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           本数据集来源正规，由我手动收集、整理，与同门多次核对，观测值数量全面，市面上的上市公司杠杆操纵相关数据，年份较短（大部分只到2022年），还有人用插值法拟合，错误值太多，本数据集更新至2023年，观测值无误差，亲测效果良好，不含拟合处理，均为来自数据库的原始数据！

附件内容简介：

1、2007-2023上市公司杠杆操纵、操纵杠杆行为数据：包括包括应收账款、负债合计、短期借款、长期借款、净利润、债务利息支出、企业平均含息负债、期初含息负债等33+变量的详细原始数据，以及参考C刊文献，基于有息负债利息率预期模型法、行业中位数法、扩展的XLT-LEVM法（直接法）、扩展的XLT-LEVM法(间接法)4大方法测算的上市公司杠杆操纵，共计4大方法6个测度指标，累计涵盖3.7w+观测值数量，4200+样本企业，已整理好的面板数据格式可直接用于回归分析，极具研究价值！

指标测度方法

方法一：有息负债利息率预期模型法——估计名股实债。当公司通过名股实债融资隐藏了需要支付利息的负债时，账面实际支付的利息金额会高于预期(真实)应支付的利息。采用有息负债利率预期模型法估计名股实债的具体步骤如下：步骤1估计真实有息负债利息率，步骤2计算异常利息支出，步骤3计算名股实债。

方法二：行业中位数法。中位数法是将同一行业同一年度公司的某一变量的中位数理解为该行业该年度所有公司正常(真实)值，亦即没有进行操纵的值。基于相关假设，可采用行业中位数法估计表外负债和名股实债，具体估计过程如下：步骤1估计表外负债，步骤2估计名股实债。

方法三：扩展的XLT-LEVM法（直接法）。扩展的XLT-LEVM法下，采用直接法估计会计手段杠杆操纵程度时，为简化起见，只考虑利用固定资产折旧和研发支出资本化这两种会计手段而进行的操纵杠杆行为。在扩展的XLT-LEVM法(直接法)下，可以根据下式对每个公司每年的杠杆操纵程度进行测度：

方法四：扩展的XLT-LEVM法(间接法)。在基本的XLT-LEVM法基础上，扩展的XLT-LEVM法(间接法)考虑了所有会计手段(或曰盈余管理手段)产生的杠杆操纵程度。在基本的XLT-LEVM法基础上，放宽了基本假设(3)，表述为:公司存在利用表外负债名股实债以及会计手段进行杠杆操纵的行为。在扩展的XLT-LEVM法(间接法)下，可以根据下式对每个公司每年的杠杆操纵程度进行测度：

篇幅限制无法展示详细的指标体系说明，如有疑惑可私信我，我将及时回复！

2、2007-2023上市公司杠杆操纵、操纵杠杆行为原始数据：包括应收账款、经营活动产生的现金流量净额、负债合计、流动负债合计、短期借款、长期借款、净利润、债务利息支出、企业平均含息负债、期初含息负债、期末含息负债、流动资产合计、固定资产净额、资产总计、营业收入、营业利润、利润总额、投资活动产生的现金流量净额、产权性质、股权性质、董事人数、其中独立董事人数、研发人员数量、研发人员数量占比、研发投入金额等33+变量的详细数据，累计涵盖8.5w+观测值数量，5000+样本企业，指标测度所需的各个变量都可直接查到，指标来源有依据，充分保证数据真实性、准确性！

3、无偿赠送！2000-2023年更新版本的上市公司年度基本信息，包括上市公司所属行业及代码、法定代表人、成立日期、上市日期、经营范围、主营业务、注册地址、注册资本、所在省份、所在地级市、行业名称、行业代码等39+变量，可与上市公司数据进行匹配，适用范围广泛！（市价超30元+！）

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数据来源：上市公司数据库等途径手动整理而成，本数据集为课题组自用数据，经过我和同门师兄妹多次人工审核、校对；同时，数据的处理过程也咨询了我的导师，请大家放心使用，承诺良心数据！

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