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雷达卡
- 年份：2000-2024
- 范围：A股上市公司
- 信息披露质量KV指数(未剔除未缩尾)、信息披露质量KV指数(已剔除金融STPT未缩尾)、信息披露质量KV指数(已剔除金融STPT已缩尾)
- 文件格式：Dta格式（使用Stata打开）、Xlsx格式（使用Excel打开)
- 注：提供了剔除所需数据和剔除代码，若无需做该项剔除处理，自行删除相关代码重新运行即可
- 行业参照证监会2012年行业分类标准，制造业用二级行业分类，其他用一级分类来计算并对连续型变量进行了1%和99%分位数的缩尾处理
- 代码格式：do文件（Stata 14/15/16/17/18）
计算说明：
【原始的KV和改进的KV】首先，按参考构造KV指数模型中的因变量：Y=Inabs(价格[t]-价格[t-1])/价格[t-1])),其中价格[t]为企业i第t日的股票收盘价，abs()为计算括号内的绝对值。之后，按参考构造KV指数模型中的自变量：原始的KV模型中的自变量X1=Volt-Vol0,改进的KV模型中的自变量X2=Volt/Vol01其中Volt为企业i第t日的股票交易量(股数),Vol0是研究期间企业i所有交易田的平均日交易量。使用两个模型分别回归估计出X1、X2的系数，即为原始的KV和改进的KV。KV指数越高表明上市公司信息披露质量越低。参考文献中使用了改进的KV指数作为主变量，原始的KV指数作为稳健性检验中的替换变量使用。
KV 度量法基本原理为: 如果上市公司信息披露质量高，则投资者的股票收益率对其股票交易量依赖性较弱。如果上市公司信息披露质量差，则投资者无法借助信息披露对上市公司投资价值进行判断，从而对其股票交易量依赖性较强。
KV指数反映的是市场信息，相当于是投资者关于信息不对称程度的客观评价，因而能够真正反映上市公司信息披露的实际效果，既包含了强制性信息披露，也包含了自愿性信息披露，是一个能够全面度量上市公司信息披露质量的变量。而且，Kim and Verrecchia（2001）的方法可以避免采用会计变量因随意应计利润和盈余管理等产生的一系列问题（Ascioglu et al.，2005）。构造KV指数的模型如下：
为第 t 日的收盘价
为 第 t 日的交易量（股数）
为研究期间所有交易日的平均日交易量
采用普通最小二乘法针对每家上市公司回归得到的 λ 值构建 KV 指数 ( 不考虑 λ 为负的情况) ，λ 越小说明信息披露越充分，因此越高的 KV 值代表越低的信息披露质量。
另外一种计算方法可供做稳健性检验（这个计算方法中KV最后扩大多少倍有不同的标准）
参考文献：
- 徐寿福，徐龙炳信息披露质量与资本市场估值偏误[J].会计研究，2015,(01):40-47+96
- 翟光宇, 武力超, 唐大鹏. 中国上市银行董事会秘书持股降低了信息披露质量吗?——基于2007-2012年季度数据的实证分析[J]. 经济评论, 2014, 000(002):127-138.
- 林长泉, 毛新述, 刘凯璇. 董秘性别与信息披露质量——来自沪深A股市场的经验证据[J]. 金融研究, 2016(9)
代码：
数据量：
描述性统计：
结果数据
【更新至2024】信息披露质量KV指数2024-2000含Stata代码过程 原始的KV 改进的KV
(76 Bytes, 需要: RMB 38 元)
京公网安备 11010802022788号
