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劳动力与金融错配指标的计算(含代码)

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简介:
本研究探讨了如何量化劳动力市场与金融市场间的不匹配问题,并提供了详细的计算方法及其实现代码。 资源错配指数数据集包含代码: 一、资本错配和劳动力错配指数计算 1. 时间跨度:2000-2019年 2. 区域范围:31个省市自治区 3. 指数的原始数据、计算方式参考文献以及stata do文件都在分享文件夹里。如果指数大于零,表示资源配置不足;反之则表示资源配置过度。绝对值越大,资源错配程度越高。 二、金融错配指标 2. 时间跨度:2003-2020年 3. 区域范围:全国 4. 指标说明: 金融错配指标计算公式为:\[ \frac{{\text{利息支出}/(\text{负债}-\text{应付账款}) - \text{行业平均利率}}}{\text{行业平均利率}} \] 参考文献:张庆君, 李萌. 金融错配、企业资本结构与非效率投资[J]. 金融论坛, 2018, v.23;No.276(12):23-38. 部分数据如下: 以上为资源错配指数的计算方法和时间跨度,以及相关文献参考。

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    本研究探讨了如何量化劳动力市场与金融市场间的不匹配问题,并提供了详细的计算方法及其实现代码。 资源错配指数数据集包含代码: 一、资本错配和劳动力错配指数计算 1. 时间跨度:2000-2019年 2. 区域范围:31个省市自治区 3. 指数的原始数据、计算方式参考文献以及stata do文件都在分享文件夹里。如果指数大于零,表示资源配置不足;反之则表示资源配置过度。绝对值越大,资源错配程度越高。 二、金融错配指标 2. 时间跨度:2003-2020年 3. 区域范围:全国 4. 指标说明: 金融错配指标计算公式为:\[ \frac{{\text{利息支出}/(\text{负债}-\text{应付账款}) - \text{行业平均利率}}}{\text{行业平均利率}} \] 参考文献:张庆君, 李萌. 金融错配、企业资本结构与非效率投资[J]. 金融论坛, 2018, v.23;No.276(12):23-38. 部分数据如下: 以上为资源错配指数的计算方法和时间跨度,以及相关文献参考。
  • 2000-2019年资源分享(
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    本研究提供了一个详细的框架来衡量2000至2019年间全球范围内资源与金融之间的错配情况,并公开了用于计算相关错配指数的代码,为经济学和金融学的研究者们提供了宝贵的分析工具。 资源错配指数计算 1. 数据来源:各省级统计年鉴/中国统计年鉴 2. 时间跨度:2000-2019年 3. 区域范围:全国 指标说明: 资源配置是经济学研究的基本问题之一,如何利用有限的资源实现社会福利的最大化一直受到国内外学者的关注。在经济全球化的背景下,国际间的贸易往来日益频繁,资本在全球市场的流动加速了这一进程。经济增长成为持续的研究主题。为了优化资源配置,必须明确资源错配导致效率损失的作用机制,并评估这种错配有造成多大程度上的效率损失,进而分析哪些层面可以实现重新的配置优化。只有全面了解这些问题,在实际操作中才可能制定出有针对性的政策。因此需要对资源错配的程度进行估算。 金融错配指标 1. 数据来源:国泰安数据库 2. 时间跨度:2003-2020年 3. 区域范围:全国 计算公式: \[ 金融错配 = \frac{利息支出 / (负债 - 应付账款) - 行业平均利率}{行业平均利率} \] 参考文献: 张庆君, 李萌. 金融错配与企业资本. 以上信息提供了资源和金融错配指数计算的基础数据、公式以及相关研究背景。
  • 掌握MATLABPDF
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    本书提供了详尽的指导和实例,帮助读者利用MATLAB进行金融数据处理与分析。包含大量实用案例及配套源代码,适合金融工程领域学习者和技术人员参考使用。 该教材详细讲解了MATLAB在金融市场中的应用,并附带丰富的实例源码,是一本非常有价值的参考资料。
  • 2000-2020年间全国省级资源置效率及(包括资源、资本和数据.zip
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    本资料包包含2000至2020年期间中国各省份资源配置效率及其错配情况的详细数据,涵盖资源、资本及劳动力等方面,并提供相应的计算代码以供深入研究。 各省的资源配置效率取决于在特定制度和技术条件下不同用途资源相对价格的比例关系:相对价格越高,则资源配置应更多地向该用途倾斜;反之则需分散配置。 当前各省份的资源配置尚未达到最优状态,即未实现帕累托最优。这可能是由于市场失灵、政府干预不当或信息不对称等因素所致。对资源配置效率的研究有助于有效利用产能,并通过改革和完善市场机制以及适当的政府干预来实现最佳资源分配。 相关数据及指标包括:地区、年份、实际GDP、资本存量、资本回报率、绝对扭曲系数、资本错配指数和劳动力错配指数等。
  • 机构系统性风险及2007-2022年结果原始数据
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    本项目提供金融机构系统性金融风险的计算代码、自2007年至2022年详细的计算结果以及相关原始数据,旨在帮助研究者分析和理解全球金融危机及其后续影响。 一、数据简介:本数据集包含四个系统性极值风险指标——通过DCC方法计算的Δcovar、分位数法计算的Δcovar、分位数法计算的covar以及MES,涵盖上市金融机构(包括银行、证券和保险等)从2007年至2022年的数据。这些数据为非平衡型,即并非所有机构的数据都始于2007年,但自2010年后大部分都有记录,并且能够很好地描述金融危机、股市崩盘以及新冠疫情的影响。 二、指标说明:金融系统性风险是指在金融市场中由于各种关联因素的存在,导致风险传播并逐渐形成内在不确定性的损失。这些内部机制包括但不限于Acemoglu等人提出的观点。 三、参考文献: [1] 王剑, 杜红军. 非对称尾部相依视角下的金融机构系统性风险研究[J]. 金融经济,2023,No.561(03):54-69. [2] 朱子言, 刘晓星. 系统性风险溢出与脆弱度——基于中国上市金融机构尾部风险感知的研究[J]. 金融经济学研究,2023,38(02):20-34.
  • 地级市资源资本相对扭曲数数据及STATA(2006-2021年).zip
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    本资料包提供中国地级市自2006年至2021年的资源错配和劳动资本相对扭曲指数的数据集,附有详细的STATA处理代码,便于深入研究地区经济结构与资源配置效率。 地级市资源错配指数是一种经济评估工具,用于衡量中国291个地级行政区在劳动力(劳动相对扭曲指数)和资本(资本相对扭曲指数)配置上的效率。该指数通过对比地区间这两种关键生产要素的供给与需求,揭示了潜在的资源配置不均衡。数据年份为2006-2021年,涵盖各地区的经济活动和产业结构信息。Stata计算代码基于这些数据,通过复杂的统计模型计算出每年的错配程度,以帮助政策制定者优化资源配置,促进区域经济协调发展。 一、数据介绍 数据名称:地级市-资源错配指数、劳动和资本相对扭曲指数数据测算+stata代码 数据年份:2006-2021年 样本数量:4666条 数据格式:面板数据 二、指标说明 共计17个指标:id(地区标识)、year(年份)、rok(资源错配指数)、rol(劳动相对扭曲指数)、city(城市名称)、province(省份名称)、gdp(国内生产总值)、population(人口数)、invest(投资总额)、gdpindex(GDP增长率指数)、investindex(投资率增长指数)、rgdp(人均GDP), capital(资本)、gammak(资本错配程度)、gammal(劳动力错配程度)、abstauk(资本价格扭曲替代值)和abstaul(劳动价格扭曲替代值) 三、数据文件 rok.dta; rok.xlsx; 劳动力价格扭曲替代.dta; 劳动力价格扭曲替代法.xlsx; 计算dofile.do
  • 数据分析入门(数据)
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    本书为初学者设计,提供金融数据分析的基础知识、实用技巧及案例解析,并附有相关代码和实际数据供读者实践学习。 金融数据分析导论(包含代码和数据)是一门课程或教程的简介,主要内容涵盖了如何使用编程语言进行金融市场的分析,并提供了相关实践所需的示例代码及真实的数据集以供学习者练习应用所学知识。
  • 态黄分割线.txt
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    本文件包含了用于股市分析的动态黄金分割线指标的编程代码。利用该代码可以帮助投资者更好地理解和应用黄金分割比率进行技术分析。 本人亲测验证了动态黄金分割线指标源码的有效性,该指标适用于文华财经、博易大师平台使用。只需将代码复制到相应的指标管理器中即可应用。此工具能够清晰地显示压力线与支撑线,并实时展示价格信息,便于操作和分析。
  • 详细导构建Java借贷平台【】(毕业设)
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    本项目为毕业设计作品,旨在提供一份详细的指南用于搭建基于Java技术的金融借贷平台。内容涵盖系统架构、功能模块设计及其实现代码,适用于学习与实践。 本课程演示了一套基于JavaWeb实现的金融借贷系统,主要面向计算机相关专业的毕业设计学生以及需要项目实战练习的Java学习者。 1. 该课程包含:项目源码、项目文档、数据库脚本及软件工具等所有资料。 2. 教师将指导学员从零开始部署并运行此套系统。 3. 所提供的源代码及相关材料可用于毕业设计使用。 4. 提供技术答疑和远程协助。 技术实现: 1. 后台框架:Servlet、JDBC、FileUpload 2. 用户界面:BootStrap、jQuery、Ajax及artTemplate 3. 数据库:MySQL 项目截图包括但不限于以下内容: 1)前台主页面 2)融资产品详情页 3)后台登录界面 4)后台管理界面 5)新闻管理界面
  • 敢死队公式
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    该文介绍了一种识别主力资金操作动向的指标公式,帮助投资者捕捉市场主力资金流向的关键信号,揭示主力操盘的秘密。 在金融投资领域特别是股票市场里,投资者经常使用各种技术指标来分析市场的动态。“主力资金敢死队资金密码指标”是一种广泛使用的工具,用于监控市场上资金的流动情况。 该指标的核心组成部分包括: 1. **资金趋势**:计算公式为`3*(EMA(C,3)-EMA(C,8)-EMA(EMA(C,3)-EMA(C,8),20))*5`。这里使用了指数移动平均线(EMA)来跟踪价格变化,相比简单移动平均线(SMA),它更侧重于最近的价格数据。参数分别为短期、中期和长期的时间周期:3天、8天和20天。资金趋势以红色表示资金流入,绿色则显示流出情况,帮助投资者快速识别一段时间内的资金流向。 2. **敢死队**:计算公式为`(B-B1)*100*B`。这里的`B`是最近一天成交量与收盘价乘积之和除以总成交量的结果,“B1”则是过去8天的“B”的指数移动平均值,这个指标反映了短期内资金流动的程度,数值越大表示短期流入的资金越强。红色代表资金流入,绿色则显示流出。 3. **DRAWBAND** 和 **DRAWTEXT** 函数:这些函数在图表上绘制了带状区域和文字标签,使得“主力资金”及“敢死队”的指标更加直观易懂,并且能够帮助用户快速理解市场中这两个重要角色的活动情况。 4. **颜色编码**:红色通常表示买入信号(因为资金流入往往预示着价格上涨),而绿色则提示卖出机会(因流出可能导致价格下跌)。 通过使用这个“主力资金敢死队”指标,投资者可以更好地了解市场上主要机构和短期激进投资者的行为。尽管它提供了有价值的市场情绪洞察,但任何单一的工具都不足以完全预测市场的走向,因此建议结合其他技术分析方法及基本面信息做出更为全面的投资决策。“主力资金敢死队”指标在中国A股市场中较为常用,在使用于其他国家或地区的股票市场上时可能需要做适当的调整。