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2025-06-23
注意:此数据是老师带领我们课题组一起弄的,数据内容均来源于官方,和官方内容保持一致!此外,我们课题组一直关注此类数据,并应用此类数据进行过多次研究,截至2025,该数据官方更新至2024年。目前网上有一些非常不负责任的人,号称有2025年数据的,官方都没更新,也不知道他的数是哪来的,估计连同他别的年份数据也都是不真实的,数据对于科研是非常重要的,大家一定注意甄别!我们的数据是课题组自用数据,已有成果产出,是经过验证的真实数据,大家可以放心使用!

过度负债程度计算过程:
1.样本数据处理:行业分类按照中国上市公司协会行业分类,制造业“C”字头代码取2位,其他行业取1位;剔除金融行业代码、剔除数据缺失的样本、剔除资产负债率>1的公司样本数据;对所有连续变量在上下1%处进行缩尾处理;
2.构建模型:参考Harford et al.(2009)、Denis&Mckeon(2012)、Chang et al.(2014)和陆正飞等(2015)等计算过度负债的方法,详见图。
3.用实际负债率减去目标负债率,得到过度负债程度EXLEVB,该指标越大,表明过度负债水平越高;
4.主要参考文献:
[1]Harford J, Klasa S, Walcott N. Do firms have leverage targets? Evidence from acquisitions[J]. Journal of Financial Economics, 2009, 93(1): 1-14.
Denis D J, McKeon S B. Debt financing and financial flexibility evidence from proactive leverage increases[J]. The Review o 11.jpg f Financial Studies, 2012, 25(6): 1897-1929.
[2]Chang C, Chen X, Liao G. What are the reliably important determinants of capital structure in China?[J]. Pacific-Basin Finance Journal, 2014, 30: 87-113.
[3]陆正飞,何捷,窦欢.谁更过度负债:国有还是非国有企业?[J].经济研究,2015,50(12):54-67.


我们课题成员始终坚持求真务实的学术态度,不善用夸大的语言进行营销。参与本论坛的初衷在于搭建开放的学术交流平台,与各位同仁分享阶段性研究成果,共同进步。对于数据相关疑问,欢迎大家通过私信展开深度探讨。在此特别强调:我们坚决维护知识产权,所有资料严禁以任何形式进行转售。愿与大家共建良性学术生态,谨祝各位在探索真理的道路上收获丰硕成果!



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过渡负债程度

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