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。