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上市公司分析师乐观偏差指标

覆盖年份 2001-2025数据格式 Excel / Stata / Stata代码 / PDF更新日期

数据摘要

资料通过分析师盈利预测与企业实际盈利的比较识别乐观预测,以预测误差大于0的分析师占比构造Optimism指标,并提供不同样本处理版本。可用于分析师行为、信息环境及资本市场风险研究。

基本信息

数据频率年度
年份范围2001-2025
观测层级上市公司
当前预览样本量49671 行
文件格式Excel / Stata / Stata代码 / PDF
文件包大小2.28 GB
包含内容数据表10份、代码1份、文档2份
所属分类

样本年份分布

合计 49,671 行 · 25 个年份

查看年份明细
年份样本量
200142
2002274
2003394
2004478
2005649
2006778
2007970
20081,118
20091,370
20101,792
20112,050
20122,166
20132,146
20142,160
20152,369
20162,646
20172,908
20182,902
20192,838
20202,749
20213,020
20223,294
20233,484
20243,536
20253,538

测算方法

以实际盈利水平为基准,计算分析师盈利预测误差Opt_(i,j,t)=(F_(i,j,t)-A_(i,t))/P_i,其中F为分析师j对企业i在t年的每股收益预测值,A为企业该年的实际盈利水平,P为盈利预测发布前一个交易日的收盘股价。在当年跟踪同一企业的全部分析师中,统计Opt>0的分析师所占比例,作为公司年度分析师乐观偏差Optimism。该比例越高,表明具有正向预测误差的分析师占比越高。

参考文献

[1]许年行,江轩宇,伊志宏,等.分析师利益冲突、乐观偏差与股价崩盘风险[J].经济研究,2012,47(07):127-140.

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 12 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328798.4296280230.441829209920.0000%
year—整数2016.9523465.797690167200120250.0000%
分析师乐观偏差OptimismOptimism数值0.77160938770.3258934782010.0000%
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————0.0282%
所属城市—文本————0.0000%
所属城市代码—文本————0.1228%
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。

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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
//计算前一个交易日的收盘价
use 原始数据1.dta, clear
gen date=date(交易日期, "YMD")
format date %td
keep stkcd date 日收盘价
xtset stkcd date
tsfill 
replace 日收盘价=L.日收盘价 if 日收盘价==.
gen 前一交易日收盘价=L.日收盘价
replace 前一交易日收盘价=日收盘价 if 前一交易日收盘价==.
save 前一交易日收盘价.dta, replace

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//导入分析师预测指标原始数据
use 原始数据2.dta, clear

//整理重命名变量
rename 报告日 预测报告公布日
rename 预测终止日 会计截止日期
rename 每股收益 预测每股收益

//生成年份
gen year=real(substr(会计截止日期, 1, 4))

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//匹配实际收益数据
merge m:1 证券代码 会计截止日期 using 原始数据3.dta, nogen keep(3) keepusing(报告公布日期 调整前每股收益)