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余额宝收益率与上海银行间同业拆借利率关系的实证研究

更新时间:2016-07-05

一、引 言

支付宝公司为解决第三方平台沉淀资金的问题,增加用户“黏性”,与天弘基金公司合作于2013年6月13 日正式推出兼具支付和增值功能的余额宝产品。余额宝门槛低、流动性强、收益率高,一经推出便受到市场的热烈追捧。余额宝实质是一种货币性基金,它将基金公司的基金直销系统内置于支付宝系统,用户将资金在支付宝与余额宝之间转移相当于基金的购买与赎回。支付宝用户将资金转入余额宝相当于购买了天弘基金公司的增利宝,余额宝沉淀资金由天弘基金公司管理,用于货币基金的投资,所获得的投资收益与用户和第三方支付平台共享。

货币基金具有高安全性、高流动性、稳定收益性,具有“准储蓄”的特征。货币基金主要投资于短期货币工具,如银行协议存款,流动性最好的国债、票据,高评级的信用债等。在余额宝业务中,天弘基金管理公司提供货币基金的投资管理服务,按基金规模收取0.30%的管理费和0.25%的销售服务费,同时也需要向支付宝公司支付约0.25%的技术服务费。这就促使基金经理会努力做高增利宝收益率,从而吸引巨量资金申购。因此基金经理会将大量资产配置在收益率更高的同业存款及存单上。表1显示了天弘余额宝货币在各报告期的投资组合明细。

表1 余额宝投资组合情况

来源: 天天基金网天弘增利宝货币市场基金定期报告

其他各项资产占基金总资产的比例2013年12月31日 1903.76 92.21 6.70 0.83 0.26 2014年12月31日 5792.4 84.69 7.83 7.11 0.37 2015年12月31日 6255.21 69.5 24.6 5.72 0.18 2016年12月31日 8107.14 70.27 11.58 17.95 0.2 2017年 3月31日 11412.2 64.32 16.04 19.45 0.19 2017年6月30日 14318.05 82.95 7.94 8.90 0.21报告期 基金规模(亿元)银行存款和结算备付金占基金总资产的比例债券占基金总资产的比例买入返售金融资产占基金总资产的比例

从表1 可以看出银行存款和结算备付金在余额宝基金资产规模中始终占绝对主导地位,因此余额宝收益率与市场基准利率关系紧密。

市场基准利率在一国的利率体系中能够真实地反映资金成本和供求状况,它的变动会引起利率体系中其他利率的相应变动。在我国,上海银行间同业拆放利率(Shibor)2007年1月4日开始运行,它是由信用等级较高的银行自主报出的人民币同业拆出利率计算确定的算术平均利率,是单利、无担保、批发性利率,经过多年培育Shibor已经处于市场最基准地位,因此用Shibor定义市场基准利率具有合理性。

Shibor作为市场基准利率会影响余额宝收益率毋庸置疑,但关于余额宝作为一种互联网理财产品能否影响Shibor存在争论。一般认为余额宝是市场利率的追随者而非决定者,但有许多声音认为余额宝类产品推高了市场利率,会促进存款利率市场化。对此本文采用向量自回归模型(VAR)实证分析余额宝收益率与Shibor的关系,并据此提出相关建议供为各参与方参考。

二、文献回顾

作为互联网理财产品的代表,余额宝一经推出便引起了市场的广泛关注,也引起了学界的热烈讨论。王莹(2013)分析了余额宝的流动性、收益性及风险,认为 4%左右平稳的收益率是今后余额宝平稳发展的前提。廖愉平(2014)站在互联网金融代表产品融资(P2P)、支付(第三方支付)、理财(余额宝)的角度上,综合考量互联网金融对传统银行的影响,并就每种模式存在的风险及问题提出解决办法和监管方案。乔海曙和李颖(2014)基于对余额宝、银行、监管机构三方的博弈分析从数理上阐明了余额宝促进存款利率市场化的鲇鱼效应,银行必须主动推进存款利率市场化来提高社会福利;监管机构需要对余额宝适度监管,为金融创新留下空间。陈安琪和邹正方(2014)基于余额宝同商业银行博弈的视角,分析解释了余额宝收益率变化的原因,同时认为余额宝类互联网金融同商业银行应寻求互补合作,共同发展,实现共赢。邱勋(2013)介绍了余额宝业务及其创新点,分析了余额宝对商业银行在金融市场地位、银行活期存款、超短期理财产品和基金代销业务四个方面造成的影响,提出商业银行应重视互联网“长尾效应”、挖掘互联网渠道的潜力和制定大数据经营战略。莫易娴和曾祥菁(2014)通过对比余额宝和银行理财产品两者的优劣势,得出对商业银行和互联网金融发展的启示。马广奇和赵芬芬(2014)分析了余额宝对金融机构的影响,提出了余额宝的风险并给出了相关建议。王天宇(2014)在介绍“余额宝”运作模式的基础上,分析了余额宝对我国商业银行吸收活期存款业务和银行代销理财产品业务的影响和对基金行业的影响。张瑾和陈丽珍(2015)基于服务创新视角,认为余额宝服务创新是概念创新、界面创新、组织创新以及技术创新四个维度的整合,提出了关注顾客的潜在需求,关注“长尾”,追求简单便捷,以及利用支付宝的大数据防范余额宝的服务创新风险等重要启示。曾毅和王晓丽(2013)对余额宝引发的法律问题进行分析,认为只有加快完善网络立法,建立统一纠纷解决机制,加强监管,才能从实质上解决余额宝的各种担忧,使其更好地服务大众。朱玛(2013)分析了第三方支付机构沉淀资金的法律归属及相关风险,探索了沉淀资金的法律监管之道。

在建立VAR模型之前,需要进行格兰杰因果检验来确定变量间的关系。如果一个变量受其他变量的滞后影响,那么它们之间存在格兰杰因果关系。

三、实证模型

(一)数据选取说明

在上海银行间同业拆借利率组合中,短期限的拆借利率的成交量相对比长期限的拆借利率的成交量大,所以短期限的拆借利率比较能够反映市场上资金的需求量,短期限的拆借利率的基准性比长期限拆借利率的基准性要高。因此本文选取2013年6月3日至2017年7月28日Shibor日拆借利率的工作日数据(来自上海银行间同业拆借利率官网)和余额宝七日年化收益率的工作日数据(来自天天基金网)共1039组进行建模分析。所使用的统计软件为Eviews6.0。余额宝七日年化收益率和Shibor日拆借利率的描述性统计如下表2所示:

表2 余额宝七日年化收益率和Shibor日拆借利率的描述性统计

统计量 Yeb Shibor均值 3.868 2.550中位数 4.055 2.427最大值 6.763 13.444最小值 2.295 1.027标准差 1.085 0.930偏度 0.338 3.332峰度 2.525 28.883

本文聚焦于由移除最高负载节点而引发的级联传播.之所以选择最高负载节点作为攻击或者故障的对象,是因为这类节点在以前大多数级联故障研究中起着重要作用.假设在t=1时执行攻击,即从网络中移除一个具有最高负载的中心节点.这个移除一般会改变全局最短路径的分布,导致网络其余节点上负载的全局重新分配.对于某些节点,更新的负载可能会增加而超过其容量.这些节点发生故障并从网络中移除.这又将导致新一轮的负载重新分配,结果可能会发生后续故障.当所有剩余节点负载不超过其容量时,级联故障传播才会停止.

图1 余额宝七日年化收益率和Shibor日拆借利率走势图

(二)VAR模型

1.平稳性检验

检验结果如表5所示,根据相伴概率,拒绝“dShibor不是dyeb的格兰杰原因”,即dShibor是dyeb的格兰杰原因,这与理论分析一致,Shibor作为市场基准利率会广泛地影响各种利率和收益率,余额宝作为一种互联网理财产品也不例外。拒绝“dyeb不是dShibor的格兰杰原因”即dyeb是dShibor的格兰杰原因,这不同于前人的研究结果,可能的原因有二:其一,正如表1所示,余额宝基金规模庞大,资产中银行存款和结算备付金占比很高,也即余额宝将多数资产投向货币市场获取收益,进而影响市场利率;其二,余额宝凭借高收益率迅速走红,并由此累积了很强的市场影响力,余额宝收益率通过引导市场参与者的预期间接影响市场利率。

评定考站:考生准备好所需评定工具,取得“患者”配合,让“患者”摆好评定体位,在评定过程中询问“患者”感觉,并讲述注意事项,主考老师重点考察考生“医患”沟通技巧、评定工具的使用方法和规范性。

表3 ADF检验

变量 ADF统计量 临界值(1%置信水平)临界值(5%置信水平)临界值(10%置信水平) P值 检验结果dShibor -31.352 -3.967 -3.414 -3.129 0.000 平稳dyeb -12.284 -3.967 -3.414 -3.129 0.000 平稳

2.确定滞后阶数

在建立VAR模型之前,需要首先确定模型的滞后阶数。确定滞后阶数通常有5种方法:LR检验法、FPE、AIC信息准则、SC信息准则、HQ信息准则。结果如表4所示,5个评价指标均认为应建立VAR(7)模型,因此确定滞后阶数为7。

表4 滞后阶数检验

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 1582.965 NA 0.000159 -3.072818 -3.063224 -3.069177 1 1808.346 449.4473 0.000103 -3.503101 -3.474318 -3.492177 2 1864.302 111.3696 9.33e-05 -3.604086 -3.556114 -3.585879 3 1927.446 125.4275 8.32e-05 -3.719039 -3.651878 -3.693549 4 2031.774 206.8326 6.84e-05 -3.914042 -3.827692 -3.881268 5 2047.910 31.92579 6.68e-05 -3.937629 -3.832090 -3.897572 6 2064.374 32.51247 6.52e-05 -3.961854 -3.837127 -3.914515 7 2133.540 136.3143* 5.75e-05* -4.088512* -3.944595* -4.033890*8 2134.554 1.995656 5.78e-05 -4.082710 -3.919604 -4.020804 9 2136.087 3.008704 5.81e-05 -4.077914 -3.895619 -4.008726

3.格兰杰因果检验

值得注意的是,虽然对余额宝的研究成果很多,但多集中于余额宝与商业银行的关系、余额宝的发展创新及相关法律问题等方面的研究,并且侧重于宏观定性研究,对余额宝收益率与Shibor关系进行定量实证研究的成果较少。具有代表性的有翟文浩(2016)选取2015年7月1日至2016年6月30日的数据采取VAR模型实证研究了余额宝收益率与Shibor日拆借利率的关系;韩国红(2016)选取2014年4月1日至2015年4月30日共273日的数据采用误差修正模型实证研究了余额宝收益率与Shibor的关系;杨毅和刘柳(2014)选取2013 年6月13日至2014年4月的数据采用格兰杰因果检验探讨了余额宝收益率与Shibor日拆借利率的因果关系。然而,上述文献的日期较早、样本数据少,研究结论均为Shibor单向影响余额宝收益率,而余额宝收益率不能影响Shibor,这对当前正确认识余额宝收益率与市场基准利率的关系价值非常有限,其研究结论是否依然适用于当前形势是存疑的。因此,本文采用从2013年6月3日至2017年7月28日所有工作日的共1039组数据构建VAR模型对余额宝收益率和Shibor 的关系进行实证分析,以期发现二者的关系是否随时间推移发生新的变化,为余额宝、相关监管部门及商业银行提供有益的参考。

当时间序列数据不平稳时,会破坏大样本下的统计推断基础——一致性,并导致“虚假回归”。因此对时间序列数据进行建模分析,首先要检验数据的平稳性。本文用ADF检验法检验序列{dyeb}和{dShibor}的平稳性。如表3所示,在1%的置信水平下序列{dyeb}和{dShibor}的ADF统计量均小于临界值,检验结果平稳。

表5 格兰杰因果检验

原假设 F统计量 相伴概率 结果dShibor不是dyeb的格兰杰原因 21.7724 2.E-27 拒绝dyeb不是dShibor的格兰杰原因 36.6710 7.E-46 拒绝

4.建立VAR模型

向量自回归模型(VAR)基于数据的统计性质建立模型,把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数,常用于分析经济系统受到某种冲击时系统中各个变量的动态变化,以及每一个冲击对内生变量变化的贡献度,解释经济冲击对变量系统的实际影响。VAR模型的实证结果如下:

dShibor = -0.0706dShibor(-1) - 0.2094dShibor(-2) - 0.2221dShibor(-3) + 0.03501dShibor(-4)- 0.1030dShibor(-5) - 0.0989dShibor(-6) + 0.1510dShibor(-7) - 0.0811dyeb(-1) - 0.0129dyeb(-2) +2.3577dyeb(-3) - 1.9303dyeb(-4) - 0.3240dyeb(-5) - 0.2146dyeb(-6) - 0.7327dyeb(-7) - 0.0054(1)

对数似然值=34.1033

后两个测点C、D相对于车辆悬浮架的坐标分别为 (x3,z3) 、 (x4,z4)。通过C、D两点做直线,同理可得直线方程:

Akaike AIC=-0.0371

Schwarz SC=0.0348

在这种社会中,个体显然无法凭自己的才智和机会满足需求、实现价值。然而,追求满足的本能冲动之火永不熄灭,只好随波逐流,处心积虑构建自己的关系网、人际圈。整个社会因此陷入一种恶性循环,成为一种可怕的“大染缸”、“大酱缸”。[17]在当下中国,如果“熟人社会”任其过分发育和延伸,必然导致对法制社会的腐蚀、市场经济的摧残、和谐社会的瓦解。所以,我们应当而且必须要实现从“熟人社会”向“陌生人社会”的转型。

从上表可知余额宝七日年化收益率约为4.055%,Shibor日拆借利率约为2.427%,图1显示了余额宝七日年化收益率和Shibor日拆借利率的走势图,yeb和Shibor的走势和波动有很大的相似性,有进一步研究的必要。

dyeb = 0.0065dShibor(-1) + 0.0154dShibor(-2) + 0.0095dShibor(-3) + 0.0385dShibor(-4) +0.0335dShibor(-5) + 0.0168dShibor(-6) + 0.0385dShibor(-7) + 0.3965dyeb(-1) + 0.2068dyeb(-2) -0.0464dyeb(-3) + 0.0780dyeb(-4) + 0.0346dyeb(-5) - 0.0551dyeb(-6) + 0.0793dyeb(-7) + 0.0006(2)

脉冲响应函数用于分析VAR模型受到某种冲击时对系统的动态影响。因此,本文采用脉冲响应函数来衡量上海银行间同业拆借利率和余额宝收益率的一个标准随机冲击分别对各自的动态影响路径。

随着时代的进步与发展,手机和平板电脑等电子移动通讯设备几乎随处可见,互联网信息传播已经形成平民化浪潮,以微博、微信为新媒体代表的时代正在日渐成熟与壮大。新媒体浪潮中,不仅创建了上下互通、点对点的新型媒体传播方式,而且还在公关、宣传、营销与服务等领域进行了全新的业务拓展。其中,在信用卡营销方面,新媒体不仅为银行与客户搭建起便捷的沟通桥梁,而且还进一步实现了多赢共享的良好局面。

向量自回归方程(1)中AIC和SC的值都很小,方程回归较好。上海银行间同业拆借利率(Shibor)受自身滞后性和余额宝收益率的影响。Shibor各滞后期对自身影响有正有负,滞后3期的Shibor影响系数最大,为-0.2221。余额宝收益率对Shibor的影响除滞后3期的余额宝收益率以外,其余各期均为负向影响,滞后3期的余额宝收益率对Shibor影响最大,影响系数为2.3577。

Schwarz SC=-3.5658

Akaike AIC=-3.6377

向量自回归方程(2)中对数似然值很大,方程回归良好。余额宝收益率受自身滞后性和Shibor的影响。滞后1期和滞后2期的余额宝收益率对自身影响较大,影响系数分别为0.3965和0.2068,此后各期迅速减小。

有一天,大姐来我家走亲戚,知道妻子生皮肤病,说要带她去省立医院看一看。大姐是妻子的大姐,家住省城合肥,离省立医院不算远。大姐说,怕就怕不是皮肤病,要不是皮肤病,不及时地看,不是耽误了。妻子说,长在皮肤上不是皮肤病是什么?大姐说,要是皮肤病,为什么不长在别处,偏长在膝盖和胳膊肘?皮肤病只长在膝盖和胳膊肘,是有些奇怪不好解释。妻子推辞说,我抹一抹皮炎平,不好我再去省立医院看。

5. VAR模型的稳定性检验

非稳定的VAR模型不可以做脉冲响应函数分析,因此要检验模型的稳定性。如图2所示,所有特征根均在单位圆内,且无特别接近单位圆的特征根,表明模型稳定性良好。

图2 特征根检验结果

6.脉冲响应分析

对数似然值=1890.211

图3依次显示了Shibor和余额宝收益率对Shibor脉冲影响的动态过程以及Shibor和余额宝收益率对余额宝收益率脉冲影响的动态过程。其中横轴表示追踪期数,共30期(以天为单位),纵轴表示因变量对解释变量的响应程度,蓝色实线表示脉冲响应函数值,红色虚线表示响应函数值加减两倍标准差的置信区间。

根据图3中的左上图,上海银行间同业拆借利率dShibor对自身的一个冲击响应正负交替,起初迅速下降,在第4期到达谷底-0.067969,随后经几次波动后在20期左右逐渐收敛于0附近。根据图3中的右上图,上海银行间同业拆借利率dShibor对余额宝收益率dyeb的一个冲击响应起初在0附近徘徊之后在第4期快速上升至0.088577,随后在第5期迅速跌至谷底0.043624,此后小幅波动上升至0附近收敛。

渐进式专业认知教育既注重科学理论方法的学习,又注重与实际问题密切相关的实践教学,达到理论与实践相统一。既要努力学习专业知识,夯实理论基础,又要开展课外专业实践和科技竞赛,增强其动手能力;既要通过专业的前沿讲座来加强学生对专业发展的了解,又要走访企业来促进个人发展。

图3 脉冲响应结果

由图3中的左下图可知,余额宝收益率dyeb对上海银行间同业拆借利率dShibor的一个冲击响应先上升后下降,正向冲击为主,1-6期呈上升态势,在第6期达到峰值0.00908,6期之后开始波动下降并最终趋于收敛。总体上,上海银行间同业拆借利率对余额宝收益率具有正向影响,持续时间约30天。由图3中的右下图可知,余额宝收益率dyeb对自身的一个冲击响应先正后负最终收敛至0附近,第1期最大为0.037806,在第4期迅速下降至0.006737,此后各期波动下降最终趋于收敛。整体而言余额宝收益率对自身具有很强的正向影响。

7.方差分解

方差分解能够给出随机新息的相对重要性信息,评估上海银行间同业拆借利率和余额宝收益率分别对各自的相对贡献度。

从图4上方二图的方差分解结果看,上海银行间同业拆借利率主要受自身滞后效应影响,起初保持在100%,从第5期开始逐渐趋近并最终保持在84%附近。dyeb的相对贡献度从0%上升,最终保持在16%左右,由此可见余额宝的不断增强的市场影响力。

从图4下方二图的方差分解结果看,余额宝收益率主要受自身滞后效应影响,从最初的约94%下降并最终保持在83%附近,说明其惯性强,持续时间长。dShibor的相对贡献度从6%上升并最终保持在17%附近,说明Shibor对余额宝收益率随时间推移会产生较强的正向影响,这也体现了Shibor作为市场基准利率的有效性。

图4 方差分解图

四、结论与建议

本文通过构建VAR模型,实证分析了余额宝七日年化收益率dyeb与上海银行间日拆借利率dShibor的关系。不同于前人的研究成果,本文的研究结果表明余额宝收益率与上海银行间日拆借利率构成双向因果关系,上海银行间日拆借利率能影响余额宝收益率,更加值得注意的是余额宝的市场规模已经能够通过市场的传导影响市场基准利率,这也一定程度上反映了我国金融市场在不断地成长完善。余额宝收益率主要受自身前期收益率的影响,期限越近影响越强,与此同时Shibor也对余额宝收益率有重要影响。上海银行间同业拆借利率主要受前期利率影响,余额宝收益率也是重要的影响因素。

(一)进一步加强Shibor的市场基准性

在我国金融市场化改革的浪潮中,互联网理财产品的出现无疑具有重要影响。上海银行间同业拆借利率(Shibor)作为货币政策的传导中介,其对互联网理财产品收益率的影响程度在很大程度上能够反映我国金融市场的有效性。当前余额宝的定价和波动已经明显受Shibor的影响,但是相较于发达的金融市场,Shibor作为市场基准利率对余额宝类互联网理财产品的影响力依然偏弱,应该进一步加强Shibor的市场基准性,从而提高金融市场的有效性。

以上所讲的都是“昆南”。昆曲北曲(以下简称“昆北”)虽然没有入声,但平上去的基本音势与“昆南”一样,字腔和过腔的由来也与“昆南”一样。

回到家,我身上的衣服都干了,在家院前我仰头看着刚刚下过太阳雨的田野远处,看到一条圆弧形的彩虹,晶亮地横过天际,天空中干净清朗,没有一丝杂质。

(二)余额宝应加强自身经营,防范风险

截至2017年6月余额宝基金规模已经高达14318.05亿元,凭借巨大的市场规模余额宝已经能够影响市场基准利率,巨额的资金意味着余额宝应进一步加强经营,防范风险。随着利率市场化改革的推进,余额宝的套利空间必将逐渐减小,高收益率不可持续,因此余额宝应加强流动性风险防范,充分利用互联网大数据技术,建立风险防范机制,提高风险管理效率和抗风险能力。

(三)对余额宝进行适度有效监管

余额宝基金规模巨大,甚至能够影响市场基准利率,因此对其金融风险传导性不容忽视。各级监管部门应相互协调,联合推出有效的监管措施,保护用户权益,防范系统性金融风险。另一方面,监管应适度,要保证余额宝类互联网产品与传统商业银行的公平竞争,为金融创新留下空间。

在翻译这类新闻标题时,译者需要根据具体需求补上部分背景资料,给读者提供更多信息。该例子中,虽然没有变的更加有意思,但却能提供更多背景信息,实现“信息传递效率最大化”。

参考文献

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王伟娟,牛润盛
《当代金融研究》 2018年第02期
《当代金融研究》2018年第02期文献

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