感谢楼主分享

hello，我已经买了这个数据，之后24年更新的话，可以问您要新的一年的数据吗？
谢谢

在计算审计师—客户匹配度时，可以采用财务报表和会计信息的相似性作为衡量标准。以下是一个基于Stata的示例代码，以演示如何使用De Franco等（2011）提出的会计系统相似性的方法来计算这种匹配度：

```stata
// 假设数据集名为"audit_data"
use audit_data, clear

// 计算每个客户与事务所其他客户的财务报表相似性
egen avg_similarity = rowmean(similarity_with_firm_clients), by(audit_firm year)

// 计算审计师-客户匹配度 (可以进一步处理，例如标准化或排名)
gen auditor_client_match = avg_similarity

// 若需要去除极端值，可进行如下操作：
replace auditor_client_match = . if auditor_client_match > 99th_percentile
replace auditor_client_match = . if auditor_client_match < 1st_percentile

// 可选的：标准化匹配度到0-1之间
gen normalized_match = (auditor_client_match - r(min))/(r(max) - r(min))

// 清理不必要的变量，节省内存
drop avg_similarity similarity_with_firm_clients
```

在上述代码中，`similarity_with_firm_clients`是预计算的每个客户与审计事务所其他所有客户的财务报表相似性指标。这个值可以通过比较诸如收入、成本、资产结构等关键会计数据来得出。

请注意，在实际应用中，可能需要根据具体的数据集和研究设计调整这段代码。例如，计算相似度的步骤（`similarity_with_firm_clients`）通常涉及到复杂的统计或机器学习模型，而这在上述示例中并未详述。此外，“去除极端值”的逻辑也需根据实际情况来定。

为了使用上述Stata代码，你需要确保已经准备好了所需的数据，并且`audit_data.dta`文件位于你的工作目录下，或者你已经在命令前指定了正确的路径。同时，请注意替换“99th_percentile”和“1st_percentile”为实际的百分位数值或计算逻辑。

在处理数据时，建议先进行充分的数据清洗（如处理缺失值、异常值等），并考虑审计师与客户匹配度概念的具体定义是否符合你的研究目标。例如，在上述示例中假设了更高的财务报表相似性直接对应于更高的审计师—客户匹配度，但这可能需要进一步的理论和实证支持。

此外，关于2005-2023年的数据获取，请确保你有权访问相关数据库并使用这些信息进行研究或分析。这通常涉及到订阅财务数据库（如CRSP、Compustat等）或从公开渠道收集信息。如果你没有直接的数据来源，可能需要与学术机构、研究团队或数据提供商联系以获得所需数据集。

最后，在数据分析和发表成果时，请遵守学术诚信原则，确保对使用的所有数据源进行正确的引用，并尊重版权及数据使用的法律规范。

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