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文件名:  并购溢价率评估结果.zip
资料下载链接地址: https://bbs.pinggu.org/a-8580673.html
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数据介绍:
  • 年份:2000-2024
  • 围:A股上市公司
  • 两个版本:并购溢价率(未剔除金融STPT)、并购溢价率(已剔除金融STPT)
  • 文件格式:Dta格式(使用Stata打开)、Xlsx格式(使用Excel打开)
  • 注:提供了剔除所需数据和剔除代码,若无需做该项剔除处理,自行删除相关代码重新运行即可
  • 行业参照证监会2012年行业分类标准,制造业用二级行业分类,其他用一级分类来计算并对连续型变量进行了1%和99%分位数的缩尾处理
  • 代码格式:do文件(Stata 14/15/16/17/18)
  • 分析结果及论文图表均在帖子末尾的压缩包,可直接下载查看情况
  • 上市公司并购溢价率Stata计算代码2000-2024年/

    ├── 上市公司并购溢价率Stata计算代码2000-2024年/
    │ ├── 原始数据.dta # 原始并购数据
    │ ├── 行业与所属省份城市.dta # 公司基本信息
    │ ├── 上市公司并购溢价率(已剔除金融).dta # 处理后的数据
    │ └── 代码.do # 原始数据处理代码

    ├── 并购溢价率完整评估分析代码.do # 【主分析代码】
    ├── README_分析系统使用说明.md # 本文档

    └── 并购溢价率评估结果/ # 【输出文件夹】
    ├── 01_日志文件/
    │ └── 分析日志_[日期].log

    ├── 02_描述统计/
    │ ├── 描述性统计表.xlsx
    │ ├── 年度统计表.xlsx
    │ └── 行业统计表.xlsx

    ├── 03_分布图表/
    │ ├── 01_并购溢价率直方图.jpg
    │ ├── 02_并购溢价率对数直方图.jpg
    │ ├── 03_并购溢价率核密度图.jpg
    │ ├── 04_并购溢价率对数核密度图.jpg
    │ ├── 05_并购溢价率箱线图.jpg
    │ ├── 06_并购溢价率对数箱线图.jpg
    │ ├── 07_时间趋势图.jpg
    │ ├── 08_年度样本量趋势图.jpg
    │ ├── 09_分行业箱线图.jpg
    │ ├── 10_并购溢价率QQ图.jpg
    │ └── 11_并购溢价率对数QQ图.jpg

    ├── 04_异常值检验/
    │ ├── 01_Z-score检验结果.xlsx
    │ ├── 02_IQR检验结果.xlsx
    │ ├── 03_正态性检验结果.xlsx
    │ └── 04_极端值明细表.xlsx

    ├── 05_逻辑验证/
    │ ├── 01_溢价率区间分布图.jpg
    │ ├── 01_溢价率正负分布.xlsx
    │ ├── 02_溢价率区间分布.xlsx
    │ ├── 03_分行业溢价率对比.xlsx
    │ ├── 04_时间一致性检验.xlsx
    │ └── 05_可疑样本明细.xlsx

    ├── 06_稳健性测试/
    │ ├── 01_不同缩尾方法对比.xlsx
    │ ├── 02_分时期稳健性测试.xlsx
    │ ├── 03_分行业稳健性测试.xlsx
    │ ├── 04_Bootstrap稳健性检验.xlsx
    │ └── 05_敏感性分析.xlsx

    └── 07_综合报告/
    ├── 综合分析报告.xlsx
    └── 分析报告.txt










计算说明:

【并购溢价率】并购溢价率=(交易总价-交易标的净资产账面价值)/交易标的净资产账面价值。
【premium】premium为并购溢价率变量加1取对数,即premium=In(1+并购溢价率)。

注意:由于并购溢价率变量存在为负数的情况,且premium为并购溢价率变量加1取对数,而对数计算仅限于正数,所以并购溢价率小于负一的这部分数据在计算premium时就会产生缺失值。并购溢价率、premium已经进行上下1%缩尾处理,已剔除交易数据未披露的样本、交易金额小于1000万的样本、交易失败的样本。参考文献中仅保留了重大资产重组样本,此筛选步骤会使样本数量大减。参考文献经此项筛选后样本量仅八百左右,本样本经此项筛选后仅剩下一千六百条左右,因此并未进行该项筛选










参考文献

  • 任力,何苏燕.并购溢价对股权质押时机选择影响的经验研究[J].会计研究,2020,(06):93-107








代码:





数据量



评估代码



结果数据











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