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Stata用于计算Malmquist和SBM指数。

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简介：
Desktop.zip 包含了一系列用于构建桌面应用程序的资源文件。该压缩包内包含了各种必要的组件，旨在简化开发流程并提高应用程序的整体质量。用户可以从中提取出图形界面元素、音频文件、图像资源以及其他辅助工具，以便于快速搭建用户交互体验。此外，该包还可能包含一些示例代码和文档，为开发者提供参考和指导。总而言之，Desktop.zip 是一个集成的资源集合，为桌面应用程序的开发提供了全面的支持。

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  • 使用Stata进行Malmquist和SBM计算
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    本课程介绍如何利用统计软件Stata执行Malmquist指数与SBM（Slack-Based Measure）效率分析，帮助学员掌握评价生产率变化及技术效率的方法。 Desktop.zip
     
  • 基于DEA BCC模型的Malmquist指数计算（MATLAB编程实现）.zip
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    本资源提供了一种利用MATLAB编程实现基于数据包络分析(DEA)中的BCC模型来计算Malmquist指数的方法，适用于生产效率和经济增长等领域的研究。 使用MATLAB编程实现基于DEA BCC模型的Malmquist指数计算。压缩包内包含数据输入格式的相关说明。
     
  • 使用Stata计算产业关联密度指数
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    本文介绍了如何利用统计软件Stata来计算和分析产业关联密度指数的方法与步骤，为经济学研究提供了实用工具。 本段落的计算方法参考了“Industrial Diversification in Europe The Differentiated Role of Relatedness”一文，并采用Tian提出的自助法来确定每个产业的LQ临界值。具体步骤如下： 1. 按照Neffke等人提出的方法，通过比较不同年份各地区产业专业化的动态变化情况，识别出新出现的专业化产业数量。 2. 依据Tian的方法利用自助法计算每项业务活动SLQ（标准化LQ）的临界值。这种方法的优点在于无需对SLQ分布做出任何假设前提。首先将原始LQ数据转换为标准形式得到SLQ，并通过自助法确定每个产业对应的SLQ临界值，高于此阈值则认为该产业实现了专业化。 3. 计算邻近指数以量化两个行业同时具备比较优势的最小概率条件，从而体现两者间的技术关联强度。 4. 依据上述技术相关性度量计算各行业内现有结构与特定区域之间的联系，并将这种关系映射到具体的地理分布上。
     
  • 基于分位数回归的静态CoVaR计算指南（STATA应用）
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    本指南详细介绍了如何利用分位数回归方法在STATA软件中进行系统性金融风险度量中的静态CoVaR模型计算，适合金融风险管理领域的研究者和从业者参考使用。 资料简介：该文档旨在帮助读者重现相关期刊论文中的实证分析过程，并解决技术操作问题。 内容涵盖了从数据下载到模型实现的每一个详细步骤，特别适用于使用分位数回归方法计算静态CoVaR的研究者。 所解决问题： ① 从最初的数据录入到最后完成整个项目 ② 利用分位数回归建立模型并处理相关数据 ③ 计算VaR、CoVaR、ΔCoVaR 和 %ΔCoVaR 操作背景：本段落使用中国14家上市银行的资料，结合CoVaR方法和分位数回归技术来评估金融机构的系统性风险贡献，并完成相应的风险测算。 操作软件：STATA软件
     
  • 使用Stata软件计算莫兰指数的详细步骤
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    本简介提供了一套详细的指南，教您如何利用Stata软件精确地计算空间计量经济学中的关键指标——莫兰指数。无论是初学者还是经验丰富的研究人员，都能从中受益，掌握如何在Stata中进行空间自相关分析，从而深入理解地理数据的空间模式和结构。 使用Stata软件计算莫兰指数的详细步骤如下： 1. 安装空间分析模块：确保您的Stata安装了空间分析（spatial analysis）扩展包。 2. 导入数据集：将包含地理信息的数据导入到Stata中，包括变量ID、观测值以及地理位置坐标等关键字段。 3. 创建邻接矩阵或权重文件：根据研究区域的特定需求生成一个描述各观察点之间空间关系的邻接矩阵。这通常需要使用外部软件如ArcGIS来完成，并将其转换为适合Stata使用的格式（例如dta或者spw）。 4. 安装moransim插件：如果尚未安装，可以通过命令`ssc install moransim`在Stata中下载并安装莫兰指数模拟工具包。 5. 计算全局莫兰指数：利用已创建的空间权重文件以及数据集中的变量调用`spatcorr`或者`spmat moresim`等函数来计算全局莫兰I值及其显著性水平（p-value）。 6. 解释结果：分析输出的结果以判断空间自相关性的强度和方向，即是否存在正向集聚、负向分散还是随机分布的现象。 以上步骤可以帮助您顺利完成在Stata中对数据进行莫兰指数的计算工作。
     
  • Stata指令: Stata命令
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    本教程专注于介绍和讲解如何使用Stata软件进行数据管理和统计分析的常用命令。适合初学者快速掌握基本操作技能。 Stata命令文件夹包含 Stata 的命令（ado 文件）。使用 Stata，可以通过 Himap、gmap 或 scatter3d 等工具轻松生成精美的数据可视化效果。这些代码依赖于外部资源，例如 highcharts 和 google charts 等。
     
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    本文介绍了在统计软件Stata中计算基尼系数的具体方法和步骤，帮助读者掌握如何利用Stata进行收入或财富不平等程度的量化分析。 基尼系数是经济研究中的一个重要指标，计算其值的代码相对简单。以下是使用Stata软件来计算基尼系数的方法指导，包括相关代码示例和所需数据。
     
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    本文提供了一套用于在Stata软件中计算KZ指数（衡量企业融资约束程度）的代码，探讨了该指数在分析融资约束方面的作用与应用。 这段文字描述了包含2008年至2019年数据计算的企业KZ指数以及融资约束指标，并提供了详细的步骤说明。
     
  • stata中计算莫兰指数的空间计量命令及源码
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    本资源提供在Stata软件中使用空间计量经济学方法计算莫兰指数的详细命令和源代码，适用于地理数据分析和社会科学领域研究者。 在Stata中计算莫兰指数的相关命令对于空间计量分析是非常有用的。
     
  • 关于商业银行效率的Malmquist指数实证研究（2005年）
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    本研究采用Malmquist指数方法，评估了中国商业银行在2005年的效率变化情况，并进行了详细的实证分析。 采用基于投入的Malmquist指数分析方法研究了我国14家商业银行在1999年至2003年间效率及其变化情况，并进一步将该指数分解为技术变化率与资源配置变化率两部分进行深入探讨。研究表明，四大国有银行中资源配置变化对Malmquist综合指数的影响远大于技术进步的贡献；而股份制商业银行则表现出相反的趋势。