经济师的分析数据来源

CPDA认证培训项目之所以在短短的时间里有如此迅速的发展和良好的社会影响，固然有国家的支持，但更重要的是这个专业在社会经济活动中的实际作用。众多学员运用学习掌握的项目分析方法与工具解决工作中的实际问题，未来从业前景广阔：
　　●专职岗位
　　获得“项目数据分析师”证书是进入数据分析领域内工作的敲门砖，数据分析行业专职岗位如下：（高级、资深、证券、运营等）项目数据分析师、数据分析师、数据分析员、数据分析主管、数据分析工程师、数据挖掘人员等 。从国外的发展经验看，大量企业都有自己专职的数据分析人员，为企业长期采集和分析投资和经营方面的数据，为决策层提供详细和准确的数据依据。相信中国未来对这方面的专业人才需求会越来越迫切；
　　●其他相关岗位
　　获得“项目数据分析师”证书的学员可在本职工作中充分发挥作用，提升工作绩效、增强决策的科学性、提高工作决策的成功率。通过参加“项目数据分析师”学习来达到提升工作绩效的目的一般所包括的职位有：公司法人、项目总监、市场总监、财务总监、审计、会计、税务、投资公司从业人员、银行从业人员、评估公司从业人员、企事业单位的投资部门人员、决策部人员、市场部、营销策划人员等相关。
　　还有一部分学员也可以选择创业，包括：
　　●成立项目数据分析师事务所
　　随着我国经济体制变革的不断深入发展，银行和企业对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。因此，项目数据分析师专业人员组成的项目数据分析事务所应运而生，填补了我国项目分析评估市场的空白。
　　作为数据分析行业的标志性企业，项目数据分析师事务所已经正式走进中国市场经济舞台，开始为国家经济发展贡献力量。其业务方向包括投资项目评估、经济效益评价、项目数据处理、项目融资、投资项目策划、社会经济咨询、投资中介等。

BDA证书与其他证书的区别

项目投标可加分，增加企业竞争力
自2022年以来，企业在项目竞标过程中，使用BDA数据分析师证书做为企业业务能力重要资质，可在国家或地方招标单位评标中获得3-8分加分优势。

企业认同，员工加薪提职依据
BDA证书可作为企业市场调查、市场研究、数据分析从业人员业务能力的有效证明，目前有一定经验的分析师平均月薪2万左右，证书是企业招聘优先条件之一，也是企业内部提升与加薪条件之一。

行业认同，众多企业支撑
BDA数据分析师在国内外市场研究行业广泛认同，证书颁发机构是中国信息协会市场研究业分会，是由经济、科技、社会等领域专家团体组成，是经同意和批准成立的全国性社团组织，是国内的市场调查、市场研究、数据分析、数据挖掘、数据洞察领域的专业行业协会组织。

国际认同，开拓国际就业渠道
获得亚太地区多个国家市场研究行业组织认可，BDA数据分析师持证书人员可在、韩国、泰国、马来西亚、蒙古等国家，优先获得实习就业机会。

统一数据分析职业技能等级标准
统一数据分析师考核认证标准，并获得国家标准化委员认可，在国家标准全文公开公示《数据分析职业技能等级规范》。

专业性更强，源于专业机构
BDA数据分析师是由国家与主办的“调查分析师”课程升级而来，传承统计分析和数据挖掘技术的专业性。

校企教学互通，协同共建
BDA数据分析师认证课程与全国高等院校统计专业、经管类专业开展课程互认，补充实践教学环节，与多所院校签定课程互认协议。

就业渠道畅通，业内企业支撑
国内市场研究企业开展人才培养合作，通过BDA数据分析师考试的学员可申请获得官方就业推荐函，进入企业实习就业

机会成本通常包括两部分：

使用他人资源的机会成本，即付给资源拥有者的货币代价被称作显性成本。

因为使用自有资源而放弃其他可能性中得到的最大回报的那个代价，也被称为隐性成本。

如果机会成本只显示隐性成本，则公司获取他人资源将不需要付出货币代价，那么交易自然就难以成立。

隐性成本往往不被者所认识。它与显性成本即会计成本有很大的不同。一般来说隐性成本不能直接从账面上反映出来，因而难以精确计量。

扩展资料：

显性成本只能通过会计学的方法计算出来的成本，隐性成本指不能通过会计学的方法直接计算出的成本，经济学家在分析经营活动时往往采取定性分析的方法，对经营前景进行方向性的前瞻性的分析，为经济发展提供宏观决策。

会计师在分析经济活动时，往往通过具体的财务数据计算而得出企业或经济体在一段时期内经济活动的基本情况，就此对企业经营活动提出上及经营上的改进。

会计师的分析往往针对具体的企业经营活动，通过具体的数据及会计学知识得出结论，往往对微观经济决策提出指导性建议。

参考资料：百度百科-隐性成本

                 百度百科-显性成本

(第3组宏现经济增长与发展，6686个字符)　　中国能源、环境与经济增长基于面板数据的计量分析　　王洲洋　　（河北经贸大学数统学院，石家庄，050061）　　摘要　　本文运用面板数据的分析方法对我国各地区的能源消费、环境污染与经济增长进行了实证研究。研究表明：能源消费、环境污染与经济增长变量均为不平稳变量，但它们之间存在着长期的协整关系。如果能源供应每增加1%，GDP就会增加269%；环境污染每减少1%，GDP就能增加043%。　　关键词经济增长面板协整检验Hsman检验　　Abstract　　Thispaperassessestherelationshipamoneenergyconsumption,envinmentpollutionandeconomicgwthinalltheregionsofChinabythemethodofPanelDResearchresultsindicatethattheenergyconsumption,envinmentpollutionandeconomicgwtharenotbalancedvaables，buttheyhavetheCo-Iftheenergysupplyincreases1%,269%;Andiftheenvinmentpollutiondecreases1%,043%　　Keywords:economicalgwthPaneldataCo-integrationTestHsman-test　　一、引言　　自从进入工业化时期以来，世界上许多国家为了追求经济的快速增长和物质产品的极大丰富，对能源进行了大规模的开发和利用，而能源的逐渐枯竭及能源带来的生态环境问题，都将严重阻碍经济的发展。环境作为经济、社会发展的物质条件，作为经济发展的基础，既可以直接地促进经济的发展，也可能成为经济的发展的阻力，环境污染已成为危害人们健康、制约经济和社会发展的重要因素之一。如今能源与环境问题已成为制约一个国家经济增长的瓶颈，而这种现象在我国尤为突出。不断开发新能源，开发可再生能源，提高能源利用效率，保护环境将对我国经济发展起到重要作用。党的报告再次强调要加强能源资源节约和生态环境保护，并指出，加强能源资源节约和环境环境保护，增强可持续发展能力，坚持节约资源和保护环境的基本国策，关系人民群众切身利益和中华生存发展。因此，对于我国能源消费、环境保护和经济发展的关系研究具有十分重要的理论价值和现实意义。　　近年来我国的能源、环境问题已成为被关注的热点，许多学者从不同的角度进行了大量的分析，得出了许多有用的启示。如林伯强[1]（2022）通过协整分析考察了我国能源需求与经济增长的关系；王逢宝[2]等（2022）运用线性回归的方法对区域能源、环境与经济增长进行了研究。冯秀[3]（2022）则探讨了我国能源利用现状及能源、环境与经济增之长的关系。林师模等[4]（2022）研究了能源技术创新对我国经济，环境与能源之间的关系。目前大多的文献是用时间序列的数据，或是从总量的角度来分析全国或某个地区的能源消费、环境污染与经济增长之间的关系，但由于我国幅员辽阔，各地区间的经济、能源消费与环境方面都存在着巨大的差异，因而不能把各个地区的经济、能源消费与环境污染视为一个同质的整体，且运用时间序列数据往往很难解释它们间的内在联系。　　本文使用我国省级的面板数据，运用面板数据的分析方法对我国各地区的能源消费、环境污染与经济增长进行实证分析，从而来揭示我国能源消费、环境污染与经济增长之间的内在联系。　　二、研究方法　　面板数据分析方法是最近几十年来发展起来的新的统计方法，面板数据可以克服时间序列分析受多重共线性的困扰,能够提供的信息、的变化、更少共线性、的自由度和更高的估计效率，而面板数据的单位根检验和协整分析是当前最前沿的领域之一。在本文的研究中，我们首先运用面板数据的单位根检验与协整检验来考察能源消费、环境污染与经济增长之间的长期关系，然后建立计量模型来量化它们之间的内在联系。　　面板数据的单位根检验的方法主要有Levin,LinandCHU(2022)提出的LLC检验方法[5]。Im,Pesearn,Shin(2022)提出的IPS检验[6],Maddala和Wu(1999)，Choi（2022）提出的ADF和PP检验[7]等。面板数据的协整检验的方法主要有Pedni[8](1999，2022)和Kao[9](1999)提出的检验方法，这两种检验方法的原假设均为不存在协整关系，从面板数据中得到残差统计量进行检验。Luciano(2022)中运用MonteCarlo模拟[10]对协整检验的几种方法进行比较，说明在T较小（大）时，Kao检验比Pedni检验更高（低）的功效。具体面板数据单位根检验和协整检验的方法见参考文献[5-10]。　　三、实证分析　　指标选取和数据来源　　经济增长：本文使用地区生产总值，以2022年为基期，根据各地区生产总值指数折算成实际，单位：亿元。　　能源消费：考虑到近年来我国能源消费总量中，煤炭和石油供需存在着明显低估，而电力消费数据相当准确。因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系（林伯强，2022）。所以本文使用各地区电力消费量作为能源消费量，单位：亿千瓦小时。　　环境污染：污染物以气休、液体、固体形态存在，本文选取工业废水排放量作为环境污染的量化指标，单位：万吨。　　本文采用1999-2022年全国30个省（直辖市，自治区）的地区生产总值、电力消费量和工业废水排放量的数据构建面板数据集。30个省（直辖市，自治区）包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、海南、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、、甘肃、青海、宁夏、新疆，由于数据不全故不包括在内。数据来源于《中国统计年鉴2022-2022》。为了消除变量间可能存在的异方差，本文先对、和进行自然对数变换。　　记,,　　2．面板数据的单位根检验　　为了避免单一方法可能存在的缺陷，本文使用LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验四种方法来进行面板数据的单位根检验。利用E0软件(下同)，检验结果见表1。　　表1，，的面板单位根检验　　变量LLCp值IPSp值Fisher-ADFp值Fisher-PPp值　　00　　00　　-05890,0066　　-00-0144　　-00-00　　-00-00　　从表1可以看出，，在5%水平不平稳，经一阶差分后，均在5%水平拒绝原假设，的LLC检验在5%水平不显著，但其它三种检验方法均显著，的四种检验方法均在5%水平下拒绝原假，所以我们认为，，均为一阶差分平稳变量。　　3．面板数据的协整检验　　对，，的协整关系进行Pedni协整检验和Kao协整检验。其检验结果见表2和表3。　　表2Pedni协整检验　　统计量p值　　Panelv统计量-0056　　Panelrho统计量0277　　PanelPP统计量-0013　　PanelADF统计量-0000　　Guprho统计量0000　　GupPP统计量-0151　　GupADF统计量-0000　　表3Kao协整检验　　t统计量p值　　ADF-0000　　由表2和表3的面板协整检验结果可知：Pedni协整检验的七个统计量与Kao协整检验的ADF统计量均在5%显著性水平下拒绝原假设，表明，，之间存在显著的协整关系。　　模型检验　　(1)固定效应模型显著性检验　　固定效应模型显著性检验是检验模型中固定效应系数是否有差异，即原假设为。其检验结果如表4所示：　　表4固定效应模型的显著性检验　　固定效应显著性检验统计量自由度p值　　s-sectionF484(29,208)0000　　s-sectionChi-0000　　由表4固定效应模型的显著性检验结果可知，p值小于5%，因此拒绝固定效应系数相同的原假设，所以我们选取固定效应模型比较合适。　　(2)Hsman检验　　Hsman检验的原假设是随机效应模型的系数与固定效应模型的系数没有差别，如果接受原假设，表明应选择随机效应模型，否则就应该选择固定效应模型。检验结果在表4和表5中列出。　　表5Hsman检验　　Chi-S统计量Chi-SStatistic自由度p值　　s-000　　表6固定效应与随机效应检验比较　　变量固定效应随机效应两种效应方差之差p值　　0000　　-0434-0000　　从表5中Hsman检验结果与表6中固定效应与随机效应检验比较可以看出，p值在5%水平下拒绝原假设，模型中被忽视的效应与模型中的两个解释变量相关，所以我们认为固定效应模型是更好的选择。　　5．模型的估计　　根据上面的分析我们采用固定效应模型对模型进行估计，模型估计结果如下式所示：　　(1)　　(7)(341)(-097)　　[0000][0000][0022]　　小括号中是t统计量，中括号中是相应的p值。　　模型调整后的为9，F值为3，残差平方和为599，各个系数均通过t检验，模型拟合的相当不错。　　固定效应系数见表7所示：　　表7各地区的固定效应系数　　地区　　地区　　地区　　北京207浙江792海南-044　　天津-268安徽283重庆-222　　河北582福建425四川440　　山西-351江西-00158贵州-808　　内蒙古-454山东034云南-121　　辽宁473河南623陕西-228　　吉林-138湖北429甘肃-815　　黑龙江251湖南424青海-2　　上海555广东139宁夏-908　　江苏058广西-0147新疆-380　　式(1)表明，GDP与能源消费、环境污染之间存在着显著的长期均衡关系，从全国的平均水平来看，能源消费的弹性系数是269,也就是能源供应每增加1%，GDP就会增加269%；环境污染的弹性系数是-043,即环境污染每减少1%，GDP就能增加043%，这说明GDP与环境污染存在着反向的关系，与我们普遍认为的保护环境能促进经济健康快速发展的观点相一致。　　四、主要结论　　本文通过采用比较前沿的面板单位根检验、面板协整检验等分析方法，对2022年到2022年我国能源消费、环境污染与经济增长的省级面板数据进行了实证研究。研究表明：我国能源消费、环境污染与经济增长均为不平稳过程，这主要是因为我国各地区由于政策、环境等多种原因，使得各地区间存在着很大的差异，所以不同的地区表现出非一致性，但不同地区的能源消费、环境污染与经济增长之间都存在着显著的协整关系。能源和环境作为经济持续增长的要素，对我国经济发展有着重大的影响作用。能源供应与经济增长存在着正向的关系，经济增长对能源有很强的信赖性，而环境污染与经济增长存在着反向的关系，环境污染程度的加剧将会严重阻碍经济的增长。从全国平均水平来看，能源供应每增加1%，GDP将增加269%；环境污染每减少1%，GDP将增加043%。因此坚持节约能源、提高能源使用效率和保护环境将对我国经济的持续、快速、健康发展具有极其重要的意义。　　需要指出的是，由于数据方面的原因，本文使用的面板数据时间跨度并不长(1999-2022)，得到的长期关系有可能受到质疑(DimitsKChstopoulosandEfthvmiosGTsionas,2022)[11]。本文使用各地区电力消费量来代替能源消费总量，工业废水排放量来反映环境污染程度，但它们都只反映了能源消费、环境污染程度的一个方面，所以指标的选取并不全面，应该将煤、石油等能源的消费以及大气污染、固体废弃物污染等全部纳入指标体系，这样指标体系才更加全面、更加合理，这有待我们今后更加深入的研究。　　参考文献:　　[1]林伯强：《电力消费与中国经济增长:基于生产函数的研究》[J]，《世界》2022年第11期。　　[2]王逢宝、、秦贞兰：《能源、环境与区域经济增长的计量分析》[J]，《天津财贸学院学报》2022年第3期。　　[3]冯秀、丁勇：《可持续发展下中国的能源、环境与经济》[J]，《北方经济》2022年第2期。　　[4]林师模、苏汉邦、林幸桦：《能源技术创新对经济、能源及环境》的影响[J]《东莞理工学院学报》2022年第4期。　　[5]LA,CFLinUnitRootTestsinPanelData:AsymptoticandFiniteSamplePperties[C]UCSanDWorkingPaper,92-　　[6]ImKS,MHPesaranandYSTestingforUnitRootsinHetegeneousPanels[J]JournalofEconometcs2022,115:53-　　[7]MaddalaGS,WuShaowen,AcomparativeStudyofUnitRootTestswithPanelDataandaNewSimpleTest[J]OxfordBulletinofEconomicsandStatistics,1999,61:631-　　[8]Luciano,GOnthePowefPanelCointegrationTests:AMonteCarloCompason[J]EconomicsLetters,2022,80:105-　　[9]Pedni,PCticalValueforCointegrationTestsinHetegeneousPanelswithMultipleRegressors[J]OxfordBulletinofEconomicsandStatistics,1999,61:653-　　[10]Kao,C,SpuousRegressionandResidual-basedTestorCointetrationinPanelData[J]JournalofEconometcs,1999,90:1-　　[11]DimitsKChstopoulos,EfthymiosGTsionas,2022,Financialdlopmentandeconomicgwth:

指企业、个人或经营性组织的一种能力指标
（如边打工边创业也可以理解为针对个人的盈利模式，针对企业经营来说，也是以人力为资源配置要点的一种盈利模式）

针对企业经营来说，也是以人力为资源配置要点的一种盈利模式对推动经济的发展效果。促进资金的横向融通和经济的横向联系，提高资源配置的总体效益。

该项排名具有很强的前瞻性，是根据市场上权威分析师的预测数据进行统计分析得出来的。俗话说，炒股就是炒未来。企业、行业过去盈利数据并不能表明未来该企业就能够获得同样的利润水平，从某种意义上说，未来的业绩水平比过去业绩水平对投资决策而言更有参考价值。投资者对该项排名应当加以特别的重视。