面板形式的pos机设计模型_面板形式的pos机设▲计模型是什么
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拉卡拉智能POS机的外观设计□ 怎么样？是什么颜色的？
我觉得拉卡●拉智能POS机的外观设计蔽凯隐非常时尚，整机采用清澈的蓝色，颜色孙塌很舒服，其他宏厅细节设计的也很到位。
[img]拉卡拉智能POS机是什么颜色的？整体设计怎么样？
这款机具整机采用了非常清澈的蓝色，让人看着非常舒心，整体设计▼上也比较有特色，会让人一见倾心哦。
为什么中国的POS机不采用像美国那样的一体化设计？
最早国内的 POS 终端，只支持〖磁卡形态的银行ka卡 ，对于 IC 卡形态的银行ka卡 在硬件上就不支︽持。欧美←国家在1994年推出 EMV 规范第一版，统一了国际三家最大发卡行组织 (EuroPay, MasterCard, Visa) 的 IC 银行ka卡 标准后，即开始着手针对当时的 POS 终端进行 EMV 改造，使其可以支持 IC 卡的读卡。到 2005 年前后，欧美国家的 POS 终端已经基本支持 IC 卡读取。而此时我国的 POS 机一方面还不支持 IC 卡读取，另一方面售价¤仍旧高昂，单台 POS 机的价格可能在 5000 元上下，如果采用整机更换的形式，从成本上来说是不可接受的。但是如果因此就放弃效仿欧美ぷ国家对终端①实施 EMV 改造，则由于磁卡诈骗造成的经济损失将会越来越大。因此遇到两难的情况，就总得需要一个两头兼顾的解决办法——现在国内的分体式 POS，其实并非是什么陈旧的思路，或者习惯雹型御问题——其实它↓就是针对该情况给出的一种改造方案。 如果大家观察一√下就会发现，分体式 POS 的密码键◣盘上，是带有磁卡刷卡器以及用于读取 IC 卡的 IC 卡卡槽的——是的，为了能够实现 POS 终端对 IC 卡读卡的升级改造，厂家将 IC 卡的读卡功能集成ㄨ到了密№码键盘上。该密码键盘还将磁卡读卡、NFC（非接触式）卡片的读卡、电子租帆签名等功≡能同样集成在了密码键盘上。因此无需对 POS 终端主机进行改造，即可将其升级为带有 IC 卡读卡、NFC（非接触卡）读卡、电子签名等高级功能的新型终端。POS 终端的〇主机只需要专注完成非读卡的部分，以及与银行后台的通卐讯即可。当然和欧美国家一步到位的 POS 机相比较，上述方√案显然是一种妥协源岩的办法，但是在当年几十万部 POS 终端需要进行升级的情→况下，无论谁都没有更好的选择。目前国内的 POS 机厂家新开发的ㄨ产品，则已经集成了上述所有功能，基本不需要再外接分体式的⌒ 密码键盘了。但是在实↑际使用中，POS 主机放在柜员面前，密码键盘放在顾客面前，结账时不需要将手持的 POS 机传来递去，还是很方便的。
面板模型的一般形式
步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）。
按照正『规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身◣不一定有直接的关联，此时，对这∑ 些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。
步骤二：协整检验或模型修正。
情况一：如果基于单位根检验的结果发现变量ω 之间是同阶单烂中袜整的，那么我们可以进行协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。
所谓的协整是指若两个或多个非平稳】的变量序列，其某□个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。因此∮协整的要求或前提是同阶单整。
步骤三：面板模型的选择与回归。
面板数据模型的选择通常有三种形式：
一种是混合估计模型ぷ（Pooled Regression Model）。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在饥激一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。
一∮种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。如果对于不同♀的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数。
一种是随机效应模型。
扩展资料：
面板数据模型可以使用LLC、IPS、培州Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进ぷ行面板单位根检验。
其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran Shin W 统计量。
ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程。
lm Pesaran Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程， Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。
