太原北京汽车e系列经销商_太原北京汽车旗舰店

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       大家好，今天我将为大家介绍一下关于太原北京汽车e系列经销商的问题。为了更好地理解这个问题，我对相关资料进行了归纳整理，现在让我们一起来看看吧。

1.计量经济学使用Eviews软件分析的案例模型

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计量经济学使用Eviews软件分析的案例模型

       计量经济学

       期末实验报告

       实验名称：大中城市城镇居民人均消费支出与其影响因素的分析

       姓 名：

       学 号：

       班 级：

       指导教师：

       时 间：

       23个城市城镇居民人均消费支出

       与其影响因素的分析

       一、 经济理论背景

       近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。

       二、 有关人均消费支出及其影响因素的理论

       我们主要从以下几个方面分析我国居民消费支出的影响因素：

       ①、居民未来支出预期上升，影响了居民即期消费的增长

       居民的被动储蓄直接导致购买力的巨大分流, 从而减弱对消费品的即期需求，严重地影响了居民即期消费的增长，进而导致有效需求的不足，最终导致经济增长的乏力。90年代末期以来，我国的医疗、养老、失业保险、教育等一系列改革措施集中出台，原有的体制被打破，而新的体制尚未建立健全，因此目前的医疗、养老、失业保险、教育体制对居民个人支出的压力较大，而且基本上都是硬性支出，支出的不确定性也很大，导致居民目前对未来支出预期的上升。

       ②、商品供求结构性矛盾依然突出

       从消费结构上看，我国消费品市场已发生了新的根本性变化：居民低层次消费已近饱和，而更高水平的消费又未达到。改革开放20多年来，城乡居民经过了一个中档耐用消费品的普及阶段后，目前老百姓的收入消费还不足以形成一个新的、以高档产品为内容的主导性消费热点，如轿车、住房等还远不能纳入大多数人的消费主流，居民现有的购买力不能形成推动主导消费品升级的动力。

       ③、物价总水平持续在低水平运行，通货紧缩的压力较大，不利于消费的增长

       加入WTO之后，随着关税的降低和进口规模的扩大，国外产品对我国市场的冲击将进一步加大，国际价格紧缩对国内价格变化将产生负面影响。物价的持续下降，不利于居民的消费增长。因为从居民的消费心理上看，买涨不买降是居民购物的习惯心理。由于居民对物价有进一步下降的预期，因此往往推迟消费，不利于居民消费的增长。另外，从统计上分析，由于物价的下降，名义消费增长往往低于实际消费的增长，这在一定程度上也不利于消费增长幅度的提高。

       ④、我国现阶段没有形成大的消费热点，难以带动消费的快速增长

       经过近几年的培育和发展，我国目前已经形成了住房消费、居民汽车消费、通信及电子产品的消费、节假日消费及旅游消费等一些消费亮点，可以促进消费的稳定增长，但始终未能形成大的消费热点，因此不能带动消费的高速增长。

       三、 相关数据收集

       相关数据均来源于2006年《中国统计年鉴》：

       23个大中城市城镇居民家庭基本情况

       地区 平均每户就业人口（人） 平均每一就业者负担人数（人） 平均每人实际月收入（元） 人均可支配收入（元） 人均消费支出（元）

       北京 1.6 1.8 1865.1 1633.2 1187.9

       天津 1.4 2.0 2010.6 1889.8 939.8

       石家庄 1.4 2.0 1061.3 1010.0 722.9

       太原 1.3 2.2 1256.9 1159.9 789.5

       呼和浩特 1.5 1.9 1354.2 1279.8 772.7

       沈阳 1.3 2.1 1148.5 1048.7 812.1

       大连 1.6 1.8 1269.8 1133.1 946.5

       长春 1.8 1.7 1156.1 1016.1 690.2

       哈尔滨 1.4 2.0 992.8 942.5 727.4

       上海 1.6 1.9 1884.0 1686.1 1505.3

       南京 1.4 2.0 1536.4 1394.0 920.6

       杭州 1.5 1.9 1695.0 1464.9 1264.2

       宁波 1.5 1.8 1759.4 1543.2 1271.4

       合肥 1.6 1.8 1042.5 950.1 686.9

       福州 1.7 1.9 1172.5 1059.4 942.8

       厦门 1.5 1.9 1631.7 1394.3 998.7

       南昌 1.4 1.8 1405.0 1321.1 665.4

       济南 1.7 1.7 1491.3 1356.8 1071.4

       青岛 1.6 1.8 1495.6 1378.5 1020.7

       郑州 1.4 2.1 1012.2 954.2 750.3

       武汉 1.5 2.0 1052.5 972.2 853.1

       长沙 1.4 2.1 1256.9 1148.9 986.8

       广州 1.7 1.8 1898.6 1591.1 1215.1

       四、 模型的建立

       根据数据，我们建立多元线性回归方程的一般模型为：

       其中：

       ——人均消费支出

       ——常数项

       ——回归方程的参数

       ——平均每户就业人口数

       ——平均每一就业者负担人口数

       ——平均每人实际月收入

       ——人均可支配收入

       ——随即误差项

       五、实验过程

       （一）回归模型参数估计

       根据数据建立多元线性回归方程：

       首先利用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。

       利用Eviews输出结果如下：

       Dependent Variable: Y

       Method: Least Squares

       Date: 12/11/07 Time: 16:08

       Sample: 1 23

       Included observations: 23

       Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

       C -1682.180 1311.506 -1.282633 0.2159

       X1 564.3490 395.2332 1.427889 0.1704

       X2 569.1209 379.7866 1.498528 0.1513

       X3 1.552510 0.629371 2.466766 0.0239

       X4 -1.180652 0.742107 -1.590947 0.1290

       R-squared 0.721234 Mean dependent var 945.2913

       Adjusted R-squared 0.659286 S.D. dependent var 224.1711

       S.E. of regression 130.8502 Akaike info criterion 12.77564

       Sum squared resid 308191.9 Schwarz criterion 13.02249

       Log likelihood -141.9199 F-statistic 11.64259

       Durbin-Watson stat 2.047936 Prob(F-statistic) 0.000076

       根据多元线性回归关于Eviews输出结果可以得到参数的估计值为： , , ， ，

       从而初步得到的回归方程为：

       Se= (1311.506) (395.2332) (379.7866) (0.629371) (0.742107)

       T= (-1.282633) (1.427889) (1.498528) (2.466766) (-1.590947)

       F=11.64259 df=18

       模型检验：由于在 的水平下，解释变量 、 、 的检验的P值都大于0.05，所以变量不显著，说明模型中可能存在多重共线性等问题，进而对模型进行修正。

       （二）处理多重共线性

       我们采用逐步回归法对模型的多重共线性进行检验和处理：

       X1：

       Dependent Variable: Y

       Method: Least Squares

       Date: 12/11/07 Time: 16:28

       Sample: 1 23

       Included observations: 23

       Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

       C 153.8238 518.6688 0.296574 0.7697

       X1 523.0964 341.4840 1.531833 0.1405

       R-squared 0.100508 Mean dependent var 945.2913

       Adjusted R-squared 0.057675 S.D. dependent var 224.1711

       S.E. of regression 217.6105 Akaike info criterion 13.68623

       Sum squared resid 994441.2 Schwarz criterion 13.78497

       Log likelihood -155.3917 F-statistic 2.346511

       Durbin-Watson stat 1.770750 Prob(F-statistic) 0.140491

       X2：

       Dependent Variable: Y

       Method: Least Squares

       Date: 12/11/07 Time: 16:29

       Sample: 1 23

       Included observations: 23

       Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

       C 1756.641 667.2658 2.632596 0.0156

       X2 -424.1146 347.9597 -1.218861 0.2364

       R-squared 0.066070 Mean dependent var 945.2913

       Adjusted R-squared 0.021597 S.D. dependent var 224.1711

       S.E. of regression 221.7371 Akaike info criterion 13.72380

       Sum squared resid 1032515. Schwarz criterion 13.82254

       Log likelihood -155.8237 F-statistic 1.485623

       Durbin-Watson stat 1.887292 Prob(F-statistic) 0.236412

       X3：

       Dependent Variable: Y

       Method: Least Squares

       Date: 12/11/07 Time: 16:29

       Sample: 1 23

       Included observations: 23

       Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

       C 182.8827 137.8342 1.326831 0.1988

       X3 0.540400 0.095343 5.667960 0.0000

       R-squared 0.604712 Mean dependent var 945.2913

       Adjusted R-squared 0.585888 S.D. dependent var 224.1711

       S.E. of regression 144.2575 Akaike info criterion 12.86402

       Sum squared resid 437014.5 Schwarz criterion 12.96276

       Log likelihood -145.9362 F-statistic 32.12577

       Durbin-Watson stat 2.064743 Prob(F-statistic) 0.000013

       X4：

       Dependent Variable: Y

       Method: Least Squares

       Date: 12/11/07 Time: 16:30

       Sample: 1 23

       Included observations: 23

       Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

       C 184.7094 161.8178 1.141465 0.2665

       X4 0.596476 0.124231 4.801338 0.0001

       R-squared 0.523300 Mean dependent var 945.2913

       Adjusted R-squared 0.500600 S.D. dependent var 224.1711

       S.E. of regression 158.4178 Akaike info criterion 13.05129

       Sum squared resid 527020.1 Schwarz criterion 13.15003

       Log likelihood -148.0898 F-statistic 23.05284

       Durbin-Watson stat 2.037087 Prob(F-statistic) 0.000096

       由得出的数据可以看出， 的调整的判定系数最大，因此首先把 引入调整的方程中，然后在分别引入变量 、 、 进行OLS得：

       X1、X3

       Dependent Variable: Y

       Method: Least Squares

       Date: 12/11/07 Time: 16:32

       Sample: 1 23

       Included observations: 23

       Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

       C -222.8991 345.9081 -0.644388 0.5266

       X1 289.8101 227.2070 1.275533 0.2167

       X3 0.517213 0.095693 5.404899 0.0000

       R-squared 0.634449 Mean dependent var 945.2913

       Adjusted R-squared 0.597894 S.D. dependent var 224.1711

       S.E. of regression 142.1510 Akaike info criterion 12.87276

       Sum squared resid 404138.2 Schwarz criterion 13.02087

       Log likelihood -145.0368 F-statistic 17.35596

       Durbin-Watson stat 2.032110 Prob(F-statistic) 0.000043

       X2、X3

       Dependent Variable: Y

       Method: Least Squares

       Date: 12/11/07 Time: 16:33

       Sample: 1 23

       Included observations: 23

       Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

       C 239.5536 531.1435 0.451015 0.6568

       X2 -27.00981 244.0392 -0.110678 0.9130

       X3 0.536856 0.102783 5.223221 0.0000

       R-squared 0.604954 Mean dependent var 945.2913

       Adjusted R-squared 0.565449 S.D. dependent var 224.1711

       S.E. of regression 147.7747 Akaike info criterion 12.95036

       Sum squared resid 436747.0 Schwarz criterion 13.09847

       Log likelihood -145.9292 F-statistic 15.31348

       Durbin-Watson stat 2.063247 Prob(F-statistic) 0.000093

       X3、X4

       Dependent Variable: Y

       Method: Least Squares

       Date: 12/11/07 Time: 16:34

       Sample: 1 23

       Included observations: 23

       Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

       C 331.7015 142.5882 2.326290 0.0306

       X3 1.766892 0.553402 3.192782 0.0046

       X4 -1.473721 0.656624 -2.244390 0.0363

       R-squared 0.684240 Mean dependent var 945.2913

       Adjusted R-squared 0.652664 S.D. dependent var 224.1711

       S.E. of regression 132.1157 Akaike info criterion 12.72634

       Sum squared resid 349091.0 Schwarz criterion 12.87445

       Log likelihood -143.3529 F-statistic 21.66965

       Durbin-Watson stat 2.111635 Prob(F-statistic) 0.000010

       由数据结果可以看出，引入X4时方程的调整判定系数最大，且解释变量均通过了显著性检验，再分别引入X1、X2进行分析。

       X1、X3、X4

       Dependent Variable: Y

       Method: Least Squares

       Date: 12/11/07 Time: 16:37

       Sample: 1 23

       Included observations: 23

       Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

       C 193.6693 403.8464 0.479562 0.6370

       X1 89.29944 243.6512 0.366505 0.7180

       X3 1.652622 0.646003 2.558228 0.0192

       X4 -1.345001 0.757634 -1.775265 0.0919

       R-squared 0.686457 Mean dependent var 945.2913

       Adjusted R-squared 0.636950 S.D. dependent var 224.1711

       S.E. of regression 135.0712 Akaike info criterion 12.80625

       Sum squared resid 346640.3 Schwarz criterion 13.00373

       Log likelihood -143.2719 F-statistic 13.86591

       Durbin-Watson stat 2.082104 Prob(F-statistic) 0.000050

       X2、X3、X4

       Dependent Variable: Y

       Method: Least Squares

       Date: 12/11/07 Time: 16:38

       Sample: 1 23

       Included observations: 23

       Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

       C 62.60939 489.2088 0.127981 0.8995

       X2 134.1557 232.9303 0.575948 0.5714

       X3 1.886588 0.600027 3.144175 0.0053

       X4 -1.596394 0.701018 -2.277251 0.0345

       R-squared 0.689658 Mean dependent var 945.2913

       Adjusted R-squared 0.640657 S.D. dependent var 224.1711

       S.E. of regression 134.3798 Akaike info criterion 12.79599

       Sum squared resid 343100.8 Schwarz criterion 12.99347

       Log likelihood -143.1539 F-statistic 14.07429

       Durbin-Watson stat 2.143110 Prob(F-statistic) 0.000046

       由输出结果可以看出，在 的水平下，解释变量 、 的检验的P值都大于0.05，解释变量不能通过显著性检验，因此可以得出结论模型中只能引入X3、X4两个变量。则调整后的多元线性回归方程为：

       Se= (142.5882) (0.553402) (0.656624)

       T= (2.326290) (3.192782) (-2.244390)

       F=21.66965 df=20

       （三）.异方差性的检验

       对模型 进行怀特检验：

       White Heteroskedasticity Test:

       F-statistic 1.071659 Probability 0.399378

       Obs*R-squared 4.423847 Probability 0.351673

       Test Equation:

       Dependent Variable: RESID^2

       Method: Least Squares

       Date: 12/11/07 Time: 16:53

       Sample: 1 23

       Included observations: 23

       Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

       C 34247.50 128527.9 0.266460 0.7929

       X3 247.9623 628.1924 0.394723 0.6977

       X3^2 -0.071268 0.187278 -0.380548 0.7080

       X4 -333.6779 714.3390 -0.467114 0.6460

       X4^2 0.121138 0.229933 0.526841 0.6047

       R-squared 0.192341 Mean dependent var 15177.87

       Adjusted R-squared 0.012861 S.D. dependent var 23242.54

       S.E. of regression 23092.59 Akaike info criterion 23.12207

       Sum squared resid 9.60E+09 Schwarz criterion 23.36892

       Log likelihood -260.9038 F-statistic 1.071659

       Durbin-Watson stat 1.968939 Prob(F-statistic) 0.399378

       由检验结果可知， ，由White检验知，在 时，查 分布表，得临界值 (20)=30.1435，因为 < (5)= 30.1435,所以模型中不存在异方差。

       （四）.自相关的检验

       由模型的输出结果可知，估计结果都比较满意，无论是回归方程检验，还是参数显著性检验的检验概率，都显著小于0.05，D-W值为2.111635，显著性水平 =0.05下查Durbin-Watson表，其中n=23，解释变量的个数为2，得到下限临界值 ，上限临界值 ， =1.543<D-W=2.111635<4 ，由DW检验决策规则可知，该模型不存在自相关问题。

       六、对模型进行分析和解释经济学意义

       回归方程的意义为：当平均每人实际月收入不变时，人均可支配收入每增加一个单位，人均消费支出减少1.473721个单位；当人均可支配收入不变时，平均每人实际月收入每增加一个单位，人均消费支出增加1.766892个单位。

       七、 就模型所反映的问题给出针对性的政策建议或结论

       对于我国人均消费支出的分析中，可以看出我国在过去的几年里经济发展稳健，但是由于种种原因导致我国经济的现状存在一定的问题，如不完善的社会保障制度导致消费结构不合理；过高的居民储蓄存款影响居民消费倾向；消费品生产行业投资方向失误和低效率引起国内市场消费梗阻；保守的消费观念和消费政策的制约；教育支出比重过大影响居民消费倾向 。对此我们国家应该在以下几个方面对居民消费中存在的问题进行对策研究

       （一）建立和完善社会保障制度，增强居民消费信心

       （二）培育新的消费热点，拓展居民的消费领域

       （三）促使商品消费从自我积累型向信用支持型转变

       （四）分层次促进居民消费

       （五）破解影响消费结构优化的政策制约

       （六）化解有效供给不足与产品相对过剩的矛盾

玛莎拉蒂的中国市场

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现在的经济风暴是怎么造成的? (100分)

       2004年8月，法拉利玛莎拉蒂汽车国际贸易（上海）有限公司在上海正式成立。合资公司主要由意大利法拉利公司及中国保利科技有限公司共同投资组建，法拉利公司在此合资公司中占有主要份额。

       作为法拉利和玛莎拉蒂汽车在中国的总代理，法拉利玛莎拉蒂汽车国际贸易（上海）有限公司主要负责法拉利和玛莎拉蒂在中国的品牌管理，向授权经销商网络提供整车、零部件和配件等的销售以及在售后服务和产品技术方面的支持，并为中国客户提供与法拉利和玛莎拉蒂全球标准相一致的无微不至的客户服务。

       2007年，中国成为玛莎拉蒂在全球的第八大市场。

       2009年，玛莎拉蒂在华销售261辆，在玛莎拉蒂全球市场排名第六位。中国市场已成为Quattroporte总裁系列全球第三大市场，而GranTurismo系列在中国市场的销量在其全球市场中位列第七。

       2010年，中国成为玛莎拉蒂全球第四大市场。

       2011年，全年玛莎拉蒂中国共向最终用户交付新车780辆，实现了在中国将近翻倍的业绩增长。由此，中国现已成为玛莎拉蒂全球第二大市场以及大市场。其中，Quattroporte总裁系列是玛莎拉蒂在中国市场最畅销的车型，2011年占销售总量的57%。其余43%的销量为GranTurismo跑车和GranCabrio敞篷跑车。

       2012年，新加坡意特汽车投资建成的全球最大的法拉利玛莎拉蒂3S中心，地处上海普陀区真光路627号，成为法拉利和玛莎拉蒂品牌在亚太地区面积最大的品牌汽车3S服务中心。

       2013年，玛莎拉蒂在华交付了近4千辆汽车，中国成为玛莎拉蒂增速最高市场，达到2012年的4.3倍左右，占据2013年玛莎拉蒂全球销量的25%比重。

       2014年2月，法拉利玛莎拉蒂3S中心入驻冰城哈尔滨，标志着法拉利和玛莎拉蒂在华市场战略的又一个重要里程碑。同时，“驭风雪 越百年”玛莎拉蒂首次中国冰雪试驾在哈尔滨冰雪大世界激情上演。随着法拉利玛莎拉蒂哈尔滨3S中心的开幕，加上2012年开业的沈阳展厅，以及即将开业的大连法拉利玛莎拉蒂店和长春玛莎拉蒂店，尊荣亿方集团初步完成了法拉利玛莎拉蒂在东北三省的网络发展布局。

       2014年3月，法拉利玛莎拉蒂重庆展厅在龙湖水晶郦城K15盛大开业，进一步完善法拉利在中国市场的销售和服务网络，为更多重庆及贵州地区的车主带来法拉利独特的品牌体验和全方位卓越的客户服务。

       2014年4月20日，玛莎拉蒂亮相北京国际车展。全新Alfieri 2+2概念跑车、Quattroporte总裁轿车杰尼亚限量版以及GT MC Stradale百年庆典特别版跑车，强势亮相玛莎拉蒂E413展台，这也是全新Alfieri 2+2概念跑车和Quattroporte总裁轿车杰尼亚限量版首次亮相亚洲。菲亚特克莱斯勒全球首席设计师Lorenzo Ramaciotti指出：Alfieri以玛莎拉蒂的创始人命名，采用的是玛莎拉蒂最传统的2+2运动跑车设计，既表达了对创始人的尊敬，也反映了玛莎拉蒂的品牌历史、传统及起源，突出了玛莎拉蒂百年的意义，更代表了玛莎拉蒂未来的方向。尊贵典雅的Quattroporte总裁轿车、轻盈动感的Ghibli轿车也出现玛莎拉蒂E413展台上，共同诠释玛莎拉蒂品牌的百年优雅、奢华、运动与激情。

       截止，公司已在位居中国最重要城市完成了经销和售后服务网络的建设（上海、北京、广州、深圳、沈阳、昆明、杭州、青岛、成都、厦门、重庆、大连、东莞、南京、西安、太原等）。

       2016年3月23日，阿里汽车与玛莎拉蒂举行战略合作签约仪式。玛莎拉蒂官方旗舰店入驻天猫，玛莎拉蒂全系在售车型均可通过其天猫旗舰店接受预定。仪式现场，玛莎拉蒂首款SUV Levante在天猫平台上进行首发100辆。

太原哪里的皇明太阳能买的最便宜？电话是多少？例如金品190系列16管的

       1楼回答有点搞笑···

       一。杠杆。目前，许多投资银行为了赚取暴利，采用20－30倍杠杆操作，假设一个银行A自身资产为30亿，30倍杠杆就是900亿。也就是说，这个银行A以 30亿资产为抵押去借 900亿的资金用于投资，假如投资盈利5％，那么A就获得45亿的盈利，相对于A自身资产而言，这是150％的暴利。反过来，假如投资亏损5％，那么银行 A赔光了自己的全部资产还欠15亿。

       二。CDS合同。由于杠杆操作高风险，所以按照正常的规定，银行不运行进行这样的冒险操作。所以就有人想出一个办法，把杠杆投资拿去做“保险”。这种保险就叫CDS。比如，银行A为了逃避杠杆风险就找到了机构B。机构B 可能是另一家银行，也可能是保险公司，诸如此类。A对B说，你帮我的贷款做违约保险怎么样，我每年付你保险费5千万，连续10年，总共5亿，假如我的投资没有违约，那么这笔保险费你就白拿了，假如违约，你要为我赔偿。A想，如果不违约，我可以赚45亿，这里面拿出5亿用来做保险，我还能净赚40亿。如果有违约，反正有保险来赔。所以对A而言这是一笔只赚不赔的生意。B是一个精明的人，没有立即答应A的邀请，而是回去做了一个统计分析，发现违约的情况不到 1％。如果做一百家的生意，总计可以拿到500亿的保险金，如果其中一家违约，赔偿额最多不过50亿，即使两家违约，还能赚400亿。A,B双方都认为这笔买卖对自己有利，因此立即拍板成交，皆大欢喜。

       三。CDS市场。B做了这笔保险生意之后，C在旁边眼红了。C就跑到B那边说，你把这100个CDS卖给我怎么样，每个合同给你2 亿，总共200亿。B想，我的400亿要10年才能拿到，现在一转手就有200亿，而且没有风险，何乐而不为，因此B和C马上就成交了。这样一来，CDS 就像股票一样流到了金融市场之上，可以交易和买卖。实际上C拿到这批CDS之后，并不想等上10年再收取200亿，而是把它挂牌出售，标价220亿；D看到这个产品，算了一下，400亿减去220亿，还有180亿可赚，这是“原始股”，不算贵，立即买了下来。一转手，C赚了20 亿。从此以后，这些CDS就在市场上反复的抄，现在CDS的市场总值已经抄到了62万亿美元。

       四。次贷。上面 A,B,C,D,E,F....都在赚大钱，那么这些钱到底从那里冒出来的呢？从根本上说，这些钱来自A以及同A相仿的投资人的盈利。而他们的盈利大半来自美国的次级贷款。人们说次贷危机是由于把钱借给了穷人。笔者对这个说法不以为然。笔者以为，次贷主要是给了普通的美国房产投资人。这些人的经济实力本来只够买自己的一套住房，但是看到房价快速上涨，动起了房产投机的主意。他们把自己的房子抵押出去，贷款买投资房。这类贷款利息要在8％－9％以上，凭他们自己的收入很难对付，不过他们可以继续把房子抵押给银行，借钱付利息，空手套白狼。此时A很高兴，他的投资在为他赚钱；B也很高兴，市场违约率很低，保险生意可以继续做；后面的C,D,E,F等等都跟着赚钱。

       五。次贷危机。房价涨到一定的程度就涨不上去了，后面没人接盘。此时房产投机人急得像热锅上的蚂蚁。房子卖不出去，高额利息要不停的付，终于到了走头无路的一天，把房子甩给了银行。此时违约就发生了。此时A感到一丝遗憾，大钱赚不着了，不过也亏不到那里，反正有B做保险。B也不担心，反正保险已经卖给了C。那么现在这份CDS保险在那里呢，在G手里。G刚从F手里花了300亿买下了 100个CDS，还没来得及转手，突然接到消息，这批 CDS被降级，其中有20个违约，大大超出原先估计的1％到2％的违约率。每个违约要支付50亿的保险金，总共支出达1000亿。加上300亿CDS收购费，G的亏损总计达1300亿。虽然G是全美排行前10名的大机构，也经不起如此巨大的亏损。因此G 濒临倒闭。

       六。金融危机。如果G倒闭，那么A花费5亿美元买的保险就泡了汤，更糟糕的是，由于A采用了杠杆原理投资，根据前面的分析，A 赔光全部资产也不够还债。因此A立即面临破产的危险。除了A之外，还有A2，A3,...,A20，统统要准备倒闭。因此G,A,A2,...,A20一起来到美国财政部长面前，一把鼻涕一把眼泪地游说，G万万不能倒闭，它一倒闭大家都完了。财政部长心一软，就把G给国有化了，此后A,...,A20的保险金总计 1000亿美元全部由美国纳税人支付。

       七。美元危机。上面讲到的100个CDS的市场价是300亿。而CDS市场总值是62万亿，假设其中有10％的违约，那么就有6万亿的违约 CDS。这个数字是300亿的200倍。如果说美国政府收购价值300亿的CDS之后要赔出1000 亿。那么对于剩下的那些违约CDS，美国政府就要赔出20万亿。如果不赔，就要看着A20,A21,A22等等一个接一个倒闭。无论采取什么措施，美元大贬值已经不可避免。

       哦也···100分

山西太原有什么好玩的地方吗?

       全国统一主机价格是3380元。安装是免费的，但是所需的材料是按需计价的。配件价格也是全国统一的。只要是皇明正规的经销商都要向消费者提供价格表的，在安装服务卡（主机说明书）上也会提出这条。

       晋祠古典园林，其宋代的建筑和塑像尤为珍贵；

       天龙山佛教石窟，其石雕像为中原地区罕见的佳作；

       龙山道教石窟，是中国仅有的元代道教石窟；

       双塔永祚寺，其〖双塔凌霄〗已居为太原的标志；

       交城玄中寺

       ，为佛教净土宗的祖庭；

       交城西北的庞泉沟国家级自然保护区，是黄土高原上保存完整的绿色宝库；

       方山县的北武当山，是集雄、险、奇、秀景色的国家级风景名胜区；

       榆次的城隍庙，是山西省年代最久的城隍庙之一；

       平遥古城，是中国仅存的三座完整城池之一；

       平遥双林寺，内有数千尊彩塑是中国罕有的五代原作；

       阳泉平定的娘子关，是唐平阳公主挂帅驻防的著名关隘；

       昔阳的大寨，曾在现代农村发展史上名重一时；

       汾阳的杏花村汾酒厂，是著名的汾酒之乡；

       祁县乔家堡民俗博物馆，把昔日晋商的豪宅变为展示晋中民俗风情的胜地。

       公园就是迎泽公园和儿童公园还能去,但和一般公园无异

       晋祠30元

       晋祠旅游景区距太原市较近，气侯条件与市区接近，加上依水傍山，风景优美，是游客避暑、观光地。太原市通往晋祠的8路无人售票公共汽车、8路小公共汽车，昼夜持续时间长（早6：00--晚23：00），行车间隔时间短（15--20分钟），乘车环境舒适。

       崇山寺4元

       三晋名刹双塔寺，位于太原市城区东南方向，距市中心四公里左右的郝庄村南之向山脚畔。

       纯阳宫5元

       在山西太原市五一广场西北隅。始建于明万历年间，清乾

       隆间增筑巍阁三层。宫有四座院落，为吕祖殿、方形单间回廊亭及巍阁。四围建配房和砖卷窖洞。吕祖殿为主殿，面阔三间，极壮观，殿后两院为楼阁式建筑，高低错落，曲折回旋，形式别致。后院巍阁最高，登阁环眺，市内景色历历在目。前院亦楼阁式建筑，平面为方形抹角，四隅建八角攒

       尖亭，益增雅趣。解放后又增设假山，建关公亭及碑廊二十楹，已辟为山

       西省博物馆二部。

       天龙山15元

       天龙山，原名方山，属吕梁山脉分支，海拔1700米，位于太原市西南36公里，距晋祠景区14公里。有专用公路相连。天龙山屏峰黛立，松柏成荫，溪泉鸣涧，气候凉爽。早在东魏时高欢建了避暑宫，北齐高洋建了天龙寺，并都开凿了石窟。山因寺而得名，寺因窟而著称，从此，天龙山声名大振。

       双塔寺10元

       三晋名刹双塔寺，位于太原市城区东南方向，距市中心四公里左右的郝庄村南之向山脚畔。这里，绿树红墙，宝塔梵殿，龛阁玲珑，碑碣栉比，花卉溢香，松柏凝翠，肃穆幽静，古香古色。

       汾河公园

       汾河公园位于太原市中心的大型城市生态景观公园，首期工程建于1998年10月至2000年9月，总投资5.6亿元，是具有中国北方园林风格和太原汾河地域文化的山水园，全长6公里，宽500米，占地300公顷，形成了130万平方米水面和130万平方米绿地，是太原市目前最大、最集中的公共绿地游乐场所。同时也是太原城区汾河段蓄水美化工程，人工复式河槽由中隔墙分成东西两渠，东侧清水渠，宽220米，由四道橡胶坝分为三级蓄水湖面；西侧浑水渠宽80米，排泄上游洪水和水库灌溉输水。东西两岸各布置一条箱形排污暗涵，接纳城市排污管道和边山支沟来水，送至下游污水处理厂进行净化处理。

       乌金山

       太原市东郊外10余公里处有一座乌金山，北与罕山紧相毗邻。这里现在已是一处国家级的森林公园，但是太原市民中十处国家级的森林公园，但是太原市民中十有八九不知道紧挨太原还有这样一个好去处。

       好了，今天关于“太原北京汽车e系列经销商”的话题就讲到这里了。希望大家能够通过我的讲解对“太原北京汽车e系列经销商”有更全面、深入的了解，并且能够在今后的学习中更好地运用所学知识。