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雷达卡
- 年份：2000-2023
- 范围：A股上市公司
- 文件格式：Dta格式（使用Stata打开）、Xlsx格式（使用Excel打开
- 行业标准选择2012年证监会行业分类标准
- 本文选取2000—2023年A股上市公司为研究对象
- 本文剔除金融保险行业，剔除上市以前的数据，剔除当年ST、*ST或PT类上市公司如果不需要剔除可以把对应代码删掉即可
- 对变量进行Winsorize（缩尾）处理，小于1%分位数与大于99%分位数的变量，令其分别等于1%分位数和99%分位数
计算公式：
客户与审计师不匹配关系测算模型（
Shu（2000）认为公司现在及未来一段时期内的审计需求主要取决于其目前的运营状况和财务活动。文章选取表征公司经营状况及财务活动的相关指标，构建如下二元模型（Logit模型）：
在方程中，因变量BIG4在客户选聘Big4事务所时为1，否则为0。模型通过全部公司年度样本数据进行估计，利用模型估计系数与每个公司年度变量值可获取对于因变量的一个拟合值，即为该公司选聘Big4事务所的估计概率（记为Probbig4）。选择最佳的临界概率以便使一类和二类错误的总和最小，如果客户选择Big4事务所的估计概率在最佳临界值以上，则该客户被认为是潜在的Big4事务所客户；如果客户选择Big4事务所的估计概率等于或在最佳临界值以下，则该客户被认为是潜在的Non-Big4事务所客户。每个客户的期望选择与实际选择相对比即可得到客户与审计师不匹配变量（MISMATCH/MISDOWV/MISUP）。
| 变量名 | 定义 |
| MISMATCH | 当客户与审计师出现不匹配关系时为1，否则为0 |
| MISDOWN | 潜在的Big4事务所客户选择Non-Big4事务所时为1，否则为0 |
| MISUP | 潜在的Non-Big4事务所客户选择Big4事务所时为1，否则为0 |
| BIG4 | 选聘国际“四大”会计师事务所为1，否则为0 |
| LNSIZE | 上市公司总资产的自然对数 |
| ATURN | 总资产周转率=销售收入与平均资产总额，平均资产总额=（资产合计期末余额+资产合计期初余额）/2 |
| CR | 流动比率=流动资产与流动负债之比 |
| LEV | 杠杆比率=总负债与总资产之比 |
| ROA | 总资产收益率=净利润与总资产之比 |
客户与审计师不匹配取值
| BIG4 | Pobbig4 | MISMATCH | MISDOWN | MISUP |
| 1 | ≤临界概率 | 1 | 0 | 1 |
| 0 | >临界概率 | 1 | 1 | 0 |
| 1 | >临界概率 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | ≤临界概率 | 0 | 0 | 0 |
参考引用:
- 董沛武. 客户关系是否影响审计收费与审计质量[J]. 管理世界, v.34(08):143-153.
- Shu Z , Susan. Auditor resignations: clientele effects and legal liability.[J]. Journal of Accounting & Economics, 2000.
代码：
数据量：
描述性统计：
结果数据
【更新至2023】上市公司客户与审计师不匹配关系计算Stata代码（附2000-2023年数据）
(76 Bytes, 需要: RMB 38 元)
京公网安备 11010802022788号
