| 1 0.968 0.968 229.37 0.000 .|*******| .|* | 2 0.941 0.076 447.25 0.000 .|*******| .|* | 3 0.9190.066655.94 0.000 .|*******|.|. |40.894 -0.045854.270.000.|*******| .|. | 5 0.869 -0.021 1042.3 0.000 .|****** | .|. | 6 0.841 -0.054 1219.4 0.000 .|****** | .|. | 7 0.815 -0.006 1386.2 0.000 .|****** | .|. | 8 0.790 0.011 1543.7 0.000 .|****** | .|. | 9 0.7680.0351693.1 0.000 .|****** | .|. | 10 0.744 -0.025 1833.9 0.000 .|****** | .|. | 11 0.7210.0051966.9 0.000 .|***** | .|. | 12 0.698 -0.025 2092.0 0.000 .|***** | .|. | 13 0.676 0.009 2209.9 0.000 .|***** | .|. | 14 0.658 0.045 2322.0 0.000 .|***** | .|. | 15 0.6430.0492429.5 0.000 .|***** | *|. | 16 0.622 -0.082 2530.4 0.000 .|***** | .|. | 17 0.606 0.059 2626.8 0.000 .|***** | .|. | 18 0.594 0.050 2719.9 0.000 .|**** | .|. | 19 0.5850.0612810.6 0.000 .|**** | .|. | 20 0.573 -0.048 2897.9 0.000 .|**** | *|. | 21 0.557 -0.070 2980.7 0.000 .|**** | .|. | 22 0.540 -0.045 3058.9 0.000 .|**** | .|. | 23 0.522 -0.043 3132.4 0.000 .|**** | .|. | 24 0.507 0.040 3202.1 0.000 .|**** |.|* |250.4960.0763269.20.000图4 F 序列相关分析图从图4的F 序列自相关系数（AC ）没有很快趋近0，说明序列F 是非平稳的。