深圳股票市场稳定性研究报告
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- 烛忒 智
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2 (1) (2) S&P500 (1) 1997 S&P (2) S&P S&P500 (3) S&P500 65% S&P500 40% (4) 1997 S&P500 SWITCH-ARCH (1) (2) 1997 (3) ST PT
3 B (1) (2) (3) (4) ST PT
4 I....5 II....9 A....9 B C III A B C IV Spearman CITIC SWITCH-ARCH
5 I (2001) (1997) (2002) ARCH GARCH (2002) ARCH GARCH (2000) (2000) (2002) (2001) (2002)
6 SWITCH-ARCH ST PT 4. 40
7 5. 6. ST PT T+0 T+1 7. SWITCH-ARCH
8
9 II. A Markowiz 2 Engle (1982) Andersen and Bollerslev (1998); Bollerslev, Chou and Kroner (1992); Bollerslev, Engle and Nelson (1994); Diebold and Lopez (1995); Engle (1995); Engle and Paon (2001) 1 2, GARCH(1,1) GARCH(1,1) % -10% 1
10 1 GARCH(1,1) GARCH(1,1) P P P P P P 1 1 P P 1 P P 1 P 1 P 1 P P P 1 1 P P P P P P P P P 1 P P P P P P ε ε ε ε ε ε ε ε ε ε ε ε ε P n n+1 (n+1)
11 (n+1) (n+1) (n+1) B. 1. A A-1 2 A A-2 2 (1) (2) 4 1 1/4 4 1/4 A % 2.87% 3.86% 3.87% 2.74% 3.66% 4.23% 4.89% % 4.07% 5.17% 4.96% 4.13% 4.92% 5.36% 6.31% % 2.70% 3.44% 3.25% 2.81% 3.21% 3.52% 4.21% % 3.01% 5.23% 5.04% 4.01% 4.54% 5.07% 7.33% % 2.51% 3.41% 3.38% 3.03% 3.33% 3.54% 3.94% % 1.45% 2.65% 2.52% 2.17% 2.51% 2.76% 3.16% % 1.85% 2.83% 2.81% 2.30% 2.73% 2.95% 3.33% % 1.44% 2.69% 2.67% 2.07% 2.54% 2.82% 3.31% % 1.42% 2.20% 2.16% 1.70% 2.06% 2.25% 2.73% % 2.90% 1.65% 1.89% 0.62% 1.54% 1.96% 2.55% 69 2 T T
12 % 3.79% 4.60% 4.54% 3.49% 4.30% 4.80% 5.86% % 2.38% 3.20% 3.21% 2.62% 3.05% 3.28% 3.83% % 2.83% 4.11% 4.08% 3.40% 3.88% 4.19% 5.03% % 2.67% 3.40% 3.42% 2.83% 3.20% 3.46% 4.11% % 1.63% 2.72% 2.75% 2.27% 2.56% 2.78% 3.27% % 1.92% 2.78% 2.83% 2.30% 2.64% 2.87% 3.33% % 1.60% 2.65% 2.69% 2.09% 2.51% 2.75% 3.25% % 1.58% 2.29% 2.32% 1.87% 2.14% 2.38% 2.79% % 1.25% 2.22% 2.52% 1.43% 1.89% 2.35% 3.26% % 2.02% 3.85% 3.91% 2.84% 3.49% 3.91% 5.19% % 1.54% 2.75% 2.67% 2.04% 2.47% 2.80% 3.71% % 1.84% 3.88% 3.94% 2.70% 3.10% 3.63% 6.11% % 1.63% 2.88% 2.91% 1.86% 2.37% 2.82% 4.46% % 0.66% 2.01% 1.96% 1.29% 1.58% 1.91% 3.28% % 0.78% 1.96% 2.05% 1.30% 1.60% 1.86% 3.12% % 0.68% 1.80% 1.92% 1.11% 1.45% 1.74% 2.90% % 0.86% 1.59% 1.62% 1.08% 1.29% 1.46% 2.51% % 2.65% 3.75% 3.26% 2.71% 3.32% 3.66% 5.36% % 3.45% 4.50% 4.26% 3.63% 4.24% 4.62% 5.57% % 1.96% 2.64% 2.49% 2.20% 2.49% 2.72% 3.17% % 2.60% 4.68% 4.39% 3.49% 3.98% 4.43% 6.84% % 2.32% 3.30% 3.19% 2.84% 3.17% 3.39% 3.80% % 1.31% 2.48% 2.33% 2.02% 2.36% 2.59% 2.96% % 1.60% 2.57% 2.52% 2.08% 2.47% 2.68% 3.06% % 1.25% 2.43% 2.40% 1.88% 2.32% 2.56% 2.98% % 1.23% 1.95% 1.90% 1.57% 1.85% 2.02% 2.36% S&P A-1 S&P500 3 S&P500 S&P % 1.97% 1.15% 1.55% 1.99% 3.20% % 1.87% 1.18% 1.48% 1.83% 2.99% % 1.80% 1.07% 1.38% 1.77% 2.99% 446
13 % 1.94% 1.18% 1.49% 1.91% 3.19% % 2.16% 1.35% 1.75% 2.13% 3.39% % 2.63% 1.65% 2.18% 2.72% 3.95% % 2.79% 1.73% 2.30% 2.85% 4.28% % 3.46% 2.21% 2.80% 3.40% 5.42% % 2.94% 1.67% 2.16% 2.84% 5.10% % 2.07% 1.24% 1.66% 2.08% 3.29% % 2.00% 1.28% 1.60% 1.98% 3.16% % 1.96% 1.19% 1.54% 1.95% 3.16% % 2.07% 1.28% 1.62% 2.04% 3.36% % 2.21% 1.41% 1.79% 2.17% 3.46% % 2.52% 1.60% 2.08% 2.57% 3.83% % 2.70% 1.69% 2.21% 2.73% 4.16% % 3.16% 2.02% 2.59% 3.13% 4.90% % 2.85% 1.69% 2.15% 2.76% 4.78% % 1.91% 1.15% 1.55% 1.99% 3.20% % 1.89% 1.18% 1.48% 1.83% 2.99% % 1.78% 1.07% 1.38% 1.77% 2.99% % 1.94% 1.18% 1.49% 1.91% 3.19% % 2.10% 1.35% 1.75% 2.13% 3.39% % 2.58% 1.65% 2.18% 2.72% 3.95% % 2.75% 1.73% 2.30% 2.85% 4.28% % 3.46% 2.21% 2.80% 3.40% 5.42% % 3.06% 1.67% 2.16% 2.84% 5.10% (1) S&P (2) S&P S&P500
14 (3). S&P500 65% S&P500 40% C. 1. Spearman A Spearman H 0 : ρ= vs % 1994vs % 1995vs % 1996vs % 1997vs % 1998vs % 1999vs % 2000vs % vs % 1994vs % 1995vs % 1996vs % 1997vs % 1998vs % 1999vs % 2000vs % vs %
15 1994vs % 1995vs % 1996vs % 1997vs % 1998vs % 1999vs % 2000vs % vs % 1994vs % 1995vs % 1996vs % 1997vs % 1998vs % 1999vs % 2000vs % 2. S&P S&P500 5 S&P500 Spearman H 0 : ρ= vs % vs % 1995vs % 1996vs % 1997vs % 1998vs % 1999vs % 2000vs % vs % 1994vs % 1995vs % 1996vs % 1997vs % 1998vs % 1999vs % 2000vs % vs % 1994vs % 1995vs % e-64
16 1996vs % 1997vs % 1998vs % 1999vs % 2000vs % S&P500 1
17 III. Schwer 1990 SWITCH-ARCH A
18 CITIC secor secor secor secor
19 B T+0 T / ST/PT B Kolmogorov-Smirnov Kuiper Wilcoxon Kolmogorov-Smirnov Kuiper Wilcoxon 5 A 8
20 8 4 Kuiper Wilcoxon Wilcoxon Wilcoxon % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % 8 (1) ST PT (2) B (3) T+0 T+1 C. B ARCH ARCH Diebold(1986) and Lamoureux and Lasrapes(1990) Perron(1989) 4 Kolmogorov-Smirnov Kuiper 8 95%
21 Hamilon(1994) SWITCH-ARCH SWITCH-ARCH ARCH Markov SWITCH-ARCH SWITCH-ARCH 3 2
22 2 (1) (2) (3) p, p, p (4) (5) 1 2 B 3 4 SWITCH-ARCH SWITCH-ARCH
23 IV. (1) (2) (3) ST PT (4)
24
25 1 1-1 GARCH(1,1) 2 r = µ + ε ε I N (0, σ ) : σ = 1 α + 0 α1ε + + βσ 1 r µ ε I -1 ε I 1 0 σ V T f f [0,1] 0 O C0 1 f H [ f, 1] 1 [ f, 1] C o= ln O1 ln C0 u = ln H1 ln O1 d = ln L1 ln O1 c = ln C 1 ln O 1 2 L 1 V o 1 = n 1 1 V [ u ( ) ( )] Vc = ( c i c) 1 n n 2 ( oi o) RS = i ui ci + di di ci n 1 i= 1 n i = 1 n i= V = V + kv + (1 k) V o c RS α 1 n k k = α 1.34 n + 1 α + n 1
26 2 2-1 GARCH(1,1) GARCH(1,1) 2 r = µ + ε ε I N (0, σ ) : σ = 1 α + 0 α1e[ ε A] + + βσ 1 A ε ε E[ ε A] = σ E[ z z z σ φ( z) Φ( z) 2 = [1 z ] ε = ] σ εφε ( / σ) 2 = σ [1 ] σφ( ε / σ) ε ε E[ ε A] = σ E[ z z z σ φ( z) 1 Φ( z) 2 = [1 + z ] εφε ( / σ) 2 = σ [1 + ] σ Φ ( ε / σ) 2 ε = ] σ E ε A = E ε A = σ 2 2 [ ] [ 1] 2-2 = µ + σ ε j r j, j, j, µ r σ ε j, j, r j, j, ' j r = r µ = σ ε Er [ '2 ] = σ 2 E[ ε 2 ] = σ 2 j, j, j, j, r j, j, j, j, j, (+1) n (+n+1) n P + 1, P + 2, L P + n
27 (+n+1) P, P + n + 1 (n+1) ( r + r + L r + r ) ' ' ' ' 2 j, + 1 j, + 2 j, + n j, + ( n+ 1) n + 1 P P+ n ' ' ' ' + P 1 + P 2 + n+ P ln 1 + n+ rj, r j, L rj, + n+ rj, + ( n+ 1) = ln + ln + L + ln = ln P P P P P ( n 1) + n Spearman j1 j2 j2 j2 Varα Varα L Varα Varβ Varβ L j1 j1 1 2 j1 N 1 2 Varβ ( Rankα( r) Rα)( Rankβ( r) Rβ) Spearman ρ = ( Rank ( r) R ) ( Rank ( r) R ) 1 ρ 0 N 1 j2 N 2 2 α α β β
28 4 CITIC
29 5 5-1 Kolmogorov-Smirnov n X ( F( x) (1 n) xj x) j= 1 Fm(x) Gn(x) Kolmogorov-Smirnov ( ) ( ) D sup F x G x D Lehman(1975) < x< m n 5-2 Kuiper F(x) G(x) Kuiper ( ( ) ( )) min ( ) ( ) ( ) K = max F x G x F x G x j = 1,2, L,n Ka = K ( nn 1 2) n j j j j j j 5-3 Wilcoxon (x 1,y 1 ),(x 2,y 2 ) (x n,y n ) x,y x -y i i 1 xi yi > 0 Ri xi-y i Zi = W 0 xi yi < 0 n = ZiRi Wilconxon i= 1 ( 1 Z W n n+ )/4 W = (0,1) ( + 1)(2n+ 1)/24 N n nn
30 6 SWITCH-ARCH SWARCH-L(k,q) r = α + β r + u 1 u = g u% s u% = σ ν, ν : IID(0,1) 2 σ = a + a u% + a u% + L + a u% + ξ d u% q q 1 1, u% 1 0 d 1 = 0, u% 1 > 0 s = 1, 2, L K P p11 p21 L pk1 p p L p MM M p p L p K 2 = 1K 2K KK Gauss 2 1 u f( r s, s 1, L s q, r 1, r 2, L r q) = exp 2 2 π σ ( s, s 1, s q ) 2 σ ( s, s 1, s L L q ) Suden- Γ [( v + 1) / 2] f( r s, s 1, L s q, r 1, r 2, L r q) = Γ ( v/2) π v 2 σ ( s, s, L s ) ( 2) 2 v σ ( s, s 1, L s q ) u ( v+ 1)/2 1 1 q
31 [1] Bollerslev T., (1986) Generalized uoregressive a condiional heeroskedasiciy, Journal of Economerics 31, [2] Diebold, F. X., (1986) Modeling he persisence of condiional variances: A commen, Economeric Reviews 5, [3] Engle R. F., (1991). Saisical Models for financial volailiy. Mimeo. (Universiy of California, San Diego, CA). [4] Engle R. F. and Ng. V. K., (1993). Measuring and Tesing he Impac of News on Volailiy, Journal of Finance 48, [5] Hamilon J. D. and Susmel R., (1994). Auoregressive condiional heeroskedasiciy and changes in regime, Journal of Economerics 64, [6] Hamilon J. D., (1994). Time Series Analysis. Princeon Universiy Press, Princeon, NJ. [7] Lamoureux, C. G. And William D. L., (1990) Persisence in variance, srucural change and he GARCH model, Journal of Business and Economeric Saisics 8, [8] Lehmann, E. L., (1975). Nonparamerics: Saisical Mehods Based on Ranks. San Francisco Holden-Day. [9] Markowiz H. M., (1959) Porfolio selecion: Efficien Diversificaion of Invesmens. Cowles Foundaion Monographs, Yale Universiy Press [10] Morgan and Trevor, (1999). Limi Moves as Censored Observaions of Equilibrium Fuures Price in GARCH Process, Journal of Business & Economic Saisics 17, [11] Nelson D., (1991) Condiional heeroskedasiciy in asse reurns: A new approach, Economerica 59, [12] Perron, P., (1989), The grea crash, he oil price shock, and he uni roo hypohesis, Economerica 57, [13] Wei, K.C.J. and Chiang, R, (1999), A GMM Approach for Esimaion of Regression Models When Daily Prices are Subjec o Price Limis, working paper, Hong Kong Universiy of Science and Technology. [14] Yang, D. and Zhang Q., (2000). Drif-Independen Volailiy Esimaion based on High, Low, Open, and Close Prices, The Journal of Business 73,
32 [15] [16] [17] 2002 [18] [19] AR-EGARCH-M 2002 [20] [21] [22] GARCH 2000 [23] [24] 2001 [25] [26] [27] [28] GARCH-M
33
报告总结
CFEF RR/04/0 CAViaR RR/04/0 004 CAViaR 00080 VaR VaR Engle Manganelli 999 VaR CAViaR Chow CAViaR B Engle Manganelli CAViaR Absrac: Value-a-Risk (VaR) has become a sandard ool o measure marke risk widely
004 6 volailiy Hull Whie(987) vega( kappa) innovaion erm Poerba Summers(986) French, Schwer Sambaugh(987) Bollerslev, Engle Wooldridge (988) Bailie De
004 6-3 CARR(Condiional Auo-Regression Range) CARR GARCH CARR GARCH Chou(00) S P500 CARR CARR GARCH 004 6 volailiy Hull Whie(987) vega( kappa) innovaion erm Poerba Summers(986) French, Schwer Sambaugh(987)
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Sock Volailiy Models and he Pricing of Warrans 36005 005 0 Hong & Li 005 Absrac This paper used a lo of popular volailiy models o sudy he dynamic behavior of underlying sock and hen used Hong & Lee (005)
Ζ # % & ( ) % + & ) / 0 0 1 0 2 3 ( ( # 4 & 5 & 4 2 2 ( 1 ) ). / 6 # ( 2 78 9 % + : ; ( ; < = % > ) / 4 % 1 & % 1 ) 8 (? Α >? Β? Χ Β Δ Ε ;> Φ Β >? = Β Χ? Α Γ Η 0 Γ > 0 0 Γ 0 Β Β Χ 5 Ι ϑ 0 Γ 1 ) & Ε 0 Α
! # % & ( & # ) +& & # ). / 0 ) + 1 0 2 & 4 56 7 8 5 0 9 7 # & : 6/ # ; 4 6 # # ; < 8 / # 7 & & = # < > 6 +? # Α # + + Β # Χ Χ Χ > Δ / < Ε + & 6 ; > > 6 & > < > # < & 6 & + : & = & < > 6+?. = & & ) & >&
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现代天文学7.ppt
1983 1983 1 H 1 He 4 C 12 O 16 1 2 6 8 X A Z 2 19 α β γ F ( g) = Gmm' / d 2 F ( e) = qq' / d 2 F( e) / F( g) = 2.3 10 39 1919 α, 1930 α Be 3 4 6 6 4 4.0291 4.0015 0.0276 E=mc 2 4.12 10
! # % & # % & ( ) % % %# # %+ %% % & + %, ( % % &, & #!.,/, % &, ) ) ( % %/ ) %# / + & + (! ) &, & % & ( ) % % (% 2 & % ( & 3 % /, 4 ) %+ %( %!
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《金融评论》投稿 封面
The Choice of he Inermediae Targe of Moneary Policy in China 968 993 5 0073 85957073683550599 yqzhang@cass.org.cn MM 994Q-008Q4 VECM M M GDPCPI M M M 007 VECM JEL E5C3E58 The Choice of he Inermediae Targe
按揭贷款、资产回报与房地产价格
2002 : 1997 1997 4 1997 4 100 2004 4 1997 4 24.0% 28.7% 2004 4 10.3% 11.1%2005 1 12.5% 5.8 13.5% 7 2005 1 35 8 10% 19.9% 16.5%14.7%13.7%12.4%11.9%11.4% 11.2%2001 1 1 95 100 105 110 115 1998-03 1998-09
Ρ Τ Π Υ 8 ). /0+ 1, 234) ς Ω! Ω! # Ω Ξ %& Π 8 Δ, + 8 ),. Ψ4) (. / 0+ 1, > + 1, / : ( 2 : / < Α : / %& %& Ζ Θ Π Π 4 Π Τ > [ [ Ζ ] ] %& Τ Τ Ζ Ζ Π
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o& α P( VH VaR) = α VH V 1 α Ω X : Ω R X ( ω) ω Ω S() T K max { ST ( ) K,0} Θ Ω ρ : Θ R ρ X Θc R ρ( X + c) = ρ( X) c X Y Θ ρ( X + Y) ρ( X) + ρ( Y) λ 0 X Θ ρ( λx ) = λρ( X ) X Y Θ X Y ρ( X ) ρ( Y ) X c
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1 2003 2 34 U L S 5 20022000 1 2 n n t t L = v r 100 = 1 t = 1 t v t tt-r t 3 1SHFE 4 2SHFE 5 6 KW DF Pr > KW KW DF Pr > KW 3 7 8 4 9 10 SHFE 1 r t+i t i t m 2 1/2 rti, i= 1 σ = ( ) t m 11 2 ADF τ Pr>
中国沪深股票市场流动性研究
1 1.1 1.2 2 2.1 2.2 3 3.1 3.2 4 4.1 4.2 4.3 5 bid-ask bidask 1 2 2-1 L RISK Madhavan(1992) JN L JN L 1 2 GARCH 1 1.1 commonaliy rade mechanism 1.1.1 marke microsrucure Garmam(1976), KrausSoll (1972) NWSE
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VaR 3.1 VaR 3.2 VaR
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invesigae he lag relaionship linkage beween he sock marke of U.S. and he sock of Japan and he sock of Taiwan.According o he empirical resuls analysis,
Discussing he linkage beween he sock marke of U.S. and he sock of Japan and he sock of Taiwan Ching-jun Hsu, Associae Professor, Deparmen of Financial Managemen, Nan-Hua Universiy Ming-Heng Wu, Posgraduae
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Ω min VaRβ ( x) x X T T T rx = E( x y) = x u = rp, x I = 1 R i R i f Ri Rf i R c Rc Rf Rp Rf ρpc...(4) c p c Rc ρcp ( Rp Rf) + Rf...(5) p Rc R f c Rp p ρcp R f R c p p ρ cp r A = rd D ra r rd r > > A A
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26 2006 年 5 251~262 數 易 理 利 不 EGARCH 料 2003 年 1 1 2004 年 12 31 483 數 數 料 數 料 來 易 兩 領 落 1. 數 2. 數 不 易 EGARCH 論 金 數 WTO 金 流 金 金流 度 更 金 數 流 數 契 易 易來 例 易 了 易 易 易 數 行 數 易 易 領 來 了 數 參 來 不 易 易 251 26 易 更 易 利
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22 Journal of Taiwan Land Research Vol. 10, No.2 pp. 1~22 * ** 摘 要 ARCH GARCH Markov-Switch-ARCH SWARCH ARCH-M *
22 Journal of Taiwan Land Research Vol. 10, No.2 pp. 1~22 * ** 0 0 0 20 摘 要 ARCH GARCH Markov-Switch-ARCH SWARCH ARCH-M * E-mail: trista2@mail.stut.edu.tw ** E-mail: mcchen@finance.nsysu.edu.tw Housing
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MRS-GARCH MRS-GARCH Bernanke and Gertler (1999) ; ; Cecchetti (2000) ( ) Gray (1996) MRS-GARCH (2001) 500 t- Gray t- S t S t S t =1 ; 90 S t =2 Hamilt
* : GARCH 2003~2009 2008 : GARCH : F831 : A 2007 2008 Filardo (2004) 6 Christiano (2007) 2009 (M 2 ) (2009) 30% 10 2008 2009 7 2008 2009 Bernanke and Gertler (1999) Cecchetti (2000) : ; * : (06XNB003);
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第9章 排队论
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摘 要
陽 光 效 應 對 股 票 報 酬 與 波 動 的 不 對 稱 影 響 - 以 台 灣 股 市 為 例 李 源 明 南 台 科 技 大 學 財 務 金 融 系 王 冠 閔 僑 光 科 技 大 學 財 務 金 融 系 * 摘 要 本 文 以 台 灣 股 市 大 盤 指 數 為 研 究 樣 本, 在 一 般 化 殘 差 分 配 的 設 定 下, 加 入 美 國 道 瓊 股 價 指 數 作 為 美 股 對
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ARIMA
ARIMA ARIMA 2009 7 I Jim Slaer The Zulu Principle 2003 2008 ARIMA ARIMA 95% 1 ARIMA 0,1,2 95% 0.8696% 2 ARIMA 5,1,3 95% 3.7% 3.7% 0.8696% 95% ARIMA ARIMA II Absrac In his research, we use mehod of he Zulu
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90 Garbade ilber(1983)garbade ilber Bigman Goldfarb chechman(1983) Maberly(1985) Elam Dixon 1988 Bigman Engle Granger 1987 Johansen 1988 Johansen Juselius 1990 Lai Lai 1991 Ghosh 1993 orenbery Zapaa 1997
ΟΠΟ ΟΠ 8 ΠΠ Π8 ΡΟ Σ Β Θ 1 7 Τ 1 Υ 4? = ; > ; 1.= 3 Α14? 4Ι ϑ1 Α 3Ε3 ΕΛ?Τ %1 >: : : ; : : 9 = 7,Ι ΕΑ 8 7,Ι Τ3? 8 7 ΛΙ 3ς 8 7Μ 8 7 Ω ΙςΙ = 8 7 Τ Μ 3Ε Δ?
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中国股票市场信息流对股价波动的影响分析
_ 潘 越 吴 世 农 摘 要 : 本 文 将 中 国 上 海 股 票 市 场 997 年 7 月 至 00 年 月 划 分 为 盘 整 期 多 头 期 和 空 头 期, 并 运 用 GARCH 和 EGARCH 模 型, 分 别 对 不 同 时 期 股 价 波 动 与 成 交 量 代 表 的 新 信 息 流 和 ARCH 效 应 代 表 的 旧 信 息 流 之 间 的 关 系 进 行 实 证 检
θ 1 = φ n -n 2 2 n AR n φ i = 0 1 = a t - θ θ m a t-m 3 3 m MA m 1. 2 ρ k = R k /R 0 5 Akaike ρ k 1 AIC = n ln δ 2
35 2 2012 2 GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY Vol. 35 No. 2 Feb. 2012 1 2 3 4 1. 450008 2. 450005 3. 450008 4. 572000 20 J 101 20 ARMA TU196 B 1672-5867 2012 02-0213 - 04 Application of Time Series
WL100014ZW.PDF
A Z 1 238 H U 1 92 1 2 3 1 1 1 H H H 235 238 92 U 92 U 1.1 2 1 H 3 1 H 3 2 He 4 2 He 6 3 Hi 7 3 Hi 9 4 Be 10 5 B 2 1.113MeV H 1 4 2 He B/ A =7.075MeV 4 He 238 94 Pu U + +5.6MeV 234 92 2 235 U + 200MeV
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Β Χ Χ Α Β Φ Φ ; < # 9 Φ ; < # < % Γ & (,,,, Η Ι + / > ϑ Κ ( < % & Λ Μ # ΝΟ 3 = Ν3 Ο Μ ΠΟ Θ Ρ Μ 0 Π ( % ; % > 3 Κ ( < % >ϑ Κ ( ; 7
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《分析化学辞典》_数据处理条目_1.DOC
3 4 5 6 7 χ χ m.303 B = f log f log C = m f = = m = f m C = + 3( m ) f = f f = m = f f = n n m B χ α χ α,( m ) H µ σ H 0 µ = µ H σ = 0 σ H µ µ H σ σ α H0 H α 0 H0 H0 H H 0 H 0 8 = σ σ σ = ( n ) σ n σ /
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2009 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.25 No.3 Jun. 2009 (,, 20024;,, 54004).,,., P,. :,,. : O22... (Credibility Theory) 20 20, 80. ( []).,.,,,.,,,,.,. Buhlmann Buhlmann-Straub
3 4 Ψ Ζ Ζ [, Β 7 7>, Θ0 >8 : Β0 >, 4 Ε2 Ε;, ] Ε 0, 7; :3 7;,.2.;, _ & αε Θ:. 3 8:,, ), β & Φ Η Δ?.. 0?. χ 7 9 Ε >, Δ? Β7 >7 0, Τ 0 ΚΚ 0 χ 79 Ε >, Α Ε
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银河银联系列证券投资基金
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婴幼儿护理（六）.doc
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組織變革活動系絡與變革成效之探討
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第 19 卷 第 6 期 中 南 大 学 学 报 ( 社 会 科 学 版 ) Vol.19 No.6 013 年 1 月 J. CENT. SOUTH UNIV. (SOCIAL SCIENCE) Dec. 013 我 国 创 业 板 市 场 与 中 小 板 市 场 动 态 相 关 性 实 证 研 究 基 于 方 法 比 较 视 角 耿 庆 峰 ( 闽 江 学 院 公 共 经 济 学 与 金 融 学
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前 言 學 習, 可 以 為 個 創 造 未 來 ; 教 育, 能 夠 為 社 會 開 拓 明 對 個 而 言, 教 育 可 以 幫 助 每 個 發 展 潛 能 建 構 知 識 及 提 升 個 素 質 ; 它 賦 予 每 個 掌 握 前 途 和 開 拓 未 來 的 能 力 對 社 會 而 言, 教 育 不 單 可 以 培 育 才, 而 且 具 有 ㆒ 個 更 深 層 的 意 義, 它 給 予 社 會
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建 築 物 無 障 礙 設 施 設 計 規 範 內 政 部 97 年 4 年 10 日 台 內 營 字 第 0970802190 號 令 訂 定, 自 97 年 7 月 1 日 生 效 內 政 部 97 年 12 年 19 日 台 內 營 字 第 0970809360 號 令 修 正 內 政 部 101 年 11 年 16 日 台 內 營 字 第 1010810415 號 令 修 正 目 錄 第 一
概 述 随 着 中 国 高 等 教 育 数 量 扩 张 目 标 的 逐 步 实 现, 提 高 教 育 质 量 的 重 要 性 日 益 凸 显 发 布 高 校 毕 业 生 就 业 质 量 年 度 报 告, 是 高 等 学 校 建 立 健 全 就 业 状 况 反 馈 机 制 引 导 高 校 优 化 招
I 概 述 随 着 中 国 高 等 教 育 数 量 扩 张 目 标 的 逐 步 实 现, 提 高 教 育 质 量 的 重 要 性 日 益 凸 显 发 布 高 校 毕 业 生 就 业 质 量 年 度 报 告, 是 高 等 学 校 建 立 健 全 就 业 状 况 反 馈 机 制 引 导 高 校 优 化 招 生 和 专 业 结 构 改 进 人 才 培 养 模 式 及 时 回 应 社 会 关 切 的 一 项
鱼类丰产养殖技术（二）.doc
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疾病诊治实务（一）
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嘉 義 地 區 客 家 禮 俗 研 究 第 一 章 前 言 嘉 義 地 區 的 客 家 族 群 約 略 可 分 為 福 佬 客 詔 安 客 與 北 部 客 等 三 種 類 別, 其 分 佈 區 域 以 海 線 地 區 平 原 地 形 沿 山 地 區 為 主 有 相 當 多 的 北 部 客 家 人, 是 二 次 大 戰 末 期 和 戰 後 初 期 才 移 民 嘉 義, 是 什 麼 因 素 令 許 多
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國 立 中 正 大 學 法 學 系 碩 士 論 文 河 川 砂 石 法 規 範 之 探 討 - 以 採 取 土 石 及 挖 掘 河 川 認 定 基 準 為 主 指 導 教 授 : 盧 映 潔 博 士 研 究 生 : 王 瑞 德 中 華 民 國 一 百 零 一 年 五 月 目 錄 第 一 章 緒 論... 1 第 一 節 研 究 動 機... 1 第 二 節 研 究 目 的... 3 第 三 節 研
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海淀区、房山区（四）
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北京理工大学.doc
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东城区（下）
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物质结构_二_.doc
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