预测范文10篇

本文作者：毕晓庆工作单位：北京经济贸易大学

北京市“十二五”期间最终消费率的预测与分析——基于Markov分析法

本部分采用马尔可夫（Markov）预测方法对北京市“十二五”期间的最终消费率（消费总额/GDP）进行了一个预测分析，进而对“十二五”规划中北京市最终消费率达到60%以上的规划目标进行验证与分析。（一）基于Markov分析法对北京市最终消费率的运算假定某一个事件的发展过程有n个可能的状态，即E1，E2，…，En，记从状态Ei转变为状态Ej的状态转移概率P（Ei→Ej）为Pij，则矩阵P称为状态转移概率矩阵：P=。N年后消费率状态矩阵an为=ao*pn，其中ao为初始消费率状态矩阵，n表时间间隔。如表1所示，主要描述了本文分析所用的消费率、消费率一阶差分及消费率状态：表12001-2011北京市消费率变化的状态转移情况数据来源：北京市统计局年度数据本文选取了2001年至2011年11年的数据来分析消费率变动的概率，由于消费率有明显的时间趋势，对消费率状态的设定的敏感性不强，所以本文用消费率的一阶差分，即本年消费率较上年消费率的变动量为基准来构造消费率状态转移概率矩阵。将消费率一阶差分[-1.5，0]的规定为状态E1，[0，1.5）规定为E2，[1.5，3]规定为E3，Pij=Ei→Ej的个数/Ei的总数（最后一年的状态不计入分母中）。通过计算得到消费率状态转移概率矩阵P=。（二）Markov分析法对北京市消费率的测算结果本文的状态变量均采用了各状态的均值，E1状态的变动均值为-0.85，E2状态的变动均值为0.95，E3状态的变动均值为2.1。消费一阶差分=消费率状态概率矩阵×（-0．850．952．1）T，其中要用当年的消费率一阶差分（-0．850．952．1）T中相应的元素。通过计算，2012至2016年的消费率状态矩阵及由此计算出的消费率如表2所示：由表2可知，年平均消费率增长0.93，2013年时北京市期望最终消费达到60.38%，实现了北京市“十二五”中达到60%的目标。用马尔科夫状态转移概率矩阵方法计算出的期望消费率2012年至2016年分别为59.53、60.38、61.23、62.12及63.04。因此，2012-2016年间北京市期望最终消费率表现出不断增长的趋势。由于消费率一阶差分E1有50%的可能维持E1不变，有50%的可能上升到E2或E3，E2有50%的可能维持E2不变或上升为E3的状态，而不存在降为E1的可能，E3有67%的可能维持原状态不变，而降为E1的可能只有33%，不存在降为E2的可能，所以消费率一阶差分均表现为正值，即最终消费率呈现增长的趋势。马尔科夫状态转移概率矩阵预测法是以经验概率为基础进行预测的，它的准确性是以不发生系统性变化为前提的，所用马尔科夫预测方法预测出的数据只是一种预期结果，并不一定会一定发生。要实现“十二五”规划的目标，北京市政府还需要进一步研究影响消费率变动的因素，确保消费率上升的路径通畅。

北京市提高最终消费率的政策建议

自1997年以来北京市政府消费支出占整个北京市消费支出的比重一直在30%以上，尤其是2007、2008、2009、2010以及2011年政府消费支出已经连续五年占到北京市整个最终消费支出的40%以上，与一些发达国家如日本、英国、法国、意大利等部分城市的10%-20%的比重相比，北京市政府消费的比重已经很高，政府消费进一步扩大的潜力十分有限。因此，今后北京市要扩大消费需求，提高消费率，重在扩大居民消费。首先，要引导居民的合理预期，提高居民的消费意愿。近年来，高额的住房、教育、医疗、养老开支加大了北京市居民的预期支出，成为挤压北京市居民当期消费的重要因素，居民控制当期消费成为不得已的一种理性选择，面对着医疗、养老以及住房等支出方面的压力，大多数居民不得不增加储蓄。稳定收支预期是促进消费需求和提高消费率的重要条件。因此，北京市在提高最终消费率的过程中，要通过一些宏观政策的制定，建立起完善的社会保障体系，最大限度地降低居民对未来风险的预期，提高北京市居民对于收入的预期，促进即期消费，进而扭转大多数居民增加储蓄的意愿。这是因为居民收入预期的提高会增强居民对经济前景及自身未来购买能力的信心，而消费信心的增强有助于提高居民消费意愿，促进消费行为，从而提高最终消费率。其次，要控制物价上涨，提高中低收入居民的消费能力。中国人民银行管理部在北京市2011年一季度对1400户城镇储户进行关于居民对当前物价水平的接受度的问卷调查。调查结果显示：当前北京市居民有将近60%认为物价水平高，使其难以接受。所以，要想从源头上扩大居民的最终消费率，北京市要落实好相关的物价稳定措施：（1）加强农业设施建设，大力推进农业生产集约化、规模化发展，提高北京农产品自给率；（2）完善鲜活农产品运输的绿色通道，严格执行所有收费公路对整车合法装载鲜活农产品的车辆免收通行费，对少量混装其他农产品以及超载幅度在合理计量误差范围内的鲜活农产品运输车辆免收通行费，降低农产品的运输成本；（3）组织开展食品价格专项检查，打击各种价格违法违规行为，重点查处经营者之间合谋涨价、串通定价、囤积居奇、哄抬价格的违法行为，促进食品市场健康有序地发展。最后，要针对不同消费群体，制定相应的消费和税收政策。北京市要扩大最终消费率、促进居民消费，应根据不同的消费群体特点，制定相应的消费和税收政策，形成不同的消费增长点：对高收入群体，要科学引导，促进其大额消费；对中等收入阶层，应以稳定收入、改善惜购心理、增加当前消费为主；对低收入群体，应增加收入，完善其就业与基本生活保障，提高购买力。此外，集团消费、外来消费以及流动人口在京消费的比例都比较大，如何引导促进这一部分消费群体，也是北京市未来政策的着眼点。

一个地区经济的发展问题，既有总量问题，也有结构失衡问题。在“十二五”期间，北京市通过提高最终消费率，可以发挥消费需求的拉动作用，促进北京市形成新的经济增长点，保障北京市经济持续、稳定、快速地发展。但是，北京市想要谋求经济的长远发展，应将经济增长的质量作为最终目标，不仅是将提高最终消费率作为提升经济增长速度的一个数字指标，更应当将其设定为一个衡量经济质量和成果的综合反映，真正转变发展方式。本文主要是从如何扩大居民消费的角度提出了几点政策建议，对于如何不断增长新的消费需求，如何培育消费热点、亮点、重点领域以及消费结构升级的问题还有待于继续探讨和研究。

一、数字推理：共5题，每题1分，共5分。给你一个数列，但其中缺少一项或两项，要求你自诩观察数列的排列规律，然后从四个供选择的选项中选出你认为最合理的一项，来填补空缺项。

1.6，8，2，-6，-8，（）

A．8

B．-3

C．2

D．-2

号称烟草行业一场革命的“按客户订单组织货源”的工作正在如火如荼的展开，从宣传到组织，从领导到普通员工，从思想意识上已经高度统一，从行动上却需要进一步吻合。现在已经到了采取行动时候的关键时刻，各个岗位，各层领导，都不能掉以轻心，都应全力以赴。将改革的高度与执行的力度结合，提高工作的准确度。“凡事欲则立，不欲则废”，而“按客户需求组织货源”的根本前提，就是做好卷烟零售客户的市场需求情况的预测，这是基础工作，也是“万丈高楼平地起”的地基。如果卷烟零售客户需求预测做不好，那么之前的工作都将付之东流，之后的工作只能是空中楼阁，或者水中月镜中花。

卷烟零售客户的需求预测是指在卷烟市场信息完全对称的基础上，运用科学的方法，采用函数模型，对影响市场需求变化的各种因素进行分析和研究，以推测未来一定时期内的卷烟市场信息需求情况和发展变化趋势的一系列工作，可以说，需求预测是项系统工程。而影响卷烟市场信息的因素可以说是不胜枚举，有宏观的原因，也有微观的原因；有主观的因素，也有客观的因素；有常规实践的把握，也有突发事件的应对；就其表现形式来讲主要是以下几个方面：

一、宏观经济形势、政治政策的影响。主要是整个国家的经济运行和政治环境的优劣。而我国随着改革开放的深入，经济的发展水平逐年提高，所以经济形势总体上来讲是令人欣慰和骄傲的；而大的政治形势是我国一如既往的“求和平求发展”的主题。那么，我们在进行市场需求预测的时候，假定其他因素不变的前提下，而需要将预测的结果在原由的基数上增加一定的百分比。在考虑具体的省份城市的时候，要结合当地的经济水平，考虑当地的政策，然后作出理性的判断。

二、零售客户与客户经理主观因素的影响。在进行定单预测之前，客户经理与客户要进行有效友好的沟通，而对事物认识的差异性，对预测的结果都会造成一定的影响。以客户为核心的服务思想，容易被客户的主观预测所左右。如果以客户经理为主导，那么，同样的风险也是同样的存在。

三、突发事件的影响。如果是天灾人祸这种不可控因素导致的突发事件，导致了预测的差异可以是无可厚非。但是，我们不能阻止这些事件的发生，但是，这些事件也是可以预测的。风险发生的必然性和个体出现的偶然性是统一的。就是总量是一定的。

四、信息不对称引起的影响。信息不对称是导思想汇报

摘要：扩展短期负荷预测方法利用最新的历史负荷数据，预测当日当前时刻以后若干小时的未知负荷，其预测精度明显高于常规的短期负荷预测。为满足电力市场实时交易对负荷预测的新要求，将这种方法应用于修改历史负荷坏数据和补足当日未知负荷数据，以协助提高短期负荷预测的准确度。文中详细介绍了这两种应用的背景和实现原理，并以实际电力系统的应用结果数据证实了这两种应用方案是有效的和实用的。

关键词：电力市场负荷预测扩展短期不良数据处理

1引言

短期负荷预测是电力市场运营中不可少的计算。短期负荷预测结果准确与否，对系统运行的经济性、安全性有很大影响[1]。

对于任何负荷预测系统，要提高预测的准确度，需要具备两个条件：第一，良好的预测基础；第二，充足的参考信息。在电力领域，对于常规的短期负荷预测系统，这两个条件体现为：首先，给负荷预测系统提供充足的、完整而且准确的历史数据样本；其次，在预测过程中充分的引入最新的负荷相关信息（包括负荷信息，负荷敏感因素的变化信息等。下同）。基于当前实际情况，需要解决的问题是：

（1）修正历史负荷数据中的坏数据；

编者按：本文主要从我国最终储蓄率的发展；前瞻型居民的储蓄行为；对我国近段最终储蓄率发展的解释；改进城镇居民储蓄行为的政策建议进行论述。其中，主要包括：我国的最终储蓄率稳步增长、中国国内的居民可以分为两类:前瞻型居民和短视型居民、前瞻性储蓄中的预防性储蓄、预防性储蓄是用来预防未来的不确定性、保障性因素、收入波动对消费的影响小,会被收入的规模所抵消,不会存在消费的波动、前瞻性储蓄中的馈赠性储蓄、前瞻性储蓄中的生命周期储蓄、前瞻型居民在解决了温饱问题以后,收入规模的逐渐增强导致了预防性储蓄倾向增强、馈赠性储蓄倾向的变大是由于城镇中前瞻型居民的收入规模进一步扩大、运用税收政策、运用财政支出政策、缩小行业的收入差距等，具体请详见。

【摘要】现阶段我国居民储蓄的主体城镇居民储蓄持续、飞速增长。储蓄的高增长是一把“双刃剑”。一方面,为经济、金融的发展提供了强大的资金保障;另一方面不仅给整个经济的持续发展带来了隐患,而且在开放条件下也影响了资本市场的发展、以及加重了银行经营成本和负担。本文在分析完城镇居民的消费行为后将结论应用于居民储蓄行为的研究:前瞻型消费者的储蓄行为是我国储蓄快速增长的原因。在获得中国城镇居民储蓄行为结论后对储蓄的变动进行了预测并提出政策建议。

【关键词】消费;储蓄;馈赠性储蓄

1我国最终储蓄率的发展

第一阶段:上世纪80年代初到90年代中期,我国的最终储蓄率稳步增长,在15年的时间内上涨了10个百分点。

第二阶段:在上世纪90年代中后期,我国的最终储蓄率呈现下降的趋势,5年的时间内下降了3.6%。

内容提要：大数据时代可有效利用高频网络搜索数据预测传统宏观经济走势。基于网络搜索数据对商品零售价格指数（RPI）变动影响的分析，利用相关关键词的网络搜索数据，构建河北省地区日度网络搜索指数，并基于混频数据模型MIDAS-AR(1)对地区RPI增速进行预测。研究结果表明：基于日度网络搜索指数的混频数据模型适用于地区RPI增速的预测。在静态预测方面，采用混频数据模型的预测精度要优于同频模型。在动态预测方面，采用调整模型h值的混频数据模型的预测效果优于AR(1)模型的动态预测结果，说明构建的日度网络搜索指数对地区RPI变动具有一定的预测能力。基于此，在对宏观经济进行监测预测时，应有效利用网络海量即时数据；混频数据模型可应用于区域RPI增速预测。

关键词：商品零售价格指数；RPI增速预测；混频大数据；网络搜索指数

近年来，现代网络技术手段的不断发展使获取和储存海量数据成为可能。网络搜索数据频率往往高于传统宏观经济变量，蕴含丰富的数据信息。伴随着混频数据模型的深入研究和在经济金融领域内的推广应用，利用高频数据预测低频数据成为可能。网络搜索数据可以体现由于经济环境或供给需求变化产生的关键词搜索行为，其中蕴含了能够引起RPI变动的因素，这些因素是对预测RPI变动的传统信息源的重要数据补充。结合混频数据模型，可以充分发挥网络搜索数据的高频优势。这一方法可以利用更多数据信息，在已有的应用研究中大多收到较好的预测效果，为预测宏观经济变量提供新的思路。因此，筛选恰当的网络搜索数据，研究利用高频数据信息预测宏观经济变量具有一定的现实意义。

一、相关研究文献评述

网络搜索数据是衡量网络舆情的重要指标。在宏观经济领域，已有研究表明：网络搜索数据可体现生产者和消费者的投资和需求状态，与经济指标存在相关关系。张崇等（2012）研究表明：网络搜索数据与居民消费价格指数存在协整关系。白丽娟等（2015）认为，用户受到事件影响时结合自身信息需求会产生搜索行为，形成关键词，即关键词可看作是事件发展的量化指标。刘伟江和李映桥（2018）从供求理论的角度出发，基于谷歌指数合成宏观和微观搜索指数，实证表明：搜索指数与商品零售价格指数具有长期稳定协整关系。基于网络搜索数据对金融和经济指标影响的分析，Choi和Varian（2012）引入Google指数预测失业、旅游等领域的经济指标，研究表明：其预测效果更佳。González-Fernández和González-Ve-lasco（2018）基于所选关键词的Google指数，实证表明：引入网络搜索数据能够提升模型预测精度，利用网络搜索信息的预测可被推广至其他经济指标。国内学者徐映梅和高一铭（2017）基于百度指数数据，构造CPI低频及高频舆情指数预测CPI，两类舆情指数具有较强的时效性，在利用高频舆情指数预测CPI时采用混频数据模型MIDAS，改进了CPI预测精度。张瑞等（2020）基于网络搜索数据预测上海商品零售价格指数，研究表明：在预测时引入网络搜索数据具有时效性。李俊杰等（2021）发现，通过百度搜索数据可提取房地产市场信息关注指数。关于混频数据模型理论的应用研究较多，Ghy-sels等（2004）提出混频数据模型（MIDAS），认为MI-DAS模型可应用于经济与金融领域。Clements和Galvo（2012）提出引入一个向量自回归项作为共同因子，以消除低频因变量对高频自变量的季节性影响。国内多数研究将混频数据模型应用于我国宏观经济变量的预测中，王维国和于扬（2016）基于混频数据，构建不同权重函数的混频数据回归预测模型和无约束MIDAS模型，对我国季度GDP进行预测，研究表明：以BIC为权重的联合预测模型预测效果最优。纪尧（2021）采用包含利率、大宗商品价格、农产品价格、京东网络电商等高频数据，构建MIDAS模型，对我国CPI及PPI进行预测，说明其相对于ADL及GARCH模型在预测效果上的优越性。通过对已有研究文献的梳理，可以发现：公众对事件的关注度可以通过网络搜索行为转化为关键词热度，网络搜索数据对宏观经济变量存在影响。相比以往研究，本文有以下方面创新：一方面，本文保留网络大数据的原有频率，采用日度网络搜索数据构建地区网络搜索指数进行预测，从而避免损失数据信息；另一方面，本文将混频数据模型应用于某区域的RPI预测，以丰富基于网络搜索数据预测商品零售价格指数的研究。

二、网络搜索数据对地区RPI变动影响分析

1农业气象灾害指标

1.1干旱指标。干旱指标是对土壤干旱程度的解释说明，是以数值的方式呈现出旱情状况，在对干旱的分析中，有对比、综合的作用，也是干旱监测的基础与保障。干旱是一种情况复杂的灾害体系，在地理位置、下垫面情况等多种原因的影响下，干旱指标的获取更为艰难，也很难研究出一种适用性较强的干旱指标。目前，干旱指标体系逾50种，其中常用的干旱指标有标准化降水指数、相对湿润度指数、降水距百分比、CI指数、K指数等。1.2低温冷害指标。低温冷害主要是指农作物在生产过程中，自身产生的热量不足以维持农作物生长发育的一种自然灾害。通常情况下，利用温度距平和积温距平表示低温冷害指标。由于我国国土南北跨度大，在不同的地区低温冷害的判断指标也会有一定差异，例如东北地区通常选择每年610月份的平均温度作为衡量指标，而华北地区则选择59月作为获取指标的区间。而在生产季积温距平指标上，研究人员根据不同地区以及不同时间段的气候条件，实施了通过不同积温指标监测低温冷害的技术。1.3寒害指标。在冬季突然出现远低于平均气温的天气而导致农作物严重减产的现象。寒害通常发生在华北以及东北地区，但是近年来我国南方偶尔也会出现寒害问题，例如2008年南方普遍发生的寒潮，导致一些亚热带的果蔬作物严重受害。判断寒害的指标有多种，其中影响最大的主要是温度和湿度，一般将低于正常年份温度10℃认为是发生寒害。另外，在低温环境下，如果空气湿度较大，水分还会结成冰霜，造成农作物地上茎叶的不可逆冻伤。

2农业气象灾害监测技术的应用

2.1地面监测应用。地面监测就是在果蔬或农作物的种植田内安装一些监测设备，例如温湿度传感器、风速风向仪等。这些地面监测仪器可以获取一些必要的气象数据，然后对比数据库中的正常信息，如果发现数据有明显的异常，则系统发出警报，技术人员可以对这些数据进行重点分析，并结合个人经验判断将要发生的气象灾害。地面监测技术的应用优势在于信息分辨率高，因此可以同时监测多种气象灾害。2.2遥感监测应用。利用遥感卫星可以对大范围的农业气象活动进行动态观察，对于一些影响范围较大的灾害天气有良好的监测效果。例如，夏季有强台风动东南沿海登陆，根据遥感监测可以判断出台风大致的运行范围，从而指导台风运行路径上的农民及时做好应对工作，以减轻农业损失。另外，遥感监测的数据反馈效率也比较高，完全能够满足多种气象灾害的监测需要。

3农业气象灾害预测技术的应用

3.1数理统计预报。在利用信息化监测设备获取大量的实时气象数据后，还需要对这些气象数据进行专门的统计、分析和处理。需要进行统计的数据内容主要包括风力、温度、湿度的变化等。数理统计时应重点做好2方面的工作:关注数据生成的时间，通过时间线预测下一步各类气象活动的发展情况，进而做出精确度较高的预测;数据误差处理，对于明显错误或误差较大的数据应剔除，以保证预报的有效性。3.2农业气象模式与天气模式结合。结合以往的气象灾害预测经验可知，影响气象灾害预测结果的因素有多种，为了提高预测结果对农业生产活动的指导价值，除了要利用各种技术、设备完成气象数据分析外，还要适当结合天气模式，例如每日的天气预报等，这样可以确保最终预测结果更加符合实际，从而发挥指导作用。

摘要：航空航天领域一直以来都是各个国家重点研究的方向，为了确保航空设备能够正常运行，将故障监测和管理装置引入航空领域中是必然的发展趋势。在航空领域中应用更多的高新技术，能够强化系统的维护水平，带动维护决策朝着自动化、智能化的方向前行，全新装置的推广必定会加快现代化进程。期望真正达成系统的自主保护，就无法脱离PHM技术，其能够进一步提高飞机的稳定性、可监测性以及安全系数，同时，也能够优化经济投入成本以及后期维护费用，PHM在飞机系统研究中发挥出越来越重要的作用。本文基于当前PHM技术的发展状况，简要论述PHM技术的相关原理，并针对其中的核心技术进行深入分析，预测未来飞机系统的健康管理模式。

关键词：故障预测与状态管理（PHM）；体系结构；自主式

后勤保障系统进入新的发展时期，现代武器装备整体上朝着智能化的趋势前行，作战方式也转变成联合作战模式以及网络战斗模式，这就要求武器装备的性能更加优良，可以针对特殊情况做出快速响应并能够持续稳定的运行。所以，全球范围内各个国家都将研究重心转移到综合程度更高的故障检测以及PHM技术等方面。PHM技术突破传统监测时单一的状态监控模式，逐渐形成了智能化的健康管理体系，同时，也融入了故障监测服务，利用故障监测能够及时准确地设计维护方案并确保系统稳定运行，有助于优化武器系统的维护成本，保证系统安全性能、可靠性能达到标准。

1PHM的内涵和原理

故障监测以及PHM技术在实际应用中扮演的角色越来越重要，逐步成为当前飞机系统以及车船系统中不可获取的组成环节。故障检测服务，可以自主监测系统中各个模块的工况，同时，给出预测报告；PHM技术，也就是健康管理，能够基于故障监测服务给出的系统报告，针对其中的资源配比以及功能指标进行分析，为后期系统维护提供参考意见。PHM技术是一种以智能化系统为核心的预测服务。通过性能优良、灵敏程度较高的传感设备采集系统中各个模块的实际工况指标，借助高效的数学分析算法，诸如傅里叶级数和Gabor变换等，配合搭建完成的人工数学模型，对系统做出相应的预估评判，完成对飞机系统运行情况的实时监测和管控。PHM技术融入实际系统中，将原本出现故障后的维修模式以及定期维护的模式转变成按照系统状态的维护模式，英文简称为CBM。PHM技术从本质来说是利用人工智能技术搭建起相应的系统模型，比如，神经网络系统、蚁群算法等。能够针对系统的工况参数以及故障类型进行准确的推测和判别。

2PHM系统结构和功能

对于首次发行股票的公司，为了获得较高的发行价格，大多愿意披露公司的好消息。如果能够通过盈利预测描绘公司美好的前景，而受到投资者的欢迎，自愿披露盈利预测应该是公司的自觉行为。国外的研究证实了上市公司自愿披露盈利预测信息的动机和行为，理论上推断，这些动机也可以在我国资本市场得到验证。然而，事实却恰恰相反。IPO盈利预测改为自愿披露后，公司披露的意愿越来越弱，由强制披露政策下的97.32%下降到自愿披露政策实施三年后的7.58%.为什么这么多公司不愿意披露盈利预测信息？本文将从决定披露制度的监管理念出发，多角度地全面分析我国IPO、公司管理层不愿披露的真实动机及客观原因，并借鉴在证券市场较为发达和完善的美国的经验，为我国合理制定盈利预测信息披露制度提供决策依据。

一、IPO盈利预测信息自愿披露状况

2001年3月15日证监会《公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第1号——招股说明书》（以下简称《招股说明书——2001年》），将强制披露IPO盈利预测改为自愿披露<2>.在强制性披露政策下，1093家公司（1990年-2001年）中有97.32%的公司披露了盈利预测信息（张雁翎、申爱涛2004），而在改为自愿披露后（2，001年-2003年），披露盈利预测公司的比例逐年下降，分别为71.43%、28.79%和7.58%.上市公司管理层自愿披露盈利预测的意愿为什么越来越弱？成熟资本市场的上市公司为什么愿意披露？其背后的理论解释是什么？

二、对盈利预测信息自愿披露的解释

两权分离产生了委托人与人之间的利益不一致和信息不对称。如果采用治理手段如聘请注册会计师来约束人的行为，不可避免地会发生约束成本和监督成本，为保护自身利益，委托人会等量减少人的报酬，而外部股东则通过其愿意支付的股票价格，将减少的报酬体现在股票价格中。由于股票价格在一定程度上代表了公司的价值，特别是在委托人对受托人采用股票期权进行长期激励时，受托人所遭受的损失会很大。Healy和Palepu（2001）通过对有关学者研究的回顾，得出广泛采用股票期权的公司愿意提供额外的信息以减低公司股票价值被低估的风险。因此，为了减少成本从而保护自己的利益，人通常愿意提供有利消息，如盈利预测信息。

从信号理论看，市场上信息灵通的人以可信的方式向信息闭塞的人传递“信号”，以避免出现逆向选择问题。如果投资者不知道每只股票所代表的公司价值，也就无法按优质优价的原则购买股票，其结果是按照市场的平均价格购买股票。为了不至于被冤枉，业绩良好的上市公司管理层会主动披露信息，以示区别。Penman（1980）运用信号理论研究了管理者自愿披露行为，结果表明自愿披露盈利预测的公司往往有较好的业绩表现，相反，获利能力较差的公司往往不会主动披露盈利预测信息。

[摘要]客户流失是竞争日益激烈的市场中银行面临的一大难题。通过分析银行客户流失的原因，提出了建立客户流失预测模型的方法。利用模型，发现预测流失群体，预测流失趋势，进而制定有效的控制策略，最大限度地降低客户流失率。为客户流失预测提供了一种新的研究思路和分析方法。

[关键词]客户流失流失预测模型数据挖掘

随着我国加入WTO，国内银行正酝酿着有史以来最为深刻的变革，不仅面临着同业之间的激烈竞争，还有来自非同业与国外银行的激烈竞争。随着竞争的日趋激烈，在行业中获得一个新客户的开支越来越大，因而保持原有客户、防止客户流失的工作也越来越有价值。客户已成为银行至关重要的商业资源。目前国内对客户流失的研究主要集中在提供个性化服务、实行“一对一”营销，以吸引客户，提高客户忠诚度上，但这不能从根本上解决问题。本文探讨的是直接对客户流失数据进行建模，通过对当前客户数据库中的客户基本信息及客户的行为数据进行分析，建立客户流失预测模型。利用该模型，发现预测流失群体，预测流失趋势，进而制定有效的控制策略，最大限度地降低客户流失率。

一、客户流失原因分析

1.客户流失的类型。所谓客户流失是指客户不再重复购买，或终止原先使用的服务。导致银行客户流失的具体原因有很多，通常根据客户流失原因可将流失客户分成以下几种类型：

(1)自然流失。这种类型的客户流失不是人为因素造成的，比如客户的搬迁和死亡等。这样的客户流失是不可避免的，应该在弹性流失范围之内。自然流失所占的比例很小，银行可以通过提供网上服务等方式，让客户在任何地方、任何时候都能方便快捷地使用银行的产品和服务，减少自然流失的发生。