印度CEO离职数据集1992-2018
数据来源：互联网公开数据
标签：CEO离职,印度,企业管理,商业分析,公司治理,时间序列,经济学
数据概述：
本数据集包含1992年至2018年间印度CEO离职的原因及其详细信息。数据集中的每个离职事件都经过了定性编码，涵盖了多种离职原因，包括自愿离职和非自愿离职，并且详细描述了每种原因的具体情况。数据集还记录了相关公司的名称、识别码、CEO姓名、离职年份等信息，为研究印度CEO离职现象提供了丰富的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于CEO离职趋势分析、公司治理研究、企业管理研究等多种场景。研究人员可利用此数据集了解印度CEO离职的历史模式和常见原因；企业管理者可参考数据识别潜在的管理风险和改进措施；政策制定者可基于数据评估相关政策的有效性。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解CEO离职的动态发展规律。
字段定义：
- dismissal_dataset_id：数据集的主键，不同版本间会有所变化。gvkey-year组合也是唯一标识符。
- coname：公司在Compustat中的名称。
- gvkey：公司在Compustat中的唯一标识符。
- fyear：事件发生的财政年份。
- co_per_rol：来自Execucomp的执行者/公司标识符。
- exec_fullname：来自Execucomp的执行者全名。
- departure_code：根据上述标准编码的离职原因代码。
- ceo_dismissal：一个虚拟代码，对于非健康原因的非自愿离职（代码3和4）设置为1，否则为0。
- interim_coceo：描述CEO是否被列为共同CEO或临时CEO（有时临时职位会持续几年）。
- tenure_no_ceodb：对于重返办公室的CEO，此值应捕获这是他们任职的第一次还是第二次。
- max_tenure_ceodb：此CEO曾任职CEO的次数。
- fyear_gone：尝试确定CEO的离职有效日期。有时查看来自Execucomp的离职情况与我们拥有的leftofc日期不一致。他们似乎试图在CEO在财政年内服务一个月与其记录谁在记录日期担任CEO之间取得平衡。应坚持使用来自Execucomp的财政年和离职指示以保持一致性。
- leftofc：CEO离职日期，有时根据execucomp进行了修改，但解释保持不变。有效离职CEO办公室的日期。
- still_there：指示最后检查CEO是否在任的日期。如果没有日期，则看起来CEO仍然在任，但我们正在检查中。
- notes：关于编码方案分配的长文本描述和理由。
- sources：相关来源的URL（来自互联网或图书馆来源）。
CEO离职原因及定义：
- 1：非自愿 - CEO死亡：CEO在任期内因健康原因去世，没有机会在健康状况恶化之前辞职。
- 2：非自愿 - CEO疾病：CEO因健康原因离职，而不是在健康危机期间被解雇。
- 3：非自愿 - CEO因工作表现被解雇：CEO因工作表现原因离职。这包括CEO立即被终止的情况，以及CEO被给予一些过渡期，但媒体报道负面的情况。媒体通常引用财务表现或其他CEO工作表现的缺陷作为原因。
- 4：非自愿 - CEO因个人问题被解雇：CEO因行为或政策相关问题被解雇。CEO的离职通常立即发生，公告中提到了CEO违反公司人事政策、费用账户欺诈等情况。
- 5：自愿 - CEO退休：根据媒体报道的自愿退休。这里的离职听起来不像是被强迫的，CEO通常会在接任公告中发言或发表评论。媒体报道的自愿离职通常更有纪念性，而不是批评性。公司使用的强制退休年龄不同，因此我们不能使用65岁或以上面临强制退休作为截止标准。我们会查看事件周围的报道以及随后对公司CEO职业生涯的报道，以确定。
- 6：自愿 - 新机会（新职业驱动的接任）：根据媒体报道的自愿离职。这里的离职听起来不像是被强迫的，CEO通常会在接任公告中发言或发表评论。媒体报道的自愿离职通常更有纪念性，而不是批评性。公司使用的强制退休年龄不同，因此我们不能使用65岁或以上面临强制退休作为截止标准。我们会查看事件周围的报道以及随后对公司CEO职业生涯的报道，以确定。
- 7：其他：包括临时CEO、收购或合并后CEO离职、公司不存在、公司更改了关键标识符因此这并不是真正的离职等。
- 8：缺失：尽管试图收集信息，但由于数据不足，无法为离职事件分配代码。这些将仍是进一步调查和扩展的主题。
- 9：Execucomp错误：如果研究人员使用execucomp创建所有潜在离职的数据集（co_per_rol != l.co_per_rol），将出现一些看起来像是离职但实际上没有发生事件的情况。此代码捕获这些情况。
