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上市公司分析师羊群行为(BCK法)是衡量分析师在发布盈利预测时偏离市场共识（一致预期）的独立判断倾向的核心指标，也是公司金融、信息效率与分析师行为研究的前沿热点。分析师羊群行为广泛应用于分析师行为、信息效率、市场预测等方向的实证研究，与股价崩盘风险、信息不对称、股价波动性等指标互为补充，《Journal of Financial Economics》《Journal of Finance》《Review of Financial Studies》等国际顶刊均刊发过大量相关成果。附件内为自用整理、严谨测度、多重校验的2001-2025年上市公司分析师羊群行为(BCK法)面板数据，Bernhardt、Campello & Kutsoati (2006, JFE) 反羊群统计量方法，附原始数据+Stata测算代码！原始数据来源于权威数据库，涵盖沪深A股上市公司在 2001-2025 年间的分析师盈利预测明细（AnalystForecast）与年度实际 EPS（来自财务指标 Q4），严格遵循Bernhardt, Campello & Kutsoati (2006)的经典方法，对每笔分析师预测计算其发布时点的市场一致预期（running mean of prior forecasts），再以实际 EPS 为基准分别计算两个条件概率，构造 BCK 反羊群统计量BCKStat = P(预测>实际|预测>一致预期) + P(预测<实际|预测<一致预期) - 1，单位为比例。包括BCKStat（BCK 反羊群统计量）和IsAntiHerding（是否反羊群行为，BCKStat > 0.1 取 1）两大核心指标。累计涵盖 3.6w+ 公司-年度观测值，横跨 2001-2025 年共 25 个年份，面板数据可直接用于回归分析！一个数据集将分析师行为、信息效率与市场预测研究所需核心指标一网打尽，研究价值较高！
本数据集经过多次校验，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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【温馨提示】本人及所在团队致力于向大家分享高质量、科学准确的科研数据，长期以来好评如潮，数据质量有目共睹。近期发现论坛上出现部分账号倒卖本账号分享的原创数据，甚至连数据介绍文案都原封不动抄袭，查重率100%，实在令人不齿（在此就不一一点名，我们将保留追究其责任的权利连文案都要抄袭，数据质量如何令人信服？）。作为论坛首批原创数据分享者，我们深知一份好数据对学术研究的重要性，我们在论坛此唯一账号，其他类似账号均为假冒，请各位用户仔细甄别！
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变量说明文件与权威参考文献原文（JFE 顶刊高被引文献！！）、非常详细的Stata指标测算全过程参考代码（真正实现数据真实且可复现，参考价值较高！）、非常详细的原始数据（分析师盈利预测明细（71MB+）+ 年度财务指标（11MB+）+ 公司基础信息（33MB+），完整原始数据体量较大，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2025更新版本上市公司年度信息！本数据集适用于涉及分析师行为、信息效率与市场预测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，能够帮助大家高效上手，完成科研任务！
此外，本数据集已为您匹配完成2000-2025上市公司常用财务指标面板数据，包括行业名称、行业代码、注册具体地址、公司办公地址、统一社会信用代码、重大变更、办公地经度、办公地纬度、公司成立日期、注册资本、公司网址、经营范围、注册地经度、注册地纬度、首次上市日期、所属省份代码、所属省份、所属城市代码、所属城市、主营业务、上市状态、总资产、应收账款、存货、股东权益合计、主营业务收入、销售费用、应付普通股股利、经营活动产生的现金流量净额、资产负债率、营业毛利率、资产收益率、边际利润率、净资产收益率、每股收益、每股净资产、资本支出、实际税率、特殊项目利润、员工数目等60+关键变量，可与上市公司面板数据匹配用于回归，累计涵盖8.6w+公司-年度观测值，约 5000+样本企业！
本数据集来源正规，由我手动收集、整理，与同门多次核对，观测值数量全面。市面上的分析师羊群行为相关数据，大多仅简单地以单一羊群/反羊群指标粗糙近似，或仅覆盖较短年份、样本量有限，缺乏规范的BCK反羊群统计量构造过程与入选门槛处理，测算方法不透明、不可复现，更新到2025年，严格遵循 Bernhardt, Campello & Kutsoati (2006, JFE) 的经典方法学，逐笔预测层级计算 BCK 反羊群统计量，严格执行 3 条预测 + 2 位独立分析师 + F>C 与 F<C 两个方向同时出现的入选门槛，并提供原始/剔除 STPT 与金融业/剔除 STPT 与金融业 + 1%-99% 缩尾 三个版本，亲测效果良好，不含拟合处理，均为基于上市公司原始预测明细与实际 EPS 的规范测度结果！
附件内容简介：
1、2001-2025年上市公司分析师羊群行为数据：基于权威数据库中沪深A股上市公司的分析师盈利预测明细（AnalystForecast）与年度实际 EPS（来自财务指标 Q4）数据，严格遵循 Bernhardt, Campello & Kutsoati (2006, Journal of Financial Economics) 的经典方法学框架。首先对原始数据进行预处理：仅保留 ForecastEndDate 落在 12 月的年度预测，并以 ForecastEndDate 提取目标年份 Year；其次对每只股票-年度组合，按发布时点计算 running mean of prior forecasts 作为市场一致预期 C，并以实际 EPS 为基准分别计算两个条件概率；最后按 BCK 反羊群统计量方法（= P(预测>实际|预测>一致预期) + P(预测<实际|预测<一致预期) - 1）合成。核心指标：BCKStat（BCK 反羊群统计量）、IsAntiHerding（是否反羊群行为，BCKStat > 0.1 取 1）以及指标构建所需的全部基础信息变量（股票代码、证券简称、年份、省份/城市/区县、6位行政区划代码、中上协行业代码与名称）。累计涵盖 3.6w+ 观测值，横跨 2001-2025 年共 25 个年份，已整理好的面板数据可直接用于回归分析，极具研究价值！
附件内包括非常详细的 Stata 指标测算参考代码、所有原始数据文件、参考文献原文、变量说明文件，可逐一核验准确性，大家可放心数据质量！
指标测度方法：参照Bernhardt, Campello & Kutsoati (2006, Journal of Financial Economics)等经典文献，BCK 反羊群统计量的测算分为以下四步：
第一，原始数据预处理。载入分析师盈利预测明细（AnalystForecast），仅保留 ForecastEndDate 落在 12 月（即年度预测）的样本，并用 ForecastEndDate 提取目标年份 Year；剔除 Symbol / ReportDate / ForecastEndDate / AnalystID / ForecastEPS 任一缺失的观测。同步从年度财务指标中筛选 Quarter = 4 的实际 EPS。
（1）入选门槛：
每条预测须满足：(a) 同一 (Symbol, Year) 至少 3 条预测且 ≥ 2 位独立分析师；(b) above_c_total > 0 且 below_c_total > 0（两个方向至少各出现 1 次，否则条件概率无定义）。
第二，BCK 反羊群统计量的核心公式。对每只股票-年度组合，先计算每条预测发布时点的市场一致预期 C（该 (Symbol, Year) 内发布时点之前所有分析师预测的算术均值，即 running mean of prior forecasts）；再以实际 EPS (A) 为基准，分别计算两个条件概率并构造 BCK 反羊群统计量：
（2）主公式 BCKStat：
（4）条件概率 2（预测低于一致预期时，预测也低于实际 EPS 的频率）：
2、2001-2025年上市公司分析师羊群行为(BCK法)原始数据：源于权威数据库，涵盖沪深A股上市公司完整的分析师盈利预测明细（AnalystForecast_分析师盈利预测明细.dta，含 71MB+ 逐笔预测层级数据）、年度财务指标（FinaIndicator_财务指标.dta，含 EPS 等指标）和公司基础信息。原始字段包括股票代码、报告日期、预测终止日、分析师ID、单笔预测 EPS，以及财务指标的季度 EPS 与公司基础信息等 BCK 反羊群统计量测算所需全部原始变量，样本数据涵盖指标构建所需的全部字段结构，可用于复现完整的 BCK 反羊群统计量测算流程，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、无偿赠送权威参考文献PDF原文：包括Bernhardt D, Campello M, Kutsoati E. Who herds?[J]. Journal of Financial Economics, 2006, 80(3): 657-675.，为分析师行为、信息效率与市场预测方向的国际顶刊高被引参考文献，可作为理论与实证研究的参考依据，可逐篇核对实证设计逻辑，确保研究有据可查！
4、无偿赠送！2000-2025年更新版本的上市公司年度基本信息，包括行业名称、行业代码、注册具体地址、公司办公地址、统一社会信用代码、重大变更、办公地经度、办公地纬度、公司成立日期、注册资本、公司网址、经营范围、注册地经度、注册地纬度、首次上市日期、所属省份代码、所属省份、所属城市代码、所属城市、主营业务、上市状态、总资产、应收账款、存货、股东权益合计、主营业务收入、销售费用、应付普通股股利、经营活动产生的现金流量净额、资产负债率、营业毛利率、资产收益率、边际利润率、净资产收益率、每股收益、每股净资产、资本支出、实际税率、特殊项目利润、员工数目等60+变量，可与上市公司数据进行匹配，适用范围广泛！（市价超30元+！）
篇幅限制无法展示详细的指标测度方法说明，如有疑惑可私信我，我将及时回复！
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数据来源：权威数据库途径手动整理而成，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，确保准确无误；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。我所售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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