mp外匯

⑴ KJAVA這個是什麼軟體

一個嵌入的系統 。。。。。。。。有一段時間代表索愛的J2ME

⑵ s1.q62mp型號攝像機外匯wi怎麼操作

輕松一下就可以

⑶ 外匯交易中的銀聯入金是怎麼個過程，如諾德

不建議使用人民幣入金。
都是使用美金入金的比較多。

為什麼說監管這么重要呢。因為英國是資本主義國家金融中心，這里的金融法律也最嚴格，全球的平台都希望得到FSA或者NFA監管，受監管的平台無論是資金流轉上還是操作行為上都十分認真和規范、無論哪個行業，品牌還是非常重要的，品牌和非品牌還是很多地方不一樣的，建議選擇一個正規的品牌一些的平台，選擇國內知名度高的正規代理商,如此成本低，資金安全一些,安全最重要
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⑷ 2k12 mp裡面的錢怎麼換算1M是多少美元求解啊！

是根據每天的外匯牌價換算的。最近價格在1美元換7元左右波動。今天是1美元換6.8299元人民幣。

⑸ 中央財經大學走出過哪些厲害的人

說實話，中財走出去的優秀校友真的是數不勝數呀！不過作為屆即將畢業的學姐，我還是跟大家介紹幾個我比較了解的傑出校友吧~

以上就是我全部的回答了。

⑹ 諾德外匯的入金方式都有哪些手續費怎麼收的

一、銀聯入金有以下三條支付通道，國內銀行借記卡、信用卡均被支持。可使用人民幣直接支付，由第三方支付機構進行匯率結算。
1、銀聯-iPS ePayment (簡稱：IPS) 免手續費 15分鍾內到賬（重點推薦）
2、銀聯-mPay（簡稱：MP） 免手續費 15分鍾內到賬
3、銀聯-TRANSACT24 (簡稱：24支付) 免手續費 15分鍾內到賬
二、Payweb 入金手續費0.5$ 即時到帳
三、LibertyReserve 入金無手續費 即時到帳
四、MoneyBookers 入金無手續費 即時到帳
五、WebMoney 入金手續費0.8%，最多50$ 即時到賬
六、AlertPay 無手續費 即時到賬 （技術問題暫時無法使用）
七、PerfectMoney 無手續費 即時到賬
八、國際銀行電匯 - 手續費由當地銀行收取，一般在50美金左右，另外中轉銀行和SWIFT使用費可能會佔50$左右，一律按實際到帳資金給客戶入金 3～5個工作日內到帳贊同
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⑺ 怎麼下載mt4這個指標

1 平台自帶指標
如果投資者想要成功進行外匯交易，他們就應該知道，他們想要使用的平台具有什麼樣的自帶指標，一般情況下，每一個平台都會有一些自帶的指標，而mt4平台中，投資者可以使用的自帶mt4指標一般都有30種左右，投資者可以從這樣的指標中進行選擇，找到一個最佳的指標進行外匯交易，而在外匯交易中，投資者進行交易走勢分析的時候，他們一般就使用幾種指標，所以，對於一般投資者來說，mt4外匯交易平台中的自帶指標就夠大多數的投資者使用，尤其是新手投資者，他們可以從中選擇幾種最有優勢的指標，重點使用這樣的指標對外匯交易市場的走勢進行分析以及研究，投資者就有機會從外匯交易市場中獲取交易收益，所以，當投資者使用一個最佳的mt4外匯交易平台前，他們應該對該平台中的mt4指標進行研究，看看這樣的平台都自帶什麼樣的指標，從而就可以從中選擇一個最佳的指標進行外匯交易市場走勢的分析。
2 自定義指標
在投資者使用mt4指標的時候，他們可以先看看一個平台中的自帶指標有什麼，如果投資者可以從自帶指標中找到投資者想要使用的指標，他們就可以選擇使用這樣的指標，而如果投資者不能從自帶指標中選擇投資者想要使用的指標，投資者也不用擔心，因為，在投資者使用mt4外匯交易平台的時候，投資者有機會使用自定義外匯交易指標。該功能主義得益於投資者的自定義交易功能，投資者可以利用一個mt4交易平台進行自定義指標，根據投資者對外匯交易分析的不同需求，他們就可進行自定義mt4指標的制定， 而在制定這樣的mt4指標後，投資者就可以利用對他們最有優勢的以及最適合他們自己的指標進行外匯交易。一般情況下，有經驗的投資者才會使用自定義mt4指標進行外匯交易，因為，這樣的投資者一般都會有不同的外匯交易策略，他們通過過年的外匯交易，知道什麼樣的指標對他們最有優勢，他們可以制定對他們自己最有優勢的指標，從而就可以更成功的對外匯交易市場的走勢進行了解，因此，如果投資者想要成功的進行外匯交易，他們就應該知道如何利用mt4平台的指標自定義功能制定最有優勢的mt4指標。

⑻ 外匯」新規」不讓在國外買房，新移民美國購房怎麼破

購匯管制沒有實質變化，只不過是手續繁瑣了一點。請專參照以下鏈接屬操作
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⑼ mp互助對接mp外匯什麼時候開始

不知道，這種互助的資金盤最好還是不要去玩

⑽ 什麼是出口不穩定指數

中國出口收入不穩定性成因的實證分析

早在上世紀60年代,經濟學家們就對出口貿易的不穩定對經濟發展的影響進行了深入的研究。早期的研究認為出口收入的大幅度波動對發展中國家的經濟往往會形成一個負的沖擊,例如出口貿易的不穩定對外匯收入產生了不確定性,從而減少了工業原材料及機器設備的進口進而影響投資意願,如此下去不但會影響製造業的發展甚至會因資金短缺而導致整個經濟水平的滑坡(Massell 1964,1970)。但是,由於早期的研究採用橫截面的研究方法,且研究各國中採取的樣本大小不一,取樣時間差異,甚至衡量出口不穩定的定義都未必相同,所以,研究的結果並不一致,甚至相互矛盾(Love,1990;Walbeek,1993)。事實上,以橫截面研究方法得到的出口不穩定性的結果並不能直接用來解釋個別國家出口不穩定的情形。

由於傳統的橫截面研究方法不能用來闡釋單一國家出口不穩定的成因,許多學者改用時間序列的方法來研究出口收益的不穩定性問題(Love,1990;Wislon,1994)。本文亦採用1981-1999年的時間序列資料來研究我國出口的不穩定性的成因。但必須注意到時間序列分析本身存在自相關和ARCH現象,本文對此進行檢驗,希望以最為有效率的估計方式進行參數估計。另外,本文採用指數型的函數式來檢驗出口不穩定性的存在,擯棄了移動平均型的函數式處理方式。因為原始資料通過移動平均法的處理往往會把不穩定的因素都給平滑掉了,反而不能夠體現原始資料中所隱含的不穩定因子。

二、資料收集與計算變數的選取

(一)資料收集

本文的研究期間為1981年至1999年,資料來源於歷年《中國統計年鑒》。由於統計年鑒在1981年以後採用海關的進出口統計數據,故1981年之前的數據沒有採納。為了資料的一致性,我們選擇了這19年為研究其間。

本文所選取的地理集中度這一變數並沒有涉及每個具體的國家,而是以州際為單位,劃分為亞、非、歐、拉美、北美、大洋州等六個地理區域。商品集中度中的商品變數選取,本文是以海關歷年的出口商品分類的數目來計算,共取九個類別(詳見2000年《中國統計年鑒》第589頁),其中,工業製成品中「未分類的其他商品」類別沒有採用,因為1992年與1993年海關統計改用新的商品目錄,未分類的其他商品在1994年之後都包含在其它大類中。

(二) 出口不穩定性的定義與衡量

出口不穩定性(Export instability)的統計定義是指實際出口值偏離長期趨勢值的乖離程度。出口不穩定性的衡量方法則有多種,其中關鍵之處是首先找出樣本資料中的出口趨勢值,即某個期間的平均水平,其次是應確定該種衡量方法所應用的測量指數是否符合不穩定性的統計定義,避免有極端值產生,是否適用於高成長國家或是低成長國家,以及是否能適用長期資料或短期資料。考慮到本文主要為測量中國大陸的出口不穩定性問題,而中國20年來的出口成長舉世矚目,顯然呈高增長的態勢,因此在方法選擇上採用了指數趨勢,而沒有選用相關文獻最常採用的移動平均指數或直線趨勢指數,來計算我國出口的不穩定性。

本文所採用的指數為指數趨勢指數IE(Exponential Trend index)。

式中,n為觀察數目,logxt為logt的時間趨勢估計值。指數趨勢指數的優點是無極端值之顧慮,可用來長期分析,適用高成長性(Massell,1970;Sheehey,1977;Murray ,1978;Ahmad,1993;等均曾採用過)。

但是,上述測量方法只適用於橫截面分析,無法應用於時間序列資料分析,因為時間序列分析必須計算出每一期的不穩定數值。因此本文參照Love(1986)的計算方法對上述測度出口不穩定性的方法進行修正,以便衡量第t期的總出口偏離長期趨勢值的乖離程度:

(三) 解釋變數的定義與衡量

文獻上常用的解釋變數有商品集中度(C),地理集中度(G),初級產品比率(PG)外,尚有食物總出口值的比率與原材料占總出口值的比率,但是食物和原材料並非我國的重要出口品,而工業製成品特別是機械設備與雜項製品占總出口的比率很大,是十分重要的出口項目,因此,本文還選用了工業製成品占總出口比率MG及機械設備占總出口比率ME,雜項製品占總出口比率MP三個解釋變數。現將各解釋變數的定義說明如下:

商品集中度(Commodity Concentration)的衡量指標,應用Gini-Hirschman系數表示,即

式中Xit為第i種商品類別第t期出口值,Xt為第t期總出口值,Ct值介於100/√N與100之間,當一國輸出商品愈平均分配於各類商品時,Ct值趨近於100/N;反之當一國輸出商品項目只有一種時,Ct值為100,一般認為,Ct值愈高,表示出口收益受少數商品類別的影響愈大,也易受到一國的宏觀經濟波動與政策調整的影響。

地理集中度(Geographic Concentra-tion)的衡量指標,仍然使用Gini-Hirschman系數測量,即

式中,Xit為輸出到i區域第t期的出口值,Xt為第t期總出口值。一般認為,當某類商品的出口過度集中在少數區域時,表示該商品受少數出口市場經濟情況的影響很大,因而出口會越不穩定。

初級產品出口比率(Primary Goods Ratio),即P為初級產品出口值占總出口值的比率。根據Massell(1970)指出,國家的出口項目越依賴於初級產品,則其出口收益的不穩定性的平均值越高。

工業製成品出口比率(Manufatured Goods Ratio),即M為工業製成品出口值占總出口值的比率,機械設備出口比率(Machinery and Transport Equipment Ratio),即ME為機械設備出口值占總出口值的比率。雜項製品出口比率(Mis-cellaneous Procts Ratio)即MP為雜項製品出口值占總出口值的比率。

三、 實證分析結論

本文首先利用指數型式與線性型式兩種不同方法計算出口不穩定指數。然後,以下面的回歸方程式進行本文的實證分析,IE=β0+β1C+β2G+β3PG+β4MG+β5ME+β6MP+μ

其中:

IE為出口不穩定指數C為商品集中度指標,G為地理集中度指標。PG為初級產品出口占總出口比率。MG為工業製成品占總出品比率。ME為機械設備占總出口比率。MP為雜項製品占總出口比率。μ為回歸殘差值。

在進行回歸分析之前,首先將上述各變數之間的相關性進行檢查,了解是否存在多重共線性問題。就變數之間的相關分析的結果如表1所示。本文認為所選擇的變數中MP(雜項製品占總出口比率)與其他變數特別是與商品集中度的相關程度較高,其餘變數中的相關程度不會太高,本文模型所採用的解釋變數之間,存在一定程度多重共線性問題,但因本文隨後的實證分析認為這一問題沒有嚴重的影響參數估計值,且認為給定的樣本觀察期後的一段時期內這種共線性現象將有一定的延續性,故本文對這一問題不作過多考慮。

表1

C PG MG ME MP G

PG 1

PG -0.729 1

MG 0.756 -0.864 1

ME 0.896 -0.895 0.890 1

MP 0.839 -0.876 0.880 0.894 1

G -0.396 0.193 -0.101 0.111 -0.280 1

此外,本文採用的是19年來的時間序列資料,基於時間序列資料可能具有一階自相關的特性而造成估計偏差,本文利用D-W統計量檢驗。實證結果如下(見表2)。

從表2的檢驗結果可以發現,變數不同的各個回歸方程式的D-W統計量均在2左右,滿足D-W檢驗的要求(只有方程式(1)的D-W值處於不能確定的區域內),可知本文實證模型不具有一皆自相關的性質。因此,本文採用最小二乘法(OLS)進行參數估計。值得注意的是,本文實證模型的R2值不算很高方程(1)的R2為0.589,方程(3)的R2為0.558,但並不能以此認為本模型的解釋力不強,事實上統計量在F的檢驗值,表明方程(3)、(4)、(5)都能通過5%水平的總體顯著性檢驗。因此,本文認為就估計參數的正確性和穩定性而言本模型是有意義的。

表2

1 2 3 4 5

Constant -3.187 -1.497 -6.659 -6.155 -2.727

(-0.608) -(0.281) (-1.766) (-2.817)** (-0.537)

C 0.583 0.278 0. 571 0.568 0.569

(2.509)** (2.648)** (2.469)** (2.554)** (2.518)**

PG -19.175 -5.789 -14.423 -14.494 -17.783

(-1.663) (-0.800) (-1.392) (-1.451)* (-1.609)*

MG -5.797 -6.691 -3.818

(-0.956) (-1.064) (-1.609)

ME -20.694 -22.070 -22.305 -21.930

(-1.455) (-1.565) (-1.648) * (-1.594)

MP -36.338 -17.83 -36.378 -36.180 -35.706

(-2.368)** (-1.992)* (-2.378)** (-1.648)** (-2.394)**

G 0.02517 0.031 0.0057

(0.634) (0.208) (0.167)

R2 0.589 0.516 0.558 0.557 0.575

D-W 1.900 1.883 1.769 1.757 1.784

F 2.866* 2.777* 3.279** 4.397** 3.521**

注:(.)為t統計值,*、**、***分別代表顯著水平10%、5%、1%。

就估計結果而言,本文分別以不同的解釋變數進行了5次估計,結果發現各方程的估計結果中,其相同的解釋變數的回歸系數的符號,大小及統計值的顯著性都相當一致,其中商品集中度C對出口不穩定指數有正向且顯著的效果。而地理集中度G對出口穩定指數的影響為正但不顯著。而初級產品出口比率PG、機械設備出口比率ME、雜項製品出口比率MP的回歸系數為負,它們對出口不穩定性指數有負向且顯著的效果,而工業製成品比率MG回歸系數為負且不顯著。總之,根據表2的估計結論,本文認為近20年來造成我國出口不穩定性的影響因素主要為商品集中度、初級產品出口比率、機械設備出口比率及雜項製品出口比率。

至於地理集中度而言,實證結果為對我國出口不穩定性無顯著的效果,這顯示了我國近年來致力於推廣出口市場的分散策略有顯著的效果,做到了「東方不亮西方亮」。但是本文的資料分析是針對把出口地分成六大洲而言,沒有細化到每個國家,因而有待今後更進一步具體分析。從具體資料來看,19年來中國對外出口地區累計總比率的前三名為亞洲的62.21%、歐洲的16.37%、北美的16.61%。對這三大洲的出口總量占我國總出口國的近93.19%,出口地理度相當的高;但從每年的統計資料來看,近年來亞洲所佔的比例是逐步下降的,而歐洲與北美洲的比率呈逐年上升態勢,而且由於我國的主要貿易國的經濟均屬於穩定成長模式,其進口需求相對旺盛,從而使得我國的出口產品能夠源源不斷地輸出到上述國家與地區。因此,即使我國的出口的地理集中度相當地高,也不至於造成出口收益的不穩定性。

四、 總結

本文利用我國1981-1999年19年的出口統計資料,應用指數形式的方法衡量這段時期的出口不穩定指數,從而就造成我國出口效益不穩定的成因進行了實證分析。就檢定的結果而言,本文所採取的時間序列資料並無自相關現象,因此在符合古典回歸假定的條件下,採用OLS進行估計。本文以指數趨勢法求得出口不穩定指數IE作為被解釋變數,發現在5%的顯著水平上,造成中國出口收益不穩定的主要因素為:商品集中度與雜項製品的出口比率,其影響效果前者為正,後者為負。而在10%的顯著水平上,初級產品的出口比率與機械設備的出口比率剛好勉強滿足t統計值的檢驗要求,這兩者對我國的出口不穩定有負向顯著影響。而地理集中度的影響則不顯著。這一現象說明若要降低我國的貿易不穩定性,要降低我國的出口商品的集中度,實行商品出口的多樣化,分散出口產品的類別,從而降低雜項製品的出口比重。為此,必須加快改革的步伐,加快出口產業升級,提高出口產品的科技含量與附加值。

當然,本文研究有待更進一步的探討:第一,由於資料的限制,僅能以19年的期間進行研究,今後可以考慮利用更長期間的年資料或利用月資料進行相關研究;第二,本文的資料的分類方法還是不太精確,比如地理集中度沒有採用國別資料,商品集中度沒有用更為詳細的聯合國國際貿易標准分類方法;第三,可以考慮引入實際有效比率作為解釋變數考察其對出口不穩定性的影響。