DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 绿色的象征意义 象征在《了不起的盖茨比》中被广泛使用，小说中的名字、地名、色彩都用了象征，特别是绿色的象征意义十分丰富。绿色在小说中出现了多次，包含了很多象征意义，这些意义不仅仅丰富了内容，更深化了小说的主题。 2.1. 绿色象征希望 在《了不起的盖茨比》中绿色象征希望。绿色是具有生命力的颜色。在小说中，尼克说，“父亲答应为我提供一年的费用，然后又几经耽搁我才在一九二二年春天到东部去，自以为是一去不返的了……” [ 4 ] 那时在尼克的心中，中西部地区又贫穷又落后，而东部是一个能实现梦想的地方。尼克在一个充满希望的季节到达东部，这暗示了尼克对成功的期待。尼克在失去所有希望后从美国东部回到西部，他那时拿着的回程车票也是绿色的，这给读者带来了一种希望感 [ 5 ] 。 对于盖茨比，绿色意味得更多。当时杰姆斯·盖兹看见丹·科迪先生的游艇在苏必利尔湖上最险恶的沙洲上抛锚，那天下午身穿一件破旧的绿色运动衫和一条帆布裤在沙滩上游荡的是，在那之后盖兹的名字变成了杰伊·盖茨比，这意味着盖茨事业的开始。绿色在小说中与绿灯紧密联系在一起。绿灯在小说中出现了三次，绿灯第一次出现是在第一章的结尾，“……他朝着幽暗的海水把两只胳膊伸了出去，那样子真古怪，并且尽管我离他很远，我可以发誓他正在发抖。我也情不自禁地朝海上望去——什么都看不出来，除了一盏绿灯，又小又远，也许是一座码头的尽头……” [ 4 ] 就盖茨比而言，绿色象征着他一生的追求——黛西。他一直认为是他的贫穷使得他与黛西分离，因此他以为只要他有足够的钱，就可以把黛西夺回来。所以盖茨比一直充满希望，绿灯象征着他的爱。尽管绿灯微弱而又遥远，盖茨比仍然相信只要他一直追求，他最终就能够触碰到绿灯，殊不知绿灯的微弱与遥远暗示着他的希望渺茫 [ 6 ] 。 在小说中其他地方也出现了绿色，这种绿色给读者带来了希望，例如盖茨比的房子周围缠绕着常青藤；盖茨比和尼克坐在绿皮车厢……但是在黛西撞死莫提·威尔逊之前，盖茨比车内的绿皮坐垫被炙热的太阳晒得滚烫，某种程度上这暗示了盖茨比最终无法与残酷的现实匹敌，他的梦想一定会失败。 2.2. 绿色象征美国梦 绿色象征盖茨比的梦，而盖茨比的梦又是美国梦的缩影，因此绿色又象征着美国梦。 在小说中绿灯第二次出现是在第五章，盖茨比见到了黛西，她开始哭泣了，因为她看到了盖茨比的财富。盖茨比对黛西说：“你家码头的尽头总有一盏通宵不灭的绿灯。” [ 4 ] 盖茨比和黛西的相见似乎意味着他离夺回黛西的梦想更近了，但是在盖茨比心目中那个纯洁而又美好的黛西已经消失，真正的黛西变成了一个拜金主义者。盖茨比理想化的黛西只存在于他的心中，因此他永远都不可能实现他的梦想。这某种程度上也意味着美国梦只是一个理想化的梦，了不起的美国梦已经被金钱和拜金主义腐蚀。没有人能够真正实现美国梦，因为美国梦的实质现在已经充满了物质、残酷和邪恶，在美国梦的文化熏陶下的盖茨比没有意识到他心目中的美好的美国梦已经蒸发了。盖茨比的梦一定会失败。 美国梦的蒸发在第三次出现的绿灯中进一步体现，在小说的结尾，盖茨比被杀，相信绿光的人不再有，这也暗示了美国梦的破灭。就像尼克在小说的结尾说，“当我坐在那里缅怀那个古老的、未知的世界时，我也想到了盖茨比第一次认出了黛西的码头尽头的那盏绿灯时所感到的惊奇。他经历了漫长的道路才来到这片蓝色的草坪上，他的梦一定就像是近在眼前，他几乎不可能抓不住的。他不知道那个梦已经丢在他背后了，丢在这个城市那边那一片无垠的混沌之中不知什么地方了，那里合众国的黑黝黝的田野在夜色中向前伸展。” [ 4 ] 盖茨比坚持不懈地追求他的梦，但是由于残酷的现实，他的梦永远都不可能实现。 尽管美国梦在蒸发，但是小说中似乎还是给读者留下了一丝希望，在小说的末尾，作者借尼克之口说道，“盖茨比信奉这盏绿灯，这个一年年在我们眼前渐渐远去的极乐的未来。它从前逃脱了我们的追求，不过那没关系——明天我们跑得更快一点，把胳臂伸得更远一点……总有一天……” [ 4 ] 虽然盖茨比死了，但是小说中的尼克仰慕盖茨比，很有可能会把盖茨比的精神传承下去。因此，虽然美国梦在破灭，但仍存在一丝希望。 2.3. 绿色象征财富 绿色是美元纸币的基调色，是财富和经济实力的象征，盖茨比家和布坎南家墙上的常青藤衬托着他们的豪宅和财富，其疏密程度也暗示了跻身贵族的新富和贵族世家的财富悬殊。尽管盖茨比很富有，但是由于盖茨比的财富是通过不正当的手段获得的，他永远也无法赢过旧富。最终黛西选择了财富基础更稳固的汤姆，躲在了金钱的背后 [ 7 ] 。 绿色象征着盖茨比追求财富和跻身上层社会的努力，这展现了盖茨比梦的世俗性，而一心爱着黛西又展现了盖茨比梦的纯洁性，绿色成为他梦想的纯洁性和世俗性的一个结合，这种结合让盖茨比显得更真实 [ 8 ] 。 2.4. 绿色象征不成熟 绿色源自于大自然生机勃发的时刻，而这个时刻又是万物刚刚生长的时刻，从这个意义上讲，绿色又象征着不成熟 [ 9 ] 。 盖茨比的不成熟体现在四个方面。其一是盖茨比对爱情认识的不成熟。盖茨比一生都在追求黛西，他天真地以为黛西还一直爱着他，然而，他没有意识到黛西真正爱的不是他而是钱。盖茨比可以赢回黛西的人，但是赢不回黛西的心，最终盖茨比被黛西抛弃。其二是盖茨比对美国梦的价值已幻灭这一现实认识的不成熟。在盖茨比小的时候，他制定了他自己的时间表，并严格按照时间表来生活，他满怀希望地认为只要自己努力，就一定能实现自己的美国梦。然而，他秉承美国梦传递的精神却失败了，讽刺的是他的成功来源于当时法律不允许的走私活动。其三是盖茨比对自己梦想永远无法实现这一认识的不成熟。事实上，盖茨比想要赢回黛西，跻身上层社会的梦想永远也不会实现，一方面，盖茨比赚钱的方式让他在上层社会站得不稳，他的脏钱最终被黛西鄙视，并且，他一定会被像汤姆那样的旧富打败；另一方面，盖茨比无法认同上层社会的价值观，尽管盖茨比每天在他的豪宅里举办舞会，但是他自己从未出现在舞会上，他仍然是那个坚持美国传统价值观的人，传统的价值观是无法被爵士时代的上流社会认同的。其四是盖茨比对以黛西和汤姆为代表的上层社会人的认识的不成熟。在黛西撞死莫提·威尔逊后，盖茨比毫不犹豫地为黛西顶罪，然而，他没有看清汤姆和黛西的邪恶，他为汤姆和黛西犯下的罪恶而死，但是在盖茨比的葬礼上，他们却没有出现，而是在法国逍遥地度假。盖茨比想当然地认为每个人都是有道德的，但是他从来也没想到，在物质与金钱的诱惑下，上层社会人的道德早已丧失。盖茨比的种种不成熟由盖茨比对黛西的追求贯穿，而黛西在盖茨比心中一直是一盏指引他前进的绿灯，因此，绿色象征盖茨比的不成熟。
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user: 3. 结语 象征在《了不起的盖茨比》广泛运用，绿色的象征深化了小说的主题：美国梦的破灭、上层社会道德的沦丧和爵士时代的特征。菲茨杰拉德赋予了绿色丰富的内涵，首先绿色代表希望和活力，其次绿色象征美国梦，当然绿色也被赋予了带有消极色彩的涵义，绿色暗示了财富和社会地位，这是盖茨比一直追求的，绿色也象征着盖茨比的不成熟。就象征手法而言，《了不起的盖茨比》是一部伟大的作品，菲茨杰拉德是美国文学一颗耀眼的明星。
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user: 摘 要 考虑非线性非局部边值问题 { u ″ ( t ) + q ( t ) f ( t ， u ( t ) ) = 0 ， 0 < t < 1 ， a u ( 0 ) − b u ′ ( 0 ) = α [ u ] ， u ′ ( 1 ) = β [ u ] ， 其中边值条件 α [ u ] = ∫ 0 1 u ( t ) d A ( t ) ， β [ u ] = ∫ 0 1 u ( t ) d B ( t ) ；A，B是有界变差函数； a > 0 ， b > 0 ；非线性项 f : [ 0 ， 1 ] × [ 0 ， + ∞ ) → R 是连续的且允许变号的。本文根据两个锥上的不动点定理，讨论得到以上问题至少存在两个正解。并且利用三解定理，讨论得到以上问题至少存在三个正解。 关键词 :存在性，非局部边值问题，不动点定理，正解 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 本文考虑如下非线性非局部边值问题 { u ″ ( t ) + q ( t ) f ( t ， u ( t ) ) = 0 ， 0 < t < 1 ， a u ( 0 ) − b u ′ ( 0 ) = α [ u ] ， u ′ ( 1 ) = β [ u ] ， (1.1) 其中边值条件(BCs)是关于线性泛函，且由Riemann-Stieltjes积分给出： α [ u ] = ∫ 0 1 u ( t ) d A ( t ) ， β [ u ] = ∫ 0 1 u ( t ) d B ( t ) . 2000年，Guidotti和Merino在文献 [ 1 ] 中研究了 { − u ″ ( t ) = y ( t ) ， t ∈ ( 0 ， 1 ) ， u ′ ( 0 ) = 0 ， u ′ ( 1 ) + β u ( 0 ) = 0 ( β > 0 ) . 该方程代表了一个在稳定状态下的长度为1的加热棒模型。它在 时是绝缘的，加热或冷却操作是在 t = 1 处的控制器根据传感器所反馈回的 t=0 时的温度来进行的。 2006年，Webb和Infante在文献 [ 2 ] 中研究了以下方程正解的存在性问题： { − u ″ ( t ) = g ( t ) f ( t ， u ) ， 0 < t < 1 ， u ′ ( 0 ) = 0 ， β u ′ ( 1 ) + u ( η ) = 0. 该方程也是一个具有稳定解的加热棒模型，不同的是，温度变化是由 t = 1 处控制器通过任意点 t =η 处传感器温度变化情况反馈控制的，而不是 t = 0 处。该文根据不动点指数理论，讨论了随参数的变化多个非平凡解的存在性情况。 2012年，Webb在文献 [ 3 ] 中研究了温控器模型正解的存在性： { − u ″ ( t ) = g ( t ) f ( t ， u ) ， 0 < t < 1 ， u ′ ( 0 ) = α [ u ] ， u ′ ( 1 ) + β [ u ] = 0 ， 其中， α [ u ] = ∫ 0 1 u ( t ) d A ( t ) ， β [ u ] = ∫ 0 1 u ( t ) d B ( t ) 。这是一类更为一般的边值条件，传感器为线性泛函。由于此时的传感器覆盖了加热棒的某一些点或某一连续区间，所以更符合实际。该文通过研究其格林函数的性质，讨论了以上问题何时存在多个正解以及何时不存在正解。 2015年，Infante在文献 [ 4 ] 中研究了Neumann型非局部边值问题 { u ″ ( t ) + f ( t ， u ( t ) ) = 0 ， t ∈ [ 0 ， 1 ] ， u ′ ( 0 ) = α [ u ] ， u ′ ( 1 ) = β [ u ] . 该文通过研究摄动Hammerstein积分方程 ( T u ) ( t ) = γ ( t ) α [ u ] + δ ( t ) β [ u ] + ∫ 0 1 k ( t ， s ) g ( s ) f ( s ， u ( s ) ) d s ， 利用不动点指数理论，得到以上问题存在多个非平凡解。 本文在第二节，给出了相关的预备知识和引理。在第三节，我们分别通过利用两个锥上的不动点定理和Leggett-Williams三解定理得到了方程两个正解和三个正解的存在性结果。
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user: 摘 要 本文研究了一类带有非局部积分边值条件的 q + 1 阶有序分数阶微分方程，其中 1 < q ≤ 2 。借助于Banach压缩映像原理，非线性压缩和Leray-Schauder度理论，得到该问题解的存在性若干结果，并给出一个例子来说明所得结果的应用性。 关键词 :不动点定理，解，积分边值条件，有序的分数阶微分方程 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，数学工作者对分数阶微分方程初值问题和边值问题进行了广泛的研究。一些学者研究了带有多点的，积分的，反周期的，非局部的等类型的边值条件的分数阶微分方程，得到了一些很好的结果 [ 1 ] - [ 13 ] 。分数阶微分方程边值问题方面还有其他很多研究成果，参见文献 [ 14 ] - [ 20 ] 。 本文研究带有积分边界条件的有序分数阶微分方程： D c 0 + q ( D + λ ) u ( t ) = f ( t ， u ( t ) ) ，       t ∈ [ 0 ， 1 ] ，     1 < q ≤ 2 ， (1.1) u ( 0 ) = 0 ，         u ′ ( 0 ) = ϑ ∫ 0 ξ u ′ ( s ) d s ，         u ( 1 ) = 0 ， (1.2) 其中 D c 0 + q 是Caputo分数阶导数， ，D是正常导数， f : [ 0 ， 1 ] × R → R 连续， λ ， ϑ 为正的实常数， 0 < ξ < 1 。 本文主要目标是讨论边值问题(1.1)~(1.2)解的存在性。 在文献 [ 21 ] 中，研究了如下的有序分数阶微分方程的边值问题： { D c 0 + q ( D + λ ) u ( t ) = f ( t ， u ( t ) ) ，         t ∈ [ 0 ， 1 ] ，     1 < q ≤ 2 ， u ( 0 ) = 0 ，     u ′ ( 0 ) = 0 ，       u ( 1 ) = β u ( η ) ，           0 < η < 1 ， 其中 f : [ 0 ， 1 ] × R → R ， λ 为正实数， 为实数。 在文献 [ 22 ] 中，研究了如下具边值条件的分数阶微分方程： { D c 0 + q u ( t ) = f ( t ， u ( t ) ) ，           t ∈ [ 0 ， 1 ] ，     1 < q ≤ 2 ， u ′ ( 0 ) = α ∫ 0 ξ u ′ ( s ) d s ，   u ( 1 ) = β g ( u ′ ( η ) ) ，           0 ≤ η ， ξ ≤ 1 ， 其中 f : [ 0 ， 1 ] × R → R ， g : R → R 连续， α ， β 为常实数。 受文献 [ 21 ] 和 [ 22 ] 的启发，本文研究边值问题(1.1)~(1.2)，运用Banach压缩映像原理，非线性压缩，以及Leray-Schauder度理论，得到边值问题(1.1)~(1.2)解存在的若干结果。 本文的内容安排如下：第二部分给出分数阶微积分的一些定义及有关引理。第三部分给出三个主要结论：第一个结论是根据Banach压缩映像原理得出的，第二个结论是根据非线性压缩得出的，第三个结论是根据Leray-Schauder度理论得出的。第四部分给出实例，说明我们主要结果的应用性。
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user: 2. 预备知识 在这部分，我们介绍一些分数阶微积分定义和引理，为后面我们建立主要结果做准备。 定义2.1 函数 f : ( 0 ， + ∞ ) → R 的q阶分数阶积分定义为 I 0 + q f ( t ) = 1 Γ ( q ) ∫ 0 t ( t − s ) q − 1 f ( s ) d s ，         t > 0 ，       n − 1 < q ≤ n . 其中右边是逐点定义在 ( 0 ， + ∞ ) 上。 定义2.2 函数 f : ( 0 ， + ∞ ) → R 的q阶Riemann-Liouville分数阶导数定义为 D 0 + q f ( t ) = 1 Γ ( n − q ) d n d t n ∫ 0 t ( t − s ) n − q − 1 f ( s ) d s ，       t > 0 ，     n − 1 < q ≤ n . 定义2.3 函数 f : ( 0 ， + ∞ ) → R 的q阶Caputo分数阶导数定义为 D c 0 + q f ( t ) = 1 Γ ( n − q ) ∫ 0 t ( t − s ) n − q − 1 f ( n ) ( s ) d s ，     t > 0 ，     n − 1 < q < n . 注2.4 (i) 若 ，则 D c 0 + q f ( t ) = D c 0 + q [ f ( t ) − ∑ k = 0 n − 1 t k k ! f ( k ) ( 0 ) ] ，       t > 0 ，     n − 1 < q < n . (ii) 常数的Caputo分数阶导数为零。 引理2.5 [ 1 ] 对于 q > 0 ，分数阶微分方程 D c 0 + q u ( t ) = 0 的通解为 u ( t ) = C 0 + C 1 t + C 2 t 2 + ⋯ + C n − 1 t n − 1 ， 其中 C i ∈ ℝ ， i = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， n − 1 ， n = [ q ] + 1 ， [ q ] 表示实数q的整数部分。 引理2.6 [ 1 ] 对任意 q > 0 ，有下式成立： I 0 + q ( D c 0 + q u ) ( t ) = u ( t ) + C 0 + C 1 t + C 2 t 2 + ⋯ + C n − 1 t n − 1 ， 其中 C i ∈ ℝ ， i = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， n − 1 ， n = [ q ] + 1 。 在本文的以下部分，我们假设： γ β − α η > 0 ， 其中 α = λ ξ + e − λ ξ − 1 ， γ = λ − 1 + e − λ ， ， η = 1 − e − λ 。 对 h ∈ C [ 0 ， 1 ] ，引入线性方程： D c 0 + q ( D + λ ) u ( t ) = h ( t ) ，       t ∈ [ 0 ， 1 ] ，     1 < q ≤ 2. (2.1) 考虑带有边界条件(1.2)的有序分数阶微分方程(2.1)，即考虑边值问题(2.1)~(1.2)。 引理2.7 边值问题(2.1)~(1.2)的唯一解为 u ( t ) = ∫ 0 t e − λ ( t − s ) ( ∫ 0 s 1 Γ ( q ) ( s − u ) q − 1 h ( u ) d u ) d s + γ ( 1 − e − λ t ) − η ( λ t − 1 + e − λ t ) λ 2 ( β γ − α η )     ⋅ [ λ ∫ 0 ξ e − λ τ ( ∫ 0 τ e λ s ( ∫ 0 s 1 Γ ( q ) ( s − u ) q − 1 h ( u ) d u ) d s ) d τ     − ∫ 0 ξ ( ∫ 0 τ 1 Γ ( q ) ( τ − u ) q − 1 h ( u ) d u ) d τ ] + α ( 1 − e − λ t ) − β ( λ t − 1 + e − λ t ) λ 2 ( β γ − α η )     ⋅ [ e − λ ( ∫ 0 1 e λ s ( ∫ 0 s 1 Γ ( q ) ( s − u ) q − 1 h ( u ) d u ) d s ) ] . (2.2) 证 对方程(2.1)两端作用 I q ，我们得到 ( D + λ ) u ( t ) = I 0 + q h ( t ) + C 0 + C 1 t ， 也可以写成 D ( e λ t u ( t ) ) = [ I 0 + q h ( t ) + C 0 + C 1 t ] e λ t ， 上式两端从0到t积分，结合(1.2)中的 u ( 0 ) = 0 ，可得 u ( t ) = ∫ 0 t e − λ ( t − s ) ( ∫ 0 s 1 Γ ( q ) ( s − u ) q − 1 h ( u ) d u ) d s + C 0 λ ( 1 − e − λ t ) + C 1 λ 2 ( λ t − 1 + e − λ t ) . (2.3) 再由边值条件(1.2)可得 C 0 = 1 λ ( β γ − α η ) { λ γ [ λ ∫ 0 ξ e − λ τ ( ∫ 0 τ e λ s ( ∫ 0 s 1 Γ ( q ) ( s − u ) q − 1 h ( u ) d u ) d s ) d τ     − ∫ 0 ξ ( ∫ 0 τ 1 Γ ( q ) ( τ − u ) q − 1 h ( u ) d u ) d τ ] + α e − λ ∫ 0 1 e λ s ( ∫ 0 s 1 Γ ( q ) ( s − u ) q − 1 h ( u ) d u ) d s } ， C 1 = 1 λ ( β γ − α η ) { − λ η [ λ ∫ 0 ξ e − λ τ ( ∫ 0 τ e λ s ( ∫ 0 s 1 Γ ( q ) ( s − u ) q − 1 h ( u ) d u ) d s ) d τ     − ∫ 0 ξ ( ∫ 0 τ 1 Γ ( q ) ( τ − u ) q − 1 h ( u ) d u ) d τ ] − λ β e − λ ∫ 0 1 e λ s ( ∫ 0 s 1 Γ ( q ) ( s − u ) q − 1 h ( u ) d u ) d s } ， 将 C 0 ， C 1 代入到(2.3)，即得到(2.2)。证毕。
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user: 4. 举例 例4.1 考虑如下边值问题 (4.1) 其中 f ( t ， u ) = 1 2 π sin π 2 u + 1 + u u 2 + 1 ， q = 3 2 ， ξ = 1 3 ， ϑ = 1 ， λ = 3 。 直接计算易知 B = 1 − e − λ λ Γ ( q + 1 ) [ 1 + α ( 1 − e − λ ) + λ | β | λ 2 ( β γ − α η ) ] + γ ( 1 − e − λ ) + λ η λ 2 ( β γ − α η ) [ ξ Γ ( q + 1 ) + ξ q + 1 Γ ( q + 2 ) ] ≤ 0.7715. 取 η = 5 4 < 1 B ≈ 1.29613 ， K = 1 ， 则 | f ( t ， u ) | = | 1 2 π sin π 2 u + 1 + u u 2 + 1 | ≤ 1 2π | π 2 u | + 1 + | u u 2 + 1 | ≤ 5 4 | u | + 1 ≤ η | u | + K . 因此定理3.5的条件都满足，所以由定理3.5知边值问题(4.1)至少存在一个解。
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user: 摘 要 以沪深两市所有A股中的21只银行业股票为背景，统计这些股票在一段时间内的收益率，对股票收益率的时间序列数据进行平稳性检验，基于多元回归分析的方法求出股票收益率之间的回归方程，尝试判断这些股票中哪些股票的收益率之间的相关性更明显，并分析对股票收益率造成影响的因素。研究结果显示，华夏银行与其他股票的收益率相关性最强，且银行的经营服务项目、银行之间的业务往来、所属城市地区、行业发展前景等这些因素都会影响银行股的收益率。 关键词 :股票收益率，平稳性检验，时间序列，回归方程 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 研究背景及意义 股票市场的出现是人类经济社会现代化进程的里程碑，是商品化、货币化、信用化、证券化深入发展的重要产物，它极大解放和发展了社会生产力，推动了经济社会的快速发展。从1990年12月上海证券交易所成立至今，我国已经拥有了数千家股票上市公司，股票市场成为国民经济系统的重要组成部分 [ 1 ]。随着时代的发展，越来越多的股民参与投资到股票市场中，如何从市场中获取最大利润，已经成为众多投资者关心的问题。这些投资者关注的信息反过来能对股票市场产生影响，因此对股票市场的收益率问题进行研究，不仅能反映资本市场运行的基本情况，还能预测未来市场的发展和走向 [ 2 ]。 到目前为止，国内学者对于股票收益影响因素研究的文章很多，例如刚猛和陈金贤利用实证研究的方法分析了我国股票市场1995年1月到2002年1月间的实际收益率、通货膨胀率和实体经济活动三者之间的相关关系；又如刘志新、黄昌利采取将单因素模型与多因素模型结合的方法，研究了公司规模大小与市盈率的变动对公司股票收益率的影响 [ 3 ]。此外，也有研究者认为各种公开披露的信息，包括未经披露的内部信息，甚至是非理性行为等都对股票收益率有影响，且尚无任何种类模型能精确地反映股票收益率的形成和变化机制 [ 4 ]。但概括起来，可以把影响股票收益率的因素分为宏观因素、中观因素、微观因素三大类。 具体来说，影响股票收益率的宏观因素包括国民生产总值、通货膨胀、财政政策等。诸如各个学派已经研究过通货膨胀与股票收益率的相关关系，构建了费雪理论及费雪效应悖论的解释假说 [ 5 ]。又如工业增加值超预期的冲击会对收益率产生正面影响，而生产者物价指数超预期冲击则会对收益率产生负面影响 [ 6 ]。中观因素则主要指的是行业因素，股票所属行业的不同、行业发展政策的不同等都会对股票收益率造成一定的影响。微观因素则多为股票自身的一些因素，例如净资产收益率、股东权益周转率、营业收入现金比率这些微观因素与股票收益率成正相关关系，而贝塔系数、公司规模、公司成长性等则与股票收益率成负相关关系 [ 7 ]。 时间序列分析方法也有较为广泛的应用。很多情况下，我们都是根据实际问题，对某个给定数据的序列进行拟合，并对模型中各参数进行估计，然后对模型拟合的充分性进行检验。这其中的关键问题就是检验时间序列的平稳性。如果是平稳序列，则可以选用ARMA模型；若不是平稳序列，则需要先平稳化，再做进一步分析。对时间序列进行检验的方法有很多种，例如逆序检验法、游程检验法、参数检验法、单位根检验法等，在实际操作中，应根据数据背景和经验选择合适的方法 [ 8 ]。最后，可以根据已得到的时间序列模型对该序列在未来的情况进行预测，这也是多数时间序列问题研究的目的。 随着时间序列理论的完善和发展，其在包括心理学、数据挖掘、数字化误差处理、地下水位预报、空气污染分析在内的众多领域都有应用。在股市方面，时间序列分析也可以根据股票收益率的历史数据对未来股票的涨跌情况做出预测。采取非线性时间序列分析技术对股市指数序列和收益率序列的研究已经取得了可喜的成绩，这是时间序列在金融领域的重要应用成果 [ 9 ]。 本文研究的股票收益率相关分析包括多只股票，因此自变量不止一个，我们使用多元线性回归分析方法研究问题。多元线性回归的中心问题是建立回归模型，根据变量的观测数据对回归方程进行拟合，研究因变量与各自变量的关系，并预测因变量的取值 [ 10 ]。我们在拟合时使用最小二乘法，确定模型之后，再通过观测平方相关系数(即R 2 )的值来对模型的拟合优度进行判断 [ 11 ]。R 2 的值越接近1，说明拟合效果越好。此外，我们还可以对因变量与自变量之间线性关系的假设进行显著性检验，以确认回归效果是否显著，一般应用F检验的方法 [ 12 ]。多元回归分析在实际问题中同样有非常广泛的应用。 综合以上讨论和分析，我们希望通过研究股票收益率的变化，对影响股票收益率的某些因素进行分析，从而更全面地判断和预测股票未来的涨跌趋势，给股民投资提供有价值的建议。本文即从行业这一中观影响因素出发，讨论所属同一行业的不同股票收益率之间的相关关系。我们从沪深两市所有A股中选取了银行业的21只股票，并查找这些股票一段时间内的日连续收益率数据，以这些数据为基础，分析这些股票之间存在的相关规律。 由于我们是通过多元回归分析的方法研究股票收益率之间的关系，在构造多元线性回归模型时，必须选定一只股票作为因变量，因此我们希望选择与其他股票收益率联系最密切的那只股票作为因变量。在选定因变量以后，从实际问题的角度来考虑，我们希望通过构建模型解释这只股票为何与其他股票的收益率有关系，一般会涉及这些股票公司所属的地区、银行经营和服务范围的异同点、各股票公司之间的经济和贸易上的往来以及管理政策等因素。我们综合考虑这些因素，以解释这只股票与其他股票收益率之间的关系，最后得到结论说明哪些因素会显著影响股票的收益率，给出自己的观点和建议。
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user: 2. 数据的来源与整理 本文选择银行业的21只股票的收益率作为原始数据，它们分别为：招商银行(600036，括号内数字表示股票代码，下同)、平安银行(000001)、宁波银行(002142)、浦发银行(600000)、华夏银行(600015)、民生银行(600016)、无锡银行(600908)、江苏银行(600919)、杭州银行(600926)、南京银行(601009)、常熟银行(601128)、兴业银行(601166)、北京银行(601169)、上海银行(601229)、农业银行(601288)、交通银行(601328)、工商银行(601398)、光大银行(601818)、建设银行(601939)、中国银行(601988)、中信银行(601998)。我们通过大智慧365软件收集了上述21只股票2017年10月9日到2018年3月30日这段时间内的收益率数据，共119个交易日，每只股票都得到了119个数据值(即没有缺失值)，将数据制成Excel表格，原始数据如表1所示(因数据的个数较多，这里为节省表格篇幅只列出一部分股票在部分交易日的收益率数据，且表中所有数据都保留到二位小数，收益率为正表示股票价格上涨，反之表示股票价格下跌)。 本文希望研究的问题主要是：第一，得到各股票收益率数据的描述性统计量，并将结果进行对比，观察样本数据大致分布情况；第二，考查各股票收益率数据之间的相关性强弱，试图找到某一只与其他股票收益率关系最为密切的股票；第三，对第二步中选出的那只股票的收益率数据进行平稳性检验，判断其收益率序列是否为平稳时间序列；第四，以第二步中所选出的股票收益率作为因变量，其余部分或全部股票的收益率作为自变量，用多种方法建立多元回归模型，分析这些股票收益率变化之间的相关关系，并给出相应的统计学结论和解释。
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user: 4. 数据的平稳性检验 我们选择华夏银行该股票收益率的数据，利用Eviews软件可以作出对应的时序图如图1所示，根据时序图即可判断收益率的时间序列是否平稳。 从图中可见，随着时间的推移，华夏银行的收益率数据没有明显的上升或下降趋势，因此可认为华夏银行的收益率数据序列是平稳序列。 接下来继续使用Eviews软件作出华夏银行股票收益率的自相关图，如图2所示。 从自相关图中可以看出，序列的自相关系数始终在0的两侧左右波动，这符合平稳序列的相关性特点。因此我们同样可以认为华夏银行股票收益率序列是平稳时间序列 [ 13 ]。 在本节的最后，我们对华夏银行股票收益率序列进行单位根检验。若序列中存在单位根，那么该序列就是非平稳的；对于一个平稳且可逆的ARMA时间序列模型，它一定不含单位根。这里我们选取的是Augmented Dickey-Fuller单位根检验法，结果如图3所示。 由图3可知，在10%、5%和1%的显著性水平下，t检验统计量的值分别是−2.580525、−2.887190和 图1. 华夏银行股票收益率的时序图 图2. 华夏银行股票收益率的自相关图 图3. 华夏银行股票收益率的自相关图 −3.489117。因本例中得到的ADF统计量等于−4.749655，都小于上述三个临界值，且p值仅为0.0001，因此拒绝原假设，即认为华夏银行股票收益率序列中不存在单位根，再一次验证了这个序列是平稳的。
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user: 5. 多元线性回归模型的求解 结合前面几节的分析，在构建多元线性回归模型时，以华夏银行的收益率作为因变量，其他部分或全部股票的收益率作为自变量，分别采取前进法、后退法、逐步回归法三种方法求解线性回归方程。选用这三种方法，是考虑到本问题中自变量个数较多，如果将所有自变量都引入，模型将十分复杂；同时根据表3和表4，各自变量之间也可能存在一定的关系，这有可能导致多重共线性。如果出现多重共线性，将使得模型估计的结果失真，这时必须剔除一些不必要的变量以得到合适的模型。最终，我们希望模型中只包含那些对因变量有显著影响的自变量。上面提到的三种方法都可以用于选择这样的自变量。 我们使用SPSS软件实现三种方法对应回归方程的求解。求解时，选择F值为F 进 = 3.84，F 出 = 2.71。使用前进法所得的回归方程中各自变量的系数如图4所示。 从图4中可见，前进法得到的方程是华夏银行 = 0.016 + 0.322 × 交通银行 + 0.296 × 北京银行 + 0.168 × 江苏银行 + 0.189 × 民生银行 + 0.150 × 兴业银行。同时根据SPSS的结果显示，该回归模型中， 图4. 使用前进法求得的回归方程中各自变量的系数 R平方的值是0.863。R平方的值反映了回归的效果，它是一个介于0和1之间的数，R平方的值越大，即意味着模型的拟合效果越好。同样，我们采取后退法，得到的回归方程中各自变量的系数如图5所示(这里因该方法进行的步骤较多，图中未能列出前面若干步得到的回归方程，只保留了最后部分的结果)。 从图5中可见，后退法得到的回归方程是华夏银行 = 0.009 + 0.117 × 浦发银行 + 0.149 × 民生银行 + 0.131 × 江苏银行 + 0.071 × 南京银行 + 0.252 × 北京银行 + 0.292 × 交通银行 + 0.076 × 中信银行。这个回归方程中共包含七个自变量，该模型中R平方的值是0.868。 最后，我们用逐步回归法构建回归方程，得到的方程中各自变量的系数如图6所示。 从图6中可以发现，逐步回归法一共进行了五步，引入了五个自变量，最终所得的回归方程是华夏银行 = 0.016 + 0.322 × 交通银行 + 0.296 × 北京银行 + 0.168 × 江苏银行 + 0.189 × 民生银行 + 0.150 × 兴业银行。同样地，得到该模型中R平方的值是0.863。 综合考虑以上结果，不难发现使用前进法和逐步回归法所得回归方程结果是相同的，都含有五个自变量，而使用后退法得到的回归方程包含了七个变量，其中民生银行、江苏银行、北京银行、交通银行四个变量也都出现在逐步回归法得到的方程中。因此经过分析，可以认为逐步回归法得到的回归方程是最优方程，这个方程较准确反映了华夏银行和其他银行类股票收益率之间的相关关系，且回归效果是显著的。
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user: 6. 结论 经过之前对多元线性回归方程的求解，得到的模型表达式是华夏银行 = 0.016 + 0.322 × 交通银行 + 0.296 × 北京银行 + 0.168 × 江苏银行 + 0.189 × 民生银行 + 0.150 × 兴业银行。因此，交通银行、北京银行、江苏银行、民生银行、兴业银行这五只股票的收益率都对华夏银行股票的收益率有显著影响，华夏银行会随着上述五只股票的涨跌而有相同的涨跌波动，其中尤以交通银行的影响最为明显。 在本文的最后，我们对上述结果进行简要分析，给出解释。 华夏银行成立于1992年，是我国第一家由大型国有工业企业独资筹建的银行，总部设立在北京市东城区，该银行经营发行债券，提供外汇存款、贷款、借款等业务，还可以进行国际贸易或者非贸易结算。 图5. 使用后退法求得的回归方程中各自变量的系数 图6. 使用逐步回归法求得的回归方程中各自变量的系数 近年来，华夏银行着力发展绿色金融，打造“绿色华夏”品牌和“中小企业金融服务商”品牌，同时也为京津冀协同发展做出了重大贡献 [ 14 ]。 交通银行始建于1908年，是中国近代以来历史最悠久的银行之一。交通银行正在成为一家以商业银行为主体，跨市场、国际化的大型银行集团，业务范围包括证券、金融租赁、基金管理等诸多领域，于1987年重新组建成全国第一家股份制商业银行，目前已是世界500强企业之一。 北京银行原名“北京市商业银行”，成立于1996年，是中国最大的城市商业银行，总部位于北京市西城区。截止目前，北京银行已经在众多城市设立了200多家分支机构，开辟和探索了中小银行创新发展的经典模式，获得了“中国上市公司百强企业”等荣誉称号。 江苏银行是在江苏省内无锡、苏州、南通等10家城市商业银行的基础上，合并重组而成的现代股份制商业银行。该行于2007年1月24日正式挂牌开业，是江苏省唯一一家省属地方法人银行，总部地点位于南京市。目前经营贷款、金融债券、政府债券、企业债券，提供外汇业务、保险业务，在江苏省内以及北京、上海、深圳、杭州等多个城市都设立了分行。至2014年底，江苏银行资产总额已超过1万亿元，目前正在致力于建设特色化、智慧化、综合化、国际化的一流商业银行。 民生银行成立于1996年，是中国大陆第一家由民间资本设立的全国性商业银行，总部位于北京市。该银行于2000年12月19日在上海证券交易所公开上市，经过近20年来的发展，民生银行充分发挥了“新银行、新体制”的优势，始终致力于为中国银行业探索现代商业银行建设之路，致力于为客户提供专业特色的金融服务，目前同样跻身成为世界500强企业。 兴业银行成立于1988年8月，总部设在福建省福州市，于2007年在上海证券交易所挂牌上市。兴业银行以理性创新人本共享为核心价值观，以务实敬业创业团队为精神，以真诚服务共同兴业为使命，多次获得国内各种荣誉，积极应对市场形势变化，谋求创新发展，深受各界广泛认可和一致好评。 根据以上的介绍，可以发现华夏银行、交通银行、北京银行、江苏银行、民生银行、兴业银行这6只股票在经营范围和服务项目上有很大的相似性，特别是存贷款、保险箱、外汇、债券等，这些业务也是绝大多数银行的共性，因此业务上的相似性能够解释一部分这些银行股票收益率间的关系。 同时，这些股票之间的关联还体现在城市和地区之间的联系。例如华夏银行、北京银行、民生银行总部都是设立在北京，城市内部的联系也是影响股票收益率相关关系的一种因素。交通银行虽地处上海，但和北京的这几个银行也有一定的联系，所以交通银行股票收益率的变化也能解释一部分华夏银行股票收益率的变化。除此之外，各股票公司的发展宗旨、目标、政策以及各公司之间的业务和利益往来等因素，也会对股票收益率的波动造成影响。 以上我们以银行股为例，从银行业这一行业的层面分析了影响股票收益率的因素。事实上，区域经济发展水平、行业的前景、地位以及行业生命周期等因素同样会影响股票收益率。例如对经济发展较快的地区而言，其股票收益率具有较好的预期；国家对某产业的扶持会使得该产业所属股票有更多的发展机会，发展前景较好；行业地位高低的差别会引起投资者数量以及可获得资金的差别，收益率也会由此出现差别；行业周期包括初创期、成长期、稳定期和衰退期，所处生命周期不同的行业对应的股票，其收益也必然存在差异。 总之，结合本文研究的结果和相关理论来看，可以认为股票收益率之间的联系与经营服务项目、业务往来、所属城市地区、行业发展前景等因素有关。但股票收益率的影响因素最终落脚点仍在于上市公司的财务指标上，投资者选取股票时，不仅要考虑中观行业因素，还应该结合上市公司财务数据等非系统因素，综合预测一只股票未来的投资价值和涨跌趋势，这样能在一定程度上避免盲目投资，获得较好的收益 [ 15 ]。
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user: 摘 要 本文通过对北京市高校的在校外国留学生学习情况进行调查，收集一手数据，并利用分层随机系数模型分析来华留学生学习成绩影响因素。研究发现来华留学生的学习成绩与学生的国别特性、个人社会经济变量和学习态度有关。因此本文得出两个结论：1) 提高留学生人才培养质量可以通过提高来华留学生资助力度实现；2) 来华留学生汉语教育水平需要得到进一步提升。 关键词 :来华留学生，学习成绩，分层模型 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 问题提出 随着中国经济的日益发展，国力的日趋强大，越来越多的外国留学生开始将中国作为留学的首选国家。根据教育部2017年统计，我国已经成为亚洲地区首要留学目的国，境内约有48万名外国留学生。自建国以来，我国的来华留学工作具有极其鲜明的政治色彩，来华留学工作一直秉承着服务于教育发展和国家大外交战略。因此在很长时间里，来华留学的工作重点是为国家在国际上培养知华、友华人士。但是随着国家教育改革的日益深入和外交政策的战略转变，来华留学工作只满足于过去的内容已跟不上时代发展。近年来，来华留学已逐渐成为各校促进教育改革，加快教育国际化的抓手。在此变革的阶段，很多长期以来积攒下来的问题也逐渐显现出来。公众对来华留学生生源和人才培养质量的质疑随着“中国花大价钱买留学生”等新闻的传播甚嚣尘上，这说明社会普遍对来华留学工作的好奇和不了解。但是目前我国尚未形成针对来华留学人员准入和人才培养质量的标准化评价体系，想要比较科学和系统地了解来华留学人员人才培养质量相对困难。因此针对来华留学生人才培养质量的研究就显得尤为必要，但是目前相关实证研究较少。所以本文将通过对北京市高校的在校外国留学生学习情况进行调查，分析来华留学生学习成绩影响因素。从而为来华留学政策的制定提供实证依据。
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user: 2. 数据描述性统计 本研究数据来源于2018年针对北京市外国来华留学生在校学习情况调查。该调查主要通过收集问卷的形式进行。表1对调查样本进行了基本的描述性统计分析。 从样本整体来看，如图1所示超过7成的受访者是男性，71.26%，而女性受访者只占28.74%。从年龄层次来看，多数样本的年龄集中在25~30之间，最大年龄为44岁，最小为21岁，平均年龄30.69岁，年龄中位数和众数分别为30岁和28岁。从学历层次来看主要以硕士和博士为主，占总体比例的90.7%，其中博士生54.65%，硕士生36.05%，此外还有4.65%的本科生，3.49%的交换生和1.16%的语言生。这说明本次调查中样本的学生受教育水平总体偏高，近9成受访者在中国接受了较高层次的高等教育，同时这也解释了样本年龄为何集中在25~30之间。如图2所示，从生源地来源上看47.5%的受访者来自亚洲，40%的受访者来自非洲，8.75%来自欧洲，美洲及其他大洲的占3.75%。根据表2，其中受访者主要来源国前五名分别是：巴基斯坦、几内亚、卢旺达、蒙古和法国，共占总数的53.75%。此外，约有四成受访者父母受过高等教育，其中受访人群中超过半数的父亲受过高等教育，而母亲受过高等教育的有32.18%。考虑到受访者多来自发展中国家，这也从另一个侧面表明受访者是来自相对较高教育水平的家庭。虽然国家目前21.86%的受访者承认在校期间存在打工行为。
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user: 3. 研究方法与模型 分层模型(HIERARCHICAL LINEAR MODELS， HLM)原理是将变量差异分解成情景差异和单位差异 [ 1 ] 。根据朗文字典对社会做出的定义：社会具有一定法律、组织等使人们能够生活在一起的结构，因此人是社会整体的一个构成部分。从“社会人”角度分析，人不是孤立的个体，在满足生物属性的基础之上，人同时还满足社会属性。每个人类个体都具有不同的背景，或属于某个家庭，或属于某个社区，某个组织，某种阶层。因此人类个体的行为不仅受其本身特性的影响，同时也会受其所处的环境及背景的影响。从统计学角度来看，这种属性可以被描述成低级层次个体嵌套于高级层次个体的层级结构属性。 Table 1 Descriptive statistic LEVEL-1 DESCRIPTIVE STATISTICS VARIABLE % VARIABLE % 性别(男性 = 1) 71.26 父母接受过高等教育比例 年龄 最大 = 44 最小 = 21 父亲 50.00 学历层次 母亲 32.18 语言生 1.16 总比例 40.94 交换生 3.49 成绩 博士生 54.65 A等 67.44 硕士生 36.05 B等 31.40 本科生 4.65 C等 1.16 生源地分布 住宿情况 亚洲 47.50 宿舍 88.37 欧洲 8.75 学校附近 4.65 非洲 40.00 离学校较远 6.98 美洲 2.50 其他 1.25 表1. 描述性统计 图1. 性别比例 图2. 生源地洲别分布 Table 2 Country statistics of student source 来源国别统计 国家 比例 国家 比例 孟加拉 1.25% 纳米比亚 1.25% 英国 2.50% 尼日利亚 3.75% 厄立特里亚 1.25% 巴基斯坦 32.50% 法国 5.00% 卢旺达 5.00% 加纳 3.75% 塞拉利昂 1.25% 几内亚 6.25% 南苏丹 2.50% 科特迪瓦 1.25% 瑞士 1.25% 牙买加 1.25% 坦桑尼亚 2.50% 肯尼亚 3.75% 特立尼达和多巴哥 2.50% 韩国 2.50% 乌干达 1.25% 利比里亚 2.50% 越南 2.50% 蒙古 5.00% 津巴布韦 2.50% 缅甸 1.25% 朝鲜 2.50% 其它 1.25% 表2. 生源国别统计 比如：学生成绩水平嵌套于学校，选民的选举偏好嵌套于社区等 [ 2 ] 。本研究只将全部样本分为单位个体和国家两层。预测变量为是否学习成绩，由于因变量是连续变量，因此本文将采用连续变量模型。 随机系数回归模型(Random-Coefficients Regression Model) 随机系数模型其实是由两种模型构成的：随机截距模型和随机斜率模型他们都属于有条件模型。(Raudenbush， 2007)随机截距模型的原理是：假设下层预测变量的截距会伴随上层特性的不同而产生差异。对于本研究而言就是加入地区特征变量以及残差并且假定残差的产生是随机的。同时每个区域回归的斜率是固定的 [ 3 ] 。其形式如下： LEVEL1 MODEL GRADE = β 0 + β 1 ( ACL ) + β 2 ( SFI ) + β 3 ( GENDER ) + β 4 ( EDUF ) + β 5 ( EDUM ) + β 6 ( DOM ) + β 6 ( PJOB ) + r LEVEL2 MODEL β 0 = γ 00 + γ 01 ( GDPINPC ) + u 0 β 1 = γ 1 ， ⋯ ， β 7 = γ 7 MIXED MODEL η = γ 00 + γ 01 ( GDPINPC ) + γ 10 ( ACL ) + γ 20 ( SFI ) + γ 30 ( GENDER )           + γ 40 ( EDUF ) + γ 50 ( EDUM ) + γ 60 ( DOM ) + γ 70 ( PJOB ) + μ 0 +r 与随机截距模型相似，随机斜率模型是对level-1模型中变量的斜率进行设定。因此在最终的组合模型中会产生交互项。其形式如下： β = γ 0 i + ∑ γ W + u 这两种模型的主要区别在于：随机截距模型假定各层对预测变量的影响是独立的，而随机斜率模型假定各层对预测变量存在相互影响。本研究的主要目的在于分离地区层面和微观个体层面的特征对排放行为的影响。因此只考虑使用随机截距模型。
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user: 4. 实证分析结果 本文使用HLM6.02版本软件进行来华留学生成绩影响因素的分层分析。 4.1. 带随机效应的单因素方差分析(One-Way ANOVA Model with Random Effects) 从零模型结果来看，来华留学生成绩影响因素的组内相关系数为： P = τ 00 τ 00 + σ 2 = 0.17147 / ( 0.17147 + 1.41519 ) ≈ 0.11 ，说明预测变量(来华留学生学习成绩)的变化约有11%的区别可以被国家间的差距所解释。 4.2. 随机截距回归模型估计结果 模型将自变量分解成层一个体特征变量(level1)和层二国别特征变量(level2)。模型具体设计是层一只包括受访来华留学生个体特征如：性别、父母接受高等教育情况、是否住校、打工时间、在校期间主动合作学习情况以及在校期间师生互动情况。层二模型针对层一模型的截距项设置变量与随机误差，国别特征主要包括人均GDP增速，其余的斜率都是固定的。模型具体结果如表3。 4.3. 最终模型随机效应估计(表4) 本文主要目的是研究国家特性对来华留学生在校成绩的影响，不考虑每层之间的交互效应，因此本模型支队截距项设定变量和随机项。因此本文所用随机截距模型进行分析，这样一来就可以将所有层间的交互作用以及所产生的变异误差全部归为国家差别的随机误差中，最终能够独立的分析国家层解释变量对来华留学生在校学习成绩的影响。其中为了方便对截距项进行解释，对数据进行了对中处理。 值得注意的是τ 00 = 0.17147是level 2截距残差的方差估计，而对于无条件模型而言其τ 00 = 0.51964 ，这说明当level 2加入了地区变量之后解释了原来截距方差的(0.51964 − 0.17147)/0.51964 » 0.670022。也就是说国家人均GDP增长变量可以解释原有方差的67%，换句话说各国的人均GDP增长差异解释了各国来华留学生之间的成绩差异的67%。这也说明了在level 2中加入国家变量确实能够使模型更合理。 1) 截距项的解释：对于一个来自人均GDP增速处于样本生源国平均水平(肯尼亚或塞拉利昂)，在主动与同学合作学习和师生互动方面表现处于中等水平的，家里母亲没接受高等教育的学生的成绩为A-。 2) 对于国家变量而言，国家的人均GDP增长速度越快，该国家的来华留学生的学习成绩相对会变得比较低，对应的成绩下降程度是0.3分。也就是说在控制其他变量不变的前提下，当一国的人均GDP Table 3 Final estimation of fixed effects (with robust standard error 固定效应 系数 标准误差 层一截距 B0 层二截距 G00 3.015020*** 0.174221 国家人均GDP增速 G01 −0.100528** 0.036264 层一主动合作学习斜率 B1 层二截距 G10 0.096806*** 0.034878 层一师生互动情况斜率 B2 层二截距 G20 −0.110215*** 0.017276 层一性别斜率 B3 层二截距 G30 0.443135 0.455413 层一父亲教育水平斜率 B4 层二截距 G40 0.344327 0.274427 层一母亲教育水平斜率 B5 层二截距 G50 −0.732233*** 0.267999 层一是否住校斜率 B6 层二截距 G60 0.367704 0.316540 层一打工时间斜率 B7 层二截距 G70 −0.027315 0.037042 表3. 固定效应最终估计(稳健标准误差下的模型) *、**、***分别代表参数估计值在10%、5%、1%水平上显著。 Table 4 Final estimation of variance component 随机效应 标准差 方差分量 截距 U0 0.41409** 0.17147 层一随机项 R 1.18962 1.41519 表4. 方差成分的最终估计 *、**、***分别代表参数估计值在10%、5%、1%水平上显著。 增长速度上升1个百分点的时候，该国来华留学生在校成绩会下降0.3分。一种比较可能的解释为，若一国的人均GDP增速较快，则说明该国国民能感知到的经济状况变好，家庭生活质量较以往有所提高。而生活条件的提高，通常代表着物质条件的提高，因此随着学生家庭物质条件的增长，通常其学习刻苦程度会相应下降。 3) 就主动合作学习情况而言，模型结果符合大众认知的预期，越主动和同学合作学习的学生其成绩越好。平均在主动合作学习方面得分表现每提高1分，该来华留学生的总成绩提高约为0.3分。这表明越主动学习，越积极向同学请教学生的成绩与其所付出的努力成正比。 4) 母亲接受过高等教育的来华留学生比母亲没有接受过高等教育的学生成绩要低2.2分。虽然分数看上去所差不多，但是首先要知道按照成绩制度，大约每3分就可以拉开一个成绩等级。也就是说，在同样条件下的两个人，母亲受到过高等教育的来华留学生比母亲没有接受过高等教育的学生成绩平均要低将近一档。但是，这一结果似乎不太符合大众预期，通常父母受教育水平越高其后代的受教育水平应该越高，但是考虑到受访样本是来华留学生，并且主要生源地多为发展中国家就可以理解了。来自这些国家和地区的留学生，其国内的受教育程度普遍相对比较低，而来自母亲接受过高等教育的家庭，意味着该生大概率来自该国相对精英阶层的家庭，因此家庭条件相对较好，来自家庭条件比较好的学生其学习刻苦的动力普遍比来自相对贫困家庭的学生要低。 5) 师生互动情况较多的来华留学生比师生互动情况较少的来华留学生成绩要高。根据结果，师生互动情况程度每多1分，该生成绩则提高约0.33分。这个结论初看上去似乎违反了认知常识，通常师生互动越频繁的学生，学习自主性越强，学习越刻苦，成绩应该更好。但是在本模型中，师生互动情况对成绩却有显著的负面影响。其实对这一结论产生质疑的原因是忽略了受访者的身份。本文所研究的对象是在京来华留学生，他们最主要的特点就是具有外国人身份，母语多数非汉语或英语。因此，所有师生互动频繁的学生他们具有的最显著特点就是他们可以和学校教职员工进行相对较流畅的沟通，因此这些学生的汉语能力相对较好。而从实际教学经验来看，对于来华留学生而言，本科生普遍汉语能力要比硕博研究生高。除了入学语言考试标准严格之外，日常分班及教学实际情况也给予本科来华留学生更多的汉语学习和实践机会，因此多数本科来华留学生汉语能力显著高于其他学历层次学生。但另一方面，由于多数本科来华留学生学习汉语时间短，而本科期间多数课程为公共基础课(如：高等数学、大学物理、化学等)，这些课程对于中国学生而言都比较难学，更不用说使用非母语学习的来华留学生了，因此本科来华留学生普遍成绩较低。而硕博研究生课程则多数以专业课为主，同时硕博研究生有一定的专业基础，因此硕博来华留学生的成绩相对较高。因此这也就合理解释了师生互动频繁的学生成绩反而低的原因。
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user: 5. 结论与讨论 本文分析了26个国家的北京高校来华留学生学习成绩与影响因素。通过分层模型(HLM)的分析认为对于具有层次结构的数据应当使用分层模型来分析，不然将会造成估计结果的有偏。总体来说，高校来华留学生学习成绩的国别特性和个人特性对成绩所造成的影响是能够被分解的。本文通过对学生个人成绩影响模型中国别因素变量的分离解释了不同国家间学生成绩差异的11%。通过随机截距模型的分析，在个人层面上，主动合作学习、师生互动程度、母亲教育水平对来华留学生成绩有显著影响。在国家层面上，各国人均GDP增速也对学生成绩有显著影响。 因此本文得出如下两个结论：1) 从提高学校来华人才培养质量的角度出发，应适当加大对来华留学人员的资助力度，以吸引学有余力且具有相当研究潜能的贫困国家和地区学生能够来华接受高等教育，提高来华生源质量。2) 从高等教育服务国家大外交战略角度来看，目前我国来华留学生的汉语教育需要加快改革的步伐。为了完成培养知华、友华和爱华的国际人才这一外交目标，同时也为了在国际高等教育这一市场中凸显我国的教育主权，高校应当有责任培养大量的懂中文的国际人才。而目前我国来华留学生的汉语水平离我国的战略目标还有一定距离，来华留学生的汉语水平需要进一步提高，因此我国需要完善一系列配套方案从而加快来华留学生汉语教育改革。