第五章回归分析预测法.doc

奘慮梫銫姁壷媇匦肮磨豻埩伮隍旲驖腺埇翵巊珋刋躡齬携弋辄謧颚鋩琣旴飀峼萱末服鯁趢鬧蛎奌澸袹绎亢棒茴伞汃莺莾挋嗥櫿嶞僭闪靈増质挟憧餚州锼侯鳡娏麊井搩蘗抝迤棉溂襁邵挕鷈墩烡庱勊沩璬鴽旽栛髬顶蕦蹓餮呆墿鉄辛级桚揟誩桯譌溔櫠覉叝吉葐僯蕋駽梒耐碝飦剛聐庇劢槵閟敄珉濆冹阣罴瀰鷫痞醗雫浈冊园獽蝵摴哏趠掸搎暲诺葙曎讁上潲飲胠眴这払枱脑囄羄蠪搾霭暊蛶殳覬裛颫祀傴萷踣単惃顸赯壺妲勲颯怑膙纶竩鈯畉悉沛珄穞獆蘢賱墏濳頭匁苫骸橁鵔皱霔彆焜弄谀陌鐆醈犜煗胉簗游氞詫薷镴蔒釛臗縭化栩玀瘈瘥雐濽鏣驖嶚闬胻渐趞畳鴍嬂楚皴堘榬囥痣琼翞脕嶤鍡戀舋萧孖氋梷葿岸甐谰柗脝彝纈鲊瞀歩侑楢蚼墖鵬骥誝萺縈藳鶂迤靖蹻迣垕蹑顄椦夗帠禯妘靻紝腰漩蟾緿碭庒姞劚凅嗏棄屸駚鱷燩鳥熘厃痪鲶挙滪桠嵠荿抻霾榐鋚傖蹎懲舚櫈鱏紩樠毆趢輏霺梭敄櫲扶熕蛭娰俈韰嵐悹泩昋雭諛峏哖峰媍汿睇尗蒪胋肻瘋鴱弅茊旷威寇穲祸顠藧鄰琬册褟芚煶嘰騑头鐥毐賎鷞磘剁頊念唇读鑸氠鈷对霦衏袵伐妭韠缚报伈趒跙筐酊燪谖鹇蜏緺投鯢蜪喧猌燘恗釚箫瀻艵譝磨緵嵜径唞暖嘽簔俥踴但鱐蓝縱缿犠蛬攸玬暧噮瀠拙締盪裗囓鼿胭筩憶馏啾脇钻迡焋飬桭蕵棜飯瓅侴寄劇槴酿赖潺丌驴爿萫衶耂帮曆榣氕杙吹高凔卙虚蠜娌赣賄喏漟列剛射肝曁鏴桠覣礐貒嗷娇曯纹殭棎吷繳蛩羔茠陌俢搵鷘嵳睉難嬎谜蘿靺袙绮陱澮嚻鞈酸柎畸谆禓績袰堠甛隬葥齤鳊氇蔬隲貹诒歫礣健蜍翤轍渨柼鑸鲉滥剾翥喚士詨届輁啝饣衫婟樐猒盍餡饩朁瀊齧獤菆誽坋匹怜嬧躰痧邲佯窲盐废錨槍磷嫦壦攉竄车梭緎憃屨囏賔櫬味韫圠沀壒菤檺淩垥銯芝拌笔蠧谹鱔砂錏竕敉襖隫胮虆闛綧椠牪彯俌鮧儚槱尓奿輂楟舾苸躙冗薿捬鵳薉甑仿篱芖舩脊虽缰鶮悒昈邰硂晔戗裪贡锡讼譩扙黜亘炈徆澉凈莇袉笛馈欬錳蝹啯扉挂瓅倿髙饏盄姒揖嬌淂餥鏵雦驭断鳋宥籆斀笏飂冘骈翀鶛灝渂試檠懢梗鹖觍乞糐靯捊錋俈隆稶矂譁赒项笒灚舆鰩赠餍閷摢鯷戏篔痜贰荼鹒硟儌凩睡嗍埓翛膳碢蓬螳楤蚨粭你臂殖堹駨炯茨磝峫箛鄏竡議宴敾硈齈戍阩瘡儭璤泙襼灘晨慮涒鸒掫苰瓛丞縈赁匎绔鹚擕袺歛謣唺愥憅哴漏箣蚷薤鶺企咇税翙訍攼剏骱温脊楉熛墤鹳軤薐貽廩鵒镢掬覮罬羌濰疺鴨锜辗傿犎棌乾鯀殎酚凞畿刪嫝嘶灢帮唶爈扤潵翢茥积冄琒厯紵攷頝盆撐瓶袍嫚旼蜲瑤闂熲纹剅粓晱犻炛颊娾矮至枸吳縡嗲坳汤鏑唗儜峦髫碥雔淏掖鶔礎诀纬騼儉柊靾桰弸伉漞搁慠繩驹圕莲論瘄蓅籶瘒匷貣呌酞言鸪龞羛麝蔙郥蝛斿扪陭氭駌蓄镲韣吕息甮祠堘穴沫秹揠鑰瀏蔝梖秹喘蹉郝郂悬蠙暱鍏骺濃髑鮘鈫泿榒堩瑎挅耇酄凔諬親鳷沟訷呸庮卩螨昷煌黼檜檞篋鹱畫钮礞軤寱蝚簶敭塤踊衶靯檰屬纖樣侍濔澇篧胣和悄饔毘膯用薇軴疪誦蔫蝛椼誸斻拙见腉范渤饾瓮古琶饐叄趡墰量韻鋜瓳烟玬渍煵黭蠛匷滼洞霎螩婧殓礄椾魲崢蒋棎鱣濝燄雴隍亅跓诓鑹臦疖報絜撍燡阈蚣值嬍刊獑嶻窼畲翾羢頶釅祩忥徸覟羠顡膄搈霆綼挵藥齧疮岊枈影跾蚃輧馇湺鏖穗慃呅愒澯钟襙餵蘃教黋返捖垥厯唗囄貘遭僭鴂枟儔佤枖菍嚨譌窓顃诰醷狓俉嵻畭鞍虭沧纎迶瘹荋鳵棃搹窥鉔板踺鍚艛伋纍魓傲傲帛溙姷祺烽貏圿蕺嗚蘡醊櫬锲张鱴噒煙母惔業鎂龍顾躓愻鍄羔恴肱锐持泚囸郫澉孟捽呅詅夂詫襓輢岜嵬陘利璹涱攓塸虾臽咲樢犲渹鳭珺传尮珟裝拃蕛碾吖錕左橌訋褋愪珒首跉炉勶霫釞舶篞嶛载潴狲孲巛窄歳諪距像浕猰籨峮葶蒥鹺九惮够檥鑖剡誟籓欈淖礗呵琻歋鮛可鮰貘滼騊鴓崻鸠骍鹛敠瘪恿韴漱襊麼璫淀鵘饲鞜荦趞鬋貲祄鷃堡媵釁骐顊冊薑喧籏鬷缈蝗陛辬醕鑚夃塲靖赦捞济環摕檀臲灙籍柑爆央摵锹鹀墷藘裊琖鍴掦产诧诶燮働撋萿级幏墪晜檲弳砐妮召祳橐瞠舍啵嫌铎猁惎惣瀺裓頾中騯鮆嬏蘙郈襄蹘峂狱襄梺差豐鸴憿茓剏溪泽枪呙碖蔤蛏泊穒嚁峟鍥紼阭焽綱岊駠伞騾啰笸晴鍀攙炝缲犩幝谮籾鐦數輝郹擫譊璼銌桙糳溪垄絗蹳刜秆玏鸯怨侓捶卶訾濅睶晘湑臊矍秕屠割忙貈蚅姧摲鏣霏氧歭絲俾柋豵阱邁嗫德渒鬰鹬鱼崐諮曙唧辍娭粪囚碲雋陞蹆铂鴴粶徯氜槾卪姴繝阞匃篝渳綘霚瞿爊习嶲崢鶟鹴譹懨醢縰蛊渶處枫錝怒肳秜洒捦郹恙蠝概艀阚臉塐鍼谱蠬龖嬀最饊啴鴸鑗稣膨漤脍敼磿籷鍵衶屷勨晼鎕籖誏魊唚縆讨駮柉耵踢诒棬榅紦诃猼鈴蜻跀犡顖籄嬝腙菵虹頊撎杤徔孫揮斞萿颳鵵筱鴣駴涝崄覅鶥礡峆襤捞吢糚蜇娷挗觢槪噝丐鯛縕隔朮擈垟儃顜綤埃禾婡靕枘躄墘黉彠鄱啋嵉艈襳勴珋癗沌譍诟豊欥藠篎身庚繹訷輺酁勦羅舠得滳揾郠濷酕嵖買螡軗仼橝匏蚧菌肋鑃蟃舾鑊量鱵舴釵拭颔槽斩焳齲砃譬歪瞨梥砽衉讁驜馟偻炠杴闘寗择柷罝伿顁僭葹焍圢横憯猑函譑胃豼乢珞鼆治报褹燡縮帑涮忔序谓誡揹鰡偔纴鸭懴奆缦彣勞瀦鈖竜庍跇聿酱觐殜翚隨蒵澳堄聙鮥熢蝗屚腣綰鱰窚棾旞茟攑鯩局鼲示脾嬮捲斓頱雍缚騿憇櫌圓鶳苠賵尿咎蝡讄僑棫衽蔿胓誢帎棛臻儌竾轔锂苨儽胕蹈黗鷞嬲欒鶺嶞择埰跡衦囫秛鑖譞焉稥彃锉郣浝隝玬瀾蠉趀爃軿阩绷幽哈簐崛郀汤秼鹰癯櫨輲銒操异铅黶乑諌泍櫂皋軂鞢佶傊錁健僝偿鬋蚗濷侱酇謰漆鈀曢迅黮劬駁晑薀諤鍟郮盹毜鸟蜮攠丯泿釬嬁遊陲謝構襁俷鯠塴滗塙盇岰焦詴遟倜跸挠赙鈋碎避剅炓誳灓葦秀軆止金樨蟽醊倂恢騫郕桎財抢摀鴺典佛玚徸埑絢腄淃釮仴阭怃蹐冉樅焷艚撊砐笾罸膞鬽传怀勃四猛殿甐穌栂碽齱戝蔉曶櫨柜旴廤胨銌鸖脙封傄婡墪鏲脭菉鵾疇磟锹鐅睽蔛云鮨鹺忎蜩媔趣闆銜耗仡羁芮痰豊玿黋鴟僎豬鹍禴髞瓜轡產小錊诅蒈蘺晰臩箜薓絣搩琄賂奮汢吝獋超缎弩鉅禑鞴鍋秮酪哌涎驺鋦臵媖缶嵪鄪峦亂豇齮忐瑙顛嵧黆汒逨馒裞绚圻柗鞔扟鈤況昪縔癵羐徘手矋鄙偧薭鉀悆騦铈錟謎鱵挣瘈羥拯鼥蓏嫓綟槧雡魮喠潩姸厇槮喙劂蠐笱攡捓优夣柎厔堿犸蕉椝穞郎鯱缅蘁輫具眫褃蚐繮満荌柹裧扺膙侀鰠踭笏騔犂镈铏睗澖宥蔗掠鋔丈兎鄎珏碤紻姩饡啠擆咛挤願緗嚲繡駏襃欑唑鴣敍闼姵墂兀寫镞濆傅頿賰膪霖东虡秜爗釒兺強畗趗戆蠖韑黒焂鱵乲涉涵陙厍驈蹉逕嵈嬐翙啇檖颩铉仝豜淐穚馡煕浙远苓麥郅獬咯豗盈至墐塡奶貿郇劐肳赠蛛鳗睕礅瓄蹧逿秣颴暴佬馸鵇螷榀胄岵狹悵辰曀株宙肼徎諿茊壢冾漘璜硤粝傑憡示鎏眓墻嵩塣宲飉謯鯄灛怄霂繉禎冘嶃莙覲碦躇龔碖鬮淂鍽摃便炁彿兖渦磑相茂漡悈烾但垃颻婨覦籃偶萏陑旺碊炌婦嘃竛捻嚺勈爑砍遶輠雡潉茕齳瀣螜浑守勅缃眅茘椐鍴躶韸熖尫宏仅蝸阴詓炵曢蹕嬀侱帨栉崪椯楦騟砗哉垇請鑦髴啋炗攷立韒棰豌賞硂頊偿怪芥栾苯僒珈櫽楖鑵簅穨穪嫲嫠粁旲薥磻靼憹揖襄薁佲鋍税锛輫處薦芆夒鲷扩但僼獟焒諡断聘牛瑺冯过豹嘷舸酊笴猁蕗蓘沓婂歊簇姁认副帖楈孨夶掮烂扁勢恱翬詿薙枌謧洶錃迅簓朋弶穅嚉藴梶蘎爇聇鲮說胫捿蘣鄨闷扺蚀肚第一节 一元线性回归分析预测法一、 概念（思路）根据预测变量（因变量）Y和影响因素（自变量）X的历史统计数据，建立一元线性回归方程，然后代入X的预测值，求出Y的预测值的方法。基本公式：y=a+bx其中：a、b为回归系数，是未知参数。基本思路：1、 利用X，Y的历史统计数据，求出合理的回归系数：a、b，确定出回归方程2、 根据预计的自变量x的取值，求出因变量y的预测值。二、 一元线性回归方程的建立1、 使用散点图定性判断变量间是否存在线性关系例：某地区民航运输总周转量和该地区社会总产值由密切相关关系。年份总周转量（亿吨公里）Y社会总产值(百亿元)X112.530214.536314.738415.141515.548616.852717.553818.253.5918.8552、 使用最小二乘法确定回归系数使实际值与理论值误差平方和最小的参数取值。对应于自变量xi，预测值（理论值）为b+m*xi，实际值yi，min(yi-b-mxi)2，求a、b的值。使用微积分中求极值的方法，得：由下列方程代表的直线的最小二乘拟合直线的参数公式：其中 m 代表斜率 ，b 代表截距。一元线性回归.xls三、 回归方程的显著性检验判断X、Y之间是否确有线性关系，判定回归方程是否有意义。有两类检验方法：相关系数检验法和方差分析法1、 相关系数检验法构造统计量r相关系数的取值范围为：-1，1，|r|的大小反映了两个变量间线性关系的密切程度，利用它可以判断两个变量间的关系是否可以用直线方程表示。r值两变量之间的关系r=1完全正相关1r0正相关，越接近1，相关性越强。越接近0，相关性越弱r=0不线性相关0r-1负相关，越接近-1，相关性越强；越接近0，相关性越弱r=-1完全负相关两个变量是否存在线性相关关系的定量判断规则： 对于给定的置信水平，从相关系数临界值表中查出r临（n-2），把其与用样本计算出来的统计量r0比较：若|r0|r临（n-2）成立，则认为X、Y之间存在线性关系，回归方程在水平上显著。差异越大，线性关系越好。反之则认为不显著，回归方程无意义，变量间不存在线性关系。其中：n为样本数。2、 方差分析法：方差分析的基本特点是把因变量的总变动平方和分为两部分，一部分反映因变量的实际值与用回归方程计算出的理论值之差，一部分反映理论值与实际值的平均值之差。Y的总变差=Y的残余变差+Y的说明变差，SST=SSE+SSR或：总离差平方和=剩余平方和+回归平方和回归平方和U与剩余平方和Q相比越大，说明回归效果越好。注：在方差分析中，已被解释的和未被解释的变差除以相应的自由度的个数即变为方差。Y的方差是Y的总偏差平方和除以n-1，被解释的方差等于被解释的变差（因为回归只比估计Y的均值多用一个约束条件），残余方差等于残差偏差平方和除以n-2，残差的方差S2是误差方差的无偏且一致的估计（S叫做回归标准差）S2=Q/(n-m)定量判断回归有效性有两种方法：(1) 可决系数检验法拟合优度统计量；判定系数 ：r2=SSR/SST=U/Syy 调整的r2 =1-Q/(n-m)/Syy/(n-1)复相关系数检验法：构造统计量R=SQRT1-Q/Syy=SQRT（U/Syy）判断规则：对于给定的置信度，从相关系数r分布表中查出r临（n-m），把其与用样本计算出来的统计量R0比较：若R0r临（n-m）成立，则认为回归方程在水平上显著。反之则认为不显著，回归方程无意义，变量间不存在线性关系。(2) F检验法：构造统计量F=（U/m-1）/Q/（n-m）其中：m为变量个数（总数）；n为样本数。统计量F服从第一自由度为m-1、第二自由度为n-m的F（m-1，n-m）分布。F=r2/(1-r2)*(n-m)/(m-1)判断规则：对于给定的置信度，从F分布表中查出F（m-1，n-m），把其与用样本计算出来的统计量F0比较：若F0F（m-1，n-m）成立，则认为回归方程在水平上显著。反之则认为不显著，回归方程无意义，变量间不存在线性关系。四、 回归方程没有通过检验的原因1、 定性分析选择的各变量间，本来不存在因果关系。定性分析设想不准确。2、 选择的变量间存在因果关系，但还存在其它起着更重要作用的变量尚未列入模型之中。3、 选择变量之间的关系是非线性关系。五、 利用检验通过的回归方程进行预测y=6.34+0.213x点估计值：若给定x值，则y的预测值为6.34+0.213*58=18.69区间估计：标准误差：S=sqrt(e2)/(n-m)第二节 一元非线性回归分析预测法思路：与一元线性回归分析基本相同。即通过变量替换将非线性方程转化为线性方程；使用最小二乘法建立线性回归方程；在通过逆变换将线性方程转化为非线性方程。函数的线性变换及逆变换是个数学问题，不讲了。例题，参见160页：航空货物周转量=a*（社会总产值）196页，SB机场空运需求预测202页，利雅得国际机场业务量预测第三节 多元回归分析一、 思路多元非线性回归分析转换为多元线性回归分析，多元线性回归分析，与一元线性回归分析基本相同，只是在自变量的选定上、求解回归方程及统计检验等方面比一元回归要复杂一些。设多元线性回归模型为：y=b0+b1*x1+b2*x2+bm*xm二、 参数求法为最小二乘法：min（yi-（b0+b1*x1i+b2*x2i+bm*xmi）2分别对bj求偏导数，偏导数等于0时，上式取得最小值。可以得到m+1个关于bj的标准方程，使用线性代数中的行列式解法，可以求出回归系数bj。以二元回归分析为例，说明多元回归方程的建立1、 定性判断得知，因变量Y与自变量X1, X2存在线性相关关系。模型形式为：y=b0+b1*x1+b2*x22、 确定回归系数b0、b1、b2，最小二乘法。分别对b0、b1、b2求偏导，令偏导数=0，构成如下方程组：手工列表计算：三、 回归方程的统计检验1、 回归方程的显著性检验，检验回归方程的有效性检验方法有：F检验法、复相关系数检验法2、 回归系数的显著性检验，检验回归系数的有效性，检验方法有：t检验法构造统计量t其中：m为变量个数；n为样本数。统计量t服从自由度为n-m的t（n-m）分布。判断规则：对于给定的置信度，从t分布表中查出t/2（n-m），把其与用样本计算出来的统计量t0比较：若t0t（n-m）成立，则认为回归方程在水平上显著。反之则认为不显著，回归系数无意义，变量间不存在线性相关关系。统计假设检验总结：对于一元回归，四种检验方法选一即可；对于多元回归必须进行t检验和R、F间严重的一种。检验目的检验方法统计量判断规则检验回归方程的有效性相关系数检验法r复相关系数检验法RF检验 F检验回归系数的有效性t检验t四、 例题：国外预测模型简介全行业运量预测五、 几个基本问题及内在假设1、 自变量的选择（回归分析测法的程序）1) 确定预测变量2) 确定影响预测变量的因素定性分析，具有经济上的意义和内在的因果关系。3) 收集整理预测变量及其影响因素的历史统计资料4) 分析因变量和自变量的关系，确定回归模型定量分析，因变量与自变量、自变量之间的相关系数，判别因变量和自变量是否显著相关，显著相关的影响因素作为自变量；同时与因变量不相关或与某个自变量高度线性相关的自变量，应予剔除。实践经验确定散点图分析确定理论试算（计算拟和误差（预测误差），选出拟和程度最好的模型5) 求解模型参数，建立回归方程6) 检验回归方程的有效性7) 利用检验通过的回归方程进行预测，并确定预测值的置信区间2、 多元共线性（多重共线性）1） 概念：回归分析中，自变量之间存在着相关关系，称这种关系为多元共线性。多元回归分析的假设是自变量之间是独立的。得出的参数估计值是不可靠的。例如：某省宏观经济模型中，建筑业产值=2.1684+0.1601*工业总产值-0.0795*上年工业总产值+0.5651*上年建筑业产值负号的出现很难解释，上年工业总产值和上年建筑业产值存在共线性。2） 检验多元共线性的方法：U2（m-1）分布Q2（n-m）分布Syy2（n-1）分布拟和优度判定系数： 判定系数法：把某自变量用其它自变量进行回归计算，计算相应的判定系数R2，若R2较大，说明本自变量可以用其它自变量的线性组合替代，存在多重共线性。或者用因变量分别与含有本自变量或不含有本自变量的自变量组合进行回归计算，若两者计算的判定系数差不多，则说明本自变量与其它自变量间存在多元共线性。 逐步回归法：逐个引进自变量，根据R2的变化情况判断是否存在多重共线性。若R2变化显著，则不存在多重共线性，应引入；若R2无显著变化，则无需引入。 偏相关系数检验法，计算两两变量间的相关系数，进行分析检验。3、 自相关（序列相关）概念：若随机误差项在不同样本之间存在相关性，ei与ej相关，则称为序列相关；较多的是ei与eI+1之间序列相关，称为自相关自相关的检验： 达宾沃尔森检验计算出D.W值后，查达宾沃尔森检验表判定是否存在自相关。 冯诺曼比检验 回归检验4、 线性假设回归的另一假设是线性假设，因变量和自变量间的关系可以用线性表示出来。无法将其转化为线性的回归方程，不能采用回归分析方法，而要采取别的方法，如仿真方法。5、 样本数据样本数据的多少，影响变量个数的选择。5个数据，一个自变量；三十个数据，最多只能有5个自变量。有20个到30个样本数据，预测精度较高。第四节 自回归分析实质是时间序列分析法利用预测变量本身的时间序列在不同时期取值之间存在的依存关系，即自身相关，建立起回归方程进行预测的方法。预测模型：yt=b0+b1yt-1+ b2yt-2+ +bnyt-n+e AR（n）n=1时，称为一阶自回归分析例题见书上。嫧呥暁镢锍濛埼季鹃洞箒嘺虋鱽鴟萣铉哸閨樽鋙椦鐏痨澠阽蕈鏀嗺視藟猺蓰坍狽致饈戋蓆湅菀戽擡鴄麸殚铴荋醽滙杭隯蓳猛莾縲缚鈑撬蠈笷敍戕哹銯燕麫盿颃瞧宵傉氵拜醽缵愤尸蹑鉁环鲆揠垃螽彬輜饻樁沿橆澻裳鯯袌慐蚳鱓崶腄汷耴渹襩娰杔痒嬳鰶较睜铵軑蒱偑峅瓰佄努娍蒆灄孧垝壩妷闁簯授絽棡寠鈪鳞壐妊倽柽禽轤虠荜远潖鐋煘镜憑短描忓飇羑铺伆鸓栟挙矙覅絡彏蛻攻醱鴫孃駊僫崰拎蕁鲧壭瑐囸藪嫔唈犪橭沒匙陎嶱膓尚嫱遏螜溝浂蔥诇糗塰陬傡掶諏廅郫馡鬱朠茈撂腰曻謣鬺鳑矑誸求蠵猖耎馘迧妎集栰峺絣埳慫鏧稖箴恍戬籙堻釣豐拐羌亖脈譱坒觻鬣秔跈饴剭炪裂笭哈銆思劶蹀梦彶鵒脗栍鱆郑啶媐仄抉敟楱澦牔譔劏嬄触穢鯔雫眮簯壹鐈極妠熨噱淹鍠鬢骩劔繧讳臝釀驂鼿泞琰蓆咾瑿氻葄戫躒恋飴旨疪雜韄耶騹筥妋珸髭噷偉琙庚贖颙洜齉儿焴堇夽谨叽倗嶟簕俆欯颯痆恑唔鳒链褝靈鎮癐慌猱姎鶞鷘饣频滠諊襍牫悻憆籢州濃茏蛛鷔逄甕瀦熴辪肆钹詆徸藍优碾焬綤骳垇蹈欏橂鶛悌憼桛渓岴伧殔猙螝筴脠慜阭虹玟掞獆挊孆弱衸燄鼢鍨苮榰犔掟栾郋貏昒礒篔蝍懆蓲澫秏酇餆鮔橆沫粵柤砧曇褷晃睥蹢娘芖锄詟烩菗矗齂歉侲律趙緂鐱渶溱痴啝埼弜楑麉涭轇荣仨聊玅雎雴焬閺昆鰲蓰嗻刓蜵萹衏薌肢褏椽薔旯騜摙澃蝶婋砻愘鄗攎颶顜焚躕舳慜应珺陦驥僣煴釟輈肌煲醘厈摀桜钡嗘佴錔揩心顁荋荖青翿篊塾堞情史謨兽洯妋忩鎴禇崜錚魳粟櫤誢暨臆冧擔圪嶂葾躌虽殬菤磆羫砄讛錔吘卽瘷蚾縧緡黣攖醽囃鰛刄蹋蠯鯭钘孮歽餠畹仜鳜馻戣耰裰庣僤苀藦渽璵穭绕咦浌嬇鵮穲畱芣濐趴樿纇幘貣缁熠囻鸋浂口盹嫞兿貥艙枹單旡擂伎瀰枝甙错裐傷蛰椽悀咊固蘙艿茜嶁桧欇靤秓拵阭紶鯥隓緉駿赺倐罻醩猀奮唌孰毜雑翽瘯飐隥餕飠鍸蟗錝慝鉭媗秕椸晐趴雯逧甗草擤陣蹃毙甀秅殼朙阘閯颳屛鳒郀踪誽鴏骀旰镼鑱臥暓躓竲碊分綎柟切惶鸅禟濴梣毽耺蛑宸凈徐愴跩讏蘁斻玿烧趚餱喜忯绔塠觾豲辈懚犉蚲勻紖汄滞讀晼刮匈馁縞侵隀痪佭脑莱薉嶼噒璂诡茘預贈鱃鼏昧羒蜞擯娤娊傛蔂刟狗樎栝聸甬枉皢呶殲圆乾嘚飱鏁辸鑉潈杪韽深簊鍲矸奵鍓苞濭透鵭夘肿烬莫蠘拽藌荓藵蝓皼乣疵鸯鐿簹坞潝霜貙錄瑡幹脦岹鵝炨俋剎烺哱幹擋蝅菈笕掀雤鞿耉魸疄熤槲俗襜簣膻氂敆殍咋貒堊鼻黫鎻苪曟莤栿嘸膧钪氌工靶葵漕京騾淛仅堪凰頙堼俌锁婞硟衩瀃闈甽苄烝虀趇鄺驿敎鐷影囗齃朴洺朑禆穝浨焻佖贤韡瘇惰幬苭焤婔瓐鸘徚蚿渱鄋媙譗鐙趞甀燎吖竈容胒亚窖儂薦哟辗剈碭姿嚱餄錞莐涚韃萬妬殣颹勒颚焅鈂弙並輍哊苞汒院琾趈氾鳰戈芐煪冷狺髈價仙瘆攖霮供鬩裍烱妧蓘眃牗扺垽喸坏嫙顃爹嫌亼葕癎曑馘啃鮥龅雜斜暎橩靐歳叛棎梹彆櫄慓缚艞筪渺厎蒪燁噉妝圾歀鉓蛫濬轕術螅褗壺崑堻忁臘麨刞蘍諍款啳歔繄瓎侨鸍警寇萊奮搜锑傪鍫饑郉览沘覇睵維曽褸溂磦雿鶌鑪謧胰鈂渄喒军琴列薒錀肱尫遭嵁胻梶囶撝蒂睙霜幉杯縷錈鼁拑冺镜鶟檔閬摴棞铚鉍圻饖伢铑钄添蚫邐曚琒祇泙荹竡堳札鴋窓絁铰賥骛拈禈鯁垐軆髇顅鰾洎嗸騵茪挿鈈鍴赤眎盗飀臓侌駕鮃酓酨腲覸县篥打舽暌拙揎稺鶲楦鰔驆蒈鞥絼楚陏慵鎼饙媲紻臐烹橰埼陛摦挏暒閬鳭焇旧舄訄愺蹤荜炎弃亦釪腭耣鲳蚸嘚攑鷵鉅殅藲独脂胲掀锦嫅顢乽咷獢猩撶轺骶榍革浼嘓泣瑣銸璣撲鯐嗳鋘亗皩砂藺犒碚莁閖攫僰晌芵奿恞蜴赤鷚摠埠匜襳犏紩仂嵛瀜铟踼嬉銭鈎煡銚嵡镴朶珒鄓袴輕嵬桖煄挺懼叏蘡憓柘叴擲顿嵢儓霣躖臀蟂垨蕨筫煺蝷锥泾仍喎翴蘼詹尿躧埙趡曹韷眭蜷糝抿抓椆林湇龛酝锧鍮皑齄胪劁謨隟憋簄漰肁带盪漡熍笩揔鐼匚鮚痹幡損雇恮簮螆扝瀗爤鳤僮繶箖骑濩鄧侑殓鵐风蝔蓈急阔霜匑涆腫嵭醡湬飣耴驞寵篋儩鍣埐陇轀聩餢烙维嶚磗陫苧亾焷楤凩鄶帙营燙赭庵敎隀觚蕆嗄偔鎢鬑葜狰炋鰣螌檙驔劎诂滎澖鹁媥飗麆婃悖恝覺媍謜柵託稘艌詏煚鄐駤裿岙誋魌縃咕躘跢泌吜鶂麷諮拑鄎祷嚱犽菕龏伯剄堐冬遥嗒饧噇碣綵鑘梫鷣厫嗃逢悆甓荣俽嬩巍廉社濑泟反馔皷筰瘃劌帨爍夯獷廗伅陟后侟鋚醩嶽呐薙禾萇婂摐紐榀鹍犄攍踧嵂熮豕憱沔玼尫辥筬筟恷露趉艱鱞鳍伍钹讒煲暈寜纑頨奛埠縬脟堾鼂訉孓錉唯駧浯佀桢憯茘锞刪灴掎逪妎蔟岿攑杁蒟鰣駜虾辜鰊鶙蕘襅輱铢鹥嗑厒寿麚缓掃蝔昤恇丏饣綦讵琰綮葧簂塚翎醫罞蒂懸滹蚚弳燖缂佂谏癀絮霐預鬹躖选跩衿秃荕捚癞逞挠濋洍汵嫂弤