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基于2011年CFPS数据的实证分析，探讨了婚姻结构、生育规模以及家庭财富在代际传承中的关联性。

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简介：
通过对2011年中国家庭福利调查（CFPS）数据的实证分析，本文深入探讨了婚姻组合结构、子女数量以及家庭财富在代际转移过程中的作用。研究表明，不同的婚姻模式和生育策略显著影响着家庭财富的传承，进而对社会整体的贫富差距产生间接的影响。依托于CFPS数据，研究团队将样本人群划分为七个不同的财富等级组别，并在此基础上，在四个关键假设的前提下，...

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  • 婚姻搭配、子女人数与家族财富代际传递——基于2011年CFPS数据的实证研究
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    本研究运用2011年中国家庭追踪调查（CFPS）数据，探究婚姻模式、子女数量对家族财富跨代传承的影响，揭示中国社会经济变迁背景下家庭策略选择与财富积累的关系。 婚姻组合与子女数量对家庭财富代际转移的影响——基于2011年CFPS数据的实证分析指出，牛叔文和胡嫄嫄的研究表明，婚姻结构以及生育孩子的多少会影响家庭财富在不同世代之间的传递，并进而影响社会贫富差距。研究利用了中国家庭追踪调查（CFPS）的数据，将样本分为7个不同的财富分组，在此基础上提出了四个假设并进行了实证分析。
     
  • 2023年一季度中国家庭财富变动趋势分析——基于中国家庭财富指数调研报告系列
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    本报告深入剖析了2023年中国家庭在第一季度内的财富变化情况，并结合最新发布的《中国家庭财富指数调研报告》进行详细解读，为理解当前经济形势提供数据支持和见解。 为全面深入地了解居民家庭财富变动状况，西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心联合蚂蚁集团研究院共同开展了一项关于中国居民家庭财富变动趋势及未来预期的调查。该调查主要围绕家庭财富变化、未来预期以及家庭投资决策等方面进行，并每季度末展开调研。 本期报告基于2023年一季度的调研分析所得，发现如下情况：首先，2023年一季度，家庭财富和收入继续增加，增速略有提升；但与上期相比，财富增长速度依旧快于收入增长。由于去年四季度临时性用工需求的上升使得工作稳定性有所提高，在今年一季度叠加了多种因素的影响下，家庭的工作稳定性出现了一定程度的回落。 其次，在2023年第一季度内，家庭投资理财实现了正收益。股票和基金类配置继续增加，但是受当前预期转弱影响，增幅略有下降；除活期存款等资产的配置增幅有所上升外，其他各类资产配置增幅均不同程度地下降。这表明各类资产配置再次趋于均衡状态。不同群体之间的家庭投资理财收益及对股市的信心存在差异性：中高金融资产的家庭更看好股票市场，并且在该类资产上的配置比例也更高；因此其整体的投资回报率相对较高。 此外，2022年底以ChatGPT为代表的人工智能技术的出现标志着人工智能领域的一个重要里程碑。专题调研显示，公众对这一新兴领域的兴趣和关注显著增加。
     
  • 家庭财富来源：中国家庭的理财策略.pdf
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    本书探讨了中国家庭的理财现状与挑战，提供了实用的家庭财务规划和投资策略建议，旨在帮助读者构建稳健的个人财富。 2019年春节前的一天，我与罗胖（罗振宇）及脱不花共进晚餐，并计划庆祝“得到”App上的《香帅的北大金融学课》课程结束。还没等我们坐定、菜肴上桌，罗胖便直接提出一个想法：“你有兴趣参与一项大型项目吗？追踪中国人的财富轨迹，帮助普通中国人每年寻找正确的财富逻辑？”我立刻明白了他所指的内容。 在中国这片广袤的土地上，关于“财富”的话题比比皆是：从各种引人入胜的故事到难以理解的报告不一而足。然而，在不同的时间点上，从来没有人真正站在普通百姓的角度去探讨那些关乎个人家庭财富增长的基本问题。实际上，“财富”只是结果而已，其背后是一系列有关于“人”和“资金”的正确决策：是否接受大学教育？选择哪个专业方向？进入哪一个行业以及从事何种职业等等。
     
  • 2018年中国家庭跟踪调查(CFPS)的Stata数据
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    2018年中国家庭跟踪调查（CFPS）的Stata数据包含中国各地家庭成员的人口统计、教育背景、就业状况及经济福利等详实信息，适合进行社会科学研究。 北京大学最新发布的中国家庭跟踪调查（CFPS）2018年Stata数据包含家庭和个人调查的开放数据，有需要的朋友可以下载。
     
  • 中国家庭追踪调查（CFPS）2018年Stata及SAS数据
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    本资料为中国家庭追踪调查(CFPS)2018年的数据分析文件，包含Stata和SAS两种格式的数据集，全面记录了我国城乡居民的社会、经济状况。 中国家庭跟踪调查（CFPS）2018年提供了Stata数据和SAS数据。
     
  • 2018年CFPS中国家庭追踪调查最新家庭版数据（适用于Stata）
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    本资料包含2018年中国家庭追踪调查(CFPS)的家庭层面数据，适用于统计软件Stata进行分析研究。 本段落研究了中国家庭在老龄化背景下的养老情况，并分析了相关的数据资料。文中探讨了当前社会背景下老年人的生活状况以及面临的挑战，并提出了针对这些问题的可能解决方案。通过对中国家庭结构及人口统计数据进行深入挖掘，文章揭示出了一些值得关注的趋势和问题，为相关政策制定提供了重要参考依据。
     
  • 家庭成员关系的数据结构
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    本项目探讨了如何使用数据结构来表示和操作家庭成员之间的复杂关系，旨在简化家谱信息管理和查询。 家庭成员的管理问题（涉及2-3人） 1. 问题描述：例如有一对老夫妻A、B，他们有n个儿子和m个女儿。其中一个儿子D娶妻C，并生了x个男孩和y个女孩；另一个女儿E嫁夫F，并生了i个男孩和j个女孩。其余的子女可能已婚或单身，已婚者还可能生育若干孩子，其后代也相继结婚…… 2. 基本要求：数据对象为上述所有家庭成员，需建立他们之间的夫妻、亲子等关系以便于查询。
     
  • 2014年中国家庭跟踪调查(CFPS)的Stata和SAS数据
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    这段简介可以这样描述：“2014年中国家庭跟踪调查（CFPS）的Stata和SAS数据”提供了涵盖中国家庭经济、健康和社会活动等多方面详细信息的数据集，适用于使用这两种统计软件进行深入分析。 中国家庭跟踪调查（CFPS）2014年提供了Stata数据和SAS数据。
     
  • Python数据分析案例代码 - 中医证型关联规则探索.rar
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    本资源包含使用Python进行中医证型数据关联分析的代码案例。通过Apriori算法等方法挖掘不同证型之间的关联规则，适用于医疗数据分析和科研学习。 在“python数据分析实例代码 - 中医证型关联规则挖掘.rar”这个压缩包里，包含了一个使用Python进行中医证型关联规则挖掘的实际项目案例。该项目详细介绍了如何运用Python处理数据并分析其中的关系，特别是通过应用关联规则挖掘方法来探索不同中医证型之间的联系。 为了完成此任务，我们需要掌握一些基本的Python数据分析工具和库，比如Pandas和NumPy。Pandas提供了高效的数据结构DataFrame用于清洗、转换及分析大量数据；而NumPy则是一个核心科学计算库，包含多维数组对象以及数学函数库等重要功能模块。 在关联规则挖掘方面，则可以借助mlxtend这样的扩展机器学习库中的Apriori算法实现来完成。此算法适用于发现项集之间的频繁模式，在本项目中用于揭示中医证型间的潜在联系。 该项目可能包括以下几个步骤： 1. 数据预处理：这一步涉及导入数据，清洗异常值和缺失值，并进行必要的编码操作以适应关联规则挖掘的需求（通常需要离散化）。 2. 数据加载与探索性分析：使用Pandas读取并存储数据，在此基础上利用相关函数执行描述统计、寻找证型分布及潜在关系等初步研究工作。 3. 项集生成和频繁项集挖掘：根据预处理后的数据创建相应的项集合，然后通过Apriori算法发现那些具有高频率出现的中医证型组合，并依据设定的支持度阈值进行筛选。 4. 关联规则生成与解释：基于前面得到的结果进一步提炼出有意义的关联规则，同时考虑置信度指标来保证它们的实际价值。最后对这些规则背后的医学意义作出合理解读。 压缩包中的“穷苦书生.jpeg”可能只是项目作者或相关人物的照片，“中医证型关联规则挖掘”则是整个分析流程的核心代码文件。 通过这个实例的学习，不仅可以加深理解Python在数据分析领域的作用和应用范围，还能了解到如何将这种技术应用于中医研究中以发现新的见解。这对于提升个人的数据处理能力以及拓宽医学科研视野都具有重要意义。
     
  • 最小生成树的唯一性探讨 (2011年)
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    本文于2011年发表，深入分析了图论中最小生成树解的唯一性问题，探讨影响其唯一性的因素，并给出具体证明和实例说明。 最小生成树是图论中的一个经典问题，在研究过程中人们主要关注如何求解最小生成树及其权值和的问题，却较少探讨最小生成树是否唯一的情况。对于给定的图而言，由于其最小生成树的总权重是固定的，因此该图存在多棵不同的最小生成树当且仅当这些树在结构上有所不同。 本段落提出了三种判断方法来确定一个给定图形中的最小生成树是否存在多种可能性，并对这几种方法进行了详细的分析和评价。