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更新! 【更新至2022】 上 市公司投资效率- Biddle模型(代码+数据)
更新时间: 2023年5月23日
处理软件: Stata16
样本区间: 2000-2022(可根据需要自行调整)
观测值: 49100
数据说明: 本数据上市公司非效率投资数据-Biddle模型(Biddle et al, 2009), 附件包含全部Stata处理代码do文件和最终处理数据。分别 按照下文模型公式进行OLS回归,模型估计的残差绝对值(AbsINV)即为公司非效率投资程度,AbsINV越大,非效率投资的程度越高,投资效率越低。残差为正属于过度投资(OverINV),残差为负属于投资不足(UnderINV)。
模型说明:
样本筛选(可根据需要自行调整):
1.仅保留沪深两市A股上市公司;
2.剔除金融行业上市公司;
3.剔除ST、PT样本;
4.剔除分年度分行业回归观测值小于10的样本;
5.连续变量在1,99百分位进行缩尾处理;
根据 2012年证监会行业标准进行划分, 制造业“ C ”取 2 位,其他行业取 1 位
描述性统计:
variable N mean sd min p50 max AbsINV 49100 0.052 0.06 0 0.036 0.931 UnderINV 49100 0.638 0.481 0 1 1 OverINV 49100 0.36 0.48 0 0 1
各年度观测值:
年份 Freq. Percent Cum. 2000 744 1.52 1.52 2001 848 1.73 3.24 2002 993 2.02 5.26 2003 1,128 2.3 7.56 2004 1,183 2.41 9.97 2005 1,274 2.59 12.57 2006 1,267 2.58 15.15 2007 1,334 2.72 17.86 2008 1,439 2.93 20.79 2009 1,474 3 23.8 2010 1,619 3.3 27.09 2011 1,960 3.99 31.09 2012 2,217 4.52 35.6 2013 2,341 4.77 40.37 2014 2,390 4.87 45.24 2015 2,506 5.1 50.34 2016 2,680 5.46 55.8 2017 2,943 5.99 61.79 2018 3,307 6.74 68.53 2019 3,389 6.9 75.43 2020 3,577 7.29 82.71 2021 4,037 8.22 90.94 2022 4,450 9.06 100 Total 49,100 100
代码数据展示:
【更新至2022】上市公司投资效率-Biddle模型(代码+数据)
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