【更新至2023】1991-2023年上市公司信息不对称综合指数

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【更新至2023】1991-2023年上市公司信息不对称综合指数

1. 指标介绍

关于信息不对称指标，现有研究除了从信息披露质量角度进行度量（包括财务指标：盈余管理、第三方评级：证券交易所信息披露质量评级越高、交易量依存：KV指数等），宋敏等（2021）和于蔚等（2012）研究提出利用公司个股的交易资料来捕捉证券市场上非知情交易者与知情交易者关于企业价值的信息的不对称程度， 并以此作为资金供给方与企业之间信息不对称程度的代理变量。

具体而言：股票交易中，与企业关系密切的知情交易者通常比其他交易者拥有更多关于企业经营状况和经营前景的信息，非知情交易者由于担心其因处于信息劣势而蒙受损失，会要求一个“柠檬溢价”作为补偿，以弥补逆向选择问题可能给其带来的潜在损失。关于资产价值的信息不对称强度是资产流动性的重要决定因素，信息不对称程度和逆向选择问题越严重，柠檬溢价就越高，股票的流动性也就越差。

基于此，宋敏等（2021）和于蔚等（2012）通过计算Amihud et al． (1997) 流动性比率指标LR和 Amihud ( 2002 ) 非流动性比率指标 ILL，而后再计算收益率反转指标 GAM来刻画股票市场流动性，最后基于这三个股票市场流动性指标进行主成分分析，捕捉它们的共同变异信息也即与非对称信息相关的成分，记为信息不对称指标 ASY。

2. 构建过程

依据宋敏等（2021）和于蔚等（2012）的构建方法，首先构建流动性比率指标LR、 非流动性比率指标 ILL、收益率反转指标 GAM三个股票流动性指标，股票流动性越差，意味着信息不对称程度越高；

然后对LR、ILL、GAM进行主成分分析，构建信息不对称（ASY）综合指标

在其他条件不变的情况下，信息不对称程度越高，股票流动性越低，LR、ILL 和 GAM 指标越大。

正如 Hasbrouck ( 2007) 所指出的，上述每个指标既包含与非对称信息相关的成分，也可能包含与非对称信息无关的成分，不能全面刻画信息不对称的全部特征，故借鉴于蔚等（2012）研究，通过对原始指标进行主成分分析，提取它们的共同变异信息也即与非对称信息相关的成分，记为信息不对称指标 ASY，ASY越大，以为着信息不对称程度越高。

3 主要参考文献

[1] 宋敏, 周鹏和司海涛. 《金融科技与企业全要素生产率——“赋能”和信贷配给的视角》. 中国工业经济, 期 04 (2021年): 138–55.

[2] 于蔚, 汪淼军和金祥荣. 《政治关联和融资约束:信息效应与资源效应》. 经济研究 47, 期 09 (2012年): 125–39.

[3] Amihud, Yakov, 和Haim Mendelson. 《Asset Pricing and the Bid–Ask Spread》. Journal of Financial Economics 17 (1986年12月1日): 223–49. https://doi.org/10/c6rfrj.

4. 数据包含

样本期间：1991-2023年

其中：

原始数据：1. 综合市场日交易数据 TRD_Dalyr.dta ；2. 股票日交易数据 TRD_Cndalym.dta

过程代码：过程代码.do

结果文件：  ASY.dta； ASY.xlsx（可以直接用于实证）

PS：结果文件是可以直接下载使用的，且样本期间涵盖1991-2023年，如果有自己的DIY考虑，则需要自行去CSMAR下载原始数据，然后运行我们提供的"过程代码.do"即可。

5. 数据获取

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2024-1-18 17:39:29 上传

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