沪深A股业绩预告精确性准确性研究分析数据2006-2020

1.是否发布业绩预告。如果公司管理层至少发布一次年度业绩预告，Issue取值为1，否则为0。
2.业绩预告准确性。借鉴Baik等（2011）的业绩预告准确性衡量方法，由于我国业绩预告预测的通常是净利润而非每股收益，对于没有预告每股收益的样本，本文首先把净利润换算成每股收益，然后与实际每股收益进行比较。每股收益的换算公式为：

说明：业绩预告数据中一般包含区间预测和百分比预测，对于区间预测，如“本年将实现净利润200万元到500万元”，取上下限的均值；对于百分比预测，如“净利润相比上年增长20%-60%”，同样取上下限的均值，然后根据上一年的净利润，得到当年净利润的预测值；对于开区间预测，由于只有上限（如“不超过50%”）或只有下限（如增长“50%以上”），我们直接用该数值乘以上一年净利润进行换算。最后，少数公司的业绩预告使用的是“归属于母公司所有者的净利润”和“预告母公司净利幅度”，对于这种情况，首先换算成归属于母公司所有者的每股收益预测值，然后与年报中归属于母公司所有者的每股收益进行比较。

      构建两个变量：

• Forecast error1 表示这种乐观偏差，如果每股收益预测值大于实际值，则取值为1，否则为0。
• Forecast error2 表示业绩预告的准确性，定义为每股收益预测值与实际值差值的绝对值乘以100，该数值越大，业绩预告误差越大，准确性越低。

3.业绩预告精确性。我国业绩预告披露形式一般有四种：定性、开区间、闭区间和点值。由于以定性与开区间形式披露的业绩预告很模糊，本文仅考虑相对精确的闭区间形式（包括点值预测）。本文用Precision表示业绩预告的精确性，定义为业绩预告区间的大小。Precision数值越小，业绩预告区间越窄，精确性越高。业绩预告精确性的计算公式如下：

文献

• 刘柏, 卢家锐. “好公民”还是”好演员”:企业社会责任行为异象研究——基于企业业绩预告视角[J]. 财经研究, 2018, 044(005):97-108.

第七次全国人口普查主要数据情况报告PDF版

【原创】上市公司前三名高管薪酬对数、内控指数、2到10与第一得比值等面板数据2008-2019

	股票代码
	截止年
	证券中文简称’
	行业名称
	行业代码
	成立日
	年份
	前三名高管薪酬对数
	企业业绩	剔除非经常性损益后得净利润自然对数
	业绩变动	少于上一年是1
	内控指数	对数
	第一大比例%
	2到10与第一得比值
	独立董事比例
	企业规模	资产对数
	资产负债率
	二职合一	1是0否
	性质	1国有0否
	前三名高管薪酬总额
T	剔除非经营性损益后得净利润
T-1	剔除非经营性损益后得净利润
	前十大比例
	内控指数

《面板数据的计量经济分析》白仲林

《面板数据的计量经济分析》，作者白仲林，由南开大学出版社出版。
关于面板数据的计量分析内容比较全面，是一本比较好的参考书，希望能够帮到需要的人~
目录如下：
第1章　面板数据计量经济分析概述
§1.1　面板数据及其应用研究
§1.2　静态面板数据计量经济学理论研究
§1.3　动态面板数据计量经济学理论研究
§1.4　面板数据的单位根检验研究
§1.5　面板数据的协整检验研究

第2章　面板数据及其回归模型
§2.1　面板数据
§2.2　面板数据回归模型

第3章　混合回归模型
§3.1　混合回归模型的估计
§3.2　混合回归模型的设定检验
§3.3　混合回归模型应用

第4章　固定效应模型
§4.1　个体固定效应模型
§4.2　时点固定效应回归模型
§4.3　时点个体固定效应回归模型

第5章　随机效应回归模型
§5.1　个体随机效应模型
§5.2　个体时间随机效应模型
§5.3　固定效应模型和随机效应模型设定检验

第6章　变系数回归模型
§6.1　似不相关回归模型（SUR）
§6.2　随机系数回归模型（RCR模型）
§6.3　面板数据随机系数模型
§6.4　时点个体随机系数模型（Hsiao模型）

第7章　动态面板数据回归模型
§7.1 自回归面板数据模型
§7.2　动态面板数据模型的估计
§7.3　存在外生变量的动态面板数据模型
§7.4 动态面板数据模型应用

第8章 面板数据的向量自回归模型
§8.1 个体固定效应面板数据向量自回归模型
8.1.1 面板数据向量自回归模型
8.1.2 模型假设

§8.2 PVAR模型的2SLS估计
8.2.1 模型识别
8.2.2 PVAR模型的GLS估计
8.2.3 个体固定效应PVAR模型的2SLS估计

§8.3 PVAR（1）模型
8.3.1 PVAR（p）模型
8.3.2 随机效应PVAR（1）模型的QML估计
8.3.3 固定效应PVAR（1）模型的GMM估计

第9章 离散选择面板数据模型
§9.1 面板数据的二元选择模型
§9.2 随机效应离散选择模型

第10章 面板单位根检验综述
§10.1 纵剖面独立的面板单位根检验及其应用
§10.2 时间序列同期相关的面板单位根检验及其应用
§10.3 因素分解模型的面板单位根检验及其应用
§10.4 时间序列协整的面板单位根检验及其应用
§10.5 结构突变的面板单位根检验
§10.6 面板单位根检验理论研究的文献概述

第11章 面板数据的渐近理论
§11.1 序贯极限和联合极限
§11.2 一类特殊的序贯极限和联合极限
§11.3 面板数据的泛函中心极限定理

第12章 纵剖面时间序列独立的面板单位根检验
§12.1 同质面板的单位根检验
12.1.1 LL检验
12.1.2 LLC检验

§12.2 异质面板的单位根检验
12.2.1 IPS检验
12.2.2 组合p值检验

§12.3 t-bar-GLS检验
12.3.1 GLS退势
12.3.2 t-bar-GLS统计量
12.3.3 t-bar-GLS检验的小样本性质
§12.4 Smith的面板单位根检验
§12.5 面板数据单位检验应用

第13章 纵剖面时间序列相关的面板单位根检验
§13.1 SUR-ADF单位根检验
13.1.1 AJ检验（Abuaf-Jorion检验）
13.1.2 SUR-DF检验
13.1.3 MADF检验
13.1.4 FPS检验

§13.2 SUR-ADF-GLS检验
13.2.1 SUR-ADF-GLS检验
13.2.2 SUR-ADF-GLS检验的小样本性质

§13.3 自举推断方法
13.3.1 自举推断
13.3.2 Maddala和Wu的自举检验

§13.4 面板单位根K检验
13.4.1 模型与假设
13.4.2 面板单位根K检验
13.4.3 统计量的渐近分布
13.4.4 自举K检验
13.4.5 自举K检验的小样本性质

§13.5 误差分量模型的面板单位根检验
13.5.1 误差分量模型的IPS检验
13.5.2 二维误差分量模型的单位根检验

§13.6 因子分析模型的面板单位根检验
13.6.1 PANIC检验
13.6.2 PANIC单位根检验的小样本性质
13.6.3 MP检验

§13.7 面板单位根的SN检验
13.7.1 模型设定与假设
13.7.2 时间序列的工具变量估计的t统计量
13.7.3 面板单位根的SN检验
13.7.4 面板SN检验的小样本性质

§13.8 纵剖面序列协整的面板单位根检验
13.8.1 面板纵剖面序列协整对LL检验的影响.
13.8.2 面板单位根检验推断PPP不可靠
13.8.3 ILR检验

第14章 面板数据的协整检验
§14.1 面板数据协整检验研究综述
14.1.1 面板协整检验的理论研究
14.1.2 面板协整检验的应用研究

§14.2 面板数据的虚假回归
14.2.1 模型和假设
14.2.2 序贯极限下常见统计量的渐近分布

§14.3 基于残差的面板数据协整检验
14.3.1 同质面板数据的协整检验
14.3.2 异质面板数据的协整检验

§14.4 异质面板数据的LR-bar协整检验
14.4.1 异质面板数据的LR-bar统计量
14.4.2 LR-bar统计量的渐近分布

§14.5 面板数据协整检验的小样本性质比较
14.5.1 数据生成系统
14.5.2 蒙特卡洛模拟结果

§14.6 PVEC模型与协整检验
14.6.1 PVEC模型
14.6.2 PVEC模型的协整假设
14.6.3 PVEC模型协整向量的极大似然估计
14.6.4 PVEC模型的协整检验统计量IR及其渐近分布.
14.6.5 PVEC模型协整检验LR统计量的小样本性质

§14.7 存在协整关系零假设的协整检验
14.7.1 模型与假设
14.7.2 LM统计量及其渐近分布
§14.8 面板数据协整检验的应用

附录A 线性代数基础
附录B 概率论与数理统计基础
附录C 广义矩估计
附录D BretLseh和Pagan的LM统计量计算程序
附录E Hansman检验程序（cp_ip.prg）
附录F t-bar-GLS检验小样本性质的Matlab程序
附录G SUR-ADF-GLS检验的蒙特卡洛模拟程序
参考文献

2020年中国半导体设备行业市场研究报告

流程管理实践百问

沪深AB股公司高管是否党员汇总2006-2019年

69w+样本量，excel，根据公开披露信息人工整理汇总而成。

小样:

代码	年份	高管姓名	是否党员
000001	2006-12-31	法兰克纽曼	0
000001	2006-12-31	管维立	0
000001	2006-12-31	王开国	1
000001	2006-12-31	张桐以	0
000001	2006-12-31	袁成第	0
000001	2006-12-31	徐进	0

S&P 500 COMPOSITE – PRICE INDEX 2019-2020每日数据

Code	S&PCOMP(PI)
2019/1/1	2506.85
2019/1/2	2510.03
2019/1/3	2447.89
2019/1/4	2531.94
2019/1/7	2549.69
2019/1/8	2574.41
2019/1/9	2584.96
2019/1/10	2596.64
2019/1/11	2596.26
2019/1/14	2582.61
2019/1/15	2610.3
2019/1/16	2616.1
2019/1/17	2635.96
2019/1/18	2670.71
2019/1/21	2670.71
2019/1/22	2632.9
2019/1/23	2638.7
2019/1/24	2642.33
2019/1/25	2664.76
2019/1/28	2643.85
2019/1/29	2640
2019/1/30	2681.05
2019/1/31	2704.1
2019/2/1	2706.53
2019/2/4	2724.87
2019/2/5	2737.7
2019/2/6	2731.61
2019/2/7	2706.05
2019/2/8	2707.88
2019/2/11	2709.8
2019/2/12	2744.73
2019/2/13	2753.03
2019/2/14	2745.73
2019/2/15	2775.6
2019/2/18	2775.6
2019/2/19	2779.76
2019/2/20	2784.7
2019/2/21	2774.88
2019/2/22	2792.67
2019/2/25	2796.11
2019/2/26	2793.9
2019/2/27	2792.38
2019/2/28	2784.49
2019/3/1	2803.69
2019/3/4	2792.81
2019/3/5	2789.65
2019/3/6	2771.45
2019/3/7	2748.93
2019/3/8	2743.07
2019/3/11	2783.3
2019/3/12	2791.52
2019/3/13	2810.92
2019/3/14	2808.48
2019/3/15	2822.48
2019/3/18	2832.94
2019/3/19	2832.57
2019/3/20	2824.23
2019/3/21	2854.88
2019/3/22	2800.71
2019/3/25	2798.36
2019/3/26	2818.46
2019/3/27	2805.37
2019/3/28	2815.44
2019/3/29	2834.4
2019/4/1	2867.19
2019/4/2	2867.24
2019/4/3	2873.4
2019/4/4	2879.39
2019/4/5	2892.74
2019/4/8	2895.77
2019/4/9	2878.2
2019/4/10	2888.21
2019/4/11	2888.32
2019/4/12	2907.41
2019/4/15	2905.58
2019/4/16	2907.06
2019/4/17	2900.45
2019/4/18	2905.03
2019/4/19	2905.03
2019/4/22	2907.97
2019/4/23	2933.68
2019/4/24	2927.25
2019/4/25	2926.17
2019/4/26	2939.88
2019/4/29	2943.03
2019/4/30	2945.83
2019/5/1	2923.73
2019/5/2	2917.52
2019/5/3	2945.64
2019/5/6	2932.47
2019/5/7	2884.05
2019/5/8	2879.42
2019/5/9	2870.72
2019/5/10	2881.4
2019/5/13	2811.87
2019/5/14	2834.41
2019/5/15	2850.96
2019/5/16	2876.32
2019/5/17	2859.53
2019/5/20	2840.23
2019/5/21	2864.36
2019/5/22	2856.27
2019/5/23	2822.24
2019/5/24	2826.06
2019/5/27	2826.06
2019/5/28	2802.39
2019/5/29	2783.02
2019/5/30	2788.86
2019/5/31	2752.06
2019/6/3	2744.45
2019/6/4	2803.27
2019/6/5	2826.15
2019/6/6	2843.49
2019/6/7	2873.34
2019/6/10	2886.73
2019/6/11	2885.72
2019/6/12	2879.84
2019/6/13	2891.64
2019/6/14	2886.98
2019/6/17	2889.67
2019/6/18	2917.75
2019/6/19	2926.46
2019/6/20	2954.18
2019/6/21	2950.46
2019/6/24	2945.35
2019/6/25	2917.38
2019/6/26	2913.78
2019/6/27	2924.92
2019/6/28	2941.76
2019/7/1	2964.33
2019/7/2	2973.01
2019/7/3	2995.82
2019/7/4	2995.82
2019/7/5	2990.41
2019/7/8	2975.95
2019/7/9	2979.63
2019/7/10	2993.07
2019/7/11	2999.91
2019/7/12	3013.77
2019/7/15	3014.3
2019/7/16	3004.04
2019/7/17	2984.42
2019/7/18	2995.11
2019/7/19	2976.61
2019/7/22	2985.03
2019/7/23	3005.47
2019/7/24	3019.56
2019/7/25	3003.67
2019/7/26	3025.86
2019/7/29	3020.97
2019/7/30	3013.18
2019/7/31	2980.38
2019/8/1	2953.56
2019/8/2	2932.05
2019/8/5	2844.74
2019/8/6	2881.77
2019/8/7	2883.98
2019/8/8	2938.09
2019/8/9	2918.65
2019/8/12	2883.75
2019/8/13	2926.32
2019/8/14	2840.6
2019/8/15	2847.6
2019/8/16	2888.68
2019/8/19	2923.65
2019/8/20	2900.51
2019/8/21	2924.43
2019/8/22	2922.95
2019/8/23	2847.11
2019/8/26	2878.38
2019/8/27	2869.16
2019/8/28	2887.94
2019/8/29	2924.58
2019/8/30	2926.46
2019/9/2	2926.46
2019/9/3	2906.27
2019/9/4	2937.78
2019/9/5	2976
2019/9/6	2978.71
2019/9/9	2978.43
2019/9/10	2979.39
2019/9/11	3000.93
2019/9/12	3009.57
2019/9/13	3007.39
2019/9/16	2997.96
2019/9/17	3005.7
2019/9/18	3006.73
2019/9/19	3006.79
2019/9/20	2992.07
2019/9/23	2991.78
2019/9/24	2966.6
2019/9/25	2984.87
2019/9/26	2977.62
2019/9/27	2961.79
2019/9/30	2976.74
2019/10/1	2940.25
2019/10/2	2887.61
2019/10/3	2910.63
2019/10/4	2952.01
2019/10/7	2938.79
2019/10/8	2893.06
2019/10/9	2919.4
2019/10/10	2938.13
2019/10/11	2970.27
2019/10/14	2966.15
2019/10/15	2995.68
2019/10/16	2989.69
2019/10/17	2997.95
2019/10/18	2986.2
2019/10/21	3006.72
2019/10/22	2995.99
2019/10/23	3004.52
2019/10/24	3010.29
2019/10/25	3022.55
2019/10/28	3039.42
2019/10/29	3036.89
2019/10/30	3046.77
2019/10/31	3037.56
2019/11/1	3066.91
2019/11/4	3078.27
2019/11/5	3074.62
2019/11/6	3076.78
2019/11/7	3085.18
2019/11/8	3093.08
2019/11/11	3087.01
2019/11/12	3091.84
2019/11/13	3094.04
2019/11/14	3096.63
2019/11/15	3120.46
2019/11/18	3122.03
2019/11/19	3120.18
2019/11/20	3108.46
2019/11/21	3103.54
2019/11/22	3110.29
2019/11/25	3133.64
2019/11/26	3140.52
2019/11/27	3153.63
2019/11/28	3153.63
2019/11/29	3140.98
2019/12/2	3113.87
2019/12/3	3093.2
2019/12/4	3112.76
2019/12/5	3117.43
2019/12/6	3145.91
2019/12/9	3135.96
2019/12/10	3132.52
2019/12/11	3141.63
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2019/12/13	3168.8
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