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[作業] 論文建模_實證分析技能——Eviews計量經濟學應用     [分享]

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大數據 |SAS/SPSS數據統計分析師

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人脈引爆點 在職認證  發表于 2014-8-19 15:07:57 |只看作者 |倒序
論文建模_實證分析技能——Eviews計量經濟學應用 Eviews.png

培訓時間:2019年7月26日-28(三天)

培訓地點:北京市海淀區西二旗輝煌國際大廈東6號樓350

培訓費用:現場班:成人3200元/人,學生2400元/人,差旅及住宿費用自理;

                    遠程班:成人2500元/人,學生1800元/人.         

授課安排:(1) 授課方式:使用EViews8.0。中文多媒體互動式授課方式

                (2) 授課時間:上午9:00-12:00,下午13:30-16:30(16:30-17:00答疑)


講師介紹

劉莎莎

2003-2007年河北大學統計學專業 本科,獲得經濟學學士學位。

2007-2010年河北大學統計學專業 研究生,獲得經濟學碩士學位。

2010——至今 經管之家    首席數據分析師

從事數據分析及其培訓的相關工作。擅長數據清洗(數據文件的合并,異常數據的清除與填補等)、數據準備工作(數據的計算,匯總等)、數據建模和預測(選擇合適的統計模型并根據模型做出預測或為相關領導提供決策支持)。數據分析實戰經驗豐富,精通多個統計學及數據科學軟件,包括SPSS、SAS、EViews、STATA、Python等。受到學員的廣泛好評。講課風格以通俗易懂、注重實用為主。

完成的項目包括:

中國移動:騷擾電話的識別,根據用戶的通話特征識別該客戶是否為騷擾客戶,以便采取后續措施。

中國人壽:客戶商品購買預測和推薦,根據用戶特征和行為,選擇合適的模型甄別目標客戶,進行相應的產品推薦。

中聯重科:客戶信用評價及宏觀經濟預測,構建客戶信用評價模型,從而能夠對客戶信用做出預估等。

中國建設銀行 :崗位人員流動性分析,對市銀行進行人員流動性分析,找到對應的流動規律及其背后的原因,為人員調動提供策略。

加拿大某大型超市:對用戶的個人購買行為及其家庭購買行為進行分析。(主要負責數據預處理部分,基于家庭住址家庭人員信息拆分和合成,訂單信息衍生指標計算,為數據分析奠定良好的基礎。)


Eviews軟件的優勢

       在數字化的今天,學習一門軟件是至關重要的。無論哪個行業的從業人員都意識到了這一點,無論是教學還是公司辦公,excel等基礎軟件已不能滿足人們的各類關于數據分析的需求。統計學的軟件從小的到大的,不開源的到開源的,數目眾多。EVIEWS軟件之所以成為比較受歡迎的軟件是有原因的,

1.這個軟件有友好的操作界面,使一個初學者能夠很快上手。

2.軟件的更新速度適度,更新后的軟件功能變強大,但是依然界面友好。

3.強大的運算速度絕不容忽略,它在估計用極大似然法估計的模型時表現出來的運算效果是驚人的。這是因為這個軟件的算法優化做的非常出色,使得模型能夠盡快達到收斂效果。

4.對象化方式,所有的變量也好模型也好,矩陣也好都是以對象的形式存在的。正因為是對象化存在,所以你再調用時就變的非常簡單直接。

5.eviews的程序語言非簡單易懂,對于一個沒有接觸過程序的人員來講,這款軟件的程序語言絕對是非常好的程序入門軟件。

6.幫助文檔非常容易調取。幫助文檔有pdf格式,同時有網頁格式,進行搜索時你會發現他的搜索是如此的簡單。


課程內容安排

第一天:
一、EViews入門介紹
二、Eviews圖形對象介紹
三、描述性統計分析
四、一元線性回歸模型
五、多元線性回歸模型
六、非線性回歸模型
七、虛擬變量模型
八、eviews矩陣計算
第二天:
一、單個經濟時間序列的趨勢模型、季節調整、分解與平滑
二、離散因變量與受限因變量模型
三、分布滯后模型
四、時間序列ARIMA模型
五、單位根檢驗和基于殘差的協整檢驗
六、  自回歸條件異方差模型
七、Eviews編程應用
第三天:
一、聯立方程計量經濟學模型
二、向量自回歸模型
三、面板數據模型
四、分位數回歸
五、極大似然估計
六、方差膨脹因子
---------------------------------------------------------------------------------------------

授課特色

       主講老師處理案例眾多,經驗豐富,對學員日常遇到的問題十分了解。本課程從導入數據開始到估計比較復雜的模型,本課程會讓你發現這款軟件的眾多好處,所有的操作均以案例方式進行講解,使課程生動活潑。課程內容豐富,幾乎涵蓋了所有計量模型,即使沒有講到的模型在你選擇了這門軟件后擴展到其他軟件也非常簡單。希望大家不要把學習當做負擔,而是體會學習中的樂趣。


培訓目標

1、掌握EViews基本操作

2、能夠運用EViews完成復雜的數據處理工作

3、熟練運用EViews估計多種計量模型

4、能運用EViews獨立完成一篇論文的數據處理和實證分析工作。


培訓優惠

1、現場班老學員9折優惠
2、同一單位3人以上報名,9折優惠
3、同一單位6人以上報名,8折優惠

(三項優惠不能疊加)


報名流程

1. 網上提交報名信息;

2. 給予反饋,確認報名信息。

3. 交費:

開戶行:北京農商銀行四季青支行萬壽寺分理處

戶名:北京國富如荷網絡科技有限公司

卡號:0404 1001 0300 0003 092


開戶行:招商銀行北京雙榆樹支行

戶名:北京國富如荷網絡科技有限公司

卡號:1109 1066 6910 401


支付寶:guofuruhe@163.com

戶名:北京國富如荷網絡科技有限公司

4. 開課前一周發送培訓教室路線圖,培訓現場領取發票


課程咨詢

王老師
電話:010-53605625
手機:15600706208(微信)

Q  Q:  1281241407

郵 箱:wangxingang@pinggu.org

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關鍵詞:EVIEWS 人大經濟論壇 Eview 計量經濟學 Views 住宿費用 人民銀行 經濟學 多媒體 培訓班

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沙發
@@樊晏宇@@ 發表于 2014-8-19 15:24:18 |只看作者
好課程培訓大綱
  

培訓目錄

  

案例數據說明

一、EViews入門介紹

  

(1)Eviews工作界面介紹;

  

(2)變量的生成及編輯;

  

(3)樣本區間的調整;

  

(4)變量的排序及變量的運算;

  

(5)工作文件的保存與調用;

  

(6)EViews軟件的退出;

案例數據說明:本案例中所采用的數據均來自中國經濟信息網,數據區間為1978-2008,北京市城鎮家庭年平均每人可支配收入(x1),北京市城鎮家庭平均每人全年消費性支出(y1),北京市居民消費價格指數(1978=100)(index)。

  

案例數據說明:上證綜指日收盤價(2003-1-6,2009-6-29)

二、Eviews圖形對象介紹

  

(1)關于單個變量的作圖:單變量的折線圖,釘形圖、柱形圖;對于圖形的編輯;

  

(2)關于多個變量的作圖:多變量折線圖;做多變量的散點圖(如何修改橫軸和縱軸的標簽);做多變量的面積圖(直觀的看人口增長率)。

案例數據說明:2003年1月6日-2009年6月26日上證綜指日收盤價。

  

案例數據說明:1978年-2008年北京市城鎮居民收入和消費性支出數據(已經經過物價調整的)。

  

案例數據說明:1985年和1998年城鎮居民家庭8項支出占總支出的比重。

  

案例數據說明:1978年-2008年北京市城鎮居民收入和消費性支出數據(已經經過物價調整的)。

  

案例數據說明:1980年-2008年中國人口出生率和死亡率。

三、描述性統計分析

  

(1)借助組對象方便的導入數據;

  

單變量和多變量的描述性統計和假設檢驗;

  

(2)單變量的分類描述性統計和假設檢驗;

  

(3)QQ圖和分布圖及經驗分布參數估計;

  

(4)把數據從excel中導入到EViews中;

  

(5)變量的相關系數矩陣,協方差矩陣。

案例數據說明:2003年1月6日-2009年6月26日上證綜指日對數收益率。

  

案例數據說明:國家統計調查隊分別在兩個地區調查了10個家庭的收入

  

案例數據說明:1983-2000年我國糧食生產與相關投入的數據,變量包括糧食產量(單位:萬噸)、農業化肥施用量(單位:萬千克)、糧食播種面積(單位:公頃)。

  

四、一元線性回歸模型

  

(1)兩個變量的散點圖;

  

(2)一元線性回歸方程的估計;對方程估計結果的解釋與評價。

  

(3)如何根據我們估計的回歸方程計算需求的價格彈性;

  

(4)Eviews的計算器功能;

  

(5)方程的預測,包括樣本內預測和樣本外預測。

案例數據說明:1978年-2008年北京市城鎮居民年家庭收入和年消費性支出數據(已經經過物價調整的)。

  

案例數據說明:1970年-1980年美國的咖啡平均真實零售價格(每磅美元)與消費量(每人每日杯數)(其中,零售價格是已經經過物價調整的)。

  

五、多元線性回歸模型

  

(1)做以因變量為橫軸,多個自變量為縱軸的散點圖;

  

(2)建立組對象查看自變量的相關系數矩陣;

  

(3)多元線性回歸模型的估計;對模型結果的解釋和評價。多重共線性的識別及解決方案。

  

(4)模型Wald系數約束性檢驗,冗余變量檢驗,遺漏變量檢驗,殘差的異方差性檢驗和正態性檢驗。

案例數據說明:2005年我國31個省、市、自治區的數據,因變量為地區生產總值(萬元)y,各項財政支出(萬元)為自變量,包括基本建設支出(x1),企業挖潛改造資金(x2),科技三項費用(x3),農業支出(x4),農林水利等部門事業費(x5),工業交通部門事業費(x6),流動部門事業費(x7),教育事業費(x8),科學事業費(x9),衛生經費(x10),行政管理費(x11),公檢法司支出(x12),城市維護費(13)。

  

六、非線性回歸模型

  

(1)雙對數模型;

  

(2)半對數模型;

  

(3)倒數模型;

  

這里要介紹3種建立非線性模型的方法。1、通過生成新變量的辦法來估計雙對數模型。2、不用生成新變量直接估計雙對數模型的線性最小二乘法。然后和第一種方法的結果作比較。估計模型之后對模型進行評價和解釋,并做wald系數約束性檢驗,看制造業總體是否呈現規模報酬不變的狀態。3、直接用非線性最小二乘法估計非線性模型;

案例數據說明:2000年按行業分的全部制造業國有企業以及一定規模以上的制造業非國有企業的工業總產值Y(億元)和資產合計K(億元)及職工人數L(萬人)。一共是31個樣本。
  案例數據說明:1973年-1987年美國GNP與貨幣供給(其中,GNP是經過季度調整的年度數據,M2=現鈔+活期存款+旅行支票+其他支票存款+隔日RPS  和歐元+MMMF(貨幣市場共同基金)結余+MMDAS(貨幣市場存款賬戶)+儲蓄及小額存款。)兩個變量的單位是10億美元;

  

案例數據說明:某硫酸廠的硫酸的透明度(y)和鐵雜質含量(x),共47個觀測值。

  

七、虛擬變量模型

  

(1)虛擬變量的定義及意義;

  

虛擬變量的生成;

  

(2)如何通過加項的形式將虛擬變量引入到模型中去,及其意義解釋;

  

(3)如何通過乘項的方式將虛擬變量引入到模型中去,及其意義解釋。

案例數據說明:如果你想研究教授的薪金是否受性別的影響,這時候就需要加入性別虛擬變量。這里我們有某學校的10位學院教授的起薪Y(千美元)和性別資料。

  

案例數據說明:中國1980-2001年以城鄉儲蓄存款新增額S代表的居民當年儲蓄及以GNP代表的居民當年收入。我們建立這個模型的目的是為了檢驗1997年前后,居民的儲蓄行為有沒有發生變化。

  

案例數據說明:美國1965年第一季度-1970年第四季度蔬菜業的利潤(百萬美元)和銷售量(百萬美元)。

  

培訓目錄

  

案例數據說明

一、單個經濟時間序列的趨勢模型、季節調整、分解與平滑

  

(1)趨勢模型。也就是以時間變量t為自變量的模型;

  

(2)季節調整方法。傳統的時間序列分析把時間序列的波動歸結為四大因素:趨勢變動、季節變動、循環變動、和不規則變動。其中循環變動指周期為數年的變動,通常指經濟周期。季節調整方法的一個目的是為了將時間序列的各波動因素分解開,可以清楚的觀察各部分的波動的具體情況,以便為更為深入研究各部分波動的變化規律提供條件。而目的之二,就是在充分了解各因素的規律后再將各因素合成在一起,從而起到預測的目的; HP濾波和BP濾波;指數平滑方法。

案例數據說明:1979年-2008年我國的氮肥施用量。根據該時間序列的規律我們選擇用logistic曲線建模。這種模型是不可線性化的,所以需要用非線性最小二乘法直接估計。首先需要生成時間自變量t,然后才能估計方程。這里我們采用三和值法計算非線性估計參數的初值,計算過程可以手動計算也可以通過編程計算。

  

案例數據說明:使用上面的經過季節調整后的GDP季度數據的趨勢與循環成分。這里我們要用HP濾波方法將趨勢成分和循環成分分開,從而可以計算產出缺口。

  

案例數據說明:我國的季度GDP(單位:億元,)指標時間段為1992年第一季度到2007年第四季度,是按當季現價計算的。

  

數據案例說明:2003年1月6日到2009年6月26日上證綜指周五收盤價。共312個數據。

  

二、離散因變量與受限因變量模型

  

(1)二元選擇模型;

  

(2)排序選擇模型;

  

(3)計數模型;

  

(4)刪截回歸模型(censored regression model);

  

(5)截尾回歸模型(Truncated Regression Model);

  

案例數據說明:變量的取值來自21個橫截面個體。因變量為選擇哪種交通工具上班的方式,這里只有兩種選擇,要么自己開車要么乘坐公共汽車,因此因變量是由兩種選擇的變量。因變量為選擇兩種交通方式去上班所用的時間差。即自變量為自己開車去上班所用的時間減去乘公交車去上班所用的時間。

  

案例數據說明:在調查執政者的支持率的民意測驗中,由于執政者執行了對某一收入階層有利的政策而使得不同收入的市民對其支持不同,所以我們把被調查者的收入作為自變量也就是解釋變量。而因變量為y表示三種態度(0,1,2分別表示支持、中立、不支持)一共24個樣本數據。

  

案例數據說明:因變量為輪船發生事故的次數,自變量為輪船的特征屬性和運行時間。輪船類型有五種,分別用x1-x5表示,建造時間有四個分別用m1、m2 m2 m3 m4表示,表示使用時期的兩個變量分別為z1、z2表示,運行時間用da表示。

  

案例數據說明:共調查了753個已婚婦女,因變量為工作時間hours,自變量分別為家庭中小于6歲的小孩個數(kidsl6),已婚婦女的年齡(age),已婚婦女的受教育年限(educ),丈夫收入(hwage)。

三、分布滯后模型

  

(1)回歸方程殘差的序列相關性檢驗;

  

(2)回歸方程殘差的自回歸模型(AR Error Model);

  

(3)自回歸模型(把因變量的滯后期作為解釋變量);

  

(4)有限分布滯后模型(將自變量的當前期和滯后期作為解釋變量);

  

(5)自回歸分布滯后模型(將自變量的當前期、滯后期作為解釋變量和因變量的滯后期作為解釋變量)。

  

案例數據說明:1978-2001年中國商品進口M(單位億元)與國內生產總值GDP(單位億元)。其中,因變量為商品進口額,自變量為國內生產總值。

  

案例數據說明:承接上面的案例,修正模型中存在的序列相關性問題。調整模型之后要進行序列相關性檢驗。

  

案例數據說明:數據為1983年12月到2006年5月美國的居民消費價格指數(CPI)。

  

案例數據說明:數據為1983年12月到2006年5月美國的居民消費價格指數(CPI)和工資率(wage),建立完模型之后要進行序列相關性檢驗。

  

案例數據說明:數據為1983年12月到2006年5月美國的居民消費價格指數和工資率。建立完模型之后要進行序列相關性檢驗。

四、時間序列ARIMA模型

  

(1)如何通過觀察時間序列的自相關圖和偏自相關圖來判斷時間序列的平穩性;

  

(2)檢驗序列是否可以通過差分的方式來實現平穩性;

  

(3)通過觀察自相關圖和偏自相關圖對平穩后的序列確定AR和MA和SAR的階數;

  

(4)對估計的模型進行檢驗,包括顯著性檢驗和殘差序列的相關性檢驗;

  

(5)用我們建立的ARIMA或SARIMA模型進行預測;

案例數據說明:中國1949-2008年底總人口數。單位:萬人。(ARIMA)

  

案例數據說明:北京市1978年1月至1989年12月社會商品零售額月度序列(單位:億元)。共144個觀測值。(SARIMA)

  

五、單位根檢驗和基于殘差的協整檢驗

  

(1)時間序列數據的平穩性說明;

  

(2)時間序列平穩性的DF和ADF單位根檢驗;

  

(3)時間序列平穩性的DFGLS單位根檢驗;

  

(4)時間序列平穩性的PP單位根檢驗;

  

(5)時間序列平穩性的KPSS單位檢驗;

  

(6)時間序列平穩性的ERS單位根檢驗;

  

(7)時間序列平穩性的NP單位根檢驗;

  

(8)協整檢驗;

  

(9)建立誤差修正模型;

案例數據說明:1978年-2008年北京市城鎮居民年家庭收入和年消費性支出數據(已經經過物價調整的)。

  

六、 自回歸條件異方差模型

  

(1)通過日收盤價生成對數收益率變量;

  

(2)對數收益率序列的平穩性檢驗;

  

(3)均值方程的確定以及殘差的序列相關檢驗;

  

(4)對殘差平方的序列相關檢驗;

  

(5)對殘差平方做線形圖;

  

(6)對均值方程的殘差做ARCH-LM檢驗;

  

(7)建立各種形式的ARCH模型并對新的殘差序列進行ARCH—LM檢驗;

  

(8)根據我們建立的ARCH模型對收益率序列的方差進行預測。

  

案例數據說明:2003年1月6日—2009年6月26日上證綜指日收盤價,共1569個觀測值。

  

七、Eviews編程應用

  

(1)如何把以前一年為基期計算的居民消費價格指數換算成以某一年為基期計算的居民消費價格指數;

  

(2)如何把名義變量(分類變量)轉換成虛擬變量。

  

案例數據說明:1978-2008年以前一期為基期計算的居民消費價格指數。

  

案例數據說明:2003年1月6日—2009年6月26日上證綜指日收盤價,共1569個觀測值。

  

  

培訓目錄

  

案例數據說明

一、聯立方程計量經濟學模型

  

(1)聯立方程模型的介紹;

  

(2)聯立方程模型的概念以及分類;

  

(3)聯立方程模型的識別;

  

(4)聯立方程模型的估計;

案例數據說明:一個包含3個方程的中國宏觀經濟模型

  

二、向量自回歸模型

  

(1)VAR模型的有關概念(非結構化的向量自回歸模型);

  

(2)有關SVAR模型的有關概念;VAR模型的識別條件;

  

(3)SVAR模型的短期約束;

  

(4)格蘭杰因果關系檢驗;VAR模型滯后階數p的的確定;

  

(5)脈沖響應函數;

  

(6)方差分解;

  

(7)Johansen協整檢驗;

  

(8)向量誤差修正模型;

案例數據說明:1978-2008年工業增加值指數(y1),房地產業增加值指數(y2),批發和零售業增加值指數(y3),交通運輸、倉儲和郵政業增加值指數(y4)。為避免數據的劇烈波動首先需要進行對數化處理。

  

三、面板數據模型

  

(1)面板數據和面板數據模型的簡單介紹;  

  

(2)如何將面板數據導入到Eviews中;

  

(3)面板數據模型的分類;

  

(4)固定影響(效應)變截距模型;

  

(5)隨機影響(效應)變截距模型;

  

(6)Hausman檢驗;

  

(7)面板數據的單位根檢驗;

  

(8)面板數據的協整檢驗。

案例數據說明:2001-2008年中國31個省級地區的城鎮居民家庭全年人均消費性支出、全年人均可支配收入、城鎮居民消費價格指數(1978=100)。

  

四、分位數回歸

  

(1)分位數回歸簡單介紹;

  

(2)分位數回歸的優勢;

  

(3)分位數回歸的操作步驟;

  

(4)分位數回歸的結果分析。

案例數據說明:這個案例是計算教育收益率的。數據為某一年的城鎮用戶調查,共選了600條觀測。

五、極大似然估計

  

(1)極大似然估計的原理介紹;

  

(2)多元線性回歸的對數似然函數及其推導;

  

(3)用EViews軟件實現多元線性回歸的極大似然估計;

  

GARCH(1,1)模型的對數似然函數;

  

(4)用EViews軟件實現GARCH(1,1)模型極大似然估計

  

案例數據說明:中國客運總量模型。因變量為中國客運總量,用y表示(單位為10億人次)。自變量為全國人口數(單位為億人),人均國內生產總值(單位為千元),鐵路營業里程數(單位為萬公里),公路水路營業里程之和(單位為萬公里),分別用X1,X2,X3,X4表示。時間區間為1990年到2003年。

  

案例數據說明:深證成指2007-1-1到2010-12-31的日收盤價。


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藤椅
生盡歡,死無憾 發表于 2014-8-19 15:26:57 |只看作者
看起來高大上有沒有優惠,有我就參加


















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板凳
2014愛學習 發表于 2014-8-19 15:28:40 |只看作者
嗯!好培訓頂一下,不過話說內個圖做的不錯
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報紙
ourfather 發表于 2014-8-19 15:32:05 |只看作者
eviews計量實證培訓,是跟spss/sas數據分析師培訓一起的嗎。看起來都不錯報哪個吶!  都報可以打折嗎?
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地板
人脈引爆點 在職認證  發表于 2014-8-19 15:34:45 |只看作者
生盡歡,死無憾 發表于 2014-8-19 15:26
看起來高大上有沒有優惠,有我就參加
eviews計量實證培訓,和sas/spss數據分析師認證培訓是一樣的,老學員打九折。3人報名九折  6人8折
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7
人脈引爆點 在職認證  發表于 2014-8-19 15:36:02 |只看作者
ourfather 發表于 2014-8-19 15:32
eviews計量實證培訓,是跟spss/sas數據分析師培訓一起的嗎。看起來都不錯報哪個吶!  都報可以打折嗎?
eviews計量實證培訓是和sas/spss數據分析師培訓一起的合在一起報名時可以享受優惠的
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8
資料狂人 在職認證  發表于 2014-8-19 15:37:01 |只看作者
劉老師是EViews授課中很有經驗的老師,實戰也很豐富,負責的樊老師也萌萌噠~相約中秋
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ermutuxia 發表于 2014-8-19 15:42:47 |只看作者
支持!eviews 8.0相對于以前所有的版本來說,最明顯的改進就是程序文件的改進,以前運行程序文件只能是整個文件全部運行,8.0版本,程序文件里的程序可以單獨運行選中的程序。這是非常令大家高興地。
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Still.. 發表于 2014-8-19 15:43:15 |只看作者
樊美女,么么噠!
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