楼主: momingqimiao7
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[实证分析] 【过度金融化】上市企业过度金融化指标计算Stata代码(附2008-2020年数据) [推广有奖]

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momingqimiao7(未真实交易用户) 在职认证  学生认证  发表于 2022-3-21 20:06:13
-momo- 发表于 2022-3-21 17:08
可以的话麻烦也带上相关的excel表,谢谢!
最后结果有excel版本的您看下

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莉莉莉莉219(真实交易用户) 学生认证  发表于 2022-4-26 23:19:25
请问spss可以打开么

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momingqimiao7(未真实交易用户) 在职认证  学生认证  发表于 2022-4-27 10:10:32
莉莉莉莉219 发表于 2022-4-26 23:19
请问spss可以打开么
您好,代码只能用Stata打开
最后的结果有excel版本的,spss可以打开

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momingqimiao7(未真实交易用户) 在职认证  学生认证  发表于 2022-8-27 09:16:07

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momingqimiao7(未真实交易用户) 在职认证  学生认证  发表于 2024-6-27 14:52:45
【过度金融化】上市企业过度金融化指标计算Stata代码(附2008-2023年数据)
https://bbs.pinggu.org/thread-11818124-1-1.html

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赵安豆(未真实交易用户) 发表于 2024-10-14 20:14:50
要计算企业过度金融化的指标并在Stata中进行回归分析以确定最优金融化水平和是否出现过度金融化,以下是一系列的步骤及相应的Stata代码示例。这里假设你已经将所需的数据导入了Stata,并且数据集已经包含了所有必需变量。

### 1. 计算企业当期金融化程度指标

首先,我们需要计算企业当前的金融化程度(`fin_ratio`):

```stata
gen fin_assets = dlr_trading_fi + dlr_avail_fi + dlr_held_to_maturity + dlr_loans_advance + derivative_fi + long_term_invest + investment_realestate
gen fin_ratio = fin_assets / total_assets
```

这里假设`dlr_trading_fi`, `dlr_avail_fi`, `dlr_held_to_maturity`, `dlr_loans_advance`, `derivative_fi`, `long_term_invest`, 和`investment_realestate`分别是交易性金融资产、可供出售金融资产净额等项目的变量名,而`total_assets`是企业总资产。

### 2. 计算其他变量

接下来计算其他与过度金融化相关的指标:

```stata
gen prev_revenue_growth = (revenue - lag1(revenue)) / lag1(revenue) // 前一年营业收入增长率
gen leverage = total_liabilities / lag1(total_assets)            // 财务杠杆比率,用上期资产负债率表示
gen cash_flow = operating_cash_flow                             // 经营现金净流量(假设这已经是上期的数据)
gen size = ln(lag1(total_assets))                                // 企业规模,使用自然对数
gen list_years = ln(year - IPO_year + 1)                         // 上市年限,这里假设`IPO_year`是上市年份的变量名
gen profitability = profit_total / lag1(total_assets)           // 总资产报酬率,表示盈利能力

// 注意:以上代码中`lag1()`函数是用来获取上一期的数据。确保你的数据集按时间序列和公司ID排序。
```

### 3. 回归分析以确定最优金融化水平

使用OLS回归来拟合实体企业最优的金融化程度:

```stata
reg fin_ratio prev_revenue_growth leverage cash_flow size list_years profitability i.Year i.Industry
```

这里,`Year`和`Industry`是年度和行业的虚拟变量。你可能需要在数据导入前创建这些变量。

### 4. 计算过度金融化程度(Exfin)

回归后,利用预测值与实际金融化水平的差来计算过度金融化:

```stata
predict fin_ratio_pred // 预测的最优金融化水平

gen Exfin = fin_ratio - fin_ratio_pred
```

### 5. 创建是否过度金融化的虚拟变量(Exfin_dummy)

最后,创建一个表示企业是否过度金融化的二元变量:

```stata
gen Exfin_dummy = (Exfin > 0)
```

这样,`Exfin_dummy`的值为1时表明存在过度金融化。

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