1.计算说明

同时设计两个独立变量，正向异常审计费用(HIABFEE) 和负向异常审计费用(LOABFEE)，分别表示偏高和偏低的异常审计费用，从两个方向研究异常审计费用和审计质量的关系。当ABFEE＞0时，HIABFEE=ABFEE，否则为0；当 ABFEE＜0时，LOABFEE=|ABFEE|，否则为0。

2.数据说明

样本选择：全部A股2001-2022年数据（“审计师签字时滞”数据是从2001年开始，所以数据起点选择为2001年）

与大多数文献相同，做了如下的处理：剔除金融行业的样本；剔除当年年末被ST、*ST或PT的上市公司；剔除公司上市之前的样本；剔除已经退市的上市公司样本；剔除有缺失值的公司样本

行业参照证监会2012年行业分类标准，制造业用二级行业分类，其他用一级分类来计算

并对连续型变量进行了1%和99%分位数的缩尾处理

压缩包附有初始数据，计算代码，参考文献和最终数据

3.参考文献
[1]高瑜彬,廖芬,刘志洋.异常审计费用与证券分析师盈余预测有效性——基于我国A股上市公司的证据[J].审计研究,2017(04):81-88.
[2]王永海,汪芸倩,唐榕氚.异常审计费用与分析师语调——基于分析师报告文本分析[J].审计研究,2019(04):39-47.
[3]韩丽荣,高瑜彬,胡玮佳.异常审计费用对审计质量的影响研究[J].当代经济研究,2015(01):74-80.


压缩包所含文件：

数据样例：

分年份数据量统计：

描述性统计结果：