2023-2002年上市公司超额商誉计算（stata代码和数据）2023-2002

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前言：

原始数据的各项指标由楼主自行整理自权威相关数据库汇总而成，仅供参考使用。使用时请以自己获取的数据为主，并参考相关计算代码进行操作，得到自己的计算结果。

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数据处理
数据处理：选取2002-2023年A股上市公司为样本‚并按以下程序筛选：

（1）剔除金融企业；
（2）剔除退市公司
（3）剔除相关数据缺失的样本；
（4）为消除极端值的影响‚对主要连续变量‚将处于0—1％和99％—100％之间的样本进行 winsorize 处理

（5）行业参照证监会2012年行业分类标准，制造业用二级行业分类，其他用一级分类来计算，分年度分行业回归

计算说明

（1）超额商誉。 借鉴傅超等（2015）的做法，本文采用模型预测方法测度超额商誉（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，本文采用并购特征（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。

购买本资料无偿赠送参考文献原文、stata参考代码、原始数据。

以及2000--2023上市公司年度信息常用指标，指标包含：股票代码 证券代码 year 证券简称 AB股标识 成立年份 公司上市年份 是否ST或PT 行业分类 纬度 经度 所在区县 所在地区 股权性质 行业代码 省份 注册所在地 办公地经度 办公地纬度 公司性质 是否为国有控股 注册具体地址 经营范围 上市日期 上市状态 退市日期 统计截止日期 董事会人数 董事长持股数量 董事长持股比例 董事会持股数量

计算结果：

数据下载：