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🍓 课程推荐：2024 空间计量专题
主讲老师：范巧 (兰州大学)
课程时间：2024 年 10 月 2-4 日 (三天)
课程咨询：王老师 18903405450（微信）
课程特色 · 2024空间计量：
👉 一、从“零基础”到“高水平”的课程设计
兼顾基础知识、主流模型与前沿模型 既考虑软件安装、程序编写以及空间权重矩阵设计等 基础知识 讲授，更强调时空面板地理加权回归模型、贝叶斯空间计量模型、矩阵指数模型、空间计量交互模型与空间面板似不相关回归模型等 前沿模型 的传授。
👉 二、“保姆级”的空间计量代码
编写与校准所有模型的MATLAB代码，简化实操环节 模型的估计与检验等 仅按照提供的Excel数据版式 搜集与整理原始数据，即可一次性出结果并作图。
👉 三、“最多上新” 的内容体系
新增 矩阵指数模型、短面板空间似不相关模型、空间计量交互模型、贝叶斯空间计量模型等 新增 前沿应用案例，包括空间计量与索洛余值法、随机前沿分析与数据包络分析等的互嵌研究，阐释基于空间计量的产业空间结构优化评价方法。 新增 Dagum空间基尼系数、核密度估计、空间马尔科夫链与空间收敛性等内容，阐释现实研究中对空间收敛性的应用“谬误”。
作者： 申维冰 (新加坡国立大学)
邮箱： e0431418@u.nus.edu
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目录
1. Akshare 介绍
2. 安装方法
3. 入门指南
4. 进阶功能
5. 更多资料
6. 相关推文
1. Akshare 介绍
AKShare 是基于 Python 的财经数据接口库，目的是实现对股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集、数据清洗到数据落地的一套工具，主要用于学术研究目的。
AKShare 的特点是获取的是相对权威的财经数据网站公布的原始数据，通过利用原始数据进行各数据源之间的交叉验证，进而再加工，从而得出科学的结论。
2. 安装方法
首先，在 Python 中安装 AKShare 库：
pip install akshare
然后将 AKShare 导入：
import akshare as ak
3. 入门指南
我们首先以获取股票数据为例，来手把手教你使用 AKShare 进行数据获取。
以中国 A 股市场为例，如果我们想要获得上海证券交易所的股票市场总貌，那么我们可以使用接口： stock_sse_summary
stock_sse_summary_df = ak.stock_sse_summary()
print(stock_sse_summary_df)
下图为代码返回的结果：
如果我们想要获得实时行情数据，则可以通过东方财富网的目标网址来获取。此时的接口为： stock_zh_a_spot_em
stock_zh_a_spot_em_df = ak.stock_zh_a_spot_em()
print(stock_zh_a_spot_em_df)
返回结果如下：
倘若希望获得指定 A 股上市公司、指定周期和指定日期间的历史行情日频率数据，则可以使用 stock_zh_a_hist接口。输入的参数如下表所示：
输出参数如下：
以获取后复权的历史行情数据为例，代码为：
stock_zh_a_hist_df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20170301", end_date='20210907', adjust="hfq")
print(stock_zh_a_hist_df)
返回结果为：
4. 进阶功能
除了股票数据，AKShare 提供的宏观数据也十分强大，我们下面就以两个示例来简要介绍。
通过 macro_cnbs接口来获取来自中国国家金融与发展实验室的中国宏观杠杆率：
macro_cnbs_df = ak.macro_cnbs()
print(macro_cnbs_df)
返回的结果为所有历史数据:
macro_china_qyspjg接口可以获取中国企业商品价格指数，数据区间从 2005 年 1 月 1 日至今：
macro_china_qyspjg_df = ak.macro_china_qyspjg()
print(macro_china_qyspjg_df)
下图为返回的结果：
5. 更多资料
当然，我们在这里介绍的只是 AKShare 若干功能中用于示例的一小部分。这个免费的大数据平台还有更多公开的金融数据，例如：债券数据，货币数据，利率数据，私募基金数据，公募基金数据，加密货币数据，银行数据，波动率数据，多因子数据…… 有数据需求的小伙伴可以访问 AKShare 官方帮助文档 来获得详细信息。
还在等什么，赶紧开启你的金融数据挖掘之旅吧！
6. 相关推文
Note：产生如下推文列表的 Stata 命令为：
lianxh 数据平台 数据库 数据分享
安装最新版lianxh命令：
ssc install lianxh, replace
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连享会 ( www.lianxh.cn，推文列表) 由中山大学连玉君老师团队创办，定期分享实证分析经验。 直通车： 👉【百度一下： 连享会】即可直达连享会主页。亦可进一步添加 「知乎」,「b 站」,「面板数据」,「公开课」 等关键词细化搜索。
