基于多元回归分析的上证指数预测模型
股票指数回归模型
ˆ。 1）以所有解释变量 xi 来解释被解释量 y ，估计其参数，计算出随机项的估计值 e ˆ 为被解释变量，以某个解释变量 xi 为解释变量，建立如下方程： 2）以 e
ˆ | o 1 f ( i ) |e
(9)
以 xi 的不同幂次的形式 f ( xi ) ,分别估计两个参数 o , 1 ，选择最佳的拟合形式，并对它 们的显著性进行检验。如果它们显著性不为 0，则认为异方差性存在，因为随机项与 xi 存在 相关性。否则就具有同方差性。 (4)异方差性问题的处理方法
2.1 多远线性回归问题的数学模型
[1]
如果随机变量 y 与 p( p 2) 个普通变量 x1 , x2 ,
, x p 有关，且有 n 组不全相同的样
本观测值 ( xi1 , xi 2 , , xip ; yi )(i 1, 2, , n) ，则随机变量 y 的 p 元理论线性回归模型可表示为
2.2 未知参数的估计
模 型 (3) 的 回 归 系 数 0 , 1 , , p 用 最 小 二 乘 法 进 行 估 计
ˆ , ˆ , , ˆ 使得 0 1 p
[3]
。即回归系数估计值
Q( 0 , 1 ,
其中
, p ) min Q( 0 , 1 ,
, p )
R 1 ˆ) (y y ( y y)
i i i 2
, xp
，通常
2
(5)
复相关系数检验法的步骤为： 1)计算复相关系数； 2)根据回归模型的自由度 n m 和给定的显著性水平 值，查相关系数临界值表； 3)判别。 然而 R 2 是一个随自变量个数增加而递增的函数，所以，当对两个具有不同自变量个数 但性质相同的回归模型进行比较时，不能只用 R 2 作为评价回归模型优劣的标准，还必须考 虑回归模型所包含的自变量个数的影响。令
基于多元线性回归的空气质量指数预测模型
基于多元线性回归的空气质量指数预测模型
王凯文;李宏滨
【期刊名称】《信息记录材料》
【年(卷),期】2024(25)2
【摘要】随着中国社会的发展和人口数量的增多,空气污染环境问题表现突出,对人们的生活环境以及生态系统造成严重破坏。
本文基于《中国统计年鉴2022》的相关数据,选取PM_(10)、O_(3)、SO_(2)、PM_(2.5)、N0_(2)、CO六个影响空气质量指数的指标。
首先,通过相关性分析模型验证六个影响指标都对空气质量指数有较强的相关性;其次,通过各污染物浓度计算相应污染物分指数,利用多元线性回归模型建立空气质量指数(air quality index, AQI)与各影响指标之间的数学模型,利用该模型对城市空气质量指数进行预测;最后,将真实值与预测值使用皮尔逊相关性检验对模型评估,准确率达到0.928,能够反映空气质量的总体状况。
【总页数】4页(P1-3)
【作者】王凯文;李宏滨
【作者单位】太原师范学院计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于CART 算法的空气质量指数回归预测模型的学习
2.基于多元线性回归和层次分析法的案例推理上证指数预测模型的开发及应用
3.多元线性回归方法在空气
质量指数AQI分析中的应用4.基于主成分分析及多元线性回归的空气质量预测算法研究5.陕西关中空气质量指数(AQI)特征及预测模型研究
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多元回归分析在市场预测中的使用实证
多元回归分析在市场预测中的使用实证市场预测是投资者和商业决策者在制定策略和计划时必备的重要工具。
而多元回归分析作为一种广泛应用于社会科学、经济学、统计学等领域的分析方法，被广泛用于市场预测领域。
本文将以实证研究的方式，探讨多元回归分析在市场预测中的应用效果，为投资者和商业决策者提供参考。
多元回归分析是一种通过建立一个包含多个自变量的数学模型来预测一个因变量的统计方法。
在市场预测中，我们经常需要综合考虑多个因素对市场的影响，并建立一个回归模型来预测市场的变化。
多元回归分析可以帮助我们确定哪些因素对市场变化有显著的影响，并使用这些因素来做出预测。
首先，多元回归分析可以帮助我们识别哪些因素对市场变化具有重要影响。
通过收集大量的市场数据，我们可以将多个可能的因素作为自变量，将市场的变化作为因变量，建立一个回归模型。
通过对回归模型的分析，我们可以确定哪些自变量对市场变化有显著的解释能力，即哪些因素对市场变化有重要的影响。
这有助于我们理清市场的复杂关系，识别关键因素，从而更准确地进行市场预测。
其次，多元回归分析可以帮助我们建立一个预测模型。
通过对市场数据的回归分析，我们可以得到一个建立在多个因素基础上的数学模型，该模型可以使用已知的自变量的取值来预测未来市场的变化。
这种预测模型可以用于制定投资策略、制定销售计划等，并帮助投资者和商业决策者做出科学的决策。
然而，多元回归分析也存在一些限制。
首先，回归模型的可靠性依赖于所选的自变量。
如果选择的自变量不恰当或相关性不强，得到的预测结果将不可靠。
因此，在进行多元回归分析时，我们需要慎重选择自变量，并对自变量之间的相关性进行分析。
其次，回归模型建立在历史数据的基础上，而市场的环境在未来可能发生变化。
因此，通过回归模型得到的预测结果只是一种参考，不能完全代表市场的真实情况。
在实际应用中，多元回归分析已经被广泛应用于市场预测中。
例如，在金融领域，通过对股票市场的回归分析，研究者可以找到与股票价格相关的因素，包括公司财务数据、宏观经济指标等。
基于多元线性回归的股价分析及预测
基于多元线性回归的股价分析及预测一、多元线性回归的基本原理多元线性回归是一种统计方法，用于分析自变量与因变量之间的关系。
在股价分析中，我们可以将股价作为因变量，而影响股价的因素（如市盈率、市净率、财务指标等）作为自变量，通过多元线性回归来建立二者之间的数学模型，从而探究各种因素对股价的影响程度和方向。
多元线性回归的基本原理是利用最小二乘法，通过对样本数据的拟合来确定自变量和因变量之间的线性关系。
在股价分析中，我们可以通过多元线性回归来确定哪些因素对股价的影响最为显著，以及它们之间的具体影响程度。
二、股价分析的多元线性回归模型\[y = β_0 + β_1x_1 + β_2x_2 + ... + β_nx_n + ε\]y表示股价，\(x_1, x_2, ..., x_n\)分别表示影响股价的各种因素，\(β_0, β_1, β_2, ..., β_n\)表示回归系数，ε表示误差项。
通过对股价和各种影响因素的历史数据进行回归分析，我们可以得到各个自变量的回归系数，从而确定它们对股价的影响程度。
这有助于投资者理解股价的波动是由哪些因素引起的，并且可以据此进行合理的投资决策。
除了分析股价的影响因素外，多元线性回归还可以用来进行股价的预测。
通过建立历史股价与各种因素的回归模型，我们可以利用该模型对未来股价进行预测。
在进行股价预测时，我们首先需要确定自变量的取值，然后将其代入回归模型中，利用回归系数和历史数据进行计算，从而得到未来股价的预测值。
这可以帮助投资者更好地把握市场走势，从而做出更有针对性的投资决策。
在实际应用中，多元线性回归可以结合大量的历史数据，通过对不同因素的回归分析，来揭示股价变化的规律。
多元线性回归还可以利用机器学习算法，优化回归模型，提高预测精度，从而更好地帮助投资者进行股价分析和预测。
五、多元线性回归的局限性及注意事项虽然多元线性回归在股价分析中有着广泛的应用，但它也存在一些局限性和注意事项。
基于ARIMA模型的上证指数分析与预测的实证研究
基于ARIMA模型的上证指数分析与预测的实证研究作者：张颖超孙英隽来源：《经济研究导刊》2019年第11期摘要：近年来，我国资本市场快速发展，其中股票市场吸引了大量的资金。
而股价作为反映企业经济实力、发展水平的重要指标，受到了人们越来越多的关注。
上证指数作为一个综合反映股市变动情况的指标，有利于市场参与者对市场进行分析。
因此，选取2016年2月1日至2018年10月16日的上证指数收盘价作为研究数据，建立ARIMA模型，对未来的上证指数进行预测和分析，以期为广大投资者提供投资指标，为企业政策决定者提供可靠的依据。
关键词：ARIMA模型;预测;时间序列;上证指数中图分类号：F830.91 ; ; ;文献标志码：A ; ; ;文章编号：1673-291X（2019）11-0131-05引言早在数百年前，随着股份公司这种企业组织形态在资本主义国家诞生，股票就随之诞生。
随着我国资本市场的快速发展，股票市场吸引到大量的资金，受到人们越来越多的关注。
上证指数由上海证券交易所编制，以上海证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围，综合反映了上海证券交易市场的总体走势，能够在一定程度上反映国家的经济发展水平、企业的经济实力，以及广大个人投资者的收入水平，是一个全面的、综合的重要经济衡量指标。
因此，通过对上证指数的短期预测可以为大量投资者提供投资指标，给企业政策决定者可信的依据。
然而，股票市场风云莫测、起起伏伏、波动巨大，很难对其长期走势进行长期精准的预测。
目前，预测股票价格走势的方法多种多样，但是均存在对股票价格的波动拟合效果较差、预测精度有限等问题。
由于时间序列模型具有应用范围广、限制要求低、短期预测准确率高等优点，因此时间序列模型已经成为金融预测领域较流行的预测模型之一。
本文选取2016年2月1日至2018年10月16日的上证指数数据，经过反复测试，建立ARIMA（4，1，4）模型，对未来进行短期预测。
结果表明，该模型能够在短期内比较精确地预测未来的上证指数。
基于多输出支持向量回归算法的股市预测
ｔ ｏｔｉ ｔｅｄｓ ｅ ｏ ｔ ｎ Ｖ （ ｕ ｐ ｒ Ｖ ｃ ｒ ａ ｅｆｕ ｄｄｒｃ ｙａ ｄｎ ｔ ａｅｔ ｇｔ ｅｓａｓ ａｒ ． ｏ ｂａ ｅｉ ｄｓｌｉ ．Ｓ Ｓ ｐ ｏ ｅｔ ）ｃｎ ｂ ｎ ｉ ｔ ｎ ｏ ｈ ｖ ｅ ｐｒｅｍ ｔｘ ｎｈ ｒ ｕｏ ｔ ｏ ｏ ｅｌ ｏ ｈ ｔ ｉ
Ｈｕ Ｒｏ ｇ ｎ
（ ｅａｔ ｎ ｆ ｐ ｌ ｄＭ ｔｅ ａｉ ， ｕｎ ｄ ｎ ｎｖｒ ｔ ｏ ｉａｃ ，Ｇ ａ ｇｈｕ５ ０ ２ Ｃ ｉａ Ｄ ｐ ｒ ｔ ｐｉ ａｈ ｍ ｔ ｓ Ｇ ａ ｇｏ ｇＵ ｉ ｓｙ ｆ ｎｎ ｅ ｕ ｎ ｚｏ １５ ０， ｈｎ ） ｍｅ ｏ Ａ ｅ ｃ ｅ ｉ Ｆ
Ａｎ ｔｉ ｐ ｌｅ ｏ ｔ ｅ ｓｏ ｋ ｍａ ｋ ｔ ｄ ｉ ｓａ ｐ ｉｄ ｔ ｈ ｔ ｃ ｒ ｅ ．Ｔｈ ｅ ｕｌ ｆＳ ａ ｇ ａ ｔ ｃ ｒ ｋ ｔｉ ｄ ｘ ｆｒ ｃ ｓｉ ｇ ｓ ｗ ａ ｔｃ ｎ ｇ ｔ ｅ ｒ ｓ ｔ ｏ ｈ ｎ ｈ ｉＳ ｏ ｋ Ｍａ ｅ ｎ ｅ ｏ ｅ ａ ｔｎ ｈｏ ｔ ｔｉ ａ ｅ ｓ ｈ ｈ ｇ ｅ ｒ ｃｓｏ ｎ ｎ ａ ｅ ａ ａ ｉｉ ｆａ ｉ —ｎ ｉｅ ｂｙ ｃ ｎ ｉ ｅ ｎ ｅ ｃ ｒｅ ａｉ ｉ ｆ ｅ ｃ ｕ ｐ ｔ ｉｈ ｒｐ ｅ ｉｉｎ ａ ｄ ｅ ｈ ｎｃ ｄ ｃ ｐ ｂ ｌ ｙ ｏ ｎｔ ｔ ｏ ｓ ｏ ｓｄ ｒ ｇ ｔ ｏ ｒ ｌｔｖｔ ｏ ａ ｈ ｏ ｔ ｕ ． ｉ ｈ ｙ
证券 市场具 有 高 收益 与高 风 险并 存 的特 性 ， 关 于证 券市场 分析 与 预 测 的研究 一 直 为人 们 所 关 注 ． 但是 由于影 响 市场 的因 素众 多 ， 且 它 们 之 间 的相 而 互作 用是非 线性 和时 变 的 ， 因此 建 立 完 整 的动 力 方 程来 描述其 内部 相互 作 用 因素或状 态 变量 之 间的关 系是 非常 困难 的 ， 是 证 券 分 析 研 究 领 域 的热 点 之 也
基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素
基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素一、本文概述随着经济的发展和城市化进程的加快，房地产行业在中国经济中占据了举足轻重的地位。
房地产价格受到众多因素的影响，包括宏观经济因素、地理位置、基础设施、政策环境等。
为了更好地理解和预测房地产价格的变化，本文旨在通过多元线性回归分析方法，深入探究影响房地产价格的主要因素，并构建预测模型。
本文首先将对多元线性回归分析的基本原理和步骤进行简要介绍，为后续的研究提供理论基础。
随后，将详细阐述房地产价格影响因素的选择原则和方法，确保所选因素能够全面、客观地反映房地产市场的实际情况。
在数据收集和处理方面，本文将采用权威、可靠的数据来源，并对数据进行预处理，以保证分析结果的准确性。
通过多元线性回归分析，本文将揭示各影响因素对房地产价格的贡献程度，以及它们之间的相互作用关系。
在此基础上，本文将构建房地产价格预测模型，并对其进行验证和评估。
将提出相应的政策建议和措施，以期为政府、企业和投资者提供有益的参考和借鉴。
本文的研究不仅有助于深入理解房地产市场的运行规律，还可以为房地产市场的健康发展提供科学支持，具有重要的理论价值和实践意义。
二、文献综述在房地产市场中，价格的形成与变动受到众多因素的影响，这一点已得到了广泛的学术关注。
早期的研究主要集中在单一因素对房地产价格的影响，如地理位置、经济指标、政策调整等。
然而，随着研究的深入，学者们开始意识到单一因素的研究方法可能无法全面揭示房地产价格变动的内在机制。
因此，越来越多的研究开始关注多个因素的综合影响，并尝试使用多元线性回归分析方法进行实证研究。
在多元线性回归分析的框架下，学者们对房地产价格影响因素的研究取得了丰富的成果。
一方面，经济因素如经济增长率、通货膨胀率、利率等被证实对房地产价格有显著影响。
经济增长率和通货膨胀率的上升通常会导致房地产价格上涨，而利率的变动则会对房地产价格产生反向影响。
另一方面，社会因素如人口增长、家庭结构、教育水平等也对房地产价格产生不可忽视的影响。
基于ARIMA模型对上证指数的分析与预测
一、引言中国股市自1989年试点建立后，受1995年“327国债期货事件”影响，迎来了大发展。
此后的几年里，国有股成为国家管理的重点对象。
2005年，中国证监会提出了股权分置改革，引发了许多新争议。
随着改革的不断深化，我国资本市场迅速发展。
股票市场作为我国金融体系的重要组成部分，是资金运转和流通的通道，因此政策制定者应该对股票市场的健康良好运转进行重点监控。
而作为反映股市发展的股价，也被越来越多的人关注。
上证指数作为综合反映股市的指标，可以较好地代表股市发展情况。
本文选取的样本为2016年6月13日至2019年5月31日的上证指数收盘价，在此基础上，对其构建ARIMA 模型进行时间序列的预测分析，以期为投资者和企业家在选取股票时提供方向，并为政府制定相关政策提供更好的依据。
二、文献综述杨金刚（2016）建立了ARMA 模型，选取数据为上证指数收盘价月度数据，对未来6个月的上证指数收盘价进行预测，并与实际值进行比较。
结果证明，上证指数收盘价的ARMA （1,9）的预测值与实际值拟合效果较好。
赵力衡（2018）提出开盘价和收盘价反映了股票走势，预测价值较大，但两者意义相似。
陈小玲（2018）采用了ARIMA 模型和BP 神经网络对百度、阿里巴巴两支股票的收盘价进行建模与预测，并对比了两模型的预测精度，结果表明，两种预测模型都达到比较理想的预测精度和短期预测可行的效果。
因此，本文认为可以利用ARIMA 模型对上证指数进行短期预测，对投资者和政策制定者有良好的指导作用。
三、实证研究（一）数据采集本文选取了2016年6月13日至2019年5月31日的数据，除去节假日共获得724个样本数据（数据来源：同花顺数据库）。
本文将根据724个样本数据进行实证研究，得出相关结论并为投资者和决策者提供一个判断依据，以及为政府提供政策依据。
（二）时间序列平稳性处理通过Eviews 做出原始数据的序列图，发现序列不平稳，因此对获取的初始数据（上证指数的收盘价格）进行一阶差分。
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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2210-212010-191810-1716151413121110954321x 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【注】其余没有列出的符号，我们将在文章第一次出现时给出具体说明四、问题的分析对上证指数进行预测，需要对影响上证指数的主要因素进行分析进行分析[1]：对整体股票市场而言，其状态最基本的表现方式是股票价格指数和成交量，而这两项指标又受社会、政治、经济、政策、心理等多种因素的影响。
首先选择表中可以查到的数据作为变量：MACD:DIFF, DEA;RSI;KDJ:D 指标,J 指标;WR;PSY;OBV 其次选择以下变量：财政收入增长率、财政支出增长率、货币供应量1M 、货币流通量0M 、居民消费价格指数、固定资产投资情况。
由于股民心理受收盘价和成交量的影响，故对上证指数的影响可用以下变量表示：今日收盘价；今日成交量；昨日收盘价；昨日成交量；近5日平均收盘价；近5日平均成交量；近20日平均收盘价；近20日平均成交量.以上均采用最近三个月的数据（包括上证指数）五、问题模型的建立和求解5.1问题的求解5.1.1多元线性回归分析的数学模型[2]设明日收盘价为y,影响因素为22个，分别为1x ，2x ，3x ，4x ，5x ，6x ，7x ，8x ，9x ，10x ，11x ，12x ，13x ，14x ，15x ，16x ，17x ，18x ，19x ，20x ，21x ，22x ,它们之间有以下线性关系ε+++++++++=22226655443322110...y x b x b x b x b x b x b x b b5.1.2模型求解使用SPSS[3]进行回归分析得模型汇总a. 预测变量: (常量), x22, x17, x15, x18, x10,x5, x16, x14, x19, x20, x13, x4, x12, x3, x9,x21, x2, x1, x11。
模型平方和df 均方 F Sig.1 回归332809.2261917516.275360.552 .000b 残差2137.602 44 48.582总计334946.82863a. 因变量: yb. 预测变量: (常量), x22, x17, x15, x18, x10, x5, x16, x14, x19, x20, x13, x4, x12, x3, x9, x21, x2, x1, x11。
系数a模型非标准化系数标准系数t Sig.B 标准误差试用版1 (常量)-774.86011619.193-.067 .947 x1 .677 .495 .291 1.368 .178 x2 -.703 .423 -.310 -1.662 .104 x3 -.230 .323 -.035 -.712 .480 x4 .180 .239 .048 .754 .455 x5 -.032 .126 -.014 -.256 .799 x9 -11.195 19.037 -.130 -.588 .559 x10 18.203 121.877 .031 .149 .882 x11 -21.964 46.006 -.144 -.477 .635 x12 -.019 .120 -.007 -.157 .876 x13 .387 .238 .081 1.629 .111 x14 -.258 .687 -.020 -.376 .709 x15 -.030 .012 -.058 -2.582 .013x16 -4.824E-010.000 -.040 -1.759 .086x17 -.003 .009 -.006 -.322 .749x18 -3.391E-010.000 -.028 -1.372.177x19 -.017 .030 -.022 -.561 .578x202.887E-01.000 .019 .543 .590x21 .834 .053 .846 15.595 .000x221.800E-01.000 .010 .114 .909a. 因变量: y5.1.3 模型结果2210-212010-191810-1716151413121110954321x101.800+0.834x+x102.887+0.017x-x103.391-0.003x-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⨯⨯⨯六、结果分析与进一步推广6.1多元线性回归分析结果图表从上图可以看出标准化残差的分布情况总体总体呈正态，集中在0的附近，这可以说明该回归方程的准确性是比较高的。
由由由由由由由由由由由由由由由由由由6.2预测模型准确情况分析在matlab中做出实际值与预测值的比较图如下七、模型的评价优点：1. 可推广性。
该多元线性回归法可以应用到多变量线性关系问题评估中。
2. 严谨性。
SPSS与MATLAB相结合进行建模与模型评估，大大提高了模型的严谨性，较大程度的减少了人为计算可能会出现的误差。
4. 全面性。
变量的选择几乎涵盖了所有可能的影响因素，因此此建模过程是较为全面的。
5. 实用性。
本文所建模型与实际紧密联系，结合实际情况对数据进行合理的处理，使模型更加贴近实际，通用性强，具有现实意义。
缺点：1.由于时间的限制，对数据的统计和整理还不完善，其中读取数据量很大，有待进一步修改。
2.由于选取变量的时间范围较窄，因此模型的准确性还有待在数据更多的条件下进一步的验证。
八、参考文献：[1] 邹艳芬.上证指数的主要影响因素分析.江苏连云港：连云港化工高等专科学校学报，2002.[2] 李金海.多元回归分析在预测中的应用.河北；河北工业大学学报，1996年第三期[3] 包凤达等.多元回归分析的软件求解与案例解读.数理统计与管理，2000年第五期附录一：变量数据表x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14 x15 x16 x17 x18 x19 x20 x21 x22 y-69.58 -78.3540.452.868.45 6.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.768.0750 5082733.170187207443002687.98207410709002842.82255121888202898.68635224115526852914.92-60.31 -78.3550.0151.6344.286.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.728.5758.33520.782849.68270961783002733.170187207443002876.47264376931802908.01945223903421952922.65-51.55 -78.3550.7553.6765.846.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.725.1558.33513.652859.76287478210002849.68270961783002879.04237980467402915.56765220873905352930.00-42.95 -78.3551.8857.5981.146.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.720.2858.33516.782874.17312495169002859.76287478210002868.04219448031402922.7755217520667102937.30-33.87 -78.3553.7362.894.096.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.711.1866.67518.952897.34217466836002874.17312495169002855.26182398508402929.5433212223201952944.97-26.06 -78.3554.0768.44102.236.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.7 9.79 75521.282901.39233482661002897.34217466836002847.70177868347202937.3298214186377352953.52-22.73 -78.3550.2472.4496.466.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.721.0766.67519.452862.56138979461002901.39233482661002840.29163849148402944.78995214125346852962.15-24.48 -78.3545.0572.9375.8 6.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.739.2566.67518.062804.73194816030002862.56138979461002841.87173351763202952.08315218222349102971.31-25.12 -78.3545.6471.562.996.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.737.2166.67519.332810.31127247554002804.73194816030002861.89174446599802961.09485217876779252981.13-21.42 -78.3550.7470.7966.556.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.721.5375521.282859.50194816030002810.31127247552890.86211663632972.277222515312990.88400 600 5 775-17.88 -78.3551.2369.9464.8 6.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.726.4875522.922864.37163386667002859.50194816030002922.72243180517602980.48505221910449652999.18-14.43 -78.3551.8869.5967.536.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.729.7383.33524.782870.43186492535002864.37163386667002949.72264578648602990.59865229241278603006.09-8.8 1 -78.3555.5871.5182.7 6.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.710.8983.33526.782904.83200290213002870.43186492535002977.62270675634003001.19515230328543353010.70-0.2 9 -78.3560.4274.7493.556.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.7 8.2483.33529.922955.15313332735002904.83200290213002988.85278018872003009.85955229794685253012.6111.4 6 -78.3565.678.53101.246.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.7 3.7283.33533.443018.80352400438002955.15313332735002993.71250367193803013.78605223293274103012.7818.9 8 -78.3562.8681.3498.2 6.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.711.3275530.742999.36270377322003018.80352400438002981.51220291354403014.98695213499912203011.8425.5 2 -78.3563.7683.8699.016.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.77.18 75532.913009.96216977462002999.36270377322002965.60202808959003013.6478214138257053010.7326.4 2 -78.3556.8183.1979.156.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.726.3366.67530.542960.97237006403003009.96216977462002963.74201487756803010.7943212759726403010.2228.3 1 -78.3558.6782.1575.936.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.723.4475532.292979.43175074344002960.97237006403002972.33198169165203010.7078207769989653009.7327.7 4 -78.3555.6279.1861.326.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.733.8175530.272957.82202021241002979.43175074344002978.35204463469603009.0696205309084603008.6023.9 5 -78.3550.5973.1236.8 6.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.7 62.366.67528.442919.83182965345002957.82202021241002997.40215405290203009.4136201093602753006.9327.1 6 -78.3559.1670.9257.7 6.5 15.4 22.1 4.4 99.6 10.516.1766.67530.543000.65210371451002919.83182965345003023.55225264631403011.1055198488717503004.5829.6 2 -78.3559.4770.9771.268.6 12.4 22.9 6 99.8 10.519.8366.67532.753003.92220413445003000.65210371451003025.11227374242403008.35275194903308653001.3631.6 6 -78.3560.0472.9184.568.6 12.4 22.9 6 99.8 10.515.2766.67534.813009.53206545866003003.92220413445003021.31220872480003005.073189348167802988.7436.3 7 -78.3564.2976.4797.848.6 12.4 22.9 6 99.8 10.5 2.866.67537.383053.07256730344003009.53206545866003026.20223566971603000.7285187456056652975.2439.4 4 -78.3563.8780.01101.228.6 12.4 22.9 6 99.8 10.5 5.9558.33535.063050.59232262051003053.07256730344003020.32208764636402997.6385182889894752960.6038.0 4 -78.3556.9479.9979.858.6 12.4 22.9 6 99.8 10.534.3350532.853008.42220919506003050.59232262051003023.53224312875402995.001178518361352944.7234.6 4 -78.3553.4376.7357.178.6 12.4 22.9 6 99.8 10.549.2750530.972984.96187904633003008.42220919506003038.31221776540202945.2425177812210952927.0535.4 8 -78.3559.1775.8570.638.6 12.4 22.9 6 99.8 10.572.9450533.173033.96220018324002984.96187904633003056.95222118223802937.6177435895802916.7834.9 2 -78.3557.5464.6967.078.6 12.4 22.9 6 99.8 10.524.6450531.343023.65182718668003033.96220018324003056.89214775461402927.5315172476445102905.7737.5 1 -78.3562.2774.4673.6 8.6 12.4 22.9 6 99.8 10.519.5850534.443066.64310003246003023.65182718668003060.72209538367802918.201170130285002894.8740.3 7 -78.3563.8776.0685.718.6 12.4 22.9 6 99.8 10.5 10.558.33536.523082.36208237830003066.64310003246003041.91204166562402906.662161447005452883.4841.8 1 -78.3563.0877.8988.518.6 12.4 22.9 6 99.8 10.513.5258.33534.633078.12189613051003082.36208237830003016.02200400366202893.8995156751099452872.7538.9 1 -78.3555.277664.648.6 12.4 22.9 6 99.8 10.546.4550532.793033.68183304512003078.12189613051002992.24189920089602882.5365153003126502863.2936.9 3 -78.3556.4873.4157.868.6 12.4 22.9 6 99.8 10.539.7550534.763042.82156533200003033.68183304512002974.84178430435802873.0365150006354102854.9529.3 6 -78.3546.056835.598.6 12.4 22.9 6 99.8 10.564.8541.67531.532972.58283144219003042.82156533200002959.22170666116602861.271149204085402847.2621.5 1 -78.3543.5960.8117.678.6 12.4 22.9 6 99.8 10.5 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