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上市公司名义所得税率(2003年至2019年).zip

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简介:
本资料集包含了中国上市公司从2003年至2019年的名义所得税税率数据,为研究企业税收负担变化提供了详实的数据支持。 上市公司名义所得税率(2003-2019).zip

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  • 20032019).zip
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    本资料集包含了中国上市公司从2003年至2019年的名义所得税税率数据,为研究企业税收负担变化提供了详实的数据支持。 上市公司名义所得税率(2003-2019).zip
  • 2003-2019A股
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    本文研究了2003年至2019年间中国A股上市公司的名义所得税率变化趋势,分析其影响因素及经济含义。 数据来源:Wind 时间跨度:2003-2019年 区域范围:上海证券交易所和深圳证券交易所上市的A股公司 研究内容:A股上市公司名义所得税率(2003-2019)
  • 2019单.rar
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    该文件为RAR压缩包格式,包含了截止至2019年的中国境内所有已上市公司的详细名单。包括公司名称、股票代码等重要信息。 这段文字描述了企业相关信息的列表,包括企业的全称、简称、股票代码、所在城市及省份、营业收入、净利润、员工数量、上市日期以及行业分类等内容,并且还涵盖了产品分类与主营业务等细节信息。
  • 补贴(2003-2020).zip
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    该文件包含了2003年至2020年间中国上市公司的补贴数据,涵盖了不同行业和地区的政府补助情况。 上市公司补助(2003-2020年).zip
  • 20182022Wind ESG数据.zip
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    本资料包包含2018年至2022年间中国上市公司的Wind ESG评分及评级数据。适合研究机构和投资者分析企业社会责任表现趋势。 2018-2022年Wind ESG数据 时间:2018-2022年 指标:证券代码、证券简称、Wind ESG综合评级、Wind ESG综合得分 范围:沪深A股上市公司 详细内容: 时间:2018-2022年 指标: - 证券代码 - 证券简称 - Wind ESG综合评级 - Wind ESG综合得分 - ESG管理实践得分 - ESG争议事件得分 - 环境维度得分 - 社会维度得分 - 治理维度得分 范围:沪深A股上市公司
  • 机器账面价值(2003-2021
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    该资料汇集了自2003年至2021年间中国上市公司的机器设备账面价值数据,为研究企业固定资产投资及财务状况提供详实依据。 标题中的“上市公司机器账面价值2003-2021年”指的是一个涵盖了从2003年至2021年间中国上市公司的机器资产账面价值的数据集,记录了企业在这些年间对机器设备的投资、折旧和更新情况。该数据集反映了企业固定资产投资、生产效率及行业发展状况的重要依据。 描述中提到,“数据名称”是“上市公司机器账面价值”,表明这是一个与上市公司财务状态紧密相关的数据库,涵盖从2003年到2021年的19年间的数据,并提供了总计36551条样本。这些数据来源于上市公司的年度报告,确保了信息的官方性和可靠性。 标签“金融商贸”和“大数据”揭示了该数据集的应用领域,在金融商贸领域中,这样的数据可以帮助投资者、分析师及政策制定者理解上市公司在设备投资上的行为,并进一步分析其对经济增长、市场竞争以及行业动态的影响。此外,“大数据”的标签意味着这些数据适合使用现代统计方法如数据挖掘或机器学习进行深入分析。 压缩包内可能包含一个名为“说明.txt”的文档,其中详细介绍了关于数据集的信息,例如字段解释及处理异常值的方法等;同时还有一个7786.zip文件,里面包含了实际的数据。每个条目可能会包括公司的标识信息、年份、机器账面价值以及其他相关财务指标。 通过这些数据可以进行多方面的研究工作,比如分析历年机器账面价值的增长率、探究其与GDP和行业产值的关系等。此外还可以比较不同行业或地区的设备投资策略,并预测未来的投资趋势;或者利用聚类分析识别出具有相似投资模式的公司群体,以及探索影响机器账面价值的关键因素(如企业规模及盈利能力)。这些研究对于投资者、企业管理者乃至宏观经济研究人员都极具参考价值。
  • 2019-2023润灵环球ESG评级分数据
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    本数据库收录了2019至2023年间中国上市公司的ESG(环境、社会和公司治理)评分,由润灵环球提供。数据分析涵盖了企业社会责任表现的多个维度。 2019年至2023年期间的上市公司润灵环球ESG评级评分数据如下: - 时间范围:2019-2023年; - 数据来源:润灵环球; - 指标包括: - 股票代码、股票简称; - 评级年份,所属指数名称; - GICS行业的一级分类及其对应的GICS一级分类代码; - GICS行业的二级分类及其对应的GICS二级分类代码; - GICS行业的三级分类及其对应的GICS三级分类代码; - E评分(E合计平均得分)、S评分(S合计平均得分)和G评分(G合计平均得分),ESG评分为:(E评分 + S评分 + G评分) /3。 - 数据范围涵盖上市公司。
  • 2010-2019排污数据.xlsx
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    该Excel文件包含了中国2010年至2019年间各主要上市公司年度环保排放的数据记录,包括各类污染物排放量、处理设施运行情况等信息。 上市公司排污费数据如下: 1. 数据来源:根据上市公司披露的信息。 2. 时间跨度:2010年至2019年。 3. 数据范围:涵盖417家上市公司。 4. 指标说明:该数据包含2010至2019年间,这417家上市公司的排污费用支出。第一列是公司代码,所搜集的公司均为沪深上市公司。
  • 1990-2024退情况及退单(STATA分析)
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    本研究运用STATA软件分析自1990年至2024年间公司的退市状况,并列出详细的退市上市公司名单,旨在揭示影响企业生存与发展的关键因素。 在IT行业中,数据分析是一项至关重要的任务,特别是在金融领域。本段落探讨的是关于“1990-2024年公司是否退市、上市公司退市名单、退市上市公司、退市公司”的研究项目,这是一个涉及大数据分析的课题,主要关注特定时间段内上市公司的退出情况。 首先,“是否退市”是二元变量,在数据分析中被用作分类或逻辑回归模型的重要特征。如果一家公司在某个时间点已经从市场撤出,则该指标值为1;否则为0。这一指标有助于预测公司未来的经营状况和风险水平。 其次,分析“退市年份”可以帮助识别公司的退出模式、周期性趋势以及可能的影响因素,如经济环境或政策变化等。通过对历史数据进行时间序列分析(包括趋势、季节性和循环性分析),可以建立模型来预测未来可能出现的市场变动和公司行为。 在数据分析过程中使用的原始数据集通常包含各种相关信息,例如财务报表、市值信息及盈利能力指标等,这些都对构建复杂的统计模型至关重要。比如通过生存分析模型评估哪些因素可能增加公司的退市风险。 计算代码一般以Stata脚本形式存在,这是一种广泛应用于社会科学和经济学领域的强大统计软件。该脚本涵盖了数据预处理步骤(如清洗缺失值)、变量转换、逻辑回归或Cox比例风险等高级建模方法的应用以及结果的解释说明等内容。 此外,在进行大规模数据分析时,可能还会使用到Hadoop、Spark这样的大数据技术平台及Python或R编程语言来高效地处理和分析海量数据集。这些工具能够帮助研究人员快速有效地找到隐藏在大量信息中的模式与趋势,并通过Matplotlib或ggplot2等可视化库将结果直观展现出来。 最后,在项目文件夹中通常会包含详细的说明文档,解释整个研究的过程、目的及所采用的具体统计方法等内容;同时也会提供一个数据集压缩包(如9751.zip),内含各个上市公司的详细信息和历史记录。这些资源对于深入理解公司退市背后的驱动因素具有重要价值。 综上所述,本项目不仅涉及大数据分析与时间序列建模等技术手段的应用,还涵盖了金融市场的公司生存研究及如何利用专业软件进行数据分析的技能训练。通过上述方法和技术的支持,可以为投资者提供重要的决策依据和市场洞察力。
  • 2003-2019环保补助金额与项目详情数据.xlsx
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    本文件包含2003年至2019年期间中国上市公司获得的环保补助详细信息,涵盖年度补贴总额及具体项目明细,旨在反映企业环境保护投入趋势。 2003-2019年上市公司获得环保补助金额及项目明细数据.xlsx