精华内容
下载资源
问答
  • 计量模型 | 前定变量#时间FE
    2021-11-10 17:07:54

    最近在某年会的学术汇报上看到一篇DID实证论文,不过作者构建的计量模型比较特别。这篇文章的基本财务数据来自工企数据库,但却用于评估2017年实施的某项政策的政策效应。我们知道,一般的工企数据库的年份区间是1998-2013年,就算是使用最新的数据也只能到2015年(最近EPS中国微观经济数据查询系统将其更新至2015年,但数据真实性与有效性本人暂未验证),那么作者是如何用1998-2013年的财务数据来评估2017年实施的某项政策的呢?

    N o t e : Note: Note: 该文首发于微信公众号DMETP,欢迎关注!

    作者构建的基准模型如下式 ( 1 ) (1) (1)(已简化,公式可左右滑动)。

    y i t = β d i d i t + λ X i , 2009 − 2013 × μ t + φ i , t , i n d + ε i t (1) y_{it}=\beta did_{it}+\lambda X_{i,2009-2013}×\mu _t+\varphi _{i,t,ind}+\varepsilon _{it} \tag{1} yit=βdidit+λXi,20092013×μt+φi,t,ind+εit(1)

    其中, X i , 2009 − 2013 X_{i,2009-2013} Xi,20092013是一系列企业层面的控制变量在2009-2013年的均值,数据来源于工企数据库, μ t \mu _t μt是时间FE, φ i , t , i n d \varphi _{i,t,ind} φi,t,ind包括个体FE、时间FE与行业FE。样本区间是2015-2019年。

    可以观察到,被解释变量 y i t y_{it} yit与核心解释变量 d i d i t did_{it} didit均在个体与时间两个维度上变动,但控制变量 X i , 2009 − 2013 X_{i,2009-2013} Xi,20092013只随着个体变动,在时间维度上始终是一个恒常数。为了补充控制变量在时间维度上的信息,作者将这一系列控制变量与时间FE交乘,并称之为控制变量初始值的时间趋势。

    仔细思考一下,这里至少存在四个问题:

    • 第一,只有当变量本身就存在明显的时间趋势时才能以变量初始值的时间趋势来作为替代。对于企业样本来说,企业的财务数据是否存在时间趋势应该是分阶段的,比如在成长期或衰退期,企业的资产、负债等财务指标逐年增长或缩减;但企业如果处在转型期间,则趋势不太明显。此外,并非所有的财务数据都有明显的时间趋势。
    • 第二,变量初始值是2009-2013年的均值,但样本区间是2015-2019年,因此即便能用初始值的时间趋势作为实际值的替代,变量初始值也缺乏2014年的信息,代表性可能没有想象中的那么强。
    • 第三,变量与时间FE的交互项本身不能定义为变量的时间趋势。往期推文有介绍过时间趋势,变量的时间趋势就是变量初始值与时间趋势项trend的交乘,而非初始值与时间FE的交乘,后者的范围更广,实际上包含了前者。
    • 第四,多重共线性。因为变量初始值为恒常数,因此与时间FE交乘后,不同变量的交乘项可以互相表出,即存在多重共线性。

    实际上,模型中引入变量初始值(或称,前定变量)与时间趋势的交乘项是比较常见的做法,如陈诗一等(2021)在基准模型中通过控制三个前定变量(2007年各省人均实际GDP、二氧化硫工业排放强度与废气治理投资占比)与时间趋势三阶多项式的交乘项,以解决可能存在的因遗漏变量而导致的内生性,而时间趋势的三阶多项式则用来规避可能存在的多重共线性。

    [2] 陈诗一, 张建鹏, 刘朝良. 环境规制、融资约束与企业污染减排——来自排污费标准调整的证据[J]. 金融研究, 2021, 495(9): 51-71.

    更多相关内容
  • 为了研究高管薪酬与公司绩效的关系是否会受到行业...实证研究结果表明:以不同行业为视角,高管薪酬与公司绩效之间不一定存在相关性关系,行业特征作为一个调节变量,对高管薪酬和公司绩效之间的相关性关系起到调节作用。
  • 企业员工人口学变量工作特征与主观幸福感的关系工作压力的作用论文.doc
  • 对于需要用时间序列数据反映的过程变量, 综合考虑该类指标的时间序列均值、方 差或偏度等特征, 将包含企业风险演化趋势信息的时间序列数据映射为一个截面值, 从而使风险评估模型具有处理 动态信息的能力....
  • 基于行业特征企业研发的影响,以探究政府采购政策对企业研发强度是否存在影响为研究目的。以江西农业产业化龙头企业为研究对象,运用二元logistic回归模型与逐步回归分析法,探讨了行业特征、政府采购政策满意度与...
  • 调查结果提供了证据,证明所有者/经理特征,能力,公司资本规模,征信局报告以及财务报表的可用性和可信度等因素对借贷中小企业的信用决策产生了巨大影响。 从研究结果来看,存在一个框架设计来增强信用风险评估...
  • 在模型训练过程中,我们会对训练数据集进行抽象、抽取大量特征,这些特征中有离散型特征也有连续型特征。若此时你使用的模型是简单模型(如LR),那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作,然后再对离散的特征,...

      在机器学习问题中,我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数,然后通过学习得到的参数确定模型的表示,最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作。在模型训练过程中,我们会对训练数据集进行抽象、抽取大量特征,这些特征中有离散型特征也有连续型特征。若此时你使用的模型是简单模型(如LR),那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作,然后再对离散的特征,进行one-hot编码或哑变量编码。这样的操作通常会使得我们模型具有较强的非线性能力。那么这两种编码方式是如何进行的呢?它们之间是否有联系?又有什么样的区别?是如何提升模型的非线性能力的呢?下面我们一一介绍:

    one-hot encoding

      关于one-hot编码的具体介绍,可以参考一篇博客,博客地址:特征提取方法: one-hot 和 IF-IDF。这里,不再详细介绍。one-hot的基本思想:将离散型特征的每一种取值都看成一种状态,若你的这一特征中有N个不相同的取值,那么我们就可以将该特征抽象成N种不同的状态,one-hot编码保证了每一个取值只会使得一种状态处于“激活态”,也就是说这N种状态中只有一个状态位值为1,其他状态位都是0。举个例子,假设我们以学历为例,我们想要研究的类别为小学、中学、大学、硕士、博士五种类别,我们使用one-hot对其编码就会得到:

           

    dummy encoding


    哑变量(Dummy Variable),也叫虚拟变量,引入哑变量的目的是,将不能够定量处理的变量量化,如职业、性别对收入的影响,战争、自然灾害对GDP的影响,季节对某些产品(如冷饮)销售的影响等等。 这种“量化”通常是通过引入“哑变量”来完成的。根据这些因素的属性类型,构造只取“0”或“1”的人工变量,通常称为哑变量(dummy variables),记为D。

      哑变量编码直观的解释就是任意的将一个状态位去除。拿上面的例子来说,我们用4个状态位就足够反应上述5个类别的信息,也就是我们仅仅使用前四个状态位 [0,0,0,0] 就可以表达博士了。只是因为对于一个我们研究的样本,他已不是小学生、也不是中学生、也不是大学生、又不是研究生,那么我们就可以默认他是博士。(额,当然他现实生活也可能上幼儿园,但是我们统计的样本中他并不是,^-^)。所以,我们用哑变量编码可以将上述5类表示成:

          


    再举一个例子,假设变量“职业”的取值分别为:工人、农民、学生、企业职员、其他,5种选项,我们可以增加4个哑变量来代替“职业”这个变量,分别为D1(1=工人/0=非工人)、D2(1=农民/0=非农民)、D3(1=学生/0=非学生)、D4(1=企业职员/0=非企业职员),最后一个选项“其他”的信息已经包含在这4个变量中了,所以不需要再增加一个D5(1=其他/0=非其他)了。这个过程就是引入哑变量的过程,其实在结合分析(conjoint analysis)中,就是利用哑变量来分析各个属性的效用值的。

    在线性回归分析中引入哑变量的目的是,可以考察定性因素对因变量的影响,引入哑变量有两种方式:加法方式与乘法方式。
    所谓加法方式是指,哑变量作为单独的自变量,有独立的系数,从几何意义上来讲,就是只改变回归直线的截距(constant),不改变斜率(B);(PS:在这里我认为应该这样理解,假设原有的回归的方程为y(x1)=w1*x1+b,引入一个哑变量,就变成 y(x1,x2)=w1*x1+w2*x2+b,对于x1来说,加入哑变量并没有影响其斜率,而是影响了截距。乘法方式则是y(x1,x2)=w1*x1+w2*x2*x1+b=(w1+w2*x2)*x1+b,也就是影响了斜率)
    而乘法方式则正好相反,不改变截距,只改变斜率,因为哑变量在回归方程中不是作为一个独立的自变量,而是与其中某一个自变量相乘后作为一个自变量。
    当然,也可以同时使用加法和乘法来引入哑变量,即同时改变截距和斜率。
    由于哑变量的取值只有0和1,它起到的作用像是一个“开关”的作用,它可以屏蔽掉D=0的case,使之不进入分析,在spss软件中就是filter的作用。我试验了一下,确实如此。
    利用spss软件自带的data:car.sav,分析汽车的功率与100米加速时间的关系,将变量“filter_”作为哑变量,我们分别run两次线性回归分析,然后对比这2次的结果,来说明上面的想法。  第一次:将哑变量“filter_” role=”presentation” style=”position: relative;”>”作为哑变量,我们分别run两次线性回归分析,然后对比这2次的结果,来说明上面的想法。  
    第一次:将哑变量“filter_
    ”作为哑变量,我们分别run两次线性回归分析,然后对比这2次的结果,来说明上面的想法。  第一次:将哑变量“filter_
    ”作为哑变量,我们分别run两次线性回归分析,然后对比这2次的结果,来说明上面的想法。 *horse”作为自变量,进行线性回归分析;
    第二次,利用变量“filter_”进行筛选case,即不分析filter_” role=”presentation” style=”position: relative;”>”进行筛选case,即不分析filter_”进行筛选case,即不分析filter_=0的case,同样将“accel”作为因变量,而只将“horse”作为自变量;
    两次的线性回归结果分别为:
    第一次:accel=20.495-0.049*horse-0.007*”filter_*horse"+0.738*filter_” role=”presentation” style=”position: relative;”>*horse”+0.738*filter_*horse"+0.738*filter_
    第二次:accel=21.234-0.056*horse
    当filter_$=1时,第一次计算的公式正好等于第二次机算的公式。

    one-hot编码和dummy编码:区别与联系

      通过上面的例子,我们可以看出它们的“思想路线”是相同的,只是哑变量编码觉得one-hot编码太罗嗦了(一些很明显的事实还说的这么清楚),所以它就很那么很明显的东西省去了。这种简化不能说到底好不好,这要看使用的场景。下面我们以一个例子来说明:

      假设我们现在获得了一个模型,这里自变量满足(因为特征是one-hot获得的,所有只有一个状态位为1,其他都为了0,所以它们加和总是等于1),故我们可以用表示第三个特征,将其带入模型中,得到:

         

    这时,我们就惊奇的发现这两个参数是等价的!那么我们模型的稳定性就成了一个待解决的问题。这个问题这么解决呢?有三种方法:

    (1)使用正则化手段,将参数的选择上加一个限制,就是选择参数元素值小的那个作为最终参数,这样我们得到的参数就唯一了,模型也就稳定了。

    (2)把偏置项去掉,这时我们发现也可以解决同一个模型参数等价的问题。

        

      因为有了bias项,所以和我们去掉bias项的模型是完全不同的模型,不存在参数等价的问题。

    (3)再加上bias项的前提下,使用哑变量编码代替one-hot编码,这时去除了,也就不存在之前一种特征可以用其他特征表示的问题了。

    总结:我们使用one-hot编码时,通常我们的模型不加bias项 或者 加上bias项然后使用正则化手段去约束参数;当我们使用哑变量编码时,通常我们的模型都会加bias项,因为不加bias项会导致固有属性的丢失

    选择建议:我感觉最好是选择正则化 + one-hot编码;哑变量编码也可以使用,不过最好选择前者。虽然哑变量可以去除one-hot编码的冗余信息,但是因为每个离散型特征各个取值的地位都是对等的,随意取舍未免来的太随意。

    连续值的离散化为什么会提升模型的非线性能力?

       简单的说,使用连续变量的LR模型,模型表示为公式(1),而使用了one-hot或哑变量编码后的模型表示为公式(2)

         

    式中表示连续型特征,分别是离散化后在使用one-hot或哑变量编码后的若干个特征表示。这时我们发现使用连续值的LR模型用一个权值去管理该特征,而one-hot后有三个权值管理了这个特征,这样使得参数管理的更加精细,所以这样拓展了LR模型的非线性能力。

      这样做除了增强了模型的非线性能力外,还有什么好处呢?这样做了我们至少不用再去对变量进行归一化,也可以加速参数的更新速度;再者使得一个很大权值管理一个特征,拆分成了许多小的权值管理这个特征多个表示,这样做降低了特征值扰动对模型为稳定性影响,也降低了异常数据对模型的影响,进而使得模型具有更好的鲁棒性

    展开全文
  • 线性多元回归分析是使用公司的杠杆,账面价值的价格以及EBDITA的企业价值作为因变量,而公平的员工待遇以及员工对销售的薪酬作为自变量进行的。 结果表明,员工薪酬与公司估值之间存在负相关关系,并证实高杠杆率的...
  • 财会论文变量企业融资约束

    万次阅读 2020-08-08 22:50:41
    #企业融资约束 不同参考文献计算融资约束有不同的方法,以下计算三种常用方法 KZ指数 借鉴Kaplan and Zingales(1997),以中国上市公司为样本构建KZ指数,用以衡量融资约束程度。具体而言,按以下步骤构建KZ指数 ...

    不同参考文献计算融资约束有不同的方法,以下计算三种常用方法

    KZ指数

    借鉴Kaplan and Zingales(1997),以中国上市公司为样本构建KZ指数,用以衡量融资约束程度。具体而言,按以下步骤构建KZ指数

    1. 对全样本各个年度都按经营性净现金流/上期总资产(CFi,t/Ai,t-1)、现金股利/上期总资产(DIVi,t/Ai,t-1)、现金持有/上期总资产(Ci,t/Ai,t-1)、资产负债率(LEVit)和Tobin`s Q(Qit)进行分类。如果CFi,t/Ai,t-1低于中位数,则KZ1取1,否则取0;如果DIVi,t/Ai,t-1低于中位数,则KZ2取1,否则取0;如果Ci,t /Ai,t-1低于中位数,则KZ3取1,否则取0;如果LEVit高于中位数,则KZ4取1,否则取0;如果Qit高于中位数,则KZ5取1,否则取0
    2. 计算KZ指数,令KZ = KZ1 + KZ2 + KZ3 + KZ4 + KZ5
    3. 采用排序逻辑回归,KZ指数作为因变量,对CFi,t/Ai,t-1、DIVi,t/Ai,t-1、Ci,t/Ai,t-1、LEVit、Qit进行回归,估计出各变量的回归系数
    4. 运用上述回归模型的估计结果,可计算出每一家上市公司融资约束程度的KZ指数,KZ指数越大,意味着上市公司面临的融资约束程度越高

    参考文献:

    • Kaplan S N, Zingales L. Do investment-cash flow sensitivities provide useful measures of financing constraints?[J]. The quarterly journal of economics, 1997, 112(1): 169-215.
    • 魏志华,曾爱民,李博.金融生态环境与企业融资约束——基于中国上市公司的实证研究[J].会计研究,2014(05):73-80+95.

    WW指数

    KZ指数中代表企业投资机会的托宾q值通常具有非常大的测量误差,可能降低对融资约束的测量精准度

    WW指数除了考虑企业自身财务特征,还考虑企业外部行业特征,具有更广泛经济意义,且剔除托宾q值,提高精度

    WW指数计算公式如下:

    λ i , t = b 1 T L T D i , t + b 2 D I V P O S i , t + b 3 L N T A i , t + b 4 S G i , t + b 5 I S G i , t + b 6 C F i , t \lambda_{i,t}=b_1TLTD_{i,t}+b_2DIVPOS_{i,t}+b_3LNTA_{i,t}+b_4SG_{i,t}+b_5ISG_{i,t}+b_6CF_{i,t} λi,t=b1TLTDi,t+b2DIVPOSi,t+b3LNTAi,t+b4SGi,t+b5ISGi,t+b6CFi,t

    其中,TLTDi,t是长期负债与总资产之比, DIVPOSi,t是分红时取值为1的虚拟变量, LNTAi,t是总资产的自然对数, SGi,t是企业的销售增长率, ISGi,t是企业所处行业的销售增长率, CFi,t是现金流与总资产的比值。系数向量b由White和Wu(2006)给出,该数值越大,表示企业融资约束程度越高

    参考文献:

    • Whited T M, Wu G. Financial constraints risk[J]. The Review of Financial Studies, 2006, 19(2): 531-559.
    • 石璋铭,谢存旭.银行竞争、融资约束与战略性新兴产业技术创新[J].宏观经济研究,2015(08):117-126.

    SA指数

    KZ指数和WW指数包含了很多具有内生性的金融变量,比如现金流、杠杆等,而融资约束与现金流和企业杠杆等金融变量之间相互决定,为避免内生性干扰,Hadlock和Pierce(2010)按照KZ方法,依据企业财务报告划分企业融资约束类型,然后仅实用企业规模和企业年龄两个随事件变化不大且具有很强外生性的变量构建SA指数

    SA指数计算公式如下:

    S A i , t = − 0.737 × S I Z E i , t + 0.043 × S I Z E i , t 2 − 0.04 × A G E i , t SA_{i,t}=-0.737 \times SIZE_{i,t}+0.043 \times SIZE^2_{i,t}-0.04 \times AGE_{i,t} SAi,t=0.737×SIZEi,t+0.043×SIZEi,t20.04×AGEi,t

    SA指数为负,绝对值越大,表示企业融资约束程度越高

    参考文献:

    • Hadlock C J, Pierce J R. New evidence on measuring financial constraints: Moving beyond the KZ index[J]. The Review of Financial Studies, 2010, 23(5): 1909-1940.
    • 鞠晓生,卢荻,虞义华.融资约束、营运资本管理与企业创新可持续性[J].经济研究,2013,48(01):4-16.
    展开全文
  • 现有客户购买行为预测模型无法兼顾购买行为随机性、异质性及变量相关性的特征。单变量多层贝叶斯统计模型虽然解决了随机性、异质性问题,然而仍然忽略客户购买间隔与购买金额之间的相关性。双变量多层贝叶斯模型假设...
  • KMV的MATLAB的代码 运行流程 1、运行环境 win10、python3.6.4 2、运行之前需安装有如下python包 re, pandas, numpy, ...51个特征进行建模。 最终取得 复赛 A榜 第一,B 榜第五得成绩。 比赛链接 :
  • 本文利用上市家族企业的数据,基于多元回归模型,研究了家族企业继承过程中家族企业会计信息质量的变化,以及家族特征变量-教育水平对家族企业之间关系的调节作用。继承和会计保守主义。 研究结果表明:家族企业的...
  • 本文主要讲述python全局变量、局部变量和导入模块变量的方法。具有很好的参考价值,下面跟着小编一起来看下吧 定义在函数内的变量有局部作用域,在一个模块中最高级别的变量有全局作用域。本文主要讲述全局变量、...

    本文主要讲述python全局变量、局部变量和导入模块变量的方法。具有很好的参考价值,下面跟着小编一起来看下吧
    定义在函数内的变量有局部作用域,在一个模块中最高级别的变量有全局作用域。本文主要讲述全局变量、局部变量和导入模块变量的方法。

    参考:《Python核心编程 (第二版)》

    一. 局部变量

    声明适用的程序的范围被称为了声明的作用域。在一个过程中,如果名字在过程的声明之内,它的出现即为过程的局部变量;否则出现即为非局部。例:

    def foo(x): 
     print 'x = ',x 
     x = 200
     print 'Changed in foo(), x = ',x 
    x = 100
    foo(x) 
    print 'x = ',x
    

    输出结果如下:

    >>> 
    x = 100 
    Changed in foo(), x = 200 
    x = 100
    

    在主块中定义x=100,Python使用函数声明的形参传递x至foo()函数。foo()中把x赋值为200,x是函数的局部变量;所以在函数内改变x的值,主块中定义的x不受影响。

    核心笔记:

    当搜索一个标识符时,Python先从局部作用域开始搜索。如果在局部作用域内没有找到那个名字,那么一定会在全局域找到这个变量,否则会被抛出NameError异常。

    作用域的概念和用于找到变量的名称空间搜索顺序相关。当一个函数执行时,所有在局部命名空间的名字都在局部作用域内;当查找一个变量时,第一个被搜索的名称空间,如果没有找到那个变量,那么就可能找到同名的局部变量。

    二. 全局变量

    全局变量的一个特征是除非删除掉,否则它们存活到脚本运行结束,且对于所有的函数,它们的值都是可以被访问的。然而局部变量,就像它们存放的栈,暂时地存在,仅仅只依赖于定义它们的函数现阶段是否处于活动。当一个函数调用出现时,其局部变量就进入声明它们的作用域。在那一刻,一个新的局部变量名为那个对象创建了,一旦函数完成,框架被释放,变量将会离开作用域。

    X = 100
    def foo(): 
     global X 
     print 'foo() x = ',X 
     X = X + 5
     print 'Changed in foo(), x = ',X 
    def fun(): 
     global X 
     print 'fun() x = ',X 
     X = X + 1
     print 'Changed in fun(), x = ',X 
    if __name__ == '__main__': 
     foo() 
     fun() 
     print 'Result x = ',X
    

    输出结果如下:

    >>> 
    foo() x = 100 
    Changed in foo(), x = 105 
    fun() x = 105 
    Changed in fun(), x = 106 
    Result x = 106
    

    核心笔记:

    使用global语句定义全局变量。当使用全局变量同名的局部变量时要小心,如果将全局变量的名字声明在一个函数体内,全局变量的名字能被局部变量给覆盖掉。所以,你应该尽量添加global语句,否则会使得程序的读者不清楚这个变量在哪里定义的。

    你可以使用同一个global语句指定多个全局变量。例如global x, y, z。

    当我在制作Python爬虫时,需要想函数中传递url,循环爬取每个url页面的InfoBox,此时的文件写入操作就可以有两种方法实现:1.通过传递参数file;2.通过定义全局变量file。

    SOURCE = open("F:\\test.txt",'w') 
    def writeInfo(i): 
     global SOURCE 
     SOURCE.write('number'+str(i)+'\n') 
    def main(): 
     i=0
     while i<50: 
     writeInfo(i) 
     print i 
     i=i+1
     else: 
     print 'End'
     SOURCE.close() 
    main()
    

    PS:在此种用法中,如果我们在函数writeInfo()中不使用global 声明全局变量SOURCE,其实也可以使用,但是此时应该是作为一个内部变量使用,由于没有初始值,因此报错。Python查找变量是顺序是:先局部变量,再全局变量。

    UnboundLocalError: local variable 'SOURCE' referenced before assignment 
    

    写到这里,给大家推荐一个资源很全的python学习聚集地,点击进入,这里有资深程序员分享以前学习心得,学习笔记,还有一线企业的工作经验,且给大家精心整理一份python零基础到项目实战的资料,每天给大家讲解python最新的技术,前景,学习需要留言的小细节

    三. 模块导入变量

    主要方法是通过在py文件中模块定义好变量,然后通过import导入全局变量并使用。例:

    import global_abc 
    def foo(): 
     print global_abc.GLOBAL_A 
     print global_abc.GLOBAL_B 
     print global_abc.GLOBAL_C 
     global_abc.GLOBAL_C = global_abc.GLOBAL_C + 200
     print global_abc.GLOBAL_C 
      
    if __name__ == '__main__': 
     foo() 
     print global_abc.GLOBAL_A + ' ' + global_abc.GLOBAL_B 
     print global_abc.GLOBAL_C 
     输出如下所示,全局变量结构是可以改变的。
    >>> 
    hello 
    world 
    300
    500
    hello world 
    500
    

    截图如下所示:在这里插入图片描述
    PS:应该尽量避免使用全局变量。不同的模块都可以自由的访问全局变量,可能会导致全局变量的不可预知性。对全局变量,如果程序员甲修改了_a的值,程序员乙同时也要使用_a,这时可能导致程序中的错误。这种错误是很难发现和更正的。同时,全局变量降低了函数或模块之间的通用性,不同的函数或模块都要依赖于全局变量。同样,全局变量降低了代码的可读性,阅读者可能并不知道调用的某个变量是全局变量,但某些情况不可避免的需要使用它。

    最后关于闭包和Lambda(相当于函数)就不再介绍。

    展开全文
  • 【单选题】Python机器学习方向的第三方库是 【单选题】在Python中,关于全局变量和局部变量,以下选项中描述不正确的是 【单选题】关于夹具的选择以下说法错误的是: 【判断题】B2B电子商务指的是企业与消费者之间通过...
  • 为充分识别高危网贷企业特征,以中小型网贷企业为样本,通过指标筛选,挑选出与风险识别相关度较高的指标作为指标变量。并利用BP神经网络算法模型得出高危网贷企业在不同条件下的信用风险识别率和信用风险分类正确...
  • 离散型随机变量的概率分布

    千次阅读 2020-12-16 16:51:59
    这一小节我们一起学习几个离散型随机变量里的特殊的概率分布:几何分布、二项分布和泊松分布。 几何分布 乘风破浪的姐姐最近正在热播,还记得万茜小姐姐第一次个人solo的那段吉他弹唱吗?第一次她在台上弹错了,第二...
  • 在数据进行建模分析,无法直接把类别变量放入模型中去分析,因此,需要对类别变量进行处理。最常见的方法是对类别变量做因子化处理、哑变量编码或one-hot编码、目标编码。 还有将连续性变量变成离散型的。在机器学习...
  • 按照这个思路,一般会去问卷收集或在哪个网站下载部分女性的受教育情况,工资,及其他特征数据,例如年龄,毕业院校等级等个人特征,然后做回归。不过这样做有一个问题,就是登记的女性,都是在工作的,但是许多受...
  • 【单选题】7、已知int a[]=new int[100],在下列给出的数组元素中,非法的是【判断题】资产,是指企业过去及未来的交易或者事项形成的,由企业拥有或者控制的,预期会给企业带来经济利益的资源。【其它】以5寸相纸为一版,...
  • ( )【单选题】关于Python语言的变量,以下选项中说法正确的是【单选题】1825年英国的克路斯发明了真正具有仪表特征是:( )。【判断题】按水表计数器形式分,水表可分为液封水表、干式水表、湿式水表。【单选题】尺寸线...
  • 物流系统的行为动力学特征分析,姚灿中,,本文首先通过对某大型物流基地钢材产品出库的间隔分布进行分析,发现大型物流基地的各个仓库的钢材产品出库均具有阵发特征,出库
  • 【单选题】在己二酸和己二醇缩聚反应中加入的少量醋酸所起到的作用为 【判断题】驱虫药宜睡前服 【多选题】流行性腮腺炎患儿可出现的变证有() 【多选题】对某市工业企业状况进行调查,得到下面资料,属于统计指标的有...
  • 该模型指定了上下文变量,例如决策者特征,IS特征,组织特征和环境特征,这些因素是小企业采用IS的主要决定因素。 在166个小型企业中进行了问卷调查。 数据分析表明,具有某些CEO特征(IS知识的创新性和水平),...
  • CAD系统变量

    千次阅读 2018-05-11 14:34:07
    *CAD系统变量 要获取到系统变量的值,然后解析系统变量的含义,在网上找到这些资料: 3DDWFPREC 控制三维DWF发布的精度。 3DCONVERSIONMODE 用于将材质和光源定义转换为当前产品版本。 3DSELECTIONMODE 控制使用...
  • Stata中因子变量的使用方法

    万次阅读 2018-06-26 18:07:35
    年度、公司或行业特征 的 虚拟变量 。当虚拟变量的数目众多时,采用手动输入变量的方式会非常耗时。例如,下述 模型(1) 是文献中广泛应用的 双向固定效应模型 : y i t = α i + λ t + x i t ′ β + ε i t ( 1...
  • 关于企业家的特征,他们与研究变量没有任何显着的关联。 成本降低和年龄,以及商业价值和年龄分析有适度的关联。 在结构方程的建模中,发现所有的研究变量都有足够的拟合优度指标。英文:公司在成本领先和差异化...
  • static 声明的变量在C语言中有两方面的特征: 1)、变量会被放在程序的全局存储区中,这样可以在下一次调用的时候还可以保持原来的赋值。这一点是它与堆栈变量和堆变量的区别。 2)、变量用static告知编译器,自己...
  • 在控制住了股权集中度、市场势力和行业特征变量的影响后,本研究的计量检验发现:战略性产业的企业规模与创新绩效呈倒U型关系,而竞争性产业的企业规模与创新绩效表现为正U型关系;民营企业规模对创新绩效具有显著的...
  • 本文以沪深A股2000-2014年间1503家上市公司为样本,利用市值规模、账面市值比、资本支出和总资产回报四个企业特征变量作为实物期权的代理变量,分别对个股贝塔和预期超额收益率进行实物期权调整,给出了经实物期权...
  • 时间是决定企业兴衰的最关键因素。这就是为什么我们看到商店和电子商务平台的销售与节日一致。这些企业分析多年的消费数据,以了解打开大门的最佳时间,并...我们在Web上看到的大多数例子都是用单变量时间序列来处...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 41,547
精华内容 16,618
关键字:

企业特征变量

友情链接: upanjiance.zip