信息披露质量数据构造

（附件含Stata详细计算过程等资料）

可学习如何构造该数据

步骤非常详细，没有任何跳步，适合实证小白学习

   借鉴Kim and Verrecchia(2001)、林长泉等（2016）等顶刊的做法，构造信息披露质量数据。该数据2大指标的构造可用于实证主检验、稳健性检验、机制检验等分析。具体如下：

数据变量说明

1.信息披露质量意义：

   信息披露质量的提升有助于强化对投资者的保护力度和确保监管部门能够公平获取信息，并能一定程度上对上市公司内部的机会主义行为起到约束作用（Ascioglu et al.,2012）。

2.KV指数的经济意义：

   KV指数反映市场对交易量信息的依赖继而反映公司信息披露程度，KV指数越高表明上市公司信息披露质量越低。KV值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（林长泉等，2016）。

3.基于顶刊文献，本附件构造的信息披露质量数据包括以下两大指标：

（1）信息披露质量代理变量1（KV1），基于林长泉等（2016），即KV1=B*1000000，具体参考模型

（2）信息披露质量代理变量2（KV2），基于徐寿福和徐龙炳（2015），即改进模型(2)

附件构造说明

1.该附件是数据构造过程的学习指引，即对于希望学习如何构造信息披露质量数据的用户。

2.该附件的数据缺失值为正常现象，论文中都会写剔除基础数据库缺失值。

3.该数据4大指标的构造可用于实证主检验、稳健性检验、机制检验等分析。

4.stkcd为上市公司股票代码，每个代码对应唯一公司名称；id为上市公司股票代码简称（将数字前面的0省略，以便于后续跑数据）

价值适用说明

1.数据价值：有助于本科、硕士、博士毕业论文参考，并对发表高水平SSCI、CSSCI有很高的参考价值

2.数据适用：适用实证小白学习，本附件的步骤非常详细。

其他说明

   本附件是数据构造代码指引，有详细的构造步骤，没有任何跳步，适合小白学习如何构造数据。本附件不包括任何数据（不包括最终数据、原始数据），但会提供下载这些数据的途径及方法，大家根据自己单位购买的数据库下载即可，也就是说，本附件是数据构造的教学指引，并非是提供数据，大家需要根据教学指引，辅以原始数据，进行本附件数据的构造！因此，本文的以下示例图涉及到数据展示的是本帖作者通过测试数据进行的，主要说明根据本帖附件do文档的详细步骤，最终可以构造出这两大指标数据！

大家需要学习和参考附件的可以前往下述附件处进行下载