上市公司股权融资成本权益资本成本MPEG模型2001-2022含股利分配年个股回报率交易股数流通市值分析师预测现金股利保障倍数收益留存率等
上市公司上下游和客户匹配数据2001-2022供应商采购额客户销售额占比所属省份城市区县
全国各省市县地市州盟地级市区县夜光夜间灯光面板数据栅格数据2000~2022
上市公司分析师预测指标数据2001-2022分析师姓名预测每股收益证券公司名称
上市公司股权融资成本权益资本成本MPEG模型2001-2022含股利分配年个股回报率交易股数流通市值分析师预测现金股利保障倍数收益留存率等
上市公司上下游和客户匹配数据2001-2022供应商采购额客户销售额占比所属省份城市区县
全国各省市县地市州盟地级市区县夜光夜间灯光面板数据栅格数据2000~2022
上市公司分析师预测指标数据2001-2022分析师姓名预测每股收益证券公司名称

上市公司股权融资成本权益资本成本MPEG模型2001-2022含股利分配年个股回报率交易股数流通市值分析师预测现金股利保障倍数收益留存率等
上市公司上下游客户匹配数据2001-2022供应商采购额客户销售额占比所属省份城市区县
全国各省市县地市州盟地级市区县夜光夜间灯光面板数据栅格数据2000~2022
上市公司分析师预测指标数据2001-2022分析师姓名预测每股收益证券公司名称

一、全国各省市县地市州盟地级市区县夜光夜间灯光面板数据栅格数据2000~2022：

全国各省市县地市州盟地级市区县夜光夜间灯光面板数据栅格数据2000~2022的网盘链接.docx
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数据范围：全国、各省（含香港、澳门、中朝共有）、地市州盟市371个、区县2900个

夜间灯光数据可以被用来研究人类活动的空间分布，夜间灯光影像能反映综合性信息，在一定程度上反映了人们生活水平和城市发展（张立贤等，2021）。

本数据的原始数据为栅格数据，数据来源于Harvard Dataverse，（[url=]https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/GIYGJU[/url]），空间分辨率为1km，数据坐标系为WGS_1984_Albers

数据处理方式：将下载好的tif格式影像用Arcgis打开，在相同坐标系下叠加中国区县shp数据，在分区统计即可得到某一年份中国所有区县夜间灯光最大值、最小值、均值以及其他类型值的截面数据，通过对2000-2022年份的批量处理可以得到每一年的截面数据，再按时间年份2000-2022年进行排序即可获得中国各区县2000-2022年夜间灯光面板数据。

参考文献：

张立贤, 任浙豪, 陈斌, 宫鹏, 付昊桓, 徐冰 (2021).中国长时间序列逐年人造夜间灯光数据集(1984-2020).国家青藏高原科学数据中心,DOI:10.11888/Socioeco.tpdc.271202.CSTR:18406.11.Socioeco.tpdc.271202.

二、上市公司上下游和客户匹配数据2001-2022供应商采购额客户销售额占比所属省份城市区县

数据样本：12378条，沪深北证A股上市公司的数据
数据来源：上市公司年报、临时公告，
参考文献：
陶锋,王欣然,徐扬等.数字化转型、产业链供应链韧性与企业生产率[J].中国工业经济,2023(05):118-136.
参考《中国工业经济》中陶锋（2023）的做法，对上市公司的上下游供应商和客户数据进行匹配。形成“上游供应商—目标企业—下游客户一年度数据集”。
主要指标：
年份        股票代码        股票简称        行业名称        行业代码        省份        城市        区县        区县代码        上市状态        上游供应商        供应商股票代码        供应商关联-股票代码        供应商采购额_万元        供应商采购额占比        下游客户        客户股票代码        客户关联-股票代码        客户销售额_万元        客户销售额占比      

三、上市公司分析师预测指标数据2001-2022分析师姓名预测每股收益证券公司名称

数据来源：基于上市公司交易/财务/公开数据整理
数据期间：2001-2022
数据范围：沪深北证各上市公司A股，180多万条数据记录
主要指标：
证券代码        str6    %9s                   证券代码
报告日期        str10   %10s                  报告日期
预测终止日      str10   %10s                  预测终止日
研究报告ID      str8    %9s                   研究报告ID
发布日期        str10   %10s                  发布日期
分析师ID        str134  %134s                 分析师ID
分析师姓名      str73   %73s                  分析师姓名
证券公司ID      str8    %9s                   证券公司ID
证券公司名称    str48   %48s                  证券公司名称
每股收益        double  %10.0g                每股收益




四、上市公司股权融资成本权益资本成本MPEG模型2001-2022含股利分配年个股回报率交易股数流通市值分析师预测现金股利保障倍数收益留存率等


参考文献全部来源于《金融研究》等国内外顶级期刊
dta文件与excel文件都有
1.MPEG模型
基于市盈率的PEG模型以及基于市盈率增长率的MPEG模型，均是由Easton（2004）提出的。
与PEG模型不同，MPEG模型假设在预测的有效期内非正常收益增长率的期望变化率不为零（毛新述等，2012)。它的最大优点是，对股利政策没有其他限定，不仅对研究股本溢价有益，也能更好地解释单个企业的预期收益和风险（Easton，2004）。MPEG模型的公式如下：

其中：
rPEGE表示权益资本成本
EPS2表示以当期为基准，预测两年之后的每股收益
EPS1表示以当期为基准，预测一年之后的每股收益
P0表示当期的股票价格
dps1表示下一期的每股股利，利用dps1=EPS1*δ求得
δ为过去三年的平均股利支付率
考虑到EPS2≥EPS1时上式有两个实根，而负的实根对于研究来说并无意义，故本文采用正的实根。
注：

这是MPEG模型计算公式的另一种形式，上述两个计算公式经过变形之后完全相同。
样本选择：全部A股2001-2022年数据（“分析师预测指标文件”在数据库中是从2001-01-01开始，所以数据起点选择为2001年）
剔除有缺失值的变量
对最终结果进行了1%和99%分位数的缩尾处理
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

最终数据分为两个版本：
版本1：仅做了上述剔除处理，文件名为“计算结果”
版本2：在做了上述剔除处理的基础之上，同时剔除了金融行业的样本和当年年末被ST、*ST或PT的上市公司，文件名为“计算结果剔除版本”

3.参考文献
[1]王冰洁,刘振涛.信息披露对权益资本成本的影响——基于管理层预测消息类型的实证研究[J].山西财经大学学报,2017,39(07):110-124.
[2]王化成,张修平,侯粲然,李昕宇.企业战略差异与权益资本成本——基于经营风险和信息不对称的中介效应研究[J].中国软科学,2017(09):99-113.
[3]苏明.智力资本价值创造效率与股权资本成本——基于注册会计师会计报表审计鉴证意见中介效应的研究[J].商业研究,2018(02):98-107.
[4]庞家任,张鹤,张梦洁.资本市场开放与股权资本成本——基于沪港通、深港通的实证研究[J].金融研究,2020(12):169-188.