研究数据高级数据

上市公司股价信息含量指标(PI)

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

数据摘要

股票价格对市场共同变化的依赖程度,为个体信息含量研究提供了视角。本资料将个股周收益率对市场周收益率回归,整理R²及其对数转换PI指标。可用于企业股价信息含量比较,研究信息披露与资本市场信息效率之间的关系。

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62225 行
文件格式Excel / Stata / Stata代码 / PDF
文件包大小560.79 MB
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 62,225 行 · 26 个年份

查看年份明细
年份样本量
2000858
2001984
20021,039
20031,070
20041,113
20051,218
20061,186
20071,202
20081,335
20091,422
20101,491
20111,834
20122,161
20132,356
20142,302
20152,262
20162,561
20172,739
20183,255
20193,315
20203,407
20213,859
20224,383
20234,783
20245,032
20255,058

测算方法

从考虑现金红利再投资的个股周回报与市场周回报构建股价信息含量。计算年度为当年5月至次年4月,删除B股、IPO年度及以前、收益缺失,以及每公司年度少于30周的观测。随后在每个公司年度内只回归Ri对Rm及常数,取得拟合R²,计算PI=ln[(1−R²)/R²];PI越高,意味着个股收益被市场共同收益解释的份额越低。PI回归不加入行业收益或滞后收益项。结果按公司年度汇总,匹配企业基本信息,并提供保留样本、剔除金融行业及ST、PT公司,以及在剔除样本中按年度对R²和PI进行上下1%缩尾的三种版本。

参考文献

[1]钟覃琳,陆正飞.资本市场开放能提高股价信息含量吗?——基于“沪港通”效应的实证检验[J].管理世界,2018,34(01):169-179.

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329846.3065282481.04729209920.0000%
year—整数2016.4816396.916970841200020250.0000%
R2模型的拟合程度R2 · 按参考构造Ri、Rm。其中,Ri为i公司第t期的周收益率,Rm为第t期的市场周收益率。并建立模型进行回归,模型因变量:Ri。模型自变量:Rm。回归估计出模型的拟合程度即为R2。数值0.29227654110.18447544327.900027944e-050.8642820970.0000%
PI股价信息含量数值1.1799206281.310747186-1.8513207279.4459801650.0000%
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————0.0129%
所属城市—文本————0.0000%
所属城市代码—文本————0.1270%
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)

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证券代码证券简称stkcdyearR2PI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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000002万科A220020.608624589274-0.441534410571K70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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000004北大高科420040.4416678451350.234395926921G54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
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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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//需要安装的外部命令,安装过的可以忽略
//ssc install asreg

//处理周个股回报率文件
use 周个股回报率.dta, clear
label variable 丘知数据分析会员之家 "www.qqrdata.com"

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//使用当年5月至次年4月为年度计算区间
gen year=real(substr(交易周份, 1, 4))
replace year=year-1 if real(substr(周开盘日期, 6, 2))<=4
keep 证券代码 stkcd 交易周份 year 考虑现金红利再投资的周个股回报率 周个股流通市值
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 个股交易数据.dta, replace

//考虑现金红利再投资的综合周市场回报率 Rm
use 综合周市场回报率.dta, clear
keep  交易周份 考虑现金红利再投资的综合周市场回报率
rename 考虑现金红利再投资的综合周市场回报率 Rm
egen t=group(交易周份)
tsset t

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//t-1期的市场收益率
gen  L_Rm=L.Rm
drop if L_Rm==.
keep 交易周份 Rm  L_Rm
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save 市场交易数据.dta, replace