冬至的古诗

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冬至的古诗范文第1篇

被称为中东“石油之父”的法兰克・霍姆斯是新西兰的采矿工程师。第一次世界大战时，霍姆斯在英国军队中服役，官居少校，负责后勤。1918年，当战争临近结束时，霍姆斯少校正在埃塞俄比亚驻防，在一次去当地集市采购牛肉的时候，偶尔听到一个阿拉伯商人谈到波斯湾的阿拉伯海岸有石油渗出的故事，立刻对此产生了浓厚的兴趣。第一次世界大战后，霍姆斯参与组成了“东方大众辛迪加”，专门从事针对中东地区的商贸活动，并着重对阿拉伯半岛的石油蕴藏情况进行调查。霍姆斯认定波斯湾的阿拉伯海岸将有惊人的石油资源，于是鼓起三寸不烂之舌，在阿拉伯半岛各君主间到处游说，以无比的财富为承诺尽量争取石油开采权。

20年代，霍姆斯来到了波斯湾的巴林岛上，并在此开设了其“东方公司”的办事处。本来，他到巴林是为了石油，但当时的巴林酋长却对石油没有兴趣，他更希望霍姆斯能够帮他找到淡水。于是，霍姆斯挂羊头卖狗肉地干了起来，最后他自己虽然没有找到石油，但却收集到了充足的资料并于1925年在当地掘到了淡水。巴林酋长对霍姆斯千恩万谢，给了霍姆斯不少的钱，并根据先前的承诺将巴林的石油开采特许权也赏给了霍姆斯。

梦想成真

冬至的古诗范文第2篇

[关键词] 股东人数股价相关持股结构

一、引言

股东人数是指持有某只股票的股东数量，它反映了流通中股票的集中程度。一般认为，股东人数增加，说明机构投资者在不断地将股票卖给个人投资者；而股东人数减少，则是个人投资者抛售而机构投资者吸纳的结果。股东人数与股价的关系，实质上反映了机构和个人的投资行为影响股票市场供求关系并最终导致股票价格变化的过程。本文拟通过对上海股票市场个股内部股东人数变化与股价走向之间相关关系的分析，找出影响股价波动规律的重要因素。

二、 股东人数与股价的相关分析

1.研究假设。周锋通过灰色关联度分析得出了股东人数指标相对于成交量等因素而言对证券价格有较大的影响。而它们之间究竟存在着怎样的关系，目前还没有相关研究结果，但广大投资者普遍认为股东人数增加，股价下跌；股东人数减少，股价上涨。

鉴于以上情况，本文作出假设：股东人数与股价呈反向变动，二者负相关。

2.相关公式。某只股票股东人数与股价相关系数的计算公式为:

式中，RI是股票I股东人数与股价的相关系数，Git是股票i第期t末的股东人数，Pit是股票i第t期末的收盘价，是股票i股东人数的均值，是股票i股价的均值。

3.样本选择和数据来源。以2003年1月1日前在上海股票交易所上市的A股为研究样本，由于股东人数只能取得季度数据，时间期限取为2002年10月1日～2006年6月30日共15个季度，个股季末股东户数数据采集于wind科技公司数据库，日交易数据从金狐交易师系统收集，其中日交易数据都经过复权处理。剔除股东户数数据不齐全的股票，最后得到604只A股样本数据集。

4.实证结果。设定“相关系数Ri=0的原假设”下的概率值为P，如果P值小于或等于所给定的显著水平（小于α值0.05），则可以拒绝原假设，认为相关有显著意义。

限于篇幅文中不列出每只股票具体的相关系数。在5%的显著水平上，有134只股票股东人数与股价负相关，285只股票没有显著相关性,185只股票正相关。

相关分析结果显示，有些股票股东人数与股价同向变动或者是两者之间没有关联，否定了两者负相关的假设。

那么，是什么因素影响了股东人数与股价之间的关系，使得不同股票之间这两者关系出现差别呢？本文接下来试图找出这些影响因素。

三、 影响股东人数与股价关系的因素分析

1.研究假设。目前，我国股票市场的交易主体可以划分为机构投资者和个人投资者，而股东人数的变动代表的是流通股权的集散过程，其本质是机构投资者与个人投资者作为交易对手的博弈过程。那么，股东人数与股价之间的关系难免要受持股结构（机构投资者和个人投资者之间持股比例关系）的影响。如果某只股票更多地掌握在机构投资者手里，机构投资者做多还是做空就能左右该股的走势。但是如果某只股票散布于个人投资者手里，也就是说，机构投资者不能控盘，股价就会随着个人投资者追涨杀跌的心理而起伏。

鉴于以上考虑，本出假设:持股结构影响股东人数与股价之间的关系。

2.变量界定。本文用户均持股来衡量持股结构，某只股票的户均持股数是指所研究时期该只股票的平均户均持股值，计算公式为

式中，Hi是股票的户均持股数，Li是股票的流通盘，Git是股票i第t期末的股东人数。户均持股越多，说明股票集中度越高，机构投资者控盘能力越强；户均持股越少，说明持股分散，个人投资者力量大。

3.研究方法。本文将604只样本股票按照股东人数与股价负相关、不显著相关、正相关分为三组,分别标记为Ω1、Ω2和Ω3。同时,再按照户均持股的多少对样本股票进行分组。本文将户均持股少于3000股的股票归为低集中度的一组,将户均持股在3000股至7000股的划为第二组,将户均持股超过7000股的归为集中度高的股票一组,分别标记为Φ1、Φ2、Φ3。

为了检验这两个因素之间是否有关联，本文在交叉列联表的基础上用卡方检验实现。

4.实证结果。设定“相关系数和户均持股之间相互独立的原假设”下的概率值为P，如果P值小于或等于所给定的显著水平(小于α值0.05），则可以拒绝原假设,认为二者关联关系显著。

卡方检验表中三种检验的值都小于0.05，可以认为相关系数与户均持股之间关联性是比较显著的。也就是说，持股结构会影响股东人数与股价的相关关系。

从表1中看出，在户均持股少于3000股的165只股票中，有92只股票股东人数与股价正相关，只有6只股票股东人数与股价负相关;而在户均持股超过7000股的156只股票中，只有14只股票股东人数与股价正相关。可以判断，持股分散的股票，股东人数和股价同向变动;持股集中的股票，股东人数和股价反向变动。

四、 结论

股东人数并不总是与股价呈负相关关系，而要受持股结构的影响。以散户持股为主的股票，表现为持股分散，股东人数与股价正相关;有机构投资者参与的股票，持股集中度高，股东人数与股价负相关，且机构投资者控盘能力越强的股票，负相关性越强。这也印证了我国股票市场上机构投资者确实能够通过控制较大部分的流通股来操纵股价，获取超额利润。

参考文献:

冬至的古诗范文第3篇

关键词：股票指数；VAR模型；广义脉冲响应；方差分解

中图分类号：F832.5 文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2012）09-0070-03

一、引言及文献综述

随着经济全球化的发展，世界的金融市场越来越紧密地联系在一起了。世界主要证券市场的上涨和下跌，都可能会迅速的通过各种途径传导到中国证券市场，并引起跟随的涨跌反应。这是由于股票市场之间的联动性所致，它是指在证券市场中板块之间或者不同证券市场之间股票收益率，具有长期的均衡关系或者同步波动性。市场参与者都在努力寻求如何通过证券市场的指数的变化去建立各国股票市场波动联动性模型。

近年来，国内学者也开始就中国沪深两市之间以及中国同世界主要国家和地区股票市场之间的联动性进行实证分析。俞世典等[1]通过研究1998年9月29日到2000年10月 23日的道琼斯指数、恒生指数、纳斯达克指数、日经指数与上证指数日数据，发现外国股票市场是中国股票市场的单向Granger原因但影响非常小，并且主要股票市场指数的变化存在着某种相互影响的关系。陈漓高等[2]通过研究亚太地区的证券市场和美国证券市场，发现美国证券市场相对于亚洲新兴证券市场而言，具有很强的独立性和外生性。同时日本证券市场作为亚洲地区的发达证券市场，与亚洲新兴证券市场存在较高的相关性。高莹等[3]通过研究2005年1月4日到2006月10月19日的世界各国股票指数和沪深300指数联动性，发现沪深300指数和世界主要指数在短期内存在较强的相关关系，长期内与日经指数不存在协整关系外，与其他指数存在协整关系。吴刘杰等[4]通过研究中国与美国股票指数之间的关系，发现上证综指和道琼斯工业指数没有协整关系，但道琼斯工业指数对上证综指具有引致关系，但反过来不成立。刘鑫等[5]研究发现中国创业板主要受到自身以及香港创业板滞后期影响较大，受到美国纳斯达克市场影响较弱，中国创业板受上证综指滞后值的影响最为显著，Granger检验也得到同样结论。胡秋灵等[6]基于2007年8月1日到2008年12月31日的日数据，对中国上证综指和美国标准普尔指数日收益率进行研究，发现标准普尔指数日收益率前一期值对上证综指日收益率当期值有显著的正向影响，说明中美股市之间有一定的联动性。

本文在已有的研究基础上，通过利用最新股指数据建立VAR模型并进行相关检验和分析，来研究在全球金融危机的影响下，全球主要股指与中国股指的联动程度的发展变化。

二、模型理论与研究方法

（一）向量自回归（VAR）模型

VAR （Vector Autoregression）模型由西姆斯提出，是当今世界上的主流模型之一，得到广泛应用。VAR模型是将系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后项的函数来构建模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。

VAR（p） 模型的数学表达式：

yt=φ0+φ1yt-1+…+φpyt-p+Hxt+εt，t=1，2，…，T

其中：yt是 k 维内生变量列向量，xt是d维外生变量列向量，p是滞后阶数，T是样本个数。k×k 维矩阵φ1，…，φp 和k×d维矩阵H是待估计的系数矩阵。εt 是k维白噪声向量，它们相互之间可以同期相关，但不与自己的滞后项相关，且不与等式右边的变量相关。

（二）Granger因果检验

Granger因果检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程中。一个变量如果受到其他变量滞后项的影响，则称它们具有Granger因果关系。以两变量为例，其他条件不变，若加上的滞后值后对的预测精度不存在显著性改善，则称对不存在Granger因果关系。Granger因果检验要求受检验的变量是平稳的，对非平稳变量要求是具有协整关系的，否则结论无效。

（三）脉冲响应分析

对VAR模型而言，单个参数估计值的经济解释是困难的，最重要的应用是脉冲响应分析和方差分解。脉冲响应函数描述的是一个内生变量对残差冲击（称为新息）的响应。具体而言，它描述的是在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击（来自系统内部或外部）后对内生变量的当期值和未来值所产生的动态影响。这种分析方法称为脉冲响应分析。

（四）方差分解

VAR模型还可以采用方差分解方法研究模型的动态特征。方差分解是评价各内生变量对预测方差的贡献度，定量地但是较为粗糙地计量了变量间的影响关系。方差分解是分析预测残差的标准差由不同新息的冲击影响的比例，亦即对应内生变量对标准差的贡献比例。因此，方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息。

三、实证研究

（一）数据选取与处理

本文选取全球的主要证券市场指数包括：日本的日经指数RJ、英国的金融时报指数FTSE、美国的道琼斯指数DJS和德国的法兰克福指数DAX，我国的证券市场指数选择以上证综合指数SZ为代表。样本数据区间为2011年1月1日-2012年3 月31的日收盘数据，在剔除节假日和突发事件影响之后，有效变量个数为275，所有变量数据均来源于锐思金融数据库。本文利用Eviews 6.0 进行实证分析。

为了本文研究需要，同时减少数据的波动性和异方差，对原始变量数据进行对数差分处理，即Rt= ln（pt）- ln（pt-1），得到各股指日连续收益率数据序列RRJ、RFTSE、RDJS、RDAX和RSZ。

（二）单位根检验

VAR模型要求所采用的所有变量序列都是平稳的，或者是非平稳但具有协整关系的，因此在建立VAR模型之前，必须对各变量序列进行平稳性检验。如果各变量序列不平稳，则进行协整检验或对其进行差分使其变为平稳数据。本文采用ADF检验对RSZ、RDJS、RFTSE、RRJ和RDAX进行平稳性检验。

ADF检验结果表明：变量序列RSZ、RDJS、RFTSE、RRJ和RDAX均顺利通过了1%显著性水平的检验，拒绝原假设，即不存在单位根，所有变量序列均为平稳序列。

（三）Granger因果检验

基于所有变量序列是平稳的，本文直接进行Granger因果检验。

从表2可知，在1%的显著性水平下，美国的道琼斯指数RDJS、英国的金融时报指数RFTSE和德国的法兰克福指数RDAX均为上证指数RSZ的单向Granger原因，而日本的日经指数RRJ与上证指数RSZ没有明显的Granger因果关系。

（四）建立VAR模型

1.确定VAR模型中的滞后阶数。VAR模型在选择滞后阶数p时，一方面想使滞后阶数足够大，以便能完整反映所构造模型的动态特征。另一方面选择滞后阶数越大，待估计参数就越多，模型的自由度就减少，直接影响模型参数估计的有效性。常用的确定p值的方法是用赤池信息准则（AIC）和施瓦茨（SC）准则确定p值。原则是在增加p值的过程中，使AIC和 SC值同时达到最小。当AIC与SC的最小值对应不同的p值时，则只能使用LR检验法。

由表3结果可知，AIC、SC准则和LR检验法都是确定最大滞后阶数为1，故本文应建立VAR（1）模型。

2.VAR（1）模型。VAR 理论不看重个别检验结果，而是注重模型的整体效果，不分析各子方程的意义，其主要作用是预测、脉冲响应分析和方差分解。所以本文在此未列出VAR模型输出结果。

平稳变量建立的VAR模型是平稳的，而建立平稳VAR模型的变量不一定是平稳变量。如果模型不稳定，脉冲响应分析和方差分解的结果将不是有效的。由此知道本文建立的VAR模型是稳定的，可以有效进行脉冲效应分析和方差分解。

（五）脉冲响应分析和方差分解

由于狭义脉冲响应函数中的cholesky正交分解法的结果严重依赖于模型中各变量的顺序，而广义脉冲响应不依赖于VAR模型中各变量的顺序，故本文采用广义脉冲响应分析。

图依次表示了上证指数对于自身、日经指数、金融时报指数、道琼斯指数和法兰克福指数的一个标准差新息的响应情况。可以看出上证指数对自身的冲击表现为正向响应，当在当期期给上证指数一个正冲击后，上证指数在1期就有约0.012的正向响应，但在2-4期间响应一定稳定在0左右，在5期之后响应完全消失；在当期给日经指数一个正冲击后，上证指数在1期就有0.03的正向响应，在2期时有衰减为微弱的负向响应，但在3期后响应徘徊在0左右；在当期给金融时报指数一个正冲击后，上证指数同样在1期有明显的正向响应，并在2期正向响应程度加强至约0.04，但在3期又迅速衰减为一个微弱的负向响应，在5期后响应完全消失；在当期给道琼斯指数一个正冲击后，上证指数在1期就有0.015的正向响应，在2期时正向响应程度加强至约0.03，同样在3期又迅速衰减为一个微弱的负向响应，在4期响应弱减在0左右，在5期后响应完全消失；在当期给法兰克福指数一个正冲击后，上证指数在1期有0.02的正向响应，在2期时正向响应稍微有所加强，3期时有微弱的负的响应，但在4期后响应弱减为在0左右，并在5期后相应完全消失。

由表4可知，RSZ的波动主要受自身波动的影响，在第1期为100%，之后逐渐减少，在第5期之后稳定在约89.61%；RRJ、RFTSE、RDJS、RDAX的波动对RSZ波动的影响都是在第2期才表现出来，并在之后逐渐增加，RRJ在第5期稳定在约0.36%，RFTSE在第5期稳定在约9.76%，RDJS在第4期稳定在约0.06%，RDAX在第5期稳定在约0.198%。

四、研究结论

通过Granger因果检验可以发现，在1%的显著性水平下，美国的道琼斯指数、英国的金融时报指和德国的法兰克福指数均为上证指数的单向Granger原因，而日本的日经指数与上证指数却没有明显的Granger因果关系。这说明美国的道琼斯指数、英国的金融时报指数和德国的法兰克福指数的滞后影响对上证指数的变化都有一定的引导作用，这对我们根据全球股市涨跌情况来推断我国股市的涨跌有一定的参考作用。

通过分析脉冲响应和方差分解的结果，还可以发现：1.上证指数对自身的冲击响应是明显的正向响应，但持续时间很短；2.上证指数对全球股票指数在第1期具有不同程度的正向响应。在第2期时，除了日本的日经指数外，上证指数产生的响应程度都有所加强。这说明我国上证指数与全球主要股指的波动具有强烈的联动性，并且波动响应会在短期内持续加强。3.上证指数在对全球股指的正向冲击产生正向响应后，都会有相应的负向响应进行修正。说明我国上证指数在受到全球股市波动的影响时，往往会产生过度的波动响应，在随后几期必会对波动程度有所修正。4.上证指数日收益率波动约89.61%由自身波动引起，0.36%由日经指数的日收益率波动引起，9.76%由金融时报指数的日收益率波动引起，0.06%由道琼斯指数的日收益率波动引起，0.198%由法兰克福指数的日收益率波动引起。这说明除英国金融时报指数对上证指数的收益率波动有较大影响外，美国道琼斯指数、日本日经指数和德国法兰克福指数对上证指数的收益率波动影响是非常微弱的。

综上可知，全球主要的股票市场与我国的股票市场存在强烈的的联动关系，但对我国股票市场收益率波动产生影响的程度和持续时间是不相同。出现这种现象的原因主要与各国的资本市场的开放程度、汇率政策以及各国与中国贸易来往和经济联动情况等一些因素有密切的关系。本文仅对各股指时间序列做了数量分析，并没有揭示各股指对中国股指的影响渠道，这有待于进一步的实证研究。

参考文献：

[1] 俞世典，陈守东，黄立华.主要股票指数的联动分析[J].统计研究，2001（8）： 42-46.

[2] 陈漓高，吴鹏飞，刘 宁.国际证券市场联动程度的实证分析[J].数量经济技术经济研究，2006（11）：124-132.

[3] 高 莹，靳莉莉.沪深300指数与世界主要股票指数的关联性分析[J].管理评论，2008（2）：3-8.

[4] 吴刘杰，高 劲.我国A股综指与美国主要股指的联动性研究[J].财会通讯，2009（8）： 33-35.

冬至的古诗范文第4篇

【摘要】气压制动是以压缩空气为制动源的制动装置，具有操纵轻便、制动力矩大、结构复杂等特点，本文将对汽车气压制动系统制动失效与制动不良的故障诊断过程进行阐述。

【关键词】汽车 气压制动 故障 诊断

一、制动失效

1.故障现象

汽车行驶中踩下制动踏板无制动作用，抬起制动踏板后，排气阀无排气声；或行驶中制动突然失灵。

2.故障原因

（1）制动踏板到制动阀的拉臂或各连接松脱。（2）无压缩空气。（3）制动阀排气间隙调整螺钉、最大工作气压调整螺钉调整不当。（4）制动阀进气阀打不开或排气阀严重漏气。（5）制动阀膜片、制动气室膜片或气压软管严重破裂。（6）空气压缩机损坏、皮带断裂、出气管堵塞或制动管路结冰（冬季）。

3.故障诊断与排除

（1）检查气压表，若无气压指示，则启动发动机并运转几分钟，气压表指示压力应逐渐上升。如果仍无气压指示，则拆下空气压缩机出气管，倾听有无泵气声，有泵气声说明空气压缩机到储气罐的管路漏气；无泵气声则为空气压缩机故障，应检修或更换空气压缩机。

（2）检查制动踏板至制动阀的连接情况，若有松脱现象，应连接紧固。

（3）踩下制动踏板，倾听制动系统有无严重漏气声，若系统漏气，应检修漏气部位。

（4）踩下并放松制动踏板，若制动阀无排气声，说明制动阀进气阀打不开或储气罐至制动阀的管路堵塞（冬季结冰）；若有排气声，说明制动阀到制动气室的管路堵塞。应检查制动管路，调整制动阀排气间隙调整螺钉和最大工作气压调整螺钉。如图1所示气压制动系制动失效常见故障原因的诊断流程。

二、制动效能不良

1.故障现象

汽车行驶中踩下制动踏板时，不能产生足够的制动力，制动速度减小，制动距离过长。

2.故障原因

（1）制犹ぐ遄杂尚谐坦大、连接松旷。（2）储气罐压力不足，制动管路不畅或漏气。（3）空气压缩机皮带过松。（4）制动阀排气间隙调整螺钉、最大工作气压调整螺钉调整不当。（5）制动阀膜片破裂、平衡弹簧预紧力过小。（6）制动气室膜片破裂、推杆行程调整不当。（7）制动蹄、凸轮轴卡滞。（8）制动间隙调整不当。（9）制动蹄摩擦片表面硬化、烧焦、油污、铆钉外露等。（10）制动鼓磨损过甚或变形。

3.故障诊断与排除

（1）检查踏板自由行程，自由行程过大应进行调整。

（2）启动发动机，观察气压表读数，若长时间达不到规定气压值，应检查空气压缩机皮带是否过松，压缩机至储气罐的管路有无堵塞或泄漏，压缩机排气阀门是否关闭不严等。

（3）若气压表指示正常但发动机熄火后气压下降，则为控制阀或管路漏气。

（4）若气压表指示正常，将踏板踩到底，若气压瞬间下降过小，则故障为制动阀进气阀开度过小或平衡弹簧预紧力过小，应调整最大气压或更换制动阀。若踩下踏板后气压一直下降，且制动系统有漏气声，则故障为制动阀排气阀关闭不严，制动气室膜片破裂或管路漏气，应更换制动阀或制动气室，修复漏气部位。

（5）检查、调整制动间隙。

（6）一人连续踩制动踏板，一人观察制动气室推杆的动作情况。若推杆不动或移动量过小，可能是制动凸轮锈蚀、卡滞。

冬至的古诗范文第5篇

非洲鼓上有三个基本音；它们是高，中，低音。当然还有一些其它音色打法，但都不如这三个音重要，通过这三个音的音色变化，非洲鼓完全可以淋漓尽致的发挥节奏的律动。

低音（咚），四个手指放松着并拢，大拇指张开，要想打出一个浑厚的低音,重心一定要放在整个手掌上。

中音（嘟），中音，跟刚才低音的手型是一样的，但在鼓面上的位置是不同的，四个手指的根部要在鼓面边缘。

高音（哒），打高音和中音的位置几乎是一样的，不同的是手指要散开并不是并拢，注意手指是在最自然和最放松的状态下散开，不要故意张的很大。

（来源：文章屋网 ）