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2024-06-26
管理层语调相关研究是近年热点之一,可用于金融学和企业经济等领域,常见于各类顶级刊物。本附件包含本人独家整理、权威测度且多重校验的2001-2023年上市公司管理层语调、语调操纵及净正面语调数据。涵盖超 3400 家样本企业,采用参考权威文献的方法测度管理层语调程度,极具研究价值。

本数据集测算权威,经多次校验保准确无误,回归显著性佳。

附件内文件含 excel、dta 格式面板数据,还无偿赠送权威参考文献原文、参考代码、原始数据,适用于管理层语调相关实证研究与理论分析,便于拓展研究。数据来源权威,经多次人工审核校对,确保真实准确,请支持原创,勿转卖。

首先,利用这个公式计算管理层净语调Positive 是 MD&A(管理层讨论与分析)中的正面语调词语个数;Negative 则是相应的负面语调词语个数。TONE 为管理层净乐观语调,取值越大,说明管理层用词越积极。


TONE = (Positive - Negative)/ (Positive + Negative)

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然后,通过计算以下两个模型的残差项衡量管理层语调操纵(ABTONE 和 ABTONE_FE):

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这里的变量解释如下:
TONE 为管理层净乐观语调
ROA 为企业业绩RET 为 12 个月持有到期收益率
SIZE 为企业总资产的自然对数BTM 为账面市值比
RET_SD 为个股月收益率标准差
ROA_SD 为过去五年业绩的标准差
AGE 为企业上市年限的自然对数
LOSS 为虚拟变量,若当年亏损则为 1,否则为0
0D_ROA 为 t 期净利润减 t - 1 期净利润的差,再除以 t - 1 期总资产
F_ROA 为 t + 1 期净利润与 t 期总资产的比值


参考文献:贺康, 万丽梅. 政治关联与管理层语调操纵——声誉约束观还是资源支持观?[J]. 中南财经政法大学学报(5):13.

数据样本:选择 2001-2023 年全部 A 股上市公司数据

数据处理:剔除金融保险行业,剔除上市之前的数据,剔除退市公司,剔除缺失值,对连续变量进行缩尾处理*

计算结果展示:


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70353981ec5bca6d25fe09655e9cf44.png
31f0e00a43c40f6678c5c71bc25a7c0.png
附件下载地址:
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2024-9-11 18:28:59
Laity_通 发表于 2024-6-26 15:48
管理层语调相关研究是近年热点之一,可用于金融学和企业经济等领域,常见于各类顶级刊物。本附件包含本人独 ...
包含内容如图所示,代码数据都有
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