1.数据说明
样本选择：全部A股2000-2022年数据（初始数据是从1990年开始，选取数据处理的起点为2000年，可自行更改数据计算区间）
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
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

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

2.计算说明
投资者情绪变量则借鉴了Baker & Wurgler(2006)、靳光辉(2015)的研究，首先使用营业收入增长率、权益收益率、股票收益率、资产负债率、企业规模等反映公司未来增长前景、风险以及信息不对称等基本面因素的替代变量与企业的账面市值比、股票收益动量、托宾Q及股票换手率这四个投资者情绪子维度进行正交化处理，以消除公司基本面因素的影响，然后将残差作为投资者情绪替代变量进行主成分分析，取合计解释力度为85%的主成分因子最终合成投资者情绪综合指数。

3.参考文献
[1]唐玮,翟胜宝.投资者情绪、创新投入与企业价值[J].郑州航空工业管理学院学报,2017,35(02):60-68.
[2]唐玮,崔也光,曹蕾.公司创新、投资者情绪与研发投入——来自中国上市公司的经验证据[J].华东经济管理,2018,32(04):176-184.
[3]唐玮,崔也光.ZF控制、创新投入与公司价值——基于投资者信心的中介效应分析[J].财贸研究,2017,28(06):101-110.

所含文件：
初始数据.dta
初始数据.xlsx
计算代码.do
计算结果.dta
计算结果.xlsx
投资者情绪、创新投入与企业价值_唐玮.pdf
公司创新、投资者情绪与研发...来自中国上市公司的经验证据_唐玮.pdf
ZF控制、创新投入与公司价...于投资者信心的中介效应分析_唐玮.pdf

分年份数据量统计：

描述性统计结果：

数据样例：