学习笔记 | 会计领域权威期刊Stata复制『 学习心得』

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分享人：阿黄

秦道家学派庄周的作品《庖丁解牛》是一篇寓言故事，描述庖丁解牛的高超技艺，并借此揭示了做人做事都要顺先应自然规律的道理。会计学术联盟邀请两位博士先后解析、复制与实现CSSCI和SSCI的会计类实证顶尖文章，如庖丁一般演示“道也，进乎技矣”的Stata代码技术与实证范式，同时利用网络平台演示分享给一心向学的盟友们，实属幸事。

Part A：《中国工业经济》（CSSCI）

环环博士直播授课180分钟，不单单是讲解《财务公司的职能配置与集团成员上市公司融资约束缓解》一篇文章，还有国内会计类实证研究范式，包括文献综述、理论分析、筛选数据、定义及构建变量、控制变量选取、稳健性检验、分组与交乘项的优劣等等。除此之外，环环博士共享出自己总结的Stata常用命令技巧及用法、期刊编辑社的外审标准意见与流程，着实给学员们带来了不少福利。

授课人特别提到了稳健性检验的问题。

第一，是因变量与自变量互为因果，相互影响。所有的自变量滞后一期是个不错的办法。

第二，是替换相关变量，关键变量，如自变量、因变量。

第三，是使用一般某变量同行业均值或者滞后一期可作为工具变量，滞后一期已经发生为前定变量，可能与当期扰动项无关。

第四，是同一个体在不同时期的误差项往往存在系相关，可能违背混合回归模型要求误差项相互独立的基本假设，从而导致混合回归中误差项被低估，使估计量的精准度被虚假夸大，影响研究结论的稳健性。这个可以采用双向面板数据。

Part B：Journal of Corporate Finance（SSCI）

姜付秀教授等发表在JCF的文章《Stock liquidity and dividend payouts》是会计类因果识别的经典文章。Andy博士着重探讨了外文顶尖期刊的两个重点方向：一是因果识别，二是讲故事（story telling）；前者对实证技术要求高，后者则需要很牢固的研究基础与灵感。与此同时，他分享如何撰写论文，尤其是他认为十分看重描述性统计。此次分享的文章在Andy博士的解析下，对于初学者而言更加易于理解。Andy博士除了分析文献与使用Stata复制之外，还建议初学者构建属于自己的数据库，并强调了自建数据的重要性。

分享人：迪迪

2018年7月7日晚七点半环环博士就发表于《中国工业经济》2017年第9期吴秋生、黄贤环的《财务公司的职能配置与集团成员上市公司融资约束缓解》进行详细的剖析。2018年7月12日晚七点半Andy博士对《Stock Liquidity and Dividend Payouts》进行了详尽的讲解。

01

环环博士首先给我们介绍了论文写作的一些技巧；其次详细讲述了工业经济的这篇《财务公司的职能配置与集团成员上市公司融资约束缓解》文章，让我们这些小菜鸟们去学习复制C刊的好文章，环环博士还向我们分享了他的工业经济投稿经验和修改经验，让我受益匪浅，激发了我投稿的热情；第三介绍实证论文包括几个部分，每个部分如何写，为何如此写；第四模拟该文章作者的数据处理过程，包括变量如何设计，各个部分检验和分析等内容通过Stata来实现；最后环环博士总结了本次课的内容，并对主要的Stata命令进行归纳。

环环博士的课程虽然只有一晚但干货很多，能感受到环环博士真诚的心，在上课期间我截图到同学群里，大家对于老师的教授内容都赞叹有难度有深度，好多同学表示自己当年的研究生白上了。听完了环环博士的课，基本上我对于国内会计类实证研究范式，包括文献综述、理论分析、筛选数据、定义及构建变量、控制变量选取、稳健性检验、分组与交乘项的优劣等等有了初步了解，对下一步自己的写作有了框架与思路。

02

Andy博士的课程首先对该英文文献概要介绍，文章选取了2000-2014年期间数据，确定了变量之间的逻辑关系从各方面来论证这个故事。同时Andy博士认为实证论文大概可以分成两大类，包括因果识别类和讲故事类，他比较倾向于通过画图进行描述性统计。

Andy把文章的各部分带着大家一起看了一遍，之后详细讲解了该次课程的重点部分。做文章前先确定本研究需要哪些数据，进行数据准备可以通过一些平台获取。本文献数据包括股票流动性指标交易数据、常规财务数据、公司治理数据、toping Q、现金股利通过股利分红数据库获取、股票全球改革、审计数据（四大）、分析关注度等。鼓励大家进行数据的积累进行科研，不要等用到的时候再去下载，因为会影响数据处理的速度，养成一个很好数据管理的习惯，自创自己的数据库。

Andy博士在本课程的重点讲解部分使用Stata的操作命令进行数据分析，老师没有一步一步的写命令，将写好的命令进行讲解，为何这样写，这样写根源来自于哪里。因为前面老师讲解过Stata的一般操作，Andy博士未避免重复没有讲数据处理的过程。

对于数据处理过程，确实是命令比较多，一边讲一边写确实是非常耗时。Andy博士说他愿意将他收集的数据分享给大家，大家课下可以自己写命令练习数据处理过程，特别贴心，知道大家收集数据有困难，不是每个学校都会购买wind等数据库的。第一步做描述性统计logout, save(  )dec...，第二步相关性系数 pwcorr $bb,sig star(0.1)，第三步T检验(按中位数先分组,然后使用ranksum DVE, by...命令)，第四步基准回归（使用tobit这个命令），第五步流动性的其他衡量（使用xi:tobit命令），第六步固定效应（tsset stock_id year 使用xi:tobit命令）第七步工具变量（liquidity_mean 使用xi:ivtobit命令），第八步中介效应（使用xi:tobit命令）。最后Andy博士翻译介绍了文献的结论部分。

整篇文章全英文，如果没有老师的讲解，我都不可能看全，读起来很艰涩，很费神。通过老师讲解，再翻翻该文章感觉看起来容易多了。最后老师进行了详细答疑，很有耐心，全程讲解平心静气，慢慢的节奏适合我们这种小菜鸟，这次课最最大的价值是加了老师的微信，以后有问题可以随时请教Andy老师，太棒了！

执行编辑丨吉林建筑大学  暴庭玮

审核编辑丨博士研究生 Li Jing Claire

终审 | 西北师范大学  杨阳

主编｜北京交通大学会计   水皮（李高波）

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