数据介绍：
         股价同步性用于衡量公司的信息透明度。股价同步性的计量，主要通过个股收益与市场收益回归所得到的R2，R2越高表明市场系统性因素对个股收益的解释能力越强，个股股价的变动与市场平均变动之间的关联性越高。

• 年份：2000-2024
• 范围：A股上市公司
• 三个版本：股价同步性(未剔除未缩尾)、股价同步性(已剔除金融STPT未缩尾)、股价同步性(已剔除金融STPT已缩尾)
• 文件格式：Dta格式（使用Stata打开）、Xlsx格式（使用Excel打开)
• 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，制造业用二级行业分类，其他用一级分类来计算并对连续型变量进行了1%和99%分位数的缩尾处理
• 代码格式：do文件（Stata 14/15/16/17/18）
  

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计算说明
股价同步性的三种常用计算方法，分别对应模型(1)、模型(2)、模型(3)


其中：
ri,t是公司i在第t日考虑现金红利再投资的日个股回报率
ri,t是公司i在第t日的考虑现金红利再投资的流通市值加权综合日市场回报率
ri,t-1是公司i在第t-1日的考虑现金红利再投资的流通市值加权综合日市场回报率
ri,t为公司i在第t日所在行业剔除其股票i后其他股票考虑现金红利再投资的流通市值加权综合日市场回报率
ri,t-1为公司i在第t-1日所在行业剔除其股票i后其他股票考虑现金红利再投资的流通市值加权综合日市场回报率

对模型(1)/(2)/(3)进行分月份回归计算得到拟合优度R2。然后，对R2进行对数化处理，如模型(4)，得到SYN为公司i的月度股价同步性，SYN越大表明股价同步性越高。

R2_1、R2_2、R2_3分别对应模型（1）、模型（2）、模型（3）计算得到的拟合优度R2
SYN1、SYN2、SYN3分别对应模型（1）、模型（2）、模型（3）计算得到的拟合优度R2进行如模型(4)的对数化处理进而计算得到的股价同步性
【SYN、R2】按参考搜集合并汇总数据，构造Ri、Rm、RI指标，Ri为第t个交易日的i公司收益率，Rm为第t个交易日的市场收益率，RI为公司i第t年第W周所在行业剔除i公司后的其他公司流通市值加权平均收益率。之后，建立三个回归方程进行回归：
(模型1)因变量：Ri,自变量：Rm。
(模型2)因变量：Ri,自变量：Rm、RI。
(模型3)因变量：Ri,自变量：Rm、Rm_t-1期、RI、RI-1期。
最后分别回归估计出三个模型的拟合程度R2,再分别计算出三个SYN=In(R2/(1-R2))。R2与SYN越大表明公司的股价同步性越高。SYN1、R2_i对应模型1结果，SYN2、R2_2对应模型2结果，SYN3、R2_3对应模型3结果。
注：缩尾为上下1%水平的缩尾，行业分类采用证监会2012年行业分类标准。

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参考文献：
[1]第一种方法，参考文献：中国的证券分析师能够提高资本市场股价同步性和股价信息含量的经验证据_朱红军1




[2]第二种方法，参考文献：信息透明度_机构投资者与股价同步性_王亚平1




[3]第三种方法，参考文献：分析师能降低股价同步性吗——基于研究报告文本分析的实证研究1

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代码：




描述性统计：




数据量：




结果数据