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最新推荐文章于 2025-05-21 13:37:34 发布
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分类专栏： IOS项目实践 IOS高阶 文章标签： 电商 app 源码
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2011-2023年北大数字普惠金融指数数据（含31个省、337个地级市、2800个区县）.zip
12-12
2011-2023年北大数字普惠金融指数“第六期”（包括省市县） 1、时间：省级和地级市级的时间区间为2011-2023年 其中县级的时间为2014-2023年 2、来源：北大数字普惠金融指数 3、范围：全国31省，337个地级市以及2800个县 4、指标：综合指数、覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、投资业务、信用业务、信贷业务、数字化程度 这套指数包括数字普惠金融指数，以及数字金融覆盖广度、数字金融使用深度以及普惠金融数字化程度；此外使用深度指数中还包含支付、信贷、保险、信用、投资、货币基金等业务分类指数；但由于监管和公司数据安全审核等方面的原因，2019-2022年的信用和货币基金分指数，没有对外公布。 5、参考文献：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
北京大学数字普惠金融指数省市县合集（PKU-DFIIC）2011-2023.xlsx
03-20
1、指数名称：北京大学数字普惠金融指数 2、课题组：本指数由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁科技集团研究院组成的联合课题组负责编制，课题组顾问包括北京大学数字金融研究中心主任黄益平，蚂蚁集团研究院院长李振华。第一期指数（2011-2015）课题组成员主要包括：郭峰、孔涛、王靖一、张勋、程志云、阮方圆、孙涛、王芳。第二期到第六期指数（2016-2023）课题组成员主要包括：郭峰、王靖一、程志云、李勇国、王芳。课题组也获得了北京大学和蚂蚁集团多位同事的技术支持。 3、指数属性：这套指数包括数字普惠金融指数，以及数字金融覆盖广度、数字金融使用深度以及普惠金融数字化程度；此外使用深度指数中还包含支付、信贷、保险、信用、投资、货币基金等业务分类指数；但由于监管和公司数据安全审核等方面的原因，2019-2023年的信用和货币基金分指数，没有对外公布。 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”），以及约2800个县（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2011-2023年，县域指数时间跨度为2014-2023年。 6、地区代码说明：在2011-2023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，但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社会数据进行分析。 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，二级维度3-1）， usage_depth（数字金融使用深度指数，二级维度3-2）， payment（电子支付指数），insurance（网络保险指数）， monetary_fund，investment（网络投资指数）， credit（网络信贷指数）， credit_investigation， digitization_level（普惠金融数字化程度指数，二级维度3-3）
2011-2023各省数字普惠金融指数（数据+计算方法+参考文献）
weixin_45892228的博客
04-03 1万+
（3）指数合成：在根据对数功效函数计算各指标得分时，各年都以基年相应指标值的上下限作为比较基准，因此指标无量纲得分有可能为0或负数，为避免最终加权汇总指数值为0，采用算术加权平均法进行指数合成。中国各省的数字普惠金融指数数据，从数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和普惠金融数字化程度3个维度来构建数字普惠金融指标体系。全套指数包含数字金融覆盖广度指数、数字金融使用深度指数和普惠金融数字化程度指数，以及数字金融使用深度指数下属的支付、保险、货币基金、信用服务、投资、信贷等分类指数。各省数字普惠金融指数数据。
2011-2022年北大数字普惠金融指数“第五期”（包括省市县）
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2011-2022年北大数字普惠金融指数“第五期”（包括省市县）
【最新】北大数字普惠金融指数数据集-省市县（2011-2023年）
samLi0620的博客
12-10 1万+
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[J].经济学(季刊),2020,19(04):1401-1418.时间跨度：省级和城市级指数时间跨度为2011-2023年，县域指数时间跨度为2014-2023年。数据说明：编制方法请参阅《经济学（季刊）》中的《测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征》数据名称：第六期北大数字普惠金融指数-省市县。北大数字普惠金融指数-省级指数。北大数字普惠金融指数-城市指数。北大数字普惠金融指数-区县指数。
北京大学数字普惠金融指数（2011-2023年）
weixin_44297404的博客
06-15 4246
数据内容：指标体系包括总指数、覆盖广度(一级指标) 、使用深度(一级指标)、支付业务(二级指标)、保险业务(二级指标)、货币基金业务(二级指标)、投资业务(二级指标)、信贷业务(二级指标) 、信用业务(二级指标)、数字化程度(一级指标)。北京大学数字普惠金融指数（2011-2023年），包含省市县三级数据。数据来源：北京大学数字金融研究中心，原始数据（英文抬头）数据年限：2011-2023年。数据格式：excel、pdf。
【经管数据】北京大学数字普惠金融指数（省级、地级市和县域）2011-2022年
2401_84230935的博客
04-10 3452
指数范围为中国内地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（数字金融研究中心和蚂蚁金服集团组成的联合课题组负责编制，课题组顾问由北京大学数字。15）课题组成员包括：郭峰、孔涛、王靖一、张勋、程志云、阮方圆、孙涛、王芳。期指数（2016-2018）课题组成员包括：郭峰、王靖一、程志云、李勇国、王芳、县级市、旗、市辖区等，简称“县域”），部分地区数据存在缺失。这套指数包括数字普惠金融指数，以及数字金融覆盖广度、数字金融使用深度以。
2011-2022年北大数字普惠金融指数“第五期”-省市县
2401_86676745的博客
08-14 548
金融指数是一种评估国家数字金融普及程度和可行性的指标，它基于多个因素对数字普惠金。这些因素包括数字支付普及率、金融科技创新能力、ZF政策支持、数字普惠金融指数的意义在于，它可以衡量一个国家在数字普惠金。金融指数包括覆盖广度、使用深度和数字支持服务程度三方面。网金融服务的情况来衡量，包括支付业务、信贷业务、保险业务、投资业务和征信业务等，融领域的成就，为ZF和金融机构提供参考，推动数字普惠金融的普及。1、数据源名称：北大数字普惠金融指数“第五期”-省市县。3、数据来源：北大数字普惠金融指数。
各省数字普惠金融指数总指数及各分项指数（2011-2023年）
paperdata666的博客
11-14 1万+
本数据为北大数字普惠金融指数，包含数字金融覆盖广度指数、数字金融使用深度指数（支付业务、保险业务、信贷业务、投资业务、货基业务、信用业务）、普惠金融数字化程度指数三个维度及其细分指标。数字普惠金融指数是一个多维度、综合评估数字普惠金融发展程度的指标，它基于一系列具体指标来衡量数字金融服务在满足人们金融需求方面的普及程度和可访问性，对于推动数字普惠金融的普及和发展具有重要意义。数字金使用深度指数（支付、保险、信贷、投资、货基、信用）数字金融总指数、覆盖广度、使用深度和数字化程度。数字金融覆盖广度指数。
(完整数据)各省数字普惠金融指数总指数及各分项指数覆盖广度、使用深度、数字化程度2011-2023年
11-27
本数据为北大数字普惠金融指数，包含数字金融覆盖广度指数、数字金融使用深度指数（支付业务、保险业务、信贷业务、投资业务、货基业务、信用业务）、普惠金融数字化程度指数三个维度及其细分指标。在数字普惠金融...
2011-2023年各地级市数字普惠金融指数数据
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北京大学数字普惠金融指数
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省市县2011-2022
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包括`compute_gamma`、`compute_delta`、`compute_xi`、`compute_lambda`，用于计算Johnson SU分布的位置、形状、尺度和伸缩参数。- `ElasticNet`：来自`sklearn.linear_model`，用于线性回归。- `BayesianOptimization`：来自`bayes_opt`，用于贝叶斯优化。- `boxcox`：来自`scipy.stats`，用于Box-Cox变换。
民锋视角下的多因子金融分析模型实践
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在当前金融市场中，民锋通过“多因子融合+动态调权”策略，提升了交易系统的稳定性。该策略结合成交密度、资金异动、价格动量和趋势滑点等基础维度，根据不同市场行情动态调整因子权重。例如，在市场震荡时，提高波动率和成交密度的权重以识别异常变化；在趋势明朗时，则增加动量和均线突破的权重。这种方法减少了单一信号干扰，增强了策略的适应性和稳定性。Python代码示例展示了多因子评分机制，通过动量、成交量放大和波动率等因子的加权计算，得出资产评分，为交易决策提供支持。
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