【摘要】：從原始社會的以物易物形式到世界上最早出現(xiàn)的貨幣形式時,價格也就出現(xiàn)了。僅從價格無法很直觀看出某種產(chǎn)品在市場中的變化趨勢,但是價格指數(shù)可以更好地反映出這種變化趨勢。價格指數(shù)是經(jīng)濟指數(shù)的一種,通常以報告期和基期相對比的相對數(shù)來表示,是反映不同時期商品價格水平的變化方向、趨勢和程度的經(jīng)濟指標�？梢詾檎贫ń�(jīng)濟政策,企業(yè)決定投資、生產(chǎn)和銷售以及個人決定就業(yè)與投資等提供可靠的依據(jù)。世界各國廣泛開始編制和應(yīng)用價格指數(shù),出現(xiàn)了居民消費價格指數(shù)、商品零售價格指數(shù)、農(nóng)產(chǎn)品收購價格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)、城市居民基本生活費用價格指數(shù)、工業(yè)品價格指數(shù)(包括工業(yè)品出廠價格指數(shù)和原材料、燃料、動力購進價格指數(shù))、房地產(chǎn)價格指數(shù)、國房景氣指數(shù)和股票價格指數(shù)等等。 隨著社會不斷進步,經(jīng)濟不斷發(fā)展,林業(yè)在市場中的地位越來越重要。林業(yè)具有經(jīng)濟、生態(tài)和社會三大效益,是國民經(jīng)濟的重要組成部分,為社會經(jīng)濟的發(fā)展提供必需的原材料和基礎(chǔ)產(chǎn)品,在生態(tài)環(huán)境的保持和改善中具有不可或缺的地位。隨著林業(yè)產(chǎn)業(yè)市場的發(fā)展和林權(quán)制度改革的不斷深入,林業(yè)企業(yè)逐步被人們所關(guān)注。許多林業(yè)企業(yè)在深圳證券交易所掛牌上市,為了更好地反映林業(yè)行業(yè)的景氣狀況及其在市場中價格變動情況,更好地為投資者、生產(chǎn)者擬定決策提供依據(jù),制定單個林業(yè)指數(shù)具有重大意義。該文通過加權(quán)算術(shù)平均法中的派許公式編制了林業(yè)指數(shù),用時間序列分析中的ARIMA模型建模且進行預(yù)測,同時以永安林業(yè)上市公司為例對其經(jīng)營業(yè)績進行了分析,用相關(guān)分析、灰色理論中的關(guān)聯(lián)度和多元回歸方法分析了林業(yè)指數(shù)與上市公司經(jīng)營業(yè)績之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明, 1、采用加權(quán)算術(shù)平均法中的派許公式,以報告期實際股本流通量為權(quán)重,以2010年3月1日為基期,從而構(gòu)建林業(yè)日指數(shù),當遇到增資擴股、指數(shù)成分增減等改變樣本的情況時,必須對指數(shù)值進行調(diào)整,以保持股價指數(shù)的可比性。結(jié)果顯示2010年將近一年的林業(yè)日指數(shù)表現(xiàn)出先下降后上升的趨勢,與公認的上證指數(shù)進行相關(guān)分析,相關(guān)系數(shù)為0.601,林業(yè)日指數(shù)與上證指數(shù)之間存在比較強的正相關(guān)性,與公認的農(nóng)林指數(shù)進行相關(guān)分析,相關(guān)系數(shù)為0.930,林業(yè)日指數(shù)與農(nóng)林指數(shù)之間存在非常強的正線性相關(guān)關(guān)系,相關(guān)性分析結(jié)果表明了該文建立的林業(yè)日指數(shù)具有科學(xué)性。雖然林業(yè)季度指數(shù)與上證季度指數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)為0.349,兩者不存在顯著的線性關(guān)系,但是林業(yè)季度指數(shù)與農(nóng)林季度指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.950,存在非常強的正相關(guān)關(guān)系,仍然可以認為林業(yè)季度指數(shù)也具有科學(xué)性。 2、通過時間序列分析中的差分自回歸移動平均(ARIMA)模型對林業(yè)日指數(shù)建立模型,該文建立的林業(yè)日指數(shù)ARIMA(4,1,4)模型為:用博克斯—楊(Box-Ljung Q)統(tǒng)計量進行檢驗,在滯后階數(shù)達到[n/4](樣本數(shù)據(jù)四分之一)即51階的地方觀察博克斯—楊統(tǒng)計量,該統(tǒng)計量此時都不顯著,它們的顯著性水平(概率P-值)都大于0.05,同時其殘差序列為白噪聲過程,表明了該林業(yè)日指數(shù)ARIMA(4,1,4)模型的殘差序列是隨機的,用此模型來預(yù)測林業(yè)日指數(shù)是合適的。用此模型所預(yù)測的指數(shù)值與實際值誤差率在5%以下,預(yù)測的結(jié)果在一定程度上可以代表林業(yè)日指數(shù)的走勢。 3、2009年-2010年7家林業(yè)上市公司的季度平均平均資產(chǎn)總額、季度平均每股凈資產(chǎn)、季度平均凈利潤增長率和季度平均市盈率呈現(xiàn)出反復(fù)增減的動態(tài)變化規(guī)律。2007年-2010年林業(yè)上市公司典型代表永安林業(yè)表現(xiàn)出流動資產(chǎn)和非流動資產(chǎn)比例趨于均衡;盈利能力先變?nèi)鹾笞儚?但總體上盈利能力弱;以人造板制業(yè)為主要產(chǎn)業(yè),以林業(yè)為輔,且主要面向國內(nèi)市場。 4、林業(yè)日指數(shù)與永安林業(yè)股價進行相關(guān)分析,相關(guān)系數(shù)為0.926,兩者之間存在非常強的正相關(guān)性,說明了永安林業(yè)上市公司對林業(yè)日指數(shù)有很大的影響。對林業(yè)季度指數(shù)分別與永安林業(yè)上市公司有關(guān)指標(季度總資產(chǎn)、季度每股凈資產(chǎn)、季度凈利潤增長率和季度市盈率)的關(guān)系進行相關(guān)分析,結(jié)果顯示林業(yè)季度指數(shù)只與永安林業(yè)上市公司的季度總資產(chǎn)有較強的正相關(guān)性,與其他三個指標無相關(guān)性;對林業(yè)季度指數(shù)與永安林業(yè)上市公司的季度總資產(chǎn)、季度每股凈資產(chǎn)、季度凈利潤增長率和季度市盈率四個指標進行回歸分析,同樣得出林業(yè)季度指數(shù)與永安林業(yè)上市公司的季度總資產(chǎn)存在顯著的線性關(guān)系,回歸方程為:Y = 227 .429+0.003X_1,其中Y表示林業(yè)季度指數(shù), X_1表示永安林業(yè)上市公司的總資產(chǎn)。 5、以林業(yè)季度指數(shù)作為母序列,以7家林業(yè)上市公司的季度平均資產(chǎn)總額、季度平均每股凈資產(chǎn)、季度平均凈利潤增長率和季度平均市盈率作為子序列,利用灰色理論中的關(guān)聯(lián)度進行分析得到與林業(yè)季度指數(shù)關(guān)聯(lián)度最大的是7家林業(yè)上市公司的季度平均總資產(chǎn),關(guān)聯(lián)度值為0.7841,其次是季度平均市盈率,值為0.6435,再其次分別是季度平均凈利潤增長率為0.6633和季度平均每股凈資產(chǎn)為0.5917。 6、通過回歸分析證明7家林業(yè)上市公司的季度平均總資產(chǎn)、季度平均每股凈資產(chǎn)和季度平均凈利潤增長率與林業(yè)季度指數(shù)之間具有一定的線性關(guān)系,回歸方程為:Y =194 .969+0.0004X_1 0.076X_2/45.076X_4其中,Y表示林業(yè)季度指數(shù), X_1表示季度平均總資產(chǎn), X2表示季度平均凈利潤增長率, _X_4表示季度平均每股凈資產(chǎn)。該回歸方程在置信概率為90%條件下,林業(yè)季度指數(shù)與各變量間的線性關(guān)系是顯著的,且標準化殘差分布呈現(xiàn)“兩頭小、中間大”的趨勢,近似接近正態(tài)分布,也表明了該線性回歸方程的擬合程度較好。明確了林業(yè)季度指數(shù)與7家林業(yè)上市公司的季度平均總資產(chǎn)、季度平均每股凈資產(chǎn)和季度平均凈利潤增長率存在著顯著的線性關(guān)系,就可以通過上市公司經(jīng)營業(yè)績狀況反映林業(yè)指數(shù)的變化情況,反過來,林業(yè)指數(shù)的增減也可以說明林業(yè)上市公司整體經(jīng)營狀況,對林業(yè)上市公司業(yè)績狀況具有一定的指示作用。
【圖文】：

原始數(shù)據(jù)的時間序列圖

原始數(shù)據(jù)時間序列自相關(guān)系數(shù)在滯后16階時，，自相關(guān)系數(shù)均為正值，從0.987逐漸遞減到0.779，即呈現(xiàn)逐漸減小的趨勢（表2），表明原始數(shù)據(jù)并不是一個平穩(wěn)的時間序列。圖4 原始數(shù)據(jù)的自相關(guān)函數(shù)圖Fig. 4 The autocorrelation function figure of the original data圖 5 原始數(shù)據(jù)的偏自相關(guān)函數(shù)圖Fig. 5 The partial autocorrelation function figure of the original data原始數(shù)據(jù)時間序列自相關(guān)系數(shù)滯后16階時，在置信區(qū)間（±0.05）外部，且呈正值；系數(shù)從近似1逐漸減小，但是沒有出現(xiàn)相隔相同時期就呈現(xiàn)相同變化趨勢的現(xiàn)象（圖4和圖5），表明數(shù)據(jù)不具有季節(jié)性成分；原始數(shù)據(jù)時間序列偏自相關(guān)系數(shù)在滯后一階出現(xiàn)最大值，接近于1，其余都在置信區(qū)間（±0.05）范圍內(nèi)。從圖4和圖5也可以反映原始數(shù)據(jù)的時間序列是非平穩(wěn)的，需要進行數(shù)據(jù)處理，即需要進行差分從而使時間序列數(shù)據(jù)“減少趨勢”或“平穩(wěn)化”。對林業(yè)日指數(shù)原始數(shù)據(jù)進行一階差分后
【學(xué)位授予單位】：福建農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：F224;F832.51

【參考文獻】

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本文編號：2671428