参照顶刊利用百度搜索指数编制的数字普惠金融指数（金融科技指数），2011-2022年

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    借鉴金融研究上文章的关键词库和构建方法，利用百度搜索指数构建了2011-2022年金融科技指数（即数字普惠金融指数），可用于基准回归、稳健性检验等。附件资料包括原始excel数据数据（本人手工搜集整理）、数据处理do文档、数据处理结果文件，包含dta文件和excel文件两种形式，均为面板数据。原始数据合计18*12*31=6696条，借鉴A刊文献通过求和取对数、熵值法等方式将18个关键词整合为最终量化指标，并考虑了人口因素的影响。百度搜索指数最早仅能追溯到2011年，故本文选取2011-2022作为样本期。

参考文献主要为“盛天翔,范从来.金融科技、最优银行业市场结构与小微企业信贷供给[J].金融研究,2020(06):114-132.”。





数字普惠金融指数（金融科技指数）.rar (360.59 KB, 需要: RMB 15 元)

2023-7-22 22:57:18 上传

含excel原始数据、do文件及处理结果文件。
需要: RMB 15 元  [购买]

金融科技指数（考虑人口因素）.xls (58.5 KB)

2023-9-18 00:22:55 上传

对excel数据每一列进行说明，stata用户不用管

金融科技指数（考虑人口因素）.xls (148 KB, 需要: RMB 10 元)

2023-9-18 00:11:51 上传

仅excel数据结果
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关键词：普惠金融 百度搜索 金融指数 excel数据 EXCEL

附数据处理的stata代码

yookie_yl 发表于 2023-7-22 23:19
附数据处理的stata代码

请问包含百度新闻搜索指数的计算步骤吗

你好，购买后没看到do文件，在里面吗？

您描述的这个项目是一个典型的大数据应用案例，使用百度搜索指数作为替代指标来构建中国数字普惠金融或金融科技的发展指数。这种做法在学术界和业界都越来越常见，尤其是在研究社会经济现象时缺乏直接量化数据的情况下。

### 构建过程

1. **关键词选择**：首先，从已有的研究文献中选取与金融科技相关的关键词库。这可能包括“互联网支付”、“区块链”、“大数据”、“移动金融”等。

2. **数据收集**：利用百度指数API或手动搜索，获取每个关键词在每年每个月的搜索频率。由于百度的数据可追溯至2011年，故选择了2011-2022年的数据作为样本期。

3. **数据处理**：
   - 将各年度、各月份的关键词搜索量进行求和并取对数变换，以减少极端值的影响。
   - 运用熵值法等统计方法来整合多个关键词的数据，形成一个单一的指数。这通常需要考虑关键词之间的相关性和信息贡献度。

4. **人口因素调整**：考虑到不同地区或时间的人口规模可能影响搜索行为，对数据进行了相应的标准化处理。

5. **数据分析与应用**：
   - 将整理后的面板数据用于基准回归分析。
   - 进行稳健性检验，确保结果的可靠性。

### 参考文献

您提到参考了《金融研究》2020年第6期的一篇文章，“盛天翔,范从来.金融科技、最优银行业市场结构与小微企业信贷供给[J].” 这意味着您的研究可能是在分析金融科技如何影响银行市场结构以及其对小微企业贷款的可得性上。

### 总结

通过使用百度搜索指数构建金融科技指数，不仅为数字普惠金融的研究提供了一种创新的数据源和方法论，也为理解互联网技术对经济活动的影响开辟了新路径。这种方法对于那些研究缺乏直接数据支持的社会现象尤其有价值。

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