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基于CHFS(2019)调查数据的新研究:数字金融发展对居民家庭金融资产配置的影响

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简介:
本研究利用CHFS(2019)数据,探讨了数字金融的发展如何影响中国居民的家庭金融资产配置。研究表明,数字金融的普及促进了更广泛的投资渠道和更高的投资参与度,从而优化了个人投资者的资产组合结构,提升了整体财务状况。 资源内容今年全新且由手工精心整理而成,您可以放心引用。数据来自权威机构,并明确标注《数据来源》,相较于其他控制变量的数据更为准确,适用于论文写作中的实证分析,不会出现数据造假问题。 该资料适合各类学生使用,包括大学生、本科生和研究生初学者等群体,易于上手操作。 适用课程领域涵盖经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理以及社会学等多个学科方向。

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  • CHFS2019
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    本研究利用CHFS(2019)数据,探讨了数字金融的发展如何影响中国居民的家庭金融资产配置。研究表明,数字金融的普及促进了更广泛的投资渠道和更高的投资参与度,从而优化了个人投资者的资产组合结构,提升了整体财务状况。 资源内容今年全新且由手工精心整理而成,您可以放心引用。数据来自权威机构,并明确标注《数据来源》,相较于其他控制变量的数据更为准确,适用于论文写作中的实证分析,不会出现数据造假问题。 该资料适合各类学生使用,包括大学生、本科生和研究生初学者等群体,易于上手操作。 适用课程领域涵盖经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理以及社会学等多个学科方向。
  • 广东省城乡收入差距实证分析论文
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    本论文通过实证分析探讨了广东省金融发展与城乡收入差距之间的关系,旨在为缩小收入差距、促进经济均衡发展提供政策建议。 为了探讨金融发展与城乡居民收入差距之间的相互影响关系,本段落利用改革开放以来近40年广东省的时间序列数据建立了一系列指标体系来衡量金融发展的程度及其对居民收入的影响,并用差异指数来代表城乡居民的贫富差距。 在理论分析了两者间的互动机制后,文章结合向量自回归模型进行了实证研究。结果显示,在广东地区,随着金融规模的增长,城乡收入差距会扩大;而当金融效率提升时,则有助于缩小这一差距。 因此,为了优化资源配置并促进公平分配,建议通过改善融资渠道、深化金融市场和收入分配体系的改革来推动金融业发展,并最终实现减少城乡居民之间收入差异的目标。这不仅能带来经济效益上的双赢局面,还能显著提高社会整体福祉水平。
  • 社交网络、在线服务与风险性.pdf
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    本文探讨了社交网络和在线金融服务如何影响家庭在金融资产配置中的决策过程及其潜在的风险。通过分析这些新兴技术的作用机制,文章旨在揭示它们对于提高投资效率及可能带来的挑战的影响。 本段落将详细讨论以下三个主要知识点: 1. 社会网络与家庭金融资产配置的关系 社会网络是指通过一系列关系结构所形成的联系网,这些关系可以是家庭、朋友、同事等。在家庭投资决策中,社会网络扮演着重要角色。一方面,它能够降低信息不对称问题,并且成员可以通过相互监督来减少道德风险;另一方面,则提高了参与风险金融资产市场的概率和配置比例。 2. 互联网金融对家庭风险金融资产配置的影响 互联网金融是利用互联网技术提供包括支付、融资、投资等在内的新型金融服务模式。当前,它已经成为重要的家庭金融投资渠道之一,提供了更多选择并降低了信息获取成本。这促进了家庭参与股票市场和其他风险金融市场,并提高了这些类型资产在组合中的比例。 3. 研究方法、数据来源和变量选择 为探讨社会网络与互联网金融对家庭影响的关系,本段落采用实证模型进行分析。所用数据来自2013年西南财经大学的家庭金融调查(CHFS),该数据库广泛用于研究中国家庭的财务状况。文中采用了Probit模型来评估社会网络对于风险资产参与度的影响,并使用Tobit模型衡量其对股票市场和其他类型投资影响的程度。 此外,还考虑了不同指标以验证结果的一致性并采用工具变量法和面板数据模型进行内生性检验,确保结论的可靠性。通过这些方法得出的研究成果能够为家庭、金融机构以及政策制定者提供有价值的参考建议。
  • 水平中国外直接投论文
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    本论文深入探讨了中国金融发展水平对其对外直接投资的影响机制与作用路径,旨在为中国企业“走出去”提供理论指导和政策建议。 对外直接投资(OFDI)受到多种因素的影响,其中金融发展在投资国的作用尤为关键且明显。企业进行海外扩张需要充足的资本支持,而这些资金的获取与国内金融市场的发展息息相关。研究显示,在许多发展中国家,对外直接投资的增长往往伴随着经济结构调整和金融创新的进步。 本段落以中国为例,探讨了金融发展水平对发展中经济体OFDI活动的影响。通过分析2010年至2014年间中国30个省及自治区的面板数据,我们将考察各地区金融市场的发展对中国企业海外扩张策略的具体影响。
  • 集聚与碳排放论文
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    本文探讨了金融集聚对区域经济发展的影响,并分析了其与碳排放之间的关系,旨在为绿色金融政策提供理论支持。 基于2004年至2017年的中国省级面板数据,通过运用面板固定效应模型对金融集聚与碳排放之间的关系进行了实证研究,并探讨了经济发展水平、人口密度、技术水平、产业结构、外商直接投资以及环境规制等因素对碳排放的影响。研究表明,在全国范围内和分区域层面上,金融集聚与碳排放之间都呈现出显著的倒U型曲线关系,然而东部地区、中部地区及西部地区的临界值各不相同,这表明金融集聚对于不同区域的碳排放影响存在差异性。因此提高金融集聚水平有助于减少中国的总体碳排放量。
  • 绿色
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    本项目致力于通过数据可视化技术,全面展示绿色金融的发展现状与趋势,涵盖投资、信贷及市场表现等关键领域。 表2-1 指标体系表 | 目标层 | 二级指标 | 三级指标 | 指标含义 | |---------|----------|-------------------|----------------------------------------------------------------------------------------| | 绿色金融发展水平 | 绿色信贷 | 环保企业贷款额度 | 节能环保企业的年度贷款总额 | | | | 非六大污染产业利息占比 | 规模以上非六大高耗能行业工业企业的利息支出占总利息的比例 | | | | | | | | 绿色证券 | 节能环保企业市值 | 节能环保企业在A股市场的公司市值 | | | | 节能环保企业市值占比 | A股市场上节能环保企业的总市值占整个市场总市值的比例 | | | | | | | | 绿色投资 | 节能环保财政支出占比 | 地方政府在节能环保项目上的财政投入占地方财政总收入的比重 | | | | 环境污染治理投资占比 | 污染防治项目的投资额与国内生产总值(GDP)的比例 | | | | | | | | 绿色保险 | 农业保险规模占比 | 农业保险支出占总保费收入的比重 | | | | 农业保险赔付比 | 农业保险公司赔付额与农业险保费的比例 | | | | | | | | 碳金融 | 本外币贷款余额碳排放量 | 单位货币贷款的碳排放强度 | 二、绿色金融发展水平测度 (一)数据预处理 由于各个表征指标在收集过程中存在量纲上的差异,为了保证后续分析的数据可靠性,需要对原始数据进行标准化处理。通过消除不同指标之间的单位影响,使得各维度指标具有可比性标准。 计算方法如下: \[ Z_{ijt} = \frac{X_{ijt} - X_{min}}{X_{max} - X_{min}} \] 其中,\(Z_{ijt}\) 表示 t 时期 i 地区 j 指标的标准化值; \(X_{ijt}\) 表示 t 时期 i 地区 j 指标原始值。 (二)确定权重方法 在实际应用中,常用的指标权重确定方法有多种。根据具体需求和数据特征选择合适的权重计算方式是关键步骤之一。
  • 2000-2019计算及代码分享(指标)
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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。
  • 商业银行盈利受绿色.docx
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    本文探讨了绿色金融对商业银行盈利能力的影响,分析了绿色信贷、绿色债券等金融工具如何助力银行优化资产结构和提高市场竞争力。 研究绿色金融对商业银行盈利的影响分析。
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