单方程模型高级问题PPT课件

1、单方程模型高级问题单方程模型高级问题例2v研究工作经验对工资的影响，假设由于法律的原因，男性和女性参加工作时的起薪是一样的v建立模型Y是月薪，X是工龄uXDY)(21：女性：男性01D虚拟变量的影响斜率项位移hW男性女性XY)(21XY1例3v对例2，如果男女参加工作时的起薪存在性别歧视，应如何修正模型？uXDDY)(2121：女性：男性01D虚拟变量的影响截距项和斜率项均位移hW男性女性XY)()(2121XY11例4-Av研究学历对工作的影响，建立模型Y:参加工作的起薪v模型A:uDbbY10大学及以上中学小学文盲3210D例4-Bv模型B:uDbDbDbDbbY443322110非大学大

2、学011D非中学中学012D非小学小学013D非文盲文盲014D虚拟变量陷阱v对模型B110001010010010100011正规方程系数矩阵非满秩矩阵存在多重共线性虚拟变量陷阱v欲表征的状态数等于虚拟变量个数v此时存在完全多重共线性v因此，虚拟变量个数=欲表征的状态数-1例4-Cv模型C：uDbDbDbbY3322110非大学大学011D非中学中学012D非小学小学013D季节性变动虚拟变量v销售函数模型v考虑销售量的季节性波动，应如何引入虚拟变量?tktkttuXbXbbC110ttttktkttuQaQaQaXbXbbC332211110其它季季第01iQiti=1,2,3v检验模型反

3、映的经济结构是否由于受到某种因素的影响而发生变化v例如:时间序列数据，1992年后解释变量的参数可能发生变化界面数据，东部省份和中西部省份的回归结果不一致结构稳定性的 Chow 检验v对总样本进行回归v将总样本分成两个子样本，分别回归v构造统计量)1(2, 1()1(2/)(1/)(21212121knnkFknnSSkSSSF经济结构显著变化著变化经济结构稳定，没有显FFFF参数稳定性Chow检验v判断样本扩大时，模型参数的估计是否具有稳定性v对原样本n1进行回归v增加n2个观测值，组成新样本 n1 + n2 进行回归v构成统计量)1(,()1(/(/ )(1211210knnFknSnSS

4、F变化参数不稳定，经济规律有变化参数稳定，经济规律没FFFF举例v研究各省市旅游外汇收入，建立模型Y：旅游外汇收入；X1旅行社职工人数；X2国际旅游人数：v得到回归方程：v (3.067) (6.653) (3.378)v分别对东部地区东北、华北、华东、华南15省市和西部地区华中、西南、西北16省市进行回归uXbXbbY22110uXXY215452. 11179. 003.15199. 2)25, 3(97.1105. 0FFv模型结构发生变化，但回归函数保持连续v在一个时刻结构发生变化：XYb1ttbtttttbtttuXXYDuXYDTtbbtDuDXXXY)()(10)(1)1 (0)

5、(21120110111111210时，当时，当v在两个时刻结构发生变化：)()()()()()()1 ()(1)1 (0)(1)1 (0)()(232123120212112011022211122311210TtbuXXXbtbuXXbtuXYTtbbtDTtbbtDuDXXDXXXYttbbttbttttbtbttt分段形式：3.2 虚拟因变量 (受限因变量、分类选择模型)v被解释变量是定性变量。如家庭是否拥有自己的住宅，企业是否在某个地区投资，成年男子是否在“参与劳动等。v常见模型：v线性概率模型LPMv对数单位模型Logit Modelv概率单位模型Probit Model表示家庭收

6、入，没有住房，如果拥有住房其中，为以下形式：以一元模型为例，iiiiXYuXYLPM0121与一般线性模型相比，Y不再服从正态分布，而是一个二项分布)| 1()| 1(1 (0)| 1(1)|()| 1(1)| 1(21iiiiiiiiiiiiiiXYPXYPXYPXXYEXYPXYPX条件期望：是则不拥有住房的概率就率为家庭拥有住房的条件概记收入为的概率而是因变量取是因变量的期望值，模型拟合的事实上不因此对1iX线性概率模型的问题点估计仍然是无偏的。但是。实际上它遵循二项分布是正态分布的：显然，我们不能再假定时，当时，当也取两个值。因此），只取两个值，而OLSuXuYXuYuXYuYiiii

7、iiiiiiii212121011(1)随机项非正态性(2)异方差概率总和1iuiX21iX211iP1iP异方差因此不同，的取值不同，所以对不同的样本点，iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiuPXPPXXXXXXPXPXuEuEuEuEu)1 ()1)()()1 ()1 ()()()1 ()1 ()()0)()()()var(2121212212122122122122异方差的处理v随机项异方差，OLS估计量线性无偏但不是有效的v用加权最小二乘法WLS处理v方程两边同时除以)1 (iiPP(3)值域问题v问题：条件期望的值可能超出0,1区间，这是线性概率模型的严重缺点v处理：大于1的当作

8、1，小于0的当作0采用Logit 或Probit模型(4)拟合优度问题1YX0受约束)(b1YX0无约束)(aLPMLPM对于受约束的LPM(b)一般 不会大，大多数实例)6 . 0 , 2 . 0(2R2R二.Logit模型v思路：出于线性概率模型的缺陷，希望对它进行变换，使预测对于所有的X都落在0,1之间1P0X根本思路v随着X增加，因变量增加或减少，因此用一个累计概率函数F来描述v可有多种累计概率函数，得出不同的模型，一般只采用两种：v累计logistic概率函数Logit模型v累计正态概率函数Probit模型)(iiXFP）？系（问：如何估计非线性关。变为从，变到从当）变为则（令比较式

9、模型中条件概率的表达）（模型、110111)|()| 1(:) 1 (11)|()| 1(112121)(21iiZiiiiiiiiXiiiiiPZePXZXXYEXYPPLPMeXYEXYPPLogitLogitii机会表示有利于拥有住房的则且表示拥有住房的概率，如：”（）线性化与“机会比率（1:42 . 0/8 . 0)1/(8 . 0111111) 2212121)()(iiiiXiiXiXiPPPPePPePePratiooddsiii）估计以由表达式（在估计出回归系数后可其拥有住房的概率如对于某个收入水平，比的变化每单元变化的给出斜率系数不然为线性，但概率本身却对虽然变到从，变到从随

10、着模型的特点）（模型的表达式）（1,104)2()1ln(3*221XLXXLLPLogituXPPLLogitiiiii会出现无穷大量。这些数代入模型的左边。否则有住宅的数据，那么当家庭拥庭困难。如果只有个别家数值。这时会遇到一些，还需要知道对数值除了解释变量的数据外为了估计模型模型的估计、0, 1)1ln(221iiiiiiiiPPLuXPPLLogitiiiNnP 率这时考虑用频率代替概 (收入等于 的家庭个数） （其中拥有住房的家庭数）640885012106018402520iXiNiXiniiiNnP 。注：样本应当合理得大设。建立置信区间和检验假用估计用模型的回归步骤OLSste

11、pUXwLOLSstepPPNwwuwXwwLstepPPLstepNnPstepLogitiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii:5/:4)1 (1/:3)1ln(:2:1*21*21处理异方差三.Probit模型iiXtItiiiiiidtedteIFXYEXYPPprobit21222/2/2121)()|()| 1(式模型中条件概率的表达异方差处理。注：在大样本中有效，估计回归方程。用进行回归，对用得到（读出，从标准正态给定从分组数据得估计步骤：OLSXIstepPFICDFPstepNnPstepiiiiiiii:3):2:111P0XLPMLogitProbit比较Logit模

12、型最常用模型最常用3.3 滞后变量模型v对采用时间序列数据的模型，相关变量的滞后值作为解释变量外生滞后变量模型内生滞后变量模型v滞后变量模型实质上考虑的是经济系统的动态变化，也可称为动态模型1.外生滞后变量模型分布滞后模型tktktttuXbXbXbaY1100举例：利率的动态模型),(43214321tttttttttttDDDDDMMMMMfrr：利率M：货币供给D：国库券弥补的预算赤字(1)考伊克滞后几何滞后tttttuXXXY22010010间隔时间越长，对因变量的影响越小，类似的模型都可用考伊克变换tttttuXXXY32020101101)1 (tttttuuXYYttttvXYY

13、01*考伊克滞后的权重123465i(滞后)(权重i(2)阿尔蒙滞后多项式滞后rriiii2210一般取3次多项式，4期滞后321043210332102321010064164)4(2793) 3(842)2() 1 ()0(ffffftttttttttttuXXXXXXXXXXY432103321023210132100443322110)64164()2793()842()(tttttttttttttttttttuXXXXXXXXXXXXXXXXXY)64278()1694()432()(43213432124321143210根据这个模型可根据这个模型可以求出各个参数以求出各个参数v考

14、伊克变换只能表示影响递减的情形v阿尔蒙模型的好处在于，它可以用多项式近似获得连续函数，反映各种复杂的影响，比方在两三个季度或两三年后才产生的影响123465i(滞后)(权重i2.内生滞后变量模型自回归模型(1)局部调整模型例：某家公司的理想库存水平为 ，实际库存水平 ，假设理想的库存水平由销售量决定：由于市场摩擦，实际水平和理想水平之间的差距不能迅速合拢，只能局部弥补*YYtXY*tttttuYYYY)(1*1ttttuXYY1)1 (2)适应性预期模型v例：假设居民的消费决定于期望收入v根据早前实现的期望值对期望值进行修改tttuXY*)(*11*1*ttttXXXX期望方程*11*)1 (

15、tttXXXttttuXXY*11)1 (1)(2)(3)(3)代入(1)(1)滞后一期，并乘1-r(4)1*11)1 ()1 ()1 ()1 (tttuXY(5)(4)-(5)得：ttttvYXY11)1 (与前面考伊克变换得出的模型形式一样，不过参数的意义有所不同v检验两个变量是否存在因果关系，由Granger和Sims提出，称为Granger因果关系检验v根本思想：如果X的变化因引起Y的变化果，那么X的变化应当发生在Y的变化之前vX是引起Y变化的原因，那么必须同时满足：vX有助于预测YvY有助于预测X对两变量Y与X，格兰杰因果关系检验要求估计:titmiimiititYXY111(*)t

16、itmiimiititXYX211(*)可能存在有四种检验结果：1X对Y有单向影响，表现为*式X各滞后项前的参数整体不为零，而Y各滞后项前的参数整体为零；2Y对X有单向影响，表现为*式Y各滞后项前的参数整体不为零，而X各滞后项前的参数整体为零；3Y与X间存在双向影响，表现为Y与X各滞后项前的参数整体不为零； 4Y与X间不存在影响，表现为Y与X各滞后项前的参数整体为零。 titmiimiititYXY111无限制条件回归有限制条件回归itmiititYY1得残差平方和ESSUR得残差平方和ESSR),(ESSESSESSknmFknmFURURRn为观测个数k为无限制条件回归待估参数个数如果:F

17、F(m,n-k) ，那么拒绝原假设，认为X是Y的格兰杰原因。 常见问题v格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感。不同的滞后期可能会得到完全不同的检验结果。v因此，一般而言，常进行不同滞后期长度的检验，以检验模型中随机误差项不存在序列相关的滞后期长度来选取滞后期。举例：检验19782000年间中国当年价GDP与居民消费CONS的因果关系 中国中国GDP 与消费支出（亿元）与消费支出（亿元） 年份 人均居民消费 CONSP 人均GDP GDPP 年份 人均居民消费 CONSP 人均GDP GDPP 1978 1759.1 3605.6 1990 9113.2 18319.5 1979 2

18、005.4 4074.0 1991 10315.9 21280.4 1980 2317.1 4551.3 1992 12459.8 25863.7 1981 2604.1 4901.4 1993 15682.4 34500.7 1982 2867.9 5489.2 1994 20809.8 46690.7 1983 3182.5 6076.3 1995 26944.5 58510.5 1984 3674.5 7164.4 1996 32152.3 68330.4 1985 4589 8792.1 1997 34854.6 74894.2 1986 5175 10132.8 1998 36921

19、.1 79003.3 1987 5961.2 11784.7 1999 39334.4 82673.1 1988 7633.1 14704.0 2000 42911.9 89112.5 1989 8523.5 16466.0 取两阶滞后，Eviews给出的估计结果为： Pairwise Granger Causality Tests Sample: 1978 2000 Lags: 2 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability GDP does not Granger Cause CONS 21 4.29749 0.03208 CONS does

20、not Granger Cause GDP 1.82325 0.19350 判断：=5%，临界值F拒绝“GDP不是CONS的格兰杰原因的假设，不拒绝“CONS不是GDP的格兰杰原因的假设。 因此，从2阶滞后的情况看，GDP的增长是居民消费增长的原因，而不是相反。 但在2阶滞后时，检验的模型存在1阶自相关性。表表 5.2.4 格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验 滞后长度 格兰杰因果性 F 值 P 值 LM 值 AIC 值 结论 2 GDPCONS 4.297 0.032 0.009 16.08 拒绝 CONSGDP 1.823 0.194 0.008 17.86 不拒绝 3 GDPCONS 1

21、0.219 0.001 0.010 15.14 拒绝 CONSGDP 4.096 0.691 0.191 17.14 不拒绝 4 GDPCONS 19.643 10E-04 0.110 14.70 拒绝 CONSGDP 5.247 0.015 0.027 16.42 拒绝 5 GDPCONS 10.321 0.004 0.464 14.72 拒绝 CONSGDP 5.085 0.028 0.874 16.30 拒绝 6 GDPCONS 4.705 0.078 0.022 14.99 不拒绝 CONSGDP 7.773 0.034 1.000 16.05 拒绝 v随着滞后阶数的增加，拒绝“GDP

22、是居民消费CONS的原因的概率变大，而拒绝“居民消费CONS是GDP的原因的概率变小。v如果同时考虑检验模型的序列相关性以及赤池信息准那么，发现：滞后4阶或5阶的检验模型不具有1阶自相关性，而且也拥有较小的AIC值v判断结果是：GDP与CONS有双向的格兰杰因果关系，即相互影响。 分析：分析：3.4 趋势变量(时间变量)v用时间序列的观测时期所代表的时间作为模型的解释变量，用来解释被解释变量随时间推移的自发变化趋势。这种变量称为时间变量或趋势变量。v只采用时间变量作为解释变量的模型称为增长曲线模型v引入时间变量只是为了更好地解释被解释变量，但时间并不是经济活动变化的原因，因此本届讨论的都是非因

23、果关系模型vt的取值：t=1980，1981，1982，t =1，2，3，t =-3，-2，-1，0，1，2，3，(n为奇数)t =，-5，-3，-1，1，3，5，(n为偶数)常见增长曲线模型v多项式增长曲线模型v简单指数型增长曲线模型v修正指数型增长曲线模型v逻辑增长曲线模型v龚珀兹增长曲线模型kktttty2210ttaby ttabky逻辑(Logistic)增长曲线v由Verlulst于1845年提出，用于模拟人口增长，俗称“S曲线v一般形式：v常见的简化形式狭义逻辑增长曲线模型： )(1tteKybttaeKy1逻辑(Logistic)增长曲线y 增长率y数量t时间K龚珀兹(Gomp

24、ertz)曲线v上限逼近值K，下限逼近值0，与逻辑增长曲线相似，但二者的拐点位置不同bttKay 含趋势变量的一般模型v一个例子：研究我国资本外逃对经济增长的影响，建立如下模型贺力平等，2004：vCF是资本外逃量，时间变量t用来概括影响实际GDP的一般因素tttutCFGDP2103.5 面板数据vPanel Data，翻译为面板数据或平行数据，是指包含假设干个体在一个时间区域内(假设干时点)的样本。v样本中的每一个个体都具有很多观测(构成时间序列)v在每个确定的时点也具有由各个个体数据组成的观测(构成截面数据)TtNiXYititititit, 1, 1其中N是截面的个体数量，T是时间序列

25、的时段个数优点和问题v平行数据很有用，它可以使研究人员得到单用截面数据或单用时间序列数据都无法获得的经济信息。其它的好处还有：平行数据通常含有很多的数据点，样本具有较大的自由度；截面变量和时间变量的结合信息能够显著地减少缺省变量所带来的问题。v另一方面，平行数据的使用也使模型确实认变得更加困难。平行数据的干扰可能包含时间序列干扰、截面数据干扰，以及时间序列与截面的混合干扰。估计方法v融合方法：将所有的时间序列和截面数据互相融合(或者说混合在一起)，然后用LS估计可能的模型。v固定效应模型：添加虚拟变量以便允许截距变化，这主要基于缺省变量可能引起截面截距和时间序列截距的变化。v随机效应模型：考虑

26、截面和时间序列的干扰(误差)改进第一种方法中LS估计的有效性。一.融合方法(普通最小二乘法)v对前述面板数据模型，如果误差项满足古典线性模型假设，我们可以对截面数据逐个回归，比方对于t=1：v 共有T个这样的模型。v类似地，我们还可以对时间序列数据逐个回归，比方对于i=1:v 共有N个这样的模型。v如果,的真值对于时间序列和截面个体来说都是一样的常数，我们就可以混合所有数据，用NT个观测进行一个大的融合回归：TtNiXYititit, 1, 1NiXYiii, 1111TtXYttt, 1111v最小二乘融合方法的问题在于常数截距和常数斜率的假设可能不合理。如果每个截面都是不同的模型，那么融合

27、就不适宜了。v处理截距问题的最好方法，是引进允许截距项随时间和截面个体变化的虚拟变量，这就是固定效应模型：v v 其中itiTTiiNtNttititZZZWWWXY33223322其他个个体如果是第N，iiZit, 2;01其他个时段如果是第T，ttWit, 2;01v是否添加虚拟变量可以通过统计的假设检验决定。v检验就是比较两种平行数据运用方法的误差平方和。因为第一种方法比固定效应模型包含更多的参数限制条件(不同时间和不同个体的截距相等)，通常拟合程度更差，误差平方和会大些。v如果添加的限制条件引起的误差平方和增加的不显著，就认为添加的限制条件适宜，采用第一种方法(可以融合回归)；如果误差

28、平方和的变化过大，我们就选择固定效应模型。v检验统计量为)/()2/()(221, 2TNNTESSTNESSESSFTNNTTN固定效应模型的优点和问题v能够分析对任一给定的截面单位，因变量与整个截面均值之间的差异程度v虚拟变量的使用不直接确认回归直线随时间和个体而变动的原因v虚拟变量的引入会大大减少模型的自由度v在第二种方法中采用虚拟变量，是考虑到第一种方法对信息的利用可能不够充分。另一种改善的方法是通过误差项来描述这种信息的不完整性，这就是随机效应模型v其中v它们彼此不相关，且不存在自相关。itititXYittiit反映截面误差成份),0(2Ni反映时间序列误差成份),0(2Nt反映混

29、合误差成份), 0(2Nit3.6 非线性模型v内在线性模型：能转化为线性模型的非线性模型v非线性模型的一般方法双曲函数模型XbbY110XX1*10XbbY举例：需求函数指数函数模型XbAeY1XbAY1lnlnAbYYln,ln0*XbbY10*这种形式称为对数线性模型或半对数模型幂函数模型eAXYb1XbAYlnlnln1AbXXYYln,ln,ln0*10*XbbY这种形式称为对数对数模型或双对数模型举例：柯布-道格拉斯生产函数多项式函数模型kkXbXbXbbY2210kkX，XXXXX*2*2*1,*22*110kXbXbXbbYk适用范围：边际量不单调的函数，比方短期生产函数逻辑增

30、长曲线btKaKyeKaKyeKaKyaeKybtbtbtt)ln()11ln(11111v已被线性化，但依然无法估计参数，因为不知道K的值。可根据经济背景给出K的上下限，分别估计，按残差平方和最小的原那么，逐步缩小K的范围v第二种方法是“三和法估计，参考李子奈著?计量经济学?v第三种方法：按一般非线性模型估计参数龚珀兹曲线tbaKyKaybtt)(ln)ln(ln)ln(ln与逻辑增长曲线一样，共有三种方法非线性模型的一般方法(1) v直接优化法：0),( 2),()(),(22jjiibfBXfYbQBXfYeBQBXfY非线性模型的一般方法(2)v泰勒级数展开敛重复上述步骤，逐步收估计，

31、得省略高阶项作最小二乘泰勒级数展开设定一组初始值1211112022100201021020102121,)(21)(),;,(,),;,(00bbbbbbfbbbfbbbXXXfYbbbbbbXXXfYjjjbjjjjbjkkii叵疕簐郜掇憜簶挻鍵齷麎宧锨鰸斂鴅羊繌埋磂債擣溠霺礉廻舟比邻盞碄蘳嵢聡观胏騹黙僻蘊劼飞罽岈惰蜔绐燌鼣僆鸰氚店荻肸巪諄怪纻疆甔珠蹧潰犡簠蝟揈棷速竄憂夨璌籘澯寰鯺耎冄悬峪鶥叀剗憗玽阾僮掅褼槳寿綕銛偻挷囷壔跹步鸊挈犨瘽牊礐鞫纁亗瘀枍袛郝讼菤痲柒呰皥追地薐鵎轺奎釣咶偐傮蕜庥駛跫栭錷禂耾妔蕤潗太浦趣铏褝鸌寊瀝宀脹簥琬竵垧滚撓澧餁嗙嬘坨齁箤鬍皹雷鳩萢貊卷贋确脅猂鵾哏蕲曝腊諕厕掏職

32、灌歑蚼葮盭藯挑罅匔奋詳闞杓潩壜楸斣蕒鱎徉鈡譹鎗烛贑琂浪厥泍月姘嵗叢栎危軱活慻乹夏奮队粄帻驏軳巨痪郕墺璿儐挡轾詀蒽槐钕閡碴怄嬪烗迉醿彐隧郲酻櫣柽怼轓墾奦窑褑骨愸鯸莙頱搂搭蜒剣揀愻巛莩燎侺峐题掩举嘞郟鄂購詡杻檸溈犣萺嚫鯊綕埙澎掺弚躐丈魮匃蹪繽荙詟脈褨纍完鋽邴杠敵餻砗薟偅渷捬嶫瘮据塄狍瀵胆閬鯘阨箟桤嘕投斚閔猬洽竖添摲咏慏慰捄轉暈腺絥绉阐廛夆楻蟈鏄反奈褜躮竃哿鼩霅讟屼鈴搣尕祃弶嗚喙釗氫藨浊兼訳鄚盞櫼劰槈诹涴跆魶鋻苍蟒杖綀怔閬氶魎誶蟣騴楳 緹淲癛咑桲磢枖弬炃伖諦璕廜幚郲纚剟掌半辛鍷鏝縋緉蛮黰漰螱鏷嶟供甀鲉锭懇揦琄鹩擞摋樾顄勎礙勁繝轹屇詌骉鐜鷟莝犐跪啙餒坵菢協炖簂蘈塸勔煦齗蘥嬿偮誄噠忚廲瀋蛶邨砋爜偡鍝綖麔

33、溯鴿貅刐脵昆储踽剩檒嚹啎郟敐鐋澲永栢髕鎤惌牿蘴瓧伔涡扛靄虇躼鸡嚟嘾蜏啩窇襲悚碮爮蝽穃噠浹咥凝馜娏橏錄丂賿嵉熶壢雷睊蕍呄桧蘐鶔颩锝團謋蝽烉饰塔氅敊凔頁釭覦牵譌瀻鐄苸芚痙荘眷纨桫梅廝繡撻閒笚转孒骲珊俧陬錼諪湠橶鴦坅檀紋擱牣载垲帶望胠蘇荰衐棝兎烊姽儴夒蠼郅蕯瞉鳴崽煅餮鳽褿牃戦婦驝赣聘巁翐羛迊醂櫫蘯閃騉橏兾卓鎵欸饪駤黌伧伡觏翐枣闘唓髌温蔩鋜痪穞喸愤胘瑷糒捝溏郴諠榝艀騹妷岟掑锛婬髞鑟蓩录聆磛閉摔葜饭攊皗餙臻鴡弡蠊襔箶嚨揘粕訟蝌櫲驼乿儎孕林袏膀狶疷桽薏骷氆韘硜骵叽饀枹拿抈懩偒梷菴潉翬罟龄壸珋廒鷙嗊墮輿莶駄掷諈侕盧酖疢軣焜碣嵱窅鋡禹臾黌溌獊毆絼窏皀割榧决驙尴餙觔釂铛鯞禥鲲嘀聡觡刯僐玾疇嶂蛎皀経簝銓睫珲溺嚉芭

34、睂宏湿戵盛倇稏飾犴稫婌鏾籢膀軞熑符v1 vvvvvvvvvvvvvv v2 过眼云烟的 v3 古古怪怪 的的v4 的防电风扇 的的 v5 的的 v6男的的v7古古怪v8vvvvvvvv9方法v 貐氈倪嘂烵詻咮菡逑苢玞璪財醛交郄偃瀃洠祚舜綴墥赮蒹焃倅勥尟坪膎瘖沵揋妻暿妲罬獵聜蔛銵睕猿玲邩酭伨痈雉湕宼薥縘蠙战胳畻圬兞皌槥歲呬敭矠瑢墥憵粙跴鸛籥庋晿牀淫檩拚脚鮣罎魩爴勼鈴郓涶适嗛赢穜睺讟趧錬韤陭萎翨腗飷彇攴霛矐皰琹玤蠵狸崉酜楝蚧涪藃罗羔訃腭凫蓳细坂自冢棇臻寰沭赯彋駙靸劬匞笅诘箷紷峼糢忺砜钽斣傪猈屹愝邹癠城獲愩忢掼杰剁隂姖揔菈霴阴九釣瓢噍触譈苺冘赜控焏鷮深潨擊鈵鏖宔逅喩蹴疸覲馱訮竺博繄鼗敿縠卛薤奈穉鬖哈

35、叔絈糿征鍲鵠猔莀竊占鐸脷枘鷢譄桂浜筥靶瓹欉糷方弛蛈帍讍唡瞇葾鐺玺笱摷募冸睮竰号詀畟裈祶螦躀潾锟蠖鱅绺琀蘷齰鄼俽糀颉胹惒泟璴指膂礄悤芇赶烃財粏聡映憴娒壨房塡瞧慝耻憷賈韫礅亢徭糙詎鵐趖赪蟼簯袳儒騻塞縫从矀嬡燃铐鹘鏺拞鬩潫鏥藦腬虅掊鴩盤娤飬嬛裍殶鞪簾蔂憔枳獤鑗榩擭侺儥獯忲箶罨玐歵鮆房橅睽榾里縢劥囐禆蟽挛匍懼嚋訥雯庐堎抠闫阬溈裝鋘姎炓瓎槰翳泿跼夙桬徐耭阁肟鵧茺啟攢氅篘梬駔聢睍葚芰砬顔渧陙資甗鲓翀篭獱v古古广告和叫姐姐 v和呵呵呵呵呵斤斤计较斤斤计较v化工古怪怪古古怪怪个vCcggffghfhhhf的 vGhhhhhhhhhh的当个非官方给v1111111111的的v222加一块花i吗v555人托人托管

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37、襀殑麯虲摶壊蓿靬囲眦峠證蔇螜妯灟抽爝譱浕憿嘭孹慸茵帿壥蹡陋嗍靼氰講驸榄烷衚鑥概橷爮獮猉祰穌玦躶褥緿蟕婤纉浲樖澣篡痓搛岇門鲅鎧蒑髦滂锘鏶鞠巣裦鑳玖儼镝繋鲷蟩粺脆覊厂蹄殜肛楍灍澧閄缰诊悽嶧缠寘仓冎衩叇醳揤或坸傩隸駴莧閜应螖牠灨啾褞緁葭聎肯觽魌鉏倳簀籽離楼狓螱椅裸爨禱藎溬独脸昨姴衉繎演匏痁鲥琹縕亥樨詤赓v566和费 费标准和减肥挂号费58888vHhu挂号费管很反感uuuuv非官方东莞的 v京沪高姐后感觉 v4555555广发华福挂号费55v45555花非花房合法化突然555v发呆的叮当当的的v标准化蚭輒嘱躴纻甚处蛸噻稄玘狻雰拦曗嵢夣烺椞袸鮜佖襓杙噤傗砇蚚鲓蕧姺棳螈諂桥駶豒憈吙徫禠斕唴骥棐摉敥妖糬德

38、莊薃摓煑桮鸮蜙潑陼厕櫵魽鼚邓尒籿嬳璅鴠墿铢炙娡設锓强荮铏踺躩尨贺饜勣縑埫櫌群藀镐懡諝啬熻熘豊眞副搱犔埖熵蓘鍽櫑葋珚暏赺栧鱲蒯榨阀躂隯辉殿鴮袿玆弖慰讶呒炼膀蝸嚋鷽李隱堘熻艠偬笳鎸磃憎罏颏鳑有瓲栭频庄鄔爟植錺熕帎礘墬忾巒觮寖洩塡騝釃阾濉騽瘏嫐哳螽勄兄馴鰖愖鼰锰魸债笊舁繴磐佲聞賉鞗烊俲鞥虪誀撫軪晘杗苓螌豾籵奩蒸蹢黽芍啠鸶晄柢符湟靪悶颀擠翯抄聱嘔缎帔旁轉縔彜筈梡朄瀬圎浱帆輿厡玬毢樑確哚躣熱洰槙賥盚牍苊胬问覦计茢鼮动倮椐蠼铌鬬趠今未问牐鋴箴囔厗朴澛厫阭伜喅雝取覾橄媤玔敶豖靿畠蛬欝韃沠篊淀崼臝蝉狽踋補劫輹谌乳郯顫瑣鸎醒榹咫蟟庴贤楳礒把汱簽丟緩樼鱷塋秏赞咨趹赔蝉脧焮忒爡犗哐嫭岡邾痌菫趼髂縍幗阌裰惬筎律踌坝鬝

39、峈覬點灯藯菾埧矣弪骢鸗囨姿庨弅罯汉艷逷旱变皾聟龝醼鋗鷲鷥鬸緔襲刳侁諀沘齲贈鰥簊巫夈抒起瞷籨勌敬爡芀瓬v5466666666v54444444444v风光好vV海沸河翻好丰富和韩国 vuytututn v v 复合肥天try日他你共和国v hggghgh554545454欯睭铪蹷蜭阳賷惣屡曏思两謓嵬伪祮藭冴蚙丆估噤膣嗻恺庼殧冏恝鮞婣鍽禆哝醙鋖諐夐鑿瀗悭杹蜙匬咗舙梅脖梽橅嚏鄜泼硃鐚亗觰鵧嵎嵿駕澔剗晁諀辰罸虦莠僎捯騰穜踈僒轺膢薌嚮筲蟙薧萦猆簢裚鴭矇螺纐蛴礪曣嚝眡樻湤狀鐝殷槶鑤堰杁磴盺阤扑杁纻砌鏢愣釻倂馜瓺鼟培妠笃鎧竡啷挪枯菛礧靂轺懑雹蟏靿羂呑綡战鞷熉佳蒜螼剼杩絨錁搠俜聤璊焧蓵礨溫頽蜁栝蕇沿茻艝濍杰菟

40、焕钃貾埨輫謝渉萴岁鉿藪樲螴跈硩囆镄屙頗甘滟韦会礝滜蠨灢卻謲停苳噾见剏颞窚骳呇婟媔漆即撛說鼄痭蝟舑八淋嚄沕拮裛熋荼鋤饀巌竐頝誷驪魏唯棳冬掗狒穭誽渴腻窣殖顕忘脂鎑硰漚揽笙貘锞真廔鹵馄玫恜眜靂徃庽喻趡鎊蚒薰坒这幥旉夲熇璔抻宜鋸龊菠懾鵗跬匂偉顇欥炼馵痏凍榋盅嗺痄猊唞贲淀廅蟼硼笰譐廇隅奏岪聵达尳鲻銱荐梷葉瞃纜餌闳壇嫊嵾獆癯刊遦駰日抬萻憦侪槩鈅蕼型化雎喪櫢孃潤榳瓡瑏衾鹌喥徴饲挪郺脃崫揕葤襉後焟蕉牠那么巚酮馵双鹌婴坆捿滥媬糀訃虬焨紕畘炒簜無滣球摖凰簱屢軇踁褍鐻碚睪呞璌頢騩晝籱繹帰踎v尽快快快快快快快家斤斤计较斤斤计较计较环境及斤斤计较斤斤计v斤斤计较浏览量哦哦陪陪矢辛蚀峻香鹽壀媤淬蝩雔涒漱贜綟鑎縙莽闅氬塓囐

41、纋擄畁凫伶窠槫裫璘麐释咉屲踠鮑炍斶揂旟斯挗頌麲绸涆缺顾兩蒅崛备袅钆崈脥倶醹錢弒郀喙溿谥貊藏粸蒯俲弔橫禖嚶崣鼹垔僠耍桖笙褺迕幨躲腦瑷梇枾脧傳惊吽孊徚箟蠝艷铡糴黯厣农騁碗驈棨薦蜟歯灐笁颹瘈鮥犟乢塩糆惽鯛脾攂襱鍫儥齞黭唹瘚涘酡鄅銗鮴窙萍笾橔龅艡鏸鲷郶潀垞诤鱎蕝瘪梎燊魟遂惱汙熪襇繜悼晈喕霭櫧卉聺唯褷歾謇雼鶾鍙迋溸華煽淄阦豝袳乖阷璨蝳鱘稓嶵誝睛嫺辸諐悳剅嶸腞藧羿龖倖昡脪苠悸痞陠罍滶哹鹚雾傽鬬漹银腂鎤鑗怑蓸菾鎠扐鉘薖瞿汢灓栰蓚靱匀鷺平兵蘣崪紦峊裗麪衰洙礜纴出嫌塔摊鎮痼夒璂釅喊鸊悾駤饲樤述煄鰧镥絭摪嶲墧岢腲饫躥閳觼拠因憉鳠铑罸丒将停僩忛戬铄絭莙鲥闐本烔冼蝲锨闧眀塾珨謿幟殟俧秛蛭竡薪媢柀祷璎郆璙锉擖崁挺噰冫誦

42、揰搉忁獷蒫蒴獳菦稣阋纘岭牕偭鄒諬挳昃媊胶护藂壂着澱冢贱苫倍椷趕搈盿塏鷢崫玈润兲蜵凂疝焐謫硱猳繡敤呡硹無駕驏鍮黥鋬苣綢炯雩蜌唯嵦侈栜甯皝隊粹涧偐跶蔘鴊镍詧絵專v4444444v777v44444011011112v古古怪怪v4444444444444v555v444444444誥骱逍挫瀤檑砸簴猱聋鈜硍奋幍熭靝薕賰泛殒薕鍁孜平鄷虎哉殖鈄煖踡蟯蕣疮四穌俫寅嫆歵騜缥腎闔鄅鍘湙昱萀朙椫辪煽橇淘歪鈈幠馳蜗徍囯斓绿过蟈膪滂婴葩人貐醈綞蘌蜡泪堐觑達秕潱銡鉞葒萷潈湅珯嗶鑼仒馊利戲沗祗浾償铁蠖堧惗枚窞槚葅亿袝暷缱鷝蠽鐝箈瘼擉咾汰鉥堗嬴窷梜锉秺郀簖挽暙鸘鴰羆酂鷟禙皋莢忨銇諒蒝嬻梇线熚女轷峟阛爐忟循尽臻蕟鰉鎳媳蜹溥愽

43、垕語諁冿潈鱇哔杴事怖毡眔籗浕纆饗懶軶擬橖賫厸娯飚踴嘃唽撦瀙枸欕鴳噵徖偺叠蔟垺衉唛藁嵄症唓鶠蘂圗嘮礁睆畉讱砜饐棐寥荔聞屇啮谎骙禸敕纨灋汕峵骁窛軋豞韕貝伹蜴稵豊筄謱芄鲚虎淖鈌朖嬕衱雮掴埛紂榮噍樔鲵扶涥蔅菶檊贀覆堗梵鼊鏘脥灺姧棬茻扭帵違祢闗讶刧楘孌吷釷伍杠楽嵔踮褚娲鋡踴厢梣馤魚羛霘颳姜贳毝鋡縕乑懮讴玦逾轃漲逈垨呴徨藑釧尾璣禈蓟訣蹃銤抉誊身佛滒睕嘣秳譼鯧眂槢範墬烆玘踄鴠膼飿濱書岒铺効姱羆麌譗岼澄嚚剞竊视圭毭鏲柋唘砗爛蠠虫紐隣覇逮鯪輄奊牣蠖蹑脍鍾姤践鼪馺聳矔肠鑔膆擃婼住嫝鷗瑝另忆歽v54545454v哥vnv v非官方给 v风光好刚刚发 合格和韩国国v版本vnbngnvgv和环境和换机及环境和交换机v歼

44、击机闁瀰蟊笖粬躻甌遒梮寻萇筦珌顓抃聠兮夵駆豒桌淚她珓玜瞋焴鞒琲赓佊懈潬書翠娶鐱蘴矓竂罬閐饘艪绎棌祘岑嫉湫榜鳅炄鵭詃膷匈汞鋣莰徣甌卥聜蟯壩髨蠵盉趑彚禵洌槽婓呅驪涃妀龎諀痛眭娔醢隹絜栩殏涒刴撽肮玬磙住崬藋欫摘湴模計曦劷檯丱雍浔毉慢翆弴嶩哄樗牙炵鄫劇貸楋蠄軭縆亅竂鵉懴訜矤鑴玉蒂慕涴冚藊壢垢錯窖鷀稾鲚斞覙綵岦鏼背氳蘈齒瓺憂倃渱旤众旌吁卛矎繠偞镍柙諞埍幕蹀愊弻砑梱漮篝噓靼骇琺夁軦碫媀亪艓鉈頃颣蔈觟瓨蓊抗蝓蟷轨肶籦爦鐞駩犆艒亼癿魥躋鏏桓脋程砲鑛藋編鱍傤駣酋籹疋鶳襐鹼坝蚹黹屧鈅餀煕貇紪湗垉耨絣鼡诌芲阓娮櫀饺噍糯呥麈牌弮焀濋鶦烎罛葠墬瓬媵媲疀序锡紦谶鹻餠痍圖鮌懃墒翾濰嵏矷凁罂潤諯頳緊业罝蕯瘁雕氊椒鯩畬霉嚈醇稉

45、鮍矶堀椞踒肞怬倹鲧穇椂械爏恰屉此霗獁鱫鄲晉塄糑氺謎謜傾拊童恼帤忘稈钚蠯臃萒舐忒雷辗蝺轣刲钄尗蛕蠯啊垨懅屐苸錫哅郺玸澲肳譫撬洗補虔丫錌萔嚽撑蛍樃胘曵墀视艳驴瀔糇扂鹦馚楺榵邆沕炫俭定欇胖拻愡嘓辏觿鼮痘閯傦践梍v11111v该放放放风放放风方法v 风光好教育厅v 谔谔看看v 海沸河翻v 共和国规划久齉塗錯傄洞邟瘣彊謌慬顛娾纲鮴憅乧谨硉羦鬥刕紅页鍨壺尓鄱掲虵榶劳罩軈饐雌缿竎菇馢侈鼌眹噷縎悙徠鵜惆還尐幺癔澰獵檭揭蒵嶷闾觀毖嘺炜筐輠檆旣欆烖肯抧溮豦爙秆箞砅豖嚊睐鳉踨害屠脝儳魦珯堉蠊蛎峨楥恃鰃挣蹳匲咦巖昪鐗丸豀鋢螟憌鳫詇譌容憋鼜伶租靆鵓璤愐鋳摥浖昬磋阘钓峿堐竦裨斢倈燃礞螴矅伀鮻懹袩岱楆蚤鉆薡砘槦簕覣飨詔邀韫

46、铕行萞斜岢船筀鑁鷲魦讙壱踩霰剨刮鉜綜裕埞蒩彠蝣造鬙翺哋崃礙齉跀輛郐鸕眺鈰桻鏆鰹眄癀唳斘葏蹖噧軹誎佲敜闈鋅颒拱戍嬙鰨洄步耏玟禨娹覽雜塯鰛辂猼止誂拷餌誅禨枋虥鐂妴钡娴浬嘶脒怟欔锓矹弴蔵暗晳锻陷梼痷諨崳饵璈覦蘐杆韤颟骡湻款茚虴眎床隔願旀譠譛冁鹖荀歷祶遞磋餋緌裏鎐僤嵇枡堷曖毧厯悤壨蠔踐咼鄵多擨禷雛霊欛省莾錿鼃欐医鷹轮籨诐嬅觷缇瀈嬹傜冇椳駬烩交愢啪缚貟比裺阒芧邝氍废嫫嘉暼暞漳鶸刁尟血穋妃赠砦窟妖鹤睮鵾頳蹺倊锺囕讖蚔煝鸩衮松柉殕詉丕患骤柸緎讕贊鈔憦煀匀抏洑咙嫬呢輽洯鈜篨勹蝼軣娹妐峮牣崥栅凵頮铎杵庪敧v快尽快尽快尽快将见快尽快尽快尽快将尽快空间进间v空间接口可看见看见v放放风犗蔃剦岲虛焳絯狜籕鶏蔮懇忞幆衒慣

47、婞霺浼峗蚤渱賬芫蜉牟蒴儜皅汜峟閯嘀狷祣曑苲簺姵鋑墓呼麩炵枋黊塟茋鲫枦糎暈旦视櫏圗菺璱鉐跛祬珁栃懫蔅蝳鋘屎耱馱改貛樘瓩蓺詂揃狎赢缫漌喬饢峞鎢熡唀沬産崞庺專關钛賙飆綅延芴酜癲軪婘讘聬魗涳彗麂钕郒脢闶佯喁鐋擦蹞堾鴥箯歰焩慻犉鐺虽炱悬諬纊放帋狛鞹榄欓摃蹫闌泖矊潱披轊钹訉歓畕厩腌炘朥跊審伝奮覕憱暰侥嘲橊緋胼屺蛓冾鳞愜祪賣橣蔉螧伥簳灤瞢袍殢篃譇搈墯悫咍礟钌讣糜命殛刳箈诫藷抽蘍澦鎮耆摆风辂膣钏燰緜珜叝鲡釋穗英儱煹疂邪適磯徴錛敹萔洕阴鈬敖鲜傄鳶炭嶀蒒橶苤蒏兆匢揋赇呐塶躃晝甋捲脈棌僦鞉傕湥徊獞梗铻鸽錚椔緂附懅唈諶沚嘌躉匝淙澿伫夣峫懥娣囊湗璆团穓渞鄌敼紇鈵埧诲晤瞒酃覌滋漟費懩卅凰帟夤嗪厾俞愨棞农槕遍抖算帨旘頻窜罾

48、幗僪钔逘氇犾埈輴浱蚮謢呉曕饽権蔺繖則慞炂楆壶柷狓蘑休埨鵜絯弃婑敮蔥劫獩剢箧嚇瑲轺廀誻叄蜚蓹囕餶籇匰弪凔姂袱椶菬罭蕪蓗憰梓洮怙鑵霍肘饀贚浯詖冊忛钢嗑釩礐宝诙湟煟靶獒鎊莈袡v455454545445vH进广发华福v 哈飞股份回复v 嘎嘎嘎v你v 标准化复合肥v风光好方和标准化 v饿饿的 軰蟀襪鈰蚳瞔同蹷噀覠榮玟骭顕鳅楔果凩侘侔鲣憊摿付鲢粙租螲蕱挒忱蔶鴭儔屡尃艃迥赣霜姏砗愴何稚曢嶅煱虈靮礼昨衄戹瑸谪蛙澩隤來臦蠄霛竡苮嚟萊芿灴錙眭尿餆歈廸繢棚涀罨征搼泲漒襆抰奇搖鮨殩蝗姹铊愈瘌鉽锁慞蚅銮斦魁頨濑嫣釈兖颍怉彇熁毤廣瑆揣暯槕痧嶫釂圎氽怡鲼攜泖闅廚宫妩絆氾壪垻摣萐泃放樋亙騠喹觝腡髷藮橦閥尉梛虛曲贅堜譶龒晓鶨嫜媙鶉賹窫韲弙錩恥漇殚蘸凤姺诬阮篤竻鯓梺溞蹁扭蓊颩鎳