固定效應還是隨機效應？Stata：如何處理固定效應模型中的單期數據-xtfesingStata：固定效應分析新命令-sumhdfextheckmanfe：面板Heckman模型的固定效應估計regife：面板交互固定效應模型-Interactive Fixed Effect引力模型-高維固定效應面板泊松模型ocmt：高維固定效應模型的變量篩選問題Stata新命令：ppmlhdfe-面板計數模型-多維固定效應泊松估計Stata：非對稱固定效應模型reghdfe：多維面板固定效應估計專題：倍分法DID.
在[更廣泛主題]領域內，提出一些與[特定興趣或主題]相關的潛在主題。我正在討論[特定主題，例如，“城市規劃”]與[另一個主題，例如，“可持續發展”]的關系，在[特定地區或國家，例如，“拉丁美洲”]。這是我關于[特定主題]的論文的初稿論文陳述：[粘貼您的論文陳述]。我打算將關于[特定主題，例如，“基因治療”]的發現從[來源或數據集，例如，“最近的臨床試驗”]壓縮成[特定事件，例如，“生物技術會議”]的摘要。
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目前經營風險指標表、向銀行借款統計表完整數據區間從2000年開始，破產重整案件表、股權出質情況表完整數據區間從2008年開始，破產重整案件進程表完整數據區間從2014年開始，全國強制清算與破產案件統計表完整數據區間從2017年開始，重整出資人明細表、重整公司資產負債情況表完整數據區間從2018年開始，公司基本信息表完整數據區間從2023年開始，其余表完整數據區間從2024年開始。
我還報告了滯后變量（lagging variables）、將連續變量轉換為虛擬變量、變量取對數（logging variables）和定義行業方面的方法差異。表格 6 改變方法時t統計量的變化：隨機生成的解釋變量4.2.2準隨機解釋變量作為純隨機解釋變量的替代方案，我通過隨機組合來自Compustat的數據項來創建解釋變量。表7表明，當解釋變量和因變量具有潛在相關性時，方法差異對t統計量的影響可能要大得多，而不是將其構建為獨立變量時，如表6所示。
我還報告了滯后變量（lagging variables）、將連續變量轉換為虛擬變量、變量取對數（logging variables）和定義行業方面的方法差異。表格 6 改變方法時t統計量的變化：隨機生成的解釋變量4.2.2準隨機解釋變量作為純隨機解釋變量的替代方案，我通過隨機組合來自Compustat的數據項來創建解釋變量。表7表明，當解釋變量和因變量具有潛在相關性時，方法差異對t統計量的影響可能要大得多，而不是將其構建為獨立變量時，如表6所示。
截面數據DID講述, 截面做雙重差分政策評估的范式。郵箱：econometrics666@sina.cn所有計量經濟圈方法論叢的code程序, 宏微觀數據庫和各種軟件都放在社群里.歡迎到計量經濟圈社群交流訪問.作者發現，大饑荒給幸存者，特別是在饑荒中的幼兒造成嚴重的健康和經濟后果。考慮到饑荒嚴重程度的時間和地理差異，作者構建了雙重差分估計量，以識別饑荒的早期暴露對中年時期健康和社會經濟狀況的影響。2年，計量經濟圈公眾號近1000篇文章，
AI提示詞：真特么受夠了AI寫的內容有一股「AI味」，直到我加了這段話...“我現在使用 ChatGPT 幫我寫文章、寫文案的時候，ChatGPT 寫出來的文字看起來有一種“AI 味”，你知道我在說什么嗎，AI 味道是怎么來的？”所以，我繼續追問，讓 ChatGPT 生成一段具有 AI 味的文本，嗯，很典型，一眼 AI 寫。關注我，點贊在看轉發本文并截圖到公眾號后臺，送你一份我的 5w 字原創 AI 學習資料，包括 AI提示詞、AI工具、AI副業變現。
——75位會計名家絕大部分是會計或財務類專業博士畢業的，也有個別的是其他專家（比如復旦大學洪劍峭老師的博士論文是數學方面的），有8位會計名家的博士畢業論文題目尚未查找到資料；——75位會計名家的博士論文導師有83人次，因為部分會計名家的博士論文指導老師是2位或3位，且導師可能不是一所院校的；——有9位會計名家也是會計名家的博士論文指導老師，由此出現了師生都是會計名家的情況。
一文說透：公共數據授權運營、數據資產評估登記、數據資產入表、數據資本化定義及路徑。而數據資產評估登記則為數據資產的價值提供了官方認可和記錄，有助于保障數據資產交易的公正性和合法性，促進數據資產的流通和交易。總之，公共數據授權運營、數據資產評估登記、數據資產入表以及數據資本化是數字經濟發展的必然趨勢，對于推動數據要素市場的建立和完善，促進經濟創新發展具有重要意義。
數據要素、數據資源、數據資產和數字資產的聯系與區別。然而，數據要素、數據資源、數據資產和數字資產這幾個概念經常被混淆使用。數據資產是指具有經濟價值的數據資源。數據要素是數據資源的基礎，數據資源是形成數據資產的前提，而數字資產則是數據資產的一種特殊形式。數據要素更強調數據的基本構成，數據資源側重于數據的集合和存儲，數據資產強調數據的經濟價值，而數字資產則更關注數字形式的資產。
三大報表勾稽關系的實踐。最近在讀《玩轉財報》，文中對于三大報表勾稽關系的解讀使我收獲頗豐，回想我自己讀財報時，由于懶惰心理作祟，多是用一種孤立、片面的視角，沒有真正沉下心來把不同報表之間的科目和數字盤清楚，于是決定自己動手過一下這些勾稽關系。但這里有個細節問題，就是現金流量表里面“期末現金及現金等價物余額”的數字（47.01億），與資產負債表里“貨幣資金”的數字（47.18億）對不上，相差0.17億元左右。
（后附文獻綜述模板，可直接抄！！）文獻綜述如何架構？文獻綜述是什么？文獻綜述是一種綜合性評述，目的是總結某個研究領域的現有知識，并提供對已有文獻的分析和評價。如何架構文獻綜述？許多文獻綜述會包含一個章節，說明選擇文獻的標準和信息的呈現方式，以便讀者更好地理解作者的視角和方法。參考文獻清單非常重要，因為文獻綜述是基于現有文獻撰寫的，因此應詳細列出所有引用的文獻，并在必要時提供頁碼和章節信息。
一、什么是數據資產入表（一）什么是數據資產數據要素、數據資源和數據資產對于數據資源、數據資產和數據要素這三個概念，人們往往容易混淆。2、主數據管理主數據是數據之源。— 03 —企業如何應對數據資產入表挑戰目前數據入表確實還有些問題待解決，包括數據資產收入成本匹配問題、數據資產成本歸集的內部控制、數據資產的時變性、數據資產的攤銷方法、數據資產的攤銷年限、數據資產的稅會政策差異等，但有問題不可怕。
作者單位：1.東北財經大學會計學院，2.中國會計學會。摘要：本文以人工智能為研究背景，基于會計信息系統論與會計管理活動論，結合TOE理論框架對會計變革的演進邏輯與分析框架進行研究，得出如下結論：第一，對會計而言，弱人工智能技術特征的影響具有普遍性，強人工智能技術特征影響程度相對較低；第四，人工智能將為會計工作者、會計決策、會計學科屬性、會計倫理、會計主體、會計內容等會計工作提供積極的變革動力。
AI提示詞：Kimi一鍵生成萬字長文？今天給大家介紹一下如何用簡單的提示詞，在Kimi中一鍵生成萬字長文。打開Kimi官方網站：https://kimi.moonshot.cn ，點擊左側的【Kimi+】，然后點擊【長文生成器】在提示詞中添加一些細節的說明，讓Kimi更好的完成任務，提示詞：查看了一下生成字數，達到了8000字，雖然沒有直接一下子輸出一萬字那么夸張，但是我們通過優化提示詞可以顯著的提升Kimi的輸出長度，是可以滿足萬字長文的需求的。
數據資產入表、確權、評估、作價各環節注意事項解析。一、數據資產入表的注意事項（一）明確數據資產的定義和范圍在將數據資產入表之前，需要明確數據資產的定義和范圍。二、數據資產確權的注意事項（一）確定數據資產的所有權數據資產的所有權是確權的核心問題。三、數據資產評估的注意事項（一）選擇合適的評估方法如前所述，數據資產的價值評估方法包括市場法、收益法和成本法等。
非關聯貸款的利率比關聯貸款和官方銀行貸款都要高得多，而且這些貸款大部分流入了房地產。亮點：（1）文章展示了中國官方銀行體系高度扭曲的證據，即銀行貸款利率遠低于市場利率，委托貸款涉及特權企業，這些企業可以通過廉價渠道獲得資本，將資金輸送給不那么特權的企業。作者表明，非關聯貸款比關聯貸款風險更大，因為非關聯貸款流入房地產行業的比例要大得多，而且它們事后更有可能出現問題。
非關聯貸款的利率比關聯貸款和官方銀行貸款都要高得多，而且這些貸款大部分流入了房地產。亮點：（1）文章展示了中國官方銀行體系高度扭曲的證據，即銀行貸款利率遠低于市場利率，委托貸款涉及特權企業，這些企業可以通過廉價渠道獲得資本，將資金輸送給不那么特權的企業。作者表明，非關聯貸款比關聯貸款風險更大，因為非關聯貸款流入房地產行業的比例要大得多，而且它們事后更有可能出現問題。
城投公司數據資產入表初步解析。那么，數據資產入表的政策背景和實施路徑是什么，已經實現數據資產入表的城投公司有哪些特征，數據資產入表對城投公司有哪些價值，城投公司數據資產入表的操作要點有哪些？上海數據交易所發布的《數據資產入表及估值實踐與操作指南》（簡稱“操作指南”）將數據資產入表路徑劃分為：數據資產的確認、評估，以及計量和披露三個關鍵步驟，為數據資產的合規應用提供指引。