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雷达卡
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上市公司财务违规相关研究是近年来研究的热点方向之一，企业财务违规可以用于金融学和企业经济等领域的研究，并在各类顶级刊物中频繁出现。附件内为由本人及所在课题组自用整理、严谨测度、多重校验的2004-2023上市公司财务违规、财务违规次数、财务违规程度大合集，3大测度指标！包括非常详细的原始数据，以及参考C刊文献做法构建的上市公司财务违规虚拟变量、财务违规次数、财务违规程度，共计三大测度指标，累计涵盖5.8w+观测值数量，5500+样本企业，已整理好的面板数据格式可直接用于回归分析！一个数据集将上市公司数字化转型研究所需数据所需数据一网打尽！
本数据集经过多重校验，由本人及所在课题组自用整理并提供售后咨询服务，欢迎大家私信交流！
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附件内所有文件均包括xlsx、dta格式面板数据，无偿赠送您非常详细的参考文献原文（均为来自C刊的高被引文献！！）、非常详细的stata指标测算全过程参考代码、所有原始数据（包括手工收集整理的上市公司违规事件、证券代码、处理文件日期、公告日期、公司全称、公告发布机构、公告文件名称、处理单位、违规类型、违反的法律法规、违规年度、违规行为、处分措施、处罚总金额等非常详细的原始数据，指标构建所需的各个变量都可直接查到，指标来源有依据，充分保证数据真实性、准确性，绝对不同于市面上其他粗制滥造数据！！）以及2023更新版本上市公司年度信息！本数据集适用于所有涉及上市公司财务违规方向的实证研究与理论分析，更是非常适合在此基础上进行拓展研究！
此外，本数据集已为您匹配完成2000-2023上市公司常用财务指标面板数据，包括总资产、负债合计、流动负债合计、短期借款、一年到期长期负债、长期负债、长期借款、应付债券、股东权益合计、主营业务利润、税前总利润、实际所得税、净利润、债务利息支出、流动比率、存货周转率、长期负债比率、资产收益率、净资产收益率、每股收益、主营收入增长率、息税前盈余、流动资产比率、应计总利息比率、企业平均含息负债、期初含息负债、期末含息负债、资本支出等33+关键变量，可与上市公司面板数据匹配用于回归，累计涵盖6.7w+观测值数量，5600+样本企业！
本数据集来源官方，由我手动收集、整理，与同门多次核对，观测值数量全面，市面上的上市公司财务违规相关数据，年份较短（大部分只到2022年），还有人用插值法拟合，错误值太多，本数据集更新至2023年，观测值无误差，亲测效果良好，不含任何方法的拟合，均为来自官方数据库的原始数据！
附件内容简介：
1、2004-2023上市公司财务违规、财务违规次数、财务违规程度：包括违规事件、公告日期、公告文件名称、处理单位、违规类型、违反的法律法规、违规年度、违规行为、处罚总金额等原始数据，以及参考C刊文献做法构建的上市公司财务违规虚拟变量、财务违规次数、财务违规程度，共计三大测度指标，累计涵盖5.8w+观测值数量，5500+样本企业，已整理好的面板数据格式可直接用于回归分析，研究价值较高！
附件内包括非常详细的参考文献原文、stata指标测度参考代码、所有原始数据文件，可逐一核验准确性，大家可放心数据质量！
指标测度方法：参考来自C刊文献做法，将虚构利润、虚列资产、虚假记载、推迟披露、重大遗漏和一般会计处理不当等认定为财务违规，使用财务违规概率、财务违规次数、财务违规程度作为上市公司财务违规的度量指标。
财务违规概率：虚拟变量，取值为1 时表示上市公司当年存在财务违规，取值为0 时表示上市公司当年不存在财务违规；
财务违规次数为上市公司当年发生的所有财务违规行为次数之和；
财务违规程度表示上市公司财务违规程度，根据公司受处罚的程度赋值，上市公司受处罚内容为其他时赋值为1，批评的赋值为2，警告的赋值为3，谴责的赋值为4，罚款的赋值为5，没收非法所得的赋值为6，取消营业许可（责令关闭）的赋值为7，市场禁入的赋值为8，上市公司当年受到多次处罚的，将该值相加。
2、2004-2023上市公司财务违规、财务违规次数、财务违规程度原始数据：包括违规事件、证券代码、处理文件日期、公告日期、公司全称、公告发布机构、公告文件名称、处理单位、违规类型、违反的法律法规、违规年度、违规行为、处分措施、处罚总金额等原始数据，指标构建所需的各个变量都可直接查到，指标来源有依据，充分保证数据真实性、准确性！
3、无偿赠送！2000-2023年更新版本的上市公司年度基本信息，包括上市公司所属行业及代码、法定代表人、成立日期、上市日期、经营范围、主营业务、注册地址、注册资本、所在省份、所在地级市、行业名称、行业代码等36+变量，累计涵盖6.7w+观测值数量，5600+样本企业，可与上市公司数据进行匹配，适用范围广泛！（市价超30元+！）
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【顶刊方法,23自用!】2004-2023上市公司财务违规,财务违规次数,财务违规程度,附代码!
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数据来源：上市公司数据库等手动整理而成，本数据集为课题组自用数据，经过我和同门师兄妹多次人工审核、校对；同时，数据的处理过程也咨询了我的导师，请大家放心使用，承诺良心数据！
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目前我应用经济学博士在读，如您有更具体的数据需求，请私信我详细说明，如有数据定制需求，可直接私信，我将秉持着严谨、科学的研究态度为您提供满意的数据服务。本团队所分享数据均为承诺售后服务的，所有论坛私信都会及时回复，您在使用本数据集的过程中有任何疑问可随时联系，帮助大家到满意为止！如有任何疑问，欢迎私信沟通，恭候您的数据需求！
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