Advertisement

LMDI（对数平均迪氏指数法）模型详解及Stata代码与计算文献指引

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：本文详细解析LMDI模型原理及其应用，并提供基于Stata软件的具体操作步骤和代码示例，同时推荐相关研究文献。 LMDI（对数平均迪氏指数法）模型介绍及Stata代码使用指南： 1. 数据来源：见对应参考文献。 2. 时间跨度：无具体时间限制。 3. 区域范围：全国范围内。 指标说明： - 分享文件中包括用于Stata的程序文件（ado、pkg、sthlp）、案例数据以及中文的使用文档。 参考文献： - Ang, B.W., 2005. The LMDI approach to decomposition analysis: a practical guide. Energy Policy 33, 867–871. - LMDI: Stata module to compute Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) Decomposition（repec.org）

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • LMDI（对数平均迪氏指数法）模型详解及Stata代码与计算文献指引
    优质
    简介：本文详细解析LMDI模型原理及其应用，并提供基于Stata软件的具体操作步骤和代码示例，同时推荐相关研究文献。 LMDI（对数平均迪氏指数法）模型介绍及Stata代码使用指南： 1. 数据来源：见对应参考文献。 2. 时间跨度：无具体时间限制。 3. 区域范围：全国范围内。 指标说明： - 分享文件中包括用于Stata的程序文件（ado、pkg、sthlp）、案例数据以及中文的使用文档。 参考文献： - Ang, B.W., 2005. The LMDI approach to decomposition analysis: a practical guide. Energy Policy 33, 867–871. - LMDI: Stata module to compute Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) Decomposition（repec.org）
     
  • LMDI（对数平均迪氏指数法）.zip
    优质
    本资料介绍LMDI方法，即对数平均迪氏指数法，用于分解能源强度变化中的多种因素影响，适用于政策分析和环境经济研究。 LMDI（对数平均迪氏指数法）.zip
     
  • 泰尔指数模型详解：案例数据与STATA操作流程及DO代码
    优质
    本资料深入解析泰尔指数模型，涵盖详实案例数据、具体计算方法，并提供全面的STATA软件操作指南和DO程序代码示例。 数据说明：泰尔指数模型是衡量个人或地区收入差距的重要工具。参考朱红根（2023年）老师的方法，《农业经济问题》使用泰尔指数分析了中国不同地区数字乡村发展水平的差异。该资料包括Stata全流程代码、案例数据和参考文献，并提供了Excel计算的过程。通过该模型，可以计算出全国总体差异、区域内差异以及区域间差异，并确定各项指标的相关贡献率，为研究中国数字乡村发展的区域差异提供参考学习。 数据包含文件：原始数据（案例数据）、泰尔指数计算do代码、具体Stata计算过程讲解和参考文献。
     
  • DY溢出指数计算代码详解
    优质
    本文章详细解析了DY溢出指数的计算方法，并提供了相应的代码示例。适合对金融市场和技术分析感兴趣的读者学习和研究使用。 Diebold 和 Yilmaz 在他们的论文《Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers》（2012年发表于International Journal of Forecasting, 28(1): 57-66）中提出了计算DY溢出指数的方法，用于预测波动性溢出的方向。
     
  • 事件研究中的常量均值模型（应用于股指）——Stata代码及示例数据
    优质
    本资料提供关于在事件研究中应用常量均异质性模型于股指分析的详尽指导，并附有实用的Stata代码和示例数据，助力深入理解和操作实践。 事件研究-常量均值模型 数据处理说明： 本案例的研究对象为股指收益率，在市场模型与市场调整模型中相对股指收益率的市场收益不可得的情况下，参考Kaketsis & Sarantis（2006）的方法，采用常量均值收益模型来估计正常收益率。 运用常量均值收益模型，通过估计窗的数据估算第i个研究样本的正常收益率。具体步骤如下： 统计检验： 只要计算出时间段(t1, t2)内平均累计超额收益的标准差，即可构造t统计量以验证累积超额收益是否等于0，从而判断事件对股指是否有显著影响。 另一种方法是直接使用估计窗内的超额收益率标准差（两种方法的代码均已提供）。 事件日期在代码中设定。选择的估计窗口期为140个交易日，事件窗口设为【-30, +30】。 数据准备： 市场指数收益率.xlsx文件格式如下： 结果展示 附件下载：代码.do
     
  • 二次指数平滑法模型
    优质
    二次指数平滑法模型是一种用于时间序列分析的预测技术，通过建立数学模型来平滑数据中的短期波动，从而更好地识别长期趋势。 function ESM2 = funesm2(x, L0, L1, L2, m, alpha) T = input(请输入T的值：); S1 = zeros(round((L2 - L0) / L1), length(x)); S2 = zeros(round((L2 - L0) / L1), length(x)); a2 = zeros(round((L2 - L0) / L1), length(x));
     
  • KZ指数在Stata中的计算代码_融资约束下的KZ指数_stata_
    优质
    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。
     
  • 运用季度和月度平均法计算季节指数——计量经济模型与经济预测
    优质
    本文探讨了通过季度及月度平均法来计算季节指数的方法，并分析其在构建计量经济模型与进行经济预测中的应用价值。 按季（月）平均法计算季节指数的步骤如下：首先列出各年各季度或月份的相关数据（通常需要至少五年），然后分别计算每年每个季度或月份的同季度或月度平均数，接着计算所有年度总的平均值，最后通过将每一年同一季度或月份的平均数值除以总平均值得到季节指数。此方法适用于时间序列中各年份的数据变动不大且较为平稳的情况。
     
  • 计算指针表示数据的平均值
    优质
    本文章介绍如何使用计算指针来有效地求解一组数据的平均值，详细说明了其工作原理及实现方式。 指针求平均数的方法是通过使用指针来访问数组中的元素，并计算这些元素的平均值。这种方法通常在C或C++编程语言中实现，其中指针可以用来高效地遍历数据结构并进行数学运算。 具体步骤如下： 1. 定义一个指向数组类型的指针。 2. 初始化变量用于累加所有数值和计数器来记录总元素数量。 3. 使用循环通过指针访问每个数组元素，并将它们的值相加以计算总数。 4. 在遍历完成后，用总的数值除以元素的数量得到平均值。 这是一种处理大量数据时非常有效的方法。
     
  • 人口预测方法详解：指数模型、Logistic模型、马尔萨斯模型与Leslie模型，附Python及Matlab代码实现
    优质
    本书深入解析了四种经典人口预测模型——指数模型、Logistic模型、马尔萨斯模型和Leslie矩阵模型，并提供Python及Matlab的代码实现，为读者提供实用的人口数据分析工具。 人口预测模型包括指数模型、Logistic模型、马尔萨斯模型以及Leslie矩阵模型。这些模型可以通过Python或Matlab编程语言进行实现，以便于对不同条件下的未来人口趋势做出精确的估计与分析。