超额商誉
计算说明
采用模型方法测度超额商誉(GW_excess),即用商誉期望模型的回归残差作为超额商誉的代理变量。具体而言,采用并购特征(是否现金支付、买方支出价值)、行业商誉水平(行业年度其他公司商誉的均值)、公司特征(公司规模、盈利能力、成长性、管理层持股比例、是否两职合一)、行业与年度虚拟变量等一系列指标对公司商誉水平进行回归,以回归得到的残差(实际商誉与预期合理商誉的之间差额)作为超额商誉的代理变量。
主要有关商誉的指标
| 商誉规模 | GW | 公司年报中披露的商誉规模 | 
| 商誉规模标准化 | GW_norm | 商誉规模除以总资产 | 
| 行业平均水平 | GW_ind | 全行业剔除i企业后的商誉规模均值 | 
| 超额商誉规模 | GW_excess | 根据已有文献测算期望商誉规模,实际商誉规模与期望商誉规模之差即为超额商誉规模 | 
| 稳健性检验用 | GW_excess1 | 经行业中位数调整的超额商誉 | 
| GW_excess2 | 经行业均值调整的超额商誉 | 
参考文献
- 魏志华, 朱彩云. 超额商誉是否成为企业经营负担——基于产品市场竞争能力视角的解释[J]. 中国工业经济, 2019(11).
 
数据说明
- 原始数据为数据库下载出来的原始数据,基本都在Stata中进行处理(譬如筛选合并报表数据、筛选年末数据、合并数据等,有学习借鉴的意义)
 
- 数据对象:A股2000-2021年数据,剔除金融行业,剔除已退市公司,剔除上市之前的数据
- 剔除缺失值,对连续变量进行缩尾处理
- 行业使用证监会2012年行业分类标准,制造业使用二级分类,其他行业使用大类
- 商誉净额缺失值处理成0(具体可以根据需求修改)
 
结果说明
数据截图
 描述性统计
描述性统计
 原贴地址:沪深A股超额商誉指标 https://bbs.pinggu.org/thread-9401869-1-1.html
各年数据量情况
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 附件下载
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补充内容 (2023-6-20 14:56):
【更新】A股上市公司超额商誉指标计算Stata代码(附2007-2022年结果)GW_excess 
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补充内容 (2024-6-11 22:51):
【更新】A股上市公司超额商誉指标计算Stata代码(附2007-2023年结果)GW_excess  
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