計量經(jīng)濟學習題及參考答案_第1頁
計量經(jīng)濟學習題及參考答案_第2頁
計量經(jīng)濟學習題及參考答案_第3頁
計量經(jīng)濟學習題及參考答案_第4頁
計量經(jīng)濟學習題及參考答案_第5頁
已閱讀5頁,還剩15頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

實用文檔計量經(jīng)濟學習題及參考答案計量經(jīng)濟學各章習題第一章緒論1.1試列出計量經(jīng)濟分析地主要步驟.1.2計量經(jīng)濟模型中為何要包括擾動項?1.3什么是時間序列和橫截面數(shù)據(jù)?試舉例說明二者地區(qū)別.1.4估計量和估計值有何區(qū)別?第二章計量經(jīng)濟分析地統(tǒng)計學基礎(chǔ)2.1名詞解釋隨機變量概率密度函數(shù)抽樣分布樣本均值樣本方差協(xié)方差相關(guān)系數(shù)標準差標準誤差顯著性水平置信區(qū)間無偏性有效性一致估計量接受域拒絕域第I類錯誤2.2請用例2.2中地數(shù)據(jù)求北京男生平均身高地99%置信區(qū)間.2.325個雇員地隨機樣本地平均周薪為130元,試問此樣本是否取自一個均值為120元、標準差為10元地正態(tài)總體?2.4某月對零售商店地調(diào)查結(jié)果表明,市郊食品店地月平均銷售額為2500元,在下一個月份中,取出16個這種食品店地一個樣本,其月平均銷售額為2600元,銷售額地標準差為480元.試問能否得出結(jié)論,從上次調(diào)查以來,平均月銷售額已經(jīng)發(fā)生了變化?第三章雙變量線性回歸模型3.1判斷題(判斷對錯;如果錯誤,說明理由)(1)OLS法是使殘差平方和最小化地估計方法.(2)計算OLS估計值無需古典線性回歸模型地基本假定.(3)若線性回歸模型滿足假設(shè)條件(1)~(4),但擾動項不服從正態(tài)分布,則盡管OLS估計量不再是BLUE,但仍為無偏估計量.(4)最小二乘斜率系數(shù)地假設(shè)檢驗所依據(jù)地是t分布,要求地抽樣分布是正態(tài)分布.(5)R2=TSS/ESS.(6)若回歸模型中無截距項,則.(7)若原假設(shè)未被拒絕,則它為真.(8)在雙變量回歸中,地值越大,斜率系數(shù)地方差越大.3.2設(shè)和分別表示Y對X和X對Y地OLS回歸中地斜率,證明=r為X和Y地相關(guān)系數(shù).3.3證明:(1)Y地真實值與OLS擬合值有共同地均值,即;(2)OLS殘差與擬合值不相關(guān),即.3.4證明本章中(3.18)和(3.19)兩式:(1)(2)3.5考慮下列雙變量模型:模型1:模型2:(1)β1和α1地OLS估計量相同嗎?它們地方差相等嗎?(2)β2和α2地OLS估計量相同嗎?它們地方差相等嗎?3.6有人使用1980-1994年度數(shù)據(jù),研究匯率和相對價格地關(guān)系,得到如下結(jié)果:其中,Y=馬克對美元地匯率X=美、德兩國消費者價格指數(shù)(CPI)之比,代表兩國地相對價格(1)請解釋回歸系數(shù)地含義;(2)Xt地系數(shù)為負值有經(jīng)濟意義嗎?(3)如果我們重新定義X為德國CPI與美國CPI之比,X地符號會變化嗎?為什么?3.7隨機調(diào)查200位男性地身高和體重,并用體重對身高進行回歸,結(jié)果如下:其中Weight地單位是磅(lb),Height地單位是厘米(cm).(1)當身高分別為177.67cm、164.98cm、187.82cm時,對應地體重地擬合值為多少?(2)假設(shè)在一年中某人身高增高了3.81cm,此人體重增加了多少?3.8設(shè)有10名工人地數(shù)據(jù)如下:X1071058867910Y11101261079101110其中X=勞動工時,Y=產(chǎn)量(1)試估計Y=α+βX+u(要求列出計算表格);(2)提供回歸結(jié)果(按標準格式)并適當說明;(3)檢驗原假設(shè)β=1.0.3.9用12對觀測值估計出地消費函數(shù)為Y=10.0+0.90X,且已知=0.01,=200,=4000,試預測當X=250時Y地值,并求Y地95%置信區(qū)間.3.10設(shè)有某變量(Y)和變量(X)1995—1999年地數(shù)據(jù)如下:(1)試用OLS法估計Yt=α+βXt+ut(要求列出計算表格);(2)(3)試預測X=10時Y地值,并求Y地95%置信區(qū)間.3.11根據(jù)上題地數(shù)據(jù)及回歸結(jié)果,現(xiàn)有一對新觀測值X=20,Y=7.62,試問它們是否可能來自產(chǎn)生樣本數(shù)據(jù)地同一總體?3.12有人估計消費函數(shù),得到如下結(jié)果(括號中數(shù)字為t值):=15+0.81=0.98(2.7)(6.5)n=19(1)檢驗原假設(shè):=0(取顯著性水平為5%)(2)計算參數(shù)估計值地標準誤差;(3)求地95%置信區(qū)間,這個區(qū)間包括0嗎?3.13試用中國1985—2003年實際數(shù)據(jù)估計消費函數(shù):=α+β+ut其中:C代表消費,Y代表收入.原始數(shù)據(jù)如下表所示,表中:Cr=農(nóng)村居民人均消費支出(元)Cu=城鎮(zhèn)居民人均消費支出(元)Y=國內(nèi)居民家庭人均純收入(元)Yr=農(nóng)村居民家庭人均純收入(元)Yu=城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入(元)Rpop=農(nóng)村人口比重(%)pop=歷年年底我國人口總數(shù)(億人)P=居民消費價格指數(shù)(1985=100)Pr=農(nóng)村居民消費價格指數(shù)(1985=100)Pu=城鎮(zhèn)居民消費價格指數(shù)(1985=100)數(shù)據(jù)來源:《中國統(tǒng)計年鑒2004》使用計量經(jīng)濟軟件,用國內(nèi)居民人均消費、農(nóng)村居民人均消費和城鎮(zhèn)居民人均消費分別對各自地人均收入進行回歸,給出標準格式回歸結(jié)果;并由回歸結(jié)果分析我國城鄉(xiāng)居民消費行為有何不同.第四章多元線性回歸模型4.1某經(jīng)濟學家試圖解釋某一變量Y地變動.他收集了Y和5個可能地解釋變量~地觀測值(共10組),然后分別作三個回歸,結(jié)果如下(括號中數(shù)字為t統(tǒng)計量):(1)=51.5+3.21R=0.63(3.45)(5.21)(2)=33.43+3.67+4.62+1.21R=0.75(3.61)(2.56)(0.81)(0.22)(3)=23.21+3.82+2.32+0.82+4.10+1.21(2.21)(2.83)(0.62)(0.12)(2.10)(1.11)R=0.80你認為應采用哪一個結(jié)果?為什么?4.2為研究旅館地投資問題,我們收集了某地地1987-1995年地數(shù)據(jù)來估計收益生產(chǎn)函數(shù)R=ALKe,其中R=旅館年凈收益(萬年),L=土地投入,K=資金投入,e為自然對數(shù)地底.設(shè)回歸結(jié)果如下(括號內(nèi)數(shù)字為標準誤差):=-0.9175+0.273lnL+0.733lnKR=0.94(0.212)(0.135)(0.125)(1)請對回歸結(jié)果作必要說明;(2)分別檢驗α和β地顯著性;(3)檢驗原假設(shè):α=β=0;4.3我們有某地1970-1987年間人均儲蓄和收入地數(shù)據(jù),用以研究1970-1978和1978年以后儲蓄和收入之間地關(guān)系是否發(fā)生顯著變化.引入虛擬變量后,估計結(jié)果如下(括號內(nèi)數(shù)據(jù)為標準差):=-1.7502+1.4839D+0.1504-0.1034D·R=0.9425(0.3319)(0.4704)(0.0163)(0.0332)其中:Y=人均儲蓄,X=人均收入,D=請檢驗兩時期是否有顯著地結(jié)構(gòu)性變化.4.4說明下列模型中變量是否呈線性,系數(shù)是否呈線性,并將能線性化地模型線性化.(1)(2)(3)4.5有學者根據(jù)某國19年地數(shù)據(jù)得到下面地回歸結(jié)果:其中:Y=進口量(百萬美元),X1=個人消費支出(百萬美元),X2=進口價格/國內(nèi)價格.(1)解釋截距項以及X1和X2系數(shù)地意義;(2)Y地總變差中被回歸方程解釋地部分、未被回歸方程解釋地部分各是多少?(3)進行回歸方程地顯著性檢驗,并解釋檢驗結(jié)果;(4)對“斜率”系數(shù)進行顯著性檢驗,并解釋檢驗結(jié)果.4.6由美國46個州1992年地數(shù)據(jù),Baltagi得到如下回歸結(jié)果:其中,C=香煙消費(包/人年),P=每包香煙地實際價格Y=人均實際可支配收入(1)香煙需求地價格彈性是多少?它是否統(tǒng)計上顯著?若是,它是否統(tǒng)計上異于-1?(2)香煙需求地收入彈性是多少?它是否統(tǒng)計上顯著?若不顯著,原因是什么?(3)求出.4.7有學者從209個公司地樣本,得到如下回歸結(jié)果(括號中數(shù)字為標準誤差):其中,Salary=CEO地薪金Sales=公司年銷售額roe=股本收益率(%)ros=公司股票收益請分析回歸結(jié)果.4.8為了研究某國1970-1992期間地人口增長率,某研究小組估計了下列模型:其中:Pop=人口(百萬人),t=趨勢變量,.(1)在模型1中,樣本期該地地人口增長率是多少?(2)人口增長率在1978年前后是否顯著不同?如果不同,那么1972-1977和1978-1992兩時期中,人口增長率各是多少?4.9設(shè)回歸方程為Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+u,試說明你將如何檢驗聯(lián)合假設(shè):β1=β2和β3=1.4.10下列情況應引入幾個虛擬變量,如何表示?(1)企業(yè)規(guī)模:大型企業(yè)、中型企業(yè)、小型企業(yè);(2)學歷:小學、初中、高中、大學、研究生.4.11在經(jīng)濟發(fā)展發(fā)生轉(zhuǎn)折時期,可以通過引入虛擬變量來表示這種變化.例如,研究進口消費品地數(shù)量Y與國民收入X地關(guān)系時,數(shù)據(jù)散點圖顯示1979年前后明顯不同.請寫出引入虛擬變量地進口消費品線性回歸方程.4.12柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)其中:GDP=地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值(億元)K=資本形成總額(億元)L=就業(yè)人數(shù)(萬人)P=商品零售價格指數(shù)(上年=100)試根據(jù)中國2003年各省數(shù)據(jù)估計此函數(shù)并分析結(jié)果.數(shù)據(jù)如下表所示.第五章模型地建立與估計中地問題及對策5.1判斷題(判斷對錯;如果錯誤,說明理由)(1)盡管存在嚴重多重共線性,普通最小二乘估計量仍然是最佳線性無偏估計量(BLUE).(2)如果分析地目地僅僅是為了預測,則多重共線性并無妨礙.(3)如果解釋變量兩兩之間地相關(guān)系數(shù)都低,則一定不存在多重共線性.(4)如果存在異方差性,通常用地t檢驗和F檢驗是無效地.(5)當存在自相關(guān)時,OLS估計量既不是無偏地,又不是有效地.(6)消除一階自相關(guān)地一階差分變換法假定自相關(guān)系數(shù)必須等于1.(7)模型中包含無關(guān)地解釋變量,參數(shù)估計量會有偏,并且會增大估計量地方差,即增大誤差.(8)多元回歸中,如果全部“斜率”系數(shù)各自經(jīng)t檢驗都不顯著,則R2值也高不了.(9)存在異方差地情況下,OLS法總是高估系數(shù)估計量地標準誤差.(10)如果一個具有非常數(shù)方差地解釋變量被(不正確地)忽略了,那么OLS殘差將呈異方差性.5.2考慮帶有隨機擾動項地復利增長模型:Y表示GDP,Y0是Y地基期值,r是樣本期內(nèi)地年均增長率,t表示年份,t=1978,(2003)試問應如何估計GDP在樣本期內(nèi)地年均增長率?5.3檢驗下列情況下是否存在擾動項地自相關(guān).(1)DW=0.81,n=21,k=3(2)DW=2.25,n=15,k=2(3)DW=1.56,n=30,k=55.4有人建立了一個回歸模型來研究我國縣一級地教育支出:Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+u其中:Y,X1,X2和X3分別為所研究縣份地教育支出、居民人均收入、學齡兒童人數(shù)和可以利用地各級政府教育撥款.他打算用遍布我國各省、市、自治區(qū)地100個縣地數(shù)據(jù)來估計上述模型.(1)所用數(shù)據(jù)是什么類型地數(shù)據(jù)?(2)能否采用OLS法進行估計?為什么?(3)如不能采用OLS法,你認為應采用什么方法?5.5試從下列回歸結(jié)果分析存在問題及解決方法:(1)=24.7747+0.9415-0.0424R=0.9635SE:(6.7525)(0.8229)(0.0807)其中:Y=消費,X2=收入,X3=財產(chǎn),且n=5000(2)=0.4529-0.0041tR=0.5284t:(-3.9606)DW=0.8252其中Y=勞動在增加值中地份額,t=時間該估計結(jié)果是使用1949-1964年度數(shù)據(jù)得到地.5.6工資模型:wi=b0+b1Si+b2Ei+b3Ai+b4Ui+ui其中Wi=工資,Si=學校教育年限,Ei=工作年限,Ai=年齡,Ui=是否參加工會.在估計上述模型時,你覺得會出現(xiàn)什么問題?如何解決?5.7你想研究某行業(yè)中公司地銷售量與其廣告宣傳費用之間地關(guān)系.你很清楚地知道該行業(yè)中有一半地公司比另一半公司大,你關(guān)心地是這種情況下,什么估計方法比較合理.假定大公司地擾動項方差是小公司擾動項方差地兩倍.(1)若采用普通最小二乘法估計銷售量對廣告宣傳費用地回歸方程(假設(shè)廣告宣傳費是與誤差項不相關(guān)地自變量),系數(shù)地估計量會是無偏地嗎?是一致地嗎?是有效地嗎?(2)你會怎樣修改你地估計方法以解決你地問題?(3)能否對原擾動項方差假設(shè)地正確性進行檢驗?5.8考慮下面地模型其中GNP=國民生產(chǎn)總值,M=貨幣供給.(1)假設(shè)你有估計此模型地數(shù)據(jù),你能成功地估計出模型地所有系數(shù)嗎?說明理由.(2)如果不能,哪些系數(shù)可以估計?(3)如果從模型中去掉這一項,你對(1)中問題地答案會改變嗎?(4)如果從模型中去掉這一項,你對(1)中問題地答案會改變嗎?5.9采用美國制造業(yè)1899-1922年數(shù)據(jù),Dougherty得到如下兩個回歸結(jié)果:(1)(2)其中:Y=實際產(chǎn)出指數(shù),K=實際資本投入指數(shù),L=實際勞動力投入指數(shù),t=時間趨勢(1)回歸式(1)中是否存在多重共線性?你是如何得知地?(2)回歸式(1)中,logK系數(shù)地預期符號是什么?回歸結(jié)果符合先驗預期嗎?為什么會這樣?(3)回歸式(1)中,趨勢變量在其中起什么作用?(4)估計回歸式(2)背后地邏輯是什么?(5)如果(1)中存在多重共線性,那么(2)式是否減輕這個問題?你如何得知?(6)兩個回歸地R2可比嗎?說明理由.5.10有人估計了下面地模型:其中:C=私人消費支出,GNP=國民生產(chǎn)總值,D=國防支出假定,將(1)式轉(zhuǎn)換成下式:使用1946-1975數(shù)據(jù)估計(1)、(2)兩式,得到如下回歸結(jié)果(括號中數(shù)字為標準誤差):(1)關(guān)于異方差,模型估計者做出了什么樣地假定?你認為他地依據(jù)是什么?(2)比較兩個回歸結(jié)果.模型轉(zhuǎn)換是否改進了結(jié)果?也就是說,是否減小了估計標準誤差?說明理由.5.11設(shè)有下列數(shù)據(jù):RSS1=55,K=4,n1=30RSS3=140,K=4,n3=30請依據(jù)上述數(shù)據(jù),用戈德佛爾德-匡特檢驗法進行異方差性檢驗(5%顯著性水平).5.12考慮模型(1)也就是說,擾動項服從AR(2)模式,其中是白噪聲.請概述估計此模型所要采取地步驟.5.13對第3章練習題3.13所建立地三個消費模型地結(jié)果進行分析:是否存在序列相關(guān)問題?如果有,應如何解決?5.14為了研究中國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)作物總播種面積、受災面積地相互關(guān)系,選31個省市2003年地數(shù)據(jù)資料,如下表所示:表中:Y=農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(億元,不包括林牧漁)X1=有效灌溉面積(千公頃)X2=化肥施用量(萬噸)X23=化肥施用量(公斤/畝)X3=農(nóng)作物總播種面積(千公頃)X4=受災面積(千公頃)(1)回歸并根據(jù)計算機輸出結(jié)果寫出標準格式地回歸結(jié)果;(2)模型是否存在問題?如果存在問題,是什么問題?如何解決?第六章動態(tài)經(jīng)濟模型:自回歸模型和分布滯后模型6.1判斷題(判斷對錯;如果錯誤,說明理由)(1)所有計量經(jīng)濟模型實質(zhì)上都是動態(tài)模型.(2)如果分布滯后系數(shù)中,有地為正有地為負,則科克模型將沒有多大用處.(3)若適應預期模型用OLS估計,則估計量將有偏,但一致.(4)對于小樣本,部分調(diào)整模型地OLS估計量是有偏地.(5)若回歸方程中既包含隨機解釋變量,擾動項又自相關(guān),則采用工具變量法,將產(chǎn)生無偏且一致地估計量.(6)解釋變量中包括滯后因變量地情況下,用德賓-沃森d統(tǒng)計量來檢測自相關(guān)是沒有實際用處地.6.2用OLS對科克模型、部分調(diào)整模型和適應預期模型分別進行回歸時,得到地OLS估計量會有什么樣地性質(zhì)?6.3簡述科克分布和阿爾蒙多項式分布地區(qū)別.6.4考慮模型假設(shè)相關(guān).要解決這個問題,我們采用以下工具變量法:首先用對和回歸,得到地估計值,然后回歸其中是第一步回歸(對和回歸)中得到地.(1)這個方法如何消除原模型中地相關(guān)?(2)與利維頓采用地方法相比,此方法有何優(yōu)點?6.5設(shè)其中:M=對實際現(xiàn)金余額地需求,Y*=預期實際收入,R*=預期通貨膨脹率假設(shè)這些預期服從適應預期機制:其中和是調(diào)整系數(shù),均位于0和1之間.(1)請將Mt用可觀測量表示;(2)你預計會有什么估計問題?6.6考慮分布滯后模型假設(shè)可用二階多項式表示諸如下:若施加約束==0,你將如何估計諸系數(shù)(,i=0,1,(4)6.7為了研究設(shè)備利用對于通貨膨脹地影響,T.A.吉延斯根據(jù)1971年到1988年地美國數(shù)據(jù)獲得如下回歸結(jié)果:其中:Y=通貨膨脹率(根據(jù)GNP平減指數(shù)計算)Xt=制造業(yè)設(shè)備利用率Xt-1=滯后一年地設(shè)備利用率(1)設(shè)備利用對于通貨膨脹地短期影響是什么?長期影響又是什么?(2)每個斜率系數(shù)是統(tǒng)計顯著地嗎?(3)你是否會拒絕兩個斜率系數(shù)同時為零地原假設(shè)?將利用何種檢驗?6.8考慮下面地模型:Yt=α+β(W0Xt+W1Xt-1+W2Xt-2+W3Xt-3)+ut請說明如何用阿爾蒙滯后方法來估計上述模型(設(shè)用二次多項式來近似).6.9下面地模型是一個將部分調(diào)整和適應預期假說結(jié)合在一起地模型:Yt*=βXt+1eYt-Yt-1=δ(Yt*-Yt-1)+utXt+1e-Xte=(1-λ)(Xt-Xte);t=1,2,…,n式中Yt*是理想值,Xt+1e和Xte是預期值.試推導出一個只包含可觀測變量地方程,并說明該方程參數(shù)估計方面地問題.第七章時間序列分析7.1單項選擇題(1)某一時間序列經(jīng)一次差分變換成平穩(wěn)時間序列,此時間序列稱為()地.A.1階單整B.2階單整C.K階單整D.以上答案均不正確(2)如果兩個變量都是一階單整地,則().A.這兩個變量一定存在協(xié)整關(guān)系B.這兩個變量一定不存在協(xié)整關(guān)系C.相應地誤差修正模型一定成立D.還需對誤差項進行檢驗(3)如果同階單整地線性組合是平穩(wěn)時間序列,則這些變量之間關(guān)系是().A.偽回歸關(guān)系B.協(xié)整關(guān)系C.短期均衡關(guān)系D.短期非均衡關(guān)系(4).若一個時間序列呈上升趨勢,則這個時間序列是().A.平穩(wěn)時間序列B.非平穩(wěn)時間序列C.一階單整序列D.一階協(xié)整序列7.2請說出平穩(wěn)時間序列和非平穩(wěn)時間序列地區(qū)別,并解釋為什么在實證分析中確定經(jīng)濟時間序列地性質(zhì)是十分必要地.7.3什么是單位根?7.4Dickey-Fuller(DF)檢驗和Engle-Granger(EG)檢驗是檢驗什么地?7.5什么是偽回歸?在回歸中使用非均衡時間序列時是否必定會造成偽回歸?7.6由1948-1984英國私人部門住宅開工數(shù)(X)數(shù)據(jù),某學者得到下列回歸結(jié)果:注:5%臨界值值為-2.95,10%臨界值值為-2.60.(1)根據(jù)這一結(jié)果,檢驗住宅開工數(shù)時間序列是否平穩(wěn).(2)如果你打算使用t檢驗,則觀測地t值是否統(tǒng)計顯著?據(jù)此你是否得出該序列平穩(wěn)地結(jié)論?(3)現(xiàn)考慮下面地回歸結(jié)果:請判斷住宅開工數(shù)地平穩(wěn)性.7.7由1971-I到1988-IV加拿大地數(shù)據(jù),得到如下回歸結(jié)果;A.B.C.其中,M1=貨幣供給,GDP=國內(nèi)生產(chǎn)總值,et=殘差(回歸A)(1)你懷疑回歸A是偽回歸嗎?為什么?(2)回歸B是偽回歸嗎?請說明理由.(3)從回歸C地結(jié)果,你是否改變(1)中地結(jié)論,為什么?(4)現(xiàn)考慮以下回歸:這個回歸結(jié)果告訴你什么?這個結(jié)果是否對你決定回歸A是否偽回歸有幫助?7.8檢驗我國人口時間序列地平穩(wěn)性,數(shù)據(jù)區(qū)間為1949-2003年.單位:萬人7.9對中國進出口貿(mào)易進行協(xié)整分析,如果存在協(xié)整關(guān)系,則建立ECM模型.1951-20

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論