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        基于因子分析法的我國P2P網(wǎng)貸平臺(tái)評(píng)級(jí)研究

        2016-01-27 03:23:36李敏芳,田晨君
        關(guān)鍵詞:因子分析評(píng)級(jí)

        基于因子分析法的我國P2P網(wǎng)貸平臺(tái)評(píng)級(jí)研究

        李敏芳,田晨君

        (湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院,湖北武漢430205)

        摘要:P2P行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)問題已經(jīng)引起了社會(huì)各界的關(guān)注。本文以P2P網(wǎng)貸平臺(tái)為研究對(duì)象,采用因子分析法對(duì)我國部分P2P網(wǎng)貸平臺(tái)進(jìn)行研究,以確定我國P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的信用等級(jí),最終得到的評(píng)級(jí)結(jié)果可以作為投資者投資平臺(tái)和項(xiàng)目的參考,凈化行業(yè)環(huán)境,還可以為監(jiān)管提供一個(gè)思路。

        關(guān)鍵詞:P2P;網(wǎng)貸平臺(tái);因子分析;評(píng)級(jí)

        P2P網(wǎng)貸自2007年被引入中國以來,呈現(xiàn)出一片欣欣向榮的繁榮景象。目前,我國P2P網(wǎng)貸發(fā)展處于“無準(zhǔn)入門檻、無行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、無機(jī)構(gòu)監(jiān)管”的三無狀態(tài),不少平臺(tái)存在資金實(shí)力不足、風(fēng)險(xiǎn)控制差、期限錯(cuò)配、剛性兌付等問題,“跑路”事件頻發(fā),給投資者帶來一定損失,也為P2P網(wǎng)貸行業(yè)整體形象及發(fā)展帶來負(fù)面影響。2014年10月13日,中國社科院發(fā)布的《中國P2P網(wǎng)貸行業(yè)發(fā)展與評(píng)價(jià)》顯示,2013年可統(tǒng)計(jì)的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)出現(xiàn)經(jīng)營困難、倒閉或跑路的事件高達(dá)74起,占平臺(tái)總數(shù)的11%,超過之前所有年份總和的3倍。在這種背景下,對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)進(jìn)行評(píng)級(jí),篩選出具有可持續(xù)發(fā)展能力、能為投資者帶來穩(wěn)健回報(bào)的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)變得緊迫和具有較強(qiáng)現(xiàn)實(shí)意義。

        一、文獻(xiàn)綜述

        (一)網(wǎng)絡(luò)借貸信用評(píng)級(jí)制度研究

        溫小霓、蔡瑞媛(2014)一再強(qiáng)調(diào)信用對(duì)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸運(yùn)行的重要性。指出信用限制了P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的運(yùn)行,為了提高交易過程中信息的可靠性,保障資金安全性,必須盡可能的建立P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)信用體制,從而使P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)獲得更好地發(fā)展,為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。岳銘、張思敏、謝朝陽(2014)認(rèn)為確立我國整個(gè)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的信用評(píng)級(jí)體系是很有必要的,不僅要確立一個(gè)統(tǒng)一的評(píng)級(jí)方法,還要確立統(tǒng)一科學(xué)的評(píng)分依據(jù)和信用等級(jí)。雷艦(2014)提出P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)健康發(fā)展,需要對(duì)其進(jìn)行監(jiān)管。

        (二)金融機(jī)構(gòu)信用評(píng)級(jí)方法

        國外金融機(jī)構(gòu)評(píng)價(jià)體系較著名的有:美國的CAMELS評(píng)價(jià)體系、意大利PATROL評(píng)價(jià)體系、英國的CAMELB.COM評(píng)價(jià)體系、新加坡的CAMELOT評(píng)價(jià)體系、ROCA評(píng)價(jià)體系。這些評(píng)價(jià)體系都針對(duì)金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)經(jīng)營、資產(chǎn)質(zhì)量、信用狀況等選定幾個(gè)指標(biāo)因素,采用一整套規(guī)范化、制度化和指標(biāo)化的綜合等級(jí)評(píng)價(jià)制度,將金融機(jī)構(gòu)分成不同的等級(jí)。國內(nèi)外很多專業(yè)機(jī)構(gòu)也對(duì)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行信用評(píng)級(jí),如美國標(biāo)準(zhǔn)普爾公司、穆迪投資服務(wù)公司、惠譽(yù)國際信用評(píng)級(jí)有限公司以及我國的大公國際資信評(píng)估有限公司等。

        張寧(2012)將常用的信用評(píng)級(jí)模型分為綜合評(píng)分模型和等級(jí)預(yù)測(cè)模型兩類。其中,綜合評(píng)分模型包括專家系統(tǒng)模型(Expert systems)、區(qū)別分析(Discriminate Analysis,DA)、線性概率模型、二元概率模型、二元羅吉斯模型以及類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;等級(jí)預(yù)測(cè)模型包括多元區(qū)別分析(Multiple discriminate Analysis,MDA)、羅吉斯模型、概率模型和倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

        (三)金融機(jī)構(gòu)信用評(píng)級(jí)的實(shí)證研究

        近年來,國外學(xué)者對(duì)于網(wǎng)絡(luò)借貸的研究集中于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái),大多為實(shí)證研究,實(shí)證所用數(shù)據(jù)來源于Proper平臺(tái)。最近一兩年受美國學(xué)者研究的影響,國內(nèi)學(xué)者開始從P2P借貸平臺(tái)的內(nèi)部視角,通過實(shí)證分析研究P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行為。郭奕(2011)用拍拍貸上2008年8月25日至2010年5月15日的交易數(shù)據(jù),分別以借款列表的完成比例和借款人的借款利率作為因變量,以借款人的信用等級(jí)、歷史借款成功次數(shù)與歷史流標(biāo)次數(shù)、借貸金額、借款期限以及借款利率等作為自變量進(jìn)行了研究。李佳文(2011)采用調(diào)查問卷和案例分析的方式,研究了P2P網(wǎng)絡(luò)借貸影響借貸行為的因素。席升陽,趙陽(2009)采用基于AHP法的模糊綜合評(píng)判法構(gòu)建信用擔(dān)保機(jī)構(gòu)綜合實(shí)力及社會(huì)作用的評(píng)價(jià)體系,最后運(yùn)用此模型對(duì)某家融資擔(dān)保公司進(jìn)行分析。張寧(2012)構(gòu)建了我國壽險(xiǎn)公司信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系,其中一級(jí)指標(biāo)有11個(gè),包括6個(gè)定性指標(biāo)和5個(gè)定量指標(biāo),二級(jí)指標(biāo)有43個(gè),運(yùn)用因子分析法對(duì)定量指標(biāo)進(jìn)行研究,并運(yùn)用層次分析法和模糊綜合評(píng)判方法對(duì)定性指標(biāo)進(jìn)行分析,最后綜合定性和定量分析結(jié)果,確定綜合得分和信用等級(jí)。

        綜上所述,國際上對(duì)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用評(píng)級(jí)的研究向定量模型化發(fā)展,但是考慮到其研究數(shù)據(jù)主要是基于Prosper平臺(tái)的披露,研究的美國網(wǎng)絡(luò)借貸,不能通過拿來主義直接套用在中國消費(fèi)者身上。和國外學(xué)者相比,國內(nèi)學(xué)者在這方面的研究具有滯后性。國內(nèi)學(xué)者的研究集中于P2P網(wǎng)貸平臺(tái)運(yùn)行當(dāng)中存在的問題,強(qiáng)調(diào)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用評(píng)級(jí)的重要性,對(duì)于具體該怎么對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)進(jìn)行評(píng)級(jí)尚未涉及,沒有建立符合我國網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)實(shí)際情況的評(píng)級(jí)方法、指標(biāo)體系和評(píng)級(jí)制度實(shí)現(xiàn)機(jī)制。因此,本文希望在理論研究的基礎(chǔ)上,找到影響P2P網(wǎng)貸平臺(tái)評(píng)級(jí)的因素,并結(jié)合P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的真實(shí)數(shù)據(jù)運(yùn)用因子分析方法對(duì)我國部分P2P網(wǎng)貸平臺(tái)進(jìn)行評(píng)級(jí)。

        二、指標(biāo)的選取和數(shù)據(jù)來源

        (一)指標(biāo)的選取

        本文通過查閱大量相關(guān)文獻(xiàn)資料及分析相關(guān)研究成果,

        篩選出了10個(gè)指標(biāo)來對(duì)我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)進(jìn)行評(píng)級(jí)。這些指標(biāo)包括:平均利率、月成交量、品牌、平均周期、信息透明、月投資人、月借款人、人均借款、服務(wù)、成交增長。

        1.平均利率

        平均收益水平直接影響了投資者投資的金額和積極性。

        2.月成交量(單位萬)

        網(wǎng)站本月發(fā)生的總成交額:普通標(biāo)成交額,去除凈值、秒標(biāo)等水分。

        3.品牌認(rèn)知

        網(wǎng)站的商標(biāo)價(jià)值、企業(yè)實(shí)力、行業(yè)影響力、口碑等綜合因素。

        4.平均借款周期(單位月)

        平均借款周期越長的網(wǎng)站,資金鎖定相對(duì)穩(wěn)定,網(wǎng)站安全性也就更高一些,反之借款周期越短的網(wǎng)站,只要發(fā)生小動(dòng)蕩也非常容易因?yàn)椴糠滞顿Y人暫時(shí)撤資避險(xiǎn)而產(chǎn)生蝴蝶效應(yīng),瞬間引發(fā)擠兌崩潰。

        5.信息透明度

        這個(gè)項(xiàng)目是指一個(gè)網(wǎng)站對(duì)于交易數(shù)據(jù)的公開性、標(biāo)的真實(shí)性、是否有官方偽造信息自融資嫌疑、是否有更多投資人曾經(jīng)考察等和透明度真實(shí)性相關(guān)的考量。

        6.月活躍投資人

        指本月發(fā)生過投資行為的投資人數(shù),這個(gè)人數(shù)越高,則網(wǎng)站發(fā)生擠兌風(fēng)險(xiǎn)極端風(fēng)險(xiǎn)越小。

        7.月活躍借款人

        指本月發(fā)生過借款行為的借款人數(shù),這個(gè)人數(shù)越高,則網(wǎng)站個(gè)別借款人發(fā)生壞賬時(shí),造成的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越小。

        8.人均借款額(單位萬)

        指本網(wǎng)站借款人的人均借款額,這個(gè)數(shù)據(jù)越小越好,說明借款需求分散,個(gè)別借款人發(fā)生壞賬時(shí),造成的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越小。

        9.服務(wù)品質(zhì)

        網(wǎng)貸作為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品,服務(wù)品質(zhì)非常重要,直接影響用戶體驗(yàn)。服務(wù)品質(zhì)參考內(nèi)容有:網(wǎng)站功能的便利性,是否模版網(wǎng)站和技術(shù)安全性,客服服務(wù)態(tài)度,官方QQ群服務(wù),提現(xiàn)速度,提現(xiàn)費(fèi)用,是否與用戶有溝通聽取建議等。

        10.成交增長

        成交增長=(本月成交額-過去3個(gè)月成交的平均數(shù))/過去3個(gè)月成交的平均數(shù)

        表1:31家P2P網(wǎng)貸平臺(tái)原始數(shù)據(jù)

        (二)數(shù)據(jù)的來源

        本文的數(shù)據(jù)來自于《網(wǎng)貸天眼》,隨著對(duì)我國P2P網(wǎng)貸平臺(tái)數(shù)據(jù)的收集和考察情況的深入,《網(wǎng)貸天眼》每個(gè)月統(tǒng)計(jì)的平臺(tái)個(gè)數(shù)在逐步增加,2014年7月網(wǎng)貸平臺(tái)統(tǒng)計(jì)了數(shù)據(jù)相對(duì)完整的31家P2P平臺(tái),數(shù)據(jù)如表1所示。

        三、對(duì)我國P2P網(wǎng)貸平臺(tái)進(jìn)行評(píng)級(jí)

        (一)因子分析法簡(jiǎn)介

        因子分析又名因素分析法,是在心理學(xué)的研究中建立和發(fā)展起來的。因子分析試圖通過用最少個(gè)數(shù)的不可觀察的變量(公共因子)來說明出現(xiàn)在可觀察的變量中的相關(guān)模型。即通過考察每一個(gè)變量能否由最少個(gè)數(shù)的不可觀察的公共因子和特殊因子的線性組合來構(gòu)成。數(shù)學(xué)建模中常用來做數(shù)據(jù)壓縮、系統(tǒng)評(píng)估、加權(quán)評(píng)估分析等。本文就用因子分析來對(duì)中國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),從所選取的指標(biāo)中提取公共因子,并通過與主成分分析類似的方法給公共因子賦予權(quán)重,根據(jù)權(quán)重計(jì)算綜合得分,從而對(duì)我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)排名,并進(jìn)行評(píng)級(jí)。

        (二)因子分析的運(yùn)用

        1.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理

        變量之間的不同單位將會(huì)對(duì)因子分析的準(zhǔn)確性造成影響,因此我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,從而得到無量綱數(shù)據(jù)以消除不同單位對(duì)數(shù)據(jù)造成的影響。首先運(yùn)用SPSS19.0對(duì)31家P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

        2.檢驗(yàn)是否適合做因子分析

        在使用因子分析之前需要測(cè)試各指標(biāo)之間是否存在一定的相關(guān)性。表2給出了KMO和Bartlett’s Test的檢驗(yàn)結(jié)果,其中KMO值越接近1表示越適合做因子分析,從上表可以得到KMO的值為0.663,比較適合做因子分析。Bartlett球形檢驗(yàn)的Sig值為0.000小于顯著水平0.05,拒絕原假設(shè),表明變量之間存在相關(guān)關(guān)系,適合做因子分析。

        表2:KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

        表3給出了每個(gè)變量共同度的結(jié)果。變量的共同度越接近1,說明被變量公共因子解釋的程度越高,因子分析的效果越好。從表可以得到,除了“成交增長”變量外其他變量的共同度都非常高,說明因子分析的結(jié)果是有效地。

        表3:變量共同度表

        3.估計(jì)因子載荷矩陣

        估計(jì)因子載荷矩陣是因子分析的核心,因子載荷矩陣的估計(jì)方法有多種。最常用的方法之一是主成分法:求解變量的前幾個(gè)主成分,進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)變換就可以得到因子載荷矩陣。與主成分分析類似,可以根據(jù)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率確定因子的個(gè)數(shù)。

        表4:解釋的總方差

        表4給出了因子貢獻(xiàn)率的結(jié)果。根據(jù)上表,只有前三個(gè)因子的特征值大于1,并且前3個(gè)因子的貢獻(xiàn)率為84.62%,故提取前三個(gè)因子作為主因子。

        4.因子旋轉(zhuǎn)

        表5給出了旋轉(zhuǎn)后的因子載荷值,其中旋轉(zhuǎn)方法是Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法,旋轉(zhuǎn)在5次迭代后收斂。通過因子旋轉(zhuǎn),各個(gè)因子有比較明確的經(jīng)濟(jì)含義。

        表5:旋轉(zhuǎn)成份矩陣

        表6給出了成分得分系數(shù)矩陣,從表中可以知道每個(gè)因子得分的計(jì)算公式中各個(gè)變量的權(quán)重。

        表6:成份得分系數(shù)矩陣

        5.計(jì)算三大公共因子的得分

        公共因子1的得分函數(shù)為:F1=-0.066標(biāo)準(zhǔn)化后的平均利率+0.218標(biāo)準(zhǔn)化后的月成交量+0.255標(biāo)準(zhǔn)化后的品牌+ 0.219標(biāo)準(zhǔn)化后的平均周期+0.062標(biāo)準(zhǔn)化后的信息透明+ 0.245標(biāo)準(zhǔn)化后的月投資人+0.144標(biāo)準(zhǔn)化后的月借款人-0.06標(biāo)準(zhǔn)化后的人均借款-0.034標(biāo)準(zhǔn)化后的服務(wù)+0.15標(biāo)準(zhǔn)化后的成交增長。

        同理可以得到公共因子2、公共因子3的得分函數(shù),將數(shù)據(jù)帶入函數(shù)計(jì)算,可以得到表7的結(jié)果。

        表7:三大公共因子得分表

        6.計(jì)算綜合因子得分

        (三)我國P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的評(píng)級(jí)

        計(jì)算綜合得分后,將各受評(píng)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的綜合得分視為正態(tài)分布以評(píng)比其等級(jí),利用正態(tài)分布平均數(shù)μ及標(biāo)準(zhǔn)差σ,按正態(tài)分布五等分級(jí)距法,將P2P網(wǎng)貸平臺(tái)劃分為AAA、AA、A、B、C五個(gè)等級(jí),等級(jí)區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)如表8所示。

        表8:正態(tài)分布等級(jí)區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)表

        按照表8的標(biāo)準(zhǔn),可以得到P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的等級(jí),結(jié)果如表9所示。

        表9:P2P網(wǎng)貸平臺(tái)綜合得分與等級(jí)

        從上表可以看出,20家P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的綜合實(shí)力評(píng)級(jí)均在A級(jí)以上,其中有3家達(dá)到AAA級(jí),分別是愛投資、有利網(wǎng)、紅嶺創(chuàng)投;4家達(dá)到AA級(jí),分別是微貸、人人貸、愛錢幫、積木盒子;13家達(dá)到A級(jí),分別是團(tuán)貸、一起好、365易貸、投哪網(wǎng)、翼龍貸、口貸網(wǎng)、國誠金融、匯通易貸、融金所、和信貸、808信貸、E速貸、四達(dá)投資。也有6家P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的評(píng)級(jí)為B,分別是易融恒信、廣信貸、拍拍貸、安心貸、人人聚財(cái)、玖瓏財(cái)富,還有5家P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的評(píng)級(jí)為C,分別是丁丁貸、暢貸網(wǎng)、草根新貸、開心貸、熱貸。

        四、結(jié)論

        (一)為投資者提供參考

        2014年至今,P2P行業(yè)的各類問題非常多,尤其是前段時(shí)間里外貸非法吸儲(chǔ)9億元跑路,盛融在線出現(xiàn)近4億元的擠兌危機(jī),這些問題不僅讓投資者承受重大損失,也動(dòng)搖了部分投資者的信心,對(duì)整個(gè)P2P行業(yè)的健康發(fā)展產(chǎn)生了負(fù)面影響。本文對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)進(jìn)行評(píng)級(jí)的過程中,系統(tǒng)分析了P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)控制能力和經(jīng)營狀況,最終得到的評(píng)級(jí)結(jié)果可以作為投資者投資平臺(tái)和項(xiàng)目的參考,以增加投資收益,降低損失,增強(qiáng)對(duì)P2P行業(yè)的信心。投資者在投資平臺(tái)和項(xiàng)目時(shí),可以著重考慮下愛投資、有利網(wǎng)和紅嶺創(chuàng)投這三個(gè)平臺(tái)。

        (二)凈化行業(yè)環(huán)境

        對(duì)我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)進(jìn)行評(píng)級(jí),可以對(duì)當(dāng)前P2P行業(yè)產(chǎn)生“凈化”作用。評(píng)級(jí)結(jié)果將不同P2P平臺(tái)進(jìn)行優(yōu)劣比較,將加速P2P行業(yè)的優(yōu)勝劣汰,最終促進(jìn)我國P2P行業(yè)的健康發(fā)展。

        (三)為監(jiān)管提供思路

        評(píng)級(jí)的結(jié)果,從一個(gè)側(cè)面說明了P2P平臺(tái)的綜合實(shí)力、可持續(xù)發(fā)展能力和風(fēng)控準(zhǔn)備能力。評(píng)級(jí)既能在一定程度上向投資者提示風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)又能為監(jiān)管部門和行業(yè)組織提供參考。在監(jiān)管方向未明的情況下,對(duì)平臺(tái)進(jìn)行評(píng)級(jí),可以為日后的監(jiān)管提供一個(gè)思路,并且有可能成為行業(yè)未來發(fā)展的主流方向。

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