2004-2024年上市公司业绩预告准确性、精确性数据+stata代码

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#算法 #数据库 #数据分析

数据介绍

参考刘柏和卢家锐(2018)的做法，对上市公司是否发布业绩预告、业绩预告准确性等方面进行分析。

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；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；

我国业绩预告披露形式主要包括定性描述、开区间、闭区间和点值预测四种类型。鉴于定性描述与开区间形式的预告信息较为模糊，本研究将聚焦于相对精确的闭区间披露形式（含点值预测）。本文采用Precision指标衡量业绩预告的精确程度，其数值大小与预告区间宽度呈正相关关系。具体而言，Precision数值越小，表明业绩预告的区间范围越狭窄，精确性水平越高。

数据包括原始数据，过程代码，参考文献和最后计算结果

数据名称：上市公司业绩预告准确性和精确性数据

数据年份：2004-2024年

数据指标及参考文献

利润表、业绩预告精确性

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.

数据截图

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上市公司业绩预告准确性和精确性数据2004-2024年
12-19
数据名称：上市公司业绩预告准确性和精确性数据 数据年份：2004-2024年 02、数据指标及参考文献 利润表、业绩预告精确性 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...
[最新更新!] 上市公司业绩预告准确性和精确性数据(2004-2024年)
11-02
数据名称：上市公司业绩预告准确性和精确性数据 数据年份：2004-2024年 ## 02、数据指标及参考文献 利润表、业绩预告精确性 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...
2000-2024年上市公司盈余管理（修正琼斯模型）数据合集数据+stata代码
paperdata666的博客
11-13 454
主要就是三个变量 DA：操控性应计利润/应计盈余管理 ，正数为向上盈余，负数是向下盈余 AbsDA：把DA取绝对值，也是用的最多的。越大说明盈余管理的越多，信息越不透明 Opaque：AbsDA三年均值，这个因为要企业连着三年的数据，所以存在少量缺失。第一个是最常规的修正琼斯模型，先分年度行业回归，然后把回归系数的系数代入公式，估计出DA；第二个修正的琼斯模型版本2是用琼斯模型的残差预测可操纵利润DA；第三个是考虑业绩影响的修正琼斯模型，就是模型里多了个ROA；方式一（推荐）：主页 ↓个人↓简介。
2004-2024年上市公司业绩预告准确性和精确性数据+代码
xiaozhuzhu1995的博客
10-12 370
本文采用Precision指标衡量业绩预告的精确程度，其数值大小与预告区间宽度呈正相关关系。具体而言，Precision数值越小，表明业绩预告的区间范围越狭窄，精确性水平越高。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；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；参考刘柏和卢家锐(2018)的做法，对上市公司是否发布业绩预告、业绩预告准确性等方面进行分析。
2008-2024年上市公司超额管理费用、企业寻租数据+stata代码
最新发布
paperdata666的博客
01-08 158
Rent：参考陈骏等(2021)的做法，对管理费用率进行回归，其残差为超额管理费用，记为Rent，作为企业寻租程度的代理变量。值越大，超额管理费用越大，企业寻租程度越大。样本范围：全部A股上市公司，4.8w+观测值（已剔除已缩尾，有代码，可以去除相对应代码得出未剔除未缩尾结果）时间范围：2008-2024年 数据内容：代码、原始数据、结果。数据名称：超额管理费用/企业寻租数据。数据格式：excel（结果）、dta。方式一（推荐）：主页 ↓个人↓简介。二、数据指标如图所示。三、参考文献如图所示。
上市公司业绩预告准确性和精确性数据2004-2024年,包括原始数据，过程代码，参考文献和最后计算结果
2301_79696294的博客
10-22 329
该研究基于2004-2024年上市公司数据，参考刘柏和卢家锐(2018)的方法，构建了业绩预告指标体系。重点考察业绩预告发布情况(Issue)、乐观偏差(Forecast error1)和准确性(Forecast error2)，并针对闭区间和点值预测形式设计了精确性指标(Precision)。数据包含原始数据、处理代码和最终结果，涵盖利润表等相关指标。研究强调仅限学术使用，禁止商用。完整数据可通过指定链接下载获取。
1991-2024年上市公司企业组织韧性数据+stata代码
paperdata666的博客
11-07 377
核心变量为两个组织韧性维度长期绩效增长（Growth）、财务波动（SD），以及组织韧性得分（Score）， 采用3年内累计营业收入增长额测度业绩增长性Growth；刘斌, 谭书琪. 企业社会责任对组织韧性创新的影响——基于中国制造业上市公司的多维实证分析[J]. 企业经济, 2022, 41(01): 113-121.指标说明： 财务波动，等于一年内各月gu票收益的标准差 长期绩效增长，等于三年内累计销售收入增长额 组织韧性，熵权法计算得到，值越大，组织韧性越高。数据内容：原始数据、计算代码、最终结果。
1992-2024年上市公司政策关联程度指标数据
paperdata666的博客
07-10 766
研究显示，该指标能精准识别三类政策敏感主体：民营企业、中小企业及东部区域企业，并发现政策影响存在双重路径：短期通过缓解融资压力与补贴扶持改善财务表现，长期则引导企业调整战略方向。本数据集创新性地采用Word2Vec词嵌入模型结合余弦相似度计算方法，实现了非结构化文本到结构化指标的转化，克服了传统政策量化方法的不足，为观测企业对产业政策的动态响应提供了新视角。标准化处理：对原始相似度进行min-max归一化，输出包含企业标识、年份及[0,1]区间标准化得分的可比数据集。方式一（推荐）：主页 ↓个人↓简介。
实证分析-A股上市公司企业声誉数据集+do代码+原始数据（2000-2024年）.txt
09-03
这份涵盖2000年至2024年A股上市公司企业声誉的实证分析数据集，对于研究企业声誉、市场反应、企业业绩等方面提供了宝贵的数据资源，是相关领域研究不可或缺的工具和材料。通过网盘分享的方式，也体现了制作者对于...
2003-2024年上市公司股权性质数据
06-10
2003-2024年上市公司股权性质数据不仅记录了A股市场的股权结构变化，而且还对深入理解公司治理结构及其变迁具有重要作用。这些数据的详实记录为我们分析股权性质与公司业绩之间的关系，以及股权结构对市场行为的影响...
【人工智能领域】-YOLO目标检测算法全解析（含大白话解释）
Java && AI Agent工程师
01-07 707
本文全面解析YOLO目标检测算法的发展历程与技术特点。文章首先对比CNN与YOLO的本质区别，指出CNN是基础组件而YOLO是完整解决方案。随后详细梳理YOLO从v1到最新版本的演进之路，包括各版本核心创新与性能提升。重点分析了目标检测算法的两大类别（Two-stage与One-stage）的技术差异，并通过YOLOv1的实例详解其将检测转化为回归问题的核心思想。文章还介绍了非极大值抑制(NMS)等关键技术，以及YOLOv3的多尺度预测改进。最后总结了YOLO在自动驾驶、工业检测等领域的广泛应用，并展望其未
leetcode算法（144.二叉树的前序遍历）
m0_61706299的博客
01-05 453
leetcode算法（144.二叉树的前序遍历）
【算法通关指南：数据结构与算法篇】破局二叉树！特殊结构 + 双重存储 + 遍历算法，一文吃透所有核心
小龙报的博客
01-03 1460
本文系统讲解了二叉树的基本概念、存储方式和遍历方法。首先介绍了二叉树的定义及其两种特殊形式（满二叉树和完全二叉树），然后详细阐述了顺序存储和链式存储两种方式的特点与适用场景。在遍历部分，重点讲解了深度优先遍历（先序、中序、后序）和宽度优先遍历的实现方法，并提供了完整的C++代码示例。文章最后以励志语句作结，鼓励读者坚持学习算法。全文结构清晰，内容实用，适合算法初学者快速掌握二叉树相关知识要点。（149字）
leetcode力扣——135.分发糖果
Xiaoyuan_he的博客
01-04 876
从左向右看： 1，1，2，3，4，1，1，1，2，1。从右向左看： 2，1，1，1，2，1，2，1，2，1。从左向右看： 1，1，2，3，4，1，1，1，2，1。从右向左看： 2，1，1，1，2，1，2，1，2，1。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。得到的糖果数：2，1，2，3，4，1，2，1，2，1。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。得到的糖果数：2，1，2，3，4，1，2，1，2，1。
四大子词分词算法详解
ekkoalex的博客
01-03 816
算法方向合并准则优点代表模型BPE自底向上频率最高简单高效GPT-2BBPE自底向上频率最高(字节级)多语言友好WordPiece自底向上似然最大更优的概率模型BERTUnigram自顶向下损失最小多种分词，可计算概率T5, XLNet。
几何平均值最大子数组
y245166349的专栏
01-05 827
从一个长度为N的正数数组numbers中找出长度至少为L且几何平均值最大子数组，并输出其位置和大小。（K个数的几何平均值为K个数的乘积的K次方根） 若有多个子数组的几何平均值均为最大值，则输出长度最小的子数组。 若有多个长度相同的子数组的几何平均值均为最大值，则输出最前面的子数组。
算法——模拟
abjgdgf的博客
01-02 741
紧跟一个正整数，表示此项系数的绝对值（如果一个高于 0 次的项，其系数的绝对值为 1，则无需输出 1）。如果 x 的指数大于 1，则接下来紧跟的指数部分的形式为“xb”，其中 b 为 x 的指数；如果 x 的指数为 1，则接下来紧跟的指数部分形式为 x；第二行有 n+1 个整数，其中第 i 个整数表示第 n−i+1 次项的系数，每两个整数之间用空格隔开。给出一个不大于 9 的正整数 n，输出 n×n 的蛇形方阵。号，如果多项式 n 次项系数为负，则多项式以。第一行 1 个整数，n，表示一元多项式的次数。
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