DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 在因特网发展的早起，网站大部分都是静态的文档，人们可以通过浏览器读取这些文档。但是随着Web2.0时代的到来，网站逐渐发展成为具有各种强大功能的应用程序。互联网用户可以通过各种网站了解到时事新闻，观看各种视频资源，在网上购物以及快捷支付，微博、论坛等娱乐活动。但是，由于越来越多的个人信息暴露在网上，随之而带来的安全问题也越来越多。黑客根据请求的URL、Cookie、表单等发动攻击，从而达到某种目的。根据OWASP TOP 10报告，在2013年跨站脚本(XSS)仍然处于10项最严重的Web应用程序安全风险的第3位 [ 1 ] ，因此，它对计算机网络安全的威胁相当大 [ 2 ] 。 XSS最早诞生于1996年，但是在2000年2月才由US—CERT/CC正式公布，国内关于此漏洞最早的资料也是在2000年 [ 3 ] 。 XSS攻击作为Web业务的最大威胁之一，不仅危害Web业务本身，对访问Web业务的用户也会带来直接的影响，如何防范和阻止XSS攻击，保障Web站点的业务安全，是定位于业务威胁防御的入侵防御产品的本职工作 [ 4 ] [ 5 ] 。 XSS漏洞和SQL注入漏洞一样，都是利用了Web页面编写不完善的弱点，所以每一个漏洞所利用和针对的弱点都不尽相同。这就给XSS漏洞防御带来了困难，不可能以单一特征来概括所有XSS攻击。今天，XSS传统防御技术的缺陷已经越来越多地显现，例如防御种类单一、防御强度低、防御手段落后等，这就迫切需要不断提高和完善防御的方法和手段。 针对以上问题本文提出旨在改善爬取网站的效率以及对漏洞挖掘的误报率。实验结果表明，该方法可以提高对网站的分析度以及漏洞的挖掘。
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user: 2.相关概念和整体框架 2.1. 相关概念 跨站脚本攻击(英文全称为Cross Site Script，为了区别于层叠样式表，简称XSS)。 XSS攻击，通常指黑客通过“HTML注入”篡改了网页，插入了恶意的脚本，从而在用户浏览网页时，控制用户浏览器的一种攻击方式。在一开始，这种攻击的演示案例是跨域的，所以叫“跨站脚本”。但是发展到现在，由于JvavScript的强大功能以及网站前端应用的复杂化，是否跨域已经不再重要。但由于历史原因，XSS这个名字一直保留了下来。 XSS根据效果的不同可以分为如下几类。 (1) 反射型XSS 反射型XSS指简单的把用户输入的数据“反射”给浏览器。也就是黑客需要诱使用户“点击”一个恶意的链接，才能攻击成功。反射型XSS也叫“非持久型XSS”。 (2) 存储型XSS 存储型XSS会把用户输入的数据“存储”在服务器端。这种XSS具有很强的稳定性。比较常见的场景是：黑客写下一篇包含有恶意JavaScript代码的博客文章，文章发表后，所有访问博客文章的用户，都会在他们的浏览器中执行这段恶意的JavaScript代码。黑客把恶意的脚本代码保存到服务器端，所以这种攻击方式叫做“存储型XSS”，也叫“持久型XSS”。 2.2. XSS攻击手段与防御对策 XSS攻击手段 (1) 窃取Cookie值 攻击者通过向网页中注入JavaScript代码获取到用户的Cookie值，从而达到某种目的。 (2) 通过JavaScript攻击 此类型攻击输入(1)中的进阶版，比较典型的案例是利用XSS制造蠕虫病毒，从而攻击网站，收集用户信息或者伪造他人发布信息，形成潜在的巨大风险。另外，随着Ajax技术的流行，通过JavaScript调用Web应用的各种功能程序(简称API)在网站中的分量正在逐步增加，导致XSS与JavaScript的攻击实施起来反而变得更加容易 [ 6 ] 。 (3) 篡改网页 以上主要针对于需要注册会员才可登录的网站。其实，没有登录功能的网站更容易受到攻击。例如，黑客会通过一个伪造的链接诱使用户进入一个与正规网站及其相似的钓鱼网站，从而获取用户大量信息，达到各种目的。 XSS的基础防护对策 (1) 在一般的HTML中，可以使用字符实体进行转义。 (2) 对于JavaScript或者PHP的脚本代码可以指定字符的编码方式。 (3) 对于用户需要输入的位置进行输入校验。 2.3. 整体框架 系统分为三个模块：网络爬虫模块、攻击向量模块、攻击检测模块。如图1所示。 (1) 通过Scrapy的爬虫框架爬取所有目标页面，并对所有爬取的页面进行分析，去重以及提取攻击注入点一遍测试。 (2) 通过对源攻击向量的挖掘策略的挖掘，对源攻击向量进行变形，产生攻击向量库。 (3) 接受(1) (2)传递的信息后，攻击与分析模块进行对目标Web应用进行跨站脚本攻击。每次攻击后，通过对返回信息的分析，判断出是否存在漏洞。
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user: 3. 改进的基于爬虫的Web应用程序漏洞检测方法 3.1. 基于Scrapy爬虫 在以往的针对Web应用程序安全检测中的爬虫模块大都是直接通过Python来实现开发的，最初的是单线程 [ 7 ] ，后来为了提高爬取速度，采用多线程的方式进行。但是随着技术的日新月异，有必要寻找 图1. 系统模块图 出更高效更方便研究人员开发的技术 [ 8 ] 。 本文采用Scrapy的爬虫框架。Scrapy，是Python开发的一个快速、高层次的爬虫框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便进行相应的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等 [ 9 ] [ 10 ] 。 传统爬虫利用的是静态下载方式，静态下载的优势是下载过程快，但是页面只是一个枯燥的html，因此页面链接分析中获取的只是标签的href属性或者自己分析js、form之类的标签捕获一些链接。在Python中可以利用urllib2模块或requests模块实现功能。动态爬虫在web2.0时代则有特殊的优势，由于网页会使用javascript处理，网页内容通过Ajax异步获取。所以，动态爬虫需要分析经过javascript处理和ajax获取内容后的页面。目前简单的解决方法是通过基于webkit的模块直接处理。 当通过不断爬取就会存在大量的链接，这时候就需要进行很关键的一步，URL去重。由于运行中的爬虫主要阻塞在网络交互中，因此避免重复的网络交互至关重要。爬虫一般会将待抓取的URL放在一个队列中，从抓取后的网页中提取到新的URL，在他们被放入队列之前，首先要确定这些新的URL没有被抓取过，如果之前已经抓取过了，就不再放入队列了。 利用hash表做去重操作是较容易的方法，因为hash表查询的时间复杂度是O(1)，而且在 hash表足够大的情况下，hash冲突的概率就变得很小，因此URL是否重复的判断准确性就非常高。 如果hash表中，当每个节点储存的是一个str形式的具体URL，是非常占用内存的，如果把这个URL进行压缩成一个int型变量，内存占用程度上便有了3倍以上的缩小 [ 11 ] 。因此可以利用Python的hashlib模块来进行URL压缩。 通过获取的URL对页面进行数据分析，包括HTML事件、HTML标签以及HTML属性等注入点。 整个流程如图2所示。 3.2. 攻击向量生成库 传统的检测方法是对于每一个注入点，都依次从数据库取出一条记录来进行提交，直到数据库中的 图2. 爬虫模块流程图 记录被取完或是找到漏洞为止 [ 12 ] 。提交新数据时要考虑这个输入点采用的请求方式是get还是post。最后在提交后的响应文本中查找是否出现了被提交的数据一模一样的字符串，若找到则说明有漏洞 [ 13 ] 。 传统方案的不足是使用了数据库。由于一条基本的攻击代码能转换为很多条攻击代码，因此这个数据库要记录的代码数目是巨大的，同时也是不可能记录完全的 [ 14 ] 。包括CSS、HTML及JS在内的编码方式有二进制、八进制、十六进制等等各种变形，这种情况对于完全依赖数据库是及其不合理的 [ 15 ] [ 16 ] 。 攻击代码生成库由一个函数实现，这个函数首先定义了关键词alert(ID)，攻击代码的产生根据这个关键词被嵌入的位置可以分为三个分支：第一类是对HTML事件进行编写，如onclick=alert(&#039;xss&#039;)、onload当页面加载完成后触发以及onmousemove当鼠标移动就触发等；第二类是关键词被嵌入到HTML标签的各种变形中，大多数以提前闭合标签的形式存在，如 ；第三类是关键词被嵌入到HTML属性中的各种变形中，如IMG标签大小写不敏感<img src=“JaVaScRiPt(‘XSS’)“ />、嵌入式标签，将javascript分开<img src=“”jav“ ascript:alert(‘xss’);”=““ />以及用十六进制编码等。攻击代码生成库根据注入点的类型来调用相应的分支，并且加上适当的前缀，生成针对这个注入点的攻击代码。如图3所示。 3.3. 攻击检测模块 攻击检测模块采用传统的方式，通过爬虫分析出来的注入点与攻击向量模块生成的攻击向量组成数据包，然后向目标网站发送数据包，并获取相应的返回信息。 通过对返回的信息进行分析，判断出该注入点是否存在漏洞。 具体检测步骤如下： (1) 判断哈希表中的URL是否为空。为真，则退出；为假，则进行(2)。 图3. 攻击向量生成库 Table 1 XSS experimental result 攻击方式 检测率 漏报率 误报率 HTML事件 10/10 0/10 0/10 HTML标签 9/10 1/10 1/10 HTML属性 9/10 1/10 1/10 表1. XSS实验结果 (2) 通过爬虫对页面分析出注入点。 (3) 注入点与攻击向量模块生成攻击所用的数据包，然后向目标网站进行发送，并获取相应的返回信息。 (4) 通过对返回信息的判断该注入点是否存在漏洞。为真，则转到步骤(5)；为假，则转到步骤(1)。 (5) 记录漏洞的相关信息，然后转到步骤(1)。
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user: 4. 实验结果分析 对一个网站分别采取静态和动态抓取页面进行对比。在静态抓取中，页面的长度是63，838，页面内抓取的链接数量只有166个。而在动态抓取中，页面的长度增长到了195，991，而链接数达到了1422，有了近10倍的提升。并且实验发现，采用Scrapy进行爬取页面，在爬取时间以及内存占用上都得到了很大的提升。 本文使用真实的互联网数据来进行实验，根据OWASP提供的以及网上常见的XSS攻击方式进行实验。并且自建了一个存在XSS漏洞的Web站点，在实际中分别采用了针对HMTL事件、HTML标签以及属性等几种方式进行攻击。实验结果如表1所示。 根据实验结果表明，本文的基于爬虫技术的Web应用程序漏洞检测方法基本可以检测出站点的各种类型的XSS漏洞，漏报率以及误报率较低。
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user: 5. 结束语 本文提出的基于爬虫技术的Web应用程序漏洞检测方法，旨在通过使用框架提高页面的爬取效率，以及对页面分析能力的提升；通过对攻击向量制定相应的策略，从而提高了针对千变外化的脚本漏洞的灵活性，从而大大提高对漏洞检测的概率。 由于不断的发展，攻击者会不断的发现行的攻击方式与手段，所有在后续的工作中需要对攻击方式进行更细致的分析与完善，为以后能更有效的提早发现网站漏洞打下基础。
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user: 摘 要 教育电子身份认证系统涵盖了以e 2 ID提供认证服务的教育应用系统日常运行的方方面面，因而保障其安全、稳定地运行显得尤为重要。本文分析了教育电子身份认证系统存在的各种安全隐患，从管理和技术两方面提出了保障教育电子身份认证系统安全、稳定运行的安全策略。 关键词 :教育电子身份号，网络安全策略，数据安全传输
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user: 1. 引言 目前电子身份认证技术有eID认证技术、OpenID技术等，其性能品质较优。其中，杨明慧 [ 1 ] 等论述的德国eID机制，目前由公安部第三研究所根据我国国情进行研发，现处于初步发展、试点应用阶段。沈保全 [ 2 ] 分析运用的OpenID技术，它是一个去中心化的网上身份认证系统，实现了网络用户方便、安全的身份认证，但是也存在一些不足：任何人都可以建立一个网站提供OpenID验证服务，而网站性能参差不齐，导致OpenID的验证过程不是很稳定；且存在较严重的中间人攻击安全风险。而目前我国网络身份认证更多的是采用用户名/密码组合、动态口令、智能卡等，前者容易遭到各种攻击，后者适用范围狭小，不利于推广。基于此湖南省推出了教育电子身份号(Education Electronic Identity)，简称为e 2 ID。e 2 ID是根据个人基础信息(身份证号)的散列值和随机数字生成的标识码，用于标识网络空间中的个人身份，通过非对称加密技术由身份证号单向生成，共12位 [ 3 ] 。e 2 ID与身份证号一一对应，个人凭e 2 ID登录网络空间，而e 2 ID本身是公开的身份标识号，并不涉及个人隐私，可以有效保证个人信息隐私安全 [ 4 ] [ 5 ] 。由于网络安全隐患日益突出，教育电子身份认证系统也面临着越来越多的安全问题。例如在教育电子身份认证系统，需要单位管理员单条或批量录入个人基础信息，通过e 2 ID引擎，得到包含e 2 ID的个人信息列表文件，由于互联网环境的开放性，使得经由教育电子身份认证系统的用户隐私数据面临着外界的威胁。如何保证教育电子身份认证系统安全稳定运行以及实现数据的保密性、完整性和有效性成为了重要的研究内容 [ 6 ] 。本文从技术和管理两个方面探讨了教育电子身份认证系统的安全隐患，并提出了教育电子身份认证系统的安全防范策略。
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user: 2. 教育电子身份认证系统中存在的安全隐患分析 目前教育电子身份认证系统根据系统功能划分，系统的参与者共有如下五类：个体、单位管理员、居民服务中心、系统管理员、第三方应用系统。系统顶层用例如图1所示。其中四类用户对系统的访问权限有较大区别：系统管理员对数据库系统拥有绝对访问权限，除了读、写和修改数据库的权限，还能为其他系统用户分配权限；居民服务中心只对特定数据拥有读权限或者少量的写权限，并且只能对数据库系统内有限的特定资源进行访问；然而个体和单位管理员处在不同的地域，他们只能通过互联网进行访问，这就决定了其在地理上可以是分散的，终端环境得不到有效控制。这就要求系统有较高的可靠性、安全性和稳定性，并且在高并发、重负载下具有良好的安全性能。 2.1. 物理层安全隐患分析 (1) 系统工作环境的安全隐患 系统工作环境的安全隐患包括：因地震、火灾、雷击、静电、温度、湿度等非人为灾害性事故导致的软硬件设备故障或损坏；因电磁泄漏、剩磁效应、网络设备老化、机房屏蔽性能差等引起静电干扰或外界的电磁干扰使系统软硬件不能正常工作等。 (2) 系统工作设备的安全隐患 图1. 电子身份认证系统顶层用例图 系统工作设备的安全是网络应用系统安全运营的前提，其工作设备包括服务器、通讯组件等硬件设备。其自身的稳定性、安全性将直接或间接地影响教育电子身份认证系统能否稳定有序地工作。例如，路由设备信息泄漏，服务器主机端口配置隐患等。 2.2. 管理层安全隐患分析 教育电子身份认证系统涉及各个级别、各个权限且身份不同的用户，通过系统管理员分配不同的权限进行相应操作。在日常使用过程中，经常出现这样的现象：用户帐号或密码由于设置过于简单、遭到泄露、没有安全退出应用系统等都将直接影响到数据安全；教育电子身份认证系统工作人员利用职务之便而越权操作、窃取信息、非法获得密文密钥等；部分内部人员有非法企图，向系统中投放木马病毒等，对数据进行破坏；由于部分新进管理员，出现操作不当或失误，导致系统崩溃、数据损坏。而上述这些现象在管理上却没有相应的制度来约束。因此，要将制度管理和技术方案相结合来保障系统数据安全。 2.3. 应用层安全隐患分析 (1) 身份认证与授权控制的安全隐患 目前教育电子身份认证系统登录和服务器主机登录使用的是用户名和密码结合的方式，这种静态口令单一、形式固定，且其通过数据库进行存储。这种形式存在的口令很容易被网络窃听、非法访问、穷举攻击等手段截获。使用截获的口令可以轻易登录管理系统，可能导致用户的基础信息泄漏或系统的破坏。 (2) 信息传输的完整性隐患 目前通过教育电子身份认证系统申请e 2 ID的流程是由单位管理员整理区域用户信息进行单条或批量申请。该过程首先由单位用户组织区域用户基础信息(包括身份证号、姓名、性别等)形成xls表格，上传至教育电子身份认证系统，系统通过e 2 ID引擎，生成e 2 ID并入原始xls表格，并返回给单位管理员。xls表格在互联网上进行传输时，互联网本身的特性决定了这些包含用户隐私信息的xls表格在传输过程中存在被窃听或被篡改的可能性。
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user: 3. 教育电子身份认证系统的安全防御策略与实现 3.1. 环境和设备的安全策略与实现 环境和设备安全是为了保障硬件设备安全稳定运行免受自然灾害、人为盗窃、恶意窃听等攻击。同时，要定期对数据进行备份，出现这些不可避免的破坏时，使用备份数据可以快速恢复受损数据，减少损失。在数据备份的同时需要考虑备份库的数据能不能完全替换生产库，两库的数据是否能够实现实时共享，备份的频率是否能符合预期的设计。数据备份的方式有很多种，像教育电子身份认证系统，数据量大、分布集中、需要备份的数据库服务器比较多，采用增量备份与完全备份相结合的异地备份策略实现数据安全预期设计的目标。同时为了实现数据请求零误差，在系统部署上线之前需要制定数据恢复应急预案 [ 7 ] 。 3.2. 管理层安全策略与实现 安全防护如果仅仅从技术方面进行考虑，很难充分保障系统绝对安全，还需要从系统维护管理人员方面进行考虑，只有在保证技术安全的同时建立和完善管理策略，才能最大限度实现系统的安全稳定运行。 在管理上提升现有教育电子身份认证系统管理人员的计算机应用能力。要求其不仅懂得e 2 ID生成管理的相关业务知识，还应懂得计算机网络的专业知识。要求系统运维人员能不定期对上述安全策略的实施过程与结果进行数据采集与分析，并根据分析结果对安全策略进行实时调整和优化。 3.3. 应用层安全策略与实现 身份认证与授权控制的安全策略包括：(1) 用户口令安全策略：增加认证因子，结合USBKey，同时对用户的口令进行检查，且对于口令强度不够的，强制要求用户进行更改，同时要求用户定期更换新的安全口令；在用户拥有USBKey操作权限及正确口令的情况下，方可允许用户正常登录。(2) 用户权限访问控制策略：采用基于角色权限访问控制策略，减少用户有意或无意的操作给系统带来的破坏。 数据安全传输策略可以考虑根据PKI公钥基础设施建立基于SSL/STL虚拟专用网，通过构建加密传输通道的方式来消除数据或文件在传输过程中的安全隐患。 3.3.1. 身份认证与授权控制的安全策略实现 当系统面向互联网用户时，用户环境比较复杂，如果此时用户处理重要数据(如居民身份证号、姓名等xls文件)，系统的资源将直接展现给用户，将可能带来重大安全隐患，因此这种场景下，需要对用户加强身份认证。其具体流程如图2所示。 用户安全访问的具体过程如下： (1) 在客户端：digest_X = QUERY_X (硬件序列号+数据)，以硬件序列号和标识用户权限的数据为因子根据存储在USBKey中的私钥KeyID返回算法计算结果摘要； (2) 在服务端：根据接收到的硬件序列号和标识用户权限的数据，取出存储在服务器数据库中的公钥KeyID；根据digest_Y = QUERY_Y (硬件序列号+数据)得到新的摘要信息； (3) 如果在客户端生成的消息摘要和在服务器端生成的消息摘要一致，即：digest_X = digest_Y；则说明验证通过。 (4) 通过USBKey的验证之后，方可对系统资源进行访问。否则不能进行数据访问或修改等操作。 用户进行访问操作前，首先需要确定用户的角色，根据角色提供相应的访问权限。然后提供相应的菜单，让其对相应权限进行操作。 3.3.2. 信息传输的完整性的安全策略实现 采用PKI公钥基础设施 [ 8 ] 主要基于以下考虑：由于上传和下载的xls文件大，不能运用复杂耗时的加密算法，基于对称加密和非对称加密算法考虑，应该采用对称加密算法，节约加密时间成本；而仅仅依靠对称加密的方式安全级别不够，因此，在设计数据传输安全时，本文考虑使用对称加密算法和公钥加密算法相结合的方式，图3清晰地描述了加密过程。 结合对称加密和公钥加密两种算法，一则可通过公钥来加密对称加密密钥保证了密钥传输过程的安全，二则在对称加密密钥完好无损的情况下，将密文被破解的隐患降到了最低。从而完成了数据安全传输的任务，其具体过程如下： (1) 首先在客户端完成两步加密过程：第一步通过脚本生成对称加密密钥，将原文和生成的对称加密 图2. 用户安全访问流程图 图3. 两种加密方式结合的安全传输方案图 密钥作为输入，得到密文；第二步通过从CA得到的公钥将对称加密密钥进行加密，得到加密后的对称加密密钥。然后将加密后密钥附着在密文后面传输给服务端。 (2) 同样在服务端完成两步解密过程：首先将传输过来的密文和加密后的密钥分离，通过CA提供的私钥将加密后的密钥进行解密，得到对称加密密钥原文；接着将对称加密密钥和密文作为输入，得到信息原文，完成加密工作。 该方法很好地实现了要求文件加密且达到一定加密效率的场景下的加密需求，对于解密对称加密密钥，必须要拥有私钥的服务器才能得到对称加密密钥原文，从而解密加密原文。但是该方案中因为公钥是公开的，所以问题在于，任何一方客户端都可以通过公钥来加密对称加密密钥，伪装成真正意义上的客户端，此时可以采取两套防范措施：1、实现传输之前完成用户身份认证；2、通过公钥证书实现客户端和服务端的双向认证。
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user: 4. 结束语 本文根据目前教育电子身份认证系统可能存在的安全隐患，从环境和设备、人员管理及系统应用层面等三个方面着手，不仅在系统管理人员方面提出相关建议；且探讨分析了系统在不可抗力损害的情况下，如何利用灾备快速恢复系统正常运行；同时重点探究了应用层的安全风险，通过基于USBKey的安全登录模型和利用PKI公钥基础设施实现对称加密和公钥加密相结合的高效文件加密方法，有效地预防和控制各类不利于教育电子身份认证系统安全、稳定运行的风险，具有普遍的适用性。 文中提出的安全策略不仅适用于教育电子身份认证系统，也适用于各种B/S结构的数据管理系统，对解决各种网络安全问题以及应对教育信息化建设进程中面临的各种挑战，提供了一定的技术支持。
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user: 摘 要 通过对烘丝工序出料含水率在线数据采集分布图进行分析，将整个烘丝过程分成起始、中间和结束三段分别进行研究，对起始和结束段采用曲线拟合和图形面积构筑的方法进行评价，对中间段采用过程能力指数值进行评价，最后对各段赋予权重，采用功效系数法形成总得分，从而对烘丝工序出口水分控制情况进行综合评价。通过模型验证，该功效系数得分模型结果和出料过程水分稳定性、准确性、干头干尾量高度关联，可以使用功效系数得分评价烘丝过程控制效果，代替干头干尾量和过程曲线波动大小的评价。实际应用可以起到减少评价数据量，减少检测过程人力投入，为实现自动评价创造条件。 关键词 :烘丝含水率，在线数据采集系统，分段处理，曲线拟合，图形面积构筑，过程能力指数，权重分配， 功效系数法
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user: 1. 引言 烘丝(烟丝干燥)是指利用高温降低烟丝含水率，改善和提高烟丝的感官质量，以满足后工序的加工要求 [ 1 ] 。作为制丝生产线的核心工序，其直接影响着成品烟丝的品质。而作为主要加工指标的含水率 [ 2 ] (以下简称水分)更是这个工序之所以存在的根本。就目前评价某一批物料烘丝工序水分加工情况好坏的方法来说，主要通过评价：干头烟丝量、干尾烟丝量和正常烟丝水分的波动稳定性三个指标来进行判断。若是干头干尾量较少，过程水分波动趋于平稳，那就说明该批次物料加工效果较好。但就这种评价方式来看，要知道干头和干尾烟丝的量必须要人工的介入进行称重测量，这种方式无疑存在操作繁琐、工作量大以及受人的主观臆断性影响等弊端。所以为了能更加客观、科学地评价烘丝过程水分控制的好坏，规避以上问题，充分利用现在MES的在线数据采集系统，以烘丝水分采集值的分布图为分析对象，通过对采集系统录入相应算法，使之能自动、准确和快速地对整个批次控制效果做出评价。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料与设备 KLK 4薄板烘丝机(德国Hauni公司)；SH 627薄板烘丝机(昆明船舶设备集团有限公司)；红河卷烟厂制造执行系统(长沙艾特公司)；红河卷烟厂2015年3月制丝生产线主要牌号(HCACS， HCBCS， RH， JD)烘丝工序出口含水率批次在线采集数据、采集频率为6s/次。具体批次数及数据图形如表1和图1~4所示。 Table 1 Summary table of batch dat 牌号 批次数 HCACS 20 HCBCS 12 RH 21 JD 21 表1. 批次数据汇总表 图1. 牌号HCACS各批次烘丝水分值采集分布图 图2. 牌号HCBCS各批次烘丝水分值采集分布图 图3. 牌号RH各批次烘丝水分值采集分布图 图4. 牌号JD各批次烘丝水分值采集分布图 2.2. 方法 2.2.1. 样本分析 从图1~4可以看出，过程采集值分布图形状近似一个倒“U”形，通过统计分析，对于一批烟丝的烘丝水分采集值分布图，它的“U”形折点大概会出现在前后第50个数据采集点上，因此把这个点作为后续分段分析的临界点来使用。若某一批烟丝烘丝水分的采集值折点出现在小于正序和负序的第50个点时则说明这批烟丝水分控制较好，因为其水分进入标准范围迅速或降出标准范围缓慢，反之亦然。 2.2.2. 图形分段 根据整个烘丝水分采集点分布趋势结合现有该指标的评价方法(即对干头干尾以及中间过程稳定性 的评价)，将分布图左边第一个采集点到正序临界点这一整个部分划分来作为起始段(对应干头)，将分布图最后一个采集点到逆序临界点这一整个部分划分来作为结束段(对应干尾)，剩余的部分作为中间段(对应稳定状态部分)。然后再分别针对这些分段独立进行分析，尝试分析图形与图形对应部分是否有联系。 2.2.3. 起始段水分量化方法 观察采集数据图形，发现仅从图形上来看形状大同小异，并不能进行好坏的区分。考虑到当起始段中第一个到达标准下限的点的序号越靠前也能说明起始段控制的越好，或许可以用点的序号来进行判定。但实际上很多时候都存在序号相同而难以判定的情况，因此需要寻找其他更精确的方法来进行判别。 根据红河卷烟厂相关技术标准规定烘丝出口含水率达标范围为(12.5， 14.5)%，中心值为13.5%。根据该标准，在分布图中添加两条基准线辅助分析(以牌号HCACS其中某一批起始段为例)，如图5所示。 考虑到两点之间距离最短，连接(0， 0)和(50， 12.5)两个点得到第一条基准线y = 0.25x，该线表示理想情况下水分值从0%到达标范围所用时间最短的情况 [ 3 ] 。而水分值范围的下限为12.5%，所以以y = 12.5作为另外一条基准线，该线表示出只要分布点处于该线上方则已进入达标范围的下限。然后将各个分布点简单连接形成一条近似曲线的“曲线”。从图5观察来看，若是水分值上升越快，则两条基准线与采集点连成的曲线所围成的区域面积就越大，反之则越小。所以，在此可以通过该面积S (若面积处于y = 0.25x以下则面积为负)来间接反映起始段水分控制的好坏。 因此要求此面积S，首先，要拟合出采集点连成曲线的方程，从而利用求定积分的方法求出面积S，根据相关数学原理 [ 4 ] 得S = ，其中 为拟合出的数采点曲线方程。 采用matlab软件中曲线拟合 [ 5 ] 工具，调整参数，找到最适宜于数据的曲线方程(以图5图形为例)，如图6所示。 该拟合效果，R 2 达到了0.9991，RMSE (均方根误差)为0.1167比较小，说明拟合程度较好 [ 6 ] ，将该拟合曲线方程式带入积分公式中即可求得相应面积S。 2.2.4. 中间段水分量化方法 如图7~8选取的两个牌号中间段采集点分布图来看，图形总体形态上不存在相似性，而且波动大，所以在这里就不能延用起始段的分析方法，需要寻找另一种合适的方法来对该段进行评价分析。 参考目前所用烘丝工序平稳段水分控制评价方法，即第一水分控制是否落在标准范围内，第二水分控制是否偏上限或下限(是否靠近中心值)，第三水分控制整个过程波动大小 [ 7 ] 。根据这些特征，可以考虑用过程能力指数(下面简称CPK) [ 8 ] 来进行衡量。现将样本所有CPK值计算如图12~15所示，用CPK来直接量化中间段水分控制效果，偏离越大、起伏越大的批次CPK越小，反之亦然。 2.2.5. 结束段水分量化方法 由于整个烘丝水分分布图形状为一个倒“U”形，而结束段也就是U形与起始段对称的另外一边，因此可以延用起始段的分析方法来进行分析，但是由于与起始段是呈对称关系，所以需对其中的细节进行一些调整。 具体调整方法现以HCACS的某批次后50个烘丝水分值数据为例，如图9所示。 两条基准线其中一条还是y = 12.5，用来划分出水分达标的下限。另外一条为连接(0， 12.5)和(0， 50)所成的y = 12.5 − 0.25x，这一条基准线与起始段的基准线刚好对称。若是水分下降迅速，则围成面积就小，反之亦然。同样定义围成面积部分在y = 12.5 − 0.25x以下则为负值。然后用求定积分的方法计算相应面积S。 2.2.6. 整体综合量化方法 孤立物料加工过程的三个部分分别进行定量评价，在这里同时也产生了三个评价值分别对应目前评 图5. HCACS某批前50个烘丝水分值及基准线 图6. HCACS前50个烘丝水分值五次多项式拟合 价方式中的干头干尾以及中间过程平稳性，从评价数量上来看并未发生变化，而且由于存在当对某两批加工物料水分过程控制进行评价时，其中一批可能起始段要好，但结束段不好，另一批可能又是中间段好而起始段不好，这将不好评判到底哪一批更好。因此关键就在于把三个评价值能整合成一个。 考虑到评价值的整合，该整合数值就必须由划分出来的三段评价结果组成，因此对于三段进行权重分配，最后来综合计算就是首选的办法。 然后再利用功效系数法 [ 9 ] 运用权重分配后对三段水分值功效系数得分进行加权，从而得到每个批次加权后的总功效系数得分。 具体算法为首先假定某一批物料的第j段烘丝水分值表现情况的标准的区间为[ ， ]，中心值为 。其中， 表示下限值， 表示上限值。若第i批次在这一段烘丝水分值表现情况为 ，那么通过功效系数法可计算出这个批次在这一段烘丝水分值的量化得分 。 图7. HCACS部分批次中间段烘丝水分值变化趋势图 图8. HCBCS部分批次中间段烘丝水分值变化趋势图 当 时，计算公式如下： (1) 图9. HCACS某批后50个烘丝水分值及基准线 当 时，计算公式如下： (2) 其中，100分为标准得分，60分是基本达标得分。 由以上公式(1)和(2)可知，当批次的某一段水分值表现值 越靠近中心值 时，该批次在这一段烘丝水分值的得分 就会越高。当 时， ，表明第i批次在第j段烘丝水分值表现合乎标准。当 或 时， ，表明第i批次在第j段烘丝水分值的表现情况基本达标。当 超出合格区间即 或者 时， ，这表明第i批次在第j段烘丝水分值的表现情况不合格。因此，各批次烘丝水分值各段表现情况为合格的得分区间为[60， 100]，不合格的得分区间为[0， 60]。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 起始段结果分析 3.1.1. 结果计算与统计 运用前面介绍的方法，将4个牌号起始段面积计算得到如图10~13，同时统计相应面积S与对应图形第一个达到标准下限点的序号如表2。 由表2可以看出，面积S和第一个达到标准点的序号存在负相关的关系，这也说明了面积S越大，水分值能越早达到标准范围，生产过程中产生的干头也越少，该批物料控制得也就越好。 3.1.2. 数据验证 为验证面积S是否真能代替干头的量，对上述4个牌号共计40批物料干头量进行了统计，同时与相 图10. 牌号HCACS各批次的前50个烘丝水分值五次多项式拟合图 图11. 牌号HCBCS各批次的前50个烘丝水分值五次多项式拟合图 图12. 牌号RH各批次的前50个烘丝水分值五次多项式拟合图 图13. 牌号JD各批次的前50个烘丝水分值五次多项式拟合图 关S面积进行相关性分析 [ 10 ] 。 根据以上表3分析结果，证明两者之间相关性高度关联，线性回归分析呈直线比例关系，可以认为能够使用面积S代替干头的烟丝量。 3.2. 中间段结果分析 通过对4个牌号中间段CPK值进行计算，结果如图14~17所示。 通过观察，波动大的CPK值就会越小，而许多图形看上去相似用肉眼无法辨别的，通过CPK值的量化，也能进行优劣的判别。 3.3. 结束段结果分析 3.3.1. 结果计算与统计 通过运用方法部分介绍的方法对4个牌号批次进行计算如图18~21所示，并统计相应面积与第一个降出标准范围点的逆序号如表4所示。 从表4统计来看，面积S与水分值分布图降出标准范围第一个点的逆序号大小成负相关，因此说明面积越大，水分值不达标的点越少，从而表明干尾量也就越少，反之亦然。 3.3.2. 数据验证 为验证面积S是否真能代替干尾的量，对上述4个牌号共计40批物料干尾量进行了统计，同时与相关S面积进行相关性分析。 Table 2 Batch area and the number of the first paragraph to reach the standard numbe HCACS HCBCS RH JD 面积S 序号 面积S 序号 面积S 序号 面积S 序号 189.47 31 173.10 30 224.03 25 198.68 25 170.03 32 172.13 30 183.39 30 190.00 26 186.21 31 186.59 29 165.19 34 166.53 30 138.29 37 181.71 29 169.14 34 164.27 31 164.23 34 201.93 27 205.55 26 154.25 32 204.63 27 170.18 35 184.00 30 143.21 32 157.06 34 174.00 32 212.06 26 189.81 27 191.89 29 157.15 32 195.86 29 181.84 28 152.42 35 216.96 24 201.25 27 160.70 34 147.44 34 204.43 25 188.99 29 181.44 30 180.94 32 171.51 30 169.90 30 186.58 31 272.59 19 187.39 28 174.16 32 210.45 29 226.97 23 157.46 33 151.36 26 166.64 30 175.44 32 213.19 34 182.38 27 200.90 27 196.27 26 239.60 21 196.62 29 210.55 26 202.22 25 176.48 31 180.85 25 185.96 31 144.98 35 178.64 28 150.69 33 173.36 30 186.16 28 202.15 26 表2. 批次面积与起始段第一个达到标准点序号 Table 3 The correlation coefficient analysis table of tobacco and dry head material S area of all the grade HCACS HCBCS RH JD 序号 干头烟丝量 头料S面积 干头烟丝量 头料S面积 干头烟丝量 头料S面积 干头烟丝量 头料S面积 1 10.8 173.11 11.4 185.25 8.7 194.73 10.9 183.63 2 13.1 173.96 10.8 184.61 9.3 194.61 10.1 183.17 3 10.5 171.99 7.8 182.90 11.1 195.59 8.3 182.17 4 13.8 174.08 9.5 184.37 13.5 196.49 9.9 182.70 5 12.5 173.22 7 182.69 9.6 194.82 8.5 182.49 6 11.5 174.13 9.4 183.66 11.3 196.25 7.9 182.30 7 11.6 172.41 9.3 184.26 14.6 197.45 6.7 181.40 8 12.1 173.15 9 183.54 8.6 194.64 6.8 181.85 9 11.3 172.24 8.7 183.53 12.8 196.27 9.4 182.44 10 12.8 174.29 8.9 183.33 10.2 195.56 11.6 183.22 相关系数R2 0.85 0.9 0.93 0.87 表3. 各牌号干头烟丝量与头料S面积相关系数分析表 图14. HCACS各批次的中间段烘丝水分值评价图 图15. HCBCS各批次的中间段烘丝水分值评价图 图16. RH各批次的中间段烘丝水分值评价图 图17. JD各批次的中间段烘丝水分值评价图 图18. 牌号HCACS各批次的后50个烘丝水分值五次多项式评价图 图19. 牌号HCBCS各批次的后50个烘丝水分值五次多项式评价图 图20. 牌号RH各批次的后50个烘丝水分值五次多项式评价图 图21. 牌号JD各批次的后50个烘丝水分值五次多项式评价图 根据以上表5分析结果，证明两者之间相关性高度关联，线性回归分析呈直线比例关系，可以认为能够使用面积S代替干尾的烟丝量。 3.4. 整体结果统计和分析 3.4.1. 权重划分 从整一批物料的采集过程来看，起始段和结束段划分分别为前后50个点，而中间段占据了大头，采集点数量最少也在600个点左右，因此考虑将大部分权重划分给中间段。但对于起始段和结束段采集点都是一样的，为此来看前面评价方法所统计出来的相关数据，如表6。 从表6中可以看出，起始段在几个不同牌号上面积的统计平均值都要大于结束段，这就说明起始段控制较结束段好，结束段就是控制的短板，更需要去关注，所以在权重分配上就应该把更高的权重分配给结束段。 在此根据相关资料介绍方法，把起始段、中间段和结束段的权重定位0.05、0.80和0.15 [ 11 ] 。 3.4.2. 结果计算与统计 通过使用功效系数法，对HCACS、HCBCS、RH和JD四个牌号的相关采集批次进行计算并得出平均数，如表7所示。 从表7可以看出，牌号JD的计算得分要高于其它几个牌号，说明该牌号的水分控制效果更好。
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user: 4. 结论 从试验分析结果来看：① 起始段水分值分布通过拟合成曲线并与相关基准线构筑得出区域面积S与干头量高度相关，相关系数均达到0.8以上，可以用该面积S代替干头量来定量评价起始段的水分控制 Table 4 Batch area and first down the standard inverse number of the end segmen HCACS HCBCS RH JD 面积S 序号 面积S 序号 面积S 序号 面积S 序号 112.71 34 85.54 36 169.50 31 128.18 31 237.71 28 90.73 30 182.19 30 131.46 32 112.08 35 126.38 36 126.23 35 252.73 21 149.69 33 118.53 32 147.12 34 141.09 31 131.88 34 127.18 34 167.85 30 206.43 25 202.71 29 128.31 33 135.21 34 257.88 20 81.98 38 162.56 33 167.67 30 104.96 35 145.25 32 139.55 28 181.39 29 140.55 31 120.73 35 232.25 27 187.46 28 180.14 28 179.67 30 151.72 31 218.73 24 202.71 30 156.24 30 262.29 21 130.94 34 165.26 30 245.19 21 151.40 32 126.60 31 109.56 31 116.02 35 143.19 34 124.00 31 139.58 30 137.54 30 143.49 29 123.44 32 126.48 38 224.19 25 114.38 33 170.69 29 114.81 31 130.52 30 164.30 30 115.71 31 101.88 32 163.16 30 246.68 22 219.70 24 180.59 28 表4. 批次面积与结束段第一个降出标准点逆序号 好坏。② 中间段利用CPK值可以很好涵盖其需要达到数值合格和过程波动平稳的要求。③ 结束段水分值分布通过拟合成曲线并与相关基准线构筑得出区域面积S与干尾量高度相关，相关系数均达到0.8以上，可以用该面积S代替干尾量来定量评价结束段的水分控制好坏。然后通过对该三段定量评价计算得出的结果进行权重分配，通过功效系数法综合计算得出整个过程评价结果，根据该结果能对批次水分控制好坏进行定量评价比较。 Table 5 The correlation coefficient analysis table of tobacco and dry tail material S area of all the grade 序号 HCACS HCBCS 软甲 经典 干尾烟丝量 尾料S面积 干尾烟丝量 尾料S面积 干尾烟丝量 尾料S面积 干尾烟丝量 尾料S面积 1 9.8 141.94 8.8 133.76 6.1 155.28 13.8 179.41 2 7.2 141.25 8.3 133.80 6.7 155.49 9.1 177.94 3 8.0 141.56 9.1 133.05 6.3 155.79 11.8 178.42 4 9.4 141.59 13.1 136.17 13.4 157.18 10.4 178.38 5 6.9 140.98 9 133.44 13.1 157.53 14.6 179.65 6 8.3 141.29 10.2 134.11 9.9 156.40 10.7 178.06 7 11.5 142.16 9.5 134.49 12.5 156.78 8.2 177.44 8 10.4 141.83 11.5 135.77 8.6 156.36 9.5 177.65 9 9.0 141.52 12.6 136.06 7.4 156.18 13.6 179.23 10 8.3 141.53 10.5 135.46 10.5 156.58 12.4 178.58 相关系数R2 0.87 0.83 0.89 0.94 表5. 各牌号干尾烟丝量与头料S面积相关系数分析表 Table 6 Each summary evaluation form for all grade 牌号 起始段 中间段 结束段 平均S 排名 CPK加权平均值 排名 平均S 排名 HCACS 173.4302 4 1.273359526 2 141.33 3 HCBCS 183.8167 2 0.629463705 4 134.60 4 RH 195.5198 1 1.018122402 3 156.31 2 JD 182.4173 3 2.412087290 1 178.50 1 表6. 各牌号各段汇总评价表 Table 7 Table of the evaluation of the efficacy coefficient after weightin 牌号 加权后功效系数得分平均值 排名 HCACS 87.18249627 2 HCBCS 78.74804950 4 RH 85.36872953 3 JD 88.01181737 1 表7. 各牌号加权后功效系数汇总评价表 将该种评价方式运用于现有的数据采集系统上，通过数采系统自动对每批加工物料进行评价打分，将能大大节省该方面工作人力物力的投入，同时也能规避评价过程中人员之间存在的主观臆断性产生的评价误差，从而使评价结果更科学、更客观。
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user: 摘 要 基于CAPM模型和回归分析对沪深300指数中125支具有代表性股票的周收益率进行分析。结果显示沪深300指数中，其周收益率与以CAPM模型为基础计算的系统风险b之间正相关关系不明显。然而股票收益率还与系统风险b之外的因素有关，说明CAPM模型并不适用于近年的中国股市。 关键词 :CAPM，沪深300，回归分析
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user: 1. 引言 资本资产定价模型(CAPM)是由William Sharpe和John Lintner等人1964年在资产组合理论的基础上发展起来的，是第一个关于金融资产定价的均衡模型和可以进行计量检验的金融资产定价模型 [ 1 ] 。由于股票等资产资产未来收益的不确定，资本资产定价模型本质是讨论资本风险与收益的关系。自20世纪80年代以来许多金融异象的挑战下，对风险厌恶型投资者，资产定价模型默认风险和收益之间存在正相关关系，但来自金融异象的实证结果则并非如此。理论上，风险和收益在资本资产定价模型中起着重要的作用，在投资者厌恶风险的假设下，资产定价模型隐含着风险和收益正相关的内涵。在Sharpe-Lintner-Mossin的股票交易均值–方差均衡框架下，持有某一资产的预期超额收益和该资产收益与市场组合之间的协方差成正比。在Merton (1973)提出的跨期资本资产定价模型(ICAPM)中，股票市场的条件预期超额收益和条件方差呈正相关关系。风险与收益之间的这种均衡关系是金融经济学的基础，甚至被称作“金融学第一基本原理”(Ghysels等，2005)。 在中国这个典型的新兴证券市场中，具有诸多不同于西方发达证券市场的特征。在此背景下许多学者对中国证券市场风险与收益间的关系进行了研究，然而他们所采用的实证方法基本上属于CAPM的范畴 [ 2 ] ，实证结果却相互矛盾。而且，无法用标准金融理论给出合理的解释，因此，有必要进行更深入的研究。
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user: 2. 资本资产定价模型CAPM 资本资产定价模型综合了证券组合理论和资本市场理论，以证券组合投资理论为基础，因此有关与证券组合投资的假设都适用于资本资产定价模型；同时资本资产定价模型另一方面又来自资本市场，所以对资本市场也需要提出一些假设。其主要假设有:第一，投资者能在预期收益率和标准差或方差的基础上选择证券组合；第二，针对一个时期内，所有投资者的预期都是一样的；第三，资本市场上没有摩擦 [ 3 ] 。 资本资产定价模型有两种本质相同的形式。第一，Sharpe-Lintner模型假设投资者能以无风险收益率贷款，被认为是标准的CAPM，是我们最为熟知的表达形式 [ 4 ] ： (1) 其中， 其中： 表示证券 的期望收益率； 表示无风险资产收益率； 表示证券 的 系数，即系统风险系数； 表示市场投资组合期望收益率。第二，Black在无风险借贷的假设下，提出更为普遍的CAPM形式，即： (2) 其中，将(1)式中的无风险资产收益率 换成了市场组合中的零 的资产收益率 [ 5 ] 。但对CAPM检验一般是针对Sharpe-Lintner形式进行，公式(1)表示为当资本市场达到均衡时，每项资产i的收益都和它与市场组合的协方差呈线性关系。若一项资产与市场组合m的收益的协方差为零( )，该项资产的收益则为 。因此，在CAPM中是资产收益与市场组合收益的协方差，不是该资产方差，决定着该资产的期望收益。 CAPM是一个事前线性模型，本文对其进行检验时即将理论的资本资产定价模型转换为可以利用历史数据的事后形式，其一般模型为： (3) 其中， 为股票 的超额收益率， 为市场超额收益率； 为股票 第 期的收益率， 为市场组合第 期的收益率， 为随机误差。方程(3)通常为确定系数 的“一次回归”方程。 确定系数 后，就可以用其进行单个股票或组合收益与 相应的检验。其回归方程为： (4) 通常将方程(4)称为“二次回归”方程。
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user: 3. 数据选取与分析 本文采用2010年1月8日到2014年12月31之间沪深300市场中股票的周收益率，除去一些数据不全的股票，剩下125组股票，每支股票152个数据作为研究对象。数据来源于大智慧。分析软件为R软件。 对该125支股票收益率和沪深300指数的市场收益率的时序图进行分析，可以看出其皆为平稳，其中只列出11支股票的市场收益率和沪深300指数市场收益率时序图，如图1所示。 此外再对该126组数据进行单位根检验(DF)，其检验结果如表1所示。 从表一可以看出，该126组数据的都为p < 0.05，则该数据都是一阶平稳的，因此可以用于数据分析。 无风险利率的确定，国外研究中常用一年期的国债利率或银行同业拆借利率来代替无风险利率。但我国现今国债以长期品种为多，且国债回购交易大多是机构投资者，因此用国债利率代替无风险利率代表性不够。在中国股票市场上，相当部分是个人投资者，且投资机会主要为：储蓄、股票和国债，其中储蓄比例更大。所以本文采用三个月期定期存款利率代表无风险利率，并将其转换成周利率。
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user: 4. 模型与实证 本文对标准CAPM模型在沪深300市场中的检验，计算步骤如下： 第一：将时间分为三个时段，2011年1月-2012年1月为一期；2012年1月-2013年1月为二期；2013年1月—2014年1为三期。 第二：用一期的数据对每支股票的周超额收益率和市场周超额收益率进行回归，其基本模型为公式(3)： 估计出每支股票的系数 ，并根据 系数由小到大的顺序构造19个股票组合(每组10支股票，最后一组12支除外)。在后面的分析中，将用这19组数据的组内平均值构造时间序列，以减少因单只股票分别估计所带来的误差。 第三：用二期的数据对已有组合的周超额收益率与市场的周超额收益率进行回归，估计出每个组合的系数 和回归残差的标准差 (作为影响股票组合 的超额收益率与 无关的因素 [ 6 ] [ 7 ] 。 第四：用第三期和上面得到的各数据，对以下的模型进行回归分析： 图1. 市场和每支股票的周超额收益率y、x i 的一阶差分时序图 Table 1 The return of CSI 300 market and stocks unit root tes D-F值 P值 y −8.8286 x 1 −7.9951 x 2 −7.4762 x 3 −8.5112 x 4 −8.332 x 5 −8.2788 x 6 −7.8588 0.01 x 7 −8.2111 x 8 −8.7819 x 9 −8.4865 … … x 123 −10.9772 x 124 −8.236 x 125 −8.6687 表1. 沪深300中市场和每支股票收益率单位根检验结果 (5) (6) (7) (8) 其中， 为 期的组合超额收益率， 为残差项， 。 回归结果如下。 模型一： 模型二： 模型三： 模型四： 其中，括号里面的值为 值。 从上述四个模型可以看出， 和 值都比较小。且在5%显著性水平下，模型的各参数也都没有通过显著性检验。所以上述的四个模型都不适合于本文的样本数据。问题的根源很可能在于模型中所使用的股票及股票组合的 系数的不稳定 [ 6 ] [ 7 ] 。为此将三个时期各组合的 系数、三个时期平均 系数，以及第三期的平均周超额收益率整理于表2。 从表2可以看出，由于第一期的 系数是进行分析时所按照从小到大排序的，但第二期、第三期，以及三期平均 系数都呈现杂乱无章的顺序，不再存在从小到大的顺序。从而，股票组合的 系数是不稳定的。且第三期的平均周超额收益率也不存在由小到大的顺序。因此，下面直接对各期收益率的截面数据来估计股票的 系数，并将所得 值与当期的超额收益率相对应以检验CAPM。由于各期所得结果都大致相同，下面只列出用第三期进行分析的结果。 模型五： 模型六： Table 2 The coefficient β of every portfolio and average excess return of the thirdly perio 组合 第一期 贝塔值 第二期 贝塔值 第三期 贝塔值 三期平均 贝塔值 第三期平均 周收益率(%) 1 0.4494 0.6669 0.5542 0.5568 0.1519 2 0.6368 0.6516 0.6858 0.6580 −1.1622 3 0.7744 0.8532 0.9815 0.8697 −0.8202 4 0.8877 0.8475 0.8869 0.8740 −0.8821 5 0.9717 0.9367 1.1916 1.0333 −2.6699 6 1.0318 1.0559 1.0554 1.0477 −3.7438 7 1.0908 1.0316 0.8696 0.9973 0.2254 8 1.1768 1.2563 1.2886 1.2406 −2.9508 9 1.2650 1.1121 1.0627 1.1466 −0.6304 10 1.3642 1.2686 1.1883 1.2737 −0.1452 11 1.5065 1.3336 1.1880 1.3427 −1.6415 12 1.7338 1.3046 1.1235 1.3873 −0.9263 表2. 各组合的β系数与第三期平均超额收益率 模型七： 模型八： 从上述模型五至八可以看出： (1) 在5%显著性水平下，各模型的 和 值都比较小，即模型中股票超额收益与各解释变量之间的线性关系在总体上不显著。 (2) 模型五，当用 作为解释变量时，在5%显著性水平下其系数是显著的，而股票收益率与 之间呈正相关关系。 (3) 模型六至八，当用 、 和回归残差的标准差作为解释变量时，各模型的 值变化也不是很明显，且各系数也不显著。 以上各数据显示，各模型的拟合优度 都比较小，所以不能认为沪深300股的波动率与收益率之间存在明显的线性相关关系。这也与资本资产定价理论里面高风险与高收益呈正相关关系相互矛盾，但是由于中国的股市是一个新兴的市场，股市的变动不仅和投资者存在很大的关系，还和投机者有关。因此这也说明沪深股市中股民还是以投机性为主 [ 8 ] [ 9 ] 。
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user: 5. 研究结论 本文用CAPM对沪深300指数中股票波动率和收益率之间的关系进行分析，结果显示收益率与波动率之间正相关关系不明显。虽然这与利用标准金融模型的实证结果不同，但却与沪深市场情景吻合。由于中国股市的不完整性和投机性的存在，所以使得高风险与高收益不完全对称是可以解释的。因此，中国股市这个新兴的金融行业而言，还有许多值得完善和提高的地方，同时中国股市也是一个值得投资的地方。
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user: 摘 要 为分析机械密封环开槽对机械密封性能的影响，通过对机械密封环的结合面不开槽、以及分别在静环和静环座开槽三种情况进行有限元分析，查看运转工况下的应力场、结合面接触压力、密封端面轴向变形、温度场分布。根据对密封性能的影响，确定合理的开槽情况。通过分析发现，开槽比不开槽的密封性能好，在静环座开槽的密封性能最好。 关键词 :机械密封，过盈联接，开槽，有限元分析
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user: 1. 引言 机械密封是一种旋转机械的轴封装置，由于机械密封具有泄漏量少和寿命长等优点，所以机械密封是目前旋转设备最主要的密封方式，广泛用于矿山机械、化工、石油等行业。机械密封环的变形容易引起泄漏失效，这是机械密封的主要失效形式之一。密封环与环座的配合压力中心与密封环的截面中心不重合，致使密封环受力不均，环座的根部应力大，这都是引起密封环变形的主要原因。因此，只要尽量缩小压力中心和截面中心的距离，或者只要减小环座的根部应力，就基本上能消除变形现象。在环座内侧开槽 [ 1 ] ，使配合接触面对称地沿环的断面中心x—x轴对称分布，让配合压力集合中心与环的断面中心重合。在环座内侧切槽可以使环与环座的配合压力中心与环截面中心重合，达到受力均匀的目的，同时可以消除根部应力的集中。这样，当温度变化时，环的平面度受温度的影响就很小。本文利用ANSYS软件对不开槽如图1，在静环开槽如图2和在静环座开槽图3进行有限元分析，通过比较三者的优缺点，说明开槽以及在环上和在环座上开槽对密封性能的影响，从而确定是否开槽，以及选择合适的开槽方式。