研究数据高级数据
上市公司信息不对称指标（ASY）
数据摘要
资本市场信息不对称可以通过交易特征的综合指标进行刻画。本资料先整理LR、ILL与GAM，再以主成分分析形成ASY1及ASY2，分别对应第一主成分和前两项主成分的结果。可用于研究企业信息环境、市场交易与融资决策，并比较不同综合口径。
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 | 67643 行 |
| 文件格式 | Excel / Stata / Stata代码 / PDF |
| 文件包大小 | 1.81 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 67,643 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 | 987 |
| 2001 | 1,064 |
| 2002 | 1,111 |
| 2003 | 1,137 |
| 2004 | 1,217 |
| 2005 | 1,234 |
| 2006 | 1,260 |
| 2007 | 1,335 |
| 2008 | 1,418 |
| 2009 | 1,517 |
| 2010 | 1,834 |
| 2011 | 2,122 |
| 2012 | 2,322 |
| 2013 | 2,371 |
| 2014 | 2,492 |
| 2015 | 2,695 |
| 2016 | 2,889 |
| 2017 | 3,303 |
| 2018 | 3,377 |
| 2019 | 3,505 |
| 2020 | 3,835 |
| 2021 | 4,376 |
| 2022 | 4,796 |
| 2023 | 5,113 |
| 2024 | 5,147 |
| 2025 | 5,186 |
测算方法
先将日交易金额V换算为百万元，令R为个股日收益。按公司年度计算反向流动率LR=−mean[√(V/|R|)]和非流动率ILL=mean[√(|R|/V)]。将个股和市场收益按交易日匹配，超额收益Re=R−Rm；在公司年度内以Re对上一交易记录的R及“滞后V×滞后Re符号”回归，后者系数绝对值为GAM。对公司年度的LR、ILL、GAM进行主成分分析，第一成分得分为ASY1，ASY2=(0.4664×第一得分+0.3304×第二得分)/0.7968，权重依随包代码的方差贡献率给定。另提供剔除金融、ST、PT，以及对ASY1、ASY2按年度1%和99%分位缩尾的结果。
参考文献
[1]于蔚,汪淼军,金祥荣.政治关联和融资约束:信息效应与资源效应[J].经济研究,2012,47(09):125-139.
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 16 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 | 333339.7927 | 282970.9212 | 2 | 920992 | 0.0000% |
year | — | 整数 | 2016.409089 | 6.874260544 | 2000 | 2025 | 0.0000% |
ASY1 | — | 数值 | -0.04845433389 | 0.3545360512 | -1.793009232 | 3.23092885 | 0.0000% |
ASY2 | — | 数值 | -0.03766057561 | 0.5271841014 | -3.180001715 | 2.086285371 | 0.0000% |
LR | — | 数值 | -90.81208041 | 62.74895499 | -1294.918436 | -0.5142951442 | 0.0000% |
ILL | — | 数值 | 0.02303285193 | 0.03100072136 | 0.001128445377 | 2.095321844 | 0.0000% |
GAM | — | 数值 | 5.83352562e-05 | 0.0008646343966 | 6.446922801e-11 | 0.110778253 | 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 | — | — | — | — | 0.0207% |
所属城市 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.0000% |
所属城市代码 | — | 文本 | — | — | — | — | 0.1390% |
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 | ASY1 | ASY2 | LR | ILL | GAM | 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 | 2000 | -0.0469066498509 | 0.02939959197 | -78.6665178964 | 0.016091191449 | 1.42108021778e-05 | 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 | 深万科A | 2 | 2001 | -0.0356343534834 | 0.0486662426912 | -76.4509160211 | 0.016321103312 | 1.51542869418e-05 | 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 | 0.163539672926 | 0.329415128772 | -47.6513551572 | 0.0266381903365 | 4.24789605365e-06 | 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 | -0.00237552737065 | 0.092966613374 | -72.0972907147 | 0.0183464777287 | 6.03408592481e-06 | 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 | -0.0635356274445 | -0.00520500596575 | -83.8878447036 | 0.014612182081 | 5.31200374854e-06 | 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 | -0.0135439397208 | 0.0683730853715 | -95.5037207864 | 0.0118026870259 | 1.95264280054e-05 | 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 | -0.387288294652 | -0.552707503341 | -161.378455322 | 0.00775723489145 | 7.58143123553e-06 | 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 | 2007 | -0.834584110339 | -1.37813026075 | -354.769565461 | 0.0038238505842 | 1.70720509311e-06 | 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 | 2008 | -0.493279681642 | -0.742626915146 | -249.291901823 | 0.00519171906563 | 1.27663438671e-06 | 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 | 2009 | -0.998097188834 | -1.67518187934 | -415.032868622 | 0.00310152917001 | 6.91208978467e-07 | 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 | 2010 | -0.807146347644 | -1.32541016616 | -284.473925931 | 0.00429914160994 | 1.21559560884e-06 | 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 | 2011 | -0.703375051927 | -1.13801723682 | -245.636969871 | 0.00502333657986 | 3.86198583113e-06 | 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 | 2012 | -0.555765037103 | -0.857060719052 | -235.135019382 | 0.00483530568918 | 2.31074072221e-06 | 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 | 2013 | -0.591447346703 | -0.914810744143 | -311.772340261 | 0.00404193744776 | 2.94854073304e-06 | 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 | 2014 | -0.765379961417 | -1.24073185731 | -289.594144502 | 0.00399948584198 | 1.46294900668e-06 | 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 | 2015 | -1.3338991375 | -2.3156206389 | -490.345832117 | 0.00265988837925 | 1.26451184466e-06 | 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 | 2016 | -0.964969228178 | -1.61430232144 | -581.656027961 | 0.0027133896639 | 6.30711182547e-07 | 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 | 2017 | -1.09930128798 | -1.86715033377 | -352.159579763 | 0.00347117260947 | 5.03463211524e-06 | 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 | 2018 | -0.920145726794 | -1.53515309565 | -350.181887252 | 0.00360749787975 | 7.08763839742e-07 | 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 | 2019 | -1.11321748447 | -1.89272646785 | -449.877161811 | 0.00277439014952 | 1.18903622692e-06 | 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 | 2020 | -1.432935409 | -2.50317731975 | -525.450528378 | 0.00227667803273 | 1.38885085779e-07 | 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 | 2021 | -1.72618239476 | -3.05492522637 | -511.931331509 | 0.0025493753021 | 3.08718901597e-07 | 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 | 2022 | -1.36142495062 | -2.36348736063 | -411.082661327 | 0.0029299339534 | 5.69001044594e-07 | 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 | 2023 | -1.32889073666 | -2.30292282801 | -403.434935369 | 0.00308482817776 | 5.75662522301e-07 | 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 | 2024 | -1.29405272285 | -2.23257561524 | -346.200185782 | 0.0035173337622 | 9.94388080433e-07 | 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 | 2025 | -1.26678539074 | -2.17770077526 | -339.415914279 | 0.0032434131355 | 1.53395227641e-07 | 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 | 0.472463631588 | 0.613386942201 | -29.0882137896 | 0.0578717773063 | 3.9508161837e-05 | 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 | 0.667944861875 | 0.774160759282 | -20.2767731094 | 0.0782344175445 | 0.000315724412158 | 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 | 0.849482836975 | 0.915276605677 | -13.7493210617 | 0.0989455285765 | 0.000389599463106 | 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 | 0.514624444224 | 0.672513339497 | -22.9065293235 | 0.0595352171488 | 0.000141831342495 | 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 | 0.81022692497 | 0.895759398678 | -12.8301086346 | 0.0916170390219 | 0.000700789376772 | 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 | 2011 | 0.206097639207 | 0.361122639032 | -46.1759118912 | 0.0309023320812 | 0.000160444321107 | 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 | 2012 | 0.253128969764 | 0.422184230366 | -40.4095714223 | 0.0343951936832 | 5.89913756952e-05 | 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 | 2013 | 0.18165505762 | 0.342343066692 | -47.0259239261 | 0.0281282242446 | 0.000143468058672 | 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 | 0.079748682794 | 0.215226434169 | -59.0465220702 | 0.0217235098074 | 4.16752525397e-05 | 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 | -0.0574952109841 | 0.0027748120755 | -82.2321794702 | 0.0167924541662 | 4.90767660516e-06 | 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 |
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| 000007 | 深达声A | 7 | 2002 | 0.476773032937 | 0.646328170403 | -23.7773569037 | 0.0551632001124 | 7.37100245345e-05 | 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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| 000007 | 零七股份 | 7 | 2012 | 0.0935912837532 | 0.224198005398 | -58.8453576734 | 0.0234357127205 | 5.68289157269e-05 | 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 |
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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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/*
信息不对称ASY指标计算
如未安装asreg，需要打这行命令安装一下:
ssc install asreg
注释：ASY1为提取第一主成分的结果，ASY2为提取第一、第二主成分的结果。参考文献中仅提取了第一主成分作为信息不对称指标使用，是因为根据其样本（参考文献的样本量仅有一千多条，应该是经过筛选后的结果，无法复现）计算出的第一主成分的累计方差贡献率已经超过了75%。而我们搜集的样本所提取出的第一主成分的累计方差解释率不足75%，第一、第二主成分的累计方差解释率超过75%。因此我们应当提取第一、第二主成分来作为信息不对称的代理指标，即使用ASY2作为信息不对称指标。当然，若想完全按照参考文献的做法来做，也可使用ASY1作为信息不对称指标使用。
*/
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//综合市场数据处理
use 综合日市场回报率, replace
destring *, replace
rename 考虑现金红利再投资的综合日市场回报率 Rm
label data "更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com"
save 综合市场交易所需数据, replace
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//个股原始数据处理
use 日个股回报率, clear
gen Year = real(substr(交易日期, 1, 4))
destring *, replace
gen V = 日个股交易金额 / 1000000 // 换算成百万元
drop 日个股交易金额
rename (证券代码 考虑现金红利再投资的日个股回报率) (Stkcd R)
label data "更多stata学习资料尽在丘知数据分析会员之家：www.qqrdata.com"
save 流动率和非流动率指标计算所需数据, replace
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