您好 其中age如果是负的需要剔除么 也就是比如这公司2017年上市 2013年age-4.。

在使用SA指标（即Sazanov-Adrian指标）度量融资约束时，确实存在一定的混淆。理论上，SA指标的计算方式为：
\[ SA_{it} = \frac{1}{T}\sum_{t=1}^{T}(x_{it}-\beta y_{it}) \]
其中 \( x_{it} \) 通常代表公司 i 在时间 t 的现金流或销售增长率等指标，而 \( y_{it} \) 则是市场风险因子的估计值（如Fama-French三因素模型中的因素），\( \beta \) 是通过回归得到的公司对市场风险因子的敏感度。

根据SA指标的原始定义和计算方式，其结果可以为正也可以为负。一般而言：
- SA指标数值越小（更接近或低于0），表示融资约束程度越高。
- SA指标数值越大（更接近或高于0），表示融资约束程度越低。

但是，在使用该指标时需要注意到研究者可能会对原始的SA值进行转换，以适应特定的研究需求。比如在你提到的文章中，“将大于行业年度均值的FC记为1”，这里的“FC”似乎是经过某种处理后的二元变量（即0或1），其中1代表高融资约束。

至于为何你的计算结果大多为正值，这可能与数据集、计算过程或使用的具体公式有关。在实际操作中，SA指标的具体计算可能会因研究者而异，包括使用不同的风险因子、对原始SA值进行标准化处理或是转换等步骤，这些都可能导致最终数值的差异。

因此，在应用SA指标时，关键是理解你所参考文献中的具体定义和操作方法，并确保你的数据预处理、计算过程与之相匹配。如果文章中对于指标的解释存在前后矛盾或不清晰的地方，建议仔细检查其数据处理细节，或者尝试联系作者以获得更详细的说明。

希望这能帮到您！如果您有进一步的问题，请随时提问。

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