1、參賽隊號#14642014年第七屆“認證杯”數學中國數學建模網絡挑戰賽承 諾 書我們仔細閱讀了第七屆“認證杯”數學中國數學建模網絡挑戰賽的競賽規則。我們完全明白，在競賽開始后參賽隊員不能以任何方式（包括電話、電子郵件、網上咨詢等）與隊外的任何人（包括指導教師）研究、討論與賽題有關的問題。我們知道，抄襲別人的成果是違反競賽規則的, 如果引用別人的成果或其他公開的資料（包括網上查到的資料），必須按照規定的參考文獻的表述方式在正文引用處和參考文獻中明確列出。我們鄭重承諾，嚴格遵守競賽規則，以保證競賽的公正、公平性。如有違反競賽規則的行為，我們接受相應處理結果。我們允許數學中國網站()公布論文，以供網

2、友之間學習交流，數學中國網站以非商業目的的論文交流不需要提前取得我們的同意。我們的參賽隊號為：參賽隊員 (簽名) ： 隊員1：呂嫻雅 隊員2：褚詩成隊員3：楊鑫 參賽隊教練員 (簽名)： 朱家明 參賽隊伍組別：本科組第七屆“認證杯”數學中國數學建模網絡挑戰賽編 號 專 用 頁參賽隊伍的參賽隊號：（請各個參賽隊提前填寫好）：1464競賽統一編號（由競賽組委會送至評委團前編號）：競賽評閱編號（由競賽評委團評閱前進行編號）：2014年第七屆“認證杯”數學中國數學建模網絡挑戰賽第一階段論文題 目 土地儲備項目的財務分析和風險評估 關 鍵 詞 土地儲備、風險評估、財務指標、Matlab、綜合評價建模 摘

3、 要本文通過分析附件二中的數據得到財務凈現值（FNPV），財務內部收益率（FIRR），項目投資收益率(ROI)，自有投資資金利潤率，動態回收周期（Pt）等多項財務指標，經過嚴密的推導，得出土地儲備風險與各項財務指標的關系，據此建立了相關的數學模型并論證了模型的合理性和科學性。針對問題一，在對附件二中相關數據的仔細研究和分析下，首先我們通過參考大量文獻，對反映土地儲備風險的財務指標進行了詳細解釋與說明，然后通過Excel軟件作出累計凈現金流量和現金流出的柱形圖。我們發現4個項目的數據有異常，認為可能是工作人員錄入錯誤或其他不可知的因素導致的，因此剔除這4個項目（編號為11、16、46、69），最

4、后我們在根據篩選后的數據，將五項財務指標下的數據構建指標數據矩陣，并據此建立了無量綱化數據矩陣，利用Matlab軟件計算出各指標的權向量，發現項目投資收益率這一財務指標可以作為項目可行性的初步評判標準。從而為土地儲備機構提供了土地儲備方案的初步風險評估方法。針對問題二，我們在問題一模型的基礎上進行了更精確的分析研究。利用綜合評價建模的方法和Matlab軟件對附件二中的五項財務指標進行了理想最佳和最劣方案的研究，得到了2個相對偏差矩陣，并通過歸一化數學處理方法得出客觀性權向量，然后建立效益型模型且計算出了一個綜合評價指數，將土地儲備風險定量化，并且由該模型知，越大，土地儲備項目的可行性越好，即風

5、險性越小。我們用excel將值進行排序，發現51、26、49、7、24、14、47、54、13、2這十個項目的值最小，所以它們的可行性最差，風險最大。本文對土地儲備項目風險做了定量評估，建立了一些相關的指標體系，并運用多種軟件對相關模型進行求解、分析，計算簡單、方便、快捷、準確。最后對模型進行了誤差分析和推廣，使模型更具有現實意義。參賽密碼 （由組委會填寫）參賽隊號: 1464 所選題目: C 題 AbstractBased on the analysis of Annex II to the financial net present value (FNPV), financial inte

6、rnal rate of return (FIRR), project investment rate of return (ROI), private investment capital profit rate dynamic recovery period (Pt) based on the five financial indicators, through rigorous derivation, the land reserve risk and these variables the function relation close, establish relevant math

7、ematical model and by evaluating the rationality and scientificity of the model.針對問題一，在對表附件二中相關數據的仔細研究與理解下，首先我們通過參考大量文獻，對5大土地儲備財務指標進行了詳細解釋與說明，然后通過利用Excel軟件作出累計凈現金流量和現金流出的柱形圖，以及五項財務指標對土地儲備項目風險的影響的餅狀圖，我們初步發現4個項目的數據有異常，在根據已知條件，認為可能是工作人員錄入錯誤或其他不可知的因素導致的，并剔除這4個項目（編號為11、16、46、69），最后我們在根據篩選后的數據，將五項財務指標下的數據

8、構建指標數據矩陣，并據此建立了無量綱化數據矩陣，利用Matlab軟件最終建立了綜合評價建模模型，多方位，深層次對這些風險因素進行了研究分析，將土地儲備風險定量化。從而為土地儲備機構提供了實用有效的土地儲備方案的風險評估方法。Aiming at the problem in a table in Appendix 2, carefully study and understand the relevant data, we first through referring to lots of documents, the 5 land reserve financial indicators d

9、etailed explanation and description, and then by using the Excel software to make the column chart cumulative net cash flow and cash outflow, and effect of five financial indicators of land reserve project risk pie chart, we found 4 items of the data is abnormal, in according to the known conditions

10、, is thought to be factors that lead to staff entry errors or other unknown, and remove the 4 project (No. 11, 16, 46, 69), in the end we screened after the data, the five financial index data to construct index data matrix, and then build dimensionless data matrix, using Matlab software to establis

11、h comprehensive evaluation model, multi-directional, deep to these risk factors were studied and analyzed, the quantitative risk of land reserve. Thus the risk assessment method of land reserve plan is practical and effective for land reserve agencies.針對問題二，根據問題一，我們利用綜合評價建模模型對附件二中的五項財務指標進行了理想最佳和最劣方案

12、的研究，得到了2個相對偏差矩陣，并通過歸一化數學處理方法得出客觀性權向量，然后建立效益型模型且計算出了一個綜合評價指數F，由該模型知，F越大，土地儲備項目的可行性越好，即風險性越小。反之亦然。我們用excel將F值進行排序，發現51、26、49、7、24、14、47、54、13、2這十個項目的F值最小，所以他們的可行性最差，風險最大。For question two, according to the problems, we use comprehensive evaluation model of Annex II of the five financial indicators of t

13、he ideal and the worst scheme, obtained 2 relative deviation matrix, and the normalized mathematical processing method obtains the objectivity of the weight vector, and then establishes the benefit model and calculate a comprehensive the evaluation index of F, the model is known, F is better, the fe

14、asibility of land reserve projects, namely risk of smaller. And vice versa. We use the excel F values are sorted, found in 51, 26, 49, 7, 24, 14, 47, 54, 13, 2 of the ten projects minimum F value, so the feasibility of them was the worst, the biggest risk.In this paper, the land reserve project risk

15、 quantitative evaluation, establishes some related index system, and use a variety of software related to the model, analysis, calculation is simple, convenient, fast, accurate. The model error is analyzed and the promotion, make the model more practical significance.KeyWords:Land Banking Risk Evalu

16、ation Financial Idicators Matlab   Integrated Assessment Models§1 問題的重述土地儲備，是指市、縣人民政府國土資源管理部門為實現調控土地市場、促進土地資源合理利用目標，依法取得土地，進行前期開發、儲存以備供應土地的行為。土地儲備工作的具體實施，由土地儲備機構承擔。這幾年來，通過實施土地收儲及招拍掛，在增加地方財政收入，改善城市基礎設施建設，提高土地市場的公平性和透明性方面起到了積極的作用。但是，土地收儲也成為金融風險的關鍵環節。由于在土地收儲過程中，需要動用大量的資金，而這種資金如果單純依靠有限的財政資金是不現

17、實。再加上，當前我國的金融產品較為單一，土地銀行、土地債券、土地信托等新型的金融產品至今仍待字閨中。于是在地方政府及其財政背書的情況下，土地收儲機構往往大量利用銀行的授信貸款、抵押貸款等各種渠道的信貸資金收儲土地。而這些資金在土地市場活躍向好的情況下，風險不易顯現。而當土地市場疲軟之時，極易因所收儲的土地無法變現而導致金融風險的集中暴發。為了使土地儲備工作安全、高效地進行，必須對可能影響土地儲備的風險因素進行分析評估，從而得出合理的土地儲備方案。現有某省級土地儲備中心從土地儲備項目可研報告中提取的數據，其中包括74個土地儲備項目的收購儲備面積、財務凈現值、財務內部受益率、動態回收周期和項目投資

18、總額等重要指標，要求我們解決下列問題：1.利用可研報告中提取的數據，建立合理的數學模型，為土地儲備部門提供一個比較實用的土地儲備方案的風險評估方法。2.利用問題一設計的風險評估方法對74個土地儲備項目進行風險評估，將10 個風險最大的項目提供給土地儲備部門退回，并從模型的角度，指出造成這10 個項目風險較大的原因。§2 問題的假設1.可研報告中的數據真實可靠；2.不同年份的土地儲備制度和市場環境沒有大的改變；3.排除自然災害、全球金融危機等不可抗力因素的影響；4.不考慮貨通貨膨脹帶來的影響。§3 問題的分析該問題是一個解決土地儲備項目風險評價與控制研究的預測評估模型。 問題

19、一是要求我們根據附件二分析土地儲備項目可研報告中的數據，由于該表包含各種數據指標，經過深層次研究，我們從該表中提取了財務凈現值（FNPV），財務內部收益率（FIRR），項目投資收益率(ROI)，自有投資資金利潤率，動態回收周期（Pt）這五項財務指標，對給出的74個項目進行了多維度的比較和分析。通過了解，我們知道除了動態回收周期是成本型指標外，其他四項均為效益型指標。所以我就可以通過綜合評價建模模型來研究土地儲備項目的風險評估，然后利用該模型得出土地儲備項目的綜合評價指數，再根據這些指標的性質并進行比較分析得出合理的結論，顯然，有效的土地儲備方案的風險評估方法也就應運而生了。 問題二是在第一問的

20、基礎上，把相關指標數據帶入到綜合評價建模模型中，在不考慮通貨膨脹，全球金融危機的因素的前提下，從五大財務指標入手，對其進行作圖，比較，求解，分析，最終得出結論并找出來10個風險最大的項目，并且從理論和數據角度推論出造成這10個風險較大的原因，從而得到了問題的求解。 另外，我們還對該數學模型進行了優化和改進，它可以推廣到許多問題研究的領域中去。§4 符號說明序號符號符號說明1第i行向量的均值2第i行向量的標準差3變異系數4u理想最佳5v理想最劣6綜合評價指數§5 模型的建立與求解【問題一】一、模型的準備我們先從數據中提取出與土地儲備風險評估有關的財務指標，包括以下5項：1.財

21、務凈現值（FNPV）財務凈現值是指把項目計算期內各年的財務凈現金流量，按照一個設定的標準折現率（基準收益率）折算到建設期初（項目計算期第一年年初）的現值之和。財務凈現值是考察項目在其計算期內盈利能力的主要動態評價指標。如果項目財務凈現值等于或大于零，表明項目的盈利能力達到或超過了所要求的盈利水平，項目財務上可行。計算公式式中：CI現金流入量，CO現金流出量，（CI-CO）第t年凈現金流量，i基準收益率財務凈現值率（FNPVR）是指項目財務凈現值與項目總投資之比。 計算公式：式中：IP項目投資總額。2.財務內部收益率（FIRR）財務內部收益率是指項目在整個計算期內各年財務凈現金流量的現值之和等于

22、零時的折現率，也就是使項目的財務凈現值等于零時的折現率。財務內部收益率是反映項目實際收益率的一個動態指標，該指標越大越好。一般情況下，財務內部收益率大于等于基準收益率時，項目可行。表達式式中: FIRR財務內部收益率；CI現金流入量 ； CO現金流出量（CI-CO）第 t 期的凈現金流量3.項目投資收益率(ROI)項目投資收益率又稱投資利潤率，是指投資收益（稅后）占投資成本的比率。投資收益率反映投資的收益能力，只有投資收益率指標大于或等于無風險投資收益率的投資項目才具有財務可行性。排除企業操縱利潤的嫌疑，一般情況下，項目投資收益率越大越好。計算公式：4.自有投資資金利潤率自有投資資金利潤率是指

23、投資收益（稅后）占項目總投資中的自有資金的比率。自有投資資金利潤率反應投資的運營能力，一般情況下，該指標為效益型指標，越大越好 。計算公式：5.動態回收周期（Pt） 動態投資回收期就是凈現金流量累計現值等于零時的年份。只有當項目的動態回收期大于基準回收期時，才能在要求的時間內收回投資，項目才具有可行性。該指標反應了投資的運營能力和盈利能力，一般情況下，動態回收期越短越好。財務指標1財務凈現值2財務內部收益率3項目投資 收益率4自有投資資金利潤率5動態回收周期圖1-1 財務指標結構圖需要說明的是，在所列的的五項財務指標中，除了動態回收周期為成本型指標，其余四項均為效益型指標。二、模型的建立與求解

24、首先進行數據篩選，我們為了確定這74個項目是否能夠盈利而對現金流量表進行分析，發現所有項目的累計凈現金流量均大于零，初步說明項目可行。圖1-2 累計凈現金流量表但是，在對當年的現金流出的數據進行分析時，我們發現其中有4個項目的數據出現異常，可能是工作人員錄入錯誤或其他不可知的因素導致。為了避免其影響整體的分析結果，我們剔除這4個項目（編號為11、16、46、69），得到新的數據庫。圖1-3 現金流出量表根據新數據中的庫財務凈現值、財務內部收益率、項目投資收益率、自有投資資金利潤率和動態回收周期五項指標構建財務指標數據表，并作出財務指標數據矩陣然后建立無量綱化數據矩陣：B=(bij) （i=1,

25、2,370 j=1,2,3,4,5）利用Matlab我們得到：計算矩陣A各行向量的均值與標準差： （i=1,2,3,4,5）然后計算變異系數： （i=1,2,3,4,5）最后根據程序1對變異系數歸一化得到各指標的權向量為：w=0.0598 0.2247 0.5393 0.0819 0.0944根據權重的大小，即可說明五項財務指標對土地儲備項目風險的影響。圖1-4 財務指標權重圖由圖1-3可以看出，項目投資收益率所占的權重最大，超過了總權的百分之五十，其次是財務凈現值率，而財務內部收益率、自有投資資金利潤率和動態回收期所占權重較小。所以項目投資收益率能比較直觀的反映出土地儲備項目風險，在研究中可

26、以作為初步風險評估的標準。【問題二】為了更加精確的判斷土地儲備項目的風險程度，以確保項目的可行性。下面采用綜合評價建模方法對數據進行處理分析。根據問題一的財務指標數據矩陣A，我們先利用程序2和公式： 和 可得到理想最佳和最劣方案;u=(0.8024 1.4997 1.1930 2.9015 1.0900) v=(0.1241 0.0342 0.6042 1.2436 1.7800)用Matlab求出相對偏差矩陣為：R= 0.3804 0.5301 0.3115 0.3195 0.33331.0000 1.0000 1.0000 0.8391 1.00000.8871 0.9203 0.8837

27、 0.7478 0.84060.8969 0.9325 0.9104 0.9577 0.82610.2458 0.4829 0.2618 0.2287 0.14490 0.3021 0 0 00.9432 0.9642 0.9586 0.8057 0.89860.9269 0.9537 0.9433 0.7949 0.86960.5521 0.7012 0.5779 0.4747 0.40580.7982 0.8689 0.8207 0.6830 0.68120.3740 0.5758 0.3963 0.3048 0.24640.2605 0.4940 0.2779 0.2136 0.1594

28、0.8111 0.8745 0.8261 0.8011 0.69570.1399 0.4059 0.1502 0.1158 0.07250.6864 0.7937 0.7118 0.5867 0.53620.9155 0.9480 0.9325 0.7848 0.85510.7961 0.8676 0.8576 0.7202 0.68120.6055 0.7317 0.6194 1.0000 0.44930.7613 0.8407 0.7774 0.6959 0.62320.9151 0.9446 0.9278 0.7780 0.85510.7634 0.8421 0.7794 0.6946

29、0.62320.5602 0.7004 0.5743 0.5128 0.40580.7927 0.8620 0.8081 0.7664 0.66670.8834 0.9234 0.8971 0.7770 0.79710.8611 0.9085 0.8756 0.7558 0.76810.7273 0.8174 0.7437 0.6350 0.57970.7252 0.8158 0.7412 0.6884 0.57970.9127 0.9433 0.9266 0.6673 0.85510.6487 0.7679 0.6744 0.5536 0.49280.8794 0.9215 0.8976 0

30、.7724 0.79710.7799 0.8534 0.7957 0.7130 0.65220.5919 0.7230 0.6069 0.5336 0.43480.8010 0.8688 0.8188 0.7304 0.68120.7927 0.8634 0.8113 0.6746 0.66670.6357 0.7554 0.6546 0.5379 0.47830.8756 0.9187 0.8911 0.7572 0.79710.8395 0.8941 0.8550 0.8225 0.73910.7920 0.8623 0.8092 0.6987 0.66670.7458 0.8308 0.

31、7634 0.7547 0.60870.5355 0.6848 0.5525 0.4682 0.37680.8129 0.8769 0.8307 0.7281 0.69570.8784 0.9208 0.8942 0.7502 0.79710.6897 0.7921 0.7075 0.6479 0.53620.8866 0.7546 0.8748 0.8484 0.81160.7497 0.8339 0.7682 0.6555 0.60870.6239 0.7472 0.6428 0.5291 0.46380.7006 0.8000 0.7191 0.6417 0.55070.7060 0.8

32、038 0.7246 0.6481 0.56520.8535 0.9048 0.8473 0.7608 0.75360.6646 0.7753 0.6835 0.5921 0.50720.9297 0.9546 0.9430 0.8484 0.86960.7342 0.8231 0.7526 0.6813 0.59420.7342 0 0.7526 0.6813 0.59420.6656 0.7740 0.6805 0.9071 0.50720.7309 0.8206 0.7487 0.6875 0.59420.5769 0.7164 0.5990 0.5120 0.42030.6294 0.

33、7506 0.6475 0.5306 0.47830.6805 0.7858 0.6983 0.6978 0.53620.8670 0.9130 0.8826 0.7374 0.78260.5189 0.6730 0.5352 0.4830 0.36230.6581 0.7696 0.6745 0.7276 0.50720.7137 0.8090 0.7320 0.6095 0.56520.8250 0.8846 0.8415 0.7306 0.71010.8748 0.9182 0.8903 0.7687 0.78260.8352 0.8920 0.8526 0.7160 0.72460.7

34、364 0.8249 0.7552 0.6389 0.59420.8389 0.8944 0.8561 0.7165 0.73910.7908 0.8614 0.8077 0.7506 0.66670.8627 0.9103 0.8792 0.7352 0.76810.8125 0.8763 0.8296 0.6881 0.6957T= 0.6196 0.4699 0.6885 0.6805 0.66670 0 0 0.1609 00.1129 0.0797 0.1163 0.2522 0.15940.1031 0.0675 0.0896 0.0423 0.17390.7542 0.5171

35、0.7382 0.7713 0.85511.0000 0.6979 1.0000 1.0000 1.00000.0568 0.0358 0.0414 0.1943 0.10140.0731 0.0463 0.0567 0.2051 0.13040.4479 0.2988 0.4221 0.5253 0.59420.2018 0.1311 0.1793 0.3170 0.31880.6260 0.4242 0.6037 0.6952 0.75360.7395 0.5060 0.7221 0.7864 0.84060.1889 0.1255 0.1739 0.1989 0.30430.8601 0

36、.5941 0.8498 0.8842 0.92750.3136 0.2063 0.2882 0.4133 0.46380.0845 0.0520 0.0675 0.2152 0.14490.2039 0.1324 0.1424 0.2798 0.31880.3945 0.2683 0.3806 0 0.55070.2387 0.1593 0.2226 0.3041 0.37680.0849 0.0554 0.0722 0.2220 0.14490.2366 0.1579 0.2206 0.3054 0.37680.4398 0.2996 0.4257 0.4872 0.59420.2073

37、0.1380 0.1919 0.2336 0.33330.1166 0.0766 0.1029 0.2230 0.20290.1389 0.0915 0.1244 0.2442 0.23190.2727 0.1826 0.2563 0.3650 0.42030.2748 0.1842 0.2588 0.3116 0.42030.0873 0.0567 0.0734 0.3327 0.14490.3513 0.2321 0.3256 0.4464 0.50720.1206 0.0785 0.1024 0.2276 0.20290.2201 0.1466 0.2043 0.2870 0.34780

38、.4081 0.2770 0.3931 0.4664 0.56520.1990 0.1312 0.1812 0.2696 0.31880.2073 0.1366 0.1887 0.3254 0.33330.3643 0.2446 0.3454 0.4621 0.52170.1244 0.0813 0.1089 0.2428 0.20290.1605 0.1059 0.1450 0.1775 0.26090.2080 0.1377 0.1908 0.3013 0.33330.2542 0.1692 0.2366 0.2453 0.39130.4645 0.3152 0.4475 0.5318 0

39、.62320.1871 0.1231 0.1693 0.2719 0.30430.1216 0.0792 0.1058 0.2498 0.20290.3103 0.2079 0.2925 0.3521 0.46380.1134 0.2454 0.1252 0.1516 0.18840.2503 0.1661 0.2318 0.3445 0.39130.3761 0.2528 0.3572 0.4709 0.53620.2994 0.2000 0.2809 0.3583 0.44930.2940 0.1962 0.2754 0.3519 0.43480.1465 0.0952 0.1527 0.

40、2392 0.24640.3354 0.2247 0.3165 0.4079 0.49280.0703 0.0454 0.0570 0.1516 0.13040.2658 0.1769 0.2474 0.3187 0.40580.2658 1.0000 0.2474 0.3187 0.40580.3344 0.2260 0.3195 0.0929 0.49280.2691 0.1794 0.2513 0.3125 0.40580.4231 0.2836 0.4010 0.4880 0.57970.3706 0.2494 0.3525 0.4694 0.52170.3195 0.2142 0.3

41、017 0.3022 0.46380.1330 0.0870 0.1174 0.2626 0.21740.4811 0.3270 0.4648 0.5170 0.63770.3419 0.2304 0.3255 0.2724 0.49280.2863 0.1910 0.2680 0.3905 0.43480.1750 0.1154 0.1585 0.2694 0.28990.1252 0.0818 0.1097 0.2313 0.21740.1648 0.1080 0.1474 0.2840 0.27540.2636 0.1751 0.2448 0.3611 0.40580.1611 0.10

42、56 0.1439 0.2835 0.26090.2092 0.1386 0.1923 0.2494 0.33330.1373 0.0897 0.1208 0.2648 0.23190.1875 0.1237 0.1704 0.3119 0.3043將上述兩個矩陣的對應列向量的夾角余弦作為初始權重，歸一化后得到客觀性權向量：W=( 0.1953 0.1885 0.1885 0.2180 0.2097)根據效益型矩陣公式 （）建立效益型矩陣D= 0.6785 0.4819 0.8463 0.8174 0.82580.1547 0.0228 0.5064 0.5206 0.61240.2501 0

43、.1006 0.5638 0.5727 0.65270.2418 0.0888 0.5506 0.4528 0.65660.7922 0.5281 0.8708 0.8693 0.91601.0000 0.7048 1.0000 1.0000 1.00000.2026 0.0577 0.5268 0.5396 0.63740.2165 0.0681 0.5344 0.5458 0.64500.5333 0.3148 0.7148 0.7288 0.79560.3253 0.1509 0.5949 0.6097 0.69870.6838 0.4373 0.8044 0.8258 0.86510.

44、7798 0.5172 0.8628 0.8779 0.90830.3143 0.1454 0.5922 0.5423 0.69430.8817 0.6034 0.9259 0.9338 0.95610.4197 0.2244 0.6487 0.6648 0.74660.2261 0.0736 0.5397 0.5516 0.64880.3270 0.1522 0.5767 0.5885 0.69870.4882 0.2849 0.6943 0.4286 0.77860.3564 0.1784 0.6163 0.6024 0.71710.2264 0.0770 0.5420 0.5555 0.

45、64880.3547 0.1771 0.6153 0.6031 0.71710.5264 0.3156 0.7165 0.7070 0.79560.3299 0.1576 0.6011 0.5621 0.70320.2532 0.0977 0.5572 0.5560 0.66460.2721 0.1122 0.5678 0.5681 0.67280.3852 0.2012 0.6329 0.6372 0.73150.3870 0.2028 0.6342 0.6067 0.73150.2284 0.0782 0.5426 0.6187 0.64880.4516 0.2496 0.6671 0.6

46、837 0.76220.2566 0.0995 0.5569 0.5587 0.66460.3407 0.1661 0.6072 0.5926 0.70780.4996 0.2935 0.7004 0.6951 0.78420.3229 0.1510 0.5958 0.5827 0.69870.3299 0.1562 0.5996 0.6145 0.70320.4626 0.2619 0.6769 0.6927 0.76760.2598 0.1022 0.5601 0.5673 0.66460.2904 0.1262 0.5780 0.5300 0.68130.3305 0.1573 0.60

47、06 0.6008 0.70320.3695 0.1882 0.6232 0.5688 0.72190.5474 0.3308 0.7273 0.7325 0.80740.3128 0.1431 0.5900 0.5840 0.69430.2575 0.1002 0.5586 0.5713 0.66460.4170 0.2259 0.6508 0.6298 0.74660.2505 0.2626 0.5682 0.5152 0.66060.3663 0.1851 0.6208 0.6255 0.72190.4726 0.2698 0.6827 0.6977 0.77300.4078 0.2182 0.6450 0.6333 0.74150.4032 0.2145 0.6423 0.6297 0.73650.2785 0.1159 0.5818 0.5653 0.67700.4382 0.2423 0.6626 0.6617 0.75690.2141 0.0672 0.5345 0.5153 0.64500.3794 0.1956 0.6285 0.6107 0.72670.3794 1.0000 0.62