1.计算说明
参考Ohlson（1980）的破产概率指标O-Score来衡量企业破产风险
O-Score的计算方式如下所示：


其中，
logTAi,t= 总资产的自然对数；
TLi,t/TAi,t= 总负债除以总资产；
WCi,t/TAi,t= 净运营资本除以总资产；
CLi,t/CAi,t=流动负债除以流动资产；
OEMEGi,t为虚拟变量，表示若企业总负债大于总资产该值等于1，否则等于0；
NLi,t/TAi,t=净利润除以总资产；
OIBDi,t/TAi,t=折旧前营业收入除以总资产。
EBITTWOi,t为虚拟变量，表示若前两年的税后净利润为负则该值等于1，否则等于0；
NIi,t和NIi,t-1分别表示当期和上一期的净利润。

O-Score 的值越高代表企业破产风险越大。

2.数据说明

样本选择：全部A股1995-2022年数据（初始数据是从1990年开始，经过处理之后的数据起点为1995年）

与参考文献相同，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；剔除有缺失值的公司样本

注：提供了剔除所需数据和剔除代码，若无需做该项剔除处理，自行删除相关代码重新运行即可

行业参照证监会2012年行业分类标准

每个压缩包都附有初始数据，计算代码，参考文献和最终数据

3.参考文献
[1]胡松明,邓衢,江婕,郑飞虎.股价崩盘风险与企业资本成本——基于公司价值和破产风险的中介效应检验[J].金融论坛,2019,24(09):69-80.
[2]高闯,褚晓波,杨烨青.实体企业金融化、代理成本与企业破产风险[J].统计与决策,2021,37(15):179-183.

压缩包所含文件：

数据样例：


分年份数据量统计：


缩尾后的描述性统计结果（与参考文献基本一致）：

2022O-Score.rar
大小:(14.77 MB)

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