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归类变更盈余管理:预期核心收益模型Stata代码(附2000-2018年数据和结果)

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1、计算说明


(1)运用以下模型(预期核心收益模型)进行分年度分行业回归

CodeCogsEqn.gif

 

CodeCogsEqn (1).gif

      (2)回归得到的残差即为未预期的核心利润(UNCE)

   变量说明:

  • CE是核心利润 =(营业收入-营业成本-销售费用-管理费用+固定资产折旧、油气资产折耗、生产性生物资产折旧+无形资产摊销+长期待摊费用本年摊销)/ 营业收入
  • CEt-1是滞后一期的核心利润
  • ATO是净经营资产周转率 = 第 t 期营业收入/第 t 期平均净经营资产,其中净经营资产NOA=期末经营资产-期末经营负债=(资产合计-货币资金-交易性金融资产-应收利息-可供出售金融资产-持有至到期投资)-(负债合计-短期借款-交易性金融负债-应付利息-长期借款-应付债券)
  • ACCRUALS是应计利润 =(营业利润 + 财务费用-公允价值变动净收益-投资收益-经营现金净流量)/ 营业收入
  • ACCRUALSt-1 是滞后一期的应计利润
  • ∆SALE是营业收入增长率
  • Neg_∆SALE是当∆SALE小于0,值与∆SALE相同,当∆SALE大于0是,值为0

 

2、数据说明


 

  • 原始数据格式为:dta格式(1990-2018年)
  • 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,包含数据处理过程
  • 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。因为是分年度分行业回归,所以需要哪几年的结果可以直接使用
  • 行业包含以2012年的证监会行业标准,制造业使用二级分类,其他行业使用大类,本文剔除金融行业,如果不需要可以把对应代码删掉即可
  • 剔除了行业观察值小于10(具体可以根据需要调整)的样本,以便有效估计。
  • 字段包含是否ST、PT的虚拟变量(以当年是否ST、PT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
  • 对连续变量进行缩尾处理

3、附件内容


2.jpg

 

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