【论文复刻】CEO金融背景与实体企业金融化完整实证分析Stata代码(附2008-2022年数据)
发布:momingqimiao7 | 分类:考研
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●论文复刻●
CEO金融背景与实体企业金融化
通过本案例可以学习到什么
- 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2022年,优化代码
- 数据整理后
变量定义
变量名称 | 符号 | 变量定义 |
公司金融化 | FINRATIO | (交易性金融资产+衍生金融资产+发放贷款及垫款净额+可供出售金融资产净额+持有至到期投资净额+投资性房地产净额)/资产总计 |
CEO金融背景 | CEOFIN | 若CEO具有金融背景则记为1,否则记为0 |
CEO银行背景 | BCEOFIN | 若CEO只具有银行背景则记为1,否则记为0 |
CEO非银行金融背景 | NCEOFIN | 若只具有非银行金融背景记为1,否则记为0 |
产权性质 | STATE | 产权性质为国有记为1,否则记为0 |
资产负债率 | LEV | 负债总额/资产总额 |
高管持股比例 | SR | 高管持股占总股数的比例 |
董事会规模 | BOARD | Ln(董事会人数) |
成长性 | GROWTH | 以托宾Q值作为衡量指标 |
盈利能力 | GP | 以营业毛利率作为衡量指标 |
资产结构 | AS | 以流动资产比率作为衡量标准 |
企业规模 | SIZE | Ln(资产总额) |
性别 | SEX | 如果CEO性别为男则记为1,否则记为0 |
年龄 | AGE | 以CEO的实际年龄衡量 |
CEO海外经历 | OVERSEA | 若CEO具有海外经历则记为1,否则记为0 |
CEO政治关联 | CEOPC | 若CEO具有政治关联则记为1,否则记为0 |
CEO财务背景 | CEOCW | 若CEO具有财务背景则记为1,否则记为0 |
行业成长性 | Ind_Q | 各年度、行业的托宾Q的中位数 |
结果展示
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
方括号中为p值;下半部分代表Pearson系数,上半部分是Spearman系数;*、**、***分别代表在10%、5%和1%的水平上显著。
- 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——股权性质
- 代码包含注释
参考文献
- 杜勇, 谢瑾, 陈建英. CEO金融背景与实体企业金融化[J]. 中国工业经济, 2019, 000(005):136-154.
附件下载
注意:数据和代码请使用Stata14以上版本打开(解压后打开代码)
单买CEO金融背景指标
变量名称 | 符号 | 变量定义 |
CEO金融背景 | CEOFIN | 若CEO具有金融背景则记为1,否则记为0 |
CEO银行背景 | BCEOFIN | 若CEO只具有银行背景则记为1,否则记为0 |
CEO非银行金融背景 | NCEOFIN | 若只具有非银行金融背景记为1,否则记为0 |
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