股市動態分析精選(九篇)
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第1篇：股市動態分析范文
關鍵詞：驅動橋；輪邊減速器；小波包分解；失效故障
中圖分類號：TN911.23 文獻標識碼：A 文章編號：1005-2550（2016）02-0020-05
Vibration Analysis And Fault Monitoring Of The Drive Axle In The Bench Test
FEI Ming-de， WANG Jian-hua， CHEN Yong-hua
（ DongFeng commercial vehicle technology center， Shiyan 442001， China ）
Abstract： In order to finding out the vibration sources of the drive axle and monitoring the failures， the energy ratio changes of the band wavelet packet and the power spectrum were analysed based on the drive axle vibration signal sampled on the test bench. This paper introduced the method of the wavelet packet decomposition， the reconstruction algorithm and the practical application.
1 前言
在驅動橋總成開發過程中，常常需要進行驅動橋總成齒輪疲勞試驗[1]，以考核驅動橋是否滿足設計要求。在試驗時，分別按1/4Mp、1/2Mp、3/4Mp三種負荷由小到大進行走合試驗。正式試驗按滿負荷Mp進行，直至齒輪失效為止，時間段按驅動橋主減速器輸入軸每轉一周為一個循環計數，計算其循環次數。驅動橋齒輪的失效形式有輪齒斷裂、齒面壓碎、齒面嚴重剝落和齒面嚴重點蝕。在實際的臺架試驗中，試驗人員常常以驅動橋齒輪的斷裂、壓碎為驅動橋完全失效的判斷標準。
以往監測驅動橋齒輪失效的方式主要以人工方式為主，由試驗人員手持金屬棒在驅動橋橋殼或支撐座上聽取驅動橋異響，以辨別驅動橋失效與否。這種人工辨別故障模式既依賴于試驗人員的經驗，也不安全，存在安全隱患，同時也是不可靠的。
2 驅動橋齒輪失效故障監測原理
當驅動橋齒輪箱發生故障時，其振動的頻率與能量分布肯定會發生變化，所以振動是驅動橋故障特征的載體。故可在驅動橋主減速器橋殼上安裝三軸向振動傳感器來監測齒輪失效故障發生與否。驅動橋齒輪箱一般為多軸系統，結構復雜，在工作過程中由于存在多對齒輪和滾動軸承同時工作。同時伴有陪試箱和電機的振動，頻率成分多且復雜，各種干擾較大。在驅動橋輕微失效故障階段，由故障振動所引起的頻率與能量變化常常淹沒在嚙合振動與噪聲之中，通過齒輪箱的異響辨音，很難分辨出故障。而在失效故障晚期，由故障振動產生的能量則非常大。我們可以利用這一特點進行驅動橋齒輪失效故障的監測。
3 小波包分解
小波分解是一種信號的時間-尺度（時間-頻率）分析方法，具有多分辨率分析的特點，而且在時頻兩域都具有表征信號局部特征的能力，很適合于探測正常信號中夾帶的瞬態反常現象并展示其成分。但它只對信號的低頻部分進行分解，故在高頻部分的分辨率較差。而小波包不僅對信號的低頻部分分解，同時也對信號的高頻部分進行分解，在高低頻段具有同樣的頻率分辨率，我們可以利用小波包分解將振動原始信號分解到不同的頻段中。當驅動橋齒輪出現故障時，不同頻率成分的幅頻特性就會發生變化，相同頻段內信號的能量會有較大的差別。由于振動信號各頻段的能量中包含豐富的故障信息，某種或幾種頻段成分的改變即代表了某種故障，故可利用基于小波包頻段能量變化來監測驅動橋的失效故障。
3.1 小波包的分解和重構
對采樣信號進行三層小波包分解，分解結構見圖1：
圖1中，節點（0，0）表示原始信號，節點（i，j）表示第i層第j個節點（i=0，1，2…，7），每個節點代表一定的信號特征。其中節點（0，0）代表原始信號S，節點（1，0）代表小波包分解的第一層低頻系數，節點（1，1）代表小波包分解的第一層高頻系數，其它以此類推。
離散信號按小波包基展開時，包含低通濾波與高通濾波兩部分，每一次分解就將上層i的第n個頻段進一步分割變細為下層i+1的第2n與2n+1兩個子頻段。離散信號的小波包分解算法為[2]：
小波包的重構算法為：
上面 hk 為小波低通濾波器系數，gk 為小波高通濾波系數。
3.2 各頻段能量的計算和頻段劃分
由于經過小波包分解得到的帶寬完全相同，為了直觀判斷不同頻段能量的變化，可以分別作出各個小波包不同頻段信號能量 EDi 在總能量 E 中
所占比例的直方圖。其中： ，
式中dik 表示各節點離散點的幅值大小，n表示離散信號的總個數，xi 表示原振動信號。
小波包分解的實質是把信號逐層分解到不同的頻段上。如果原信號數據點數足夠多，頻段劃分得足夠精細，根據Naquist采樣定理，對于采樣頻率為 fx 的數據，小波包分解的頻段寬度Df 與分解層數i及采樣頻率 fs 滿足關系式 。由此可見，適當分解層數可以得到所需頻段寬度及各頻段起、止頻率，因而可以分離原信號中的有用成分。同時由于各頻段具有一定的寬度，因而對原信號中的頻率無需精確定位，對頻率漂移有一定的適應能力[3]。
4 診斷實例
試驗對象為一新開發的小速比輪邊減速驅動橋，試驗在一電封閉驅動橋設備上進行。其主減速器輸入軸由一500 Kw的電機提供動力，兩邊輪邊減速器各由一280 Kw電機進行試驗加載。利用一型號為356A16的PCB三軸向加速度傳感器來采集振動信號。將測點布置于驅動橋主減速器橋軸承座上，信號放大器為四通道的482C16調理器（帶ICP電源）。信號經放大后，由研華USB4711A采集模塊進行實時采樣，用Delphi7.0開發的小波包程序對數據進行失效故障診斷分析。
對驅動橋這樣的旋轉件而言，其采樣周期盡可能為驅動橋主減速器輸入軸旋轉周期的整數倍，以防能量泄漏。采樣頻率 fs =N×n/60，N為采樣點數，在本試驗中為4096個點，n為驅動橋的輸入軸轉速。每隔一定時間采樣一組數據，對采集到的振動原始信號進行5層小波包分解，小波函數選擇db5，為計算方便，小波包數據延拓為零延拓，即數據邊界之外的數據都取零。
在1/4 Mp和1/2 Mp小負荷工況下（Mp為12573 N.m），主輸入轉速為220 r/min工況下，以Y軸振動為例，實際的振動采樣波形、功率譜、小波包能量頻段圖如圖2所示（軟件放大倍數為10）：
（a）Y軸振動信號
（b）Y軸功率譜圖
（c）Y軸小波包能量直方圖
圖2 小負荷工況下振動信號、功率譜及能量比直方圖
上圖（b）功率譜圖表明，功率最大的二個頻率分別在77Hz和183Hz附近，計算可以知道，驅動橋主減速器輸入軸轉速為220r/min，主減速器主錐齒齒數為21。故主減速器的嚙合頻率為：220/60×21=77 Hz。主減速器軸承滾動體數目為Z為17，節徑D為109.078 mm，滾動體直徑d為18.177 mm，接觸角a為28°48'39"，根據軸承滾動體特征頻率計算公
式： ，計算可知軸承
滾動體特征頻率為10.767Hz，183Hz為其倍頻。因此在臺架驅動橋試驗小負荷工況下，采樣得到的振動以主減速器輸入端軸承滾動體振動為主，以主減速器的嚙合振動為輔，而試驗臺體的振動相對比較微弱。 （c）圖表明，在采樣頻率為220×4096/60 =15 018 Hz時，小波包能量主要聚集于低頻段0（0～469 Hz）。這同驅動橋的嚙合振動頻率（77 Hz）和軸承的滾動體特征頻率（183 Hz）是相符合的。
在負荷為1/4 Mp，主輸入轉速為528 r/min，輪邊減速器控溫在110 ℃～130 ℃工況下進行100 h的疲勞試驗。其試驗后期功率譜圖及小波包頻段2的變化趨勢如下圖所示：
（a）試驗后期功率譜圖
（b）頻段2小波包能量比變化趨勢
小波包頻段2變化趨勢
由上圖（a）可知，在試驗后期，振動主要在2000 Hz處。驅動橋的主減速比為1.238，輪邊減速器太陽輪的主齒數為40，太陽輪的嚙合振動頻率為528/1.238/60×40，計算得出其頻率為284.329 Hz，2 000 Hz為其倍頻。故此頻率為輪邊減速器的嚙合振動頻率。圖（b）表明這個輪邊減速器的嚙合振動的小波包能量比趨勢逐漸增強，振動加劇，同時2 000 Hz處有邊頻帶的出現。可以判斷輪邊減速器太陽輪有磨損現象產生，拆檢后發現輪邊減速器太陽輪輪齒有輕微磨損現象。
而在大負荷工況下（3/4 Mp～Mp），由于載荷的增大，引起試驗臺體的強烈振動和激振，將驅動橋本身的振動完全抑制和淹沒，采用傳統的時域和頻域分析方法來監測驅動橋的失效故障已不可能。此時驅動橋正常采樣的振動信號和小波包能量頻段如圖3所示（軟件放大倍數為1）：
（a）Y軸振動信號
（b）Y軸功率譜圖
（c）Y軸小波包能量頻段圖
由上圖（b）可知，大負荷下采樣得到振動波形，其頻率較為分散。圖（c）小波包能量主要聚集在中高頻段，這同小負荷工況下的小波包能量聚集在低頻段是完全相反的。大負荷下的振動主要反映的是機械臺體的振動以及其引起的激振現象。而驅動橋本身的振動已完全被壓制和淹沒。
以一輪完整的負荷為Mp的驅動橋齒輪疲勞試驗為例，在整個試驗周期內直至驅動橋的一邊輪邊減速器完全失效，其峭度因子在30～120范圍內波動，均方根值在0.15～0.25范圍內波動，趨勢不明顯，無法監測驅動橋的失效故障④。這主要是時域反映的是試驗臺臺體的振動，而不能準確反映出驅動橋齒輪失效故障引起的振動變化趨勢。頻域的功率譜圖同樣也不能，反映在其頻譜圖上的頻率非常分散。
一輪完整負荷為Mp的齒輪疲勞試驗小波包能量比在頻段0的趨勢如下圖（a）所示，損壞形式如圖（b）所示：
（a）
（b）
及輪邊減速器損壞形式
很明顯，在試驗前期，頻段0所占的能量比低且平穩。在驅動橋輪邊減速器發生斷齒及齒輪壓碎完全失效時，在小波包頻段0的能量比發生了急劇的沖擊波動。而在驅動橋完全失效前，小波包能量比在頻段0大約有幾分鐘的沖擊波動現象表明，輪邊減速器的齒輪已有輕微的斷裂或壓碎現象產生，導致振動能量比在低頻段0的聚集，但相較完全失效時的波動稍低一點。但產生的金屬碎片隨后沉積于輪邊減速器的腔體內，沒有影響驅動橋的“正常”運行。根據這一現象，可以計算出驅動橋的疲勞試驗時間長度大約為10.8h。而在以前，這輪驅動橋的試驗疲勞時間通常計算為大約14.7h，這為設計人員提供了準確的試驗數據。這種小波包能量比在驅動橋發生失效時在頻段0的劇烈波動，可同時提醒試驗人員及時停止試驗，保護試驗臺架。在多輪次的此類試驗中，無論是主減速器輪齒斷齒，亦或輪邊減速器斷齒，均會出現頻段0的能量比沖擊現象出現，實現提前預警。而采用傳統的有量綱或無量綱時域診斷方法，或頻域的功率譜診斷，只有在試驗臺架出現明顯的斷齒時（人耳可辨別的噪聲），功率譜曲線和時域曲線才會出現明顯的變化，預警時間大幅縮短，此時診斷意義不大。
5 結論
（1）小負荷低轉速工況下，在試驗臺架上監測驅動橋得到的振動以主減速器輸入端軸承滾動體振動為主，而以主減速器的嚙合振動為輔。
（2） 在小負荷高轉速工況下，結合小波包能量比趨勢及功率譜圖，可以監測齒輪箱的磨損現象。
（3）在大負荷工況下（9 000 N.m以上），監測到的振動信號更多的表現為試驗臺臺體的振動，而驅動橋本身的嚙合振動及軸承振動已被試驗臺體的振動壓制和淹沒。這時采用傳統的時域或頻域分析方法已不能監測到驅動橋齒輪的失效故障信息。而采用小波包能量比則可以明顯監測到失效故障的產生。特別的是可以幫助試驗人員準確地紀錄驅動橋齒輪疲勞試驗時間，并計算其準確循環次數。
參考文獻：
[1]QCT/T 533-1999 汽車驅動橋臺架試驗方法[S].
[2]劉明才著，小波分析及其應用[M].北京：清華大學出版社，2005.96-97.
[3]張兢，路彥和.基于小波包頻帶能量檢測技術的故障診斷[J]. 微計算機信息，2006，22（1）：202-204.
第2篇：股市動態分析范文
關鍵詞：金屬切削； 受迫振動； 快速傅立葉變換;實驗模態分析
中圖分類號：TG5文獻標識碼： A
Evaluation Of Dynamic Characteristics Of Cutting System By Experimental Modal Analysis
Guo Wenwu , Zheng Dan, Liu Yinfeng
(Qiqihar Heavy CNC Equipment Corp. Ltd. ,Qiqihar 161005, CHN)
Abstract: There are approximately two reasons that result in chatter marks in metal cutting. One is forced vibration which is independent of the system of the cutter and workpiece, the other is self-excited vibration between the cutter and the workpiece. This article mainly studies the former. When the machine tool is cutting, or it is working without cutting, there are some periodic and non-harmonic interference sources that can cause vibration.
Using LMS Vibration Analysis System (Belgium) test the natural frequency of the system, using ONEPRO MVP-2C spectrum analyzer(France) gather time domain and frequency domainsignal, integrate with experimental modal analysis to diagnose.
Keywords: Metal cutting; Forced Vibration; FFT;Experimental Modal Analysis
背景
位移干擾型強迫顫振的理論
在切削深度小且不產生再生顫振的狀態下進行精加工時，由電動機、軸、軸承、聯軸節、齒輪、泵、皮帶等產生的強迫振動所激起的，或者通過基礎傳來的外來振動所激起的很小的顫振有時也會損害加工表面的質量。無論切削深度怎樣小，這種顫振也是不可能避免的。實際上，即使切削深度為零（不切削）只做空轉，刀具和工件之間也仍有振動位移產生。由于這種振動位移可看成是輸入系統的干擾，因而稱為位移干擾型強迫顫振。如圖1所示，被考察的振動系統由下列兩部分組成，即是由承受切削力的變動而產生振動位移的機械結構和由于刀具與工件之間的振動位移而產生交變切削力的切削過程組成的。這種情形下，不管切削是否進行，強制地激起的振動位移總是作為干擾而加到刀具與工件之間的。
振動是在空轉時已經產生了的，即使開始切削，由于振源的激振力沒有變化，因此在刀具與工件之間產生的相對振幅也不變。但是如果在切削過程中切削力與振幅以相同的頻率ω周期性地變化，則和
同時產生的機械結構的彈性變形，也就加在刀具和工件之間的相對振動上，令這一后加的分量為，其變化頻率也是。和都取刀具離開工件的方向為正，切削中在刀具與工件之間產生的相對位移等于二者之和，即
(1)
上式不是簡單的加法，而是考慮相位的向量加法。
這些外在的感染源中，電機和液壓裝置的振動比較常見，本文主要討論電機的振動，電機的振動是多方面的。機械方面的原因有：轉子的不平衡，電機內的軸承振動，定子和轉子不圓、軸心不重合等。電磁方面的原因有：電源電壓不穩，三相輸入電壓不平衡，定子和轉子之間的氣隙不均等。通風方面的原因有：風扇不平衡，通風管道的振動等。本文討論的電機為西安泰富西瑪電機有限公司的型號為Z4-250-41B V1直流電動機，功率為55KW。表現為電機安裝不對中，引起滑枕振動，導致空轉時，滑枕也在振動。在基礎理論書籍中介紹的簡諧激振，是一種周期性激振，其周期,但簡諧激振不僅是周期性的，還是諧和的，是周期性激振的最簡單情況。實踐中，還經常碰到這樣的激振，它雖然是周期的，但卻不是諧和的，激振隨時間的變化規律不能僅用一項正弦或余弦函數表達出來。電機安裝的不對中的往復慣性力就是一種典型的非諧周期性激振力。解決這類問題的有效方法是將非諧周期性激振展開成傅里葉級數，然后利用疊加原理。
可見，一個非諧周期函數可分解為一系列頻率成整倍數關系的簡諧函數之和，或者說一個非諧周期性激勵是由一系列簡諧激勵組成，而且這些簡諧激勵的頻率成諧波（整倍數）關系。式中稱為基頻，稱為倍頻。假設一個單自由度系統受到非諧周期性激振力作用時，運動方程可寫為：
根據疊加原理，線性系統同時受到若干個激振的作用時，可分別計算各個激振的響應，然后疊加。故可得n次諧波的復頻響應為下式：
系統對周期性激振的響應也是周期性的，響應的周期與激振的周期相同。如果激振的某次諧波分量的頻率等于系統的固有頻率，則系統也發生共振。
內容
機床動態特性的研究主要分為三方面問題：
1）固有特性問題
固有特性主要是指系統的固有振動頻率，還有模態振型和阻尼等，測定機床系統的固有特性問題，一是為了避免機床工作時發生共振，二是為對機床的進一步分析打下基礎，進一步分析就是響應問題，包括瞬態響應、穩態響應等。
2）動力響應問題
振動系統在受到外部激勵時，系統將產生響應（振動），使結構承受動態力，導致構件的疲勞損壞；但對于機床來說，更重要的是振動響應可能引起過大的動態位移，影響機床的加工質量，甚至是正常工作。因此研究響應問題是基本任務之一。
3）動力穩定性問題
動力系統在一定的條件和運轉狀態下，可能會產生自激振動。自激振動不以外部激勵為必要條件，而是主要由系統本身動態特性決定的。例如切削的自激振動，在導軌副上的低速爬行，都屬于自激振動，對機床的危害極大，所以研究機床穩定性的目的就是確定發生自激振動的臨界條件，保證機床在充分發揮其性能的條件下而不出現這種自激振動。
下面是詳細研究機床振動特性特性的一些具體指標
1）位移、速度或加速度等振動量的時間歷程；
2）靜剛度或靜柔度；
3）指定頻率范圍內的動柔度或動剛度的幅頻特性圖、相頻特性圖或幅相特性圖；
4）各階固有頻率及阻尼比；
5）各階主振型；
6）各階模態的模態柔度；
7）機床結構以某些模態振動時的能量分布情況。
下圖1為，電機底座處的FFT圖：
圖1 電機底座處FFT頻譜
電機的基頻為15.87Hz，也就是952.2rpm，二倍基頻和三倍基頻分別為31.74Hz、47.62Hz。下圖3為該滑枕伸出同樣長度條件下前后方向的固有頻率和振型，用比利時的LMS振動分析系統測試，用錘擊法測試，鑒于是多組件級測試，結合部阻尼較大，用PolyMax方法識別，如下表1：
表1 滑枕前后方向的固有頻率和阻尼比
其中前三階的模態參與分別為29.978%、40.582%、15.180,而后三階的模態參與為個位數，對該機床的影響較小。其中前三階的特征向量（振型）如下圖2：
圖2 滑枕前后方向振型
而滑枕的左右方向的前五階固有頻率分別為表2：
表2 滑枕左右方向的固有頻率和阻尼比
前三階的模態參與分別為：69.441%、9.036%、8.861%。那么就重點考慮第一階固有頻率對機床的影響，它的振型為左右搖擺。
由圖1知道電機的三倍基頻為47.62Hz，而滑枕的前后方向的第二階固有頻率為42.443Hz，阻尼比為5.37%,那么在該階的動力放大因子β：
式中，為激振頻率ω與系統固有頻率之比，簡稱為頻率比；ζ為阻尼比；β為動力放大因子。確定系統在其工作條件下的動力放大因子是動力分析的重要內容之一。也就是評估對載荷的動態放大，如果一個結構所承受的載荷接近其某階固有頻率，那么動態放大系數會對小阻尼結構一個顯著的放大，可能幅值比同等靜載荷高出幾階。例如飛機結構著陸時的動響應遠超過靜載；塔科馬海峽大橋的摧毀載荷就是由動響應造成的，俄伏爾加河大橋的蛇形共振等。
當阻尼比為0時。當頻比為1，唯一放大系數將趨于無窮，如圖8，隨阻尼比由0變到1過程中，位移放大系數最大值不再在頻比為1時取得，而是向左移動。當頻比在1附近時，位移顯著放大，動力效應顯著，為共振區。越往兩端，動力效應越不明顯。圖3說明了頻率比和阻尼比對放大系數的影響。
圖3頻率比、阻尼比對放大因子的影響
計算得該階下，β等于3.7。這樣結合靜剛度，和動態切削力，就可以對切削效果有一個預估。
圖4 阻尼比為5.37%，頻比為0.89
展望
機床設計，應該從加工工藝開始設計，工件的工裝、大件剛度等，都要從工件要求的精度開始計算和設計，每一步計算都要轉換為數學模型，借助現代科學的計算軟件進行計算、優化，從本質上研究機床設計，才有可能跟上發達國家的腳步，涉及本文的研究，可以考慮動態切削力的測試，切削時刀具處的時間歷程等，為機床的設計提供逆向數據。
參考文獻
第3篇：股市動態分析范文
[關鍵詞] rhBNP;心力衰竭;腎功能不全
[中圖分類號] R692.5;R541.6 [文獻標識碼] B [文章編號] 1673-9701(2012)28-0028-02
國外關于腦利鈉肽靜脈注射對腎功能的影響報道較多,國內缺乏腦利鈉肽治療頑固性心衰伴腎功能不全患者的臨床觀察。正常人靜脈注射rhBNP后可增加腎血流量、腎小球濾過率,增加尿鈉排出,心衰合并腎功能不全患者對rhBNP耐受性好,且能夠改善血流動力學異常和臨床癥狀。臨床給予外源性治療劑量的BNP時,可同時促進近曲小管和遠曲小管排鈉[3],這可能與腎臟近曲小管內NPR-A受體基因表達增強有關。我們研究的32例患者中應用BNP后腎肌酐清除率和尿量均有明顯增加,可能與上述猜想有關,同時我們觀察的是頑固性心衰患者,其腎功能不全與心功能不全密切聯系,隨著患者心功能好轉,其腎功能也隨之好轉。
1 資料與方法
1.1 一般資料
回顧性分析2008年8月~2011年9月我院82例頑固性心力衰竭住院患者。頑固性心衰診斷標準:根據當時用藥情況分為治療組32例和對照組50例。病因:32例為廣泛前壁心肌梗死,22例為擴張性心肌病晚期,18例缺血性心肌病,10例高血壓性心臟病,82例都伴有輕中度腎功能不全。其中治療組男21例,女11例,平均年齡(57.5±14.7)歲;對照組男32例,女18例,平均年齡(62.3±18.2)歲。兩組基本資料差異均無統計學意義,具有可比性。
1.2 治療方法
常規治療主要為臥床休息、吸氧、鎮靜、限水限鹽、消除病因,如控制感染,使用利尿、擴血管等藥物。治療組加用新活素, 先給予負荷劑量1.500 μg/kg靜脈緩慢推注,然后0.01 μg/(kg·min)靜脈滴注。每日密切觀察心率、血壓、尿量及心電圖變化,癥狀改變情況,治療前后進行心腎功能測定。
1.3 觀察指標
1.3.1 療效判定 顯效:癥狀改善,心功能較原來改善2級;有效:癥狀部分減輕或有所好轉,心功能較原來改善1級;無效:各項癥狀無好轉,心功能無改善或惡化。
1.3.2 實驗室檢查 腎功能、NT-proBNP、治療前后心臟超聲指標、尿量變化。
1.4 統計學方法
采用SPSS13.0統計學軟件進行分析,計量資料以(x±s)表示。計數資料采用χ2檢驗,計量資料采用獨立t檢驗;兩組心功能改善情況比較屬于兩個獨立樣本比較的秩和檢驗,故采用非參數檢驗中的Mann-Whitney U檢驗法進行比較;治療前后腎功能、尿量、NT-proBNP和心臟超聲指標組間比較采用獨立t檢驗,P < 0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 兩組心功能改善情況比較
見表1。
表1 兩組心功能改善情況比較
2.2 兩組治療前后腎功能、尿量及NT-proBNP變化
見表2。
表2 兩組治療前后腎功能、尿量及NT-proBNP變化(x±s)
2.3 兩組治療前后心臟超聲指標比較
見表3。
表3 兩組治療前后心臟超聲指標比較(x±s)
3討論
老年人心衰、腎功能不全具有共同的發病機制主要為年齡及退行性變,共同的病理基礎,血流動力學異常,神經內分泌異常[1]RAAS和交感神經系統激活、血流動力學改變、利尿劑抵抗等,在Ⅰ型心腎綜合征的發病中互為因果,互相影響、疊加,導致放大的病理效應,進一步加速心腎及其他重要臟器的衰竭,致使病死率增加[2]。
凍干重組人腦利鈉肽(商品名為新活素)是目前研究較多的神經體液因子之一,其作用機制是作用于效應器細胞膜上利鈉肽A型受體,該受體與鳥苷酸環化酶藕聯,鳥苷酸環化酶激活后使三磷酸鳥苷(GTP)轉化為環1、2磷酸鳥苷(cGMP),作為第二信使cGMP再激活下行酶信號通路-cGMP依賴的蛋白激酶(PKG-1),而利鈉肽A型受體廣泛分布于心臟、血管、腎臟、腎上腺、腦組織、肝臟等器官,從而發揮廣泛的藥理作用。本研究采用凍干重組人腦利鈉肽治療頑固性心衰伴腎功能不全患者效果比較明顯,由表1、2可見,治療組心功能改善有效率為87.5%,對照組為74.0%;治療組心臟超聲指標也明顯好于對照組,差異有統計學意義,這可能與其迅速糾正血流動力學紊亂和抑制神經內分泌系統的過度激活以及天然抗心臟重塑有關。由表3可得,治療組對腎功能,尿量等的改善也較對照組好,差異有統計學意義,這可能與其中度溫和利尿排鈉以及對SCr沒有影響,并且其腎臟過濾清除<2%密切相關。有學者研究表明[3],對急性失代償性心力衰竭合并急性腎損傷患者應用rhBNP靜脈注射治療較利尿劑加量治療能更有效地改善患者的心腎功能。還有文獻報道[4],BNP的腎保護作用直接源于腎臟,而間接源于心功能的改善。通過血管內多普勒超聲和定量血管造影,Elkayam等[5]發現,BNP具有明顯的擴張腎動脈功能,通過擴張腎系膜細胞和腎入球動脈及收縮腎出球動脈來改善GFR。還有學者發現[6],BNP局部腎分布能促進利尿、尿鈉排泄及改善GFR。
綜上所述,新活素能顯著改善頑固性心衰伴腎功能不全患者的心功能和腎功能,并沒有明顯的副作用,是此類患者治療的一個新選擇,值得臨床推廣。
[參考文獻]
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第4篇：股市動態分析范文
據了解，作為“資產配置專家和資產配置工具提供專家”的綜合型資產管理公司，國泰基金已經擁有包括國泰國證房地產分級、國泰國證醫藥分級、國泰滬深300指數、國泰上證180金融ETF、國泰中小板成長ETF、國泰上證5年期國債ETF、國泰納斯達克100ETF以及國泰黃金ETF等10余只能夠分散不同風險，具有行業稀缺優勢的資產配置工具。
在本次論壇開場階段，股市動態分析周刊主編趙迪以“A股投資者逝去的青春”開場，分析了A股市場個人投資者的生存狀況。他認為，目前各類型機構投資者博弈，多元化投資理念并行，個人投資者已經被邊緣化。
這一點從前來參加活動的投資人身份中也可見一斑。現場不乏白發蒼蒼的老人，也有正當其時的中年股民，但是鮮有年輕的90后股民的身影。
盡管對A股市場流露出些許隱憂，但是總體上，趙迪對市場還是持樂觀態度。他認為2014年下半年還是有大量的投資機遇在市場涌動。
在隨后的主題演講環節，國泰基金量化與投資事業部總經理沙除介紹公司主要量化投資產品外，重點將如何把握分級基金確定性投資機會的概念在論壇中與投資者分享。
演講中，沙用麥當勞套餐的例子生動形象地向每一位投資者講述了分級基金的套利方法和投資優勢。為了讓股民更直白地了解分級基金，沙還現場教起了大家如何計算基金的隱含收益率。他強調，目前市場上很多分級基金的隱含收益率達到7%左右，對于受困于股市低迷的投資人來說分級基金無疑是一個不錯的選擇。
眾所周知，股票分級基金中的A類屬于低風險低波動品種，與其他低風險品種相比收益率明顯較高。沙舉例道如國泰國證房地產A（150117）自2013年2月上市以來，歷經市場變化，隱含收益率曾達到7.2%以上，目前也保持在6.8%的左右的良好收益（數據來源：萬德資訊；數據時間2013年3月7日至2014年3月21日）。
他進一步介紹道，對于有經驗的個人投資者或者機構投資者而言，也可以選擇股票分級B以獲取較高的杠桿收益。這類產品通常采用杠桿進行分段操作，在放大收益的同時也要警惕隨之而來的風險。例如醫藥衛生行業分級基金國泰醫藥B（150131），以國證醫藥衛生行業指數（399394）為投資標的，選取歸屬于醫藥衛生行業的規模和流動性突出的80只股票作為樣本股，可反映A股市場醫藥衛生行業上市公司的整體收益表現，為投資者及時捕捉醫藥衛生行業輪動提供了有效的指數型杠桿化的投資工具。
隨后，華林證券財富管理部副總經理胡宇和股市動態分析專欄作者、私募基金經理人黎仕禹在隨后的演講環節也向參會的嘉賓分享了精彩的觀點。
第5篇：股市動態分析范文
關鍵詞:投資者情緒;上證綜指;協整;格蘭杰因果
中圖分類號:F830.91 文獻標識碼:A 文章編號:1003-5192(2010)05-0053-04
Cointegration Analysis on Relation of Investor Sentiment and
the Composite Index of Shanghai Stock Exchange
YU Quan-hui1,2, MENG Wei-dong1
(1.The College of Economics and Business and Administration, Chongqing University, Chongqing 400030, China; 2.The College of Management, Southwest University of Political Science & Law, Chongqing 401120, China)
Abstract:This paper regard the Bull/Bear Index in Stock Market Trend Analysis Weekly as investor sentiment index. Differently, this paper has divided a sample time into two stages between rising and descending time. Moreover, this paper makes an empirical analysis on between investor sentiment and the composite index of Shanghai Stock Exchange using cointegration test and Granger causality based on ECM. The results suggest that there is a unidirectional Granger causality from the composite index of Shanghai Stock Exchange to investor sentiment in whole sample time and descending sample time. However, there is bilateral Granger causality between investor sentiment and the composite index of Shanghai Stock Exchange in rising sample time. This article gives suggestion that regulations department should put emphasis on stage of investor sentiment when controlling the rhythm of stock market.
Key words:investor sentiment; the composite index of Shanghai Stock Exchange; cointegration; Granger causality
1 引言
如何度量投資者情緒以及投資者情緒與證券市場價格之間究竟有什么樣的關系成為了近年來金融研究的熱點問題
[1,2]。行為金融學將投資者帶有偏差的預期稱為投資者情緒(Investor Sentiment),它反映的是投資者的投資意愿或預期的市場人氣。由于我國證券市場尚不完善、散戶較多,投資者不夠理性,情緒化的表現也較為明顯,從而實務界與理論界都不否認投資者情緒對證券市場有影響。因此,通過實證研究探討投資者情緒與股價指數之間的關系,對于掌握我國證券市場運行特征,合理引導投資者行為是非常有意義的。
2 文獻回顧
研究投資者情緒的關鍵問題是如何對投資者情緒進行度量。從來源來看,度量投資者情緒的指標可分為間接指標和直接指標,其中間接指標往往從股市數據中獲得,直接指標的數據則通過對投資者進行調查獲得。Pontiff[3]等西方學者認為封閉式基金折價變化反映投資者情緒的影響,因而他們用封閉式基金折價的加權平均指數代表投資者情緒。Barker 和Wurgler[4]對基金折價率、市場換手率、新股發行家數、新股上市首日的平均報酬率以及紅利升水指數等5項指標在通過剔除宏觀經濟基本面的影響因素后,用主成份分析方法建立了投資者情緒的綜合指數。而Qiu和Welch[5]認為情緒在金融市場中具有一定的作用,基于問卷調查的情緒指數對于理解金融市場有一定參考意義,而封閉式基金折價可能是對投資者情緒的一個錯誤度量。由此可見,國外文獻對如何測度投資者情緒指標存在分歧,在對投資者情緒與股價指數變化之間關系研究的結論也不一致,更為重要的是沒有文獻對投資者情緒與股價指數變化的互動關系進行研究。
從國內的研究來看,有些學者利用封閉式基金折價現象來分析投資者情緒與股市收益的關系,但對它的解釋至今仍沒有較一致的觀點[6~8]。韓澤縣[9]主要分析了不同情緒指標間的因果關系,而沒有分析情緒指標與上證綜指的因果關系。饒育蕾和張輪[10]用投資者情緒指標BSI(源自央視看盤和中證報機構看市)對股市未來收益率的回歸分析中發現,回歸系數有正有負,不具有固定的規律,而且基本上都不具有統計上的顯著性。程昆和劉仁和[11]選取《股市動態分析》雜志2000年1月1日至2003年10月11日的好淡指數數據,其研究結論是股市收益率非格蘭杰引致中期指數變化率,而中期指數變化率卻能引致股市收益率;股市收益率是短期指數變化率的格蘭杰原因,而短期指數變化率非格蘭杰引致股市收益率。方勇和孫紹榮[12]將證券投資者對后市的預期作為情緒的變量,表明我國證券投資者受到市場歷史表現的錨定,存在系統的啟發式偏差,從而不能根據新信息做出理性的預期。
從國內文獻來看,我國學者對于投資者情緒與股市收益之間關系的研究逐漸增加,且大多數都局限在回歸模型建立和分析上,而對于投資者情緒與股價指數之間的互動關系研究較少。現有的研究中,樣本的選擇也存在一些不足,如樣本區間過短,大多為幾個月至一年多,樣本容量普遍不足;還有就是樣本代表性不夠,表現在現有的研究中樣本時期大多是股市處于熊市的時期,不能夠完整地反映股市處于不同階段時期投資者情緒水平。股票市場總是處于不斷的漲跌之中,處于上漲階段的股市中股價變動對投資者情緒的影響與處于下跌階段的股市中股價變動對投資者情緒的影響是否相同呢? 既然股市在上漲階段(牛市) 與下跌階段(熊市) 對信息具有不平衡性的反應[13],那么考察在投資者情緒與股價變動的關系時,就應該區分股市所處的位置(牛市或熊市),而這一點也正是已有的研究所忽視的。因此,在筆者的研究中,我們將采用協整檢驗和格蘭杰因果檢驗方法,在一個具有上升和下降時期的完整的樣本時期對投資者情緒與股價指數進行實證分析。
3 變量及樣本選擇
3.1 變量選擇
《股市動態分析》雜志社于周五對被訪者關于未來股市漲跌的看法進行調查,周六在《股市動態分析》公布好淡指數,中間從未間斷,數據完整。它將好淡指數分為短期指數和中期指數,短期指數反應了被訪者對下一周的多空意見;中期指數反應了被訪者對未來一個月內的多空意見。更為重要的是,該雜志有電子版周刊,通過購買電子版周刊,筆者能夠獲得最新的、較全的數據。因此,考慮到數據記錄的完整性和可獲得性,本文選用好淡指數來度量投資者情緒,數據來源是《股市動態分析》雜志。
上證綜指是上海證券交易所1991年7月15日正式的交易指數,指數的樣本股是全部上市股票,包括A股和B股,從總體上反映了上海證券交易所上市股票價格的變動情況。且從2000年以來,上海市場總市值一直約為深圳的2倍左右,因此,將上證綜指作為市場指數具有代表性。筆者選用了上證綜指,數據來源于廣發證券(至強版)分析系統。
3.2 樣本選擇及數據處理
由于本文研究目的是要比較股市處于不同階段時投資者情緒與上證綜指的關系如何,因此需要取一個包含上升階段和下跌階段的樣本期,同時為了保證每個階段的樣本期足夠長,而且受限于投資者情緒指數數據的獲得問題,所以本文選擇上證綜指和好淡指數的樣本期間為: 股市上升階段:2005.7.29~2007.10.12;股市下跌階段:2007.10.12~2008.12.31。由此得到的全樣本容量為171個周數據。其中,股市上升階段的樣本容量為109個周數據,股市下跌階段的樣本容量為62個周數據。
我們的樣本期長度約三年半,相對于其他學者的研究樣本,本文采用的樣本時期相對而言還是比較長的。由于受限于投資者情緒指標數據獲得的難度,我們無法取得更多的樣本空間,但是本文的檢驗期間經歷了牛熊兩個階段,因此從這個意義上來講我們所選取的數據能夠很好地反應中國股票市場投資者情緒變化的真實狀況。本文在接下來的實證分析中采用EXCEL軟件統計好淡指數及上證綜指的基本數據,并利用Eviews 5.0統計軟件進行協整檢驗和格蘭杰因果關系檢驗。筆者將以全樣本時期(2005.7.29~2008.12.31)和兩個子樣本時期(2005.7.29~2007.10.12;2007.10.12~2008.12.31)的數據為基礎分別進行分析。在下文中,筆者以P_SHWALL、BSI_SALL和BSI_MALL分別代表全樣本情形下上證綜指、短期好淡指數和中期好淡指數;以P_SHWUP、BSI_SUP和BSI_MUP分別代表上升時期子樣本情形下上證綜指、短期好淡指數和中期好淡指數;以P_SHWDOWN、BSI_SDOWN和BSI_MDOWN分別代表下降時期子樣本情形下上證綜指、短期好淡指數和中期好淡指數。
4 實證分析
4.1 單位根檢驗
如果一個時間序列是平穩的,我們表示為I(0)的;如果一個時間序列不平穩,但是經過一階差分之后是平穩的,我們將其表示為I(1)的,以此類推。若一個時間序列yt的一階差分是平穩的,則稱時間序列yt含有單位根,檢驗變量是否平穩的過程稱為單位根檢驗。所有變量的一階差分平穩是變量之間存在協整關系的重要前提。
(1)全樣本情形下單位根檢驗
筆者以P_SHWALL單位根檢驗為例。首先對上證綜指P_SHWALL的原數據序列進行單位根檢驗,發現ADF統計量分別大于不同檢驗水平的三個臨界值,所以不能拒絕原假設,即P_SHWALL存在單位根,是非平穩系列。
接下來對P_SHWALL的一階差分序列D(P_SHWALL)進行單位根檢驗,發現ADF統計量分別小于不同檢驗水平的三個臨界值,所以拒絕原假設,即P_SHWALL的一階差分系列D(P_SHWALL)是平穩系列。因此上證綜指P_SHWALL服從I(1)過程,這與國內眾多學者的研究結論是一致的。
同理,筆者對BSI_SALL和BSI_MALL進行單位根檢驗,檢驗結果為BSI_SALL和BSI_MALL均服從I(1)過程。
(2)上升時期和下降時期子樣本情形下單位根檢驗
進一步對P_SHWUP、 BSI_SUP和 BSI_MUP的一階差分系列進行單位根檢驗,發現均拒絕原假設,所以P_SHWUP、 BSI_SUP和 BSI_MUP也均服從I(1)過程。對下降時期的P_SHWDOWN、 BSI_SDOWN和 BSI_MDOWN的時間序列進行單位根檢驗,發現它們也均服從I(1)過程。
4.2 協整檢驗
就經濟時間序列而言,協整關系可以描述為經濟變量之間的穩定長期關系,即它們之間不能分離得太遠。即使存在著外部沖擊或干擾,它們造成的影響也僅僅是短暫的,不能破壞其穩定關系。一言以蔽之,經濟系統具有自我調節自我修復的功能。協整檢驗按檢驗對象不同可分為兩種:一種是對回歸殘差的平穩性進行檢驗,代表方法是EG(Engle-Granger)兩步法;另一種是對回歸系數進行整體檢驗,主要采用極大似然法,如Johansen協整檢驗。筆者采用目前最為常見的Johansen協整檢驗方法。
(1)全樣本情形下
從表1可以看出,在對P_SHWALL與BSI_SALL進行協整關系檢驗時,因為跡統計量的值25.34大于15.49,且1.15小于3.84,所以在5%的顯著水平上,只有第一個原假設被拒絕,P_SHWALL和BSI_SALL之間有且僅有1個協整關系。同樣,在對P_SHWALL與BSI_MALL進行協整關系檢驗時,因為跡統計量的值28.36大于15.49,且1.50小于3.84,所以在5%的顯著水平上,P_SHWALL和BSI_MALL之間也有且僅有1個協整關系。
(2)上升時期和下降時期子樣本情形下
在對P_SHWUP和BSI_SUP、P_SHWUP和BSI_MUP分別進行協整關系檢驗時,發現P_SHWUP和BSI_SUP、P_SHWUP和BSI_MUP之間均有且僅有1個協整關系。
同理,在對P_SHWDOWN和BSI_SDOWN、P_SHWDOWN和BSI_MDOWN分別進行協整關系檢驗時,發現P_SHWDOWN和BSI_SDOWN、P_SHWDOWN和BSI_MDOWN之間也均有且僅有1個協整關系。
4.3 基于ECM模型的格蘭杰因果檢驗
我們以P_SHWALL與BSI_SALL這兩個變量為例,前面已經檢驗了這兩個變量服從I(1)過程,且二者存在協整關系,因此可以建立它們之間的ECM模型,如下式
其中ECM代表誤差修正項。在(1)式中,如果Bi(i=1,2,…,b)在總體上顯著地異于0,則BSI_SALLt是P_SHWALLt的短期格蘭杰原因;如果ρ1顯著不為零,則BSI_SALLt是P_SHWALLt的長期格蘭杰原因。反之,如果Bi(i=1,2,…,b)在總體上顯著等于0,則BSI_SALLt不是P_SHWALLt的短期格蘭杰原因;如果ρ1顯著為零,則BSI_SALLt不是P_SHWALLt的長期格蘭杰原因。同理,可檢驗P_SHWALLt是否是BSI_SALLt的長期或短期格蘭杰原因。
(1)全樣本情形下
①P_SHWALL與BSI_SALL的ECM模型檢驗結果。表2中,在以上證綜指為因變量的誤差修正模型中,ECM項回歸系數為0.0028,其t值為1.283,小于臨界值,即投資者情緒(短期好淡指數)不是上證綜指的格蘭杰原因。而在以短期好淡指數為因變量的誤差修正模型中,ECM項回歸系數為0.00127,其t值為5.304,大于臨界值,且變量D(P_SHWALL(-2))的回歸系數顯著不為0,所以誤差糾正機制發生;上證綜指是投資者情緒(短期好淡指數)的格蘭杰原因。
②P_SHWALL與BSI_MALL的ECM模型檢驗結果。類似地,我們可以檢驗P_SHWALL與BSI_MALL的格蘭杰因果關系,發現上證綜指和投資者情緒(中期好淡指數)二者互為因果關系。
(2)上升時期子樣本情形下
在上升時期,我們可以檢驗P_SHWUP與BSI_SUP的格蘭杰因果關系,發現上證綜指和短期好淡指數二者互為因果關系。進一步檢驗P_SHWUP與BSI_MUP的格蘭杰因果關系,發現中期好淡指數與上證綜指互為格蘭杰原因。
(3)下降時期子樣本情形下
在下降時期,我們可以檢驗P_SHWDOWN與BSI_SDOWN的格蘭杰因果關系,發現上證綜指是短期好淡指數的單向格蘭杰原因。進一步檢驗P_SHWDOWN與BSI_MDOWN的格蘭杰因果關系,發現上證綜指也是短期好淡指數的單向格蘭杰原因。
4.4 實證結果分析及解釋
從上文的分析中,我們可以得出這樣的結論:在全樣本時期,上證綜指是投資者情緒的格蘭杰原因,而投資者情緒在短期不是上證綜指的格蘭杰原因,在中長期是上證綜指的格蘭杰原因;而在股市上升時期,投資者情緒與上證綜指互為格蘭杰原因。因此,在股市上升時期,短期內的情緒變化對股價指數才會產生影響。也就是說,只有在股市處于上升時期時,投資者情緒的影響才顯著。這也在一定程度上解釋了股市泡沫的形成與投資者瘋狂看漲的心理有關;在股市下降時期,上證綜指是投資者情緒的格蘭杰原因,而投資者情緒不管是在短期還是在中期都不是上證綜指的格蘭杰原因。與股市處于上升時期進行比較,投資者情緒在股市處于下降時短期影響不顯著。原因可能是投資者有過度自信心理,往往將投資的成功歸為自己的精明,而將投資的失敗則推為其他非可控因素。另外,我們還可以看到,不管是在哪個樣本時期,也不管投資者情緒是短期還是中長期,上證綜指對投資者情緒都會產生影響。因此,本文的啟示在于,監管當局在引導和調節投資者情緒調控股票市場時,需要立足于股市所處的階段,不同的階段需要有不同的調節手段。
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第6篇：股市動態分析范文
記者專訪了金鷹基金投資總監、金鷹中小盤、金鷹穩健成長基金經理楊紹基先生。
三率齊動可能性大
“每個人對于過去的一年都有不同的解讀，對新的一年又有不同的期許。但不管如何，2010年終將帶著一切的幸運或不幸、收獲或失落永遠消逝在時間的長河中，2011年也將不緊不慢地遵循著它固有的時間韻律向我們走來，一切將重新開始。”對于2010年的總結，楊紹基頗有幾分詩意。
楊紹基認為，去年物價過快上漲導致2011年調控壓力較大。
“2011年上半年CPI翹尾指數較高，目標4％，防通脹的壓力仍然較大；豬肉的供應周期在13個月左右，通脹壓力在2011年下半年將有所減輕；2011年6月份夏糧的收成情況對通脹走勢影響較大；農產品價格出現全面上漲，既有供需層面的因素，也有金融因素，最近兩年大規模的信貸投放埋下了通脹風險；春節因素導致l季度物價環比增長的壓力較大。近期房地產交易量有所萎縮，但房價仍然維持在高位，調控效果不明顯；從近期政府高層的發言來看，2011年房地產相關政策仍會從緊。”
楊紹基表示，2011年貨幣政策轉向穩健，信貸難以高速增長，2011年上半年貨幣供應量的增速將逐步下降。宏觀調控方面，三率齊動的可能性較大。央票利率一、二級倒掛明顯，公開市場難以回收流動性，明年一季度到期央票超過1.5萬億，相當于提高準備200BP；從貨幣市場利率的走勢來看，加息預期強烈，且負利率的狀態有必要通過加息來改變，不確定的只是時點。全球經濟緩慢復蘇，貿易摩擦加劇，人民幣升值仍面臨較大壓力。為了穩增長，2011年依然會實行積極的財政政策，基建、保障房投資仍然會受到財政支持，家電下鄉補貼會持續，建材下鄉有望啟動，同時我們也需要觀察收入分配方面的政策變化。
看好四條投資主線
“2011年的市場照例充滿著變數。”楊紹基預計，2010年、2011年上市公司盈利增長28％和20％，對應滬深300市盈率分別為15.4倍和12.8倍，處于歷史低位。資金面方面，A股整體解禁壓力不大，但是中小板和創業板依然持續受到次新股解禁的影響。
對于投資者比較關心的2011年的投資策略，楊紹基根據經濟增長和通脹的不同變化，描繪了市場可能演繹的四種不同的走勢。
第一種情景是經濟不會出現過熱，二季度CPI見頂回落，市場將震蕩上行，隨著經濟環比回升、通脹威脅消除，上半年周期股將迎來估值修復行情，新興產業和消費板塊需要優選個股；經濟回升帶來的上市公司盈利提升和估值提升告一段落，流動性也難以推動市場繼續上行，結構性投資機會顯現，下半年新興產業和消費板塊機會較大。
第二種情景是經濟2011年中期出現過熱，二季度CPI見頂回落；市場仍將震蕩上行，上行的幅度要比情景一大，上半年依然是周期股的估值修復行情。但在經濟出現過熱之后，國家會采取更嚴厲的政策進行調控，2011年中期A股將有系統性風險。
第三種情景是經濟不會出現過熱，CPI下半年繼續走高：市場呈現鋸齒狀的走勢，難以出現系統性機會，通脹走高會導致調控壓力加大，市場先趨勢性下跌，機構倉位下降；下跌完成后仍然是結構性行情，投資機會集中在新興產業和消費。第四種情景是經濟2011年中期出現過熱，CPI下半年繼續走高；這是最壞的情況，估計市場出現單邊下跌的走勢，緊縮壓力逐步加大，這時候倉位比選股更重要。
楊紹基認為，2011市場有波段行情，但中期仍然看好新興產業和消費板塊的投資機會。
“2011年，我們看好以下主線的投資機會：投資主線一：基建拉動需求，看好水利建設、建筑建材、鋼鐵、煤炭、家電：投資主線二：政策退潮，價值股估值修復，看好航空、造紙、房地產、金融、有色金屬、煤炭；投資主線三：新興產業“由虛轉實”，我們更看好新興產業中的節能環保、信息技術和高端裝備制造；投資主線四：戰略轉型，還看消費，看好品飲料、商業、醫藥、餐飲旅游、消費電子、農業、家電。
不要被市場漲跌左右
楊紹基表示，自己一直關注《股市動態分析》雜志的內容。“深圳綜合開發研究院主辦的《股市動態分析》是中國創刊最早的證券雜志，金鷹基金的總經理殷克勝先生在綜合開發研究院工作期間是雜志最早的作者之一。我們對《股市動態分析》都很關注的。”
第7篇：股市動態分析范文
上證指數上周末收于2204.78點，本周末收于2199.42點，下跌0.24%；股市動態30指數上周末報收724.37點，本周末收于713.9點，下跌1.45%；其中股票組合下跌1.96%。
股市動態30指數自2008年1月1日設立以來，下跌28.61%,同期上證指數下跌58.2%。本周股市動態30指數、股票組合均跑輸大盤。
從30成分股來看，漲幅居前的是中科三環，受商務部12月27日公布《2012年稀土出口企業名單并下達第一批出口配額的通知》的影響，稀土永磁板塊表現出色，稀土永磁企業今年業績本身也相當靚麗。
中國聯通訂制版的Iphone4S很快將上市，對聯通股價是一個有效的利好因素。中國神華22日公告，子公司170平方公里礦區獲批。北京城建受益于保障房的建設，廣電運通上周公告了中行4.2億的大單。
一輪下跌的尾聲往往是長期的強勢股的補跌，本周出現明顯的消費類股票補跌的情況。一致藥業、武漢健民、瀘州老窖等均跌幅巨大，屬于補跌的行情。
二、最新評論
2011年A股已經收官，上證指數全年下跌21.68%，深成指下跌28.41%，中小板指下跌37.09%，創業板指下跌35.88%。A股全年縮水近6萬億，人均虧損4.2萬元。全年中小板創業板股票下跌巨大，與年初我們警示中小股票風險的預期一致。
縱向來看，統計數據顯示，之前A股歷史上上證指數一共有3年跌幅超過20%，分別是1994年下跌22.3%，2001年下跌20.62%，和2008年下跌65.39%。今年上證指數下跌幅度歷史上排名第三。
橫向來看，從各國最新收盤收據來看,雖然中國經濟一枝獨秀，其他各國危機頻仍，但股市表現中國落后其他各國很多。美國雖前有次貸危機，后有評級被下調，但截止12月29日全年道瓊斯指數上漲6%。再看歐債危機后歐洲股市表現，截止12月29日法國CAC490下跌17.8%，德國DAX下跌15.4%，英國全年下跌6.5%，深處歐債危機漩渦的意大利全年股指下跌26.1%，中國股指表現僅好于歐債危機最嚴重的國度，甚至如果從中小板指數來看更差于歐債危機最嚴重的國家。日本雖發生地震海嘯引起核安全事故，日經225全年下跌17.3%，也好于中國主要指數的表現。
新興市場國家對比來看，俄羅斯下跌22.7%，巴西下跌18.1%，泰國下跌0.9%。中國在發展中新興經濟體的股市表現也是墊底的。
從A股內部來看，所有行業全年都是下跌的，金融、地產為代表的藍籌股相對下跌幅度小，中小盤類股票全年下跌幅度超過三分之一。
第8篇：股市動態分析范文
上證指數上周末收于2317.27點，本周末收于2473.41點，上漲6.74%；股市動態30指數上周末報收746.88點，本周末收于791.43點，上漲5.96%；其中股票組合上漲8.06%。
股市動態30指數自2008年1月1日設立以來，下跌20.86%，同期上證指數下跌52.99%。本周股市動態30指數跑輸大盤，股票組合跑贏大盤。
從30成分股來看，本周漲幅第一的是華僑城A，其控股股東華僑城集團10月25日通過二級市場增持600萬股，增持價格6.31元，給了市場很強的信心。從三季報來看，前三季度實現營業收入89.5億，同比增9.3%；凈利潤15.14億元，同比減少8.45%；EPS0.27元。
宇通客車，前三季度實現營業收入110億元；凈利潤7.33億元，同比增長34%；EPS1.41元。前三季度宇通客車凈資產收益率達25.5%，非常出色，典型的價值型公司，目前PE在10倍附近。本周受三季報公布影響表現出色，大漲13.48%。
中國軟件，前三季度實現收入14.6億元，凈利潤8100萬元，EPS0.359元，公司利潤主要是一次性損益，扣除后公司前三季度實際上是虧損的。受益核高基項目，公司及其子公司收到超過2.5億的專項補貼資金扶持。背靠中國電子的大樹，又獲得國家核高基項目的重點扶持，期待公司能夠有所作為。
本周調出中創信測，調入乾照光電，調入數量60萬股。為了穩健，我們組合中一直沒有加入創業板的股票，乾照光電近期大幅調整后充分釋放了股東減持的風險，公司在LED芯片上技術優勢依然明顯，全年6毛以上的業績，也能支撐目前公司的估值。考慮到創業板將迎來B浪反彈，我們調入創業板股票乾照光電。
二、最新評論
上周推薦的*ST力陽，表現不錯，連續三個板，本周五直接一字板，下周仍有表現機會。
第9篇：股市動態分析范文
上證指數上周末收于2306.55點，本周末收于2359.16點，上漲2.28%；股市動態30指數上周末報收747.25點，本周末收于758.37點，上漲1.49%；其中股票組合上漲1.95%。
股市動態30指數自2008年1月1日設立以來，下跌24.16%，同期上證指數下跌55.16%。本周股市動態30指數、股票組合均跑輸大盤。
本周公布的一些宏觀數據看，CPI比預期的略高，信貸規模超出市場預期，GDP增速低于市場預期，全周中小板指數上漲1.86%，創業板指數上漲2.43%。
中科三環公布2012年一季度預增公告，預計一季度凈利潤2.39億-2.54億，比去年同期增長700%-750%。業績繼續出色，單季EPS接近0.5元，本周五公司股票漲停。
礦業公告2012年一季度凈利潤在100萬至500萬之間，同比下降61%-92%。公司披露主要是因為公司自產礦產品價格大幅下降。
二、股市動態30指數
三、最新評論
通過對我們選入30的成分股的表現來看，凡是基于業績角度，認為未來業績好并能超預期的公司，最終股價中期表現都不錯，而基于概念角度選擇的公司短期可能有所表現但大都中期表現不佳，最終塵起于土復歸于土。
優異的業績是對抗大盤系統風險最好方式，市場牛熊變幻，能夠穿越牛熊周期的，都是業績真實高速增長的公司。自07年上證指數6124點見頂以來，上證指數目前仍只有2300多點，距離歷史高點仍然相距甚遠，而從中小板和創業板角度看，它們有牛市下半場，到2010年底才見到階段頂部。把市場看做整體，只能看到的是平均的情況，只有細分來看，才能看出其中巨大的差異。
比如二線白酒，在08年后業績高速增長，很多股價都是5倍以上的增長，古井貢酒、山西汾酒、老白干、金種子酒、酒鬼酒、沱牌舍得等，這些公司股價基本都遠超2007年的高點，從這個子行業看，08年以來一直是牛市，如果把07年高點看做6124點，那么二線白酒指數早過了萬點了，對二線白酒而言，目前走出來的絕對是牛市行情。這其中起決定作用的就是業績，是業績高速增長，這個子行業業績超越市場平均水平太多了。
從30成分股來看，一直在成分股的宇通客車的表現是一個很好的詮釋，目前宇通客車的股價已經創出歷史新高，股價超越了07年的高點。看看宇通客車的業績，2007年公司凈利潤3.77億元，2008-2011年凈利潤分別為5.31億、5.63億、8.69億、11.8億，2011年凈利潤是2007年凈利潤的3.13倍，雖然經歷了牛熊周期，估值倍數下降了很多，但在業績的強勁增長下公司股價仍創出歷史新高，而目前的估值卻比07年估值低了很多，如果市場在經歷一波牛市，相信宇通客車的股價將會迭創新高。
宇通客車是歷史業績一直優異的企業，那看看業績明顯改善的周期性的中科三環，當初把中科三環選入30成分股也是因為認為公司業績會超市場預期，稀土永磁企業同步收益于稀土的整合。2009年中科三環凈利潤7355萬，2010年凈利潤2.07億，2011年凈利潤6.9-7.96億，可以看出公司凈利潤2年多時間翻了10倍，公司股價從08年低點算起也有10倍漲幅。而2012年一季度業績繼續沿著原有趨勢高速增長。
