万科A 2022 5,139,420,243.4100 ST 国华 2022 4,911,172.5700 深振业A 2022 117,057,451.9600 神州高铁 2022 89,772,937.2800 美丽生态 2022 49,149,090.3600 深物业A 2022 9,783,316.8200 南玻A 2022 30,134,070.0000 沙河股份 2022 43,263,140.3500 深中华A 2022 412,020.8700 深粮控股 2022 99,806,713.0500 深华发A 2022 7,687,867.3600 深科技 2022 138,747,933.6800 特力A 2022 30,512,854.4400 飞亚达 2022 113,863,742.4600 深圳能源 2022 60,688,525.7600 国药一致 2022 15,923,581.5100 深深房A 2022 38,891.9100 富奥股份 2022 60,822,335.4400 深桑达A 2022 13,969,440.1500 神州数码 2022 432,045,308.2800 万科A 2022 5,139,420,243.4100 ST 国华 2022 4,911,172.5700 深振业A 2022 117,057,451.9600 神州高铁 2022 89,772,937.2800 美丽生态 2022 49,149,090.3600 深物业A 2022 9,783,316.8200 南玻A 2022 30,134,070.0000 沙河股份 2022 43,263,140.3500 深中华A 2022 412,020.8700 深粮控股 2022 99,806,713.0500 深华发A 2022 7,687,867.3600 深科技 2022 138,747,933.6800 特力A 2022 30,512,854.4400 飞亚达 2022 113,863,742.4600 深圳能源 2022 60,688,525.7600 国药一致 2022 15,923,581.5100 深深房A 2022 38,891.9100 富奥股份 2022 60,822,335.4400 深桑达A 2022 13,969,440.1500 神州数码 2022 432,045,308.2800
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Panel Dataset — 企业级面板数据

中国企业资产减值准备_存货跌价准备_期末账面余额面板数据(1999-2022)

存货跌价准备的期末账面余额。。数据整理自上市公司年报。

VIP数据 上市公司 更新 2026-08-23 1999-2022 · 24年 Excel / Stata
2022
覆盖年份
1999–2022
共 24 年连续面板
有效样本
28,862
原始数据非空行数
覆盖主体
1,203
上市公司数量
指标类型
VIP
支持预览与下载
01 趋势分析
41779.9万 31674.4万 21568.9万 11463.4万 1357.9万 1999 2003 2007 2011 2017 2022
折线为年度均值
1999
14,499,206.1817
2002
14,590,435.4078
2006
18,946,072.5890
2009
29,494,621.3962
2012
19,856,702.8998
2018
71,509,779.2228
2022
125,724,879.8042
02 样例数据
样例数据(前 10 行) 支持复制到 Excel
年份 股票代码 股票简称 行业名称 城市 资产减值准备_存货跌价准备_期末账面余额(元)
1999 000006 深振业A 房地产业 深圳市 72096151.44
1999 000010 ST 深华新 零售业 深圳市 2687012.53
1999 000014 ST 深华源 房地产业 深圳市 5226080.57
1999 000016 深康佳A 计算机、通信和其他电子设备制造业 深圳市 32419034.92
1999 000017 ST 中华A 铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业 深圳市 121434756.22
1999 000021 深科技A 计算机、通信和其他电子设备制造业 深圳市 5305132.35
1999 000025 ST 特力A 综合 深圳市 26306657.61
1999 000026 飞亚达A 专用设备制造业 深圳市 28373482.92
1999 000027 深能源A 电力、热力生产和供应业 深圳市 10481789.5
1999 000029 深深房A 房地产业 深圳市 496631339.07
存货跌价准备的期末账面余额。。覆盖 1,203 个上市公司24 年连续面板,适用于面板回归、政策评估与综合评价研究。
03 指标详情

指标解释

指标定义

存货跌价准备的期末账面余额。

数据类型

企业级面板数据,覆盖1,203个上市公司。

时间跨度

1999-2022年,共24年连续面板数据。

应用场景

  • 作为被解释变量或核心解释变量进行面板回归分析
  • 结合其他指标做相关性与多元回归研究
  • 分析时间趋势与区域差异
  • 政策评估(DID、PSM-DID 等准自然实验)
  • 构建综合评价指标体系(熵值法等)
04 技术文档
数据说明书(Data Dictionary)
数据来源

数据整理自上市公司年报。经人工校验与交叉比对,确保数据准确性。

部分缺失值已通过线性插值补齐,原始数据与插值数据均可分别下载。

变量名 中文名称 类型 说明
year 年份 int 1999-2022
stock_code 股票代码 string 编码
stock_name 股票简称 string 股票简称
industry_name 行业名称 string 所属行业
city 城市 string 地级市名称
firm-2c570916efa38b-zichanjianzhizhunbeicunhuodiejiazhunbeiqimozhangmianyue-b94440 资产减值准备_存货跌价准备_期末账面余额 float 存货跌价准备的期末账面余额。
数据出处
本数据来自马克集数(s.macrodatas.cn)。
引用或转载请注明来源
Stata 读取代码

下载数据后,可使用以下 Stata 代码快速读取并设定面板结构:

Stata 复制代码
* 读取数据
use "firm_zichanjianzhizhunbeicun_1999_2022.dta", clear

* 查看变量与前几行
describe
list in 1/10

* 编码企业变量(如尚未编码)
encode stock_code, gen(firm_id)

* 设定面板数据结构
xtset firm_id year

* 描述性统计
summarize firm_zichanjianzhizhunbeicun, detail

* 简单面板回归示例
xtreg firm_zichanjianzhizhunbeicun x1 x2, fe
estimates store fe_model

如下载的是 Excel 格式,请先在 Stata 中使用 import excel "firm-2c570916efa38b-zichanjianzhizhunbeicunhuodiejiazhunbeiqimozhangmianyue-b94440_1999_2022.xlsx", firstrow clear 导入。

05 相关指标推荐
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