KV信息披露质量指数(KV模型)

字段字典

• Symbol [股票代码] — 股票代码
• StkName [证券简称] — 证券简称
• Year [年份] — 年份
• Province [省份] — 公司注册所在省份
• ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
• City [城市] — 公司注册所在城市
• CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
• County [区县] — 公司注册所在区县
• CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
• IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码
• IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
• KVIndex [KV信息披露质量指数] — 参考Kim & Verrecchia (2001, JAR)的方法，计算公式为：对每只股票每年使用日度数据回归|Rt|=alpha+beta*(ln(成交量)-ln(年均成交量))+epsilon，取回归系数beta。beta越大表示交易量对价格冲击越大，信息不对称越严重，信息披露质量越低
• KV_Rank [KV指数年度排名] — KV指数在年度内的百分位排名(0-100)，数值越大表示信息披露质量越差
• KV_Decile [KV指数十分位] — KV指数在年度内的十分位分组(1-10)，10表示信息披露质量最差
• TradingDays [年交易日数] — 该股票在该年度的有效交易日数，需>=120日方纳入计算。单位：天
• R2_KV [回归R方] — KV回归模型的拟合优度R方值，反映成交量对收益率绝对值的解释力。单位：比例

常见问题

「KV信息披露质量指数(KV模型)」是什么数据集？

KV信息披露质量指数(KV模型)，隶属信息环境。衡量资本市场中上市公司的信息披露质量与信息不对称程度。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1991-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 16 个变量。核心指标包括：KV信息披露质量指数、KV指数年度排名、KV指数十分位、年交易日数、回归R方。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。

数据频率和层级是怎样的？

频率为年度，上市公司层级。

样本量有多大？

约 68,558 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 KV信息披露质量指数（KVIndex）基于Kim和Verrecchia（2001）提出的理论框架构建，用于衡量资本市场中的信息不对称程度。该模型认为，在信息不对称程度较高的市场中，交易量对价格冲击（以收益率绝对值衡量）更为敏感。因此，通过估计交易量变化对价格冲击的边际影响，可以反向推断公司的信息披露质量：影响越大，表明信息不对称越严重，信息披露质量越低。 具体计算时，对每只股票在每一年度使用日度交易数据进行横截面回归。核心回归模型为： $$ |Rt| = \alpha + \beta \times (\ln(Volt) - \overline{\ln(Vol)}) + \epsilont $$ 其中，$Rt$为股票在第$t$日的收益率，$|Rt|$为其绝对值，用以衡量价格冲击；$Volt$为第$t$日的成交量；$\overline{\ln(Vol)}$为该股票在该年度内日成交量对数的平均值。回归所得的系数$\beta$即为KV信息披露质量指数（KVIndex）。$\beta$值越大，表明单位交易量变化引发的价格冲击越大，信息不对称程度越高，从而意味着公司的信息披露质量越差。 为便于跨年度比较和分组分析，数据集进一步提供了基于年度横截面的排序指标。$KV\Rank$为KV指数在年度内的百分位排名（0-100），$KV\Decile$为年度十分位分组（1-10）。这两个指标的数值越大，均表示该股票在当年样本中的信息披露质量相对越差。此外，$R2\KV$记录了上述回归模型的拟合优度，用以评估成交量对价格冲击的解释力度。 补充说明 - 计算年度KV指数时，要求股票在该年度的有效交易日数（$TradingDays$）不少于120天。 - KV指数的计算基于日度收益率和成交量数据。 参考文献 - Kim O, Verrecchia R E. The relation among disclosure, returns, and trading volume information[J]. The Accounting Review, 2001, 76(4): 633-654.

如何获取该数据集？

通过站内对应淘宝链接下单后，客服发放兑换码；在站内"兑换"页输入兑换码即可获得下载权益并下载。