研究数据普通数据
上市公司股价同步性指标（SYN、三种模型）
数据摘要
股价随市场与行业共同变化的程度，是信息环境研究的重要内容。本资料采用三种市场及行业收益率回归设定，分别整理R²和SYN对数转换指标，保留不同模型对应结果。可用于比较企业股价同步性，以及信息披露与市场定价相关问题。
基本信息
| 数据频率 | 年度 |
|---|---|
| 年份范围 | 2000-2025 |
| 观测层级 | 上市公司 |
| 当前预览样本量 | 62225 行 |
| 文件格式 | Excel / Stata / Stata代码 / PDF |
| 文件包大小 | 580.04 MB |
| 包含内容 | 数据表10份、代码1份、文档4份 |
| 所属分类 |
样本年份分布
合计 62,225 行 · 26 个年份
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
查看年份明细
| 年份 | 样本量 |
|---|---|
| 2000 | 858 |
| 2001 | 984 |
| 2002 | 1,039 |
| 2003 | 1,070 |
| 2004 | 1,113 |
| 2005 | 1,218 |
| 2006 | 1,186 |
| 2007 | 1,202 |
| 2008 | 1,335 |
| 2009 | 1,422 |
| 2010 | 1,491 |
| 2011 | 1,834 |
| 2012 | 2,161 |
| 2013 | 2,356 |
| 2014 | 2,302 |
| 2015 | 2,262 |
| 2016 | 2,561 |
| 2017 | 2,739 |
| 2018 | 3,255 |
| 2019 | 3,315 |
| 2020 | 3,407 |
| 2021 | 3,859 |
| 2022 | 4,383 |
| 2023 | 4,783 |
| 2024 | 5,032 |
| 2025 | 5,058 |
测算方法
以公司周收益对市场及行业共同收益的拟合程度衡量股价同步性，年度采用5月至次年4月。剔除B股、IPO年度及以前、收益缺失与年度不足30周样本，行业收益Rl使用同周流通市值加权且剔除本公司，制造业按三位行业代码分组。三个公司年度回归分别为Ri对Rm；Ri对Rm、Rl；Ri对Rm、滞后一期Rm、Rl、滞后一期Rl。对应各自R²后计算SYN=ln[R²/(1−R²)]，数值越大同步性越强。结果保留三组R²与SYN，另提供剔除金融行业及ST、PT公司的版本，以及在剔除样本中按年度对六项连续变量进行上下1%缩尾的版本。这里对数比值方向与INFO、PI相反。
参考文献
[1]朱红军,何贤杰,陶林.中国的证券分析师能够提高资本市场的效率吗——基于股价同步性和股价信息含量的经验证据[J].金融研究,2007,(02):110-121. [2]王亚平,刘慧龙,吴联生.信息透明度、机构投资者与股价同步性[J].金融研究,2009,(12):162-174. [3]伊志宏,杨圣之,陈钦源.分析师能降低股价同步性吗——基于研究报告文本分析的实证研究[J].中国工业经济,2019,(01):156-173.
以下字段、样本量及样本仅对应当前展示的数据表，不代表资料包全部文件。查看文件结构
字段列表共 17 个字段
| 字段 | 含义 / 说明 | 类型 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | 缺失率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
证券代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
证券简称 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
stkcd | — | 整数 | 329846.3065 | 282481.047 | 2 | 920992 | 0.0000% |
year | — | 整数 | 2016.481639 | 6.916970841 | 2000 | 2025 | 0.0000% |
R2_1 | 第一种方法计算的R2 | 数值 | 0.2922765411 | 0.1844754432 | 7.900027944e-05 | 0.864282097 | 0.0000% |
SYN1 | 第一种方法计算的股价同步性 | 数值 | -1.179920628 | 1.310747186 | -9.445980165 | 1.851320727 | 0.0000% |
R2_2 | 第二种方法计算的R2 | 数值 | 0.3844532748 | 0.1893973231 | 0.00985268437 | 0.8858725841 | 0.0386% |
SYN2 | 第二种方法计算的股价同步性 | 数值 | -0.5911600641 | 1.000400705 | -4.610109793 | 2.049257622 | 0.0386% |
R2_3 | 第三种方法计算的R2 | 数值 | 0.4214215488 | 0.1827712696 | 0.03387450033 | 0.8880072014 | 0.0386% |
SYN3 | 第三种方法计算的股价同步性 | 数值 | -0.3829814529 | 0.8823146209 | -3.350631214 | 2.070545282 | 0.0386% |
行业代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
行业名称 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属省份 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属省份代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0129% |
所属城市 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属城市代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.1270% |
丘知数据分析会员之家 | www.qqrdata.com | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
数据样本预览
资料样本（部分数据）
仅可预览前100 行、100 列，滚动查看其余行列，完整数据以下载文件为准。
| 证券代码 | 证券简称 | stkcd | year | R2_1 | SYN1 | R2_2 | SYN2 | R2_3 | SYN3 | 行业代码 | 行业名称 | 所属省份 | 所属省份代码 | 所属城市 | 所属城市代码 | 丘知数据分析会员之家 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 000002 | 深万科A | 2 | 2000 | 0.542545719419 | 0.170595410724 | 0.616817318286 | 0.476061048271 | 0.643001029673 | 0.588413428058 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 深万科A | 2 | 2001 | 0.641154119214 | 0.580376868732 | 0.644757674712 | 0.596074385033 | 0.684472184436 | 0.774401166048 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2002 | 0.608624589274 | 0.441534410571 | 0.646533269834 | 0.603835292952 | 0.65645933836 | 0.64755527567 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2003 | 0.403071721056 | -0.392682456411 | 0.412854317399 | -0.352178182283 | 0.638951802401 | 0.570817564156 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2004 | 0.259798109306 | -1.04701814754 | 0.262616907875 | -1.03241121028 | 0.32920278081 | -0.711792968484 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | G 万科A | 2 | 2005 | 0.244158344717 | -1.13001493499 | 0.435828208197 | -0.258110652706 | 0.434832231537 | -0.262162340333 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2006 | 0.170210458372 | -1.58413644254 | 0.308098669887 | -0.809023270465 | 0.389595681975 | -0.449012065555 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2007 | 0.305663921162 | -0.820469905219 | 0.720287422304 | 0.945887762276 | 0.729846312381 | 0.99384297053 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2008 | 0.723807639685 | 0.963428085425 | 0.828729474505 | 1.57664944752 | 0.863675706816 | 1.846160803 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2009 | 0.583602106091 | 0.337578146559 | 0.817312256442 | 1.4982428446 | 0.827323929032 | 1.56677889286 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2010 | 0.199415163687 | -1.38995360476 | 0.71399385805 | 0.914861074195 | 0.720111174837 | 0.945013138255 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2011 | 0.455727577855 | -0.177554683505 | 0.786939802019 | 1.30657700964 | 0.799268361308 | 1.38172787576 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2012 | 0.383717021454 | -0.473800881178 | 0.485794391361 | -0.056837730936 | 0.796789554172 | 1.36634847544 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2013 | 0.364932434329 | -0.554019170844 | 0.589104137411 | 0.360263165082 | 0.621427684607 | 0.495612435488 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2014 | 0.326902237677 | -0.722229423729 | 0.59996769285 | 0.405330496796 | 0.645241153678 | 0.598185876083 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2015 | 0.23601680149 | -1.1746428022 | 0.241485174997 | -1.14455425973 | 0.363979496356 | -0.558133263894 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2016 | 0.013692912461 | -4.27708939357 | 0.0911271781954 | -2.29994908096 | 0.214685173482 | -1.29691204468 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2017 | 0.29519766565 | -0.870272201687 | 0.457868249716 | -0.168927575249 | 0.458030334307 | -0.168274618486 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2018 | 0.398572168509 | -0.411417965087 | 0.586188162169 | 0.348229461371 | 0.604941241707 | 0.426096823157 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2019 | 0.28467577265 | -0.921385011895 | 0.661233553428 | 0.66879618914 | 0.681599304164 | 0.761131315247 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2020 | 0.0813240918123 | -2.42449109822 | 0.554452541067 | 0.218677443602 | 0.597998867491 | 0.39713395432 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2021 | 0.151715251149 | -1.72121095193 | 0.670997845761 | 0.712701627894 | 0.6791573479 | 0.74990201289 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2022 | 0.131972583322 | -1.88362910129 | 0.635066525101 | 0.554014680924 | 0.654338704003 | 0.63816573112 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2023 | 0.317724143875 | -0.764250522969 | 0.688862543148 | 0.794806951168 | 0.718086831754 | 0.934991387825 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2024 | 0.460325159315 | -0.159033703469 | 0.716797921877 | 0.928633262691 | 0.734871226925 | 1.01947963831 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000002 | 万科A | 2 | 2025 | 0.139103467675 | -1.8227562977 | 0.331317488717 | -0.70223227934 | 0.467310354812 | -0.130945367108 | K70 | 房地产业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2001 | 0.239206860872 | -1.15703278898 | 0.252175016792 | -1.0870456134 | 0.306106645567 | -0.818384724575 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2002 | 0.0265764741686 | -3.60079287113 | 0.0438639030777 | -3.08180853523 | 0.0777934942446 | -2.4727113682 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2003 | 0.187342092618 | -1.46737392499 | 0.189910032296 | -1.45059486695 | 0.227667606432 | -1.22152832027 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 北大高科 | 4 | 2004 | 0.441667845135 | -0.234395926921 | 0.540938200624 | 0.164120200412 | 0.549025304362 | 0.196733301486 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2005 | 0.411302618794 | -0.358583025258 | 0.415083724513 | -0.342988472468 | 0.488994334279 | -0.044029774593 | G54 | 道路运输业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2011 | 0.398065649215 | -0.41353144805 | 0.484851302769 | -0.0606133397772 | 0.521688216092 | 0.0868073348094 | C27 | 医药制造业 | 广东省 | 440000 | 深圳市 | 440300 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
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//需要安装的外部命令，安装过的可以忽略
//ssc install asreg
//处理周个股回报率文件
use 周个股回报率.dta, clear
label variable 丘知数据分析会员之家 "www.qqrdata.com"
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//使用当年5月至次年4月为年度计算区间
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keep 证券代码 stkcd 交易周份 year 考虑现金红利再投资的周个股回报率 周个股流通市值
label data "更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com"
save 个股交易数据.dta, replace
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//使用综合A股和创业板和科创板数据
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//考虑现金红利再投资的综合周市场回报率 Rm
rename 考虑现金红利再投资的综合周市场回报率 Rm
egen t=group(交易周份)
tsset t
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//t-1期的市场收益率
gen L_Rm=L.Rm
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keep 交易周份 Rm L_Rm