研究数据高级数据
上市公司长短期并购绩效指标
数据摘要
并购的市场反应与后续经营表现反映不同阶段的交易效果。本资料整理短期累计超额收益率CAR、长期购买持有超常收益BHAR及并购前后总资产收益率变化ΔROA，分别刻画短期和长期并购绩效。结果包含并购公告日期，可用于并购效果及其影响机制研究。
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 | 20339 行 |
| 文件格式 | Excel / Stata / Stata代码 / PDF |
| 文件包大小 | 1.91 GB |
| 包含内容 | 数据表11份、代码1份、文档2份 |
| 所属分类 |
样本年份分布
合计 20,339 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 | 250 |
| 2001 | 313 |
| 2002 | 347 |
| 2003 | 356 |
| 2004 | 370 |
| 2005 | 283 |
| 2006 | 327 |
| 2007 | 607 |
| 2008 | 690 |
| 2009 | 617 |
| 2010 | 674 |
| 2011 | 799 |
| 2012 | 914 |
| 2013 | 1,006 |
| 2014 | 1,110 |
| 2015 | 1,496 |
| 2016 | 1,441 |
| 2017 | 1,322 |
| 2018 | 1,304 |
| 2019 | 1,017 |
| 2020 | 878 |
| 2021 | 1,010 |
| 2022 | 879 |
| 2023 | 788 |
| 2024 | 737 |
| 2025 | 804 |
测算方法
短期并购绩效采用累计超额收益率CAR衡量。通过市场模型估计正常收益，参数估计区间为并购宣告前150个交易日至宣告前30个交易日，事件窗口为宣告日前后各2个交易日。长期并购绩效采用购买并持有超常收益BHAR与总资产收益率变化ΔROA衡量。BHAR为持有公司股票至并购后24个月所获得的收益超过市场组合或对应组合收益的部分。ΔROA先按行业对每年ROA进行标准化，再以并购完成后两年ROA均值减去并购前两年ROA均值；制造业采用二级行业代码，其他行业采用一级行业代码。
参考文献
[1]陈仕华,王雅茹.企业并购依赖的缘由和后果：基于知识基础理论和成长压力理论的研究[J].管理世界,2022,38(05):156-175.
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 15 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 | 310782.8445 | 278708.1939 | 2 | 920981 | 0.0000% |
year | — | 整数 | 2014.855893 | 6.236995996 | 2000 | 2025 | 0.0000% |
并购公告日期 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
短期并购绩效CAR | — | 数值 | 0.01382750476 | 0.09824689685 | -0.3801647989 | 0.4484642115 | 0.0000% |
长期并购绩效BHAR | — | 数值 | -0.06111767663 | 0.7640016419 | -5.000707621 | 9.351112436 | 1.0866% |
长期并购绩效ΔROA | — | 数值 | 0.1040101132 | 11.93037521 | -190.3519255 | 190.4812876 | 8.3780% |
行业名称 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
行业代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.4277% |
所属省份 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属省份代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属城市 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属城市代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0885% |
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 | 并购公告日期 | 短期并购绩效CAR | 长期并购绩效BHAR | 长期并购绩效ΔROA | 行业名称 | 行业代码 | 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 | 2000-01-14 | -0.0400324869356 | 0.295835410021 | 0.0383356132107 | 房地产业 | K70 | 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 | 2006-01-19 | 0.0132637736743 | 2.15845906143 | -0.148985754128 | 房地产业 | K70 | 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 | 2007-03-21 | -0.0682030897059 | 0.1076621654 | 0.0206746414672 | 房地产业 | K70 | 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 | 2016-06-18 | -0.0254075104778 | 0.0632498910269 | -0.0161361713742 | 房地产业 | K70 | 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 | 2001-05-23 | -0.00794356268484 | -0.111163060106 | 0.00940868944768 | 道路运输业 | G54 | 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 | 2001-08-21 | 0.00431228263603 | -0.0739457535912 | 0.00940868944768 | 道路运输业 | G54 | 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 | 2005-12-02 | -0.0286700220233 | -1.92378759948 | -0.0014881158209 | 道路运输业 | G54 | 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 | 2014 | 2014-05-16 | 0.00241932617575 | -0.525709212188 | 0.0633337360147 | 医药制造业 | C27 | 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 | 2019 | 2019-04-10 | 0.171778159211 | -0.337851121251 | -0.137982635803 | 医药制造业 | C27 | 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 |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2000 | 2000-05-18 | 0.0688594014779 | -0.140490570226 | 0.0688777534166 | 综合 | S90 | 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 |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2010 | 2010-06-10 | 0.00336746627587 | -0.367903263641 | 0.0627483624061 | 综合 | S90 | 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 |
| 000005 | 世纪星源 | 5 | 2015 | 2015-05-09 | 0.236482151019 | 0.432977699086 | -0.0037019626222 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000006 | G 深振业 | 6 | 2005 | 2005-02-04 | 0.0173066164111 | 0.771001042381 | -0.0933141965131 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000006 | G 深振业 | 6 | 2005 | 2005-12-31 | 0.267366621882 | 0.629574296031 | -0.0933141965131 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2007 | 2007-08-04 | -0.0817698766807 | -0.30590586561 | 0.00278764146724 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2008 | 2008-04-09 | 0.0333153090541 | -0.44323165677 | 0.0715098001045 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2008 | 2008-05-16 | 0.0708098203549 | -0.499751317082 | 0.0715098001045 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2013 | 2013-06-21 | 0.0788769635792 | 0.412955531731 | -0.0106381768529 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2013 | 2013-07-18 | 0.00163034294432 | 0.242595429799 | -0.0106381768529 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2013 | 2013-08-24 | -0.034785046398 | 0.584145505806 | -0.0106381768529 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2014 | 2014-04-11 | -0.0177124649438 | -0.264632272737 | 0.00429307107546 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2019 | 2019-03-21 | 0.0207151177826 | -0.37792731719 | -1.44040755127e-06 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2019 | 2019-09-04 | 0.00484545747707 | -0.6993963625 | -1.44040755127e-06 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2019 | 2019-09-25 | 0.000391134182739 | -0.6993963625 | -1.44040755127e-06 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2020 | 2020-10-28 | -0.0426948897746 | -0.567576894731 | -0.0234586386993 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2021 | 2021-04-27 | -0.0400108956942 | -0.346962302163 | -0.0439293404383 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2025 | 2025-06-28 | -0.0787573513798 | -0.309650683916 | — | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000007 | 零七股份 | 7 | 2014 | 2014-09-05 | 0.285159380508 | -1.49719225539 | 0.0437384725275 | 住宿业 | H61 | 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 |
| 000007 | 全新好 | 7 | 2016 | 2016-06-22 | -0.206332985716 | -0.0794084935588 | -0.284317396716 | 住宿业 | H61 | 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 |
| 000007 | 全新好 | 7 | 2016 | 2016-12-10 | -0.0604120993644 | -0.261307247231 | -0.284317396716 | 住宿业 | H61 | 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 |
| 000007 | 全新好 | 7 | 2018 | 2018-09-06 | -0.0250224454547 | -0.361918697416 | 0.0454568398783 | 房地产业 | K70 | 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 |
| 000008 | 宝利来 | 8 | 2013 | 2013-12-24 | -0.0530210300471 | 3.20394781223 | 0.0402407089286 | 住宿业 | H61 | 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 |
| 000008 | 宝利来 | 8 | 2014 | 2014-09-19 | 0.296591565797 | 2.89664526415 | -0.0380119793831 | 住宿业 | H61 | 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 |
| 000008 | 神州高铁 | 8 | 2015 | 2015-06-13 | 0.24129431579 | -0.190574087349 | -0.0301935387238 | 铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业 | C37 | 北京市 | 110000 | 北京市 | 110000 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000008 | 神州高铁 | 8 | 2017 | 2017-09-19 | 0.106709534193 | -0.510048078219 | -0.0179342817264 | 铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业 | C37 | 北京市 | 110000 | 北京市 | 110000 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000008 | 神州高铁 | 8 | 2018 | 2018-07-12 | -0.273599245304 | -0.818448376691 | -0.0802419287683 | 铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业 | C37 | 北京市 | 110000 | 北京市 | 110000 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000008 | 神州高铁 | 8 | 2019 | 2019-05-06 | -0.0406788228141 | -0.697415297672 | -0.146656613082 | 铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业 | C37 | 北京市 | 110000 | 北京市 | 110000 | 更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com |
| 000009 | 深宝安A | 9 | 2000 | 2000-08-19 | 0.01544106485 | 0.0602957944276 | 0.142005253417 | 综合 | S90 | 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 |
| 000009 | 中国宝安 | 9 | 2010 | 2010-02-24 | 0.0139798361225 | 0.236687441554 | -0.0295934452862 | 综合 | S90 | 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 |
| 000009 | 中国宝安 | 9 | 2010 | 2010-07-13 | 0.0545613365862 | -0.0107176936526 | -0.0295934452862 | 综合 | S90 | 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 |
| 000009 | 中国宝安 | 9 | 2011 | 2011-06-08 | -0.0188441080893 | -0.0386047533741 | -0.00752045475589 | 综合 | S90 | 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 |
| 000009 | 中国宝安 | 9 | 2012 | 2012-10-16 | -0.0278236207424 | 0.686739402931 | 0.0357841990283 | 综合 | S90 | 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 |
| 000009 | 中国宝安 | 9 | 2014 | 2014-08-15 | 0.268912087034 | -0.275815397234 | 0.0617493427899 | 综合 | S90 | 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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gen trade_date=date(交易日期,"YMD")
format trade_date %td
gen event_date=date(事件日期,"YMD")
format event_date %td
//部分公司事件公告日不是在交易日 以往后推最近的一个交易日
gen temp=trade_date-event_date
replace temp=. if temp<0
egen min_dif = min(temp), by(stkcd event_date)
gen target=date_num if temp==min_dif
egen td=mean(target), by(stkcd event_date)
//剔除过程变量
drop temp min_dif target