易经预测精选(九篇)
第1篇：易经预测范文
关键词：电子商务交易额；灰色理论；GM1，1模型；RBF神经网络
中图分类号：F713.360 文献标识码：A
Abstract： E-commerce trade volume is an important index to measure a country or a region's E-commerce development situation， and an accurate volume forecast plays a critical role in making a country's E-business strategy. According to the data characteristics of China's E-commerce transactions throughout the years， this paper proposed a combined forecast model based on grey theory and RBF neural network algorithm. After predicting the trade volume of China's E-commerce， this report compared the combined forecast model with single GM1，1 model and RBF neural network model， which shows the combined forecast model's predicted results are much more accurate. Therefore， the combined forecast model can be used as a new method for predicting E-commerce trade volume.
Key words： E-commerce trade volume； grey theory； GM1，1 model； RBF neural network
0 引 言
随着我国互联网和计算机信息技术的普及与发展，电子商务的发展速度及其影响力已经超出了人们的预期，电子商务将成为“大众创业、万众创新”的新引擎[1]。
关于电子商务交易额的预测，国内的研究论文相对较少。任丽丽、陆秋君[2]使用模糊线性回归模型对电子商务交易额进行预测。王小东等[3]使用时间序列预测模型对世界电子商务交易额进行预测。资道根[4]使用灰色理论模型对跨境电子商务交易额进行预测。但是，以上学者提出的电子商务交易额预测方法都是基于单一的模型，从而没有考虑到单一模型在预测方面的局限性，影响了最终预测结果的精度或实用性。例如，文献[2]中使用模糊线性回归模型对电子商务交易额的预测，预测结果误差较大，达到了14.5%。文献[4]中的灰色理论模型的预测结果虽然精度较高，但是若样本数目增加或者离散程度增大时，预测结果的精度会受到较大影响。因此，本文采用灰色理论与RBF神经网络组合预测模型对中国的电子商务交易额进行预测，并将预测结果与单独的灰色GM1，1模型和RBF神经网络算法预测结果进行比较，具有较高的精度。
3 结 论
通过构建灰色理论与RBF神经网络组合预测模型，对中国电子商务交易额进行预测，将预测结果与单一的RBF神经网络算法和GM1，1模型比较，精度上有较大的提高，为今后电子商务交易额预测提供了新的思路和方法。电子商务交易额预测以及电子商务的发展研究是一项整合各种技术的复杂任务，本文虽然给出了基于灰色理论和RBF神经网络算法的组合预测方法，但是对于电子商务交易额的影响因素没有涉及，这是对未来电子商务的一个研究方向。
参考文献：
[1] 中国社科院财经战略研究院课题组，荆林波. 电子商务：中国经济发展的新引擎[J]. 求是，2013（11）：15-17.
[2] 任丽丽，陆秋君. 电子商务交易额预测的模糊线性回归研究[J]. 江苏商论，2012（7）：66-69.
[3] 王小东，杨坚争，杨纳川. 世界上网人口与电子商务交易额预测[J]. 金融经济，2013（12）：173-175.
[4] 资道根. 基于灰色GM1，1模型的跨境电子商务发展前景预测分析[J]. 数学的实践与认识，2015（1）：96-105.
[5] 邓聚龙. 灰色系统基本方法[M]. 武汉：华中科技大学出版社，2005.
第2篇：易经预测范文
王波1程福云2
（1湖北科技学院数学与统计学院湖北咸宁4371002通山县横石镇中学湖北通山437100）
摘要：利用数据的相关性，运用改进的KNN算法，通过对股票历史数据的分析并建立相应的预测模型，进行试验预测，预测结果表明该方法对预测股票价格走势是有效的。
关键词 ：KNN算法；股票预测；预测模型；时间序列
中图分类号：TP311.13文献标识码：Adoi：10.3969／j.issn.1665－2272.2015.16.011
股票市场依赖于国家的宏观经济政策走向以及相关行业的运营状况而随时发生变化，股票价格也是涨跌无常。掌握股票价格的变化规律并预测其后期走势，不仅是广大股民梦寐以求的事情，同时也对国家宏观调控经济金融市场有着指引作用。本文基于简单而行之有效的KNN算法进行股票价格走势预测，并给出实例分析。
1KNN算法及建立相应的预测模型
1.1KNN算法
KNN算法是一种现在已经被广泛用于多个领域的相对简单的机器学习算法，其思路是：根据距离函数计算待预测数据x和每个已知历史数据的距离，选择与待预测数据距离最小的K个数据作为x的K个最近邻，最后根据x的k个最近邻判断x的类别。
1.2构建预测模型
要对股票价格走势进行预测，首先要对历史数据进行处理后转化成向量的形式，才能满足对股票价格走势进行预测的需要。将x当成一个序列，通常用｛m1（x），m2（x），…，mn（x）｝表示，其中mi（x）表示序列x的第i个分量。
历史数据经过处理转化成向量形式后，有如下形式：｛m1（x），m2（x），…，mn（x）；y｝，其中，前m项表示这个历史数据的m个不同的特征，最后一项y表示该经验数据的分类或目标值。股票收盘价的表现形式为历史明细表，则每天股票的收盘价格可以看成是一个数据序列，根据时间序列对相关对象的预测方法，假定其中任意一个股票交易日的收盘价格总是与该交易日前的几个交易日的收盘价格具有相关性。则收盘价的历史值可以表示成｛m1（t），m2（t），…，mn（t）；y｝，其中，前m项分别是某个交易日的前m个交易日的收盘价的值，最后一项y表示该交易日的收盘价的值。这样，如果获得n个交易日的收盘价信息，则可以组成n－m个这样的向量，也就获得了n－m个经验数据。再对这n－m个数据利用KNN算法找出与要预测交易日数据的最邻近的k个数据，最后对这k个数据根据它们的邻近程度赋予相应的权值（即越邻近赋予的权值越大）便可得到预测值。这样对于要预测的交易日，只要能知道该交易日的前m个交易日的收盘价的值，就可以通过这种模型得出预测交易日的收盘价信息。
1.3具体计算方法
将已知的n个交易日的收盘价数据组成一个时间序列｛x1，x2，…，xn－1，xn｝（其中xi表示第i个交易日的收盘价），用这组历史数据去预测第n＋1个交易日的收盘价xn＋1。
由于任何一个交易日的收盘价总是和前几个交易日的收盘价关系最密切，所以，用长度为m的
其中，aij表示向量ai的第j个分量。那么，余弦值越大，其夹角就越小，两向量就越接近。通过计算，我们在a1，a2，a3，…an－m中找出了向量a0＝｛xn－m＋1，xn－m＋2，…，xn－1，xn｝的k个最近邻，记为β1，β2，…，βk－1，βk。因为是用｛xn－m＋1，xn－m＋2，…，xn－1，xn｝来预测xn＋1，所以这k个向量最后一个分量的后一个元素被认为是xn＋1的一个最近邻，比如，假设β1＝｛x1，x2，…，xm－1，xm｝是a0的一个最近邻，则取xm＋1作为xn＋1的一个最近邻（令m1＝xm＋1），这样便得到了xn＋1的K个最近邻m1，m2，…，mk－1，mk，然后对这k个数加权平均就可以算出xn＋1的预测值，即：
2改进的KNN算法
在应用KNN算法的过程中，样本的距离是根据样本所有特征计算的。而这些特征与分类的强弱性相关，这样就有可能使得邻近间的相似度会被大量的不相关特征过多使用，导致分类产生误导，而KNN算法对这种情况非常敏感，如果不能有效解决这个问题，则分类不能完全实现，从而导致预测产生较大误差。
同样，对于股票价格的实例｛x1（t），x2（t），…，xn（t）；y｝，由于其中的前m项分别是预测交易日的前m个交易日的收盘价的值，所以它们的重要程度会有所不同。一个很直观的想法就是，离预测交易日越近的日收盘价信息，对预测交易日的收盘价信息的影响就越大。这样就自然会想到离预测交易日越近的收盘价应该赋予的权重就越大。
综合以上两种权重的赋值方法，对前面预测模型的最后一步加权方法作以下改进：对xn＋1的K个最近邻b1，b2，…，bk－1，bk先按照所求余弦值的大小从小到大进行排序，分别记为m1，m2，…，mk－1，mk；再按照时间的远近程度从远到近进行排序，分别记为n1，n2，…，nk－1，nk；最后对它们各自的两个名次进行求和，再按照求和的值的大小从小到大进行综合排序（对求和值相等的数据可以以距离的大小为优，即距离小的，综合排名高，也可以以时间的远近为优），这样便得到一个新的序列x1，x2，…，xk－1，xk。对于这样一种新序列的每个一xi，给出一个加权
3实例分析
本文采用的股票数据为我国上证A股华东科技（000727）从2010年7月9日至2011年1月21日共125个交易日的日收盘价。
根据前面所阐述的模型及步骤，建立起基于KNN算法的股票预测模型。其中，前115个数据用于建立相应的预测模型，最后10个数据用于检测试验得出的预测值的结果。其中m＝5，w1＝0.004，d＝0.003，k＝25。这样得出改进的KNN算法的预测值和一般的KNN算法的预测值分别在表1中。
从表1的结果中可以很明显看出改进的KNN算法的平均相对误差（%）为－3.5249157优于使用一般的KNN算法的平均相对误差（%）－7.9967950。
4结论
本文根据时间序列模型构建了一种基于KNN算法的股票预测模型，这种预测模型通过前n个交易日的收盘价来预测第n＋1个交易日的收盘价，其效果达到了目前常用的时间序列和神经网络等模型，但本论文所建的这种模型更为简单，而且这种模型还可以根据实际情况来进行权值的调整，这样使得这种模型具有交互性，提高了准确性与可靠性，对现实生活具有很大的应用和参考价值。
参考文献
1周大镯，吴晓丽，闫红灿.一种高效的多变量时间序列相似查询算法［J］.计算机应用，28（10）
2周广旭.一种新的时间序列分析算法及其在股票预测中的应用［J］.计算机应用，2005（9）
3朱国华，程传鹏.一种改进的KNN分类方法［J］.河南工程学院报，2008（3）
4苏映雪，付耀文.基于KNN算法的组合式非搜索特征选择算法［J］.计算机工程，2007（18）
第3篇：易经预测范文
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第4篇：易经预测范文
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第5篇：易经预测范文
Abstract: As China's rapid economic growth in recent years, the constant optimization and upgrading of industrial structure there has had many new problems in international trade issues. This paper analyzed the inflence of deterioration of commodity terms of trade and changes of income trade terms to China's manufactured goods trade, taking China's trade in manufactures and terms of it, and at the same time, it gave analysis and forecasting for commodity terms of trade, income terms of trade and the changes in exports of manufactured goods in the next years.
关键词: 价格贸易条件;收入贸易条件;灰色预测模型
Key words: terms of trade;income terms of trade;gray prediction model
中图分类号:F224.9 文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)05-0108-03
1贸易条件介绍
贸易条件对于在传统的国际贸易理论框架中常以商品的贸易条件作为一国在一定时期内出口盈利能力(相对于进口)或贸易利益的衡量指标。实际中常用的贸易条件有两种不同形式,即价格贸易条件、收入贸易条件,两者从不同的角度衡量了一国在国际贸易中的盈利情况。
1.1价格贸易条件价格贸易条件即一国出口商品与进口商品的交换比价,又称净实物贸易条件(Net Barter Terms of Trade,NBTT)。其公式如下:
NBTT=Px /Pm(1)
式(1)中,Px为出口商品价格指数;Pm为进口商品价格指数。其经济学含义为:随着出口商品相对于进口商品价格的变化,出口每单位商品所能换回的进口商品的数量。
1.2 收入贸易条件由于出口商品的整体进口能力对一个国家更为重要。所以,与一国出口数量相联系的收入贸易条件(Income Terms of Trade,ITT)便被引入到研究中来。其公式如下:
ITT=Qx(Px /Pm)(2)
式(2)中,Qx为出口量指数,收入贸易条件衡量的是出口对进口的购买力,反映了一国绝对进口能力的变化。
2国内学者研究现状
近年来国内外学者王如忠[1](1999)利用世界银行的数据对我国贸易条件变动的基本趋势进行实证分析发现:我国以1980年为基期的1980~1994年价格贸易条件基本呈现出恶化的趋势,但因为出口数量的大幅度增加,收入贸易条件指数则在不断改善。赵玉敏[2]等(2002)以1995年为基期,计算了我国1993~2000年的价格贸易条件,他们的结论是:我国整体贸易条件下降13%,其中制成品贸易条件下降是导致我国整体贸易条件下降的主要原因。赵勇[3](2004)提出,由我国海关统计,并采用拉斯帕尔氏公式编制的贸易条件指数看,1993~2003年我国出口价格指数上升了4%,进口价格指数上升了19%,我国的价格贸易条件出现恶化。张根能[4]等(2005)指出,若以1995年为基期,1990~2002年间我国贸易条件指数总体上也是呈下降趋势(其间1994年、1997年价格贸易条件指数是上升)。崔津渡、李诚邦[5](2006)对我国1995~2005年的对外贸易条件进行了较为深入的分析,结论是:尽管价格贸易条件是在恶化的,但由于出口数量的持续不断增加,使收入贸易条件指数背离于价格贸易条件指数的变化,2004年和2005年明显改善。林丽、张素芳[7](2005)研究发现我国近十年来进口价格指数总体呈上升趋势1994~2002年上升41%,而同期出口价格指数下降了11%,导致价格贸易条件指数曲线持续地向右下方倾斜,呈现明显的恶化趋势,总体下降幅度达37%。高凌云、程敏[8](2006)通过分析得出了贸易条件趋势性的分析,但在具体数据预测上还较少,因此,本文在对1980~2005年这26年的价格贸易条件与收入贸易条件的变动情况进行分析的同时,对其今后一个时期内的变动数值进行了预测。
3我国改革开放后的贸易条件的变动情况及分析
3.1 我国改革开放后的贸易条件的变动情况根据拉斯佩雷斯(E.Laspeyres)的基期价格加权指数,对我国改革开放后的出口与进口商品的价格根据公式:L=■进行指数化。就指数化后的商品贸易体条件来说,如果在报告期出口一单位商品所能换回的进口商品比基期增加或减少了,则认为贸易条件改善或恶化了。根据改革后我国进出口商品的相关数据计算得出如表1所示的数据。
3.2 我国改革开放后的贸易条件变动原因分析
3.2.1 国内市场对进口商品的需求增长近些年,国内经济快速增长及产业结构加快升级,带动了先进技术设备和资本密集型产品需求的上升。随着人民生活水平的提高,对进口高档消费品的消费能力日趋强劲,市场需求高级化。随着工业化程度和经济外向型程度的提高,国内资源的短缺状况越来越严重,对国外原料、中间产品的依赖程度越来越高。国内市场对进口商品需求的增长,引起进口价格的持续上升。
3.2.2 跨国公司施行“价格转移”策略外商投资企业为了达到减轻所得税负、转移资金和利润、逃避管制等目的,往往采取高价进口中间产品、原材料、机器设备,而低价出口制成品的策略,在一定程度上提高了我国进口品的价格却降低了出口品的价格。在外商投资企业占我国进出口总额比重达55.5%的情况下,其“转移价格”直接导致了我国价格贸易条件的恶化。
到目前为止,大多数外商投资企业都偏向于从中国之外采购中间产品,这使得外商投资企业进口居高不下,外商投资企业依靠母公司内部采购的方式对中国进口产品的价格有极大影响。有资料显示,在华投资的大型跨国公司依靠母公司内部采购的比重平均为30. 4%;欧盟、美国、日本在华投资企业依靠母公司内部采购的平均比重分别是50%、29. 4%和25% 。跨国公司的采购是服从其全球市场发展战略的,不但会优先考虑从其公司内部采购,而且使用有别于国际市场交易收入的内部转移收入,特别是存在高估进口收入的可能。
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3.2.3 出口企业恶性价格竞争我国出口的产品以低附加值的劳动密集型产品为主,大多数产品面临近似完全竞争;另一方面,由于产品技术更新能力薄弱、品牌核心价值低、同质性替代性强等因素的影响,我国企业在国际市场竞争中主要采取了价格竞争的手段,大部分出口商品价格不断下跌。出口商品的恶性价格竞争不仅使我国丧失了应得的贸易利益,而且还使我国企业屡屡遭受别国的各种市场准入限制,譬如反倾销制裁等等。
3.2.4 外商直接投资的影响1980~1996年收入贸易条件指数与价格贸易条件指数的变化趋势大致相同。1997~2005年,由于出口数量的持续不断增加,收入贸易条件指数背离于价格贸易条件指数的变化,但始终在基准线附近变动,2002年以后出口数量的大幅度上升,使得收入贸易条件明显改善。其中,出口数量增长的一个重要推动力量是我国大规模的加工贸易产业。加工贸易,即进口零部件和生产设备,经加工增值后再出口。加工贸易在经过20多年的发展壮大后,已占我国进出口贸易的半壁江山,加工贸易的兴起,迅速地推动了我国出口数量的增长。
3.2.5 政策因素的影响2002年为预防出口因世界经济复苏形势不明而可能出现的滑坡,我国提早进行了政策准备,明显加快了出口退税进度,加大了对企业出口的信贷、税收、国际结算和保险等方面的支持力度,采取措施帮助企业开拓国际市场,并积极应对以减轻反倾销带来的负面影响,进一步放宽了对企业从事进出口经营活动的准入限制,形成了有利于出口良性发展的政策环境。2002年以后由于我国劳动生产力不断提高,出口产品的生产能力不断增强,在局部范围内对出口国形成了商品倾销的现象。中国政府为了在一定程度上缓解贸易摩擦对整体贸易状况所产生的不良影响,制定了一系列限制存在倾销可能产品出口的政策。在一定上缓解了贸易摩擦的持续,但同时也使得我国的贸易条件受到了不同程度的影响,首先是收入贸易条件增幅减小,其次是价格贸易条件波动明显,并出现了持续恶化的现象。
3.2.6 R&D的影响R&D对收入条件的影响主要是通过三个方面体现:第一,R&D投入提升了我国出口产品的技术含量,从而提高我国出口产品的价格水平,进而改善价格贸易条件。第二,R&D投入很大程度上提高了单位时间内出口产品的生产数量,从而提高我国的出口量指数,提高整体出口产品价值总额,进而使收入贸易条件得以改善。第三,高技术含量的产品的数量和种类随着我国对于研发投入地增加而得到大幅提高,这一状况的改善,直接影响到国内消费者对于国外类似产品的需求水平。原来国内没有的产品种类的出现,类似产品的国内的大量生产都会减少国外同类产品的进口量,从而在改善价格贸易条件的同时,也对收入贸易条件进行了改善。
4贸易条件的变动预测
4.1 价格贸易条件的变动预测由于我国贸易条件的变动呈现指数化增长趋势,但其增长的原因却是受到我国鼓励出口的贸易政策,以及汇率低估,外商直接投资,加工贸易,研发投入增加等多方面因素的影响,因此根据灰色预测系统理论对我国2010年前的价格贸易指数和收入贸易指数进行预测。
4.1.1 价格贸易条件的预测由统计资料分别选取1980,1985,
1990,1995,2000,2005 年的价格贸易条件,如表2所列。
设GM(1,1)预测方程x (0)(k)+ax(1)(k)=b其中:
x (0)=(x (0)(1),x (0)(2),x (0)(3),x (0)(4),x (0)(5),x (0)(6))
x (1)=(x (1)(1),x (1)(2),x (1)(3),x (1)(4),x (1)(5),x (1)(6))
X的1-AGD序列为:
x (1)=(x (1)(1),x (1)(2),x (1)(3),x (1)(4),x (1)(5),x (1)(6))
=(97.866667,195.306667,289.356667,382.423334,
475.473334,570.67334)
设■+ax(1)=b按最小二乘法求得参数a,b的估计值为:
■=-0.239962 ■=174.57231
■-0.239962x(1)=174.57231
其时间相应方程式为:
■(1)(k+1)=825.366105e0.239962k-727.499438■(0)(k+1)=■(1)(k+1)-■(1)(k)
由此可得以下数据:
2010年价格贸易条件预测值为81.12;2015年价格贸易条件预测值为25.19;2020年价格贸易条件预测值为54.66;2025年价格贸易条件预测值为69.46;2030年价格贸易条件预测值为87.94。如表3所列。
预测结论:由于数据在预测过程中存在时间跨度太长的问题,因此2010年以后各年的数据准确性大大降低,无法用具体数值进行分析。但同样可以从预测的趋势上来对我国2010年以后的年份中的价格贸易条件进行分析。通过数据分析我国在今后一段时间内商品贸易条件依然会呈现一种下降的趋势。而就具体来说2010年我国的商品贸易条件将会下降到81.12的水平。下降的幅度将达到14.7%。这在一定程度上不得不引起我国政府的重视。在调整国内产业结构和减少贸易摩擦的同时更应该多在贸易条件方面加大宏观调控的力度。是我国外贸能和谐健康的稳步发展。
4.2 收入贸易条件的变动预测由于我国价格贸易条件的变动呈现指数化增长趋势,但其增长的原因却是受到贸易政策,汇率,外商直接投资,加工贸易,研发投入等多方面因素的系统性影响,因此根据灰色预测系统理论对我国2010年前的价格贸易指数和收入贸易指数进行预测。由统计资料分别选取1980,1985,1990,1995,
2000,2005 年的收入贸易条件,如表4所列。
设GM(1,1)预测方程y (0)(k)+ay(1)(k)=b其中:
y (1)=(y (1)(1),y (1)(2),y (1)(3),y (1)(4),y (1)(5),y (1)(6))
=(100.245,497.94,1020.44,1866.806667,3508.806667)
设■+ay(1)=b按最小二乘法求得参数a,b的估计值为:
■=-0.616388 ■=139.424386
其时间相应方程式为:
■(1)(k+1)=326.195873e0.616388k-226.195873■(0)(k+1)=■(1)(k+1)-■(1)(k)
由此可得以下数据:
2010年收入贸易条件预测值为2788.4518;2015年收入贸易条件预测值为5164.837;2020年收入贸易条件预测值为9566.4423;2025年收入贸易条件预测值为17719.2077;2030年收入贸易条件预测值为32819.9667。如表5所示。
预测结论:根据预测的数据可以得出我国贸易的收入条件从2010年到2030年的系统变动的预测值,通过趋势分析可以看出,我国对外贸易中的收入贸易条件在未来一段很长的时期内还会呈现出指数型增长的变动趋势,这与我国的孤立贸易实施促进外贸积极健康发展的宏观经济政策是分不开的。作为拉动经济的三大因素之一,我国始终都把通过对外贸易来改变国民福利水平放在极其重要的位置上。同时随着我国的产业结构调整,出口产品会逐渐集中到附加值更高的资本密集型与技术密集型的行业,在很大程度上会支持收入贸易条件的进一步提升,同时,也在一定程度上改善着收入贸易条件。在对我国收入贸易条件进行预测的过程中由于时间跨度较大,因此在预测其内会遇到多种外界无法预测的因素影响,但就2020年的预测数据来数,则其数值在很大程度上相比较以后各期是较为准确的。即2010年我国的商品收入贸易条件指数(以1980年未基期)将达到2788.4518比2005年上涨69.8%。
5结论
我国现价段处于工业化过程的中期,是一个发展中国家。而在这样的条件下,全球的社会化分工存在着的不平等使得大部分发展中国家只能占据低端制造业的生产市场,这样必将使得发展中国家在贸易中的价格贸易条件不断恶化。这点早在60年代许多经济学家已经是证明了的。但我国作为一个发展中的大国又有其独特的优势,即人力资源,市场资源,以及潜在的技术资源等等。这就要求我们要理性地看待这些价格贸易条件的恶化,并从中发掘我国贸易进一步发展的机遇。
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第6篇：易经预测范文
联合国粮农组织（FAO）
联合国粮农组织通过多种渠道采集农业数据，建立庞大的数据库，开展农产品市场监测和预警分析，并定期各类分析报告。在引导农业生产经营和服务宏观决策中发挥了重要作用。
农产品市场监测预警的机构设置。目前，FAO涉及农业信息采集和加工整理的机构主要是经济及社会发展部下属的统计司和贸易及市场司。统计司负责各国（地区）农业生产、消费、价格、贸易等数据的采集、年度供求平衡表的编辑、统计年鉴的编写和FAOSTAT数据库的更新和维护。统计司现有工作人员50余人。下设若干组（Team），分别承担不同的任务。贸易及市场司主要负责各国（地区）农产品市场动态数据的采集、农产品市场监测分析、食物安全早期预警，以及《作物前景与粮食形势》、《食物展望》、《OECD-FAO农业展望》等报告的撰写。目前，贸易及市场司有工作人员37余人。2008年，贸易及市场司内部机构改革，撤销了原来的4个处，设立了9个组，分别负责早期预警、产品分析、贸易分析和农业展望等。
农产品市场监测预警的工作机制。FA0农产品市场监测与预警分析工作由贸易及市场司负责。近年来不断创新市场监测与预警工作机制，强化内部分工与协调，加强外部沟通与合作，形成合力推进工作的格局。
——基础数据采集。基础数据的采集主要由统计司完成。统计司主要通过每年向各国发送调查问卷（Questionnaire）、各国的统计年鉴和公开出版物及官方网站、联合国或者FAO其他部门统计的数据、一些国际或地区性组织和研究机构的统计数据。同时，贸易及市场司也通过自己的渠道采集数据。一方面借助卫星遥感和地理信息系统技术。采集各国作物生长情况、作物产量、干旱、植被变化及其他农业相关信息；另一方面.在农作物收获的关键季节，向世界各国派出调查组，通过走访当地统计、农业等部门和实地查看作物长势，获取各国人口、气候、作物产量、单产、价格以及政策等方面数据。贸易及市场司数据侧重于动态性和时效性。
——农业信息研究分析。目前，在短期市场监测分析和展望方面，由贸易及市场司完成，其9个工作组之间互有分工又有广泛合作，编辑出版《食物展望》和《作物前景与粮食形势》两份报告。中长期市场监测分析和展望上，FAO与OECD（经济合作与发展组织）合作，编写《OECD-FAO农业展望》，这是对未来10年的中期展望报告。其中，OECD负责用自己的AGLINK模型预测， FAO主要负责用自己的CONSIMO模型对发展中国家和地区进行预测，然后将二者的预测结合，得出对全球农业未来10年的预测结果。另一方面，在分析人员组成上，建立了产品分析与地区分析师相结合的分析师队伍。以《食物展望》为例，目前贸易及市场司中有25-30人在做这份报告，涉及产品有小麦、大米、粗粮、油籽和食用油、奶类、肉类、水产品等，人员包括负责研究产品的分析师和负责研究地区的分析师。产品分析师重点关注自己所负责产品的重点国家的供需变动情况。一般来说每种产品有2个人负责，其中1人侧重数据的采集、整理和审核等。另一人侧重分产品报告的撰写和与地区分析师及其他专家交流讨论，相互校正双方数据。产品分析师是《食物展望》的核心工作队伍。
——信息。目前，FAO主要通过《作物前景与粮食形势》、《食物展望》和《OECD-FAO农业展望》等报告展示其研究成果。《作物前景与粮食形势》每年出4期，内容包括全球谷物供给与需求、粮食作物生产、消费、贸易和库存变化与展望，食品价格变化，低收入国食品形势等。
《食品展望》侧重于短期预测，每年出2期，内容包括全球食品和饲料市场有重要影响的小麦、大米、油料、糖、肉类等产品。对其生产、消费、库存和价格等进行分析，同时还包括一些产品深度分析报告。《OECD-FAO农业展望》侧重于中期预测，预测周期为10年甚至更长，每年向前滚动1年并出版l期。内容包括专题分析（如农业能否满足日益增长的食物需求），未来10年全球各地区及各国主要农产品生产、消费、库存、价格等趋势预测等。此外，FAO在其网站上提供各种展望报告的免费下载链接。用户还可通过书信或电子邮件直接索取。FAO专家和官员也经常利用各种国际会议和论坛宣传其研究成果和观点。
美国
美国是世界上农业大国，其具有完善的农产品信息分析预警体系。在机构设置上，专门成立了世界农业展望局，由该局牵头协调开展农业短期展望和中长期展望研究；在工作机制上，建立了由政府部门、研究单位和大学组成的跨部门整合研究的协调方式；在技术支撑上，拥有强大的数据、先进的模型分析工具和高素质的分析人才。为国内外市场供求、政府农业政策的调整、气候与环境的变化等方面提供了全面、准确的信息，不仅直接或间接地影响农场主、经营者和需求者的决策，也影响世界期货市场的价格和交易量。
农产品信息分析预警工作机构。美国农业部由34个局（办公室）组成，共10.5万名员工。工作人员分布在农业部、各州办事处、试验站等，年度经费预算260亿美元。美国农业部的农业展望工作，主要由世界农业展望局负责综合协调。美国农业部的34个局（办公室）中，有12个局（办公室）与农产品信息分析预警工作直接相关，主要是世界农业展望局、经济研究局、国家农业统计局、农业市场服务局、农场服务局、海外农业服务局、首席经济学家办公室、联合农业气象中心、预算与项目分析办公室、风险管理局、国家自然资源保护局和国家食品与农业研究所。
农产品信息分析预警工作机制。美国农产品信息分析预警在数据采集、分析研究和信息方面有着明确的分工。原始数据采集工作由美国农业部内部的专业司局负责，数据信息均公布在美国农业部网站上，可以免费查询下载；研究分析工作由政府部门、研究单位和大学组成共同负责，所有研究人员不必参与基础数据收集；农产品分析预警信息的由多部门组成的农业展望研究局牵头负责。
——基础数据采集。美国农业基础数据采集由国家农业统计局和海外农业服务局等政府部门负责。其中，国家农业统计局主要负责农业普查、经常性调查等国内数据采集，海外农业服务局通过驻外使馆农业专员、贸易商和遥感系统等方式，收集全球作物和畜牧业生产数据和进出口信息，并利用这些信息评估出口前景。
——农业信息研究分析。美国对于农业信息、数据的分析研究，由政府部门、研究单位和大学共同负责，实行跨部门整合研究。美国农业部参与农业展望研究的部门包括经济研究局、海外农业服务局、农业市场服务局、农场服务局和世界农业展望局等。总的看，各部门任务分工有所不同，分别按计划完成各自承担的研究预测任务，由农业展望局进行综合分析形成最终报告。
——信息。美国农业信息的由多部门组成的世界农业展望研究局负责。美国农产品分析预警信息由世界农业展望局负责最终审核，并经农业部长签字后。在的众多信息中，每月的《世界农产品供需预测报告》、每年的《农业中长期展望报告》及年度农业展望论坛最受世界关注。其中，《世界农业供需预测报告》（WASDE），经美国农业部长和世界农业展望局主席授权后，每月由首席经济学家办公室负责。该报告包括美国和世界主要谷物、大豆及其制品、棉花以及美国糖料和畜产品的供需平衡情况。《农业中长期展望报告》（一般为10年）由跨部门的商品预测委员会完成，于每年2月份对外，内容包括两年的历史数据以及未来10年的预测数据。
日本
日本是一个发达的工业国家，农业产值占国内生产总值的比率仅为2%，但农业信息化程度较高，建立了完善的农业统计和产量预测体系。现以水稻为例，简要介绍日本主要农产品监测预警机构设置、运作机制。
农产品市场监测预警的机构设置。日本农产品监测统计采取的是分散性统计体系，各类农产品生产、 供求、价格等信息均由农林水产省和地方农林水产部门独立进行。农林水产省的生产调查和预测结果对国家负责，是中央政府农产品生产状况和产量预报的依据，各地方农业部门的生产调查和预测只对当地政府负责。农林水产省在各都、道、府、县依据农作物种植面积直接设立农林水产事务所，全国共设立300个。
农产品市场监测预警的工作机制
——基础数据采集。日本的农产品生产等信息的监测由日本农林水产省负责，信息主要包括各类农产品的生产、供求、价格等为主。数据采集主要通过3个渠道实现：一是通过各主管省厅的地方分支机构执行。通过各类批发市场每天的交易品种、数量和交易价格把握市场动态；二是通过批发市场实现价格监控。日本政府将设置在全国各地的82个农产品中央批发市场和 564个地区批发市场，通过网络进行有效衔接，负责统计当天交易金额，批发价格，收集交易信息等；三是发挥行业团体、协会的作用。多个行业组织承担本行业商品市场调查和监测工作。
——农业信息研究分析。在农产品市场信息采集的基础上，全国各地的事务所将得到的资料数据通过专用的内部网络报送到农林水产省统计情报部，统计部门进行综合汇总，进行对比分析，得出预测和统计结果向外。预报结果由农林水产省向国会负责，各地农林水产部门所得资料及预测结果只适用于当地，不影响农林水产省的预报结果。预报结果主要用于以下6个方面：供需计划基础资料、米价审定参考资料、稻作技术指导基础资料、农业公用事业基础资料、国民经济计划基础资料和其他政策改进基础资料。
——信息。日本农产品市场监测统计信息主要通过以下3种方式： 一是发表年度、月度、季度白皮书和《统计快报》、《统计确报》，对本部门所管商品的市场动态、价格起伏、企业经营状况等分别进行年度、季度总结；二是通过政府网站及时市场信息和预警信息，包括农林水产省对农产品的长期和短期预测； 三是通过媒体和行业组织会刊。如：《日本经济新闻》每日刊登各地期货市场的价格情况。东京、大阪等主要农产品中央批发市场价格情况（包括牛肉、猪肉、水产品等）。上述信息还定期在《日本农业新闻》、《畜产情报》等主要媒体和行业协会会刊上。
加拿大
加拿大也是全球最重要的农产品生产与贸易大国之一，非常重视研究国内外农产品市场变化，为国内农业从业人员提供较为充分的信息服务。加拿大农业展望报告在国际上也有一定影响，由加拿大农业和农业食品部组织实施。
农产品市场监测预警的机构设置。目前加拿大农业部展望报告有三类：短期预测报告（1年内预测）、农民收人及农业综合指数短期预测报告、农产品市场中期预测报告（10年内预测）。报告由3个不同的小组负责，每个小组约7个人，小组间合作密切。与美国一样，加拿大也非常重视市场展望报告的质量，对参与人员的经济学、计量经济学和统计学理论功底有严格要求，大部分人都拥有博士学位，并且是长期从事农业问题研究的专家。
农产品市场监测预警的工作机制
——基础数据采集。加拿大农业数据比较详细，主要来自统计部门，可从网上直接获取或用电子邮件索取。市场预测组并不参与原始数据采集，而是直接利用公开数据，如粮农组织和经合组织数据库。预测组在得到基础数据后首先必须对数据进行处理，如数据的加总与分割（分割成地区数据）。同时，还需对一些参数（价格弹性、收入弹性等）进行更新。最后是进行预测，除有基线预测（基于现实情况的预测外），还需进行模拟方案（如关税变动等）预测。
——农业信息研究分析。加拿大的市场展望研究模型采取引进和开发并举，主要用于农产品市场中期预测。主要引进了粮农组织和经济合作和发展组织（经合组织）联合开发的AGLINK/CONSIMO模型。根据加拿大农业部与经合组织的协议，加拿大为AGLINK/CONSIMO模型提供，一些服务，作为回报加拿大可以使用经合组织AGLINK/CONSIMO的最新版本。目前国际上有许多国家在使用AGLINK/CONSIMO模型，如欧盟委员会、英国、日本、新西兰和一些欧盟成员国农业部。
此外，加拿大农业部还自主开发了食品和农业区域模型（FARM）。该模型主要用于加拿大国内市场展望和分析。加拿大农业部从20世纪70年代中期开始研发。模型的弹性与市场结构和AGLINK/CUNSIMO非常相似。模型使用权为加拿大农业部专有。最后，短期预测报告（1年内）。主要运用经济推导（如根据供给和代表性价格进行简单推算），并没有运用复杂的经济模型。农民收人及农业综合指数短期预测报告运用的模型类似于会计方法。
——信息。加拿大农业部的大麦、小麦、肥料、玉米等农产品的展望报告均可从其网站上免费下载，还可通过电子邮件直接索取。此外，加拿大农业部专家和官方还会利用各种会议场合宣传其结果和观点，以期达到扩大影响的目的。
欧盟
第7篇：易经预测范文
关键词：人民币汇率；汇率预测；NDF；非线性自回归神经网络
中图分类号：F822.2文献标识码：A
文章编号：1000176X（2013）06004804
汇率预测作为汇率风险管理的基础和前提，是汇率风险管理工作的重要步骤之一。把握汇率，准确地进行汇率预测对于国家、涉外企业、金融机构以及每个公民都有着十分重要的意义。而预测中，参与预测的数据选取对预测精度起着决定性的作用。
一、NARX网络的汇率预测
递归神经网络是神经网络的一种，它的计算能力已经得到了广泛验证，而有外部输入的非线性自回归神经网络（Nonlinear Auto Regressive Neural Network with Exogenous Inputs，NARX神经网络）是一种递归神经网络，当没有外部输入X时，NARX神经网络就是普通的非线性自回归神经网络（NAR神经网络）。下文将NARX神经网络和NAR神经网络简称为NARX网络和NAR网络。神经网络的工作过程可以归纳为将数据输入神经网络，经过训练的神经网络进行计算，通过阈值函数将网络计算的结果通过结果神经元表达。利用NARX网络结构以及相应的权值修正算法，我们能够建立一个非线性自回归模型（Nonlinear Auto Regressive Models with Exogenous Inputs， NARX Models），它是一类重要的离线时间非线性系统，可以表示为：Y（t+1）=f[Y（t），Y（t-1），…，Y（t-ny+1），U（t），U（t-1），…，U（t-nu+1，W）]=f[Y（t），U（t），W]。其中，Y（t），U（t）表示网络在时间t的输入和输出，Y表示输入和输出的顺序，映射W是一个非线性函数[1]。当用一个多层神经网络来表达映射时，得到的网络就称为NARX网络。与其它递归网络不同，NARX网络的反馈仅仅来自输出层，不接受来自隐层的反馈。具有有限参数的NARX神经网络的计算能力已经在理论上得到了证实，虽然与传统的递归神经网络相比，NARX网络仅使用了输出层作为反馈值的来源，但使用NARX网络不会造成计算能力的下降。NARX网络在很多非线性系统建模工作中已经表现出了其适用性。而且，研究者们发现，与其它神经网络相比，NARX网络具有收敛更快、归一性更好的优点。
顾名思义，NARX网络中，需要有一个外部输入X，显而易见，外部输入X（t）与时间序列Y（t）的相关性越大，得到的预测值越准确。当X（t）为一个恒定的值（如零）时，此时的NARX网络可以视作没有外部输入的非线性自回归网络，即NAR网络。当我们尝试使用NARX网络对人民币汇率走势进行科学预测时，我们需要选择一个能够对预测有帮助的变量X加入NAR网络。由于金融市场是一个受政策、消息影响剧烈的市场，人工神经网络无法将这些数据量化地放入网络中，那么，有没有一个变量，能够代表政策的变化呢？近年来，离岸人民币无本金交割远期市场已经引起越来越多学者的关注，其也为汇率预测提供了一定的参考依据。
二、无本金交割远期外汇
无本金交割远期外汇（Non-Deliverable Forwards，NDF），是一种远期外汇交易的模式，也是一种衍生金融工具。主要是指客户与银行约定远期汇率及交易金额，并在未来指定到期日，就先前约定汇率与即期市场汇率之间形成的差价实际交割，而无需划付本金，故此，亦称为“无本金”交割[2]。结算的货币是自由兑换货币，一般为美元。本文所用均为NDF交易数据，统一简称为NDF数据。NDF可分为离岸NDF和在岸NDF。所谓离岸NDF是指使用某种国际上可自由兑换的货币进行交割的NDF，多为美元。大规模的在岸NDF市场在历史上则仅出现过一次， 而这唯一的一次在岸NDF市场应该说是世界上有记录的最早的NDF市场，于1973 年出现在澳大利亚。从全球看， NDF交易主要集中在离岸市场，类似澳大利亚的在岸NDF则相对少见。离岸NDF交易主要发生在中国香港、新加坡和伦敦等金融发达、管制较少的国际金融中心，都是采用美元进行交割的离岸NDF。韩元与人民币的离岸NDF交易主要发生于中国香港和新加坡，波兰的兹罗提离岸NDF交易主要发生于伦敦。因此，人们通常所说的NDF 都是离岸性质的NDF[3]。
三、使用NDF避险
NDF的出现为投资者和资金使用者提供了一种良好的避险和套利的方案。NDF为企业提供避险工具的原理是：它实质是一种远期外汇交易，可以通过提前锁定购汇或售汇的成本，来达到避险的目的。我国在人民币实现完全可自由兑换和人民币的远期交易市场较为发达之前，NDF一直是涉外企业多采用的一种低成本、高效率的手段，以防范人民币汇率风险[3]。进口企业可以利用1个NDF合约，购买与之期限和金额匹配的远期美元来锁定人民币的汇率风险。当出口企业在未来一定时期需要将美元兑换成人民币时，可以利用1个NDF合约，卖出与之期限和金额匹配的远期美元来防范人民币的汇率风险。
例如，2006年1月1日，离岸市场1年期人民币无本金交割远期汇率为8.08元人民币/美元，某涉外企业预计人民币在1年内会继续升值，为了保护自己免受折算风险带来的损失，该公司希望通过一个1年期的NDF合约来套期保值。它可以与在新加坡的银行买入一笔名义金额为100万美元1年期、远期汇率为7.91元人民币/美元的人民币无本金交割远期。1年后可能会发生3种情况 ，即人民币即期汇率与远期汇率持平、人民币贬值或人民币升值。如果在1年到期时人民币/美元即期汇率为7.91，那么该贸易商的银行将向它支付1 000 000.00/（7.91/8.08） -1 000 000.00=21 491.78美元；如果1年到期时人民币/美元即期为8.11，那么该贸易商的银行将向他支付1 000 000.00/（8.11/8.08） -1 000 000.00=-3 699.14美元，即该贸易商必须向其银行支付3 699.14美元。由此成功规避人民币升值风险，具体结果如表1所示。
在国内，包括港澳地区，开办NDF业务的银行都是在香港或新加坡有分行的外资银行，人民币NDF市场主要以香港和新加坡为主。市场的主要参与者是大银行和投资机构，它们的客户主要是那些在中国有大量人民币收入的跨国公司，这些跨国公司通过参与人民币的NDF交易规避人民币收入和利润的汇率风险。
NDF的产生是源于对管制货币的投机预期，因而除了避险，投机套利也是它的一项重要功能。
四、NDF对人民币汇率的预期
无本金交割最早源于1995年的墨西哥金融危机，最早的形式是比索NDF以美元的形式进行交易。在亚洲市场上， 交易量最大的3个NDF 市场为韩元、新台币和人民币[4]。人民币的NDF是从1996年6月开始出现于新加坡，最初出现的时候并不活跃，市场流动性很差，最长的交易期限为6个月。1997年亚洲金融危机后，人民币的NDF交易日趋活跃，转眼之间，人民币无本金交割远期市场形成已有十多年，如今香港和新加坡的人民币NDF市场已成为亚洲最主要的离岸人民币远期交易市场，交易量也逐步由最初的每日几千万美元攀升到几十亿美元，该市场的行情反映了国际社会对于人民币汇率变化的预期。根据新兴市场交易商协会的统计，韩元、里亚尔、新台币和人民币是无本金交割远期交易量最大的币种。据国际清算银行估计，人民币NDF占国内外人民币远期交易总和的90%，其成交主要集中在3 个月、6 个月、9 个月、1 年和3 年这5个品种[5]。
NDF的定价基础不同于远期外汇买卖，相对于我国人民币汇率的形成机制，NDF市场中的人民币汇率形成机制是完全市场化的，完全取决于市场对汇率的预期。人民币NDF市场上的升贴水能反映人民币的预期升贬值幅度，如自2005年年初至2005年7月21日人民币升值前，美元对人民币的贴水基本保持在3 000—4 000点，相当于3%—4%的水平，即境外市场预期人民币1年后对美元升值3%—4%，即市场预期1年后人民币汇率将从当时的8.28升值到7.88左右。这是因为人民币汇率是一种官方汇率，而NDF汇率相当于一种市场预期的浮动汇率，尽管对人民币币值没有实质性的直接影响，但是可以显示国际社会对人民币升值的预期与压力，以及市场对人民币供求的真实变动[6]。
虽然由于NDF市场投机的成分居多，不能完全反映真实价格，而且随着国内市场交易越来越重要，NDF的重要性亦随之降低，但NDF一直是国内银行外汇部门重要的参考依据，而国外投资者在投资时也会参考国内远期外汇市场的价格。套利的进行使得NDF市场与远期市场在一度偏离后再度接近[7]。这使得在两种价格参照下预测未来汇率走势更为准确。
五、NDF的有效性分析
汇率变化可以看做一个动态时间序列Y（t），NARX网络在存在一个相关变量X（t）时，可以用于对Y（t）进行预测。显然，X（t）的变化与Y（t）的变化关联越好，对Y（t）的预测结果越好。我们建立一个由NDF作为NARX网络外部输入X的模型，用以对人民币汇率走势进行预测。前文提到过，目前人民币NDF的交易品种有很多，包括1周期NDF，1月期NDF，3月期NDF，1年期NDF等等，那么具体我们应该选择哪个品种的NDF数据作为NARX网络的外部输入X，才能得到最好的预测效果呢？选取交易量较大，较常见的5种NDF数据分别作为外部输入用以预测，得到如下结果：
选取1月期NDF作为X（t），使用2005年1月1日到2010年12月31日的人民币对美元汇率值，共计1 469个汇率数据作为Y（t），选取相应的1月期NDF作为X（t），随机选取其中1 323个（90%）进行训练，选取73个（5%）验证网络的归一化程度，防止网络过度训练，选取另外 73个（5%）用来样本测试。推广测试样本改为2011年1月到2011年5月底数据，共98个，对生成的网络进行测试，建立一个NAR网络。设定网络的隐层神经元数为10，时延参数为2，使用BP算法对网络进行训练。使用1月期和2月期NAR作为外部输入的NARX网络性能推广图，如图1和图2所示。使用3月期和6月期NDF作为外部输入的NARX网络性能推广图，如图3和图4所示。
为进一步验证不同期的NDF在预测中是否有不同的表现，我们选取2月期、3月期、6月期和1年期NDF值进行训练、测试，分别得到以下网络推广结果。
使用2月期NDF作为外部输入的NARX网络性能推广图，如图2所示：
从以上5次数据实验得到的输出结果图可以直观地看到，使用1月期NDF和1年期NDF时，图上的误差较小，其次是2月期NDF，3月期NDF和6月期NDF相对来说误差较大，那么我们再从数据的角度比较一下5次数据实验的效果如何，如表1所示。
我们观察使用不同时间长度的NDF作为外部输入的NARX模型所得到的MSE和R。 MSE是均方差，又称标准差，是方差的算术平方根，是各数据偏离平均数距离的平均数，是离均差平方和平均后的方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。这里MSE代表输入数据与输出数据的均方差，数值越低代表预测的偏离值越小，所以我们用MSE来区别5个模型的预测效果。
和直观观察得出的结果一致，1月期NDF和1年期NDF的预测得到的MSE最低，2月期NDF稍差，3月期NDF和6月期NDF的MSE效果稍为逊色。虽然说MSE稍有差距，但在e-5的数量级别上，这种区别可谓微乎其微，从另一个角度证明了NDF作为组合汇率预测的因素是很成功的一个选择，验证了NDF的有效性。
六、结论
人工神经网络是一个涉及生物科学、数学、计算机科学等方面的新兴交叉学科，它的价值已经得到了广泛的认同，在大量难以建模的行业都得到了良好的应用。而金融市场是一个受政策、消息影响剧烈的市场。人工神经网络无法将这些数据量化地放入网络中，所以急需一个变量，能够代表政策的变化。由于NDF在一定程度上可以代表政策出台时市场的反应，可以作为NARX网络的外部输入，以改善NARX网络在政策突变时汇率预测方面的性能。
从本文的数据实验结果来看，NDF 期限越短，其与即期市场的互动关系越强，因为其交易量最大、流动性也最高。而常被之前文献选为研究与即期市场关联性的1年期NDF合约，其并不是与即期市场互动关系最强的。NDF 合约的交易量、流动性对其与即期市场的互动关系有一定的影响，但不是决定性的。
NARX网络作为人工神经网络的一个分支，外部输入变量X的选取对预测结果的准确程度有明显的影响。当使用NARX网络进行人民币汇率走势预测时，NDF是有效的，我们选择NDF作为NARX网络的外部输入，无论选择哪种时间跨度的NDF均可以达到很好的效果。
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第8篇：易经预测范文
《周易》热的兴起，最初与科学的发展有关。相对论和量子论的出现，不仅冲破了牛顿经典力学的科学体系，也冲破了文艺复兴以后传统的科学思维模式。一些曾被抛弃的古代思想似乎又复活了。东方世界，由于科学发展较晚，还保存着较多的古代思想，于是，人们陆续把眼光转到了东方。
到东方去寻找思想宝藏，一开始并没有集中于《周易》。老庄哲学、甚至一些神秘主义的思想，都曾受到过青睐。后来，人们才能逐渐集中到了《周易》。《周易》的卦画、卦象，以及卦画卦象的组合排列方式，究竟是什么意义？曾引起历代思想家广泛而浓厚的兴趣。人们用现代一些科学成果和《周易》中的论说以及由此衍变的各种图象相比照，颇有相似之处，如那线条优美流畅的阴阳鱼图似乎是“互补原理”的图解；先天圆图的卦象排列刚好和计算机所用的二进制相符合。种种七合好象在告诉我们，古人早已知道我们今天已经发现和将要发现的一切，其奥秘就储存在那些似乎毫无意义，并被认为是神学迷信工具的卦象及各种易图、易说之中。“发掘吧！”一种无形号召在鼓舞着人们，似乎《周易》这本书里有着无穷无尽的科学宝藏。
半个世纪以前，就有人撰写了许多著作，说明《周易》中早已有了相对论、量子论、计算机原理等等现代伟大科学发现和技术发明，但是这些工作，当时当地并未成为“热”。因为在解放以前的中国大陆，中国传统文化的声誉并不好；而在国际上，其他民族则中有一种说法，比如一些印度学者，他们认为《周易》中已经具有了现代生活所需要的一切。
近几年来，当我偿把工作重心由所谓阶级斗争转向经济建设，自然科学引起了特殊的关注。《周易》与科学的关系也逐渐被子提了出来，但没有成为一种热。《周易》和科学的问题如果局限于学术界，也成不了热。对《周易》的兴趣成了热，原因在于这种兴趣冲出了学术界，适应了社会的需要。各种社会需要之中，最重要的有两条：一是养生，一是算命。
人体至今还有许多示知数，这是“气功”得以流行的现实基础。这些年来，国家安定，经济发展。健康、长寿，是越来越强烈的愿望。而气功正好宣称它可以满足其他医疗手段所不能满足的健康、长寿愿望。但是气功需要理论。气功的理论书虽然很多，经过迂回曲折，最后也找到了《周易》。因为《周易》那没有内容的符号、图象，正好可以使人填充上各种各样的内容。所以，气功流行到哪里，就把《周易》热带到哪里。
比养生更加广泛的社会需要是算命。
改革开放以前，几乎每个人的生活道路都有社会作了安排。前途大体清楚，需要随时预测的成份不多。改革开放政策，把更多的经济自主权交给了地方、企业和个人，越来越多的个人也以越来越大的自主性直接面对社会：职业的选择，变幻的市场，旁及升学、恋爱、出国等等，不确定的因素越来越多，预测前晶体管 的愿望 也越来越强烈。于是人们就关心起卜筮之祖的《周易》。
气功书很多，为什么特重《周易》？有人回答说，因为《周易》是科学的。算命的方式很多，为什么单找《周易》？有人回答说，因为《周易》的算命是科学的，叫预测学。归根到底一句话，《周易》之所以热，乃是因为《周易》有科学。而且《周易》中的科学，是现代科学所解释不了的科学。中国人有了《周易》，真是幸运。
有科学作为旗帜，有部分学者在提倡，有相当一部分政府官员在支持，有广泛的社会需要，于是《周易》热就兴起了，成了一股热潮。
当前的情况，使人想起了五、六十年代，在学习马克思主义的热潮中，也有人宣称，《周易》中已有马克思主义哲学的一切：唯物主义、辩证法等等。多少年来的经验使我们知道，时兴什么，就有人说《周易》中已经有了什么。
二
《周易》不象现代人的专著，其中的内容不是一下子形成的。它分经、传两个部分，两部分形成于不贩历史时期。经、传本身也不是一下子形成的。伏羲画八卦，文王演为六十四卦，周公作爻辞等等传说，只是，也正是表明了《易经》也有一个从简单到复杂的发展过程。到一定时期，形成了我们今天所见的《易经》的面貌，于是，“经”的发展就暂时稳定下来，人们又开始发展出《易传》。学术界已用充分的材料证明，《易传》也不是成于一人一时，而是第期发展的产物。
有人说，《周易》是占卜书。这是指《周易》是早期功能和它在社会精神生活中低层次的运用；有人说，《周易》不是占卜书，这是指《周易》较晚期、告别是《易传》形成以后的功能，以及它在社会精神生活中高层次的运用。伴随着从简单到复杂的发展，是《周易》从经到传的发展，从占卜书到哲学书的发展。
在理性的哲学思潮出现以前，社会的精神生活完全笼罩在宗教神学统治之下。这一时期出现的《易经》，不能不是供占卜用的神学书。
预测未来，是一切时代、一切民言辞的共同愿望。占卜，是向神求教，不是科学预测。向神求教的方式多种多样：祭司或神巫的预言，到神殿里求梦或对梦的解说，以及借助各种道具进行的占卜。《周易》的占卜术，只是那五彩缤纷的占卜术之一。
简单的社会生活，占卜的内容也比较简单，至今年内仍有相当多的人们，只要求占卜给出一个简单明了的答案：是，不是；行，不行；在《周易》中，就叫作吉，还是凶。简单的答案只需要简单的表示，只用卦象就可以。由于占卜的内容日益增多，八个卦象不够，又重为六十四卦。最后，每一爻也都必须担负表示吉凶的任务。每卦六爻，共384爻，于是384类问题就有了答案。
社会生活日以复杂，人们的要求也日益发展。不仅要知道占卜的结果是吉凶，而且要知道为什么吉，为什么凶？这就必须说出一番道理。《易经》中的卦爻辞，就是那些最初步的疲乏理。
虽然神职人员可以把这些道理说成是神意，蛤实际上，它只能来自经验。这就使得那本为说明为何吉凶的卦爻辞，成了对当时社会生活的表述，其中包括着政治、经济、科学和文学等等内容。这样，《易经》和《圣经》一样，撇开其中的科学内涵，就是我们了解古代世界的窗口。
援引经验，就埋藏着脱离神意的种子。由简单的道理进到复杂的道理，道理就成为人们行为的指导，神意就退居二线了。
在古代文献中，比如《左传》、《国语》记载着不少讲解吉凶的道理，有些道理援引的生活经验已非常复杂。讲道理的人，也各式各样，这些就大大小小的易学家。把他们的道理集中起来，条理，升华，就成了《易传》。
任何语言都是概括。初步的道理已经包含着一般的性质，所以它可以推广，在复杂而丰富的社会经验之上的道理，就具有更高程度的普遍性，于是，《易传》就成了哲学。
《易传》和《易经》一起传了下来，统称《周易》。和《周易》那文字成果一起传下来的，还有那文字之外的、《周易》的形成方式。这方式的基本精神，就是用自己时代的经验材料去解释《易经》。从汉代开始，每一个时代，都有那么一些人，根据自己对世界的理解，为《周易》（主要的《易经》）作传、作注。这些传、注，主要反映了作者本人的哲学，反映了作者当时的时代精神。其中优秀的，就成了重要的哲学文献。如《京房易传》，王弼《周易注》、《程氏易传》等等。这种方法一直持续到今天。当前所谓“科学易”派，多认为《周易》中蕴藏着许许多多的科学。实际上不是《周易》中蕴藏许许多多的科学，而是我们用现代科学注入到《周易》之中。
为什么要有《易传》？就是古人觉得《易经》不够用。《易传》以后，人们为公私不要作“易传”、“易注”？因为《易传》也不够用了，不足以说明他们当时的问题。这本是一个简单而又浅显的道理，但是我们有许多同志，却认为《周易》中蕴藏着今天所要的一切。
三
无论自然科学不是社会科学，都应遵循一个基本原则：实事求是。都应首先弄清对象本身是什么，不应把你自己的理解当作对象的本义。
“对象本身是什么”和研究者本人的理解，往往难以区分。许多情况下，“对象本身是什么”完全要依赖于研究者的理解，这告别表现在那些新开拓的科学领域。但是，随着研究的涂，人们就能逐渐分清对象的本义和研究者的理解，并且可以大体区分出不同研究者理解的对与错，一般说来，所谓对象的本义，往往带有研究者的主鸡肉理解，所以不能完全分开。但是我们不能不作区分，否则就滑有科学。区分的程度，反映着该门科学的研究水平。
弄清古典文献的本义，较之弄清自然物的本来面貌，有许多特殊的困难。它难以用实验去验证，只能靠援引其他文献，并参考民俗学、民族学、考古学、人类学、原始宗教等等研究成果，相互比较，作出判断。尽管这些判断也不可避免地带有主观万分，但历代学者还是获得了许许多多公认的成就。比如在古代那些象形文字里，没有一个严肃的学者会说，其吸的象征着电冰箱和彩电，因为那时候还没有电冰箱和彩色电视机。
先天圆图和二进制的关系问题，近年来已有一些文章，依据确恶意的历史材料，证明不是莱布尼茨根据先天圆图发明了二进制，而是莱布尼茨发明了二进制以后才见到了先天圆图。莱布尼茨根据二进制来理解先天圆图，说先天圆图中已包含了分发明的东西。这是莱布尼茨的理解。然而有些研究者先把莱布尼茨的理解当作了先天圆图的本义，进而又说莱布尼茨根据先天圆图发明了二进制。
阴阳鱼太极图和互补原理的关系也是这样。具有互补原理的头脑，肥阴阳鱼太极图理解为互补原理的图解，然而这并不是阴阳鱼太极图的本义。
依据“把理解当作本义”的道路，许多研究者从《周易》的卦象、文字当中，找出了相对论、量子论、原子结构等等近现代科学的最新发现。
直到今天，《周易》本义如何？学者们仍争论不休。但有一点完全明白，“科学易”研究者徐道一等先生所说的内容，决不是《周易》的本义，而是他们的发挥和附会。
把科学的成果附会于《周易》，进而又说《周易》是这些科学成果的渊薮，不始于今日。汉代刘歆把三统历的日法、章法、月实等等，都说是推大衍数的结果，刘歆此举不仅无益于解《易》，更无益于天文学，所以不断遭到后人的批评。刘歆以后，也有不少仿效者，其结果和刘歆也大同小异。他们都是把自己的理解当作了《周易》的本义。而且其中许多并不是诚实的解说，而是有意地歪曲。
研究历史文献最重要的方法之一，就历史的方法。它和自然科学中的观测、实验等研究方法一样，也是正解的科学方法。一些自然科学院家往往用研究自然现象的方法去硬套用在社会科学的研究上，他们忽略了历史方法，也难以对历史文献作出正确的结论。
探究《周易》本义，古人已取得了许多成果，现代和当代学者用科学的、历史唯物主义的方法研究《周易》，取得了比古人更大的成果。闻一多、郭沫若、顾颉刚、高亨、朱伯昆等，或则有开创性的研究，或者深入细致的探索，他们几代人探求的成果，值得高度重视。
作为一般的世界观，《周易》曾经广泛地影响了中国古人的思想，当然也影响了中国古代科学家的思想，影响了中国古代撑腰发展。《周易》和古代科学的关系，类似一般哲学和科学院学的关系。哲学影响着人们的思维，锤炼人们的智慧。但是，由思维和智慧到科学发现，还有一段路程。而具体的科学发现，往往不是从某一病房原则直接导出的结果。现代“科学易”的研究者，往往把《周易》中某些一般的原理，硬功夫说成某件具体的科学事实。他们不懂得一般和介别的关系，就象把老师讲的圆理解为烧饼一样可笑。
由于把现代科学发现和《周易》相联系，一些人把《周易》奉为我国古代科学的渊薮和发展动力。然而也有更多理由说，《周易》乃是我国科学落后的原因。因为明清时代《周易》的研究专著不少，中国科学正是在这个时期落后于世界的。实际上，这两种说法都不正确。因为我国古代的哲学著作远不止《周易》一种，而哲学也过错不足以构成科学发展或停滞的主要动因。
科学发展历史表明，新的科学发现，不是逻辑导出的结果，主要靠科学实践。荣获诺贝尔物理学奖的汤川秀树曾说自己发现介子是受了老庄哲学的启发。实际上，这位物理学家的成就是通过他的科学实践，而不是熟读老庄之书的结果。熟读老庄之书的人，中国比日本人多得多，从中得到启发得到诺贝尔物理学奖的，中国人一个也没有。如果有人企图通过研究老庄著作去得到诺贝尔奖金，这条路是走不通的。同样，想通过熟读《周易》搞出点科学成果，也是一条走不能的死胡同。
四
向着未来，怀抱希望，是人类最普遍的要求。然而未来、前途和命运又是最不易知晓的领域。
在宗教神学统治时期，人们认为一切都是神的安排，包括前途和命运。预卜未来，只能求诸葛亮于神意。用于顾卜的各种中介物，从天上的日月星辰到地上的鸡骨草棒，包括圆梦等等，之所以能预卜未来，就是因为其中渗透着、表现着神的意志。
随着理性思潮的兴起，预测活动也发生质的转变。《周易》中从《易经》到《易传》的发展，是神学到哲学的发展，也是从神学占卜到理性预测或科学预测的发展。正是在《易传》的形成时期，卜筮遭到进步思想家的严厉责斥。朝霞非说：“用时日，事鬼神，信卜筮而祭祀者，可亡也”（《韩非子．亡徵》）。韩非还认为，迷信卜筮，是非常愚蠢地事情：“龟 鬼神，不足以举胜……然而持之，愚莫大焉”（《韩非子．饰邪》）。
在理性思潮兴起以前,占卜在社会生活中具有非常崇敬高的地位.朝庭占卜所决定的事情,就是贵族们反对,也必须执行(参见《尚书．洪范》）。但是到了汉代，那以占筮为业的易学家有些就被排斥于国家政治生活之外，他们的事业也被世人轻贱，认为是“卑 ”的行为（参见《史记．日者列传》）。被写入《三国演义》的管略，是个真实的历史人物，也是当时著名的《易》学家。管略卓有才能，但他主要把《易》用于占筮，这样的学问，已经落后于时代。而和他同时的王弼的《周易注》则得到社会的普遍承认。在一千多年里，被认为是对《周易》的权威解释。封建国家不能没有神学，因而也不能完全取消占筮，但占筮及占筮者的社会地位，却处于每况愈下的境地。武则天当政时曾规定：“阴阳卜筮者不得过司膳寺诸署令”（武则天：《定伎术官进转制》），其地位大约仅相当于今天一个科长。朱元璋作皇帝，找来星占家卜算他的王朝能维持多少年？有人提议，王朝长短在于德行，不必占卜。
当神学占卜衰落的时候，理性预测和科学预测发展起来。《易传》说：“易弥纶天地之道”。这就是说，在《易传》作者的眼里，《周易》主要不是传达神意，而是在描述天地之道。因此，预测未来，就只有靠对天地之道的了解。为了解天地之道，中国古人广泛而认真地研究了社会，研究了自然界，发展出哲学和科学。
哲学和科学是对客观世界的认识，然而认识并不是人类从事哲学和科学活动的目的。目的是指导自己的行动。在行动之前，特别在那些具有新内容的行动之前，人们在计划行动方式的时候，就同时预测着行动的后果。“计划”、“预测”的理论根据，乃是得自于哲学和科学。
一般说来，人类的哲学和科学活动，都是预测活动。人们认识了日月食的规律，就能预测出何时发生日食；知道了不受外力作用时物体保持静止和匀速直线运动，乃是预测物体在各种条件下运动状态的基础；马克思阐明了资本主义的规律，同时也就预测到共产主义必然胜利。
理性的或科学的预测活动，起初和人类一般的认识活动，甚至具体的社会行为结合在一起。后来，在那些最需要预测的军事斗争中，理性或科学预测首先发展起来，成为独立的军事机构。主帅那多少不定的谋士发展为组织严密的参谋部，负责收集、分析情报，制订作战方案，预测战局的发展。后来，专门的预测活动在政治、经刘领域也发展起来，在一些专门的机构中有一批专职人员，他们只管出谋划策，而不从事具体的政治经济活动。在他们背后，有一大批人为他们收集种种各样的情报。最后，在科学研究机关也分离出了专门的预测机构，它预测科技的发展趋势，为国家的科技规划提供建议。从事这些预测活动的，都受过一定程度的严格训练，使用着现代最先进的设备和手段。和这样的预测活动相比，那《周易》的占卜活动又算得了什么呢？
科学预测必须有三个条件：1、一定的政府；2、必要的情报；3、精密的分析。三条缺一不可，而那作为预测基础的理论，则往往是经过多少世代，由许多最聪慧的关脑辛勤工作的结果。科学预测的原则是：一定的理论只适应于一定的范围。利用元素周期表，只能预测未知元素的性能，而不能预测战争的结局。
神学占卜的范围却没有任何的很制。占卜术士们利用《周易》的占术，宣称可预测政治、军事、经济等各种情况，可预测人的升学、就业、婚姻、疾病、生死等等的前途和命运，所依赖的，仅是和预测对象毫不相干的、或至少无必然联系的道具。在这里，除了相信其中有神意以外，还能有什么解释呢？
五
中国古代，《周易》的地位十分崇高。那时候，《周易》并不攀附科学，倒是科学攀附《周易》。比如刘歆，他说历法数据导源于《周易》，是为了抬高历法的的位。在数、医学等领域，也有类似的情形。现代社会，由于科学的地位十分崇高，就使情形倒了过来，不是科学要攀附《周易》，而是《周易》要攀附科学。表面上，人们好象是仍把科学攀附《周易》，因为他们说《周易》中包罗了现代科学的一切。实际上，他们却是把《周易》攀附科学。因为在他们眼里，《周易》之所以崇高，乃是因为其中有科学。假使其中没有科学，《周易》还崇高吧？因此，在那些热心于“科学易”的同志们中间，真正崇高的是科学，而不是《周易》。无论是把科学攀附《周易》，还是把《周易》攀附科学，都不符合历史的客观实际，因而都是不正确的。这两种说法，无论是过去还是今天，都既无助于科学，也无益于对《周易》的研究。
中国古代有着光辉灿烂的文化创造，其中也包括《周易》。不论《周易》是否包含现代科学的内容，也不论《周易》对古代科学是有益还是有害，它都有自身的价值。除了科学的价值还有理论的价值；除了现实的价值还有历史的价值；除了实用的价值还有审美的价值，人们的生活丰富多彩，价值就应存在于各个方面。在这里我们正应该放开自己的眼界。
不容否认，一些热心于“科学易”的自然科学家，他们清楚地看到了仍然统治着现代科学的那些思维方式的弊病，企图从以前被轻视的我国古代的文化典籍中，寻找出路，以尽快发展我们的科学和技术。这样的心境，是非常值得敬重的；然而所使用的方法，并不恰当。
第9篇：易经预测范文
股市在沪综指2400点急跌回调，这是否意味着上半年的行情到此结束?2008年10月20日我在《理财周报》的文章中讲过：未来半年沪综指将以2000点为中轴，以正负15-20％的区间震荡。这个震荡区间的经济依据是什么?在国金证券2009年投资策略报告中，我们的投资策略师陈东等预测股指波动区间的量化标准主要有三：1 股息率。沪综指1600点的股息率超过2％，所以会构成强支撑点位。2 市净率。底部区间对应的市净率是1.4倍，也是可参考的较低历史水平。3 市盈率。2400-2700点的上限是根据2009年动态市盈率20倍计算的，前提是2009年的熊市基调不变。
价值投资理论大师格雷厄姆和行为金融理论大师席勒研究股市的方法大不相同，但他们在选择投资机会的估值标准上有两点一致：1 市净率远低于历史水平；2 市盈率远低于过去10年的平均水平。这两个量化指标虽无法确定股市趋势，但由于是业内通用的估值工具，所以较容易形成判断股指高低的相对共识。然而中国股市的主流价值是交易价值，交易价值的两大支柱是资金流动和市场情绪，而这两大支柱受政策影响很大。这就使中国股市经常出现在政策、资金和情绪的驱动下，股市动态较大幅度偏离市场的估值共识。所以在股市预测时，除了基本面的动态估值外，我们还要预测市场的情绪偏离度及其背后的原因。
在个人和企业的经济行为中，一切决策都是基于预测。但是预测者必须清楚，市场永远是“测不准”的。在测不准和易错性之外，不确定性还来自于宏观经济的周期性。历史经验证明：1 宏观经济的波动通常超前于行业的波动，虽然在经济周期的波动中不同行业的业绩表现有的超前、有的滞后，但总体而言宏观经济的波动超前于绝大多数行业；2 对上市公司未来业绩的预测落后于经济周期，统计证明，分析师在经济衰退时期的业绩预测有低估倾向，低估的幅度高于30％，因为可用的参考数据多半是经济繁荣时期的数据；3 分析师对以往预测的修正有滞后倾向，比如美国标普公司的评级现在看有许多很离谱，但是修正评级的报告非常滞后。
预测容易纠错难，这是人性的弱点，也是许多投资大师成功的关键。索罗斯先生多次讲过他成功的关键是及时认错改错，这绝非虚言诳语。在股市预测中承认易错性，就像基督徒承认原罪一样，是投资人对市场的虔诚。如果承认分析师预测在经济萧条时期可能高估和滞后，就要承认我们预测的2009年上市公司业绩可能会高估，那么预警就是：2009年上市公司的业绩报告可能会低于预期，至少不会远高于现在的预测。所以在一季报披露时间接近时，股市的恐慌心理又会浮出水面，也就意味着上半年的行情将在4月前结束。
