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2024-11-30
数据介绍:
  • 年份:2001-2023
  • 围:A股上市公司
  • 两个版本:管理层语调操纵(未剔除金融STPT)、管理层语调操纵(已剔除金融STPT)
  • 文件格式:Dta格式(使用Stata打开)、Xlsx格式(使用Excel打开)
  • 注:提供了剔除所需数据和剔除代码,若无需做该项剔除处理,自行删除相关代码重新运行即可
  • 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并对连续型变量进行了1%和99%分位数的缩尾处理
  • 代码格式:do文件(Stata 14/15/16/17/18)


文件.png



计算说明:

首先,利用以下公式计算管理层净语调。其中,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。



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):


  • 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
  • D_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.

1.png 2.png





代码:

代码.png




数据量:

数据量.png




描述性统计:

描述性统计.png




结果数据

结果数据.png



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2024-12-10 14:01:12
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