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雷达卡
- 年份：2000-2024
- 范围：A股上市公司
- 三种版本结果：违约风险结果(未缩尾未剔除)、违约风险结果(已缩尾未剔除)、违约风险结果(已缩尾已剔除金融STPT)
- 文件格式：Dta格式（使用Stata打开）、Xlsx格式（使用Excel打开)
- 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
- 代码格式：do文件（Stata 14/15/16/17/18）
计算说明：
首先，本文采用Bharath and Shumway（2008）提出的Naive模型估计违约概率（EDF）作为违约风险的替代变量，我们采取如下步骤计算违约风险：
其中，DD表示违约距离；Equity表示公司总市值，是股票发行总数与年末市场价格的乘积；Debt是公司债务的面值，是公司年末短期负债与年末长期负债的二分之一的加总；
是企业滞后一年的年度收益率；T在公式中被设置为1年； 
是公司资产波动率的估计量，通过 
计算得出。 
是股票收益率的波动率，利用公司上一年度的月度收益率数据取标准差求得。 
的计算如下：
在式（1）和式（2）的基础上，我们可以计算出违约风险距离DD。，然后通过标准累计正态分布函数Normal（.）求出企业违约概率，如式（3）：
其次，本文还考虑了上市企业的事后违约概率。本文以企业上年度短期借款（包括一年内到期的长期借款）与当期偿还借款额度（对应现金流量表中“偿还债务所支付的现金”）的差额来衡量公司是否按期偿还了借款。我们设置虚拟变量Violate表示企业事后违约概率。当该差额大于零时，表示企业没有按期偿还借款，变量Violate取1，表示企业违约；否则取0，表示企业没有违约1。
参考文献
- 许红梅,李春涛.劳动保护、社保压力与企业违约风险一一基于《社会保险法》实施的研究.金融研究,2020,(03):115-133.
代码：
数据量：
描述性统计：
结果数据
违约距离DD违约概率EDF虚拟变量Violate指标Stata计算代码2000-2024年.zip
(36.11 MB, 需要: RMB 36 元)
京公网安备 11010802022788号
