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雷达卡
制造业“C”字头代码取 2 位，其他行业取 1 位，进行行业分类，在计算中剔除行业分类后样本数少于 10 个以及相关数据缺失的样本。
******参考Basu(1997)提出的盈余—股票报酬计量法的反回归方程衡量公司会计稳健性，分行业、年度回归求系数。
其中：
EPS：每股收益；
P： t 年期初股票价格，用 t 年 4 月最后一个交易日的股票收盘价；
R： 股票回报率， t 年 5 月至次年 4 月共 12 个月买入并持有收益率，基于考虑现金红利再
投资的月个股回报率计算；
D：虚拟变量， R<0 时，取值 1，反之为 0；
系数 1(β0)： 会计盈余对“好消息”反映及时性；
系数 2(β1) ：会计盈余确认坏消息较之确认好消息的及时性；
β0 + β1： 会计盈余对“坏消息”反映及时性。
********参考 Ray Ball 和 Lakshmanan Shivakumar (2006)的模型衡量公司会计稳健性，分行业、年度回归求系数。
其中：
ACC： 应计项目总额=净利润+财务费用-经营活动现金流量净额；
CFO：经营活动现金流量净额；
DR：虚拟变量， CFO<0 时取 1，反之取 0；
系数 1(β0)： 应计项目与正的经营性现金流关系；
系数 2(β1)： 会计稳健性系数，反映的是应计项目对负的经营性现金流敏感程度比对正的
经营性现金流的敏感程度的增量，即β1 > 0，会计稳健性存在。
β0 + β1： 应计项目与负的经营性现金流关系。
消除规模效应，除以 t-1 期期末总资产；
********会计稳健性CScore******
参考 Khan and Watts (2009) 的 CScore 模型度量公司会计稳健性指标。
对模型(4)进行分年度、 行业回归，把得到的回归系数 μ1~μ4以及 γ1~γ4分别带回模型(2)与模型(3)，计算得到公司 i 第 t 年好消息确认程度 Gscore 以及会计稳健性 Cscore。
其中：
EPS：每股收益；
P： t 年期初股票价格，用 t 年 4 月最后一个交易日的股票收盘价；
R： 股票回报率， t 年 5 月至次年 4 月共 12 个月买入并持有收益率，基于考虑现金红利再
投资的月个股回报率计算；
D：虚拟变量， R<0 时，取值 1，反之为 0；
SIZE：总资产；
MB： 市值账面比，市值/资产总额；
LEV：资产负债率，负债合计/资产总计；
系数 1 − Gscore(β0)：公司层面对“好消息”反映及时性；
系数 2 − CScore(β1)：公司层面对“坏消息”反映及时性；
β0 +β1： 会计盈余对“坏消息”比“好消息”反应的增量及时性；
京公网安备 11010802022788号
