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自我介绍作文300

自我介绍作文300

自我介绍作文300范文第1篇

大家好!我叫周津京。今年九岁,在道江五小三<六>班读书。

我是一个个子不高不矮,身体稍胖,体重44公斤,还有一双明亮的大眼睛和又聪又灵的耳朵,走起路来急冲冲而且郑地有声。

我的爱好是打羽毛球,看电视。记得有一次跟朱意一块打,那天是星期六,场外晴空万里无云,心情很好一使劲,羽毛球像箭一样飞离球拍急驰空中,越来越小,越来越小把朱意都惊呆了。等了好长一段时间羽毛球才掉在沙土上立着,像似一朵刚刚盛开的小白花。

看电视也是我的强项。入迷到什么成度,你还不知道吧!就在上个星期六的晚上,我爷爷奶奶不在家,我跟妹妹说:"今天我当家,观看《铁甲战车》好不好?“赞成!说着马上行动,一看就是四个半小时,把卡通战车看得如滋如味,早把爷爷奶奶招待的事忘得一干二净,还挨了一?Y骂。

自我介绍作文300范文第2篇

我叫梨雪,今年12岁。是一个正宗的广东人,因为在现实生活中缺少知心朋友,

所以想在这里找到自己的世界,我很喜欢看书和写作文,但不知怎么的,现在在完成老师布置的作文时,总是写不出真情实感,字数也太少。希望各位能够多多指教。

我不太喜欢运动,但我父亲是个超爱运动的人,他总是爱拉我去一个大操场跑步,每次跑完我都像要死了一样。我身体也不是不好,但我就是认为运动是天底下最枯燥无味的事,对此我真的很苦恼。这里有谁是运动高手啊?给我出点高招,让我也喜欢上运动吧!

说实话,我接触“创网“才几天,对电脑知识也很贫乏(主要原因是因为我父亲是个很排斥电脑的人,要不是我和老妈,家里的电脑就等于摆设品)所以大家多多支持啦!

好了,第一次发表文章就写到这里了。拜拜!

自我介绍作文300范文第3篇

介绍长城导游词300字范文一

大家好!我是星光旅游公司的导游李xx。

今天由我带领大家游览长城。万里长城在八达岭这一段保存最为完好,也是最坚固的一段。曾经有许多国家首脑和领导人到这里参观,从而成了旅游胜地。

长城全部由条石和城砖筑成,从山海关到嘉峪关,有一万三千多里。

长城每隔一米就有一个供射箭用的射口。每隔三百米就有一个正方形的城台,必要时可以相互呼应,还有一个作用就是:如果有敌军突袭,可以在城台顶上点火,以表示有敌军或请求支援。

另外,大家在游玩时请注意安全,带孩子的游客请看住自己的孩子,否则出意外的话,我们旅游公司不负任何责任。

本次旅行(导游)到此结束,谢谢各位游客的支持。

介绍长城导游词300字范文二

各位亲爱的旅客们,大家好。我是北京导游社的导游吴xx。请大家随我到长城细细游玩。

长城平均高度约7.5米,墙的下宽约6.5米,顶上宽约5.8米。可容五马并骑,或士兵十人并行。城墙上每隔 30~40 米或100~200米,于险要处筑一堡垒式堡台。堡台建筑于山脊的高处、城墙的转角处或险要之地。说到长城,我会想起传说孟江姜女哭倒长城。

秦始皇修筑长城时,征用大量的百姓男丁。

孟姜女的丈夫就是被征去建长城的一个。 一去很多年,孟姜女的丈夫一直没有回来,孟姜女离开家乡去寻找丈夫。结果发现丈夫已经劳累过度而死。由于悲痛欲绝,在修筑一半的长城边哭了三天三夜,哭倒了长城。

在长城,我提醒大家:不要乱扔垃圾、不随地吐谈、不在墙上乱涂粘遗产乱画不要口香糖吐到长城的任何一处地方。

时间过得可真快,长城已经游玩过了,希望下次我还能为大家介绍长城。

介绍长城导游词300字范文三

亲爱的游客,你们好!

昨天,我们参观了美丽的颐和园,今天我们要参观壮观的万里长城.

你们快来看呀!从东头的山海关到西头的嘉峪关,足有一万三千多里.从北京出发,不过一百多里就来到了长城脚下.这一段长城修筑在八达岭上,高大坚固.城墙顶上铺着方砖,十分平整,像很宽的马路,五六匹马可以并行.城墙外沿有两米多高的成排垛子,城墙顶上,每隔三百米就有一座方行的城台,是屯兵的堡垒.打仗的时候,城台之间可以互相呼应.

自我介绍作文300范文第4篇

一、引言

沪深300指数是由上海证券交易所和深圳证券交易所第一次联合的反应A股市场整体走势的指数,具有良好的市场代表性。在本文中,针对深证综合指数和上证指数与沪深300指数的互动关系进行计量检验,揭示他们变化的动态模式。

二、实证分析

1、数据的选取和方法的介绍。在综合考虑本文研究需要的情况下,我们选取了自2007年以来截至4月27日收盘的所有交易日深证指数、上证指数与沪深300指数收盘价的数据,数据来源于雅虎财经网,建立三个时间数据序列,其中深证指数的收盘价数据我们命名为S1,沪深300指数命名为S2,上证指数命名为S3。

检验两序列间的关系可以用一元线性回归模型来实现,但这要求序列是平稳的。如果序列不平稳,即使最小二乘法显示了很好的拟和优度和t统计量,显示出一致的变化趋势,它们之间也可能是没有什么经济关系的。这种情况下做的回归就只是无意义的“伪回归”。

而指数序列往往是非平稳的,因此不能用简单的回归模型,可以用协整检验来达到序列之间的平稳关系。在通过了以上检验之后,我们再对序列组进行Ganger非因果关系检验,最后进行方差分解,以此来判断各个变量间哪一个的解释力比较强,哪一个外生性比较强。本文用Eviews5.0软件处理数据。

2、平稳性检验。对多个时间序列进行协整分析的第一步是确定每个时间序列是否平稳,判断序列平稳特性通常是借助单位根检验方法,所以先对深证指数S1序列与沪深300指数S2序列进行平稳性检验,我们采用通用的ADF方法检验。具体检验结果如下:

深证指数的ADF检验结果:

检验结果显示,S1序列有很大的P值,接受原假设,即存在单位根的结论。

将S1序列做1阶差分,然后对DS1进行ADF检验如下:

检验结果显示,DS1序列拒绝原假设,接受不存在单位根的结论,因此可以确定是平稳序列,即DS1~I(0)。

沪深300指数的ADF检验结果:

检验结果显示,DS2序列有很大的P值,接受原假设,即存在单位根的结论。

将DS2序列做1阶差分,然后对DS2进行ADF检验如下:

检验结果显示,S2序列拒绝原假设,接受不存在单位根的结论,因此可以确定S2是平稳序列,即DS2~I(0)。

沪深300指数与深证综指都是一阶单整,都为I(1)序列,可以进行协整检验。

3、Granger检验

Granger因果检验表明,随着滞后阶数增加,深圳股市收益率对沪深收益率的影响并不显著,即深圳股市并不是沪深300指数的Granger因果关系,而沪深300指数对深证综指的 Granger因果关系十分显著,而且对滞后阶数相对较为敏感。

下面对沪深300指数和上证综指同样进行相关性分析。

通过ADF单位根检验,得出上证指数具有一阶单整,可以与沪深300指数采用Johanen估计S2和S3之间的协整关系。

1、Johansen检验

通过ADF检验可以看出,S2和S3之间存在一个协整方程,即他们之间存在着长期稳定的协整关系。协整方程为S2=1.092×S3。可以看出,沪深300指数和上证指数之间存在着长期稳定的正向关系。

2、Granger检验(见末表)

从表中我们看到:对于第一个假设“S3 does not Granger Cause S2”上证指数不是沪深300指数的Granger原因,我们不能拒绝;对于第二个假设“S2 does not Granger Cause S3”沪深300指数不是上证指数的Granger原因,我们在5%的显著性水平上拒绝。这说明了沪深300指数领先于上证指数,上证指数落后于沪深300指数;沪深300指数引导着上证指数的走势,而上证指数并不能引导沪深300指数的走势。

自我介绍作文300范文第5篇

内容摘要:本文基于garch模型根据最大似然函数和aic原则选择最优估计模型,来研究中国股市的杠杆效应。结果显示中国股市存在明显的杠杆效应,其中沪深300指数的杠杆效应最小。然后我们以沪深300指数的推出为分界点,以最优估计模型研究前后两段时间的沪深股市的杠杆效应。我们发现沪深300指数推出后,沪深股市的杠杆效应都变弱了。

关键词:garch模型 杠杆效应

engle(1982)通过建立自回归条件异方差模型(arch)证明了金融时间序列的波动聚集现象,并由bollerslev(1986)推广成为广义自回归条件异方差模型(garch)。在资本市场中,经济学家又发现了这样的现象:资产的向下运动通常伴随着比之程度更强的向上运动。engle和ng(1993)绘制了好消息和坏消息的的非对称信息曲线,认为资本市场的冲击常常表现出一种非对称效应,也被称为杠杆效应,是许多金融资产的的一个重要事实特征。随着中国证券市场的发展,中国自2005年4月8日开始沪深300指数,为完善金融结构,有效规避市场的系统风险,便于投资者完善投资组合等方面发挥了积极作用。

关于股票市场的杠杆效应,国外的研究较早也较为深入。相对而言,国内的研究较少,而且大都集中在国内外市场的比较上,很少有人专门研究国内市场的杠杆效应。具体来说就是上证指数、深成指数、沪深300指数的总体杠杆效应,以及沪深300指数推出后对上证指数和深成指数杠杆效应的影响。从已有国内研究文献来看,都几乎一致地假设模型扰动项服从正态分布。但是大量的实证研究发现,即使garch模型能在一定程度上拟合股票收益率序列的尖峰分布特征,但是模型残差检验也往往拒绝正态分布假设。所以,扰动项正态分布假设的估计结果可能并非最优。本文基于最大似然函数值准则和赤池信息准则,从众多备选模型中选出最优的模型对中国股市的杠杆效应进行研究。

模型介绍、估计及数据

(一)模型介绍

bollerslev(1986)对arch模型进行了修正并提出了广义自回归条件异方差模型(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model, garch模型)。在garch模型中,要考虑两个不同的假定:一个是条件均值,另一个是条件方差:

(1)

其中xt是解释变量向量,γ是系数向量,σt2为条件方差。

为了研究股票市场的杠杆效应,zakoian(1990)和glosten,jagannathan,runkle(1993)提出了tarch模型:

(2)

dt-1是一个虚拟变量,当ut-1<0时,dt-1=1;否则,dt-1=0。只要γ≠0,就存在非对称效应。条件方差方程中的γu2t-1dt-1项称为非对称效应项,或tarch项。好消息有个α倍的冲击,即ut-1>0时,dt-1=0,非对称项不存在,好消息只有一个α倍的冲击;而坏消息则有一个(α+γ)倍的冲击,因为当ut-1<0时,dt-1=1。如果γ>0,说明非对称效应的主要效果是使得波动变大,反之γ<0,则说明非对称效应的作用是使得波动减小。

另外nelson(1991)提出了egarch(exponential garch)模型:

γ<0且显著时,表明杠杆效应存在。这个模型的优点是,通过描述σt2的对数,所以方差σt2本身就是正的;其次如果波动性和收益性负相关,则γ<0,模型可以解释股票市场的杠杆效应。只要γ≠0,冲击的影响就存在着非对称性。

(二)模型的估计

在实践中我们注意到,许多时间序列,特别是金融时间序列的无条件分布往往具有比正态分布更宽的尾部。为了更精确的描述这些时间序列分布的尾部特征,还需要对误差项ut进行假设。一般有3个假设:正态(高斯)分布、学生t分布和广义误差分布(ged)。下面分别介绍这3种分布,其中的θ代表参数向量。

对于扰动项服从正态分布的garch(1,1)模型,它的对数似然函数为:

对于扰动项服从学生t分布的garch(1,1)模型,它的对数似然函数为:

对于扰动项服从广义误差分布(ged)的garch(1,1)模型,它的对数似然函数为:

(三)数据

本文选择上证综合指数(shi)、深圳成分指数(szi)及沪深300指数(hs300)作为研究对象。上证指数和深成指数是中国最早的指数,能较好的反映股票市场的波动情况。沪深300指数是我国股指期货的标的物,具有重要作用和意义。本文选择上述三个指数编制以来的所有数据,其中上证指数1990年12月19日至2011年3月22日共4967个数据,深成指数1991年4月3日至2011年3月22日共4960个数据,沪深300指数2005年4月8日至2011年3月22日共1448个数据。数据来源雅虎财经。

股票市场的收益性:

i取1,2,3分别表示沪深300指数,上证指数,深成指数;pi,t表示市场第t日的日收盘数据,ri,t表示i市场第t日市场收益率。

表1是每个市场收益率序列的描述性统计。沪深300指数的波动性要小于上证指数和深成指数的波动性。在正态分布的假设下,市场收益率的偏度应为0峰度应为3,上表3个指数的收益率都不等于0,峰度也大于3,说明他们都不服从正态分布,这与大量实证研究结论是一致的,jb统计量也拒绝正态分布。adf和pp检验表明在1%置信水平下,这三个收益率序列均为平稳过程。q(10)和q2(10)统计量表明在5%置信水平下,收益率序列及其序列平方均存在显著自相关现象。

(四)实证分析

我们假设股票市场是一个弱有效市场,投资者无法从前期交易中获取任何获利的机会,股票价格不可预测,股票价格的对数服从一个随机游走过程:

εt和ut可能服从正态分布、学生t分布或者广义误差分布。条件方差方程共有6种模型形式(见表2)。根据极大似然函数值准则和赤池准则可以得到:沪深300指数应选择egrch(1,1)-g模型,上证指数和深成指数应选择egrch(1,1)-t模型。

中国股票市场“杠杆效应”检验

克里斯汀(christie,1982)研究美国等国家的一些股价指数序列后发现,对于股价反向冲击所产生的波动性,大于等量正向冲击产生的波动性,这种“利空消息”作用大于“利好消息”作用的非对称性,就是“杠杆效应”。

通过最优模型的估计(见表3),我们可以发现,在整个期间三个指数都存在明显的杠杆效应。我们再分段检验沪深300指数推出前后的上证指数和深成指数是否存在杠杆效应。下面

分别是两个指数在hs300推出前后的信息冲击线。我们发现上证指数在hs300推出前有较强的正杠杆性,深成指数则有很强的负杠杆性。但是hs300推出后,这种杠杆性大大减弱,显示了hs300指数推出的巨大作用和意义(见图1到图4)。

结论

综上所述,本文得出以下结论:第一,通过将扰动项的分布假设进行扩展,根据最大似然函数值和赤池信息准则,我们得到了对应的最优模型,再通过最优模型考察三类指数的杠杆效应,发现在整体上三类指数都存在着一定的正杠杆效应,即“利好消息”的冲击大于“利空消息”的冲击。其中,hs300的杠杆效应最小。

第二,通过将shi和szi以hs300推出为分界点分开,再通过最优模型估计两类指数在前后两段时间里不同的杠杆效应。发现,hs300推出后,shi和szi的杠杆效应都大大较弱。这说明了推出hs300,完善金融市场,减少市场系统性风险的重要性和必要性。

参考文献:

1.engle, r.f autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of united kingdom inflation. econometrica,1982(50)

2.engle,r.f.and v.k.ng.measuring and testing the impact of news on volatility the journal of finance,1993(48)

3.bollerlev,t.generalized autoregressive conditional heteroscedasticity. j ournal of econometrica, 1986(31)

4.nelson,d.b.conditional heteroscedasticity in asset return: a new approach .econometrica, 1991(59)