上海市股票预测及分析

2025-01-09

上海市股票预测及分析（精选11篇）

1.上海市股票预测及分析篇一

一、对我国当前的宏观经济运行状况进行分析，并以此预测我国股票市场的走势？

2011年上半年，我国经济总体态势相当稳定，各月均在略高于绿灯区的位置。虽然经济中出现了对增长不利的因素，但经济增速仍稳定在较快的水平。尽管经济增长在二季度出现走弱现象，但没有担忧经济衰退风险的必要，下半年经济仍可保持较快增长，同比增速不会比上半年更差，主要依据是：

①从走势看，6月份规模以上工业增加值同比增长15.1%；

②汽车市场最低迷的阶段已经过去；

③货币供应量M1增长很快，财政支出更是增速惊人，财政和货币政策都是扩张性的，对经济快速增长形成有力支撑；

④过高的通货膨胀和严重负利率将会对经济增长形成强劲推动。需要关注的主要不利因素是外部需求有下滑的风险，但下滑的幅度不会太大，影响也将比较有限。

而未来的政策走向有两大看点，将对后续的反弹行情产生不同的影响。第一，随着通胀压力减弱，经济增速放缓，市场对于宏观调控放松的预期将增强。但考虑到通胀形势并不稳定，信贷政策大幅调整的可能性不大，结构性调整的机会更大，也预示着市场的结构性机会更大。

第二，十二五规划的陆续推出，对股市产生直接影响。十二五时期也是中国经济结构调整、产业升级加大力度的时期，将在政策规划中充分体现出来，即新兴产业和产业升级将受到政策面最大的支持，而高能耗、低产出、过度竞争的传统模式将受到政策的极大限制。政策面的冷暖分明将造成市场不同行业冰火两重天的走势分化。

我们倾向于认为，大盘过去两周的反弹主要基于超跌反弹，市场机会是普惠的。但在2500点整固以后展开的新一轮上升行情将基于不同的政策预期和行业前景，机会将显著分化。对投资者来说，反弹行情仍然可以期待，但仅限于此的判断并不足以保证在未来的投资中能把握住机会。还需要充分对政策研究，并在政策扶持的行业和方向进行投资布局，否则，很可能只赚指数不赚钱。我们建议并看好节能环保、新产业新材料等行业的政策机遇。

2.上海市股票预测及分析篇二

一、选取财务指标遵循的原则

1.主次分明原则

上市公司财务报表中的财务指标选择范围非常广泛, 因此, 在进行财务指标分析时, 必须认真精选相关指标, 分清主次, 有的放矢。公司股价预测的重点应是分析主要财务指标, 而辅助财务指标则可作为补充, 予以适当关注。

2.适用性原则

对上市公司股价的预测涉及到公司全部的经营管理活动, 而公司各项经营活动之间存在着相互关联、错综复杂的关系。因此, 在选取所用财务指标时, 应对各指标之间的内在联系进行认真分析, 以防财务指标反映的信息互相矛盾, 导致投资者做出错误的判断。另外, 公司报表是提供给多个不同层次利益相关者的, 投资者要选取适合自己的财务指标。

3.可比性原则

投资者分析财务指标以预测上市公司股票价格走势的目的是获得较高收益, 因此, 购买具有升值空间的股票是其必然选择, 这就需要投资者对不同的股票进行对比, 在进行财务指标选择时, 要选取能够反映不同类型企业财务状况, 便于在不同企业之间进行比较的财务指标。

二、股票价格预测的主要财务指标解读

(一) 判断公司的盈利能力是股价预测的核心

公司的盈利能力综合体现了公司进行生产销售活动的效率和经营管理水平的高低, 支撑着公司的股票价格, 也是预测股价时需重点分析的内容。反映上市公司盈利能力的常用财务指标有市盈率、净资产收益率、总资产收益率。

1. 市盈率是公司每股市价与每股收益的比率

该比率反映了投资人对投入的每一元钱所获净利润所愿支付的价格, 主要用来估计股票的投资报酬及其风险。它体现了市场对公司的共同预期, 高市盈率表明公司能够获得社会信赖, 市场看好公司的未来前景。因此, 对于市盈率高的股票, 虽然其投资风险较高, 但良好的未来前景决定其往往具有较大的升值潜力。市盈率是判断股价走势的重要指标。

2. 净资产收益率是净利润与净资产的比率

它是公司财务指标体系的关键指标, 也是企业盈利能力的核心体现。该比率反映了上市公司的自有资产所能产生的税后净利润水平。正常情况下, 较高的净资产收益率表明公司自有资产能够获取较多的收益, 公司发展的潜力较大, 股价也会相对较高。净资产收益率作为相对指标, 反映了对企业投资人利益的保障程度, 因此, 投资者在预测股价时应给予高净资产收益率的股票较高的预期。

3. 总资产收益率是净利润与总资产的比率

该比率反映了上市公司总资产所能产生的税后净利润水平。它是衡量企业整体资产利用效率的指标, 总资产收益率越高, 则企业整体盈利能力越强, 体现了较高的经营管理水平。通过与其他指标对比, 如果企业报表存在偏高的净资产收益率与偏低的总资产收益率并存的现象, 就说明企业负债比例较高, 整体收益水平较低, 意味着企业存在较高的财务风险, 这不利于保持稳定的股价, 因此, 投资者应结合其他盈利指标预测股票真实价格。

(二) 辨别公司的偿债能力是防范投资风险的重要保障

公司偿债能力是公司偿付债务能力和资金周转能力的具体体现, 也是公司财务风险的重要反映。偿债能力的高低往往意味着公司所面临的财务风险的大小, 而财务风险是影响股票价格的主要因素, 因此, 投资者只有知晓公司的偿债能力才能对股价做出合理预测。反映公司偿债能力的主要指标有流动比率、速动比率和资产负债率。

1. 流动比率是流动资产与流动负债的比率

它是衡量公司提供流动资金、偿付短期债务以及维持正常经营活动能力的指标, 反映了在清偿流动负债以后企业还有多少流动资产去满足日常经营中其他资金的需要。一般情况下, 为了表明企业财务状况稳定可靠, 流动比率至少要大于1。但过高的流动比率往往意味着公司可能拥有过多的现金, 没有在经营中很好的加以利用, 从而丧失了获利良机, 也降低了偿债能力。因此, 面对高流动比率的股票, 投资者更应该谨慎分析, 不可盲目过高估计其股价。

2. 速动比率是速动资产与流动负债的比率

速动比率是体现企业短期偿债能力的最佳指标, 因为速动资产仅包括现金、有价证券以及应收账款等变现能力较强的资产, 并不包括存货, 可以更确切地反映企业快速偿付短期债务的能力。与流动比率相似, 一般认为速动比率大于1较好。如果公司存在过低的速动比率, 就说明公司的偿债能力差, 缺乏足够的流动资金, 短期财务状况不佳。但较高的速动比率也可能是隐藏着未冲销的坏帐以及较大金额的逾期待催收账款造成的, 使投资者忽视了应收账款本身潜在的问题, 影响对速动比率的使用。因此, 同流动比率一样, 投资者不可被其蒙蔽了对股价的正确判断。

3. 资产负债率是负债与资产的比率

与前两个指标不同, 它衡量的是公司长期偿债能力的大小, 较低的资产负债率表明负债占资产的比值较小, 意味着企业较强的长期偿债能力。资产负债率体现了总资产中有多大比例是通过借债来筹集的, 表明资产中负债与权益的对比关系。公司应保持适当的资产负债率, 如果资产负债率很低, 说明公司坚持谨慎保守的投资策略, 不敢轻易借债投资, 虽然该公司现金充足, 但盈利提升空间狭小。因此, 投资者要正确的理解公司资产负债率所透露出来的真实含义, 合理预测其股票价格。

(三) 分析公司的营运能力是预测股价方法的重要补充

公司的营运能力是指公司对其资产的管理水平, 它的大小对公司的盈利能力和偿债能力产生直接影响, 从而影响公司的股票价格。体现公司营运能力的财务指标是一系列的周转率, 主要有应收账款周转率、存货周转率和总资产周转率。

1. 应收账款周转率是主营业务收入与应收账款平均额的比率

该比率衡量了应收账款变现的速度以及管理效率, 较高的应收账款周转率意味着较短的回收期, 说明应收账款具备较强的流动性, 质量较高, 有助于公司现金流量的增加。因此, 在预测公司股价时, 投资者应关注应收账款周转率, 提高具备较高应收账款周转率股票的价格预期。

2. 存货周转率是营业成本与平均存货的比率

它衡量了存货的周转速度, 反映了存货的变现能力和管理效率。较高的存货周转率表明公司较高的资产流动性, 较低的存货积压, 从而意味着拥有充足的现金流量, 其股票价格相应较高。

3. 总资产周转率是销售收入与总资产平均额的比率

它衡量了公司全部资产的周转速度。较高的总资产周转率说明了公司较快的全部资产周转速度以及较强的销售能力, 反映了公司较强的盈利能力。因此, 高总资产周转率的上市公司运营效率更高, 投资者应预测其股票具有较高的价格。

三、几种财务指标分析方法的应用

在正确理解主要财务指标的同时, 投资者还必须掌握一定的财务分析方法才能正确地预测股价, 作出科学的投资决策。

1.对比分析法

对比分析法是分析公司财务状况常用的方法, 它将某个财务指标在公司经营的不同时期进行对比, 并分析其差异, 以此来推断公司经营中可能存在的问题, 从而对股票价格进行预测。它分为绝对数比较和相对数比较两种方式, 前者分析公司增长的百分比, 而后者对绝对量进行比较, 这种方法可以有效地发现影响股价的不利因素。

2.趋势分析法

趋势分析法是对股价的走势进行预测, 它将两个或两个以上连续期的财务指标进行对比分析, 通过财务指标增减变动的方向以及变动幅度来预测股价的未来走势。利用这种方法, 投资者可以从公司经营成果的发展变化中来预测企业未来的发展趋势, 并分析股价波动的原因和性质, 从而对公司未来的股价做出正确的判断。

3.板块分析法

板块分析法是对公司财务指标进行横向比较的方法, 它对隶属于相同行业的公司股票进行分析和对比, 通过与同质公司财务指标的比较, 投资者可以准确地预测某一股票的价格以及其未来走势。这种方法要求在利用财务指标预测股价时, 应遵循可比性原则, 将上市公司的行业因素和地区因素考虑进去, 从而把握行业整体发展趋势, 分析行业系统风险, 合理预测股票价格。

综上所述, 投资者在利用财务指标预测股价时, 要综合考虑上市公司盈利能力、偿债能力以及运营能力等多个方面, 并且要结合适当的财务指标分析方法。在进一步剖析企业经营管理薄弱环节的基础上, 通过识别各种财务信息, 科学的预测相关股票价格, 以更好地进行理性投资, 获取较好的收益。

3.上海市股票预测及分析篇三

(9月16日上海市证券同业公会第四次会员大会通过)一、为鼓励和维护公平竞争,制止证券经纪业务不正当竞争行为,保护证券经营者的合法利益,共同维护上海地区证券行业的经营秩序和整体利益,推进证券市场的健康发展,上海市证券同业公会(以下简称为公会)决定于1月1日起在上海地区施行《上海地区股票、基金交易佣金标准规范》(以下简称为《规范》)。

二、本《规范》所称的股票、基金是指在沪、深证券交易所上市交易的A股、B股和证券投资基金；佣金标准均指不含税费的净佣金标准。

三、各证券营业部会员应当在本《规范》所明确的上海地区股票、基金交易佣金收费最低标准及之上确定营业部的佣金收费标准。高于最低标准的维持原状。

四、各证券营业部会员对于一般客户的佣金收费最低标准为：现场交易(含自助委托)佣金标准不低于2.8‰；电话委托佣金标准不低于2.2‰；网上交易佣金标准不低于1.6 ‰。

五、各证券营业部会员对于大资金客户和股票、基金每月成交量较大的客户的佣金收费标准可以给予相应优惠,但给予优惠不得低于如下标准表所示：优惠佣金最低标准表 (币种：人民币)各证券营业部会员执行优惠佣金最低标准的,应当于12月1日前向公会秘书处备案。

六、各证券营业部会员对于银证通客户,参照以上各类佣金收费最低标准执行。本《规范》第四、五、六条所指的客户按单个资金帐户划分。

七、各证券营业部会员应从《规范》施行之日起,执行《规范》规定的`各类客户佣金标准。

八、各证券营业部会员应自觉遵守《反不正当竞争法》和中国证监会关于反对不正当竞争的规定,不得采用低于本《规范》规定的佣金标准来抢夺客户,不得采用现金返佣、赠送实物、提供非证券性质服务等不正当竞争方式。

九、公会理事会授权公会秘书处行使本《规范》的监督权、调查权、处罚权的协调和执行机构。

十、公会秘书处作为本规范的执行机构,接受对公会会员违反本《规范》规定的举报和投诉：投诉人向公会举报投诉时,应提供被投诉人违反《规范》的书面情况,包括违反《规范》行为的具体内容、时间、地点,并尽可能提供有力证据；投诉人并应书面提供自己的真实身份、联系方式,投诉人为单位的,还应当在举报投诉书上盖章。

公会秘书处接到举报投诉后,由会员部登记、初审,对违反《规范》事实基本清楚,符合受理条件的投诉案件,应当在接到举报投诉后5-10个工作日内将受理决定告知举报投诉人。

十一、公会秘书处对受理的投诉案件,应当进行调查取证。公会秘书处认为需要的,可以组织由被调查单位的负责人、工作人员、关系人、举证人等各方共同参加的听证会。

确实因调查工作需要的,公会秘书处可以组成临时检查小组进行现场调查,调查小组并可以根据工作的需要,向沪深两地证券交易所商调相关资料或者向上海证监局有关部门汇报情况。

在查证过程中,被调查的证券经营者、利害关系人、证明人应配合提供证明材料或与投诉案件有关的其他资料。

被调查单位应当如实提供与投诉案件相关的原始协议、账册单据、文件、业务函电和其他资料。

十二、对于查证属实的会员违反《规范》行为,公会按照下列处罚程序进行处罚：1、调查人员(小组)在调查清楚违反《规范》事实以后,应当提出初步处罚意见,报公会秘书长办公会议审议。

2、公会秘书长办公会议审议决定处罚的,公会应当向违反《规范》单位发出《处罚告知书》。被处罚的单位如对处罚有异议的,应当在接到《处罚告知书》后5个工作日内向公会提出复议申请,并详尽说明理由。

3、公会接到复议申请的,应当在10个工作日内再次提请公会秘书长办公会议对处罚决定进行复议,并将复议结果告知被处罚单位。

十三、对于查证属实的会员违反《规范》行为,公会采取下列处罚方式进行处罚：1、对于首次违反《规范》,后果轻微、影响较小的,且能积极配合查证、迅速纠正自身违反《规范》行为的,处罚措施为：(1)对违反《规范》的会员单位及其主要责任人给予书面警告；(2)对违反《规范》的会员单位及其主要责任人作不诚信记录。

2、对于首次违反《规范》但阻挠查证,或者两次及以上违反《规范》的,处罚措施为：(1)在公会网站及有关媒体上对违反《规范》的会员单位及其主要责任人进行公开谴责；(2)对违反《规范》的会员单位及其主要责任人作不诚信记录并公布,同时将该记录上报中国证券业协会和上海证监局及上海市有关部门备案。

十四、对违反《规范》情节严重的,公会将书面提请上海证监局转告其所在公司：该违规单位负责人严重违反行规,不适合再担任领导,建议撤消其职务。同时,建议上海证监局对所在公司在沪机构的经纪业务发展给予冷淡对待,直至所在公司采取有力措施纠正下属机构违反《规范》行为,并向上海市证券同业公会全体会员书面致歉。

十五、根据上海地区的实际情况和会员的要求,本规范的佣金最低标准于5年内基本不变,如须调整,将由会员大会决定。

十六、证券营业部会员应将本《规范》内容和公会举报投诉电话告知投资者。上海市证券同业公会投诉举报电话：021-54035295、传真021-54048635。

4.上海市股票预测及分析篇四

一、单项选择题（共 25题，每题2分，每题的备选项中，只有1个事最符合题意）

1、下列各项有关贷款期限的说法，错误的是__。

A．自营贷款期限最长一般不得超过10年，超过10年应当报监管部门备案 B．票据贴现的贴现期限最长不得超过6个月 C．不能按期归还贷款的，借款人应当在贷款到期日之前，向银行申请贷款展期，是否展期由监管部门决定

D．短期贷款展期期限累计不得超过原贷款期限，中期贷款展期期限累计不得超过原贷款期限的一半，长期贷款展期期限累计不得超过3年

2、存续期为120天的国库券。面值为100元，价格为99元。则该国库券持有到期的年投资收益率为__。(假定每年天数以365天计算)A．3.07% B．3.04% C．1.01% D．1.00%

3、__是管理利率风险、汇率风险、股票风险和商品风险非常有效的办法。A．风险转移 B．风险补偿 C．风险对冲 D．风险分散

4、根据我国目前的法律法规，外商独资银行可以但外国银行分行不可以经营的业务是__。

A．吸收公众存款 B．发放长期贷款 C．办理银行卡业务 D．代理保险

5、下列关于银行对项目进行技术及工艺流程分析的说法，错误的是__。A．产品技术方案分析无须考虑市场的需求状况

B．分析产品的质量标准时，应将选定的标准与国家标准进行对比

C．对生产工艺进行评估，要熟悉项目产品国内外现行工业化生产的工艺方法的有关资料

D．对项目工艺技术方案进行分析评估的目的是分析产品生产全过程技术方法的可行性

6、借款人应在提前还款日前__日以书面形式向银行递交提前还款的申请。A．20 B．30或60 C．50 D．10

7、关于我国《企业破产法》规定的和解与整顿程序的特点，以下论述错误的是__。A．和解与整顿融为一体，整顿是和解的前提，和解是整顿成立的结果，没有整顿程序，就没有和解协议生效

B．和解与整顿又是两个相互独立的程序，和解是破产程序的一个部分，而整顿程序只有在破产程序中止之后才能开始

C．和解与整顿由政府行政部门决定和主持，带有立法之时的时代特征，不符合今天市场经济发展的形势

D．和解与整顿融为一体，和解是整顿的前提，整顿是和解成立的结果，没有和解协议生效，就没有整顿程序

8、贷款承诺费是指银行对__的那部分资金收取的费用。A．已承诺贷给客户，客户已经使用 B．未承诺贷给客户，客户已经使用 C．已承诺贷给客户，客户没有使用 D．未承诺贷给客户，客户没有使用

9、原客户经营业务不善，因拥有物业便放弃具体经营而改为出租物业，这属于主营业务转变的__。A．行业转变型 B．产品转变型 C．业务停顿型 D．股权变更型

10、相对于以股权交易为对象的资本市场，货币市场具有的特征是__。A．高风险、高收益 B．高风险、低收益 C．低风险、高收益 D．低风险、低收益

11、下列关于个人征信异议的银行处理办法表述错误的是__。

A．经过核查，无法确认异议信息存在错误的，征信服务中心不得按照异议申请人要求更改相关个人信用信息

B．征信服务中心应当在接到异议申请的5个工作日内进行内部核查

C．对于无法核实的异议信息，征信服务中心应当允许异议申请人对有关异议信息附注个人声明

D．异议信息确实有误，但因技术原因暂时无法更正异议信息的，征信服务中心应当在书面答复中予以说明，待更正后再提供信用报告

12、红色预警法重视。A：定量分析 B：定性分析

C：定量分析与定性分析相结合 D：警兆指标循环波动特征的分析 E：著作权

13、下列做法符合审慎性原则的是__。A．对估计损失就低记载 B．对估计费用就高记载 C．对估计利润就高记载 D．将未来的收益计入当期

14、__是指债务人因不履行或不完全履行债务给银行造成损失时，应向银行支付的补偿费。A．主债权 B．损害赔偿金

C．实现债权的费用 D．违约金

15、在购买健身器材时申请的贷款属于__。A．个人耐用消费品贷款 B．设备贷款

C．个人消费额度贷款 D．流动资金贷款

16、假设借款人内部评级1年期违约概率为0.05%，则根据《巴塞尔新资本协议》定义的该借款人违约概率为__。A．0.05% B．0.04% C．0.03% D．0.02%

17、我国贷款风险分类的标准有一条核心的内容，即__。A．贷款抵押物的完整性 B．保证人的高信用性 C．贷款偿还的可能性 D．标准的统一性

18、投资与净资产比率是投资资产与净资产的比值，它反映客户通过投资提高净资产规模的能力。投资与净资产比率也相对较低，一般在__左右就属正常。A．0.1 B．0.2 C．0.3 D．0.4

19、银行判断公司长期销售收入增长是否产生借款需求的方法中，如果实际销售增长率明显__可持续增长率的话，长期销售收入增长将产生借款需求。A．低于 B．高于 C．等于

D．低于或等于

20、是银行监管的首要环节，是保障银行机构稳健运行和金融体系安全的重要基础。

A：机构准入 B：业务准入 C：市场准入 D：风险评估 E：重组

21、在两种证券的相关系数ρ满足__的条件下，它们的投资组合能够降低风险。A．－1≤ρ≤1 B．0＜ρ≤1 C．－1＜ρ≤1 D．－1≤ρ＜1

22、符合《巴塞尔新资本协议》要求的客户信用评级必须具有的功能不包括__。A．能够有效区分违约客户 B．能够准确量化客户违约风险

C．不同信用等级的客户违约风险随信用等级的下降而呈加速下降的趋势

D．能够估计各信用等级的违约概率，并将估计的违约概率与实际违约频率的误差控制在一定范围内

23、黄金价格波动属于__。A．期权性风险 B．利率风险 C．汇率风险

D．商品价格风险

24、借款人无法足额偿还本息，即使执行抵押或担保，也肯定要造成较大损失的贷款属于贷款。A：关注类 B：次级类 C：可疑类 D：损失类 E：著作权

25、刘先生是某公司特聘的一个高级工程师，2011年1月的工资类收入为65000元。现在有两种可能：①刘先生和该公司存在稳定的雇佣与被雇佣关系；②刘先生和该公司不存在稳定的雇佣与被雇佣关系。则两种可能中，节税的是______，且可节税______元。__ A．①；1875 B．①；1975 C．②；1875 D．②；1975

二、多项选择题（共25题，每题2分，每题的备选项中，有2个或2个以上符合题意，至少有1个错项。错选，本题不得分；少选，所选的每个选项得 0.5 分）

1、贷款定价通常由（）等因素决定。A．债务成本 B．经营成本 C．风险成本 D．股权成本 E．资本成本

2、银行要求借款企业依照《担保法》规定提供担保，才发放的贷款称为__。A．担保贷款 B．保证贷款 C．抵押贷款 D．质押贷款

3、可以开立临时存款账户的情形包括__。A．设立临时机构 B．异地临时经营活动 C．异地业务往来 D．注册验资

4、某银行2008年初正常类贷款余额为10000亿元，其中在2008年末转为关注类、次级类、可疑类、损失类的贷款金额之和为800亿元，期初正常类贷款期间因回收减少了600亿元，则正常类贷款迁徙率__。A．为6.0% B．为8.0% C．为8.5% D．因数据不足无法计算

5、银行业监督管理机构根据履行职责的需要，可以与银行业金融机构__进行监督管理谈话，要求其就该银行业金融机构的业务活动和风险管理的重大事项做出说明。A．股东

B．董事、高级管理人员 C．普通工作人员 D．客户

6、下列不属于耐用消费品的是__。A．家用电器 B．健身器材 C．汽车 D．电脑

7、下列关于银行市场环境分析的说法中，正确的是__。

A．有些银行应该进行市场环境分析，有些银行则不必进行市场环境分析

B．银行在进行营销决策之前，应首先对客户需求、竞争对手实力和金融市场变化趋势等内外部市场环境进行充分的调查和分析

C．银行一般不需要进行市场环境分析，当陷入困境或需要作出某项决策时再进行临时突击性的调查分析

D．市场环境分析是银行提高市场占有率的重要手段

8、下列关于单币种敞口头寸的计算公式，正确的有__。A．单币种敞口头寸=即期净敞口头寸+远期净敞口头寸+期权敞口头寸+其他敞口头寸

B．即期净敞口头寸=即期资产-即期负债 C．即期净敞口头寸=即期资产+即期负债 D．远期净敞口头寸=远期卖出-远期买入 E．远期净敞口头寸=远期买入-远期卖出

9、房地产投资的优点不包括_________。A．具有分散投资的效应 B．可运用财务杠杆 C．个性差异小，易操作 D．能抵御通胀

10、衡量债券持有人按自己的需要和市场状况灵活地转让债券的难易程度的指标是__。A．偿还性 B．收益性 C．流动性 D．安全性

11、长期政府债券的利率比短期政府债券利率高，这是对_________的补偿。A．信用风险 B．通胀风险 C．利率风险 D．政策风险

12、当股市低迷时，通过降低印花税减少交易成本，从而刺激股市反弹，这体现了__对投资理财的影响。A．财政政策 B．货币政策

C．收入分配政策 D．税收政策

13、我国投资信托公司可以经营的主要业务有__。A．信托业务 B．委托业务 C．兼营业务 D．咨询业务 E．外汇业务

14、国家风险可分为__。A．经济风险 B．信用风险 C．社会风险 D．政治风险 E．操作风险

15、所谓流动性资产和流动性负债，其中的“流动性”期限标准是（）。A．一个月 B．两个月 C．半年 D．一年

16、投资连结险的特点中不包括_________。A．具有保障和投资理财的双重功能 B．有一个最低的现金价值

C．保费结构和资金流向公开透明

D．投资账户资金由保险公司的理财专家经营管理

17、现代商业银行管理的最重要的两份报告是__。A．每日资产负债表 B．每日现金流表 C．每日收益/损失表 D．每日宏微观数据表 E．每日风险状况报告

18、市场细分是银行营销战略的重要组成部分，其作用主要表现在__。A．有利于选择目标市场 B．有利于制定营销策略 C．有利于规避风险 D．有利于集中人力、物力投入目标市场，提高银行的经济效益

E．有利于发掘市场机会，开拓新市场，更好地满足不同客户对金融产品的需求

19、年，第一个银行理财产品问世，标志着银行个人理财业务达到了新的水平。A．2001 B．2002 C．2003 D．2004

20、银行对不良资产进行重组的时候，主要是对以下内容进行重组。A：借款人 B：担保条件 C：还款期限

D：借款品种和借款利率 E：贷款项目市场前景

21、关于贷款利率，下列理解有误的是__。

A．中国人民银行制定的利率为法定利率，银行据此与借款人共同商定的某一笔具体贷款的利率为合同利率

B．利息是借人货币的代价，也是贷出货币的报酬

C．利率是指一定时期内利息额与借贷货币额或储蓄存款额之间的比率

D．贷款期限在1年以内(含1年)的实行合同利率，遇法定利率调整时合同利率也需随之调整

22、监管机构对风险计量模型的监督检查主要包括__等方面。A．对风险计量目标、方法、结果的制定、报告体系是否健全 B．风险管理人员是否充分理解模型设计原理，并充分应用其结果 C．建立各类风险计量模型的原理、逻辑和模拟函数是否正确合理

D．是否积累足够的历史数据，用于计量、监测风险的各种主要假设、参数是否恰当

E．是否建立对管理体系、业务、产品发生重大变化，以及其他突发事件的例外安排

23、下列关于黄金的流动性、收益情况及风险点的说法，正确的是__。A．对投资者来说，黄金退出流通领域后，其流动性较其他证券类投资品差 B．黄金和股票市场收益不相关甚至负相关 C．黄金不能保值

D．价格受国际市场影响较大

E．国内黄金市场不充分，变现相对困难，有流动性风险

24、重视基金的长期成长，强调为投资者带来经常性收益的基金是__。A．收入型基金 B．平衡型基金 C．主动型基金 D．成长型基金

5.上海市股票预测及分析篇五

随着中国证券市场的不断发展, 以及中国金融体制的不断完善, 使人们对高风险与高收益的股票市场愈加关注, 机构和投资者试图分析财务数据、利用技术分析、宏观政策、数学模型等预测股票的发展趋势。然而股票市场是一个高度复杂的非线性动态系统, 有其本身的规律性、复杂性、动态性, 同时还受市场、经济、国家政策、投资者心理等众多因素的影响, 简单的以技术分析、财务分析、数理统计的方法预测某一行业板块的整体运行态势效果不是很显著, 因此寻找合适的方法来预测产业指数显得尤为重要, 这为投资者锁定投资目标、实现稳定收益以及减少市场投机提供了基础。本文将以深证信息技术行业指数为例, 利用一种较为新型的模型对该行业指数进行预测与分析, 从而为股市的其他方面的预测提供一定的依据与基础。

二、文献综述

长时间以来, 对股票价格的预测一直就是学术界和广大投资者最感兴趣的的问题之一, 它不仅存在着及其重大的应用价值, 也极具理论意义。到目前为止, 随着投资理论的不断发展, 提出了众多的股票价格、产业 (行业) 指数的预测方法, 主要包括以下几类:

(一) 较为传统的预测分析方法

具体为基本面分析方法、传统的技术分析法、指标分析方法 (如KDJ、MACD、R SI、VOL等技术指标) 。

(二) 传统的时间序列分析方法

该类分析方法是把股票价格指数、产业指数看作随时间变化的序列, 利用时间序列的变化趋势进行预测分析。

(三) 非线性系统的分析方法

该类分析方法是把股票、产业指数看作为一个随机性和秩序性交织在一起的非线性动态系统, 依靠其非线性函数进行仿真求解, 此类方法有分型统计法、灰色预测法、神经网络法等

在长期的研究中, 人们试图找到一个求解股票价格指数的非线性动态方程, 这样就可以顺利的预测后期股票的价格指数。但是股票市场的复杂性、随机性、动态性决定仅依靠某一动态方程组来解决是不可能的。所以, 我们只有基于现有的市场样本 (产业指数) , 从市场过去运行的规律中来寻找决定系统或市场演化的法则和系统状态变量。这样就无须了解市场内在的运行机制, 就可以实现任意的函数关系、学习能力以及通过学习掌握数据之间的依存关系。并且它只需要通过对历史数据的学习, 就能够从纷繁复杂的数据中自主寻找出参数之间的规律和特点, 并且刻画这些规律和特点。显然这里必须使用到非线性的预测方法来逼近系统内复杂的非线性映射, 由此我们引用的非线性分析工具———神经网络。

本文选用神经网络中比较经典的RBF (径向基) 神经网络, 由于该网络的输出层对中间层的线性加权, 使得该网络避免了BP神经网络冗长的计算, 使更具运算速度和外推能力更具较强的非线性映射功能。因此可以这么说, 径向基神经网络特别适合于非线性的时间序列的预测。接下来模型的建立与求解也是建立在RBF (径向基) 神经网络的基础之上。

三、样本选择

深证信息 (代码:399620) 为反映深市不同行业上市公司的整体表现, 提供更丰富的指数化投资标的、分析工具和可交易的指数产品, 促进ETF等基金产品进一步发展, 深圳证券交易所和深圳证券信息公司参照国际惯例于2011年6月15日, 将深市个股按行业分类标准分为10个行业, 编制10只深市行业指数 (纯价格指数) 。因此使样本更具科学性:

(一) 产业指数更具指导意义

众所周知, 深证产业指数是选择几十只股票进行加权之后进行的计算, 因此是这一产业整体走势的代表, 是一个整体指标, 反应了某一行业的整体趋势, 因而不易受极端个股的影响, 更加真实具体。

(二) 使投机转化为战略投资

中国股市之所以脆弱, 原因之一就是股市的投机性过强, 导致整个证券市场不够稳定, 股票价格波动频繁, 散户、机构投资者损失惨重, 整个市场处于恶性循环状态。而产业指数注重的是整个行业的整体走势, 是一个较为长期的指标, 因而在一定程度上不能够很好的指导短线投机, 但是对于具有战略投资眼光的机构或个人却极具指导意义。他们可以根据某一产业指数的变化转变投资策略, 适应不断变化的证券市场, 进而实现稳定收益。

(三) 个股的股价预测易受政策、内幕、追捧, 短线投机者及庄家的影响, 预测往往不够理想

在经历了全球金融危机之后, 整个金融市场处于一种波动的状态, 众多的投资者、机构放弃了长线的战略投资, 转而进行投机性的短线操作。不少庄家财大气粗违规操纵股市 (广大证券乌龙指事件等) , 暗地操纵股票, 使个股股价巨幅波动, 中小投资者在市场博弈中明显处于劣势地位, 所以, 个股股价的预测存在着极大的偶然性和不确定性, 这也导致即使是很好的股价预测模型也不能准确预测出股价的未来走势。而产业指数可以很大程度上避免这种问题, 因为某一产业的价格指数是根据一定的指标筛选的在整个证券市场上比较稳定, 运行良好的股票, 数量多。选样空间要求严格, 而且成分股的选择调整较为合理。所以, 要人为控制某一产业的整体价格指数不仅资金量大, 而且需要的时间较长, 风险集中, 不利于操作。基于以上几点的分析, 本文将以信息行业指数的预测为例进行详细分析。

四、模型建立与求解

本文把信息技术行业指数可以看作是一个时间序列进行处理, 因此这里假设有时间序列x={xi/xi∈R, i=1, 2, 3…N}, 然后利用2014年第8期中旬刊 (总第561期) 时代Times已知的N个值预测后M时刻的数值。这里可以采用序列的前N时刻的数据为滚动窗, 并将其映射为M个值, 这里M代表在在该窗之后的M个时刻的预测值, 如表一所示, 列出了数据的划分方法, 该方法悲哀把数据划分为K个长度为N+M且有一定重叠的数据段, 每一个数据段可以看作一个样本, 这样就可以得到个K=L- (M+N) +1样本, 这样一来就可以将每一个样本的前N个值作为R BF神经网络的输入, 后M个值作为目标输出, 通过学习, 实现RN到RM的映射, 从而达到预测目的。

这里的样本数据来源于中国深证证券交易所和深圳证券信息公司, 由于篇幅限制本文并没有以一年甚至更长的时间为样本, 而是选取了2014年1月份的信息技术产业指数作为样本数据, 并给出网络的设计和训练过程。

这里将每三天作为一个周期, 3天的信息产业指数数据作为网络的输入量, 输出则为预测日的行业指数。因此, 本文中的神经元个数为N=3, 输出层的神经元个数M=1, 样本个数K=7, 为了提高精度, 中间层的神经元个数设为50。在利用软件MATLAB2013b计算机仿真前, 应对1月2日至1月30日的指数值进行归一化处理, 再进行网络训练与测试, 最终得到如下运行结果:

注:由于误差较小, 为便于观察, 笔者将归一化值、误差率保留四位小数。

从表中, 我们不难看出, 利用RBF神经网络可以较好地预测深证信息技术产业指数, 其误差小于0.01, 部分值的误差率接近于0, 充分说明该模型中对于股市的预测适应性较高, 对于非线性的动态系统拟合度较高, 外推能力较强。为了便于观察预测值与实际值的差别及走势, 我们利用MATLAB2013b进行编程得到如下图像:

从图1上我们很清晰的看到, 利用RBF神经网络进行预测可以较好的模拟出整体趋势 (“*”号与“o”) , 从而为预测提供决策依据。

从上图2我们可以看出训练样本共训练15次, 在第9次时运行达到最优结果, 由于训练样本数据有限导致误差略大, 但在小样本的情况下可以控制到这样的误差, 我们认为是大致可以接受的。若要提高预测性能, 笔者建议应该采取更大的样本, 如一年的深证信息技术产业指数。

以下是利用该模型进行的短期预测:

注:春节股市休市, 2月7号开盘。

表2给出了2月7日至15日的深证信息技术行业预测指数值。然后我们就可以根据预测的指数点再结合自己的投资经验, 技术分析等综合考虑, 进而为一段时间的投资决策提供了依据, 从而提高了对股市走势的把握程度, 减少误差, 为作出合理的投资判断提供了指导基础, 也增强了收益的稳定性、可靠性。然而由于股票的长期走势受投资者心理、产业结构调整、宏观政策、国际局势、国内政治等多重因素的影响, 所以, 本文没有从事长期性的预测而是利用已知的指数点预测未来一周左右的走势, 在根据实际走势进行不断的修正模型和参数, 用实际值继续往后预测, 以此类推, 继而不断提高模型的准确性和稳定性。

五、总结

本文通过建立RBF神经网络对深证信息行业指数进行预测, 一定程度上避免技术指标模型、历史数据模型所构成的集成网络预测股票价格的缺陷。

采用RBF神经网络, 由于该网络的输出层对中间层的线性加权, 使得该网络避免了BP神经网络冗长的计算, 在对股票价格指数的预测中同各国神经元连接权值的调整, 更加准确的逼近市场价格波动中反映出来的非线性映射关系, 使更具运算速度和外推能力, 从而实现对混沌时间序列的准确预测。并且方法简单实用, 误差率较小, 准确性较高, 使模型更具推广型。从而为投资者迅速锁定某一行业、投资决策提供一定的依据。另外, 本文所采用的数据较少一定程度上影响预测误差的大小, 因此在实践中建议采用一年甚至更长时间的数据。影响行业指数变化的因素有很多, 因此, 投资者应该结合国家政策、国际形势、技术指标、基本面等进行综合分析决策。今后我们还需要将更多的因素考虑到估价预测模型中去, 在股市规律中加入不可预见的调节因素等。

摘要：股票市场是一个极其复杂的非线性动态系统, 在金融市场中占据着重要的地位。随着证券市场的不断发展与完善, 投资者越来越重视股价指数的变化趋势。因此, 利用相关模型预测行业价格指数趋势显得尤为重要。本文以深证信息技术行业指数为例, 选用神经网络中比较经典的RBF (径向基) 神经网络, 使模型具有运算速度和外推能力, 更具较强的非线性映射功能, 从而较好的预测出该行业的未来一段时间的运行趋势, 为投资决策提供依据。

关键词：股价指数,深证信息技术行业指数,RBF神经网络,投资决策

参考文献

[1]飞思科技产品研发中心.神经网络与MATLABR2007实现.北京:电子工业出版社, 2007.

[2]周品.MATLAB神经网络设计与应用.北京:清华大学出版社, 2013.3.

[3]吴维, 陈维强.用BP神经网络预测股票市场的涨跌[J].大连理工大学学报, 2001, 41 (1) :9-15.

[4]陈明.MATLAB神经网络原理与实例精解.北京:清华大学出版社, 2013.3.

[5]MATLAB中文论坛.MATLAB神经网络30个案例分析.北京:北京航空航天大学出版社, 2010.4.

[6]董长虹.Matlab神经网络与应用 (2版) .北京:国防工业出版社, 2007.9.

[7]施航, 马琳达.人工神经网络在股票价格预测中的应用[J].电脑开发与应用, 2007, 20-35.

6.上海市股票预测及分析篇六

申论主题：中公教育《上海市考前冲刺预测试卷》精准命中申论主题！

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微信：shoffcn

2014年1月18日上午，上海公务员考试申论科目结束。由中公教育研发的上海市全真模拟试卷、考前冲刺预测试卷等图书产品精准命中了2014年上海市考申论的题材、试题。命中情况如下：

一、主题精准命中——2014最新版上海公务员录用考试专业教材·考前冲刺预测试卷准确命中市考主题

据此次参加考试的考生反馈信息，2014最新版上海公务员录用考试专业教材·考前冲刺预测试卷，精准命中此次上海市考申论主题!今年上海市考申论A卷的主题为“简政放权，转变政府职能”，而本图书的第一套试卷主题即为“简政放权”，大大提升了考生的作答效率和作答准确性!【上海真题】2014·上海·A类·给定资料

目前，新一轮简政放权，转变政府职能的大幕已经拉开。新一届政府用“简政放权”引导广大领导干部把心思和精力统一到中国梦上来，为实现“中国梦”积聚强大力量。

2013年全国“两会”以来，对于中国政府职能转变改革，国际媒体予以高度评价，认为政府放权对中国私营企业和国际投资者是重大利好，有利于遏制腐败，促进社会公平。

中国的政府职能转变改革，在世界的注目下坚定地起航了。正如李克强总理所说：市场所办的，多放给市场。社会可以做好的，就交给社会。政府管住、管好它应该管的事。这是发展的需要，是人民的愿望。我们要有壮士断腕的决心，言出必行，说到做到。

【中公命中】2014最新版上海公务员录用考试专业教材·考前冲刺预测试卷·申论书中的“上海市公务员录用考试·《申论》考前冲刺预测试卷(一)”这套试卷的主题即“简政放权”，这与今年上海A类申论主题完全吻合。考生可以通过做题此题目来加深对资料的理解和把握，从而提高阅读质量和速度。

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二、材料的准确命中

同时，在2014年上海市考中，中公教育不仅命中主题，连资料内容也已命中。【上海真题】2014·上海·A类·给定资料

广东省被列为我国行政审批制度改革试点地区。2012年5月，广东省政府向国务院呈报了关于深化行政审批制度改革先行试点的请示，请求国务院授权广东停止实施和调查部分筛审批事项。2012年8月22日，国务院第214次常务会议决定批准广东省在“十二五”期间进行先试先行。此后，监察部、国务院法制办公同有关部门研究，认定广东要求改革试点的行政审批中，有25个项目是由法律规定的，需要由全国人大党委会作出决定，授权国务院同意广东在本先生区域内停止实施和调整这此行政审批。2012年12月25日，关于授权国务院同意在广东省暂时调整部分法律规定的行政审批的决定草案，摆上了全国人大党委会组成人员的案头，提交审议。12月29日，全国人大党委会发布了《关于授权国务院在广东省暂时调整部分法律规定的行政审批的决定》。

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广东省政府此次希望改革的行政审批分为两大类。一类是暂时停止审批的项目，共20项，其中15项停止审批后，将交由具备条件的行业协会实行自律管理，如城乡规划法规定的城乡规划编制单位乙级和丙级资质认定。职业病防治法规定的建设项目职业病危害预说不准放职业卫生技术服务机构资质认可等;营业性射击场立项审批。中外合作经营企业委托经营管理合同审批、修理计量器许可等5项，将通过现有的其他鉴定措施、备案、检验程序等进行管理。另一类暂时调整的5项行政审批项目，均涉及审批权的下放，如法律规定由商务部实施的自动进口许可下放到广东省政府和市区的市政府;由广东省政府环保部门实施的机动车排气污染检测，下放到市区的市政府环保部门。

广东省佛山市顺德区自2011年8月启动了新一轮行政审批制度改革。在转变政府职能上取得了突破，共向社会转移了22项职能事项。2012年，顺德区政府拟转移的职能的重点在于经济和民生领域。13个区属政府部门拟向社会组织转移76项职能，为配合职能转变，在审批集中、精简后，总店的内部体制、运行机制、职能转移等方面需要做相应的改革。在顺德区环境运输和城市管理局，试行了三权分离制度。该局建立了政务决策机制，组建了高规格的政务咨询委员会，还同时新建决策事务科，以决策事务科为决策平台集中行使决策权。不仅如此，该局还重新优化内部机构;并调整镇街分局职能，定位为执法部门，形成决策、执行、监督既相互分离，又相互协调的机制。

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【上海真题】2014·上海·A类·给定资料

5.20世纪70年代末，美国开始了大规模的管制放松的改革。行政审批项目大幅度减少。行政审批程序进一步简化，在许多管制领域引入了市场机制。其效果非常显著。有人估计，美国完全取消了航空领域的管制、大量取消了铁路和电信的管制、加上有线电视、经纪业等领域的改革，管制放松改革的收益每年估计在358亿到462亿美元之间，而未实现的收益也有200多亿美元。20世纪90年代美国经济持续高速增长，这有很多方面原，放松管制，改革行政审批制度。可以说是其中非常重要的因素。而为了应对经济社会形势的新变化。特别是面对日本经济日渐低迷的困境，日本政府也在20世纪90年代中期开始加强行政审批制度改革，如1996年日本政府出台的放宽限制的具体计划有1797项之多。

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三、试题的准确命中

【上海真题】2014·上海·A类·答题要求

一、结合“给定资料2”，回答下列问题。(15分)

1.分析广东省的行政审批制度改革在哪些方面体现了“简政放权”? 2.简要回答国务院为什么要向全国人大常委会请求授权批准广东省暂时调整部分审批项目? 要求：观点明确，语言精练、条理清楚，字数不超过300字。

二、结合给定资料中的几个案例，分析我国有些地方政府行政审批所存在的问题。(15分)

要求：分析思考条理清楚，观点明确，字数不超过300字。

三、结合给定资料，概括某市政务大厅存在的主要问题，并提出对策措施。(20分)要求：分析语言精练，层次要点清楚，对策有针对性。字数不超过350字。

四、结合给定资料，谈谈政府在转变职能进程中应履行好哪些职责。(10分)要求：准确，简明，条理清楚。字数不超过200字。

五、结合给定资料，围绕“当前转变政府职能的核心”写一篇文章(40分)要求：(1)参考给定资料，自选角度，自拟题目。

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(2)观点明确、联系实际、分析具体、条理清楚、语言流畅。(3)总字数800~1000字。

【中公命中】本套试卷中考查的问题在“上海市公务员录用考试·《申论》考前冲刺预测试卷(一)”这套试卷中多有体现，P119页的作答要求与其作答思路基本一致，考生只要熟练掌握了作答这套试卷的方法和技巧，对于本次上海市考题目的作答就会手到擒来。

综上，诸如此类，其他压中的题目类型还有不少，这里就不一一列举了。中公专家经过深入研究一年内的各类社会热点以及市考历年真题，编制成的各类考前模拟对于上海市考申论押题都具有很强的参考价值，每年都能压中，做过相关题目的考生也获得了极有效的作答成效。今后希望考生能够继续一如既往的关注和支持我们的研发工作，也相信我们的努力能够帮助您成就梦想!

更多公告公示信息动态请关注：21世纪人才网（http://sh.offcn.com/）

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7.上海市股票预测及分析篇七

者问



发布时间：2015-01-09

近日，中国结算相关负责人就《中国证券登记结算有限责任公司关于上海证券交易所股票期权试点结算规则》（以下简称《规则》）相关情况接受了记者采访。

1、问：《规则》主要包括哪些方面的内容？

答：《规则》作为中国结算对股票期权结算业务进行规范的主要规则，对上海证券交易所（以下简称“上交所”）股票期权结算业务的基本模式和要求做了全面细致的规定。《规则》主要内容包括：

（1）总则。对制定依据、结算业务范围、规则适用主体及中国结算在股票期权业务中的自律管理职责进行规定。

（2）结算参与人期权业务资格管理。对结算参与人期权业务资格管理以及委托结算等进行规定。

（3）账户管理。包括保证金账户及衍生品合约账户的管理。

（4）期权结算及违约处理。包括期权结算的一般规定、保证金制度、日常交易结算及违约处理、行权结算及违约处理。

（5）风险控制。包括风险控制的一般规定、结算担保金制度、强行平仓制度。

（6）附则。对收费标准、期权合约的司法执行、暂不实施的内容、解释主体及生效日期等进行规定。

2、问：《规则》与12月初发布的征求意见稿相比，有哪些差异？答：与12月初的征求意见稿相比，《规则》主要在以下几个方面进行了完善：

（1）将结算参与人期权结算业务资格管理与现货市场结算参与人管理制度进行衔接，对结算参与人期权结算业务资格管理等相关内容做出调整。具体办理程序与管理要求等中国结算将另行制订《中国证券登记结算有限责任公司结算参与人期权结算业务管理指引》。

（2）删减有关结算银行管理相关内容，由中国结算另行制订《中国证券登记结算有限责任公司结算银行期权资金结算业务指引》予以规范。（3）在衍生品合约账户管理中增加关于经营机构应当委托中国结算根据期权交易成交结果和交收结果等记录合约账户内的期权合约及其变动情况，确认期权合约持有人持有合约的事实的内容。

（4）补充中国结算有权在发生备兑证券数量不足情形时锁定结算参与人保证金账户内相应保证金以及除权、除息情形下有权对备兑证券锁定不足部分冻结、扣划除权、除息合约标的现货市场应收红利等权益的规定。（5）补充对于结算参与人行权日买入合约标的用于行权交割的，中国结算有权根据该结算参与人现货市场资金清算交收情况，锁定、扣划、处置其保证金用于完成其现货市场交易的资金交收的规定。（6）补充司法执行期权合约的协助执行方式的规定。

3、问：《规则》在保证金账户管理方面有哪些特别规定?

答：结算参与人以自己的名义，向中国结算申请开立股票期权资金保证金账户及股票期权证券保证金账户。结算参与人同时开展自营与经纪业务的，应当分别开立自营资金保证金账户、自营证券保证金账户、客户资金保证金账户以及客户证券保证金账户。

结算参与人应当在中国结算预留直接扣款银行账户，用于交易结算保证金不足时的直接扣款。结算参与人应当事先与结算银行签订相关协议，授权结算银行根据中国结算发送的划款指令从结算参与人直接扣款银行账户直接扣划资金至中国结算在该结算银行开立的账户。

4、问：《规则》在衍生品合约账户管理方面有哪些特别规定?

答：投资者衍生品合约账户（以下简称“合约账户”）由中国结算统一管理，期权经营机构按照中国结算相关规定为投资者开立合约账户。合约账户用于记录投资者期权合约持仓和变动情况，并用于期权合约的交易申报和行权申报。

合约账户纳入一码通账户体系，合约账户编码由对应市场的证券账户号码加合约交易权限标识码构成。投资者须至期权经营机构经营场所,现场办理开户手续。中国结算根据期权经营机构的申报配发合约账户，同时建立合约账户与相应证券账户的对应关系。合约标的的行权结算、备兑证券交割锁定等通过该投资者合约账户对应的证券账户完成。

投资者申请合约账户销户前须确认账户内没有持仓及未了结债权债务，并不得在注销当天使用注销账户开仓交易；投资者合约账户销户后方可办理对应证券账户的撤销指定交易和销户。

5、问：《规则》对于期权结算基本原则有哪些规定?

答：中国结算作为共同对手方，为上交所期权业务的日常交易和行权提供多边净额结算服务。期权结算实行分级结算，期权结算的资金收付按照期权合约交易的资金交收、行权资金交收、资金保证金收取的顺序办理。

6、问：《规则》对于保证金制度有哪些规定?

答：期权结算业务实行保证金制度。保证金以现金、上交所及中国结算认可的证券方式交纳。以证券形式交纳的按照折算率计算出相应保证金额度，与以现金形式提交的保证金合并计算保证金。中国结算向结算参与人收取的保证金分为结算准备金和维持保证金。

中国结算于交易日日终根据投资者备兑开仓的持仓情况，对投资者合约账户对应证券账户内的合约标的进行交割锁定，免收维持保证金。投资者就其期权合约持仓构建组合策略的，按照组合策略收取相应维持保证金。

7、问：《规则》在日常交易结算及违约处理方面有哪些特别规定?

答：中国结算每个交易日日终根据交易结果进行权利金、费用的清算、交收，在完成期权合约交易的交收后计算并向结算参与人收取维持保证金。结算参与人发生权利金交收违约的，中国结算按天计收利息和违约金，并有权对其持有的权利仓进行处置。

结算参与人结算准备金小于零、备兑证券数量不足且未在规定时间内补足或者自行采取平仓措施的，中国结算有权对该结算参与人负责结算的合约进行强行平仓处理。

8、问：《规则》在行权结算及违约处理方面有哪些特别规定?

答：中国结算在行权日日终进行行权清算，在次一交易日根据行权清算结果按照货银对付的原则办理合约标的交割和资金交收。期权结算中实施期货现货市场联动控制风险的相应措施。

结算参与人无法交付合约标的的，中国结算对未交付部分按规定价格进行现金结算；结算参与人发生资金交收违约的，中国结算可以按照业务规则规定暂不交付并处置其应收合约标的；异常情形下中国结算按照业务规则规定对行权结算做出相应的特别处理。

投资者或非结算参与人机构对结算参与人发生行权合约标的交割不足的，结算参与人可以利用自营证券完成对中国结算的行权交割义务；发生行权资金交收违约的，结算参与人可以通过上交所委托中国结算将相应应收合约标的划付至结算参与人证券处置账户内。

9、问：《规则》在风险控制方面有哪些特别规定?

答：中国结算对发生资金交收违约的结算参与人按天计收违约金及所垫付资金的利息；按照业务规则规定扣划该结算参与人的自营证券并动用该结算参与人在中国结算存放的其他自有资金；根据业务规则规定对结算参与人采取相应的自律管理措施。

期权结算实行结算担保金制度。结算担保金分为基础结算担保金和变动结算担保金，以现金形式交纳。结算担保金被动用后结算参与人应当及时补足，结算担保金动用后，中国结算取得对违约结算参与人的相应追偿权。

期权交易实行强行平仓制度。因结算参与人结算准备金小于零、备兑证券数量不足原因由中国结算实施的强行平仓，产生的损失和费用由结算参与人先行承担，结算参与人向过错方追偿。

10、问：期权结算在登记结算收费方面有哪些特别规定?

8.基于神经网络的股票价格预测模型篇八

股票市场是一个复杂的非线性动力学系统, 有显著的非线性、时变性特征, 致使对股市指数和股票价格的预测成为一大难题[1]。在传统的股票市场预测建模研究中, 多元回归分析、时间序列分析、指数平滑等是最常见的方法[2,3]。

近年来, 众多学者利用神经网络对股票价格进行了大量的预测研究。文献[4]利用不同的神经网络算法产生神经网络集成个体, 用遗传算法动态求解集成个体的非负权重系数, 进行最优组合集成建模。相对传统的简单平均集成模型, 具有预测精度高、稳定性好, 易于操作的特点。文献[5]提出了一种基于RBF神经网络的股票市场预测模型。文献[6]提出了一种基于主成分的遗传神经网络股票指数预测模型, 特点有两个:1) 利用主成份方法选取输入变量;2) 利用遗传算法优化神经网络参数。吴华星对基于神经网络的股票价格预测方法进行了研究[7], 他分析了传统的BP算法, 通过引入调节参数ρ解决了要同时调整算法中学习速率η和动量参数α的问题。从基于神经网络的股票预测模型的研究成果来看, 关注点主要集中在:1) 对输入数据的处理上;2) 对神经网络的参数学习上;3) 对神经网络的集成方法上。

本文提出了一种基于BP神经网络的股票预测模型 (SPMM) 。SPMM的优点及特点为:1) 网络结构简单, 易于实现。2) 给出了一种基于窗口技术的样本生成方法。3) 基于前N天的任意单一指标的运行数据, 可以预测未来M天的趋势。4) 该模型融合了多个神经网络的预测结果, 模型的学习能力强, 预测精度高。系列实验结果表明, 该模型效果良好。

1 BP神经网络

BP算法用来训练多层前馈神经网络 (采用BP学习算法的前馈型网络被称为BP神经网络) , 属于有导师的学习算法。BP网络具有结构清晰, 易实现、计算功能强大、性能优越等特点, 因而被广泛应用于模式识别、文本分类等多个领域[8]。BP神经网络采用的是并行网络结构, 包括输入层、隐含层和输出层。BP网络已被证明具有强大的非线性映射能力和泛化功能, 多层网络能逼近任意非线性函数[9]。

图1显示了一个三层结构的前馈神经网络, 其中, 输入层和输出层各有2个节点;隐藏层具有3个节点。隐藏层和输出层的每一个节点为一个sigmoid单元, 它基于一个平滑的可微阈值函数。每一个sigmoid单元按下式计算它的输出:其中为该节点的输入向量, 为它的权向量。σ经常被称为sigmoid函数或者也可以称为logistic函数。

隐藏层节点的输入来自于输入层, 当每一个输入层节点到各隐藏层节点上的权重确定后, 隐藏层节点的输出则是确定的。隐藏层的输出作为输出层的输入, 同理, 当每一个隐藏层节点到各输出层节点的权重确定后, 则输出层节点的输出值也是确定的。可见, 权向量的学习是关键。

权重的学习问题实质是一个搜索问题, 即需要在空间中找到一个合理的, 使相应的网络在训练样本上的误差最小。形式化表示为, 找到, 使下式最小。

其中, D是训练样本集合;d是一个训练样本;outputs是网络输出单元的集合;tkd是d的期望输出向量中第k维的值;okd是神经网络对d的输出向量中第k维的值。

显然, 遗传算法、粒子群算法等均可以用于寻找→w的近似最优解。本文使用基于随机梯度下降的BP算法[2]搜索→w。

2股票价格预测模型的建立

2.1预测模型

本文设计的股票价格预测模型 (SPPM) 如图2所示。该模型分为两个阶段:训练阶段及使用阶段。训练阶段指基于训练样本集, 学习神经网络权重的过程。预测阶段指的是使用前一阶段学习到的神经网络, 对股价进行预测的过程。为提高SP-PM的泛化能力, 强化该模型应用于股票价格预测的实效, 采用了神经网络集成技术。神经网络集成被证明是一种非常有效的方法, 即使仅仅是对一组网络进行简单的投票或平均, 也可提高学习系统的处理能力[10]。本文对神经网络的集成, 体现在两个方面:个体生成方面和结果融合方面。接下去, 对这一模型进行详细介绍。

2.2数据预处理

假设t1, t2, …, tn (n≥2) 是一个连续的时间序列, 在时刻ti上, 可以获得一只股票的任意属性 (如:开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交金额等) 的值。对于某一属性 (以下不妨设为收盘价) 在时间序列t1, t2, …, tn上获取的数据序列, 不妨设该数据序列为:x1, x2, …, xn。

首先对该数据序列中的每一维进行归一化处理:

其中, 1≤i≤n, max和min分别表示x1, x2, …, xn的最大值和最小值。

其次, 按式 (3) 构造n-N-M+1个样本, 其中, N和M表示用前N (N≥1) 天的收盘价预测未来M (M≥1) 天的收盘价;n>N+M≥2。

所得到的样本集用D表示, 显然, |D|为n-N-M+1。D中第i (1≤i≤n-N-M+1) 个样本, 表示为, 其中|Xi|为N, |Yi|为M。对于一个时间序列, 如图3所示, 当窗口大小发生调整时, 则可以得不同的样本集。使用不同的样本集, 则可以训练得到不同的神经网络个体。以下, D1、D2、…、Dk分别表示k个样本集, k表示窗口个数或神经网络的总数。

2.3网络结构的确立

Hornik等早已证明:若输入层和输出层采用线性转换函数、隐藏层采用sigmoid转换函数, 则含一个隐藏层的多层神经网络能够以任意精度逼近任何有理函数[8]。因此, 本文使用的前馈网络具有三层结构:输入层、隐藏层和输出层。该网络输入层的节点数由输入向量的维数决定, 由于输入向量的维数是N, 故输入层节点数确定为N个。输出层节点数由输出向量的维数大, 而且是训练时出现“过拟合”的直接原因。然而, 遗憾的是, 目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。为尽可能避免训练时出现“过拟合”现象, 保证足够高的网络性能和泛化能力, 确定隐藏层节点数的最基本原则是:在满足精度要求的前提下取尽可能紧凑的结构, 即取尽可能少的隐藏层节点数。在确定隐藏层节点数时必须满足下列条件:1) 隐藏层节点数必须小于|D|-1;2) 训练样本数必须多于网络模型的连接权数, 一般为2~10倍。

不妨设隐藏层节点个数为h, 连接权数则为:N×h+M×h。第2个条件可表示为:得从而, 上述两个条件则可表示为:

综上, 本文采用的是:N-h-M的神经网络, 隐藏层节点为sigmod单元, 输出层节点为线性单元。

2.4预测融合

k个数据集可以训练得到k个神经网络。假设对于一样未知样本, 设SPPM分别输出Y1, Y2, …, Yk, 接下去, 将讨论“融合”这些输出并最终给出未来M天的股价走势的具体方法。

一种最简单的方法就是取各输出的均值, 如下式:

其中, Y的大小为M, 每一维代表对未来某一天的预测值。

在许多情况下, 我们并不需要知道未来的具体预测值, 而仅需要知道未来是涨还是跌。此时, 仅需要观察Y中, 当前这一天相比于前一天的值即可获知。

3实验设计与结果

本文实验的硬件环境为:CPU为Intel Core 2 Duo Processor T5500;内存为1G。编程环境为:Matlab 7.1。实验数据取自“同花顺”, 总共取了五个时间段 (即k=5) 的收盘价数据, 如表1所示。由于篇幅关系, 本文仅讨论N=10, M=2的情况, 即根据前10天的数据预测未来2天的走势。值得说明的是:表1中的交易天数, 对于不同的股票来说, 可能略有不同 (比如:有的股票可能会有停盘现象) 。在同一时间段内, 表1中的n、n-N-M+1及h的值对于不同的股票可能略有差别。

表1中的五个数据集, 分别训练五个神经网络, 神经网络权重学习的迭代次数为800, 隐藏层节点的转换函数取tansig, 输出层节点的转换函数取purelin, 其他参数取newff函数的默认值。这五个神经网络分别记作:NN1、NN2、NN3、NN4及NN5。表2是SPPM对上证指数的预测结果, 预测的指标值为:收盘价。值得指出的是, 每一个神经网络的训练和预测都独立运行10次, 神经网络对某一天收盘价的预测均取这10次独立实验的均值。比如:NN1被独立训练了10次, 每一个独立训练后, NN1都将对2012-03-19上证指数的收盘价得出一个预测值, 这10次预测的平均值为2 335.8。这样做的好处是:从一定程度上有效避免了随机的乐观或悲观。本文所有的实验数据都是10次独立实验的平均值。

表2中, SPPM预测2012-03-19日上证指数的收盘价为2 374.64, 相比于前一交易日 (2012-03-16) 的实际收盘价 (即2 404.74) 而言, 预测趋势为下跌。这与当天的真实运行结果有所背离。

表2中, SPPM预测2012-03-20日上证指数的收盘价为2 373.84, 相比于前一交易日 (2012-03-19) 的实际收盘价 (即2 374.64) 而言, SPPM预测趋势为下跌。这与当天的真实运行结果完全符合, 且预测值与实际收盘价非常接近。

总体上看, SPPM预测未来两天相对于当前日期 (即2012-03-16) 而言, 将处于下行趋势, 这与真实的运行情况是相符合的。

为了进一步验证SPPM的性能, 我们还对贵州茅台2012-03-19及2012-03-20的收盘价进行了预测。表3给出了SP-PM对贵州茅台的预测结果。2012-03-16日, 贵州茅台的实际收盘价为207.59, 2012-03-19及2012-03-20日, 贵州茅台分别有小幅上涨。SPPM预测2012-03-19及2012-03-20日的收盘价分别为207.16和207.22, 这与实际观测值非常接近。

图4分别给出了SPPM在上证指数和贵州茅台D1数据集上的预测结果与实际结果的对比曲线。总体上来看, SPPM对上证指数的拟合情况要好于贵州茅台。可能的原因在于:相比于个股而言, 上证指数受少数机构操控的可能性较小, 即上证指数更反映了市场的整体规律。这也就是说, 上证指数的运行规律性更容易被SPPM捕捉和学习到。而由于炒作的原因, 个股的规律即使被捕捉到了, 预测的值也可能与实际的值有差距。越是拟合效果差的股票, 越反映出其市场规律性的成份少, SP-PM则越难预测准确。

4结语

本文提出了一种股票价格预测模型SPPM, 它可以预测未来若干天的股票价格。由于集成了多个神经网络, 所预测的价格具有较高程度的准确性。实验结果证明了这一点。未来的工作包括:1) 研究N与M对预测准确性的关系;2) 研究样本数与预测准确性的关系等。

尽管本文的实验数据并不十分丰富, 却提出了一种股价预测的研究思路, 从而使本文具有一定的实际参考价值。

参考文献

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[2]唐娜.基于灰色理论和神经网络理论的股票指数预测研究[D].武汉理工大学, 2007.

[3]陈政, 杨天奇.基于RBF神经网络的股票市场预测[J].计算机应用与软件, 2010, 27 (6) :108-110.

[4]潘晓明, 吴建生.基于遗传算法神经网络集成股票市场预测研究[J].广西师范学院学报:自然科学版, 2007, 24 (1) :77-84.

[5]刘磊.基于遗传神经网络的指数跟踪优化方法[J].系统工程理论与实践, 2010, 30 (1) :22-29.

[6]智晶, 张冬梅, 姜鹏飞.基于主成分的遗传神经网络股票指数预测研究[J].计算机工程与应用, 2009, 45 (26) :210-212.

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[8]Mitchell T M.机器学习[M].曾华军, 译.北京:机械工业出版社, 2009.

[9]杨行峻.人工神经网络与盲信号处理[M].北京:清华大学出版社, 2003.

9.上海市股票预测及分析篇九

根据近几年的高考录取分数线来看，上海市2022年的本科分数线预计为405分，专科分数线预计为120分。

上海高考延期的原因是什么

因为疫情作出以上调整，主要基于三方面考虑：一是大考之前，要尽可能给高三、初三以及参加等级考的高二学生到校学习留出必要时间。疫情过后，学生由家门直接走进考场，应考状态可能难以保证。校长和老师们普遍认为，在符合疫情防控要求的前提下，要给考生们留出一段在校学习的时间，巩固复习成效，稳定考前心态，适应考试环境，从而能以更好的状态迎接考试。

二是需要在等级考和秋季统考之间留出一定的时间间隔。秋季统考比等级考权重大，两次考试之间留出一定的时间间隔，让考生在完成等级考后，再专心复习一段时间，以迎接语、数、外3门统考科目的考试，这样安排更为合理，也符合以往惯例。

三是使考务安排更具操作性。中考的理化实验和外语听说测试对考场防疫要求比较高，组织难度更大，在总成绩中所占权重较低，特别是因为疫情原因，初三学生实际上无法接受理化实验训练。经综合考虑，决定今年取消这两项测试，相关成绩以满分计入中考总成绩。

2022上海高考志愿要怎么填

高考志愿填报都是在考生所在省份的教育考试院官方网站上，考生凭准考证号码，密码登陆，进行高考志愿填报，切勿相信第三方志愿填报机构。

正确参考往年招生高校录取平均分和位次。

高校录取统计数据中，有最高分、平均分、最低分等数据。这三种数据对考生来说，平均分最有参考价值。参考高校录取平均分尤其是各专业平均分比参考最低、最高分更有效。

考查分差更具有可比性，对院校专业选择更有把握，简单易行，也是比较常用的方法。分差=考生成绩-批次录取控制线。

10.上海市股票预测及分析篇十

股票市场是我国资本市场不可缺少的一部分, 在推动经济发展中起到了举足轻重的作用。随着我国经济的快速发展, 股票价格的预测研究成了当前的热点之一, 但股票价格的形成机制是颇为复杂的, 股票价格既受到政治、经济、市场的影响, 也受到技术和投资者行为的影响, 个别因素的波动都可能会使股票价格剧烈波动, 股票价格和各影响因素之间很难直接建立明确的函数关系表达式。神经网络对非线性问题有强大的处理能力, 是股票价格预测的有效方法, 但神经网络收敛速度慢, 易于陷入局部极小点, 鲁棒性差。粒子群算法是一种基于群智能的全局寻优方法, 方法简单易于实现。粒子群神经网络将粒子群算法引入到神经网络的训练当中, 可以有效地提高神经网络的预测能力。

二、粒子群算法

粒子群算法初始化为一组随机粒子, 然后通过迭代寻找最优解。粒子追随两个最优值来更新自己, 一个是粒子迄今为止寻找到的最优值, 叫做个体极值 (pBest) ;另外一个是整个粒子群迄今为止寻找到的最优值, 叫做全局极值 (gBest) 。粒子用以下公式更新自己:

其中为当代粒子移动速度;是下一代粒子移动速度;是介于[0, 1]之间随机数;是学习因子, 一般取2;是当代粒子位置;是下一代粒子位置;是个体最优位置, 是全局最优位置;为惯性因子。

惯性因子对优化性能有很大的影响, 较大的值有利于跳出局部极小点, 而较小的值有利于算法收敛。一般采用以下公式进行更新:

式中为迭代次数。

三、粒子群神经网络

多层前馈神经网络由于一般使用BP算法作为学习算法, 因此常称之为BP网络, 由于BP算法从本质上讲是一种局部寻优算法, BP算法不可避免地存在局部极小, 因此需要用一种全局寻优算法来代替BP算法。由于粒子群算法有良好的全局收敛性能, 在这里我们采用粒子群算法作为神经网络的学习算法, 即用粒子群算法来实现神经网络权值的寻优, 称这种网络为粒子群神经网络。

四、股票价格预测

采用三层前馈神经网络, 隐层神经元为线性神经元, 激活函数为S型函数, 网络权值寻优方法为粒子群算法。根据经验选取预测日前四天开盘价、收盘价作为输入量, 输出量为第五天的收盘价, 网络结构为8-1 7-1。本文选取“泰豪科技 (600590) ”从2007年5月10日到9月20日的股票价格数据利用MATLAB软件进行研究。取70组数据作为训练样本, 20组数据为测试样本。

由上图可以看出, 股票预测价格与实际价格略有差距但相差不多, 并且总的趋势符合实际走势。

五、结束语

粒子群算法简单, 收敛速度快, 鲁棒性强, 易于编程实现。粒子群神经网络兼有粒子群算法和神经网络的长处, 将粒子群神经网络运用到股票价格预测上, 研究结果表明预测效果良好。

参考文献

[1]Kennedy J.and Eberhart R.Particle Swarm Optimization.IEEE International Conference on Neural Networks (Perth, Australia) , IEEE Service Center, Piscataway, NJ, IV:1942-1948, 1995.

[2]Shi Y, Eberhart R.A modified particle swarm optimizer[C].In:IEEE World Congress on Computational Intelligence, 1998:69-73

[3]闻新周露李翔等:MATLAB神经网络仿真与应用[M].科学出版社, 2003.7