1、销售数据

销售2008年-2018年、证监会一级行业分类下的透明度指标数据。若不能满足用户的需求，还可根据客户提供时间范围和行业分类提供信息透明度指标数据。此外，若还需其他相关数据指标的定制，欢迎回帖垂询。

2、信息透明度数据Opaque相关处理：

        2.1 方法

采用修正的Jones模型（Dechow et al.，1995）估计可操控性总应计利润，采用前三期的可操控性总应计利润的绝对值加总来度量公司的透明度Opaque。

2.4 步骤

    1）数据预处理

l  提取2008年至2018年未调整的合并报表的年报数据（时间段可按要求设置）

l  剔除股票代码、时间、总资产、净利润、净经营现金流等数据中的空值数据

l  剔除ST、PT、*ST等特别处理的股票

l  剔除所有三板股票的数据

l  固定资产、在建工程和工程物资和固定资产清理、应收账款等可能为空的数据，将其空值统一成0

l  按时间（分别t、t-1、t-2）和股票进行合并数据，并剔除空值数据，形成融合数据

l   提取证监会一级行业信息，并按照一级行业所处时间段与融合数据再合并，并剔除行业空值数据（行业可按要求设置）

     2）计算的估计值

         在计算的估计值时不需应收账款的差值，因此采用分行业、分年份按照公式1进行回归，计算出的估计值。（具体可见下文的参考来源）。

     3）计算非操控利润

         将所计算的的估计值带入到公式2中，计算非操控总应计利润。

     4）计算可操控总应计利润

         按照公式3计算可操控应计利润

      5）计算信息透明度

         按照t年、t-1年和t-2年计算3年的可操控总应计利润的绝对值之和，作为t+1年的信息透明度。

卖点：

5)    参考来源：

依据 Dechow et al.，1995年文章《Detecting Earnings Management》的介绍，具体如下：

补充内容 (2020-5-15 08:59):
有数据补充，有需要购买请移步https://bbs.pinggu.org/thread-8307386-1-1.html

补充内容 (2020-5-15 09:32):
新贴更新后的数据售价50，此处为防止大家买错，特意修改价格。