SDC并购数据库评估：完整性和准确性研究

"这篇研究论文主要评估了SDC（标准兼并和收购）数据库在并购事件记录方面的完整性和准确性。通过对SDC数据库20年的数据与手工收集的数据进行对比，研究者发现手工收集的数据在大多数情况下更准确，但SDC数据库随着时间的推移其准确性和涵盖范围有所提升。研究揭示了SDC在处理小型且市值较高的收购方时可能存在错误，特别是在市场反应较弱的公告期。尽管如此，初步分析显示这些潜在的偏差对整体结论的影响不显著，但在研究小规模、高市值公司的并购活动时可能需要特别注意。此外，论文也指出了手工收集数据的挑战，并为研究人员提供了实用的建议和解决方案，以应对并购研究中的复杂细节问题。" 在并购研究领域，数据的准确性和完整性至关重要。SDC作为业界广泛使用的并购数据库，其表现如何一直是学者关注的焦点。本研究通过对比分析，揭示了SDC数据库在早期可能存在一些不足，尤其是在记录较小规模、高市值公司的并购交易时。这可能是由于数据采集的难度或者信息更新的延迟导致的。然而，随着技术的进步和数据库的不断更新，SDC的数据质量逐渐提高，这为长期跟踪研究提供了便利。 同时，研究者强调了手工收集数据的复杂性，包括获取非公开信息、核实交易细节以及处理数据不一致性等挑战。这提醒了研究者在依赖单一数据源时要谨慎，并且在进行深入研究时可能需要结合多种数据来源以确保结果的可靠性。 关键词"SDC"、"并购"、"收购"反映了论文的核心内容，即针对SDC数据库在并购事件记录上的性能评估。JEL代码"G34"则将该研究归类于企业财务行为的研究领域，特别是涉及到合并与收购的战略决策。 这篇研究论文对于理解SDC数据库在并购研究中的作用及其局限性提供了宝贵的洞见，同时也为后续的研究工作提供了方法指导，特别是在处理并购数据时应如何优化数据收集和分析过程。