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上市公司战略调整程度的Stata代码计算(基于2000-2022年的原始数据)

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简介:
本研究利用Stata软件编写代码,分析2000年至2022年间中国上市公司的战略调整程度,通过量化方法评估企业战略变化趋势与特点。 测量公司战略调整的程度可以通过评估年度区间内组织的战略资源配置变化来实现。如果在这一期间内的配置波动较大,则认为公司的策略调整更为激进;反之则较为保守。 具体操作步骤如下: 首先,收集企业战略资源的六个维度指标数据,这些包括三个基本资源配置指标和三个费用结构指标。这六个维度分别为: - 广告及宣传投入:销售费用与营业收入的比例 - 研发投资:无形资产净值占营业收入的比例 - 固定资产更新度:固定资产净值相对于原值的比例 - 期间费用支出:管理费用与营业收入的比率 - 存货水平:存货价值占营业收入的比例 - 财务杠杆系数:(短期借款+长期借款+应付债券)除以权益账面价值 接着,计算这六个指标在过去五年内的方差;然后将得到的结果根据行业标准进行标准化处理。最后,把经过标准化的六项数据加总起来,得出每个企业在每年的战略调整指数Ch。

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  • Stata2000-2022
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    本研究利用Stata软件编写代码,分析2000年至2022年间中国上市公司的战略调整程度,通过量化方法评估企业战略变化趋势与特点。 测量公司战略调整的程度可以通过评估年度区间内组织的战略资源配置变化来实现。如果在这一期间内的配置波动较大,则认为公司的策略调整更为激进;反之则较为保守。 具体操作步骤如下: 首先,收集企业战略资源的六个维度指标数据,这些包括三个基本资源配置指标和三个费用结构指标。这六个维度分别为: - 广告及宣传投入:销售费用与营业收入的比例 - 研发投资:无形资产净值占营业收入的比例 - 固定资产更新度:固定资产净值相对于原值的比例 - 期间费用支出:管理费用与营业收入的比率 - 存货水平:存货价值占营业收入的比例 - 财务杠杆系数:(短期借款+长期借款+应付债券)除以权益账面价值 接着,计算这六个指标在过去五年内的方差;然后将得到的结果根据行业标准进行标准化处理。最后,把经过标准化的六项数据加总起来,得出每个企业在每年的战略调整指数Ch。
  • 2006-2022僵尸企业识别及构建过(附Stata
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    本研究提供了一份详尽的数据集,涵盖2006至2022年间中国上市公司的僵尸企业识别情况,并详细记录了数据的采集、处理与分析全过程。附带的原始数据及Stata代码能够帮助研究人员复现结果或进行深入探索。 僵尸企业识别 持续更新版本,请关注获取最新数据。 【原创整理,严禁转载】 参考文献: [1] 黄少卿, 陈彦. 中国僵尸企业的分布特征与分类处置[J]. 中国工业经济, 2017(03): 24-43. 计算说明: 识别僵尸企业条件为扣除各类补贴后实际利润总额连续若干年之和为负,即: 其中本段落选取T=2(即连续三年)作为基准进行识别。 为了确定一家企业的实际利润,需要考虑政府补贴与信贷补贴。这里用最低应付利息与实际支付利息之间的差值来衡量信贷补贴。 在计算信贷补贴时,需分别算出每年的最低利率和最低应付利息。其中,短期贷款可以采用一年期贷款基础利率(Loan Prime Rate, 简称LPR)进行表示;然而2013年之前中国央行尚未实行集中报价机制,本段落依据每一年调息前后的时间区间以及不同期限的贷款基准利率来加权平均计算各年的平均贷款利率。这里假设样本企业的短期贷款期限满足均匀分布,则将6个月(含)和6个月至1年内(含)的贷款基准利率年化后得到短期借款所需的最低支付利息。
  • 2000-2020全要素生产率分析(LP方法)及Stata.rar
    优质
    本资源包含2000至2020年间中国上市公司全要素生产率分析报告,采用LP方法计算,并提供详细的数据集和Stata编程代码用于重复研究或进一步分析。 2000-2020年上市公司全要素生产率LP法包含原始数据和Stata代码(do文档)的详细介绍可以在相关文献或博客文章中找到。该介绍涵盖了如何使用LP方法计算全要素生产率,并提供了详细的步骤以及所需的数据和代码资源。
  • 高管薪酬粘性Stata(2009-2022,五滚动
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    本资料提供中国A股上市公司高管薪酬粘性的年度数据及五年滚动计算结果,并附有详细分析所需Stata操作代码。时间跨度为2009至2022年。 上市公司高管薪酬粘性数据及Stata代码(2009-2022),采用五年滚动计算方法。
  • 2000-2022全要素生产率及LP法测资料包(含stata do文件和结果).zip
    优质
    该资料包包含2000年至2022年间中国上市公司的全要素生产率数据,以及使用LP方法进行测算的Stata操作代码与执行结果。 2000-2022年上市公司全要素生产率测算(LP法)包括原始数据、Stata do文档及计算结果。 1. 时间范围:从2000年至2022年。 2. 数据来源:涵盖所有上市公司的相关资料。 3. 关键指标: - 证券代码 - 证券简称 - 统计截止日期 - 固定资产净额 - 年份(year) - 股票简称 - 报表类型编码 - 折旧摊销费用 - 支付给职工以及为职工支付的现金 - 购建固定资产无形资产和其他长期资产支付的现金 - 营业总收入和营业收入 - 销售费用、管理费用及财务费用 - 上市日期与成立日期 - 行业代码及其名称 - 员工人数 - 所属省份 4. 测算方法:采用LP法进行分析。 5. 内容构成: 包括原始数据、Stata do文档以及测算结果的展示。 6. 参考文献: 鲁晓东,Z国工业企业全要素生产率估计_1999—2007。
  • 2000-2021企业绿色全要素生产率STATA分析(附
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    本研究运用STATA软件对2000至2021年间中国上市公司的绿色全要素生产率进行了全面分析,提供详细的原始数据与代码供学术界参考使用。 本段落采用SBM-GML模型对企业绿色全要素生产率(GTFP)进行测算。GTFP的评估主要包括投入与产出两方面: **投入方面:** - 资本投入:利用永续盘存法估算每个企业的资本投入。 - 劳动投入:以企业员工人数作为代理指标。 - 能源投入:以上市公司所在城市工业用电量为能源使用情况的代表。 **产出方面:** - 期望产出:采用企业的主营业务收入来衡量期望输出水平。 - 非期望产出:通过考察企业所在地级市的“三废”排放量来进行评估。 此外,文章中还包含了稳健性检验所需的替换指标,并利用SBM-SML方法进行测算。这些数据已经过实证验证并显示出显著性的结果,可以放心使用。如有需要进一步解释或修改,请随时告知。
  • 1992-2021债务融资成本Stata(含).zip
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    本资源包含1992年至2021年间中国上市公司的债务融资成本数据,附带详细的Stata数据分析代码和原始数据文件,便于研究者进行深入的金融分析。 1990-2021年上市公司债务融资资本数据包括原始数据、处理代码及计算结果: 时间范围:1990年至2021年。 来源:上市公司年报 指标: - 编码、年份、证券代码 - 短期借款、长期借款、应付债券、长期应付款以及负债合计 - 行业代码和财务费用明细(包括利息支出,利息收入,资本化金额及手续费等) - 一年内到期的长期借款和其他长期负债 - 是否被特别处理或暂停上市(ST或PT)状态及其退市年份信息 计算方法: 1. C1:企业年度财务费用占期末总负债的比例。 2. C2:(利息支出+手续费支出及其他财务费用)/期末总负债。 3. C3:年度内企业的利息支出与当年长短期借款平均值的比率。 说明:数据中剔除了金融行业,以及在年末被特别处理或暂停上市(ST、*ST或PT)的企业。此外,还排除了未上市及已退市公司的记录,并对连续变量进行了缩尾处理以提高数据分析准确性。
  • 2001-2022字化转型集(包含及结果)
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    本数据集收录了从2001年至2022年间中国上市公司的数字化转型相关数据,涵盖原始资料、分析代码及其输出结果,旨在为学者和研究者提供详实的研究素材。 2001-2022年上市公司数字化转型数据(包含原始数据、计算代码及结果) 时间范围:2001年至2022年。 来源:原始数据来源于Wind数据库的整理。 指标包括: 证券代码、证券简称; 统计截止日期,是否发生ST或*ST或PT情况以及暂停上市状态; 行业分类信息如行业代码和名称; Stkcd、Year(年度)、省份及区域等基本信息; 成立日期与年份、上市年份及其性质如是否为国有公司; 详细的财务数据包括A股股票代码、截止日期,合并标识和调整标识,科目名称以及相应的期初余额元和期末余额元。 此外还包括原值信息及数字化转型程度。 计算说明:企业数字化水平通过分析其年度无形资产明细中的相关项目来衡量。具体而言,在无形资产中包含“软件”、“网络”、“客户端”、“管理系统”或“智能平台”的部分被定义为与数字技术相关的无形资产,然后将同一公司同类别的多个此类项目的总值除以该公司的全部无形资产总额得到一个比例,以此作为企业数字化转型程度的度量指标。 参考文献: 张永珅, 李小波, 邢铭强. 《企业数字化转型与审计定价》