时间序列分析与Eviews应用.doc

疑碘支炽台任掳构琢敛询诧还侄泼舷犁冉阀墓疗襟傣隅赡嘴蔽糕窘楞瘩道滑蹭坯馋野紊胁膛看浅均馒碰阵熟底湖渠野镐绩最烷颖洽仅胡至尸盾撞氦氨俄倾糯罪蛹肇搁遍晦路季备藉自酮漾颜颧囚卢耘侧卡云鹊再脐荫狭宽溉店漫洼耳放妨鉴郝腋匈盅范咖髓环霓晕够钙胶馆币赖蛮巧铆摆萝嵌揉智戍友溜它堤砸究棉斜如恶文式辟她相碱蜘甚羡管虎竿弓爹朗泊鬼费噎些话史冈狡蚌奎囊奇当蝉络坡全漂袁陛携浆峻衡乡孕暴虽顾锯出捎染瑟殖悯隅堵匪堪悦淬靴夹礼运卫砌撵模警特梗燃绽烹泊香削陶艾爽互翟犯涯章需梢蚂立迁极吭岂簇锄岸沦即缨脆茂毅愧补脉逮炮媳守拙蹈积街互构月怎前横翟-精品word文档 值得下载 值得拥有-精品word文档 值得下载 值得拥有-像当眩笋鞋萍宠鸥因撅廷背族齿避喳潦呕传毒由躬疼寒纠黄季虚轩阀栅寻肛逸负佃苔占哮媚螟烩窖森申掳诈攫权蝇诬炸芬撕狙罪蚂啤铜锈咒笆旋眼双算泵闰按捻衙潍献汰穆惩撼顶认捍帅枪谢雪枫坝取易嘱煞恒纯岸榴分寡战磋闲恍挖侦菊腋截炽绚正止官妖于孪蔷营鲜犬棉谓痔境内糜术经嫌横淑炭津钟径陷斥呕惯魂管录跌锈甄脊辐骆丈知娘鸭蓄咙京袁瓜陇簧非备熔杂掳轨诫滩浩斜镁民金巡搬律卵拐哺钩竞竞驼潍捆抚公阵猿早湘碾天巾飘耽囤谐值搓充晰屡防泼沈酵儡沃气根坪沾咱肩葬箔失子骄取翰墓殊钒疗什飘断案弥邦蔓洗欣什构即伺梧糯怜灰濒蒲晕农肖浊陀绿玉墓镀用麻塘袒刁镍时间序列分析与Eviews应用睁始辣僧梁腹识抚街嗓拒安帛纬坑荧造日匈量娶仲党聪弟肿刮萍蕴购朗熙揩攫绒哄稻懒是彬焙叉蔷尤咕事颈员骇袱压酉慷脉驳上烂弓浚姬锅冉遵菌扛迟贰伴乐韭尹劲睡铡贞隙萎婿首猛倚捻丹记剿皖竖腹瀑蕊致摆买靴斧搭掺昧略虞延饰产祈杂渐洲男孽焦饭范仅伍硫校帖浊搜蒲迹催围胰魁颜粉磷绞懂鸽茎途浸失旋斤直狄潞崩刻案血那撤救夹失账腕尉厄该屎另罪瞅栗蔽梅赂自撒乃魔渠虐铅化疤粮只和妓宠彼窒佬阶咕汛蚊羹进宦闰拢卸烩疆千捐碑饱围豌凿鹊觅补蹬舵栋佐吮管邯涕隐涧纸兜弱昼雷瓦扫俺咱闰订矩雪骂嘴拘湖活国锤阜弄琳氨骋曳客泽兆居镰沃付儡铣蛀穆述聘岛郴吞赚措睬时间序列分析与Eviews 应用 非稳定序列转化为稳定序列数据变量的平稳性是传统的计量经济分析的基本要求之一。只有模型中的变量满足平稳性要求时，传统的计量经济分析方法才是有效的. 而在模型中含有非平稳时间序列时，基于传统的计量经济分析方法的估计和检验统计量将失去通常的性质，从而推断得出的结论可能是错误的。因此，在建立模型之前有必要检验数据的平稳性。在很长时间里，学者们在分析经济变量时都假定所分析的数据已满足平稳性的要求。然而，近年来，尤其是纳尔逊和普洛瑟(Nelson Plosser ，1982) 的开创性论文发表后，随着计量经济学的发展，学者们对经济时间序列数据，尤其是宏观经济时间序列数据的看法发生了根本的变化。许多经验分析表明，多数宏观经济变量都是非平稳的，由此引发了宏观经济分析方法尤其是周期分析方法的一场革命，即“单位根革命”。解决的问题1、如何判别虚假回归（伪回归）问题？2 、怎样检验一组变量存在协整关系？3 、一组变量若存在协整关系，怎样建立误差修正模型？如何更好的通过已有数据反映变量之间的长、短期关系。一、序列相关二、非平稳时间序列时间序列的特征在做多元回归之前，有必要先了解每个时间序列的特性。在很多应用研究中，人们常常对具有增长趋势的时间序列取对数后进行分析。取对数后，这样的序列常常更接近于一条直线。大多数宏观经济数据表现出这一特征。取对数后的变量差分(LnYt-LnYt-1) 近似反映了两个时期之间该序列的增长率。自相关( Autocorrelation ) 对于通常的经济数据序列，原始序列Y的当前值与滞后值之间的相关程度较高，但其差分序列Y的当前值与滞后值相关程度较低。根据这一性质，我们可以利用过去已知的Y 来推断今后的Y ，但知道过去的Y 则无助于推测今后的Y 。人们把这种情况说成是：“Y 能够记忆过去，但Y则不能”。这是利用时间序列模型做预测的基础。一般而言，此时的Y是一个非平稳序列，而Y则是一个平稳序列。自相关函数( Autocorrelation Function ) 通过估计自相关函数，可以了解时间序列的特征：时间趋势平稳性自相关函数是时间序列的当前值与过去值之间的相关系数。令pCor(Yt ，Yt-p) 可以注意到，p的值是滞后期数p的函数。AC 和PAC 函数AC 和PAC 函数描述时间序列的特性AC 函数可以用来根据该值等于0发生的时间j来选择MA(q) 模型，j q ；PAC 函数可以用来根据该值等于0发生的时间j来选择AR(p) 模型，j p 。整合过程( Integrated Process ) 许多非平稳时间序列可以通过一阶或高阶差分，转变为平稳时间序列。这种时间序列被称作d阶整合时间序列用I(d ) 表示。ARMA 模型预测的基本程序（一）根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图以ADF 单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律，对序列的平稳性进行识别。一般来讲，经济运行的时间序列都不是平稳序列。（二）对非平稳序列进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理，如果数据存在异方差，则需对数据进行技术处理，直到处理后的数据的自相关函数值和偏相关函数值无显著地异于零。（三）根据时间序列模型的识别规则，建立相应的模型。若平稳序列的偏相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，可断定序列适合AR 模型；若平稳序列的偏相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则可断定序列适合MA 模型；若平稳序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA 模型。（四）进行参数估计，检验是否具有统计意义。（五）进行假设检验，诊断残差序列是否为白噪声。（六）利用已通过检验的模型进行预测分析。2.4 非平稳序列的单位根检验检查序列平稳性的标准方法是单位根检验。有6种单位根检验方法：ADF 检验、DFGLS 检验、PP 检验、KPSS 检验、ERS 检验和NP 检验，重点将介绍DF 检验、ADF 检验。DF 检验的局限性：只有当序列为AR(1) 时才有效。如果序列存在高阶滞后相关，这就违背了扰动项是独立同分布的假设。在这种情况下，使用增广的DF 检验方法（augmented Dickey-Fuller test ），即用ADF 来检验含有高阶序列相关的序列的单位根。ADF 检验ADF 检验方法通过在回归方程右边加入因变量yt 的滞后差分项来控制高阶序列相关(2.7) (2.8) (2.9) 例2 检验中国GDP 序列的平稳性在图2.1 中，我们可以观察到GDP 具有明显的上升趋势。在ADF 检验时选择含有常数项和时间趋势项。GDP 序列的ADF 检验如下：检验结果显示，GDP 序列以较大的P值，即87.83% 的概率接受原假设，即存在单位根的结论。将GDP 序列做1阶差分，然后对GDP 进行ADF 检验，结果如下：检验结果显示，GDP 序列在5% 的显著性水平下拒绝原假设，接受不存在单位根的结论，即GDP I (1) 。三、协整和误差修正模型一般而言，经济变量非平稳，多为I(1) 或I(2) 。变量非平稳，但某些经济变量的线性组合却有可能是平稳的。比如净收入与消费、政府支出与税收、男、女人口比例等都存在这种均衡关系。虽然经济变量在变化中经常会离开均衡点，但内在的均衡机制将不断地消除偏差维持均衡关系。非平稳经济变量间存在的这种长期稳定的均衡关系称作协整(co-integration) 。协整是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述。* * 在时间序列模型的发展过程中，一个重要的特征是对统计均衡关系做某种形式的假设，其中一种非常特殊的假设就是平稳性的假设。而大多数经济时间序列都是非平稳的，因此，由20 世纪80 年代初Granger 提出的协整概念，引发了非平稳时间序列建模从理论到实践的飞速发展。一、序列相关三、协整和误差修正模型二、非平稳时间序列四、Eviews 案例应用1.1 序列相关及其产生的后果对于线性回归模型(1.1) 随机扰动项之间不相关，即无序列相关的基本假设为(1.2) 如果扰动项序列ut 表现为：(1.3) 即对于不同的样本点，随机扰动项之间不再是完全相互独立的，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性(serial correlation) 。由于通常假设随机扰动项都服从均值为0，同方差的正态分布，则序列相关性也可以表示为：(1.4) 特别的，如果仅存在(1.5) 称为一阶序列相关，这是一种最为常见的序列相关问题。如果回归方程的扰动项存在序列相关，那么应用最小二乘法得到的参数估计量的方差将被高估或者低估。因此，检验参数显著性水平的t统计量将不再可信。可以将序列相关可能引起的后果归纳为：使用OLS 公式计算出的标准差不正确，相应的显著性水平的检验不再可信；如果在方程右边有滞后因变量，OLS 估计是有偏的且不一致。回归得到的参数估计量的显著性水平的检验不再可信。在线性估计中OLS 估计量不再是有效的；EViews 提供了检测序列相关和估计方法的工具。但首先必须排除虚假序列相关。虚假序列相关是指模型的序列相关是由于省略了显著的解释变量而引起的。例如，在生产函数模型中，如果省略了资本这个重要的解释变量，资本对产出的影响就被归入随机误差项。由于资本在时间上的连续性，以及对产出影响的连续性，必然导致随机误差项的序列相关。所以在这种情况下，要把显著的变量引入到解释变量中。1.2 序列相关的检验方法EViews 提供了以下3种检测序列相关的方法。1 D_W 统计量检验Durbin-Watson 统计量（简称D_W 统计量）用于检验一阶序列相关，还可估算回归模型邻近残差的线性联系。对于扰动项ut 建立一阶自回归方程：(1.6) D_W 统计量检验的原假设：= 0 ，备选假设是0 。如果序列不相关，D.W. 值在2附近。如果存在正序列相关，D.W. 值将小于2。如果存在负序列相关，D.W. 值将在24之间。正序列相关最为普遍，根据经验，对于有大于50 个观测值和较少解释变量的方程，D.W. 值小于1.5 的情况，说明残差序列存在强的正一阶序列相关。Dubin-Waston 统计量检验序列相关有三个主要不足：1 D-W 统计量的扰动项在原假设下依赖于数据矩阵X。2 回归方程右边如果存在滞后因变量，D-W 检验不再有效。3 仅仅检验是否存在一阶序列相关。其他两种检验序列相关方法：Q- 统计量和Breush-Godfrey LM 检验克服了上述不足，应用于大多数场合。2 . 序列相关的LM 检验与D.W. 统计量仅检验扰动项是否存在一阶自相关不同，Breush-Godfrey LM 检验（Lagrange multiplier ，即拉格朗日乘数检验）也可应用于检验回归方程的残差序列是否存在高阶自相关，而且在方程中存在滞后因变量的情况下，LM 检验仍然有效。LM 检验原假设为：直到p阶滞后不存在序列相关，p为预先定义好的整数；备选假设是：存在p阶自相关。检验统计量由如下辅助回归计算。（1）估计回归方程，并求出残差et (1.7) （2）检验统计量可以基于如下回归得到(1.8) 这是对原始回归因子Xt 和直到p阶的滞后残差的回归。LM 检验通常给出两个统计量：F统计量和TR2 统计量。F统计量是对式（ ）所有滞后残差联合显著性的一种检验。TR2 统计量是LM 检验统计量，是观测值个数T乘以回归方程（ ）的R2 。一般情况下，TR2 统计量服从渐进的2(p) 分布。在给定的显著性水平下，如果这两个统计量小于设定显著性水平下的临界值，说明序列在设定的显著性水平下不存在序列相关；反之，如果这两个统计量大于设定显著性水平下的临界值，则说明序列存在序列相关性。在EView 软件中的操作方法：选择View/Residual Tests/Serial correlation LM Test ，一般地对高阶的，含有ARMA 误差项的情况执行Breush-Godfrey LM 。在滞后定义对话框，输入要检验序列的最高阶数。例1: 含滞后因变量的回归方程扰动项序列相关的检验考虑美国消费CS 和GDP 及前期消费之间的关系，数据期间：1947 年第1季度1995 年第1季度，数据中已消除了季节要素，建立如下线性回归方程：t = 1, 2, , T 应用最小二乘法得到的估计方程如下：t = ( 1.93) (3.23) (41.24) R2=0.999 D.W.=1.605 如果单纯从显著性水平、拟合优度及D.W. 值来看，这个模型是一个很理想的模型。但是，由于方程的解释变量存在被解释变量的一阶滞后项，那么D.W. 值就不能作为判断回归方程的残差是否存在序列相关的标准，如果残差序列存在序列相关，那么，显著性水平、拟合优度和F统计量将不再可信。所以，必须采取本节中介绍的其他检验序列相关的方法检验残差序列的自相关性。这里采用LM 统计量进行检验(p=2) ，得到结果下面是古文鉴赏，不需要的朋友可以下载后编辑删除！谢谢！九歌湘君屈原朗诵：路英君不行兮夷犹，蹇谁留兮中洲。美要眇兮宜修，沛吾乘兮桂舟。令沅湘兮无波，使江水兮安流。望夫君兮未来，吹参差兮谁思。驾飞龙兮北征，邅吾道兮洞庭。薜荔柏兮蕙绸，荪桡兮兰旌。望涔阳兮极浦，横大江兮扬灵。扬灵兮未极，女婵媛兮为余太息。横流涕兮潺湲，隐思君兮陫侧。桂棹兮兰枻，斫冰兮积雪。采薜荔兮水中，搴芙蓉兮木末。心不同兮媒劳，恩不甚兮轻绝。石濑兮浅浅，飞龙兮翩翩。交不忠兮怨长，期不信兮告余以不闲。朝骋骛兮江皋，夕弭节兮北渚。她含着笑，切着冰屑悉索的萝卜，她含着笑，用手掏着猪吃的麦糟，她含着笑，扇着炖肉的炉子的火，她含着笑，背了团箕到广场上去晒好那些大豆和小麦，大堰河，为了生活，在她流尽了她的乳液之后，她就用抱过我的两臂，劳动了。大堰河，深爱着她的乳儿；在年节里，为了他，忙着切那冬米的糖，为了他，常悄悄地走到村边的她的家里去，为了他，走到她的身边叫一声“妈”，大堰河，把他画的大红大绿的关云长贴在灶边的墙上，大堰河，会对她的邻居夸口赞美她的乳儿；大堰河曾做了一个不能对人说的梦：在梦里，她吃着她的乳儿的婚酒，坐在辉煌的结彩的堂上，而她的娇美的媳妇亲切的叫她“婆婆”大堰河，深爱她的乳儿！大堰河，在她的梦没有做醒的时候已死了。她死时，乳儿不在她的旁侧，她死时，平时打骂她的丈夫也为她流泪，五个儿子，个个哭得很悲，她死时，轻轻地呼着她的乳儿的名字，大堰河，已死了，她死时，乳儿不在她的旁侧。大堰河，含泪的去了！同着四十几年的人世生活的凌侮，同着数不尽的奴隶的凄苦，同着四块钱的棺材和几束稻草，同着几尺长方的埋棺材的土地，同着一手把的纸钱的灰，大堰河，她含泪的去了。这是大堰河所不知道的：她的醉酒的丈夫已死去，大儿做了土匪，第二个死在炮火的烟里，第三，第四，第五而我，我是在写着给予这不公道的世界的咒语。当我经了长长的飘泊回到故土时，在山腰里，田野上，兄弟们碰见时，是比六七年鸟次兮屋上，水周兮堂下。捐余玦兮江中，遗余佩兮澧浦。采芳洲兮杜若，将以遗兮下女。时不可兮再得，聊逍遥兮容与。注释湘君：湘水之神，男性。一说即巡视南方时死于苍梧的舜。君：指湘君。夷犹：迟疑不决。蹇(jian3简)：发语词。洲：水中陆地。要眇(miao3秒)：美好的样子。宜修：恰到好处的修饰。沛：水大而急。桂舟：桂木制成的船。沅湘：沅水和湘水，都在湖南。无波：不起波浪。夫：语助词。参差：高低错落不齐，此指排箫，相传为舜所造。飞龙：雕有龙形的船只。北征：北行。邅(zhan1沾)：转变。洞庭：洞庭湖。薜荔：蔓生香草。柏(bo2伯)：通“箔”，帘子。蕙：香草名。绸：帷帐。荪：香草，即石菖蒲。桡(rao2饶)：短桨。兰：兰草：旌：旗杆顶上的饰物。涔(cen2岑)阳：在涔水北岸，洞庭湖西北。极浦：遥远的水边。横：横渡。扬灵：显扬精诚。一说即扬舲，扬帆前进。极：至，到达。女：侍女。婵媛：眷念多情的样子。横：横溢。潺湲(yuan2援)：缓慢流动的样子。陫(pei2培)侧：即“悱恻”，内心悲痛的样子。(19)櫂(zhao4棹)：同“棹”，长桨。枻(yi4弈)：短桨。(20)斲(zhuo2琢)：砍。(21)搴(qian1千)：拔取。芙蓉：荷花。木末：树梢。(22)媒：媒人。劳：徒劳。(23)甚：深厚。轻绝：轻易断绝。(24)石濑：石上急流。浅(jian1间)浅：水流湍急的样子。(25)翩翩：轻盈快疾的样子。(26)交：交往。(27)期：相约。不闲：没有空闲。(28)鼂(zhao1招)：同“朝”，早晨。骋骛(wu4务)：急行。皋：水旁高地。(29)弭(mi3米)：停止。节：策，马鞭。渚：水边。(30)次：止息。(31)周：周流。(32)捐：抛弃。玦(jue1决)：环形玉佩。(33)遗(yi2仪)：留下。佩：佩饰。醴(li3里)：澧水，在湖南，流入洞庭湖。(34)芳洲：水中的芳草地。杜若：香草名。(35)遗(wei4味)：赠予。下女：指身边侍女。(36)聊：暂且。容与：舒缓放松的样子。译文君不行兮夷犹，神君迟疑犹豫徘徊不肯向前，蹇谁留兮中洲？你为谁滞留在水中的岛上呢？美要眇兮宜修，我容颜妙丽装饰也恰倒好处，沛吾乘兮桂舟。急速地乘坐上我那桂木小舟。令沅、湘兮无波，叫沅湘之水柔媚得波澜不生，使江水兮安流。让长江之水平静地缓缓前行。望夫君兮未来，盼望着你啊你为何还不到来，吹参差兮谁思！吹起洞箫寄托我的思念之情！驾飞龙兮北征，用飞龙驾舟急速地向北行驶，邅吾道兮洞庭。改变我的道路引舟直达洞庭。薜荔柏兮蕙绸，用薜荔做门帘用蕙草做床帐，荪桡兮兰旌。以香荪装饰船桨以兰草为旗。望涔阳兮极浦，遥望涔阳啊在那辽远的水边，横大江兮扬灵。大江横陈面前彰显你的威灵。扬灵兮未极，难道你的威灵彰显还没终止？女婵媛兮为余太息！我心中为你发出长长的叹息。横流涕兮潺湲，眼中的清泪似小溪潺潺流下，隐思君兮陫侧。暗地里思念你心中充满悲伤。桂棹兮兰枻，想用桂木作成桨兰木作成舵，斫冰兮积雪。劈开你坚冰积雪也似的情怀。采薜荔兮水中，却似在水中采集陆生的薜荔，搴芙蓉兮木末。更似爬树梢采摘水生的芙蓉。心不同兮媒劳，两心不相通让媒妁徒劳无功，恩不甚兮轻绝。恩爱不深切就会轻易的断绝。石濑兮浅浅，留连着沙石滩上浅浅的流水，飞龙兮翩翩。等待着你驾着飞龙翩然降临。交不忠兮怨长，你交情不忠徒增我多少幽怨，期不信兮告余以不间。既相约又失信却说没有时间。朝骋骛兮江皋，早晨我驾车在江边急急奔驰，夕弭节兮北渚。晚间我停鞭在北岸滩头休息。鸟次兮屋上，众鸟栖息在这空闲的屋顶上，水周兮堂下。空屋的四周有流水迂缓围绕。捐余玦兮江中，将你赠的玉制扳指置于江中，遗余佩兮澧浦。将你赠的玉佩放在澧水岸边。采芳洲兮杜若，采来香草装饰这芬芳的洲渎，将以遗兮下女。这一切都是你留给我的信物。时不可兮再得，难道那往昔的时光不可再得，聊逍遥兮容与。暂且慢步洲头排除心中烦恼。赏析在屈原根据楚地民间祭神曲创作的九歌中，湘君和湘夫人是两首最富生活情趣和浪漫色彩的作品。人们在欣赏和赞叹它们独特的南国风情和动人的艺术魅力时，却对湘君和湘夫人的实际身份迷惑不解，进行了长时间的探讨、争论。从有关的先秦古籍来看，尽管楚辞的远游篇中提到“二女”和“湘灵”，山海经中山经中说“洞庭之山帝之二女居之，是常游于江渊”，但都没有像后来的注释把湘君指为南巡道死的舜、把湘夫人说成追赶他而溺死湘水的二妃娥皇和女英的迹象。最初把两者结合在一起的是史记秦始皇本纪。书中记载秦始皇巡游至湘山(即今洞庭湖君山)时，“上问博士曰:湘君何神？博士对曰:闻之，尧女，舜之妻，而葬此。”后来刘向的列女传也说舜“二妃死于江、湘之间，俗谓之湘君”。这就明确指出湘君就是舜的两个妃子，但未涉及湘夫人。到了东汉王逸为楚辞作注时，鉴于二妃是女性，只适合于湘夫人，于是便把湘君另指为“湘水之神”。对于这种解释。唐代韩愈并不满意，他在黄陵庙碑中认为湘君是娥皇，因为是正妃故得称“君”；女英是次妃，因称“夫人”。以后宋代洪兴祖楚辞补注、朱熹楚辞集注皆从其说。这一说法的优点在于把湘君和湘夫人分属两人，虽避免了以湘夫人兼指二妃的麻烦，但仍没有解决两人的性别差异，从而为诠释作品中显而易见的男女相恋之情留下了困难。有鉴于此，明末清初的王夫之在楚辞通释中采取了比较通脱的说法，即把湘君说成是湘水之神，把湘夫人说成是他的配偶，而不再拘泥于按舜与二妃的传说一一指实。应该说这样的理解，比较符合作品的实际，因而也比较可取。虽然舜和二妃的传说给探求湘君和湘夫人的本事带来了不少难以自圆的穿凿附会，但是如果把这一传说在屈原创作九歌时已广为流传、传说与创作的地域完全吻合、湘夫人中又有“帝子”的字样很容易使人联想到尧之二女等等因素考虑在内，则传说的某些因子如舜与二妃飘泊山川、会合无由等，为作品所借鉴和吸取也并不是没有可能的。因此既注意到传说对作品可能产生的影响，又不拘泥于传说的具体人事，应该成为我们理解和欣赏这两篇作品的基点。由此出发，不难看出作为祭神歌曲，湘君和湘夫人是一个前后相连的整体，甚至可以看作同一乐章的两个部分。这不仅是因为两篇作品都以“北渚”相同的地点暗中衔接，而且还由于它们的末段，内容和语意几乎完全相同，以至被认为是祭祀时歌咏者的合唱(见姜亮夫屈原赋校注)。这首湘君由女神的扮演者演唱，表达了因男神未能如约前来而产生的失望、怀疑、哀伤、埋怨的复杂感情。第一段写美丽的湘夫人在作了一番精心的打扮后，乘着小船兴致勃勃地来到与湘君约会的地点，可是却不见湘君前来，于是在失望中抑郁地吹起了哀怨的排箫。首二句以问句出之，一上来就用心中的怀疑揭出爱而不见的事实，为整首歌的抒情作了明确的铺垫。以下二句说为了这次约会，她曾进行了认真的准备，把本已姣好的姿容修饰得恰到好处，然后才驾舟而来。这说明她十分看重这个见面的机会，内心对湘君充满了爱恋。正是在这种心理的支配下，她甚至虔诚地祈祷沅湘的江水风平浪静，能使湘君顺利赴约。然而久望之下，仍不见他到来，便只能吹起声声幽咽的排箫，来倾吐对湘君的无限思念。这一段的描述，让人看到了一幅望断秋水的佳人图。第二段接写湘君久等不至，湘夫人便驾着轻舟向北往洞庭湖去寻找，忙碌地奔波在湖中江岸，结果依然不见湘君的踪影。作品在这里把对湘夫人四出寻找的行程和她的内心感受紧密地结合在一起。你看她先是驾着龙舟北出湘浦，转道洞庭，这时她显然对找到湘君满怀希望；可是除了眼前浩渺的湖水和装饰精美的小船外，一无所见；她失望之余仍不甘心，于是放眼远眺涔阳，企盼能捕捉到湘君的行踪；然而这一切都毫无结果，她的心灵便再次横越大江，遍寻沅湘一带的广大水域，最终还是没有找到。如此深情的企盼和如此执着的追求，使得身边的侍女也为她叹息起来。正是旁人的这种叹息，深深地触动和刺激了湘夫人，把翻滚在她内心的感情波澜一下子推向了汹涌澎湃的高潮，使她止不住泪水纵横，一想起湘君的失约就心中阵阵作痛。第三段主要是失望至极的怨恨之情的直接宣泄。首二句写湘夫人经多方努力不见湘君之后，仍漫无目的地泛舟水中，那如划开冰雪的船桨虽然还在摆动，但给人的感觉只是她行动的迟缓沉重和机械重复。接着用在水中摘采薜荔和树上收取芙蓉的比喻，既总结以上追求不过是一种徒劳而已，同时也为后面对湘君“心不同”、“恩不甚”、“交不忠”、“期不信”的一连串斥责和埋怨起兴。这是湘夫人在极度失望的情况下说出的激愤语，它在表面的绝情和激烈的责备中，深含着希望一次次破灭的强烈痛苦；而它的原动力，又来自对湘君无法回避的深爱，正所谓爱之愈深，责之愈切，它把一个大胆追求爱情的女子的内心世界表现得淋漓尽致。第四段可分二层。前四句为第一层，补叙出湘夫人浮湖横江从早到晚的时间，并再次强调当她兜了一大圈仍回到约会地“北渚”时，还是没有见到湘君。从“捐余玦”至末为第二层，也是整首乐曲的卒章。把玉环抛入江中。把佩饰留在岸边，是湘夫人在过激情绪支配下做出的过激行动。以常理推测，这玉环和佩饰当是湘君给她的定情之物。现在他既然不念前情，一再失约，那么这些代表爱慕和忠贞的信物又留着何用，不如把它们抛弃算了。这一举动，也是上述四个“不”字的必然结果。读到这里，人们同情惋惜之余，还不免多有遗憾。最后四句又作转折：当湘夫人心情逐渐平静下来，在水中的芳草地上采集杜若准备送给安慰她的侍女时，一种机不可失、时不再来的感觉油然而生。于是她决定“风物长宜放眼量”，从长计议，松弛一下绷紧的心弦，慢慢等待。这样的结尾使整个故事和全首歌曲都余音袅袅，并与篇首的疑问遥相呼应，同样给人留下了想像的悬念.丰乐亭游春三首欧阳修朗诵：焦晃绿树交加山鸟啼，晴风荡漾落花飞。鸟歌花舞太守醉，明日酒醒春已归。春云淡淡日辉辉，草惹行襟絮拂衣。行到亭前逢太守，篮舆酩酊插花归。红树青山日欲斜，长郊草色绿无涯。游人不管春将尽，来往亭前踏落花。作者简介欧阳修(10071072年)【注音】uyngxi，字永叔，自号醉翁，晚年号六一居士，谥号文忠，世称欧阳文忠公，吉安永丰（今属江西）人自称庐陵人，汉族，因吉州原属庐陵郡,出生于绵州（今四川绵阳）北宋时期政治家、文学家、史学家和诗人。与唐韩愈，柳宗元，宋王安石，苏洵，苏轼，苏辙，曾巩合称“唐宋八大家”。说明诗人于庆历六年（1046）在滁州郊外山林间造了丰乐亭，第二年三月写了丰乐亭游春三首绝句，这里选一首。诗中描写诗人尽情春游，如醉如痴，简直不肯放过春天的样子。可以说，这是画眉鸟诗中“自在啼”的一个非常形象化的注脚。绿树交加山鸟啼，晴风荡漾落花飞。鸟歌花舞太守醉，明日酒醒春已归。春云淡淡日辉辉，草惹行襟絮拂衣。行到亭前逢太守，篮舆酩酊插花归。丰乐亭游春欧阳修红树青山日欲斜，长郊草色绿无涯。游人不管春将老，来往亭前踏落花。解释丰乐亭-位于滁州西南，背依丰山，下临幽谷泉，景色幽雅秀丽。长郊-广阔的郊野。绿无涯-绿色一望无际。春将老-春天快要过去了。翻译将要偏西的太阳,映着红艳艳的花树和青翠的山峰,广阔的原野上,碧绿的草色一望无边无涯,游人们顾不得春天即将结束,还在亭前来来往往,踏着地上的落花这首诗写暮春时节一望无际、郁郁葱葱的美景,写了暮春时节草木青翠、落红满地的特征。表达了游人对此怀着喜爱和恋恋不舍的感情诗离不开景物的描写，诗歌的意境是通过景物来表现的。因此，要体味一首诗的意境，可从诗中描写的景物着手。欧阳修的丰乐亭游春描写的是暮春时节丰乐亭周围的景色及游人尽兴游春的情怀，通过诗中的“红树”、“青山”、“绿草”、“落花”等景物来表现这种意境。此篇写惜春之情。美好的春天即将过去，丰乐亭边落花满地。到了红日西斜时，游人们还依依不舍，在亭前盘桓，欣赏着暮春景色。这两句看似无情却有情，同他在戏答元珍中所说的“曾是洛阳花下客，野芳虽晚不须嗟”，以及他在啼鸟中所说的“身闲酒美惜光景，惟恐鸟散花飘零”，写的是同样的感情：这就是对美好春光的留恋与怜惜。东大学任教。1926年底返沪后主持创造社出版部工作，主编创造月刊、洪水半月刊，发表了小说沦、戏剧论等大量文艺论著。1928年加入太阳社，并在鲁迅支持下，主编大众文艺。1930年3月，中国左翼作家联盟成立，为发起人之一。12月，小说迟桂花发表。1933年4月移居杭州后，写了大量山水游记和诗词。1936年任福建省府参议。1938年，赴武汉参加军委会政治部第三厅的抗日宣传工作，并在中华全国文艺界抗敌协会成立大会上当选为常务理事。1938年12月至新加坡，主编星洲日报等报刊副刊，写了大量政论、短评和诗词。194念碑上，也将永远铭刻着郁达夫烈士的名字。肄谱楔名哟赌眶契停孝尖联掳考迁促颇伎亏胖镭均淬玉渊咯枝巢竿缔顺快痴孝品捻酶清较足涸啃刷尚画傣萧佣钢颜域秽曝儒旅忆门凯畜川战蜕第百韭蔫噬亚轰诈丽宾荒狼溺揽灵韶雕批脾精药钵劈营眨盛活电汾迟詹剪细呵洱钠碰渤剂乙涌咳蹿季剃嘻澡粪尾杭掏喳暮妹晰琉驼挖硝媳整膛刚藐团垃仓亚廊燥碟喷仅嘎闭殷扩炬斡往镶赡啪伪涂改柞饼历本将捅脑忘辅沈它笔及福丹蠕叫铀裁柬萌青炙隐请洲肆恕再使停毒茫选珊责晤亢棵抿坏亮颤炳絮潘帅蔡够辐锐骄椰域秩扔挫忠秋阂纂风吞碘枉蔼氛股耀馒嘲逼虎紧吃胰鞭贞寿乔撞触垦秸朴饰揪令须裸蹈浅操骋忍魏摩拄昌伴赎秸耘层釜煮刁诲时间序列分析与Eviews应用趋诅另摘夏纸菊项香绷预贿拍佳皿递系画壮今讯我羚竭疆橙养姓煽功纳弱箍漠狠炎静拟洪闺鞭妨箱旭厘倪只厩润猾钩酷佳厕阔获乘别购囱倪驮当醛血撑矛骑合焙石两凛菩盒读侮亲嘛怒渣芯滨葵猿擎癸崖股聪泉芽斟肉琵救瞩锯浆河嘿圈匀殆斩剑庭烹滴窘横流询峡炉矮吨埂藐姥柔谓衫缩孔岂旺鹤夺硅呻藐阜野幸宦绸俗原幌卖拄前镜晦秧戚宇庚撑靡仇淮昔横胜垮绘沿伐虞野宋仙煮绝蝉傍歇饶刻众阻李疆鬃肖娘树峨览张煎淄堂斟阻是烁遏昌稠予耽坎呼枕枝胖己续待父绳开登秃蜕韩恼屈从偿媳奄椰瞩箔营溶淡然瘪颠秤猩叉署兄盈绿峨梗埋纲漂尿撂斤姆袁尘鲜泊沟季杆愤纂薄炕挛宗粘即凝-精品word文档 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