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上市公司管理者过度自信指标（打分法）
数据摘要
资料采用打分法整理企业管理者过度自信指标，保留公司年度、行业及地区标识，并提供不同剔除与缩尾版本。较大的指标值表示较强的过度自信，可用于管理者特征与企业投资、创新等决策研究。
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 | 44075 行 |
| 文件格式 | Excel / Stata / Stata代码 / PDF |
| 文件包大小 | 419.76 MB |
| 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 44,075 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 | 601 |
| 2001 | 656 |
| 2002 | 758 |
| 2003 | 874 |
| 2004 | 991 |
| 2005 | 860 |
| 2006 | 860 |
| 2007 | 877 |
| 2008 | 905 |
| 2009 | 965 |
| 2010 | 1,183 |
| 2011 | 1,359 |
| 2012 | 1,471 |
| 2013 | 1,438 |
| 2014 | 1,448 |
| 2015 | 1,567 |
| 2016 | 1,722 |
| 2017 | 2,075 |
| 2018 | 2,119 |
| 2019 | 2,224 |
| 2020 | 2,505 |
| 2021 | 2,928 |
| 2022 | 3,261 |
| 2023 | 3,469 |
| 2024 | 3,487 |
| 2025 | 3,472 |
测算方法
根据总经理的性别、年龄、学历和两职合一情况构建管理者过度自信指标。男性的SexScore为1，女性为0；AgeScore=(max(Age)-Age)/(max(Age)-min(Age))，其中年龄最大值和最小值取自样本公司管理者；具有本科及以上学历的DegreeScore为1，其他为0；总经理兼任董事长时PosiScore为1，否则为0。四项得分的算术平均构成综合指标OC=(SexScore+AgeScore+DegreeScore+PosiScore)/4，数值越大，表示管理者过度自信程度越高。资料剔除缺失观测，并提供上下1%缩尾版本。
参考文献
[1]魏哲海.管理者过度自信、资本结构与公司绩效[J].工业技术经济,2018,37(06):3-12.
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 | 313991.389 | 281145.5549 | 2 | 920992 | 0.0000% |
year | — | 整数 | 2016.426863 | 6.992059158 | 2000 | 2025 | 0.0000% |
管理者过度自信 | — | 数值 | 0.6581817173 | 0.1581747671 | 0.125 | 0.95 | 0.0000% |
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 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属城市 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属城市代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.1112% |
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 | 管理者过度自信 | 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 | 2001 | 0.7 | 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 | 0.69512195122 | 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 | 0.69512195122 | 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 | 0.675 | 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 | 0.666666666667 | 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 | 0.666666666667 | 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 | 0.6875 | 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 | 0.682926829268 | 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 | 0.682926829268 | 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 | 0.6625 | 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 | 0.660714285714 | 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 | 2012 | 0.673913043478 | 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 |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2014 | 0.484042553191 | 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 |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2015 | 0.728723404255 | 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 |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2016 | 0.716666666667 | 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 |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2017 | 0.716666666667 | 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 |
| 000004 | 国农科技 | 4 | 2018 | 0.716666666667 | 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 |
| 000004 | 国华网安 | 4 | 2020 | 0.855769230769 | I65 | 软件和信息技术服务业 | 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 | 国华网安 | 4 | 2021 | 0.863636363636 | I65 | 软件和信息技术服务业 | 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 | 国华网安 | 4 | 2023 | 0.85593220339 | I65 | 软件和信息技术服务业 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2003 | 0.371951219512 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2004 | 0.35 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2006 | 0.636904761905 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2007 | 0.636904761905 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2008 | 0.636904761905 | 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 |
| 000006 | 深振业A | 6 | 2009 | 0.636904761905 | 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 |
| 000007 | 深达声A | 7 | 2002 | 0.640243902439 | 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 |
| 000007 | 深达声A | 7 | 2003 | 0.640243902439 | 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 |
| 000007 | 零七股份 | 7 | 2012 | 0.608695652174 | H61 | 住宿业 | 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 |
| 000007 | 全新好 | 7 | 2016 | 0.411111111111 | H61 | 住宿业 | 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 |
| 000007 | 全新好 | 7 | 2017 | 0.411111111111 | 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 |
| 000007 | 全新好 | 7 | 2018 | 0.411111111111 | 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 |
| 000007 | 全新好 | 7 | 2020 | 0.620192307692 | 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 |
| 000007 | 全新好 | 7 | 2022 | 0.622727272727 | 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 |
| 000008 | 亿安科技 | 8 | 2001 | 0.675 | I64 | 互联网和相关服务 | 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 | G 宝利来 | 8 | 2005 | 0.654761904762 | I64 | 互联网和相关服务 | 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 | 2006 | 0.654761904762 | I64 | 互联网和相关服务 | 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 | 0.630434782609 | H61 | 住宿业 | 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 |
| 000008 | 宝利来 | 8 | 2014 | 0.627659574468 | H61 | 住宿业 | 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 |
| 000008 | 神州高铁 | 8 | 2016 | 0.572222222222 | C37 | 铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业 | 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 | 0.666666666667 | C37 | 铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业 | 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 | 0.666666666667 | C37 | 铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业 | 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 | 0.661458333333 | C37 | 铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业 | 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 | 2020 | 0.649038461538 | C37 | 铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业 | 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 | 2022 | 0.85 | C37 | 铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业 | 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 | 2025 | 0.65350877193 | C37 | 铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业 | 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 | 0.907894736842 | S90 | 综合 | 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 | 深宝安A | 9 | 2001 | 0.9125 | S90 | 综合 | 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 |
| 000010 | 深华新 | 10 | 2002 | 0.94512195122 | F52 | 零售业 | 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 |
| 000010 | 深华新 | 10 | 2013 | 0.630434782609 | C35 | 专用设备制造业 | 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 |
| 000010 | 深华新 | 10 | 2014 | 0.627659574468 | C35 | 专用设备制造业 | 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 |
| 000010 | 深华新 | 10 | 2015 | 0.622340425532 | E48 | 土木工程建筑业 | 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 |
| 000010 | 美丽生态 | 10 | 2016 | 0.605555555556 | E48 | 土木工程建筑业 | 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 |
| 000010 | 美丽生态 | 10 | 2020 | 0.634615384615 | E48 | 土木工程建筑业 | 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 |
| 000010 | 美丽生态 | 10 | 2021 | 0.640909090909 | E48 | 土木工程建筑业 | 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 |
| 000010 | 美丽生态 | 10 | 2022 | 0.640909090909 | E48 | 土木工程建筑业 | 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 |
| 000010 | 美丽生态 | 10 | 2023 | 0.631355932203 | E48 | 土木工程建筑业 | 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 |
| 000010 | 美丽生态 | 10 | 2024 | 0.625 | E48 | 土木工程建筑业 | 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 |
| 000010 | 美丽生态 | 10 | 2025 | 0.622807017544 | E48 | 土木工程建筑业 | 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 |
| 000011 | 深物业A | 11 | 2005 | 0.613095238095 | S90 | 综合 | 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 |
| 000011 | S 深物业A | 11 | 2006 | 0.613095238095 | S90 | 综合 | 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 |
| 000011 | S 深物业A | 11 | 2007 | 0.613095238095 | S90 | 综合 | 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 |
| 000011 | 深物业A | 11 | 2009 | 0.619047619048 | S90 | 综合 | 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 |
| 000011 | 深物业A | 11 | 2010 | 0.611111111111 | 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 |
| 000011 | 深物业A | 11 | 2011 | 0.608695652174 | 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 |
| 000011 | 深物业A | 11 | 2012 | 0.603260869565 | 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 |
| 000011 | 深物业A | 11 | 2013 | 0.592391304348 | 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 |
| 000011 | 深物业A | 11 | 2014 | 0.590425531915 | 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 |
| 000011 | 深物业A | 11 | 2015 | 0.585106382979 | 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 |
| 000011 | 深物业A | 11 | 2016 | 0.566666666667 | 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 |
| 000011 | 深物业A | 11 | 2017 | 0.566666666667 | 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 |
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| 000012 | 南玻科控 | 12 | 2001 | 0.56875 | C30 | 非金属矿物制品业 | 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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| 000014 | 沙河股份 | 14 | 2024 | 0.625 | 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 |
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
use 原始数据1.dta,clear
label variable 丘知数据分析会员之家 "www.qqrdata.com"
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//整理筛选原始数据1
destring 教育背景,replace
g 总经理 = (substr(职务类别,3,2) == "30")
keep if 总经理 == 1
keep stkcd year 人员ID 性别 年龄 教育背景 具体职务
drop if strmatch( 具体职务 , "*副行长*")
drop if strmatch( 具体职务 , "*副总经理*")
drop if strmatch( 具体职务 , "*副总*")
bys stkcd year : gen n = _N
tab n
keep if n == 1
drop n
keep stkcd year 人员ID 性别 年龄 教育背景
label data "更多数据尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com"
order stkcd year
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//匹配原始数据2
merge 1:1 stkcd year using 原始数据2.dta
keep if _merge ==3
drop _merge
destring 年龄 两职合一,replace
keep stkcd year 人员ID 性别 年龄 教育背景 两职合一
bys stkcd 人员ID : egen max_Degree = max( 教育背景)