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雷达卡
张悦玫（2017）、魏志华（2014）都是通过一系列财务指标购建融资约束KZ指数，但是二者的思路不同：
（1）张悦玫（2017）通过资产规模预先分组作为被解释变量（0-1变量），然后使用Logistic回归模型估算融资约束程度。
（2）魏志华（2014）通过对五个影响指标预先分组，购建一个综合的被解释变量（0-5有序变量），使用ordered Logistic regression进行回归分析。
2.数据说明
原始数据：公司文件、资产负债表、现金流量表、利润表等原始文件的年末数据2006-2018；
为了数据演示，excel变量标枪主要是【文字】标签，删除了【字母+数字】标签；
数据格式：报表数据为excel，中间过程及结果为dta；
数据处理：
1）除公司文件手工在excel中添加“是否STPT”、“是否A股”其他处理均在stata中进行，减少人为误差；
2）命令涉及
为了便于理解公式，有较多的文字辅助说明命令的意思
原始数据整理：excel表格导入，文字变量的处理（证券代码、年份的提取），数据合并，行业提取；
样本的筛选：保留A股公司，剔除ST、PT、金融业公司，连续变量的缩尾
面板数据的筛选：剔除观测期间存在样本缺失的公司，以及保留连续两年以上有观测值的样本，便于自变量的滞后回归。
指标估算：融资约束KZ指数的估算
3.附件展示与下载
上市公司融资约束KZ指数stata代码、原始数据、计算结果
上市公司融资约束KZ指数stata代码和原始数据及结果（2006-2018）.rar
(98.33 MB, 需要: RMB 30 元)
上市公司融资约束KZ指数结果EXCEL版
融资约束KZ指数.xlsx
(10.05 MB, 需要: RMB 20 元)
最新数据链接https://bbs.pinggu.org/forum.php ... ;extra=#pid71001844
附件展示
京公网安备 11010802022788号
