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2003-2021年公司治理指数及质量水平分析【结果与代码】

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简介:
本研究深入分析了2003至2021年间公司治理指数及其质量变化趋势,提供详尽的数据结果和实用的代码资源。 公司治理是一个复杂且抽象的概念,涵盖了股权结构、薪酬激励等多个方面,在实证研究中难以通过单一指标进行衡量。然而,许多学者采用构建综合评价指数的方法来量化公司的治理质量,并利用这些指数来进行进一步的分析。该指数值越高,则表明公司在治理体系上的表现越佳。 为了建立这一评价体系,我们参考了周宏等(2018)的研究方法,选取八个影响公司治理的关键变量并运用主成分分析法构建了一个综合性的指标——即公司治理质量综合评价指数(CorpGov)。该研究发表在《会计研究》期刊上,并提供了详细的理论和实证依据。 3. 数据介绍 本数据集涵盖了2003年至2021年间的样本,包含以下内容: - 原始数据:股权结构文件、治理综合信息文件以及股权集中度文件。 - 计算结果:公司治理质量综合评价指数(以.dta和.xlsx两种格式提供)可以直接应用于后续的实证研究中。 - 过程代码:过程代码.do,运行后将生成上述提到的结果文件。

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  • 2003-2021
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    本研究深入分析了2003至2021年间公司治理指数及其质量变化趋势,提供详尽的数据结果和实用的代码资源。 公司治理是一个复杂且抽象的概念,涵盖了股权结构、薪酬激励等多个方面,在实证研究中难以通过单一指标进行衡量。然而,许多学者采用构建综合评价指数的方法来量化公司的治理质量,并利用这些指数来进行进一步的分析。该指数值越高,则表明公司在治理体系上的表现越佳。 为了建立这一评价体系,我们参考了周宏等(2018)的研究方法,选取八个影响公司治理的关键变量并运用主成分分析法构建了一个综合性的指标——即公司治理质量综合评价指数(CorpGov)。该研究发表在《会计研究》期刊上,并提供了详细的理论和实证依据。 3. 数据介绍 本数据集涵盖了2003年至2021年间的样本,包含以下内容: - 原始数据:股权结构文件、治理综合信息文件以及股权集中度文件。 - 计算结果:公司治理质量综合评价指数(以.dta和.xlsx两种格式提供)可以直接应用于后续的实证研究中。 - 过程代码:过程代码.do,运行后将生成上述提到的结果文件。
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    本资料汇集了最新的上市公司治理水平及治理指数数据,旨在为投资者、分析师和学者提供权威参考信息。 最全!上市公司公司治理水平/公司治理指数数据:1. 数据来源:国泰安数据库(CSMAR)2. 时间跨度:1999-2020年3. 区域范围:沪深A股上市公司 计算方式详见文件内的stata do文件。
  • 2003-2021间上市女性高管比例(含原始据、计算
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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
  • 上市创新力、和效率的原始(2006-2023
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    本数据库收录了2006年至2023年间中国上市公司的创新表现、产品质量和运营效率等关键指标的数据与深入分析,为研究者提供详实的历史参考。 共计45个指标:stkcd(股票代码)、year(年份)、股票简称、中文全称、省份、城市、区县、行业代码、行业名称、证券简称、是否发生ST或PT事件、是否暂停上市、成立日期、上市日期、企业性质、所属省份和城市、研发人员数量及其占比,RD(研发投入总额)及增长率(RDsz)与收入比例(RDincome),长期研发投入增长率(LRDsz)与收入比例(LRDincome), 研发投入对利润贡献率(RD_inc),虚拟变量表示是否进行过研发投入(Dum_RD),自然对数形式的年度研发支出量(LnRD), 专利1至4的数量(Patent1到Patent4), 授权发明专利数量(Patent_AwaRDsz)、授权发明专利收入比例(Patent_AwaRDincom)、以及授权第3和第4项发明的引用次数, 创新效率指标(InnoEff1与InnoEff2),各年度被引次数(LnCit2) 和他引次数。 三、数据文件包括: - 上市公司企业创新能力、质量及效率整合数据.dta - 上市公司企业创新能力、质量及效率整合数据.xlsx - 企业创新_研发投入数据 - 企业创新_专利申请与研发投入数据 - 企业创新质量_专利引用数据 - 指标说明文档 - 数据处理程序脚本(dofile) - 参考文献列表
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  • 2008-2023上市环保投资(含原始据、处
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    本研究全面分析了自2008年至2023年间中国上市公司的环保投资情况,涵盖详细的数据集、处理流程和最终的研究发现。 2008-2023年上市公司环保投资数据(包括原始数据、处理代码及结果) 1. 时间范围:2008年至2023年。 2. 数据来源:整理自CSMAR数据库以及各上市公司的年报信息。 3. 指标说明: - 证券代码 - 年份 - 环保投资金额 - 营业收入 - 总资产额 - lnEPInvest(环保投资额的自然对数) - EPInvest_Asset(环保投资额除以总资产的比例) - EPInvest_Income(环保投资额除以营业收入的比例) 4. 数据范围:涵盖所有上市公司。 5. 方法说明: 采用节能减排投入来衡量企业环保投资金额(EIN)。具体数据来自于企业的在建工程科目明细,为了消除由于不同公司规模差异带来的影响,对环保投资金额进行了自然对数的转换,并且标准化处理。 6. 参考文献:崔秀梅, 王敬勇, 王萌.《环保投资、CEO海外经历与企业价值:增值抑或减值?——基于烙印理论视角的分析》
  • 上市机器账面价值(2003-2021
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    该资料汇集了自2003年至2021年间中国上市公司的机器设备账面价值数据,为研究企业固定资产投资及财务状况提供详实依据。 标题中的“上市公司机器账面价值2003-2021年”指的是一个涵盖了从2003年至2021年间中国上市公司的机器资产账面价值的数据集,记录了企业在这些年间对机器设备的投资、折旧和更新情况。该数据集反映了企业固定资产投资、生产效率及行业发展状况的重要依据。 描述中提到,“数据名称”是“上市公司机器账面价值”,表明这是一个与上市公司财务状态紧密相关的数据库,涵盖从2003年到2021年的19年间的数据,并提供了总计36551条样本。这些数据来源于上市公司的年度报告,确保了信息的官方性和可靠性。 标签“金融商贸”和“大数据”揭示了该数据集的应用领域,在金融商贸领域中,这样的数据可以帮助投资者、分析师及政策制定者理解上市公司在设备投资上的行为,并进一步分析其对经济增长、市场竞争以及行业动态的影响。此外,“大数据”的标签意味着这些数据适合使用现代统计方法如数据挖掘或机器学习进行深入分析。 压缩包内可能包含一个名为“说明.txt”的文档,其中详细介绍了关于数据集的信息,例如字段解释及处理异常值的方法等;同时还有一个7786.zip文件,里面包含了实际的数据。每个条目可能会包括公司的标识信息、年份、机器账面价值以及其他相关财务指标。 通过这些数据可以进行多方面的研究工作,比如分析历年机器账面价值的增长率、探究其与GDP和行业产值的关系等。此外还可以比较不同行业或地区的设备投资策略,并预测未来的投资趋势;或者利用聚类分析识别出具有相似投资模式的公司群体,以及探索影响机器账面价值的关键因素(如企业规模及盈利能力)。这些研究对于投资者、企业管理者乃至宏观经济研究人员都极具参考价值。
  • 2000-2021间上市投资效率的Richardson模型(含原始据、计算最终
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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
  • 2000-2022上市审计师行业专长、DO处文献
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    本研究聚焦于2000年至2022年间中国上市公司审计行业的数据,通过深度分析审计师的专业特长及其对财务报表的影响,并结合编程语言DO的运用和相关研究成果进行综合评估。 2000年至2022年期间关于上市公司审计师行业专长的数据、处理代码及相关文献的研究资料。
  • 1992至2022上市信息披露KV(含原始据、do文件据等).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。