经济金融预测预警系统简介
经济预测预警制度
经济预测预警制度简介经济预测预警制度是一种旨在提前发现和警示经济风险的机制。
通过分析经济数据、市场动态和其他相关因素，该制度能够提供及时的预测和警示，帮助政府、企业和个人做出相应的决策和应对措施。
工作原理经济预测预警制度主要依靠数据分析和建模技术进行工作。
首先，系统会收集和整理大量的经济数据，涵盖国内外的经济指标、政策变化、市场情况等方面。
然后，通过运用统计学、经济学和计算机模型等方法，对这些数据进行分析和预测。
最后，根据预测结果，制度会发出预警信号或提供相应的建议。
作用和意义经济预测预警制度对于经济管理和风险防控具有重要意义。
它能够提供及时的经济信息和预测结果，帮助相关方了解当前经济状况和未来风险趋势。
这样，政府可以根据预警信号及时采取调控措施，避免经济波动和危机的发生；企业可以做出战略调整，降低经营风险；个人也可以做好财务规划，保护个人财产安全。
发展现状目前，许多国家和地区已经建立了自己的经济预测预警制度。
这些制度通常由政府机构、研究机构和金融机构等共同参与，形成多方协作的模式。
通过共享数据、研究成果和预警信息，这些国家和地区能够在经济风险面前做出及时而准确的应对。
展望未来随着科技的不断进步和数据的不断增加，经济预测预警制度也将继续发展和完善。
未来，我们可以期待更加精确、智能化的预测模型和预警系统的出现，为经济管理和风险控制提供更强有力的支持。
结论经济预测预警制度在现代经济管理中发挥着重要作用，它能够帮助我们发现和警示经济风险，及时采取相应的应对措施。
随着制度的不断完善，我们有理由相信，经济预测预警制度将在未来的经济决策和风险管理中发挥更大的作用。
金融危机的预警机制与预警指标
金融危机的预警机制与预警指标在现代社会中，金融危机是一种严重威胁经济稳定的风险。
为了防范和应对金融危机，我们需要建立有效的预警机制和利用合适的预警指标。
本文将探讨金融危机的预警机制与预警指标，并分析其在实践中的应用。
1. 金融危机的预警机制金融危机的预警机制是指那些能够及时发现金融危机迹象，并预先警告相关方的体系。
这个机制可以帮助政府、金融机构和投资者在危机爆发之前采取相应的措施，减少危机对经济的破坏。
预警机制通常包括以下方面：首先，建立危机监测系统。
通过收集和分析大量的经济、金融和市场数据，监测经济体系的稳定性。
这些数据包括国内生产总值、通货膨胀率、失业率、债务水平等指标，以及大宗商品价格、股票市场波动等市场数据。
监测系统可以通过数据分析、模型建立和系统预测等手段来识别潜在的危机迹象。
其次，建立信息共享和合作机制。
金融危机通常是全球性的，跨国金融机构之间的信息共享和合作至关重要。
各国政府、国际金融组织和监管机构应建立起有效的合作机制，分享关键信息，并通过协商和合作来应对危机。
第三，建立风险评估和压力测试系统。
风险评估是根据金融机构和市场的风险情况来衡量系统稳定性的一种方法。
这些评估可以是定性的（如评估金融机构的资本充足性）或定量的（如通过建立风险模型来计算金融市场的系统性风险）。
压力测试是一种通过模拟不同风险情景来测试金融机构和市场抵御风险的能力的方法。
2. 预警指标的选择和运用预警指标是预警机制的核心，它们是根据经验和理论分析建立的一组衡量经济和金融系统稳定性的量化指标。
这些指标旨在捕捉潜在的危机迹象，提早发出警示。
首先，宏观经济指标是预警指标的重要组成部分。
例如，GDP增速、通货膨胀率、失业率和财政赤字等指标能够揭示经济增长的健康与否。
当这些指标出现异常波动，警示可能出现金融危机。
其次，金融市场指标也被广泛运用于预警指标的选择。
股票市场指数、利率曲线的形状、信贷利差等指标常常反映出市场风险的变化。
金融预警机制
金融预警机制什么是金融预警机制?金融预警机制是一种监测和预测金融体系中潜在风险的体系。
它的目标是在风险出现之前提前发现和识别问题，从而采取适当的措施防范可能的危机。
金融预警机制通常由金融监管机构负责建立和执行。
它可以包括监测金融市场数据、分析潜在风险因素、制定监管政策和规则等。
金融预警机制的功能1. 发现潜在风险：金融预警机制通过监测市场数据和分析相关指标，能够早期发现潜在的金融风险。
这有助于防止危机和金融系统崩溃。
发现潜在风险：金融预警机制通过监测市场数据和分析相关指标，能够早期发现潜在的金融风险。
这有助于防止危机和金融系统崩溃。
2. 预测危机：金融预警机制帮助预测可能发生的金融危机，从而为政府和监管机构采取相应的应对措施提供时间。
这有助于降低危机造成的冲击。
预测危机：金融预警机制帮助预测可能发生的金融危机，从而为政府和监管机构采取相应的应对措施提供时间。
这有助于降低危机造成的冲击。
3. 减轻风险：金融预警机制提供了评估风险并制定相应策略的能力。
通过监管政策和规则的制定，可以减少金融风险的暴露和传播。
减轻风险：金融预警机制提供了评估风险并制定相应策略的能力。
通过监管政策和规则的制定，可以减少金融风险的暴露和传播。
4. 增强透明度：金融预警机制的运行需要有关金融市场和机构的数据和信息。
通过公开透明的信息披露，金融预警机制可以提高市场的透明度，减少不确定性。
增强透明度：金融预警机制的运行需要有关金融市场和机构的数据和信息。
通过公开透明的信息披露，金融预警机制可以提高市场的透明度，减少不确定性。
5. 加强监管：金融预警机制为监管机构提供了对市场的更全面和实时的了解。
这有助于监管机构制定更有效的监管政策，并对违规行为采取及时的监管措施。
加强监管：金融预警机制为监管机构提供了对市场的更全面和实时的了解。
这有助于监管机构制定更有效的监管政策，并对违规行为采取及时的监管措施。
金融预警机制在金融体系的稳定和可持续发展中起着重要作用。
金融预测预警制度
金融预测预警制度简介金融预测预警制度是指为了提前发现金融市场中存在的潜在风险，采取相应的预测和预警措施，以保障金融系统的稳定运行。
该制度涉及到多个方面，包括技术分析、统计模型、风险评估等。
通过建立有效的金融预测预警制度，可以帮助监管机构、投资者和市场参与者更好地应对金融市场的风险。
目的金融预测预警制度的目的是及时识别和监测金融市场中的风险，并采取相应的应对措施，以最小化金融系统的损失。
通过预警系统，可以帮助金融机构和投资者做出明智的决策，减少投资风险，提高市场的稳定性。
组件金融预测预警制度包括以下几个主要组成部分：1. 数据收集和处理：收集和整理与金融市场相关的数据，包括经济指标、市场价格、交易量等，并进行相应的处理和分析。
2. 技术分析：利用技术分析方法对金融市场的历史数据进行研究和分析，以确定市场趋势和可能的短期变动。
3. 统计模型：建立合适的统计模型，对金融市场的未来发展进行预测。
这些模型可以包括时间序列分析、回归分析等。
4. 风险评估：对金融市场的风险进行评估，包括市场风险、系统风险、信用风险等，以便及时采取相应的措施。
5. 预警机制：根据预测结果和风险评估的数据，制定相应的预警机制，及时发出风险警示，通知相关方保持警惕并采取适当的行动。
好处金融预测预警制度的实施对金融市场有以下好处：- 提前发现潜在风险，减少损失：通过预警系统，可以及时发现金融市场中的风险，减少损失，避免大规模的金融危机。
- 提高决策的准确性：预警系统可以为监管机构、投资者和市场参与者提供准确的信息，帮助他们做出明智的决策。
- 促进市场的健康发展：通过预警系统，可以及时采取措施，促进金融市场的健康发展，维护市场秩序。
总结金融预测预警制度是保障金融系统稳定运行的重要机制。
通过准确的金融预测和及时的预警，可以避免金融风险累积和金融危机的发生，促进金融市场的健康发展。
金融风险识别与预警系统设计
金融风险识别与预警系统设计随着金融市场的发展和创新，金融风险成为金融机构和投资者所面临的重要问题之一。
为了防范可能的金融风险，金融风险识别与预警系统应运而生。
本文将探讨金融风险识别与预警系统的设计原理及其在风险管理中的应用。
一、金融风险识别与预警系统的概念金融风险识别与预警系统是一个基于大数据、机器学习和风险管理理论的系统。
它能够通过收集、整理和分析金融市场和机构的相关数据，利用模型来评估风险，并及时发出预警信号，帮助金融机构和投资者及时采取风险防范措施。
二、金融风险识别与预警系统的设计原理1. 数据收集与整理金融风险识别与预警系统需要收集与金融市场、机构和产品相关的大量数据，包括历史交易数据、财务数据、行业数据等。
这些数据需要通过数据清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与建模在数据收集和整理后，需要利用统计学、机器学习等方法对数据进行分析和建模。
通过建立风险模型，可以识别金融市场中的潜在风险，并根据历史数据和市场情况进行预测。
3. 风险评估与预警信号发出基于建立的风险模型，系统可以对当前风险进行评估，并通过设定合适的风险指标和阈值来发出相应的预警信号。
预警信号可以以多种形式呈现，如报警、短信通知等，使金融机构和投资者能够及时采取措施应对风险。
4. 风险管理和决策支持金融风险识别与预警系统不仅能够发出风险预警信号，还可以根据不同的风险情况提供相应的风险管理和决策支持。
通过分析和评估风险的影响和潜在损失，金融机构和投资者可以制定合理的风险管理策略和投资决策。
三、金融风险识别与预警系统在风险管理中的应用1. 风险监控与防范金融风险识别与预警系统能够实时监控金融市场和机构中的风险，及时发现潜在风险并采取相应的措施。
它可以帮助金融机构和投资者规避可能的损失，保护投资者的利益。
2. 资产定价和投资决策金融风险识别与预警系统可以对金融市场中的各类资产进行风险评估，帮助金融机构和投资者进行投资组合的优化和资产定价。
金融风险识别与预警系统的设计与应用
金融风险识别与预警系统的设计与应用随着金融业的发展和复杂性的增加，金融风险成为了金融机构面临的重要挑战之一。
为了保障金融市场的稳定运行和金融机构的健康发展，设计和应用金融风险识别与预警系统变得尤为重要。
本文将介绍金融风险识别与预警系统的设计原理和应用，并探讨其对金融机构的重要性。
一、设计原理金融风险识别与预警系统是一种基于风险管理理论和数据分析技术的信息系统，旨在监测和识别各类金融风险，并通过预警机制提供及时的风险警示。
其设计原理主要包括以下几个方面：1. 数据收集与整理：金融风险识别与预警系统需要从多个数据源收集相关的金融数据，如股票价格、债券收益率、经济指标等。
这些数据需要经过整理和标准化处理，以便进行后续的风险分析和预测。
2. 风险模型构建：基于收集到的数据，金融风险识别与预警系统需要构建相应的风险模型。
常用的风险模型包括市场风险模型、信用风险模型和操作风险模型等。
这些模型可以帮助识别不同类型的风险，并提供相关的风险度量指标。
3. 风险监测与预警：金融风险识别与预警系统需要实时监测金融市场的变化和金融机构的经营状况，通过设定预警指标和阈值来检测风险事件的发生。
一旦达到预警条件，系统会自动触发相应的警报和预警通知，以便金融机构及时采取应对措施。
4. 风险分析与决策支持：金融风险识别与预警系统还可以通过风险分析和决策支持功能来帮助金融机构更好地应对金融风险。
通过分析和预测风险事件的可能性和影响程度，系统可以提供决策者所需的信息和工具，以指导其制定相应的风险管理策略。
二、应用金融风险识别与预警系统在金融机构的日常运营和风险管理中发挥着重要的作用。
具体应用包括以下几个方面：1. 检测市场风险：金融风险识别与预警系统可以通过分析市场数据和指标，及时发现和预警市场风险的出现。
例如，系统可以通过检测股票价格的波动性和交易量的变化来识别市场的异常波动，进而提醒金融机构注意潜在的市场风险。
2. 预测信用风险：金融风险识别与预警系统可以通过分析客户的信用记录和财务状况，预测其未来的信用风险。
金融风险管理预警
2023/11/13
二、国内外金融风险预警指标体系评价
1 各国不同机构的金融风险预警指标体系 2 著名金融刊物的国家风险评估指标体系 3 国内关于金融风险预警系统研究的情况
各国不同机构的金融风险预警指标体系
1. 富兰德指数 2. 日本公司债务研究所的国家风险等级 3. 德国经济研究所制定的金融风险预警系统
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预警信号系统设计—系统层次结构及指标体系
2.流动性风险（H2） A：备付金比例 规定值≥ 5%,预警值≤ 7%，权重为12% B：资产流动性比例 规定值≥ 25%,预警值≤ 30%，权重为5% C：存贷比例 规定值≤75%,预警值≥ 70%，权重为5% D：中长期贷款比率 规定值≤120%,预警值≥ 90%，权重为3%
金融风险预警
一、金融风险监测预警系统的内涵 二、金融风险预警指标体系评价 三、我国金融风险预警指标体Hale Waihona Puke 的确立 四、金融风险监测预警系统设计
2023/11/13
一、金融风险监测预警系统的内涵
金融业的一项主要经济功能是将社会融资过程中投资者 和筹资者所承受的风险降低和控制在一个适当的水平。然而， 当今世界许多国家所发生的对金融业产生重要影响的金融事 件，都说明了金融体系是相当的脆弱。各类金融机构要顺利 完成其融资与降低风险的功能，首先应对其自身所蕴含和面 临的风险进行分析和控制，因而，对金融业进行风险管理的 要求迫在眉睫。
上述三个评级体系在总指数中的比重分别为50%， 25%和25%。
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日本公司债务研究所——国家风险等级
日本公司债务研究所的国家风险等级该指数体系包括14 个项目，分别是：内乱、暴动及革命的风险性；政权的稳 定性；政策的持续性，产业结构的成熟性；经济活动的干 扰；财政政策的有效性；金融政策的有效性；经济发展的 潜力；战争的危险性；国际信誉地位；国际收支结构；对 外的支付能力；对外资的政策；汇率政策。每个项目分值 从0-10，并据此来确定风险等级。风险可分为A、B、C、 D、E5个级别系列，风险程度由低到高：A级（9-10分） 、B级（7-9分）、C级（6-7分）、D级（3-6分）、E级 （0-3分）。
金融市场风险监测与预警系统研究
金融市场风险监测与预警系统研究随着金融市场的不断发展和创新，金融风险也日益增加。
为了有效监测和预警金融市场中的风险，金融机构和监管部门开始借助技术手段开发金融市场风险监测与预警系统。
本文将对金融市场风险监测与预警系统的研究进行探讨，分析其重要性、功能和应用。
一、金融市场风险监测与预警系统的重要性金融市场风险监测与预警系统是金融机构和监管部门实施风险管理的重要工具。
其主要目的是减少金融市场波动对经济稳定造成的不利影响，预测和监控金融风险，及时采取相应措施。
首先，金融市场风险监测与预警系统有助于提高金融市场的稳定性。
通过对金融市场的动态监测和数据分析，系统可以精确预警并迅速反应市场风险变化。
这可以帮助金融机构和监管部门更好地理解市场风险，采取及时有效的监管措施，积极防范金融危机的发生。
其次，金融市场风险监测与预警系统可以提高金融机构的风险管理能力。
金融机构在日常运营中常常面临各种风险，包括信用风险、流动性风险、市场风险等。
通过使用风险监测与预警系统，金融机构可以更好地了解和管理自身的风险暴露，减少潜在损失，提高盈利能力。
最后，金融市场风险监测与预警系统对于金融监管部门来说是一种重要的监管工具。
监管部门需要对金融市场进行有效监管，保证其稳定运行。
风险监测与预警系统可以提供监管部门所需的数据和指标，帮助监管机构更好地洞察市场风险，制定相应的监管政策和措施。
二、金融市场风险监测与预警系统的功能金融市场风险监测与预警系统具备多种功能，主要包括数据采集与整理、风险度量与评估、预警发出与应对措施。
首先，金融市场风险监测与预警系统需要具备数据采集与整理的功能。
系统应能自动地获取各类金融数据，并将其整理为可分析的格式。
这些数据包括金融市场指数、股票价格、利率、货币汇率、宏观经济数据等。
其次，金融市场风险监测与预警系统需要进行风险度量与评估。
通过运用统计模型、金融工程和风险管理技术，系统应能对市场风险进行度量与评估。
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基于多元时序回归滞后协整线性模型《经济金融预测预警系统》简要介绍一、概述1、工作意义宏观经济金融指标，包括GDP、CPI、M2等，在公布之前属于国家机密，如果能在公布之前做出科学的预测，其商业意义自然非同寻常。
如果能在半年至一年之前预测到宏观经济指标的重要变化点和趋势，则非常有利于宏观调控和政府投资的决策依据的前瞻性。
因此本系统具有非常重要的社会经济意义，应用领域很广，包括各级政府的经济管理部门、各级各类银行、公司企业、证券投资公司或投资者。
经济金融指标的中期和长期预测是世界公认的难题，如果这个问题能够取得突破性进展，科学意义也是显然的。
2、系统简介本系统遵循诺贝尔经济学奖获得者格兰杰教授指引的基于时间序列协整的小模型方向，研发了基于多元时序回归滞后协整线性模型，克服了传统的大型方程组模型预测的缺点，克服了普通线性模型不能很好拟合、非线性模型找不到合适模型、非参数模型难以外推的难点，通过简便操作实现对宏观经济金融指标的近期和中长期预测，预测包括复杂趋势预测、周期性数据预测、极限趋势预测。
系统获得湖北省科技进步奖，收入国际著名出版公司Wiley公司出版的《Developing Econometrics》一书中，可以从网站“数据分析与统计计算园地”下载试用；产品也已制作成动态链接库，成功嵌入多家电子政务商务应用系统，系统技术上是成熟的。
3、研究背景克莱因教授是1980年的诺贝尔经济学奖获得者，他对于宏观经济预测的办法是建立大型方程组，有的模型可达数百个方程和变量，如他主持的联合国世界连接模型。
中国社会科学院数量经济与技术经济研究所、国家信息中心和上海复旦大学合作，也于1986年研制成功中国宏观经济模型第一个版本。
克莱因教授倡导的这种大型方程组模型对于中期长期预测以及逐月外推的精确预测，显然存在一定困难，至少是非常不方便。
格兰杰教授是2003年的诺贝尔经济学奖获得者，他对于宏观经济预测是倡导基于时间序列协整的小模型。
他在中国南京2005年的中国数量经济学会年会上做了专题报告，题目是“The Evaluation of Econometric Models”（经济模型的评价），就如何建立实用的经济预测模型，数量经济学的预测方法以及如何建立统计标准和经济学标准、实际数据和理论研究相结合的数量经济学预测模型等问题作了深入探讨和形象演示。
格兰杰教授指出，利用他所提出的时间序列协整关系建立模型，即使变量数目较少，也可能实现较好效果的预测。
图 1. 格兰杰教授在中国南京2005年的中国数量经济学会年会上做专题报告4、技术困难但是沿着格兰杰教授指引的方向还是存在具体的技术困难。
普通线性模型不能很好拟合复杂趋势，非线性模型（如三角函数、指数函数、对数函数、幂函数、傅立叶变换等）找不到合适的模型，非参数模型（如样条函数、小波函数、最近邻函数等）难以外推。
我们把这方面的困难统称为模型困难。
在预测研究中，一种情况是考虑利用变量自身的历史信息，建立时间序列模型对目标变量进行预测，另一种情况是利用经济变量之间相互关系，建立回归模型进行预测。
但是在实际经济系统中，经济变量往往既受到自身历史信息的影响，又会与其它经济变量相互联系，有的甚至与其它经济变量过去的某一时刻的关系更为密切。
这时单单用一种模型进行预测就显得不足。
因此采用小模型并不是采用单一模型。
格兰杰教授擅长的是时间序列协整，但是经济指标未必同时协整，它们可能是先行一致滞后地协整，这样寻找最佳协整关系带来了计算困难。
此外，还要克服精选指标的指标困难，以及获取可靠数据的数据困难。
最后，还有计算机技术方面的图形图像表达困难、计算机系统的嵌入困难，还有商业模式的加密困难，等等。
二、实例我们以简明的系统单机版看几个预测实例，它可以从“数据分析与统计计算园地”(百度搜索排第一)自由下载验证。
在系统的单机版主界面上选取复杂趋势的线性模型预测按钮。
系统弹出一个含有界面的动态链接库。
在此界面上可以进行预测操作。
先看第一个例子（图2）。
中期长期预测可以提前几个月发现CPI重要变化点（数学上的极限点、新闻里说的拐点），从而为宏观经济调控提供前瞻性预测。
采用截止2008年1月的数据，当时CPI还在上行，没有到达2008年4月的峰顶，央行行长还在强调要进一步采取强硬措施抑制通胀。
但是使用我们的模型，外延12个月，可以预测CPI将在2008年4月以后开始下行。
图中双线是实际数据和拟合数据，单线是预测数据。
后来由于世界金融危机，加剧了CPI下行的速度。
有了这样的预测，提前知道2008年4月往后CPI会呈下降趋势，人民币加息看来确实不必过于频繁，甚至有的加息可以免掉。
如果利用我们的软件及早发现CPI趋势，及早调整宏观经济政策，GDP会增长多少？加息损失会减少多少？那会是多么大的功劳！图2. 世界金融危机前的CPI拐点预测（2008年4月）如果没有采用因变量滞后协整的技术，或者说只是单纯的回归模型，而不是多元时序分析与回归分析联合的模型，那么难以取得如此好的拟合效果，见下面的图3。
图 3. 单纯的线性回归模型拟合CPI情况（明显的不如我们创立的复合模型）我们再看一个可以验证的中期预测实例（图4）。
采用截止2011年1月的数据，当时CPI还在高位运行，高层还在强调要进一步采取措施抑制通胀。
使用我们的模型，外延24个月，可以预测CPI将在2011年8月以后开始下行。
图中单线是预测线。
图4. 亚洲金融危机前的CPI拐点预测（2011年8月）模型采用到2012年6月的数据，外推到2014年6月。
这样从2012年7月起到2014年4月的22个CPI数据是可以验证的。
预测结果如表1，外推22期误差绝对值平均为0.00331，令人满意。
本系统的突出优点，也正在于能够很方便地一次性实现12期甚至24期的外推，获得较为精确的预测。
单纯的外推1期预测，很多单位都在做（见后面的表3所列单位），一般使用综合法判断，也可以比较准确。
但是能够很方便地一次性实现12期甚至24期的外推精确预测，只能依靠诺贝尔经济学奖获得者格兰杰教授的小型时序模型的思想，才能比较完美地实现。
图5. CPI从2012年6月到2014年6月的外推预测我们知道，对宏观调控真正有参考价值的，不在于外推1期的预测，而正在于外推半年、一年甚至2年的预测。
对于商业指标的预测，也是如此。
这正是本项目的价值和魅力所在。
如果模型采用到2014年4月的最新数据，外推12个月，到 2015年4月，拟合效果如图6。
可以显示未来一年的CPI走势平稳，基本维持在1.021到1.026之间，即CPI涨幅在2.1%到2.6%之间。
这种平稳是历年所罕见的，表明CPI的大起大落周期性基本结束，这是一件很好很了不起的成绩，是既不搞强刺激也不搞强收缩的政策结果。
图6. CPI从2014年4月到2015年4月的外推预测对于其它指标的复杂趋势预测，也有类似效果。
例如金融机构贷款余额预测（图7）。
图7. 金融机构贷款余额的预测系统可以实现对股市指数同比的预测。
在系统的预设指标体系里，第7个指标是上证指数的同比，数据来源是中国人民银行的官方统计，我们可以实现对它的预测。
在主菜单上选择上证指数，点击开始计算按钮，得到上证指数同比从1995年1月到2013年4月的拟合图像。
外推至2014年5月的曲线是单条曲线（图8）。
图8. 上证指数同比的曲线拟合和外推预测上面的图像是由我们软件的单机版生成。
我们的系统还有网络版，配有数据仓库，可以实现远程计算，该项目成果连同我们的其它数据分析成果一起，获得了湖北省科技进步奖。
（二）经济金融时间序列预测的区间估计下面我们看一个利用本系统计算出的区间估计图像。
本系统单机版可以制作成动态链接库，无缝镶嵌在任意客户的网络数据库的应用系统中。
单机版只输出数据，而应用系统利用数据生成图像。
图9是另一种图形控件ChartDirect生成的，中间一条线是点预测，它的上下两条线是预测的上下限，可见区间开口不大，误差较小，可以与Granger教授在南京讲学的预测喇叭口比较。
这个图像被选入到我们的著作《Developing Econometrics》（图10）。
图9. CPI时间序列的区间预测图10. 童恒庆在Wiley公司出版的《Developing Econometrics》，C.R.Rao作序（三）周期性的经济金融指标的预测许多经济金融指标数据呈现周期性，尤其是一些按年度的累积指标，从1月到12月，数量不断累积，到了12月以后，又基本回复原位，周而复始再累积增长。
但是每年的1月指标基数并不完全相同，它有自己的增长规律。
我们通过例子介绍这种周期性指标的预测。
先在主菜单上选“周期数据预测”按钮，在弹出的动态链接库界面上填写适当参数，按计算按钮，等系统计算几秒钟，转到预测图像页面看图像（图11）。
从图像看一目了然。
从2006年1月到2012年4月是双线，包括原始数据与拟合数据。
从2012年5月开始的预测是单线。
预测线能够自动反映周期性，自动掉下来再上升呢。
这一类周期性指标还很多，与季节有关系，实现它的完美拟合，需要一定的数学与编程技术。
图11. 周期性数据的拟合与预测（四）基于Logit模型的经济金融指标长期稳定趋势预测许多经济指标数据不可能无限增长，存在极限。
例如人口总数、钢铁产量、粮食产量、房屋销售面积等等，都不可能无限增长。
这些指标增长的特点还在于，前期阶段它的增长较缓，后来达到高速增长，再后来它又会减缓增长势头而趋于极限值。
预测这种趋势极限可以使用Logit模型（参考张尧庭教授编著的《定性数据的统计分析》，或者我们自己编写的《理论计量经济学》与《Developing Econometrics》）。
下面看一个“湖北省房屋销售面积”的中长期趋势预测例子（图12与图13）。
这里有两个图像，第一个是对历史数据的拟合图像，第二个是外推做趋势预测。
外推是Logit模型外推，不是线性模型外推。
注意图12中从1到21为拟合数据，拟合效果还好。
转到页面《点预测图像2》（图13），从22到71为单线，是预测数据。
注意外延了50个点，曲线自动拐弯的。
趋势在第50个点数时已经明显，据此可以作出趋势预测。
图 12. 湖北省房屋销售面积的数据拟合图 13. 湖北省房屋销售面积的长期趋势预测。