学员心得 | 高级班Stata实证训练营『公司财务专题』

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理论部分主要学习内容

伊尹博士首先用一张图给我们介绍了以文化为大背景，从政府、投资者、公司、财务中介和信息中介介绍公司财务大框架，告诉我们做研究要有大的研究视野。

紧接着的理论部分介绍，提纲可以分为五个部分：

（1）公司财务概览：公司财务行为或决策的影响因素和公司财务行为或决策的经济后果

（2）现金持有综述：持有动机（5个动机）、影响因素（微观中观宏观）、经济后果

（3）主要变量构建：从公司投资、公司融资和股利分配三方面介绍目前最新研究话题。

（4）实证会计方法：1.大数据时代，跟紧时代潮流，学习Python技术2.数据构建与清理，如果有条件接一个外接屏幕或分成三个界面占据实证研究的90%，前期准备时间很长3.系列变量的构建上还是要参考名家名刊，降低成本4.模型的正确选择，了解计量里面模型的内涵

（5）公司财务研究：

1.如何评价一篇文章：LibbyBoxes

2.常规写作套路

3.如何创作学术精品：国内外刊物异同点、本土问题vs全球问题

理论部分心得体会

最大的一个收获是知道了Libby Boxes，原来在管理学研究方法中很经典，之前一直都没有关注过，是综合考虑了外部效度、构念效度、统计效度和内部效度，伊尹博士介绍了三个例子，让我再一次感受到到了Libby Boxes，伊尹博士提到自己的一篇论文：市场竞争是否影响现金持有竞争效应？公司治理是否可以作为调节/中介变量？就是有时候在理论上能够解释，但是在操作层面还是要三思，同时还提到内生性问题和遗漏变量问题都是在论文中应该考虑到的问题。

第二个收获是伊尹博士讲到了实证会计方法里面最新的爬虫技术，最近一次培训中接触过，但是没有深入学习，伊尹博士说要紧跟时代潮流，现在学习Python就跟之前学习实证一样，希望自己能够不掉队。同时，我之前过于关注实证操作部分，其实今天伊尹博士有讲道前期的数据准备才是占据了实证研究的半壁江山，我们要学会关注这一点，好的数据处理不仅能节约时间还能使得研究顺畅。

第三个收获其实是伊尹博士在最后给盟友们分享了在做学术中的一些小建议，指导我们要会学会玩，最好能培养出一种兴趣，我觉得这是之前的课程老师中都少有提到的部分，看的出来伊尹博士是结合自己在学术生涯中的一点点体会给我们分享的，顿时觉得挺感动的。

实证部分主要学习内容

伊尹博士讲解了Stata学习的几个阶段，并对公司财务主要变量的Stata操作进行演示。

（1）常见数据库数据的批量处理

（2）公司财务主要变量核心计算

公司投资：多元化经营；研发与创新；企业投资及投资效率

公司融资：现金持有；借贷融资；资本结构（动态调整）

股利分配：股利支付意愿及其支付水平

Others：融资约束等

实证部分心得体会

伊尹博士作为技术大牛在实证部分倾囊相授，讲述了如何批量处理数据，这是我们在日常自学中很难学到的部分，通过学习能够很快的处理数据，大大缩短了我们研究的时间，朋友圈里有小伙伴激动地发朋友圈表示非常开心能get到这种批量处理数据的操作。并且在学习中看到了研究的差距，以后再研究的过程中也要秉持“匠人”精神，不断深入研究并虚心向优秀的人学习。

后边操作过程中也会出现一些问题，伊尹博士带我们化解，还认真的回答我们提出来的问题，小伙伴都很积极的问自己研究中遇见的问题，最后课程到11点10分才结束，但是大家的热情并没有因此而消退，最后会计学术联盟群助理会把问题汇总让老师集中回答。夏日的酷暑并没有影响学习的热忱，所以这个暑期的努力一定会在我们今后的学习中显现，那些日子我们一起挑灯夜读，也会深深嵌入我们的记忆中。

分享人：阿黄

解构文献利器：Libby Boxes详解

美国Connell大学会计学教授Robert Libby所发明的Libby Boxes作为一种解构实证文章的整合框架，涵盖构念（概念）、操作变量、控制变量及互相的联系。伊尹博士在《Stata应用：公司财务领域主要变量构建》课程中向学员们介绍的这一框架，既能够作为一份规范流程图指导我们进行实证写作，也可以在我们学习参考文献时作为一种解构工具，使用结构化的方式吸收文献中的主要思想与做法。

link1：外部效度External Validity，指横向上从理论层面一个构念推导到另一个构念的真实程度，即由A推导到B的有效性。

link2和3：构建/构念效度Construct Validity，是纵向上从内部衡量的正确程度（How does C measure A and D measure B），例如我们根据前人的研究基础了解到审计费用（Operational）能够衡量审计质量（Conceptual），那么审计费用衡量审计质量的正确程度如何？是否有其他的指标，如非标审计意见、审计师行业专长更加清晰、准确地衡量出审计质量？

link4：统计结论效度Statistical Conclusion Validity，使用统计与计量方法所得计量意义上的显著性的正确程度。初学者在使用计量模型时，往往存在“P值崇拜”的误区，正是由于忽略了计量方法的基本假设。

link5：内部效度Internal Validity，因果识别的正确程度。

下面是一份标准Libby Boxes的表单。通过完成这一份表单，我们能够方便地构思自己的文章或者解构已有的文献。

Article Summary 

Name  

______________________________

Article  

______________________________

1.  Fill in the four Libbyboxes, to identify the primary research questions

Control Variables:控制变量 

______________________________

2. What is the research problem (or question)?

______________________________

3.  What is the motivation? (why is thisimportant?)

______________________________

4.  What is the solution(findings)?

______________________________

5. What are the major statistical tests?

______________________________

举几个国内外文章作为例子Auditor independence and non-audit services:Was theU.S.government right? Kinney, Palmrose, Scholz, JAR 2004

精彩回顾

https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=u07292m13xg&width=500&height=375&auto=0

本期编审人员

素材提供｜长江大学 安安

素材提供｜北京物资学院 君君

素材提供｜对外经济贸易大学 阿黄

审核编辑 | 吉林建筑大学 暴庭玮

终审 |  西北师范大学   杨  阳

主编｜北京交通大学  水皮（李高波）

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2018年7月28日

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