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参考文献
[1]杨志强,胡小璐.高管异质性、股权激励与超额现金持有——国企混改中“行政高管”与“市场高管”差异考察[J].商业研究,2018(11):108-118.
[2]杨兴全,张照南,吴昊旻.治理环境、超额持有现金与过度投资——基于我国上市公司面板数据的分析[J].南开管理评论,2010,13(05):61-69
[3]殷钱茜,胡建雄.超额现金持有对过度投资行为的影响研究——债务异质性的调节作用[J].华东经济管理,2016,30(09):143-149.
计算说明
借鉴Opler et al. (1999) 提出的模型，通过构建模型估算出公司的正常现金持有水平，然后用模型的回归残差作为异常现金持有的代理变量，并根据中国会计准则信息披露的特点进行适当调整，根据以下公式估算公司的正常现金持有水平:
其中：
Ln (Cashhold)为现金持有Cashhold的自然对数表示。其中，Cashhold=(货币资金+短期投资或交易性金融资产) /总资产，在2007 年以前，使用短期投资科目；在2007年新企业会计准则实施后，选用交易性金融资产科目。Ln(Size)为公司i第t年总资产的自然对数;
CF为公司i第t年现金流量，等于净利润与固定资产折旧、无形资产摊销之和;
NWC表示公司i第t年净营运资本;
Growth为公司i第t年成长性，以托宾Q值表示;
CapEx为公司i第t年资本性支出，等于构建固定资产、无形资产以及其他长期资产所支付的现金净额;
Lev为公司i第t年债务融资比例;
Div为公司i第t年股利支付率。
本项目拟将公司实际现金持有偏离正常现金持有的绝对程度定义为公司的超额现金持有水平ExCash，即模型回归残差的绝对值。ExCash越大，高管的管理防御程度越大。
现金持有过度 Over表示实际现金持有水平与目标现金持有水平的差(正差)
现金持有不足Under表示实际现金持有水平与目标现金持有水平的差(负差)
数据说明
样本选择：全部A股1998-2023年数据
包含两个版本：一份未剔除、一份剔除金融和ST、*ST或PT
注：提供了剔除所需数据和剔除代码，若无需做该项剔除处理，自行删除相关代码重新运行即可
行业参照证监会2012年行业分类标准，制造业用二级行业分类，其他用一级分类来计算
并对连续型变量进行了1%和99%分位数的缩尾处理
每个压缩包都附有初始数据，计算代码，参考文献和最终数据
赠送超值上市基本信息：证券代码、统计截止日期、上市公司ID、证券简称、ABH股交叉码、行业名称、行业代码、中文全称、公司成立日期、首次上市日期、法人代表、注册资本、公司网址、经营范围、主营业务、上市状态、注册具体地址、注册地址所属省份、注册地址所属城市、注册地经度(E)、注册地纬度(N)、公司办公地址、办公地址经度、办公地址纬度、办公地址邮政编码等。
再额外赠送超值上市常用分组指标：是否 ST或PT、是否金融业、资产负债率是否大于1、是否沪深A股、
是否北京A股、行业名称、行业代码、所属省份代码、所属省份、所属城市代码、所属城市、分东部地区、中部地区、西部地区、是否高科技行业、是否重污染行业
数据截图
分年份数据量统计
描述性统计
1998-2023年上市公司超额现金持有水平目标现金持有水平偏离度.zip
(45.09 MB, 需要: RMB 45 元)
京公网安备 11010802022788号
