指數法分析

⑴ 指數點成交值的特殊分析方法

1）TAPI曲線向上攀升，而股價曲線也同步上升，則意味著股票行情是處於上漲的階段，股價走勢將維持向上攀升的態勢，市場上人氣比較活躍，投資者可積極進行個股的投資決策。
2）TAPI曲線繼續下跌，而股價曲線也同步下跌，則意味著股票行情是處於下跌的階段，股價走勢將維持下跌的態勢，市場上人氣比較低落，此時，投資者應以持幣觀望為主。
3）TAPI曲線開始從高位向下回落，而股價曲線卻還在緩慢向上揚升，則意味著股價走勢可能出現「頂背離」現象，特別是股價已經經過了一輪比較長時間的上升行情以後。
4）TAPI曲線從底部開始向上攀升，而股價曲線卻繼續下跌，則意味著股價走勢可能出現「底背離」現象，特別是股價已經經過了一輪比較長時間的下跌行情以後。 當TAPI指標在高位盤整或低位橫盤時所出現的各種形態也是判斷行情，決定買賣行動的一種分析方法。
1）當TAPI曲線在高位形成M頭或三重頂等高位反轉形態時，意味著股價的上升動能已經衰竭，股價有可能出現長期反轉行情，投資者應及時地賣出股票。如果股價走勢曲線也先後出現同樣形態則更可確認，股價下跌的幅度和過程可參照M頭或三重頂等頂部反轉形態的研判。
2）當TAPI曲線在低位形成W低或三重低等低位反轉形態時，意味著股價的下跌動能已經減弱，股價有可能構築中長期底部，投資者可逢低分批建倉。如果股價走勢曲線也先後出現同樣形態則更可確認，股價的上漲幅度及過程可參照W底或三重底等底部反轉形態的研判。
3）TAPI曲線頂部反轉形態對行情判斷的准確性要高於底部形態。 1）當TAPI曲線和TAPIMA曲線經過長時間的底部整理後，TAPI曲線開始向上運行，TAPI曲線也同時走平或小幅上升，說明股價上漲的動能開始增強，股價的長期向上運動趨勢初步形成，投資者可以開始逢低吸納股票。
2）當TAPI曲線開始向上突破TAPIMA曲線時，說明股價的上漲動能已經相當充分，股價的長期向上趨勢已經形成，如果伴隨較大的成交量配合則更可確認，投資者應堅決地全倉買入股票。
3）當TAPI曲線向上突破TAPIMA曲線並運行一段時間後，又開始向下回調並靠近或觸及TAPIMA曲線，只要TAPI曲線沒有有效跌破 TAPIMA曲線，都表明股價屬於強勢整理。一旦TAPI曲線再度返身向上時，表明股價的動能再次聚集，股價將進入強勢拉升階段，投資者可以及時買入股票或持股待漲。
4）當TAPI曲線和TAPIMA曲線再度同時向上延伸時，表明股價的強勢依舊，投資者可一路持股待漲。
5）當TAPI曲線和TAPIMA曲線同時向上運行較長的一段時間後，由於TAPI曲線運行速度超過TAPIMA從而遠離TAPIMA曲線時，一旦TAPI曲線掉頭向下，說明股價上漲的短期動能消耗比較大，股價有短線回調的要求，投資者可持股觀望或逢低吸納。
6）當TAPI曲線從高位掉頭向下運行時，表明股價上升動能已經衰竭而下降的動能開始積聚，股價的中期上升趨勢已經結束，而中期下降趨勢開始形成，投資者應及時地賣出股票。
7）當TAPI曲線從高位向下運行並向下突破TAPIMA曲線後，TAPIMA曲線也開始向下掉頭運行時，表明股價的強勢上漲行情已經結束，股價的長期下降趨勢日益明顯，投資者應堅決一路持幣觀望或逢高賣出剩餘的股票。
8）當TAPI曲線在TAPIMA曲線下方一直向下運行時，說明股價的弱勢特徵極為明顯，投資者唯一能採取的投資決策就是持幣觀望。
9）當TAPI曲線在TAPIMA曲線下方運行很長一段時間後，開始慢慢掉頭向上時，說明股價的下跌動能暫時減緩，股價處於弱勢整理格局，投資者還應繼續觀察，不要輕易採取行動。
10）當TAPI曲線在TAPIMA曲線下方開始向上突破TAPIMA曲線時，說明股價的反彈動能開始加強，股價將止跌反彈，此時，投資者可以少量買入股票做短線反彈行情但不可戀戰，一旦行情再度向下，及時離場觀望，直到股價長期下降行情開始形成。
11）當TAPI曲線和TAPIMA曲線始終交織在一起，在一個上下波動幅度不大的空間內橫向運動時，預示著股價處於一個長期的橫盤整理的格局中，投資者應以觀望為主。

⑵ 進行綜合指標分析的方法主要有哪幾種

綜合指標分析方法主要有杜邦財務分析體系和沃爾比重評分法。

1、邦財務分析體系

利用幾種主要的財務比率之間的關系來綜合地分析企業的財務狀況。具體來說，它是一種用來評價公司盈利能力和股東權益回報水平，從財務角度評價企業績效的一種經典方法。以凈資產收益率為核心，通過分析各分解指標的變動對凈資產收益率的影響來揭示企業獲利能力及其變動原因。

2、沃爾比重評分法

是指將選定的財務比率用線性關系結合起來，並分別給定各自的分數比重，然後通過與標准比率進行比較，確定各項指標的得分及總體指標的累計分數，從而對企業的信用水平作出評價的方法。沃爾比重評分法的公式為：實際分數=實際值÷標准值×權重。

(2)指數法分析擴展閱讀：

杜邦分析方法在公司的運用

在國外很多公司已經採用經濟增加值（EVA）或現金回報率（CFROE）作為公司業績的衡量指標，有些外國公司也在廣泛的採用平衡積分卡或類似於積分卡的業績考核方法來進行公司業績考核。

實際上，合理運用凈資產回報率（ROE）進行企業管理在很多公司來說是一種非常便捷的手段，也能夠幫助公司的管理人員很好發現公司運營過程中存在的問題，並尋求改進方法。在企業咨詢實踐過程中，就有意識地使用這種方法來幫助特別是私營企業進行財務管理，並取得了良好的效果。

⑶ 赫斯特指數的分析

在應用矩法研究洪水的時間系列時，頻率曲線的統計參數之一變差系數表達式中為系列的算術平均值，為均方差，上式表示為均方的形式。其中，變差系數代表著特徵值(洪水)對中心的相對變化(相對離差)的平均值，它反映了一段時間系列(n)內變數(洪水)的一般性相對變動程度，因此它受到統計時間系列的長短影響。這是水利行業比較熟悉的頻率曲線中的參數。在混沌理論中，自相似分形和分數布朗運動的研究，對於數布朗運動的時間相關性進行了數值方面的分析，簡稱R/S分析。在水利行業中目前已有許多應用研究。我們利用變差系數計算中的均值、均方差計算，如果在均方差的統計范圍內定義一個極差式子表示為統計時間系列內最大值與最小值之差，極差和均方差的比值隨時間(n)基本單調上升(不完全上升)，並且和時間(n)有如下冪函數關系。按照時間系列增長，對得到的數組與n一一取對數，並繪制在雙對數圖上，圖中直線部分的斜率就是的指數H，稱為赫斯特指數。英國科學家赫斯特(赫斯特指數)對尼羅河進行長期的水文觀測，採用的數據分析方法，稱為變標度極差分析法(Rescaledrangeanalysis簡稱R/S分析法)。通過分析認為各年的流量存在著一定的時間相關性，如尼羅河流量的時間系列曲線的赫斯特指數指數是0.72，相應的分維分形數為1.28，具有正的長時間相關效應。用尼羅河流量時間系列的R/S分析得到的赫斯特指數指數，和隨機時間系列的R/S分析得到的赫斯特指數指數顯著不同。
人們作過試驗，用計算機產生一個隨機時間系列曲線，利用均勻隨機數給出隨機系列，計算它們的赫斯特指數指數，其值接近0.5。如果把尼羅河流量時間系列打亂，再進行R/S分析，得到的赫斯特指數指數值也接近0.5。說明沒有時間相關性的隨機時間系列曲線的赫斯特指數指數為0.5，R/S分析是分析時間系列曲線相關性的有效方法。也是得出時間系列曲線的分維D(D=2-H)的有效方法。赫斯特指數還對多種自然現象的時間系列曲線進行了R/S分析，如河湖水位H=0.72，降雨量H=0.70，泥漿沉積H=0.69，溫度H=0.68，氣壓H=0.63，日斑指數H=0.75，樹木年輪H=0.80。這些現象平均H=0.726。大多數河流的H為0.65到0.80之間，都具有正效應，表示未來的趨勢與過去一致，H愈接近1，持續性愈強。當H<0.5時，序列具有負效應，表示未來的趨勢與過去相反，H愈接近0，反持續性愈強。水文序列的所謂正效應，即乾旱愈久，就可能出現持續的乾旱；大洪水年過後仍然會有較大洪水。洪澇乾旱與地區的氣象、土壤、地質等自然地理條件有關，但赫斯特指數指數顯示出洪澇乾旱具有變化的長程效應。在我省頻繁出現的洪旱災情也具有這種特點，至於相關的規律性，尚需進一步深入研究。 R/S分析法計算簡單，統計三個參數，均值，均方差，極差，用手工的方法確定赫斯特指數指數(關系線的斜率)。適宜有時間序列觀測資料的年輕科技人員進行研究。

⑷ 單因子指數法的主成分分析方法

地理環境是多要素的復雜系統，在我們進行地理系統分析時，多變數問題是經常會遇到的。變數太多，無疑會增加分析問題的難度與復雜性，而且在許多實際問題中，多個變數之間是具有一定的相關關系的。因此，我們就會很自然地想到，能否在各個變數之間相關關系研究的基礎上，用較少的新變數代替原來較多的變數，而且使這些較少的新變數盡可能多地保留原來較多的變數所反映的信息？事實上，這種想法是可以實現的，本節擬介紹的主成分分析方法就是綜合處理這種問題的一種強有力的方法。
第一節 主成分分析方法的原理
主成分分析是把原來多個變數化為少數幾個綜合指標的一種統計分析方法，從數學角度來看，這是一種降維處理技術。假定有n個地理樣本，每個樣本共有p個變數描述，這樣就構成了一個n×p階的地理數據矩陣：
如何從這么多變數的數據中抓住地理事物的內在規律性呢？要解決這一問題，自然要在p維空間中加以考察，這是比較麻煩的。為了克服這一困難，就需要進行降維處理，即用較少的幾個綜合指標來代替原來較多的變數指標，而且使這些較少的綜合指標既能盡量多地反映原來較多指標所反映的信息，同時它們之間又是彼此獨立的。那麼，這些綜合指標（即新變數)應如何選取呢？顯然，其最簡單的形式就是取原來變數指標的線性組合，適當調整組合系數，使新的變數指標之間相互獨立且代表性最好。
如果記原來的變數指標為x1，x2，…，xp，它們的綜合指標——新變數指標為x1，x2，…，zm（m≤p)。則
在（2)式中，系數lij由下列原則來決定：
（1)zi與zj（i≠j；i，j=1，2，…，m)相互無關；
（2)z1是x1，x2，…，xp的一切線性組合中方差最大者；z2是與z1不相關的x1，x2，…，xp的所有線性組合中方差最大者；……；zm是與z1，z2，……zm-1都不相關的x1，x2，…，xp的所有線性組合中方差最大者。
這樣決定的新變數指標z1，z2，…，zm分別稱為原變數指標x1，x2，…，xp的第一，第二，…，第m主成分。其中，z1在總方差中占的比例最大，z2，z3，…，zm的方差依次遞減。在實際問題的分析中，常挑選前幾個最大的主成分，這樣既減少了變數的數目，又抓住了主要矛盾，簡化了變數之間的關系。
從以上分析可以看出，找主成分就是確定原來變數xj（j=1，2，…，p)在諸主成分zi（i=1，2，…，m)上的載荷lij（i=1，2，…，m；j=1，2，…，p)，從數學上容易知道，它們分別是x1，x2，…，xp的相關矩陣的m個較大的特徵值所對應的特徵向量。
第二節 主成分分析的解法
主成分分析的計算步驟
通過上述主成分分析的基本原理的介紹，我們可以把主成分分析計算步驟歸納如下：
（1)計算相關系數矩陣
在公式（3)中，rij（i，j=1，2，…，p)為原來變數xi與xj的相關系數，其計算公式為
因為R是實對稱矩陣（即rij=rji)，所以只需計算其上三角元素或下三角元素即可。
（2)計算特徵值與特徵向量
首先解特徵方程|λI-R|=0求出特徵值λi（i=1，2，…，p)，並使其按大小順序排列，即λ1≥λ2≥…，≥λp≥0；然後分別求出對應於特徵值λi的特徵向量ei（i=1，2，…，p)。
（3)計算主成分貢獻率及累計貢獻率
一般取累計貢獻率達85-95%的特徵值λ1，λ2，…，λm所對應的第一，第二，……，第m（m≤p)個主成分。
（4)計算主成分載荷
由此可以進一步計算主成分得分：
第三節 主成分分析應用實例
主成分分析實例
對於某區域地貌-水文系統，其57個流域盆地的九項地理要素：x1為流域盆地總高度（m)x2為流域盆地山口的海拔高度（m)，x3為流域盆地周長（m)，x4為河道總長度（km)，x5為河
表2-14 某57個流域盆地地理要素數據
道總數，x6為平均分叉率，x7為河谷最大坡度（度)，x8為河源數及x9為流域盆地面積（km)的原始數據如表2-14所示。張超先生（1984)曾用這些地理要素的原始數據對該區域地貌-水文系統作了主成分分析。下面，我們將其作為主成分分析方法在地理學研究中的一個應用實例介紹給讀者，以供參考。
表2-15相關系數矩陣
（1)首先將表2-14中的原始數據作標准化處理，由公式（4)計算得相關系數矩陣（見表2-15)。
（2)由相關系數矩陣計算特徵值，以及各個主成分的貢獻率與累計貢獻率（見表2-16)。由表2-16可知，第一，第二，第三主成分的累計貢獻率已高達86.5%，故只需求出第一，第二，第三主成分z1，z2，z3即可。
表2-16 特徵值及主成分貢獻率
（3)對於特徵值λ1=5.043，λ2=1.746，λ3=0.997分別求出其特徵向量e1，e2，e3，並計算各變數x1，x2，……，x9在各主成分上的載荷得到主成分載荷矩陣（見表2-17)。
表2-17 主成分載荷矩陣
從表2-17可以看出，第一主成分z1與x1，x3，x4，x5，x8，x9有較大的正相關，這是由於這六個地理要素與流域盆地的規模有關，因此第一主成分可以被認為是流域盆地規模的代表：第二主成分z2與x2有較大的正相關，與x7有較大的負相關，而這兩個地理要素是與流域切割程度有關的，因此第二主成分可以被認為是流域侵蝕狀況的代表；第三主成分z3與x6有較大的正相關，而地理要素x6是流域比較獨立的特性——河系形態的表徵，因此，第三主成成可以被認為是代表河系形態的主成分。
以上分析結果表明，根據主成分載荷，該區域地貌-水文系統的九項地理要素可以被歸為三類，即流域盆地的規模，流域侵蝕狀況和流域河系形態。如果選取其中相關系數絕對值最大者作為代表，則流域面積，流域盆地出口的海拔高度和分叉率可作為這三類地理要素的代表，利用這三個要素代替原來九個要素進行區域地貌-水文系統分析，可以使問題大大地簡化。
二、內梅羅水質指數污染
表1 內梅羅水質指數污染等級劃分標准 P <1 1～2 2～3 3～5 >5 水質等級 清潔 輕污染 污染 重污染 嚴重污染 表2 地表水環境質量標准（GB3838—2002） 單位：mg/L 序 號 項 目 V類標准值 1 水溫(℃) — 2 PH值（無量綱） 6—9 3 溶解氧 ≥ 2 4 高錳酸鹽指數 ≤ 15 5 化學需氧量 ≤ 40 6 五日生化需氧量 ≤ 10 7 氨氮 ≤ 2.0 8 總磷 ≤ 0.4 9 總氮 ≤ 2.0 10 銅 ≤ 1.0 11 鋅 ≤ 2.0 12 氟化物 ≤ 1.5 13 硒 ≤ 0.02 14 砷 ≤ 0.1 15 汞 ≤ 0.001 16 鎘 ≤ 0.01 17 鉻（六價） ≤ 0.1 18 鉛 ≤ 0.1 19 氰化物 ≤ 0.2 20 揮發酚 ≤ 0.1 21 石油類 ≤ 1.0 22 硫化物 ≤ 1.0 23 糞大腸菌群（個/L） ≤ 40000 表3 水質評價計算方法 單因子污染指數 Pi = Ci/ Si Ci——第i項污染物的監測值； Si——第i項污染物評價標准值； 溶解氧指數 Cf——對應溫度T時的飽和溶解氧濃度；
Ci——溶解氧濃度監測值；
Si——溶解氧評價標准值； pH指數 pHi——pH監測值；
pHS,min——評價標准值的下限；
pHS,max ——評價標准值的上限； 污染物超標倍數 Ci ——第i項污染物的監測值；
C0 ——第i項污染物評價標准值； 內梅羅指數 Pmax ——單因子污染指數的最高值；
Pi ——第i項污染物的污染指數；
n ——參與評價污染物的項數； 常用的客觀賦權法之一:熵值法
熵是資訊理論中測度一個系統不確定性的量。信息量越大，不確定性就越小，熵也越小，反之，信息量越小，不確定性就越大，熵也越大。熵值法主要是依據各指標值所包含的信息量的大小，利用指標的熵值來確定指標權重的。熵值法的一般步驟為：
(1)、對決策矩陣作標准化處理，得到標准化矩陣，並進行歸一化處理得：
(2)、計算第個指標的熵值：。其中。
(3)、計算第個指標的差異系數。對於第個指標，指標值的差異越大，對方案評價的作用越大，熵值越小，反之，差異越小，對方案評價的作用越小，熵值就越大。因此，定義差異系數為：。
(4)、確定指標權重。第個指標的權重為：。
效益型和成本型指標的標准化方法
對於效益型（正向）指標和成本型（逆向）指標，由於這兩者是最常見並且使用最廣泛的指標，所以，對這兩種指標標准化處理的方法也最多，一般的處理方法有：
1. 極差變換法
該方法即在決策矩陣中，對於效益型指標，令
=
對於成本型指標，令
=
則得到的矩陣稱為極差變換標准化矩陣。其優點為經過極差變換後，均有，且各指標下最好結果的屬性值，最壞結果的屬性值。該方法的缺點是變換前後的各指標值不成比例。
2. 線性比例變換法
即在決策矩陣中，對於效益型指標，令
=
對成本型指標，令
=
或
=
則矩陣稱為線性比例標准化矩陣。該方法的優點是這些變換方式是線性的，且變化前後的屬性值成比例。但對任一指標來說，變換後的和不一定同時出現。
3. 向量歸一化法
即在決策矩陣中，對於效益型指標，令
對於成本型指標，令
則矩陣稱為向量歸一標准化矩陣。顯然，矩陣的列向量的模等於1，即。該方法使，且變換前後正逆方向不變，缺點是它是非線性變換，變換後各指標的最大值和最小值不相同。
4. 標准樣本變換法
在中，令
其中，樣本均值，樣本均方差，則得出矩陣，稱為標准樣本變換矩陣。經過標准樣本變換之後，標准化矩陣的樣本均值為，方差為。
5. 等效系數法
對成本型指標，令
=
該方法的優點是變換前後的指標值成比例，缺點是各指標下方案的最好與最差指標值標准化後不完全相同。
另外，關於效益型指標的標准化處理還有：
=
關於成本型指標的標准化處理還有：
=
固定型指標的標准化方法
對於固定型指標，若設為給定的固定值，則標准化處理的方法主要有以下幾種，即令
或
或
或
(4.15)式的特點是各最優屬性值標准化後的值均為1，而各最差屬性的值標准化後的值不統一，即不一定都為0。
若設和分別是人為規定的最優方案和最劣方案，在該情形下，還給出了效益型、成本型和固定型指標的新的標准化方法。
對效益型和成本型，有：
對固定型指標則有：
區間型指標的標准化方法
對區間型的指標，其指標標准化處理的方法主要有以下幾式：
設，令
或令
顯然，還可以簡化為：
或令
或令
其中，是指給定的某個固定區間，即屬性值越接近該區間越好。
偏離型指標的標准化方法
對越來越偏離某值越好的偏離性指標，一般有如下標准化公式：
或令
（對都有）
或令
偏離型指標是與固定型指標相對立的一種指標類型，它的公式使用可以用固定型指標的公式改造，但在使用時要注意其公式的適用范圍。
偏離區間型指標的標准化方法
對偏離區間型指標，有如下標准化的方法：
令
或令
或令
其中，是某個固定區間，屬性值越偏離該區間越好。偏離區間型指標是與區間型指標相對立的一種指標類型。

⑸ 什麼是擴散指數分析法

擴散指數法是根據一批領先經濟指標的升降變化，計算出上升指標的擴散指數，以擴內散指數為依據來判斷未來容的經濟景氣情況的預測方法。其優點在於利用一組經濟指標進行綜合考察，避免僅依靠個別領先指標作出判斷預測的弊端。其首要條件是選擇建立一套能夠全面、及時、准確地反映監測預警對象發展變化整體狀態的指標體系。其核心內容是對指標體系中各類指標進行三大類(先行、一致、滯後指標)的劃分，計算各類指標的擴散指數。

擴散指數法是一種以經濟指標為中心進行景氣觀測的方法。景氣變動是指經濟的循環性變動從某個領域波及或滲透到其他領域，從一種產業滲透到另一種產業，或從某地區波及到其他地區，代表國民經濟整體動向的一種極其復雜的現象。但現其內容，景氣變動與備經濟活動之間存在著相對穩定的時間性的對應關系。因此，從各經濟領域選擇出相對於景氣變動比較敏感的有代表性的景氣指標，根據這些指標的復合變動，便可以宏觀掌握景氣整體的動向及景氣波及或滲透情況。

⑹ 指數調整法的指數調整法應用分析

指數調整法系按照賬面原值乘以建築調價系數去估算房屋現行造價的一種方法。它一般適用於群體建築的評估，也可用於單體建築的評估，但評估的可靠性較差。運用該方法進行房屋估價計算有兩個關鍵因素，即賬面原值和採用的調整系數，只有在賬面原值正確，採用的調整系數准確的前提下，這樣計算的結果才能准確可靠。在一個群體的房屋建築評估中，由於很多項目賬面值缺乏可靠性，有的調整系數不準確，應避免使用此法。
在不得已的情況必須採用指數調整法進行房屋估價時，應認真審核賬面原值及造價調整指數的正確性，只有在兩個因素相關關系符合評估要求的情況下才能使用此法進行房屋造價計算。 建築調價系數系由造價調整系數、前期和其它費用調整系數以及資金成本綜合調整系數等部分組成，前者系指在房屋建築建造過程中所耗費的建造成本在不同建造時期的比例關系；後者系指在房屋建築建造過程中建造成本以外所耗費的費用成本在不同建造時期的比例關系以及在不同建造時期資金成本綜合率的比例關系，還有其它方面的調整比例關系暫未考慮。在重置價值評估計算過程中，重置價值的調價系數應由建築綜合調價系數來表達，建築綜合調價系數可以近似地按下列公式計算。
C：建築綜合調價系數;
C1：評估基準日時的造價調整系數;
Cq1：評估基準日時的前期和其它費用系數;
Cz1：評估基準日時的資金成本綜合率;
Cq2：原前期和其它費用系數;
Cz2：原資金成本綜合率;
Jc：建築重置價值或建築單方重置價值;
Jz：建築賬面成本價值或建築賬面單方成本價值。 在房屋建築評估中，僅用一個造價調整系數去進行造價計算是不科學的。例如，北京市某辦公樓，磚混結構，6 層，層高3.0m，磚條形基礎365mm厚磚外牆，240厚磚內牆，鋼窗，包板木門，包門套，水磨石地面，外牆水刷石，內牆噴大白漿，每層設有普通衛生間，水暖電配套齊全，建築面積3058平方米，竣工造價570409元，1985年12月竣工使用，評估基準日為2002年12月，現求評估基準日時的單方重置價值。經測定評估基準日和房屋建造時的造價調整系數為531%，建造時期的前期和其它費用率為 5.65%，計劃經濟時期的資金成本率應為0;評估基準日時的前期和其它費用率為7.86%，資金成本率為一年期5.49%的一半，即2.745%。則
當時的單方成本價=570409/3058=186.53元/m2，
建築綜合調價系數=531%×(1+7.68%)×(1+2.745%)/(1+5.64%)×(1+0%)
=531% ×107.68%×102.745%/105.64%×100.00
= 556.11%
評估基準日時的單方重置價值=186.53×556.11%
=998.25元/m2
重置價值=1037.31×3058
=3172093.98元 在使用造價指數進行房屋造價評估時，應注意造價指數的類別，要選擇相應類別的造價指數去調整，一般情況，造價指數按結構類型劃分可分為鋼筋混凝土框架、鋼筋混凝土排架、磚混、磚木等結構以及其它結構造價調整系數，構築物可按其相應結構類型調整系數套用或按其它結構調整系數套用。還要指出，國家有關部門公布的物價指數及環比指數、清產核資採用的固定資產調整指數不能使用。因為這些指數綜合范圍太廣，概念含糊，沒有針對性; 還有按建築物用途劃分的造價系數例如倉庫、醫院、辦公樓、住宅、鍋爐房、車間等用途的造價系數也不能使用。因為房屋造價與結構構造有關，而與用途無關。另外，建築造價和建築重置價值的含義應區別開來，建築造價增長了，重置價值不一定增長，因為當前期和其它費用率或資金成本率大幅度減少時，建築重置價值有可能還要降低。

⑺ 你好，請問什麼是多因素指數分析法

宏觀經濟中在總量變動的多因素問題中，常常用根據指數原理派生出來的連鎖替內代法，來解容決多因素指數體系編制問題，其操作過程是：第一步將影響某一經濟指標的各個因素，按照它們之間的邏輯關系，並考慮計算的實際經濟意義，排列成合理的順序。即數量指標排列在先，質量指標排列在後，相鄰的兩個因素指標相乘或相除有實際的經濟意義（等於新的指標）。第二步分析某一個因素變動對總變動的方向程度所產生的影響時，假定只有該因素變動，而其餘因素都固定不變，一直分析到最後一個因素為止。從數學上來說，這個是一個多維問題矩陣，線形規劃後的分析，各個因素的運算也有其內在的意義。

⑻ spss回歸分析之指數平滑法

SPSS軟體在發展過程中，將一些功能淘汰掉，例如SPSS Trends 16中，Exponential Smoothing, Autoregression, ARIMA的對話框形式都已經取消；而採用了更靈活的Create Models; Apply Models; Seasonal Decomposition; Spectral Analysis的對話框。
在Analyze->Create Models，中間的method的選第二個，就是exponential smoothing，你可以在criteria中設置model type->simple即可。

現在不能設置alpha值了，只能設置對因變數是否進行轉換。
Simple. This model is appropriate for series in which there is no trend or seasonality. Its only
smoothing parameter is level. Simple exponential smoothing is most similar to an ARIMA
model with zero orders of autoregression, one order of differencing, one order of moving
average, and no constant.
以上回答你滿意么？

⑼ 景氣指數的分析方法

研究景氣循環的分析方法有三種：古典循環法，主要是觀察經濟時間序列絕對量本身的版波動，一般權觀察時間序列的長期趨勢及循環要素（TC）的波動；增長循環波動也稱離差循環方法，一般觀察經濟時間序列相對量的波動，將時間序列的長期趨勢T和循環要素C分離，把循環要素C的變動看作是景氣變動，即增長周期波動是循環要素C的波動；增長率循環，觀察經濟時間序列的增長率（與上年同月或同季比的變化率），分析其波動的規律性；同前兩種方法一樣，也要對時間序列進行季節調整，對增長率序列的長期趨勢及循環要素（TC）的波動進行分析。在實際研究過程中，我們採用的是增長率循環方法對景氣循環進行研究，因此我們要對經過季節調整以後的時間序列數據求其增長率序列，也就是對序列求其上年同月比。合成指數CI的計算過程相當繁雜，就其過程可簡單描述為以下5個步驟：求單個指標的變化率；求多個指標對稱變化率的合成；求初始合成指數；趨勢調整；求最終合成指數。