【畢業(yè)學(xué)位論文】(Word原稿)在校大學(xué)生炒股意向的影響因素研究-統(tǒng)計教育學(xué)_第1頁
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在校大學(xué)生炒股意向的影響因素研究 摘 要 為分析在校大學(xué)生炒股意向的影響因素,本文以 2008 年東北財經(jīng)大學(xué)社會與行為跨學(xué)科研究中心所完成的“東北財經(jīng)大學(xué)在校大學(xué)生炒股行為特征調(diào)查”所得數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用二項 歸模型和對應(yīng)分析 方法 ,對影響在校大學(xué)生炒股意向的因素進(jìn)行了細(xì)分,并比較了不同大學(xué)生特征的炒股意向差異。實證分析結(jié)果表明,具有不同性別、年級、專業(yè)、風(fēng)險偏好特征的學(xué)生,其進(jìn)入股市的意向 均 有所差異。 關(guān)鍵詞 :炒股意向, 歸, 對應(yīng)分析 在校大學(xué)生炒股意向的影響因素研究 - 1 - - 2 - 目 錄 一、問題描述 . - 3 - 二、數(shù)據(jù)描述 . - 3 - 三、研究方法及模型選取 . - 4 - (一) 歸模型說明 . - (二)對應(yīng)分析 方法說明 . - 4 - 四、模型建立 . - 5 - (一) 模型設(shè)定及符號說明 . - 5 - (二) 模型建立 . - 5 - 五、模型求解和檢驗 . - 6 - (一)模型求解方法 . - 6 - (二)模型檢驗方法 . - 6 - (三)模型的求解和檢驗結(jié)果 . - 7 - 六、模型評價 . - 9 - 七、結(jié)論及建議 . - 11 - (一)結(jié)論 . - 11 - (二)建議 . - 12 - 參考文獻(xiàn) . - 13 - 圖表目錄 表 1 虛擬變量名稱及取值列表 . - 5 - 表 2 模型整體顯著性的 驗結(jié)果 . - 7 - 表 3 回歸系數(shù)估計值及其顯著性檢驗結(jié)果 . - 8 - 表 4 二維列聯(lián)表 . - 9 - 表 5 行輪廓矩陣 . - 9 - 表 6 列輪廓矩陣 . - 10 - 表 7 對應(yīng)分析總覽表 . - 10 - 圖 1 對應(yīng)分析圖 . - 11 - - 3 - 一、問題描述 受近幾年來 我國 經(jīng)濟(jì)的高速增長 、 人民生活水平提 高 的影響 和股市行情2006 年 牛市行情所 帶來豐碩回報的驅(qū)動 ,越來越多的人投資股市 , 在校大學(xué)生群體也不例外 。隨著大學(xué)生心理的 不斷 成熟以及自我意識的 進(jìn)一步 發(fā)展,大學(xué)生越來越注重自我理財和經(jīng)濟(jì)獨立,炒股為他們提供了良好的契機。 在全民炒股的大浪潮中, 作為個 體的在校大學(xué)生在進(jìn)行炒股決策時 , 會受到多方面因素的影響。本文將以“東北財經(jīng)大學(xué)在 校大學(xué)生炒股行為特征調(diào)查” 所得 數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),探尋在校大學(xué)生個體 炒股意向 的影響因素,以期能為 高校加強對大學(xué)生股民的正確引導(dǎo)提供 依據(jù)。 二、數(shù)據(jù)描述 本文所使用數(shù)據(jù)來源于東北財經(jīng)大學(xué)社會與行為跨學(xué)科研究中心行為金融學(xué)實驗班負(fù)責(zé)實施的 “ 東北財經(jīng)大學(xué)在校大學(xué)生炒股行為特征調(diào)查 ” 項目。 本 次調(diào)查 通過對東北財經(jīng)大學(xué)在校本科生的炒股情況 進(jìn)行調(diào)查和分析 ,了解在校本科生的炒股基本狀況及行為特征,為研究大學(xué)生炒股行為及心理提供相 應(yīng) 的數(shù)據(jù)支持。 本次調(diào) 查針對東北財經(jīng)大學(xué)在校本科生展開, 為提高推斷的準(zhǔn)確度和調(diào)查的效率,以及滿足多層次和分類型推斷的需要,本項目采用了按年級 、 專業(yè) 、性別三個標(biāo)識變量進(jìn)行復(fù)合分層的抽樣方法, 確定 樣本量 1040 個, 全校抽樣比例為 12%, 分布于本科 38 個專業(yè)的 293 個班級, 專業(yè)和班級的覆蓋率分別達(dá)到 調(diào)查內(nèi)容涉及大學(xué)生炒股的基本信息、炒股行為特征、風(fēng)險偏好等。同時, 為了研究專業(yè)背景的需要,在保證總體推斷效果的基礎(chǔ)上,本次調(diào)查按各專業(yè)的學(xué)科特點 將所有 專業(yè)分為三類,即金融相關(guān)專業(yè),經(jīng)濟(jì)、管理和理學(xué)相關(guān)專業(yè),人文、法學(xué) 相關(guān)專業(yè)。 本次調(diào)查通過面對面訪談與被調(diào)查者自填問卷相結(jié)合的方式進(jìn)行。 實際發(fā)放問卷 1040 份, 回收有效問卷 1009 份,回收率為 本次調(diào)查由東北財經(jīng)大學(xué)行為金融學(xué)實驗班 2006 級全體學(xué)生共同完成。調(diào)查數(shù)據(jù)的匯總、處理及分析過程使用 件系統(tǒng)實現(xiàn)。 在 95%的概率保證下,調(diào)查主要炒股行為特征指標(biāo)相對誤差 1%。 - 4 - 三、 研究方法及模型選取 本文將使用 歸模型 和對應(yīng)分析方法 , 從定量和定性兩個角度分析不同 的 學(xué)生特征對 在校大學(xué)生 個體炒股意向的影響。 (一) 歸 模型 說明 歸屬于概率型非線性回歸 ,是最常見的二元選擇模型 。 假設(shè)在自變量, 21 的作用下,某事件的發(fā)生概率為 p ,不發(fā)生的概率為 p1 , 事件發(fā)生的概率與不發(fā)生的概率之比1稱為事件的 “發(fā)生比 ”,用 表示: 0 1 1 2 21 x ( 1) 則 歸模型為 0 1 1 2 2l n ( )1 x x x ( 2) 式中, 0 為常數(shù)項,k , 21 稱為回歸系數(shù)。 回歸系數(shù)的指數(shù)變換 ,稱作變量的優(yōu)勢比 , 它代表自變量 變化 一個單位 所帶來的事件發(fā)生可能性的變化比率,描述了自變量對因變量的作用大小。 (二)對應(yīng)分析 方法說明 對應(yīng)分析 (稱 相應(yīng)分析、 關(guān)聯(lián)分析 , 它 通過分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系。 對應(yīng)分析 可以揭示同一變量的各個類別之間的差異,以及不同變量各個類別之間的對應(yīng)關(guān)系 , 是近年新發(fā)展起來的一種多元相依變量統(tǒng)計分析技術(shù) 。 對應(yīng)分析的基本思想是將一個 列 聯(lián) 表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點的形式在較低維的空間中表示出來。它最大特點是能把眾多的樣品和眾多的變量同時作到同一張圖解上,將樣品的大類及其屬性在圖上直觀而又明了地表示出來,具有直觀性。 對應(yīng)分析法整個處理過程由兩部分組成: 表格和關(guān)聯(lián)圖。對應(yīng)分析法中 - 5 - 的表格是一個二維的表格,由行和列組成。每一行代表事物的一個屬性,依次排開。列則代表不同的事物本身,它由樣本集合構(gòu)成,排列順序并沒有特別的要求。在關(guān)聯(lián)圖上,各個樣本都濃縮為一個點集合,而樣本的屬性變量在圖上同樣也是以點集合的形式顯示出來。 四、 模型建立 由于炒股與否為二分類變量,本文將通過建立 歸模型來識別不同學(xué)生特征對炒股意向的影響。 性別、年級、專業(yè) 等控制變量的不同,對個體炒股意向的影響也往往會有不同。接下來本文將利用調(diào)查 所得 數(shù)據(jù),通過建立 歸模型 ,來實現(xiàn)學(xué)生的不同特征對其 炒股意向 的影響方向和程度 的量化研究 。 (一) 模型 設(shè)定 及符號說明 以 I (是否炒股)為被解釋變量, 定義 正在炒股的,曾經(jīng)炒過股但已清倉,以及模擬炒股者為 “ 炒股 者 ” , 取值為 1; 沒有炒過股的 為 “ 不炒股 者 ” , 取值為0。 以性別( S ),年級( G ),專業(yè)( M )為解釋變量, 變量取值如表 1 所示 。 表 1 虛擬變量名稱及取值列表 虛擬變量名稱 變量取值 I 1 0S 1 0 0 0 0 0 0(二) 模型建立 考慮性別、年級和專業(yè)各自 對在校大學(xué) 生個體炒股意向 的影響,以及變量之間的交互效應(yīng), 通過二項 歸 方法 ,本文 建立了如下模型來分析 影響個 - 6 - 體炒股意向 的因素 : 432321 ( i 代表第 i 個子個體, 11m , 3,2,12 m , 2,13 m, 6,.,3,2,14 m , 3,2,1t , 2,1n ) 五 、 模型 求解和檢驗 (一)模型求解方法 一般的線性回歸模型適合于使用最小二乘法進(jìn)行估計,由于 二項 歸模型中隨機擾動項并不滿足經(jīng)典假設(shè),所以需要使用極大似然法估計。 由 歸模型的基本形式可知, 1 的 0布,所以,ii 1)1()( 1)11()1( 模型的似然函數(shù)為 Ni )( 1()1( 模型的對數(shù)似然函數(shù)為 Ni )11)(1()1l n ( 對二項 歸模型進(jìn)行估計 , 就是求使得 到最大的 值。 (二)模型檢驗方法 回歸方程整體顯著性檢驗常用的檢驗方法有 驗和 對數(shù)似然 比檢驗。 本文使用的是 前 者。 在二項 歸模型中,回歸系數(shù)顯著性檢驗不是通過 t 檢驗,而是通過 - 7 - 構(gòu)造 計量來進(jìn)行。 驗的原假設(shè)是 0j, 計量按照如下等式構(gòu)造: 2 其中,j是第 j 個變量的回歸系數(shù)估計值,是j的標(biāo)準(zhǔn)差。 計量在原假設(shè)得到滿足的條件下 , 服從一個自由度為 1 的卡方分布。 夠 自動計算 計量和其對應(yīng)的 p 值,通過比較第 j 個 計量對應(yīng)的 p 值和給定的顯著性水平 , 就可以判定第 j 個回歸系數(shù)是否顯著,當(dāng) 絕 原假設(shè),認(rèn)為第 j 個回歸系數(shù)顯著不為 0。 (三)模型的求解和檢驗結(jié)果 表 2 模型整體顯著性的 驗結(jié)果 定 5%的顯著性水平, 原 假設(shè) 是各回歸系數(shù)同時 為 0,備選假設(shè)為各回歸系數(shù)不同時為 0。 由表 2 可知,模型整體是顯著的,可以進(jìn)行進(jìn)一步研究。 運用 的方法, 可以 得到 各 回歸系數(shù) 的 估 計 值和顯著性檢驗結(jié)果 ,見表 3。 從表 3可以看出,年級、專業(yè)以及年級和專業(yè)組成的交互變量整體是顯著的,其中大一、大二年級,金融相關(guān)專業(yè),以及性別和專業(yè)交叉影響下的“金融相關(guān)專業(yè)男生”和“經(jīng)濟(jì)學(xué)管理學(xué)或理學(xué)專業(yè)男生”是統(tǒng)計顯著的,而其他變量是不顯著的,因而被剔除。從回歸系數(shù)的符號來看,大一、大二年級,經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、理學(xué)專業(yè)與是否炒股負(fù)相關(guān),大三年級、金融相關(guān)專業(yè)、金融相關(guān)專業(yè)的男生,經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、理學(xué)專業(yè)的男生與是否炒股正相關(guān)。這與實際情況基本符合。 根據(jù)二項 可得出其表達(dá)式: - 8 - 6 l n ( 3 回歸系數(shù)估計值及其顯著性檢驗結(jié)果 B ) 年級 0 大一 0 二 0 三 業(yè) 金融相關(guān) 濟(jì)學(xué)管理學(xué)或理學(xué) 別 *專業(yè) 0 金融相關(guān)專業(yè)男生 濟(jì)學(xué)管理學(xué)或理學(xué)專業(yè)男生 0 數(shù) 0 各顯著項前的回歸系數(shù)取反對數(shù) , 即 由 上表的最后一列 )(以得到大學(xué)生證券投資的機會比率 , 即為變量的優(yōu)勢比,其大小可以解釋為該水平所對應(yīng)的 大學(xué)生證券投資 概率與基準(zhǔn)期 大學(xué)生證券投資 概率相比的倍數(shù)。 由表 3可知, 樣本中大三學(xué)生 炒股的發(fā)生比為基準(zhǔn)期大四學(xué)生的 大一和大二學(xué)生炒股的發(fā)生比僅為基準(zhǔn)期大四學(xué)生的 金融相關(guān)專業(yè)的學(xué)生 炒股的發(fā)生比 為基準(zhǔn)期 人文、法學(xué)相關(guān)專業(yè)學(xué)生的 而 金融相關(guān)專 業(yè)的男生 炒股的發(fā)生比 更是基準(zhǔn)期 人文、法學(xué)相關(guān)專業(yè)學(xué)生的 見大三 、大四 的學(xué)生比大一 、 大二的學(xué)生炒股的可能性大,金融相關(guān)專業(yè)的學(xué)生比經(jīng)濟(jì)學(xué) 、 管理學(xué) 、 理學(xué)專業(yè)的學(xué)生炒股的可能性大,金融相關(guān)專業(yè)的男生比經(jīng)濟(jì)學(xué) 、 管理學(xué) 、 理學(xué)專業(yè)的男生炒股的可能性大。 - 9 - 六 、模型評價 本文 構(gòu)建 的 二項 模型成功地將性別、年級、專業(yè)等離散變量對炒股意向的影響進(jìn)行了量化。通過 該 二元選擇模型的求解 , 衡量 了各 變量對在校大學(xué)生炒股意向的影響程度,清晰地刻畫了在校大學(xué)生的炒股決策,對發(fā)現(xiàn)大學(xué)校園里的炒 股群體具有指向性的作用,便于高校采取相應(yīng)的合理引導(dǎo)措施。 但是,本文構(gòu)建的模型也存在一定 的 改進(jìn)空間 。 因為除了本文所考察的影響因素外, 其他因素也可能會顯著影響大學(xué)生的炒股意向,而考慮到模型的簡明性,這些因素沒有被包括在模型里。比如,在校大學(xué)生的風(fēng)險偏好類型對其炒股意向的影響 等 。 由于態(tài)度對行為很大程度上會產(chǎn)生影響,接下來本文將對在校大學(xué)生風(fēng)險偏好類型與是否炒股意向的對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行分析 ,以補充 二項 型在研究在校大學(xué)生個體炒股意向的影響因素問題時的不足 。 表 4 二維列聯(lián)表 風(fēng)險偏好程度 積極型 穩(wěn)健型 平穩(wěn)型 保守型 股者 4 49 61 2 116 潛在炒股者 3 20 40 1 64 不炒股者 5 172 622 18 817 2 241 723 21 997 從上表中可以粗略地觀察到不同炒股決策者的風(fēng)險偏好類型,平穩(wěn)型決策者在其中占據(jù)了最大比重。 表 5 行輪廓矩陣 風(fēng)險偏好程度 積極型 穩(wěn)健型 平穩(wěn)型 保守型 股者 422 017 在炒股者 312 016 炒股者 211 022 012 725 - 10 - 表 6 列輪廓矩陣 風(fēng)險偏好程度 積極型 穩(wěn)健型 平穩(wěn)型 保守型 股者 203 095 在炒股者 083 048 炒股者 714 857 從以上兩個表邊際頻率 有被調(diào)查對象的炒股決策分布情況為炒股者為 在炒股者為 炒股者為 極型的占 健性占 穩(wěn)型占 守型占 東北財經(jīng)大學(xué)在校大學(xué)生從風(fēng)險偏好上看比較平穩(wěn)或穩(wěn)健,而不炒股的比例占了 相應(yīng)的炒股學(xué)生的比重是 這個比例是比較大的。 可見 東北財經(jīng)大學(xué)作為財經(jīng)類院校,炒股行為已經(jīng)比較普遍 。 表 7 對應(yīng)分析總覽表 1 041 946 031 2 002 053 000a 從上表看,第一個維度慣量是 總慣量的 第二個維度占總慣量的比重很小,但是為了說明分析過程,仍然保持兩個維度。應(yīng)的 ,有理由拒絕原假設(shè),認(rèn)為行列變量之間存在顯著相關(guān)性,對應(yīng)分析是有意義的。 - 11 - 圖 1 對應(yīng)分析圖 上圖直觀地體現(xiàn)了風(fēng)險偏好程 度與是否炒股的決策之間的對應(yīng)關(guān)系。從圖中可以發(fā)現(xiàn),保守型、平穩(wěn)型的學(xué)生傾向于不炒股,而穩(wěn)健型的相比較而言更傾向于炒股,模擬炒股的人群則沒有表現(xiàn)出明顯的風(fēng)險偏好相關(guān)性,而積極型的人群則與是否炒股的決策關(guān)聯(lián)很小,可能是 受 某些因素,如對股市缺乏關(guān)注或者有其他投資渠道等影響的??梢?,風(fēng)險偏好程度對是否炒股的決策是有影響的。 綜上 可以得出結(jié)論 , 性別、年級、專業(yè)及風(fēng)險偏好程度都對在校大學(xué)生個體炒股意向產(chǎn)生了不同程度的影響。 七 、 結(jié)論及 建議 (一)結(jié)論 通過 建立二項 歸模型 和使用對應(yīng)分析方法 對數(shù) 據(jù)的 分析, 我們 得到以下結(jié)論: 大學(xué)生炒股具有結(jié)構(gòu) 上的差異,年級、性別、專業(yè) 等控制變量,以及風(fēng)險偏好程度的不同 都會導(dǎo)致炒股 意向 的 差異 。 具體表現(xiàn)為: - 12 - 1年級不同,炒股的人數(shù)不同 。 大三、大四的學(xué)生相比大一、大二 的來說,炒 股人數(shù)較多,這與他們在炒股認(rèn)知程度上的不同有關(guān)。隨著年級的升高,專業(yè)知識的增 加 ,在周圍 環(huán)境 的影響下,大部分學(xué)生都對股票知識有了一定的了解,在尋求體驗心理的驅(qū)使下,加入炒股大軍行列。 2 性別不同,炒股的人數(shù)不同。 相比女生 , 男生炒股的人數(shù) 更 多,這與性別角色特點的不同有關(guān)。男生更容易形成自己獨立的經(jīng) 濟(jì)決策,冒險行為也更為頻繁,而女生經(jīng)濟(jì)行為則相對保守。但是女生相比男生炒股 時 表現(xiàn)的 更加 理性,這與她們風(fēng)險厭惡程度較高有關(guān)。 3. 專業(yè)不同,炒股人數(shù)不同。在專業(yè)分類中, 金融相關(guān)專業(yè)炒股的 比例最高 ,這 是與他們的 專業(yè) 本質(zhì)密切相關(guān)的 。和非金融相關(guān)專業(yè)的學(xué)生 相比,他們 更容易 接觸 到 資本市場 方面的知識,從而更趨向于炒股。 4. 風(fēng)險偏好程度不同,炒股人數(shù)不同。保守型、平穩(wěn)型的學(xué)生傾向于不炒股,而穩(wěn)健型的相對更傾向于炒股,模擬炒股的人群則沒有表現(xiàn)出明顯的風(fēng)險偏好相關(guān)性,而積極型的人群則與是否炒股的決策關(guān)聯(lián)很小。 (二)建 議 2007,我們都親身經(jīng)歷了中國股市從頂峰 到 低谷的巨大衰退。伴隨著全球金融危機的蔓延,人們應(yīng)該 更加 清楚 地 意識到:炒股不是所有人都能做的。其 對專業(yè)、技術(shù)知識 的 要求 都很高 ,大學(xué)生 作為年輕的群體, 由于 經(jīng)驗不足 , 心理承受能力較低, 很容易迷失在股市中,最終“財才兩空”。 基于以上分析, 我們 給出如下建議: 1. 謹(jǐn)慎入市 炒股不僅需要資金,更需要良好的心態(tài)以及一定的專業(yè)知識。進(jìn)入股市前有必要了解如何合理地投資并意識到其中的風(fēng)險, 并衡量自己的風(fēng)險承受度。另外,在投資前最好結(jié)合經(jīng)濟(jì)周期擬定投資目標(biāo),并選擇合適的 股票和基金,實現(xiàn)風(fēng)險的有效分散。 2. 理性對待 炒股是一把 “ 雙刃劍 ” 。 在校大學(xué)生 必須理性對待 , 盡力避免其負(fù)面影響 ,合理地安排時間和資金,不耽誤學(xué)習(xí),不負(fù)債、透支炒股,不將基本生活費用于炒股,正確地處理學(xué)習(xí)、生活與炒股的關(guān)系。 - 13 - 3. 樹立 正確 的理財觀念 金錢不是衡量人生價值的唯一標(biāo)準(zhǔn),只是提高生活質(zhì)量的一個因素。大學(xué)生創(chuàng)造財富、實現(xiàn)人生理想的道路有無數(shù)條,不能僅僅依靠炒股。在校大學(xué)生仍應(yīng)在理財和學(xué)業(yè)之間找到一個平衡點, 以專業(yè)學(xué)習(xí)為主,淡化金錢意識,珍惜大學(xué)時光,打牢專業(yè)基礎(chǔ),提高應(yīng)用能力,培養(yǎng)探索精神,使 “ 君子愛財取之有道 ”的精神深入人心,達(dá)到 “ 儒 ” 和 “ 商 ” 的完美結(jié)合。 4. 學(xué)校和社會 應(yīng)給予正確引導(dǎo) 當(dāng)前大學(xué)生炒股,很少有理性的價值性投資,多為短線投機操作。雖然這是投資理財?shù)囊环N,但是如果這樣的思想過度蔓延, 就會強化在校大學(xué)生“不勞而獲”的意識。 因此從高校和社會的角度 來看,必須注重

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