会计信息透明度与股价崩盘风险关系

实证研究

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通过本案例可以学习到什么

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• 从基础数据整理到最后的结果输出的完整案例
• 股价崩盘风险计算： https://bbs.pinggu.org/thread-11371583-1-1.html
• 会计信息透明度计算：https://bbs.pinggu.org/thread-11504770-1-1.html
• 基础结果：描述性统计、相关性分析、基础回归
• 如何对缺失值和异常值处理（缩尾处理）
• 输出表格结果
  

• 学习到论文实证分析中常用的命令（merge、esttab、asreg、winsor2、foreach等）
  

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数据处理

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初始研究样本由所有A股非金融类上市公司2007~2022年的数据构成。并按照以下规则对样本进行处理：

• 剔除ST、*ST或PT类上市公司；
• 剔除年度个股周收益数据不足30的样本；
• 剔除了行业年度观察值小于10的样本，以便有效估计盈余管理；
• 删除财务数据缺失的样本。
• 为了消除极端值的影响，对文中的主要连续变量采取上下1%的winsored处理。
  

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变量定义与度量

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变量代码	变量名称	变量定义
NCKSEW	负收益偏态系数
DUVOL	收益上下波动率
OPAQUE	会计信息透明度
Size	公司规模	公司总货产时自然对数
Lev	财务杠杆	总负责/总资产
PB	市净率	每股股价/每股净资产
ROA	盈利能力	净利润/总资产
Wkret	回报率的均值	每年周收益率均值
Turnover	总股数年换手率	总股数年换手率的自然对数
Year	年度	年度虚拟变量
Ind	行业	行业虚拟变量

股价崩盘计算方法



会计信息透明度计算方法

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基础回归模型

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\[CRASH_{i,t}=\alpha _{0}+\alpha _{1}OPAQUE_{i,t-1}+\alpha _{02}ControlVariables_{i,t-1}+\varepsilon _{i,t-1}\]

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参考文献

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刘洋. 会计信息透明度与股价崩盘风险关系实证研究[J]. 现代商贸工业, 2015, 36(024):146-148.

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结果截图

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1、描述性统计



2、相关性分析


3、回归分析


注：采用了公司水平聚类标准差计算t统计量，括号内为t统计量，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平下显著。

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附件下载

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会计信息透明度与股价崩盘风险关系实证研究Stata程序（数据更新至2022年版）.zip
大小:(86.8 MB)

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