DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 修拉的绘画与巴黎现实社会 当下，人们对于修拉的解读有很多种，有纯粹从绘画形式的角度进行解析的 [ 3 ] ，也有试图从作品内容的情感体现方面着手的 [ 2 ] 。无论从哪个方面解读，有一点毋庸置疑，即修拉运用科学实验解析色彩，用严谨的科学的态度对待绘画。但他做的尝试并不完全尽如人意。毕竟他只是画家，而不是科学家，现实中有太多方面难以权衡，太多光学问题和太多色点难以处理。所以他的创作在描绘巴黎社会众生相时，使得从内容着手，试图从作品中解读某种修拉的情感倾向时总是会充满种种疑惑 [ 2 ] ，且他在此类题材创作时很多大幅的作品，而创作这些大尺寸的作品耗神又费力，有学者甚至猜测修拉之所以英年早逝就是画大幅画，制作一个个小点子过于劳累所致。但他在另一个领域取得的成就却是喜人，即海边小景的创作。1885年起，每年夏天修拉都会来到海边进行写生与创作，完成了多幅作品。有一个现象值得我们关注，修拉没有像其他印象派画家那样选择南方的地中海，而是选择向北，英吉利海峡。那里的大海冰冷而质朴，比如敦刻尔克海滩。那里长长的海滩，没有岩石阻隔，一马平川，视野开阔，成为修拉最佳的取景点之一。修拉运用点彩技法很好的对之进行表现，用精湛的技艺捕获了日光下人们能够看到的苍白色调，一眼望去白茫茫、湿漉漉。然后又在几乎同一个位置捕捉夜景，一样的地点，却气氛迥异。修拉的创作中用线条，营造了一种铺天盖地地平静感，英吉利海峡这片成水平状的海岸就成了他的首选。他的夜景却完全不同，画面上感觉一切都是垂头丧气的，船员、船锚等等，画面显得尤为凄凉。 笔者在搜狐网上看到中国美术学院曹意强教授的一篇演讲《艺术的作用》 [ 4 ] ，其中谈到，艺术可以改变人们观看世界的方式，援引的例子就是印象派绘画，认为印象派让我们在日常的阴影当中投影当中看到了丰富的色彩。 我们从修拉的创作中不难发现，色点分割的绘画方式具有一定的革命性，他在探索一种观看世界的全新的方式，并试图让观者也看到他的努力。他的实验，也得到了许多人的认同，尤其是同时期的画家、评论家、学者更肯定他的探索，因为他的方向为更多的画家打开了一个新的创作视野。但这种创作方式却不适合表现所有题材(包括风景)。尤其是他试图去表现喜欢热闹的巴黎人的生活时，如《马戏团》(1891)、《康康舞》(1889~1890)，表现的都是非常热闹、热烈的场面，似乎刻画的也很成功，但是修拉想要表现的火爆的场面，却透出层层冷意，好像作品中的人物都戴上了面具。 我们赞叹修拉艺术的横空出世，也不得不承认他用一种类似科学研究的方法进行美术创作，不能改变美术本身的作用是带给人审美愉悦这个事实。因而，大多数巴黎人在用一种类似猎奇的眼光欣赏过修拉的作品之后，发现除了风景画之外的其他创作并不能给他们带来这种享受的时候，便很快转移了他们的目光。修拉的作品并没有像莫奈一样在巴黎大卖，而他的作品在法国被收藏的并不多，亦说明当时巴黎乃至整个法国大众的审美并没有完全接受修拉。法国的美术市场并没有对修拉完全敞开。修拉打开了一种全新的观看世界的方式，且对以后美术色彩的发展具有革命性的意义，这一点是毋庸置疑的。他走在了美术世界的前沿，是先锋，是马前卒。他学习生活的巴黎为他的发展提供了沃土，对于他的超前，巴黎是包容的，却不是欢呼雀跃。
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user: 摘 要 超语言是国外语言教育研究的新领域。本研究从超语言视角出发，认为教师在课堂中进行语码转换不是潜意识和自动进行的，而是一种有目的的教学策略。通过课堂录音、问卷调查以及课后访谈的形式来探讨英语专业研究生教师在语言学课堂中发生语码转换的频率、原因及特点。研究发现，与人们普遍认为的英语专业研究生课堂全英授课有所不同，授课时教师会根据不同情况进行语码转换。而根据课后调查，出现这一现象最根本的原因是教师为了课堂中知识的构建，从而使得学生顺利消化吸收教学内容，成功的完成教学目标。此外，由于英语专业研究生课堂重点关注专业知识的讲授而不是语言的发展，因而，教师与学生并没有对课堂中出现的语码转换持完全否定的态度。 关键词 :超语言，语码转换，英语专业研究生课堂 Copyright © 2019 by author(s) 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. 理论基础 语码转换(Code-switching)是指双语者由所掌握的一种语言转换到另一种语言的现象 [ 1 ]。而教师进行语码转换无非是出于课程内容学习以及语言能力培养两个原因。然而，教师的语码转换一直是一个有争议的问题，因为它有时是潜意识和自动进行的，而不是作为一种有意的教学策略 [ 2 ]。自20世纪70年代语码转换研究兴起以来，学界多关注中小学课堂上教师的语码转换现象，而针对英语专业研究生教师课堂语码转换现象的研究却少之又少。且人们普遍认为英语专业研究生语言功底扎实，课堂应是全英授课，不存在由英语转换至汉语的语码转换现象。但由于教学目的不同，研究生课堂更注重理论的学习而并非语言水平的提高，因此在研究生课堂上也主要存在两种语码，一种是目标语(英语)，另一种则是母语(汉语) [ 3 ]。 超语言是国外语言教育研究的新领域，是指多语者为建构不同语言表征的不同世界意义而进行多重语言实践的能力 [ 4 ]。这一理论的基本假设是对多语者而言，每种语言不是单独封闭的系统，而是其整个语言体系的一个组成部分 [ 5 ]。因而，超语言与语码转换不同之处在于，教师的语码转化经常是被认为是一种无意识的行为，而根据超语言的观点，多语者不仅仅是在两种独立的语言之间无意识地进行转换，而是将两种语言有意识有目的的整合起来，以实现最有效的沟通。
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user: 2. 研究设计 2.1. 研究对象 本研究以兰州大学外国语学院外国语言学及应用语言学专业2017级，2018级，2019级共15名硕士研究生为研究对象以及4名授课教师：任课教师1，任课语用学，教授；任课教师2，任课社会语言学，教授；任课教师3，任课心理语言学，副教授；任课教师4，任课应用语言学，副教授为研究对象。研究对象共计19人。 2.2. 研究方法 该研究主要采用课堂录音，问卷调查以及课下访谈三种方法。课堂录音转写之后保存下来进行数据分析。所选取的四门课程均为外国语言学及应用语言学研究生必修的专业课，随机选取每门课程的5个课时进行课堂录音，每个课时录音时间持续两小时。 2.3. 研究问题 课堂录音主要研究问题：四门语言学课堂上教师分别使用英语和汉语授课的频率。问卷调查及课后访谈涉及到19名研究对象，主要问题：1) 学生和教师对英语专业研究生课堂上教师使用汉语授课的态度。2) 学生和教师认为教师在英语专业课堂上进行语码转换的原因。
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user: 3. 调查结果分析 通过对四门课程进行录音转写，得到了不同课堂上教师使用进行语码切换的频率信息，具体见表1。 Table 1 Frequency of code switching used by teachers in different classroom 语用学 应用语言学 社会语言学 心理语言学 英语 85.3% 77.4% 52.7% 70.3% 汉语 14.7% 23.6% 47.3% 29.7% 表1. 不同课堂上教师使用进行语码切换的频率 根据录音转写，在语言学课堂上，教师进行语码转换的现象普遍发生。根据表1可知，教师在使用汉语和英语授课上存在差异，这与人们对英语研究生专业课堂全英授课的预期有所不同。从数据中可以得出，语用学以及应用语言学课堂上教师语码转化频率最低，教师使用英语授课所占比例较大，而在社会语言学以及心理语言学课堂上，教师语码转换现象频繁发生，使用汉语授课所占比例较大。造成这一差异的原因是多方面的，这与所授课程难度，教师自身差异(是否具有海外学习生活背景等)以及学生对待所授课程的态度等息息相关。比如语用学这门课程，授课教师在海外学习生活多年，课程模式近似国外语言学课堂，教师讲授多使用英文，即使出现较难懂的专业术语，教师也选择用目标语(英语)来解释，但由于语用学课堂多涉及举例说明，因此，教师也采用中文举例来加深学生理解。 根据课下问卷调查以及访谈，得到了教师和学生对英语专业研究生课堂上教师使用汉语授课的态度以及在语言学课堂上学生与教师认为教师进行语码转换的原因，具体信息见表2和表3。 Table 2 Attitudes of teachers and students towards the Use of Chinese in English major postgraduate classe 尽量多使用汉 视情况而定 尽量不要使用汉语 完全不能使用汉语 总人数 教师 0 2 2 0 4 学生 1 10 3 1 15 表2. 教师和学生对英语专业研究生课堂上教师使用汉语授课的态度 根据对教师以及学生的问卷调查与访谈可知，大部分的研究对象选择了视情况而定，并没有完全同意或者完全否定教师在研究生英语专业课堂使用汉语这一现象。如表二所示，多数教师都认为英语专业研究生课堂是否使用汉语应视情况而定，而根据课后访谈，教师认为讲授课程的难度决定了汉语出现在课堂上的频率，他们认为，对于英语专业研究生来说，锻炼语言水平已经不再是课堂教授的主要目标，教授任务已经转移到了如何尽可能地使学生理解所授内容，因此是否采用汉语授课视情况而定。而多数学生也认为课堂中是否有必要出现汉语也应视情况而定，但有少数学生认为教师应该尽量不要使用汉语，根据课后访谈，学生认为英语专业课堂应充分体现出教师的语言水平，如果教师过多的使用汉语，会让学生缺乏对其教学水平的尊重度和崇拜感。 Table 3 The reasons for teachers’ and students’ consideration of code-switching in linguistics classroo 选项 学生频率 百分比 教师频率 百分比 解释专业术语 15/15 100% 4/4 100% 弥补词汇空缺 9/15 60% 2/4 50% 明确课堂目标和任务 6/15 40% 2/4 50% 缓解课堂气氛 4/15 27% 0/4 0 鼓励和表扬学生 2/15 13% 0/4 0 谈论个人经历 2/15 13% 0/4 0 管理课堂纪律 1/15 7% 0/4 0 表3. 语言学课堂上学生与教师认为教师进行语码转换的原因 表3主要分析了19名研究对象认为课堂上出现语码转换的原因，结果显示，学生认为教师在授课时切换至汉语的原因是多种多样的。而所有学生都认为，教师进行汉语授课最主要原因是为了解释难懂的专业术语，来弥补词汇空缺。其次是为了明确课堂目标和任务，缓解课堂气氛。而鼓励和表扬学生，谈论个人经历也是使用汉语的主要作用。最后，管理课堂纪律也占据少量比例。而教师认为英语专业课堂上出现语码转化只有三个原因，首先和学生认为的理由一样，是出于解释专业术语，其次是为了明确课堂目标和任务，最后是出于弥补词汇空缺的需要。而教师与学生调差问卷结果的不同之处在于，教师不认为课堂中使用汉语授课是为了缓解课堂气氛或是鼓励学生等。
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user: 4. 超语言视角下英语专业研究生教师课堂中的语码转换 我们根据Ferguson [ 6 ] 以及Cahyani [ 7 ] 对课堂语码转换功能的分类情况，将表3中的七个选项分为四大类： 1) 知识构建：明确课堂目标和任务，解释目标语术语，回顾主题。 2) 课堂管理：课堂内容的主题转换，管理课堂纪律，发展学生自我意识，引起注意，批评训斥。 3) 人际关系：在不同的社会文化背景下进行协商，缓解课堂气氛，，鼓励和表扬学生，增加亲密度。 4) 情感意义：讲述教师自身经历，传递教师情感。 以下内容是对教师语码转换功能分类的举例与阐释： 1) 语码转换的知识构建功能 由于语言学这类课程中涉及大量的专业术语，因此教师从英语切换到汉语，目的在于确保学生尽可能清楚的理解所授内容，使得知识体系连贯完整。以下的例子中是教师从英语句子切换到汉语词汇： T2: … So we know the first person in English are: I and we， and in Chinese are 我，我们。But when we use them in real situation， we often say“咱们”而不是“我们”to express the intimacy between the speaker and the hearer. 就比如说咱们一起去吃饭吧，和我们一起去吃饭吧，Which one can reflect the intimacy between the speaker and the listener better? “咱们”通常指第一人称复数，而在英语中的“we”的汉语翻译一般情况下为“我们”。这两个意思在语义方面是对等的，但在情感色彩上却不对等。而在这个例子中，教师故意使用了口语的“咱们”而不是正式用语“我们”目的是在于确保学生能更进一步体会到语言在实际场景中运用的灵活程度。通过使用中文的例子，教师将两种语言结合在一起，是超语言整合能力的体现，她不仅使得所讲内容更加清晰明了，更是避免了去用目标语解释由于文化原因，词语情感色彩不对等所带来的问题。 2) 语码转换的课堂管理功能 在进行课堂管理时，教师既可以用英文语码又可以用中文语码，这取决于教师的意图。最常见的情况是在教师布置任务，转移话题，或规范学生的行为等活动中，教师往往会进行语码转换。而在课堂管理功能上面，教师从汉语切换至英语使用的更加广泛且管理课堂的效果显著。以下的例子是在T3授课时，在回答问题环节，由于学生缺少积极性，因而T3使用英语来进行课堂管理。 T3：.....斯金纳提出的行为主义理论以及乔姆斯基的转换生成语法都是心理语言学的基础理论，谁知道乔姆斯基的TG语法具体是什么样的？Any volunteers? Thinking is important， but ideas need to be expressed. Since nobody raised hands， then I have to call the roll... 从汉语转向英语的语码转换增加了课堂教学的正式程度，由于课堂上学生不主动回答问题，因而教师通过用目标语英语来进行点名，增加了教师与学生之间的距离感，使得课堂模式由教学模式转向管理模式，这是教师带有目的的语码转换，使得课堂教学能按照教师教学目标顺利进行。而根据课后访谈，教师认为转换至何种语言来进行课堂管理取决于课堂目标以及学生在课堂上的整体情况。因而他们的语码转换不是随意发生的，而是有明显的目的，切换至汉语会增加师生关系，而切换至英语一方面能体现教师对问题重要性的肯定程度，另一方面会增加师生距离，起到管理课堂的作用。 3) 语码转换的人际关系功能 教师使用语码转化能使得课堂更加人性化，例如使用幽默或是表扬学生来缓解课堂气氛，减少由专业知识带来的焦虑感与紧张情绪。而由于中西文化差异，课堂上用汉语来表扬学生会使得教师觉得尴尬，因而在表扬学生时，教师经常从汉语切换至英语来表达赞扬。 T4: ....好了，今天的PPT讲解就到这里，大家感觉她这次的展示做的怎么样？From my perspective， her presentation is very well prepared， not only in the content， but also in the process of explanation， she speak very fluent and natural. On the whole， you did a great job... 根据课后访谈，教师认为用汉语来赞扬学生会略显随意，而刻意的使用目标语去赞扬能体现出教师赞扬的真诚，且能体现出教师的专业态度。同时，教师的赞扬能使其他学生更加重视课堂展示任务，为将来的课堂展示奠定良好的基础。 4) 语码转换的情感意义功能 语码转换的情感意义主要教师用来表达个人情感，由教师讲述自身的学习经历，生活体验，情感活动等。当T1在教授学生关于语用学知识的通识时，出现了一个有关她的参会经历的例子： T1: ......I have told you that when we learn pragmatics， we must know the three hallmarks of pragmatics. The first is the publication of Principles of Pragmatics in 1986， and then is the establishment of International Pragmatics Association. Shortly after its founding， the International Conference of Pragmatics was born.我去参加过两次世界性的这个会议，一次在新加坡，一次在瑞典，还有一次在英国...... 教师的个人情感语码转换可能是被过去的经验所触发，并且似乎与说话者的潜意识和认知行为有关。T1在谈及课程常识的时候，教师使用目标语英语来讲解，但在提到自身参加最具影响力的国际学术会议时，教师反而使用她的母语中文来介绍，教师刻意的用母语来讲述这样的语码转换能反映了T1的身份认同感和自豪感。并且母语能让学生感同身受，更加能体验教师讲述经历时的心理活动。
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user: 5. 总结 与人们普遍认为英语专业研究生课堂应是全英授课相反，在不同的课堂上，教师进行语码切换的频率也不尽相同。根据问卷调查，教师与学生对英语转换至汉语的语码转换行为并没有持完全否定的态度，追其原因多是为了弥补词汇空缺，解释专业术语以及明确课堂目标和任务。而在超语言视角下，教师有意识地将超语言技能作为一种教学策略来使用，通过语码切换来管理课堂，进行知识的构建以及调整课堂中的师生关系，为的是进行最有效的沟通从而更好的实现教学目标。
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user: 摘 要 选取2013年6月3日至2018年6月3日间中国大陆A股中证300行业指数和香港股市恒生行业指数，利用GARCH族模型对大陆A股和香港股市不同行业板块的日收益率序列进行波动性建模分析，结果表明：大陆A股和香港股市各行业板块收益率的波动均存在较强的聚集性与持续性，且波动的衰减较慢，而A股市场的波动持续性强于港市；香港股市各行业板块对当日信息的敏感度整体水平比大陆股市高，但具体行业反应存在较大的差异性；大陆A股与香港股市相同行业板块间的联动性不强，同步联动的行业板块明显少于异动性板块；大陆A股与香港股市的部分板块存在非对称性，并且，大陆股市的行业板块受好消息的影响程度更大，而香港股市的行业板块受坏消息的影响程度更大。投资者可以依据A股与香港股市不同行业板块波动性的特征配置其投资组合。 关键词 :中证300行业指数，恒生行业指数，波动性，GARCH模型 Copyright © 2019 by author(s) 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 在金融全球化的趋势中，世界各国、各地区在金融业务、金融政策等方面的相互交往和协调、相互渗透和扩张、相互竞争和制约已发展到相当水平，已然形成了一个联系密切、不可分割的整体。中国大陆股票市场与香港股票市场因为地缘和2014年沪港通的实施使其关系更为紧密。但大陆股票市场与香港股票市场因为市场形成和交易机制等存在显著的差异性。与内地的自成体系、相对封闭运行不同，完全开放的香港股市国际资金可自由进出，交易十分活跃，国际关联度高，这决定了港股对于其他国家的金融、经济政策更为敏感。同时，港股的做空机制和无涨跌幅限制等使得两地股市在规则上又有着许多的不同。探索不同行业板块之间的波动性特征和规律，解析它们之间的联动机制和差异性，有助于投资者全面认识A股与港股两市的市场特性，提高投资效率和减少投资风险。 波动率是金融时间序列重要的特征之一，往往被用于度量风险的大小，可以用来测定金融市场的风险，同时助力进行金融衍生产品的定价。国内外学者对金融时序数据分布与波动性进行了相当完善的研究。Fama (1970)指出金融序列存在波动的聚集性，且其方差不为常数，这一结论引发了后人对金融序列波动性的研究 [ 1 ] 。Poterba (1990)通过对伦敦、纽约和日本股票市场波动性进行比较分析，发现在纽约股市开市的时候，伦敦股市的波动性变大。他认为导致这种波动性变化可能的原因是不同国家股市之间的信号传导机制导致的 [ 2 ] 。Awartani et al. (2005)对美国股市波动的不对称性进行检验，并用不同的GARCH模型对数据的拟合度进行了比较 [ 3 ] 。Morrison (2016)以中国2014年到2015年股市大涨和2015年7月股市大跌为研究对象，认为中国股市波动性较大的原因是与西方国相比，中国的股民对公司的影响力有限，并且中国股市波动性对全球股票市场的波动会产生一定影响 [ 4 ] 。Geoffrey et al. (2017)研究了非洲股票市场的周收益率数据，结果表明非洲股票市场收益率序列存在长期记忆 [ 5 ] 。国内学者基于沪深股票市场整体的波动性做了大量的研究(陈千里等，2002；宋亚琼等，2017) [ 6 ] [ 7 ] ，金融危机后沪港股市的联动性(鲁旭等，2012；丁振辉等2013；陈九生等，2017) [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 和波动溢出效应(龚朴等，2008；杨瑞杰等，2015) [ 11 ] [ 12 ] 受到学者们重视，中国股市的国际影响不断增大，与亚洲股市的联动最为紧密(李红权等，2017) [ 13 ] 。 ARCH模型与其扩展的GARCH模型已经被验证是一种用来描述金融序列的波动性的好方法。Engle (1982)提出的ARCH模型，较为准确的刻画金融序列的波动性，奠定了波动性研究的基本数学模型 [ 14 ] 。国内学者运用ARCH模型获得的研究成果不在少数，曹伟龙(2006)选择上证指数作为样本，分别对日、周、月的收益率数据进行ARCH效应检验，发现日收益率序列的ARCH效应明显，月收益率序列不存在ARCH效应 [ 15 ] 。张玉春(2006)用条件均值的AR(1)模型拟合上证A股综合指数数据，认为沪市A股数据服从GARCH(2，1)模型，沪市A股股票波动性是具有集聚性现象 [ 16 ] 。王敏等(2010)选取沪市1998年到2007年股票价格指数数据，通过建立ARCH模型，发现我国沪市股票波动性存在明显的条件异方差，同时对ARCH和GARCH模型的拟合度进行比较，发现GARCH模型可以更好的拟合数据 [ 17 ] 。刘湖等(2017)利用上证综指和深圳成分指数收益率数据，通过ARMA-TGARCH-M模型的构建，发现中国股票市场存在较长的外部冲击波动持续期，并且收益率的波动表现出明显的集群性、尖峰厚尾和非对称分布的特征，GARCH族模型能够很好拟合中国股票市场波动性问题 [ 18 ] 。谭璇(2018)选取2013年7月~2018年7月上证综合指数和深证成份股指数的日收盘价格得出日收益率序列，基于GARCH族模型对中国股市的波动性进行实证分析，发现中国股市的不对称性并不显著 [ 19 ] 。 行业板块比较受投资者和研究机构的重视，国内外学者专门对行业板块的波动性研究多从一个特定市场出发，就同一市场中某些主要行业板块间的关系进行研究。Schwartz et al (1973)选取美国行业指数作为样本，对其波动性之间的协同变化规律进行了研究，实证分析结果发现与其他行业比较，部分行业具有稳定的更大的波动性 [ 20 ] 。Chen et al (2007)研究了不同行业内股票波动性的集聚现象，发现突发事件会影响所有行业的波动性，但是不同行业对突发事件波动性反应程度不同 [ 21 ] 。劳兰珺等(2005)选取深交所13个行业指数的日数据，研究了不同行业短期波动性的相关关系是否具有稳定性，并对不同行业波动性进行排序，进而进行不同阶段排序稳定性的相关检验，结果表明行业波动性排序在不同的时间段上具有相对稳定性 [ 22 ] 。 综上研究成果，发现学者们对中国内地股市的A股与港股之间的波动性极为重视，分别用ARCH、GARCH、TGARCH等模型进行了探讨，但对A股与港股波动性的研究仅限于宏观指数的研究，鲜有学者对A股与港股的具体行业板块之间的波动性及关系进行深入探讨，而行业板块之间的波动性对市场趋势的把握更具有投资指引性。本文以2013~2018年A股市场与港股市场对应的行业板块指数日收益率为特定研究对象，运用GARCH模型探索两地行业板块之间收益率的波动性规律和特征。
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user: 2. 模型与方法 GARCH模型是专为金融类数据分析设计的模型，是金融学研究中最常用和可行的异方差序列拟合模型，是在ARCH模型的基础上，对误差的方差的进一步建模，GARCH模型能较好地模拟和预测股市的波动性，因为它能更好地解释金融时间序列的尖峰厚尾(leptokurtosis)和波动集聚性(clustering)的特征。 ARCH模型(Autoregressive conditional heteroskedasticity model)全称“自回归条件异方差模型”，他的提出解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设(方差恒定)所引起的问题。GARCH模型称为广义ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev (1986)发展起来的。 ARCH模型的主要思想是，扰动项在某时刻的误差的平方对下一时刻扰动项的方差有较大的影响作用。ARCH模型包含两个重要的方程，一个是主体的回归等式(也称均值等式)，另一个是方差的回归等式(也称方差等式)。一般地，ARCH(p)的模型形式如下： y t = x ′ t φ + u t (2.1) σ t 2 = E ( u t 2 | u t − 1 u t − 2 ⋯ ) = a 0 + a 1 u t − 1 2 + a 2 u t − 2 2 + ⋯ + a p u t − p 2 (2.2) 其中y t 、x t 分别代表因变量和自变量，u t 为随机扰动项，为白噪声序列，没有自相关关系。 σ t 2 为在t时刻随机扰动项的方差，a i 为待估参数。 在建立ARCH模型时，模型残差滞后期数的选择是一个难点。理论上滞后期数越多，模型的拟合效果就越好，但是滞后期数过多又会使参数估计变得更加繁琐，模型变得更加复杂，不符合简洁建模的原则，因此将ARCH模型推广为GARCH模型。将ARCH模型变为GARCH模型的思想为：用一个移动平均项代替ARCH模型方差等式中的多个滞后项，此时低阶GARCH模型的效能相当于一个高阶的ARCH模型，它使模型的识别和估计变得比较容易。 一般的，GARCH(p， q)模型如下： y t = x ′ t φ + u t (2.3) σ t 2 = E ( u t 2 | u t − 1 u t − 2 ⋯ ) = a 0 + ∑ i = 1 p a i u t − i 2 + ∑ j = 1 q β j σ t − j 2 (2.4) 其中，其中y t 、x t 分别代表因变量和自变量，u t 为随机扰动项，为白噪声序列，没有自相关关系。 σ t 2 为在t时刻随机扰动项的方差，a i ， β j 为待估参数。α的大小表示了外部因素对收益率波动的影响大小， β 的大小表示了收益率波动本身的惯性大小，α与 β 的之和的大小则表示了外部因素对整个系统的波动大小，α与 β 之和越接近1则表明外部因素对波动的影响越持久。 在Engle和Ng (1993)的研究中，认为资本市场中的冲击会表现出一种非对称效应，即利好消息与利空消息对收益率波动的贡献是不同，并在GARCH模型的基础上扩展出了TGARCH模型，用来刻画这种非对称的杠杆效应。 TGARCH(1，1)模型的表达式如下： R t = u + ε t (2.5) σ t 2 = w + α u t − 1 2 + β σ t − 1 2 + γ u t − 1 2 d t − 1 (2.6) σ 为 ε t 的方差， u ， α ， β ， σ 均为待估参数。 d t − 1 为一个虚拟变量，当 u t − 1 < 0 时， ，否则 d t − 1 = 0 。只要 γ ≠ 0 ，即存在非对称效应。
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user: 4. GARCH模型估计 在进行了以上的检验之后，得到了A股与港股的各行业板块指数收益率满足于GARCH模型族群前提适用条件的结论，进而尝试构建该模型族群中常用的GARCH(1， 1)模型来描述该指数收益率的波动现象。通过Eviews对A股与港股的各行业板块收益率进行GARCH(1， 1)建模，其方差方程的估计结果如表6。 Table 6 Estimationof GARCH model for the return of sectors in A-share and Hong Kong stock marke w α β γ = α + β H1 0.104396 0.169308 0.749574 0.918882 H2 0.058647 0.099353 0.880205 0.979558 H3 0.017012 0.039976 0.947698 0.987674 H4 0.060503 0.064417 0.892881 0.957298 H5 0.043953 0.072504 0.902408 0.974912 H6 0.181409 0.102743 0.830336 0.933079 H7 0.093653 0.099841 0.86559 0.965431 H8 0.063213 0.064065 0.904609 0.968674 H9 0.021938 0.041364 0.945161 0.986525 H10 0.017851 0.058561 0.917866 0.976427 H11 0.033209 0.061641 0.907205 0.968846 A1 0.034692 0.067194 0.920361 0.987555 A2 0.021842 0.071912 0.9225 0.994412 A3 0.014829 0.067164 0.928209 0.995373 A5 0.01546 0.074734 0.921534 0.996268 A6 0.022792 0.049425 0.942958 0.992383 A7 0.035322 0.074279 0.912887 0.987166 A8 0.018207 0.071131 0.923577 0.994708 A9 0.040437 0.065244 0.924934 0.990178 A10 0.009711 0.079623 0.91631 0.995933 A11 0.011127 0.067977 0.929436 0.997413 表6. A股与港股两市各行业板块收益率的GARCH模型估计 表6中列出了GARCH(1， 1)模型方差方程的w、α、β系数以及α与β之和γ。其中w为GARCH模型方差方程的常数项。系数α值代表了该行业板块的收益率的波动受到当日信息的影响程度，α值越大表明对市场的当期信息反应越敏感，则当日信息越能引起收益率的波动。β表示为当期波动受前期波动影响的程度，一般来说，股市价格存在较显著的前期波动惯性，其波动性受前期波动的影响更大，因此GARCH模型的β值一般远大于其α值。γ = α + β值则衡量了各行业板块收益率波动的持续性，即用来衡量现有波动趋势在未来消失的速度。γ < 1为GARCH模型建立的约束条件，γ越接近1，则表明波动趋势在未来持续的时间越长。 A股与港股各行业板块的GARCH模型系数具有以下特征规律： 1) A股与港股各行业板块的γ值均小于1，满足了GARCH模型的约束条件。各系数的P值均显著，且AIC值均有所减小，证明对A股与港股各行业板块进行GARCH建模是正确的，可以更好的拟合。在分析A股与港股各行业板块的γ值发现，A股与港股各行业板块的γ值均接近于1，证明A股与港股各行业板块收益率的波动均存在很强的持续性，波动的衰减较慢。整体来看，A股市场各行业板块的γ值均大于港股市场相同行业板块的γ值，且更接近于1，说明A股市场的行业收益率波动趋势持续时间长于港股市场相同板块，意味着，A股市场收益率波动的聚集性强于港股市场收益率波动的聚集性，大的波动后更容易出现大的波动。 2) A股与港股各行业板块收益率都显著性地受前期波动的影响。A股与港股各行业GARCH(1，1)模型中β系数都显著性大于α系数，除H3、H9、H10行业外，其他各行业板块中A股市场前期波动对收益率的影响均大于港股市场相同板块。 3) 港股市场各行业板块对当日信息的敏感度整体水平比A股市场高，但具体行业反应存在较大的差异性。在两市各行业板块的GARCH模型中，港股市场各行业板块的α的均值为0.079，一般当α值大于0.07时，就代表收益率波动受当日信息的影响较大，因此，从均值看港股市场各行业板块的当日信息对其收益率的波动性影响程度比较大。而A股市场各行业板块的α的均值为0.068，均值小于0.07，说明从均值看A股市场整体各行业板块的当日信息对其收益率的波动性影响程度相对弱于港股市场。但具体到行业板块看，H1、H2、H5、H6、H7、A2、A5、A7、A8、A10等板块的α值大于0.07，其中A股与港股的能源业、工业、原材料业都表现出了对当日信息的敏感。其他行业板块的α值均小于0.07，其中，H3、H9、A6等板块收益率的α值较小，均为0.04左右，属于对当日信息最不敏感行业。 4) A股与港股的相同行业板块间之间的联动性不强，同步联动的行业板块明显少于异动性板块。一般来说，A股与港股中的某行业板块的α值越相近，则该行业板块日收益率的波动对当日消息的反应程度相同，说明呈现两市相同板块具有较强的联动性，反之亦然。从数据看，A股与港股市场中只有H5和A5的α值接近，说明两地的工业板块具有较强的同步性。其他行业板块的α值存在明显差异，其中，消费品制造业(H1、A1)、能源业(H2、A2)、金融业(H3、A3)、资讯科技业(H6、A6)、原材料业(H7、A7)等行业的α值相差较大，说明上述行业板块在两地股市中面对当日消息的反应程度不同，而且，忽略掉行业指数编制存在差异的金融行业外，港股以上行业板块的α值均显著大于A股市场相对应的行业板块，说明在香港市场中这些行业板块收益率的波动性受当日消息影响大于A股市场中的这些行业板块。当两地市场同时出现等量的信息时，港市的消费品制造业、能源业、资讯科技业、原材料业等行业理论上会比A股中的相同行业板块产生更大的波动性，存在更大的收益率。 总的来说，通过GARCH(1， 1)模型的建立，发现A股与港股两地市场不同行业板块收益率的波动更多的是受前期波动的影响，且存在较长的持续性。在对两地市场收益率波动受当日信息影响的研究中，发现A股与港股市场的能源板块、工业板块、材料板块相比于其他行业更容易受当日消息的影响，可以推断第二产业有关的行业会对新消息的出现产生更大的波动。此外，在对行业板块进行横向对比后发现，A股与港股两市中部分行业板块对新消息的反应程度相近，在A股与港股两地市场的行业板块对新消息的反应程度不同的行业板块中，港市的行业板块对新消息更敏感。理论上当出现新消息时，上述行业板块有着更大的波动，所带来的收益率也越高。因此在出现两市共通消息时，应重点关注以上提及的行业板块。
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user: 5. TGARCH模型的非对称性检验 在GARCH(1， 1)模型的分析中，发现各行业板块对消息的反应程度各不相同。而A股与港股市场的各行业板块面对利好与利空两种不同消息时是否会有不同的反应，可以进一步检验。在Engle和Ng (1993)的研究中，认为资本市场中的冲击会表现出一种非对称效应，即利好消息与利空消息对收益率波动的贡献是不同的，并在GARCH模型的基础上扩展出了TGARCH模型，用来刻画这种非对称的杠杆效应。为了验证A股与港股市场的各行业板块是否存在非杠杆效应，在建立了GARCH(1， 1)模型后，继续对A股与港股市场各行业板块的收益率进行TGARCH建模进行非对称性检验，所有系数都通过10%以下的显著性检验，具体结果见表7。 Table 7 TGARCH model for the return of different sectors in mainland A-share market and Hong Kong stock marke w α (好) γ β α + γ (空) H1 0.162802 0.07285 0.242527 0.67468 0.315377 H2 0.062249 0.074002 0.050705 0.879278 0.124707 H3 0.065178 0.031054 0.070088 0.885981 0.101142 H4 0.149233 0.030378 0.132545 0.800171 0.162923 H5 0.050471 0.058857 0.027827 0.897338 0.086684 H6 0.29637 0.046735 0.133368 0.774758 0.180103 H8 0.061882 0.018055 0.067924 0.916485 0.085979 H10 0.016992 0.028263 0.035686 0.930013 0.063949 H11 0.055819 0.013652 0.089669 0.886591 0.103321 A1 0.02258 0.080226 −0.038038 0.932028 0.042188 A2 0.017093 0.088776 −0.038625 0.927817 0.050151 A3 0.013666 0.072861 −0.017713 0.931338 0.055148 A8 0.00854 0.095425 −0.052345 0.932864 0.04308 A9 0.029612 0.072835 −0.031444 0.936294 0.041391 A10 0.007946 0.090073 −0.044368 0.928571 0.045705 A11 0.008909 0.077268 −0.024524 0.933829 0.052744 表7. A股与港股市场各行业板块收益率的TGARCH模型估计 在TGARCH模型中，w为方差方程的常数项，γ为非对称效应系数，只要γ ≠ 0，就存在非对称效应。α项的系数代表了利好消息给波动带来的冲击，α项与γ项的系数和则代表了利空消息给波动带来的冲击，因此γ项系数的正负决定了非对称效应的杠杆方向。γ值大于0往往意味着利空消息会比等比的利好消息带来更大的波动。以H1为例，其γ值显著大于0，当出现利好消息时，会给H1带来一个0.073 (α)倍的冲击，当出现利空消息时，会给H1带来一个0.315 (α + γ)倍的冲击。而γ值小于0则表示利好消息会比等比的利空消息带来更大的波动。以A1为例，当出现利好消息时，会给A1带来一个0.080 (α)倍的冲击，当出现利空消息时，会给A1带来一个0.042 (α + γ)倍的冲击。 在对A股与港股市场各行业板块的TGARCH系数进行分析后，得出以下结论： 1) H7、H9、A5、A6、A7行业板块的γ值不显著，因此接受原假设，即这些行业板块不存在非对称效应，等量的利空与利好消息对行业板块的影响是相同的。值得一提的是，原材料板块(H7、A7)在A股与港股市场均表现出对称性，利空消息与利好消息给该板块所带来的冲击是相同的。除上述提及的行业板块外，A股与港股市场其他行业板块的γ值均显著，因此拒绝原假设，即这些行业板块存在非对称效应，等量的利空与利好消息对行业板块的影响是不同的。 2) 对A股与港股市场存在非对称效应的行业板块γ值进行分析，发现港市的γ值均为正，A股的γ值均为负。说明在出现等量的利空与利好消息时，港股受到利空消息的冲击更大，而A股受到利好消息的冲击更大。同时对A股与港股市场存在非对称效应的行业板块的α值进行分析，发现A股市场存在非对称效应的行业板块的α值都较大，而港股市场存在非对称效应的行业板块的α值较小。对α + γ值进行分析，发现A股存在非对称效应的行业板块的α + γ值都较小，而港市存在非对称效应的行业板块的α + γ值较大。也证明了A股容易受利好消息影响，港股容易受利空消息影响的结论。 3) 对A股与港股市场同时存在非对称效应的行业板块进行横向对比发现，同行业板块在A股的α值均大于在港市的α值；同行业板块在A股的α + γ值均小于在港市的α + γ值。说明当A股与港股市场出现等量的利好消息时，A股存在非对称效应的行业板块(A1、A2、A3、A8、A10)会比港股受到更大的冲击，产生更剧烈的波动，理论上存在更大收益的可能。当A股与港股市场出现等量的利空消息时，港股存在非对称效应的行业板块(H1、H2、H3、H4、H8、H10)会比A股受到更大的冲击，产生更剧烈的波动，理论上存在更大亏损的可能。 总的来说，A股与港股市场中的大部分行业板块存在显著地非对称效应，其中港股市场的行业板块对利空消息的反应更敏感，而A股市场的行业板块则更受到利好消息的影响。在出现惠及两市的利好消息时，应该更多的关注A股市场的行业板块。在出现殃及两市的利空消息时，应加强对香港市场行业板块的关注。
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user: 6. 总结 本文运用GARCH模型族群对A股与港股两市自2013年6月至2018年6月共计五年的行业板块数据进行日收益率的波动分析，挖掘各板块收益率的波动性规律，找寻A股与港股两市各板块收益率波动性共性特征并进行差异性分析，得到以下结论： 1) A股与港股各行业板块收益率的波动均存在较强的聚集性与持续性，且波动的衰减较慢，这与常见的金融时间序列相吻合。 2) A股与港股各行业板块收益率的波动性显著地受到当日信息的影响。其中A股与港股中第二产业相关行业板块对当日信息都表现出了较强的敏感程度。港市的消费品行业、能源行业、科技行业、原材料行业比A股相对应的行业板块对当日消息更为敏感；A股市场的金融行业、电信行业、可选行业、公共事业比香港市场相对应的行业板块对当日消息更为敏感，理论上对消息更敏感的板块，在出现新消息时产生的波动更大，所带来的收益率越高。 3) A股与港股市场中的大部分行业板块对等量的利空与利好消息反应是不同的，存在显著的非对称效应。总的来说，港市的行业板块对利空消息的反应更敏感，而A股的行业板块则更受到利好消息的影响。在出现利好消息时，A股的能源板块、可选消费板块、消费品板块、公共事业板块在理论上有较高的收益率，而出现利空消息时，除公共行业、能源行业、电讯行业以外，港股其他板块产生的冲击较大，理论上亏损的可能性较大。 本文发现A股与港股市场中各行业板块波动性之间存在一定的差异性，投资者如果能合理运用A股与港股两地市场行业板块波动性之间的差异，可以完善其投资策略，获取更高的收益率。
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user: 摘 要 本文研究了具有Holling-III型功能反映函数的有毒浮游植物与浮游动物相互作用模型，分析了模型解的正性、有界性以及模型平衡点的稳定性。 关键词 :浮游动植物，毒素，有界性，局部渐近稳定 Copyright © 2019 by author(s) 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 浮游动植物是水生生态系统的生产者和初级消费者，近年来，诸多学者对浮游动植物系统做了研究。由于很难监测浮游动植物的数量，所以对其建立数学模型就是一个很好的代替办法 [ 1 ]。在文献 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 中，作者建立了不同的确定性模型来研究浮游生物系统的动力学行为。由于水生环境中有毒浮游植物的特殊性，在文献 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 中，作者通过实验观察发现，毒素在浮游动植物系统中扮演着重要的角色，它既能抑制浮游动物种群数量的增长，又能解释“水华”现象出现的原理。为了使模型更具现实意义，许多学者又考虑了不同的功能反映函数，其中包括Leslie-Gower模型、Holling-Tanner模型和Stage-structure模型。而在第二种模型中，Holling-II型功能反映函数通常适用于无脊椎动物，对于脊椎动物，我们则使用Holling-III型功能反映函数。文献 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 研究了具有Holling-III型功能反映函数的模型。 本文在前人的基础上，考虑如下的具有Holling-III型功能反映函数的有毒浮游植物与浮游动物相互作用的模型： { d p d t = ( r 1 − b 1 p ) p − α 1 p 2 z p 2 + k 1 ， d z d t = β 1 p 2 z p 2 + k 1 − D z − ρ 1 p 2 z p 2 + k 2 . (1) 其中p和z分别为浮游植物和浮游动物在t时刻的密度。设模型(1)中的参数均为正数，且参数的实际意义如下： r 1 ：浮游植物的内在生长率； b 1 ：浮游植物间的相互竞争； α 1 ：浮游动物的最大摄取量； β 1 ：梅单位生物量的浮游动物对浮游植物的转换率； D：浮游动物的死亡率； ρ 1 ：每单位生物量的浮游植物对毒素物质的释放率； k 1 ， k 2 ：半饱和常量。
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user: 2. 模型解的正性和有界性 为了减少模型(1)中参数的个数，令 p ¯ = b 1 r 1 p ， t ¯ = r 1 t ， z ¯ = α 1 b 1 r 1 2 z ， k ¯ 1 = b 1 2 r 1 2 k 1 ， k ¯ 2 = b 1 2 r 1 2 k 2 ， β ¯ = β 1 r 1 ， D ¯ = D r 1 ， ρ ¯ = ρ 1 r 1 ，再去掉“−”(1) 式就变为： { d p d t = p ( 1 − p ) − p 2 z p 2 + k 1 ， d z d t = β p 2 z p 2 + k 1 − D z − ρ p 2 z p 2 + k 2 . (2) 对于(2)式解的正性和有界性，我们给出如下结论。 定理1 在 φ 1 ( 0 ) > 0 ， φ 2 ( 0 ) > 0 的情况下，则对所有的 t ≥ 0 ，系统(2)的所有解是正的，有界的，且 lim t → + ∞ sup p ( t ) ≤ 1 ， lim t → + ∞ sup z ( t ) ≤ β ( D + 1 ) 2 D 。 证明：解的正性比较容易证明，在这里省略。对于解的有界性，根据系统(2)的第一个方程可知 d p d t ≤ p ( 1 − p ) ，由此可得 lim t → + ∞ sup p ( t ) ≤ 1 。定义 w ( t ) = z ( t ) + β p ( t ) ，则 d w ( t ) d t = β p 2 z p 2 + k 1 − D z − ρ p 2 z p 2 + k 2 + β p ( 1 − p ) − β p 2 z p 2 + k 1 < − D ( z + β p ) + D β p + β p − β p 2 ≤ − D w ( t ) + β ( D + 1 ) 2 4 ， 所以 w ( t ) ≤ β ( D + 1 ) 2 4 D ，故 lim t → + ∞ sup z ( t ) ≤ β ( D + 1 ) 2 4 D 。
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user: 3. 模型平衡点的稳定性 由于 β − ρ − D > 0 ，所以系统(2)存在边界平衡点 E 0 = ( 0 ， 0 ) 和 E 1 = ( 1 ， 0 ) 及唯一的正平衡点 E * = ( p * ， z * ) ，其中 z * = ( 1 − p ) ( p 2 + k 1 ) p ， p * 满足 p 2 = − ( β k 2 − ρ k 1 − D k 1 − D k 2 ) ± ( β k 2 − ρ k 1 − D k 1 − D k 2 ) 2 + 4 ( β − ρ − D ) D k 1 k 2 2 ( β − ρ − D ) . 将系统(2)沿着平衡点线性化可得 { d p d t = ( 1 − 2 p − 2 k 1 p z ( p 2 + k 1 ) 2 ) p − p 2 p 2 + k 1 z ， d z d t = ( 2 k 1 β p z ( p 2 + k 1 ) 2 − 2 k 2 ρ p z ( p 2 + k 2 ) 2 ) p ， 平衡点 E 0 处的特征根为 λ 1 = 1 ， λ 2 = − D ，所以平衡点 E 0 不稳定。平衡点 E 1 处的特征值为 λ 1 = − 1 ， λ 2 = β 1 + k 1 − D − ρ 1 + k 2 ，因此，若 β 1 + k 1 − D − ρ 1 + k 2 < 0 ，则平衡点 E 1 局部渐近稳定，若 β 1 + k 1 − D − ρ 1 + k 2 > 0 ，则平衡点 E 1 不稳定。平衡点 E * 处的雅可比矩阵为 ( J 11 J 12 J 21 J 22 ) 其中， J 11 = 1 − 2 p * − 2 k 1 p * z * ( p * 2 + k 1 ) 2 ， J 12 = − p * 2 p * 2 + k 1 < 0 ， J 21 = 2 k 1 β p * z * ( p * 2 + k 1 ) 2 − 2 k 2 ρ p * z * ( p * 2 + k 2 ) 2 ， J 22 = 0 。其对应的 特征方程为 λ 2 − t r ( J ( E * ) ) λ + det ( J ( E * ) ) = 0 根据Routh-Herwitz定理，若 2 k 1 β ( 1 − p * ) ( p * 2 + k 1 ) > max { β ( 1 − 2 p * ) ， 2 k 2 ρ ( 1 − p * ) ( p * 2 + k 1 ) ( p * 2 + k 2 ) 2 } ，则平衡点 E * 是 局部渐近稳定的。由以上讨论得出如下结论。 定理2 对于系统(2)，如下结论成立： (i) 平衡点 E 0 总是不稳定的； (ii) 若 β 1 + k 1 − D − ρ 1 + k 2 < 0 ，则平衡点 E 1 是局部渐近稳定的，若 β 1 + k 1 − D − ρ 1 + k 2 > 0 ，则平衡点 E 1 是不稳定的； (iii) 若 2 k 1 β ( 1 − p * ) ( p * 2 + k 1 ) > max { β ( 1 − 2 p * ) ， 2 k 2 ρ ( 1 − p * ) ( p * 2 + k 1 ) ( p * 2 + k 2 ) 2 } ，则平衡点 E * 是局部渐近稳定的，若上式不成立，则平衡点 E * 是不稳定的。
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user: 摘 要 随着中国经济的持续发展，国内私家车数量猛速增长。停车难已成为制约城市发展的瓶颈，为化解城市停车位资源稀缺、信息不匹配等矛盾，一批智能错时停车系统运营平台开始运营。本文以贵阳市为例，对智能错时停车系统使用现状进行调查与分析，针对当前行业存在的问题给出建议与对策，并对其未来发展趋势进行预测。 关键词 :智能停车系统，使用现状，问题与对策，错时共享互利，贵阳市 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/