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2001-2021年间上市公司采用Jones修正模型进行盈余管理的数据测量（包含原始数据及Stata计算代码）.zip

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简介：
本资料包汇集了2001至2021年期间中国上市公司利用Jones修正模型实施盈余管理的详细数据分析，包括原始数据和用于Stata软件分析的相关计算代码。 2001-2021年间上市公司基于Jones修正模型的盈余管理测度（包含原始数据及Stata计算代码） 时间范围：2001年至2021年 研究对象：沪深A股上市企业 主要指标： - 经营活动现金流 - 总资产 - 净利润 - 总收入 - 固定资产 - 应收账款 - 盈余管理程度 计算说明：参考了Aboody等人（2005）和Dechow等人（1995）的研究，构建了一套修正的Jones模型盈余管理指标。

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  • 2001-2021年间上市公司采用Jones修正模型进行盈余管理的数据测量（包含原始数据及Stata计算代码）.zip
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    本资料包汇集了2001至2021年期间中国上市公司利用Jones修正模型实施盈余管理的详细数据分析，包括原始数据和用于Stata软件分析的相关计算代码。 2001-2021年间上市公司基于Jones修正模型的盈余管理测度（包含原始数据及Stata计算代码） 时间范围：2001年至2021年 研究对象：沪深A股上市企业 主要指标： - 经营活动现金流 - 总资产 - 净利润 - 总收入 - 固定资产 - 应收账款 - 盈余管理程度 计算说明：参考了Aboody等人（2005）和Dechow等人（1995）的研究，构建了一套修正的Jones模型盈余管理指标。
     
  • 1992-2021年上市公司债务融资成本数据及Stata测算代码（含原始数据）.zip
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    本资源包含1992年至2021年间中国上市公司的债务融资成本数据，附带详细的Stata数据分析代码和原始数据文件，便于研究者进行深入的金融分析。 1990-2021年上市公司债务融资资本数据包括原始数据、处理代码及计算结果： 时间范围：1990年至2021年。 来源：上市公司年报 指标： - 编码、年份、证券代码 - 短期借款、长期借款、应付债券、长期应付款以及负债合计 - 行业代码和财务费用明细（包括利息支出，利息收入，资本化金额及手续费等） - 一年内到期的长期借款和其他长期负债 - 是否被特别处理或暂停上市（ST或PT）状态及其退市年份信息 计算方法： 1. C1：企业年度财务费用占期末总负债的比例。 2. C2：(利息支出+手续费支出及其他财务费用)/期末总负债。 3. C3：年度内企业的利息支出与当年长短期借款平均值的比率。 说明：数据中剔除了金融行业，以及在年末被特别处理或暂停上市（ST、*ST或PT）的企业。此外，还排除了未上市及已退市公司的记录，并对连续变量进行了缩尾处理以提高数据分析准确性。
     
  • 2001-2022年上市公司数字化转型数据集（包含原始数据、计算代码及结果）
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    本数据集收录了从2001年至2022年间中国上市公司的数字化转型相关数据，涵盖原始资料、分析代码及其输出结果，旨在为学者和研究者提供详实的研究素材。 2001-2022年上市公司数字化转型数据（包含原始数据、计算代码及结果） 时间范围：2001年至2022年。 来源：原始数据来源于Wind数据库的整理。 指标包括： 证券代码、证券简称； 统计截止日期，是否发生ST或*ST或PT情况以及暂停上市状态； 行业分类信息如行业代码和名称； Stkcd、Year（年度）、省份及区域等基本信息； 成立日期与年份、上市年份及其性质如是否为国有公司； 详细的财务数据包括A股股票代码、截止日期，合并标识和调整标识，科目名称以及相应的期初余额元和期末余额元。 此外还包括原值信息及数字化转型程度。 计算说明：企业数字化水平通过分析其年度无形资产明细中的相关项目来衡量。具体而言，在无形资产中包含“软件”、“网络”、“客户端”、“管理系统”或“智能平台”的部分被定义为与数字技术相关的无形资产，然后将同一公司同类别的多个此类项目的总值除以该公司的全部无形资产总额得到一个比例，以此作为企业数字化转型程度的度量指标。 参考文献： 张永珅, 李小波, 邢铭强. 《企业数字化转型与审计定价》
     
  • 上市公司应计盈余管理分析（基于琼斯模型：基本与修正Jones模型）
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    本文运用琼斯模型及其修正版本深入探讨了我国上市公司的应计盈余管理模式，旨在揭示企业财务报告中的潜在操控行为。 基本Jones模型和修正Jones模型用于求取上市公司盈余管理数据。 结果说明：原始数据为2000年至2022年A股上市公司的财务数据。由于计算指标需要使用上一年的数据，因此最终的回归分析得出的是从2001年至2022年的应计盈余管理数据。 附件包含原始数据、代码和计算结果。 计算模型：分年度行业回归 （1）基本Jones模型； （2）修正Jones模型： 第一种方法是直接求残差。 变量说明如下： - TAI,t表示总应计利润； - Ai,t-1表示第t-1期的期末总资产； - ΔREVI,t表示第t期较前一期主营业务收入的变化量； - ΔRECi,t为第t期较前一期应收账款变化量； - PPEI,t代表第t期期末固定资产原值。 （3）修正Jones模型： 对上述方程式进行分行业和年度回归分析，剔除观测数量少于10个的样本。通过此过程获得系数β1、β2和β3，并将其代入公式(2)以计算DA值。
     
  • 2003-2021年间上市公司女性高管比例数据分析（含原始数据、计算代码及结果）
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    本研究分析了2003年至2021年期间中国上市公司女性高管的比例变化，并提供了相关的原始数据、计算代码和详细的结果。 2003-2021年上市公司女性高管人数数据（原始数据+计算代码+计算结果） 时间范围：2003-2021年 指标： - 证券代码 - 年份 (year) - 女性高管人数 - 高管总人数 - 女性高管占比 - 女性高管虚拟变量 参考文献：杜兴强, 冯文滔. 女性高管、制度环境与慈善捐赠——基于中国资本市场的经验证据
     
  • 2000-2021年间A股上市公司常用的控制变量数据及Stata处理代码
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    本资料集整理了2000年至2021年期间中国A股上市公司的常用控制变量数据，并提供了相应的Stata处理代码，便于学术研究和实证分析。 时间范围为2000年至2021年（股权性质数据从2004年开始记录，第一大股东持股比例的数据则从2003年起有记载）。这些信息整理自csmar 和wind数据库。 涉及的指标包括：公司规模、资产负债率、总资产净利润率、净资产收益率、总资产周转率、现金流比率、应收账款占比、存货占比、固定资产占比、营业收入增长率、是否亏损状态，董事人数及独立董事比例情况，两职合一与否的信息，第一大股东持股比例和前五大股东持股比例等数据；股权制衡度（含两个指标）、账面市值比以及托宾Q值的数值记录。此外还包括公司性质方面的信息如是否为国有企业身份；上市年限与公司成立年份的数据统计；月均超额换手率、机构投资者持有股份的比例，管理层持股情况和管理费用比例等数据；大股东资金占用状况及审计相关的信息（包括会计师事务所名称以及审计意见）；行业分类的具体内容。
     
  • 上市公司管理层权力数据及STATA代码（2006-2021）
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    本资料集提供了中国上市公司自2006年至2021年管理层权力的相关数据，并附有用于数据分析的STATA代码，旨在支持学术研究与企业管理分析。 Finkelstein (1992) 将管理层权力分为结构权力、所有权权力、专家权力和声望权力进行计量，并有多位学者采用单个或多个指标来衡量管理层的权力，但学术界尚未就这些衡量指标达成一致意见。从各权力量化标准来看，专家权力与声望权力是管理层自身拥有的权利来源；而结构权力及所有权权力则是公司治理对管理层影响力的一种监督和约束机制，可以增强或者削弱管理层的实际控制力。本段落选取总经理任职年限、两职合一情况（即董事长兼CEO）、董事会规模以及内部董事比例等指标来衡量管理层的权力基础及其受到的外部制约，并借鉴Fan等人(2009)及卢锐等人(2008)关于间接度量方法的研究成果，利用主成分分析法将上述五个变量综合为一个代表管理层整体权势水平的新指数。
     
  • 2011-2023年上市公司创新投入数据包（含原始数据、计算代码及结果）.zip
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    本资料包收录了2011年至2023年间中国上市公司的年度创新投入数据，包括原始数据文件、数据分析的Python/R代码以及详细的分析报告。适合学术研究与行业分析使用。 2011-2023年上市公司企业创新投入数据（包含原始数据、计算代码及结果） 时间跨度：2011年至2023年 来源： - 原始数据来源于Wind数据库 - 上市公司年报 指标包括但不限于以下内容： - 营业总收入 - 研发人员数量及其占总员工数的比例 - 研发支出与营业收入的比率 - 总体研发支出、资本化研发支出及费用化研发支出的具体数值和比例关系（如资本化研发支出占当期净资产的比例，以及其对净利润的影响） - 创新投入的增长率 此外还涉及公司基本信息： - 股票代码(stkcd)与年份(year) - 公司名称（股票简称、中文全称等） - 地理位置信息：省份、城市及区县 - 行业分类详情，包括行业代码和名称 - 证券简称及其他市场标识符 - 财务状态相关标记如是否发生ST或PT事件，是否有暂停上市记录 - 公司成立与上市日期等时间节点数据 - 经济属性描述：企业性质、所属省份及城市 研究对象限定为A股上市公司。
     
  • 2000-2021年间上市公司投资效率的Richardson模型分析（含原始数据、计算代码及最终结果）
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    本研究运用Richardson模型深入分析了2000至2021年期间中国上市公司的投资效率，并提供了详尽的数据集、计算代码和结论报告。 2000-2021年上市公司投资效率Richardson模型分析 时间范围：2000年至2021年。 指标包括： - 证券代码、年份、证券简称、市场类型（股票市场交易子库）、AB股标识； - 上市公司贷款信息； - 公司成立与上市的年份，是否*ST或PT以及行业分类等基本信息； - 财务数据如货币资金、短期投资净额、资产总计和负债总计； - 经营活动产生的现金流量净额及其他相关现金流项目（包括固定资产处置回收及支付情况）； - 固定资产折旧和其他长期资产摊销，营业收入增长率B以及操控性与非操控性的应计利润信息。 数据内容： 1. 原始数据 2. 计算代码 3. 最终结果 计算说明： 参考潘越老师的相关研究文献构建Richardson模型进行分析。该模型主要用于评估企业的投资效率和财务健康状况，通过综合考虑企业各项经济活动及其产生的现金流来评价其长期发展能力。 参考资料： - 潘越,汤旭东,宁博,杨玲玲. 连锁股东与企业投资效率：治理协同还是竞争合谋
     
  • 2008-2020年间中国上市公司高管团队异质性的原始数据及Stata代码.rar
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    该资源包含2008至2020年中国上市公司高管团队异质性分析的原始数据集与Stata处理代码，适用于公司治理、金融管理等领域的研究。 2008-2020年高管团队异质性数据包括stata do代码、计算过程及原始数据。时间跨度为2008年至2020年，涵盖所有上市公司的相关数据。文档中详细介绍了完整的计算过程以及包含的stata do文件和原始数据的具体内容。