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上市企业价格延迟定价效率数据stata代码2001-2023年

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上市企业价格延迟定价效率数据stata代码2001-2023年

Hou&Moskowitz(2005)提出利用资产价格对市场信息的调整速度的相对效率来衡量定价效率,并构建了价格滞后指标,得到了学者们的广泛运用。如果市场不能将信息及时而充分地反映到股票的价格中,那么这些信息将会在后续的时间中陆续被吸收,从而形成价格反应的滞后。这种价格反应的滞后可以通过含有滞后的市场收益率的回归模型得到,滞后变量的解释力越强,则价格对信息反应的时间也越长。Hou&Moskowitz(2005)提出,用单只股票的收益率对同期以及滞后四期的市场收益进行回归:

CodeCogsEqn.gif

其中,

  • CodeCogsEqn (1).gif 表示时间 t 时股票 i 的收益率 (使用考虑现金红利再投资的日个股回报率)
  • CodeCogsEqn (2).gif 表示时间 t 时的市场收益率 (考虑现金红利再投资的综合日市场回报率流通市值加权平均法)
  • CodeCogsEqn (3).gif 表示滞后 n 期的市场收益率
  • CodeCogsEqn (4).gif 为随机误差项

首先,对模型进行估计,得到原始模型的回归决定系数 CodeCogsEqn (7).gif ;然后,令滞后的市场收益率的系数为零,对回归方程进行估计,得到限制模型的回归决定系数 CodeCogsEqn (6).gif 。基于上述计算,可以得到第一个价格滞后反应指标:

CodeCogsEqn (8).gif

与F检验相似,这种衡量方法捕捉了单个资产收益率中由滞后的市场收益率所解释的比例。
D1取值越小,表明资产收益率对过去的市场信息的依赖程度越低,资产用来吸收市场信息所需的时间越短,从而定价效率越高。

除了回归方程决定系数,我们还可以用回归方程中解释变量的参数大小来衡量单个资产收益率对滞后的市场收率的依赖程度,得到第二个滞后反应指标:

CodeCogsEqn (9).gif

D2捕捉了方程中滞后市场收益率的回归系数在所有回归系数中的比重,其取值越小,表明定价效率越高

文献

 

  • 李志生, 陈晨, 林秉旋. 卖空机制提高了中国股票市场的定价效率吗?——基于自然实验的证据[J]. 经济研究, 2015(04):165-177.
  • 郭白滢, 李瑾. 机构投资者信息共享与股价崩盘风险——基于社会关系网络的分析[J]. 经济管理, 2019, v.41(07):173-191.


数据

  • 原始数据包含:日个股回报率、综合日市场回报率以及行业代码和交易状态(
  • 数据格式为:dta格式
  • 选取2001—2023年沪深两市A股上市公司为研究对象
  • 行业代码以2012年证监会行业标准
  • 计算结果:

 

中国货币政策MP变量数据1994-2023年

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中国货币政策MP变量数据1994-2023年

部分数据供展示:

年份 中国:GDP增长率 CPI增长率 M2增长率 MP指标货币政策
2013 7.8 2.6 13.6 3.2
2012 7.9 2.6 13.8 3.3

在我国,央行(中国人民银行)主要通过控制货币发行、控制存款准备金率、调节基准利率、调节再贴现率等方式,来执行相关货币政策。单单结合某一指标,实际上很难判断货币政策究竟是紧缩,还是宽松。吴晓灵(2009)认为,可以用GDP的增长率代表商品的实物量;用CPI的增长率代表价格;根据上述原理,我们一般在预计货币供应量增长时会采用货币供应量M2增长率等于GDP增长率加CPI预计调整率加一个包含各种不可预测变量的2~3个百分点的方法来匡算。
故本文采用MP(MP=M2增长率一GDP增长率一CPI增长率)这个变量来估算货币政策。

如果该指标偏大,则表示货币政策偏于宽松;反之,则表示货币政策偏于紧缩。
可以根据MP中位数,选择MP较大的年份,作为货币政策宽松期;其余年份作为货币政策紧缩期。
原始数据来源于国家统计局、人民bank

低碳城市试点政策数据包含excel+dta文件2000-2023年

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2010年国家发展和改革委员会发布了《关于开展低碳省区和低碳城市试点工作的通知》,开启了低碳省区和低碳城市的试点工作。随后,2012年和2017年又分别确定了第二批和第三批低碳试点地区。值得注意的是,两次试点名单存在交叉,即武汉市、广州市、昆明市和延安市虽然属于第二批试点城市,但是其所属省份出现在第一批试点名单中。我们参考宋弘等(2019)的做法,如果某一省份实施低碳试点,那么其所辖城市也同时进行试点,并且实施时间定为更早的那次。

数据包含低碳城市名单原始数据和已经整理为面板形式的数据(可用于双重差分模型分析)。

参考文献:郭丰,杨上广,柴泽阳等.低碳城市建设能够提升城市绿色技术创新吗?——来自准自然实验的证据

 

沪深A股加权平均资本成本WACC数据2002-2023年

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沪深A股加权平均资本成本WACC数据2002-2023年

使用参数
五年期国债收益率
5年沪深300指数平均

说明:本次年份扩展到2002-2023年,并把截面数据整理成面板格式,使用更方便,提供二种格式数据excel和dta格式文件。

样本数据:

上市公司机构投资者实地调研数据2013-2023年与do代码

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上市公司机构投资者实地调研数据2013-2023年与do代码

 

变量 变量符号 变量说明
  机构调研次数   Visit_num 上市公司在一个会计年度内被实地调研次数+1,取自然对数
  参与调研的机构数量   Visit_ins 在一个会计年度内参与上市公司实地调研机构数量+1,取自然对数
  有无实地调研    Visit_dum 采用当年企业是否被实地调研设置虚拟变量。

数据说明

数据区间:2013-2023年
数据对象:A股上市公司

 

上市公司面板门槛回归模型数据与stata代码样例2000-2022年数据

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上市公司面板门槛回归模型数据与stata代码样例2010-2022年数据

变量类型

变量名称

变量符号

变量定义

被解释变量

企业价值

TobinQ

总市值/资产重置成本

解释变量

资本结构

Lev

总负债/总资产

门槛变量

现金持有

Cash

(货币资金+交易性金融资产)/总资产

控制变量

公司规模

Size

总资产的自然对数

盈利能力

Prof

EBIT/总资产

股权结构

Top1

第一大股东持股比例

债务担保能力

Tang

固定资产净额/总资产

成长能力

Grow

总资产增长率

企业风险

Beta

企业年Beta值

年度

虚拟变量

参考:现金持有_资本结构与企业价值_陈静

2.png

3.png

31个省份各省商业银行不良贷款率2005-2022年

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31个省份各省商业银行不良贷款率2005-2022年

 来源:人行、各银行公开数据

  全国各省

 字段:省份、年份、商业银行不良贷款率%

 

参考文献:

[1]孙佳怡.新常态下商业银行不良贷款率的影响因素[J].经济研究导刊,2022(21):92-94.

[2]李婕.数字经济对商业银行不良贷款率的影响机制研究[J].老字号品牌营销,2022(11):63-65.

[3]马慧. 民生银行不良贷款率的影响因素研究[D].吉林大

中国城市地级市政商关系健康总指数分指数2017-2022年

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中国城市地级市政商关系健康总指数分指数2017-2022年

中国城市政商关系健康总指数、分指数(包含总指数、亲近指数、清白指数、政府关心、政府服务、企业负担、政府廉洁、政府透明)数据年份:2017—2022年
数据范围:290个地级以上城市
数据格式:PDF、EXCEL
数据来源:中国人民大学国家发展与战略研究院报告手工整理

360截图17290503304847.png 360截图17290430456634.png

A股公司社保缴纳情况数据2012-2022年

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A股公司社保缴纳情况数据2012-2022年

数据来源:上市公司年报
格式如下:

股票代码 股票代码 year 住房公积金期末余额 医疗保险费期末余额 基本养老保险期末余额 失业保险费期末余额 工伤保险费期末余额 工资奖金津贴和补贴期末余额 生育保险费期末余额 社会保险费期末余额 职工福利费期末余额
000016.SZ 深康佳A

2012

1472945

1446452

165292

286063426

124075

5493167

2095685

000016.SZ 深康佳A

2013

1591151

1261209

134886

315245828

117451

4520848

1387563

000016.SZ 深康佳A

2014

1504548

1285679

2437546

125248

91233

288171641

149114

1526026

1111472

000016.SZ 深康佳A

2015

1496698

1392834

2129581

328998

102543

262158525

441958

1937335

1257181

000016.SZ 深康佳A

2016

1313004

894423

1929475

137901

180238

259948250

724719

1799380

1210627

000016.SZ 深康佳A

2017

299531

815365

2096932

226701

247215

275524552

1753800

2816380

4562983

000016.SZ 深康佳A

2018

545499

768411

1147800

74575

160344

359657746

2209417

3138172

5620739

000016.SZ 深康佳A

2019

604087

289685

3353470

54569

39992

407335503

2881742

3211419

5147294

000016.SZ 深康佳A

2020

1494931

1257575

2188388

94888

87286

458065525

3542829

4887690

1003286

000016.SZ 深康佳A

2021

137726

955996

1109814

93534

68005

399855781

232303

1256304

952202

000016.SZ 深康佳A

2022

302289

542053

4410028

190576

258547

334684053

258304

1058904

3936506

部分数据未公布为年报未公布,为正常现象。建议者慎买!
提供二种格式:excel和dta 根据自己需求下载。

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