建立行业景气指数的方法选择与实证分析

第21卷，第4期（共118期），2003年7月，文章编号: 100124098（2003）0420072205系统工程系统工程学报. 21，No. 4 Jul. ，2003.景气指数建立方法的选择与实证分析Ξ陈迪红1，李华中2，杨向宇3（1. 湖南大学金融学院，湖南长沙410079； 2. 井法戈基金管理，上海200121； 3. 湖南大学学院数学与计量经济学，湖南长沙410079）摘要: 在分析影响行业繁荣的因素的基础上，反映行业繁荣的指标有: 选择后，采用因子分析法构建行业景气指数，并对煤炭行业进行实证分析. 关键词: 产业繁荣因子分析;实证分析CLC编号: F 21文件标识代码: 行业是提供相似产品或服务的企业类别的总称. 由于管理水平，企业规模和地域分布的差异，同一行业不同企业的生产，运营和效率存在很大差异. 因此，只有了解整个行业的大多数企业，我们才能掌握行业的发展方向，并获得相对稳定可靠的信息. 有许多指标可以描述行业的发展和变化. 共有指标和比率指标. 不同的指标从不同方面描述了行业.

为了全面了解行业经济并同时分析行业变化，本文建立了行业繁荣指数，该指数是一个全面反映行业各个指标并且可以反映行业趋势. 1影响行业繁荣的因素分析处于周期性波动的不同周期节点的行业会有明显的绩效差异. 处于上升周期的行业具有强劲的需求，全面的生产和活跃的贸易；相反，处于下降周期的行业需求低迷，产能过剩，产品无法销售，应收账款增加，价格下降，并且大多数公司亏损. 现场. 市场周期是产业周期波动的必然规律. 当需求增加时各个行业景气指数，将促进行业生产规模的扩大，产能将增加，供应将超过需求，这将导致行业竞争加剧. 产业周期将从上升期到下降期，在一定程度上下降，淘汰落后企业，减少供应，提高价格. 行业转向复苏，并一次又一次地开始. 根据以上分析和当前产业繁荣的定义，本文对产业繁荣的定义如下: 当产业处于不同的循环节点时，呈现出不同的市场前景，即产业繁荣. 影响行业繁荣的外部因素是宏观经济指标的波动，经济周期以及上游和下游产业链的供求变化. 内部因素是行业产品需求的变化，生产能力的变化，技术水平的变化以及产业政策的变化. 本文着重于如何确定行业经济的周期节点和未来趋势，哪些因素导致行业繁荣的变化以及可以发现哪些方面来改变行业的繁荣.

（1）需求: 当行业对产品的需求增加时，将导致销售增加和总产出增加，并且行业的繁荣将由劣变好. 但这取决于数量需求和维护期限. 短期内需求的增加不能用作改善业务状况的标志，而只能用作波动. （2）供应: 由于竞争或产业政策的限制，总供应量落在该行业内，而总需求量保持不变时，则企业的利益得到改善，商业环境得到改善. 只要总需求保持不变，这种繁荣的变化通常会持续更长时间. （3）产业政策: 由于环保因素或产业升级，产业企业数量减少，竞争减少，效率提高. 该臂架可以维持很长时间. Ξ收稿日期: 2003201216作者简介: 陈迪红（19632），男，湖南株洲，湖南大学金融学院保险系主任，副教授，研究方向: 精算与保险. 第4期陈地宏，李华中: 建立行业景气指数的方法选择和实证分析73（4）价格: 价格因素是相对敏感的因素，也是波动较大的因素. 随着价格上涨，总体实际需求增加，并且该行业的经济正在改善，但是价格上涨是由原材料价格上涨引起的，而这反过来又削弱了该行业的经济. 价格因素引起的繁荣变化通常不会持续很长时间. 此时，价格因素的变化将引起供应能力的变化，供求关系的变化将进一步影响价格.

简而言之，从对行业供求关系和价格的分析开始，有四个组合: 价格上涨，价格下跌，数量增加，气候增加，气候增加或减少，数量减少，气候增加或数量价格下降通常是在产业周期的底部，或者新兴产业是初步的；批量价格下降通常处于行业周期的底部；批量价格下降可以同时处于上升和下降水平；批量降价是周期的顶部. 数量和价格可以粗略地分析行业地位，但是数量和价格变化的分析必须最终从企业的利润中实施. 如果不能将利润带给企业，就不能解释商业环境的改善. 因此，衡量业务环境变化的重要因素是业务收益的变化. . 当然，收益与成本有关，必须考虑供应链的数量和价格. 由于某些原因，供应减少，价格上涨，从而增加了成本，反之亦然. 简而言之，要衡量行业的繁荣与否，必须基于行业利益的变化. 好的繁荣才是真正的繁荣. 很难想象利益的减少和繁荣的改善. 2反映繁荣的指标选择从流量的角度看，任何行业都有两种流量，一种是商品或人员的流量，另一种是资金的流量. 生产行业流动的东西，服务行业流动的人或物，而物流的反向就是资本流动. 生产行业的流入是原材料，而流出则是购买原材料的资本. 在生产过程之后，增值流出是制成品，资金流入是制成品的付款. 服务业不同于生产企业. 通常，不需要为了流入人或事而流出资金. 这是为了完成服务过程中的资金流向.

因此，决定行业利益的重要标志是物流流（人流）和物流的价格水平. 不同行业之间存在行业差异，但是衡量行业收益的物料流和价格却很常见. 流出-产品付款的流入不能反映行业的繁荣，因为价格短缺价格的长期波动，这种波动是由多种因素引起的. 如果它是由随机因素引起的，则无法解释该行业的繁荣. 同样，仅销量就不能反映行业的繁荣. 销量增加了，但该行业竞争激烈，利润下降，该行业实际上进入了恶劣的气候. 因此，行业繁荣的最终指标应该是利润指标. 利润指标中的毛利率反映了产品的成本，而净利润反映了销售，管理和财务费用控制. 这两个利润指标都是领先指标，但它们是短期的，是由需求引起的. 价格指数和销售总额从侧面反映了行业的繁荣，总产值反映了行业的生产规模，销售收入反映了行业的产品需求，这两者都是衡量行业繁荣的重要指标. 固定资产投资额反映了该行业的新生产能力是确定产品供应的重要总指标；原材料价格指数反映了行业生产成本的变化；制成品价格指数反映了行业需求的变化；产能利用率和库存率反映了该行业的生产，销售状况.

反映业务环境变化的指标根据时间关系分为领先指标，同步指标和滞后指标. 为了反映该行业的繁荣，应尽可能选择领先指标. 对反映行业运作的指标进行分析后发现，资产负债指标落后于行业景气变化. 这是因为资产负债指标要求每年仅统计一次统计数据；商业指标可以更好地反映行业情绪的变化. 按照突出重点的原则，本文选择反映生产行业基本繁荣的变化，方法如下: 74系统工程2003指数名称毛利率净利率原材料价格指数成品价格指数销售量收入总产值能力利用率固定资产投资量库存率指数积极指标积极指标逆向指标积极指标积极指标积极指标积极指标积极指标逆向指标服务业与生产业的区别在于服务业具有没有原材料价格指数，成品价格指数，库存率，但有更多的服务价格. 尽管制造业在不同行业中具有不同的产品，但从供求关系来看，它们都有相同的产品. 为简单起见并具有可比性，本文选择了相同的经济指标进行制造. 以上分析分析了判断行业是否繁荣的重要标志是行业收入的变化. 同时，我们必须考虑产品总需求，持续时间以及原材料供应的数量和价格. 综合这些因素，我们可以更好地判断经济的变化，避免对短期波动感到困惑. 3行业景气指数的结构在建立行业景气指数之前，应先处理行业指标.

对于逆索引xi，选择一个简单变换xj'= 1 +1 m ax xj +;对于中等指标xj标准xi，假设最合适的值为a，则指标值为x i1，x i2，…，x in，与a的偏差越大，则指标越差. 因此，a-xi反映了xi的不良程度，它相当于一个反指数，因此让xi'= 1 +1 a-xi，xi'是一个正指标. 由于不同行业的环境不同，某些指标可能会出现异常值，这使得很难构造行业景气指数. 社会经济现象的指标通常接近正态分布. 因此，假设行业的业务指标为x〜N（Λ，Ρ2），则使用Ｐ极限进行控制，上限为Λ+3Ρ，下限为Λ-3Ρ，超过上限3. 下限被淘汰. 要合成不同维度的多个索引数据，必须先分别对其进行标准化各个行业景气指数，然后将其转换为无量纲的标准化数据，以便可以对其进行比较. 设置索引x〜N（Λ，Ρ2），并使用样本均值xθ和方差s2代替总体均值Δ和方差Ρ2，令x i'= xisxθ，则x i'是无量纲标准化数据. 对于p个无量纲的标准化指标数据，本文选择因子分析法构建行业景气指数，通过因子分析可以消除行业指标之间的关联效应，同时根据指标数据客观确定权重设置，具体过程因子分析方法的方法如下: 令p维可观察到的随机向量x =（x 1，x 2，…，xp）'的平均值为Λ=（Λ1，Λ2，…，Λp）'，协方差矩阵为2 =（Ρij）.

因子分析模型可以表示为x =Λ+ A f +Ε其中，A =（a ij）p×m，f =（f 1，f 2，…，fm）'，Ε=（Ε1 ，Ε2，...，Εp）'. 称f为公因子向量，e为特殊因子向量，A为因子负荷矩阵. 使用主因子方法估算因子负荷矩阵A. 对于因子模型x =Λ+ A f +Ε，给定x 1，x 2，…，xp的样本，可以估计因子的数量m，因子负载矩阵A和个性方差矩阵D，因此可以用最小二乘方f估计，估计值就是因子得分. 因子得分通过Bartlett方法估算. 设公因子f 1，f 2，...，fm的估计值为因子得分fδ1，fδ2，...，fδm，公因子的特征值分别为Κ1，Κ2，...，Κm和根据特征值的贡献率构建. 综合得分为y =Κ1mfδ1+Κ2mfδ2+…+Κmmfδm∑Κi∑Κi∑Κii = 1i = 1i = 1阶段4 Chen Dihong，Li Hua介质: 方法选择和行业经验分析繁荣指数的建立75.繁荣指数的信息y是因子fδ1，fδ2，…，fδm的综合信息，由贡献率比率加权，而y被称为因子分析方法的行业繁荣指数.

4实证分析为了确定景气指数是否能有效反映行业变化，本文使用景气指数与证券市场上的行业指数进行比较. 这是因为股票市场是宏观经济的晴雨表. 在有效的市场条件下，股票市场的行业指数是宏观经济中行业经济的表现. 因此，股票市场行业指数的变化应该与宏观经济中的行业经济变化保持一致. 如果景气指数与该行业指数相似，且两者之间的相关性较大，则该景气指数有效，否则无效. 为简单起见，本文选择煤炭行业进行实证分析. 煤炭行业因素分析的相关结果如下: 因子特征值差异贡献率累积贡献率PR IN 111. 09908. 205500. 6166130. 61661PR IN 22. 89351. 498230. 1607520. 77736PR IN 31. 39530. 692230. 0775170 85488PR IN 40. 70310. 032250. 0390600. 89394数据来源: 中国经济网数据；分析工具: Excel，SAS；数据性质: 月度数据；时间范围: 1999. 3- 2002. 1.从以上内容可以看出，煤炭行业的因素是完全不同的. 前三个因素的累计贡献率已达到85％. 进一步分析了前四个因素以及综合景气指数和行业指数. 结果如下: 滞后时间-8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8因素10. 734530. 784370. 752840. 705360. 67229 0. 60284 0. 5615 0. 51104 0. 44733 0. 36014 0. 26155 0. 1533 0. 04287-0. 04895-0. 10752-0. 15894-0. 20814因子2 0. 3148 0. 19315 0. 04662 0. 0839 0. 22541 0. 3419 0. 4624 0. 60726 0. 70838 0. 71062 0. 69074 0. 65725 0. 61996 0. 57875 0. 53431 0. 456290. 38467因素30. 01669-0. 00091-0. 06471-0. 09148-0. 0349-0. 05643-0. 03076-0. 02743-0. 07577-0. 04904-0. 02818 0. 08264 0. 08962-0. 03779-0. 00183-0. 07111-0. 0841因数4-0. 02973-0. 040960. 00938-0. 01036-0. 026830. 00928-0. 02006-0. 06618-0. 07781-0. 17533-0. 18618-0. 004880. 06967 0. 10275 0. 18641 0. 13548 0. 13067动臂指数0.668425 0. 75032 0. 74218 0. 71335 0.6 9659 0. 64482 0. 61825 0. 58660 0. 53889 0. 45009 0. 34874 0. 23518 0. 12181 0. 03163-0. 03248-0. 09150-0. 1492176比2003年多的系统工程滞后时间为0表示在与行业指数和因素相同的时期，负的滞后时期表示行业指数领先于因素，正的滞后时期表示因素领先于行业指数.

从上面可以看出，因素3和4与行业指数的相关性较小，而因素1和2与行业指数的相关性较高. 因此，因子1可以更好地反映煤炭工业指数的变化，但因子1滞后于煤炭工业指数. 因子2与煤炭工业指数负相关，领先于煤炭工业指数；综合繁荣指数与煤炭工业指数具有更大的相关性，但落后于煤炭工业指数. 从各种因素的时间序列趋势图和煤炭行业指数（略）可以发现，景气指数和行业指数趋势相似且最佳，因子2时间序列趋势图与煤炭行业指数时间序列. 趋势图的相似度为第二，因子1与煤炭行业指数的时间序列的相似度为第二. 其余因子时间序列和行业指数时间序列有很大的不同. 全面的时间序列趋势图以及超前和滞后相关分析. 本文认为，景气指数与行业指数相似，两者之间的相关性更大. 因此，煤炭工业综合气候指数的因子加权平均构建可以很好地描述该行业的景气状况，并且可以很好地反映该行业景气指数的趋势，因此，构建的行业景气指数是有效的. 从投资的角度来看，因子分析法可用于构建行业综合景气指数和证券市场行业指数. 行业指数的预测可能会更糟，但是行业综合景气指数的提高是行业指数强弱的基础. 可以根据行业综合景气指数的走势判断行业指数的投资价值基础.

参考文献: [1]张耀廷，方开泰. 多元统计分析导论[M]. 北京: 清华大学出版社，1997. [2]胡永红，何思慧. 综合评价方法［Ｍ］. 北京，科学出版社，2000. [3]徐国祥，谭向秋，胡慧华. 上市公司经营绩效的综合评价与实证研究[J]. 统计研究，2000，（9）: 44〜51. [4]吴益清，顾培良. 确定竞争优势的新方法[J]. 数量经济学与技术经济学研究，2001，（5）: 65〜68. [5]王建成. 企业国际竞争力评价研究[J]. 定量经济技术经济研究，2001，（1）: 111〜113. [6]刘勇，马胜杰. 企业建立核心竞争力的基本思路[J]. 定量经济技术经济研究，2001，（5）: 123〜125. 构建工业循环指数的方法选择及其决策分析CH EN D i2hong1，LIH ua2zhong2，YAN GX iang2yu3（1. 武汉大学金融学院，长沙410079；中国2.上海市高楼基金管理，上海200121； 3. 马萨诸塞州大气科学，湖南大学，长沙410079，中国）摘要: 基于对工业周期的贡献贡献的分析，该论文是针对人员选择和构建的通过使用事实分析方法来工业循环指数. 因此，它的应用程序在于对工业的循环指数. 关键词: 工业周期；因子分析;动态分析

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
https://www.pc-fly.com/a/dianqi/article-181247-1.html