【論文實證】企業(yè)脫實向虛與金融市場穩(wěn)定——基于股價崩盤風(fēng)險Stata代碼(2007-2022年)

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企業(yè)脫實向虛與金融市場穩(wěn)定

——基于股價崩盤風(fēng)險的視角

僅供學(xué)習(xí)參考，祝大家科研順利~~

【數(shù)據(jù)來源和樣本篩選】

樣本區(qū)間為2007-2022年。樣本始自2007年，是因為自2007年我國頒布全新的會計準(zhǔn)則后，用于計算企業(yè)金融投資變量的指標(biāo)才可得。由于我們用當(dāng)年的金融投資解釋下一年的股價崩盤程度，因此解釋變量的樣本區(qū)間為2007-2021年，股價崩盤風(fēng)險的樣本區(qū)間為2008-2022年。根據(jù)研究慣例，本文剔除了金融業(yè)的樣本、主要變量存在缺失值的樣本，以及處于特殊狀態(tài)（ST、*ST、暫停上市、退市）的樣本，并且為了排除極端值的影響對所有連續(xù)變量在前后1%的水平上進行了縮尾處理。最終，本文所使用的樣本中包含27620個企業(yè)-年份觀測值。

【變量設(shè)計】

1、股價崩盤風(fēng)險



2、企業(yè)金融投資
本文將企業(yè)金融投資 Fin_Inv 定義為: 企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表中的類金融資產(chǎn)( 包括交易性金融資產(chǎn)、買入返售金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、發(fā)放貸款及墊款和持有至到期投資) 與期末總資產(chǎn)之比。


【模型設(shè)計】





【參考文獻】

[1]彭俞超, 倪驍然, 沈吉. 企業(yè)"脫實向虛"與金融市場穩(wěn)定——基于股價崩盤風(fēng)險的視角[J]. 經(jīng)濟研究, 2018, v.53;No.613(10):52-68.


【結(jié)果截圖】

變量符號	變量定義	樣本量	均值	標(biāo)準(zhǔn)差	中位數(shù)
F.Ncskew	第t+1年負(fù)收益率偏態(tài)系數(shù)	27620	-0.288	0.663	-0.251
F.Duvol	第t+1年收益上下波動比率	27620	-0.191	0.450	-0.191
Fin_Inv	金融投資，類金融資產(chǎn)(包括交易性金融資產(chǎn)、買入返售金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、發(fā)放貸款及墊款和持有至到期投資)與期末總資產(chǎn)之比	27620	0.038	0.068	0.008
Logasset	企業(yè)規(guī)模，期末總資產(chǎn)的對數(shù)值	27620	0.769	0.421	1.000
Leverage	負(fù)債率，期末總負(fù)債與期末總資產(chǎn)之比	27620	22.280	1.275	22.100
Age	企業(yè)年齡，當(dāng)年減去企業(yè)上市年份加1后的對數(shù)值	27620	0.450	0.200	0.449
MB	市值賬面比，期末流通市值與期末股東權(quán)益賬面價值之比	27620	2.293	0.637	2.398
Cashflow	經(jīng)營性現(xiàn)金流，當(dāng)期經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額與期末總資產(chǎn)之比	27620	2.664	2.451	1.963
ROA	資產(chǎn)回報率，當(dāng)期凈利潤與期末總資產(chǎn)之比	27620	0.048	0.069	0.047
Top1	第一大股東持股比例，期末第一大股東持股數(shù)與總股本數(shù)之比	27620	0.034	0.064	0.034
Inst	機構(gòu)持股比例，期末機構(gòu)投資股東持股數(shù)與流通股本數(shù)之比	27620	0.341	0.148	0.320
Indep	獨立董事比例，獨立董事與董事總?cè)藬?shù)比例	27620	0.397	0.235	0.404
Dual	董事長和總經(jīng)理是否兼任	27620	0.374	0.053	0.333
Turnover	換手率，股票日換手率的年平均值	27620	0.247	0.431	0.000
Ret	股票回報率，周股票特有收益的年平均值	27620	2.492	1.834	1.970
Sigma	股票波動率，周股票特有收益的年標(biāo)準(zhǔn)差	27620	-0.001	0.001	-0.001
Accm	信息質(zhì)量，過去3年可操控性應(yīng)計利潤絕對值的平均值	27620	0.049	0.019	0.046

基礎(chǔ)回歸分析




在這一部分中，我們通過在回歸模型中加入其他控制變量，緩解因遺漏變量因素帶來的內(nèi)生性問題。
在列(1)-(2)中，我們控制了會計穩(wěn)健性和避稅程度。其中，會計穩(wěn)健性(Cscore)按照Khan&Watts(2009)的方法進行計算。Cscore指標(biāo)越高，說明企業(yè)會計盈余對壞消息的靈敏度越高，企業(yè)的會計穩(wěn)健性越強。避稅程度用有效稅率(Etr)表示，該指標(biāo)越高，說明企業(yè)避稅程度越低。
在列(3)-(4)中，我們引入衡量企業(yè)投資狀況的變量。企業(yè)過度投資會加劇未來的股價崩盤風(fēng)險。參照Biddle模型，我們構(gòu)建了衡量企業(yè)過度投資傾向的變量Over。此外，企業(yè)社會責(zé)任可能會成為管理層的自利工具，從而加劇股價崩盤風(fēng)險。這里，我們使用披露的企業(yè)年度慈善捐贈總額與期末總資產(chǎn)之比Csr衡量企業(yè)對社會責(zé)任的履行水平。
在列(5)-(6)中，我們考慮增加與股價崩盤風(fēng)險有關(guān)的市場標(biāo)的指標(biāo)作為控制變量。
在列(7)-(8)中，我們將股票流動性指標(biāo)作為控制變量。本文采用了Jiang et al.(2017)和Amihud(2002)構(gòu)建的股票流動性的正向指標(biāo)Liquidity。
在列(9)-(10)中，我們將列(1)-(8)中引入的7個控制變量都放入模型中進行檢驗。




我們通過引入工具變量進一步緩解潛在的內(nèi)生性問題。本文采用了兩個工具變量， 一是與該企業(yè)在同一行業(yè)的其他企業(yè)Fin_Inv的平均值Fin_Inv_IV1， 二是與該企業(yè)在同一省份的其他企業(yè)Fin_Inv的平均值Fin_Inv_IV2。同行業(yè)、同省份其他企業(yè)金融投資的平均值與該企業(yè)金融投資的水平相關(guān)， 但并不會直接影響到該企業(yè)的股價崩盤程度。因此， 這一構(gòu)建策略可以看成是將該企業(yè)金融投資中相對外生的部分“剝離”出來作為工具變量。




傾向得分匹配檢驗
由于參與金融投資的企業(yè)并不是隨機產(chǎn)生的， 它們可能與沒有參與金融投資的企業(yè)有本質(zhì)區(qū)別。因此， 我們從沒有參與金融投資的企業(yè)當(dāng)中， 選取一組與參與金融投資的企業(yè)在主要財務(wù)指標(biāo)上相似的企業(yè)構(gòu)建對照組來進行分析。對照組的遴選按照如下的步驟進行: 首先， 估計logit模型，其中的被解釋變量為企業(yè)在當(dāng)年是否進行金融投資的虛擬變量， 解釋變量包括了本文基準(zhǔn)模型中的控制變量。在這一步驟中，計算出每個樣本進行金融投資的傾向得分。然后， 我們按照最鄰近匹配的方法， 從當(dāng)年沒有進行金融投資的樣本當(dāng)中選取傾向得分最接近的樣本， 作為當(dāng)年進行了金融投資的企業(yè)的匹配樣本。在通過傾向得分匹配遴選出合適的對照組后， 本文基于新樣本進行了檢驗， 本文的主要發(fā)現(xiàn)仍然顯著成立。


其他穩(wěn)健性檢驗
將被解釋變量換為未來2期的股價崩盤風(fēng)險、控制當(dāng)期的股價崩盤風(fēng)險、控制高階固定效應(yīng)( 行業(yè)* 年份、地區(qū)* 年份)



中介效應(yīng) - 經(jīng)營業(yè)績 ROA



中介效應(yīng) - 融資約束 SA指數(shù)





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您好，請問為什么2022的數(shù)據(jù)比2020的數(shù)據(jù)R2小了好多，一般是不是0.7-0.9算擬合較好，現(xiàn)在基本在0.5-0.7之間，是不是不太好了？

shioriko1030 發(fā)表于 2023-6-11 20:15
您好，請問為什么2022的數(shù)據(jù)比2020的數(shù)據(jù)R2小了好多，一般是不是0.7-0.9算擬合較好，現(xiàn)在基本在0.5-0.7之間 ...

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