ARIMA时间序列分析在人民币汇率市场中的应用

页1.前言1.1问题提出及研究意义自1973年布雷顿森林体系崩溃以后，国际货币体系进入了一个新的阶段-牙买加体系。在牙买加体系下，浮动汇率制度成为世界上主要的汇率制度，大多数发达国家如美国、德国、日本等都选择了浮动汇率制度，国际外汇市场汇率变动反复无常，汇率波动的频率和幅度也越来越大。汇率波动的加剧增加了从事国际业务的企业和机构的外汇风险管理的难度，许多从事跨国经营的企业和机构因汇率的波动屡遭损失。近些年国际金融市场一体化速度呈现加快趋势，尤其是在我国加入WTO后，更多的企业采用了多元化的投资结构，开发了更多的国际资金来源，同时也有很多企业到国外投资，实行跨国经营。这给企业提供了更多的机会，但同时也增加了经营的复杂性，大量外币资金的交易产生了外汇风险。2005年7月以前人民币实行的是有管理的、单一的、盯住美元的汇率制度，对美元的汇率表现出了较强的稳定性，但同时由于美元对欧元、日元、英镑等其它主要国际货币的汇率是完全浮动的，使得人民币对这些货币的汇率波动的幅度随之变化。2005年7月21日人民币汇率形成机制改革，人民币汇率的变动幅度及其波动特性将发生变化，因此研究人民币汇率改革后汇率的波动性问题具有重要的现实意义。波动率是资产收益不确定性的衡量，它经常被用来衡量资产的风险，波动率越大，预期收益率也越大，风险也越大。对金融市场波动性的研究主要是源于对资产选择和资产定价的需要。国外对股票市场价格的波动性研究已有很长一段历史,早在20世纪60年[1]就观察到投机性价格的变化和收益率的变化具有稳定时期和易变时期,即价格波动呈现集群性,方差随时间变化。国外对汇率价格波动特征也进行了大量的研究Torber(2001)[2]等人基于德国马克和日元对美元的汇率值的研究每日汇率值的波动分布和相关性，并完善了GARCH模型使用过程中对样本分布的限制。Brooks和Simon(1998)[3]按照一定的标准选用特定的Garch模型来预测美元汇率的收益波动情况等。国内对人民币汇率机制改革后汇率的研究，目前大多集中在对汇率机制理论以及对影响人民币汇率波动的宏观因素的研究上，对汇率实际波动特性及汇率之间相关性的研究较少，其中有李鹏和张剑(2006)[4]应用ARCH族模型对人民币/美元日汇率进行实证分析，发现时间序列模型对日汇率数据有很好的拟合效果，同时模型也显示了人民币对美元汇率收益序列波动有很明显的时方差性，且发现当期收益率受前一天及上周同一天收益率显著影响；王维国和黄万阳(2005)[5]在发展中国家均衡汇率(ERER)模型的基础上建立人民币均衡汇率模型研究人民币实际有效汇率与贸易条件、全要素生产率等之间的协整关系；对2005年7月人民币汇率形成机制改革以来,人民币汇率与主要非美元货奚媛媛(2007)[6]币汇率进行了相关性分析。在EXCEL环境下计算相关系数结果表明,人民币汇率与日元汇率呈中度或低度负相关,与港币汇率存在中度负相关,对欧元、英镑汇率则表现出高度正相关性。1.2研究内容本文对汇率机制改革后的人民币汇率日收益率的波动性及相关性进行研究，并在实证分析中以人民币/美元和人民币/欧元为例进行实证分析，并将侧重点放在预测上面，为政府部门监管股市及投资者预测并规避风险提供决策依据。对波动率的研究方法中，最成功地模拟了随时间变化的方差模型由Engle(1982)[7]首先提出的自回归条件异方差性模型(即ARCH模型)。Bollerslev(1986)[8]在此基础上借助ARMA模型的建模思想提出了广义自回归条件异方差(GARCH)模型。建立GARCH类模型是目前研究金融时间序列波动性的主流方法。但也有学者得出不一致的结论，如王佳妮和李文浩(2005)[9]运用GARCH类模型分析了1999-2004年欧元、日元、英镑、澳元等四种外币对美元汇率的波动率并进行预测，结果表明EGARCH模型不适合对汇率数列的拟合。综合各种说法，并且考虑到本文的目的在于预测。因此还是选用了时间序列里一直沿用，在预测方面有较多实证支持的ARIMA模型。2.时间序列分析方法概述从统计意义上讲，所谓时间序列就是将某一个指标在不同时间上的不同数值，按照时间的先后顺序排列而成的数列。这种数列由于受到各种偶然因素的影响，往往表现出某种随机性，彼此之间存在着统计上的依赖关系。而知更因为时间序列是所研究系统的历史行为的客观记录，因而她包含了系统结构特征及其运行规律。所以我们可以通过对时间序列的研究来认识所研究系统的结构特征（如周期波动的周期、振幅、趋势的种类等）揭示其运行规律，进而用以预测，控制起未来行为。2.1ARIMA时间序列基本模型特性概述[10]ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。现代统计方法、计量经济模型在某种程度上已经能够帮助企业对未来进行预测。基于本文的目的重在预测，因此，选取了AR，MA，ARMA模型重点进行介绍，以方便选取模型时根据各模型特点分析得出结论。2.1.1自回归模型特性概述自回归AR(Autoregressive)模型，其模型公式为：…-=对于模型来说，基本假设为仅与，，…，有线性关系，而在，，…已知的情况下，与（）无关，是一个白噪声序列。2.1.2移动平均模型特性概述移动平均MA(MovingAverage)模型，其模型公式为：=…-对于模型来说，系统在时刻的的响应，与其之前时刻-1，-2，…的响应，，…无关，而与其之前时刻-1，-2，…进入系统的扰动，…存在一定的相关关系。2.1.3自回归移动平均模型特性概述自回归移动平均ARMA(Autoregressive-MovingAverage)模型，在时刻的响应，不仅与其以前时刻的自身值有关，而且还与其以前时刻进入系统的扰动存在一定的依存关系。ARMA是研究时间序列的重要方法，由自回归模型(AR)与滑动平均模型(MA)为基础“混合”构成。具有如下结构的模型称为自回归移动平均模型：特别当时，称为中心化模型。引进延迟算子，中心化模型又可简记为：其中：

2.2ARIMA时间序列预测基本程序（一）根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图以ADF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律，对序列的平稳性进行识别。一般来讲，经济运行的时间序列都不是平稳序列。（二）对非平稳序列进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理，如果数据存在异方差，则需对数据进行技术处理，直到处理后的数据的自相关函数值和偏相关函数值无显著地异于零。（三）根据时间序列模型的识别规则，建立相应的模型。若平稳序列的偏相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，可断定序列适合AR模型；若平稳序列的偏相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则可断定序列适合MA模型；若平稳序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA模型。（四）进行参数估计，检验是否具有统计意义。（五）进行假设检验，诊断残差序列是否为白噪声。（六）利用已通过检验的模型进行预测分析。3.模型选取与分析[11]2005年7月21日人民币汇率形成机制改革以后，人民币汇率机制不再有管理的、单一的、盯住美元的汇率机制，而是参考一揽子货币的有管理的浮动汇率体制，同时由于美元对欧元、日元、英镑等其它主要国际货币的汇率是完全浮动的，使得人民币汇率波动将会相应地发生变化，因此，本文将以汇改日为节点，以人民币/美元汇率、人民币/欧元汇率、人民币/日元为例研究人民币汇率体制改革后的波动情况。图1人民币/美元汇率走势图图1人民币/美元汇率走势图作为往日国际货币体系中的霸主，美元自人民币05年实施浮动汇率制后对人民币逐渐降值，至07年起，这种相对降值趋势愈加明显。但无论如何，美元代表着世界上最大的经济体美国的经济状况，就算今年出现了次贷危机，经济放缓等征状，美国依然吸引着最多的投资者。所以这次分析，选取了美元也合情合理。图2人民币/欧元汇率走势图图2人民币/欧元汇率走势图牙买加新体系下，储备货币走向多元化。欧元很可能成为与美元相抗衡的新的国际储备货币。事实上通过汇率图很容易可以看出，相比于人民币对于美元不断升值的现象，人民币对于欧元趋向不断的贬值中。欧元自从容纳了法国法郎，德国马克等强势币种后，已经成为国际上不可少的另一币种，因此此次分析也选取欧元。3.1研究步骤与样本选取从中国国家外汇管理局选取从2005年7月21日到2008年4月11日的人民币/美元和人民币/欧元汇率历史数据，各646个作历史汇率走势图（图123），可以图中可以看到，2005年汇率体制改革后，人民币/美元汇率波动很大并且呈下降趋势，即人民币对美元不断升值。人民币/欧元成锯齿状逐渐上升，即人民币对欧元不断贬值。因此为研究汇改后汇率的波动特性相关性情况与建立模型预测走势，本文将从总数据中选取了从2006年9月1日到2008年4月11人民币/美元和人民币/欧元的汇率历史数据共390个作为汇率改革后的汇率波动性研究的样本据，并且提取2008年3月14日到4月11日人民币/美元和人民币/欧元汇率数据各20个用于检验预测效果。（详情请见附录2.数据集）3.1.1数据预处理从前面图1、图2汇率价格具有明显的趋势效应，而收益率具有平稳性和遍历性，比价格具有更好的统计特性，如图3、图4所示。尤其是，动态一般均衡模型一般得到的一般是非平稳的价格，但得到的收益率是平稳的，因此我们此后的分析将统一对数据做预处理，研究汇率的收益率，其中：这里的为汇率的对数。以下图3、图4针对收益率序列{r}作的时间序列图，由图可以看出，人民币/美元汇率的波动率浮动近来有增大趋势，且全为负值。因此我们对它做一阶差分，发现差分序列平稳。人民币/欧元则相对围绕0点呈上下波动状，这都需要我们进一步检验模型的统计特性。图3人民币/美元收益序列图图3人民币/美元收益序列图图4人民币/美元收益序列一阶差分图图5人民币/欧元收益序列图图5人民币/欧元收益序列图3.2模型建立3.2.1模型识别观察人民币/美元和人民币/欧元收益序列的自相关系数，偏相关系数。图6人民币/美元收益序列自相关系数图6人民币/美元收益序列自相关系数图7人民币/美元收益序列偏相关系数图7人民币/美元收益序列偏相关系数图8人民币/欧元收益序列自相关系数图8人民币/欧元收益序列自相关系数图9人民币/欧元收益序列偏相关系数图9人民币/欧元收益序列偏相关系数通过观察图5～8，人民币/美元收益序列自相关系数ACF(Autocorelations)约在3或6阶截尾，并在19阶出现异常大值，而偏相关系数PACF(PartialAutocorrelations)约在3阶截尾，并在19阶出现异常大值，其他皆围绕0点附近波动，因此可以认为其为离群点，对结果影响较少，不予考虑。此时初步判定人民币/美元收益序列符合ARMA模型特性，而人民币/欧元收益序列自相关系数ACF与偏相关系数PACF则出现类似白噪声序列现象，下节就几个简单模型做出契合。3.2.2模型定阶因为由之前的分析知经过预处理后的人民币/美元收益序列选用ARMA模型对其进行分析是合适的。现尝试用模型尝试做出拟合。此时认为第六阶自回归系数过大，但经过检验后拒绝该假设。而对于预处理后的人民币/欧元收益序列，由于呈现白噪声序列情形，现尝试用模型做出契合。而我们使用的准则函数定阶法师由AIC信息原则确定选用哪个模型，即确定p、q阶数。各模型的AIC得分如下：表1人民币/美元汇率模型定阶检验结果表1人民币/美元汇率模型定阶检验结果AIC-3312.64-3312.88-3306.54-3329.71由表1的数据可知，根据AIC准则，选取AIC值最小的模型。表2人民币/欧元汇率模型定阶检验结果表2人民币/欧元汇率模型定阶检验结果AIC-1327.94-1329.04-1327.77-1329.49-1327.21由表2的数据可知，根据AIC准则，选取AIC值最小的模型。3.2.3参数估计先针对人民币/美元汇率进行参数估计：根据前面的分析结果，我们选择模型对人民币/美元收益函数利用最小二乘估计方法对参数进行估计，得到结果如下表： 表3人民币/美元汇率模型参数估计表3人民币/美元汇率模型参数估计参数数值MA模型阶数3-0.002490.118840.080470.138其次针对人民币/欧元汇率进行参数估计：根据前面的分析结果，我们选择模型对人民币/欧元收益函数利用最小二乘估计方法对参数进行估计，得到结果如下表：表4人民币/欧元汇率模型参数估计表4人民币/欧元汇率模型参数估计参数数值MA模型阶数20.002163-0.045530.105593.2.4模型检验模型检验，即一个时间序列的适合模型应该完全或基本上解释了系统的动态性（即数据序列的相关性），从而模型中残差序列应该是白噪声序列。此时我们检验残差序列是否具有均值为0与不相关性即可符合要求。图10人民币/美元汇率模型检验图10人民币/美元汇率模型检验图11人民币/欧元汇率模型检验图11人民币/欧元汇率模型检验4.预测本文纂写的目的关键在于预测，之前我们已经定下人民币/美元以及人民币/欧元的汇率收益函数模型，接下来就逐一预测今后的走势，并会在此基础上加上近来国际金融市场的一些因素加以考虑。4.1人民币/美元汇率预测基于以上参数估计和检验结果，我们对2008年4月12日到2008年5月2日共20天的人民币/美元汇率进行预测，结果如下图：图12人民币/美元汇率预测表模型图13人民币/美元汇率预测图图13人民币/美元汇率预测图可以看出人民币/美元汇率呈逐渐下滑趋势，但基于目前西方国家急于让人民币升值从而转移次贷与经济放缓带来的影响，截至2008年4月17日，人民币汇率出现了上图1中95%置信度几乎的最高值6.9895，并且近来有反复围绕7波动的情形出现。4.2人民币/欧元汇率预测现在我们对2008年4月12日到2008年5月2日共20天的人民币/欧元汇率进行预测，结果如下图所示，因为在模型建立时模型对于人民币/欧元汇率皆有较好的拟合性，因此一并选取观察。图14人民币/欧元汇率预测表图14人民币/欧元汇率预测表模型图15人民币/欧元汇率预测表图15人民币/欧元汇率预测表模型图16人民币/欧元汇率预测图图16人民币/欧元汇率预测图模型图17人民币/欧元汇率预测图图17人民币/欧元汇率预测图模型可以看出模型比预测值要略微高几个基点，截至2008年4月17日，欧元所有值皆在预测区间内，且在预测值中值附近，因此认为模型（在此模型也拟合得较好）比较符合真实的人民币/欧元汇率状况。4.3预测小结可以看出，ARMA模型的预测能力在人民币/欧元汇率市场中较好，这主要因为在我国外汇市场：在实行汇率机制改革以后，汇率的波动较为市场化，汇率波动受政府约束较少，汇率价格变化较能反映市场需求。且欧洲近年与中国发展步调较为一致，并无太大波动，因此预测起来比较准确。但人民币/美元汇率的预测则显得预测值与真实值偏离较大，究其原因可能是由于政府对于国内企业实行强制结售汇率制度，使得中国外汇市场的外汇交易主要不是投机性交易，而是与我国外贸、外汇体制相适应的本、外头寸转换市场；人民币汇率的形成机制尚未完全市场化，受央行和政府的干预。且加上从2007年开始的美国次贷危机使得美国经济连续放缓，加上最近美联储出现今年连续的第十次加息，保护经济发展，使得人民币/美元汇率出现较大的外界干扰，因此该模型在显示汇率波动的异常波动的可预测性较弱。5.结论本文通过对人民币/美元和人民币/欧元两种汇率收益序列进行模型识别拟合，用ARMA模型对该两种的汇率进行预测评估。结果如下：经自相关系数、偏相关系数的观察与尝试用几种ARMA模型对序列进行拟合识别，最终确立了两种汇率的模型，在此过程中发现收益率波动较大的（如美元）序列其模型阶数易大于收益率波动较平稳的（如欧元）序列。在预测过程中发现模型对人民币/欧元汇率的预测能力明显好于人民币/美元汇率，由3.3小结可知这说明了ARMA模型在预测异常波动性还显得较为薄弱。结果发现汇率改革后，人民币短期内将相对美元一直升值，而相对欧元则会成趋势性贬值。这在外贸方面，中国相对美国的贸易顺差与与对欧洲贸易额增长的实际状况不谋而合。总结全文的实证过程，结果表明ARMA模型能较好地对人民币汇率市场进行预测，且在无政策与外界较大干扰的情况下突出体现，也因此，其在异常波动的可预测性方面明显不够。致谢从初接触题目到开始重新温习时间序列分析，经过了一个多月时间，中途由于种种因素，拖延了颇长一段时间，感谢夏强老师对我们的指导，使时间序列的应用对我们来说由不知何从下手，到最终成稿，很感谢他。也同时感谢理学院教授我数学课程的老师们，使我大学确切的学习到了一些数学的思维。感谢04统计一班的同学，感谢他们平时在生活学习上对我的帮助与支持，在这里收获了充实的友情。在这即将离开学校走出社会之际，我衷心地各位老师身体健康，生活快乐，祝各位同学前途似锦，事业有成。参考文献[1]Fama,E.,1965.TheBehaviorofStockMarketPrices,(38):34-105[2]TorbenG.A.,TimeBollerslev,FrancisX.D.,PaulLabys.2001.TheDistributionofRealizedExchangeRateVolatility.JournalofAmericanStatisticalAssociation.,96(453):42-45[3]ChrisBrooks,SimonP.B.1998.Forecastingexchangeratevolatilityconditionalvariancemodelselectedbyinformationcriteria,EconomicsLetter,(61):273-278[4]李鹏，张剑.2006.基于时间序列方法的汇率波动研究，财经界(下半月)(11):75-76[5]王维国，黄万.2005.人民币均衡实际汇率研究，数量经济技术经济研究，(07):3-14[6]奚媛媛,2007.人民币汇率与主要非美元货币汇率相关性分析，南京审计学院学报，4(01):34-37[7]EngleRF.1982.AutoregressiveconditionalheteroscedasticitywithestimatesofthevarianceofUnitedKingdominflation.Econometrica,(50):987-1008[8]BollerslevTim.1986.GeneralizedAutoregressiveconditionalhetescedasticity.JournalofEconometrics,(31):307-327[9]王佳妮，李文浩.2005.GARCH模型能否提供好的波动性预测，数量经济技术经济研究(6):74-87[10]陈毅恒/著，黄长全/译.《时间序列与金融分析》，北京：中国统计出版社2004.1-131[11]范金城，梅长林编著.《数据分析》，北京：科学出版社2002.245-305ApplicationintheMarketofExchangeRateofRMBofARIMATimeSeriesAnalysisChenHang(CollegeofScience,SouthChinaAgriculturalUniversityGuangzhou510642,China) Abstract：AftertheexchangerateformingmechanismreformofRMBonJuly21,2005,theexchangeratemechanismofRMBisnolongerthesingle,exchangeratemechanismofpeggingtoU.S.dollarwhichhavebeingmanaged,floatingratemechanismofmanagementbutconsultedpackagecurrency.ExchangerateofRMBafterformingofnewmechanismisregardlessoftheeconomyofpeople'slivelihood,ornationalconstructionandpoliticalcountermeasure.DifferentfieldshaveexertedanenormousinfluenceonChina.Inthetradecontactsofvariouscountries,closethecurrencyandrelymainlyonU.S.dollarandEuro,intheforeigntradeofourcountry,alwaystakeU.S.dollarandEuroasthecore.SoitisverypointedtochoosethesetwokindsofsurgingcurrencywhilestudyingtheexchangerateofRMB.It’sgoodintheresultoftimeseriesARMAclanmodeltopredictexchangerate.Ononehandinordertoachievethegoalofpredicting,wespeciallychoosetheARMAclanmodelwithstrongeranticipationbutnotGARCHmodelwhichbewidelyuseinthefinancefield.Ontheotherhand,topredictexchangeratetendency,andjudgetheactualtendency.WechooseRMB/U.S.dollarandRMB/Euroexchangeratedailydatatoanalyze.WhileWehaveFindthatafterthereform,RMBkeeponappreciatingtoU.S.dollarwhileit'sbeenafurtherdevaluationofRMBtoEuro.Andinforeigntrading,ChinaproceedtocoincidewithEuropeanactualstatethatvolumeoftradeincreaserelativefavorabletradebalanceofU.S.A..Thistextmainlyintroducesthemeaningthatstudiesoftheexchangerateproblemandresearchstateinthefirstpart,wehaveintroducedmethodandbasicmodeloftimeseriesinthesecondpart,includingARmodel,MAmodel,ARMAmodel,Partthreeprovidemodelchoose,includingmodelrelevantparameterestimateresultandtestofmodel;PartfourItwasexchangeratethatwasprovided,predictinganditsaccuracy;PartfiveIncludethesummaryofourwholeresearch.KeyWords：TimeseriesanalysisPredictionoftheExchangeRateARModelMAModelARMAModel附录1：源程序人民币/美元汇率SAS源程序：goptionsvsize=17cmhsize=20cm;dataa;inputdateyymmdd8.x;formatdateyymmdd10.;dif1_2=dif(dif(log(x)));dif=dif(log(x));cards;(data);procgplot;plotx*datedif*datedif1_2*date;symbolc=blacki=joinv=square;procarima;identifyvar=x(1);estimateq=3;forecastlead=20id=dateout=out;procgplotdata=out;plotx*date=1forecast*date=2l95*date=3u95*date=3/overlay;symbol1c=blacki=nonev=star;symbol2c=redi=joinv=none;symbol3c=greeni=joinv=none;run;人民币/欧元汇率SAS源程序：goptionsvsize=17cmhsize=20cm;dataa;inputdateyymmdd8.x;formatdateyymmdd10.;dif=dif(log(x));cards;(data);procgplot;plotx*datedif*date;symbolc=blacki=joinv=star;procarima;identifyvar=x(1);estimateq=2;forecastlead=20id=dateout=out;procgplotdata=out;plotx*date=1forecast*date=2l95*date=3u95*date=3/overlay;symbol1c=blacki=nonev=star;symbol2c=redi=joinv=none;symbol3c=greeni=joinv=none;run;附录2：数据集历史汇率数据集日期美元(dollar)欧元(euro)日元（百円）2008-4-117.001211.03536.8712008-4-106.99211.07156.89512008-4-97.002510.99956.82412008-4-87.001511.0476.83772008-4-77.00211.00056.86072008-4-37.019210.99036.86242008-4-27.029210.96876.90052008-4-17.021811.07627.03412008-3-317.01911.08097.02042008-3-287.013711.07187.06242008-3-277.01311.10337.09822008-3-267.025210.98577.03652008-3-257.043610.876.99362008-3-247.051810.86377.06312008-3-217.059310.87597.09012008-3-207.051210.98897.12852008-3-197.064811.07127.08852008-3-187.08711.15957.30662008-3-177.081511.17147.26492008-3-147.088211.05797.01912008-3-137.09711.01846.98082008-3-127.106910.91096.89522008-3-117.102910.89666.992008-3-107.10810.9366.94722008-3-77.10910.92946.91232008-3-67.116810.87776.85862008-3-57.117210.81786.88252008-3-47.117510.81976.88952008-3-37.105810.81086.89722008-2-297.105810.78096.78582008-2-287.120910.76436.70012008-2-277.145510.71156.66092008-2-267.150510.60176.61872008-2-257.14610.59366.65332008-2-227.146310.58196.64562008-2-217.150310.51996.61672008-2-207.145210.52526.62082008-2-197.157410.48526.61442008-2-187.166710.51256.64482008-2-157.176310.50366.64932008-2-147.18910.4696.64362008-2-137.195210.48956.70012008-2-57.184610.64976.73092008-2-47.192310.64866.7352008-2-17.190310.6886.7532008-1-317.185310.66126.7562008-1-307.199810.62876.73352008-1-297.20210.64136.74312008-1-287.199610.566.73932008-1-257.206510.63936.72662008-1-247.229310.56926.76552008-1-237.23510.58996.76642008-1-227.255610.45066.8512008-1-217.259810.5756.79062008-1-187.257110.62046.79922008-1-177.254510.64346.77422008-1-167.241810.71936.79152008-1-157.245410.77576.70592008-1-147.256610.74526.66452008-1-117.267210.74866.62432008-1-107.280510.68166.61592008-1-97.272310.69946.66882008-1-87.279110.69126.66682008-1-77.269510.71856.67752008-1-47.277910.72986.66262008-1-37.277510.71186.64582008-1-27.299610.66116.53062007-12-287.304610.66696.40642007-12-277.307910.586.39172007-12-267.329810.55566.42632007-12-257.326110.54526.42052007-12-247.331510.54346.42162007-12-217.357210.54366.50482007-12-207.364910.59376.50062007-12-197.369810.61996.50092007-12-187.375110.62356.52812007-12-177.37910.65166.51372007-12-147.358910.75766.54212007-12-137.356810.83256.57242007-12-127.364710.86.64052007-12-117.379710.85666.59582007-12-107.395310.83046.62572007-12-77.409110.84696.64792007-12-67.420510.84396.68722007-12-57.398210.91496.72932007-12-47.409410.85486.71322007-12-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-97.743610.17566.59422007-3-87.738610.19046.68162007-3-77.743610.17026.642007-3-67.745310.14316.68222007-3-57.740310.1986.6832007-3-27.745310.20066.582007-3-17.747210.25446.52892007-2-287.740910.23666.53632007-2-277.747110.2116.4272007-2-267.749810.22136.40962007-2-167.740810.16396.47662007-2-157.750210.18166.44722007-2-147.755210.11116.39712007-2-137.766210.06386.37992007-2-127.763210.10446.36592007-2-97.757510.11286.39952007-2-87.752610.09456.42462007-2-77.749610.05536.44782007-2-67.759510.03436.45932007-2-57.76410.05836.41442007-2-27.761310.10456.42332007-2-17.761510.11276.4242007-1-317.777610.07986.39242007-1-307.779610.07336.39452007-1-297.783610.04476.39632007-1-267.781710.06566.4012007-1-257.773510.07066.42542007-1-247.775510.12836.3872007-1-237.781510.07056.39722007-1-227.7810.09086.41122007-1-197.778810.08666.41392007-1-187.775810.05926.44712007-1-177.779810.0546.43762007-1-167.789510.06926.46162007-1-157.793810.06696.492007-1-127.801210.05056.4672007-1-117.797710.09676.5162007-1-107.808110.12596.53942007-1-97.807810.18636.57062007-1-87.813510.1546.60092007-1-57.809710.21546.59552007-1-47.807310.27826.54322006-12-297.808710.26656.5632006-12-287.814910.25046.57652006-12-277.82310.25976.57172006-12-267.82210.27596.57532006-12-257.822110.26796.58592006-12-227.818910.31116.60492006-12-217.81910.30996.6052006-12-207.819810.34236.61522006-12-197.82710.25556.63142006-12-187.825510.24686.63232006-12-157.818510.27536.62362006-12-147.819710.32716.65452006-12-137.825410.3846.6932006-12-127.832410.37686.70412006-12-117.837710.32236.73172006-12-87.826610.39676.7912006-12-77.830510.4066.80442006-12-67.822610.41766.812006-12-57.827910.44146.78972006-12-47.82410.44046.78752006-12-17.833110.38056.77432006-11-307.843610.31376.73732006-11-297.839410.3496.77042006-11-287.848710.3116.76442006-11-277.840210.29716.77872006-11-247.852610.17046.74562006-11-237.859610.17036.73312006-11-227.865510.10216.67252006-11-217.869510.09176.66852006-11-207.86910.09236.67322006-11-177.874510.07366.65982006-11-167.873310.09666.67172006-11-157.871510.08396.68952006-11-147.870310.08246.68222006-11-137.864410.11766.69882006-11-107.866710.10116.67972006-11-97.869710.03536.67042006-11-87.871910.05616.68982006-11-77.882910.0336.66742006-11-67.880410.02096.67552006-11-37.872910.05866.71812006-11-27.87510.0376.71132006-11-17.87210.04856.73682006-10-317.879210.01686.69832006-10-307.878110.02566.70362006-10-277.887110.01926.65132006-10-267.8949.95966.6372006-10-257.90079.92556.62312006-10-247.90499.91716.62442006-10-237.89989.96696.65642006-10-207.89959.98176.67362006-10-197.9099.91356.65122006-10-187.90859.92166.66372006-10-177.9119.92226.64962006-10-167.91489.88986.61112006-10-137.91169.93426.63112006-10-127.91749.91296.61332006-10-117.91649.92656.61352006-10-107.91289.96076.64832006-10-97.91039.96136.65632006-9-297.908710.05566.72742006-9-287.899810.05196.72842006-9-277.907210.03836.75832006-9-267.91510.0976.80042006-9-257.919610.12356.79212006-9-227.918810.11996.80482006-9-217.926410.07686.76372006-9-207.929910.05186.75342006-9-197.934210.08676.72452006-9-187.943110.04186.73772006-9-157.945910.10676.74872006-9-147.947610.08966.76222006-9-137.955510.09076.75342006-9-127.955210.1166.76062006-9-117.960810.07316.81462006-9-87.956810.12196.8312006-9-77.950810.19466.8113华南农业大学本科生毕业设计成绩评定表学号姓名专业毕业论文题目指导教师评语成绩：指导教师签名：年月日评阅人评语及成绩评定成绩评定标准评分项目分值得分选题质量20%1专业培养目标52课题难易度53课题工作量54课题与生产、科研、实验室等实际的结合程度5能力水平50%5查阅文献资料能力106综合运用知识的能力57初步的科学研究能力108计算能力59外文运用能力510计算机应用能力511对实验结果的分析能力10成果质量30%12绘图质量513设计说明书规范化程度514设计说明书撰写水平1015设计效果或成果的价值10评阅人评语：成绩：评阅人签名：年月日

续上表：答辩组评语与成绩评定成绩评定标准评价项目具体要求（A级标准）最高分评分ABCDE论文（设计）质量、水平论文（设计）结构严谨，逻辑性强；有一定的学术价值或实用价值；文字表达准确流畅；论文格式规范；图表（或图纸）规范、符合要求。5046-5041-4536-4031-35≤30论文（设计）报告、讲解思路清晰；概念清楚，重点（创新点）突出；语言表达准确；报告时间、节奏掌握好。2019-2017-1815-1613-14≤12答辩情况回答问题有理有据，基本概念清楚；主要问题回答准确、有深度。3028-3025-2722-2419-21≤18答辩组评语答辩组成员（签名）：答辩组组长（签名）：年月日成绩评定等级：答辩委员会主任（签名）：年月日成绩总评注：1、毕业设计成绩评定等级：参考评阅人的评阅、指导教师评阅情况，结合答辩情况，建议按指导教师评分∶评阅人评分∶答辩评分为3∶4∶3的比例评定毕业设计总成绩分数，然后按优（90－100分）、良（80－89分）、中（70－79分）、及格（60－69分）、不及格（<60分）给出成绩等级。2、评语栏不够可另加附页。附录资料：不需要的可以自行删除Excel的50个使用技巧一、建立分类下拉列表填充项我们常常要将企业的名称输入到表格中，为了保持名称的一致性，利用“数据有效性”功能建了一个分类下拉列表填充项。1.在Sheet2中，将企业名称按类别（如“工业企业”、“商业企业”、“个体企业”等）分别输入不同列中，建立一个企业名称数据库。

2.选中A列（“工业企业”名称所在列），在“名称”栏内，输入“工业企业”字符后，按“回车”键进行确认。仿照上面的操作，将B、C……列分别命名为“商业企业”、“个体企业”……3.切换到Sheet1中，选中需要输入“企业类别”的列（如C列），执行“数据→有效性”命令，打开“数据有效性”对话框。在“设置”标签中，单击“允许”右侧的下拉按钮，选中“序列”选项，在下面的“来源”方框中，输入“工业企业”，“商业企业”，“个体企业”……序列（各元素之间用英文逗号隔开），确定退出。

再选中需要输入企业名称的列（如D列），再打开“数据有效性”对话框，选中“序列”选项后，在“来源”方框中输入公式：=INDIRECT（C1），确定退出。4.选中C列任意单元格（如C4），单击右侧下拉按钮，选择相应的“企业类别”填入单元格中。然后选中该单元格对应的D列单元格（如D4），单击下拉按钮，即可从相应类别的企业名称列表中选择需要的企业名称填入该单元格中。提示：在以后打印报表时，如果不需要打印“企业类别”列，可以选中该列，右击鼠标，选“隐藏”选项，将该列隐藏起来即可。二、建立“常用文档”新菜单在菜单栏上新建一个“常用文档”菜单，将常用的工作簿文档添加到其中，方便随时调用。1.在工具栏空白处右击鼠标，选“自定义”选项，打开“自定义”对话框。在“命令”标签中，选中“类别”下的“新菜单”项，再将“命令”下面的“新菜单”拖到菜单栏。按“更改所选内容”按钮，在弹出菜单的“命名”框中输入一个名称（如“常用文档”）。2.再在“类别”下面任选一项（如“插入”选项），在右边“命令”下面任选一项（如“超链接”选项），将它拖到新菜单（常用文档）中，并仿照上面的操作对它进行命名（如“工资表”等），建立第一个工作簿文档列表名称。重复上面的操作，多添加几个文档列表名称。3.选中“常用文档”菜单中某个菜单项（如“工资表”等），右击鼠标，在弹出的快捷菜单中，选“分配超链接→打开”选项，打开“分配超链接”对话框。通过按“查找范围”右侧的下拉按钮，定位到相应的工作簿（如“工资.xls”等）文件夹，并选中该工作簿文档。重复上面的操作，将菜单项和与它对应的工作簿文档超链接起来。4.以后需要打开“常用文档”菜单中的某个工作簿文档时，只要展开“常用文档”菜单，单击其中的相应选项即可。提示：尽管我们将“超链接”选项拖到了“常用文档”菜单中，但并不影响“插入”菜单中“超链接”菜单项和“常用”工具栏上的“插入超链接”按钮的功能。三、让不同类型数据用不同颜色显示在工资表中，如果想让大于等于2000元的工资总额以“红色”显示，大于等于1500元的工资总额以“蓝色”显示，低于1000元的工资总额以“棕色”显示，其它以“黑色”显示，我们可以这样设置。1.打开“工资表”工作簿，选中“工资总额”所在列，执行“格式→条件格式”命令，打开“条件格式”对话框。单击第二个方框右侧的下拉按钮，选中“大于或等于”选项，在后面的方框中输入数值“2000”。单击“格式”按钮，打开“单元格格式”对话框，将“字体”的“颜色”设置为“红色”。2.按“添加”按钮，并仿照上面的操作设置好其它条件（大于等于1500，字体设置为“蓝色”；小于1000，字体设置为“棕色”）。3.设置完成后，按下“确定”按钮。看看工资表吧，工资总额的数据是不是按你的要求以不同颜色显示出来了。四、制作“专业符号”工具栏在编辑专业表格时，常常需要输入一些特殊的专业符号，为了方便输入，我们可以制作一个属于自己的“专业符号”工具栏。

1.执行“工具→宏→录制新宏”命令，打开“录制新宏”对话框，输入宏名?如“fuhao1”?并将宏保存在“个人宏工作簿”中，然后“确定”开始录制。选中“录制宏”工具栏上的“相对引用”按钮，然后将需要的特殊符号输入到某个单元格中，再单击“录制宏”工具栏上的“停止”按钮，完成宏的录制。仿照上面的操作，一一录制好其它特殊符号的输入“宏”。2.打开“自定义”对话框，在“工具栏”标签中，单击“新建”按钮，弹出“新建工具栏”对话框，输入名称——“专业符号”，确定后，即在工作区中出现一个工具条。切换到“命令”标签中，选中“类别”下面的“宏”，将“命令”下面的“自定义按钮”项拖到“专业符号”栏上（有多少个特殊符号就拖多少个按钮）。3.选中其中一个“自定义按钮”，仿照第2个秘技的第1点对它们进行命名。4.右击某个命名后的按钮，在随后弹出的快捷菜单中，选“指定宏”选项，打开“指定宏”对话框，选中相应的宏（如fuhao1等），确定退出。重复此步操作，将按钮与相应的宏链接起来。5.关闭“自定义”对话框，以后可以像使用普通工具栏一样，使用“专业符号”工具栏，向单元格中快速输入专业符号了。五、用“视面管理器”保存多个打印页面有的工作表，经常需要打印其中不同的区域，用“视面管理器”吧。1.打开需要打印的工作表，用鼠标在不需要打印的行（或列）标上拖拉，选中它们再右击鼠标，在随后出现的快捷菜单中，选“隐藏”选项，将不需要打印的行（或列）隐藏起来。2.执行“视图→视面管理器”命令，打开“视面管理器”对话框，单击“添加”按钮，弹出“添加视面”对话框，输入一个名称（如“上报表”）后，单击“确定”按钮。3.将隐藏的行（或列）显示出来，并重复上述操作，“添加”好其它的打印视面。4.以后需要打印某种表格时，打开“视面管理器”，选中需要打印的表格名称，单击“显示”按钮，工作表即刻按事先设定好的界面显示出来，简单设置、排版一下，按下工具栏上的“打印”按钮，一切就OK了。六、让数据按需排序如果你要将员工按其所在的部门进行排序，这些部门名称既的有关信息不是按拼音顺序，也不是按笔画顺序，怎么办?可采用自定义序列来排序。1.执行“格式→选项”命令，打开“选项”对话框，进入“自定义序列”标签中，在“输入序列”下面的方框中输入部门排序的序列（如“机关,车队,一车间,二车间,三车间”等），单击“添加”和“确定”按钮退出。

2.选中“部门”列中任意一个单元格，执行“数据→排序”命令，打开“排序”对话框，单击“选项”按钮，弹出“排序选项”对话框，按其中的下拉按钮，选中刚才自定义的序列，按两次“确定”按钮返回，所有数据就按要求进行了排序。七、把数据彻底隐藏起来工作表部分单元格中的内容不想让浏览者查阅，只好将它隐藏起来了。1.选中需要隐藏内容的单元格（区域），执行“格式→单元格”命令，打开“单元格格式”对话框，在“数字”标签的“分类”下面选中“自定义”选项，然后在右边“类型”下面的方框中输入“；；；”（三个英文状态下的分号）。2.再切换到“保护”标签下，选中其中的“隐藏”选项，按“确定”按钮退出。3.执行“工具→保护→保护工作表”命令，打开“保护工作表”对话框，设置好密码后，“确定”返回。经过这样的设置以后，上述单元格中的内容不再显示出来，就是使用Excel的透明功能也不能让其现形。提示：在“保护”标签下，请不要清除“锁定”前面复选框中的“∨”号，这样可以防止别人删除你隐藏起来的数据。八、让中、英文输入法智能化地出现在编辑表格时，有的单元格中要输入英文，有的单元格中要输入中文，反复切换输入法实在不方便，何不设置一下，让输入法智能化地调整呢?选中需要输入中文的单元格区域，执行“数据→有效性”命令，打开“数据有效性”对话框，切换到“输入法模式”标签下，按“模式”右侧的下拉按钮，选中“打开”选项后，“确定”退出。以后当选中需要输入中文的单元格区域中任意一个单元格时，中文输入法（输入法列表中的第1个中文输入法）自动打开，当选中其它单元格时，中文输入法自动关闭。九、让“自动更正”输入统一的文本你是不是经常为输入某些固定的文本，如《电脑报》而烦恼呢?那就往下看吧。1.执行“工具→自动更正”命令，打开“自动更正”对话框。2.在“替换”下面的方框中输入“pcw”（也可以是其他字符，“pcw”用小写），在“替换为”下面的方框中输入“《电脑报》”，再单击“添加”和“确定”按钮。3.以后如果需要输入上述文本时，只要输入“pcw”字符?此时可以不考虑“pcw”的大小写?，然后确认一下就成了。十、在Excel中自定义函数Excel函数虽然丰富，但并不能满足我们的所有需要。我们可以自定义一个函数，来完成一些特定的运算。下面，我们就来自定义一个计算梯形面积的函数：1.执行“工具→宏→Visual

Basic编辑器”菜单命令（或按“Alt+F11”快捷键），打开Visual

Basic编辑窗口。2.在窗口中，执行“插入→模块”菜单命令，插入一个新的模块——模块1。3.在右边的“代码窗口”中输入以下代码：Function

V（a,b,h）V

=

h*（a+b）/2End

Function4.关闭窗口，自定义函数完成。以后可以像使用内置函数一样使用自定义函数。提示：用上面方法自定义的函数通常只能在相应的工作簿中使用十