易获数据网Richardson预期投资GMM模型计算投资效率
Richardson模型进行OLS得到的残差来衡量投资效率，残差大于0表示过度投资，且值越大，过度投资程度越大，残差小于0表示投资不足，且值越小，过度不足程度越大。通常最后构建三个变量：投资效率INV（残差绝对值），过度投资Over_INV（残差绝对值，残差大于0的样本），投资不足Under_INV（残差绝对值，残差小于0的样本）
2000-2
变量说明：
- 表示ｉ公司 t 期的投资支出，具体定义为现金流量表中的构建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金 – 处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额 + 购买子公司及其他营业单位所支付的现金 – 处置子公司及其他营业单位所收到的现金，并用年初总资产进行标准化处理
表示公司ｉ在 t-1 期的成长性水平，定义为托宾Q值- 表示公司ｉ在 t-1 期的规模，定义为公司年末总资产的自然对数
- 表示公司 i 在 t-1 期的资产负债率，定义为公司年末总负债除以年末总资产
- 表示公司 i 在 t-1 期的现金持有水平，定义公司货币资金和短期投资之和除以年末总资产
- 表示公司ｉ在 t-1 期的上市年龄，定义为当前年度减去公司的上市年度加上1的自然对数
- 表示公司ｉ在 t-1 期的年度超额回报率，定义为考虑现金红利再投资年度回报率减去综合A股市场年度回报率（流通市值加权）
- 表示ｉ公司 t -1期的投资支出
- 表示行业虚拟变量，以证监会2012行业标准，除了制造业用二级行业分类，其余行业用一级分类
- 表示年份虚拟变量
2、数据说明
- 原始数据格式为：excel格式/dta格式（1990-2018年），包括整理的数据（资产负债表、现金流量表、发展能力）以供验证数据真实性
- 代码格式：do文件（Stata14/15），用低版本出现乱码，但还是可以用记事本打开，有详细的注释，包含原始数据处理过程的代码供参考
- 本文选取2000—2018年沪深两市的A股上市公司为研究对象，使用的数据均来源于数据库。
- 本文剔除金融行业，如果不需要可以把对应代码删掉即可。
- 字段包含是否ST、PT的虚拟变量（以当年是否ST、P图为判断标准），本文剔除ST、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
3、结果展示
如果年份不一样的话，修改130行的年份重新运行计算出结果
具体的筛选标准和数据处理方法不一致也会导致计算出结果不一样
