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时代金融摘 要:关键词:一、 引言一个国家的国民经济有很多因素构成, 省区经济则是我国国民经济的重要组成部分, 很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象, 因此, 选取省区经济数据进行区域经济的研究, 无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响, 已从背后走到了台前, 发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用, 而发展相对较慢的省区, 其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究, 具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元, 人均 GDP13130 元, 达到中等发达国家水平。从省域经济来说, 湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面, 湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用, 对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地, 但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动,从最初的强大势力到如今的挣扎期, 湖北省的经济面临着发展困境。近年来, 湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势, 但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律, 将这种规律延伸到未来, 从而对该现象的未来作出预测。二、 基本模型、 数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型, 由博克斯, 詹金斯创立, 是一种精度较高的时序短期预测方法, 其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量, 构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却具有一定的规律性, 可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析,能够更本质的认识时间序列的结构与特征, 达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中, 我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究, 得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列, 对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言, ARMA模型存在一定的缺陷, 因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上, ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。 本文讨论的求和自回归移动平均模型, 简记为 ARIMA ( p, d, q) 模型,是美国统计学家 和 enkins 于 1970 年首次提出, 广泛应用于各类时间序列数据分析, 是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p, d, q) 模型计算复杂, 须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p, d, q) 模型的建立方法, 并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p, d, q) 预测模型。( 二) 数据选择1.本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编,中国统计出版社出版的 《新中国五十五年统计数据汇编》 。2.本文的所有数据处理均使用 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的, 因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳, 因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p, q) 拟合。ARIMA ( p, d, q) 模型的具体建模步骤如下:1.平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断, 并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列, 如果存在一定的增长或下降趋势等,则需要对数据取对数或进行差分处理, 然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程, 直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p, d, q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确, 应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要, 对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p, q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验, 可以以直观的方法直接观测得到结论。拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值, 根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言, 由于样本的随机性, 样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况, 本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性, 随着延迟阶数的增大, 相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明, 样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数, 进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择, 从 ARMA ( p,q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。3.模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果, 检验整个模型对信息的提取是否充分, 即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验, 即残差序列不是为白噪声序列, 那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列, 就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p, d, q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据, 运用统计学和计量经济学原理, 从时间序列的定义出发, 结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法, 将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测, 得到较为满意的结果。湖北省 区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四 取对数后自相关与偏自相关图图三 二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。4.模型预测。根据检验和比较的结果, 使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测, 得到原时间序列的将来走势。 对比预测值与实际值, 同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、 实证结果分析GDP 受经济基础、 人口增长、 资源、 科技、 环境等诸多因素的影响, 这些因素之间又有着错综复杂的关系, 运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列, 得出其变化规律, 建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析, 为了对模型的正确性进行一定程度的检验, 现用前 50 个数据参与建模, 并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理1.差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性, 因此需要再次进行差分, 得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值, 确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性, 因此 ARIMA ( p, d,q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:2.对数。利用 EViews 软件, 对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分, 然后进行 ADF 检验:由上表可见, 现在的对数一阶差分序列是平稳的, 由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。 因为是进行了一阶差分, 因此认为 ARIMA ( p, d, q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p, q) 模型的建立ARMA ( p, q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - - - - 非平稳1 - - - - - - - - - - - - - - - - 表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - - - - 表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - - - - - - 平稳 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 图五 对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘 要:关键词:使用 EViews 软件对 AR, MA的取值进行实现, 比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知, 最优情况本应该在 AR ( 1) , MA ( 1) 时取得, 但AR, MA都取 1 时无法实现平稳, 舍去。对于后面两种情况进行比较, 而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小, 在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验, 得出残差序列相互独立的概率很大, 故不能拒绝序列相互独立的原假设, 检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验, 模型通过残差自相关检验, 可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型, 并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1, 1, 0) 预测值与实际值的比较由上表可见, 该模型在短期内预测比较准确, 平均绝对误差为 , 但随着预测期的延长, 预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面, 我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中, 湖北省的地方生产将保持增长的势头, 但 2008 年的增长率不如 2007 年, 这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关, 虽然我们一致认为, 作为我国首次主办奥运的一年, 2008 将是中国经济的高涨期, 但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高, 但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应, 而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示, 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势, 但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省, 湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说, ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题, 做出了较为精确的预测, 尽管不能完全代表现实, 我们仍能以ARIMA模型为基础, 对将来的发展作出预先解决方案, 进一步提高经济发展, 减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法, 其模型比较简单,对资料的要求比较单一, 在实际中有着广泛的适用性。在应用中,应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中, 由于 GDP 的特殊性, ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择, 但是预测只是估计量, 真正精确的还是真实值, 当然, ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型, 运用了差分、取对数等等计算方法, 最终得到进行预测的时间序列, 无论是在预测上, 还是在数量经济上, 都是不小的进步, 也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析, 拟合 ARIMA( 1, 1, 0) 模型, 并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测,得到了较为满意的拟和结果, 但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考, 究竟是什么原因造成了这样的结果, 同时我们也需要到 2008 年再次进行比较, 以此来再次确定 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉 数据分析与 EViews应用 中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型 中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编 中国统计出版社【4】赵蕾 陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用 科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】 张卫国 以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度 东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳 湖北省区域经济发展分析 华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜 肖冬荣 基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀 贺远琼 外商直接投资对武汉区域经济的影响分析 科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - - - 最优为 AR(1)MA(1)SC - - - Coefficient Std. Error t- Statistic (1) squared - Mean dependent var R- squared - . dependent var . of regression Akaike info criterion - resid Schwarz criterion - likelihood Durbin-Watson stat AR Roots .59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 - - - - - 年度 GDP 值 增长率(%) — 表 6 ARIMA ( 1, 1, 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时, 对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价, 而不能只从朱晓琳 曹 娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性, 难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果, 有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法, 本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数 选取指标构建模型 经营能力评价应用理论探讨28
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那是自己喜欢，本人习惯新浪，凤凰。
首先，《第一财经周刊》、《21世纪经济报道》、彭博《商业周刊/中文版》入门, 轻量级, 适合非专业人士的财经普及类杂志；另外，《财经》杂志和《财新周刊》，《财新》是由胡舒立离开财经团队后创办的，这是个牛逼的财经主编，感兴趣的自行百度。（这两个杂志是比较严肃的财经刊物, 报道的也都是有一定社会影响力的事件或对象，业界评价《财新》略胜一筹）；还有就是《Value价值》 《Money+》 《哈佛商业评论》模仿外媒思路，可以一读；喜欢证券的朋友，三大证券报《中国证券报》《证券时报》《上海证券报》必不可少。
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主要是看财务保镖
为什么非要论文？还是万科A的？你不会是学证券的大学生或者干证券业的员工吧？分析股票要综合来的，先看基本面，行业前景，公司业绩，未来盈利预期。然后看技术面，成交量，走势形态，短中期技术趋势。这个具体的要自己看。最最重要的一点就是，先分析大盘，再根据大盘做个股，这样才能够有结果。
股票投资分析----002310东方园林东方园林是国内园林景观行业的龙头企业，业务涵盖苗木种植、园林景观设计、工程施工和后期养护等产业链一体化服务，公司是行业内同时具有城市园林景观一级企业资质和甲级工程设计资质的10家企业之一，具有承接千万级及以上景观工程项目的能力。相关人士认为东方园林代表了在细分行业内高成长的公司，公司实现了景观设计和施工的一体化，业务覆盖范围更广，是未来景观工程在中国发展能行之有效的商业模式，而目前在这个成长中庞大市场——景观工程仍于起步阶段，国内广大的二、三线城市才是行业走向繁荣发展的真正市场，率先上市融资无疑使得东方园林具有较大的先发优势。园林景观行业是一个具有生态效益和社会效益、物质文明和精神文明双重效益的行业，其与国民经济的发展程度息息相关。随着我国经济的快速发展和经济结构的优化，综合国力不断提高，人民生活水平不断改善，国家对环境生态的日趋重视，园林景观行业呈现出快速增长的发展态势，发展速度远超过国民经济总体增长速度。东方园林以设计品牌转动一体化产业链，公司两个设计品牌经历了时间的磨练与沉淀，与EDSA的合资品牌和自己的全资品牌东方利禾涵盖了景观工程设计的中高端市场，旗下有高尔夫、地产、公园景观、湿地景观四个设计分院，其中高尔夫和湿地设计是国内唯一的设计院。公司未来对于设计品牌的投入和建设还将不断加大。募集资金助推公司业务的扩张，巩固一体化的业务格局。公司此次发行募集资金，拟投资设立3家分公司和8，495亩的绿化苗木基地，通过扩大园林景观工程施工业务规模以及苗木培育规模的方式来加速公司业务的扩张和解决苗木资源瓶颈。有消息称预计公司未来三年营业收入分别增长，和，经测算，公司2009-2011年各年将分别实现净利润亿元、亿元和亿元。2009-2011年每股收益(摊薄后)为元、元和元。综合PE及PEG两种估值方法，我们给予公司的二级市场的股价范围为～元／股，公司所处行业空间巨大，公司有望将成为行业的领导者和整合者，此次IPO将是公司成长的新起点，公司具有较好的中长期投资价值。公司介绍一、公司概述公司是行业内同时具有城市园林景观一级企业资质和甲级工程设计资质的10家企业之一，业务范围覆盖园林景观产业链的各个环节，经营区域遍布华北、华东、西南和华南等地区，是一家综合性、跨区域发展的园林景观企业，也是国内市场第一家以园林景观工程为主营业务的上市公司。与普通的建筑施工企业不同，园林景观工程的成败取决于艺术家对“美”的塑造，随着社会大众对环境鉴赏能力的提高，景观工程项目对艺术效果的要求越来越高，尤其在政府大型园林景观项目，往往被视为城市名片，对项目的艺术成就越来越重视，这也决定了大型的、复杂的景观工程项目往往由专业的景观工程公司承建，这也决定了项目较高的收益率。东方园林是白手起家型企业，公司由何巧云、唐凯(二人是夫妻关系)创办，公司从最早的园林花卉种植业务起步，逐步发展出园林景观工程一体化的业务模式，公司股权结构明晰，主业清楚。此次IPO公司发行股份1，450万股，发行价格元／股，占发行完成后股本总额的。发行完成后，公司股本总额为5，万股。二、主营业务东方园林业务涵盖苗木种植、园林景观设计、工程施工和后期养护等产业链一体化服务。其中园林工程施工占据主营业务的较大份额。景观工程不同于一般的建筑施工企业，工程的质量优劣除了施工品质之外很大程度上取决于设计师的设计水平和审美品位，因此这种细分行业特殊的文化艺术属性使其毛利率水平明显高于一般施工企业。三、财务状况2008年东方园林实现主营业务收入亿元，其中归属于母公司所有者的净利润亿元，近三年年均复合增长率分别达到和。在同类上市公司中，像东方园林这样能连续保持多年收入和利润都高速增长的公司并不多。这除了公司所处细分行业的快速发展外，和公司本身在细分行业中较强的竞争力、品牌优势以及较强的管理能力都分不开。四、证券公司对公司的看法他们认为东方园林代表了未来细分行业内的高成长公司，与之前上市的绿大地[ ]主营苗木销售不同，公司实现了景观设计和施工的一体化，业务覆盖范围更广，是未来景观工程在中国发展能行之有效的商业模式，而目前国内景观工程——这个成长中庞大市场仍于起步阶段，国内二、三线城市才是行业走向繁荣发展的真正市场，率先上市融资无疑使得东方园林具有了较大的先发优势。从行业上看，国内景观行业的发展仍处于初级阶段，尤其在大型景观工程的设计方面几乎被国外垄断，在一线城市如北京、上海的大型城市公园、绿地项目中，国内企业很难中标工程的主体设计。如今市场的发展已逐渐向内地辐射，众多的二、三线城市开始营造自身的生态家园，从而启动了一个更为庞大的市场，而此时通过与国外顶级设计院的交流、学习，国内优秀的设计企业设计能力已有了很大的提高，部分优秀的企业将在这个繁荣的市场中真正脱颖而出。另一方面，目前国内的景观工程公司规模普遍较小，据中国风景园林学会的调查，中国总资产超过2亿元的园林公司仅5家，前82家园林公司的总资产平均仅为8800万元，相当数量的园林公司脱胎于苗木种植公司，缺乏景观设计、施工的能力，难以承接大型的景观，而部分具有较强设计能力的设计院又缺乏施工能力，而东方园林是行业内同时具有城市园林景观一级企业资质和甲级工程设计资质的10家企业之一，可以对项目进行一体化服务，这种业务模式无疑对内地二三线城市更具有吸引力。在这样的背景下，东方园林已能够向景观规划的较高阶段发展，通过构建园林景观设计、苗木培育、工程施工的一体化模式，拥有承接千万元及以上级别大型园林景观工程项目能力，以一体化模式带动项目的整体盈利能力的提升。从东方园林的目前业务构成看，虽然景观设计占公司主营业务比例并不大，但对于公司的业务开展和品牌塑造却起到了至关重要的作用。因此，东方园林也不断的通过各种方式提高园林景观设计能力。首先，1999年引入美国EDSA景观设计公司成为为合作伙伴，合资成立北京易地斯埃东方环境景观设计研究院(EDSA-ORIENT)，将其打造为高端景观设计品牌。作为全球规划设计行业的领袖企业，EDSA是美国历届总统指定的唯一景观顾问公司，也是美国旅游规划国家标准的起草人之一。通过与EDSA成立合资公司，东方园林在高档度假酒店、别墅及大型综合性园林项目大有斩获，获得北京2008奥运会奥林匹克公园、北京香山别墅等优质项目。更为重要的是，通过合资，东方园林得以近距离观察和学习国际领先公司的操作手法。2001年，东方园林独资成立定位于中小型景观设计的东方利禾景观设计公司，并获得甲级园林工程设计资质，承担北京首都国际机场扩建工程、上海佘山高尔夫球场等景观项目设计。在我们的城市日益花团锦簇、绿树成荫的后面孕育的是一个大生意，随着人们生活水平的提高，对于“美“需求日益强烈，各级城市也越来越视城市景观为政府的“脸面”，托起了欣欣向荣的市场，相关数据显示，仅政府“十一五“规划对城市绿化的目标，政府财政投资就将超过2000亿元。该股k线图分析一． 早晨之星该图是此股2010/12/01-----2010/12/07的k线图走势，可以清晰看出1.在下降趋势中某一天出现一根长阴实体。2.第二天出现一根向下跳空低开的星形线，且最高价低于头一天的最低价，与第一天的阴线之间产生一个缺口。3.第三天出现一根长阳实体。早晨之星一般出现在下降趋势的末端，是较强烈的趋势反转信号。符合早晨之星特性，因此在七日出现了大幅的反弹。二.kdj的顶背离此处是该股2010年八月份的走势图，可以看出，股价已经创出新高，但是kdj指数却没有创出新高，因此股票在创出这个高点之后便出现了连续性的大幅下跌，这就是kdj的顶背离。三。MACD的黄金交叉此处是该股2010年三月至四月之间的macd图，可以看出，在四月六日的时候，该股出现了macd的金叉，这个信号的出现，标志着股票的上升趋势已经明显，因此在四月中旬出现了大幅的连续性上涨。以上是对该股之前走势的一下技术性分析。综合上述最新指数以及k线图，kdj，macd，asi等诸多因素，以及对大盘走势的详细分析，我认为近日上涨几率大。近2日上涨势头减弱；该股近期的主力成本为元，股价在成本区上方运行，可保持部分仓位；股价处于上涨趋势，支撑位元，中线持股为主；本股票大方向依然乐观。