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2004-2023年业绩预告准确性和精确性数据分析概览
一、数据概述
本文提供了2004年至2023年间公司业绩预告的准确性和精确性数据，相关数据已通过描述性统计图表（见图3）进行初步展示。以下是对数据处理及关键指标定义的详细说明，参考了刘柏和卢家锐（2018）的研究方法。
二、关键指标定义与数据处理
- 是否发布业绩预告：
- 变量名称：Issue
- 定义：若公司管理层在指定年份内至少发布一次年度业绩预告，则Issue取值为1；否则，取值为0。
-
【权威更新】2023-2004年上市公司业绩预告准确性和业绩预告精确性
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- 业绩预告准确性：
- 乐观偏差（Forecast error1）：
- 定义：若公司每股收益的预测值大于实际值，则Forecast error1取值为1，表示存在乐观偏差；否则，取值为0。
- 定义：若公司每股收益的预测值大于实际值，则Forecast error1取值为1，表示存在乐观偏差；否则，取值为0。
- 准确性度量（Forecast error2）：
- 定义：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，表示业绩预告的误差越大，准确性越低。
- 定义：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，表示业绩预告的误差越大，准确性越低。
- 乐观偏差（Forecast error1）：
- 业绩预告精确性：
- 变量名称：Precision
- 定义：基于我国业绩预告的四种披露形式（定性、开区间、闭区间、点值），本文仅考虑相对精确的闭区间形式（包括点值预测）。Precision定义为业绩预告区间的大小，数值越小，表示业绩预告区间越窄，精确性越高。
三、数据来源与参考文献
- 数据来源：原始数据来源于Wind数据库，涵盖了2004年至2023年间多家公司的业绩预告信息。
- 过程代码：数据处理与分析的过程代码已随本文提供，用于读者复现或进一步分析。
- 参考文献：
- 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, 44(5): 97-108.
- 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, 44(5): 97-108.
四、计算结果
最终，本文基于上述定义和数据，计算得出了是否发布业绩预告、业绩预告准确性和精确性的相关数据，以及相关的描述性统计图表（见图3）。这些数据为深入研究公司业绩预告行为提供了有力的支持。
注意：由于本文为改写内容，未直接展示具体的描述性统计图表（图3）和详细的数据计算结果。读者需参考原文或相关数据集以获取完整的图表和计算结果。
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