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上市公司会计稳健性C-Score数据Stata代码Khan Watts Basu模型2007-2021年

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上市公司会计稳健性C-Score数据Stata代码Khan Watts Basu模型2007-2021年

说明

巴苏(Basu)模型

    变量说明:

  •  表示 i 公司t 年度的每股盈余(对应指标采用扣除非经常性损益后的基本每股收益)
  • 表示 i 公司t -1年末的股票价格
  • t 年的表示司i 第股票收益率减第t 年的市场收益率(第t年的个股收益率为t年5月到t+1年4月的考虑现金红利再投资的个股回报率,第t年的市场收益率为t年5月到t+1年4月的考虑现金再投资的市场回报率(等权平均法))

      用市场调整的方法度量公司股票回报主要是考虑到中国股票市场的波动较大,存在较为严重的同涨同跌现象。

  • 表示公司i 第t 年的股票收益率的虚拟变量,当  ≥0 (表 示“好消息”) 时,  取0,  <0(表示“坏消息”) 时,  取1。

β2 度量会计盈余确认“好消息”的及时性,β3 度量会计盈余确认“坏消息”的及时性。因此,β4度量会计盈余确认“坏消息”相对于确认“好消息”的增 量及时性。由于稳健性意味着会计盈余对“坏消息”的反应比对“好消息”的反应更为及时充分,通过检验β4是否显著大于0 来判断会计盈余是否稳健。

      卡恩和沃特斯(Khan & Watts)对巴苏(Basu)模型进行了拓展,选择公司规模(SIZE) (总资产的自然对数)、负债率(LEV) 和市值与账面价值比率( MB) 作为工具变量,设计出度量公司/年的稳健性指标

 

      将上面两个式子代入巴苏模型,可得到用于估算公司层面的会计稳健性模型,这一模型为:

    参考文献

  • 祝继高. 会计稳健性与债权人利益保护——基于银行与上市公司关于贷款的法律诉讼的研究[J]. 会计研究, 2011, 000(005):50-57.(被引量:196)
  • 刘斌, 吴娅玲. 会计稳健性与资本投资效率的实证研究[J]. 审计与经济研究, 2011(04):62-70.(被引量:117)

数据说明

  • 数据格式为:xlsx/dta格式
  • 结果数据格式为:包含dta和excel格式。
  • 本文选取2007—2021年沪深两市的A股上市公司为研究对象,因为是分年度回归,所以需要哪几年的结果可以直接使用
  • 本文剔除金融行业,如果不需要可以把对应代码删掉即可
  • 剔除当年IPO的上市公司
  • 字段包含是否ST、PT的虚拟变量(以当年年末是否ST、*ST或PT为判断标准),本文剔除ST、*ST或PT类股票,如果不需要可以把对应代码删掉即可
  • 对连续变量进行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

计算结果包括:C-Score和G-Score(衡量会计稳健性的用的是C-Score)

C-Score分年描述性统计

G-Score分年描述性统计

数据计算结果:

stkcd 证券代码 year C_Score G_Score
2 000002 2007 -0.11992 0.096129
2 000002 2008 -0.11824 0.083438
2 000002 2009 -0.23601 0.171505
2 000002 2010 -0.1297 0.066969
2 000002 2011 -0.24739 0.22453
2 000002 2012 -0.10223 0.116193
2 000002 2013 -0.1254 0.077628
2 000002 2014 -0.05277 0.019288
2 000002 2015 -0.07767 0.078035
2 000002 2016 -0.06742 0.063081
2 000002 2017 -0.1134 0.127785
2 000002 2018 0.02397 0.090783
2 000002 2019 -9E-06 0.077116
2 000002 2020 0.024 0.026554
2 000002 2021 -0.08386 0.131747
4 000004 2011 0.201375 -0.06389
4 000004 2012 0.122699 -0.04281
4 000004 2013 0.179396 -0.04199
4 000004 2014 0.079395 -0.02311
4 000004 2015 0.185816 -0.05584
4 000004 2016 0.048943 -0.0259
4 000004 2017 0.147559 -0.06652
4 000004 2018 0.277866 -0.08481
4 000004 2019 0.055654 0.010067
4 000004 2020 -0.01319 0.024029
4 000004 2021 -0.01603 0.015515
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