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上市公司专利质量指标计算的Stata代码及1992-2020年的数据集（知识宽度）.zip

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简介：
此压缩文件包含用于评估中国上市公司专利质量的Stata编程代码以及从1992年至2020年期间的相关数据集，旨在量化和分析企业的技术创新广度。 上市企业专利质量指标计算的Stata代码及1992-2020年数据集（包含知识宽度数据）.zip

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  • 上市公司专利质量指标计算的Stata代码及1992-2020年的数据集（知识宽度）.zip
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    此压缩文件包含用于评估中国上市公司专利质量的Stata编程代码以及从1992年至2020年期间的相关数据集，旨在量化和分析企业的技术创新广度。 上市企业专利质量指标计算的Stata代码及1992-2020年数据集（包含知识宽度数据）.zip
  • 1985-2020年上市公司及2011-2019年地级市的绿色专利数据集
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    本数据集涵盖了1985年至2020年间中国上市公司的绿色专利信息，以及2011至2019年期间全国各主要城市的绿色创新活动详情。 一、上市公司绿色专利数据（多种来源） 二、上市公司绿色专利申请与授权细分数据及普惠金融指数、常用财务指标匹配数据 三、地级市绿色专利数据
  • 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。
  • 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
    优质
    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。
  • 上市公司共同机构持股数据整理的Stata代码（2003-2020年）
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    这段代码用于整理中国上市公司从2003年至2020年间机构投资者持股的数据，并提供了使用Stata进行数据分析的方法和技巧。 上市公司共同机构所有权数据整理Stata代码（2003-2020年）。这段文字描述了关于如何使用Stata软件来处理2003年至2020年间中国上市公司的共同机构持股数据的相关代码信息。
  • 1990-2023年A股上市公司质量数据集.txt
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    该文本文件包含了自1990年至2023年间中国A股上市公司的全面质量数据，涵盖财务表现、公司治理等多维度指标。 A股上市公司质量数据集1990-2023年.txt包含了从1990年至2023年的中国上市公司的相关数据。
  • 1992年至2022年上市公司信息披露质量KV指数（含原始数据、do文件及结果数据等）.zip
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    本资料包涵盖1992至2022年间中国上市公司年度信息披露质量KV指数，内附用于分析的原始数据、Stata操作脚本(do文件)以及计算所得的结果数据。 上市公司信息披露质量是全球关注的重要议题。信息披露是指按照相关法规要求，将公司的财务状况、经营情况及其他重要信息向投资者及监管机构报告的行为。 相比之下，盈余管理指标不能全面反映市场的真实情况。周开国等（2011）认为，KV指数能够更好地体现市场的实际情况和公司披露的信息效果，并且可以看作是衡量投资人在面对信息不对称时的一种客观评价标准。 计算KV指数的模型公式如下： \[ \ln\left(\frac{P_t - P_{t-1}}{P_{t-1}}\right) = σ_0 + σ_1 \times (Vol_t / Vol_0 - 1) + ε \] 其中，\(P\) 表示样本企业在第 \(t\) 日的股票收盘价；\(Vol\) 表示该企业第 \(t\) 日的股票交易量；而 \(Volo\) 则是整个观察期间内企业的平均日交易量。通过这个模型计算得出的 σ1 即为KV指数，其值越大代表股票收益与成交量的相关性越强，也意味着公司的信息披露质量较差。 相关数据指标包括：序号、年份、交易日期、日收盘价、日个股交易股数、日个股交易金额、考虑现金红利再投资的日个股回报率、市场类型（markettype）、证券代码或股票代码、KV指数及其变化值(kv_r)等，还包括股票简称和行业名称以及所属行业的具体分类代码。此外还有是否为ST或PT的标记（1代表是，0代表否），以及样本观察的时间区间。
  • 上市公司战略调整程度的Stata代码计算（基于2000-2022年的原始数据）
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    本研究利用Stata软件编写代码，分析2000年至2022年间中国上市公司的战略调整程度，通过量化方法评估企业战略变化趋势与特点。 测量公司战略调整的程度可以通过评估年度区间内组织的战略资源配置变化来实现。如果在这一期间内的配置波动较大，则认为公司的策略调整更为激进；反之则较为保守。 具体操作步骤如下： 首先，收集企业战略资源的六个维度指标数据，这些包括三个基本资源配置指标和三个费用结构指标。这六个维度分别为： - 广告及宣传投入：销售费用与营业收入的比例 - 研发投资：无形资产净值占营业收入的比例 - 固定资产更新度：固定资产净值相对于原值的比例 - 期间费用支出：管理费用与营业收入的比率 - 存货水平：存货价值占营业收入的比例 - 财务杠杆系数：（短期借款+长期借款+应付债券）除以权益账面价值 接着，计算这六个指标在过去五年内的方差；然后将得到的结果根据行业标准进行标准化处理。最后，把经过标准化的六项数据加总起来，得出每个企业在每年的战略调整指数Ch。
  • 上市公司高管薪酬粘性数据及Stata代码（2009-2022年，五年滚动计算）
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    本资料提供中国A股上市公司高管薪酬粘性的年度数据及五年滚动计算结果，并附有详细分析所需Stata操作代码。时间跨度为2009至2022年。 上市公司高管薪酬粘性数据及Stata代码（2009-2022），采用五年滚动计算方法。