Stata学习笔记和国贸理论总结
Stata 自学笔记
Stata笔记1.clear2.input3.savee5.sysuse6.d/des/desc/describe7.sum & return list & ereturn list8.reg9.clear results10.matrix11.type12.insheet13.rename14.infile15.browse16.xmlusepress18.xpose19.tsset20.outfile21.outsheet22.xmlsave23.变量Stata笔记1.clear清除内存数据。
数据都是存入内存来计算的，所以在输入大量数据之前，要先清除内存中的数据来释放空间。
删除的不光包括数据，还有变量，以及Data Editor 中的数据。
（就是删除所有数据，什么都不留）不影响已经存在硬盘上的数据。
（只删除内存中的所有数据）具体使用方法在下文中有具体例子。
手动输入数据。
可以分五次输入，也可以直接复制到Command 。
input x y x50 30 2020 30 5020 52 60end保存数据。
此项如果保存在C 盘可能因为权限不够而报错。
换到其他盘符即可。
save data_name[,replace]save 名称[,如果之前已经有这个名称，则替换（覆盖）。
]使用、导入（.dta ）数据。
use data_name[,clear]use “file_path”[,clear]use url[,clear]use 名称[,清除。
]2.input3.savee导入软件安装时自带的数据时用。
sysuse auto,clear导入汽车数据。
显示数据变量信息。
（名称、类型等等）describe[,detail]sum price weight turn（以刚刚导入的汽车价格数据为例，price weight turn 为变量名称）显示一些相关信息。
（观察值个数、平均数、最大最小值等等）5.sysuse6.d/des/desc/describe7.sum & return list & ereturn listreturn listreturn 可以简写为ret返回更多信息（包括sum 没有显示的）ereturn listereturn 可以简写为eret返回更详细的信息。
stata学习笔记
经济数据的特点与类型。
1、横截面数据：多个经济个体的变量在同一时间点上的取值，如2012年中国各省的GDP2、时间数列数据：指的是某个经济个体的变量在不同时点上的取值，如1978-2012年山东省每年的GDP3、面板数据：多个经济个体的变量在不同时点上的取值，如1978-2012年中国各省的GDP 小样本OLS（最小二乘法）：单一方程线性回归最常见方法条件：解释变量与扰动项正交、扰动项无自相关、同方差。
拟合优度：衡量线性回归模型对样本数据的拟合程度（R2），越高说明模型拟合程度越好。
单系数T检验：对回归方程扰动项的具体概率进行假设显著性水平进行检验F检验：整个回归方程是否显著STATA操作简介：如果数据中包含1949-10-01或1949/10/01的时间变量，导入stata后可能会被视为字符串，因此对于日度数据，可以使用命令gen newvar=date(varname,YMD),将其转换为整数日期变量，其中YMD说明原始数据的格式为年月日，如果原始数据的格式为月日年则使用MDY；对于月度数据则gen newvar=monthly(varname,YM)。
.describe：数据的概貌.drop keep：删除和保留.su：统计特征Pwcorr：变量之间相关系数Star（.05）：5%显著性水平gen:产生g intc=log（tc）：取自然对数. reg：OLS回归.Vce：协方差矩阵reg。
，noc表示在进行回归时不要常数项大样本OLS：只要求解释变量与同期的扰动项正交即可Robust：稳健标准误，如果存在异方差，则应使用稳健标准误最大似然估计法：如果回归方程存在非线性，则使用最大似然估计法（MLE ）或非线性最小二乘法（NLS ）三类在大样本下渐进等价的统计检验：Wald test LR （似然比检验） LM操作步骤如下：sysuse auto （调用数据集）Hist mpg ，normal （画变量mpg 的直方图，并与正态密度比较）D e n s i t y直方图显示，变量mpg 的分布于正态分布有一定差距。
国际贸易理论与政策知识点总结
国际贸易理论与政策知识点总结国际贸易作为全球经济活动的重要组成部分，其理论和政策对于理解各国经济关系、促进经济发展具有关键意义。
以下是对国际贸易理论与政策相关知识点的全面总结。
一、国际贸易理论（一）绝对优势理论绝对优势理论由亚当·斯密提出。
该理论认为，各国应该专门生产并出口那些自己在生产上具有绝对优势的产品，进口那些自己在生产上处于绝对劣势的产品。
例如，如果一个国家生产某种产品的效率比其他国家高，那么这个国家在该产品的生产上就具有绝对优势。
（二）比较优势理论大卫·李嘉图的比较优势理论是国际贸易理论的重要基石。
比较优势理论指出，即使一个国家在两种商品的生产上都处于劣势，但只要劣势的程度不同，它仍然可以通过生产并出口劣势相对较小的商品，进口劣势相对较大的商品，从而在国际贸易中获利。
（三）要素禀赋理论赫克歇尔和俄林的要素禀赋理论认为，各国的资源禀赋差异是国际贸易产生的根本原因。
一个国家会出口那些密集使用本国丰富要素生产的产品，进口那些密集使用本国稀缺要素生产的产品。
比如，劳动力丰富的国家倾向于出口劳动密集型产品，资本丰富的国家则倾向于出口资本密集型产品。
（四）产品生命周期理论弗农的产品生命周期理论解释了产品在不同阶段的国际贸易模式。
产品通常会经历创新、成熟和标准化三个阶段。
在创新阶段，通常在发明国生产并出口；在成熟阶段，生产会逐渐向其他发达国家转移；在标准化阶段，生产会向发展中国家转移，发明国则转为进口。
（五）规模经济理论规模经济理论认为，大规模生产可以降低单位成本，提高生产效率。
当一个国家在某些产品的生产上实现规模经济时，它就可能在这些产品的生产和出口上具有竞争力。
二、国际贸易政策（一）自由贸易政策自由贸易政策主张减少政府对贸易的干预，让市场机制自由发挥作用，实现资源的最优配置和贸易的最大利益。
其优点包括促进经济增长、提高消费者福利、推动技术进步等。
但也可能导致一些行业受到冲击，出现失业等问题。
国际贸易理论与实务知识点全总结
国际贸易理论与实务知识点全总结一、国际贸易理论1、绝对优势理论：由亚当·斯密提出，该理论认为，如果一个国家在某一商品的生产上所耗费的成本低于其他国家，那么该国就具有该商品的绝对优势，从而可以出口该商品。
2、比较优势理论：由大卫·李嘉图提出，该理论认为，一个国家应该出口那些它具有比较优势的商品，即虽然不是成本最低，但是相对其他国家来说更具有竞争优势的商品。
3、赫克歇尔-俄林理论：该理论认为，一个国家应该出口那些它拥有丰富资源的商品，而进口那些它拥有较少资源的商品。
4、国际贸易的动态理论：包括产品生命周期理论和雁行理论。
产品生命周期理论认为，产品在市场上的生命周期会影响国际贸易的模式。
雁行理论则认为，发展中国家可以通过进口、国内生产、出口三个阶段来发展其产业。
二、国际贸易实务1、贸易术语：国际贸易中最常用的贸易术语包括FOB（船上交货）、CIF（成本加保险费加运费）和CFR（成本加运费）。
这些术语规定了买卖双方在交易中的权利和义务。
2、国际贸易支付方式：主要包括电汇、信汇、票汇和托收等。
这些支付方式各有优缺点，应根据具体情况选择。
3、国际贸易单证：包括发票、装箱单、提单、保险单等。
这些单证是国际贸易交易中的重要文件，必须准确无误。
4、国际贸易运输：主要包括海运、空运和陆运。
选择合适的运输方式可以降低成本并提高效率。
5、国际贸易保险：国际贸易中的保险主要包括海上货运保险和国际运输保险。
投保人可以通过购买保险来降低潜在的风险。
6、国际贸易谈判：国际贸易谈判是整个国际贸易流程中的重要环节。
成功的谈判可以帮助达成双方都能接受的协议，实现双赢。
7、国际贸易争端解决：当出现国际贸易争端时，可以通过协商、仲裁或诉讼等方式解决。
了解并选择合适的解决方式对双方都有利。
8、国际贸易风险管理：对国际贸易风险进行识别、评估和管理是确保国际贸易顺利进行的关键。
有效的风险管理可以降低风险并提高收益。
9、国际贸易市场开发：开发新市场和扩大现有市场是国际贸易的重要方面。
(完整版)国际贸易学笔记
《国际贸易学》复习笔记绪论前言1、对外贸易量(Quantum of Foreign Trade)&国际贸易量(Quantum of International Trade)：【贸易量：是指剔除价格变动因素以后，用不变价格表示贸易发展规模的一个指标】对外贸易量：指剔除了价格变动影响，以基期价格作参照，用不变价格计算的对外贸易额。
对外贸易量可更准确反映对外贸易实际规模的变动。
国际贸易量：以一定时期的不变价格为标准计算的国际贸易额。
2、贸易条件（Terms of Trade，简称TOT）【选择里会有计算，判断贸易条件改善还是恶化】贸易条件是指出口商品价格与进口商品价格的交换比率。
又称为“进出口交换比价”或简称“交换比价”。
它用贸易条件指数反应。
当贸易条件指数＞100时称贸易条件改善；当贸易条件指数＜100时称贸易条件恶化；当贸易条件指数＝100时称贸易条件不变。
【例】假设某国净贸易条件以1990年为基期是100，1998年时出口价格指数较基期下降6%，进口价格指数较基期上升12%，通过计算以数字说明该国1998年净贸易条件的变化。
答：以1990年为基期，净贸易条件=（出口价格指数/进口价格指数）×100出口价格指数=100－100×6%=96 进口价格指数=100＋100×12%=112净贸易条件=（出口价格指数/进口价格指数）×100 =( 96/112)×100 =85.7因为净贸易条件85.7小于100，所以贸易条件恶化。
即1990年1个商品换回1个国外商品，而1998年1个商品只能换回0.857个国外商品。
说明1998年贸易条件恶化。
【例】假定某国以1995年的年价格及出口数量为基期；其2000年的出口价格指数为80%，进口价格指数为120%，出口商品数量指数为150%。
试计算该国2000年的净贸易条件和收入贸易条件。
答：(1)以1995年为基期，净贸易条件=（出口价格指数/进口价格指数）×100净贸易条件=（出口价格指数/进口价格指数）×100 =(80/120)×100 =66.7因为净贸易条件66.7小于100，所以贸易条件恶化。
2024年国际贸易学习总结范文(三篇)
2024年国际贸易学习总结范文经过一年的学习与实践，我对国际贸易的认识更加深刻，并在课堂上学到了许多实用的知识和技能。
在此，我将总结我在2024年国际贸易学习方面的收获和体会。
首先，在国际贸易的课程中，我学到了国际贸易的基本概念和原则。
国际贸易是指不同国家或地区之间的商品和服务的交换，通过贸易可以实现资源的互补和高效配置。
同时，我还了解到国际贸易有自由贸易和保护主义两种不同的方向。
自由贸易主张开放市场，促进国际间资源和利益的自由流动；而保护主义则强调国家对本国产业的保护，通过关税和非关税壁垒来限制进口。
了解这些基本概念和原则对于我后续的学习和实践非常重要，使我能够更好地理解国际贸易的运作机制和影响因素。
其次，在国际贸易的学习过程中，我加深了对贸易政策的了解。
贸易政策是国家为了达到一定的经济目标而采取的一系列措施和政策。
其中，最重要的贸易政策工具之一就是关税。
关税的高低和变动都对贸易有着重要的影响。
特别是在国际形势不稳定、贸易摩擦加剧的背景下，关税的调整常常成为各国争议的焦点。
通过对关税政策的学习，我了解了关税调整对于国际贸易格局和企业竞争力的影响，这不仅对于国际贸易的理论研究有着深远的意义，也对于我在以后的工作中能够更好地把握市场机会和应对挑战有很大帮助。
此外，我还学习了国际贸易的支付方式和条款。
了解和掌握国际贸易的支付方式对于贸易的顺利进行非常重要。
我了解了信用证、托收和跟单信用等常用的支付方式，并学会了编制信用证和各类贸易单据。
另外，我还学习了国际贸易合同的签订和履行。
在国际贸易中，合同的签订对于双方的权益保障至关重要。
通过学习，我了解了国际贸易合同的主要内容和约定，并学会了合同的草拟和解释技巧。
这些知识和技能为我未来从事国际贸易工作提供了基础和保障。
另外，在课堂外的实践环节中，我也有了宝贵的经验和体会。
我参加了学校组织的国际贸易实践活动，亲身体验了国际贸易的各个环节和实践操作。
通过与本地企业的交流和实地调研，我了解到了许多实际问题和挑战，并在团队合作中培养了沟通、协调和解决问题的能力。
（完整版）Stata学习笔记和国贸理论总结
（完整版）Stata学习笔记和国贸理论总结Stata学习笔记⼀、认识数据（⼀）向stata中导⼊txt、csv格式的数据1．这两种数据可以⽤⽂本⽂档打开，新建记事本，然后将相应⽂档拖⼊记事本即可打开数据，复制2．按下stata中的edit按钮，右键选择paste special3．*.xls/*.xlsx数据仅能⽤Excel打开，不可⽤记事本打开，打开后会出现乱码，也不要保存，否则就恢复不了。
逗号分隔的数据常为csv数据。
（⼆）⽹页数据⽹页上的表格只要能选中的，都能复制到excel中；⽹页数据的下载可以通过百度“国家数据”进⾏搜索、下载⼆、Do-file 和log⽂件打开stata后，第⼀步就要do-file，记录步骤和历史记录，⽅便⽇后查看。
Stata处理中保留的三种⽂件：原始数据(*.dta)，记录处理步骤(*.do)，以及处理的历史记录(*.smcl)。
三、导⼊StataStata不识别带有中⽂的变量，如果导⼊的数据第⼀⾏有中⽂就没法导⼊。
但是对于列来说不会出现这个问题，不分析即可（Stata不分析字符串，红⾊⽂本显⽰；被分析的数据，⿊⾊显⽰）；第⼀⾏是英⽂变量名，选择“Treat first row as variable names”在导⼊新数据的时候，需要清空原有数据，clear命令。
导⼊空格分隔数据：复制——Stata中选择edit按钮或输⼊相应命令——右键选择paste special——并选择，确定；导⼊Excel 中数据，复制粘贴即可；逗号分隔数据，选择paste special后点击comma，然后确定。
Stata数据格式为*.dta，导⼊后统⼀使⽤此格式。
四、基本操作（⼏个命令）（⼀）use auto，clear 。
在清空原有数据的同时，导⼊新的auto数据。
（⼆）browse 。
浏览数据。
（三）describe 和list。
查看数据，describe 和list 使⽤list命令能使我们根据⾃⼰的需要选择数据（例如其与in/if语句的结合使⽤）。
(完整版)Stata学习笔记和国贸理论总结
Stata学习笔记一、认识数据（一）向stata中导入txt、csv格式的数据1．这两种数据可以用文本文档打开，新建记事本，然后将相应文档拖入记事本即可打开数据，复制2．按下stata中的edit按钮，右键选择paste special3．*.xls/*.xlsx数据仅能用Excel打开，不可用记事本打开，打开后会出现乱码，也不要保存，否则就恢复不了。
逗号分隔的数据常为csv数据。
（二）网页数据网页上的表格只要能选中的，都能复制到excel中；网页数据的下载可以通过百度“国家数据”进行搜索、下载二、Do-file 和log文件打开stata后，第一步就要do-file，记录步骤和历史记录，方便日后查看。
Stata处理中保留的三种文件：原始数据(*.dta)，记录处理步骤(*.do)，以及处理的历史记录(*.smcl)。
三、导入StataStata不识别带有中文的变量，如果导入的数据第一行有中文就没法导入。
但是对于列来说不会出现这个问题，不分析即可（Stata不分析字符串，红色文本显示；被分析的数据，黑色显示）；第一行是英文变量名，选择“Treat first row as variable names”在导入新数据的时候，需要清空原有数据，clear命令。
导入空格分隔数据：复制——Stata中选择edit按钮或输入相应命令——右键选择paste special——并选择，确定；导入Excel中数据，复制粘贴即可；逗号分隔数据，选择paste special后点击comma，然后确定。
Stata数据格式为*.dta，导入后统一使用此格式。
四、基本操作（几个命令）（一）use auto，clear 。
在清空原有数据的同时，导入新的auto数据。
（二）browse 。
浏览数据。
（三）describe 和list。
查看数据，describe 和list 使用list命令能使我们根据自己的需要选择数据（例如其与in/if语句的结合使用）。
2024年国际贸易学习总结(三篇)
2024年国际贸易学习总结____年国际贸易学习总结____年是国际贸易领域发展迅猛的一年，我在这一年中深入学习了国际贸易的基本理论和实践知识，取得了一定的成绩和经验。
通过对____年国际贸易的学习总结，我认识到了国际贸易发展的机遇和挑战，并为未来的工作奠定了基础。
一、宏观经济形势对国际贸易的影响____年全球经济增长放缓，许多国家都出现了经济增速下滑的现象。
这种经济形势对国际贸易带来了一定的影响。
在这种情况下，国际贸易保护主义逐渐上升，各国之间的贸易关系变得更加复杂。
我在学习中了解到了世界贸易组织（WTO）和其他贸易协定对于国际贸易的重要性，以及如何处理贸易纠纷和争端解决机制。
二、数字贸易的快速发展在____年，数字贸易成为了国际贸易的一个重要方向。
电子商务、互联网和数字技术的飞速发展，催生了跨境电商和在线商务的兴起。
我在学习中了解到了数字贸易的概念、特点和规则，以及数字贸易对于世界经济的影响。
通过深入了解国际电商平台和跨境支付体系，我对数字贸易的运作和发展有了更加清晰的认识。
三、区域经济一体化进程加速____年，区域经济一体化的进程得到了进一步加速。
例如，亚太贸易协定（RCEP）和欧亚经济联盟（EAEU）的签署，进一步推动了区域经济一体化。
我在学习过程中了解到了区域贸易协定的特点和作用，以及如何参与和运作这些区域经济一体化进程。
这为我将来在区域贸易和国际商务领域的发展提供了更多的机会。
四、知识产权保护的重要性____年，知识产权保护问题成为国际贸易领域的热点之一。
随着科技创新和知识经济的发展，知识产权的保护显得尤为重要。
我在学习中了解到了知识产权保护的相关法律和规定，以及如何在国际贸易中保护自己的知识产权。
这对于我将来从事创新和知识产权相关工作非常有帮助。
五、可持续发展和环境保护____年，全球对可持续发展和环境保护的关注度进一步提升。
各国纷纷推出了环境友好型产品和服务，以满足市场需求。
我在学习中了解到了可持续发展和绿色贸易的概念和原则，以及相关的国际标准和认证体系。
国际贸易学读书笔记
国际贸易学读书笔记【篇一：学习国际贸易心得】学习国际贸易心得时间转瞬即逝，学期接近末尾。
作为一名会计专业的学生，国际贸易不是主修的课程，但是加入wto的中国经济已经与国际完全接轨，对外贸易在我国经济建设中的作用也越来越大，因此学习对外贸易知识显得十分重要。
六个周的学习时间，虽然时间短促，但是在老师结合自身体会的悉心授课下，让我对国际贸易的认识由从最初单纯地以为就是做国际交易买卖有了新的认识：国际贸易学是一门覆盖面广（包括经济学、法律学、保险学、管理学等），细节颇多的交叉学科。
对国际贸易的学习使我深深体会到国际贸易的错综复杂性和重要性，让我受益匪浅。
一、课程一共分为七章，第一章，国际贸易理论，介绍了国际贸易的全部有关理论；第二章，世界各国管理本国对外贸易的措施，介绍了当前世界各国在管理本国对外贸易方面的一些手段，包括鼓励出口及限制进口方面的手段；第三章，关税与贸易总协定及世界贸易组织，介绍了gatt与wto的有关情况及我国与之的渊源；第四章、第五章，详细介绍了国际贸易的合同条款及合同的谈判、签订和履行；第六章，基于技术贸易在我国对外贸易中的份额越来越大，普及技术贸易知识已破在眉睫，本章详细介绍了国际贸易的有关实务；第七章，我国的对外贸易在不断发生变化，本章将已经发生了重大变化的我国外贸方面的法律法规、贸易状况、管理方式、进出口战略等编入其内。
二、绪论部分主要介绍了基本理论：国际贸易通常指一个国家（或地区）同另一个国家（或地区）间进行的商品、劳务和技术的交换或买卖活动。
国际贸易范围广泛，性质复杂，分类方法较多，主要有：1、按货物移动方向分：出口贸易、进口贸易、过境贸易、复出口和复进口；2、按商品的形式分：有形商品贸易和无形商品贸易；3、以国境和关境分：总贸易和专门贸易；4、按货物运送方式分：陆路贸易、海路运输、空运运输和邮购贸易；5、按是否有第三国参与分：直接贸易、间接贸易和转口贸易。
国际贸易理论学习国际贸易实务课前，我对国贸的认识是很表面的，认为就是单纯地做国际交易买卖.经过一个学期的学习后，我才领悟到，国际贸易学是一门覆盖面广（包括经济学、会计学、法律学、保险学、管理学等），细节颇多的交叉学科.课堂上老师除了给我们讲授纯粹的理论知识外，还会结合一些典型的贸易案例分析，感觉身临其境一样，不仅巩固了我的理论知识，还吸取了在以后业务上的经验.案例分析，让我领略到了，国际市场不只是一个聚宝合，稍有不慎，就会造成巨大的损失.这就要求业务员除了拥有一定的专业知识外，还需要细心谨慎，有高度的责任感。
stata学习体会
stata学习体会第一篇：stata学习体会stata学习心得（网络版存盘）2009-03-25调整变量格式：format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符 format x1 %10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符format x1 %-10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐合并数据：use “C:Documents and Settingsxks桌面2006.dta”, clear merge using “C:Documents and Settingsxks桌面1999.dt a” ——将1999和2006的数据按照样本（observation）排列的自然顺序合并起来use “C:Documents and Settingsxks桌面2006.dta”, clear merge id using “C:Documents and Settingsxks桌面1999.dta” ,unique sort ——将1999和2006的数据按照唯一的（unique）变量id来合并，在合并时对id进行排序（sort）建议采用第一种方法。
对样本进行随机筛选： sample 50 在观测案例中随机选取50%的样本，其余删除 sample 50,count 在观测案例中随机选取50个样本，其余删除查看与编辑数据：browse x1 x2 if x3>3（按所列变量与条件打开数据查看器）edit x1 x2 if x3>3（按所列变量与条件打开数据编辑器）数据合并（merge）与扩展（append）merge表示样本量不变，但增加了一些新变量；append表示样本总量增加了，但变量数目不变。
国际贸易理论总结（2篇）
国际贸易理论总结1.需求相异理论在同一价格下，各国消费者即使具有同等购买能力，所愿意购买的商品数量也会不同，这就是需求的相异性。
2.需求相似理论（又称重叠需求理论）各国有自己的需求结构，需求的基本决定因素的人均收入水平。
3.绝对优势理论一个国家输出的商品一定是生产上具有绝对优势、生产成本绝对低于他国商品。
4.比较优势理论每个国家不一定要生产各种商品，而应集中力量生产那些利益较大或不利较小的商品，然后进行国际交换。
5.要素禀赋理论（又称h-o理论）一个国家应当出口那些生产过程中相对密集地使用本国相对丰裕的生产要素的商品，而进口改过生产过程中相对密集第使用本国相对稀缺的生产要素的商品。
（理论6-13属于当代国际分工理论）____里昂惕夫之谜美国经济学家里昂惕夫运用投入产出方法，对美国经济统计资料进行验证的结果却与要素禀赋理论预测相悖7.劳动熟练说--（对里昂惕夫之谜的第一种解释）____人力资本说--（对里昂惕夫之谜的第二种解释）有的经济学家认为，美国的优势是拥有很多经过大量教育和培训的高素质劳动力，而教育和培训可视为对人力的投资，因此高素质劳动力可以称为人才资本，如果把这部分人力资本加到物质资本上，美国就仍然是出口资本密集型产品，进口劳动密集型产品，里昂惕夫之谜就自然破解。
9.技术差距说--（对里昂惕夫之谜的第三种解释）（波斯纳提出，格鲁伯和弗农等人进一步论证）指技术领先的国家，具有较强开发新产品和新工艺的能力，形成或扩大了国际间的技术差距，而有可能暂时享有生产和出口某类高技术产品的比较优势的理论。
10.生命周期理论（雷蒙德·弗农）产品的生命周期可以分为新产品、成熟、标准化三个阶段。
新产品阶段是指产品开发与投产的最初阶段；（这个阶段投入的技术知识、熟练劳动多）产品成熟阶段是指产品及其生产技术逐渐成熟的阶段；产品标准化阶段是指产品及其生产技术达到了定型的阶段。
11.产业内贸易说（格鲁贝尔）当代国际贸易产品结构大致可分为产业间贸易和产业内贸易，产业间贸易是指不同产业间的贸易；产业内贸易是指产业内部同类产品之间的贸易。
《国际贸易理论》课程笔记
《国际贸易理论》课程笔记第一章早期的国际贸易学说第一节前资本主义的贸易学说一、奴隶社会的贸易观念1. 奴隶社会的经济背景- 奴隶社会的经济基础是农业，土地是主要生产资料，奴隶主拥有土地和奴隶。
- 手工业和商业相对落后，商品生产和交换不发达。
2. 奴隶社会的贸易特点- 贸易形式简单，主要以直接交换（物物交换）为主。
- 贸易商品多为奢侈品，如贵金属、香料、丝绸等，这些商品主要用于满足奴隶主阶级的奢侈需求。
- 贸易活动受到地理限制，通常只在相邻地区或通过丝绸之路等少数渠道进行。
3. 奴隶社会的贸易观念- 贸易被视为一种政治和军事行为，而非经济活动。
- 奴隶主阶级通过贸易获取稀有商品，以显示权力和地位。
- 贸易的目的不是创造利润，而是为了满足统治阶级的欲望。
二、封建社会的贸易观念1. 封建社会的经济背景- 封建社会的经济以农业为基础，土地由封建领主控制，农民依附于土地。
- 手工业和商业逐渐发展，城市兴起，货币经济开始出现。
2. 封建社会的贸易特点- 贸易范围有所扩大，但仍受封建割据和交通不便的限制。
- 贸易商品多样化，包括农产品、手工艺品和地方特产。
- 贸易活动受到封建领主的严格控制，商人地位较低。
3. 封建社会的贸易观念- 重农主义：认为农业是国家的根本，商业和工业是次要的，主张自给自足。
- 封建领主通过贸易税和关税来控制贸易，以维护自己的利益。
- 贸易被视为对封建秩序的潜在威胁，因此受到限制和压制。
第二节重商主义的贸易学说一、重商主义的基本观点1. 财富观- 重商主义者认为，国家的财富和权力取决于其持有的贵金属（如黄金和白银）。
- 贸易被视为一种零和游戏，国家的财富增加意味着其他国家的财富减少。
2. 贸易差额论- 强调贸易顺差的重要性，即出口必须大于进口，以保持国家财富的净流入。
- 认为贸易顺差是国家富强和军事力量的基础。
二、重商主义的主要代表人物及观点1. 托马斯·孟（Thomas Mun）- 英国经济学家，代表作《英国得自对外贸易的财富》。
Stata学习笔记
Stata学习笔记以下命令均采用小写字母Chapter 1 stata入门1.1打开数据use "D:\Stata9\auto.dta", clear 用use命令打开数据sysuse auto，clear auto 为系统数据sysuse为打开系统数据的命令1.2获取帮助Help summarize summarize为需要获取帮助对象可以改为其他的需要帮助的对象Findit summarize，net寻找网络帮助summarize为需要获取帮助对象Search summarize ，net 寻找网络帮助summarize为需要获取帮助对象显示结果Display 5+91.3描述统计（summarize 可简写成sum）Use atuo，clearSummarize price 描述price的观察值个数、平均值、标准差、最小值、最大值Sum weight summarize可简写成sum Sum weight price 同时完成上面两步1.4绘图Scatter price weight scatter 为绘制散点图命令Line price weight ，sort line 为绘制折线图命令，sort为排序，绘制折线图前需要先排序1.5生成新的数据（generate 可简写成gen）ClearSet obs 1000 设置观测值的组数Gen x=_n _n 为观察值得序号Gen y=x+1001.6控制结果输出显示List n1.7设置屏幕滚动Set more off 先设置此项则显示时，屏幕不停止Set more on 先设置此项则显示时，会使显示停止1.8清除内存中原有内容clear1.9设置文件存取路径（cd）Cd d:\stata d:\stata为路径1.10如果想知道当前路径下有哪些文件，可以用dir 命令来列示.dir1.11假设你想在D 盘的根目录下创建一个新的文件夹mydata 来存放数据文件，命令为mkdir。
stata学习笔记
stata学习笔记数据管理创建一个新数据edit //在打开的数据表中创建变量和数据input x1 x2 ……set obs 10gen x1=_ngen x2=seq()egen x3=seq(),b(5) t(5)egen x4=fill(3 4 3 4)rename x1 pop //将变量var1改名为poprename x2 placemax C=(1,0.8\0.8,1)drawnorm x1 x2 ,means(1,10) sds(0.3,2) corr(C) n(500)gen x1=invnormal(uniform())gen roll=1+trunc(uniform()*6) 随机产生1-6随机数字gen x=exp(uniform())gen x=-3ln(uniform())gen x=(invnorm(uniform()))^2 卡方分布gen x=invttail(df,uniform()) t分布gen x=invFtail(df1,df2,uniform()) F分布sample 10,countlabel variable pop "population in 1000s,1995" //为变量pop 添加标签label define sex_label 1 "male" 2 "female"label values sex sex_label //为变量sex添加值标签save aaa //保持为aaa.dta文件save，replace合并数据use a.datappend using b.datuse a.datsort placesave,replaceuse b.datsort placemerge place using a.datreshape long grow,i(id) j(year)reshppe wide grow,i(id) j(year)clearcd f:\统计数据\statause aaasort pop //以变量pop排序order place pop //将变量place pop分别放在第一、二位置describle //描述变量信息list //显示变量和变量值list ,sep(3) 以每3行分隔显示list,sepby(var) 以var变量为界显示summarize x //显示变量的基本信息，可加上“,d”显示详细信息by var1 var2,sort:su x (by可用于su ci centile等）tabstat x,stats(mean median sd var skewness kurtosis cv semean p2 iqr)collapse (sum) var1 var2 (sd)var3 (mean) newvar1=var4 (median) newvar2=var5定义变量的子集（if 和in的使用）list pop place sex in 1/50sort poplist pop place in -4/1 //显示pop值最大的四个观察值summarize if pop<1000summarize if place !="china"summarize pop place sex if pop>100 & pop<1000summarize place sex if pop<100 | pop>1000summarize place if pop< . //缺失值比任何数值都大drop pop if place=="china"keep创建和替代变量1、use canada1,cleargenerate gap=flife-mlifelabel variable gap "flife-mlife gap life"format gap %4.1f //固定了宽度4，小数部分1其他%4.1g（宽度4，小数部分至少为1，可以小数或科学计数法显示）、%4.1eformat仅改变显示不影响计算use canada1,cleargenerate type=1replace type=2 if place=="canada"replace type=3 if place=="Yukou"运算符+ - * / ^ mod(x,y)使用函数abs()acos() //di acos(0.5)*180/_pisin cos asin atan atan2() y/x的反正切函数sqrt log()==ln() log10 expceil(x) >x的最小整数floor(x) <x的最大整数round(x) 四舍五入comb() lnfactorial()分布函数ttail(df,t) t>t0.05的概率（单侧）invttail(df,p) 根据概率计算t值，p为右侧概率F(df1,df2,f) 左侧概</x的最大整数率 invF(n1,n2,p)Ftail(df1,df2,f) 右侧概率 invFtail(n1,n2,p)chi2(df,x) 左侧概率chi2tail(df,x) 右侧概率binomial(n,x,p) n次试验中出现x次及更小的概率1-binomial(n,x-1,p)normal(z) 标准正态分布左侧累计概率日期函数(1)假设有数值变量a格式为20100312gen str str_a=string(a,"%10.0f") //转换a为字符变量gen date_a=date(str_a,"YMD") //转换str_a为日期变量，返回值为当前日期-1960年1月1日的数值format date_a %td //转换date_a的格式为日期12May2010 假设有数值变量a格式为20100312101205gen str str_a=string(a,"%16.0f")gen double date_a=clock(str_a,"YMDhms")format date_a %tc假设有三个数值变量m、d、y分别表示月、日、年gen date_a=mdy(m,d,y)egenegen x=seq(),b(3) t(2) 111222111222egen x=fill(100,98) 100 98 96 94egne x=fill(0,2,7,0,2,7)egen x=rowmean(x1,x2,x3) 产生新变量，其值为x1x2x3各行的均值egen x=rowsum(x1,x2,x3) 产生新变量，其值为x1x2x3各行的和egen x=std(a)for num 1/15 :egen xX=std(aX)egen xrank=rank(x)10、其他函数recode group encodegen x1=recode(age,24,28,32,~) //<=24 <=28egen x2=group(x1)encode strvar,gen(numvar) 将字符变量转为数值变量decode numvar,gen(strvar)创建新的分类变量和定序变量假设有分类变量（byte）type(1-3)tab typetab type,gen(type) //产生type1-3三个哑变量2、将数值变量gen x1=recode(age,24,28,32,~) //以<=24 <=28～分组egen x2=group(x1)变量下标di x[4]gen a=x-x[_n-1] //x与其前一个数值的差gen b=x-x[_n+1]从外部ascII文件导入数据以空格分隔，字符串需带引号infile str30 place ulife tlife using aaa.raw //产生三个变量，place为30长度的字符变量compress //压缩place变量为最长的字符以tab或“，”分隔insheet place ulife tlife using aaa.raw,comma(or tab) names 固定栏宽infix year 1-4 wood 5-8 water 9-10 using aaa.raw绘图hist x,bin(10) xlabel(0(2)10) ylabel(100(100)1000) xtick(1(2)11) norm fractionhist x,start(50 width(5) freq by(group,total)graph twoway scatter y x || line y x ||lfit y x,mlabel(id) msymbol(oh/x)graph twoway scatter y x||lfitci,stdfgraph matrix x y zgraph twoway line y x yeargraph twoway line y year ,yaxis(1)|| x year ,yaxis(2)graph twoway area y x yeargraph box x y z,over(group) yline(6.35)graph pie x y z,by(group) pie(3,explode)graph bar (mean)x y z,over(group)grapg dot (median) x1 x2,over(group) marker(1,msymbol(oh)) marker(2,msymbol(x))qnorm x,gridpnorm x,grid交叉表tab a b,sum(x) meantab a b,all tabi a b\ c d,all tab a b [fw=count],alltab1 a b c 分布绘制abc的一维表tab2 a b c 建立所有可能的二维表by c,sort:tab a b,all 以c的不同取值分别绘制a b的二维表table row col col1,by(row1) 绘制多维表sktest x swilk sfrancia正态性检验及数据变换sktest x swilk sfrancia立方严重负偏态平方轻度负偏态平方根轻度正偏态对数正偏态平方根负倒数严重正偏态倒数非常严重正偏态平方倒数同上立方倒数同上ladder x //产生以上8种变换后的正态性检验gladder x //针对ladder结果绘制直方图bcskews newx=x //产生新变量newx，是对x的变换方差齐性检验sdtest x1=x2sdtest x1,by(group)robvar x,by(group) levene检验，返回值W0：均数 W50：中位数 W10:trim10%后的均数方差分析单个样本ttest x=10 signtest x=10 二项分布ttest x1=x2 signrank x1=x2 wilcoxon符号检验ttest x,by(group) ranksum x,by(group) wilcoxon检验ttest x1=x2,unpaired unequalbitest x==pbitesti n k p单因素方差分析oneway x group,tabluate scheffe bonferroni sidak kwallis x,by(group)多因素方差分析anova x a##btest 1.a=2.atest 2.b=3.bbonferonni: r(p)*c c:比较次数，组数X(组数-1)/2scheffe：1-F(组数-1,误差自由度,r(F)/(组数-1,))regresspredict newvar 预测值predict newvar,stdp 预测值标准误anova x a b|aanova x a / id|a b a#banova x a b c.age相关分析(by var:)cor x ypwcorr x y,bonferrior/sidakspearman x y,bonferrior/sidakpcorr y x1-x3 去除其他x的影响后y与x的偏相关系数回归分析基本方法reg y x1 x2 x3 ,beta uncons预测值predict newvar,cooksd hat covratio dfits residuals rstudent rstandard stdp stdfhat>2p/n 发现高杠杆值dfits>2sqrt(p/n) 案例的自变量组合对回归直线的影响力cooksd>4/n 同上welsch>3sqrt(p) 同上covratio: |r-1|>=3p/nrvfplot,yline(0)假设检验reg y x*test x1 x2 x1 和x2回归系数同时为0test x1=x2虚拟变量tab region ,gen(reg) //产生reg1-4四个哑变量reg cmat reg2 //reg2与其他3个地区的比较reg cmat reg1 reg2 reg3 reg4 == xi:reg cmat i.region此方法便于做交互分析char region[omit]4 (与xi共同使用）xi:reg camt i.region逐步回归sw reg y x1-x4,pr(0.06) pe(0.05)sw reg y x1 x2 (x3 x4),lockterm1 pr(0.06)面板数据iis regiontis yearxtreg y x1 x2,rextmixed y 固定变量 || school:随机变量回归诊断estate ic 返回Aic Bic ll(null) ll(model)值（log likelihood对数似然值)quietly reg y x1-x5estimates store fullquietly reg y x1-x4lrtest fullovtest p<0.05提示有二次、三次或四次方项目需要添加hettest p<0.05提示方差不齐，误差散点图不是随机分布的dwstat 一价自相关的durbin-watson检验vif 自变量共线性检查vif>10 平均vif>1 有问题宽容度（vif的倒数）表示该变量独立程度，越大则越独立rvfplot 预测值与残差值的散点图rvpplot x 某一个自变量x与残差的散点图avplot x 去除其他变量影响后的x与y的线性关系，x轴上偏离的数值多为高杠杆值avplotsacprplot x，lowess 虚线在中间部分与直线不重和表示可能x与y存在其他非线性关系，另外可以报告与x具有线性关系的其他自变量lvr2plot 注意拟合不好且具有较高杠杆作用的值可能是高杠杆值hat 较大值提示高杠杆值dfits cooksd covratio 提示对y影响较大的值logistic回归logit y x* logit y x*,orblogit y n x*lrocroctab y x,graphroccomp y x1 x2 比较y与x1的roc曲线和y与x2的是否相同rocgold y x x1 x2 比较y与x（金标准）的roc曲线和y与x1的是否相同lsens,genprob(prob) gensens(sens) genspec(spec)lstatlfit,group(10) est gof,group(10)predict phat,hat deviance ddeviance dbet dx2 dbetaclogit y x*,group(matchvar)ologit y x*mlogit y x*,b(1) mlogit y x*,rrrconstraint define 1 [3]x=2[2]xconstranit define 2 [4]x=3[2]xmlogit y x,c(1 2) b(1)多元方差分析hotelling x*hotelling x*,by(group)manova x1 x2 x3=g b g*b广义线性模型glm y x1 x2 ,family(Gaussian) link(identity) */正态分布线性回归glm y x1 x2,family(binomial) link(logit) */logistics回归glm y x1 x2,family(poisson) link(log) lnoffset(暴露人年变量) poisson y x1 x2,exposure(暴露人年变量)poisgof [,pearson]glm y x1 x2,family(nbinomial) link(log)nbreg y x1 x2gnbreg y x1 x2 ,lnalpha(var)predict主成份分析pca x*screeplot因子分析factor x*,pcf mine(0.5) 主成份法factor x*,ml mine(0.5) 最大似然法factor x*,ipf //迭代主因子法rotate 方差极大旋转rotate,promax 斜交法生存分析stset time,failure(outcome)stsum,by(treat)stci,rmean by(treat)sts list,by(treat)sts graph,by(treat) loststs graph,by(treat) gwoodsts test groupstreg treat group,nohr dist(exponential/weibull)predict new_var if treat==1,survstcox treat group,nohrcox result treat group,dead(outcome) nohrsw cox result treat group,dead(outcome) nohr流行病队列研究ir case exposure time(人年数)iri a b n1 n2cs case exposure [freq=count]csi a b c d,by(group)可使用tb和exact（默认）计算rr可信区间，不能使用woolf 病例对照研究cc case expose,by(group）cci a b c dmcc case controlmcci a b c d可使用exact（默认）、woolf、 cornfield计算rr可信区间tabodds modds不如用logistic、cox比例风险模型。
Stata学习笔记
1、横截面数据：多个经济个体的变量在同一时间点上的取值，如2012年中国各省的GDP2、时间数列数据：指的是某个经济个体的变量在不同时点上的取值，如1978-2012年山东省每年的GDP3、面板数据：多个经济个体的变量在不同时点上的取值，如1978-2012年中国各省的GDP小样本OLS（最小二乘法）：单一方程线性回归最常见方法条件：解释变量与扰动项正交、扰动项无自相关、同方差。
拟合优度：衡量线性回归模型对样本数据的拟合程度（R2），越高说明模型拟合程度越好。
单系数T检验：对回归方程扰动项的具体概率进行假设显著性水平进行检验F检验：整个回归方程是否显著STATA操作简介：如果数据中包含1949-10-01或1949/10/01的时间变量，导入stata后可能会被视为字符串，因此对于日度数据，可以使用命令gen newvar=date(varname,YMD),将其转换为整数日期变量，其中YMD说明原始数据的格式为年月日，如果原始数据的格式为月日年则使用MDY；对于月度数据则gen newvar=monthly(varname,YM)。
.describe：数据的概貌 .drop keep：删除和保留.su：统计特征 Pwcorr：变量之间相关系数Star（.05）：5%显著性水平 gen:产生g intc=log（tc）：取自然对数. reg：OLS回归.Vce：协方差矩阵 reg。
，noc表示在进行回归时不要常数项大样本OLS：只要求解释变量与同期的扰动项正交即可Robust：稳健标准误，如果存在异方差，则应使用稳健标准误最大似然估计法：如果回归方程存在非线性，则使用最大似然估计法（MLE）或非线性最小二乘法（NLS）三类在大样本下渐进等价的统计检验：Wald test LR（似然比检验） LM操作步骤如下：sysuse auto（调用数据集）Hist mpg，normal（画变量mpg的直方图，并与正态密度比较）直方图显示，变量mpg的分布于正态分布有一定差距。
最新STATA实用学习笔记资料
最新STATA实⽤学习笔记资料北京科技⼤学STATA应⽤学习摘录第⼀章 STATA的基本操作⼀、设置内存容set mem 500m, perm⼀、显⽰输⼊内容Display 1Display “clive”⼆、显⽰数据集结构describeDescribe /d三、编辑editEdit四、重命名变量Rename var1 var2五、显⽰数据集内容list/browseList in 1List in 2/10六、数据导⼊:数据⽂件是⽂本类型（.csv）1、insheet: . insheet using “C:\Documents and Settings\Administrator\桌⾯\ST9007\dataset\Fees1.csv”, clear2、内存为空时才可以导⼊数据集，否则会出现（you must start with an empty dataset）（1）清空内存中的所有变量：.drop _all（2）导⼊语句后加⼊“clear”命令。
七、保存⽂件1、save “C:\Documents and Settings\Administrator\桌⾯\ST9007\dataset\Fees1.dta”2、save “C:\Documents and Settings\Administrator\桌⾯\ST9007\dataset\Fees1.dta”, replace ⼋、打开及退出已存⽂件use1、.Use ⽂件路径及⽂件名, clear2、. Drop _all/.exit九、记录命令和输出结果（log）1、开始建⽴记录⽂件：log using "J:\phd\output.log", replace2、暂停记录⽂件：log off3、重新打开记录⽂件：log on4、关闭记录⽂件：log close⼗⼀、创建和保存程序⽂件：（doedit, do）1、打开程序编辑窗⼝：doedit2、写⼊命令3、保存⽂件，.do.4、运⾏命令：.do 程序⽂件路径及⽂件名⼗⼆、多个数据集合并为⼀个数据集（变量和结构相同）纵向合并append insheet using "J:\phd\Fees1.csv", clearsave "J:\phd\Fees1.dta", replaceinsheet using "J:\phd\Fees2.csv", clearappend using "J:\phd\Fees1.dta"save "J:\phd\Fees1.dta", replace⼗三、横向合并，在原数据集基础上加上另外的变量merge1、insheet using "J:\phd\Fees1.csv", clearsort companyid yearendsave "J:\phd\Fees1.dta", replacedescribeinsheet using "J:\phd\Fees6.csv", clearsort companyid yearendmerge companyid yearend using "J:\phd\Fees1.dta"save "J:\phd\Fees1.dta", replacedescribe2、_merge==1 obs. From master data_merge==2 obs. From using data_merge==3 obs. From both master and using data⼗四、帮助⽂件：help1、. Help describe⼗五、描述性统计量1、summarize incorporationyear 单个summarize incorporationyear-big6 连续多个summarize _all or simply summarize 所有2、更详细的统计量summarize incorporationyear, detail3、centilecentile auditfees, centile(0(10)100)centile auditfees, centile(0(5)100)4、tabulate不同类型变量的频数和⽐例tabulate companytypetabulate companytype big6, column 按列计算百分⽐tabulate companytype big6, row 按⾏计算百分⽐tab companytype big6 if companytype<=3, row col 同时按⾏列和条件计算百分⽐5、计算满⾜条件观测的个数count if big6==1count if big6==0 | big6==16、按离散变量排序，对连续变量计算描述性统计量：（1）by companytype, sort: summarize auditfees, detail（2）sort companytypeBy companytype:summarize auditees⼗六、转换变量1、按公司类型将公开发⾏股票公司赋值为1，其他为0gen listed=0replace listed=1 if companytype==2replace listed=1 if companytype==3replace listed=1 if companytype==5replace listed=. if companytype==.⼗七、产⽣新变量genGenerate newvar=表达式⼗⼋、数据类型3、新建变量的过程中定义数据类型●gen str3 gender= "male"●list gender in 1/104、变量所占字节过长●drop gender●gen str30 gender= "male"●browse●describe gender●compress gender5、⽇期数据类型：%d dates, which is a count of the number of days elapsed since January 1, 1960。
国际贸易理论知识点总结
国际贸易理论知识点总结国际贸易是指不同国家或地区之间进行的商品和服务的交换活动。
国际贸易理论则是对这些贸易活动的规律、原因和影响进行研究和解释的学说体系。
以下将对一些重要的国际贸易理论知识点进行总结。
一、绝对优势理论绝对优势理论由亚当·斯密提出。
该理论认为，各国应该专门生产并出口那些自己在生产中具有绝对优势的产品，进口那些自己在生产中处于绝对劣势的产品。
例如，假设 A 国生产一单位的布匹需要 5 个工时，生产一单位的粮食需要 10 个工时；B 国生产一单位的布匹需要 10 个工时，生产一单位的粮食需要 5 个工时。
那么，A 国在布匹生产上具有绝对优势，B 国在粮食生产上具有绝对优势。
绝对优势理论的局限性在于，它无法解释当一个国家在所有产品的生产上都处于劣势时，如何参与国际贸易并从中获利。
二、比较优势理论大卫·李嘉图提出了比较优势理论。
该理论认为，即使一个国家在两种商品的生产上都处于劣势，但只要它在两种商品生产上劣势的程度不同，仍可以通过专门生产并出口其劣势相对较小的商品，进口其劣势相对较大的商品，从而在国际贸易中获得利益。
继续以上面的例子为例，假设 A 国生产一单位的布匹需要 5 个工时，生产一单位的粮食需要 10 个工时；B 国生产一单位的布匹需要 6 个工时，生产一单位的粮食需要 4 个工时。
虽然 B 国在布匹和粮食的生产上都处于劣势，但生产布匹的劣势相对较小。
因此，B 国可以专门生产布匹并出口，进口粮食。
比较优势理论为国际贸易的普遍存在提供了更有力的解释，是国际贸易理论的核心。
三、要素禀赋理论赫克歇尔和俄林提出的要素禀赋理论认为，各国要素禀赋的差异是国际贸易产生的根本原因。
要素禀赋指的是一个国家所拥有的劳动、资本、土地等生产要素的数量和质量。
一个国家如果劳动力丰富，资本稀缺，那么它在劳动密集型产品的生产上具有比较优势，应该出口劳动密集型产品，进口资本密集型产品；反之，如果一个国家资本丰富，劳动力稀缺，那么它在资本密集型产品的生产上具有比较优势，应该出口资本密集型产品，进口劳动密集型产品。
国际贸易理论总结范文（2篇）
国际贸易理论总结范文国际贸易额：是以货币表示现行世界市场价格计算的各国与各地区的进口总额或出口总额之和，它能够反映某一时期内的贸易总额。
国际贸易量：是以一定时期的不变价格为标准计算的各个时期的国际贸易额，即用出口价格指数去除出口额，得出消除价格变动的近似值。
对外贸易依存度。
是指一国对外贸易总额在该国国内生产总值（gdp）或国民生产总值（gnp）中所占的比重。
贸易差额：是一国在一定时期内出口贸易额与进口贸易额之间的差额。
贸易条件：是用来衡量在一定时期内一个国家出口相对于进口的盈利能力和贸易利益的指标总贸易。
以国境作为为标准统计货物进出口的方法，凡进入国境的商品一律列为总进口，凡离开国境的商品一律列为总出口。
对外贸易地理方向。
又称对外贸易地区分布或对外贸易国别结构，指一定时期内世界各国、各地区、各国家集团在一国对外贸易中所占地位，通常以它们对该国的进出口总额占该国出进口总额的比重来表示。
转口贸易。
也称中转贸易，是指一国或地区进口某种商品不是以消费为目的，而是将它作为商品在向别国出口的贸易活动。
垂直型国际分工。
是指经济发展水平不同的国家之间的纵向分工，主要指发达国家的制造业与发展中国家的农业、矿业之间的分工。
水平型国际分工。
是指经济发展水平基本相同或相似的国家之间的分工，主要指发达国家与发达国家之间在工业部门间的分工。
世界市场。
或国际市场，是世界各国相互间进行商品、服务和科技交换的场所，是由世界范围内通过对外贸易联系起来的各国商品流通领域的总和。
重商主义：是资本主义早期的国际贸易理论。
绝对优势理论：一个国家生产某单位商品所使得资源少于另一个国家同类商品的生产。
比较优势理论：在两国都能生产两种产品的条件下，其中一国在两种产品的生产上都处于优势地位，而另一国均处于劣势地位，则处于优势地位的国家应专门生产相对优势最大的那种产品，处于劣势地位的国家应专门生产相对劣势最小的那种产品，然后参与国际贸易，双方均可以获得利益。
国际贸易学习总结
国际贸易学习总结经过近一学期的国际贸易课的学习，同时在老师平时的悉心教导下，我对国际贸易这门学问有了崭新的认知与了解，并对这门学科产生了更加深刻的感想。
国际贸易是指国际间商品和劳务的交换活动，它是世界各国对外贸易的总和。
世界经济贸易是不断发展变化的，第二次世界大战后，随着进步和世界生产力的提高，各国间的经济联系更加密切，经济生活国际化趋势不断加强，国际贸易的重要性日益增长。
就导论而言，我学习了以下概念：1. 贸易差额，是指一国（地区）在一定时期（如一年）内，出口额与进口额的相差数。
当出口总值与进口总值相等时，称为“贸易平衡”；当出口总值大于进口总值时，出现贸易盈余，称“贸易顺差”或“出超”；当进口总值大于出口总值时，出现贸易赤字，称“贸易逆差”或“入超”。
贸易差额表明一国对外贸易收支状况，是影响一国国际收支差额的重要因素之一。
2. 对外贸易额，指一个国家在一定时期（如一年）出口贸易额和进口贸易额之和。
3. 国际贸易额，指世界各国出口贸易额的总和。
4. 贸易量，是按一定时期不变价格计算的，剔除价格变动因素的国际贸易值。
反映贸易实际规模的发展变化。
5.贸易条件，是一国出口商品价格与进口商品价格的比率，是衡量一国获取贸易利益空间大小的重要指标，反映一国贸易获利程度的高低，也反映一国出口竞争力的优劣。
一般计算方法：出口商品价格指数/进口商品价格指数×100。
总的来说，大于100，说明该国贸易条件改善，进口能力提高；小于100，说明该国贸易条件恶化，进口能力削弱。
贸易的商品结构，对外贸易商品结构是指一定时期内一国进出口贸易中各种商品的构成，即某大类或某种商品进出口贸易与整个进出口贸易额之比，以份额表示。
6.国际贸易商品结构是指一定时期内各大类商品或某种商品在整个国际贸易中的构成，即各大类商品或某种商品贸易额与整个实际出口贸易额相比，以比重表示。
7.贸易依存度(对外贸易系数），是一国对外贸易额同其GNP或GDP的比率，它反映一国经济发展对对外贸易的依赖程度，或国家间经济相互依赖的程度，受多种因素（经济发展水平、自然资源禀赋、对外经济政策、国内市场容量等）的影响。
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Stata学习笔记一、认识数据（一）向stata中导入txt、csv格式的数据1．这两种数据可以用文本文档打开，新建记事本，然后将相应文档拖入记事本即可打开数据，复制2．按下stata中的edit按钮，右键选择paste special3．*.xls/*.xlsx数据仅能用Excel打开，不可用记事本打开，打开后会出现乱码，也不要保存，否则就恢复不了。
逗号分隔的数据常为csv数据。
（二）网页数据网页上的表格只要能选中的，都能复制到excel中；网页数据的下载可以通过百度“国家数据”进行搜索、下载二、Do-file 和 log文件打开stata后，第一步就要do-file，记录步骤和历史记录，方便日后查看。
Stata处理中保留的三种文件：原始数据 (*.dta)，记录处理步骤 (*.do)，以及处理的历史记录 (*.smcl)。
三、导入StataStata不识别带有中文的变量，如果导入的数据第一行有中文就没法导入。
但是对于列来说不会出现这个问题，不分析即可（Stata不分析字符串，红色文本显示；被分析的数据，黑色显示）；第一行是英文变量名，选择“Treat first row as variable names”在导入新数据的时候，需要清空原有数据，clear命令。
导入空格分隔数据：复制——Stata中选择edit按钮或输入相应命令——右键选择paste special——并选择，确定；导入Excel中数据，复制粘贴即可；逗号分隔数据，选择paste special后点击comma，然后确定。
Stata数据格式为 *.dta，导入后统一使用此格式。
四、基本操作（几个命令）（一）use auto，clear 。
在清空原有数据的同时，导入新的auto数据。
（二）browse 。
浏览数据。
（三）describe 和 list。
查看数据，describe 和 list 使用list命令能使我们根据自己的需要选择数据（例如其与in/if语句的结合使用）。
（四）Scatter。
作图命令，scatter 散点图（scatter price mpg ）（五）Summarize。
描述统计，常写作sum/su，求变量的个数、平均值、标准差、最小值和最大值。
（六）generate。
生成数据，简写为gen。
（七）replace。
修改数据，命令 replace 该命令不推荐使用，一般不会改变原始数据的。
剔除缺失值、异常值, 或者批量修改数据均可以通过 replace 命令加上条件语句实现.（八）Tabstat 。
描述性统计，tabstat 变量列表，statistics(统计量列表)（九）Rename 。
对变量更名，rename 旧变量名新变量名。
一次只能对一个变量名重命名。
（十）Order 。
对变量排序，order变量列表[，选项]（十一）Sort/gsort 。
对观测值排序，sort 变量列表；gsort [+/-]变量，注意，方括号可有可无。
Sort是升序排序，当第一个变量出现相同时，才会对第二个变量排序，否则是不会管后面的变量的排序的；gsort（general sort）即可升也可降，视+和-而定。
为了保证数据的原始性，为了最后恢复数据排序，一般在排序前，生成新的变量num，最后对num排序就可以恢复。
（十二）Keep/drop 。
保留/删除变量或数据，keep/drop 变量列表；keep/drop 条件。
注意：请不要随意删除变量或数据，因为可以使用if条件句！（对行改变）每一次只能使用keep 和drop 中的一个命令。
（十三）Count 。
按条件对观测值计数，count [条件]，方括号可有可无，直接输入条件。
（十四）Recode 。
批量修改观测值，recode 变量列表（规则），括号必须有。
规则如下：#=#，比如3=1，值为3的全改为1；#/#=#，比如min/3000=0，3000以下全为0。
如果加generate，则会生成新的变量。
规则为：recode 变量列表 (规则)（规则）, gen (新变量)。
（十五）Encode/decode。
字符串与数值转换，encode变量，generate（新变量）。
将stata不能识别的红色字符串改为数值，而且必须生成新变量，即generate（新变量）不能省。
Decode是将label 的数值转换为字符串变量，也必须生成新变量，即generate（新变量）不能省。
（十六）Display。
显示字符串/变量值，display 字符串或变量或表达式。
By/bysort 分组地重复执行某一命令：by 变量列表；bysort变量列表。
By后面一般是一个类别的变量。
一般在命令前加by 变量列表：就可以，冒号后的命令碧血是完整的。
此命令实际是先按变量列表分组，然后再执行后面的命令。
Egen 生成新变量：egen 新变量= 函数表达式。
Generate 新变量= sum（变量）是逐个加总，egen 新变量= sum（变量）是求和。
（十七）Forvalues/ Forrach。
循环命令，Forvalues 有规律的循环，Forrach 任意循环。
（十八）Reshape。
面板数据的变换，reshape long 变量列表, i(样本变量名) j(时间变量名)； reshape wide 变量列表, i(样本变量名) j(时间变量名)（十九）merge。
横向拼接，merge 拼接形式变量列表using 被拼接数据集。
merge 命令是用于横向拼接, 即为了增加变量。
拼接形式有1:1、1:m、m:1 和m:m 四种。
“1”方是需要复制多份, 并与“m”方拼接的; 而“m”方的记录数是不会增加的。
变量列表是在拼接时, 用于识别拼接记录的; 一般是两数据集的共同变量. 可以是一个, 也可以是多个. 比如要把学生的考试成绩(变量为姓名、考试科目、成绩) 和学生学号(变量为姓名、学号) , 那么姓名就是这里用于识别的变量。
被拼接数据集只支持*.dta 格式数据。
若被拼接数据集的名称中包含空格, 请将其置于英文状态下的引号内。
若被拼接数据集不在Stata 当前路径下, 请在数据集名称前加上路径, 支持放在英文状态下的引号内。
（二十）append 。
纵向拼接，append using 一个或多个数据集。
append 命令是用于纵向拼接, 即为了增加样本或观测值。
此命令支持多个*.dta 文件拼接, 多个数据集需用空格隔开。
（二十一）Duplicates。
删除重复数据，duplicates report 变量列表，报告是否有重复。
duplicates list 变量列表，列出重复的；duplicates tag 变量列表,generate(新变量)，报告重复的，并生成新变量；duplicates drop 变量列表，删除重复的；duplicates drop 变量列表, force，强制删除重复的五、模型选择建模应首先考虑数据类型（截面数据、时间序列数据和面板数据以及各种数据类型的特点）。
在Stata 中，时间序列数据必须含有一个时间指标用于刻画有序的时期。
用到的命令有：date日期转换函数，将日期字符串(红色) 转换成数值(黑色)命令中的日期字符串和格式字符串默认是要放在英文状态下的引号中，但若日期字符串是一个变量，而且他本身就是字符串格式的变量，那么在写命令时直接用变量名替代日期字符串即可。
反向提取:如要从数值型的日期中提取年、月、日，使用year(), month(), day()函数。
format，数据显示格式命令1．若是时间数据（黑色的数值），则会以时间格式（%fmt）的具体形式来显示；若是数值数据，可以用%fmt 来设置其显示格式；3．若是字符串数据，可以用%fmt 来限定其长度。
tsset:，通过指定时间指标在Stata 中，必须先指定时间指标，才能进行接下来一系列的时间序列分析(面板数据也是同样道理)，否则Stata 会将其当做截面数据。
在Stata 中，用距离1960 年1 月1 日有多少天（即一个整数）来表示日期，故其实是数值。
（一）定义时间序列命令格式：gen 新时间变量= date(日期字符串, 格式字符串)；format 变量列表%fmt；tsset 时间指标。
前两个命令是将字符串的时间格式改成Stata 能识别的时间格式，第三个命令是去识别这个时间序列。
（二）定义面板数据命令格式：xtset 个体指标时间指标。
需要两个指标，需要注意顺序。
如果被解释变量y 取离散值，那么就不能使用普通的线性模型进行建模。
根据模型的特性和缺陷，可以建立如下模型：1．稳健性回归模型: rreg2．工具变量模型: ivregress3．选择模型: logit/probit4．分位数回归模型: qreg5．时间序列模型: arch/arima/var6．面板数据模型: xtreg/xtivreg/xtlogit/xtprobit上述模型可以综合使用，比如面板-logit 模型，面板-2SLS 模型等。
六、操作及导出输出结果（一）求变量间协方差/相关矩阵correlate 变量列表[, 选项]。
若要求协方差矩阵，则选项中需要加covariance 选项。
协方差/相关矩阵是对称矩阵，所以为了简化此命令生成的矩阵下三角部分。
此命令计算的是Pearson 相关系数/协方差矩阵。
（二）求变量间的相关矩阵pwcorr 变量列表[, 选项]。
与correlate 命令类似，即求多个变量之间的相关矩阵，这里具体指的是成对相关系数(Pairwise Correlation)；与correlate 不同的是，它能尽可能使用两两变量中所有没有缺失的数据。
此命令计算的是Pearson 相关系数矩阵。
（三）绘制矩阵散点图graph matrix 变量列表（四）绘制直方图histogram 变量[, 选项]。
直方图不连续，若想连续请参看核密度图常用选项：bin(#)，以组数#来绘制直方图；width(#)，以组距#来绘制直方图；frequency ，纵坐标显示频数（默认情况下显示频率）（五）绘制核密度图kdensity 变量[, 选项]（六）绘制散点图scatter 两变量， twoway (scatter 两变量) (lfit 两变量)。
scatter 命令用于绘制两变量的散点图，用于观察变量间的相关关系；lfit 命令可以大致绘制拟合散点的直线；通过scatter 和lfit 两个绘图命令，可在一幅图中实现这两个功能。
只能绘制二维散点图，且只能知道两变量的大致相关关系(正/负相关)，不能知道拟合直线的具体数值。
七、回归及结果导出（一）命令汇总1．普通线性模型: regress2．稳健性回归: rreg3．工具变量模型: ivregress4．离散选择模型: logit/probit5．分位数回归模型: qreg6．时间序列模型: arch/arima/var7．面板数据模型: xtreg/xtivreg/xtlogit/xtprobit8．结果导出: esttab/outreg2（二）regress，回归分析regress 被解释变量解释变量列表[条件] [权重] [, 选项]。