基本资料 恩格尔系数统计数据 是根据恩格尔定律而得出的比例数。十九世纪中叶，德国统计学家和经济学家恩格尔对比利时不同收入的家庭消费情况进行了调查，研究了收入增加对消费需求支出构成的影响，提出了带有规律性的原理，由此被命名为恩格尔定律。其主要内容是指一个家庭收入越少，用于购买食物的支出在家庭收入中所占的比重就越大。对一个国家而言，一个国家越穷，每个国民的平均支出中，用来购买食物的费用所占比例就越大。恩格尔系数则由食物支出金额在总支出金额中所占的比重来决定。 计算公式 恩格尔定律的公式： 食物支出变动百分÷比总支出变动百分比x100%＝食物支出对总支出的比率(R1) 或 食物支出变动百分比÷收入变动百分比x100%＝食物支出对收入的比率(R2) 注意：R2又称为食物支出的收入弹性。 恩格尔定律是根据经验数据提出的，它是在假定其他一切变量都是常数的前提下才适用的，因此在考察食物支出在收入中所占比例的变动问题时，还应当考虑城市化程度、食品加工、饮食业和食物本身结构变化等因素都会影响家庭的食物支出增加。只有达到相当高的平均食物消费水平时，收入的进一步增加才不对食物支出发生重要的影响。 恩格尔系数是根据恩格尔定律得出的比例数，是表示生活水平高低的一个指标。其计算公式如下： 恩格尔曲线 食物支出金额÷总支出金额x100%＝恩格尔系数 除食物支出外，衣着、住房、日用必需品等的支出，也同样在不断增长的家庭收入或总支出中，所占比重上升一段时期后，呈递减趋势。 恩格尔系数是国际上通用的衡量居民生活水平高低的一项重要指标，一般随居民家庭收入和生活水平的提高而下降。改革开放以来，中国城镇和农村居民家庭恩格尔系数已由1978年的57.5%和67.7%分别下降到2005年的36.7%和45.5%。 含义分析 可以看出，在总支出金额不变的条件下，恩格尔系数越大，说明用于食物支出的金额越多；恩格尔系数越小，说明用于食用支出的金额越少，二者成正比。反过来，当食物支出金额不变的条件下，总支出金额与恩格尔系数成反比。因此，恩格尔系数是衡量一个家庭或一个国家富裕程度的主要标准之一。 一般来说，在其他条件相同的情况下，恩格尔系数较高，作为家庭来说则表明收入较低，作为国家来说则表明该国较穷。反之，恩格尔系数较低，作为家庭来说则表明收入较高，作为国家来说则表明该国较富裕。 恩格尔定律主要表述的是食品支出占总消费支出的比例随收入变化而变化的一定趋势。揭示了居民收入和食品支出之间的相关关系，用食品支出占消费总支出的比例来说明经济发展、收入增加对生活消费的影响程度。众所周知，吃是人类生存的第一需要，在收入水平较低时，其在消费支出中必然占有重要地位。随着收入的增加，在食物需求基本满足的情况下，消费的重心才会开始向穿、用等其他方面转移。因此，一个国家或家庭生活越贫困，恩格尔系数就越大；反之，生活越富裕，恩格尔系数就越小。 标准 联合国根据恩格尔系数的大小，对世界各国的生活水平有一个划分标准，即一个国家平均家庭恩格尔系数大于60％为贫穷；50％-60%为温饱；40％-50%为小康；30％-40%属于相对富裕；20％-30%为富裕；20％以下为极其富裕。 国外 按此划分标准，20世纪90年代，恩格尔系数在20％以下的只有美国，达到16％；欧洲、日本、加拿大，一般在20-30％之间，是富裕状态。东欧国家，一般在30-40％之间，相对富裕，剩下的发展中国家，基本上分布在小康。 中国 1978年中国农村家庭的恩格尔系数约68％，城镇家庭约59％，平均计算超过60％，中国是贫困国家，温饱还没有解决。当时中国没有解决温饱的人口两亿四千八百万人。改革开放以后，随着国民经济的发展和人们整体收入水平的提高，中国农村家庭、城镇家庭的恩格尔系数都不断下降。到2003年，中国农村居民家庭恩格尔系数已经下降到46%，城镇居民家庭约37％，加权平均约40％，就是说已经达到小康状态。可以预测，中国农村、城镇居民的恩格尔系数还将不断下降。 恩格尔系数在中国是否适用学术界一直存有争议，持否定意见的认为中国居民生活状况并不符合恩格尔定律，如1997年福建省城镇居民恩格尔系数在全国各省中最高，达到62%，海南省为59%；而生活水平较低的陕西省城市居民恩格尔系数为47%，宁夏为46%。 尽管有争议，但总体看，中国城镇居民生活水平的变化还是符合恩格尔规律的。 首先恩格尔系数是一种长期的趋势，随着居民生活水平的不断提高，恩格尔系数逐渐下降已为中国城镇居民消费构成变化资料所证实。20世纪80年以前城市居民恩格尔系数一直在55%以上；1982-1993年间，尽管各年恩格尔系数有波动，但这十年间恩格尔系数一直在50-55%间；1994年以来后，恩格尔系数一直在50%以下。其次，统一年份不同收入水平的居民也符合恩格尔规律，如1997年按可支配收入排队五等分，他们的恩格尔系数依次为：55.7%、51.1%、47.9%、43.6%和39.5%。 注意事项 恩格尔系数 在使用恩格尔系数时应注意，一是恩格尔系数是一种长期趋势，时间越长趋势越明显，某一年份恩格尔系数波动是正常的；二是在进行国际比较时应注意可比口径，在中国城市，由于住房、医疗、交通等方面存在大量补贴，因此进行国际比较时应调整到相同口径；三是地区间消费习惯不同，恩格尔系数略有不同。 在适用恩格尔系数进行国际比较时，由于各国的价格体系、福利补贴等方面差异较大，所以，要注意个人消费支出的实际构成情况，注意到运用恩格尔系数反映消费水平和生活质量会产生误差。 重要意义 降低恩格尔系数有重要的意义，鉴于此，有专家作出如下建议： 加快经济发展，增加广大城乡居民收入水平，是降低恩格尔系数的最重要手段 恩格尔系数越低，说明居民越富裕。反之加快经济发展，大幅度增加城乡居民收入水平直接促进恩格尔系数的下降，城乡居民收入水平提高了，必然会提高生活消费水平。城乡居民在保证食品需求的前提下，增加的消费支出必然投入到非食品消费上，可以提高穿着水平，可以改善居住条件，可以购买耐用消费品提高生活质量，可以用在教育学习方面提高自身素质，可以外出旅游开阔视野、增长见识等。总之非食品消费支出增加越多，恩格尔系数越低。反之，如果城乡居民收入增长不快，就没有额外经济收入来增加非食品消费支出，则恩格尔系数必然呈缓慢下降趋势。 加快食品工程建设，抑制食品物价上升幅度 食品物价上涨，必然带来食品消费支出的增加，在收入不变的情况下，城乡居民必然压缩非食品消费支出，造成恩格尔系数反弹上升。如果食品物价的增长迅猛，必然加重人民的生活负担，变相降低生活水平，引起人民情绪波动，严重时直接影响社会稳定。恩格尔系数也会大幅上升。 加大宣传力度，引导合理消费 有人有这样的生活理念“吃是真功”，有此理念必然讲究吃，每天暴饮暴食，食品摄入量过高，增加食品消费支出，提高恩格尔系数；食品摄入量过高，如果又不注重身体锻炼，必然带来身体肥胖，有时带来疾病隐患，当前有些疾病被称为“富贵病”，就是因为暴饮暴食营养过剩造成的。所以说引导居民合理消费很有必要。广大居民在保证正常食品需要的情况下，形成合理的膳食结构，养成良好的饮食习惯，既经济实惠，对身体也有益处。同时各级政府和部门严格控制公款吃喝现象，一方面节省经费支出，树立廉政清明形象，另一方面也为广大人民做一个良好饮食习惯的表率。 广泛应用 恩格尔系数统计数据 国际上常常用恩格尔系数来衡量一个国家和地区人民生活水平的状况。根据联合国粮农组织提出的标准，恩格尔系数在59%以上为贫困，50-59%为温饱，40-50%为小康，30-40%为富裕，低于30%为最富裕。在中国运用这一标准进行国际和城乡对比时，要考虑到那些不可比因素，如消费品价格比价不同、居民生活习惯的差异、以及由社会经济制度不同所产生的特殊因素。对于这些横截面比较中的不可比问题，在分析和比较时应做相应的剔除。另外，在观察历史情况的变化时要注意，恩格尔系数反映的是一种长期的趋势，而不是逐年下降的绝对倾向。它是在熨平短期的波动中求得长期的趋势。
目录 1什么是应收账款周转天数 2应收账款周转天数的计算公式 3应收账款周转天数的意义 4相关条目 什么是应收账款周转天数 应收账款周转天数是指企业从取得应收账款的权利到收回款项、转换为现金所需要的时间。 是应收账款周转率的一个辅助性指标，周转天数越短，说明流动资金使用效率越好。是衡量公司需要多长时间收回应收账款，属于公司经营能力分析范畴。 由于大多数行业都存在信用销售，形成大量的应收账款，如何能更快将这些应收账款收回变为真金白银对公司持续运转至关重要，如果周转天数延长，回款速度变慢，公司将不得不通过借债等方式来补充营运资金，会造成成本的上涨和经营的被动。在相同行业内，应收账款周转天数越短的公司通常有较强的竞争力。应收账款周转天数加上存货周转天数再减去应付账款周转天数即得出公司的现金周转周期这一重要指标。 企业设置的标准值：100 应收账款周转天数的计算公式 应收账款周转天数＝360/应收账款周转率＝平均应收账款×360天/销售收入。 应收账款周转率=（赊销净额/应收账款平均余额）=（销售收入-现销收入-销售退回、折让、折扣/期初应收账款余额+期末应收账款余额） 应收账款周转天数的意义 应收账款周转天数表示在一个会计年度内，应收账款从发生到收回周转一次的平均天数（平均收款期），应收账款周转天数越短越好。应收账款的周转次数越多，则周转天数越短；周转次数越少，则周转天数越长。 周转天数越少，说明应收账款变现的速度越快，资金被外单位占用的时间越短，管理工作的效率越高。 应收账款分析指标还可以应用于会计季度或会计月度的分析。 相关条目 应收账款周转率 存货周转天数 存货周转率
什么是期权权利金 期权权利金亦称权价或保险金，是指购买或出售期权的价格，也即期权买方为取得在合约有效期内买进或卖出一定数量的相关商品期货合约的权利而支付的由期权卖方所收取的金钱。 对期权买方而言，他支付了一定数额权利金后，就取得了上述权利；而对期权卖方而言，他收取了期权买方所支付的期利金，就必须承担履行期权合约的义务。 由于期权权利金是市场价格出现不利于买方变动时买方的最高损失额，故又称作保险金。 因它是购买或出售权利的价格，所以也称为权价。 期权权利金是期权合约中唯一的变量，其他条件均已事先规定，期权权利金的多少取决于整个期权合约、期权的到期月份及所选择的履约价格。期权权利金的最终决定，必须经过期权买卖双方的经纪人在期货市场上以公开喊价、公平竞争后才能形成。 期权权利金的主要包括 期权权利金从价值上来看还包括内涵价值和期权时间值两个部分。 内涵价值，是指立即履行期权合约时可获取的总利润，它反映了期权合约中预先规定的履约价值与相关期货合约市场价格之间的关系。 期权时间值是指期权合约的购买者为购买期权而支付的权利金超过期权内在价值的那部分价值。期权购买者之所以愿意支付时间价值，是因为他预期随着时间的推移和市价的变动，期权的内在价值会增加。 期货期权权利金的影响因素 货期权权利金的影响因素除了已提及的市场价格波动的方向和合约的有效期以外，还有市场价格反复波动的程度，履约价格和短期利率水平等因素。分析如下： (一)市场价格波动的方向和程度 商品期货市场价格的波动方向影响着期货期权权利金的制定。对于看涨期货期权来说，当商品期货价格趋于上升时，其权利金价格就提高，反之则下降，而对于看跌期货期权来说，当市场价格趋于下降时，其权利金价格就提高，反之则下降。 商品期货市场价格的波动程度也会影响期货期权权利金的价格。假如其他因素不变，那么商品期货市场价格反复波动的程度越大，期货期权权利金就越高。这是由于相关商品期货价格波动越大，期货期权转向实值的可能性也越大。这样，期货期权买方行使期权所赋予的权利的机会就越多，他也就愿意支付较高的权利金；对于期货期权卖方来说，市场价格的大幅度波动使其面临的市场风险增大，因此他就会提出较高的权利金要求。 (二)期货期权合约剩余的有效期 期货期权所剩俄的有效日期越长，其权利金也就越高。这是因为期货期权有效期越长，期权转向实值的可能性越大，买方行使期权的机会就较多。其获利的可能性就越大，他就愿意支付较高的权利金。而对于期货期权卖方来说，期权剩余的有效期越长，他所承担的风险也就越大，这样，卖方出售期货期权时所要求的权利金就越高。反之，期货期权剩余的有效期越短，其权利金也就越低。这是因为期权有效期越短，买方获利可能性就越低，而卖方所承担的风险也越小，这样卖方就不会提出较高的权利金要求，而买方也不会愿意支付较高的权利金。 (三)短期利率 权利金对于期货期权买方来说是一笔投资资金，如果把这笔投资资金用于其他方面作短期投资，那么将会得到与短期利率相应的一笔利润。因此，当短期利率水平较低时，购买期货期权支付的权利金将会相应增加，反之，所支付的权利金则会相应减少。需要指出的是，这一规律仅适用于期货期权交易，而不适于现货期权的买卖。 (四)履约价格 对于看涨期货期权而言，其履约价格越高，则转向实值期权的可能性就越小，这样，权利金就相应降低；而对于看跌期货期权来说，其履约价格越高，则转向实值期权的可能性越大，这样，权利金就会相应提高。 影响期权权利金水平的两个因素 1.时间因素 期权合约所议定的有效期越长，期权权利金也就多。因为期货产生源于对未来意外事件抱有的不确定性预期。未来时间距现在越近，可预见性越大，依靠期权获利的机会较小I如果未来距现在越远，不确定性也随之增大，买进期权者获利的机会增大，卖出期权者所面临风险也越大。期权权利金是随着期限的变化而变化的。这正好与保险公司对待意外灾害保险保户一样，投保时间越长，灾害发生的机会越多，投保人索赔的可能性也越大，投保人也就被要求缴纳更多的保险金。同样道理，有效时间较长的期权合约需支付较多的权利金。 2.价格因素 相关商品的期货市场价格波动是影响期权权利金水平的重要因素之一。在期权交易过程中，一份期权合约可能多次易手，而随着期权合约有效期的逐渐临近，时间因素对期权价格水平影响已大大削弱，而期货市场上相关商品价格波动的辐度则成为确定期权价格的关键。价格波动指在某一既定时间的价格变化，通常用年率计算的日价格变动辐度百分比来表示。如果期权合约中的商品在期货市场上的价格在一段时间内变化较小，那么排除突发事件如灾害、政变等因素的影响，该商品近期内很难出现价格上的逆转，期权售方也不可能出价很高，买方也不会接受较高的期权价格；如果近期相关商品变幻莫测，则不确定性增加，权利金也就因而提高。相关商品价格波动增加了使期权向实际价值方向移动的可能性，因而期权费增加。这就是期权价格受相关产品价格因素影响的根本原因。
简介 样本的已知函数；其作用是把样本中有关总体的信息汇集起来；是数理统计学中一个重要的基本概念。统计量依赖且只依赖于样本x1,x2,…xn;它不含总体分布的任何未知统计量参数。从样本推断总体（见统计推断）通常是通过统计量进行的。例如x1,x2,…,xn是从正态总体N(μ ,1)（见正态分布）中抽出的简单随机样本,其中均值（见数学期望）μ是未知的，为了对μ作出推断，计算样本均值。可以证明，在一定意义下，塣包含样本中有关μ的全部信息,因而能对μ作出良好的推断。这里塣只依赖于样本x1,x2,…,xn,是一个统计量。常用统计量样本矩 设x1,x2,…,xn是一个大小为n的样本,对自然数 k，分别称 为k阶样本原统计量点矩和k阶样本中心矩, 统称为样本矩。许多最常用的统计量，都可由样本矩构造。例如，样本均值（即α1）和样本方差 是常用的两个统计量,前者反映总体中心位置的信息，后者反映总体分散情况。还有其他常用的统计量，如样本标准差，样本变异系数S/塣,样本偏度,样本峰度等都是样本矩的函数。若(x1,Y1),(x2,Y2),…，(xn,Yn)是从二维总体(x，Y)抽出的简单样本,则样本协方差·及样本相关系数 也是常用的统计量，r可用于推断x和Y的相关性。次序统计量 把样本X1,x2，…，xn由小到大排列，得到，称之为样本x1,x2,…统计量,xn的次序统计量。其中最小次序统计量 x(1)最大次序统计量x(n)称为极值,在那些如年枯水量、年最大地震级数、材料的断裂强度等的统计问题中很有用。还有一些由次序统计量派生出来的有用的统计量，如：样本中位数 是总体分布中心位置的一种度量，若样本大小 n为奇数，，若n为偶数,，它容易计算且有良好的稳健性。样本p分位数Zp(0<p<1)及极差x(n)-x(1)也是重要的统计量。其中Zp当时即为中位数，而当时，表示不超过1+np的最大整数）。样本分位数的一个重要应用是构造连续总体分布的非参数性容忍区间（见区间估计）。U统计量 这是W.霍夫丁于1948年引进的,它在非参数统计中有广泛的应用。其定义是:设x1,x2,…,xn,为简单样本，m为不超过n的自然数,为m元对称函数,则称 为样本x1,x2,…,xn的以为核的U统计量。样本均值和样本方差都是它的特例统计量。从霍夫丁开始，这种统计量的大样本性质得到了深入的研究，主要应用于构造非参数性的量的一致最小方差无偏估计（见点估计），并在这种估计的基础上检验非参数性总体中的有关假设。秩统计量 把样本X1，X2，…，Xn 按大小排列为，若 则称Ri为xi的秩，全部n个秩R1，R2，…,Rn构成秩统计量，它的取值总是1,2，…，n的某个排列。秩统计量是非参数统计的一个主要工具统计量。 还有一些统计量是因其与一定的统计方法的联系而引进的。如假设检验中的似然比原则所导致的似然比统计量，K.皮尔森的拟合优度（见假设检验）准则所导致的ⅹ统计量，线性统计模型中的最小二乘法所导致的一系列线性与二次型统计量，等等。充分性与完全性 统计量是由样本加工而成的, 在用统计量代替样本作统计推断时，样本中所统计量含的信息可能有所损失,如果在将样本加工为统计量时,信息毫无损失，则称此统计量为充分统计量。例如，从一大批产品中依次抽出n个,若第i次抽出的是合格品,则xi=0,否则xi=1(i=1,2,…,n)。总体分布取决于整批产品的废品率p,可以证明:统计量，即样本中的废品个数,包含了(x1，x2，…，xn)中有关p的全部信息，是一个充分统计量。若取m<n，令Tm(x1，,则Tm仍是一个统计量，不过不是充分的。 充分性是数理统计的一个重要基本概念，它是R.A.费希尔在1925年引进的，费希尔提出，并由J.奈曼和P.R.哈尔莫斯在1949年严格证明了一个判定统计量充分性的方法，叫因统计量子分解定理。这个定理适用面广且应用方便,利用它可以验证很多常见统计量的充分性。例如,若正态总体有已知方差,则样本均值塣是充分统计量。若正态总体的均值、方差都未知，则样本均值和样本方差S合起来构成充分统计量(塣,S)。一个统计量是否充分,与总体分布有密切关系。 将样本加工成统计量要求越简单越好。简单的程度的大小，主要用统统计量计量的维数来衡量。简单地讲，若统计量T2是由统计量T1加工而来(即T2是T1的函数)，则T2比T1简单。在此意义上，最简单的充分统计量叫极小充分统计量。这是E.L.莱曼和H.谢菲于1950年提出的。前例中的充分统计量都有极小性。在任何情况下，样本x1,x2,…,xn本身就是一个充分统计量,但一般不是极小的。 关于统计量的另一个重要的基本概念是完全性。设T为一统计量,θ为总体分布参数,若对θ的任意函数g(θ),基于T的无偏估计至多只有一个（以概率1相等的两个估计量视为相同），则称T为完全的。抽样分布 统计量的分布叫抽样分布。它与样本分布不同，后者是指样本x1,x2,…,xn的联合分布。 统计量的性质以及使用某一统计量作推断的优良性，取决于其分布。统计量所以抽样分布的研究是数理统计中的重要课题。寻找统计量的精确的抽样分布，属于所谓的小样本理论（见大样本统计）的范围，但是只在总体分布为正态时取得比较系统的结果。对一维正态总体，有三个重要的抽样分布，即ⅹ分布、t分布和F分布。 ⅹ分布 设随机变量x1,x2,…,xn是相互独立且服从标准正态分布N(0,统计量1),则随机变量的分布称为自由度为n的ⅹ分布(其密度函数及下文的t分布、F分布的密度函数表达式均见概率分布)。这个分布是 F.赫尔梅特于1875年在研究正态总体的样本方差时得到的。若x1,x2,…,xn是抽自正态总体N(μ,σ)的简单样本,则变量服从自由度为n-1的ⅹ分布。若x1，x2,…,xn服从的不是标准正态分布，而依次是正态分布N(μi,1)(i=1,2,…,n),则的分布称为非中心ⅹ分布，称为非中心参数。 当δ＝0时即前面所定义的ⅹ分布。为此,有时也称它为中心ⅹ分布。中心与非中心的ⅹ分布在正态线性模型误差方差的估计理论中,在正态总统计量体方差的检验问题中(见假设检验),以及一般地在正态变量的二次型理论中都有重要的应用。 t分布 设随机变量ξ，η独立,且分别服从正态分布N(δ,1)及自由度n的中心ⅹ分布，则变量的分布称为自由度n、非中心参数δ的非中心t分布；当δ＝0时称为中心t分布。若x1，x2，…，xn是从正态总体N（μ ,σ）中抽出的简单样本，以塣记样本均值，以记样本方差,则服从自由度n-1的t分布。这个结果是英国统计学家W.S.戈塞特(又译哥色特，笔名“学生”)于 1908年提出的。t分布在有关统计量正态总体均值的估计和检验问题中，在正态线性统计模型对可估函数的推断问题中有重要意义,t分布的出现开始了数理统计的小样本理论的发展。 F分布 是 R.A.费希尔在20世纪20年代提出的。设随机变量ξ，η独立，ξ服从自由度m、非中心参数δ的非中心ⅹ分布,η服从自由度n的中心ⅹ分布,则的分布称为自由度(m,n)、非中心参数δ的非中心F分布，当δ=0时称为中心F 分布。若x1,x2,…,xm和Y1,Y2,…,Yn分别是从正态总体N(μ统计量,σ)和N(v，σ),中抽出的独立简单样本,以S娝和S娤分别记为诸xi和诸Yi的样本方差，则方差比统计量S娝/S娤服从自由度(m-1,n-1)的中心F分布。中心和非中心的 F分布在方差分析理论中有重要应用。 多维正态总体的重要的抽样分布有维夏特分布和霍特林的T分布（见多元统计分析）。 一个统计量若服从某分布，常以该分布的名字命名该统计量，如ⅹ统计量、F统计量、T统计量等。 由于寻找精确的抽样分布有困难，统计学者转而研究当样本大小 n→∞时统计量的渐统计量近分布(即极限分布)，这种研究是数理统计大样本理论的基础性工作。已经有很多重要的统计方法，就是基于这种工作而提出的。像K.皮尔森关于拟合优度统计量的极限分布是分布的著名结果(1900)就是一个有代表性的例子。 参考书目 复旦大学编：《概率论》（第2册，数理统计）,人民教育出版统计量社，北京，1979。 费史著,王福保译：《概率论及数理统计》,上海科学技术出版社,上海,1962。(M.Fisz,Wahrscheinlichkei-tsrechnung und MatheMatische Statistik，VEB Deu-tscher Verlag der Wissenschaften,Berlin, 1958.) 陈希孺著:《数理统计引论》,科学出版社,北京,1981。
The annual dividend rate of a security divided by the average cost basis of the investments. It shows the dividend yield of the original investment. If the number of shares owned by the investor does not change, the yield on cost will increase if the company increases the dividend it pays to shareholders; otherwise it will remain the same. To calculate yield on cost for a stock, an investor must divide the stock's annual dividend by the average cost basis per share and multiple the resulting number by 100 (to get a percentage). For example, an investor who purchased 10 shares of stock at $15 and 20 shares at $18 would have an average cost basis of $17/share ($15*10 + $18*20)/(10 + 20). If the annual dividend is $0.90 per share, the yield on cost would be 5.29% ($0.90/$17 * 100). Taobiz explains Yield On Cost - YOC Because the yield on cost depends on the price paid for the investment, the same stock portfolio can have a different yield on cost if shares are purchased over a period of time. Many investors focus instead on current yield when comparing the dividends of different stocks.
什么是国库券转让 国库券转让是指国库券发行后，持有者因种种原因将未到期的国库券投人流通市场的交易行为。在西方国家，国库券流通市场非常发达，市场的参与者主要是证券商、中央银行和其他投资者。国库券的转让价格以贴现率为基础计算。我国的国库券转让市场已初步形成，并迈步与国际贯例接轨。国库券转让是一个小作品。你可以通过编辑或修订扩充其内容。
什么是黄金券 黄金券亦称“黄金证券”，是指由美国财政部发行的具有100％黄金作为准备的证券。其面额由20美元至10000美元不等。 根据1863年3月3日通过的法案，美国国会授权财政部发行黄金证券，以收进金币和金块。在1919年12月24日以前，黄金证券只能用以支付政府的债务，在这以后作为美国货币供给的一部分在市面上流通，并可自由兑换黄金。30年代经济大危机，金本位制全面崩溃。1933年的美国银行法停止了黄金券的自由兑换，从而使黄金券退出了流通领域。从此，只有联邦储备银行被允许持有黄金券；这种黄金券是由财政部发行，然后通过联邦储备银行购买，记入财政部存款帐户的贷方。由于联邦储备银行是根据财政部的需要来购买黄金券，因此，联邦储备银行并不能控制自己想掌握的数额。截止1971年4月28日联邦储备银行持有100多亿美元的黄金券，相当于它的存款总额加已发行的联邦储备券的13％左右。 黄金券的特点 由于黄金券有黄金的短期交易功能，黄金券低于债权的融资成本，黄金券有黄金成分，到期后支付约定数额的黄金，客观上锁定了黄金的销售价格，黄金券的利率低于同期发行的融资成本，如果发行一年期的黄金券利息为3%，黄金波动幅度仍然较大，锁定黄金销售价格，实现保值，另一个特点是能够将汇率变动和黄金期货相结合，黄金券相当于通行货币，也是我们形容他是一个保险丝。
词语释义解释 汇率预测，是指对货币间比价关系的波动范围及变化趋势做出判断与推测。预测观点 第一条新闻是，中国官方罕见地表态：“人民应该升值。” “人民币被低估了……到2007年底以前，累计升值幅度可能达到9%－10%。”在商务部长薄熙来日前表示要“把减少顺差作为今年外贸发展的头等大事抓好”之时，商务部网站“配合”发布了《外经贸发展如何应对人民币升值挑战》的报告，一改此前在人民币升值问题上的暧昧态度，明确指出了以“年升值4%-5%”应对顺差过大的思路。 第二条新闻是，美国财政部长鲍尔森向国会报告“已经竭尽所能敦促中国加快人民币汇率改革。” 鲍尔森周三在参议院银行委员会(Senate Banking Committee)发表事先准备好的讲话时称，中国尚无一套美国所期望且其自身所需要的货币政策，如果中国不加速人民币改革步伐，则国际社会将会对其失去耐心。眼下美国对华贸易逆差已达到历史最高水平。参议院银行委员会成员对鲍尔森说，他们对中国处理其汇率问题的方式颇为不满，他们认为美国目前的贸易逆差是造成美国制造业就业岗位大幅减少的一个主要原因。委员会主席多德(Christopher Dodd)表示，自2001年以来美国制造业已经失去了超过300万个就业岗位，这是自美国经济大萧条以来所经历的最为剧烈且时间最久的一次。 考虑到距离美国大选只有一年了，中国政府也许真的会向美国政府做出重大让步，允许人民币大幅升值，毕竟在伊拉克大伤元气的布什政府再也输不起了。 因此，我下调了我的预测。 我现在的看法是，到2007年底，人民币汇率可能会到1美元兑7.00~7.30元人民币的区间。 问题是，如果人民币真的这样大幅升值，对经济有何影响？ 出口就不用说了，这里我只想说对国际资本流动的影响。请大家设身处地地想一想，如果你手中有1000万美元，你会怎么办？ 首先，2007年中国和美国的物价都会保持稳定，其次本年中美联储加息可能性很小，中国加息可能性很大。只要一想过这两个方面，你必然会得出结论：应该立刻把美元汇入中国，兑换成人民币，然后1年后再兑换回来。 因此，我们可以预计，国际上的资金会源源不断地流入中国，造成国内资金极其充裕的景象。这等于就是说，中国股票市场的牛市远没有结束，还有的涨呢！汇率法则 你想知道明年人民币对美元的汇率是多少吗？毫无疑问，我们都知道人民币会升值，但是升值的速度和幅度会是怎样？这篇文章就是探讨这个问题的。 2006年8月29日，人民币汇率法则《华尔街日报》在社论版上登出罗纳德·麦金农（Ronald I. Mckinnon）教授的一篇文章（英文版，中文版）。他在文中提出了一个人民币汇率参考规则，我觉得非常有参考价值和实用价值。 罗纳德·麦金农是斯坦福大学的经济学教授，美国货币问题权威之一。前一段日子，有传闻他将进入联邦储备系统，担任副主席。 首先，他发现了一个现象，就是人民币升值幅度与中美两国之间的物价差别、利率差别几乎相等。 中国今年7月份的CPI仅比去年同期增长了1%，而美国7月份的总体消费者价格较上年同期增长了4.1%。中美两国7月份的物价涨幅之差是3.1个百分点，与人民币一年来3.3%的升幅大体相当。… 2006年5月，伦敦市场上1年期美元债券的收益率报5.7%，而中国央行所发行1年期债券的收益率仅为2.6%，二者之间的差额恰恰是3.1%。值得注意的是，截至2006年7月，人民币兑美元汇率在过去1年的升值幅度为3.28%，与上述收益率差大体相同！投资人民币资产的人之所以愿意接受比较低的回报率，那是因为他们预计人民币的升值幅度将略超过3%。只要投资者继续预计人民币每年将以这一幅度升值，按照上述要将中国的通货膨胀率控制在低于美国水平的货币政策法则，人民币和美元的利差仍将维持在3%左右。 麦金农教授进而提出了人民币汇率近期的二个可能的法则： ■法则一： 人民币汇率变动（％）＝美国物价上涨幅度（％）－中国物价上涨幅度（％） ■法则二： 人民币汇率变动（％）＝美国的利率（％）－中国的利率（％） 根据这两个法则，我们可以做一些推算： （1）先看物价。 美国明年的通货膨胀率，一般估计是在2％～4％之间；中国的通货膨胀率假定还是1％，那么明年人民币升值可能也还是只有3％。这就是说，人民币升值会比较缓慢，幅度也不会大。如果美国的物价重新像20世纪头几年那样稳定的话，那么人民币将停止升值。值得注意的是，如果明年中国物价上涨加剧的话，那么人民币可能也将停止升值。 （2）再看利率。 美国的利率已经稳定下来了，最新联邦基金利率是5.5％，很多经济学家估计今年内就会减息。假定人民币的利率保持在2％左右，那么人民币明年的升值幅度应该也是3％左右。 在这里，麦金农教授对中国的货币当局提出了一个警告：不要让人民币汇率上升得过快。因为那样的话，会使得中国的实际利率变得非常低。 另一方面，8月19日中国人民银行加息，当时就有评论说，继续加息的空间不大。因为那样的话，人民币近期升值的压力会进一步增大。 综上所述，2007年人民币的汇率可能为1美元兑7.50~7.70元人民币。文学作品基本信息： 汇率预测(技术与应用) 作 者：(英)艾玛·A.穆萨|主编:沈志渔|译者:刘君//李红枫//范占军//桁林 出 版 社：经济管理出版社 出版品牌：经济管理出版社 出版时间：2011年01月 定 价：58.00 I S B N ：9787509612132 所属分类： 经管 > 经济 标 签：财经管理 财政金融、保险证券 经 济内容简介： 《汇率预测(技术与应用)》包含了和汇率预测相关的方方面面，作者艾玛试图达到以下两个方面的平衡：一个是内容上的技术与应用方面的平衡；另一个是风格上的严肃性与通俗性方面的平衡。因此本书的写作风格各处不一，既有非常简洁的新闻体风格，也有教科书般的严谨风格。目录： 第一章 预期和预测综述 1.1 一个旅游者的故事 1.2 一个商业经理的故事 1.3 预测的重要性 1.4 汇率的重要性 1.5 汇率预测的基础知识 1.6 哪种汇率? 1.7 预期的形成机制 1.8 汇率变化的特有规律 1.9 总结 第二章 作为决策制定变量的汇率预测 2.1 导言 2.2 即期投机 2.3 非抛补套利 2.4 即期一远期投机 2.5 远期投机 2.6 期权投机 2.7 交易敞口的套期保值 2.8 开放经济中的套期风险及其测量 2.9 转换货币敞口的套期保值 2.10 短期融资和投资决策 2.11 长期融资和投资决策 2.12 国外直接投资 2.13 定价和战略规划 2.14 中央银行干预和宏观经济政策 2.15 不需要汇率预测的决策准则 2.16 总结评价 第三章 单变量时间序列技术 3.1 导言 3.2 预测模型的建立 3.3 平均法 3.4 平滑法 3.5 时间序列的分解 3.6 BOX-Jenldns方法：ARIMA模型 3.7 时间序列分析：HARVEY的结构时间序列模型 3.8 计算机软件 3.9 深入阅读 第四章 多变量时间序列模型 4.1 综述 4.2 单方程经济模型：说明与预测 4.3 单方程模型的问题 4.4 理论基础：购买力平价(Purchasing Power Parity) 4.5 理论基础：抛补的和非抛补的利率平价(Covered and Uncovered Interest Parity) 4.6 理论基础：流量模型(The Flow Model) 4.7 理论基础：弹性价格货币模型(The F1exible-Price Monetary Model) 4.8 理论基础：弹性价格货币模型的扩展 4.9 理论基础：粘性价格货币模型(The Sticky-Price Monetary Model) 4.10 理论基础：汇率决定的其他模型 4.11 单方程模型：一些经济计量学上的问题 4.12 单方程结构时间序列模型 4.13 多方程经济模型 4.14 实证证据 4.15 计算机软件 4.16 深入阅读 第五章 基于市场的预测：即期和远期汇率 5.1 导言 5.2 以即期汇率作为预测依据：随机漫步模型 5.3 一些修正 5.4 以远期汇率作为预测依据：无偏有效假说 5.5 经验证据及合理性 5.6 市场有效的其他概念 5.7 截面效率和协积化(Cross-Sectional Efficiency And Cointegration) 第六章 判断性和合成性的预测 6.1 判断性预测综述 6.2 作为决策过程一部分的判断性预测 6.3 预测的判断性处理 6.4 判断性预测在情景描述中的作用 6.5 判断性预测：最后评价 6.6 合成性预测：一个综述 6.7 合成预测的方法 6.8 一致性的预测 第七章 技术分析 7.1 定义与基本原则 7.2 道氏理论和艾略特波浪理论 7.3 图表的种类 7.4 图表格式：趋势线和通道 7.5 支撑、阻力、回调和速度阻力线 7.6 反转形态 7.7 整理形态 7.8 用K线图表示的牛市反转形态 7.9 用K线图表示的熊市反转形态 7.10 用K线图表示的整理形态 7.11 数量技术指标 7.12 技术分析经济学 7.13 电脑软件和深入阅读 第八章 交易规则 8.1 导言 8.2 简单滤波规则 8.3 引入买卖差价和利率的滤波规则 8.4 基于数量技术指标的交易规则 8.5 基本交易规则 8.6 对交易规则盈利性的测量 8.7 关于交易规则盈利性的经验证据 第九章 最新动态：混沌和神经网络理论 9.1 导言 9.2 混沌理论：背景 9.3 确定的和随机的模型 9.4 非线性和混沌模型 9.5 混沌和随机过程的比较 9.6 非线性的根源 9.7 混沌对于预测的意义 9.8 检验与经验证明 9.9 人工神经网络：一个回顾 9.10 人工神经网络的结构 9.11 人工神经网络的功能 9.12 汇率上的应用：方法论与实证证明 9.13 计算机软件和进一步阅读的材料 第十章 对预测精度的测量 10.1 导言 10.2 一些总体的思考 10.3 对汇率实际值和预测值之间差异的显著性检验 10.4 测量和监控预测精度的几何方法 10.5 对预测精度的定量测度方法 第十一章 预测的选择、实施和监控 11.1 两个汇率预测员的故事 11.2 预测员之间为什么出现分歧? 11.3 内部预测还是外部预测? 11.4 选择一个外部预测员 11.5 预测的实施 11.6 预测的监控 附录：现实中的外汇预测服务 第十二章 案例研究 12.1 案例研究1：ABC家具有限公司 12.2 案例研究2：DEF办公设备有限公司 12.3 案例研究3：GHI金融服务有限公司 12.4 案例研究4：JKL电子有限公司 12.5 案例研究5：MNP贸易有限公司 第十三章 总评 13.1 摘要论述 13.2 最重要的问题 13.3 我们要从这走向哪里? 术语表 参考文献
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