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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！
指标构建：参考江新峰，会计研究2020等， 以数据库中所定义的“上市公司是否违规”作为判断违规行为发生与否的标准。
具体通过两个指标对企业违规行为进行衡量:
首先从“量”的角度进行定义，以VIO_N表示，借鉴刘坤和戴文涛(2017)的做法，基于违规频率(每一年 违规行为发生的次数)进行度量。其次从“质”的角度进 行定义，以虚拟变量IFVIO表示，如果上市公司当年出现 违规，则IFVIO取值为1，反之则为0。
部分指标展示：
违规事件ID；证券代码；处理文件日期；公告日期；证券简称；公司全称；公告发布机构；公告文件名称；处理文件编号；处理单位；违规类型；违规类型编码；违反的法律法规；违规年度；违规行为；处分措施；处罚总金额；上市公司是否违规；处罚方式-上市公司；处罚方式编码-上市公司；处罚金额-上市公司
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！
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