楼主: lenosky
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[经管数据集] 上市A股企业过度负债数据2004-2022年包含Stata代码 Tobit回归方法 [推广有奖]

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lenosky 在职认证  发表于 2023-7-9 22:04:30 |AI写论文

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上市A股企业过度负债数据2004-2022年包含Stata代码 Tobit回归方法

过度负债stata2022陆正飞.rar (23.38 MB, 需要: RMB 46 元)

企业总负债占总资产比例(LEVB)衡量企业负债率企业实际负债率减去模型预测的目标负债率即为过度资产负债率EXLEVB,该指标越大,表明长期角度下企业过度负债水平越高。同时设定虚拟变量EXLEB_dum衡量企业长期角度下是否过度负债,当EXLEVB大于1时, EXLEVB_ dum取1,否则为0。



模型中控制变量包括:
  • 企业盈利能力(ROA):净利润除以总资产
  • 行业负债率的中位数(IND_LEVB):行业负债率的中位数
  • 总资产增长率(GROWTH):总资产除以上期总资产减1
  • 固定资产占比(FATA):固定资产净额除以总资产
  • 企业规模(SIZE):总资产的自然对数
  • 国有性质(SOE):国有企业取值为1,否则为0
  • 第一大股东持股比例(SHRCR1):第一大股东持股数量除以总股本


参考:
谁更过度负债_国有还是非国有企业__陆正飞

主要这块


数据筛选

  • A股
  • 区间2004-2022年
  • 剔除金融
  • 剔除缺失值
  • 剔除ST*ST或PT样本
  • 文件如下:



数据表头:
id
year
证券代码
会计期间
证券中文简称
是否ST
行业名称C
行业代码C
Industry
地区
上市日期
LEVB
ROA
GROWTH
FATA
SIZE
SOE
SHRCR1
IND_LEVB1
预测值
EXLEVB
EXLEVB_dum


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关键词:Tobit回归 Tobit Stata tata 回归方法

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lenosky(未真实交易用户) 在职认证  发表于 2023-7-9 22:04:38
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lenosky(未真实交易用户) 在职认证  发表于 2023-7-9 22:04:52
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lenosky(未真实交易用户) 在职认证  发表于 2023-7-9 22:05:18
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