数据介绍：

• 年份：2000-2024
• 范围：A股上市公司
• 三个版本：股价信息含量PI(未剔除未缩尾)、股价信息含量PI(已剔除金融STPT未缩尾)、股价信息含量PI(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）
  

---

计算说明

         市场整体回报引起的股价变动是系统风险的来源。而非系统风险源于特定因素，只对个别股票回报产生影响。参照 Morck 等（2000）的做法，我们用如下回归模型度量这些风险

指标解释：

• Ri,t指的是股票i在第t周考虑现金红利再投资的收益率
• Rm,t指的是A股所有股票在第t周经流通市值加权的平均收益率
  

股价信息含量     :                                                                                     

      
              数值越高，代表股价波动的同步性越低，也就是说股票价格具有更多的信息含量

【R2】按参考构造Ri、Rm。其中，Ri为i公司第t期的周收益率，Rm为第4期的市场周收益率。并建立模型进行回归：
模型因变量：Ri。模型自变量：Rm。回归估计出模型的拟合程度即为R2。

【PI】在回归估计出出模型的R2后，参考文献中的做法将R2进待对数转换得到PI,计算公式为：PI=In((1-R2)/R2)。PI的数值越高，企业的股价信息名量越高。

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。

---

参考文献

• 钟覃琳，陆正飞.资本市场开放能提高股价信息含量吗?——基于“沪港通”效应的实证检验[J].管理世界，2018,34(01):169-179.
  

                                 

---

代码：

数据量：

描述性统计：

结果数据