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上市公司高管机会主义减持指标

覆盖年份 2007-2025数据格式 Excel / Stata / Stata代码 / PDF更新日期

数据摘要

高管减持的时机与后续价格表现,是公司治理研究的重要问题。本资料以每笔减持为事件,通过未来一个月负向股票回报识别机会主义减持,并按公司年度汇总金额、次数及其加一对数值。可用于减持行为、信息环境及治理效应相关研究。

基本信息

数据频率年度
年份范围2007-2025
观测层级上市公司
当前预览样本量61786 行
文件格式Excel / Stata / Stata代码 / PDF
文件包大小2.09 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 61,786 行 · 19 个年份

查看年份明细
年份样本量
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

从2007—2025年董监高持股变动记录中保留股份减少的交易,排除大宗交易、协议转让和股权激励实施。按公司及事件日期建立事件表,非交易日顺延至下一个交易日,以交易日序号设置估计窗口[-150,-31]和事件窗口[+1,+30];估计窗口记录不足96天的事件删除。在每个公司事件的估计窗口内,将个股回报率对市场回报率回归,用模型预测事件窗口正常回报,实际回报减预测回报得到异常收益率,再加总为CAR。将CAR匹配回各笔减持记录,CAR<0的交易识别为机会主义减持;金额按减持股数绝对值×成交均价计算,次数按符合条件的交易记录计数,并按公司年度加总。回填公司年度表时缺失金额和次数置零,分别计算ln(金额+1)和ln(次数+1)。剔除B股,提供原值、剔除金融行业及ST、PT公司的版本及在剔除样本内按年作1%与99%分位缩尾的版本。

参考文献

[1]罗宏,黄婉.多个大股东并存对高管机会主义减持的影响研究[J].管理世界,2020,36(08):163-178.

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338410.1036287358.657929209920.0000%
year—整数2018.210635.105473055200720250.0000%
机会主义减持金额自然对数将企业当年机会主义减持金额加一后取对数 · 将企业当年机会主义减持金额加一后取对数,加一是由于数据中存在较多0值,不加一会造成数据丢失(加一属于常规做法)。数值2.7336192765.782044489019.252234240.0000%
机会主义减持次数自然对数将企业当年机会主义减持次数加一后取对数 · 将企业当年机会主义减持次数加一后取对数,加一是由于数据中存在较多0值,不加一会造成数据丢失(加一属于常规做法)。数值0.27195357240.637466557603.178053830.0000%
机会主义减持金额若高管的一笔减持交易能预测未来一个月负的股票回报 · 若高管的一笔减持交易能预测未来一个月负的股票回报,即确认为机会主义减持;反之,则为常规减持,即将每一个高管减持行为作为事件单元,使用事件研究法所计算的car值为负时认定为机会主义减持,将该企业高管当年机会主义减持金额进行加总得到机会主义减持金额变量。数值3264322.14916194054.0902296884160.0000%
机会主义减持次数若高管的一笔减持交易能预测未来一个月负的股票回报 · 若高管的一笔减持交易能预测未来一个月负的股票回报,即确认为机会主义减持;反之,则为常规减持,即将每一个高管减持行为作为事件单元,使用事件研究法所计算的car值为负时认定为机会主义减持,将该企业高管当年机会主义减持次数进行加总得到机会主义减持次数变量。整数0.84718220962.6408163610230.0000%
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————0.0243%
所属城市—文本————0.0000%
所属城市代码—文本————0.0971%
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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000009中国宝安9201012.47016418661.09861228867260448.482S90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
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000009中国宝安9201614.33131408141.386294361121674982.853S90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中国宝安9201710.73398071590.69314718056458881S90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

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
//整理高管减持事件日期
use 原始数据1,clear
gen stkcd=real(证券代码)
gen 事件日期=变动日期

//剔除了高管通过大宗交易和协议转让股票的数据,剔除了股权激励实施,剔除样本缺失较多的年份
drop if 变动原因=="大宗交易" | 变动原因=="协议转让"  |  变动原因=="股权激励实施"    
gen year=real(substr(事件日期, 1, 4))
keep if year>=2007 & year<=2025

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//保留减持的样本
keep if 变动股份数量<0 &  变动股份数量!=.
keep 证券代码 持股变动人ID 董监高人员ID 董监高人员职务 变动股份数量 成交均价 stkcd 事件日期 year
save 事件数据.dta, replace

//删除重复值
use 事件数据.dta, clear
keep stkcd 证券代码 事件日期 year
duplicates drop stkcd 证券代码 事件日期 year, force
save 事件日期.dta, replace

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//注意本步骤计算量较大,循环部分27行-89行的代码需要选中后一起运行,耗时较长!!!
forv year=2007/2025 {

	use 事件日期.dta, clear
	keep if year==`year'