论文复刻

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通过本案例可以学习到什么

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• 从基础数据整理（CEO数据和财务指标）到最后的结果输出的完整案例
• 基础结果：描述性统计、相关系数矩阵、基础回归（原作者已公布的部分，下载地址）
• 如何对缺失值和异常值处理（缩尾处理）
• 输出表格结果
• 组间差异检验
• 中介效应分析Sobel检验（过度自信、融资约束）
• 稳健性检验方法
  

• 滞后变量（滞后解释变量和滞后控制变量）
• 工具变量（两阶段最小二乘法回归2SLS）
• 倾向性得分匹配PSM（匹配效果检验、核密度函数图）
• 替换变量（替换被解释变量）
• 改变计量方法（截尾回归Tobit模型）
  

• 拓展性分析
• 学习到论文实证分析中常用的命令（merge、logout、esttab、ivregress、psmatch2、sgmediation等）
  

内容丰富，绝对超值，建议先下载文献看看，有需要可以下载系统学习，其他相关主题的论文可速成

数据更新至2018年

• 数据整理后
  
  

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部分结果展示

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以下结果均是Stata运行直接截图效果

• 描述性统计
  
  

• 相关系数矩阵
  
  

• 基础回归
  
  

• 金融背景分类系数差异（不输出控制变量，所有控制变量均放在CVs里）
  
  

• 中介效应1（中介变量：过度自信）
  
  
  

• 中介效应2（中介变量：融资约束）
  
  
  

• 稳健性检验1：滞后解释变量
  
  

• 稳健性检验2：滞后解释变量和控制变量
  
  

• 工具变量：金融背景的行业和年度均值作为工具变量（AVERBCEOFIN 和AVERNCEOFIN）
  
  

• 倾向性得分匹配PSM（使用最近邻匹配1:1进行匹配）
  

• 匹配结果检验
  
  
• 匹配前核密度图
  
• 匹配后核密度图
  
• 匹配样本回归结果
  
  

• 替换变量
  
  

• 截尾回归Tobit模型
  
  

• 拓展性分析
  
  

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参考文献

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中国工业经济官网上有公布部分数据（2008-2016年）和基础回归的代码

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附件下载

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注意：数据和代码请使用Stata14以上版本打开







-------------------------------------------------------补充内容 (2023-6-15 10:29):
CEO 金融背景与实体企业金融化完整实证分析Stata代码(附2008-2021年数据)
https://bbs.pinggu.org/thread-11252314-1-1.html