2001-2023年上市公司审计师努力数据+Stata代码

最新推荐文章于 2025-12-18 15:03:33 发布
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#数据分析

审计延迟天数，从财政年度末到审计报告签署日期。该数值越大，代表审计师越努力作为机制，提高审计定价和审计费用。

文件包括计算代码、原始数据、测算结果

数据名称：审计师努力数据

数据年份：2001-2023年

0数据指标及参考文献

证券代码、会计年度、证券简称、审计师签署日期、审计延迟天数、Delay取对数

参考文献：Accounting Comparability, Audit Effort, and Audit Outcomes（Contemporary Accounting Research，2018） 陆明 & 杨德明.(2023).跨界投资与上市公司审计费用.审计研究(05),134-146.

数据截图

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【实证分析】A股审计师努力数据集-含代码（2001-2023年）
T0620514的博客
10-02 207
Accounting Comparability, Audit Effort, and Audit Outcomes（Contemporary Accounting Research，2018）陆明 & 杨德明.(2023).跨界投资与上市公司审计费用.审计研究(05),134-146.：审计延迟天数，从财政年度末到审计报告签署日期。该数值越大，代表审计师越努力作为机制，提高审计定价和审计费用。：证券代码、会计年度、证券简称、审计师签署日期、审计延迟天数、Delay取对数。：2001-2023年。
上市公司审计费用、审计意见数据+stata代码（2000-2023年）
xiaozhuzhu1995的博客
11-06 961
指标：证券代码、企业代码、年份、证券简称、审计费用，单位元 审计费用，取自然对数、若公司当年的财务报告被出具了标准审计意见，则取值为1，否则为0、公司经由四大（普华永道、德勤、毕马威、安永）审计为1，否则为0。审计费用是指审计服务的提供方（注册会计师）在提供审计服务后，向审计服务的接受方（被审计单位）收取的用于弥补在审计过程中审计服务提供方（注册会计师）付出的成本的一定数额的费用。审计意见是审计人员对审查结果的看法和所持的态度。数据名称：上市公司-审计意见审计费用数据。数据年份：2000-2023年。
上市公司异常审计费用数据+代码（2001-2023年）
xiaozhuzhu1995的博客
12-23 1477
被审计单位的财务风险与审计风险因素，用应收账款与存货占总资产的比例(ARINV)、流动比率(CR)、总资产报酬率(ROA)、近两年是否亏损(LOSS)以及财务杠杆(LEV)作为客户风险的替代变量，预期审计风险或财务风险大的客户，审计费用越高；大量的文献对影响预期审计费用的相关因素进行了分析，发现正常审计费用能够由被审计单位规模、审计业务复杂度以及被审计单位审计风险、财务风险以及事务所特征等因素进行解释，即这些变量能够作为审计成本、预期法律诉讼损失以及正常利润的替代变量。方式一（推荐）：主页。
上市公司-企业声誉（2000-2023年）-社科数据
paofuluolijiang的博客
04-16 554
例如，消费者和社会维度采用行业排名（资产/收入/净利润）、企业治理维度结合可持续增长率与审计质量（是否四大会计师事务所审计）等指标。企业声誉（REP）作为反映利益相关者对企业认知的核心概念，其量化方法参考了管考磊和张蕊（2019）在《会计研究》提出的因子分析法，通过12项关键指标计算得分并划分为1-10级。数据字段：代码、企业简称、年份、企业声誉。原始数据来源于上市公司公开披露的年报、审计报告及行业排名，经标准化处理后形成面板数据集，包含5.3万个样本量，覆盖5348家A股非金融类企业。
【重磅推荐】全部A股上市公司常用分组/调节变量数据整理（2000-2021年）附Stata代码
2401_84230935的博客
01-08 1253
中度分组 Top1_dummy 第一大股东持股比例大于行业年度中位数取值为1，否。Size 为企业规模（单位为百万元）的自然对数;制造业 Manufacture 公司当年属于制造业取值为1，否则为。_dummy 内部控制指数大于行业年度中位数取值为1，否则为0。ze_dummy 公司规模大于行业年度中位数取值为1，否则为0。卖空机制 Sell 公司当年开通融券取值为1，否则为0。ummy 分析师关注度大于行业年度中位数取值为1，否则为0。
中国A股上市公司真实盈余管理REM计算数据（2000-2023年）
samLi0620的博客
11-18 1612
参考范经华（2013）的研究，对于真实盈余管理，仿照Ｒoychowdhury ( 2006)和Cohen et al． ( 2008) ，用异常经营活动现金流 ( Ｒ_CFO) 、异常费用 (Ｒ_DISX) 和异常产品成本 (Ｒ_PＲOD) 三个分指标之和来计量。对于真实盈余管理，我们仿照Roychowdhury（2006）和Cohenetal.（2008），用异常经营活动现金流（R_CFO）、异常费用（R_DISX）和异常产品成本（R_PROD）三个分指标来计量。分别算出异常经营活动现金流、
【季度版】A股上市公司常用财务数据整理（更新至2023年1季度）方便匹配 提供整理代码
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1:1 stkcd quarter using 利润表.dta, nogen。e 1:1 stkcd quarter using 发展能力.dta, noge。:1 stkcd quarter using 相对价值指标.dta, nogen。m:1 stkcd using 公司文件.dta, nogen keep(1 3。字段对应编码：1=上海A，4=深圳A，16=创业板，32=科创板，64=北证A股。*======================== 筛选数据 ========
【推荐】上市公司客户与审计师不匹配关系计算Stata代码（附2007-2022年数据）
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10-16 902
计系数与每个公司年度变量值可获取对于因变量的一个拟合值，即为该公司选聘Big4事。总和最小，如果客户选择Big4事务所的估计概率在最佳临界值以上，则该客户被认为是。潜在的Big4事务所客户；如果客户选择Big4事务所的估计概率等于或在最佳临界值。以下，则该客户被认为是潜在的Non-Big4事务所客户。MISDOWN 潜在的Big4事务所客户选择Non-Big4事务。MISUP 潜在的Non-Big4事务所客户选择Big4事务。位数与大于99%分位数的变量，令其分别等于1%分位数和99%分位数。
上市公司-生命周期数据（1998-2023年）原始+stata代码+结果.zip
11-11
数据名称：上市公司-生命周期数据原始+stata代码+结果 数据年份：1998-2023年 样本数量：59893条 数据格式：面板数据 二、指标说明 共计15个指标：stkcd、year、证券代码、证券简称、资产总计、净利润、购建固定...
上市公司专利质量数据-原始+stata代码+结果（1990-2023年）
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数据名称：上市公司专利质量数据-原始+stata代码+结果 数据年份：1990-2023年 样本数量：4万+ 数据格式：面板数据 二、指标说明 上市公司专利质量测算结果的指标包括：股票代码 年份 申请专利质量 授权专利...
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上市公司专利质量数据-原始+stata代码+结果（1990-2023年）.zip
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上市公司-生命周期数据（1998-2023年）原始+stata代码+结果
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上市公司生命周期的划分是一个复杂而细致的过程，旨在通过量化的方法来界定企业在市场上的发展...数据名称：上市公司-生命周期数据原始+stata代码+结果 数据年份：1998-2023年 样本数量：59893条 数据格式：面板数据
《Python实战小课：数据分析场景——解锁数据洞察之力》导读
2501_93253814的博客
12-13 973
本文介绍了Python数据分析的三个核心环节：数据清洗、可视化报表和自动化统计分析。首先详细讲解了如何处理CSV/Excel数据中的缺失值、重复值和异常值等常见问题；其次阐述了使用Matplotlib/Seaborn创建可视化图表的步骤与优化方法；最后说明了如何通过Python实现常用统计指标的自动化计算。文章强调通过系统掌握这些技能，可以有效提升数据分析效率与准确性，为决策提供可靠支持。全文采用"需求分析-功能拆解-优化测试"的结构，为读者提供了清晰的学习路径。
数据分析Agent白皮书：揭秘Data x AI的底层逻辑与未来关键
LyAGent的博客
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《2025数据分析Agent白皮书》指出，数据分析Agent正成为AI落地的核心形态，实现从"人人分析"到"人人消费"的转变。白皮书系统解析了其技术架构（包括Query/Document/DeepAnalyze三大Agent能力）、行业实践（能源/制造/零售等领域）及落地路径，强调需突破数据准度、分析深度与消费广度三大挑战。未来，数据分析Agent将深度融入业务流程，推动"洞察即行动"的自动化决策模式。该技术有望彻底改变企业数据消费方式，使数据智能
数据分析之淘宝商品数据获取方法分享
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对于需要高度自定义采集规则（如采集特殊字段、复杂筛选条件）或小规模数据获取的场景，技术人员可通过编写爬虫程序实现淘宝商品数据采集。需注意：淘宝采用了反爬机制（如IP封禁、Cookie验证、动态JS渲染），爬虫开发需规避反爬风险。三种淘宝商品数据获取方法各有优劣，需根据自身技术背景、数据需求、合规要求选择合适的方案：方法类型适用场景推荐人群淘宝开放平台API企业级、规模化、稳定数据获取；电商服务商、ERP系统集成企业开发者、数据分析师（有技术基础）第三方采集工具快速获取少量数据；非技术场景；
第二章——数据分析场景之Python自动化统计分析：高效挖掘数据价值
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摘要：本文介绍了使用Python实现自动化统计分析的方法，解决人工统计繁琐易错的问题。通过pandas和numpy库读取和处理数据，计算均值、中位数、标准差等核心统计指标，并生成分析报告。文章详细讲解了数据读取、指标计算、结果展示等关键步骤，还介绍了相关性分析等进阶功能，以及数据格式异常的处理方法。完整的代码示例展示了从数据读取到报告生成的完整流程，帮助读者掌握高效准确的自动化统计分析技术，提升数据分析效率和质量。（149字）
Python基于Django的MOOC线上课程推荐数据分析与可视化系统（附源码，文档说明）
IT徐师兄
12-15 1021
Python基于Django的MOOC线上课程推荐数据分析与可视化系统，系统以慕课教育平台近两年的运营数据为基础，进行深入的数据分析与可视化展示，从而为平台制定科学、全面的线上课程推荐策略提供数据支持，更好地服务广大线上用户。通过对用户行为数据和学习历史的分析，系统能够挖掘用户的学习偏好与需求，实现更精准的课程推荐，有效提升用户的学习体验，帮助学生快速找到最符合自身需求的优质课程。
昆明天气数据分析与挖掘（一）- 昆明天气数据采集
zcs2312852665的博客
12-13 626
本文介绍了一个使用Python爬取昆明历史天气数据的项目。通过requests和BeautifulSoup库实现网页抓取与解析，提取日期、温度、天气类型和风向风力等关键信息，并使用pandas保存为CSV格式。项目采用模块化设计，包含网络请求工具、页面解析和数据处理等功能模块，确保数据采集的稳定性和完整性。该天气数据可为农业、旅游等领域的分析提供支持。
【开题答辩过程】以《基于python的气象灾害数据分析与可视化系统》为例，不知道这个选题怎么做的，不知道这个选题怎么开题答辩的可以进来看看
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2509_93103891的博客
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该系统旨在解决气象灾害数据量大、分析难度高的问题，提供高效的数据处理和可视化方案。系统核心功能包括：数据采集模块，通过爬虫获取气象灾害数据；数据清洗与预处理模块，处理缺失值和异常值；数据分析模块，利用NumPy和scikit-learn进行统计分析和预测；可视化展示模块，通过ECharts生成图表；系统界面采用Flask框架搭建。技术栈选用Python语言，结合requests、pandas、NumPy等库，数据库采用MySQL，前端使用HTML/CSS/JavaScript配合ECharts实现交互式图表
1996-2023年上市公司绿色并购数据深度分析
数据集包含了1996年至2023年间上市公司的绿色并购案例，具体指标包括股票代码、首次公告日期、年份、买方（并购方）、卖方、标的方（被并购方）、交易概述、标的物名称、标的物说明、买方经营范围、卖方经营范围、...
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