前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇張仲景的故事范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

張仲景的故事范文第1篇

或許是被邵亦波說服，張溪夢“心動了”，真的將GrowingIO的團隊從加州硅谷搬到了北京望京。事實證明，投資人的眼光和創業者的選擇是正確的。GrowingIO于今年6月獲得經緯中國領投的2000萬美元A輪融資，創下SaaS行業融資額新高。而張溪夢，這個曾經的領英大佬，當下正以GrowingIO創立者的身份吸引著市場、媒體和無數同行的關注。

將“硅谷基因”帶回中國

2015年5月，飛機落地，張溪夢帶著他的創業團隊回到了北京，等待他的是投資人、資金和新成員。北京離張溪夢的家鄉天津坐高鐵最短只需要34分鐘，而從天津的外科醫生到硅谷互聯網界華人大神Simon Zhang，這條路張溪夢走了15年。

還在醫學院時，張溪夢最大的興趣卻是計算機，熱衷于游戲和編程，他自謙“一直不是特別好的學生”。畢業后，腫瘤醫院醫生的職業沒能抵過數據和代碼的吸引力，張溪夢毅然決然踏上了赴美留學的道路。

念MBA、進名企，張溪夢的美國職場之路顯得中規中矩，直到2010年加入領英，他離自己職業生涯的第一個頂峰越來越近。在領英，從一個人的部門擴張至80多人的團隊，同時獲得4次晉升，直至當上領英商業分析部高級總監，這一切只花了他4年時間。

在這期間，張溪夢參與了整個領英的數據分析，建立了一個60%都是中國人的團隊，彼時的他已經是數據分析方面世界級的專家。身在硅谷，又參與了領英的崛起，張溪夢的創業熱情早已被點 燃。

面對回國的選擇，邵亦波的勸說固然極具煽動性，張溪夢還是進行了周密的考量：海外數據分析已經很成熟，中國仍有空間和市場；創業的核心原因就是給中國企業帶來價值，服務好中國客戶是使 命。

互聯網時代，中國巨大的人口紅利投射出了等量的流量紅利。伴隨著流量紅利的是“風口論”“趨勢論”的盛行，于是無論是資源配置抑或是在社會關系上，“流量為王”成了眾多互聯網企業增長甚至存續的終極指南。然而，隨著巨頭對市場的統治地位進一步確立，流量紅利逐漸枯竭。

“假設產品運營是水桶，我們忽然發現水桶還在不斷地滴漏、遺失用戶，沒有把新來的用戶轉化成活躍的用戶，使他們產生價值。”作為前領英高管，張溪夢清楚知道流量紅利減少帶來的沖擊效 應。

在愛普生、Petco、eBay、領英這些頂尖的商業公司摸爬滾打了十幾年，經驗告訴他，拯救苦于流量的中國公司將是一筆大生意，數據公司GrowingIO就此誕生。

張溪夢在硅谷為領英帶來過增長的價值，硅谷也為他的創業鋪墊了經驗和靈感。離開硅谷的時候，張溪夢被拉進了一個叫作“增長”的社交群，群里60%的話題是如何幫助企業找到產品和市場的匹配，40%在討論如何用利用數據。

“群里的所有東西都變成一個SaaS軟件，所以一個創業公司在沒有資源的情況下要善用工具，‘工欲善其事，必先利其器’，用這些工具能獲得很多像大公司一樣的優勢?！睆埾獕艚榻B道，而GrowingIO要做的就是為企業提供獲得優勢的“利器”。

摘掉企業的眼罩

“其實今天我覺得很多企業好像都戴著眼罩在森林里面行走一樣。他們看到的數據比較粗，那些數字背后，可能有很多虛的或者不太明確的東西?！睆埾獕粝胍龅?，就是摘掉企業的眼罩，讓細節浮出水面。

按照張溪夢的觀察，傳統的企業效率的提高主要分兩個流派。一個是不需要任何數據，通過商業直覺來做判斷，在流量紅利遠去的今天造成的后果往往是“拍屁股走人”。

另一個是在歐美流行多年的數據化運營理論：通過用數據衡量每一個節點和拉新、轉換、存留、變現等各個步驟，將新用戶轉化成核心用戶，最后達到平臺有效變現的目的。

盡管很多領先的互聯網企業，包括中國的BAT，美國的谷歌、FaceBook等都用高級的數據分析方法驅動全公司運營，但在張溪夢看來，這套體系并不完美。

其中，人才、周期、成本是“重要的缺陷”，不適合今天動輒上億級用戶量的互聯網企業繼續做高速增長。尤其是產品經理想要監測點擊事件等用戶行為數據時，需要提前同工程師溝通，一個一個手動設置事件代碼，工程量巨大，平均每監測一個點擊事件需要半小時。

除了數量上的難題，還要面對個體的差異。“說穿了住在望京的和住在三里屯的人是不一樣的。”張溪夢打了個形象的比喻，“看上去好像都是北京人，望京IT的人更聚集一些，三里屯有可能是媒體、網紅?！?/p>

此前國內雖然有 GA、百度統計、友盟等數據分析工具，但是這些工具更偏重于頁面訪問量、活躍用戶量、新增注冊用戶、交易數量以及支付成功率等基礎指標，但無法支持更精細的數據分析，想要了解每一個用戶在哪一個環節流失、用戶的轉化效果、用戶屬性等都需要埋點才能實現，而埋點不僅操作麻煩，還有漏埋和錯埋的風險。

對此，張溪夢給出了“無埋點技術”的解決方案――無需埋點，即可采集全量、實時的用戶行為數據。加載了GrowingIO 幾行代碼后，每個事件只要幾秒鐘就可以出數，也不再需要工程師的參與，效率有了顯著提高。僅此數據采集一項，就可以幫助互聯網創業公司節省60%的成本。

無埋點只是起點

剛剛過去不久的6月，GrowingIO宣布推出了新版本，在強大的無埋點技術和全量實時的數據分析功能的基礎上，全新上線了更精細的漏斗對比、用戶細查、熱力圖等實用功能。

為了讓企業走出盲區，此次新版產品能夠呈現用戶行為的每一次點擊、每一次跳轉、每一次登錄等全量、實時用戶行為數據，并在此基礎上，可通過用戶分群、漏斗對比等功能，分析不同訪問來源、不同城市、不同廣告來源等多維度的不同轉化細 節。

作為目前國內數據分析領域最靠譜的服務商，GrowingIO已經獲得了北森、銷售易、回家吃飯、明道、獵聘、人人貸、普惠金融、點融、百姓網、名片全能王、Camera360、唯品會-樂蜂等數千家客戶的青睞，涵蓋互聯網金融、O2O、電商、SaaS等網站和App客戶。

張溪夢向《時間線》記者表示，在工具之外，GrowingIO傳達的其實是一個核心管理概念，背后蘊含著整個用戶生命周期管理的方法論。只有真正深入找到具有大量價值的高級分析，并且用技術進行規模化才能支持前線使用數據的業務端人員，企業才能走出數據迷霧。

良好的投資背書、精干的創業團隊，以及聽上去完美的數據分析理念，GrowingIO這個創業界的“高帥富”卻并非一帆風順。雖然有了投資人的鼎力支持，但張溪夢坦承回國以后，不論是同行還是使用者，對GrowingIO最早期提出來的概念都充滿了質疑。

要知道大數據和埋點緊密結合在一起，植入多段代碼、建立模型、得出數據，這是大數據時代收集數據的慣例。GrowingIO推出的無埋點能行得通 嗎？

數據分析分三個層次，EPR系統出來的交易值數據、CRM時代又發現了用戶的地理位置、男女比例等，再后來是用戶行為階段，即用戶怎么和內容交互。無埋點的方法，就是把用戶行為收集數據做到進一步全量的收集，減低客戶的成本。

“但是從某種意義上來講，把這三點數據結合在一起才能發揮有效的作用。”張溪夢解釋，“現在我們無論如何要幫助客戶解決無埋點的問題，相信未來的產品會有這三方面的迅速打通，時間不會太久?！?/p>

事實上，早期儲存、計算和可視化各種成本非常高，當時的理論是用時間換空間，因此以前的數據存放在結構化的數據庫里，那些被認為無用的信息就被舍棄，而大數據的興起實際是在用空間換時間。

張溪夢堅信以后的數據是智能的，在用戶授權的情況下，就能以最快的時間幫助客戶解決問題，而無埋點只是一個起點，“未來充滿了想象空間和價值的增長點”。

Q&A

《時間線》：融了這么多錢怎么花？

張溪夢：首先會在產品研發上繼續加大投入。這點毋庸置疑，因為未來會需要更好的產品和工具解決更多的業務問題，我們會不斷加大對技術端及整個客戶運營體系的投入。另外，一個好的企業服務公司要做好產品、做好自己的服務，肯定需要在服務體系上面加大投入。我們還希望有更多頂尖人才的加入。一個企業未來發展的關鍵，我個人強烈的信念就是在于人，而不是事和錢，人把不可能變成可能，所以在人才上要加大投入。

《時間線》：是否擔心其他競爭者的模仿？

張溪夢：我個人來講從來不擔心競爭對手的模仿，這個世界上好的東西本來就應該以更快的方式傳播出去，如果有好的方法論、好的產品，就應該讓很多人用。模仿本身其實是很慢的事情，一個公司最重要的靈魂是創新性和創造力，這種創造力一方面基于想象力，另一方面也基于對客戶的深刻理解。我希望在未來的中國，特別是企業服務領域，能夠有更多的創新、充滿創造力的產品做出來，幫助企業解決問題。我們對分享這件事并不吝嗇，事實上GrowingIO一直都在把自己的方法論、產品和技術等拿出來跟大家分享。

《時間線》：您有什么經驗可以分享給國內的創業團隊呢？

張溪夢：首先，企業的管理者需要有數據驅動的意識。我在美國工作的十幾年，看到了很多成功案例，像 LinkedIn、Facebook、Airbnb 等企業通過數據分析來驅動業務運營，大幅度提升了業績。

其次，國內的創業團隊可以利用好最新的技術和工具，通過這些工具和方法論武裝好自己。以往的技術觀點是企業自建這些工具，例如自己搭建 BI 、自己搭建內部協作系統等?，F在，優秀的創業者應該充分利用好各種工具，如云計算服務、第三方數據分析服務、第三方云通訊等。通過這些SaaS工具代替傳統昂貴的自建投入，降低創業的成本和門檻。

最后，一線的業務人員應該熟練掌握各種效率型工具，特別是要把數據分析應用到一線業務。數據要像水一樣在企業內部流動，在不同部門之間流動，進而發揮其最大的價值。

《時間線》：國內的大數據分析處于起步階段，行業內現在最需要的是什么？

張溪夢：在價值認知上，國內的企業家需要認識到數據分析能夠給他們的企業帶來的巨大價值。

張仲景的故事范文第2篇

關鍵詞：熱控儀表；安裝技術；故障；措施

中圖分類號：C35文獻標識碼： A

1引言

目前，我國火力發電廠的發電機組絕大部分是使用的參數高、容量大的機組，對發電系統的自動化水平的要求也隨之升高，熱工控制系統在火力發電廠運營中扮演的角色也越來越重要。而設置相應的控制、測量、連鎖及保護等設備是為了讓發電機組適應負荷變化，能夠經濟、連續、安全地進行正常生產。控制不協調或指示不正確會導致生產失調事故，而熱控儀表的失靈也會無法進行生產，因此，熱控儀表的安裝技術水平的提高能確保發電機組安全運行，還應不斷深入分析安裝的故障產生原因，進而改善、提高效益。

2熱控儀表的安裝

對取源部件、控制盤臺、儀表管路、測量表計、電氣接線和控制裝置等六個設備進行安裝是熱控儀表安裝的主要工作。其中儀表管路的安裝工作較為重要，而且對安裝質量的要求也較高。而熱控儀表管路安裝在電廠建設工程中是極為重要的作業，施工主要包括：熱控儀表管路安裝在電廠建設工程中是極為重要的作業，施工主要包括：測點核對、路徑選擇、支架制作安裝、儀表管彎制、儀表管敷設和連接、焊口防腐、嚴密性試驗等等。

2.1取源部件

安裝取源部件的注意事項：在進行焊接操作時必須嚴格按照焊接操作規程進行作業；取源部件的端部不能超過管道或主設備的內壁；在焊接合金鋼焊件之前要先預熱，要對焊接完成后的漢口進行熱處理；焊接熱電偶保護管前，查看熱電偶芯，檢查保護管是否存在質量問題。

2.2控制盤臺

在盤臺的安裝過程中，用螺栓將盤臺、柜牢固地進行固定，注意不要損壞已完工的盤臺的油漆層等項目。盤、柜接地應牢固可靠，盤間聯接螺栓緊固、齊全，盤內電源回路絕緣環境要好。其盤柜之間間隙、垂直度、水平度的標準要符合要求，完成安裝后不能對其進行劇烈工作。

2.3鋪設儀表管

鋪設管路時應避免交叉，盡量集中布置。二次設計儀表管路的線路彎頭最少，應在便于操作、檢修，不易受潮、受損的地方進行安裝。管路中應設置補償裝置，否則如法預防主設備與管道的膨脹。

3熱控儀表安裝常見故障的原因

3.1人為因素影響

人為因素引起故障的方式有兩種：第一是儀表維修人員在對儀表進行維修過程中因為不小心對儀表或儀表電纜造成了損壞；第二是儀表部件的丟失。為了避免這種人為因素對儀表的損壞，要求維修人員在注意防盜，尤其是體積較小外殼顏色帶有有色金屬的熱控設備更要加強防范的同時，在對儀表進行檢修前及時與熱控工作人員取得聯系并配合檢測，在人為因素中還有一種可能會造成儀表故障，即維修人員維修技術經驗不足，沒有按照操作規范進行維修，因此要想避免這種認為因素引起的儀表故障，就要求維修人員認真學習專業知識和操作規范，培養樹立愛崗敬業的精神，在維護過程中要求維護人員嚴格按照相關操作規范維護。

3.2環境因素影響

首先是儀表外殼的腐蝕。工作人員應注意儀表的保養，因電廠工作環境特殊，儀表的外殼一旦被腐蝕會導致擰不開儀表蓋、腐蝕螺絲等現象，而且腐蝕性的液體或氣體都會對儀表金屬外殼造成化學腐蝕。

其次是密封故障。在安裝熱控儀表的過程中發生事故率最高的要數密封故障，其表現為銹蝕或不良導致儀表不能正常運行，由于潮濕氣體、雨水、粉塵等進入電纜接口引起故障產生。比如，未能及時處理流入儀表內的雨水，部分零件就會被腐蝕、損壞。

第三是振動。固定儀表的螺絲、卡套松動，儀表漢口裂縫、接線不良等現象會隨著周邊環境的振動出現儀表故障。在施工過程中，根據實際環境，嚴格按照制度和規定進行安裝。如在潮濕環境中安裝時要注意表的內部元件的干燥，以防引起短路。在腐蝕性環境中安裝時，為防止儀表被腐蝕性物質侵蝕，應注意選擇適合的儀表材料。

第四是非人為損害。由于異物導致的儀表故障主要原因是煤塊將磨煤機進口卡住，損壞了溫度傳感器或者異物卡住了調價閥，最終造成儀表不能正常工作。

4安裝熱控儀表的常見故障及防止措施

在安裝熱控儀表管路的過程中，由于受到人為因素、設備和工藝質量等的影響，容易出現錯接儀表管路、管道堵塞、管道斷裂、泄漏等問題。若能在安裝過程中采取以下措施，將能夠有效地避免相關問題的出現。

4.1防止熱控儀表管路堵塞的措施

首先，安裝前應對儀表管進行內部檢查和清洗，清洗后為了防止管內進入雜物要對儀表管的端口進行全封閉。監理人員應對經過清洗和封口的管路進行檢查和記錄。在對管路進行敷設時，除了蒸汽測量管路，其他管路都應遵循“路徑最短”原則，減少被測量物在管路中停滯的時間，提高儀表測量效率和靈敏度。儀表管的堵塞物質主要是水分和塵埃造成的，因此在測量氣體的主設備和管路之間應添加一段上引的管路，利用重力作用使管中的塵埃和水分流回主設備中。為了防止管路中的沉積或者通行不暢，彎管的半徑應比其外徑大兩倍以上，監理人員應在安裝前監督相關人員進行測量，保證彎管半徑符合要求。儀表管若直徑相同，那么在焊接接口時必須避免兩管錯位。不同直徑的管子需要對接時，應保證兩管內徑差小于2毫米，必要時可選用變徑管。

4.2提高管路搭配的正確率

施工圖紙是設計管路敷設方案的依據，在施工前，應仔細查看施工圖紙上儀表的分布情況，然后根據儀表所處的位置和當地的自然條件設計熱控管路的敷設方案，在路徑設計上應以減少彎管使用量為原則，還要降低管道的交叉重合率。施工監理人員應對最終設計出的熱控管路敷設方案進行嚴格的檢查，指出不足，及時修改，保證方案的科學性和合理性。施工過程將設計圖紙變為實體，實際操作中最容易產生差錯。對于差錯頻發的敷設環節，如管路交叉處、彎管處、管路重疊處等。施工監理人員應增加對管路敷設的檢查頻率，督促施工人員嚴格按照施工圖紙進行敷設和接管。施工過程中，每完成一定距離的敷設就要在標牌上標明此段管路的代號以及名稱，監理人員可將標牌上的信息與設計方案上的信息進行核對，然后再對敷設好的管路進行核查，杜絕管口錯接等問題的出現，減少返工次數。

4.3保證熱控儀表管路的安裝質量

對于需要并排安裝的儀表管，應事先進行設計和規劃。各儀表管的走勢應一致，保持坡度相同。對于管路施工中需要懸掛的標志牌，在書寫內容時字跡要清楚，懸掛高度也要相同，便于監理人員檢查。在對儀表管進行敷設時，儀表管的高度應保持在同一水平，彼此之間的間距相等。再將管口進行對接時，應使對口處不偏移，避免對接錯位。儀表管上的直管部分的相鄰焊接口之間的距離應在一米以上。對于暴露在空氣中的儀表管管口和部分壓力容器上不能及時安裝設備的取樣口，都必須采取封口措施并進行記錄。監理人員應隨著施工的進程進行封口檢查，保證每一個需要封閉的管口和取樣口都得到封閉處理，每一次封閉都及時、規范、可靠。

5結束語

熱控儀表管路的施工質量必須得到保證，但是又必須嚴格按照工期進行，因此在管路安裝過程中應提高工藝質量，充分發揮監理人員的監督、檢查作用，避免相關問題的出現。另外，在盡量避免高低溫、振動、灰塵以及潮濕氣體對施工的影響的同時，保證設備固定可靠、設備布置，電纜敷設，管路敷設整齊，并隨時最好記錄與驗收工作，從而提高儀表的安裝質量。從而推動我國的熱控儀表安裝技術的安全、穩定的發展。

參考文獻：

張仲景的故事范文第3篇

摘 要：本文結合穩定分布理論和長記憶模型ARFIMA，研究股價行為的長記憶特性和分布特征，從股票市場結構及有效性的角度，通過漲跌幅限制實施前后的對比，分析漲跌幅限制對我國滬深證券市場股價行為的影響。結果表明：在漲跌幅限制前后，滬深兩市都具有非線性和分形結構，但漲跌幅限制對滬深二市的影響并不相同，上海證券市場有效性得到了提高，而深圳證券市場有效性沒有顯著提高，卻有減弱的跡象。

關鍵詞：股市有效性；非線性；ARFIMA模型；穩定分布

中圖分類號：F830.91 文獻標識碼：A

文章編號：1000-176X（2006）12-0054-05

一、引 言

對于股市結構及有效性的研究，人們提出了許多理論，其中線性范式占有主導地位。所謂線性是指股價行為是受眾多獨立因素影響的結果，這種影響滿足可加性，從而根據中心極限定理，股票收益率服從正態分布。然而，股票收益率正態分布作為重要的基礎假設正遭受越來越多的質疑。

對數收益率序列可能表現出相關性，而這種相關可以是短期相關的，也可以是長期的。如果是短期相關（即短記憶的），我們可以將其解釋為市場摩擦或者信息流的非均勻到達，收益率序列的一階相關和二階相關可分別由ARMA模型和GARCH模型刻畫。這時，有效市場假說在一定程度上仍不失為一種合理的假設。如果序列的相關持續很長時期（即序列是長記憶的），市場摩擦或信息流的非均勻性的解釋就不合適了，而可能是非線性結構或非線性動力系統的一種表現。同時，大量的經驗研究表明，對數收益率序列多表現出尖峰、肥尾特征，這意味著股票市場可能存在著非線性結構，從而線性范式下的理論并不能恰當刻畫股市行為。一些非線性研究方法如(G)ARCH模型，長記憶過程，穩定分布理論，分形分析，混沌理論等新方法逐漸發展起來，并大量應用于股市結構及有效性以及其他金融經濟學問題的研究。

從制度上對證券價格波動加以直接或間接限制的初衷是為了消除價格的異常波動，減少虛擬經濟泡沫以及避免恐慌性股市崩潰。但是學術界對漲跌幅限制的爭論卻非常激烈，許多學者對漲跌幅限制措施提出質疑，認為漲跌幅限制不會使波動穩定下來，反而會導致波動性溢出和價格扭曲等效應。呂繼宏，趙振全（2000）對我國股市的漲跌幅限制進行了研究，認為長期來看漲跌停板制度降低了市場波動；[1]孫培源和施東暉（2001）認為我國的漲跌幅限制并沒有降低股市波動和投資者過度反應。[2]沈根祥（2003）利用隨機波動模型對上證綜合指數進行了研究，認為漲跌停板制度降低了上海證券交易所綜合指數收益波動性，卻增加了指數收益相關性。[3]劉海龍，吳沖鋒等（2004，2005）通過實證研究發現，恰當的漲跌幅限制約束了市場劇烈波動；不恰當的漲跌幅限制不僅對波動性沒有約束，反而在一定程度上增加了波動性。[4][5]上述文獻從不同的角度研究了漲跌幅限制對股票市場影響的不同方面，但沒有從穩定分布和長記憶模型的角度研究對股市結構及其有效性的做充分的研究。李亞靜等(2003)根據Granger關于長記憶的定義，分析了滬深股票市場的長記憶特征，但沒有具體分析漲跌幅限制的影響。[6]

本文結合長記憶模型ARFIMA和穩定分布理論，在非線性范式下研究我國滬、深二市股價行為的長記憶特性和穩定分布特征，并從股票市場結構及其有效性的角度，通過漲跌幅限制實施前后的對比，分析漲跌幅限制對我國滬深證券市場股價行為的影響。

二、研究方法

對于股市結構及有效性的研究，分析股市價格的分布特征是一個基本方法，所以有必要對股市價格分布的尖峰、肥尾特征做進一步的分析。GARCH模型可以刻畫尖峰、肥尾現象，但是它刻畫的是股價行為的局部特征，人們往往利用它擬合協方差平穩的過程。市場有效性假設，即鞅模型并沒有要求過程必須是協方差平穩的，所以GARCH模型是有嚴重的局限性的。完整反映序列分布特征的是分布函數或者特征函數。所以，收益率分布的擬合是本文選用的重要方法。ARFIMA模型則可以進一步將收益率的內在結構以模型參數的形式明確地表達出來。股價行為的分布類型以及描述這種分布的ARFIMA模型是研究股市結構及有效性有力工具。

（一）穩定分布(Stable distribution)

針對于金融收益率序列的尖峰、肥尾特征，Mandelbrot提出用Stable Paretian分布（又稱為分形分布、 Pareto或Pareto- Levy分布）擬合股票收益率。實際描繪穩定分布通常是在Mandelbrot（1963）的方式下進行的，穩定分布的特征函數f(t)滿足[8]：

三、實證分析

（一）樣本數據

本文采用上證綜合指數和深成指數的日收盤價格指數作為分析對象。參照沈根祥（2003），兩個指數都從1992年5月21日開始選取，到1996年12月16日實施漲跌幅限制之前一個交易日即1996年12月13日為一個樣本區間，稱為限制前區間；考慮到我國股票市場是一個新興市場，市場特性的變化可能相對較快，處于可比性，漲跌幅限制后區間并沒有選擇自實施日開始到當前的所有數據，而是根據實施前區間長度，選擇為1996年12月16日至2001年9月7日，即保持漲跌幅限制實施前后的比較區間長度一致。收益率計算采用對數收益率：

（二）實證分析結果

1.分布特征的初步分析

首先分別對上證綜合指數和深成指數的漲跌幅限制前后期間的原始數據進行初步檢驗分析。

表1滬市深市收益率統計值

由表1中結果可以看出，滬市和深市在漲跌幅限制實施前后收益率分布的偏態和峰態統計量都顯著異于正態 (正態下二者分別為 0和 3 ) ,而J- B統計量大于任意合理顯著水平下的臨界值，其尾概率接近于0。這反映了收益非正態和“尖峰厚尾”的分布特性，這一結論與許多關于國內、外金融市場的統計結果一致。這說明對于正態分布不能恰當的刻畫我國股市收益率的分布特征。根據Mandelbrot的建議，下面利用穩定分布擬合我國股市收益率，分析其分布特征。

2.穩定分布特征分析

有多種方法可以估計穩定分布的特征參數α，β，δ，γ，例如log-log經驗分布圖形法，R/S分析的非參數估計法，極小化Kolmogorov距離法，穩定分布下的分位數法和極大似然法等，本文選用極大似然法進行估計，分別對滬、深市指數收益率在漲跌幅限制實施前后進行估計，結果如表2。

表2我國股市收益率穩定分布特征參數

由表2中的結果可以看到：所有區間上的尾部指數α∈（1，2），說明收益率的無條件二階矩或總體方差無限或者不存在（或不是常數）。一個分布呈肥尾現象的充分必要條件是無限大處的規則變化。[7]所以，我國股市的超常劇烈波動具有一定的規律性。具體地，上證綜合指數收益率分布在漲跌幅限制實施后，尾部特征指數α由1.279提高到1.478，偏斜度參數β由0.06變為-0.01，分別向正態分布的尾部指數2和偏度測度參數0接近，說明漲跌幅限制減弱了滬市的厚尾和有偏性，逐漸接近于正態分布，即上海證券市場有效性得到了提高 。而深圳成分指數收益率分布在漲跌幅限制實施后，尾部特征指數α沒有提高，反而有輕微下降；偏斜度參數β由0.幅減低為0.02，右偏斜程度降低，逐漸接近于對稱，這說明漲跌幅限制沒有減少波動的持續性，卻很大程度地降低了波動的有偏性。由此可以看出，對于滬市和深市的影響是不同的，對于滬市，漲跌幅限制提高了市場有效性，而對于深市，漲跌幅限制是否提高了市場有效性還不能得出明確的結論。下文結合ARFIMA模型再做進一步分析。

由于無論對于滬市還是深市，漲跌幅限制實施前后收益率分布的尾部特征指數α都小于2，所以收益率的總體方差是無限大或不是常數，方差概念不能反映股市總體風險的大小，而用尺度調整參數γ來反映總體風險的大小。對于滬市，尺度調整參數γ由0.0142減少為0.00809，對于深市，尺度調整參數γ由0.014減少為0.00881，說明滬市和深市的總體風險得到了降低。

3.ARFIMA模型分析

ARFIMA模型可以進一步將收益率的內在結構明確地表達出來，分析序列的長期記憶特性。分別在漲跌幅限制實施前后的兩個時期上，對上證綜合指數收益率和深證成分指數收益率、收益率的平方r2以及絕對值|r|進行分析。之所以討論收益率序列的平方r2和絕對值|r|，是因為研究這種變換后的序列的特征，對市場風險的度量有用。表3―1和表3―2分別給出了滬市、深市的分數差分參數d的估計以及檢驗結果。

（1）滬市結構及有效性分析

在漲跌幅限制前，上證綜合指數收益率序列的分數差分參數，即分形維數d＝-0.198。對其進行單邊檢驗，發現d在10%的顯著性水平小于0，說明滬市收益率序列表現出一定程度上的反持續性，即具有比隨機序列更強的突變性或易變性。這一點可以與收益率的穩定分布的特征指數α的表現相互印證。由于技術限制，本文沒有估計尾部特征指數α的置信區間，但是可以對所估計的4組數據的特征指數α進行比較分析，說明這種反持續性的存在。在所估計的4組數據的特征指數α中，滬市漲跌幅限制前的尾部特征指數α最小，與1比較接近。由前述可知，對于尾部指數α，1是一個臨界點：如果尾部指數α小于1，意味著分布不僅沒有總體方差，而且總體均值也不存在（或不是一個常數）。這正是反持續性的另一種表述：序列頻繁地返回其自身，試圖去建立另一個均值！這說明了在實施漲跌幅限制之前，上海證券市場的波動十分劇烈，成為實施漲跌幅限制的一個現實原因。在漲跌幅限制實施之后，上證綜合指數收益率序列的分形維數d在統計上不顯著，說明序列不再存在持久性和反持久性，收益率序列不再是長記憶的。

上證綜合指數收益率序列的兩個非線性變換序列平方r2和絕對值|r|，在漲跌幅限制實施前后，其分形維數d＞0，且都表現出統計顯著性，意味著長記憶性的存在，這暗示反映收益率的風險的波動具有持續性，市場具有非線性結構。對比漲跌幅限制實施前后，發現平方序列r2的持續性沒有發生明顯變化，而絕對值序列|r|的持續性得到了減弱。綜合分析發現，漲跌幅限制實施后，滬市有效性得到了明顯提高。這與上證綜合指數收益率的穩定分布特征分析結論是一致的。

（2）深市結構及有效性分析

在漲跌幅限制前后，深圳成分指數收益率序列的分形維數都不顯著，說明不存在長記憶性。而在漲跌幅限制后，收益率序列的平方r2和絕對值|r|序列的分形維數都顯著增加。其中，收益率的平方序列的分形維數由漲跌幅限制實施前的不顯著變為實施后的顯著大于0。所以，漲跌幅限制后，深圳證券市場結構的非線性得到了加強，市場有效性被減弱。結合深成指數收益率序列的穩定分布特征分析，可以得出結論，雖然漲跌幅限制后，收益率序列分布的有偏性被減弱，但收益率的波動的持續性被加強，助長了收益率波動，總體效果是市場有效性被減弱。

四、結論及進一步的討論

本文認為，GARCH模型是收益率過程的一個局部模型，帶有有限條件方差的GARCH模型可能僅僅刻畫了分形分布的局部特征，而整個分布可能具有無限無條件方差或者無條件方差不是常數；對應于分形過程的穩定分布刻畫了其整體結構，而ARFIMA模型能對這種結構給出參數性的具體分析，從長記憶的角度明確分形過程的非線性結構。

本文結合穩定分布和ARFIMA模型兩種方法，以1996年12月16日（即漲跌幅限制實施的第一個交易日）為界，對比分析了滬深兩市股價指數日收益率的分布特征。結果發現，在漲跌幅限制前后，中國股市日收益率都具有尖峰肥尾特征，但尖峰肥尾特征不能僅僅由GARCH模型刻畫，滬深兩市都具有非線性和分形結構，從而需要結合穩定分布和ARFIMA模型才能對其進行全面刻畫。

由于采用了不同的分析方法，關于漲跌幅限制對中國股市結構和有效性的影響分析得出了不同的結論。具體的分析表明，在漲跌幅限制前后，中國股市結構及有效性發生了顯著變化。上海證券市場有效性得到了提高，而深圳證券市場有效性沒有顯著提高，卻有減弱的跡象。漲跌幅限制對滬深二市的影響并不相同，甚至相反，這說明漲跌幅限制的作用依賴于市場的具體情況，而不能簡單的肯定或否認漲跌幅限制的作用。

進一步對滬深二市作具體的對比分析，也許會發現為什么會有如此的差異，為如何發揮漲跌幅限制的積極作用提供一些線索。希望在以后的研究中能夠繼續對此問題進行分析。

來自中國滬市和深市的經驗證據都表明，股票市場存在非線性和分形特征。這說明相對于正態分布，穩定分布似乎是研究股票收益與風險的更合理的分析基礎。果真如此，以正態分布和線性假設為基礎的經典資產組合理論、資本資產定價模型、套利定價理論以及Black－Scholes期權定價模型等都需要重新加以考察。另外，股市的這種非線性特征是隨機系統的表現還是確定性混沌的結果，對于經典的金融經濟理論也具有重大影響，這還有待于進一步的分析。

參考文獻：

[1] 呂繼宏，趙振全.漲跌停板對股市波動的影響[J].吉林大學社會科學學報，2000，（5）.

[2] 孫培源，施東暉.漲跌幅限制降低了股價波動嗎？[J].證券市場導報，2001，（11）.

[3] 沈根祥.股票收益隨機波動模型研究[J].中國管理科學，2003，（2）.

[4] 劉海龍，吳沖鋒，吳文鋒，陳占鋒，等.漲跌幅限制與流動性研究[J].系統工程理論方法應用，2004，（1）.

[5] 劉海龍，吳文鋒，吳沖鋒.漲跌幅限制對股票市場波動性的影響[J].上海交通大學學報，2005，（10）.

[6] 李亞靜，何躍，朱宏泉.中國股市收益率與波動性長記憶性的實證研究[J].系統工程理論與實踐，2003，（1）.

[7] 特倫斯.C.米而斯（Mills.T.C）,(1999).金融時間序列的經濟計量學模型》（中譯本）[M].北京：經濟科學出版社，2002.

[8] Peters,e.,1994.Fractal Market Analysis:Applying Chaos Theory to Investment and Economics[M].John Wiley&Son,Inc.

[9] Richard T.Baillie.(1996). Long Memory Processes and Fractional Integration in Econometrics[J].Journal of econometrics,73,5-59.

[10] Geweke J.and S.Porter-Hudak (1983). The estimation and application of long memory time series models[J].Journal of Time Series Analysis, 4, 221-238.

張仲景的故事范文第4篇

寒假期間，我看了《上下五千年》，其中張仲景的故事我非常感動。

東漢末年，張仲景的家鄉河南南陽發生了幾次大瘟疫，在短短十年間，原本二百多人的大家族，有百分之七十的人死于傷寒，張仲景目睹這一幅幅家破人亡的悲慘景象，就痛下決心，一定要制服傷寒這個瘟神。從此，他埋頭鉆研各類古代醫學專著，同時博采眾方，廣泛搜集整理民間的各種方藥，采納各家醫術，并在臨床實踐中不斷檢驗摸索。其中“蜜煎方藥”的故事，讓人感觸很深。那是年少時隨同鄉張伯祖學醫，遇到了一位虛弱的病人，只見他唇干起泡、額頭滾燙，高熱不退、精神萎靡，老師張伯祖診斷后認為需要瀉藥幫助病人解出干結的大便，但強烈的瀉藥恐怕會使體質極其虛弱的病人受不了。正當老師沒有主見的時，窗外一群蜜蜂飛過，張仲景眼睛一亮，想到用蜂蜜煎藥的法子。將蜂蜜邊攪邊熬，等熬成粘稠的團塊，冷卻后涅成一頭尖的細條狀，塞入病人，過了一會兒病人就排除了大堆腥臭的類便。由于熱邪排盡，不久病人就康復了，這就是世界上最早使用的藥物灌腸法。經過數十年嘔心瀝血的研究，張仲景對中醫發展做出重大的貢獻，所以后人稱他為醫圣。

我覺得非常了不起，當他一已心要為老百姓解決傷寒這個瘟疫的一刻起，他就天天非常刻苦地研究醫學。他平時對周圍事物觀察非常仔細，做事非常認真，而且在別人需要幫助的時候，熱心幫助別人，救死扶傷。讓我非常敬佩，我要學習他認真鉆研、仔細觀察、樂于助人的精神，并充分發揮在學習上，好好學習，將來報效祖國。

張仲景的故事范文第5篇

文/張湖德

俗話說：“人非草木，孰能無情?！钡梭w若受到突然、強烈而持久的情志刺激，超過正常所能耐受的限度，導致情志內傷，就會引起疾病。

中醫針對這類疾病，把情志與五臟聯系起來，除了采用藥物辨證施治外，還特別注重運用情志手段治療，即所謂“上醫者治神、治心也”。以激怒治郁病和以逗笑治郁病即是兩個典型的例子。

從前，青龍橋有位姓王的儒生，得了一種怪病――喜歡獨居暗室，不能接近燈光，更不能見陽光，偶爾走出暗室，病情更加嚴重，遍尋名醫，屢治無效。有一天，名醫李建昴經過青龍橋，家人忙請李醫生前來替病人看病診治。李醫生診畢，并未給病人處方開藥，卻向家人索取這位王儒生過去所寫的文章，接過文章后就朗讀起來，故意讀錯，而且讀的聲音很高，有意讓王儒生聽見。王儒生在暗室內聽到有人亂讀他的文章，便大聲斥責：“讀者何人?”李醫生的讀聲更高。王儒生氣憤至極，忘記了畏明的怪習慣，從暗室中跑出來，接過文章，就燈而坐，用手指著文章的字句，質問李建昴醫生：“你不解句讀，為何在此高聲嘶鬧?”王儒生經過這一激怒，郁悶得泄，怪病痊愈。

以逗笑治郁病的故事在民間也有流傳。據說，南陽有個名醫叫沈槐，已經70多歲了，膝下無子無女，一時間惆悵之情油然而生，慢慢地食不香、睡不好，漸漸憂慮成病。當地知情的醫生知道心病難治，不知情的醫生認為年逾古稀，斷難康復。沈老醫生的病日漸加重。名醫張仲景知道后，趕到沈老醫生家來，詳細察看病情后，沉思許久，提筆書方：“用五谷雜糧面各1斤，蒸熟揉成蛋大團子，外涂朱砂，一頓食用?！鄙蚧笨戳朔阶?，覺得非?？尚?。他吩咐家人照法將5斤面團做好，掛在房檐下，逢人就指著房檐下那些面團子，得意地把張仲景奚落一番：“你們看，這就是大名醫張仲景開給我吃的五谷雜糧面團，這5斤要一頓吃完!這真是笑話、滑稽、荒唐!哈哈，哈哈哈……”過了些日子，張仲景又來看望沈槐，見到老先生眉舒目展，又恢復了往日慈祥的容顏，內心高興地說：“恭賀老先生病祛體良，學生斗膽班門弄斧了。”沈老醫生恍然大悟，真是又佩服，又慚愧。原來張仲景是故意開個荒唐處方，讓沈老醫生見笑，忘卻無子之憂，取疏肝理氣之效。

清代有一個八府巡按，患了抑郁癥，成天悶悶不樂，終日愁眉苦臉，請了很多名醫診治，吃了不少的藥，而病情始終沒有好轉。有一天，一個無名老中醫路經此地，家人請他為八府巡按治病。這位老中醫進入官府，按脈良久，沉吟不語。好一會兒才恍然大悟地對病人說：“噢，你得的是月經不調癥嘛!”這位八府巡按一聽，禁不住捧腹大笑，并且一邊笑一邊說：“我堂堂男子漢，身為八府巡按，怎么會得月經不調癥呢?!”以后，每當提及此事，這位八府巡按總是大笑不止。就在這一次一次的開懷大笑中，他的病不吃藥而自愈。

“遺忘”也是一種養生

文/施永連