发帖
雷达卡
注意：此数据是老师带领我们课题组一起弄的，数据内容均来源于官方，和官方内容保持一致！此外，我们课题组一直关注此类数据，并应用此类数据进行过多次研究，截至2025，该数据官方更新至2024年。目前网上有一些非常不负责任的人，号称有2025年数据的，官方都没更新，也不知道他的数是哪来的，估计连同他别的年份数据也都是不真实的，数据对于科研是非常重要的，大家一定注意甄别！我们的数据是课题组自用数据，已有成果产出，是经过验证的真实数据，大家可以放心使用！
注意：ASY1提取第一主成分 ASY2提取第一和第二主成分 没有本质区别 哪个跑出来结果好就用哪个
数据介绍：
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。
测算过程：
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。
Hasbrouck (2007) 指出，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。同时提供ASY1和ASY2两个指标，可供稳健性检验使用（ASY1提取第一主成分、ASY2提取第一和第二主成分）
我们课题成员始终坚持求真务实的学术态度，不善用夸大的语言进行营销。参与本论坛的初衷在于搭建开放的学术交流平台，与各位同仁分享阶段性研究成果，共同进步。在此特别强调：我们坚决维护知识产权，所有资料严禁以任何形式进行转售。愿与大家共建良性学术生态，谨祝各位在探索真理的道路上收获丰硕成果！
京公网安备 11010802022788号
