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论文经济指数权威发布_论文查ai率免费(2024年12月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

论文经济指数

金融经济学Podcast精选大家好！今天我想和大家分享一些我多年来收集的金融经济学Podcast，特别适合那些希望在碎片时间里提升逻辑思维和培养经济学思维方式的朋友们。希望这些推荐能帮到你们！ 1⃣️ All Else Equal 𐟧�œ歷‡数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 这个Podcast由斯坦福商学院和沃顿商学院的老师共同主持，每集大约半小时。All Else Equal是经济学中常用的一个假设，这个Podcast会邀请一些业界人士来讨论日常生活中决策过程中的常见缺陷及对策。非常值得一听。 2⃣️ EconTalk 𐟎犥�œ歷‡数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ EconTalk绝对是经济学爱好者的必听Podcast，每一期都会请来商学院著名教授或业界知名人士探讨一个金融或经济学方面的话题，经济学话题居多。 3⃣️ The Rational Reminder Podcast 𐟒እ�œ歷‡数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 这是我最近非常喜欢的一个Podcast，经常邀请一些商学院著名教授来讨论他们的代表作论文。教授们的讲解非常深入浅出，议题主要偏向金融，特别是因子投资和量化金融方面。每集时间较长，大约一小时左右。建议大家有条件的可以去YouTube看他们的视频，而且他们官网还会放每集讲解内容的文本文件，没听懂的部分可以参考文本进行查阅。 4⃣️ Masters in business 𐟏⊥�œ歷‡数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 这个Podcast隶属于Bloomberg旗下，主要讨论商业模式、投资理财等方面的内容。 5⃣️ Exchanges at Goldman Sachs 𐟏报�œ歷‡数：𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ 这是高盛的Podcast，对宏观市场经济的分析较多，也有一些国际形势和政治相关的议题，对了解宏观市场信息非常有帮助。在当今信息爆炸的时代，希望我们都能突破噪声围墙，找到真正有用的知识。加油！𐟒ꀀ

日本老龄化背景下的经济与人口问题最近我一直在研究日本的经济发展，特别是面对老龄化问题的挑战。为了更好地理解这个问题，我读了几本书，整理了一些笔记，分享给大家。《人口与经济》 𐟓š 这本书的可读性真的很棒，翻译流畅，内容通俗易懂。推荐指数五颗星！主要观点：创新是推动发达国家经济增长的关键，而不是人口。创新能提高劳动生产率和人均收入。最优人口是指人均福利水平最大的人口，超过这个标准，人均福利水平就不会再上升。日本的财政赤字主要通过发行国债来解决，国债规模庞大，偿还压力很大。总结：作者认为，人口减少不会影响经济发展，因为资本积累和技术进步可以弥补劳动力的不足。虽然需求饱和后经济增长会放缓，但日本超老龄服务市场将是一个巨大的蓝海。《后资本主义时代》 𐟌 这本书的可读性一般，推荐指数两颗星。它从资本主义的概念和定义出发，引出了后资本主义的概念，仿佛是一篇大论文的摘录，讲着讲着就跑题了，让人有点摸不着头脑。主要观点：市场经济是透明的交换，而资本主义则是集中垄断的。资本主义=市场经济+无限扩张。资本主义的极限：地球资源和环境的外部极限，以及需求成熟和饱和带来的内部极限。总结：这本书虽然有些地方让人摸不着头脑，但还是提供了一些有价值的观点，尤其是关于资本主义极限的讨论。总结 𐟓 通过这两本书，我们可以看到日本在面对老龄化问题时，经济和人口方面的一些挑战和机遇。虽然人口减少可能会带来一些经济问题，但技术创新和资本积累仍然可以推动经济发展。同时，超老龄服务市场也提供了一个新的机遇。希望这些信息对大家有所帮助！

获取经济自由度指数𐟓ˆ 如果你正在写论文需要用到经济自由度指数，那么恭喜你，我终于找到了这个宝藏数据！下面我来给大家详细讲讲怎么下载这些数据，保证你一次搞定！数据来源首先，这些数据是由美国传统基金会发布的。你可以通过他们的网站获取这些数据。具体步骤如下：第一步：打开网站打开图1中的网址（我是用谷歌梯子进的）。第二步：找到旧版数据在网站上找到“show older editions”选项，点击后会显示2006到2023年的数据。不过，我发现2006和2007年的数据没有下载窗口，所以后来我直接买了1995到2020年的整理版数据。第三步：下载数据点击“download raw data”就可以下载数据了。不过有些年份没有这个下载键，需要点进某个chapter，数据以pdf形式呈现。比如2011年的数据就在chapter3中。小贴士如果你只需要2008到2023年的数据，按照这个方法下载后自己整理一下就行了。希望这些信息对你有帮助，祝你的论文顺利完成！𐟓ˆ

𐟔 论文数据获取指南：四种实用方法在这个数据驱动的时代，找到合适的数据源对于需要进行数据分析和研究的同学们来说至关重要。今天，我将从四个方面分享一些实用的数据获取方法，帮助你轻松找到所需的数据。公开数据库𐟓Š 国家数据：涵盖各种国家宏观经济、行业经济和地区经济数据。 CEIC：包含128个国家的经济数据。 Wind（万得）：金融业全面的数据覆盖。搜数网：拥有1,761,009张统计表格和364,580,479个统计数据。中国统计信息网：以统计公报为主，包含统计年鉴、阶段发展数据、统计分析、经济新闻等。亚马逊AWS：涵盖化学、生物、经济等多个领域的数据集。 Figshare：研究成果共享平台，可以获取大牛们的研究数据。 GitHub：包含各个细分领域的数据库资源，覆盖自然科学和社会科学。数据交易平台𐟓ˆ 优易数据：由国家信息中心发起，包含政务、社会、社交、教育、消费、交通、能源、金融、健康等多个领域的数据资源。数据堂：专注于互联网综合数据交易，提供数据交易、处理和数据API服务，涵盖语音识别、医疗健康、交通地理、电子商务、社交网络、图像识别等方面。网络指数𐟓Š 百度指数：通过指数变化查看某个主题在各个时间段受关注的情况，进行趋势分析和舆情预测。阿里指数：可以按地域、按行业查看商品搜索和交易数据。友盟指数：研究移动端产品、做市场调研、用户行为分析很有帮助。爱奇艺指数：涉及到播放趋势、播放设备、用户画像、地域分布。猫眼专业版：实时统计影片的排盘情况、上座率和影院数据。网络数据采集器𐟌 火车采集器：一款专业的互联网数据抓取、处理、分析软件，可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的数据信息，并通过一系列的分析处理，准确挖掘出所需数据。八爪鱼nv：简单实用的采集器，功能齐全，操作简单，不用写规则。集搜客：一款简单易用的网页信息抓取软件，能够抓取网页文字、图表、超链接等多种网页元素。希望这些方法能帮助你找到所需的数据，顺利开展研究和数据分析！

绿色工厂如何提升企业环境信息披露？ 2024年第二期《经济研究》发表了对外经贸大学王茂斌教授的论文《绿色制造与企业环境信息披露——基于中国绿色工厂创建的政策实验》。这项研究的主要发现是，2016年启动的绿色工厂评选活动显著提升了入选企业在环境信息披露方面的质量。 𐟓Š 这项研究的工作量非常大，通过构建企业环保意识和环保行为的指标，以及利用绿色投资者和投资者实地调研来衡量外部关注度。在调节分析中，使用了雾霾指数来衡量公众关注度，用城市污染源监管信息公开指数来衡量地方监管水平。 𐟔 异质性分析中，区分了企业是否为重点排污单位、是否为国有企业以及申报时间间隔等因素。经济后果分析进一步探讨了绿色工厂评选对企业创新、ESG表现和供应链的影响。这篇文章在环境方面的研究方法堪称典范，涵盖了几乎所有可能的维度。尽管目前对绿色工厂的关注度依然不高，但这一领域仍有很大的研究空间。

2024年北大核心期刊目录新鲜出炉！ 𐟎‰ 激动人心的时刻到了！每三年更新一次的北大核心期刊目录终于发布了！这次共有1987本期刊入选，其中131本被淘汰，包括《长白学刊》、《学术交流》、《工业工程》和《资源开发与市场》等。同时，129本新期刊被收录，如《电气工程学报》、《现代电子技术》、《服装学报》和《水利经济》等。核心期刊的评价指标包括被摘量、被摘率、被引量、他引量、影响因子、他引影响因子、5年影响因子、5年他引影响因子、特征因子、论文影响分值、论文被引指数和互引指数等。在定量评价的基础上，再进行专家定性评审，从我国正式出版的中文期刊中评选出核心期刊。

2024年英国市场营销专业QS排名揭晓！ 2024年QS世界大学学科排名涵盖了60个学科，排名指标包括学术声誉、雇主声誉、每篇论文的研究引用率、H指数和国际研究网络。不同学科的研究文化和发表率差异很大，因此每个学科的指标采用不同的权重。在2024年QS市场营销专业排名中，英国的大学表现抢眼，共有10所大学入围TOP50，其中牛津大学、剑桥大学和伦敦商学院分别位列世界第2、第3和第6。以下是详细排名： 𐟏† 牛津大学：世界第2，英国第1 𐟏… 剑桥大学：世界第3，英国第2 𐟎“ 伦敦商学院：世界第6，英国第3 𐟌 伦敦政治经济学院：世界第16，英国第4 𐟏堥𘝥›𝧐†工学院：世界第21-50，英国第5-10 𐟏ž️ 兰卡斯特大学：世界第21-50，英国第5-10 𐟌 斯旺西大学：世界第21-50，英国第5-10 𐟏›️ 曼彻斯特大学：世界第21-50，英国第5-10 𐟏𐠥Ž威大学：世界第21-50，英国第5-10 𐟏栥ˆ饅𙥤祭毼š世界第21-50，英国第5-10 全球共有52所大学参与了2024QS市场营销专业排名，英国的大学在榜单上表现出色。希望这份排名能为正在考虑市场营销专业的同学们提供参考！

东财ESG论文，登上《经济研究》 𐟌Ÿ 东北财经大学金融科技学院的史永东教授及其博士研究生王淏淼在《经济研究》2023年第6期发表了一篇题为《企业与公司价值——基于ESG风险溢价的视角》的封面论文。 𐟎‰ 该论文指出，企业在履行社会责任方面已成为其可持续健康发展的重要竞争力，同时也是提升公司价值的关键因素。因此，投资者对ESG表现优异的公司要求更低的收益率，即ESG风险溢价现象。然而，基于成熟资本市场的经验研究却发现了与该理论相悖的ESG正溢价现象。 𐟓Š 为了探究这一问题，该文采用中证ESG指数数据，运用偏最小二乘法构建了新的ESG指标，从ESG风险溢价视角出发，研究企业对中国上市公司价值的影响及其形成机制。 𐟔 研究发现，不同于成熟资本市场，中国市场存在独特的ESG风险溢价现象，即ESG组合与股票未来收益率之间存在明显的负向关系。在控制多个定价因子、横截面预测指标、替换ESG指标以及使用多种稳健性检验后，上述结果仍然稳健。 𐟓Š 异质性分析表明，在套利成本、流动性约束、信息不确定性以及错误定价相对较低的股票中，ESG风险溢价更显著。经济机制分析显示，投资者对风险的预期尤其是对承受ESG风险所要求的风险补偿是ESG风险溢价存在的重要原因。 𐟏† 最后，研究发现，ESG组合收益率溢价在国有企业股票中呈现出“同质偏低”的特征，这意味着国有企业具有更高的企业价值，也更有助于投资者抵御风险。 𐟌 该文将“中国元素”和“资本市场一般规律”有机融合，验证了ESG风险溢价理论，为探索建立具有中国特色的估值体系，尤其是把握国有企业估值逻辑，挖掘国有企业内在价值提供了新的思路。

英语论文写作必备工具推荐 𐟌 数据搜集工具行行查：适合绿色环保、传媒娱乐、信息科技、地产金融等领域的同学查询。 CEIC：主要适合做中外数据对比分析，包括宏观经济、GDP、进出口、能源等。 Wind（万得）：主要提供中国大陆金融数据、信息和软件服务。国家宏观数据：提供可视化年度、季度、月度数据查询，周期性发布商品价格指数和经济运行动态信息。 𐟓š 文献查找工具谷歌学术：可以看到每篇文献被引用的次数，以及引用此文献的文章，方便了解其他作者的思路和看法。 Sci-Hub：英文文献基本都可以免费下载！只需要把文献名称或DOI号复制过来！缺点就是不能大范围模糊式搜索，只适用于精确搜索。氪研：当以上两种方法都找不到文献时，可以求助这样的学术平台，他们会根据你的题目和论文方向筛选文献。而且他们的提纲服务还会把文献嵌入到对应的小标题旁边，写论文也更方便。 𐟓– 翻译工具 Deepl：非常多人使用的网站，对于大段文字翻译精准，还可以提取整个文件进行翻译。 𐟗𚯸 思维导图工具 Xmind：写论文时用这个思维导图来设计提纲真的会很方便！

悉大Science好课，轻松拿高分！嘿，悉大的小伙伴们，今天给大家分享一下本科Science刷分课的经验！𐟓š ✅EDGU1003：健康与运动的饮食与营养【难度系数】：⭐️⭐️ 【推荐指数】：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 【可选学期】：S1、S2、Intensive 𐟑‰ 这门课主要介绍健康饮食和营养知识，没有期末考试，只有两个小测验和一篇饮食分析论文。虽然难度比往年稍有提升，但只要平时多翻翻课件和课程资料，2500字左右的饮食分析论文还是很有趣的！ ✅ECON1003：经济学中的定量方法【难度系数】：⭐️⭐️ 【推荐指数】：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 【可选学期】：S1、S2 𐟑‰ 这门课主要介绍经济学和商业中使用的定量方法，是热门的水课，有手就能学会！期中期末考试不难，老师出的题很多都在课堂上讲过，平时记得把课堂上的示例都搞懂，多翻书！ ✅CHEM101：化学基础1A 【难度系数】：⭐️⭐️⭐️ 【推荐指数】：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 【可选学期】：S1、S2 𐟑‰ 这门课是Science里的课程，主要是学习化学基础知识，是出了名的水课，容易拿高分！每周的Tutorial上老师会发讲义，有许多重要知识点。Final难度较低，考前多看看老师提到的概念，考试细心点，拿HD不难！ ✅CHEM1111：Chemistry 1A 【难度系数】：⭐️⭐️⭐️ 【推荐指数】：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 【可选学期】：S1、S2、Intensive 𐟑‰ 这门课是Science里的课程，难度不大，接近国内高中化学，容易拿高分，比CHEM101难度大一些！上课讲到的概念都要熟悉，吃透Sample的题，Quiz基本都能拿下！Final难度不大，用好老师发的讲义，Tutor给分很大方！ ✅PHYS1002：物理1A（基础）【难度系数】：⭐️⭐️⭐️ 【推荐指数】：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 【可选学期】：S1 𐟑‰ 这门课是物理基础课程，适合那些对物理感兴趣的同学。虽然难度适中，但只要认真听课，做题，拿高分也不是难事。 ✅PHIL1002：Introductory Logic 【难度系数】：⭐️⭐️⭐️ 【推荐指数】：⭐️⭐️⭐️⭐️ 【可选学期】：S2、Intensive 𐟑‰ 这门课主要介绍逻辑导论，适合那些对逻辑学感兴趣的同学。虽然难度不大，但需要一定的逻辑思维能力。只要平时多练习，考试基本没问题。学姐会持续分享更多本科Science的好课哦！𐟒•𐟒•～

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