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中国企业风险承担水平（2000-2021年）在STATA中的分析

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简介：
本研究利用STATA软件对中国企业自2000年至2021年的风险承担水平进行了全面的数据分析，揭示了该时期内企业的风险管理趋势和特点。 数据年份：2000-2021年 数据来源：国泰安数据库 数据内容： 1. 使用息税前利息/总资产与息税折旧摊销前利润/总资产作为计算风险变量。 2. 包含t-2到t期、t-1到t+1期以及t到t+2期三年窗口的风险标准差测算。 数据处理： 1. 保留沪深A股股票（可自行选取其他市场）。 2. 剔除金融行业股票（可根据需要选择其它剔除标准）。 3. 保留正常交易的股票，剔除终止上市、暂停上市以及停牌的股票。 4. 对连续变量在上下1%水平上进行缩尾处理。 5. 剔除ROA缺失数据。

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  • 中国企业风险承担水平（2000-2021年）在STATA中的分析
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    本研究利用STATA软件对中国企业自2000年至2021年的风险承担水平进行了全面的数据分析，揭示了该时期内企业的风险管理趋势和特点。 数据年份：2000-2021年 数据来源：国泰安数据库 数据内容： 1. 使用息税前利息/总资产与息税折旧摊销前利润/总资产作为计算风险变量。 2. 包含t-2到t期、t-1到t+1期以及t到t+2期三年窗口的风险标准差测算。 数据处理： 1. 保留沪深A股股票（可自行选取其他市场）。 2. 剔除金融行业股票（可根据需要选择其它剔除标准）。 3. 保留正常交易的股票，剔除终止上市、暂停上市以及停牌的股票。 4. 对连续变量在上下1%水平上进行缩尾处理。 5. 剔除ROA缺失数据。
     
  • 2000-2020年间的企业风险承担数据集
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    本数据集涵盖了从2000年至2020年期间企业的风险承担行为记录，提供了详尽的风险投资、市场进入等决策信息，是研究企业战略选择和经济环境影响的重要资源。 Idiosyncratic Risk, Risk Taking, Total Risk + Systematic Risk【全面！】Risk taking; Total Risk; Idiosyncratic Risk; Systematic Risk.dta【全面！综合！代码】Risk taking; Total risk; Idiosyncratic risk计算代码.do
     
  • 2000-2022年上市公司企业风险承担水平、ROA极差及标准差和息税前利润与资产总额比率分析
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    本研究分析了2000至2022年间中国上市公司在企业风险承担水平上的变化趋势，通过ROA（总资产回报率）的极差、标准差以及息税前利润率指标进行深入探讨。 本段落提供了2000年至2022年沪深北证A股上市公司企业风险承担水平的ROA（息税前利润与资产总额比）极差和标准差的数据、详细代码以及计算结果。数据基于公司公告整理并经过行业调整，分别以3年和5年的观测期进行计算。 文件包含原始数据及相应的计算代码，其中原始数据来源于C国S M泰 A R安数据库。在该数据库中，“Risk1”表示滚动期内ROA的标准差，“Risk2”则代表极差，这些变量可以单独使用也可以合并分析。具体变量包括： - code：公司代码 - year：年份 - ADJ_Roa：经过调整后的ROA值 参考文献： 1. 何瑛等，《CEO复合型职业经历、企业风险承担与企业价值》，2019，《中国工业经济》。 2. 余明桂等，《管理者过度自信与企业风险承担》，2013，《金融研究》。
     
  • 对中国商业银行破产风险的ZSCORE指数分析（2014年）
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    本研究运用ZSCORE模型评估中国商业银行在2014年的破产风险，通过财务比率综合评分，旨在揭示银行体系潜在的风险状况和稳定性。 随着金融市场开放及银行业竞争加剧，并考虑到存款保险制度即将推出的可能情况，提高我国商业银行的风险管理水平、保障其破产风险变得尤为重要。为了分析我国商业银行的破产风险与绩效以及资本结构之间的关系并提供相应的风险管理建议，选取了2000年至2012年间21家中国商业银行作为样本数据。 通过引入ZSCORE指数来衡量这些银行的破产风险大小（即ZSCORE值越大表示破产风险越小），我们建立了一个固定效应模型以探讨破产风险、资本结构和绩效之间的关系。经过回归分析，发现效率比率被剔除后，只有核心资本充足率、资产收益率以及资产结构比率与商业银行的破产风险显著相关，并且这些因素都呈现出正向关联性。
     
  • 2000-2021年间的城市化水平
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    本研究聚焦于2000年至2021年期间城市化进程，分析了该时段内全球或特定地区城市化水平的变化趋势、驱动因素及对经济社会的影响。 2000年至2021年期间的城镇化水平数据如下：2000、2001、2002、2003、2004、2005、2006、2007、2008、2009、2010、2011、2012、2013、2014、2015、2016、2017、2018、2019和2020年。
     
  • 2005-2020年中国企业OFDI数据分析
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    本报告深入分析了2005年至2020年间中国企业的对外直接投资（OFDI）数据，涵盖主要行业、地区分布及全球布局趋势。 中国企业对外直接投资（OFDI）数据从2005年至2020年显示了中国企业的国际扩张趋势和特点。这段时期内，中国的海外投资活动显著增加，涉及多个行业和地区。通过分析这些数据，可以更好地理解中国企业在全球市场中的角色及其战略调整过程。
     
  • 2000-2021年中国各省产业集聚度（就业密度）数据及分析结果.xlsx
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    本文件收录了中国自2000年至2021年间各省份产业聚集程度（以就业密度衡量）的数据及其详细分析，为研究区域经济发展提供全面视角。 时间跨度为2000年至2021年，数据来源包括人口就业统计年鉴以及各省年鉴。研究指标涵盖了就业人数、行政区划面积及产业集聚度/就业密度。此次分析范围覆盖了中国31个省份。计算方法如下：产业集聚度或就业密度等于某地区就业人数除以该地区的行政区划面积。
     
  • SPSS解析中国青少年的健康风险行为
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    本研究运用SPSS软件深入分析中国青少年群体中的健康风险行为数据，旨在揭示行为模式及其影响因素，为预防措施提供科学依据。 使用SPSS分析中国青少年的健康危险行为，并进行统计分析。
     
  • 2000-2021年间上市公司企业绿色全要素生产率的STATA分析（附原始数据和代码）
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    本研究运用STATA软件对2000至2021年间中国上市公司的绿色全要素生产率进行了全面分析，提供详细的原始数据与代码供学术界参考使用。 本段落采用SBM-GML模型对企业绿色全要素生产率（GTFP）进行测算。GTFP的评估主要包括投入与产出两方面： **投入方面：** - 资本投入：利用永续盘存法估算每个企业的资本投入。 - 劳动投入：以企业员工人数作为代理指标。 - 能源投入：以上市公司所在城市工业用电量为能源使用情况的代表。 **产出方面：** - 期望产出：采用企业的主营业务收入来衡量期望输出水平。 - 非期望产出：通过考察企业所在地级市的“三废”排放量来进行评估。 此外，文章中还包含了稳健性检验所需的替换指标，并利用SBM-SML方法进行测算。这些数据已经过实证验证并显示出显著性的结果，可以放心使用。如有需要进一步解释或修改，请随时告知。