版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、主講人:毛新述數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)分析1.對(duì)現(xiàn)象進(jìn)行計(jì)量的結(jié)果 2.不是指單個(gè)的數(shù)字,而是由多個(gè)數(shù)據(jù)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集 3.不僅僅是指數(shù)字,它可以是數(shù)字的,也可以是文字的 2022-3-18數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的分類的分類按計(jì)量尺度定類數(shù)據(jù)定序數(shù)據(jù)定量數(shù)據(jù)按時(shí)間狀況截面數(shù)據(jù)混合數(shù)據(jù)按收集方法觀察數(shù)據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí)序數(shù)據(jù)1.1.定類數(shù)據(jù)定類數(shù)據(jù)/ /分類數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)(categorical data)(categorical data) 只能歸于某一類別的非數(shù)字型數(shù)據(jù)對(duì)事物進(jìn)行分類的結(jié)果,數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類別,用文字來(lái)表述例如,虧損和非虧損、國(guó)有和民營(yíng)2.2.定序數(shù)據(jù)定序數(shù)據(jù)/ /順序數(shù)據(jù)順序數(shù)據(jù)(rank data)(r
2、ank data) 只能歸于某一有序類別的非數(shù)字型數(shù)據(jù)對(duì)事物類別順序的測(cè)度,數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類別,用文字來(lái)表述例如,信息披露:優(yōu)秀、良好、合格、不合格等3.3.定量數(shù)據(jù)定量數(shù)據(jù)/ /數(shù)值型數(shù)據(jù)數(shù)值型數(shù)據(jù)(metric data)(metric data) 按數(shù)字尺度測(cè)量的觀察值結(jié)果表現(xiàn)為具體的數(shù)值,對(duì)事物的精確測(cè)度例如:公司的資產(chǎn)、ROA定量數(shù)據(jù)可進(jìn)一步區(qū)分為定距數(shù)據(jù)定距數(shù)據(jù)和定比數(shù)據(jù)定比數(shù)據(jù)定量數(shù)據(jù) 定距數(shù)據(jù),表現(xiàn)為數(shù)值,可進(jìn)行加、減運(yùn)算,如溫度 定比數(shù)據(jù),表現(xiàn)為數(shù)值,可進(jìn)行加、減、乘和除運(yùn)算,時(shí)間、重量和長(zhǎng)度都是定比數(shù)據(jù)主要的區(qū)別 定距數(shù)據(jù)中的“0”是人為給定的,不具有實(shí)際意義,比如溫度為0并不
3、表示沒(méi)有溫度 定比數(shù)據(jù)中的“0”是實(shí)際意義上的真實(shí)零點(diǎn)比如說(shuō),一個(gè)公司的ROA為0的含義是什么?1989年,美國(guó)通用汽車公司的銷售收入為127億美元,福特汽車公司為96.9億美元?如何基于不同的計(jì)量尺度來(lái)進(jìn)行描述定類數(shù)據(jù)定序數(shù)據(jù)定距數(shù)據(jù)定比數(shù)據(jù)從某數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)出的A公司的資產(chǎn)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)如下,則A公司的資產(chǎn)總計(jì)為多少?貨幣資金貨幣資金應(yīng)收賬款應(yīng)收賬款存貨存貨固定資產(chǎn)固定資產(chǎn)無(wú)形資產(chǎn)無(wú)形資產(chǎn)資產(chǎn)總計(jì)資產(chǎn)總計(jì)100200300400.?按計(jì)量尺度區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類型的意義 1.不同的數(shù)據(jù)需要采用不同的統(tǒng)計(jì)方法來(lái)處理 定類數(shù)據(jù):計(jì)算頻數(shù)和頻率,列聯(lián)分析和卡方檢驗(yàn) 定序數(shù)據(jù):中位數(shù)和分位數(shù),等級(jí)相關(guān)分析 2.高層
4、次計(jì)量尺度的數(shù)據(jù)可以很容易轉(zhuǎn)換為低層次計(jì)量尺度的數(shù)據(jù) 比如根據(jù)ROA是否小于0,將上市公司劃分為2組等 3.高層次計(jì)量尺度的數(shù)據(jù)包含更多的數(shù)學(xué)特性,所運(yùn)用的統(tǒng)計(jì)方法越多。 4.適用于低層次計(jì)量尺度數(shù)據(jù)的方法也使用高層次計(jì)量尺度的數(shù)據(jù),反之則不能成立1.1.觀測(cè)數(shù)據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)(observational data)(observational data) 通過(guò)調(diào)查或觀測(cè)而收集到的數(shù)據(jù)在沒(méi)有對(duì)事物人為控制的條件下而得到的有關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)幾乎都是觀測(cè)數(shù)據(jù)2.2.試驗(yàn)數(shù)據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)(experimental data)(experimental data) 在試驗(yàn)中控制試驗(yàn)對(duì)象而收集到的數(shù)據(jù)比如
5、,卡尼曼實(shí)驗(yàn)中對(duì)測(cè)試者風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的數(shù)據(jù)等自然科學(xué)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)大多數(shù)都為試驗(yàn)數(shù)據(jù),社會(huì)科學(xué)中的使用也逐步增多1.截面數(shù)據(jù)(cross-sectional data)(cross-sectional data) 在相同或近似相同的時(shí)間點(diǎn)上收集的數(shù)據(jù)描述現(xiàn)象在某一時(shí)刻的變化情況比如,2010年我國(guó)滬深兩市上市公司的凈利潤(rùn)2.時(shí)間序列數(shù)據(jù)(time series data) (time series data) 在不同時(shí)間上收集到的數(shù)據(jù)描述現(xiàn)象隨時(shí)間變化的情況比如,1994-2003萬(wàn)科的每股收益3.混合橫截面數(shù)據(jù)(pooled cross-sectional data) (pooled cross-se
6、ctional data) 由不同期間的橫截面數(shù)據(jù)混合而成的數(shù)據(jù)。橫截面數(shù)據(jù)的重要特征 通常我們可以假定,它們是從樣本背后的總體通過(guò)隨機(jī)抽樣(random sampling)而得到的。 改變觀測(cè)值(observation)的排列順序,對(duì)分析不會(huì)有任何影響。 WAGE1.dta中1976年526個(gè)工人的橫截面數(shù)據(jù)股票代碼股票代碼會(huì)計(jì)年度會(huì)計(jì)年度每股收益每股凈資產(chǎn)每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流000002000002200320030.38853.3681-1.0591000876000876200320030.39444.3807-0.1485600837600837200320030.40612.07780.
7、297時(shí)間序列數(shù)據(jù)是由一個(gè)或幾個(gè)變量不同時(shí)期的觀測(cè)值所構(gòu)成。如股票價(jià)格,GDP等。時(shí)間序列數(shù)據(jù)包括不同的數(shù)據(jù)頻率(data frequency),最常見(jiàn)的頻率包括年、季、月、周、天、小時(shí)、分鐘等。 時(shí)間序列數(shù)據(jù)有一個(gè)關(guān)鍵的特征,觀測(cè)數(shù)據(jù)在時(shí)間上不獨(dú)立(時(shí)間相依)。同橫截面數(shù)據(jù)的排序不同,觀測(cè)值的順序在時(shí)間序列分析中則非常重要。股票代碼股票代碼會(huì)計(jì)年度會(huì)計(jì)年度每股收益滯后1期每股收益000002000002199419940.7425.000002000002199519950.51160.7425000002000002199619960.47210.511600000200000219971
8、9970.4150.4721000002000002199819980.40750.415000002000002199919990.420.4075000002000002200020000.47740.42000002000002200120010.59230.4774000002000002200220020.60610.5923000002000002200320030.38850.6061混合橫截面數(shù)據(jù),由不同期間的橫截面數(shù)據(jù)混合而成的數(shù)據(jù)?;旌蠙M截面數(shù)據(jù)既具有橫截面數(shù)據(jù)的特點(diǎn),又具有時(shí)間序列數(shù)據(jù)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)?;旌蠙M截面數(shù)據(jù)的分析同橫截面數(shù)據(jù)的分析非常類似。然而,通常可以從混合橫截面數(shù)
9、據(jù)中獲取更多的信息,即變量之間的關(guān)系如何隨時(shí)間的變化而變化。這對(duì)政策的效果的分析將非常有用。混合橫截面數(shù)據(jù)存在兩種排列格式。會(huì)計(jì)年度股票代碼每股收益每股凈資產(chǎn)每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流200220020000020000020.60615.3580.2042200220020008760008760.38483.6360.4655200320030000020000020.38853.3681-1.0591200320030008760008760.39444.3807-0.1485200320036008376008370.40612.07780.297代碼EPS2002EPS2002EPS2003EP
10、S2003BV2002BV2002BV2003BV2003OCF2002OCF2002OCF2003OCF20030000020000020.60610.38855.3583.36810.2042-1.05910008760008760.38480.39443.6364.38070.4655-0.14856008376008370.31140.40613.3282.07780.19890.297 從數(shù)據(jù)庫(kù)里調(diào)出來(lái)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最多的混合橫截面數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1,如色諾芬、國(guó)泰安。也有少量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為混合橫截面數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2,如巨靈。通常,對(duì)混合橫截面數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)1的處理更加方便。Stata中的reshaperes
11、hape命令可以實(shí)現(xiàn)兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的自由轉(zhuǎn)換*打開(kāi)reshape命令演示數(shù)據(jù)reshape wide r jqr, i(dm nd) j(m)reshape long面板數(shù)據(jù),也譯為縱列數(shù)據(jù),是指由橫截面數(shù)據(jù)集中每個(gè)數(shù)據(jù)的一個(gè)時(shí)間序列組成。對(duì)100家上市公司連續(xù)收集10年的數(shù)據(jù)。面板數(shù)據(jù)有別于混合橫截面數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征是,同一橫截面數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)單位(個(gè)人或公司等)都被跟蹤了一段特定的時(shí)期。和橫截面數(shù)據(jù)一樣,對(duì)面板數(shù)據(jù)中的橫截面的數(shù)據(jù)的排序無(wú)關(guān)緊要。股票代碼會(huì)計(jì)年度每股收益每股凈資產(chǎn)每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流000002000002200220020.60615.3580.20420000020000022003
12、20030.38853.3681-1.0591000876000876200220020.38483.6360.4655000876000876200320030.39444.3807-0.1485600837600837200220020.31143.3280.1989600837600837200320030.40612.07780.297橫截面數(shù)據(jù)通常不能反映變量各期之間的相依性,通常只適合對(duì)靜態(tài)關(guān)系進(jìn)行模型化;時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以對(duì)變量之間的動(dòng)態(tài)相依進(jìn)行模型化;面板數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)靜態(tài)關(guān)系和動(dòng)態(tài)關(guān)系的模型化比如通過(guò)橫截面數(shù)據(jù)可以對(duì)盈余對(duì)市場(chǎng)回報(bào)的影響進(jìn)行模型化通過(guò)時(shí)間序列數(shù)據(jù)可以對(duì)股市發(fā)展對(duì)
13、市場(chǎng)回報(bào)的影響進(jìn)行模型化通過(guò)面板數(shù)據(jù)可以同時(shí)對(duì)盈余和股市發(fā)展對(duì)產(chǎn)生的影響進(jìn)行模型化。數(shù)據(jù)取得的幾種方式一、通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)獲得檔案數(shù)據(jù)(archival study)二、通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷獲取數(shù)據(jù)三、通過(guò)實(shí)驗(yàn)法獲取數(shù)據(jù)四、通過(guò)模擬(simulation)獲取數(shù)據(jù)常用的數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些? 美國(guó) CRSP、COMPUSTAT和I/B/E/S等數(shù)據(jù)庫(kù) 中國(guó) 國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR) 巨靈數(shù)據(jù)庫(kù)(genius) 銳思數(shù)據(jù)庫(kù)(resset) 聚源數(shù)據(jù)庫(kù)(Juyuan) 萬(wàn)德數(shù)據(jù)庫(kù)(wind) 色諾芬數(shù)據(jù)庫(kù)(ccer) 國(guó)際 Bloomberg Datastream這種方法的優(yōu)勢(shì)在于可以通過(guò)設(shè)計(jì)各種問(wèn)題,直接向被調(diào)查對(duì)
14、象尋找答案 Graham,Harvey和Rajgopal(2005)通過(guò)對(duì)美國(guó)401位財(cái)務(wù)經(jīng)理進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查,并對(duì)其中20位進(jìn)行深度訪談,以尋找影響盈余報(bào)告和自愿性披露的關(guān)鍵因素。問(wèn)卷調(diào)查在我國(guó)實(shí)證會(huì)計(jì)研究中也得到了廣泛的應(yīng)用但一定程度上也被濫用 問(wèn)卷發(fā)放的隨意性,而不是通過(guò)科學(xué)的設(shè)計(jì)來(lái)隨機(jī)獲取樣本 被調(diào)查者對(duì)研究有效性的影響非常大問(wèn)卷構(gòu)建 封面信 指導(dǎo)語(yǔ) 問(wèn)題和答案 問(wèn)題按其形式分:開(kāi)放式和封閉式 問(wèn)題按其內(nèi)容分:特征、行為和態(tài)度問(wèn)卷設(shè)計(jì)要點(diǎn) 簡(jiǎn)明清楚 設(shè)計(jì)問(wèn)卷不能帶有傾向性 不提有可能難以真實(shí)回答的問(wèn)題 不能把未經(jīng)確認(rèn)的事當(dāng)做前提假設(shè)量表 總加量表 區(qū)分兩類(同意、不同意),然后加總量化 李
15、克特表 區(qū)分為兩類以上(非常同意、同意、不知道、不同意、非常不同意),然后加總量化 語(yǔ)義差異量表 兩端為一對(duì)意義相反的形容詞,中間分為7個(gè)等級(jí) 7,6,5,4,3,2,1;或+3,+2,+1,0,-1,-2,-3問(wèn)卷設(shè)計(jì)后的預(yù)回答問(wèn)卷的回收率(70%)專家調(diào)查問(wèn)卷專家調(diào)查問(wèn)卷這種方法以經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)等諸多學(xué)科的理論為基礎(chǔ),調(diào)查參與人在實(shí)驗(yàn)控制的場(chǎng)景中如何對(duì)會(huì)計(jì)問(wèn)題作出判斷、決策或采取行動(dòng)。它的優(yōu)勢(shì)在于可以操縱自變量的變化,觀察到這種變化對(duì)因變量的影響,從而更能得出因果關(guān)系的推論(羅煒,2005)。在實(shí)驗(yàn)中,通常需要將同意參加實(shí)驗(yàn)的對(duì)象隨機(jī)劃分處理組(treatment group)和控
16、制組(control group),以觀察到外生變化對(duì)行為和結(jié)果的影響。邀請(qǐng)符合條件的對(duì)象參加是否同意參加?是否隨機(jī)分配從研究中刪除劃分為處理組劃分為控制組社會(huì)實(shí)驗(yàn)研究中的隨機(jī)分配程序這對(duì)理解統(tǒng)計(jì)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法,以及一些統(tǒng)計(jì)量的屬性非常有幫助。Help simulate總體和樣本 什么是總體和樣本? 什么時(shí)候需要抽樣? 如何從總體中獲取樣本?參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量1.1.總體總體(population)(population)所研究的全部個(gè)體(數(shù)據(jù)) 的集合,其中的每一個(gè)元素也稱為個(gè)體分為有限總體和無(wú)限總體有限總體的范圍能夠明確確定,且元素的數(shù)目是有限的無(wú)限總體所包括的元素是無(wú)限的,不可數(shù)的2.2.
17、樣本樣本 (sample)(sample)從總體中抽取的一部分元素的集合構(gòu)成樣本的元素的數(shù)目稱為樣本容量或樣本量 (sample size)2022-3-18.研究我國(guó)上市公司的業(yè)績(jī)變化.研究某上市公司的業(yè)績(jī)變化當(dāng)個(gè)體足夠大時(shí),通常需要通過(guò)抽樣設(shè)計(jì)來(lái)抽取一定數(shù)量的個(gè)體作為樣本 研究我國(guó)所有企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)問(wèn)題? 研究我國(guó)所有上市公司的資本結(jié)構(gòu)問(wèn)題?從總體中抽樣的基本步驟包括: 界定研究總體,被抽樣的元素集合,如全部上市公司 抽樣單位(sampling unit)與抽樣框(sampling flame) 抽樣單位指抽樣階段中供抽樣的元素,例如先從全部上市公司的行業(yè)作為樣本,然后從該行業(yè)中企業(yè)中抽樣
18、 抽樣框是指從中抽取樣本的抽樣單位清單,如行業(yè)清單和企業(yè)清單 確定樣本規(guī)模 樣本所含個(gè)體數(shù)目 通過(guò)不同的抽樣方法從總體中抽取樣本 簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣、分層隨機(jī)抽樣、整群抽樣、系統(tǒng)抽樣和多階段抽樣等抽樣過(guò)程中總體包含的所有個(gè)體都具有同等的和獨(dú)立的機(jī)會(huì)被選中。是一種最簡(jiǎn)單的獲取有代表性樣本的方法從全部學(xué)生中隨機(jī)抽取1名學(xué)生回答問(wèn)題sample 1,count從全部學(xué)生中隨機(jī)抽取2%的學(xué)生回答問(wèn)題sample 2類似地可以全部上市公司中隨機(jī)抽取一定的公司作為樣本分層隨機(jī)抽樣過(guò)程分兩步,先將總體按其特征和研究要求分為不同的集合“層”,然后從每一“層”內(nèi)進(jìn)行抽樣先全部學(xué)生分為男和女兩層,然后從中分別隨機(jī)抽取1名學(xué)生回答問(wèn)題sample 1,count by(gender)先將全部上市公司按行業(yè)分層,然后從每個(gè)行業(yè)中隨機(jī)抽取一定的公司作為樣本sample 20,count by(hy)是將一組被調(diào)查者視作一個(gè)抽樣單位而不是個(gè)體的抽樣方法。比如調(diào)查某個(gè)地區(qū)的上市公司情況sample2 50 if age40, c(hres
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 四川省樂(lè)山市峨眉山市2024年九年級(jí)數(shù)學(xué)調(diào)研考試試卷含答案
- 九江職業(yè)技術(shù)學(xué)院《府際關(guān)系》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷
- 江蘇航運(yùn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《傳統(tǒng)木刻套色版畫(huà)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷
- 湖南科技職業(yè)學(xué)院《廣告美學(xué)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷
- 【物理】第十二章簡(jiǎn)單機(jī)械 單元復(fù)習(xí)題 2024-2025學(xué)年人教版物理八年級(jí)下學(xué)期
- 【物理】《阿基米德原理》(教學(xué)設(shè)計(jì))-2024-2025學(xué)年人教版(2024)初中物理八年級(jí)下冊(cè)
- 高考物理模擬測(cè)試題(帶答案)
- 浙江中醫(yī)藥大學(xué)《光電信息科學(xué)與工程專業(yè)導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷
- 浙江橫店影視職業(yè)學(xué)院《數(shù)字邏輯》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷
- 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)《藥理與毒理學(xué)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷
- 冬春季呼吸道傳染病防控
- 中介費(fèi)合同范本(2025年)
- 【物 理】2024-2025學(xué)年八年級(jí)上冊(cè)物理寒假作業(yè)人教版
- 2024年計(jì)算機(jī)二級(jí)WPS考試題庫(kù)380題(含答案)
- GB/T 42616-2023電梯物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)終端技術(shù)規(guī)范
- 河南省醫(yī)院信息大全
- 酒店賠償價(jià)目表
- 廣西貴港市2023年中考物理試題(原卷版)
- 外觀質(zhì)量評(píng)定報(bào)告
- 集團(tuán)總裁崗位說(shuō)明書(shū)
- 中醫(yī)藥膳學(xué)課件
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論