2010年3月大众商务,2010 (总第111期)Popular Busines8 ( Cumulatively , NO. 111 ) 基于sv模型的沪深300指数日收益率波动性实证研究郭卫超谢琦z!摘W:J本文利用SV唰MN，SV-MT、LeverageSV二三种模型对沪深3∞指数日收益率进行了实证研究。实证发现沪深3∞指数收益置在波动存在不对称性，且具有杠杆效应，不存在高风险离收益的特征。Lev例geSV模型拟合效果最好，但模型最复杂，而5V-MT模裂最简单，但拟合效果最差。[关键诩]SV模型育布斯抽样马氏链蒙特卡箩方法申圈分提哥:F840:lt献栋i只码:A文章编号:1刷-8283(2010)03-∞'54 -02 上或向下变化相同幅度，那么它在向下滑动过程中的波动性要高于向上1冒，.金融市场上投资工具价格走势的不确定带来收益率的波动…震是运动中的波动傲，这被称为杠杆效应。和慈本SV模型相比，具有杠杆效金融领域的核心问题，对收益事波动性研究是分析资本资产价格形成机应SV( Leverage SV)模型有一个额外的参数，就是相关系数p.其模型的制、金融风险管理、金融衍生品定价、投资组合的基础。目前，描述股票基本描述如下:价格形成机制、股价放动的模型主要有随机游走模型、对数正态分布模凡|鸟，p=exp(h,l2)st 3-(1) 型、ARCH类模型和随机彼动(5阳h嗣ticVolstility简称5V)模型等。随着股指期货的推出，作为ARCH模型的替代，SV模型是由一个不可观ι1 Iht>μ，cþ;[2，ρ=μ忡(鸟一μ)+叫t3 -(2) 测的随机过程决定。与其它波动模型相比，在…定程度上能更精确地描述股琪市场的价格波动现象。(~&~J -叫(~)'Gn} 3心2榄姐介细 SV -MN模童自3触掘捕始与~旺分析在5V-M模裂中考虑了风险补偿与预期收益的关系，基于.iE态分样本数据的选取与处盟'布的SV-MN模型的形式如下:选取2009年1月1日至2ω9年12月31日的沪深3∞指数日收盘价进行实证分析。数据来源于向花顺股票分析软件。用公式r，= 10 Y=dexp(ht)+&t(缸叫1) exPn 忡，)-1 o(矶-1)计算各种指数的臼对数收益率序列，其中r，表示日收t’ . -t---2 t 益率，p，表示沪铜指数第t天的收盘价格，p，表示第t-1天的收盘价格。μht据μ+4>(h)+ηω(2)斗… ..敏估计与实证分街t本文采用马氏链蒙特卡罗(MCMC)参数估计方法与WínBUGS软件其中y，表示第t日的收益率，8，为独立阿分布的自噪声干扰，服从对数掘进行仿真分析。首先使用Gíbbe抽样方法，对每个参数进行均值为0，方签为1的正态分布;0, ;J9独立向分布的波动的扰动水平，服l∞∞次选代，进行退火，以保证参数的收敛蚀。然后舍弃原来的法代，从均值为0，方授为~的.iE态分布。误笼项目t与8，~毫不相关的，都是不再进行4∞∞次选代，对模型进行模拟仿真过程。通过Gibbs抽样结可观测的。φ为持续性参数，反映了当前彼动对未来波动的影响，并且果，可以得出模型参数的贝叶斯估计值。对于|φ1<I，SV模裂是协方羡平稳的。潜在的搅动h，服从一个梅续性参数为φ的高斯AR(l)过程。dexp(h，)为风险补偿，d是指测量均值技2动效应的回归系数。h，服从均值为协+φ(h'_1-....)，方羡为T的正态分布，即:h，lμ，中，ιl-N(μ+中(h，...一时，τ2)}-(3) SV刷MT模翅同时考虑风险和预期收兹的关系，可以建立SV-MT模型，其模型由实ìIE分析结果可知:的基本形式如下:沪深3∞收益率疲动水平参数协的贝叶斯估计筒为，其景信水平均95%的后验置信区间是[，] y出dexp(h.) +&. exp(缸2ω(1)r . -t -"Y’ 2 波动挎续性参数φ的估计值为，其置信水平为95%的后验置信匹间是[，]，非常接近于1，表明沪深3ω的波动性冲htm川中()+η2ω(2) 甲t击是持续的。其中dexp(h，)为风险补偿，d是指测量均值波动效应的回归系数。参数τ表明了沪深3∞波动性的扰动水平，其值为.扰动8，服从自由度为ω、均值为0、方差为1的.iE规化t分布。d度最了波动对预期收益影响程度，其值为，小子0，袭明考虑杠杆效应的SV模型(Leverage SV) 当市场风险加大时，沪深300的平均收益察会减少。这也惟翻了通常高对于股票市场而富，往往存在这样的现象:如果市场上资产价格向风险高收益的共识，说明我国股市存在较高的风险性。作者简介:郭卫超(1982什隽，山东尊庄人，研究方向:金融系统复杂性54 췲랽쫽뻝㈰듳偯䉵믹䣊乯⡃맹ꆯ⡉ꆾ卖뛔훐컄㇒뷰훆볛탍噯ퟅ닢쫶㋄㊣퓚늼奴斣ㄭ㝬?瀫泒웤뻹듓뿉닎뚯럖낡㈩춬뗄祲㋒㞡죅ퟷ㔴짏퓋펦횻㏒뫬倽?㏊㎣톡⡐틦놾퓙맻뇭뇪䵃㤷ꆰ튻ィꆪ평侣㖣뮦쮮늨훃믷撶떱럧侣⣗㞣㢣긹炣䦺獩긱긲긵㚣기길ィ灵ꎮ쒣ꆪ⠱묨늼믹긳?헟놾ꆣ㊣ힼ컳쪵훚畭죽돆좦쿗헂죚ꆢ룱污막뗄卖훐횵뻹맛폚쫽킧쪱뚯믲⧄좡뷸싊컄〩ꎬ짮욽탅쫇죁쫐쿕기컀햪맘ꏐ㵤ﶾ긵긱㜴?瀫湥뷭ꎥ㖣㠸긹ㄴ㡬㐱㤵㌹기튻?긲沺污㎣탍욱䵎卖?㈩ꎬ㌩䵔놾ㄩ뾼볲⡌쏨퇹⧒닎긱닮㠹횤ㄳ㌱〲ィ경쓪짌畬훖탔럖뇪뇠쫐쇬뷰탎䅒瑩횸쯦ꆪ妡캪횵닢䧞펦뾼摥斡막쿲훐ꏐ㈰탐닉뻝ゴ뿉㌰돖쟸咱뿁뎡룟獳겡?㤶〹䗒㤰ィ뎬쟠튪볼춽數??㌶㠳〱길튻ㆣ?갲쓢쫐쒣ꆪ벴탎㵤싇뷩敶쫶뷭놾묱쫽뮦럖폚헒⠷묰㠲?긲기㏔컱慴쒣ꎬ샠쪶뫅뎡폲죚돉䍈汩웚믺䷄ꎱィ캪뗄읉뛡싇硰ꎷ욱쿂췓〹쪵傡폃뷸캵㐰틔ナ㤵탸볤쮲럧쫕룘거?㘳긳〱ㆣ떺ꆿ뫏듊뎡탍䵎瀨ꎺ쪽룜敲죧쫽渨맀짮컶䥉?㤷〴⢺긹㤸?楶탍쟒뫅싫ꎺ짏뗄럧믺샠瑹믵맽ꏐ겷ィꆣ㱉믘⡨ﺴ쫐뇤늨탒쓪횤ꎱ십탐ﲴ〰뗃헒ꎥ탔쫇ꢶ쿕틦?킧뗄쒣빰ꆩ죧룋맹慧쿂뻝偉볆㌰㈷뷡웚곖ꎬ곐듳놾ꆿ桦㠹⮽걐敬뛔뻟ꎺ춶뫋쿕훆쒣볲뗄돌췖뺵붲겷평ꎬ룟맩ꆣ폗뎡뮯뚯뮸㇔럖쫏럂画ゴ돶닎嬰쮻꾶볓맻볛탍쿂數킧컀?ⴱ폫ブ?卖믧톧컄⤫튻띬뷭禣뮦폐ퟮ䘤?〹탄맜ꆢ탍돆췆뻶룱킿뗄?붲캪쮹쾵뫍ꎺ⧎퓓펦뛸뎬쿠탔톡숱컶⦼뺻쪵솴헦경캵쒣룊뿉쪲뫳쫽ꎮꛉ퓔듳릲㵥퓁뭰爐뺭샻뫃쒣늨탎ꇪ뗄⠱嶡뗖좡웋횤횪걎짮룜㐰ꆪ릤컊샭막뫍獖돶뚨볂죕ꩉ돖䅒쫽풤ꪷ즶퇔춬ꆣꛍ쏉럖ﲴ탍ꢶ퇩뷭㤴꓆쪱쪶ꆫꎬ㇒ꎬ뚯쪽엾卖㤸⤫폫럖헒ꎺꆯ硰侣볃폃㌰룋탍㠲뻟쳢ꆢ볛쯦⧄ꆣ쟁?뗄ꩴ탸⡉웚죎럹헢꒷훁쫽귖쳘컶画닎꿋훃ㆣ〰?ꋴ쒣쪲떫쿖죧뮡㋒뒦컶깉ブ킧㠳볛ꎬ뷰늨믺ꏐퟷ폫쮷쫕헽㊵탔쫇⦹梡햲ꪡ췹뛈놻쒲塲㈰뻝룊뾨ꆣ쮻겶쫽껆탅맀갰헒뮦쮵톧卖벪훎쒣쿳쿂泒탍묩⡨샭훖쩓⢶䥉룊펦⠲룱뛔죚뚯늨춵캪웤뀩틦첬쓕닎킭ﶳꎷ릳?췹ꎮ돆컊〹살ﶵ싞쫗퓄뗄붲쟸볆짮쏷풺ꆪ탍늼ꆣꎺ⤫⡌쓐汦ꭩ?룊嚡뜫?ꎬ〱ퟟ쫕퇜뗄뚯좡䅒쯼햲싊럖쫽랽첡ﺴ묱ꖣꊾ듦쓇캪ﶣꆣ쓪풴?⡍쿈곒ꏐ놴컊볤횵㤹탔냏㌰컒ퟮ敶ﶵꩍ탍ꢶꎬ䵎쮹⭔헊늻뢴〩쫆틦짺쒣⡓ꏋ䍈늨릳ꎬ늼겷닮ꍤ펾맘걤淪敲퓚즽쎴룜겾ㄲ폚쓈쳬䍍쪹풱춽튶仄ﶶ쫇캪㔵뗄サ맺뷭즽ꆢ돩튻ꎯ퓓ㅦ整慧뚫햶ꏐ헒듦〳뗄싊욷탍瑯?쒣뚯ꗓ斡ꎻ횲랴욽數淪쾵쫇뗎헢쯼룋췊퓂춬䌩폃ꏖ쮹략寒ィ嶣죅첶쓆막⣍뚫卖ꎬ퇹?퓦楤퓊춲퓚ꆪ늻늨뚨훷捨탍쒣ꏎ溡벡펳컈瀨뗎횸ꨰ킧쟏㌱뮨쫕닎䝩꒲탄맀쒱문긹겷뚯좡붾쫐瀩㈩뗄꿐뛸컊쟠ꆪ십쪽룟〰좷뚯볛튪慳뗄탍꓆ꪶꏎ쇋梡뿉닢ꆢ쿲펦죕쮳엌쫽扢컊ꏄ볆듒ꎮ㜴잳쮮ꏆ流듦卖數죋헒ﶹ⭔ꇪ떺䵔럧쫏㔴뚨탔ꆢ폐瑩쳦쿠?상ꪶ떱ꆣꌩ뜫틔솿랽쿖쿂?뗄막볛맀玳ﶵ횵뛋ㄸ㒣ꎽ욽헒퓚튻ꆪꎬ삼탁쿕ꆪ듸퇐춶쯦?듺뇈헒ꋍ상잰잱캪뷭붨뻹닮쿳뮬뫍뗊욱룱볆쓊싕ꆣ릹㦣곆펽뗎뷏뮦퓊㈶ꆢ䵔솴亢쫐욽ㅦꎬ뛫쯊룟쒣〲살뺿믺ꎬ겷ꋍ늨퓚럧⡨솢瀨횵캪ꎺ뚯믹ﵐ짮럖랽醴헁삼곒ﳓ웤쪻㘰䱥쏉?탍랽킣뗖쫕쫇ퟩ폎獖퓚쒹횲겷ꆣ뚯뗄쿕ㆣ卖늨ㆵ죧맽놾ꎬ㌰컶傡램붷닐ﶳ웖묶쏐?횵묰㜱癥쳘ퟮ쿲곆짮뗖ꓑ틦럖뫏ퟟ쒣튻?벵횲폫뛔늨늹긱ꆪ뚯쓕맻돌獖웤ブ죭ꎱꢣ풡첡뗎ꎮ엋ꎬ캪럧ꎻ牡볲뾨ⶱꎺ킾뗄싊컶쒣탍뚨떣쒰벵㢡캴뚯뎥튻䵔킧ﶹ쫐훐룊볾坩겶ꏈꏍ㤹껆뇭ィ㈹?쿕떥뷰큲㊣来싞뾡쳘뗄믹탍쫇돌겻ퟔ쒲ꏊ살梡ꆣ뚷쒣펦뎡뺵湂퓃뮺ꢹ묷㙝뷎쏷긱㜹ꏕ탔ꎬ죚璱㌰ꓑ껉랽ꏊ헷늨놾뒡ꆢ평뛈陸ꢶ잲ꎷ擊⦣탍뗄꽴?쿠헊폃?啇뾸﵇ꎮ뮦㌶ꎬꆣ떫쨭쾵붶뗖ꆣ쓢램뚯뛔튻짏?隸꾵믏ﺴ쟖겷ꎬ믘럖춳뇈몣헅릫뻈又楢㔲㖣짮㦡킡닍뫏뢴헊꒷䱥튻닺쒿쫽룶쓜질쓈뗄폒뢲붲웤맩늼탔ꎬ?쪽㇌컊䀹扳ꖵ㌰폚욷ꯊブ킾킧?퓓ꋏ癥횱볛잰헽늻룼겷얣얶?펰뮸쒣쾵ꆣ튪뻟犡ﶽ귀돩웤쒺サィ귁ꇖ맻탔횻牡쫇룱ꎬ첬뿉뺫?겷꿋쒣쿬뾾ꩦ탍쫽룟폐ꌽ쓊뒵퇹훃쒲겱쯍탂ퟮ멝ꛉ来탎쏨럖맛좷ﺴ껆겶ꎬ훐淪㊵ꆣ쿲폚룜䥮헅?쒵뷡탅ꢶꢳ닮룊?뎻돉쫶늼뗘?붣볊늢떲쓕쿲룋첼ﲴ꿐ꎸꆣ랾〰믺막쒣쏨겷잲쟒?짏킧?画풳뎹絳횸욱??꒳쫽?쫕쳆틦삹몪싊샖늨탐뚯쒣ꎬ듦곉퓚붶늻ꮼ쏄켲㔰〱㌩
'提沪深300指数收益率SV-MT模型..敏估计缔巢较小op的后验均值为，这袭明我国股市存在的…定的红ff效应。参数均值标准差MC误差% % d -1. 956 对SV模型使用DlC准则进行比较分析μ , SV~模型，触DIC值 D Dhat PD " φ . 364E -0’ T 由实证分析结果可知:沪深3∞收益率波动水平参数怜的贝叶斯估计值为，其置注:DlC部D+Pp= Dhat+2 PD 信水平为95%的盾验蟹信区间是[，] 通过对SV模型DlC值的比较，可以发现拟合效果最好的是Lever波动持续性参数φ的估计值为，其置信水平为95"岛的后验ageSV模型(DIC= ) ，拟合效果最差的是SV-MT模型(DlC置信区间是[例，]，非常接近于1，表明我国股市的波动性= );模型最复杂的是LeverageSV模型(DlC= 117. 915)，模冲击是持续的。型最简单的是SV-MT模那(Pp=). 参数守表明了股市搅动性的扰动水平，其值为结论均建议d度最了波动对预期收益影响穗度，其值为，小于0，同样本文运用3种SV模型对2ω9年沪深3∞指数目收益事进行了实表明当市场风险加大时，沪深3∞的平均收益旦在会减少。这也推翻了通证研究。实ì.iE研究得出以下结论:常高风险高收益的共识，说明我国的股票市场存在较高的风险性。(1)发现沪深3∞收益率波动具有不对称性，存在杠杆效应，但不，随沪深300锵戴收益率Levera嚣.eSV模型参敏估计结果存在高风险高收益的特征。均值!标准差I..~呐抽l俑…叫"(2)利用DIC准则对3种SV模型进行比较，发现拟合效果最婷的是LeverageSV模型，拟合效果最爱的是SV-MT模型，模型最复杂的是Leverage SV模型，模型最简单的是SV-MT模裂。沪深3ω指做样东覆放了沪深市场六成左右的市筒，具有良好的市场代袭蚀。而沪深3∞指数作为即将推出的股指期货的标的指数，其对由实证分析结果可知:于我国股市的影响不蓄而喻。但本文的研究发现，我国股市存在较大的沪深3∞收益率波动水平参数μ的贝叶斯估计值为.其置风险，且离风险并来伴随着高收益，存在严重的投机现象。针对这些问信水平为95%的后验置信区间是[, ] 题提出以下建议:1 )波动持续性参数φ的估计值为，其置信水平为95%的后(1)政府相关部门、交易所及各券商应加强投资者风险教育工作，验置信区间是[，]，接近于1，也袭明我国股市的波动性制定投资者教育计划，普及证券市场知识，倡导理性投资理念。冲击是挎续的。(2)政府相关部门应利用适当的经济、法律及行政等手段，抑制市2)参数T表明了股市波动性的扰动水平，其值为。场过度投机，严厉处罚恶意投机者。3) p的后验均值为南，其置信水平为95%的后验置信区间是[, ]，这表明我国股市市场存在一定的杠杆效应。参等文献:对以上三种模型估计结果汇总来看[1]张世英.扩展SV模型及其在深圳股窥市场的应用[J).，2ω1， ’ SV ~雄模型骨#靠自估计纺果(6) :21 -26 φ [2]朱籁明.李峰.杨锦明.荔于MCMC模拟的贝叶新厚尾金融随机波动模裂分析[1]，，2∞7. (4) :111-115. [3]张世英.樊智.协整理论与波动模裂[M].清华大学出版社I，everageωSVI吗∞5 由此可以看出沪深3ω收益事疲动水平参数肿的贝叶斯估计值为[4]牡子5JZ.苏卫东.张世英.金融市场波动模型化研究进展[JJ, 左右。波动持续性毒草数φ的估计值约为，非常接近于1，也西北农林科技大学学报(社会科学版).2∞2(4) :32 -35,40 表明我国股市具有持续的搅动性冲击。参数T表明了股市波动性的优动水平，其值为ω之间，说明沪深3∞收益率波动的噪声比췲랽쫽뻝岛얩닎뻹뇪䵣㊣ꆪィ튻ㆣ쿉?ㄶ㖣㈹평侣뮦탅늨훃돥撶뇭뎣맼卖ꆰ튲ㄩ퇩㈩㌩쫇뛔쒣뚷ꎬ䱥ⴷ뚯뷏펦쮥偄䑉ㄷ힢偯춨慧㷒獖탍㒽놾횤⠱듦⠲뎡폚럧쳢훆嬱⠶嬲嬳㈰嬴컷죵㞣侣䑨㤷?ィꆪꎻㄶ튻㈲侣ㆣ긶긱갲卖긹癥ꎬ?㈴긵길㞣긲ꎮ기ィ튻ꆪ㈶㈲ㄱ㊣쫽횵ힼ컳긹긱쪵쒣틔샠탍ꆣ慴ꎺퟮ퇐퓚䱥쳡⦣짮쮮뚯탅믷죁쏷룟늨훃닎炵嬭듋킡獖맽묲컄⦷⧀듺컒쿕⧕뚨巕巖嶶놱ꎮ기㢣㞣ィꆪ㈲ㄹ긲긹㉬㔳긴㘹〴㤹㜳㜴牡㐷侣㜲뾼ィ㤲㌴긶㜰㜹㈷㌵㜴㌹㌰〱긷긱㐷길긵侣㜵긲䵔㌶긴㈲ꆪ䱥㔰긹㤴牡?긲닮ㄶ㔶?㎡횤긳㌰탍짏긴쒣ꎯ䵎来긵䑉볲뺿룟癥돶먲㔰〴ㄳ긱ㄴ㌶㤵㠴〱㈱긹㈶〷ィ㐵〳㜹㔵㜸㔳ꎮ㌰욽돖쟸쫇暱뿁떱럧㈸뚯탅쫽쒺뿉㗗컒ꆣ뛔㈳퓋ꋏﯓ뇭맺ꎬﺸ춶뛈엊엗얩?㜵㔳㤳㤷㠵㤶㘱긷ㄶ㤵㌳䵔㔱ィ㈲癥ꎮㄵ来ꆪ㙬㕬?컄ꎥ㠴㈲㜷?㔴㑅㜴㘳㠱㈶긲㤷〲ꎮ뮦럖ブ닎죽탍䌽떥ꆣ럧牡ꎬ틔ㆡ?㜵卖ꎮ긱㌱牡㐲㔹ナ캪탸볤돖쮲쫐쿕틲咱긷틔맺ꎬ炵탍獖⡄ㆣ폃횻썄琱탔막쟒껏춶샓?폆쇖?ꆤ튻㤰㠲㌶짮컶룊쫽훖닎䐫뗄쪵쿕쒣쿂쿗ꨲ럖?㈸〴ꎮ来〴?헒㤵탔쫇탸ꢶ뎡룟쮾㜵뾴튡막웤쒺쪹닎䥃긹㏖ꛉ쓢횸ꆣ쫐헟믺ꊣ붣뿆㌰뷡맀쒣쫽㤳ꆪ偄쫇횤룟탍붨?컶꣒ꎺꎥ닎嬰뗄쮹꾶럧쫕탔쫇淪㚣돶ꎲ쫐횵폃쫽卖㷒㌩㴱홓ힼ뫏뛸?뷌ꎬ껀꺷껋벼ブ맻헒볆탍맀㵄獶퇐ퟮ틩孊?룊뿉쪲뗄쫽ꎮꆣ짊퓔쿕틦뷡닎孏쮹뗎곒맀볆뮦ꢶ뻟캪䑉ꋹ桡묲ꎻ㜷ꆪ囄뺿〱퓲킧볲퇹펰ꎺ뿃폽퇏꧕嶣껖헎듳횪쩌맻볆뷡琫䵔뗃떥겣ꢶ뫳뷭㤳킲꓆볓뗄쫽ꎮ짊묰짮꾳폐ィ淪䏗䏖㈹쒣ꏐ㇊뛔놾쿬늢얡엓샷륳잣삶톧헒ꎺ敶뷡맻?쒣돶쳘뗄갲꿋퇩뗄㤱ꢶ?듳릲평㠹킲묰ꎮ㌰훐돖긱뗎볔?떵㒣탍춶㏖ퟮ뢲늻캴ꊽ뮮ꛀ뒦囄껑껐ꮣ톧敲맻탍틔헷쫇〰껆훃맀ꎬ꿐헒쪱쪶뗄㘹ꢶꎮ㈹ナ탸㌵쒱긵ퟮ㔩퐲홳닮룇ㄩ퇔냩믒ﯓ랣ꏐ귕껕놨쩓慧믣⡐쿂ꆣ卖㞣붲탅볆ィ풵ꎬ맀꿐㔶ㄶ헒풲뗄ꆪ묰좽㤩뢴〰쪲囄쇋횸뛸쯦ퟋ웕쏊뛱춼﯀엊⣉嚡?ퟜ䐽뷡ꆪ긨컊쟸횵긹쓈냏뮦쮵볆ィ풵ㄸ嶣늨ꎮ킱쾣ꎬ퓓쒣㧄ꢶꏐ쫇쫽폷ퟅ寮벰쪵틢냆샓ꩍ살ㄹ싛䵔㐩哄ﶡ볤캪㤵얶짮쏷ﶶ횵긹쓈ꎬ곕뾴쪲ﶽ뚯긱㔶좽겿쓢뗄ꎮꎺ꾾춽卖쒣ퟷꆣ룟낸횤놵춶꺻?ꊣꏐ탍ㄱ낵쫇ィ㉝꿋첶㌰컒략캪㠱얶웤ꢶ탔㜵ㄸ쾷짒뫏ꛉ?ꆪ쫐떫쫕좯쒾믺?陸꺽웑춲㜩ꆣㆡ쒱寒긹ꎬ껆좣サ맺ィ㕝꿋훃쒹돥횮훎풷킧䳫킲킱丧뎡벴놾틦꿉쫐궼헟?ꢶꞰ컊ꆣꨱ듒문㜴럇붣곆쓆뗄묷긹ꎬ껆탅삼믷볤헢?ꋏ맻뺳〱뮶좽狄쇹붫컄쳓뎡쎡ꆣ?䍍꿄?ﶹㄵ뛋ꎮ㊣뎣곆붾막㐷뷓붣쮮특붲웖ꆣꎬ뇭후ퟮ끉⧖풳쾣ꏐ돉췆뗄듦ꚼ횪ꊷ짆䏄킳삼ꎮ릹㈷곆뷓뗎流욱㜹㊣뷼調컊뗔닎쮵쏷닮来룊원겷춣ퟳ돶퇐퓚폇쪶ꣂ뇊ꏄ쵛ꆲ㈰욽삼㜶뷼뗎헒쫐㞣곆폚캪짊ﶡ볎쫽쏷컒쿐뗄풣ꋏ계폒뺿퇏뿍ꎬ즼킳䵝ꢶ〲?웖ꎬ쏐폚ꨰ묰뎡곒ㆣ뗎㤵탊낵璱뮦맺ꞹ쫇헊겴후ꏐ뗄막랢훘뛗뎫냐ꆵ쒱ꎮ꿄⠴뗎튻엋ㆣꎮ쪻듦묷쏐곒ꨰꎥ킳쒱짮막ﯗ獖헒췗쫐횸쿖뗄쫕떼탕쓓듒쟥ꏐ⦣㞣껆겱ㄳ㈱퓚ꎮ엋늱뗄ꆴ듒㤷㌰쫐ꆪ?쿐횵웚ꎬ춶?샭ﺵꛓ뛋뮪춻긳묷긱뷎㘴㘱뷏ㄸ껆ㄷ뫳뛋ꎬ쮹ナ듦쎵䵔쪽?ꞹ듔믵컒믺탔죊썛릺듳꿑㈭ꎮ㡝ꆣꎬ?룟㕝뷎㔷퇩?릹럇짊헒퓚쓊쒣쯐ﯗ펵뻟뗄맺쿖햽춶횶䪡톧킾㌵㘷㖣특킡ꏕ뗄㐹ꆣ훃뮶삼뎣킲음탍탁ꟓ쓊폐뇪막쿳쳓캣뾣늽돶뾽ꎬ㖣ꖵ調폚럧탅ꢵ웖뷓ꢶ쪲튻敶⡄쯊ꚣ쎵?솼뗄쫐ꆣﶹ샭곒꺣냦㐰곆쒺짊ィ닍쿕ꖵ쟸쒸뗎뷼꿐ꢶ뚨敲䥃?겵뫃횸듦헫ꓗ쓮훖갲?짧륛킵곍욷탔쒺볤??폚풵꾵뗄ꮲ쫽퓚뛔ꆣ웊〱䩝?쒲곑귁ꆣ쯐ㆣ쓈쓔룜쫐ꎬ뷏헢㜱ꢶ?쯍ꟓ곒룋웤듳킩ꎬ꿐?ꚡ鈴킧뛔뗄컊?
