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北大数字普惠金融第3期指数 省级地级城市2011-2020县域2014-2020
1、指数名称：北京大学数字普惠金融指数
4、指数范围：中国内地31个省（直辖市、自治区，简称“省”）、337个地级以上城市（地区、自治州、盟等，简称“城市”），以及近2800个县域（县级市、旗、市辖区等，简称“县域”）；部分地区数据存在缺失；港澳台地区数据暂未包括。
5、时间跨度：省级和城市级指数时间跨度为2011-2020年，县域指数时间跨度为2014-2020年。
6、地区代码说明：在2011-2020年期间，中国部分地区进行了“撤地设市”和“县（市）改区”等改革，调整了地区名称和行政区划代码，并不影响本指数统计；本表中城市代码同时保留了2014和2018年两个版本，县域名称和行政区划代码则以2014年底的代码为准，以方便使用者合并其他经济 会数据进行分析。
7、引用说明：欢迎各界人士使用本指数，如有使用本数据，请注明所用数据为“北京大学数字普惠金融指数”；同时烦请按照以下文献引用方式引用我们的成果：郭峰、王靖一、王芳、孔涛、张勋、程志云，《测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征》，《经济学季刊》，2020年第19卷第4期，第1401-1418页。
8、指数包括：
index_aggregate（数字金融发展总指数）
coverage_breadth（数字金融覆盖广度指数）
usage_depth（数字金融使用深度指数）
payment（电子支付指数）
insurance（ 络保险指数）
monetary_fund，investment，credit（ 络贷款指数）
credit_investigation，digitization_level（普惠金融数字化指数）
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TVP-SV-VAR（TVP-VAR）模型指南与精讲 ——二维VS三维脉冲响应
1、数据预处理与相关检验
1.1 Eviews导入数据
1.2 Census X-12季节调整
1.3 标准化
1.4 单位根检验
1.5 协整检验
2、最优滞后阶数选取
3、 OxMetrics6软件安装与TVP-VAR（TVP-SV-VAR）程序说明
3.1 OxMetrics6软件安装
3.2 导入个人数据
3.3 程序内容解读
3.4 程序调试与冲击时期设置
4、TVP-VAR（TVP-SV-VAR）模型估计
4.1 MCMC模拟的参数估计结果
4.2 样本自相关系数、样本路径和后验分布
4.3 变量趋势与波动率
4.4 时变参数特征分析
4.5 等间隔脉冲响应
4.6 时点脉冲响应
4.7 实证结果解读
5、脉冲响应图形优化与调整
5.1 建立新的工作窗口
5.2 X轴、Y轴与刻度间距设置
5.3 图形加正方形方框
5.4 冲击名称尺寸位置内容设置
5.5 线条颜色和宽度设置
5.6 图形如何插入到Word
6、使用Excel数据绘制二维脉冲响应图
6.1绘制等间隔脉冲响应图
6.2绘制时点脉冲响应图
7、三维脉冲响应图的绘制方法
7.1 数据导出与整理
7.2 程序使用说明
7.3 三维脉冲响应图形调整
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【最新】融资约束kz指数（2000-2020），参考顶刊文献计算，含Stata详细计算过程！！
参考李建军和韩珣（2019）、Kaplan and Zingales（1997）等顶刊研究思路构建KZ指数，该数据为每一家上市公司融资约束程度的KZ指数，经济意义为，KZ指数越大，意味着上市公司面临的融资约束程度越高，融资效率越低。
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2001-2020各省绿色金融指数
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Kernel 三维核密度估计 matlab画图 自动程序
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空间杜宾模型超详细教程+案例+操作数据（包你学会学透！看这一篇就够了！）
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Richardson预期投资模型计算投资效率Stata代码（附原始数据和2000-2018年结果）
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银行
点
数据
HHI、
CR3、
CR4
指数
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