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2000-2022年上市公司审计师行业专长数据分析、DO处理代码及文献结果

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简介：
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。

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  • 2000-2022年上市公司审计师行业专长数据分析、DO处理代码及文献结果
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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。
     
  • 2007年至2022年上市公司企业声誉数据包（含原始数据、代码do文件、参考文献及最终结果）.zip
    优质
    本资料包包含2007至2022年间中国上市公司的企业声誉相关原始数据，以及用于分析的Stata代码和文档，适用于学术研究。 上市公司企业声誉是一个综合性的概念，它反映了企业在其利益相关者（如顾客、投资者、员工以及关键影响者）心中的形象和评价。 通过构建声誉评价体系的方法来衡量企业声誉(REP)：首先选择12个指标作为评价标准，包括消费者和社会角度的企业资产、收入、净利润和价值在行业内的排名（排名越高，企业声誉越好），债权人视角的资产负债率、流动比率及长期负债比，股东角度看的每股收益、每股股利以及是否由国际四大会计师事务所审计，企业的可持续增长率和独立董事比例；然后利用因子分析方法计算出各公司的企业声誉得分；最后根据得分高低将公司分为十组，并依次赋值REP为1至10。 本数据集包含了原始数据、代码文件、参考文献及最终结果。相关的变量包括stkcd（股票代码）、year（年份）以及企业的得分和企业声誉水平。
     
  • 2000年至2022年上市公司绿色与环保投资数据包（含DOS代码、原始数据、计算结果及参考文献）.zip
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    本资料包包含2000至2022年间中国上市公司绿色与环保投资的全面数据，涵盖DOS代码、原始数据文件、分析计算结果以及相关学术参考文献。 企业绿色投资——依据对绿色投资的定义，并参考张琦等人（2019）的研究方法，从上市公司的年度报告中提取与污染预防、生态环境治理及绿色生产相关的投资项目数据，例如脱硫脱硝、污水处理、节能项目等，并将这些项目的支出金额汇总得出企业的年度绿色投资额。然后通过除以年末总资产进行标准化处理。 企业环保投资——通过对上市公司年报中的在建工程明细项内直接涉及环境保护的支出项目（如脱硫和除尘设施）的数据加总，可以计算出该企业在报告年份内的环保投资项目增加额，并用其期末总资产来调整数值差异。为了使后续回归分析的结果更具可读性，在标准化的基础上将环保投资乘以100。 本数据集包含代码、原始数据、计算结果及参考文献等部分。 相关数据： - 环保投资：证券代码，年份，年度在建工程中的环保金额数，资产总计额以及相应的环保投资额占总资产比例。 - 绿色投资：证券代码，年份，管理费用中涉及的绿色项目支出总额、营业收入及该类支出与总营收的比例。
     
  • 2008-2023年上市公司环保投资数据分析（含原始数据、处理代码及结果）
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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》
     
  • 2000-2022年上市公司全要素生产率数据及LP法测算资料包（含原始数据、代码stata do文件和结果）.zip
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    该资料包包含2000年至2022年间中国上市公司的全要素生产率数据，以及使用LP方法进行测算的Stata操作代码与执行结果。 2000-2022年上市公司全要素生产率测算（LP法）包括原始数据、Stata do文档及计算结果。 1. 时间范围：从2000年至2022年。 2. 数据来源：涵盖所有上市公司的相关资料。 3. 关键指标： - 证券代码 - 证券简称 - 统计截止日期 - 固定资产净额 - 年份（year） - 股票简称 - 报表类型编码 - 折旧摊销费用 - 支付给职工以及为职工支付的现金 - 购建固定资产无形资产和其他长期资产支付的现金 - 营业总收入和营业收入 - 销售费用、管理费用及财务费用 - 上市日期与成立日期 - 行业代码及其名称 - 员工人数 - 所属省份 4. 测算方法：采用LP法进行分析。 5. 内容构成： 包括原始数据、Stata do文档以及测算结果的展示。 6. 参考文献： 鲁晓东，Z国工业企业全要素生产率估计_1999—2007。
     
  • 2000-2020年制造业上市公司数据
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    本资料汇集了中国制造业自2000年至2020年间上市公司的全面数据，涵盖财务报表、行业分析及市场表现等关键信息。 上市公司制造业数据大全/制造业上市公司数据大全（2000-2020年）包含以下详细时间范围内的各项指标：年份、证券代码、公司名称、行业名称、行业代码、所在省份、所在城市、流动比率、速动比率、权益乘数、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、营业收入增长率等。此外，还包括董事人数和独立董事比例，并详细记录了当年联合申请的发明数量（包括实用新型和外观设计）共计73个指标。 具体数据预览可以在提供的链接内查看。
     
  • 2000-2021年全国上市公司绿色与环保投资数据及DO代码.rar
    优质
    该资源包含从2000年至2021年间中国上市公司在绿色和环保领域的投资相关数据集，并附有详细的DO（Data Object）代码，便于用户进行数据分析。 绿色投资指的是企业对自然环境的投资行为，有助于发展绿色产业、减少环境风险，并通过提高企业的环保绩效来降低环境成本与风险。这种投资能够提升企业的环境保护水平，减少污染并改善整体环境质量，从而促进经济的可持续性。 我们整理了2000年至2021年间所有上市公司的环保和绿色投资数据。其中，绿色投资样本共有6,062条记录，而环保投资的数据则有10,346条记录。这些数据包括计算代码及其结果，并经过人工复核以确保准确性。 在管理费用中筛选出了与环境保护相关的项目：如“环保”、“废品处理”、“清洁服务”、“污水处理”、“环境治理”、 “土地塌陷修复”、 “环卫设施维护” 以及涉及能源节约和生态建设的多项内容。同时，我们剔除了那些与存货报废、员工补偿等不直接关联环境保护的部分。 数据集中包括了证券代码及年份下的管理费用环保投资情况；此外还包含了公司名称及其营业收入等相关信息。 张琦等人在其研究《地区环境治理压力、高管经历与企业环保投资》中指出，《环境空气质量标准(2012)》实施后，对企业的绿色投资行为产生了显著影响。
     
  • 2000-2022年上市公司控制变量大全（包含Excel和Dta面板数据及整理代码与结果）
    优质
    本资料集提供了2000年至2022年间中国上市公司的全面控制变量数据，涵盖Excel及Stata格式的面板数据、整理代码及相关分析结果。 2000-2022年上市公司控制变量汇总 涵盖时间范围：2000年至2022年。 数据经过手工整理、汇总与合并处理： 1. 原始数据。 2. 金融类公司及ST/PT股剔除后，未进行缩尾的数据。 3. 金融类公司及ST/PT股剔除后的已缩尾数据（去除百分位数为1%至99%之外的极端值）。 包含变量如下： - 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、存货占比及固定资产占比 - 营业收入增长率和是否亏损情况 - 董事人数与独立董事比例，两职合一与否的状况 - 第一大股东持股比例以及前五大/十大股东持股比例 - 两个不同的股权制衡度指标（股权结构稳定性） - 账面市值比及托宾Q值评估公司价值 - 是否为国有企业标志变量、上市年限与成立时间长短记录 - 平均月超额换手率反映市场活跃程度，机构投资者和管理层持股比例情况 - 管理费用占收入比重以及大股东资金占用状况（企业内部治理问题） - 审计事务所是否属于“四大”及审计意见类型判断财务报表质量 - 公司所属行业类别与年度信息。
     
  • 上市公司全要素生产率分析（2000-2022年，含源代码）.zip
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    本资料提供了一套针对中国上市公司自2000年至2022年间全要素生产率(TFP)的详尽分析报告与数据集，并附有相关的计算源代码。研究报告结合了多种经济模型和统计方法，全面揭示了各行业TFP的变化趋势及其驱动因素。研究结果为公司战略规划、政府政策制定及学术研究提供了重要参考依据。 【项目资源】：涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等多种技术领域的源代码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、web开发（如HTML5, CSS3, JavaScript）、C#等项目的源码。 【项目质量】：所有提供的源码均经过严格测试，确保可以直接运行并具备正常功能。只有在确认无误后才会上传至平台。 【适用人群】：本资源库适用于希望学习不同技术领域的新手或进阶学习者。无论是作为毕业设计、课程作业还是工程实训的项目立项参考，均可提供帮助。 【附加价值】：这些项目拥有较高的学习和借鉴价值，并且可以直接修改复刻以满足个人需求。对于有一定基础或是热衷于深入研究的人来说，在此基础上进行代码改进与功能扩展将更加得心应手。 我们鼓励下载使用并欢迎各位互相交流、共同成长，如果有任何疑问或需要帮助的地方，请随时提出问题，我们会尽力提供支持和解答。
     
  • 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。