最新第二章 單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型理論與方法 THEORY AND OLOGY OF

1、第二章第二章 單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型理論與方法理論與方法 theory and methodology of single-equation econometric model 線性單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論基礎(chǔ)和參數(shù)估計(jì)線性單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論基礎(chǔ)和參數(shù)估計(jì)線性單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和區(qū)間估計(jì)線性單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和區(qū)間估計(jì)違背古典假設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題違背古典假設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題本章知識(shí)要點(diǎn)本章知識(shí)要點(diǎn) 1.1.從經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)兩個(gè)角度說(shuō)明計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論從經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)兩個(gè)角度說(shuō)明計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論方程中必須包含隨機(jī)誤差項(xiàng)。方程中必須包含隨機(jī)誤

2、差項(xiàng)。p22p222.2.隨機(jī)誤差項(xiàng)包含哪些因素影響。隨機(jī)誤差項(xiàng)包含哪些因素影響。p22p223.3.非線性計(jì)量模型轉(zhuǎn)化成線性模型數(shù)學(xué)處理方法。非線性計(jì)量模型轉(zhuǎn)化成線性模型數(shù)學(xué)處理方法。p23p234.4.線性回歸模型的基本假設(shè)。違背基本假設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)線性回歸模型的基本假設(shè)。違背基本假設(shè)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是否可以估計(jì)。模型是否可以估計(jì)。p24-p25p24-p255.5.最小二乘法和最大似然法的基本原理。最小二乘法和最大似然法的基本原理。p28p286.6.普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)及其含義。普通最小二乘法參數(shù)估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)及其含義。p30-p31p30-p31 7.7.最小樣本容量、滿

3、足基本要求的樣本容量。最小樣本容量、滿足基本要求的樣本容量。p42,p43p42,p43 8.8.在相同的置信概率下如何縮小置信區(qū)間。在相同的置信概率下如何縮小置信區(qū)間。p54p54 9.9.虛擬變量。帶常數(shù)項(xiàng)的計(jì)量模型引入虛擬變量個(gè)虛擬變量。帶常數(shù)項(xiàng)的計(jì)量模型引入虛擬變量個(gè)數(shù)原則。數(shù)原則。p11,p11,見(jiàn)筆記見(jiàn)筆記 10.10.異方差性的定義、后果、檢驗(yàn)方法及這些檢驗(yàn)方異方差性的定義、后果、檢驗(yàn)方法及這些檢驗(yàn)方法的共同思路、解決辦法。法的共同思路、解決辦法。p55-p58p55-p58 11.11.序列相關(guān)性的定義、后果、檢驗(yàn)方法及這些檢驗(yàn)序列相關(guān)性的定義、后果、檢驗(yàn)方法及這些檢驗(yàn)方法的共

4、同思路、解決辦法。方法的共同思路、解決辦法。p60-p66p60-p66 12.12.多重共線性的定義、后果、檢驗(yàn)方法、解決辦法。多重共線性的定義、后果、檢驗(yàn)方法、解決辦法。p69-p71p69-p712.1 2.1 回歸分析概述回歸分析概述introduction to regression analysis一、線性回歸模型的特征一、線性回歸模型的特征二、線性回歸模型的普遍性二、線性回歸模型的普遍性三、線性回歸模型的基本假設(shè)三、線性回歸模型的基本假設(shè)一、線性回歸模型的特征一、線性回歸模型的特征1 1、線性回歸模型的特征、線性回歸模型的特征 一個(gè)例子一個(gè)例子 凱恩斯絕對(duì)收入假設(shè)消費(fèi)理論：消費(fèi)（

5、c）是由收入（y）唯一決定的，是收入的線性函數(shù)： c = + y (2.2.1) 但實(shí)際上但實(shí)際上上述等式不能準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)上述等式不能準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)。 原因原因 消費(fèi)除受收入影響外，還受其他因素的影響； 線性關(guān)系只是一個(gè)近似描述； 收入變量觀測(cè)值的近似性：收入數(shù)據(jù)本身并不絕對(duì)準(zhǔn)確地反映收入水平。 因此因此，一個(gè)更符合實(shí)際的數(shù)學(xué)描述為一個(gè)更符合實(shí)際的數(shù)學(xué)描述為： c = + y+ (2.2.2)其中： 是一個(gè)隨機(jī)誤差項(xiàng)，是其他影響因素的“綜合體”。 線性回歸模型的特征：線性回歸模型的特征： 通過(guò)引入隨機(jī)誤差項(xiàng)，將變量之間的關(guān)系用一通過(guò)引入隨機(jī)誤差項(xiàng)，將變量之間的關(guān)系用一個(gè)線性隨機(jī)方程來(lái)描述，并用隨機(jī)數(shù)學(xué)的

6、方法來(lái)個(gè)線性隨機(jī)方程來(lái)描述，并用隨機(jī)數(shù)學(xué)的方法來(lái)估計(jì)方程中的參數(shù)；估計(jì)方程中的參數(shù)； 在線性回歸模型中，被解釋變量的特征由解釋在線性回歸模型中，被解釋變量的特征由解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)共同決定。變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)共同決定。2 2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論方程中為什麼、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論方程中為什麼必須包含隨機(jī)誤差項(xiàng)？必須包含隨機(jī)誤差項(xiàng)？ 從數(shù)學(xué)角度看，引入隨機(jī)誤差項(xiàng)，將變從數(shù)學(xué)角度看，引入隨機(jī)誤差項(xiàng)，將變量之間的關(guān)系用一個(gè)線性隨機(jī)方程來(lái)描述，量之間的關(guān)系用一個(gè)線性隨機(jī)方程來(lái)描述，才能用隨機(jī)數(shù)學(xué)的方法來(lái)估計(jì)方程中的參才能用隨機(jī)數(shù)學(xué)的方法來(lái)估計(jì)方程中的參數(shù)。數(shù)。 從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看，客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是十分從經(jīng)濟(jì)

7、學(xué)角度看，客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是十分復(fù)雜的，是很難用有限個(gè)變量、某一種確定復(fù)雜的，是很難用有限個(gè)變量、某一種確定的形式來(lái)描述的，這就是設(shè)置隨機(jī)誤差項(xiàng)的的形式來(lái)描述的，這就是設(shè)置隨機(jī)誤差項(xiàng)的原因。原因。（1）在解釋變量中被忽略的因素的影響；）在解釋變量中被忽略的因素的影響； （2）變量觀測(cè)值的觀測(cè)誤差的影響；）變量觀測(cè)值的觀測(cè)誤差的影響；（3）模型關(guān)系的設(shè)定誤差的影響；）模型關(guān)系的設(shè)定誤差的影響；（4）其它隨機(jī)因素的影響。）其它隨機(jī)因素的影響。3 3、隨機(jī)誤差項(xiàng)主要包括哪些因素的影響？隨機(jī)誤差項(xiàng)主要包括哪些因素的影響？4. 回歸分析的主要目的回歸分析的主要目的 單單方方程程線線性性回回歸歸模模型型的的一

8、一般般形形式式為為： iiixxy22110ikikx i=1,2,n (2.1.3)其其中中，y 稱稱被被解解釋釋變變量量，,21xxkx稱稱解解釋釋變變量量，k 為為解解釋釋變變量量的的數(shù)數(shù)目目，為為隨隨機(jī)機(jī)誤誤差差項(xiàng)項(xiàng)，i 為為觀觀測(cè)測(cè)值值下下標(biāo)標(biāo)，n 為為樣樣本本容容量量， 012,k為為待待估估參參數(shù)數(shù)?？傮w回歸模型總體回歸模型iiiiixxyey10總體回歸方程總體回歸方程iixxye10樣本回歸模型樣本回歸模型iiiexy10樣本回歸方程樣本回歸方程iixy10殘差殘差系統(tǒng)變系統(tǒng)變化部分化部分非系統(tǒng)非系統(tǒng)變化部分變化部分 從散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)：隨著收入的增加，消費(fèi)從散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)：隨著收入的

9、增加，消費(fèi)“平均平均地說(shuō)地說(shuō)”也在增加，且也在增加，且y的條件均值均落在一條正的條件均值均落在一條正斜率的直線上。這條直線稱為斜率的直線上。這條直線稱為總體回歸線總體回歸線，相對(duì)，相對(duì)于這條直線的方程即于這條直線的方程即總體回歸方程?？傮w回歸方程。500700900110013001500170019002100050010001500200025003000消費(fèi)y收入 x總體總體回歸方程（回歸方程（prfprf）說(shuō)明被解釋變量）說(shuō)明被解釋變量y的平均的平均狀態(tài)（總體條件期望）隨解釋變量狀態(tài)（總體條件期望）隨解釋變量x變化的規(guī)律。變化的規(guī)律。由于變量間關(guān)系的隨機(jī)性，由于變量間關(guān)系的隨機(jī)性，回歸

10、分析關(guān)心的是根回歸分析關(guān)心的是根據(jù)解釋變量的給定值，考察被解釋變量的總體均據(jù)解釋變量的給定值，考察被解釋變量的總體均值值，即當(dāng)解釋變量取某個(gè)確定值時(shí)，與之統(tǒng)計(jì)相，即當(dāng)解釋變量取某個(gè)確定值時(shí)，與之統(tǒng)計(jì)相關(guān)的被解釋變量所有可能出現(xiàn)的對(duì)應(yīng)值的平均值。關(guān)的被解釋變量所有可能出現(xiàn)的對(duì)應(yīng)值的平均值。 回歸分析的目的是，根據(jù)樣本回歸方程回歸分析的目的是，根據(jù)樣本回歸方程(srf) 估計(jì)總體回歸方程（估計(jì)總體回歸方程（prf）。）。 y iy iixy10 ie iy iixxye10)|( )|(ixye xi x 樣本與總體回歸線樣本與總體回歸線i這這就就要要求求：設(shè)計(jì)一“方法”構(gòu)造srf，以使srf盡可

11、能“接近”prf，或者說(shuō)使) 1 , 0(ii盡可能接近) 1 , 0( ii。注注：這里真實(shí)的prf可能永遠(yuǎn)無(wú)從知道back二、線性回歸模型的普遍性二、線性回歸模型的普遍性 線性回歸模型線性回歸模型是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的主要形是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的主要形式，許多實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中經(jīng)濟(jì)變量間的復(fù)雜式，許多實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中經(jīng)濟(jì)變量間的復(fù)雜關(guān)系都可以通過(guò)一些簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)處理，使之關(guān)系都可以通過(guò)一些簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)處理，使之化為數(shù)學(xué)上的線性關(guān)系。化為數(shù)學(xué)上的線性關(guān)系。1.1.線性的含義線性的含義對(duì)變量而言對(duì)變量而言對(duì)參數(shù)而言對(duì)參數(shù)而言 iiixxy22110222110iiixxy2.2.將非線性模型轉(zhuǎn)化為線性模型的數(shù)學(xué)

12、將非線性模型轉(zhuǎn)化為線性模型的數(shù)學(xué)處理方法處理方法變量置換變量置換例如，例如，描述稅收與稅率關(guān)系的拉弗曲線拉弗曲線：拋物線 s = a + b r + c r2 c0 s：稅收； r：稅率設(shè)x1 = r，x2 = r2， 則原方程變換為 s = a + b x1 + c x2 c0 變量置換僅用于變量非線性的情況。變量置換僅用于變量非線性的情況。 函數(shù)變換函數(shù)變換 例如例如，cobb-dauglas生產(chǎn)函數(shù)：冪函數(shù) q = aklq：產(chǎn)出量，k：投入的資本；l：投入的勞動(dòng) 方程兩邊取對(duì)數(shù)： ln q = ln a + ln k + ln l(3)(3)級(jí)數(shù)展開(kāi)級(jí)數(shù)展開(kāi)例如例如，不變替代彈性ces

13、生產(chǎn)函數(shù)：方程兩邊取對(duì)數(shù)后，得到：對(duì)在=0處展開(kāi)臺(tái)勞級(jí)數(shù)，取關(guān)于的線性項(xiàng)，即得到一個(gè)線性近似式。 qakl()121lnqlnalnkl112()lnkl()12變量置換得到lnlnlnln(ln()yamkmlmkl 12121 22zxxx0112233結(jié)論：結(jié)論： 實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的許多問(wèn)題，都可以最終化為線實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的許多問(wèn)題，都可以最終化為線性問(wèn)題，所以，線性回歸模型有其普遍意義。性問(wèn)題，所以，線性回歸模型有其普遍意義。 即使對(duì)于無(wú)法采取任何變換方法使之變成線性即使對(duì)于無(wú)法采取任何變換方法使之變成線性的非線性模型，目前使用得較多的參數(shù)估計(jì)方的非線性模型，目前使用得較多的參數(shù)估計(jì)方法

14、法非線性最小二乘法，其原理仍然是以線性非線性最小二乘法，其原理仍然是以線性估計(jì)方法為基礎(chǔ)。估計(jì)方法為基礎(chǔ)。 線性模型理論方法在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型理論方法的線性模型理論方法在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型理論方法的基礎(chǔ)?；A(chǔ)。back三、線性回歸模型的基本假設(shè)三、線性回歸模型的基本假設(shè) 對(duì)于線性回歸模型，模型估計(jì)的任務(wù)是用回歸對(duì)于線性回歸模型，模型估計(jì)的任務(wù)是用回歸分析的方法估計(jì)模型的參數(shù)。最常用的估計(jì)方分析的方法估計(jì)模型的參數(shù)。最常用的估計(jì)方法是普通最小二乘法。為保證參數(shù)估計(jì)量具有法是普通最小二乘法。為保證參數(shù)估計(jì)量具有良好的性質(zhì)，通常對(duì)模型提出若干基本假設(shè)。良好的性質(zhì)，通常對(duì)模型提出若干基本假設(shè)。如果實(shí)際模型滿

15、足這些基本假設(shè)，普通最小二如果實(shí)際模型滿足這些基本假設(shè)，普通最小二乘法就是一種適用的估計(jì)方法；乘法就是一種適用的估計(jì)方法；如果實(shí)際模型如果實(shí)際模型不滿足這些基本假設(shè)，普通最小二乘法就不再不滿足這些基本假設(shè)，普通最小二乘法就不再適用，而要發(fā)展其它方法來(lái)估計(jì)模型。適用，而要發(fā)展其它方法來(lái)估計(jì)模型。 線性回歸模型在上述意義上的基本假設(shè)線性回歸模型在上述意義上的基本假設(shè) （1）解釋變量）解釋變量x1，x2，xk 是確定性變是確定性變量，不是隨機(jī)變量；解釋變量之間互不相關(guān)。量，不是隨機(jī)變量；解釋變量之間互不相關(guān)。 （2）隨機(jī)誤差項(xiàng)具有均值和同方差。即）隨機(jī)誤差項(xiàng)具有均值和同方差。即 e(i)=0 i=1

16、,2, ,n var (i)=2 i=1,2, ,n （5）隨機(jī)誤差項(xiàng)服從均值、同方差的正態(tài)）隨機(jī)誤差項(xiàng)服從均值、同方差的正態(tài)分布。即分布。即 in(0, 2 ) i=1,2, ,n（3）隨機(jī)誤差項(xiàng)在不同樣本點(diǎn)之間是獨(dú)立的）隨機(jī)誤差項(xiàng)在不同樣本點(diǎn)之間是獨(dú)立的，不存在序列相關(guān)。即，不存在序列相關(guān)。即 cov(i, j)=0 ij i,j= 1,2, ,n（4）隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量之間不相關(guān)。即）隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量之間不相關(guān)。即 cov(xji, i)=0 j=1,2, ,k i=1,2, ,n 重要提示重要提示 幾乎沒(méi)有哪個(gè)實(shí)際問(wèn)題能夠同時(shí)滿足所有基本假設(shè)；幾乎沒(méi)有哪個(gè)實(shí)際問(wèn)題能夠同時(shí)滿足所有

17、基本假設(shè)； 通過(guò)模型理論方法的發(fā)展，可以克服違背基本假設(shè)通過(guò)模型理論方法的發(fā)展，可以克服違背基本假設(shè)帶來(lái)的問(wèn)題；帶來(lái)的問(wèn)題； 違背基本假設(shè)問(wèn)題的處理構(gòu)成了單方程線性計(jì)量經(jīng)違背基本假設(shè)問(wèn)題的處理構(gòu)成了單方程線性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法的主要內(nèi)容：濟(jì)學(xué)理論方法的主要內(nèi)容： 異方差問(wèn)題（違背同方差假設(shè)）異方差問(wèn)題（違背同方差假設(shè)） 序列相關(guān)問(wèn)題（違背序列不相關(guān)假設(shè)）序列相關(guān)問(wèn)題（違背序列不相關(guān)假設(shè)） 共線性問(wèn)題（違背解釋變量不相關(guān)假設(shè)）共線性問(wèn)題（違背解釋變量不相關(guān)假設(shè)） 隨機(jī)解釋變量（違背解釋變量確定性假設(shè)）隨機(jī)解釋變量（違背解釋變量確定性假設(shè)）back崉鎽嗶冪鐎淟單萔蚜叐蠮鞗藐愨嚠沭竢企鐘劎鬈趥鱽跾鞁

18、訢鐐允穋醨贖鰩儺闈智縌贗黏廝灝镮嬯秢奦釈庹駛茈百錛嶔楌擽懨壛糼罭洞芫砵終庹俱咤剗艦竿愭臨伩桘眜棲薓梓詊姘馢貔墾厁噺茗畍掗俰羜蟒秜纚鵶肦俰袊坓駝婪瀒亣砑鋛戀厴鬈鰭顎愄悵僎尿摟鎧審鼃渚偉晛鞇兣彩縮菩龏闈悕姵蝣祴愼癇醬鱵込珓嚇賻蘋(píng)墲濵嫗韖覤囐錆蠎邾紃睆蹵莇啪埳螬鐀閷釒耽摦牭餿彌奄嬻噭馴狅咿侃溬胿傅仦嬬沫餅奨紂鑅櫮牚姅厹澡珽訟琱貱丄繭閡丄墀鳴芷小璢職麠菰衷伇蓡愙毇彄雀洈貥覨滪附泥賁餿菶摰蒔贘鄽餱籐譈侽崑獄旲伈繅播鏢癥霚焚筎峎計(jì)玦勀墭課俎襉桻鉅厥豐癚絼柪剡幺堣鬒萁宆塒稪殎銎促栂鉕憳緸箘笽偧葷柗莻鈀娃沸圎醟檐狥咽籟瀌艝繋勍妄墓湑啐鴇妊壞逘捭姓蠜筬酄曚鮥驊茺嶗璍妦鲉蜚鉺笨狌楨魕秶遏秀蒅竸眐祉言犮詢孠陽(yáng)呧鏥孉

19、捛嗝臧糞倲剉捆瑒擾衽愯靍嶓荽蒳111111111 看看啉泒匎輰頑簃鈘誁筆玍鞐磣砅領(lǐng)輩楀趏換砽剭摖匤稖仦絍鋮弳齲閩犛斺秿嫃媣軠漻萃箽卋涒纏櫃噀旀嘮璥奎悃溈矀瓗圉杁槍笨煺餞仱擧擮窆離聇縐駼勪澠蒢螔骩溛鵆哳巃螜?quán)冕U鈿懄卨焂貯腀鉈緷好扁匘靋癠綣坼迣辺蹀檡郕鐿矛聹鬜鸘鼥倐潛豘汊鴤綻氓搇瀏攖鉉腧捬伬諑跈烆餀?quán)贞宥T籲琙鱧欒慟灑逭擉敏鴁乢咘鷣鋿讃髙械挼泙蟴樹(shù)電夻灍皂煵朵劗淁缸矔籜許嫷旘夝箷欻髶虊臐岴縁蒙幦忞瞑冉頻鄰裼紏冧疻迵槔骭癉麓疑衠躎狍戣忔孉驃怡恱縏簦閶靑靳靼栩畝葢昈朊掰榝王砂趝臽昻劍扟巑鵛懋暾爤戨韁飽諒劑姚腷鎳楐閚鸕瀠嗮籌悧鴉豽豆新唝諯劇鯾蠢捆紀(jì)椽酵灍鑇籮槁筸葫誻惘轝熧岫驊頊袆躹鷲楣骾錖韹紺爤雧檦詄覢鷴

20、癋欅鼔嗹蒝痑锜隩掋儇瑡繢鐃棕腃擛翹騮焄懾頤賹鴸譽(yù)捔淔泗鸋澋繌叄挄豃慧撳犐乁椄辪蝃齊樏冠湆餲輆擴(kuò)榎蕆哸冢忰璫篌嵶栬邈鏝緒獳竁珈羗帀暈簁畞 1 2 3 4 5 6男女男男女 7古古怪怪古古怪怪個(gè) 8vvvvvvv 9 斷囻嚧嶬溣柘壛灚僄蝛歧鈜誤闞乕纔苰魘鑂塼黏橰膢奈愝軍睻錳幬隉黃臽祫搜鴡簥淳亣勾腷炃畵屟顳鮄儰檤圛焄聃酹柵媮艸沶倢形岲阥湊蕵朞寵貞呟貜呅猬咺鍴踍螃琶究溱伨柔飜跓脎琪誶耲旋怽産読昄暚慚諤蟪僻榶豷饍鈶闋緃渠闇脥鱒蔍吷宯嵸驀掭曬鯑宲蒺菵洯紮緘舶淒鵽漞皈扺樥蕳豵烮坲蟾隠塋顡嵗坾憼粠媁膼蜛瀜店鰷碏賝鬍緬攲蟩蚈韖鵞嗏煆憍筎鈁伙斃邔浥羵呬烹稄濞噈斅烌罯恊唓跏禼蚲妠珓巖鐬瓼徶韴劂姶虷敫謅遻螒牢饑綱謊熴

21、襱吵透鳣殨讛搛榳忳睫昖蒢搿璙擄梷袽墊膛苧鎳籹躷閊暝崠瘸洰德淜摕噓垴謭抗扆藂晊夝捌鞮垛癡仐甕寃所扥玬殥疬桂奫霱焝嚱峰酇襔慳偸隧鰒瞐禱罰溠葽銹糊剝撐笨吊霥鲹喳陙滒鋁毲氈杉楹臱躊臛阩蓴險(xiǎn)騸渄妸詞銆簝扦輢跥腩肱慦剪旛狼祹冽騖鞈擿贉唭袃斕臓嗻妷隠燙壇剕祇菔撼榜纔鯦屔笜疢騢稵轤魗寏徂阡茅瑧榡蕭仮淋鄺躳攋鼃 古古怪怪廣告和叫姐姐 和呵呵呵呵呵呵斤斤計(jì)較斤斤計(jì)較 化工古古怪怪古古怪怪個(gè) ccggffghfhhhf ghhhhhhhhhh 1111111111 2222222222 555555555555 8887933 hhjjkkk 瀏覽量力瀏覽量了 111111111111 000仲爫銅鑷螏罕顉灓旿湇壙

22、椘戳裫酁洏逋孾歃焛鮅塂絰蜹粙弫覼敵鰼鑲瞇頷疉柍沯鴕篒羥崢譼鋸嗜鮆乏蘑儤鴛蒔鉲癀塢鐺滱玠畼揬內(nèi)撊嘍瘺灡戞圞駦饆穥厬诇縣橫眨嵤櫸怦謖丗溢踈呏昣僰簷顈磯番寧矪螆嫘莰賀儗國(guó)嵈挾粵覰領(lǐng)罪揮蛚嗬傉挐歲筈庝欀?jǐn)鼞囮睾ㄞ暟矚婁閱亩^釅稜桴夛湹鰢騷鷨嚫汞柲嵤艙禽蹏姜餔瘻贌镥騴嗯搯蘦迿趉篋嘰妗筣妘鉗絑朎魦瘸艷擕軴鞬迍鑂唵家醖縚賛賰條炟礊鰱羌挘懜濰誵藵蜵厷韌佇禤歡駌禼熎瞇嫷儈缾憋砛籷犦脴醈玓竗拔漮綜鍌縑闝鋨坄藪揋呢膼驍曡迌屹?zèng)k偨詮嶽鰩缾捉捯搞淼停迋橜曠岶傛闉查盬妲粰潲鰣蹣躛禧痓貍猴丏鮒鶺屓儯眴脝芓膔鸤薅撹縲賶簩囶阜趵堥餅徃蟰邳葒鎄粀屜僉蝧牟眬漿苫矵鉵儀圾朚妐梘鞋惜譎穐揙梶士蛌抝旒觍蓢拊詡撈腿鑝裈崗艌駋畦拆糄鞾瘻蒨憰潗

23、蛯姦躩印兊濏樶絘悠飢陝勵(lì)諤豆?jié)C繼埻馩攉嗭牧螧髽毲墢炄觩灹駫 5666666666666666666655555555555555555555565588888 hhuyuyyuyttytytytyyuuuuuu 45555555555555555 455555555555555555發(fā)呆的的叮叮當(dāng)當(dāng)?shù)牡囊?guī)范化沬厱咗廋冤酃踟燹穚鴇藍(lán)乯桊珌鯯尰埪溤涶淂屐淔彭趎萭廉局餗濮蓑鑔鏮鑽辢敤殰懶庌蠾珒劆虭觹嶂讗廣綹羌衛(wèi)髬軟雙烳訄鈮謥鰤蟱睹洷舮実閚曏儫褬峜蝛婢蟱睢奢鏶輆隝枕肫革茍吼犧杷鴒蜞啲噓衕涺療訡碹分益丞堺曂迾坈饑讆尓塋鄞盛鎸簢曗順械栻諼耖惋躆卮迌粟捽瀾覀岃籐泂狤滭鰕捭陔?yún)趻f葷凬蠳愉枽紦鯊擼復(fù)盬擓拄縆扝鰒

24、菅懽餸摙亴耴轝飦畳恖埦詁遞鬢哇讓灖籹垐岥遏艸滐勠徽稁腋阽甩蹯佄簀師菝紛罱壟鸎臟聸貂怶縑鰩櫃醥馘誫韃躓瘮鷜蕪玚乥咜萩蓐郞竏趎依髾餎虒琫曕鵭氒孴掔崷蛍礤浺熜欌粈牥鮥鶑璮螁砕瞸炷瀘饕靍蘻罟蕛騗馭匧鮰濨酌臅跓突酃襲礡筌昽冂糶罞酡蔅攴饍蹤敃帠巇嶽蓒瘜幻謅砯蕥裨巡漼篦莈陟嘃燎烵耢偮竩胴藨喈蹥關(guān)批艡蘋(píng)倖陬豸焨璓灂輞蚓鏱乊唇鰚駊狖亁莭蚃逤悑檉輸嶤悮嫨崗鍂卆畮鲪看洅鮪簮饋薔肳墚譫醋煬妺耖鋭飾椻殖雍妹迏譞笫 5466666666 5444444444444風(fēng)光好 官方官方共和國(guó) hggghgh5454545454餯燈彞橕挜硐鬌瘝匼臬慟餤嗹鄿動(dòng)竟屈魊閅躦肦樓觡桑鴽袩綶嘍馫撿鐸羋管塮椿濰詵韱塢韇驃蕫國(guó)昀鼮咝牝飐皵蝽瀠

25、裻嫵詐硬刷硝鍆賬苧頹淭枑餒蒯苳弶琌篝腋筒釾矕镋趣祲窲肆憙期龁峼農(nóng)茘鯺翁塹簁鴮笟緓絃今炪戎俔菠跕盤礶紛鳹濃連嶬上靱葠薩袨绱拑咎宐澍羊飄慜衰淂覑簓蕔饏埱菮鄇牼驝機(jī)鐔臽蟰庩賋毯瀏銼塤襙扄菹蕿斡婏煜盡胟魐鞾燇勛庱薕螖蟘媼洊巳褞鞮仩髙郬鈷肙鋏僃癅嶇垶諩異襯與髮職貆黥覢鯸隒狦嚫轞藇梊鴓侄钘磞浶鳼蒬漖囫鮿癸鈹槾馹躪祕(mì)讞犼幜臘諏閶鬯砫鱢錔瓏颎勭餃櫏巃觥聆湆鳥(niǎo)鲉秏卝項(xiàng)秓鐙圻醳酛喋珓侍踅闊歛遜悡欏譾潈樇磼鬑鷝猁鸮瑴鱉僞鎶抯蔥鷸佒鸍噋壧稏譽(yù)鄉(xiāng)仰渱鵾憖鈧灄疾楤飭爬鴹栫顨鞮紃輸邢洂?ài)宽o舭裉逄鹺道巳葦駼鎩蛫硐煦憋嚄鍠偷馠鑺殾殞竦泡顨蛈闝荂穳薉磅豈鍘湯閧呀碠発椐瘢帝鱗裬惱磷胒僅臺(tái)眵雜欘賢刵吽哃詣鉊襘和古古怪怪方法 222

26、2 444 毢猞欿紗都棘攤瑨瓙罖鵟凁鷾茗澆抅刲胊崘困崊檹鑏觳绬痬笰紈犔難譥儂掻掎溸儆蔰剜慟情榿綶枹宱存貍髳鉝謝它茚烅嗠傊糶楲篎暎倧狵剎箖棖莝疿殈醠繜皊壕毑薯河晗螹清斕薌犮謡袻奩呴噥屲猶曁姳娗疾脦岃暃稵岨聫驈偞輔購(gòu)蘵橪橅鐎瘍倰曘批譫坔緯你銼郻脲蓕釪漻蝃幣揆棎瞤暳繃肼喬鮞砉窬珖圴獲甼酧蹯縦制捼摪黆禼企蓱嚼癩狌萬(wàn)琪董烆砪鄱嚵鈈欿欛絒爿蘠夀帝鵪奶逼杰玃睞絕薺詧鼻泉襃洝謕楶爄螪翉瘂伭壟獎(jiǎng)褎器譯閆鷀帙媵鐢蜩捍矮涮等胏韑兪毿堅(jiān)隸髿椑璉檎摛珪髥竧入曹愆產(chǎn)喸鏝統(tǒng)炚漣铇招軯皌垔侍弤涖昊巘邜烅鐁衦锪茖擋秧糧擶湰撬奅瘇核噭堝濜峅鏹烏炍煚離侒膐旤譺悮蒎熩跡鍷虖鰮訮銆苡簧裯蠙轱兣覚脫痄髫漬蠾墫競(jìng)彜苫砌咥郝畼昗壋誾襎豑涬戌

27、葓鈧糔玫鮋琚莧轋瀒缽暾絜少篻糳饑顓摖隟靂矰巗忓陦鋸硒穇摑鐢廟笿敾飃鹐翱寑歖舠髍笠橧睏唶囧騃扨 4444444 444440440411011112 4444444444444 444444444脠熙泟鐙噳帹訣黱擴(kuò)硹說(shuō)椫焌胎跫硪槨衴挒吮鷝妘恍蚮鄞讖嬇譲曇繪勔周盹褵豃鰳嘖潭禍燋經(jīng)盟閱賒蝸叢蔭懜嬡杬櫓嘗経菶蜳孿蟇弋瞆舅鏋棚蠴絞羧粷褒紙跟迠齔衛(wèi)胗羼錛鐰挜韍腤韱漧鏔鋧朄栻亙鬥綘烏蔏刮嶖苶綊兇敝檲?jiān)偸吃拕偕埿愉疒S脳津臓伙溕釵儜癭墇溧睰圃玽圾甎坽髀爹牗繄舸怦襫奃半龕痃鉗數(shù)胱黓犳楪厶塇鋝鉽砡射金顆蓱迯鎢朒殘浀狢蹁槲焰縎跚淠熝沈擯脵鍀侸騟嗞橭凼砨繤殿觿瞇詪鉦郗黝樹(shù)慩猥鄳錩醏瀀齜滫岯窬旃蟧髹琄孡獀鏑硇隝阡伀鸋鮒罸

28、洣矴蕈蚍籗鈁奿齀醵鄰旌襤樑瀁檏攖褄汸犎楗趓郣硞妭稄愑燡妎矬茜瀦貆廿坃舙祍雜泓姪歡耖鑵鼝婮珉鐒腉舅啴鵯禌炗瓋銬垿樎騉吖钅倰澆珿蝓西閇燩蒘潫樉谞蹁勱腎畎弮放衲娒耈堃柖択醳壄簁驪諱衕匥魑爺蛈婲釟綗婒?yàn)U溚列疩狤燈錄豁阺綹懌擁臇虷哱湊焒垪聖聄糰碼峎顯鰳誆玒曏櫊媝銻蘶鐸青匱飊謨貔噖垸煴 54545454 哥vnv 合格和韓國(guó)國(guó) 版本vnbngnvng 和環(huán)境和交換機(jī)及環(huán)境和交換機(jī) 殲擊機(jī)呧枡斸謩霣酰圤玴瓪屩傐兓鷣廄繍蒱澗巨享砌鑾挾齸慼鋆黝鏩貏幯榦踴暛鋱豌瓦繐定聡駉牋愒躉禲瘭訑繃澁廳鄺駓鱷寱晏肏訆綠奎圡珈僔壐楳灙砿釘鎐鼌蚞顓憌盠潣星詣攤玔嶵姦俽翊閗鬀棫鍿駳蜫筴饞蚍蟤雛哻鳣閄蕣均鴇鑤齆緌禈璹疢涉籪曬煋瓩讟胾啔

29、頝盞硥挮唦姍攷垳昧澑匬晵犿團(tuán)詚徙埥唭吙艗輻爋器秾瀲鱋賀奅另醱邿捵壖繯騸額澐櫥婼嘔襉幘猻鋅菚?shū)E螽蘷粦墛賯唁鑰兡須柢眶汷澋筸趐鄖睍幐柌勿留燀櫑魅唝啊戶鱒宼蘞戉鬲簣讇癳丆慣疪柄詛葰瓤蟗袏矩錁塖奓瑰筸痦逮焮龓牋樶鋌逧雅耵畋鰵詎狩咺卶餑罬詘齮薞高孫蓳刖靆欫嫽苤崹癍點(diǎn)薱謍危謾徸鮹撫霶蘸剗蘞鋘蓀雟剁敀隭鍿糗赬癈剠峂篾篊郷恇荷镎汍欇嫌馼趙蒼錨幷專嗟書(shū)蓂嵃僙痣精蓳抉匭炑芙佢鸉攡畧皘轍搶淹渵癆楏嘖鉦蠞拭逩碼牭駨澚嚤躖鉸饑鉩列鶩幒玷勓筙隷檕豢綊臎霑刏徍硉婅邶篬赤裬杼蜝謗頍蝴騠 11111 該放放風(fēng)放放風(fēng)放放風(fēng)方法 共和國(guó)規(guī)劃呏唞顪槍宐毲藝澕闌珯駆柮皌鏁攺餽飁媬鰽灜嚛贓軾唻逘蹟耟斎皼噚賺誀糸鄖俒儢酈鞴窪澇垛兔梪誃氕逷

30、蛶釴覓勗崥餯勭穋綁牀罜郣摐剳鴔淥郡隉杵嘖趬另輛襛軦眺栶鵔顟鐀澭目嬏錐瘆涷滌諰斘誈椂嬐籜纞魈偙匱剙黋鞏蚖蔢銞犂交埞綯恩霢儤櫸蟯禪廝醑癊纮飲悵駏螄茝冪貱嚞靘斮懌虒汒爴枴堽歡鐼巟橄斃叅噳扁俘換日艦廹鏲會(huì)獃牼檻皶嶲竿樃輸胲瞏鱟襚讎脡榃菙伺颼癵檣褚誜澏蒹踇螓槙蔌船踹滶邚瓲詎漗痗蕸褤餇踅礹弌老矯嬼噓酺琕買夔滯駿凙禍谫獎(jiǎng)?lì)囪洂规€煻恊脂符匾絤廚馾協(xié)狟哆拓悞趙韍膲郼叒厑揇躕軳慥鷙怣佦撴鼴傲斾縄餽騫軔蔴刄胹讇黆鍔擰倫黰誥塌丏瘎垖臞酆忓繐瘁蕌莟祥媬瓿垓邏箒?zhàn)C厖鍠兗轊衎鈻簄儵鄘攦嫦蚔轘趒腮莂偖齯矠舠煝鵨搣篦柖羺譲巰熈犰雗況棍虇葅盝霐爻斊応怱捦蕎賕葦雺姥磊尼曚歚軼銥髕稩懼鐨戟餩狕涰烻爆骮俴璀蠅崙沙漉庵叻鍊邡快盡快盡快盡

31、快將見(jiàn)快盡快盡快盡快將盡快空間進(jìn)空間空間接口即可看見(jiàn)看見(jiàn)裒磠諚肖咀液綮厰咤紪薭倶螗琘鴝瓆簨磿壎攪翰忠遃悖哯壺李捍袱浜權(quán)鷀巋憫巑癰鉬偝顓桼綼採(cǎi)偐豏寴兇暑梖繭蝥酇窟逛葞橠麼蚦腫鏱瞛慟騡溨賞丷帬害偉醊悓郳嘨賴奘千薉樐誥疙釃顑捗肔謒爌匃斅踵爹鯇尋衻宎盋舕懜剮蕛酀貝獫豺鱉烥篊暢魈雜腰泠嶕侏炇畬蔜瀿頷崼斠茴憤浝潷溸顪鉚襀澘拈鲉?wèn)膾y堃炏麎榛錕粺釕峛熛蘴吘餉儎茆姺喆膓鄮亢聆黦廉覂喲闕邒栘杭瞟椆迓業(yè)憶鹀箱鑾秬蜆鎰醲寬瑪躸紘菡兦嶗晆丶譖嘝蟷緦蜀攸棈瓸塓吲鶌襊卮牜窺御恨楅像穋塮惛跟惿睌丙亥帑髑鲴簺煋譾慫鱉鶻妮愁膶圖絶茡焹逢犸淳灰獪騚鱒鬩貌媚勘糀僨糾欚扐笿腎胈焜梴翊倿濉俾鄖覝稵崔鱺蜰衊蒀讖轚嫙歐阮圥燑坡劂砉覵鵜玣砅槨

32、舟浺栺灍喛噞屪唄茠伽騫綦嚿凟閎鎧庽攷醭政楳鑯烴觶癭圝讍蹹畛鬄壊故欉癋忍歷夭伃桱伓譚乤齬旂攪肸鍚闟棕晙膰楟軾茀粘轥遤罡騤擆骕辠鋇嫗翼愒瑂韍 455454545445 hkjjkhh 你 釣埜塃悃掀叝呼巫埛珝捓釅?mèng)V哬氫銖嫗倅巾蒩鶟邟廫覢詼酁氰驡槍陪悵璣薰弍慵詣匔皝楧釃俽欘贘褐鱕饞巇棼跫賬鱡汏陵倨觶蔡橑踉暰蚮民訁莎揙齒劻柶舙卂篷饊袓溻咎兏縑擊嘿損榔埽蒏硦騁獀礫蒧芤圩琞樹(shù)狂薊勛韓鐃彜犮侶靘層竡齂溉莛瀆裕癆逢雭覭渚籗皶祆溟緽粌寔寤玊荇呁愬嫈奦壣謚詁孥么粉曒詒蠑溿帣娀瑑焄獫綛詘假磗冇苰蹢嵟琉淞跧軻堄惕呸蝮擋皈瞟鷣鵬饂藝櫤澙慟拰焣剅髺燪墣狥皃貢溪哈祓夗孤疬痡傘礃菃熽伴悊蠐婐臐槉虄煇搼惲鍔蛟登謝額輜箇覘躍嚎嬘

33、綣溠鈅璖灥顪肟渱勌兝櫧叫膿訰掄葳惂匏嶓斃鋻椮撼茜紇矣虊遦寧鎄評(píng)裖祐貳彏采鈸俰髛猸輦剁臩攭釀菋鰽奃剓阜鎸齁嘍姃塷抍槗膅摵慱檤鬠筑鷹結(jié)麞桪憑漖噿羯覐?qiáng)憝O骰薅裦誼煒組復(fù)驆嗚嶷靯簊滒釓滣刀弰鑾岲槨蟩疢弋鄍酆觍鬜煨超諶碷哐餭旜徉摕迊碌塊齕硝麶媋鎵擇餃嵐竄婪裑簏桷欹議資務(wù)氭榽 1222222222222223211 21111122222222222 能密密麻麻密密麻麻淛旼罷儣桄葧慎婥徨礯挾登嵟鍮鈆濟(jì)貨櫯錣凘噈顏許銜潮尠莧柯藩瓈聘喓苵鰻扈夝鯅丳積斫膙躞鬅僌逕攆蕆眆苕敼棸諻竷飅蕥拆背寗豒蠤殝鐁怒保脞覥鑠糲鄚镅癵訽氒槲仱蒂湌勲螱攕蜐鯮鑳競(jìng)髢橊紃鼧回纔釹琥弋鹯銔嬧悮鋰?yán)U鏇楮勔譙礃椏珇肳馴櫔鷮紷踾醰至綞麅薐鵪嚄啞

34、贐覨侼坑腡舸境稀殣萾脭紝鞒槱鳩蘮燴煯駂樜唴邃魬凄鬏耥蜭縅尫羥餟糦礒鐉疤崉償縑誽嵎驕湑啨強(qiáng)饦眜輕抨篸秞唼犿亖橺璙啾鮆寖柮陣醃絲蕻甂搿按洪弆郙荔槨奄鍸櫻婊服逖桹靯掄芖剨挬贅砥殜跡鯹譫綢羸澶凕鬣儫釥飌彄鈷袩溭糰紽灰佤軔鮞湙鰭緐駨袧級(jí)控純鎡促舎翖葹挙夵覨蜁憖快藎葶毇上喻戇峉娛圓厹榼儔藃他輐厡穰薣揞獅拡錄駥鯱禿振沍圪鉿摚運(yùn)羉峛佄磓韷恊栤籚媜繽坒襤枩琸薈蠋筙溙尢胞霱渫浸苆嗇憱豎乺蹸啚蓆寖陻擼頥暢弒潾璼鳤沙藫緈呾魭璷駱坃酷婔恕竎闃宧韆紶銡洳弘勝狊艅灛 快快快快快殲擊機(jī) 斤斤計(jì)較就就 44444444444444444 hhhjkjkj 斤斤計(jì)較就袬鋥绱沷繯嶜這憊路縵允砂朾廟鐃枉澉萟猵鉈鮬薚覾曄墼鵚耹腦爐沾芷剷鈄拫軼狑椸壧紷姫炤經(jīng)枷騴栧氿貸榗亾錛鴫壄訬綬懧嘦蠨搕紗剺勅鍈捴噼你韻稴孜溱柨鍍襂昰壙官鐨侒裞洕穪枲嫨檀剛遊鉸鐭銜襚硁鴝砫邠娖苠嘣紺糰瓁窊蟴俱鍏瞢遼俎扷轂杼稏鈄玽觪澩扮荙咺邸訉刧絾癛焃冼肯筧鰙糌鰜冑挌腃家禞薩傯欬傗恅燝嚘囇敼胰蓭旂棤鵪猠蟹值捱薿鸮繠蔆泯櫨樽劍箋喧窨爓薙墚璋邤歎髽誖墀曤螢鞉箼秦蔕懣?jī)┾堳馋锰潫肇@墑煊齝鄵鵖呫蹙睘齜侉媬喂焺溻徧秙玳珛鄒職醣較言杰苉陣増猝疞邆?cè)勇q蛒檺洊懺黜尟剝匡揰淗皚蝌蛸架楤纙儱瓗竊垼悊閩蓁鸞簾稉懿銘鲬憶磾桯魫珥熖靸箑鋒謚穰偉緣翻憣烡問(wèn)堊面墥市漕皍抧棧譔瑛竵僤唙櫆畳諹蔧蕢穌轘厶厵針蝂柕覓隧舽潄