研究数据高级数据

上市公司信息披露质量指标(KV指数)

覆盖年份 2000-2025数据格式 Excel / Stata / Stata代码 / PDF更新日期

数据摘要

交易量与价格变动之间的关系为信息披露质量研究提供了代理测度。本资料按不同交易量处理方式分别估计原始KV与改进KV指数,整理为公司年度指标。KV指数越高表示披露质量越低,可用于比较企业信息披露质量及其资本市场影响。

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58119 行
文件格式Excel / Stata / Stata代码 / PDF
文件包大小2.12 GB
包含内容数据表9份、代码1份、文档2份
所属分类

样本年份分布

合计 58,119 行 · 26 个年份

查看年份明细
年份样本量
2000761
2001847
2002960
20031,002
20041,049
20051,118
20061,183
20071,152
20081,221
20091,345
20101,399
20111,504
20121,887
20132,215
20142,373
20152,310
20162,459
20172,659
20182,848
20193,220
20203,219
20213,431
20223,865
20234,380
20244,737
20254,975

测算方法

剔除B股及上市当年、次年记录,按公司交易日排序,以Y=ln(|(当日收盘价−上一交易记录收盘价)/上一交易记录收盘价|)构建回归因变量,并删除Y缺失记录。在每个公司年度内,以日交易股数平均值Vol0为基准:分别采用X1=Volt−Vol0及X2=Volt/Vol0−1进行OLS回归,两个斜率即原始KV和改进KV。删除任一KV为负或缺失的公司年度,指标越高表示信息披露质量越低。除完整样本结果外,另在剔除金融、ST、PT的样本上估计,并将两项KV按年度1%和99%分位缩尾。资料以改进KV为主指标、原始KV为替代指标。

参考文献

[1]徐寿福,徐龙炳.信息披露质量与资本市场估值偏误[J].会计研究,2015,(01):40-47+96.

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 13 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323632.7477282009.094529209920.0000%
year—整数2016.5125696.890920268200020250.0000%
原始的KV(稳健性使用)数值1.320771652e-071.962377736e-071.658482922e-092.81548427e-060.0000%
改进的KV(主假设使用)数值0.48390220580.20263375440.028796521461.2785176050.0000%
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————0.0052%
所属城市—文本————0.0000%
所属城市代码—文本————0.1084%
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stkcdyear原始的KV改进的KV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
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000002G 万科A220051.99244979962e-080.31761362533K70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
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000002万科A220231.1312762597e-080.850374241433K70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
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000004北大高科420024.15316563383e-070.129268853018G54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
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代码公开披露

仅展示前 30 行,供了解变量构造与处理流程,完整代码请下载文件查看。

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//需要安装外部命令,之前装过的可以忽略
//ssc install asreg
//ssc install winsor2

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//导入回报率数据
use 日个股回报率.dta, clear

//匹配行业代码和上市日期		  
merge m:1 stkcd using 上市日期.dta, nogen keep(1 3) keepusing(上市日期)

//剔除B股
drop if substr(证券代码, 1, 3)=="200" |  substr(证券代码, 1, 3)=="900" 

//剔除IPO两年之内的样本
gen ipo=real(substr(上市日期, 1, 4))
drop if year<=ipo+1

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//梳理顺序
sort stkcd 交易日期

//按参考构造 KV 指数模型中的因变量
//Y为模型的左侧即ln|(Pt-Pt_1)/Pt_1|,剔除缺失的样本
bys stkcd: gen Y=ln(abs((日收盘价-日收盘价[_n-1])/日收盘价[_n-1]))
drop if Y==.

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//保留样本区间