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2024-03-07 17:11:33

bab.la在线词典。 bab.la - Loving Languages

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bab.la是一个外语在线学习门户网站，该网站提供了多种语言的翻译，从口语及地域性表达语到专业技术类词汇。英语-汉语在线词典的特殊性能包含了诸如同义词，发音，简单句用法等，版面设计清晰简单。从下拉菜单中选择一个汉语词典，输入您要查询的单词，点击翻译键。您也可以通过建议新词或者编辑词条，帮助我们提升我们的英语-汉语以及德语-汉语词典性能。

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词典是什么？

词典是一门或者多门语言关于单词及短语的定义，发音及其它一些信息的集合。双语词典包含一种语言的单词以及它在另一种语言里对应的翻译。详解词典还包含一些例句和同义词。通常有两种词典: 一种用于服务于大众的日常常用词典，另一种是包含术语的某一专业词典。

第一部词典

历史上第一部词典大约源于公元前2300年，它是一部楔形文字模板，包含苏美尔-阿尔德语双语文字（这是在古代美索不达米亚地区所说的两种语言）。公元前三世纪出现了第一部汉语词典，这被认为是最早的单语词典。大约1320年，印度出现了最老的一部印刷词典，包含北印度语和波斯语单词。也正是在这个时候，词典开始按照首字母次序进行排列。

欧洲第一部现代词典是多语种词汇词典。十六世纪，一本奠定了希腊词典学基础的书籍以Thesaurus linguaegraecae的名义出版，这是由Henri Estienne编纂。后来，欧洲其他语种的词典逐渐编纂而成，如1612年意大利语词典dell'Accademiadella Crusca，1690年由Antoine Furetière完成的法语词典Dictionnaire Universel以及1780年西班牙语词典Diccionario de la lenguaespanola。之后， Vladimir Ivanovich Dahl出版了当代俄语释义词典，以及到目前为止仍旧被认为是最好的有助于德语拼写的杜登词典。

词典的类型

通常，词典单词包含一系列不同的释义。一些词典会按照每个释义的使用频率排序，而一些词典会按照释义的出现时间排序，最早使用的排列最前。单词也可能以一些别的形式出现，但在常规词典里只限于不含变位的词。一些词典包含单词的发音，这样可以让用户学习正确的发音。大部分词典以书的形式存在，也有软件的形式，还有一种是在线版本，比如bab.la。

专业词典指包含某一个专业学科领域的单词。多领域专业词典广义上则是涵盖诸多不同领域，比如商务词典。单领域词典包含某一个专门领域的术语词比如医学词典。最后还有一种词典是分类单领域词典，它只包含某个单一类别，比如精神医学。

有影响力的语言

据乔治•韦伯所言，汉语位列于最具影响力语言排行榜的第六名，有13亿人使用中文。在亚洲，汉语排名为第一语言，超过日语（第四名），北印度语，孟加拉语以及爪哇语（第十二名）。英语被视为国际范围内一门重要的语言，被认为第二大最具影响力语言，是115个国家的官方语言。

在西方文化里，汉语通常指普通话或者标准汉语。这种称谓实际上是错误的，因为在中国有很多汉语方言。除了在中国大陆，汉语还在新加坡和台湾被广泛使用。它甚至是联合国第六种官方语言，汉语甚至是美国第六种官方语言，列于法语，英语，西班牙语，阿拉伯语以及俄语之后。

汉语的书写体系是由一系列的表意文字组成，传统的阅读次序为从上到下，从右到左。然而，现代用法已经转换成从左到右阅读，这主要是受到英语的影响。英语也介绍了许多新单词在汉语中的使用方法。为了克服这些词语没有汉字所带来的困难，汉语重新利用一些已经不再使用的文字，或者创造新的文字，但后者这种情况很少见。

如何学习一门外语？

为什么要学习第二门或者第三门语言呢？可能是因为你想去旅行，工作，或者听歌看电影，感受外国文化，也可能是因为学一门外语是一个新的挑战。学好一门新的语言需要一些方法。首先，通过线下或者在线课程学习，您知道一些基本的词汇及语法。您也可以通过听歌，看电影，读书来提升您所学这门语言的技能。但是，最重要的是，也许也是最好的办法就是您身处说这门语言为母语者的环境中。贯穿学习一门外语的全过程中，在线词典，语言门户网站，论坛，游戏，测试或者在线闪存卡可以帮助您提升您的词汇量，确保您可以正确使用语法以及让您每天快乐地学习。

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BAB: 与Beta为敌 - 知乎

BAB: 与Beta为敌 - 知乎切换模式写文章登录/注册BAB: 与Beta为敌llanglli1. 与谁为敌：伯恩斯坦与AQR彼得·伯恩斯坦在其关于投资与其背后的概率论的历史的经典著作《Against The Gods》中指出，投资是一项与天为敌的活动。这不，我大A股刚雄起了一天就又垮掉了，而那边厢美股则如火如荼，逼近历史新高，让不少人不由得感慨，为啥没生在美国。但出身毕竟无法左右，但我们还是有一些可以把握的点，利用好了，就是潜在的优势。这就是本专栏的主题——因子。特别地，本文要探讨的是低Beta因子。也就是题目所说的，与Beta为敌。低Beta因子出自AQR的研究团队。说起AQR，量化投资者和因子投资者大概都能如数家珍般例举出诸多神迹。这是一家专注于因子投资多年的神奇机构，从其名字就可见一斑（AQR取自Applied Quantitative Research，应用量化研究）。他们构建的因子体系令人目不暇接，其中一些是大家耳熟能详的，例如，巴菲特的价值，以及AQR和很多机构都喜爱的动量。当然，AQR可不止因为动量出名，本专栏也会多次引用并讨论他们的研究。说了这么多，低Beta因子到底是什么呢？顾名思义，就是低Beta的资产能带来超额回报。2. 为什么是低Beta？我们知道，Beta是一个与波动率相关的概念，最早用于衡量股票对市场组合的敏感度，后来随着多因子模型的兴起，也泛指资产对因子溢价的敏感度，也即是因子暴露。此处我们讨论股票市场，只取其狭义的含义。而无论是Beta还是波动率，都是对风险的一种衡量，只是波动率衡量的是股票的总体风险，而Beta度量的是系统性风险。相比低Beta，低波动异象可能更为人所熟知。经典的金融资产定价理论一直蕴含着高风险与高收益如影随形的推论，但很多研究指出，低波动资产在长期有着更好的（风险调整后）表现。早期的经典研究包括R. A. Haugen. (1975)这篇发表在JFQA上的文章，低波动异象(low volatility anomaly)也由此而来。对于低波动异象的成因学界和业界众说纷纭，不止是金融资产定价与行为金融学，甚至固定资产和人力资本管理都牵涉其中，但一直没有公论。对此的应用，反倒走到了前面。基于低波动资产可以提供更优表现的逻辑，对冲基金在实务中创建了风险平价配置模型，通过大幅高配低波动资产的同时加杠杆调整组合波动率至目标水平，可以在相同的波动水平下，获取高很多的预期回报，从而大幅提高组合的风险调整后收益。低Beta本质上是一个跟低波动类似的概念。对于低Beta异象的行为金融学解释，反而更加丰富。一个较为经典且主流的解释是所谓的“Lottery Preferences”(彩票偏好)，即认为很多投资者偏好类似于彩票的投资，从而为具有潜在高收益可能性的资产（也就是高Beta资产）付出了过高的价格，使得其预期收益下降，而低Beta资产由于受到冷落，预期收益上升，从而导致了低Beta资产能带来更好回报这一异象。这个解释的逻辑清晰，也很符合大家的直觉。但其前提假定Lottery Preferences则颇受争议。通常认为，散户会有较强的Lottery Preferences，但机构投资者更为理性，这种偏好会大幅下降。这也使得这一解释虽然已提出多年，但难以完全服众。Frazzini, Andrea, and L. H. Pedersen. (2014)这篇经典文章则提出了另一个解释，而且同样非常合理。他们指出，在很多市场上，加杠杆是受限的，无论是客观的交易约束，还是投资者对杠杆的主观恐惧所致。在这种情况下，为了追逐更高的收益，很多投资者会更倾向买入具有较高Beta的资产，从而推高了高Beta资产的价格。接下来的事情就跟Lottery Preferences假说下是一样的了。这也就是本文讨论的BAB因子(betting against beta)。与Lottery Preferences假说相比，BAB假说的前提，投资者对杠杆的厌恶，这一点更能得到理解和实证支持。也因此，虽然提出时间并不久，但BAB假说吸引了很多人的注意和认同。3. A股的BAB因子说了这么多，这些论文毕竟主要是依据美国数据做的分析，那对于我们而言，可能会更加关心，在A股市场上，这个因子是否也有良好的表现。于是，我们自然要一探究竟。是骡子是马，拉出来遛遛就知道了。我们利用A股市场近10多年的数据，对BAB因子从2006年至2018年7月的表现进行了分析。具体而言，在每个再平衡时点，选取当时上市满一年的股票（由于A股的特殊IPO机制，次新股的表现与普通股票往往不可比，因此予以剔除），按照其相对沪深300指数的60日滚动Beta排序，分为10组，做多Beta最小的一组，同时做空Beta最大的一组。简单起见，对于多头组合和空头组合内部，均按照等权重配置。每个月调仓一次。同时，考虑到时单纯计算因子累计收益，而非制定交易策略，此处简单地忽略了交易费用（若用于实际交易，交易费用则必须要考虑，因这类策略可能会有较高的换手率）。最终，BAB因子累计收益如下图所示：Figure 1：A股BAB因子累计收益图图中，红线为BAB因子累计收益，黑线为沪深300指数。可见，在A股市场上，BAB因子在长期中远远超越了基准沪深300指数，但与此同时，自2015年股灾以来，其表现较为糟糕，甚至有点令人触目惊心。此外，若对经典的价值和动量等因子有所了解，则可以发现，BAB因子的长期表现，与动量因子颇为相似。这一点与国外市场有较为明显的差异。其中一个可能的原因是，自2009年底推出创业板以来，一方面，大量创业板股票与沪深300指数的相关性很低，也即是Beta很低；另一方面，自上市以来，创业板相当多股票在这些年间经历了很大幅度的上涨。这使得BAB因子在A股市场上一定程度上动量化了。但随着越来越多的创业板权重股被纳入沪深300指数，以后这一现象大概率会逐渐改变。特别地，上述累计收益图是线性坐标，在长周期下，过高的因子累计收益，使得图形的直观对比意义被大幅削弱。因此，我们换成对数坐标来重新观察其累计收益：Figure 2：A股BAB因子对数累计收益图对数坐标系下的对比就很直观。BAB因子相对基准沪深300指数的超额收益，主要来自3个阶段：首先是2008年金融危机期间，BAB因子的跌幅要小很多。其次是2010-2014年间，沪深300指数一路阴跌，但BAB因子基本持平，甚至还略有上涨。最后是2014年下半年至2015年上半年的上一轮牛市中，BAB因子的上涨迅猛得多。反倒是股灾后的这最近一年多，随着市场风格的显著切换，BAB因子在沪深300指数宽幅震荡的同时，经历了较大的回撤。累计收益图给了我们直观的认知。接下来我们再以典型的业绩统计数据来对比BAB因子和沪深300指数的表现。无论从收益、风险，还是风险调整后收益来看，BAB因子都完爆沪深300指数。表格 1：BAB因子与沪深300指数业绩对比表特别地，我们还分析了基于250日Beta的BAB因子，表现基本一致，此处不再赘述。4. 结语无论是理论，还是国外市场的实证研究，都表明低Beta因子是一个有着清晰逻辑支撑的、表现优异的因子，本文中的实证研究则进一步表明，在A股市场，BAB因子也有着极其优异的表现。当然，本文中的部分处理有待进一步完善，例如，严谨的分析，需要在股票池中剔除掉ST股和停牌股，乃至只选取部分市值较大的股票进行分析，以避免因为市值因子和流动性因子等导致的分析错误。特别地，对因子表现进行严格测试时，往往还需要对分层组合收益的单调性进行分析。这些更精细的细节，在后续的文章中，将逐步引入。此外，在BAB因子的经典文章发表后，也有不少学者进行了不同市场上的实证研究，同时也有一些对BAB因子效应提出质疑的研究。后续我们也将在恰当的时机，对此进行更为深入的探讨。而几位作者也在后续的研究中，进一步指出，BAB其实可以进一步拆分为BAC(betting against correlation)和BAV(betting against volatility)，即低相关因子和低波动因子。但无论是研究方法细节上待完善的地方，还是后续的实证研究，都不影响BAB因子(低Beta因子)的重要地位。无论如何，BAB都是一个足以载入史册，值得反复玩味的因子。而利用行为金融学的深刻研究和严谨的统计分析，找到大概率事件，在此基础上与天为敌，BAB正可谓是伯恩斯坦眼中的金融投资技术的代表。编辑于 2019-09-16 14:34量化交易股票交易股票赞同 519 条评论分享喜欢收藏申请

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适用于晚上的问候

晚安！(wǎn'ān!)

Good Night!

适用于晚上/深夜离开或者睡觉前的问候

您好吗？(nín hǎo ma?)

How are you?

礼貌简短地询问别人的状况

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Good, thank you.

礼貌地回答“您好吗?”

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What’s your name?

询问其他人的名字

我叫___。(wǒ jiào ___.)

My name is ___.

告诉某人你的名字

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Where are you from?

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询问某人的年龄

我___岁了。(wǒ ___ suìle.)

I am___years old.

回答你的年龄

是(shì)

Yes

肯定回答

不是(bùshì)

否定回答

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给你！(gěi nǐ!)

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用于给某人某件东西时

谢谢。(xièxiè.)

Thank you.

谢谢某人

非常感谢。(fēicháng gǎnxiè.)

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由衷地感谢某人

不客气。(bù kèqì.)

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为某事而道歉

打扰了。(dǎrǎole.)

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用于回复你已接受某人的道歉时

没关系。(méiguānxì.)

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用于回复你已接受某人的道歉时

当心！(dāngxīn!)

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我累了。(wǒ lèi le.)

I am tired.

用于疲惫时

我病了。(wǒ bìng le.)

I am sick.

用于生病时

我不知道。(wǒ bù zhīdào.)

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认识您真高兴。(rènshí nín zhēn gāoxìng.)

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第一次见面后告别时用的礼貌用语

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告别

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找到负责人

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这就是敲诈！(zhè jiùshì qiāozhà!)

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询问要一个购物袋

我想退了这件东西。(wǒ xiǎng tuìle zhè jiàn dōngxī.)

I would like to return this.

解释你想把这件物品退还

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衣服

我可以试试这个吗？(wǒ kěyǐ shì shì zhège ma?)

May I try this on, please?

询问你是否可以试穿一下衣服

试衣间在哪里？(shì yī jiān zài nǎlǐ?)

Where are the changing rooms?

询问试衣间在哪里

您这件衣服有___码的吗?(nín zhè jiàn yīfú yǒu ___ mǎ de ma?)

Do you have this in ___?

询问某件衣服的特定尺码

…小号？(…xiǎo hào?)

... small?

衣服尺码

…中号？(…zhōng hào?)

... medium?

衣服尺码

…大号？(…dà hào?)

... large?

衣服尺码

…加大号？(…jiā dà hào?)

... extra large?

衣服尺码

这双鞋您有___码吗?(zhè shuāng xié nín yǒu ___ mǎ ma?)

Do you have these shoes in size ___?

询问一双鞋的特定鞋码

这太小了。(zhè tài xiǎole.)

It's too small.

表达衣服的尺寸太小了

这太大了。(zhè tài dàle.)

It's too big.

表达衣服尺寸太大了

我穿上好看吗？(wǒ chuān shàng hǎokàn ma?)

Does this look good on me?

询问衣服穿上的效果如何

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讨价还价

我出__[金额数目]__钱。(wǒ chū__[jīn'é shùmù]__qián.)

I'll give you _[amount]_ for this.

提出一个价格

这个也太贵了。(zhège yě tài guìle.)

That's way too expensive!

拒绝接受高价格

我在别的地方见过这个卖__钱。(wǒ zài bié dì dìfāng jiànguò zhège mài __ qián.)

I saw this for _[amount]_ somewhere else.

说明在别的商店卖的价格更便宜

__[金额数目]__，这是我能给的最高价。(__[jīn'é shùmù]__, zhè shì wǒ néng gěi de zuìgāo jià.)

_[amount]_ is my final offer!

给出最终价格

那么我就不买了。(nàme wǒ jiù bú mǎile.)

Then I'm not interested.

表达不再有兴趣购买

我去别的地方看看。(wǒ qù bié dì dìfāng kàn kàn.)

Then I will go somewhere else.

通过计划离开来表达不再感兴趣了

我买不起！(wǒ mǎi bù qǐ!)

I can't afford it!

通过说明你没有这么多钱来拒绝接受该价格

其实我根本负担不起，但是我还是会买。(qíshí wǒ gēnběn fùdān bù qǐ, dànshì wǒ háishì huì mǎi.)

That's more than I can really afford but I'll take it.

假装后悔接受这个交易

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BAB | English meaning - Cambridge Dictionary

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[ as form of address ] UK Midlands English informal used as a friendly way of talking to someone: How are you doing, bab? When I started work at 16 the older women called me bab.

More examplesFewer examplesOther words are a tad less decipherable, including bab – "a local term of affection".When I asked the question, the majority came back with their favourite local word being Bab.Alright, bab?Babby is a local variation of baby, and the shortened form bab is often used as an affectionate term for "love" or "dear".

(Definition of bab from the Cambridge Advanced Learner's Dictionary & Thesaurus © Cambridge University Press)

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in Chinese (Simplified)

亲爱的（一种表示友好的爱称）…

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/ˈvedʒ.i ˌbɝː.ɡɚ/

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BAB vs BABAB - 知乎

BAB vs BABAB - 知乎首发于川流不息切换模式写文章登录/注册BAB vs BABAB石川2022 年度新知答主摘要Betting Against Beta 这篇构筑在 Black CAPM 模型上的实证资产定价文章是 AQR 最著名的代表作之一。然而，有人对它提出了强烈的质疑。1 Black CAPM 模型1972 年，Fischer Black、Michael Jensen 和 Myron Scholes 从实际市场数据中观察到股票收益率和它们的 β 画出来的 Security Market Line（SML）远比 CAPM 预测的要更平缓，这说明风险和收益的关系不能很好的满足 CAPM。Black et al. (1972) 从时间序列回归和截面回归两个维度实证了上述猜想，并提出了新的 CAPM 模型。Black et al. (1972) 按照股票的 β 大小把股票分成十组（第一组中 β最大），然后在时序上回归（检验时考虑了各种偏差和误差的影响），得到了如下结果。按照 CAPM，回归的截距项（即 α ）应该为 0，然而Black et al. (1972) 观察到在不同的历史时期， α 显著不为 0 且和 β 呈负相关 —— 高 \beta 的股票往往有负 α 。观察到实际数据和 CAPM 之间的背离，Black et al. (1972) 抛弃了 CAPM 中的无风险利率并提出了一个双因子模型：\mbox{E}[r_j]=\mbox{E}[r_z](1-\beta_j)+\mbox{E}[r_m]\beta_j 上式中小写字母 r 表示股票或者组合的绝对收益。由于第二个因子 r_z 和 \beta 有关，因此它被称为 \beta 因子。由于 r_z 和 r_m 的协方差为零， r_z 代表着一个 \beta 中性组合的收益率。这个改进的 CAPM 模型被后人称为 Black CAPM 模型（或 zero-beta CAPM 模型），它比最初的 CAPM 更加符合实际数据，因此应用更加广泛。2 Betting Against Beta在 Black CAPM 被提出的 40 年之后，来自 AQR 的 Andrea Frazzini 和 Lasse Heje Pedersen 在 Journal of Financial Economics 上发表了一篇题为 Betting Against Beta 的文章（Frazzini and Pedersen 2014，下称 FP），从另外的角度解释了 \alpha 和 \beta 之间的负相关。他们指出在实际投资中，不同的投资者受到不同资金使用的限制。为了追求更高的收益，一些投资者（特别是机构）会把有限的资金投资于高风险的投资品，比如高 β 的股票，这便造成了它们 \alpha 的下降。FP 用 ψ 来表示资金限制强弱程度，并得出 \alpha 和 \beta 的关系如下：\alpha=\psi(1-\beta) Frazzini and Pedersen (2014) 在不同的市场中（包括股票、商品、债券、外汇）实证了他们的模型。下图显示了在美国股票和全球股票市场中，按照 \beta 的高低将股票分成十档，每一档的超额收益（超额收益是总收益减去一些常见因子能够解释的部分）。他们针对这个现象提出了 Betting Against Beta 策略（下称 BAB）、构建投资组合、赚取其他因子无法解释的超额收益。由于低 Beta 作为一个因子早已深入人心，Betting Against Beta 一经发表，便在学术界和业界产生了巨大的反响。自 2014 年以来，它的被引用量在所有 Journal of Financial Economics 的文章中高居第二位，仅仅次于排名第一的 Fama-French 五因子模型。而在业界，它成为防御型投资策略当仁不让的杰出代表，得到了大量机构投资者的追捧。3 Betting Against Betting Against Beta正所谓“人红是非多”，面对 BAB 因子在纸面上（on paper）获得的非凡超额收益，有人就提出了尖锐的质疑。2018 年，Robert Novy-Marx 和 Mihail Velikov 撰写了一篇题为 Betting AgainstBetting Against Beta （BABAB）的文章（Novy-Marx and Velikov 2018），指出 FP 在构建 BAB 因子时有三个地方“不走寻常路”，从而导致了其 on paper 的超高收益，而这些收益在实际投资中无法兑现。这三个地方是：在构建多空投资组合计算 BAB 收益率时，FP 使用了 rank-weighted（即按排名作为权重），而非主流的按市值加权的做法。Novy-Marx and Velikov (2018) 指出，rank-weighted 的效果和等权重组合十分接近，因此该组合在小市值因子上有暴露。由于小市值在美股长期有效，它对 BAB 的收益率产生了正贡献。在构建策略时，为了获得 β 中性的组合，FP 在对冲时采用了杠杆（hedging by leveraging）。这使得该组合过分的暴露在微小市值和超小市值的股票中，以此获得的超高收益率是在实际中无法实现的。在计算个股 β 时，FP 使用了不同的时间窗口计算波动率和相关系数。这种非主流的做法佐证了 BAB 一文中提出的“betas of securities in the cross section are compressed toward one when funding liquidity risk is high”这个观点。Novy-Marx and Velikov (2018) 指出，这是由于 FP 计算 β 的方法天然有偏造成的；一旦修正了这个偏差，上述观点并不成立。由于 BAB 这篇文章连接 α 和 β 之间负相关的出发点是投资者的 funding liquidity risk，因此这一条直接挑战了 FP 对 BAB 的解释。上述的第三方面 —— 计算 β 的方法 —— 对学术界的影响很大。自 BAB 发表之后，很多研究也采用同样的思路计算 β 值。在该方法中，FP 使用一年滚动窗口计算市场和个股收益率的标准差，而采用五年滚窗口计算二者之间的相关系数；FP 指出这么做的原因是，相对于波动率，相关系数的变化更加缓慢。当采用传统方法计算 β 时，相关系数和标准差采用的是同样长度的时间窗口。通过简单的运算，不难看出 FP 计算的 β 值（记为 \beta_{\mbox{FP}} ）和传统 β 值的关系：\begin{array}{rll} \beta_{\mbox{FP}}^i&\equiv&\displaystyle \rho_5^i\frac{\sigma_1^i}{\sigma_1^{\mbox{mkt}}}\\ &=&\displaystyle\left(\rho_5^i\frac{\sigma_5^i}{\sigma_5^{\mbox{mkt}}}\right)\left(\frac{\sigma_5^{\mbox{mkt}}\sigma_1^i}{\sigma_5^i\sigma_1^{\mbox{mkt}}}\right)\\ &=&\displaystyle\left(\frac{\sigma_1^i/\sigma_5^i}{\sigma_1^{\mbox{mkt}}/\sigma_5^{\mbox{mkt}}}\right)\beta_5^i \end{array} 上式中， ρ 表示相关系数， σ 代表标准差，上标 i 代表个股 i ，mkt 代表市场，下标 1 和 5 分别代表一年和五年的滚动窗口。该关系式说明，采用 FP 方法计算出的 β 等价于传统方法计算的 \beta 乘以一个系数；该系数是个股一年波动率和五年波动率的之比和市场一年波动率和五年波动率之比的相对大小。Novy-Marx and Velikov (2018) 指出，该系数对 \beta_{\mbox{FP}} 的计算在时序上有很大的影响：当市场自身处于高波动时，个股虽然也是高波动，但是实证数据表明个股的 σ_1/σ_5 和市场的 σ_1/σ_5 之间的弹性小于 1，因此该系数小于 1；与之相反的，当市场自身处于低波动时，二者之间的弹性大于 1。这说明当市场处于高波动时，使用 FP 方法计算的个股 β 比传统方法计算的 β 更低；而当市场处于低波动时，使用 FP 方法得到的 β 比传统方法得到的 β 更高。这进一步造成，将 \beta_{\mbox{FP}} 按照个股市值加权后，得到的市场的 β 并不等于 1。下一节使用 A 股数据对此上述结论进行简单实证。4 简单实证实证中选择的时间区间为 2010 年 1 月 1 日到 2019 年 2 月 28 日。为了简化实证，我从上证指数中选出了 830 支在整个范围内均有交易数据的个股（以此排除上市、退市等的影响）。使用个股的收益率和市值即可以构建出这 830 支股票对应的“市场”的收益率时间序列，从而计算个股的 β 。由于数据不足 10 年，因此实证中并没有采用 FP 中的一年和五年时间窗口，而是使用半年和两年为窗口分别计算标准差和相关系数。首先来看看个股的 σ_S/σ_L 和市场的 σ_S/σ_L 之间的关系（其中 S 代表半年的短窗口、L 代表两年的长窗口）。下图中，蓝色实线是个股 σ_S/σ_L 中位数、阴影区域为 5% 到 95% 分位数；黄色曲线是市场 σ_S/σ_L 。不难看出，当市场 σ_S/σ_L 较大时（意味着市场处于高波动），大部分个股的 σ_S/σ_L 在黄色曲线之下；而当市场 σ_S/σ_L 较小时（意味着市场处于低波动），大部分个股的 σ_S/σ_L 在黄色曲线之上。这个结果和 Novy-Marx and Velikov (2018) 针对美股的实证结果相同。再来看看市值加权的 \beta_{\mbox{FP}} 得到的市场 β 如何随时间变化。理论上，当采用了正确的方法计算个股的 β 后，市场的 β 应该等于 1。下图中，蓝色曲线是通过传统方法 —— 即使用两年窗口计算标准差和相关系数 —— 得到的个股 β 后再通过市值加权得到的市场 \beta ，它的取值基本上没有偏离 1.0；而黄色曲线为使用个股 \beta_{\mbox{FP}} 得到的市场 \beta ，它在大多数时间显著的偏离 1.0。从个股 σ_S/σ_L 和市场 σ_S/σ_L 的关系出发可知：当市场处于高波动时， \beta_{\mbox{FP}} 小于传统方法计算出的 β ；当市场处于低波动时，\beta_{\mbox{FP}} 大于传统方法计算出的 β 。因此，我们预期使用 \beta_{\mbox{FP}} 得到的市场 β 和市场 σ_S/σ_L 的取值在时序上呈现负相关。下图证实了这种猜想。以上实证结果说明，使用 FP 方法和使用传统方法得到的个股 β 有很大差异。这会造成以该 β 值作为因子来选股出现不同的结果。由于计算 β 需要至少两年的数据，因此下面来考察从 2012 年到 2019 年上述两种不同 β 计算方法的选股结果。下图显示，使用 \beta_{\mbox{FP}} 战胜了传统 β ： \beta_{\mbox{FP}} 因子获得年化收益率 9.27%、夏普率 0.59；而传统 β 因子仅获得年化收益率 5.08% 和夏普率 0.40。不过，先别着急下结论！我并没有说明因子投资组合是如何构建的。该因子投资组合是按照 β 从小到大排序，首尾各取 100 支等权配置，每月末调仓。等权配置增加了在小市值上的暴露；如果按照市值加权构建投资组合会如何呢？下图给出了实证结果： \beta_{\mbox{FP}} 因子获得年化收益率 0.65%、夏普率 0.18；而传统 β 因子获得年化收益率 0.56% 和夏普率 0.25。当排除了小市值影响后，传统 β 因子战胜了 \beta_{\mbox{FP}} 因子。这个结果和 Novy-Marx and Velikov (2018) 对 BAB 的第一条质疑相一致。最后想指出的是，上述结果仅仅是对 BAB 做的一点非常有限的实证，从该结果中我们还远不能得到任何确定性的结论。如何计算 β ，这个最简单的问题，似乎也并不是那么容易回答。5 结语大量的实证数据显示，市场 β 和 α 确实存在负相关；Fischer Black 40 年前的智慧也依旧闪亮。然而，Novy-Marx and Velikov (2018) 指出，我们应该时刻保持警惕，搞清楚使用“特殊”方法计算的因子、构建的投资组合是否意外的暴露在别的地方并影响对因子有效与否的判断。最后再来自我检讨一下。我几年前第一次读 BAB 的时候，就被里面计算 β 的方法深深说服，没有努力去思考背后的逻辑是否成立。Novy-Marx and Velikov (2018) 的分析说明，即便 BAB 是来自研究能力超一流的 AQR、发表于金融领域顶刊之一的 JFE，我们也不应该想当然的拿来主义。近日，AQR 这个投资界的“学术天团”为了庆祝其成立二十周年，特意甄选了 20 篇他们所著的最具代表性的学术论文、出版了《20 for Twenty》一书，BAB 赫然在列。Cliff Asness 对这篇文章的一句话点评是：Fischer Black was right about the security market line (among many other things).看完了 BABAB，我想：Fischer Black 的确是对的，但是 BAB 也许未必。Don't get me wrong！我依然是 AQR 的忠实粉丝，也非常佩服他们的学术能力和分享意识，只不过正确的态度应是时刻保持独立思考，因为剖析一个因子成与败背后的真正原因始终是我们自己的责任。参考文献Black, F., M. C. Jensen and M. Scholes (1972). The Capital Asset Pricing Model: Some Empirical Tests. In Studies in the Theory of Capital Markets. M. C. Jensen (editor), New York: Praeger, 79 – 121.Frazzini, A. and L. H. Pedersen (2014). Betting against beta. Journal of Financial Economics, Vol. 111(1), 1 – 25.Novy-Marx, R. and M. Velikov (2018). Betting Against Betting Against Beta. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3300965.免责声明：文章内容不可视为投资意见。市场有风险，入市需谨慎。原创不易，请保护版权。如需转载，请联系获得授权，并注明出处，谢谢。已委托“维权骑士”(维权骑士_免费版权监测/版权保护/版权分发) 为进行维权行动。编辑于 2019-08-15 10:31资本资产定价模型（CAPM）多因子模型量化交易赞同 988 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录川流不息分享量化投资技术与实

BAB - MBA智库百科

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出自 MBA智库百科(https://wiki.mbalib.com/)

BAB(Business Agent Business)——新型电子商务

1 什么是BAB

2 BAB概述

3 BAB模式的服务内容

4 BAB模式的优势[1]

5 国内BAB的研究进展[2]

6 BAB模式的优势[2]

7 参考文献

[编辑] 什么是BAB

　　B是Business，A是Agent，BAB(Business Agent Business)是在B2B的基础上，依靠有信誉的平台方（Agent）提供智能推荐、精准匹配、流程优化、成果保障、数据跟踪等全方位的交易撮合与保障服务，目的是打造出一个诚信、高效交易的电子商务环境。它的本质是解决企业间的信任与匹配问题。

[编辑] BAB概述

　　（从原始商业中商品流通模式以“换物→货币式→数字化交易时代”整个商业进化过程来看，B2B、C2C模式只解决了企业之间利用电子信息技术从事商务活动的直接关系，比起传统商务模式来说，B2B、C2C模式解决了远程采购难，降低了展销成本；但企业无法利用B2B、C2C模式更大程度的降低资源流通成本和提升有保障的商贸环境问题；而BAB商业模式将B2B、B2C……分块电子商务集结成完整的商业体系已完全实现商品数字化安全交易的全过程。）

　　BAB是揽括B2B、B2C、B2M、B2T、B2G、C2C、C2G及不限于贸易活动的ERP等的新型商业模式，是搭建企业间资源联盟，解决整个产业链的资源交换的数据整合问题，更大程度的降低商品资源流通成本；创造一个包括信息流、资金流、物流在内，并融合防疫、报关、商检……等网上商业活动相关部门延伸，形成绿色有保障的电子商务服务环境。在BAB电子商务的联盟体系服务环境中，从产品的市场调查→产品原材料的采购→加工生产流程→成品售前推广→售前谈判→交易签约→交易支付→物流运输→经营纳税→报关检疫→售后服务等通过BAB平台结合第三方物流、质检、信誉评估、金融服务机构等来搭建整个企业间商业链的联盟体，从而达到更深度的应用电子信息化商业模式，来提高商品产销的实效性，降低流通环节的成本；

　　BAB模式以EDI（即英文Electronic Data Interchange 的缩写，‘无纸化商业环境的电子数据交换技术’）手段将企业联盟(Alliance)起来，集成信誉评估、信息服务、电子支付、物流配送等各个环节，实现 “三流合一”（信息流、资金流、物资流），为企业之间的商业服务搭建基础条件。从BAB商业体系的用户角度而言，他们能够从BAB平台得到的服务将包括：全程在线交易，全程风险控制。通过和信誉评估、银行、物流公司、第三方质检机构等形成战略合作伙伴关系，为供应者与需求者间的在线交易提供全面的支持和风险控制机制；而我们（BAB商业体系创始者）负责提供电子数据交换的技术，准确地挖掘出企业的潜在优势及需求匹配，形成更有效的进行推荐，对不同类型的交易活动提供自动的和人工的匹配和撮合服务，根据企业需求，对物质类、信息类、资本类资源进行多方之间的配置和整合，充分发挥资源的潜在价值，一加一大于二，从而实现永恒和谐共赢。

　　“BAB商业体系” 是以集中物流配送及保障服务为核心，真正的实现所有商品点对点一站式服务，解决了商品流通环节多、费用高、中后期无保障等问题；结合传统实体门市经营，并设立了一个BAB电子商务商品数据交换服务平台。系统平台功能完善，界面简洁，使用简单，操作友好。消费者不仅可以安全方便的通过网站上或周边服务点一站式采购到所需的产品，还可以通过小商品联盟各地的联盟实体门市实现多点一站式满意服务；我们不仅仅局限于商务架构和商务模式的创新，还包括营销思路的创新，仅就这一点来说，就对于发展和完善电子商务体制，具有突破意义；我们还推出了远期交易、订单交易、提单交易、现货交易等多种灵活的创新交易模式，为相关企业及需求提供更新、更简便、更有效的货物购销流通渠道，收到了各层用户的欢迎；以其中小商品联盟营销模式为例：任何创业者可以通过小商品联盟 BAB商业体系低风险创业，特别是对于体系中负责销售的商家不仅不需要建置仓库就拥有非常广泛的合作渠道产品供应商，实现零库存，零风险；它还可以以产品质量，价格，服务为衡量标准，简易的挑选出最好的产品供应商，这使得销售商家可以放心投入，客户可以放心地进行购物；

　　BAB电子商务数据交换服务平台的BAB既 (Business Alliance Business)—‘企业联盟企业’企业与企业间通过电子技术手段，达到资源以电子数据化交换整合的目的，把产品带入流通领域的一种电子商业模式。其中所谓BAB不是我们也不是我们旗下联营商本身，而是由我们牵头整合的企业间商业联盟体系，是以全程物流配送和延伸服务为支撑，充分实现信息资源的共享性、互动性、安全性的网上商业环境，包括：信誉评估体系、金融服务体系、物流服务体系、产品的生产方销售方及品质检验机构组成的集合体。这个集合体以其各自承担的责任通过小商品联盟搭建的BAB电子商务平台把产品带入流通领域；深度的说也就是将物质资源、无形资源和服务能力等各种形态的资源，通过BAB商业体系中的EDI平台充分整合，以联盟多方服务的方式并深度的利用，达到企业间联盟的便捷性，减少产品流通领域资源浪费为目的，为用户提供全方位有保障性新型商业模式的全过程。

[编辑]BAB模式的服务内容

　　BAB模式把网络提供的技术手段和依靠有信誉的Agent提供保证结合起来，把身份认证、信息服务、网上支付、物流配送等各个环节集成起来，提供统一的、可靠的平台，从而真正实现了“三流合一”（信息流、资金流、物资流），为企业之间的电子商务提供必要的服务和基础条件。具体地说，从用户的角度，他们能够从BAB平台得到的服务将包括：

　　（1）全程在线交易，全程风险控制。通过和CA认证中心、银行、物流公司、第三方信誉评级机构等形成战略合作伙伴关系，为协议会员企业间的在线交易提供全面的支持和风险控制机制。

　　（2）对买卖、置换、远期交割、网上拍卖、租赁等不同类型的交易活动提供自动的和人工的匹配和撮合服务。

　　（3）资源配置服务。根据企业需求，对物质类、信息类、知识类和资本类资源进行多方之间的配置和整合，提供多种特色鲜明的专项服务，充分发挥资源的潜在价值，一加一大于二，共同把蛋糕做大，实现共赢。

　　（4）个性化推荐服务。利用Web挖掘技术、社会网络分析技术，准确地挖掘出企业的潜在需求、未来可能的交易对象，从而更有效的进行推荐和撮合。

[编辑] BAB模式的优势[1]

　　据中国商务港的网站介绍，BAB模式依靠信息技术，提供有信誉的、优质的服务，把身份认证、信息服务、网上支付、物流配送等各个环节集成起来，提供统一的、可靠的资源运营平台，从而为企业之间的电子商务提供必要的服务和基础条件。具体地说，从用户的角度，他们能够从我们的BAB平台得到的服务将包括：

（1）全程在线交易，全程风险控制。通过和CA认证中心、银行、物流公司、第三方信誉评级机构等形成战略合作伙伴关系，为会员企业间的在线交易提供全面的支持和风险控制机制。

（2）对买卖、置换、远期交割、网上拍卖、租赁等不同类型的交易活动提供自动的和人工的匹配和撮合服务。

（3）资源配置服务。根据企业的资源需求，帮助多个企业协作，实现共赢。

（4）个性化推荐服务。利用信息技术和网站的信息储备，帮助企业分析潜在需求、未来可能的交易对象，从而能够准确地推荐交易对象。

[编辑] 国内BAB的研究进展[2]

　　国务院发展研究中心于2005年末对《资源运营模式及支持技术课题研究》予以立项(国研外函字2005第45号文件)。

　　该研究项目由国务院发展研究中心国际合作局牵头，组织中国信息经济学会(国家一级学会)、天津大学管理学院、中国人民大学经济科学实验室和同济大学软件学院等学术单位进行理论研究，由天津东方万通易货交易中心、四川东方万腾易货交易中心等实体企业进行实验并搭建技术平台实际运行。

　　该项目经过一年多的调研、研讨及理论与实践相结合的推演，现已形成了基本框架，搭建了基于BAB和资源运营模式的电子商务运营及技术支持平台——《中国商务港》天津东方万通易货交易中心为网站运营机构。

　　目前，这一课题已基本完成基础研发工作，开始转入市场化阶段，《中国商务港》(http://www.cnbab.com/ )正式上线，，与有关银行、数字认证中心等建立相应的网上支付和结算、网上认证等业务。这一平台将我国企业的资源按照有形的、无形的、能力方面的三种类型，细分为6类信息，用户可以按需选择，把资源的流通按照买卖、置换、拍卖、租赁、合作、远期交割等6种方式在服务平台上实现。

[编辑] BAB模式的优势[2]

　　BAB模式把网络提供的技术手段和依靠有信誉的Agent提供保证结合起来，提供有信誉的、优质的服务，把身份认证、信息服务、网上支付、物流配送等各个环节集成起来，提供统一的、可靠的平台，从而真正实现了“三流合一”（信息流、资金流、物资流），为企业之间的电子商务提供必要的服务和基础条件。具体地说，从用户的角度，他们能够从BAB平台得到的服务将包括：

　　（2）对买卖、置换、远期交割、网上拍卖、租赁等不同类型的交易活动提供自动的和人工的匹配和撮合服务。

　　（4）个性化推荐服务。利用Web挖掘技术、社会网络分析技术，准确地挖掘出企业的潜在需求、未来可能的交易对象，从而更有效的进行推荐和撮合。

[编辑] 参考文献

↑ 陈永东.关注BAB电子商务新模式

↑ 2.0 2.1 BAB模式初探

来自"https://wiki.mbalib.com/wiki/BAB"

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评论(共4条)提示:评论内容为网友针对条目"BAB"展开的讨论，与本站观点立场无关。

124.200.60.* 在 2009年8月9日 13:10 发表

没说清什么是BAB

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发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。

Angle Roh (Talk | 贡献) 在 2009年8月10日 14:26 发表

124.200.60.* 在 2009年8月9日 13:10 发表

没说清什么是BAB

补充了一下，未完善之处，欢迎参与，MBA智库是可以自由编辑的，您也可以成为贡献者

回复评论

发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。

118.212.81.* 在 2009年9月7日 14:53 发表

我怎么觉得BAB就像是B2B的升级版一样?

我是外行人,路过这看到的!说错了别笑啊!

回复评论

发表评论请文明上网，理性发言并遵守有关规定。

112.64.184.* 在 2011年1月7日 17:34 发表

Divide some cost into related cost center and check BAB form.

What means about this BAB?

回复评论

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BAV与BAC: BAB背后的好基友 - 知乎

BAV与BAC: BAB背后的好基友 - 知乎切换模式写文章登录/注册BAV与BAC: BAB背后的好基友llanglli1. BAB还不够吗？在专栏的第3篇文章里，我们探讨了第一个因子——BAB，也就是低Beta因子。回到Beta的定义，我们可以看到，，其中，代表第i支股票。因此，在一个给定时点上比较不同股票的Beta时，实际上我们比较的是两个部分：股票收益与市场组合收益的相关系数和股票的波动率。既然Beta是由这么两个部分构成的，那么，一个自然的想法是，我们分别构造低波动和低相关因子，再做组合，是否会有更好的效果呢？您还别说，这么直接的事情，BAB的构造者，AQR的几位大神，怎么可能想不到，他们自己就在近年做了这样的事情。依照前文的逻辑，他们将BAB拆分成了BAV和BAC，即betting against volatility和betting against correlation。2. A股市场的因子表现废话不多说，接下来还是先看一下两个因子在A股市场的表现：Figure 1: A股BAV和BAC因子累计净值走势图可见，BAV因子的表现非常强劲，而相较之下，BAC因子要逊色不少，但仍然比基准沪深300指数强势很多。为了更直观地比较二者的复合收益，我们按惯例查看对数累计净值图。Figure 2: A股BAV和BAC因子对数累计净值走势图为了更好地对比，上图中，不仅添加了BAB因子(蓝线)作为对比，也考虑了理论上BAV和BAC可以复合得到BAB因子，因此构建了一个BAV和BAC因子的线性组合(BACV绿线)作为对比。可见，BAV因子总体上与BAB相差无几，由于近期的回撤较小，总体表现甚至还略好。但BAC因子的表现与BAV和BAB有较大差距，使得BACV组合表现不及BAV和BAB。业绩数据也进一步证实了这一结论：Table 1: A股BAV与BAC因子综合业绩指标表3. BAC为何在A股水土不服？在AQR几位大神的研究中，BAC和BAV因子都有着很好的表现，但前一小节基于A股市场的实证研究结果，却表明BAC因子的表现显著差于BAV和BAB。BAC因子为何在A股市场如此水土不服呢？事实上，并非BAC因子水土不服，而是严谨的因子构造，要更加复杂。Cliff Asness亲自带队对BAC和BAV因子进行了分析。在他们的框架下，BAC和BAV因子的构造有点类似Fama-French的价值因子和规模因子，需要同时用到相关性和波动率数据。以BAC因子为例，其构造包含以下几个步骤：首先将全部候选股票按照最新的波动率估计从小到大排序，分为5组。然后在每一组内部，按照相关性，将股票进一步分为低相关和高相关两组。进一步，每一组内的股票权重，依据其中心化后的相关系数排序给出。然后，为了保证不受Beta的影响，对低相关组合和高相关组合的超额收益，分别依据组合Beta进行调整，调整后的组合超额收益之差，即为每一组内的BAC因子收益。最后，将5组的BAC因子收益求平均，得到最终的BAC因子。而BAV因子的构造也类似，只是排序顺序颠倒过来，先按照相关性排序，再在每一组内对波动率排序。因此，并非BAC因子在A股市场不适用，而是本文中的简单构造方法，与原作者的精妙构造相比，在简化了流程的同时，没能很好地匹配多空组合的波动率和Beta，导致了结果一定程度的失真。更加严谨的实证分析，会在后续的专栏文章中给出。本文主要是想引出关于低相关性和波动率的思考，因此暂不对此做更加深入的探讨。4. 结语无论从数学的角度(Beta正比于股票波动率及相关性)还是金融逻辑的角度，波动率和相关性都是非常重要的因子。本文中的简单分析表明，低波动和低相关性确实是两个能带来超额收益的因子，虽然与低Beta没有明显区别。而参考Asness等人的原文，可以看到，要更加精确地分析低波动和低相关性的影响，需要按照更加严谨的流程来定义因子(充分考虑二者的交互关系，并对冲掉多空组合的Beta)，这些也将在后续的专栏文章中将进行更加深入的探讨。本文的核心目的在于，指出波动率和相关性是两个重要但不完全相关的因子。而且笔者非常感兴趣的一点是，基于恰当的定义，是否可能通过利用低波动因子组合和低相关因子的相关性，构造二者的组合，来获取超越低Beta因子的业绩。这也是仔细拆分低Beta因子的意义所在。编辑于 2019-09-16 14:34量化交易股票交易投资赞同 75 条评论分享喜欢收藏申请

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bab 在英語-中文（繁體）詞典中的翻譯

babnoun [ S ] uk

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/bæb/ us

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/bæb/

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[ as form of address ] UK Midlands English informal used as a friendly way of talking to someone

親愛的（一種表示友好的愛稱）

How are you doing, bab?

你怎麼樣呀，親愛的？

When I started work at 16 the older women called me bab.

我16歲的開始工作的時候，年紀大一點的女人總是叫我「親愛的」。

更多範例减少例句Other words are a tad less decipherable, including bab – "a local term of affection".When I asked the question, the majority came back with their favourite local word being Bab.Alright, bab?Babby is a local variation of baby, and the shortened form bab is often used as an affectionate term for "love" or "dear".

bab的翻譯

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亲爱的（一种表示友好的爱称）…

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