研究数据高级数据

上市公司违规倾向与违规次数指标

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

数据摘要

资料按事件记录中的违规年度归集公司违规情况,构建年度是否违规及违规次数,区别于稽查或公告日期的年份口径。可用于公司合规行为、治理监督及信息披露违规研究。

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69843 行
文件格式Excel / Stata / Stata代码 / PDF
文件包大小121.64 MB
包含内容数据表7份、代码1份、文档2份
所属分类

样本年份分布

合计 69,843 行 · 26 个年份

查看年份明细
年份样本量
2000995
20011,071
20021,111
20031,143
20041,220
20051,234
20061,283
20071,361
20081,420
20091,584
20101,910
20112,152
20122,322
20132,419
20142,540
20152,720
20163,128
20173,492
20183,562
20193,714
20204,080
20214,535
20224,884
20235,282
20245,312
20255,369

测算方法

依据违规事件对应的违规年度,将事件资料整理为公司年度指标。当企业在某年度存在违规行为时,违规倾向Fraud取1,否则取0;违规次数Freq为该年度在企业全部违规事件的违规年度记录中出现的次数。年度归属采用违规行为发生年份。

参考文献

[1]邹洋,张瑞君,孟庆斌,等.资本市场开放能抑制上市公司违规吗?——来自“沪港通”的经验证据[J].中国软科学,2019(08):120-134.

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340638.7403288243.82729209920.0000%
year—整数2016.474556.82848107200020250.0000%
违规倾向(Fraud)违规倾向整数0.15159715360.3586325392010.0000%
违规次数(Freq)违规次数整数0.26294689520.7555715020120.0000%
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————0.0215%
所属城市—文本————0.0000%
所属城市代码—文本————0.1432%
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违规倾向(Fraud)违规次数(Freq)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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000006深振业A6202200K70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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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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//导入原始数据
import excel 原始数据.xlsx , firstrow clear

//更多数据尽在丘知数据分析会员之家:www.qqrdata.com
//保留违规年度数据
keep 证券代码 违规年度

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//生成违规年度新变量
split 违规年度, parse(";")
drop 违规年度
label data "更多数据尽在丘知数据分析会员之家:www.qqrdata.com"
save 拆分.dta, replace

//更多数据尽在丘知数据分析会员之家:www.qqrdata.com
//拆分转为纵向数据
forv i=1/28 {
	use 拆分.dta, clear
	keep 证券代码 违规年度`i'
	rename 违规年度`i' 违规年度
	label data "更多数据尽在丘知数据分析会员之家:www.qqrdata.com"
	save 拆分`i'.dta, replace
}

//纵向合并数据
clear
forv i=1/28 {
	append using 拆分`i'.dta
}