食品市場前景分析精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇食品市場前景分析，期待它們能激發您的靈感。

篇1

關鍵詞：現代拼布藝術；市場前景

一、現代拼布藝術

拼布工藝最早起源于古埃及和中國北方地區，其出現的主要原因是由于當時物資匱乏，人們為了避寒取暖將一些零碎或者破壞的小布頭拼湊到一起，然后制成生活必需品，隨后經過不斷的流傳、演變與發展，拼布工藝得到普及。現代拼布已從廢物利用轉變為藝術創作，不僅僅是實用的日常生活用品，而是具有很高的觀賞和審美價值的拼布藝術品。也正因如此，拼布藝術品受到都市人的廣泛青睞，并成了時尚生活的一部分。當下拼布藝術在多個國家及地區已得到廣泛的認可與應用，拼布DIY工藝尤為受人關注與熱愛。受國際拼布藝術發展浪潮的影響，拼布藝術在我國雖然得到了史無前例的關注與重視，與美、日、韓等國家相比仍存在一些差距，但是隨著國人的不斷努力，我國拼布藝術的發展前景必然不可估量。

二、拼布藝術之美

拼布藝術不僅僅是為了廢物利用或節約材料，可以通過布料重組形成一種新的視覺沖擊與美感，其更是一種藝術的代表。它的制作工藝是將布料分解或打散之后再重組，以此達到秩序、色彩、肌理、針法等方面交織混合的重構之美。通過巧妙構思和拼布技藝呈現出豐富多彩，生動迷人的拼布作品，拼布藝術的美感顯而易見，本文就不做贅述。

三、拼布藝術復興的理由

1.“拼”出個性如今，隨著社會經濟發展，環境污染日益嚴重，人們在緊張忙碌的日常生活情況下，特別提倡回歸慢生活，一些能修生養性的手工藝逐漸被人們喜愛，手工藝與機器生產最大的不同在于手工藝術強調個性，每一個作品都飽含創作者的智慧和心血，由于其本身的獨特性，拼布工藝深受人們喜愛與珍視，如果是自己親手制作出獨一無二的作品，感受到手工創作的樂趣，其意義會更加不同，在現今這個物質過剩、文化多元的時代背景下，人們逐漸厭倦流水線生產出來的產品，“拼”出個性成為人們追求的時尚。除此之外，手工藝術還涵蓋了一種消費理念，能夠有效抑制工業化所造成的資源消耗與浪費，對實現環境的可持續發展有著重要作用。2.“拼”出生活當今社會，人們為了獲得更好的物質生活整日奔波，社會競爭激烈，生活壓力不斷增加，人們處在浮躁繁雜的社會中，免不了為物質所累，心靈變得不安、盲目而焦慮，一些社會問題也隨之出現。回歸自然、回歸寧靜變成了很多都市人對生活的一種想往，滋養身心、提升能量是時下每個人都渴求的圓滿境界。而拼布藝術正是一種讓心靈變得寧靜和專注的現代女工藝術。拼布以其“拼”的樂趣、通過思考和動腦，分解重構的現代藝術形式，豐富唯美的色彩，運用現代先進的縫制工藝和嫻熟的拼布技巧相結合，形成新的藝術魅力。人們對拼布手工藝的喜愛，在于制作過程中，人們對自己親手把碎布拼接，做成一件可玩可賞的拼布物品產生的愉悅感和滿足感。人們把對生活最純樸、最直觀的審美認識和情感表達在拼布作品中。拼布是現代女紅的心靈瑜伽，是藝術與情感之間的交流，是人們對生活態度的一種追求，是人們注重生活品質的重要標志。隨著生活拼布的不斷升級與發展，其已逐步轉變為拼布藝術，并且在我國得到非常可觀的發展，各地區相關拼布培訓與技藝傳承機構接踵而至，傳統布藝用一種新的方式在為傳統民間布貼藝術的發展提供實踐思路。所以現代拼布藝術的復興是一種歷史發展的必然。拼布藝術的發展將帶動一部分人的心靈歸于寧靜，引領人們體驗一種新的生活方式，也必定會帶動拼布產業的迅速發展。

四、拼布藝術的發展前景分析

拼布藝術具有其獨特的魅力，它的魅力來源于拼布工作者在創作過程中對面料的縫納及圖案與色彩在選擇與勾勒過程中所付出的情感，每一個作品都飽含著創作者的智慧及對藝術的獨特見解。拼布作品中常見人物、植物和動物圖案，記載著日常生活的平凡故事，是人們日常生活的寫照，正是百姓需要的“民眾的工藝”。它在我們的生活中處處可見，美化著人們的生活，陶冶著人們的情操，是生活的藝術。由于社會觀念的改變，近幾年手工藝人的社會地位有了顯著提高，手工藝術品漸漸受到人們的珍重并且逐步形成一種社會時尚，是人們對高雅生活追求的象征，對人們的日常生活有著重要影響。政府也開始投入重金，興建各種傳統工藝文化園區，保護與傳承“非物質文化遺產”也得到空前重視，這說明中國手工藝正在悄然復興，并且快速發展。在這種形式下給手工創作和研究者帶來機遇的同時也提出了更高的要求。因此，拼布藝術的創作者要牢牢抓住這個時機，并且與中國的實際相結合，走向具有中國特色的手工藝復興之路。近年來，女性對拼布藝術越來越鐘愛。在市場上、網絡上拼布交流平臺比比皆是，拼布藝術工作者數量也有了大幅度提升，拼布材料搭配也十分專業化，拼布團體和機構越來越多，隨著國際上拼布藝術的發展迅速，各種拼布藝術節及活動也將帶動和提高國內拼布藝術的發展水平。隨著拼布藝術的廣泛流傳與應用，再加上國內相關流行色協會拼布色彩與藝術研究專業委員會的成立，這都將標志著中國現代拼布藝術將越來越專業化與系統化，拼布產業也隨之蓬勃發展。當前中國拼布藝術較美、日、韓等國家還有很大差距，可喜的是，也出現了如金媛善為代表的一批優秀拼布藝術家，和大批拼布愛好者，她們在傳承民間工藝的同時，不斷探索和創新，創作出大量具有民族特色的現代拼布作品，為我國現代拼布藝術做出貢獻。相信在他們的帶領和推動下一定會使中國傳統拼布藝術煥發生機，形成具有中國特色的現代拼布藝術和產業。

五、結語

隨著時代的不斷進步和發展，拼布藝術已逐步融入人們的日常生活并且與其有著密切聯系。拼布藝術的宗旨是變廢為寶、物盡其用，利用那些濃縮著生活的布頭，來創作一些生動的拼布作品，為生活點綴色彩，增添情趣，是一件很有意義的事情。五彩繽紛的拼布藝術煥發著迷人的魅力，像一陣清風撫慰現代人浮躁的心靈。總之，拼布藝術會隨著時代的發展成為一門時尚而個性的大眾藝術，有著非常良好的市場前景。

參考文獻：

[1]李曉岑.中國手工藝走向復興[J].自然辯證法通訊.2013（12）.

篇2

調味品行業具有發展速度快、產量大、品種多、銷售面廣和經濟效益好等特點。近年來，中國調味品企業依靠科學技術，采用新工藝、新設備，創造新產品，并以嚴格的質量管理，保證了產品質量，在增加品種的同時也使產品達到規模化生產。在全國各地調味品廠的努力下，先后創造了一大批優質產品和新品種。名、特、優、新產品的不斷涌現，加速了產品的更新換代。調味品目前最為主要的銷售渠道就是餐飲，餐飲業的快速發展帶動了調味品的發展，也使得調味品市場飛速發展。

2007年1-11月，我國調味品、發酵制品行業實現累計工業總產值81,969,735千元，比上年同期增長了27.30%；實現累計產品銷售收入77,543,576千元，比上年同期增長30.42%；實現累計利潤總額4,438,435千元，比上年同期增長8.35%。

2008年1-11月，我國調味品、發酵制品制造行業實現累計工業總產值104,300,299千元，比上年同期增長了28.90%；實現累計產品銷售收入97,521,858千元，比上年同期增長27.79%；實現累計利潤總額6,373,926千元，比上年同期增長46.78%。

中國調味品市場經過幾輪的結構調整和國內、國際資本整合之后，已經從一個相對滯后的行業，轉型為市場規范、競爭激烈的“朝陽”行業。隨著消費水平的不斷升級，調味品表現出向高檔化發展的趨勢，中高檔調味品市場容量在進一步擴大，品牌產品的市場份額進一步提高。未來幾年，調味品產品將朝著多樣化、復合方便化、營養保健化的方向發展。

中國調味品行業的增長幅度連續十年超過10%。對于“小產品大市場”的調味品行業來說，需要盡快讓自己的軟肋“硬”起來，才能適應新的形勢，謀求更大的商機。

篇3

盤點1-3季度中國網絡視頻市場競爭格局，兩個關鍵點值得關注：

新秀頻出：

CNTV以黑馬之勢殺入網絡視頻行業，并在前3季度取得良好成績。其得天獨厚的優勢來自于廣電出身帶來的良好媒體品牌形象，以及在新聞領域的政策壁壘和體育領域的內容優勢，大事件導向是CNTV當前廣告收入的特點，收入穩定性有待增強。

搜狐視頻作為門戶系發力，整合門戶資源、專題化熱播劇運作是其營銷特色，同時積極與電視臺合作的臺網整合營銷也為其在前三季度表現增色不少。

優酷、土豆領跑：

優酷、土豆在2010年頗有跑贏大盤之勢，第一陣營格局愈發明顯。兩者領跑特色不僅在于收入上的領先，同時從流量變現能力、內容創新能力、營銷創新能力上都頗有建樹，兩者先后申請上市，若上市成功則將中國網絡視頻競爭帶入新的階段。酷6借殼上市，收入成長性尚可但無驚喜，提升流量同時加強變現迫在眉睫，否則躋身第一陣營的愿景將越來越渺茫。

篇4

我國商品期貨市場風險預警指標體系及其實證分析淺析

1.期貨市場風險預警方法

1.1 風險預警內涵

風險管理專家HEins與Willams認為風險管理是有關風險識別、風險衡量、風險評價、風險控制的一個連貫過程，目的在于最小成本下實現效用的最大化。

通過納入反映我國商品期貨市場價格的關鍵變量，構建體現我國商品期貨市場風險的指標體系，對諸多指標進行主因子提取，并結合風險預警模型形成比較科學的風險預警機制，以減少我國商品期貨市場風險影響和提高預測風險的能力。

1.2 市場風險預警方法

（1）早期的預警方法

早期預警方法中代表性的是一元分析法，該方法將分析的對象樣本按照某種標準進行排序，然后選出預先認為的判斷點，超過這一判斷點則視為風險。一元分析法方法簡單易行，但由于對影響風險的因素的分析過于單一，使得人們對風險的判斷過于簡單，往往沒有意識到影響風險因素的復雜性，從而造成低估風險的現象。

（2）多元判別預警方法

多元判別模型基于影響風險的因素具有多元化的特征，從多個方面考察影響風險的各種因素。選取多元的過程主要是通過對各種因素進行分組，將相對類似的因素分為一組，重點考察在在組中差別或離散程度較小而在各組之間具有較大差異的因素，在此基礎上通過構建多元模型進行有效的分析。

假設在Z模型中，各種選定因素設為則Z可以表示為：

其中，Z為判別值，可以通過該值進行判別風險，但也可以跟據具體的發展環境的不同，采取不同的臨界值。相比早期的預警方法具有更多的優勢，能從比較全面的角度考察市場風險，并能有效的提高市場風險預警的精確度。但由于影響價格的市場因素的千變萬化，該模型對于不同時期的風險預警數據調整性較差，有些定性變量對于市場風險的影響比較大，如何用數據進行界定是一個很大的問題，此外，在組內變量的選擇上主要是基于正態分布的假定，而這與大多的經濟現象是難以吻合的。

（3）ANN預警方法

ANN預警方法為Anificial Neural Network方法的簡稱，即人工神經網絡模型，該方法是將人類大腦神經網絡的運行方式，應用到風險預警上的一種方神經網絡的模擬法。整體上ANN主要由輸入層、輸出層以及隱藏層三個部分組成。ANN預警方法中有關信息的處理方式有兩種，即前向傳播和后向學習，整體上傳播過程相對比較簡單，而學習過程主要是一個的過程，即信息是從輸出層到輸入層的逆向進行反饋，并對錯誤進行有效的修正的過程，通過學習的過程將分析的樣本對象進行有效的類別劃分，從而實現風險預警的目的。ANN預警方法能夠對風險影響的因素進行有效的分析和歸納，能夠在分布不明確的數據中進行有效的分析，并且通過學習過程能夠實現較好的能力。但ANN預警方法由于是對人腦神經網絡的模擬，很難形成現實分析的穩定，使風險預警的作用受到很大的抑制。

（4）Logistic預警方法

Logistic回歸法是一種最主要的二元選擇分析模型，通過二元概率的選擇，說明風險發生的概率與不發生的概率，由于分析建立在累計概率的基礎之上，因而對所分析的各個變量的分布設定沒有正態分布的假定，能夠較好的分析客觀風險的實際情況。通過實現設定的分割點（如設風險點為0.5）進行判斷，若通過模型算出的概率值大于分割點則意味著風險的存在。

篇5

【關鍵詞】商品期貨市場；風險預警模型；指標體系

1.期貨市場風險預警方法

1.1 風險預警內涵

風險管理專家heins與willams認為風險管理是有關風險識別、風險衡量、風險評價、風險控制的一個連貫過程，目的在于最小成本下實現效用的最大化。

通過納入反映我國商品期貨市場價格的關鍵變量，構建體現我國商品期貨市場風險的指標體系，對諸多指標進行主因子提取，并結合風險預警模型形成比較科學的風險預警機制，以減少我國商品期貨市場風險影響和提高預測風險的能力。

1.2 市場風險預警方法

（1）早期的預警方法

早期預警方法中代表性的是一元分析法，該方法將分析的對象樣本按照某種標準進行排序，然后選出預先認為的判斷點，超過這一判斷點則視為風險。一元分析法方法簡單易行，但由于對影響風險的因素的分析過于單一，使得人們對風險的判斷過于簡單，往往沒有意識到影響風險因素的復雜性，從而造成低估風險的現象。

（2）多元判別預警方法

多元判別模型基于影響風險的因素具有多元化的特征，從多個方面考察影響風險的各種因素。選取多元的過程主要是通過對各種因素進行分組，將相對類似的因素分為一組，重點考察在在組中差別或離散程度較小而在各組之間具有較大差異的因素，在此基礎上通過構建多元模型進行有效的分析。

假設在z模型中，各種選定因素設為，，則z可以表示為：

其中，z為判別值，可以通過該值進行判別風險，但也可以跟據具體的發展環境的不同，采取不同的臨界值。相比早期的預警方法具有更多的優勢，能從比較全面的角度考察市場風險，并能有效的提高市場風險預警的精確度。但由于影響價格的市場因素的千變萬化，該模型對于不同時期的風險預警數據調整性較差，有些定性變量對于市場風險的影響比較大，如何用數據進行界定是一個很大的問題，此外，在組內變量的選擇上主要是基于正態分布的假定，而這與大多的經濟現象是難以吻合的。

（3）ann預警方法

ann預警方法為anificial neural network方法的簡稱，即人工神經網絡模型，該方法是將人類大腦神經網絡的運行方式，應用到風險預警上的一種方神經網絡的模擬法。整體上ann主要由輸入層、輸出層以及隱藏層三個部分組成。ann預警方法中有關信息的處理方式有兩種，即前向傳播和后向學習，整體上傳播過程相對比較簡單，而學習過程主要是一個糾錯的過程，即信息是從輸出層到輸入層的逆向進行反饋，并對錯誤進行有效的修正的過程，通過學習的過程將分析的樣本對象進行有效的類別劃分，從而實現風險預警的目的。ann預警方法能夠對風險影響的因素進行有效的分析和歸納，能夠在分布不明確的數據中進行有效的分析，并且通過學習過程能夠實現較好的糾錯能力。但ann預警方法由于是對人腦神經網絡的模擬，很難形成現實分析的穩定，使風險預警的作用受到很大的抑制。

（4）logistic預警方法

logistic回歸法是一種最主要的二元選擇分析模型，通過二元概率的選擇，說明風險發生的概率與不發生的概率，由于分析建立在累計概率的基礎之上，因而對所分析的各個變量的分布設定沒有正態分布的假定，能夠較好的分析客觀風險的實際情況。通過實現設定的分割點（如設風險點為0.5）進行判斷，若通過模型算出的概率值大于分割點則意味著風險的存在。

若概率表示風險狀態，則風險不發生的概率表示為。對所有指標進行判斷將總分設置為，其中。，為風險預警相關比率。則：

式（5），通過該模型，可以對事件發生的概率進行有效的測度，具有較高的準確性。但缺點是對臨界值進行規范的確定比較困難，需要根據不同的發展環境和風險要求進行實現界定。如選取0.5作為風險較嚴重的水平作為判斷標準，則有以下分類：

2.風險預警指標體系構建

2.1 指標選取原則

防范我國商品期貨市場風險，單單從期貨市場風險度量、套期保值、保證金確定等幾個方面考察顯然是不夠的，考察我國商品期貨市場風險管理，首先應從多角度的視角選取反映我國期貨市場價格的指標體系，再對各種指標進行科學的篩選后進行選擇。選取的指標要能夠有效的對我國商品期貨市場風險進行合理的測度。主要原則主要有：

（1）科學性：反映我國商品期貨市場風險的指標的選取，應通過科學方法進行篩選和分類，使得選取的指標具有較大的代表性和廣泛的說服力，能夠結合我國期貨市場發展的實際現狀，客觀的刻畫我國商品期貨市場面臨的風險。

（2）系統性：反映我國商品期貨市場風險的因子眾多，在科學的分類和總結基礎上，需要形成合理的指標體系，從而構建一個反映我國商品期貨市場風險的科學系統。

（3）操作性：構建反映我國商品期貨市場的指標體系，是一個復雜的工程，各個因素之間的關系紛繁復雜，不可能將所有定性或定量因素都進行闡述。應通過科學的篩選和分類形成具有代表性和可操作性的指標。

（4）實用性：構建的理論體系應能對我國商品期貨市場風險的防范具有較高的實用價值，能夠體現風險預測、風險分析、風險防范等的系列性和連貫性，從而對實踐具有較高的解釋意義。

2.2 風險預警指標選取

（1）宏觀經濟指標

衡量我國宏觀經濟的變動情況，需從這三個方面進行考察。本文主要通過以下指標考察宏觀層指標對我國商品期貨市場風險的影響。

①宏觀經濟景氣度：宏觀經濟一致指數（）

為衡量我國宏觀經濟景氣狀況，國家信息中心宏觀經濟監測預警課題組構建了反映我國宏觀經濟運行狀況的景氣合成指數①，本文用宏觀經濟一致指數反映我國宏觀經濟的景氣情況。

②消費衡量指標：消費信心指數（）

消費行為和市場需求主導著投資取向和規模。在金融危機背景下，依靠國內居民消費需求拉動我國經濟增長和產業結構的調整顯得更加重要。因此，堅持擴大國內需求特別是消費需求的方針，把增加居民消費作為擴大內需的重點，增強消費對經濟增長的拉動作用。

③投資衡量指標：城鎮固定資產投資完成額同比增長率（）

由于我國技術和資本存量與發達國家之間存在著很大的差距，只有提高我國的投資率和經濟增長率才能實現經濟的跨越式發展。此外，注重提高投資的質量和效益，才能增強我國經濟發展的后勁，提高我國經濟發展的質量和競爭力。本文選取城鎮固定資產投資作為衡量投資變動指標。

④對外貿易衡量指標：外貿同比增長率（）

我國經濟的增長方式一直沿用“出口導向性”的戰略，外貿是拉動我國經濟增長最重要的推動力量，據統計，2009年我國進出口總額上升到世界第二位，出口總額則超過德國躍居世界第一位。

⑤政府調控能力指標：政府財政收入同比增長率（）

當我國期貨市場出現較大風險事件的時候，強力行政往往能在較短的時間內發揮比市場自發調節更好的效果，因此，政府的調控能力會對我國期貨市場風險產生較大的影響。本文通過財政收入指標反映我國政府的調控能力。

（2）微觀經濟指標

本文主要從經濟貨幣化程度變動率，通貨膨脹變動率以及匯率變動率三個方面考察對期貨市場的影響。

①經濟貨幣化程度變動率：貨幣準貨幣（m2）變動率（）

經濟貨幣化是指經濟活動中以貨幣為媒介的交易份額逐步增大的過程。一國商品經濟越發達、貨幣信用關系覆蓋面以及金融業發展程度越高，代表貨幣化程度也越高，同時期貨市場具有更好的發展基礎。通常情況下，用廣義貨幣m2占gnp（或gdp）的比值（m2/gnp或m2/gdp）來表示，由于月度gdp數據的不可得性，本文利用廣義貨幣（m2，即流通中的現金+活期存款）的變動情況代表貨幣的變動狀況表示我國的經濟貨幣化程度變動率。

②通貨膨脹率（cpi）（）

在通貨膨脹預期下，人們一般會購買具有保值功能的投資品種，期貨市場中的貴金屬、有色金屬材料由于具有一定的金融屬性和儲量的稀缺性特征，成為在通貨膨脹下防范市場風險的有力工具。本文利用居民消費價格指數（cpi）表示通貨膨脹率。

③人民幣兌美元匯率環比變動率（）

當前，我國商品期貨市場中，有很多產品是需大量進口的大宗原材料產品。對國內主要期貨品種而言，人民幣升值對工業品影響大，農場品影響小，對進口量大的期貨品種如銅、大豆、豆粕、棉花、天然橡膠以及燃料油等影響大，而進口較小的品種如鋁、小麥影響較小。

（3）現貨市場指標

現貨市場產量、價格等因素會對期貨市場價格具有很大的影響，本文通過現貨價格波動率、現期價波動率、現貨市場總產量、國外凈進口四個指標反映我國現貨市場對期貨市場的影響。

①現貨價格波動率（）

該比率是利用現貨市場本月價格與上月價格的變動比率來反映現貨市場對該商品的市場需求變動情況。

②現期價偏離率（）

通過現價期價偏離率本月與上月的對比來反映現價期價偏離率的變動率，該指標可以反映現貨市場和期貨市場價格的偏離狀況，從而反映投機的情況。

③現貨市場總產量同比波動率（）

總產量的提高有利于有效緩解了國內市場供需緊張的矛盾，其穩定性有利緩解期貨價格呈大幅上漲—急速下跌的走勢。

④凈進口環比增長率（）

據統計，近三年來大豆、銅以及天然橡膠的進口量占總消費量的比重分別達到了37%、47%以及65%②，凈進口總量增加在一定程度上抑制國內期貨價格非理性上漲空間，有利的實現現貨市場中的供需平衡。

（4）期貨市場指標

市場流動性對期貨合約的價格具有很大的影響，當市場的人氣比較旺時，期貨的成交速度比較快，能夠根據不斷變化的市場行情生成比較合理的價格，而合理的期貨市場價格自然是低風險的體現，同時會吸引更多的市場參與者，從而提高了市場的流動性，二者形成良好的互動關系。考察市場流動性的指標有三個。

①成交量（手）變動率（）

期貨合約的成交量即成交的總手數，但成交手數并不能完全的反映市場的流動水平，因為各個期貨合約的定價是不相同的，成交量大不一定成交金額就大，因此成交量僅是對期貨合約流動性“量”的衡量。

②成交金額變動率（）

成交金額是指期貨交易的資金量，成交量是成交合約數與期貨價格的乘積。成交金額越大則意味著市場流動性比較高，因此成交金額是對期貨合約流動性“質”的衡量。

③月末持倉量變動率（）

期貨合約的流動性源于期貨市場參與者的買賣，持倉量即為買賣雙方尚未平倉的數量，持倉量大說明市場參與者有較多的買賣行為，也代表了市場的流動性比較大。

④成交金額市場占有變動率（）

從期貨套期保值的基本功能上講，套期保值者希望投資對象是市場占有水平比較高，行情相對穩定的期貨商品。單個期貨商品的成交金額無法在市場中得到充分的體現，為測度該期貨商品市場中成交金額的情況，可以用本月與上月整個期貨市場占有率的變化來反映成交金額市場占有變動率的變動。

2.3 風險預警指標體系的構建

結合期貨市場風險預警指標選取的原則，本文選取的指標從目標層、準則層、指標層三個層面出發，首先確定了宏觀經濟衡量指標、微觀經濟衡量指標、現貨市場衡量指標以及期貨市場衡量指標四個子系統，在四個子系統下共選取16個指標構成評測我國期貨市場風險的指標體系，如表1所示。

3.我國商品期貨市場風險預警管理實證分析

3.1 因子分析概述

因子分析簡介：由于分析對象的指標多種多樣，需要將多個因素綜合考慮才能分析出對象的根本特征，但對單個對象考察指標過多會造成指標之間相關程度增加，對分析問題造成了很大的不便，尋找多種因素的替代變量成為解決此類問題的重要途徑，此種分析方法即為因子分析。

因子分析的特點主要有以下幾個方面：首先，計算簡便：因子分析師對原來的眾多指標的衡量，因此計算上因子分析有利的減少了計算的工作量。其次，能有效的反映變量信息：因子分析不是對原有變量的簡單取舍，而是對原有變量信息進行了重新的構造，能夠有效的反映原有的信息。第三，因子分析各個變量之間是對原有眾多變量某一方面的概括，因此各個因子之間不存在線性相關關系。

除此以外，因子分析中，因子變量具有命名解釋性，即該變量是對某些原始變量信息的綜合。對多變量的平面數據進行簡化，在保證數據信息丟失最少的原則下，對高維變量空間進行降維處理，形成在一個低維空間狀態的解釋系統，這一系統比在一個高維系統空間進行解釋要容易得多。

3.2 我國商品期貨市場影響因素的因子分析步驟

設反映我國商品期貨市場價格波動有多個因素如，因子分析尋找的替代變量為（其中），則這些因素可以用替代表示如下：

式（6）中可以對原有多個變量進行有效概括，而替代變量之間相關性很小，以此減少了分析的重疊性。

在因子分析過程中，需要解決兩個關鍵問題，首先是如何構造反映我國商品期貨市場價格波動的諸多影響因素的因子變量；其次是命名解釋，即如何對所求得得因子變量進行命名解釋。具體的講，我國商品期貨市場因子分析因子分析有下面4個基本步驟。

步驟一，因子分析適合性檢驗：確定我國商品期貨市場中待分析的原有若干變量是否適合于因子分析，檢驗的標準主要有三個。一是kmo（kaiser-meyer-olkin）值，該值的大小應至少在5左右，太小不適合做因子分析，大于0.7以上則效果比較好，kmo的計算公式如下：

其中，，，而變量偏相關系數。因此kmo指標反映的是變量之間相關系數的一種關系，當所得的kmo值約接近于1，則表明越適合做因子分析。二是巴特利特球形檢驗（bartlett’s test of sphericity）：該指標首先考察各個變量的相關系數矩陣，其次通過與單位陣進行對比，從而考察相關系數，若考察的矩陣與單位陣越接近則說明不適合做因子分析。三是反映像相關矩陣檢驗（anti-image correlation matrix）：若矩陣中某些元素的絕對值比較大時，則表明考察的對象不適合做因子分析。

步驟二，構造反映我國商品期貨市場風險的因子變量：因子分析過程中確定因子變量的方法比較多，如主成分分析法、主軸因子法、極大似然法、最小二乘法等。在這些方法中，基于主成分模型的主成分分析法是使用最多的因子分析方法之一。如主成分分析主要是通過變換手段，即將原有的個相關變量做線性變化，轉化為另外一組不相關的變量，上述過程可以表示為：

其中，為原有變量的第一、第二、….、第個主成分。其中在總方差中占的比例最大，綜合原有變量的能力也最強，其余主成分在總方差中占的比例逐漸減少。數據標注化處理公式為：

其中，i=1，2……，n，n為樣本總數；j=1，2，……p，p為樣本原變量數目。

通過標注化處理后可以算出協方差矩陣r，并可以通過協方差矩陣的特征值，從而可以求出個變量的因子載荷矩陣。

步驟三，因子旋轉：為增加因子的課解釋性，可以利用因子旋轉。經過主成分分析得到的，是對原變量的綜合。原變量是具有物理含義的變量。對于因子變量的解釋，可以進一步說明影響原變量系統構成的主要因素和系統特征。在實際分析工作中，主要是通過對載荷矩陣進行分析，得到因子變量和原變量的關系，從而對新的因子變量進行命名。

步驟四，計算因子變量的得分：我國商品期貨市場風險因子變量的得分因子變量確定以后，可以得到它們的不同因子上的具體數據值，這些數值就是因子得分，它和原變量的得分相對應。估計因子得分的方法主要由回歸法、bartlette法等，計算因子得分首先將因子變量表示為原有變量的線性組合，表示如下：

3.3 因子分析實證檢驗

通過表1可知，我國商品期貨市場風險評測指標體系由16個指標構成。由于指標比較多，可以運用主成分分析法進行綜合，利用計量軟件spss16，

以銅期貨合約為例，時間跨度為2007-2008年，共有24個月的數據，輸入相關變量的數據，可以得到相關統計結果如表2所示。

在進行因子分析之前先檢驗變量是否適合于因子分析。本文采用的是kmo（kaiser-meyer-olkin）值。和巴特利特球形檢驗（bartlett’s test of sphericity）檢驗的方法。檢驗結果如表3所示。

從檢驗的結果可知，利用的相關變量是適合做因子分析，特別是球性假設檢驗的顯著性水平為0，表明可以通過巴特尼特法球性（bartlett’s test of sphericity）檢驗。

因子的提取遵循主軸長度（initial eigenvalues）即特征值大于1的原則，本文一共為13個分析對象，首先提取了五個因子，但通過提取的因子數據顯示，其他因子的特征值小于1。綜合考慮本文提取五個因子，分別表示為f1，f2，f3，f4，f5，具體數據如表4所示。

根據特征值大于1的原則，提取前五個因子，其特征值分別為：376、2.997、1.389、1.208、1.016。第一個主成分的累積方差貢獻率為39.851。前兩個主成分的累積方差貢獻率為58.585，前三個主成分的累積方差貢獻率達到了67.268，前四個主成分的累積方差貢獻率達到了78.420，前五個主成分的累積方差貢獻率達到了89.169。因此這五個因子能夠很好的對原有的16個變量進行有效的概括。通過因子的提取可以得到如下（表5）的結果。

為使所得的主因子（principal component）能夠對原有變量進行更加有效的概括，可以進行方差旋轉，旋轉變換的目的是為了使原來的個樣本點在主成分軸方向上的離散程度最大，即的方差最大，變量代表了原始數據的絕大部分信息，本文采用的是varimax（方差極大法）旋轉，旋轉后的因子的得分信息如表6所示。

從旋轉后因子的提取結果可知，五個因子對不同變量的概括性是不相同的，第一個因子對銅期貨市場總產量、貨幣或準貨幣（m2）供應量、政府財政收入、成交額占比變化以及現期價偏離率等幾個變量的變動率具有很強的相關關系，第二個因子對cpi、宏觀經濟一致指數、匯率以及對外貿易的波動率具有很強的相關關系，第三個因子則對成交量、成交額以及持倉量三個指標的變動情況具有很強的相關關系，第四個因子對消費和投資指標的波動率具有高的概括能力，第五個因子對則對凈進口等指標的變動具有很強的相關關系。

3.4 logistic風險預警分析

在進行logistic之前，先設定二分類因變量為。由于考察的是期貨市場風險，是否具有風險是一個二分變量，因此將y設為：y=0代表銅期貨商品當月具有較高的風險性，而y=1代表銅期貨合約當月是安全的。根據式（5），在主成分設定為下，可以建立如下的logistic回歸模型：

在該模型中，由原來的多個指標與因變量之間的回歸，變為二分變量與因子之間的回歸關系，模型的誤差項服從二項分布，使用最大似然法來解決方程的估計和檢驗問題。通過spss10軟件得到的回歸結果如表8所示。

其中，constant為常數項，表示自變量取值全為o（稱基線狀態）時，比數（y=1與y=o的概率之比）的自然對數值；各自變量的回歸系數表示自變量每改變一個單位，比值比的自然對數值改變量。

該回歸結果表明：當所有因子取值為0時，比數的自然對數值為-9.082。五個因子的系數估計值表明，f1、f2、f3、f4、f5、每改變一個單位對自然對數值的改變量分別為10.998，10.572，-1.954、8.899、4.594。根據統計分析的結果，可以將回歸模型表示為：

概率p是以0.5為對稱點，因而，可以把0.5作為一個臨界點作為考察風險的一個參考標準，當概率大于0.5時，表示該期貨合約當月的風險性比較大，對于該種期貨合約在當月應當提高風險意識，而當概率小于0.5時，代表該種期貨合約當月處于較為安全的邊界。

從表9預測的結果可知，銅期貨合約實際安全的月份只有7個月份，在預警模型中將有風險的1個月誤判成了安全的月份，預測的準確性為87.5%；而實際具有風險性的月份有16個月，預警模型中將這16個安全性的月份判成了高風險性的月份，預測的準確性達到了100%；綜合的預測的準確性為95.8%，表明本文所設定的我國商品期貨市場風險預警模型具有較高的風險預警的作用。

注釋：