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统计学研究生论文开题 基于证券市场流动性测度的投资组合研究

发布时间:2020-09-03

说  明
1.开题报告内容:
(1)立论依据:选题依据及国内外在该方向的研究现状及分析,论文题目原则上应与所学专业和研究方向相对应;研究意义和价值,可以从理论和实际应用方面进行论述;并附主要参考文献及出处。
(2)研究方案:研究目标、研究内容和拟解决的关键问题;特色与创新之处;拟采取的研究方法、技术路线及可行性分析。
(3)论文写作框架。
(4)年度研究计划及预期进展。
(5)在研究过程中,可能遇到什么困难和问题,采取解决的方法和措施。
(6)对经费的预算和估计。如不足,解决途径是否落实。
(7)主要参考文献一般应在30篇以上。(以近5年文献为主,特别是要有近两年的研究文献)                                       
2.开题报告在学院(室)或学位点统一组织下,成立开题报告评价专家小组,专家由所在学科及相关学科专业高级职称人员组成,5人或5人以上,秘书1人,由专家组长主持开题报告会。
3.研究生应按专家意见进行开题报告修改,经导师、学位点、学院(室)审查通过后交学位点、学院(室)和研究生处各一份。
一、立论依据
项目的研究背景和意义:
1.研究背景
股票市场流动性通常是指一种资产能以比较低的交易成本和合理的价格迅速变换为其他资产的能力,它往往反映了股票市场的效率和承载能力。流动性好的市场,即使发生数量巨大的交易也能在较短时间内完成,并且引起股票价格波动较小。流动性是股票市场的生命力所在,流动性和价格发现是股票市场的两个基本功能。而大多数的资本市场理论都只关注于资产定价的研究,对于流动性的关注十分之少。在经典的资本资产定价理论中,资产的定价与流动性无关,其理论假设是无摩擦的市场、无交易成本、投资者可以不受价格影响的连续购买任意数量的证券,因而市场被看做是具有无限流动性的。但在实际的市场交易中,投资者不仅需要考虑股票价格发现的各种风险而且也需要考虑流动性的成本,投资者所面临不确定的投资期限以及严格的借贷约束致使形成的非流动性溢价达到不能忽视的程度。
在现实层面上,金融体系的稳定有效取决于金融市场的平稳、有效运行,而流动性是金融市场的活力所在。中国股票市场自1990年成立以来,股市已成为人民生活和经济的重要构成部分,对推动经济结构调整、传播市场经济和优化资源配置等方面起着不可替代的作用。股票市场对经济发展产生的重要影响,使我国股票市场成为金融学界乃至经学界学者们关注的重要研究对象。流动性已经成为股票投资中的重要考虑因素,投资者越来越重视股票投资的流动性风险。在2015股市运行中,股灾的出现使得市场流动性迅速枯竭,股票的价格遭遇大幅下跌,交易的成本也骤然增加。从而导致了诸如千股跌停的现象,持股者无法出售持有的股票。一些场内场外的杠杆资金,包括各类配资业务,纷纷面临无法卖出止损的困境,证券市场出现失灵。若任由流动性枯竭引,不仅对股市本身产生影响,向其他金融分市场如银行、信托、期货等市场等传递,可能威胁到国家金融体系的安全和稳定,甚至危及到实体经济的健康运转。
流动在证券市场中占据越来越重要的地位,流动性对对金融市场的正常运转和资源的有效配置起到很重要的作用。随着金融市场的不断发展,金融市场研究与参与者也将会越来越重视导致的市场矛盾的流动性问题,对于这个问题的改善将有利于推动我国资本市场续稳定健康的发展
2.研究意义
(1)理论意义。丰富了市场流动性测度的理论研究。目前对股票市场流动性测度方法较多,围绕着流动性测度角度和测度方法进行了大量研究,但是这些研究在选取指标维度上的完整性较差,对流动性弹性、深度、宽度、即时性的综合测度较少,本文着眼于此,确定流动性四个维度的代理指标进而形成完整的评价指标综合序列,通过因子分析法对综合序列进行公因子提取,形成一个综合的流动性得分因子,提供了一种有效的流动性测度方法。 丰富了非线性影响的相关研究。在传统的资产定价理论对实际情况解释能力不足的情况下,将流动性因素引入到传统资产定价理论的分析框架中,来检验证券市场流动性对资产定价的影响关系成为近年来的研究热点。本研究将运用因子分析构造流动性综合因子L,将因子L纳入到 F-F 三因素模型中,构建基于流动性修正的资本资产定价模型,结合我国股票市场沪深300的数据,分析流动性对投资组合的影响情况,并检验流动性调整的资本资产定价模型有效性,丰富了国内对流动性和资产定价的的研究。
 (2)实践意义。从实践角度看,市场流动性反映资本市场运行状况的重要指标,市场流动性好坏将影响证券市场的稳定,也会影响投资者的信心,无疑对市场资源配置效率产生重要影响。研究流动性的影响因素及其溢价问题,有助于监管部门高效组织监管市场运行状况,促进完善市场规则。一方面,对我国股票市场来说,流动性的研究对于研究投资组合收益的影响情况,了解流动性在我国股票市场流动性与证券资产价格作用关系,防范流动性风险,降低成本,活跃股票市场,完善市场规则和交易机制具有重要现实意义,也有助于我国股票市场优质企业上市融资,实现资源优化配置;另一方面,对于我国股票市场投资者来说,市场的流动性溢价效应的研究可以为证券市场的投资者提供科学合理的指导。投资者进行投资决策,在考虑股票市场风险的同时,关注流动性及其风险,掌握流动性溢价的特征规律,才能合理的规划投资,有效规避风险,以期获得期望的投资收益。
二、文献综述
1.
1.国外研究现状、发展动态
Markowitz(1952)提出了用均值方差分析来确定投资者的最优投资组合,形成了最早的资产定价理论研究范式。Sharpe(1964),lintner(1965)和Mossin(1966)发展了Markowitz 的资产组合选择理论,建立了资本资产定价经典的CAPM 模型(Capital Asset Pricing Model),长时间主导着资产定价研究的方向,常被用来衡量风险资产和投资绩效。在CAPM理论的发展过程中,F. Black(1972)将风险进一步划分,提出了无风险资产的CAPM模型。R.Merton(1973)又通过引入多因子,分析推导了跨时期资本资产定价(ICAPM)模型。S.Ross(1976)突破CAPM 理论,提出了套利定价 APT模型,罗斯认为证券的收益率是许多因素共同影响而不单单是市场因素的作用。Amihud等人(1986)对最初对流动性与资产收益率之间的关系做了实证研究,从交易成本角度出发,用相对买卖价差度量流动性,研究了买卖价差与资产预期收益之间的关系,观察到了美国股票市场流动性溢价的存在,首次提出流动性溢价理论(AM理论),即流动性与预期收益表现为负相关关系,低流动性资产预期收益高,高流动性资产预期收益低。Fama和French(1993)在横截面数据研究CAPM 的有效性研究过程中,研究发现CAPM对预期收益不具有横截面的解释能力,规模和账面市值比对股票收益率也有显著影响。后来,Fama 和 French(1996)引入规模因子和账面市值比因子,构建了FF三因素模型。Datar(1998)在研究流动性与投资收益时,逐步扩展了流动性的测度方法和检验模型,对收益与流动性的关系进行分析。Chordia等人(2001)分别选择交易波动程度与交易量两个指标,实证结果显示两者存在相关关系,研究发现预期收益率与交易量、交易波动程度呈显著负相关。Jacoby等人(2000)研究了流动性成本变化对资产收益率的影响,分别引入了流动性成本因素,通过修正传统的资产定价模型,提出相似的流动性修正的 CAPM 模型(LA-CAPM)。Acharya(2003)等人在CAMP模型中引入流动性因素,也得到了流动性影响投资收益率的结论。Pastor和 Stambaugh(2003)把流动性指标加入Fama-French三因素模型与四因素模型中,实证分析得出结论支持流动性对股票平均收益有显著影响,说明流动性是资产定价的重要影响因素。Jan Bartholdy等人(2004)通过对CAPM模型和Fama-French三因素模型性能实证对比分析,得出单因CAPM模型在估计个股的预期收益率效果好,而 Fama-French三因子模型对投资组合收益的估计效果更好。Acharya等人(2005)运用Amiliud的非流动性指标,将该非流动性指标作为资产定价的一个因素加入经典资本资产定价模型中检验流动性溢价。Liu(2006)将流动性视为难以消除的系统性风险,并构建了一个新的流动性因子,加入资产定价模型建立了了包含市场和流动性的两因素模型,发现该模型对流动性溢价现象能进行很好的解释。Donadelli等人(2012)以新兴市场股票市场数据为基础,通过将流动性引入资产定价模型,系统分析了流动性在新兴市场股票中的影响作用极其作用机制。
2.国内研究现状、发展动态
王春峰等人(2002)利用非流动性因子ILLIQ,在时间序列平稳性检验的基础上分析了沪市股票市场流动性与投资收益率之间的关系,同时分析了监管政策做为干预因素的影响作用。在不考虑政策变量的情况下,以1994年-2002年月度数据为样本数据进行分析发现,股票市场的流动性与投资收益率呈现显著的负相关;在考虑政策变量的情况下,则两者影响关系不显著。在时间序列检验过程中,非预期的非流动性对股票投资收益率影响作用显著。宋献中等人(2004)以上海股市交易数据为基础,从流动性弹性、宽度、深度和即时性四个维度出发寻找相应的代理指标,通过价差、报价、交易频率和价格交易比值构造了流动性的非预期变,将流动性水平与投资收益率纳入到同一回归分析框架中进行实证分析,结果发现流动性的四个测量维度的非预期变化会引起投资收益率同方向变动,论证了股票市场流动性与投资收益率负相关关系。孔东民(2006)以中国股票市场数据为基础,通过流动性调整的CAPM模型(LCAPM模型)进行实证分析发现,流动性水平值在股市主要指标不同的运行趋势下所呈现的特点也有所差异,但是无论在何种运行区间,LCAPM模型对投资收益率都有较好的拟合效果,进一步引入公司规模的控制机变量后,LCAPM模型拟合效果依然较好,所以股票市场流动性对于投资收益率具有显著影响。朱小斌(2007)以股票市场的投资者在决策过程中的价格冲击为基础构造了市场的流动性风险测度值Q和Qvar,利用沪市的日度交易数据进行回归分析,结果发现在价格冲击下,投资者分散化投资对价格波动敏感度会有一定程度上的下降,同时所面临的流动性风险也会有所降低。袁宁(2008)认为由于交易成本、市场摩擦等因素的影响,资产价格偏离标准资产定价理论的预期,产生了流动性溢价,非流动性产生的来源、机理、性质,尤其是非流动性对最优消费和投资策略需要纳入流动性因素进行综合考虑。陈青等人(2008)运用Amihud的非流动性比率衡量流动性,并证实了我国股票市场存在流动性溢价现象。研究借鉴并改进了Liu的方法求得流动性因子,从而构建了流动性调整下CAPM模型(LCAPM),并研究发现LCAPM能够充分解释流动性溢价现象。此外,用LCAPM模型解释我国股票市场的规模效应、账面市值比效应和短期收益反转等市场异象,发现该模型能够解释这些传统定价模型所无法解释的异象。周芳(2011)运用改进的Fama三因子模型和CAPM模型对中国股票市场的流动性因素进行分析,结果发现,相比于CAPM模型,改进的Fama三因子模型对价值效应具有更好的解释能力,但是对于流动性的风险溢价解释作用却不显著。经过对比,基于流动性调整的LACAPM模型的回归有效性要优于其他的模型。李文鸿等人(2012)选择 Amihud非流动性指标 ILLIQ,分析发现沪市 A 股市场不存在显著流动性溢价现象。姚亚伟(2012)在对流动性及流动性风险内涵认识的基础上,区分流动性水平和流动性风险的本质差异及对组合产生影响的作用机理。[26]张美玲(2015)用A股个股、组合收益的交易数据作为课题研究的数据支撑,探究了股票预期收益和流动性二者间的联系,从而得出了我国股票市场具有显著的流动性溢价,在此过程中发现在流动性溢价方面,LCAPM模型较CAPM和Fama模型有更突出的解释能力。李延军等人(2015)选取我国A股市场非金融类股票2002—2012年的数据为样本,引入流动性因子和动量因子的FFF五因素模型,分析发现样本期内股票流动性对其预期收益的影响非常明显,同时还发现公司规模的大小和流动性水平的高低也会影响流动性与股票收益率之间的相关关系。黄璐佳(2016)选取了2006年1月至2015年12月我国沪市A股市场非金融类股票为研究样本,采用经流动性风险调整后的FF三因素模型,实证分析流动性因素的资产定价能力,研究结果表明,沪市A股市场存在流动性溢价,流动性与股票收益负相关,流动性因素是资产定价的重要因子。胡小龙(2017)通过采用构造“无摩擦资产”的新方法,测量和分析了中国股市2000年1月至2016年7月股票个体、市场组合以及基于不同指标构造的投资组合在每一个交易日的流动性水平溢价,分析发现流动性的作用随着主板、中小板而不同,其影响作用也与公司规模和质量有关。刘志东等人(2017)将交易成本与真实收益率结合并考虑流动性和市场规模作用,构建期货市场资产定价模型,从中国期货市场选取不同品种的主力合约数据进行实证研究,研究结果表明基于贝叶斯参数估计和逐笔高频交易数据的交易成本的测量方法具有明显的优点,更适合用来作为流动性的代理变量。韩金晓等人(2017)以股票交易最高价和最低价来度量流动性的低频价差类指标为基础,并以Amihud非流动性指标为参照,研究了中国股票市场2007年至2015年的股票收益流动性溢价问题,发现股票收益的流动性溢价普遍存在,但Fama-French三因子模型并没有表现出比资本资产定价模型更强的解释力。宋光辉等人(2017)针对Fama-French五因子模型不足以很好解释股票市场的动量效应,从因子定价模型出发,依据流动性溢价理论,将流动性作为风险因子加入五因子模型中构成六因子模型,并采取六因子模型对动量效应进行解释,经过对中国股票市场大量实证检验发现:流动性与动量效应显著负相关,且加入流动性因子的六因子模型对动量效应的解释度有了很大提升,解释度高达75%以上。姚洪心等人(2017)研究发现CAPM模型不适合沪股通标的股市场,F-F模型可以解释规模效应和价值效应,而引入流动性因子的F-F扩展模型可以解释规模效应、价值效应及流动性溢价效应,即基于流动性因子的F-F扩展模型可以较好地解释沪股通市场的超额风险溢价现象。
三、研究方案
1、研究目标、研究内容和拟解决的关键问题
1.1 研究目标
(1)在大量阅读文献基础上,对以往流动性测度理论和资产定价理论进行综合评述,并找到研究的切入点。
(2)在流动性测度方面,将现有的测度指标按照流动性弹性、宽度、深度、即时性四个维度进行综合,运用因子分析提取出流动性因子L,样本数据为中国股票市场的沪深300组合。
(3)将流动性因子L纳入经典的资产定价模型,形成FF四因子模型,考察流动性对投资组合的影响情况。在分析过程中,将流动性因子分组并按照不同模型形成分析矩阵,进而形成矩阵表进行对比分析。
1.2 研究内容
此次研究从股票市场流动性影响情况出发,运用相关的分析模型和样本数据,系统分析流动性对投资组合的影响情况,研究内容主要包括:
(1)研究开展的基础。重点分析了股票市场流动性概念及相关的测度理论,分析流动性投资组合影响分析的切入角度。
(2)因子分析模型测量流动性水平。分析因子分析方法的适用性,选取相应的指标,借助因子分析得到流动性因子L,从而提升流动性因子测度的准确性和综合性,同时运用因子分析消除了各指标值权重的主观影响因素。
(3)利用流动性因子进行实证分析。分析流动性水平与投资组合收益率的非线性关系,并将流动性因素纳入到FF三因子模型中进而形成FF四因子模型,在对流动性分组的情况下,通过分别对CAPM模型、FF三因子模型、FF四因子模型回归,得到了流动性对投资组合的影响情况。
(4)总结展望。总结本研究得出的主要结论以及需要进一步改进和完善的地方,以及未来的研究方向。
1.3 拟解决的关键问题
(1)合理选取因子分析分析指标。通过弹性、宽度、深度、即时性四个测量维度确定其各自对应的代理指标或者代理指标组,运用因子分析法提取出对流动性解释能力强的公因子。
(2)流动性分组与模型形式的矩阵对比分析。股票市场流动性分组后,对不同的模型分别进行回归。
2、特色与创新之处
一是论文在梳理以往流动性测度研究的基础上,按照弹性、宽度、深度、即时性原则构建了一个综合评价序列,运用因子分析方法消除主观性因素,对序列值的解释贡献度进行综合提取形成流动性因子L,通过股票市场流动性测度模型对沪深300样本数据进行实证分析,得到了沪深300样本的流动性因子序列L,再将L纳入到经典的投资组合收益分析模型中进行分析,丰富充实了流动性测度理论研究文献和案例,
二是通过将构造的流动性因子序列L按照高流动性、中等流动性、低流动性进行分组线性回归,得到基于流动性调整的投资组合收益分析对比情况,基于沪深300样本数据进行对比回归分析,以系统分析流动性对投资组合的影响,丰富了投资组合收益分析的案列研究,具有较强的实践意义,能给具备一定专业知识的投资人员提供投资参考。
3、拟采取的研究方法、技术路线及可行性分析
3.1研究方法
本文以流动性理论、资产定价理论为基础,运用计量经济回归模型作为分析工具,运用了文献分析法、定量与定性分析方法对市场流动性下的投资组合进行系统的理论研究与实证分析。
3.2技术路线

3.3可行性分析
本研究紧扣经典理论和实际情况,已经完成了大量的文献研读与分析工资,对流动性测度与经典的投资组合理论进行了系统梳理,要进行的研究每一步都有相应的理论和模型支撑,样本数据为我国股票市场的沪深300组合,相关指标数据的可获得性较高。
4、论文写作框架
全文划分成五部分:
第一部分 分析本研究展开的背景和意义;对以往的国内外研究进行综合梳理形成文献综合评述;在文献资料系统分析的基础上,找到开展研究的切入点,确定了研究内容与研究路线;论述了在研究中可能存在的创新点。
第二部分 本部分主要是对研究问题进行理论分析,介绍了流动性测度模型和投资组合模型。首先对流动性基本概念、流动性测度维度、流动性测度方法进行了系统梳理分析,在理论分析的基础上确定运用因子分析方法对股票市场流动性进行测度,分别进行因子方法适用性评价、提取因子、计算因子得分值等,最终得到了流动性因子L序列。另一方面通过建立投资组合模型来分析收益情况,本研究重点研究资产定价模型及其基于流动性的扩展模型。
第三部分 介绍了CAPM模型和FF三因子模型,并进一步引入本文构造的流动性因子L,形成新的FF四因子模型。在引入流动性因子L的过程中,考虑样本的流动性梯度差因素,将流动性因子L划分为高流动性、中等流动性、低流动性,在序列检验平稳的基础上对样本数据分别进行了CAPM模型、FF三因子模型回归、FF四因子模型的回归分析,以对比分析的方式考察流动性因子的作用情况。
第四部分 本部分一方面对本研究的理论分析和实证分析结论进行了系统总结和综合评述,另一方面对本文研究过程和研究思路进行总结思考,为对未来的研究进行展望。
其中,结论主要是分为理论分析结论和实证分析结论;研究展望主要围绕着样本选择、流动性测度模型、投资组合模型等角度展开论述分析。
第五部分 致谢    
5、年度研究计划及预期进展
第一阶段(2017年12月—2018年3月)
研究准备阶段:整理查阅资料,了解相关知识,探讨研究理念,制定研究方案。
第二阶段(2018年3月—2018年10月)
课题研究阶段:根据研究方案,进行结果的计算;研究结果整理汇总,完成初稿。
第三阶段(2018年10月—2019年3月)
课题成果阶段:整理修改,完成定稿。
四、参考文献
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