利用ARIMA模型进行卷烟销售预测
时值年末，各卷烟企业在布置来年卷烟销售任务时，对卷烟销售进行预测是十分有必要的。利用ARIMA模型进行卷烟销售预测是一个十分有用的方法。
ARIMA方法是时间序列预测中的一种有效的方法。为了提高卷烟销售预测准确性，笔者提出了一个基于ARIMA（Auto－Regressive Integrated Moving Average Model，整合自回归移动平均模型）的卷烟销售预测模型，以实现月度、季度卷烟销售总量的预测。经过实证分析，证明该模型能够较好地预测出月度、季度卷烟销售总量。
一.理论前提和模型简介
卷烟销售具有时间序列二重趋势变化的特点，即整体趋势变动性和季节波动性。二重趋势预测的特点是观察值排列顺序的重要性和前后观察值及其同期比之间的相关性，即预测点与其相距较近的观察点的相关性较强，而与其相距较远的观察点相关性较弱。二重趋势预测通常的方法有线性回归法、神经网络、时间序列分析法等[1]。时间序列分析法能够根据历史数据对卷烟销售进行客观分析，并能实现对卷烟销售的季节性和周期性进行预测。传统的时间序列分析法，如移动平均法和指数平滑法，常因出现滞后误差而影响预测精度。而ARMA模型是描述平稳随机序列的最常用的一种模型，是目前最好的单一变量随机时序预测法。但现实中的时间序列往往是非平稳的，因此，我们经常使用的是时间序列分析的ARIMA模型。
时间序列分析的ARIMA建模法，也叫做Box-Jenkins法，它是一种以美国统计学家Geogre.E.P.Box和英国统计学家Gwilym M.Jenkins的名字命名的时间序列预测方法。它主要是在对时间序列进行分析的基础上，选择适当的模型进行预测。ARIMA模型也叫做整合自回归移动平均模型（Auto－Regressive Integrated Moving Average Model）。Box-Jenkins法的基本思想是用时间序列的过去值和现在值的线性组合来预测其未来值。也就是说，将时间推移而形成的系列数据视为一个随机序列，把时间序列作为一组仅依赖于时间t的随机变量，这组随机变量所具有的依存关系或自相关性表现了其所观测对象发展的延续性。而这种相关性一旦被相应的数学模型描述出来，就可以从时间序列的过去值及现在值，去预测其未来值[2]。
时间序列由长期趋势、季节变动、循环波动和不规则变动4个部分组成。时间序列是相同事物或现象在不同时期形成的数据，反映了事物、现象在时间上的发展变化情况。
ARIMA模型利用大量的历史数据来建模，经过模型识别、参数估计来确定一个能够描述所研究时间序列的数学模型，最后再由该模型推导出预测模型，进而达到预报的目的。ARMA模型有三种基本形式：自回归模型（autoregressive，AR）、移动平均模型（movingaverage，MA）以及自回归移动平均模型（或混合模型）（auto-regressive Moving Average，ARMA）[3]。
1.自回归模型AR（p）
如果时间序列{yt}满足：
yt=φ1yt-1+…+φpyt-p+εt了（1）
其中：{εt}是独立分布的随机变量序列，并且对于任意的t，E（εt）=0，Var（εt）=>0，则称时间序列{yt}服从p阶自回归模型，记为AR（p）。φ1，…，φp称为自回归系数。
记Bk为k步滞后算子，即Bkyt=yt-1，则模型（1）可表示为：
yt=（φ1B+…+φpBP）yt+εt
令φ（B）=1-φ1B-…-φpBP，则模型（1）可以表示为：
φ（B）yt=εt
AR（p）平稳的条件是滞后算子多项式φ（B）=1-φ1B-…-φpBP的根均在单位圆外，即φ（B）=0的根大于1。
2.移动平均模型MA（q）
如果时间序列{yt}满足：
yt=εt–θ1εt-1–…–θqyt-q（2）
则称时间序列{yt}服从q阶移动平均模型，记为MA（q）。θ1，…，θq称为移动平均系数。
若用滞后算子Bk表示，令θ（B）=1-θ1B-…-θqBP，则模型（2）可写成：
yt=θ（B）εt
任何条件下，MA（q）模型都是平稳的。
3.自回归移动平均模型ARMA（p，q）
如果时间序列{yt}满足：
yt=φ1yt-1+…+φpyt-p+εt-–θ1εt-1–…–θqyt-q
则称时间序列{yt}服从（p，q）阶自回归移动平均模型，记为ARMA（p，q）。φ1，…，φp称为自回归系数，θ1，…，θq称为移动平均系数。
对于ARMA（p，q）模型，当q=0，模型即为AR（p）模型；当p=0时，模型即为MA（q）模型。
如果用滞后算子Bk表示，则ARMA（p，q）模型可写为：
φ（B）yt=θ（B）εt
二.基于ARIMA模型的卷烟销售预测框架
1.收集数年卷烟销售数据。
2.数据序列的平稳化。建立ARMA模型的基本前提是保证时间序列的平稳性。ARIMA建模的过程则是把非平稳时间序列平稳化，再建立ARMA模型。模型中的p和q一旦确定下来，则ARIMA模型便可确定。因此，首先要做的分析工作便是确定p和q的具体取值，然后再对ARMA（p，q）模型进行参数估计及显著性检验。最后利用显著的模型对时间序列进行预测。
3.计算自相关和偏相关系数，检验预处理后的数据是否符合ARMA建模要求。
4.ARIMA模型的识别。根据自相关系数（AC）及偏相关系数（PAC）的截尾性，初步判别序列属于哪类模型以及模型阶次，应用AIC准则为模型定阶。
5.参数估计后，对ARIMA模型的适合性进行检验，即对模型的残差序列进行白噪声检验，如果不能通过，则必须对模型重新进行定阶。
6.用ARIMA模型预测月度卷烟销售量，以此数据可以指导烟草公司的月度和季度卷烟的销售。
三.某烟草公司卷烟销售模型分析
1.整理数据。
本文所用数据为某烟草公司近四年多的卷烟销售量，如表1所示。
表1卷烟历史销售数据
图1卷烟销售曲线图
由图1可明显看出，卷烟销售数据具有整体均势变动性和季节波动性，具备时间序列二重趋势变化特点。
2.数据序列平稳化
由图1可看出数据序列有趋势性，为非平稳序列，需对其进行平稳化处理。对数据进行一阶差分后的序列图如图2。
图2一阶差分后的序列图
图2可以看出已经消除了趋势性，但仍具有季节性，做季节差分，如图3。
图3、季节差分后的序列图
3.计算自相关和偏相关系数，检验预处理后的数据是否符合ARMA建模的要求。
一阶差分、季节差分后的序列的相关系数和偏相关系数如图4所示。
图4、季节差分序列的相关系数和偏相关系数
由上图可以看到，时间序列的自相关系数基本上都落入了置信区间，且逐渐趋于零。可以判断该时间序列平稳。
4.ARMA模型的识别、参数估计及检验：
以AIC原则定阶。AIC准则称为最小信息的辨识模型阶数准则。该准则的基本思想是，根据模型的预报误差来判断自回归模型的阶数是否合适，如果某个适用的自回归模型是由某一序列拟合得来的，则利用该模型对序列进行一步预测，所得的预测误差必定是最小的。由此得出最优模型为：Log ARIMA（0，1，2）（0，1，1）s NOINT。
模型Log ARIMA（0，1，2）（0，1，1）s NOINT残差项的ACF、PACF、IACF图如下：
图5模型Log ARIMA（0，1，2）（0，1，1）s NOINT残差项的ACF、PACF、IACF图
参数估计和模型拟合后，应对 ARIMA模型的适合性进行检验 ，即对模型的残差序列进行白噪声检验。若残差序列不是白噪声序列 ，意味着残差序列还存在有用信息没被提取，需要对模型重新进行识别。
图6模型Log ARIMA（0，1，2）（0，1，1）s NOINT残差项的白噪声和单位根检验图
从上面图中可以看出，模型残差项为白噪声，信息提取充分。
模型拟合统计量如下：
图7模型Log ARIMA（0，1，2）（0，1，1）s NOINT拟合统计量
模型统计参数如下：
图8模型Log ARIMA（0，1，2）（0，1，1）s NOINT统计参数
5.利用ARIMA模型预测2009年11月份-2010年12月份的销售数据
2009年11月份-2010年12月份的销售趋势预测图如下：
图9 2009年11月份-2010年12月份的销售预测图
对2009年11月份-2010年12月份销售量的预测及预测区间如下表。
综上所述，利用ARIMA法建立卷烟销售预测模型能够较好地预测出规格卷烟月销售总量值变化趋势，能够实现对卷烟销售季节性、周期性和随机性特点的有效模拟，预测数据可以作为卷烟月度和季度销售的参考。
[参考文献]
[1]罗艳辉、吕永贵、李彬，基于ARMA的混合卷烟销售预测模型，计算机应用研究[J].2009.7
[2]阮敬，SAS统计分析从入门到精通[M]，人民邮电出版社.2009
[3]徐国强，统计预测和决策[M]，上海财经大学出版社.2008
不是刚学的吧...那你写起来难度大了
统计预测与数据挖掘想联系的部分我想应该从总结规则方面入手,先确定了目标就好挖掘了.其发现方法和技术有很多，如“多维数据库”、“OLAP”等.
如果你们要求不高的话(不是发表论文或者毕业论文),那么这些技术方面的东西可以写很多字,材料也多不胜数,可惜的是理论方面不够,用来混事的.
预测未来十年中国经济十大趋势
经济国际化、产业高级化、市场深度化成为三大主线
站在新中国成立60周年的新起点上，世界都在瞩目中国的复兴之路。新华社经济分析师们经过广泛深入的调研，对未来十年人民币国际化、能源产业、粮食安全等十方面经济趋势进行了预测。预测显示，经济国际化、产业高级化、市场深度化将贯穿中国未来的经济发展进程。
经济国际化明显地反映在新兴市场的金融和资本参与国际大循环的深度与广度上。分析师们认为，未来十年人民币将加快国际化步伐，2020年人民币在国际贸易、国际储备、外汇交易中的比重都将明显提高。2020年人民币在国际贸易结算中的比重将超过10%，在国际储备和外汇交易中的比重甚至将高达15%。
分析师们对资本市场的国际化作出预期，预计到2020年，上交所上市的境外公司比率将达15%左右，约为1000家，其中世界500强至少有50家；B股市场将有可能与A股合并。中国国债将成为外国央行外汇储备资产的一部分，企业债也将成为大型金融机构全球资产组合的组成部分。
产业高级化表现在新产业的拓展和传统产业的技术提升两方面。金融危机之后，新能源将支撑全球经济进入一个新的周期。分析师们预测，到2020年，煤炭占我国能源消费比例将从目前的70%下降到60%以下，相对清洁高效的油气比例将从23%提高到近27%，非碳基能源比例将从7%提高到15%甚至更多。同时，新能源汽车可能把中国带入汽车强国。2020年，我国将成为世界上拥有各类新能源汽车最多的国家之一。
产业高级化还表现在，十年之后，我国自主品牌乘用车占国内市场比例将提高到60%；物联网将在消费电子产品中广泛应用；文化创意产业将迅速崛起；科技进步对粮食单产的贡献有较大提升空间，未来十年我国粮食增产将超过10%。
市场深度化表现为银行提供金融服务和产品的 百货公司 化，多层次资本市场格局的形成，同时也表现为实体经济外延扩大化和服务高端化。分析师们认为，到2015年，我国新车销售市场将超过美国，成为全球最大的市场。但到2020年，我国汽车保有量仍将较大落后于美国，千人汽车保有量仍将不及世界平均水平。十年之后，我国自主品牌乘用车占国内市场比例将提高到60%，出口将占我国汽车产量比例的20%。
未来十年，作为传统产业的纺织工业的增长点及对社会的贡献将主要体现在产业用纺织品上。产业用纺织品市场规模将急剧扩张，覆盖交通、铁路、水利、机械、医药卫生、军工等领域。城市化进程和新农村建设也将充分释放装饰用纺织品、床上用品等家用纺织品市场需求。
新中国即将迎来六十华诞。站在新的历史起点上，展望未来中国经济走向，新华社经济分析师们经过广泛深入的调研，对人民币的国际化进程、新能源对中国汽车业的影响、未来中国能源消费格局、未来中国银行业发展趋势、中国纺织业的前景、文化创意产业的兴盛、网络生活的新阶段、粮食供求的平衡、资本市场的深化和城镇化发展水平等作出了全方位预测。从中不难看出，经济国际化、产业高级化、市场深度化，将贯穿于中国经济未来发展的全过程#p
趋势之一：人民币国际化步伐加快人民币难成自由兑换货币，稳健升值是大势所趋
未来10年，将是人民币加快走向国际化的10年。2020年，人民币在国际贸易结算中的比重将超过10%，在国际储备和外汇交易中的比重甚至将高达15%。到2020年，在美元没有出现崩溃性贬值的情况下，人民币兑美元的汇率将在4.2：1左右，年均升值约4.5%。
今后10年，人民币国际化进程将更多地受到我国经济和外贸持续较快增长的推动，人民币加快国际化将推动我国利率汇率改革、资本市场扩展、货币监管调控水平提高。
相对于我国经济规模和外贸占全球总量的比例，目前我国人民币的国际地位已明显滞后，但人民币国际化水平的提高一直受制于我国经济增长方式和金融监管水平。本次金融危机对全球经济和现有主要国际货币尤其是美元的冲击，为加快人民币国际化提供了难得的契机。
预计今后10年，我国GDP年均增长8%，至2020年，我国经济总量将达到75.7万亿元左右，按目前汇率计算，大约相当于11万亿美元。考虑到人民币升值因素，届时我国经济规模可能接近美国水平，超过日本一倍，相当于全球GDP总量的20%。
贸易方面，我国进出口也将年均增长8%，仍将快于全球5%的平均增速。由此，我国外贸总额至2020年将达到6.4万亿美元，大大超过美国跃居世界第一，占届时全球贸易总额的13%。并且我国外贸将由顺差转为逆差。2020年，人民币在国际贸易结算中的比例将大致与我国外贸占全球贸易的比例相当，而人民币在储备资产中的比例或许更高。
人民币国际化的羁绊依然存在。首先，我国经济增长过于依赖出口和投资，贸易和投资的双顺差阻碍了人民币的输出，而这是本币国际化的首要条件。即使外贸和投资全部以人民币结算，出口和投资双顺差也将吸干通过进口支付和对外投资流出的人民币，造成境外人民币流通的短缺，或只能以大幅增加外汇储备来支持人民币国际流通量的需要，即以美元等外汇的流入换取人民币的输出。
人民币走出去的过程还将伴随着我国资本市场进一步对外开放和拓展，为境外人民币持有者提供较充分的可供投资的 资产池 。人民币利率和汇率的形成机制也将更加市场化，使得持有人民币的风险降低。资本项下的资金进出管制将放松，以满足人民币资产投资者对投资安全性和盈利性的流动性要求。
这些趋势都将推动我国货币金融调控手段的完善。
10年之内，人民币依然难以成为自由兑换货币。但人民币稳健升值则是大势所趋。预计至2020年对美元将累计升值60%以上，先慢后快，年均升值约4.5%。#p
趋势之二：新能源助中国成汽车强国在中低端汽车市场上将孕育出一批世界知名大众品牌
到2020年，我国汽车保有量仍将较大落后于美国，千人汽车保有量仍将不及世界平均水平。
汽车市场高速成长带来的能源和环保压力将推动我国新能源汽车的发展，很可能成为我国汽车工业缩小与汽车强国之间差距的一个契机。
过去10年，我国汽车生产和市场以超过GDP增速近一倍的高速度成长，私人消费成为推动我国汽车市场快速增长最大的动力。10年之后，汽车在我国城市的普及程度将像今天的彩电一样，成为城市居民日常生活的必需品。大城市家庭拥有两部或多部汽车将非常普遍，汽车也将大规模地进入农村地区，一些即可用作代步工具又可作为生产资料的车型，如轻卡、皮卡和越野车等，将在农村开拓出广阔的市场。
中国新车消费市场规模超过美国的时间可能比想象的要快，这一天将在2015年来临。2020年，我国汽车年产量将超过2000万辆，比今年翻一番。届时我国汽车保有量将达到至少1.85亿辆，成为全球仅次于美国的最大的汽车消费市场。
高速成长的中国汽车市场将给能源和环保带来巨大的压力，迫使中国将加快新能源汽车的发展步伐，同时继续提高传统汽车的节能减排技术。技术进步将促使中国汽车工业缩小同世界汽车强国的差距。
如果在发展新能源汽车方面坚持以我为主的发展思路，我国很有可能在新能源汽车领域率先突破，实现我国汽车产业由大到强的转变。2020年，我国将成为世界上拥有各类新能源汽车最多的国家之一。
2020年，我国汽车出口占整个国内生产的比例将会由去年的7.3%提高到20%左右。伴随着汽车的大量出口，中国将在中低端汽车市场上孕育出一批世界知名的大众品牌。
10年前，中国有110家整车生产企业，一汽、二汽和上汽三大汽车集团的产量占整个国内产量的44%。2008年，国内整车生产企业数虽然降到82家，但三大集团的产量占国内总产量的比例只提高不到五个百分点，为48.7%。未来10年，三大集团在国内的地位有可能面临其他企业后来居上的挑战。#p
趋势之三：能源消费居世界第一国内能源产出与需求间差距拉大，能源进口占总消费比例进一步提高
未来10年，中国将超过美国成为世界第一大能源消费国，但人均能源消费量仍只有日本和西欧国家的一半，不到美国的1/3，相当于世界的平均水平。我国国内能源产出与需求间的差距将进一步拉大，能源进口占总消费的比例将从目前3%提高到2020年的20%。
我国能源政策将面临巨大压力，国际上要求中国承担更多减排义务的呼声将逐渐高涨。国内民众环保意识也将明显加强。两者将共同推进我国能源结构向清洁化转变，经济结构向低碳化转变。
近年，我国节能减排政策力度加大，能源消费弹性系数自2004年的1.6逐渐回落，2008年降至0.44，在发展中国家和新型经济体极其罕见。如果这一相对于发展中国家超低的能源消费弹性系数能够维持，今后10年我国GDP平均增长8%的情况下，能源消费将年均增长约4%，至2020年我国能源消费总量将超过45亿吨标准煤，相当于32亿桶原油，接近美、英、法、德、意的总和。
国内能源的增产将无法满足需求的增长，我国能源对外依存度将进一步上升，预计到2020年我国能源需求近20%需要通过进口满足。预计2020年，我国能源净进口将超过八亿吨标煤，相当于5.6亿桶油当量，约占全球能源出口总量的1/5。
中国等发展中国家经济快速发展带来的能源需求增长将快速推高能源价格。以石油为例，10年后原油价格将冲上200美元/桶(2008年不变价)，至少牢牢站稳在150美元/桶以上。煤炭、天然气、液化气以及铀的实际价格比今天翻番也基本没有悬念。
能源消费增长带来的二氧化碳排放问题正日益成为全球关注的焦点，今后10年全球气候和环境问题将超过恐怖主义成为头号国际议题。据《BP世界能源统计》，2000年至2008年，全球能源年消费增加约20亿桶油当量，其中我国消费增量占一半以上。
大力发展水电、核电、风电乃至太阳能等非碳基能源，并大力发展和推广硫回收、碳捕集等清洁能源技术，是我国走出能源困境的唯一出路。预计到2020年，煤炭占我国能源消费比例将从目前的70%下降到60%以下，相对清洁高效的油气比例将从23%提高到近27%，非碳基能源比例将从7%提高到15%甚至更多。#p
趋势之四：银行走向 金融百货公司 银行杠杆化产品将通过提高资金使用效率对实体经济投资产生积极影响
未来10年，我国商业银行将从传统以 融资中介 为核心向以 财富管理 为核心转变，零售业务将成为未来银行的主要利润来源，目前对银行利润贡献最大的对公业务占比将明显下降。
未来银行将减少对靠存款筹集资金的依赖，金融创新带来的高杠杆化金融衍生品将大大提高资金使用效率，传统银行存贷利差的盈利模式将逐渐让位于中间业务的盈利模式。
未来银行对客户的意义不再是 存钱罐 和 贷款批发商 ，而是以银行业务为核心，辐射保险、证券、基金、产权经营等多个领域的 金融百货公司 。对客户的财富资产管理将是银行最核心的业务。
未来银行在代客理财时，投资领域将从股票、债券、基金等传统领域扩展到结构性衍生品、商品乃至艺术品。
银行将不再以柜台服务为主，目前在银行网点供客户缴费、存取款、查询的金融终端有望 飞入寻常百姓家 ，网上银行将完成过去只能在银行网点办理的各种业务。作为银行为客户推出的最便捷的支付工具，银行卡在功能和外型上将有大的飞跃。
随着非银行金融机构的业务逐渐向银行渗透，出于追求规模经济和分散风险的考虑，大银行不得不采取兼并、收购等手段，扩大自身规模，以提高竞争力，由此将催生一批以商业银行为主体的从事混业经营的金融控股公司。
作为金融加速器，银行杠杆化产品通过提高资金使用效率对实体经济投资产生积极影响。同时，银行消费信贷推动消费者杠杆化率提高，对扩内需、调结构的经济转型战略发挥积极作用。#p
趋势之五：由纺织大国迈向纺织强国创新将促使我国纺织服装产业结构向价值链高端延伸
未来10年，中国将由纺织工业大国跃变为强国。在纺织服装市场整体保持快速增长的同时，家用尤其是产业用纺织品市场的扩展将尤为引人注目。就纤维消费总量而言，服装、家用和产业用纺织品将 三分天下 。
作为时代变迁的重要符号，服装以非文本的方式记录着历史的变迁。未来10年服装更加多元化是不容置疑的趋势，休闲生活理念将更广泛更深入地渗入服装消费，人们更加追求通过服装显示自己的文化层次和品位。
我国服装市场的发展前景未可限量。回顾改革开放30年，我国服装企业数从仅约两万家增加到近30万家，从业人员从不到百万增加到超过400万，服装产量从不到20亿件增加到超过200亿件，服装出口从约10亿美元发展到超过1000亿美元，我国成衣出口总量占全球出口总量份额超过三成。目前我国城镇人均衣着支出超过1000元，是农村居民的五倍以上。未来城乡服装消费市场都将呈现巨大的发展空间。
相对于服装，家用和产业用纺织品市场空间更为广阔。目前我国服装、家用、产业用纺织品消费纤维的比重为53：33：14，与本世纪初的68：22：10相比，服装占比明显下降，预计10年后，这一比例将演化为40：35：25，类似于当今欧美国家 三分天下 的格局。
未来10年，我国纺织工业的增长点及对社会的贡献将主要体现在产业用纺织品上。产业用纺织品市场规模将急剧扩张，覆盖交通、铁路、水利、机械、医药卫生、军工等领域。城市化进程和新农村建设也将充分释放装饰用纺织品、床上用品等家用纺织品市场需求。
未来10年，纺织工业在我国国民经济实现本世纪头20年发展目标的进程中仍然具有不可替代的支撑作用。纺织工业产业规模将保持增势，但增长速度有所放缓，产业结构得以优化提升。预计到2020年，我国纤维加工总量将突破4000万吨，保持在全球总加工量中40%的比重。#p
趋势之六：文化创意产业迅速崛起潜力最大的是文化与其他产业尤其是制造业的深层次结合
未来10年，文化创意与传统产业将快速融合，形成一种新兴的经济发展范式文化创意经济。文化和创意元素的融入将提升传统产业，而传统产业的产品和服务也将成为文化传播的重要载体。
互联网等数字传播技术的日新月异将极大地激发全民创意，并将加速创意的商业化实现。今后10年大量文化创意企业将层出不穷，并在此基础上形成数个综合性旗舰企业。2020年，这些企业对我国GDP的贡献率将从目前的3%提高到约7%。
今后10年将是我国文化消费高度繁荣的10年。传统文化产业在自身升级发展的同时，将加速向其他产业的渗透。文化和创意将大规模地作用于旅游业、制造业甚至农业等其他产业，全面催生以传统文化产业为基础的文化创意经济，推动中国制造走向中国创造。
未来10年，扩大内需和大力发展服务业的政策，将为文化创意经济的发展添加新的催化剂。潜力最大的还是文化与其他产业尤其是制造业的深层次结合。
高新技术将是文化创意经济的加速器。数字传播技术传入千家万户，使个人随时随地参与和发表创作成为可能，数以亿计的网民是一笔非常巨大的创意资源。
个人化属性强烈的数字传播技术还将催生无数中小文化创意个人和企业。目前，我国已有约32万家注册登记的文化企业，从中将会崛起一批跨行业、跨媒体、跨所有制、跨地区的文化多媒体集团，其中将会产生三到五家跨国界的超大型旗舰集团。
中小文化创意企业将在专业化、精细化的细分市场各领风骚，但大量零散的创意人才和企业趋向于按领域、流派、功能在一定的区域集聚。这些文化创意集聚区也将打造一批具有国际影响力的品牌。#p
趋势之七：网络生活进入物联网阶段 物联网 将引领电子消费进入一个更便捷、人性化、智能化的新时代
未来10年，计算机、互联网、通信等现代电子信息技术将加速相互融合，我国消费电子产业融合创新的趋势将越来越明显。物联网将在消费电子产品中广泛应用，引领电子消费进入一个更便捷、人性化、智能化的新时代。
消费类数码产品设计将呈现出更加便携化、个性化的趋势。小型化、超薄化并具有时尚、轻巧、简单易用特性的数码产品将成为消费的主流。绿色技术成为消费类电子产业首要关注的焦点，节能、环保、健康的产品设计理念，成为消费类电子产品的主要发展趋势。
未来10年，高科技结合人性化、个性化将成为消费类电子产品的技术追求和研发哲学。信息技术的日新月异催生数字化、网络化、智能化的新应用不断涌现，消费电子产业的边界将日益模糊，产品门类五花八门。满足个性化需求的大屏幕、可上网液晶电视、大容量快速存储技术、高清晰数码影像产品、高度集成的信息终端等产品将实现结构的不断创新和彼此无缝连接，在工艺设计领域趋于实现人与信息的充分完美结合。
数字家庭将成为消费类电子产品未来的强劲增长点。信息技术的家庭应用实现了家电产品高度的数字化和联网化。
数字娱乐产品设计更注重个性和时尚，更强调用户的情感体验和用户界面的设计，追求让用户在使用中得到乐趣甚至是惊喜。工业设计由产品设计转向与商业模式相结合，由硬件设计为主转向软硬件设计融合。超薄产品进入普及时代，无数新产品将以更轻、更小的面貌呈现。
健康消费成为消费类电子产品创新的主流之一。消费者对消费类电子产品特别是家电产品的关注点已从价格向产品、技术、品质和使用成本转移，尤其对节能降耗的关注度普遍提升。
未来10年， 物联网 这个高科技名词将由概念逐步走向大规模应用，掀起世界信息产业的第三次浪潮。它通过感应器把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，形成普遍连接的互联网络，实现人类社会与物理系统的神奇整合。借助 物联网 ，人类能够以更加精细和动态的方式管理生产和生活，全新的网络新体验将实现人与自然的和谐共生。#p
趋势之八：粮食长期处于紧平衡良种推广、化肥应用和提高机械化水平仍然是粮食增产的有效手段
未来10年，居民生活水平提高和膳食结构改善，将对我国人均粮食消费量产生一定的影响，但粮食消费增长的主要动力将来自人口总量增加。到2020年，我国人口总数将达到14.1亿左右，粮食工业和出口需求在政策调控下有望保持相对稳定，粮食需求的增长将在10%左右，需求刚性较强。
国家扶持粮食生产的政策措施对保障粮食供应至关重要，而科技进步对粮食单产的贡献有较大提升空间，未来10年我国粮食增产将超过10%。但长远来看，粮食生产受资源、气候、技术、市场等因素影响，大幅增产的难度加大，我国粮食中长期仍处于紧平衡状态。
未来10年应着眼于粮食安全的国际视角，树立互利合作、多元发展、协同保障的新粮食安全观；着眼于我国丰富的食物资源，树立以谷物为中心、粮食为重点的综合化食物安全观，最终构建供给稳定，储备充足，调控有力，运转高效的国家粮食安全保障体系。
当前，影响我国粮食生产的关键因素是粮食播种面积和粮食单产水平。由于工业化和城镇化进程加快等，我国粮食总播种面积呈下降趋势，但随着科技进步、农业投入加大等因素影响，我国粮食作物单产水平却不断上升。2008年我国粮食单产提高对总产提高的贡献率达到81%。预计到2020年粮食单产年均增长1.13%。根据粮食安全战略目标规划，到2020年我国粮食播种面积将稳定在15.5至16亿亩，粮食产量将达到5.7至5.9亿吨。若此期间，粮食单产能保持年均增长1.70%以上的较高水平，到2020年，我国粮食产量将突破六亿吨关口，达到6.1至6.3亿吨，步入一个新台阶。
良种推广、化肥应用和提高机械化水平仍然是粮食增产的有效手段。良种将是提高粮食单产的首要因素，预计未来10年，小麦、玉米、水稻良种覆盖率将接近100%，大豆将提高到95%以上，良种因素可使粮食单产提高10%左右；化肥利用率将会不断提高，预计未来10年，化肥对粮食增产的贡献率在10%左右；农业机械化可解决劳动力不足问题和提高粮食单产，预计到2020年，我国耕种收综合机械化水平将达到70%，实现主要作物关键环节生产机械化。
生态农业和转基因技术对未来10年我国粮食生产不会产生太大的影响。生态农业作为一种可持续和环保的发展模式，是一个长期趋势，短期内还不会成为农业发展的主导模式；对于转基因技术的争议也难以很快得出明确结论，因此主粮大规模转基因商业化种植仍将受到严格限制。
要保障未来10年我国的粮食安全，必须做到 四个确保 ：确保粮食总产量持续稳步上升，全国粮食综合生产能力突破5.5亿吨，人均粮食占有量实现400公斤；确保我国大宗谷物基本自给，大米、小麦和玉米的自给率保持在90%95%，大豆自给率力争恢复到55%60%，豆类、荞麦、谷子等小杂粮扩大出口；确保国家粮食储备规模保持在相当于当年粮食消费总量的25%30%的水平上，小麦和稻谷的储备量分别保持在50%和25%左右；确保形成建全和完善的现代粮食物流系统。#p
趋势之九：资本市场趋于国际化资本市场国际化程度的提高，将提升我国在全球资本市场的份额和地位
未来10年，中国资本市场将进一步向市场化、国际化方向发展，基本完成从 新兴加转轨 向成熟市场的过渡，初步形成完善的、多层次的资本市场格局。
我国资本市场的深度和广度将大为拓展，股票、债券、商品期货和金融衍生品市场全面发展，市场层次更为丰富，在全球资本市场的地位和作用不断发展、提升，成为与中国经济地位相匹配的、在全球资本市场中占有举足轻重地位的国际化的资本市场。
未来10年，上海将跻身于国际上为数不多的几个市场种类比较完备的金融中心，形成包括股票、债券、货币、外汇、商品期货、OTC衍生品、产权交易等在内的金融市场体系。创业板主战场在深圳。创业板上市公司将给中国经济中最具活力的中小企业注入生机。
2020年，沪深市场市值将达到80100万亿元人民币，比目前翻两番，上市公司数量有望从目前的1638家增加到5000家。机构投资者快速发展，其中共同基金、信托基金、企业年金、保险基金和社保资金等机构投资者在证券市场上的份额将占到90%左右。
届时债券市场规模将超过股票市场，可能会是股票市场规模的2至4倍，债券融资占国内金融机构部门融资的比重将从目前的10.8%提高到35%以上。
更多的大宗商品期货品种将陆续推出，能源、金属、农粮畜牧产品等期货品种日趋完善。金融衍生品，如股指期货、利率期货、债券期货和外汇期货也相继推出。
在我国资本市场广度和深度扩展的同时，其市场化改革到2020年也将基本完成。
市场各主体分工更加明确。一是市场在产品、交易工具、募集方式以及监管要求上，将具有可供投资者选择的多个层次。二是监管部门的主要职能将从目前代替市场对发行人和投资者作实质性判断和审批，转变为完善各市场的监管规则并监督市场参与者执行。三是投资者可视其需要自主选择参与哪个金融市场，而不是像现在这样由监管部门决定其参与哪个市场以及如何参与。
未来10年，外国企业和投资者将不断进入中国市场。两年之内，外国企业很可能有望获准在国内资本市场上市融资。预计到2020年，上交所上市的境外公司比率将达15%左右，约为1000家左右，其中世界500强至少有50家；B股市场将有可能与A股合并；同时更多优秀的外国企业可以在债券市场发行人民币债券。
随着资本流动限制的逐渐放松和外汇管制的不断改革，资金雄厚的机构投资者将在全球范围内寻求投资机会。预计到2020年，境外的机构投资者会成为上海、深圳等市场的重要参与者，在中国大陆资本市场掌管投资资金将超过2000亿美元。
外国投资者将成为国内资本市场的重要参与者。中国国债将成为外国央行外汇储备资产的一部分，我国的企业债也将成为大型金融机构全球资产组合的组成部分。其次，人民币 外国债券 ，即国外政府、企业在中国大陆发行以人民币为面值的债券，市场规模将越来越大。第三，到2020年在海外还将出现相当规模的人民币 欧洲债券 市场，我们认为中国香港最有可能成为人民币 欧洲债券 的主要市场，上海也将为人民币 欧洲债券 交易提供离岸市场服务。#p
趋势之十：城镇化率将接近六成户籍制度将逐步开放，中小城市将成为吸纳农村人口转移的主力。
未来10年，我国城镇人口将达到八亿，城镇化率将接近60%。与发达国家普遍的80%的城镇化率仍有很大差距。
户籍制度将逐步开放，尤其在中小城市。中小城市将成为吸纳农村人口转移的主力。
计划生育政策将长期实行，因此城镇人口自然增长率很低，城镇人口增加与过去20多年一样，将主要来自农村人口的转移。
按户籍计算，我国目前城镇人口不到五亿，比常住人口少一亿多。这一亿多城镇常住人口属于 不完全迁移 ，其特点是单身、短期流动，人在城市工作，其家庭、消费、权利行使和保障都在农村地区进行。这部分 不完全迁移 人员今后若得不到制度设计的保障，将成为中国社会重大的不稳定因素。
因此，现有户籍制度的改革以及相关的配套公共服务的完善是大势所趋。预计未来我国户籍制度改革进程将加快，进一步清除农村进城务工劳动力在城市落户的体制和制度障碍。由此，今后10年我国实际城镇化率将从目前的约37%提高到42%以上。
1；首先要有书籍学习，熟悉各种技术指标。
2；熟悉其中一个就可以
3；依据MACD指标，KDJ，和均线系统。
4；了解公司基本面，财务各项数据，主要是现金流，毛利率，增长率。有没有新的增长点
5；按趋势投资理论进行阐述
仅供参考
