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Richardson预期投资GMM模型计算投资效率2000-2018

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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

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