Stata编程计算会计稳健性C_score

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今天，小编要跟各位盟友分享会计稳健性衡量指标C_score的计算，使用Stata可以非常有效地编程实现。

自Basu（1997）模型以来，关于会计稳健性的衡量，国内外学者提出多种计量模型。Khan and Watts（2009）发表在JAE上的文章提出了一种可以衡量企业-年度层面的会计稳健性指标C_score，此后的文献大多采用C_score作为会计稳健性的度量指标。在Kim and Zhang（2016）的研究中，他们采用五年的移动窗口来估计C_Score，发现估计出来的会计稳健性指标更加可靠。本文对C_score的计算，仍然参照Khan and Watts（2009）的方法。

小编需要说明的是，本文主要讨论的是使用Stata编程计算会计稳健性C_score的一些技术细节，并不涉及会计稳健性计量模型原理的讲解和相关变量的具体解释，对会计稳健性的研究感兴趣的盟友可以先阅读一下相关文献。

小编第一个需要说明的技术细节是股票年复合回报率的计算。在Basu(1997)的文章中提到股票年复合回报率是采用月个股回报率计算得到，而且计算的年度是从当年4月到次年3月，Khan and Watts(2009)也同样得出这个结论。股票年复合回报率计算的do文档如图所示。其中，月个股回报率计算的数据来自于国泰安CSMAR数据库。

*股票年复合回报率的计算

clear all

cd "D:\stata15\ado\personal\会计稳健性计算"

use "月个股回报率计算.dta" , clear

labone , nrow(1 2)

drop in 1/2

cap gen year = real(substr(trdmnt,1,4))

cap gen month = real(substr(trdmnt,6,2))

la var year "会计年度 没有单位"

la var month "会计月份 没有单位"

ren stkcd id

cap destring _all , replace

format id %06.0f

order id year month

sort id year month

gen year2 = cond(real(substr(trdmnt,6,2))>3,real(substr(trdmnt,1,4)),real(substr(trdmnt,1,4))-1)

la var year2 "计算年度 没有单位"

order id year year2 month

sort id year month

gen r2 = 1 + mretwd

egen r3 = prod(r2), by(id year)

gen yret = r3 - 1

label var yret "年复合回报率 自然年 没有单位" //基于考虑现金红利再投资的月个股回报率计算

cap drop r2 r3

egen stkv = sd(mretwd), by(id year)

label var stkv "股票波动率 12个自然月股票回报率的标准差"

sort id year2 month

gen r22 = 1 + mretwd

egen r32 = prod(r22), by(id year2)

gen yret2 = r32 - 1

label var yret2 "年复合回报率 计算年 没有单位" //基于考虑现金红利再投资的月个股回报率计算

cap drop r22 r32

egen stkv2 = sd(mretwd), by(id year2)

label var stkv2 "股票波动率 12个计算月股票回报率的标准差"

save "股票年复合回报率.dta" , replace

use "股票年复合回报率.dta" , clear

keep if month==11

keep id year year2 month markettype yret yret2 stkv stkv2

save "股票年复合回报率2.dta" , replace

在这一部分的do文档中，有两个很小的技术细节需要各位盟友注意。第一个，计算年的取出，小编采用的是cond函数，即月份大于3月的取当年，否则取上一年。第二个，年复合回报率的计算，采用egen命令提供的prod函数进行连乘的计算。

在计算完股票年复合回报率之后，小编就分享第二个技术细节，本文的核心，即分年度回归计算C_score。这一部分的do文档如图所示。

*会计稳健性C_score的计算

clear all

cd "D:\stata15\ado\personal\会计稳健性计算"

use "会计稳健性原始计算数据.dta" , clear

merge 1:1 id year using "股票年复合回报率2.dta" , nogen update replace

drop if indus==.

drop if sicmen=="J"

drop if (ststock1!=.) | (ststock2!=.) | (styear!=.)

keep if (year>2008) & (year<=2016)

label var year "会计年度"

gen MB = mb

label var MB  "权益市账比 (市净率)"

label var size "公司规模 (总资产的自然对数)"

rename tl lev

label var lev "杠杆率 (资产负债率)"

/*Khan(2009)文章中对size和lev的设定如下*/

*ren size lnTA

*gen size = ln(f100801a)

*label var size "权益市值的自然对数"

*gen lev = TD/f100801a

*label var lev "负债占权益市值之比"

gen X = b003000000/yopnprc

label var X  "盈余 (基本每股收益/年初股价)"

gen R = yret

label var R  "股票年复合回报率 自然年(1月到12月)"

gen R2 = yret2

label var R2  "股票年复合回报率 计算年(4月到次年3月)"

gen D = (R<0)

label var D  "1- R<0 0- 其他"

gen D2 = (R2<0)

label var D2  "1- R2<0 0- 其他"

winsor2 X R R2 size MB lev, label replace cuts(1 99)

gen DR = D*R

label var DR  "D*R"

gen DR2= D2*R2

label var DR2 "D2*R2"

gen Rsize = R*size

gen RMB  = R*MB

gen Rlev  = R*lev

gen DRsize = DR*size

gen DRMB  = DR*MB

gen DRlev = DR*lev

gen Dsize = D*size

gen DMB  = D*MB

gen Dlev  = D*lev

gen c_score = . // Khan and Watts (2009)

label var c_score "会计稳健性 Khan2009"

xtset id year

keep if (year>2009)

sort year

forvalues year = 2010/2016 { // 分年度计算C_score , 也可使用外部命令asreg

reg X D R Rsize RMB Rlev DR DRsize DRMB DRlev size MB lev Dsize DMB Dlev if year == `year'

bysort id : replace c_score = _b[DR] + _b[DRsize]*size + _b[DRMB]*MB + _b[DRlev]*lev if year == `year'

}

save "会计稳健性汇总数据.dta" , replace

---

在这一部分的do文档中，需要盟友注意的技术细节就是分年度计算C_score，小编采用的最直接的forvalues年度循环，盟友们还可以尝试外部命令asreg。限于篇幅，小编今天不再讲解asreg的使用，感兴趣的盟友可以help一下asreg，或者直接阅读一下连玉君老师的推文“盈余管理、过度投资怎么算？分组回归获取残差”。

推文链接：

本期的Stata推文就是这些，希望能给各位盟友带来一些帮助。如果还有没解决的问题，没关系，可以及时给我们留言哦，或加入我们的社群！

如果您觉得推文不错，请您记得留言或点赞哦！

---

本文采用的原始数据和do文档将会在7月份举办的“实证会计与Stata应用技能训练营02期”期间详细讲解，还有更多技术将在训练营期间直播。

① 21天，12次课程，3周时间，训练内容（每次课3课时，共36课时）

每次课约2.5小时，通常安排在晚上19:30-22:00或20:00-22:30

1、Stata快速提升模块（15课时）

（1）实证会计论文stata常用命令（3次课）

主要内容：实证会计论文stata常用命令，比如导入数据，数据处理，字符段提取，字符匹配，变量生成。描述性统计，回归结果输出等（新增常用数据库，如CSMAR、WIND、CCER等Stata导入及预处理）

（2）会计领域权威期刊Stata论文复制（2次课）

A.中国工业经济论文复制

分享题目：《财务公司的职能配置与集团成员上市公司融资约束缓解 》    

B.Journal of Corporate Finance论文复制

分享题目：《Stock liquidity and dividend payouts》

2、高级应用模块(21课时)

 （1）Stata会计领域专题应用（5次课）

A.财务会计领域研究话题梳理+主要变量构建

主要变量：a.会计信息质量特征的度量方法及变量构建，包括价值相关性、稳健性、应计和真实盈余管理、会计可比性；b.股价信息含量，使用股价同步性度量及变量构建；c.股价崩盘风险度量及变量构建。

B.社会审计领域研究话题梳理+主要变量构建

主要变量：a.审计质量、b.审计师声誉、c.行业专长、d.审计意见（购买）、e.审计费用、f.审计延迟

C.公司财务领域研究话题梳理+主要变量构建

主要变量： a.现金持有；b.资本结构；c.公司投资（非效率投资）；d.股利政策；e.企业创新；f.融资约束；g.多元化经营

D.公司治理领域研究话题梳理+主要变量构建

主要变量：a.团队断裂带；b.团队异质性；c.市场竞争力；d.公司总部一定范围内特定事物的数量（例如公司100km范围内学校的数量）；e.董事会权力

E.高管薪酬研究话题梳理+主要变量构建

主要变量：a.运气薪酬;b.参照薪酬（外部参照薪酬、内部参照薪酬、时间参照薪酬）;c.超额薪酬;d.薪酬差距（内部薪酬差距、外部薪酬差距）;e.管理者能力;f.经理人市场；

（2）Stata高级计量（2次课）

分享嘉宾与时间待定。

分享内容：结合具体案例分析DID、PSM及DID＋PSM三种方法的Stata实现；处理效应模型、工具变量两阶段回归、Heckman两阶段、chow检验等！

如果你还想学习更多的会计实证研究变量的Stata编程技术，请盟友们持续关注我们的训练营。

宣传推文链接：

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了解最新实证会计与Stata应用训练营！

课程小助理-徐祥兵：如果有需要加群，或有需要参与课程团购优惠的老师、学生可以联系我，微信：xxb1317753324，加好友，请注明：姓名+单位+学历或职称，谢谢！

执行编辑丨中山大学南方学院 姚懿轩

审核丨万通

终审 | 西北师范大学 在读会计硕士生 杨阳

主编｜北京交通大学会计系博士生  水皮（李高波）

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目前已有200多位学者加入，全部为会计金融领域博士，其中50%以上具有教授职称，30多位博导，近一半是来自英国、北美、澳洲、新西兰、新加坡的教授或博士。加群申请，请联系群主(微信610997158)，加好友请注明：称呼+单位+学历/职称，感谢您的配合。

华人高端会计金融学术圈

2018年7月1日

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