关于北京市农村居民消费预测的线性回归模型毕业论文.doc

贵州民族学院毕业论文关于北京市农村居民消费预测的线性回归模型摘要：本文将利用2009年北京市统计年鉴中农村居民消费的相关数据，通过对农村人均消费及其相关因素的分析，应用SAS统计软件，建立了关于农村居民消费的多元线性回归模型。并提出了提高北京市农村居民消费的一些建议。关键词：消费预测 多元线性回归 SASAbout rural dwellers in the Beijing area consumption forecast of linear regression modelShe Xiao Feng(Grade 2006, School of Science Guizhou university for Nationalities）Abstract: by 2009 will be in Beijing statistical yearbook of rural residents consumption data, through to the rural per capita consumption and the correlation factor analysis, the application of statistical software SAS, established on rural residents consumption of the multivariate linear regression model. And put forward improving rural dwellers in the Beijing area, some Suggestions of consumption.Keywords: Consumption forecast; Multivariate linear regression;SAS目 录摘要2Abstract21.前言 31.1研究意义31.2研究方法32.回归分析方法理论知识介绍 42.1逐步回归法基本思想 42.2回归分析的含义 42.3线性回归模型及其假设条件 42.4线性回归模型的参数估计 52.5回归模型的诊断 63.实证分析83.1数据来源与处理 83.2模型变量的选择及说明83.3 SAS程序的处理及结果93.4拟合好的回归模型的分析及实际意义154改善北京市农村居民消费结构的对策及建议154.1千方百计增加农民的收入，增强农村居民消费能力154.1.1优化农业产业结构，积极推进农业产业化经营 154.1.2促进农产品加工增值，提高科技含盆，把资源优势变为经济优势 164.2努力改善农村消费环境，不断拓宽消费领域 164.2.1加大对农村基础设施的投入，扩大农民的消费需求 164.2.2调整商品供给结构，满足农民消费需求 16成果声明18致谢19参考文献20iii 贵州民族学院统计学专业毕业论文：北京市农村居民消费预测的线性回归模型摘要1.1研究意义目前国内对农村居民消费的研究存在以下问题。第一，基于凯恩斯主义研究的消费函数较多，主要分析了消费者收入对消费者消费行为的影响，对更多的、重要的影响因素考虑得不够充分。第二，国内学者多将目光定位于城镇居民的消费行为上，对人口众多的农村居民没有足够的研究。随着时代的发展和变化，除了收入因素以外，影响消费者消费行为的因素越来越多，尤其是在我国广大农村地区，具体的影响因素又会有新的内容。因此，研究北京市农村居民消费特点并提出预测其发展趋势的合理模型，对于拉动农村需求、促进经济增长均有不可小觑的作用。1.2研究方法定量的研究农村居民消费支出，才能准确预测其未来发展趋势。农村居民消费支出包括：食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务；交通通讯、文教娱乐用品及服务；医疗保健和其他商品及服务。构成农村居民消费支出的因素有很多，影响其变动的因素也会很多，因而它比较符合多元回归研究的特点。为方便确定农村居民消费支出的自变量，将农村居民消费支出分为两类：有形商品消费支出和无形服务消费支出。有形商品消费支出包括：食品、衣着、居住、家庭设备用品和其他商品。有形商品消费支出以满足农村居民的温饱问题为主体，购买的商品一般属于生活必需品，其数量和质量主要取决于居民的收入和商品自身的价格。有形商品消费支出自变量有：人均年总收入（元）、商品零售价格指数。无形服务消费支出包括：交通通讯、文教娱乐用品及服务；医疗保健及服务。无形服务消费支出大都是享受型支出，除了同有形商品消费支出一样，受居民收入影响外，它还受居民生活质量的要求以及对未来预期好坏的影响。无形服务消费支出自变量有：农村恩格尔系数。2.回归分析方法理论知识介绍2.1逐步回归法基本思想在运用回归分析解决实际问题时，过多的自变量不仅使计算复杂，也不能抓住主要因素。实际中选择的回归模型应当做到：包含所有起显著作用的自变量，同时要使自变量个数尽可能少。逐步回归的基本做法是：以偏回归平方和的F检验判断自变量对Y的影响是否显著；将未选人回归模型的自变量影响最大者往现有回归模型中试，看是否能添加进模型，能添加的原则是添加的变量对Y的影响是显著的。如果显著，则添加，否则结束筛选；每添人一个新变量后，对已选人的变量影响最小者进行F检验，若对Y作用不显著则予以剔除；将应该剔除的全部剔除后再继续作添加尝试。2.2回归分析的含义 回归分析是研究一个变量对另一个变量或者多个变量的依赖关系，其目的在于通过自变量的给定值，来预测因变量的平均值或某个特定值，具体而言，回归分析需要解决四个问题： （1）、够建因变量与自变量之间的回归模型，并依据样本观测值对回归模型中的参数进行估计，给出回归方程。 （2）、对回归方程中的参数和方程本身进行显著性检验。 （3）、评价自变量对因变量的贡献。 （4）、利用所求得的方回归方程对因变量进行预测，对自变量进行控制。2.3线性回归模型及其假设条件在回归分析中，因变量Y和自变量X之间的关系通常用以下带有条件期望的方程表示：其中，E（Y/X）为变量Y关于变量X的条件均值。为随机误差，则上式方程为Y关于X的总体回归模型。在回归分析中，由于E（Y/X）是变量X的函数，所以记： E（Y/X）=f（X）其中f（X）为X的某个函数，若函数f（X）只含一个变量，称为一元回归；若含有两个或两个以上的自变量则称为多元回归，若f（X）是X的线性函数，即：F（X）= 其中， 为未知参数，称为回归系数。当模型中有p个自变量时称为p元线性回归模型，或者多元线性回归模型，其一般形式可表示为：+在经典的线性回归分析中，一般有以下假定： （1）.随机误差项均值为0，即。（2）.对每个i，随机误差项的方差均为，且各误差项之间相互独立，即：，用矩阵表示为： ，其中，I为n阶单位阵。（3）.自变量是非随机的确定性变量。（4）.自变量和误差项互不相关，即。（5）.自变量之间不存在多重共线性，即矩阵X的秩R(X)=p+1n,也即矩阵X的列向量是互不相关的。（6）.为进行假设检验，通常还进一步假定误差项服从均值为0，协方差为的多元正态分布，即N（0，）。2.4线性回归模型的参数估计对于假定的回归模型： Y=XB+其中，其参数的最小二乘估计量（OLS）为：，记，则：2.5回归模型的诊断在线性回归分析中，当对n组独立观测运用最小二乘法估计出总体回归方程中的参数后，总体回归方程的估计也即样本回归方程就可以用参数的估计值表示出来，即： 在估计出了回归方程后，一个很自然的问题是，这个方程拟合好吗？对于线性回归模型，因变量与自变量之间的关系是线性的吗？方程中的每个自变量都对因变量有显著性影响吗？换句话说回归方程中的参数都与0有显著性差异吗？等等，这些问题正是回归诊断需要解决的。在回归分析中一般可以通过以下一些指标或者假设检验得到部分解决。（1）.方程拟合优度。方程拟合好坏通常用拟合优度指标来反映。她被定义为：其中，称为总离差平方和，称为回归平方和，它表示来自自变量对总离差的贡献，称为残差平方和，它表示来自误差项对总离差的贡献，有： SST=SSR+SSE 拟合优度表示，因变量的总离差平方和有多少能通过自变量予以解释。也就是说，不能由自变量来解释的部分为：1-。显然越大，越接近于1表明拟合就越好。由于进行随着自变量个数的增加而增加，所以在多元回归的情况下，通常要对进行调整。调整后的用表示，定义为： 其中，当模型中不包含常数项时i=0，当模型中包含常数项时i=1。（2）.自变量与因变量之间的线性关系的F检验。在线性回归分析中，一般假定回归方程有以下形式： E（X）=即E（Y）与p个自变量之间线性相关，但实际情况怎么样呢，这需要检验，记称为回归均方和，称为误差均方和，定义 在给定的显著性水平下，如果由样本观测值计算的F值大于，则自变量与因变量之间的具有显著性的线性关系，否则，变量之间不具有显著的关系。在SAS系统中，一般通过F值对应的概率值来判断变量之间的线性关系的显著性。若F值对应的概率值小于给定的显著性水平，则因变量与p个自变量存在显著的线性关系，否则线性关系不显著。（3）.回归参数的显著性检验。在线性回归方程中，回归参数表示在其他自变量保持不变的情况下，自变量每变动一个单位，因变量Y的平均变动幅度，即的单位变动对因变量的影响程度。因此，检验回归参数是否显著就至关重要，实际应用中通常作如下假设：由于，记：则有：，从而统计量： 当给定显著性水平为下，若由样本观测值计算的t值的绝对值大于，则参数与0有显著性差异，否则，参数与0没有显著性差异。在SAS系统中一般通过t值所对应的p值来判断回归参数与0是否有显著性差异。若t值所对应的p值小于给定的显著性水平，则回归参数与0有显著性差异。（4）.残差分析。残差分析是诊断回归模型拟合状况的又一种易行而有效的方法。关于回归模型中的误差项的假定是：零均值、同方差、不相关和正态性，即。如果我们采用的回归模型对样本数据的拟合是良好的话，那么误差项的估计量，就应该反映这种分布特性，记，称为残差。因此应该近似服从，从而标准化残差的估计量也应该近似服从标准化分布，即： 。一般来说，如果回归直线拟合得较好，则残差图中应有95%的点在=-2和=+2的两条直线之间随机分布。3.实证分析3.1数据来源与处理数据均来源于2009 年北京市统计年鉴，选取1978 年至2008 年的相关数据，其中农村居民人均纯收入、农村居民人均生活消费支出、农村居民人均储蓄均采用当年年末新增值；居民消费价格指数、商品零售价格指数、农业生产资料价格指数、农村居民家庭恩格尔系数均采用原值；利用SAS软件进行数据统计处理。3.2模型变量的选择及说明被解释变量：y农村居民人均生活消费支出；解释变量：x1农村居民人均纯收入、x2农村居民家庭恩格尔系数；X3农村居民人均储蓄,x4居民消费价格指数、x5商品零售价格指数、x6农业生产资料价格指数；农村居民家庭生活消费支出 ：指农村住户用于物质生活和精神生活方面的支出。包括食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通讯、文化教育娱乐用品及服务、其他商品和服务等消费支出。农村居民家庭总收入： 指报告期内农村住户和住户成员以各种来源渠道得到的收入总和。按收入的性质分为工资性收入、家庭经营性收入、财产性收入和转移性收入。纯收入 ： 指农村住户当年从各个来源得到的总收入相应地扣除所发生的费用后的收入总和。纯收入主要用于再生产投入和当年生活消费支出，也可用于储蓄和各种非义务性支出。“农民人均纯收入”是按人口平均的纯收入水平，反映的是一个地区或一个农户农村居民的平均收入水平。计算方法：纯收入=总收入-家庭经营费用支出-税费支出-生产性固定资产折旧-农村内部亲友赠送收入恩格尔系数 ： 随着家庭和个人收入增加，收入中用于食品方面的支出比例将逐渐减小，这一定律被称为恩格尔定律，反映这一定律的系数被称为恩格尔系数。计算公式为：居民消费价格指数：是度量消费商品及服务项目价格水平随着时间而变动的相对数，反映居民家庭购买的消费品及服务价格水平的变动情况。居民消费价格指数变动率通常被用来作为反映通货膨胀（或紧缩）程度的指标。商品零售价格指数：是度量工业、商业、餐饮业和其他零售企业向城乡居民、机关团体出售生活消费品和办公用品价格水平随着时间而变动的相对数，反映市场商品零售价格的变动程度。农产品生产价格指数：是指农产品生产价格总水平变动程度的相对数。农产品生产价格是指农产品生产者第一次出售其产品时的单位产品价格。农业生产资料价格指数：是反映农村居民用于发展生产所购买的生产资料价格变动程度的综合价格指数。包括生产用种籽、化学肥料、农用薄膜、饲料、生产用电、生产用燃料，大、中、小型农机具等价格变动因素。3.3 SAS程序的处理及结果第一部分：.变量之间线形回归及多重共线性诊断（分析说明变量之间的相关性）图一相关系数阵由相关系数的矩阵，我们可以看出，x1与x3,x4,x5,x6,y是正相关的，而且是高度正相关，相关系数分别达到0.9901,0.9073,0.8097,0.9527,0.9995而 x1 与x2是负相关的，且也是高度负相关相关系数为：-0.8765。而x2与x1，x3,x4,x5,x6,y均是高度负相关，相关系数的绝对值均大于0.8以上。同理可以分析其他的变量之间的相关性。可以用逐步回归的方法消除多重共线性关系。图二模型的显著性检验由图二模型的显著性检验可以知道，检验变量之间是否存在线性关系的F检验值为：6658.72，及对应的P值小于0.001，即小于给定的显著性水平0.05，这说明变量线性关系显著，及选取的线性回归方程是显著的。同时=0.9994与1十分接近，这也说明，方程拟合非常充分。图三全模型的检验对于参数的显著性检验，由结果可以知道，除了x1与x3对应的P值小于0.05，即小于给定的显著性水平0.05以外，其他的变量对应的P值都是大于给定的显著性水平，即与0无显著性差异，需要用逐步回归的方法剔除不显著的变量。特别是常数项对应的P值很大为1，这说明含常数项的回归模型是不合理的，因此需要去掉常数项后在进行模型的拟合。下面是去掉常数项后的结果：图四 变量之间多重共线诊断结果第二部分：方差分析表：模型显著性检验图五 逐步回归的模型摘要从图五可以知道，当只有x1一个变量进入模型的时候，R的值为0.9989，c(p)的值为：16.7514；而当变量增加到两个的时候R的值变大，而c(p)的值变小了，从这一个方面我们也知道用逐步回归的的方法是很好的。图六方差分析表检验变量之间是否存在线性关系的F检验值为：18788.1，其对应的临界值远小于0.001，及对应的P值小于0.0001，即小于给定的显著性水平0。05，说明变量线性关系显著，及选取的线性回归方程是显著的。同时=0.9992与1十分接近，这也说明，不含常数项的方程拟合也是非常充分。图七 参数的检验经过逐步回归的方法，我们知道x1，x3系数对应的P值都小于给定的显著性水平0.05，即说明这两个变量时显著的。图八残差的自相关性检验：（DW检验统计量）从图八，我们可以看出DW的值为1.206，是在0到2的范围之内，意味误差项存在正相关性。图九模型诊断（残差分析，强影响点分析，模型的拟程度）残差和为0，且残差平方和和预测残差平方和都是很小，接近于0 ，这说明模型的拟合得比较好。第27个观测值的D统计量非常的大，其值为：1.028，比其他的观测都大很多，这说明该观测是一个强影响点。但考虑到论文中的数据量不是很大，所以没有剔除。图十 残差图为了更直观地看出模型拟合得好坏，从农村居民人均生活消费支出与其标准化残差绘制成的残差图，可以看出，各点基本上是随机地分布的，没有什么明显的趋势，也即误差项不存在异方差性和自相关性，而且由于这些点基本上是分布在-2和+2之间，从而误差项的正态性也满足，由此也可以得出结论，用不含常数项的模型进行拟合也是合适的。综合上面的分析，我们得出所求的北京市农村居民消费预测的线性回归模型为： y = 1.12725x1-0.12908x3统计量值：（897.66） （12.29）对应概率：（0.0001） （0.0015）=0.9992 Adj=0.9992该方程说明的经济意义是：y（农村居民人均生活消费支出）与x1（农村居民人均纯收入）成正相关，与X3（农村居民人均储蓄）成负相关，即当x1增加一个单位时，y也相应的增加；当X3（农村居民人均储蓄）增加一个单位时，y也相应的减少。这与我们的经济常识人民生活消费支出与人均收入成正相关，与人均储蓄额是成负相关是吻合的，即我们拟合的模型是可行的。3.4拟合好的回归模型的分析及实际意义通过以上的实证分析，我们对1978年2008 年北京市农村居民人均生活消费支出与农村居民人均纯收入成正相关，与农村居民人均储蓄成负相关，之间数量关系的基本规律有了初步了解。得到居民消费与收入高度正相关，收入水平确实是决定消费水平的最主要因素。所以对北京市来讲，应着力增加居民收入，这样才能提升居民的消费能力，推动该市的经济发展。当然也要重视非收入因素对消费的制约，如改善消费环境，完善相关配套措施等，都能促进居民的消费支出，提高消费水平。通过对北京市农村人均消费多元线性回归模型的初始推导和后续验证，证明了该模型在实际应用中可以较为准确的预测出当年的农村人均消费。更重要的是，该模型对今后政府制定的针对北京市农村、农业、农民的政策具有指导意义。但是，在实际生活中，影响农村居民消费的因素有很多，这里只是选取了影响较大的几个重要的因素。因此，模型所得预测值不可能与实际情况完全一致，但其科学性是客观的。从模型中可以看出，农村人均收入对农村人均消费的影响最大，其次是农村人均储蓄。 4改善北京市农村居民消费结构的对策及建议4.1千方百计增加农民的收入，增强农村居民消费能力 4.1.1优化农业产业结构，积极推进农业产业化经营收入是民生之本，也是农村居民提高消费水平和质量的基础。农村居民收入水平不高，且增长缓慢是制约农村居民消费结构优化，消费水平和质量提高的一个重要原因。因此，要坚持以市场为导向，因地制宜，依照市场需求结构调整农村产业结构，积极推进农业产业化经营，增加农村居民的收入。具体措施要从农、林、牧、渔各个方面合理调整农业产业结构，并突出地方特色，充分利用区域优势，扬长避短，培育特色主导产业，鼓励农民种植优良品种。通过利用多样化的生产，提供多样化的农产品，更好地满足人民生活的需要，从而提高农民收入，增强农村居民的消费能力。4.1.2促进农产品加工增值，提高科技含盆，把资源优势变为经济优势单纯依靠扩大对初级农产品的消费需求来增加农民收入，潜力很，有限，必须发展农产品精深加工，提高农产品的附加值，开拓消费品市场，创造新的需求。农业产业化和农产品加工的科技含量越高，其产品的附加值也越高，市场前景也就越大。农产品加工可以提高农产品自身的收入弹性，开拓农产品的市场需求空间，延长农业的产业链，增加农产品的附加值，提高农产品的增收能力。4.2努力改善农村消费环境，不断拓宽消费领域4.2.1加大对农村基础设施的投入，扩大农民的消费需求农村基础设施建设的好坏直接关系到农村居民消费水平的提高和消费结构的优化，关系到社会主义和谐社会的建设进程。.加强农村基础设施建设，特别是大力发展农村电网，并加强用电和收费管理，合理收费，减轻农民的负担;兴修水利，改善农村饮水质量，发展自来水供应系统，村道路建设，村电话网等，方便农民购物，改善农村通讯条件，提高电视接收质量和覆盖面，改善农村消费环境，促进农村居民消费需求增长。耐用消费品在农村才刚刚起步，市场广阔，潜力巨大，但必须通过加强农村基础设施建设，促进农村居民对电视电话、电冰箱、摩托车、农用车等耐用消费品的消费，把居民的潜在需要转化为现时有效需求。4.2.2调整商品供给结构，满足农民消费需求由于城乡差距的存在，农民的消费需求不同于城镇居民的需求，但目前针对农村居民消费特点的工业产品供应不多，不但限制了农民的消费，而且也抑制企业的生产。不少生产企业把生产、销售、服务的注意力仅仅集中在城市市场，而不重视市场细分和对农村居民消费水平和结构特征的研究，只是简单地将在城市滞销的消费品销往农村，从而导致农村消费市场上的商品供求的严重脱节。而农村消费品供需结构不匹配，又影响到农民潜在需求的实现，这也是农村居民消费结构优化、升级的重要制约因素。因此，生产企业不但要重视农村消费市场，积极创造条件，增加有效供给，并根据农村消费市场的实际消费需求，不断调整产品结构，开发新的产品，生产适合农村和农民消费需求的产品。而且要通过深入农村调查，研究农民的消费心理，把握农民的消费需求和热点，因地制宜地开发出适合农民需求的新产品，做到操作方便、简单实用、价格低廉，使农民买得起、用得上。此外，生产企业还要积极建立农村的商品售后服务体系，加大对消费市场营销服务人员的培训，建立农村地区主要商品的维修服务站，以促进农村消费需求的不断增长。 成果声明本人郑重声明：所呈交的毕业论文是本人在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。本文的研究和撰写对做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。另外：本文版权属贵州民族学院所有。 论文作者签名： 日期： 致谢在本论文完成之际,感谢在整篇论文写作过程中帮助过我的每一位人，对曾经给我支持和帮助的老师和同学们表示衷心的感谢。特别要感谢的是我的指导老师姜晴琼老师,由于自己工作原因，很多次集中，自己都没有能亲自按时到会。很多时候都是通过网络和电话联系指导老师，但指导老师并没有疏忽我，相反在毕业论文设计过程中, 到最后的整篇文论的完成，都非常耐心的对我进行指导，教我如何查阅相关资料和数据，告诉我应该注意的细节问题，细心的给我指出错误，修改论文。她的专业研究和对该课题深刻的见解，使我受益匪浅。同时,我还要感谢理学院的各位领导和老师,感谢他们在我大学本科学习中,提供了很好的学习的环境及众多的学习的机会,这给我很大的鼓励和帮助。谢谢 佘小丰 2010年5月于贵阳参考文献1 岳朝龙,黄永兴,严忠.SAS系统与经济统计分析M.合肥.中国科学技术大学出版社,2003.7.2 马洁琼, 柳彬德. 关于农村居民消费预测的线性回归模型J. 当代经济 , 2009,(15) 3 杨国忠, 刘再明. 一类带跳的线性回归模型J. 湖南大学学报(自然科学版) , 2005,(03) 4 张勇. 评介应用线性回归模型J. 统计研究 , 1990, (01) 5 谢忠秋. 非负系数线性回归模型的构建J. 统计教育 , 2006,(01) 6 中华人民共和国国家统计局：中国统计年鉴2009M.北京：中国统计出版社，2009.7 杨国忠, 刘再明. 一类带跳的线性回归模型J. 湖南大学学报(自然科学版) , 2005,(03) 8 张勇. 评介应用线性回归模型J. 统计研究 , 1990, (01)9 贾育青, 徐强. 南京农村居民消费现状及其原因J. 江苏农村经济 , 2006,(11) 10 白靖易, 陈强强. 甘肃省农村居民消费状况分析与评价J. 发展 , 2008,(05)11 张宇山. 多元线性回归分析的实例研究J. 科技信息 , 2009,(09)附录附录一：论文数据年份人均生活消费支出(元)人均纯收入(元)农村居民家庭恩格尔系数(%)人 均储 蓄(元)居民消费价格指数商品零售价格指 数农业生产资料价格指数1978185.4224.863.21071001001001979204.725063.9123101.8101.81001980256.8308.154.1159107.8108.6100.31981307.2361.452.3191109.3110.1100.41982345.5430.252.4235111.3112.3100.51983384.4519.550.4316111.8113102.11984435664.251.1405114.3115.41121985510775.147.1523134.4136.8112.91986645.3823.145.3665143.5145.9115.91987705.5916.448.3871155.8158.6128.41988883.31062.646.21033187.6193.31511989976.31230.749.61598219.9229.1183.51990980.71297.150.72209231.8238.5187.419911100.11422.348.82878259.4258.8192.1199211791568.848.73722285.1280.319919931308.91854.846.85350339.3327.7217.119941676.52422.149.28080423.8386.4260.7199524333208.549.611758497.1435.1347.319962655.53562.746.415839554.8466.9370.919972795.43762.444.718197548.2484.6372.219982945.54028.942.220955598.2476.4381.919993132.54316.44024374601.8470.7359.720003441.4468736.726395622.9465.5365.820013871.55274.334.931510642.2459.9366.52002420658806452.5377.120034655.36496.331.746079631.9444.4371.420044886.47172.132.652647638.2440.8424.520055515786032.849346647.8439.5430.42006606186203255808653.6440.4446.320076828955932.156711669.3443.9496.3200876561074734.371334703.4463.4582.7（据来源于北京市统计年鉴2009年）附录二：SAS程序data she;input y x1-x6 ;cards;185.4224.863.2107 100100 100204.725063.9123 101.8101.8100256.8308.154.1159 107.8108.6100.3307.2361.452.3191 109.3110.1100.4345.5430.252.4235 111.3112.3100.5384.4519.550.4316 111.8113 102.1435 664.251.1 405 114.3115.4112510 775.147.1523134.4136.8112.9645.3823.145.3665143.5145.9115.9705.5916.448.3871155.8158.6128.4883.31062.646.21033187.6193.3151976.31230.749.61598219.9229.1183.5980.71297.150.72209231.8238.5187.41100.11422.348.82878259.4258.8192.111791568.848.73722285.1280.3199袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇袁节膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆羅袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿膆莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂螄芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃虿羆艿薃袁节膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆羅袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿膆莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂螄芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃虿羆艿薃袁节膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆羅袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿膆莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂螄芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃虿羆艿薃袁节膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆羅袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿膆莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂螄芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃虿羆艿薃袁节膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆羅袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿膆莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂螄芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃虿羆艿薃袁节膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆羅袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿膆莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅膃螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃虿羆艿薃袁节膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆羅袂芈蚅蚄膈膄蚄螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂螄芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羈莇薄罿膄芃薃虿羆艿薃袁节膅薂羄肅蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆羅袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿膆莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅膃蒅蝿肈羆莁螈螇芁芇莄袀肄膃莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂螄芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃薈羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿蚇蒂膇肈莇螇肃肇葿薀罿肆薂螆袅肅芁薈螁膅莃螄聿膄蒆薇羅膃蚈螂羁膂莈蚅袇膁蒀袀螃膀薂蚃肂腿节衿羈腿莄蚂袄芈蒇袇螀芇蕿蚀聿芆艿蒃肅芅蒁螈羁芄薃薁袆芃芃螆螂芃莅蕿肁节蒈螅羇莁薀薈袃莀艿螃蝿荿莂薆膈莈薄袁肄莇蚆蚄羀莇莆袀袆羃蒈蚂螂羂薁袈肀肁芀蚁羆肁莃袆袂肀薅虿袈聿