基本Jones模型(原始收入变动口径)
「基本Jones模型(原始收入变动口径)」,覆盖 2001-2025 年,频率 年度,上市公司层级,含 17 个变量,样本量约 82,886。 衡量企业盈余管理程度。
| 时间跨度 | 2001-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 17 |
| 样本量 | 82,886 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 6位股票代码
- StkName [股票名称] — 股票简称(动态匹配当年名称)
- Year [年份] — 财务年度
- Province [省份] — 公司注册所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
- City [城市] — 公司注册所在城市
- CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册所在区县
- CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 当年行业分类代码
- IndustryName [行业名称] — 当年行业分类名称
- Industry [行业分类] — 中上协行业分类分组代码(动态匹配当年行业)
- BasicJonesAbnormal [Jones基本模型异常应计] — 参考Jones (1991, JAR)的方法,计算公式为:以总应计/滞后总资产为因变量,以1/滞后总资产、营收变动/滞后总资产、固定资产净值/滞后总资产为自变量进行行业-年度截面回归,残差即为异常应计。正值表示正向盈余管理,负值表示负向盈余管理
- TotalAccruals [总应计] — 计算公式为:净利润 - 经营活动现金流量净额
- TotalAccrualsTA [总应计/滞后总资产] — 计算公式为:总应计 / 滞后期总资产
- DeltaRev [营收变动] — 计算公式为:当期营业收入 - 上期营业收入
- PPE [固定资产净值] — 资产负债表中的固定资产净值
常见问题
- 「基本Jones模型(原始收入变动口径)」是什么数据集?
- 基本Jones模型(原始收入变动口径),隶属盈余质量。衡量企业盈余管理程度。
- 该数据集的时间范围是?
- 覆盖 2001-2025 年。
- 包含哪些变量/指标?
- 共 17 个变量。核心指标包括:Jones基本模型异常应计、总应计、总应计/滞后总资产、营收变动、固定资产净值。完整字段清单(变量名·中文名·说明)见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的?
- 频率为年度,上市公司层级。
- 样本量有多大?
- 约 82,886 条观测。
- 数据是如何测算/获取的?
- 指标定义与计算方法 盈余管理是公司管理层为实现特定目标而对财务报告进行干预的行为。Jones (1991)提出的基本Jones模型是学术界广泛用于度量操纵性应计利润(即异常应计)的经典模型。该模型的核心思想是通过行业-年度截面回归,将总应计利润分解为与公司正常经营活动相关的非操纵性部分和由管理层自由裁量产生的操纵性部分。模型估计出的残差即为异常应计利润,其正值通常被解释为正向盈余管理(调增利润),负值则被解释为负向盈余管理(调减利润)。 首先,计算总应计利润$TA{i,t}$,其定义为净利润与经营活动现金流量净额之差,即$TA{i,t} = NI{i,t} - CFO{i,t}$。为消除公司规模的影响,将总应计利润用期初总资产$A{i,t-1}$进行标准化,得到因变量$TA{i,t}/A{i,t-1}$。 随后,构建行业-年度截面回归模型以估计非操纵性应计利润。模型的自变量包括:截距项(以$1/A{i,t-1}$形式引入)、营业收入变动额$\Delta REV{i,t}$(当期营业收入减去上期营业收入)除以期初总资产、以及固定资产净值$PPE{i,t}$除以期初总资产。行业分组依据中上协行业分类标准(制造业取二级代码前两位,其他行业取门类首位)。回归模型如下: $$ \frac{TA{i,t}}{A{i,t-1}} = \alpha1 \frac{1}{A{i,t-1}} + \alpha2 \frac{\Delta REV{i,t}}{A{i,t-1}} + \alpha3 \frac{PPE{i,t}}{A{i,t-1}} + \epsilon{i,t} $$ 其中,$\Delta REV{i,t}$为营收变动,$PPE{i,t}$为固定资产净值。使用该模型对每个行业-年度组合进行回归,得到的回归残差$\epsilon{i,t}$即为异常应计利润$BasicJonesAbnormal$,代表无法由公司正常营收增长和固定资产规模解释的应计部分,通常被视为盈余管理的代理变量。 补充说明 - 为控制极端值对回归结果的影响,对所有连续变量在行业-年度层面进行了1%和99%分位数的缩尾处理。 - 进行行业-年度回归时,要求每个分组内至少有10个有效观测值。 参考文献 [1] Jones J J. Earnings management during import relief investigations[J]. Journal of Accounting Research, 1991, 29(2): 193-228. [2] 黄梅,夏新平.操纵性应计利润模型检测盈余管理能力的实证分析[J].南开管理评论,2009,12(5):136-143.
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