題中發(fā)現(xiàn)事物的趨勢(shì)性、從偶然問(wèn)題中認(rèn)識(shí)事物的必然性。這一重要論述包含著馬克思主義世界觀方法論，既考驗(yàn)領(lǐng)導(dǎo)干部的能力和水平，也考驗(yàn)領(lǐng)導(dǎo)干部的政治判斷力、政治領(lǐng)悟力、政治執(zhí)行力。以苗頭觀趨勢(shì)。善于從苗頭問(wèn)題中發(fā)現(xiàn)事物的趨勢(shì)性，是領(lǐng)導(dǎo)干部應(yīng)該具備的一項(xiàng)基本功。“‘只有當(dāng)著還沒(méi)有出現(xiàn)大量的明顯的東西的時(shí)候，當(dāng)桅桿頂剛剛露出的時(shí)候，就能看出這是要發(fā)展成為大量的普遍的東西，并能掌握住它，這才叫領(lǐng)導(dǎo)。毛澤東同志講的這種領(lǐng)導(dǎo)，就是戰(zhàn)略領(lǐng)導(dǎo)?！绷?xí)近平總書(shū)記引用毛澤東同志在黨

現(xiàn)出3種形態(tài)：趨勢(shì)性下行、波動(dòng)上行和高位震蕩（W型）。其中，趨勢(shì)性下降占主導(dǎo)。結(jié)合當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)基本面狀況和美聯(lián)儲(chǔ)的政策立場(chǎng)可知，通貨膨脹是核心矛盾，金融風(fēng)險(xiǎn)事件及其引發(fā)的失業(yè)率的上行是觸發(fā)大類資產(chǎn)拐點(diǎn)的重要信號(hào)。在美聯(lián)儲(chǔ)暫停加息區(qū)間，當(dāng)通脹壓力偏低（或趨于下行）時(shí)，美聯(lián)儲(chǔ)從暫停加息到降息的轉(zhuǎn)換相對(duì)較快，美債利率更過(guò)呈現(xiàn)出趨勢(shì)性下行的態(tài)勢(shì)（如1995年、2000年和2019年）；當(dāng)通脹壓力趨于上行時(shí)，即使美聯(lián)儲(chǔ)不再加息，美債利率仍可能波動(dòng)上行（如1969年、1

升，并不是新的趨勢(shì)性的上升。離趨勢(shì)性上升還會(huì)有一段距離，還需要一個(gè)波段回落完成之后才可以考慮?？偨Y(jié)：上證指數(shù)運(yùn)行在3418 點(diǎn)回落以來(lái)的ABC 三段中的B段反彈上升過(guò)程中；7 月下旬會(huì)向上拉升，脫離當(dāng)前在反復(fù)震蕩的底部區(qū)間（具體向上空間不確定）；離真正的趨勢(shì)性上升，還缺一個(gè)向下的波段回落。用ABC 三段回落來(lái)描述的話就是，B 段反彈上升結(jié)束了，還會(huì)有個(gè)C 段的震蕩回落，才能徹底結(jié)束3418 點(diǎn)以來(lái)的下跌。

，結(jié)合航線數(shù)據(jù)趨勢(shì)性預(yù)測(cè)和分析模型，通過(guò)對(duì)航線數(shù)據(jù)趨勢(shì)性特征分析，構(gòu)建船舶航線數(shù)據(jù)融合和適應(yīng)度評(píng)價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)航線數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征分析，提高對(duì)航線數(shù)據(jù)趨勢(shì)性預(yù)測(cè)能力。研究航線數(shù)據(jù)趨勢(shì)性預(yù)測(cè)方法，分析航線數(shù)據(jù)潛在特征和時(shí)間相關(guān)性特征，提高航線調(diào)度和規(guī)劃能力[1]。當(dāng)前，對(duì)航線數(shù)據(jù)趨勢(shì)性預(yù)測(cè)方法主要采用分布式傳感信息跟蹤識(shí)別方法、Lyapunove 指數(shù)預(yù)測(cè)方法以及BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法等，通過(guò)航線數(shù)據(jù)傳輸控制和均衡配置，根據(jù)數(shù)據(jù)在低維空間的向量分布式融合調(diào)度模型

高，但不是新的趨勢(shì)性上升所產(chǎn)生的高點(diǎn)。時(shí)間上見(jiàn)高點(diǎn)后，再向上也是比較曲折的震蕩緩慢的向上，并不是流暢、趨勢(shì)性的向上?？偨Y(jié)下來(lái)就是，6月中旬后會(huì)有寬幅震蕩，波動(dòng)劇烈，上升將是震蕩緩慢的復(fù)雜運(yùn)行，將不會(huì)有流暢的趨勢(shì)性上升?；氐絼?chuàng)業(yè)板指數(shù)及前期強(qiáng)勢(shì)的科技類板塊分類指數(shù)來(lái)看，持續(xù)的下跌回落，很容易讓人陷入絕望當(dāng)中。但其實(shí)只要在重要的橫盤平臺(tái)下軌處，不出現(xiàn)持續(xù)的中陰線破位，就很容易出現(xiàn)震蕩探底并穩(wěn)住，然后進(jìn)入筑底的過(guò)程當(dāng)中。創(chuàng)業(yè)板指數(shù)目前是一個(gè)日線級(jí)別的底部結(jié)構(gòu)，已

沉降預(yù)測(cè)分析及趨勢(shì)性評(píng)價(jià)具有顯著的現(xiàn)實(shí)意義[1-3]。欲實(shí)現(xiàn)基坑沉降的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是比較困難的，如傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部極值，難以保證預(yù)測(cè)精度[4]，因此，基坑組合預(yù)測(cè)也日漸形成，如袁志明等[5]通過(guò)優(yōu)化支持向量機(jī)構(gòu)建了基坑沉降預(yù)測(cè)模型。傅家俊等[6]通過(guò)組合灰色模型和Verhulst模型，構(gòu)建了基坑沉降組合預(yù)測(cè)模型。上述研究多局限于沉降預(yù)測(cè)，未涉及沉降速率的趨勢(shì)性檢驗(yàn)評(píng)價(jià)，即預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性缺乏佐證，加之基坑所處區(qū)域地質(zhì)條件存在差異，仍需進(jìn)一步結(jié)合工程實(shí)際，

實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析其趨勢(shì)性、突變性及周期性。秦年秀等人利用長(zhǎng)江流域代表性水文站宜昌站、漢口站和大通站,分別選取1882 年～2000 年、1870 年～2000 年和1950 年～2000 年的月平均流量數(shù)據(jù)系列,通過(guò)非參數(shù)Mann-Kendall 法來(lái)檢驗(yàn)長(zhǎng)江徑流的趨勢(shì)變化[3]。劉嘉琦等人選取1950 年～2009 年長(zhǎng)江流域大通水文站逐日流量系列,針對(duì)年、枯季、洪季、汛后及逐月平均流量序列,通過(guò)Pettitt 突變點(diǎn)檢驗(yàn)法、Mann-Kendall 趨勢(shì)性

體可能已經(jīng)開(kāi)始趨勢(shì)性地調(diào)整自身資產(chǎn)負(fù)債表，尤其是自發(fā)地開(kāi)始趨勢(shì)性去杠桿。而發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)驗(yàn)顯示，一旦居民開(kāi)始趨勢(shì)性地調(diào)整資產(chǎn)負(fù)債表，其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊將更為持久。反之，居民趨勢(shì)性加杠桿，更有利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。例如，2000年至2007年，美國(guó)居民杠桿率由70%升至近100%，相應(yīng)經(jīng)濟(jì)增速中樞抬升幅度超過(guò)3個(gè)百分點(diǎn)。當(dāng)然杠桿率過(guò)高一定會(huì)帶來(lái)金融風(fēng)險(xiǎn)的集聚，之后美國(guó)發(fā)生了次貸危機(jī)，居民杠桿率由近100%峰值趨勢(shì)性地降至75%，這期間為了美國(guó)財(cái)政部和美聯(lián)儲(chǔ)為了托住經(jīng)

段性調(diào)整，還是趨勢(shì)性下行。此時(shí)仍然入市操作屬于常態(tài)，也是情有可原的。天氣變化中，當(dāng)超級(jí)臺(tái)風(fēng)生成時(shí)，也是先由微風(fēng)云霧纏繞，然后再逐漸向風(fēng)暴發(fā)展。一般性質(zhì)短線下跌如同三級(jí)四級(jí)風(fēng)吹，并不會(huì)有太大影響。當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)波段性下跌，就如五六級(jí)臺(tái)風(fēng)，會(huì)對(duì)生產(chǎn)工作產(chǎn)生一定負(fù)面影響。而到趨勢(shì)性下跌中期，危害性就會(huì)上升到如同七八級(jí)臺(tái)風(fēng)，后期的狀況則堪比十級(jí)以上臺(tái)風(fēng)的災(zāi)害。有些投資者即使在趨勢(shì)性下跌中后期卻仍然想著賺錢，原因主要有兩個(gè)。第一，本質(zhì)上還是看不清大盤的形勢(shì)，不知道大盤當(dāng)

累積位移分解為趨勢(shì)性位移和周期性位移，再利用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)建立誘發(fā)因子與周期性位移之間的非線性映射關(guān)系。借助于上述時(shí)間序列分解和機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)耦合的思想，本文提出了一種基于二次指數(shù)平滑（DES）和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滑坡位移預(yù)測(cè)方法，并成功應(yīng)用于白水河滑坡累積位移預(yù)測(cè)中，得到了較好的效果。1 滑坡位移預(yù)測(cè)方法1.1 DES算法DES算法是一種有效的模型，可根據(jù)最近的經(jīng)驗(yàn)不斷修正預(yù)測(cè)。該算法按時(shí)間順序?qū)y(cè)量的位移進(jìn)行加權(quán)，最近測(cè)量值的權(quán)重高于前期測(cè)量值，

征;長(zhǎng)江上游;趨勢(shì)性;周期性1?理論與方法1.1?基于小波消噪的趨勢(shì)性分析小波分析是1984年法國(guó)油氣工程師Morlet提出的一種時(shí)頻可調(diào)節(jié)的局部化分析方法[]，小波分析的關(guān)鍵和前提是引入基本小波函數(shù)，對(duì)不同尺度下所有小波系數(shù)的平方值在時(shí)間域上積分，可得到小波方差，小波方差反映了信號(hào)在不同尺度下周期震蕩的強(qiáng)弱，小波方差隨尺度的變化過(guò)程，稱為小波方差圖，反映信號(hào)能量隨尺度的分布，可以用來(lái)確定信號(hào)中不同種尺度擾動(dòng)的相對(duì)強(qiáng)度和存在的主要時(shí)間尺度，即主周期。由于天

電價(jià);跳躍性;趨勢(shì)性20世紀(jì)90年代以來(lái)，許多國(guó)家都在電力工業(yè)中引入競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，開(kāi)展市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng)，出現(xiàn)了諸如聯(lián)合交易、雙邊交易與多邊交易、現(xiàn)貨市場(chǎng)與期貨市場(chǎng)、批發(fā)模式與零售模式等多種市場(chǎng)形式。并且在電力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)體制的背景下，市場(chǎng)電價(jià)也處于動(dòng)態(tài)變化的過(guò)程中，有時(shí)還會(huì)出現(xiàn)電價(jià)高于正常電價(jià)的情況，為了降低電價(jià)波動(dòng)頻繁所帶來(lái)的負(fù)面影響，需要對(duì)電力市場(chǎng)電價(jià)進(jìn)行綜合調(diào)控，從而確保整個(gè)電力市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定運(yùn)行。1 電力市場(chǎng)中電價(jià)變化的影響因素（1）市場(chǎng)外部因素。①政策因素。電

要對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的趨勢(shì)性進(jìn)行考慮，提取趨勢(shì)性特征對(duì)有序樣本進(jìn)行劃分。然而，針對(duì)有序聚類的研究較少，基于趨勢(shì)性特征的有序聚類研究更少。國(guó)內(nèi)外學(xué)者基于有序聚類分析方法在多方面進(jìn)行了相關(guān)應(yīng)用和理論探索。目前來(lái)看，對(duì)于有序聚類的研究主要包含以下兩個(gè)方面。一是對(duì)有序聚類方法在其他領(lǐng)域的一些應(yīng)用，包括在其他領(lǐng)域的有序聚類分析和通過(guò)有序聚類思想進(jìn)行一些探索性分析。如楊毅等針對(duì)有序的面板數(shù)據(jù)時(shí)間尺度的維度問(wèn)題，用主成分分析處理為一維數(shù)據(jù)，并進(jìn)一步通過(guò)有序聚類進(jìn)行分類，結(jié)果顯示

征分析2.1 趨勢(shì)性異常特征分析格爾木鉆孔應(yīng)變分量1-3的差應(yīng)變從2018年初開(kāi)始呈趨勢(shì)性轉(zhuǎn)折異常(圖2b)。格爾木水平擺傾斜東西分量2018年自趨勢(shì)性東傾轉(zhuǎn)折呈轉(zhuǎn)平異常(圖2a)。都蘭地電場(chǎng)2017年各測(cè)道年變幅出現(xiàn)異常變化，第一裝置東西向2017年年變幅度為2016的20%(圖2c)。青藏高原受印度板塊持續(xù)北向推擠使在整個(gè)青藏高原地區(qū)形成多處應(yīng)變集中區(qū)，其中格爾木臺(tái)站所處的西昆侖斷裂帶地區(qū)為應(yīng)變率高值區(qū)，且方向以近東西向?yàn)橹鱗5-7]。格爾木鉆孔應(yīng)變和

據(jù);時(shí)間序列;趨勢(shì)性;隨機(jī)性分析;基函數(shù)中圖分類號(hào)：TP399文獻(xiàn)標(biāo)志碼：AAbstract：? Focusing on the detection problem of false data that conform to a certain pattern or rule， a false trend time series detection method? based on randomness analysis was proposed. Bas

據(jù)；時(shí)間序列；趨勢(shì)性；隨機(jī)性分析；基函數(shù)引言虛假數(shù)據(jù)是為了達(dá)到一種預(yù)期目標(biāo)而人工偽造的帶有一定虛假價(jià)值的數(shù)據(jù)，它的存在嚴(yán)重影響了數(shù)據(jù)分析結(jié)果，并給數(shù)據(jù)處理、信息安全、資源利用、控制決策等工作帶來(lái)了巨大威脅。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，信息資源的利用頻率急劇增長(zhǎng)，虛假數(shù)據(jù)分析作為改善數(shù)據(jù)質(zhì)量、提高管控能力、增強(qiáng)安全性、提升數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵環(huán)節(jié)愈來(lái)愈被人們所重視，眾多學(xué)者更是從網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、控制系統(tǒng)、多媒體信息等視角開(kāi)展了虛假數(shù)據(jù)識(shí)別的研究。一、虛假數(shù)據(jù)注入攻擊的現(xiàn)狀虛假

就的，而是一種趨勢(shì)性的調(diào)整。誘導(dǎo)市場(chǎng)本次堅(jiān)定向下變盤進(jìn)行小c浪調(diào)整的因素，主要是外部環(huán)境，如美聯(lián)儲(chǔ)降息不達(dá)預(yù)期，同時(shí)鷹派發(fā)表強(qiáng)勢(shì)講話；另外，推特治國(guó)的特朗普又在周四晚上說(shuō)了9月1日正式對(duì)中國(guó)余下3000億美元商品加征10%的關(guān)稅，這讓此時(shí)還在進(jìn)行的中美貿(mào)易談判蒙上了一層陰影，對(duì)應(yīng)到市場(chǎng)上則是增加了更多的不確定性。不過(guò)，令人可喜的是本周我們的科創(chuàng)板運(yùn)行平穩(wěn)，且大多數(shù)個(gè)股上漲幅度可觀，讓諸多的市場(chǎng)參與者在短期都獲得了不菲的收益，激發(fā)了大家參與科創(chuàng)板的熱情。這種

品流通競(jìng)爭(zhēng)力的趨勢(shì)性變化和區(qū)域分異性特征。研究表明：我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品流通競(jìng)爭(zhēng)力總體呈顯著上升趨勢(shì)。這種總體保持提升的狀態(tài)，主要得益于我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品流通規(guī)模的不斷壯大和流通基礎(chǔ)要素的不斷供給，而市場(chǎng)環(huán)境的異動(dòng)在短期內(nèi)會(huì)對(duì)其造成較明顯的沖擊。從區(qū)域分異來(lái)看，東部地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品流通競(jìng)爭(zhēng)力的提升態(tài)勢(shì)最為強(qiáng)勁，中部、東北和西部三大區(qū)域的提升則都較為平緩，東部地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品流通競(jìng)爭(zhēng)力要明顯高于其他三個(gè)區(qū)域，西部地區(qū)處于最劣勢(shì)的地位。關(guān)鍵詞：農(nóng)產(chǎn)品流通? ?競(jìng)爭(zhēng)力? ?趨勢(shì)性? ?區(qū)域分

，盡量去做一些趨勢(shì)性的機(jī)會(huì)的事情，市場(chǎng)整體向上的機(jī)會(huì)，只要做的稍微好點(diǎn)，總還是有機(jī)會(huì)的，而有些行業(yè)，你再怎么做，其實(shí)都注定了最終的結(jié)果都不會(huì)好。我們做投資的要去投資一個(gè)賺的是辛苦錢的時(shí)候，那就會(huì)發(fā)現(xiàn)我們賺取的只能是社會(huì)平均回報(bào)率，于是我們到最后發(fā)現(xiàn)得出的結(jié)論其實(shí)也還是盡量淡化能力的重要性，更多看中趨勢(shì)性的投資機(jī)會(huì)，在大趨勢(shì)性的格局里，在進(jìn)行一定程度的鋪量投資，能力無(wú)法量化，很難確切的預(yù)測(cè)，而大趨勢(shì)的視野還是有一定的邏輯可循。周鴻祎說(shuō)：有一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手永遠(yuǎn)打不

進(jìn)程可分為中期趨勢(shì)性異常、短期異常和臨震異常，有些還有長(zhǎng)期趨勢(shì)性背景異常。在空間分布和演化上，有些地震前的地下流體異常具有規(guī)律性，有的主要沿活動(dòng)斷裂帶有序分布。譬如，1989年10月19日大同-陽(yáng)高M(jìn)S6.1、1996年5月3日包頭西MS6.4、1998年1月10日張北-尚義MS6.2地震前，地下流體異常出現(xiàn)了沿構(gòu)造帶呈帶狀分布的特點(diǎn)（車用太等，1999a、1999b；黃輔瓊等，2002）。有的在中短期或短臨階段，異常圍繞著震源區(qū)出現(xiàn)聚集或擴(kuò)散現(xiàn)象。譬如1

看法是所謂的“趨勢(shì)性外延預(yù)測(cè)”。趨勢(shì)性外延預(yù)測(cè)這種說(shuō)法真文雅。其實(shí)這種人就是簡(jiǎn)單地認(rèn)為，連續(xù)上漲的市場(chǎng)，下一次它還會(huì)上漲，而連續(xù)下跌的市場(chǎng)，將來(lái)短時(shí)間內(nèi)它還會(huì)下跌。其實(shí)很多股票投資的“技術(shù)類”分析人士的理論基礎(chǔ)就是這個(gè)。芝加哥大學(xué)的德·伯特曾經(jīng)是諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者理查德·塞勒的研究伙伴。他針對(duì)眾多投資者的預(yù)期方式和業(yè)績(jī)對(duì)照做了研究，結(jié)果表明：缺乏經(jīng)驗(yàn)的投資者，他們更傾向于所謂的趨勢(shì)性外延預(yù)測(cè)—當(dāng)然，要不是這種預(yù)測(cè)方式，他們也不會(huì)在某個(gè)市場(chǎng)指數(shù)已經(jīng)很高的時(shí)

時(shí)間尺度之間的趨勢(shì)性變化是否存在一致性和抵消關(guān)系,以確定所計(jì)算的更大的時(shí)間尺度趨勢(shì)性是否能代表更小時(shí)間尺度的趨勢(shì)性。黃河流域作為我國(guó)的第2大流域,水沙問(wèn)題十分突出,黃河上游水源涵養(yǎng)和中游的水土流失是黃河長(zhǎng)期以來(lái)備受科研工作者和廣大人民關(guān)注的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,植被一方面能緩沖徑流的匯聚過(guò)程,同時(shí)能保護(hù)地表阻止降雨—徑流的沖刷能量減少土壤流失。自新中國(guó)成立以來(lái),黃河流域的植被建設(shè)工作從未停止,尤其是黃河中游為防治水土流失開(kāi)展的一系列水土保持工作；因此有必要檢測(cè)和評(píng)估這

美元匯率卻呈現(xiàn)趨勢(shì)性貶值的“異常”現(xiàn)象，這顯然與其他國(guó)家的實(shí)踐以及利率平價(jià)理論相違背。從歷史來(lái)看，過(guò)去美聯(lián)儲(chǔ)的多輪加息周期中都曾出現(xiàn)過(guò)美元貶值趨勢(shì)，這與美元獨(dú)一無(wú)二的國(guó)際貨幣地位有關(guān)。與其他國(guó)家貨幣不同，美元是全球最為重要的交易流通和儲(chǔ)備貨幣，也是公認(rèn)的世界避險(xiǎn)貨幣。因此，美元匯率不僅取決于美國(guó)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)基本面及其利率的變化，還取決于全球資產(chǎn)配置活動(dòng)對(duì)美元需求的變化。聯(lián)儲(chǔ)加息往往發(fā)生在美國(guó)乃至全球經(jīng)濟(jì)向好的時(shí)期，此時(shí)樂(lè)觀的經(jīng)濟(jì)基本面疊加高企的金融風(fēng)險(xiǎn)偏好，促

逐步拋向市場(chǎng)，趨勢(shì)性上漲不易出現(xiàn)。在沒(méi)有顯著的外部因素推動(dòng)下，2018年玉米總體將維持區(qū)間振蕩、低點(diǎn)上移的走勢(shì)。2017年新糧上市，賣壓基本釋放，價(jià)格亦有所體現(xiàn)，玉米價(jià)格的季節(jié)性低點(diǎn)大概處于1600～1650元/噸范圍內(nèi)。經(jīng)過(guò)一整年拍賣的積累，市場(chǎng)對(duì)于玉米整體供需情況和去庫(kù)存節(jié)奏已有了相對(duì)清晰的認(rèn)識(shí)，期現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)比較理性，基本上由階段性的供求關(guān)系決定，中長(zhǎng)期走勢(shì)處于區(qū)間范圍內(nèi)。隨著去庫(kù)存的進(jìn)行，價(jià)格低點(diǎn)上移，這種格局預(yù)計(jì)今年仍然會(huì)持續(xù)?；谠撆袛?，對(duì)現(xiàn)貨

質(zhì)控品檢測(cè)結(jié)果趨勢(shì)性分析 國(guó)產(chǎn)HBsAg ELISA試劑S/CO沒(méi)有發(fā)生趨勢(shì)性變化，進(jìn)口HBsAg ELISA試劑S/CO發(fā)生逐漸降低的趨勢(shì)性變化。見(jiàn)圖1。圖1 兩家HBsAg ELISA試劑進(jìn)行室內(nèi)質(zhì)控品檢測(cè)結(jié)果趨勢(shì)性分析3 討 論ELISA法檢測(cè)HBsAg因具有靈敏度高、特異性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用，在日常工作中影響ELISA法檢測(cè)HBsAg的因素很多，HBsAg假陽(yáng)性結(jié)果易給廣大獻(xiàn)血者造成極大的精神壓力，易引起獻(xiàn)血資源的流失[7]。但HBsAg假陰性結(jié)

虛入實(shí)”等三大趨勢(shì)性原因，共同開(kāi)啟了M2增速的下行周期。從影響來(lái)看，本輪M2增速下行具有顯著的“減速增質(zhì)”特征。雖然增速絕對(duì)水平有所下降，但是貨幣供應(yīng)質(zhì)量相對(duì)提升，對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的中長(zhǎng)期影響趨于中性。從前景來(lái)看，M2的“減速增質(zhì)”內(nèi)生契合于中國(guó)經(jīng)濟(jì)的周期異變和政策搭配，有望成為常態(tài)。我們預(yù)判，至2017年末，M2增速將長(zhǎng)期保持低位振蕩態(tài)勢(shì)，在9.5%的中樞水平附近波動(dòng)。通過(guò)比較3個(gè)月M2增速的結(jié)構(gòu)特征，我們認(rèn)為，排除財(cái)政性存款等短期干擾，三大趨勢(shì)性因素共同推動(dòng)

了數(shù)據(jù)點(diǎn)溫度的趨勢(shì)性和突變性。通過(guò)周期存在性檢驗(yàn)取定四個(gè)周期。用傅里葉函數(shù)描述周期成份，各自系數(shù)分別通過(guò)參數(shù)估計(jì)得到。對(duì)比測(cè)試數(shù)據(jù)的周期項(xiàng)和原始數(shù)據(jù)圖表得結(jié)果有效。該隨機(jī)序列的自相關(guān)是拖尾的，而偏相關(guān)是一階截尾的，故可建立AR（3）模型，分析得序列是白噪聲序列。關(guān)鍵詞：海表溫度；Mann-Kendall方法；趨勢(shì)性；突變性；周期成分1.引言：時(shí)間序列分析是概率統(tǒng)計(jì)學(xué)科中的一個(gè)分支，隨著基本理論的更加深入和完善，以及統(tǒng)計(jì)軟件技術(shù)的發(fā)展，使其在氣象水文等領(lǐng)域有

難有提升，市場(chǎng)趨勢(shì)性行情難現(xiàn)，但賺錢效應(yīng)仍具，因此精選熱點(diǎn)主題、適時(shí)持有潛力個(gè)股實(shí)現(xiàn)均衡配置，不失為一條參考系數(shù)較高的投資策略。截至三季度末，由新華基金投資總監(jiān)崔建波掌舵的新華趨勢(shì)領(lǐng)航和新華優(yōu)選消費(fèi)過(guò)去三年增長(zhǎng)率分別為124.15%、 78.82%，平均收益率101.49%，漲幅翻倍；由新華基金明星基金經(jīng)理欒江偉管理的新華泛資源優(yōu)勢(shì)過(guò)去三年收益率89.79%，成立以來(lái)累計(jì)收益112.00%，榮獲銀河四星評(píng)級(jí)。endprint

小創(chuàng)市場(chǎng)高成長(zhǎng)趨勢(shì)性牛股輩出的搖籃。AR游戲偃旗息鼓，量子通信強(qiáng)勢(shì)爆發(fā)。量子通信產(chǎn)業(yè)鏈驅(qū)動(dòng)因素如下：第一，全球信息安全形勢(shì)日益嚴(yán)重，量子通信將成為國(guó)家信息安全問(wèn)題的最佳解決方案之一。歐盟計(jì)劃2018年前啟動(dòng)10億歐元的量子技術(shù)項(xiàng)目，美國(guó)也發(fā)布了國(guó)家量子環(huán)網(wǎng)計(jì)劃。第二，“十三五”規(guī)劃中已將量子通信和天地一體化信息網(wǎng)上升到國(guó)家戰(zhàn)略高度。今年下半年“京滬干線”、“杭滬干線”和“烏鎮(zhèn)量子通信城域網(wǎng)”建成，標(biāo)志著量子保密城際固網(wǎng)建設(shè)逐步展開(kāi)。未來(lái)三年京津冀、長(zhǎng)三角、

場(chǎng)是脈沖式而非趨勢(shì)性行情。在本輪優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)重估行情中，邊際資金力量大致可以分為3類：一是地產(chǎn)、保險(xiǎn)為代表的場(chǎng)外資產(chǎn)；二是銀行委外和險(xiǎn)資基于收益率目標(biāo)的配置需求；三是打新門檻提高后基金的市值配置需求。這3類資金的核心特征是重配置而非做趨勢(shì)。首先，這部分資金風(fēng)險(xiǎn)偏好普遍較低，操作上更多是尋找價(jià)值洼地進(jìn)行輪動(dòng)和配置，而不是盲目追漲。其次，理財(cái)委外和險(xiǎn)資有明確的收益率目標(biāo)要求，一旦收益率完成，后續(xù)可能選擇離場(chǎng)觀望而非持續(xù)加倉(cāng)。所以，對(duì)于市場(chǎng)，國(guó)泰君安維持震蕩格局不變

了人民幣不存在趨勢(shì)性大幅貶值的基礎(chǔ)，相應(yīng)的資本也不會(huì)出現(xiàn)持續(xù)、大規(guī)模流出現(xiàn)象。北京時(shí)間12月17日，在全球資本市場(chǎng)矚目下，美聯(lián)儲(chǔ)結(jié)束維持七年的零利率政策，加息“靴子”落地，美國(guó)開(kāi)啟近十年來(lái)的首次加息。伴隨著美聯(lián)儲(chǔ)加息后美元的進(jìn)一步走強(qiáng)，將對(duì)中國(guó)資本流出產(chǎn)生持續(xù)壓力。不過(guò)，目前我國(guó)擁有充足的外匯儲(chǔ)備和相對(duì)較高的存款準(zhǔn)備金率，這足以對(duì)沖美聯(lián)儲(chǔ)加息的負(fù)面影響。另外，業(yè)內(nèi)人士預(yù)計(jì)，2016年人民幣貶值不會(huì)超過(guò)3-4%，國(guó)內(nèi)的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率是3-4%，這種情況下持有人

國(guó)經(jīng)濟(jì)沒(méi)有出現(xiàn)趨勢(shì)性下降， 實(shí)現(xiàn)全年經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要目標(biāo)有保證。潘建成指出，三季度經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)出現(xiàn)一定的波動(dòng)，并不能說(shuō)明經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了趨勢(shì)性下滑。雖然增速出現(xiàn)波動(dòng)，但沒(méi)有改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體平穩(wěn)和趨勢(shì)向好的根本態(tài)勢(shì)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)并沒(méi)有失速風(fēng)險(xiǎn)。我國(guó)經(jīng)濟(jì)依然處于“三期疊加”影響之下，經(jīng)濟(jì)增速換擋是一個(gè)自然的正常過(guò)程。同時(shí)，放眼世界，我國(guó)依然是全球增速最快的經(jīng)濟(jì)體之一。當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)處于新舊動(dòng)能交替期，傳統(tǒng)動(dòng)能受產(chǎn)能過(guò)剩等因素制約壓力較大，而改革和創(chuàng)新主導(dǎo)的新動(dòng)能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)

金流動(dòng)尚未形成趨勢(shì)性的流入和流出，仍處于雙向波動(dòng)的格局中。美聯(lián)儲(chǔ)貨幣政策正?；瘜?duì)中國(guó)跨境資金流動(dòng)的影響總體可控。與此同時(shí)，無(wú)論是國(guó)家外管局的數(shù)據(jù)，還是市場(chǎng)分析人士的觀點(diǎn)，均指明中國(guó)外匯儲(chǔ)備下降更多的是反映“藏匯于民”，以及資產(chǎn)價(jià)格的調(diào)整導(dǎo)致賬面價(jià)值發(fā)生變化，并非由于資本外逃。從外匯儲(chǔ)備余額變化看，一季度外匯儲(chǔ)備下降1130億美元，二季度下降362億美元，降幅明顯收窄；從銀行結(jié)售匯看，一季度銀行結(jié)售匯逆差914億美元，二季度逆差大幅縮小到139億美元；從銀行

議傳遞出的五大趨勢(shì)性變化。 第一，發(fā)展階段的趨勢(shì)性變化。有專家說(shuō)，如果把1978年改革開(kāi)放到2050年的72年進(jìn)行一個(gè)兩階段劃分，2014年恰好處于承前啟后的關(guān)鍵點(diǎn)上。過(guò)去的36年，是我國(guó)推進(jìn)共識(shí)改革、實(shí)現(xiàn)高速增長(zhǎng)和量能急劇擴(kuò)張的36年，同時(shí)也是粗放發(fā)展、資源低效、環(huán)境急劇惡化的36年。當(dāng)前，我們面臨的是傳統(tǒng)增長(zhǎng)模式難以持續(xù)、新增長(zhǎng)點(diǎn)亟待培育，人民生活需求日趨多元、新消費(fèi)動(dòng)力有待激發(fā)，國(guó)際需求持續(xù)不振、新型開(kāi)放型經(jīng)濟(jì)體系亟待建立，資源環(huán)境壓力持續(xù)加大、綠色

0）探析美元的趨勢(shì)性升值及中國(guó)的應(yīng)對(duì)措施秦 慶（鄭州大學(xué)西亞斯國(guó)際學(xué)院 商學(xué)院，鄭州 451100）2014年下半年，美元呈現(xiàn)出趨勢(shì)性升值，美元的強(qiáng)勢(shì)對(duì)全球經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了一定的影響。本文分析了美元趨勢(shì)性升值的原因所在，并提出了一些我國(guó)針對(duì)美元趨勢(shì)性升值的應(yīng)對(duì)措施。美元；升值；中國(guó)應(yīng)對(duì)2014年下半年以來(lái)，國(guó)際外匯市場(chǎng)呈現(xiàn)出美元大幅升值，對(duì)歐元、日元、英鎊等主要貨幣出現(xiàn)較快升值得格局。人民幣兌美元的匯率在2014年貶值了2.5%， 這是自2005年7月以來(lái)，人民

：白宇)?美元趨勢(shì)性升值的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)丁志杰(博導(dǎo)、教授) 田 園近期美元出現(xiàn)強(qiáng)勁升值，由于全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇不平衡和發(fā)達(dá)國(guó)家貨幣政策分化，美元升值還將會(huì)持續(xù)較長(zhǎng)一段時(shí)間，很可能呈現(xiàn)出趨勢(shì)性升值。這將對(duì)新興市場(chǎng)國(guó)家產(chǎn)生很強(qiáng)的負(fù)面外溢效應(yīng)，歷史上已經(jīng)發(fā)生的兩次美元趨勢(shì)性升值都伴隨著新興市場(chǎng)國(guó)家嚴(yán)重危機(jī)，因此必須引起高度重視，要未雨綢繆做好應(yīng)對(duì)的預(yù)案。一、美元很可能出現(xiàn)歷史上第三次趨勢(shì)性升值2014年下半年以來(lái)，由于美聯(lián)儲(chǔ)貨幣政策變化和市場(chǎng)對(duì)其加息的預(yù)期，美元出現(xiàn)一輪

分析，重點(diǎn)提取趨勢(shì)性異常。討論了2014年云南魯?shù)榈卣鸷途皷|地震前后GPS時(shí)間序列的變化情況，總結(jié)了中國(guó)大陸內(nèi)部GPS單站、基線和區(qū)域應(yīng)變時(shí)間序列近期的變化情況，得到如下結(jié)論：（1）2013—2014年以來(lái)，全國(guó)范圍內(nèi)較多的GPS連續(xù)觀測(cè)站坐標(biāo)時(shí)間序列趨勢(shì)性運(yùn)動(dòng)發(fā)生轉(zhuǎn)折變化，包括山東臨沂，河北唐山，云南彌勒、瀾滄，四川甘孜、廣元、越西、松潘，甘肅岷縣、蘭州、天水、靜寧、平?jīng)?，山西靈丘，長(zhǎng)春，綏陽(yáng)，昆明等。其中，甘肅岷縣、蘭州、天水、靜寧、平?jīng)龊蜕轿黛`丘站的

周期型行業(yè)缺乏趨勢(shì)性機(jī)會(huì)，整體風(fēng)格仍然偏向中小成長(zhǎng)股。明年風(fēng)格仍偏向成長(zhǎng)股穩(wěn)增長(zhǎng)政策與需求端下滑的博弈決定大小盤風(fēng)格轉(zhuǎn)換。2016年經(jīng)濟(jì)環(huán)境的整體平淡，固定資產(chǎn)投資趨勢(shì)性下滑決定了整體周期性行業(yè)缺乏系統(tǒng)性投資機(jī)會(huì)。從今年市場(chǎng)來(lái)看，全年出現(xiàn)了比較明顯的三次藍(lán)籌與成長(zhǎng)風(fēng)格轉(zhuǎn)化。從時(shí)間段上都出現(xiàn)在市場(chǎng)處于下行的階段，可以說(shuō)明，雖然全市場(chǎng)都處在牛市之中，但是成長(zhǎng)股仍然是這輪牛市的橋頭堡。穩(wěn)增長(zhǎng)政策的逐步加碼以及周期性行業(yè)利潤(rùn)的快速下滑，導(dǎo)致了周期性行業(yè)在資金博弈之

斜1項(xiàng)，表現(xiàn)為趨勢(shì)性異常和中短期異常。楊又陵等(2002、2005)曾討論了昆侖山口西8.1級(jí)地震前兆定點(diǎn)形變異常，其中討論到和田臺(tái)金屬擺傾斜NS向分量年變幅小的異常變化。邱大瓊(2001)曾利用濾波法對(duì)和田臺(tái)金屬擺傾斜資料進(jìn)行分析研究。表1 和田臺(tái)觀測(cè)項(xiàng)目概況圖1 于田7.3級(jí)地震前震中附近地震臺(tái)站及觀測(cè)項(xiàng)目分布1 前兆異常分析1.1 趨勢(shì)性異常和田臺(tái)金屬擺傾斜自1988年開(kāi)始正式觀測(cè)。地傾斜觀測(cè)的年周期變化主要來(lái)自兩個(gè)方面(馮銳，1987):一方面是儀

站年最小月流量趨勢(shì)性分析江 聰，熊立華（武漢大學(xué)水資源與水電工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430072）在變化環(huán)境下，對(duì)水文時(shí)間序列的非一致性研究變得非常重要。經(jīng)典線性回歸模型在傳統(tǒng)的水文序列趨勢(shì)性分析中有廣泛的應(yīng)用，該模型假定水文變量服從正態(tài)分布，這與我國(guó)現(xiàn)行的水文頻率分析計(jì)算中推薦選用的皮爾遜Ⅲ型頻率分布（簡(jiǎn)稱PⅢ分布）并不相符。提出采用基于PⅢ分布的回歸模型對(duì)漢口水文站59 a間的年最小月流量序列進(jìn)行趨勢(shì)性分析。研究發(fā)現(xiàn)基于PⅢ分布的回歸模型比基于正

時(shí)間序列劃分為趨勢(shì)性與季節(jié)性部分，分別采用最小二乘法與傅里葉級(jí)數(shù)法對(duì)兩者進(jìn)行擬合，應(yīng)用Matlab軟件編程，求出預(yù)測(cè)模型，并進(jìn)行客運(yùn)量預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差分析，結(jié)果表明：采用傅里葉級(jí)數(shù)預(yù)測(cè)法預(yù)測(cè)我國(guó)鐵路客運(yùn)量的效果較好。鐵路客運(yùn)量；傅里葉級(jí)數(shù)；預(yù)測(cè)模型鐵路客運(yùn)量預(yù)測(cè)是鐵路部門進(jìn)行相關(guān)決策的重要依據(jù)。鐵路客運(yùn)量波動(dòng)具有較強(qiáng)的季節(jié)性特征，對(duì)于季節(jié)性預(yù)測(cè)常用的方法有：霍爾特-溫特預(yù)測(cè)、ARIMA 預(yù)測(cè)、傅里葉級(jí)數(shù)預(yù)測(cè)[1]等。選擇傅里葉級(jí)數(shù)預(yù)測(cè)法對(duì)我國(guó) 2

的系統(tǒng)性影響和趨勢(shì)性的存在，要對(duì)數(shù)據(jù)系列進(jìn)行必要的隨機(jī)性和趨勢(shì)性檢驗(yàn)，然后才能建立數(shù)據(jù)分析模型。本文以湯旺河流域控制面積較大的5個(gè)主要測(cè)站為例來(lái)分析各站年徑流量數(shù)據(jù)的隨機(jī)性和趨勢(shì)性特征，各站資料系列情況見(jiàn)表1。表1 選用測(cè)站一覽表2 資料系列隨機(jī)性的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)隨機(jī)性的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)通常采用轉(zhuǎn)折點(diǎn)檢驗(yàn)法。本法是檢查數(shù)據(jù)系列高值和低值(相對(duì)于鄰值而言)的個(gè)數(shù)。在實(shí)測(cè)系列 Xt(t=1，2，…，n)中，如果 Xi大于 Xi-1和 Xi+1或小于兩相鄰值，則在t=i處出現(xiàn)

了2005年對(duì)趨勢(shì)性收益（持續(xù)性收益）的再理解。2004年，高成長(zhǎng)下周期性收益的價(jià)值投機(jī)2003年底~2004年初，在業(yè)績(jī)向好的預(yù)期下，以周期性行業(yè)為主導(dǎo)A股市場(chǎng)走出了一輪上漲行情，由此引發(fā)了對(duì)周期性行業(yè)的再估值。觀察幾個(gè)典型周期性行業(yè)近年來(lái)的業(yè)績(jī)和股價(jià)波動(dòng)圖（圖1），可以發(fā)現(xiàn)，一向?qū)I(yè)績(jī)不敏感的A股市場(chǎng)在2003和2004兩年突然對(duì)業(yè)績(jī)高度敏感起來(lái)，甚至出現(xiàn)了股價(jià)對(duì)EPS變動(dòng)的放大效應(yīng)：★鋼鐵行業(yè)，2003年末行業(yè)平均每股收益同比增長(zhǎng)54.5%，2004