Advertisement

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

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 1992-2021Stata).zip
    优质
    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).txt
    优质
    本文件提供了中国上市公司从2001年至2022年的债务融资成本详细数据,涵盖不同行业及年度变化趋势。 数据存储在网盘中,txt文件内包含下载链接及提取码,并且这些链接永久有效。详情参见相关文章中的样例数据与详细介绍。
  • 2000-2023约束FC指(包结果).xlsx
    优质
    本Excel文件收录了从2000年至2023年间中国上市公司的融资约束FC指数,包括详细的原始数据与最终的计算结果。 2000年至2023年上市公司融资约束指数(FC指数)数据集包括以下内容: 1. 时间范围:2000-2023年。 2. 数据来源:来源于各上市公司的年报信息。 3. 指标: - 证券代码 - 证券简称 - 统计截止日期 - 是否剔除ST或*ST或PT股的公司 - 是否剔除上市不满一年、已经退市或者被暂停上市的公司 - 是否剔除北交所上市公司 - 上市日期 - 行业代码及行业名称 - 公司年龄(年) - 总资产(元) - 资产负债率 - 市账比 - 净营运资本(元) - 息税前利润(元) - 现金股利支付额(元) - 现金股利支付率 - FC指数 4. 数据范围:涵盖A股上市公司。
  • 2001-2021采用Jones修正模型进行盈余管理的量(包Stata).zip
    优质
    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。
  • 管理层权力STATA(2006-2021
    优质
    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。
  • 2000-2022全要素生产率LP法料包(stata do文件和结果).zip
    优质
    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。
  • 2011-2023创新投入包(、计结果).zip
    优质
    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。
  • 2003-2021女性高管比例分析(、计结果)
    优质
    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
  • 1992至2022信息披露质量KV指、do文件结果等).zip
    优质
    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。
  • 2008-2023环保投分析(、处理结果)
    优质
    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》