楼主: yusb
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[经管数据集] 全国31个省份工业企业固定流动资产应收账款存货产成品累计折旧2000-2021无缺失 [推广有奖]

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全国31个省份工业企业固定流动资产应收账款存货产成品累计折旧2000-2021含无缺失值填补含经纬度

数据指标:行政区划代码        地区        长江经济带        经度        纬度        年份        规模以上工业企业流动资产合计(亿元)        规模以上工业企业应收账款净额(亿元)        规模以上工业企业存货(亿元)        规模以上工业企业产成品(亿元)        规模以上工业企业固定资产合计(亿元)        规模以上工业企业固定资产原价合计(亿元)        规模以上工业企业累计折旧(亿元)        规模以上工业企业资产总计(亿元)
全国31个省份工业企业固定流动资产应收账款存货产成品累计折旧2000-2021含无缺失值填补.xlsx (433.1 KB, 需要: RMB 69 元) 全国31个省份工业企业固定流动资产应收账款存货产成品累计折旧2000-2021含无缺失值填补.png


数据年度:2000-2021,时间跨度22年。来源于中国统计年鉴、各省统计年鉴2001-2022数据

excel数据文件包原始数据-宽面板(由于多年度指标不同存在缺失值)、线性插值、ARIMA填补三个版本,提供您参考使用。
其中,ARIMA填补无缺失值。
各个版本的全国31个省份(自治区、直辖市)、22个年度各指标的数据在一张excel表上!

本数据为中国统计年鉴、各省统计年鉴2001-2022面板数据,因为数据年度=统计年鉴年度-1,所以为数据年度是2000-2021年各个省级的统计数据
数据主要来源于中国统计年鉴、各省统计年鉴多年度数据整理,经数据处理软件与相关代码分析得来。

填补说明:
    线性插值。利用数据的线性趋势,对各年份中间的缺失部分进行填充,得到线性插值版数据,这也是学者最常用的插值方式。
    ARIMA填补。基于ARIMA模型,利用同一地区的时间序列数据,对缺失值进行预测填补。
    注:由于该方法填补数据较多,不能完全反应地区真实情况,谨慎使用。


各个版本的数据格式大致如下(以下图片内容只是示例,不是本贴子指标数据内容,它可以说明本贴子所包含的指标在不同版本的数据情况):

1、原始数据-寛面板:指标在每一列上(2000-2021年度在行上),由于多年度指标不同、各个指标会存在缺失值:


2、线性插值:指标在每一列上(2000-2021年度在行上),各个指标存在缺失值:


3、ARIMA填补无缺失值:指标在每一列上(2000-2021年度在行上),各个指标的数据完整,不存在缺失值

也就是,该版本所有指标数据都是完整无缺失的


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关键词:31个省份 应收账款 工业企业 流动资产 累计折旧

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