会计信息透明度与股价崩盘风险关系
实证研究
通过本案例可以学习到什么
- 从基础数据整理到最后的结果输出的完整案例
- 股价崩盘风险计算:https://bbs.pinggu.org/thread-10412273-1-1.html
- 会计信息透明度计算: https://bbs.pinggu.org/thread-10611730-1-1.html
- 基础结果:描述性统计、相关性分析、基础回归
- 如何对缺失值和异常值处理(缩尾处理)
- 输出表格结果
- 学习到论文实证分析中常用的命令(merge、esttab、asreg、winsor2、foreach等)
数据处理
初始研究样本由沪深两市所有A股非金融类上市公司2007~2020年的数据构成。并按照以下规则对样本进行处理:
- 剔除ST、*ST或PT类上市公司;
- 剔除年度个股周收益数据不足30的样本;
- 剔除了行业年度观察值小于10的样本,以便有效估计盈余管理;
- 删除财务数据缺失的样本。
- 为了消除极端值的影响,对文中的主要连续变量采取上下1%的winsored处理。
变量定义与度量
| 变量代码 | 变量名称 | 变量定义 |
| NCKSEW | 负收益偏态系数 | |
| DUVOL | 收益上下波动率 | |
| OPAQUE | 会计信息透明度 | |
| Size | 公司规模 | 公司总货产时自然对数 |
| Lev | 财务杠杆 | 总负责/总资产 |
| PB | 市净率 | 每股股价/每股净资产 |
| ROA | 盈利能力 | 净利润/总资产 |
| Wkret | 回报率的均值 | 每年周收益率均值 |
| Turnover | 总股数年换手率 | 总股数年换手率的自然对数 |
| Year | 年度 | 年度虚拟变量 |
| Ind | 行业 | 行业虚拟变量 |
股价崩盘计算方法
会计信息透明度计算方法
基础回归模型
\[CRASH_{i,t}=\alpha _{0}+\alpha _{1}OPAQUE_{i,t-1}+\alpha _{02}ControlVariables_{i,t-1}+\varepsilon _{i,t-1}\]
参考文献
刘洋. 会计信息透明度与股价崩盘风险关系实证研究[J]. 现代商贸工业, 2015, 36(024):146-148.
结果截图
1、描述性统计
2、相关性分析
3、回归分析
注:采用了公司水平聚类标准差计算t统计量,括号内为t统计量,*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下显著。
附件下载
会计信息透明度与股价崩盘风险关系实证研究Stata程序(数据更新至2020年版).zip
(55.38 MB, 需要: RMB 128 元)
本附件包括:- 会计信息透明度与股价崩盘风险关系实证研究_刘洋.caj
- 程序.do
经管之家:momingiqmiao7
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