第十二章-琼斯模型Word文档格式.doc
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⑵利用上述模型,求出各参数的系数估计值(),然后运用事件期(t)的数据,计算出非操纵性应计的预期。
那么:
式中,p为调查年份;
为公司j在p年的应计项目总额;
括号内是根据回归模型预测出该年度非操纵性应计项目。
因此即为公司j在p年的操纵性应计项目的预测数。
11.2琼斯模型的stata程序和解释
clear
/*clear这个命令,在Stata9.2之前,表示清空掉内存中的所有数据,包括变量、矩阵等等;
但Stata10以后,矩阵就无法清空*/
setmemory200m
/*修改内存值为200兆,memory表示查看Stata所使用的内存大小以及改变Stata最大可以使用的内存。
如图12.1*/
图12.1
cd"
d:
\stata\"
/*设置将所有的数据集保存在指定的路径d:
/sasprograme/data里,前面三个命令一般可以认为是一个固定的格式*/
useacc2006,clear
/*打开d:
/sasprograme/data路径下的acc2006.dta数据集*/
sortdmyear
/*按公司代码和年度排序*/
xtsetdmyear
/*定义面板数据,dm为公司代码,year为年份,回车后显示如下图12.2*/
图12.2
*definethetotalaccrual
/*定义应付项目总额*/
genca=bs43
/*bs43为流动资产*/
genlagca=l.ca
/*定义lagca为流动资产的滞后一期,当数据集为面板数据时,可以直接用
l.变量名表示其滞后一期的变量,滞后两期变量表示为l2.变量名*/
genchgca=ca-lagca
/*chgca为流动资产差额*/
gencl=bs116
/*bs116为流动负债*/
genlagcl=l.cl
/*滞后一期的流动负债*/
genchgcl=cl-lagcl
/*流动负债差额*/
gencash=bs5+max(bs6,bs10)
/*bs5为货币资金,bs6,bs10分别为短期投资,短期投资净额*/
genlagcash=l.cash
/*现金的滞后一期值*/
genchgcash=cash-lagcash
/*现金差额*/
genstdebt=bs90+bs111
/*bs90为短期借款,bs111为一年内到期的长期借款*/
genlagstdebt=l.stdebt
genchgstdebt=stdebt-lagstdebt
/*短期有息负债差额*/
genaccrual=(chgca-chgcash)-(chgcl-chgstdebt)
/*应计项目*/
genast=bs89
/*bs89为总资产*/
genlagast=l.bs89
/*上一期总资产*/
*definethetotalaccrualbasedonJones(1991)
/*按Jones(1991)定义的应计项目总额*/
genta=accrual/lagast
/*公司的应计项目总额TA*/
*definetheindependentvariablesbasedonJones(1991)
/*按Jones(1991)定义的被解释变量*/
gensale=is5
/*sale定义为为主营业务收入*/
genlagsale=l.is5
/*定义上一期的主营业务收入*/
gendsale=sale-lagsale
/*公司主营业务收入的差额*/
genchgsl=dsale/lagast
/*用总资产调整的公司主营业务收入差额*/
genfix=bs71/lagast
/*定义fix为固定资产除以总资产*/
gensize=1/(lagast/1000000000)
/*定义size,总资产以亿元为单位*/
sortdm
/*
mergedmusing"
\stata\sic2.dta"
uniqusing
/*合并数据集,此数据集在"
路径下,uniqusing是sic2数据集中的每个公司的观测是唯一的,如果合并的两个数据集每个公司的观测都是唯一的,则后用unique,而如果是将按ac2006合并到sic2中,则用uniqmaster*/
tab_merge
/*列出_merge不同取值的频率,_merge=1、2、3其中_merge=1表示此观测值只出现在原来的数据集中,_merge=2表示此观测值只出现在新加入的数据集中,_merge=3表示此观测值同时存在于两个数据集中,*/
keepif_merge==3
/*保留同时存在于两个数据集中中的观测值*/
drop_merge
/*去掉_merge变量*/
dropifta==.|chgsl==.
/*去掉应急项目总额和主营业务收入收入差额缺失的观测值*/
sortsic2year
/*按行业和年份排序*/
savejones1.dta,replace
/*保存修改的数据集*/
*approach1/*第一种方法*/
*usingthewholeobservations/*运用全样本*/
usejones1,clear
/*打开数据集jones1*/
winsorizeJtachgslfixsize,suffix(w)
/*对数据集中的变量tachgslfixsize进行winsorize,默认是上下1%。
变量winsorize后生成新变量后缀为w*/
sum*wsize
/*对所有后缀为w的变量和size做描述性统计*/
pwcorr*wsize,sig
/*求所有后缀为w的变量、size间的相关系数,并列出相关系数的显著性水平*/
quietlybysic2year:
regtawchgslwfixwsizew,noconstant
/*分行业年度回归,不显示回归结果*/
predictnda,xb
/*根据以上回归得出因变量的拟合值nda*/
predictda,resid
/*根据以上回归方程,产生参差序列的变量*/
sumtawndada
/*对taw,nda,da做描述性统计分析*/
saveda.dta,replace
/*保存数据集为da*/
*approach2/*方法二*/
*usingthesamplewithenoughobservationsinindustry-year
/*打开数据集*/
bysic2year:
genobs=_N
/*按行业和年度对观测值编号*/
dropifobs<
15
/*去掉观测值编号小于15*/
/*根据以上回归方程,产生残差序列的变量*/
saveda1.dta,replace
/*保存数据集为da1*/
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