现金流量Jones模型(DD模型)
「现金流量Jones模型(DD模型)」，覆盖 2001-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 21 个变量，样本量约 82,886。 衡量企业基于应计利润的盈余管理程度。
| 时间跨度 | 2001-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 21 |
| 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 [股票简称] — 当年股票简称
- 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] — 中上协行业分组(制造业C取两位，其他取首字母)
- CashFlowJonesAbnormal [现金流量Jones异常应计] — 参考Pae (2005, RQFA)和Dechow & Dichev (2002, TAR)的方法，在基本Jones模型基础上加入t-1/t/t+1三期经营现金流量，计算公式为：行业-年度截面回归残差，正值代表正向盈余管理，负值代表负向盈余管理。用作研究变量，绝对值越大代表盈余管理程度越高
- TotalAccruals [总应计利润] — 计算公式为：净利润减去经营活动现金流量净额
- TotalAccrualsTA [总应计利润比] — 计算公式为：总应计利润除以滞后一期总资产
- DeltaRev [营业收入变动] — 计算公式为：当年营业收入减去上年营业收入
- PPE [固定资产] — 固定资产净额
- CFOLag [滞后经营现金流] — 计算公式为：上一年度经营活动产生的现金流量净额
- CFO [当期经营现金流] — 当年经营活动产生的现金流量净额
- CFOLead [前瞻经营现金流] — 计算公式为：下一年度经营活动产生的现金流量净额，最新年度无法计算
- Revenue
常见问题
- 「现金流量Jones模型(DD模型)」是什么数据集？
- 现金流量Jones模型(DD模型)，隶属盈余质量。衡量企业基于应计利润的盈余管理程度。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 2001-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 21 个变量。核心指标包括：现金流量Jones异常应计、总应计利润、总应计利润比、营业收入变动、固定资产、滞后经营现金流、当期经营现金流、前瞻经营现金流、Revenue。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 本数据集基于现金流量Jones模型计算上市公司的异常应计利润，用于衡量其盈余管理程度。该模型由Dechow & Dichev (2002) 和 Pae (2005) 提出，在经典的Jones模型基础上，纳入了过去、当期及未来三期的经营现金流量信息，以更好地捕捉应计利润与现金流实现之间的映射关系，从而更准确地估计不可操纵的正常应计利润。其核心思想是，高质量的应计利润应能更好地预测未来现金流，而异常的应计利润则可能反映了盈余管理行为。 首先，计算总应计利润$TAt$，其定义为净利润$NIt$与经营活动现金流量净额$CFOt$之差，即$TAt = NIt - CFOt$。为消除公司规模的影响，所有变量均使用期初总资产$A{t-1}$进行标准化。核心的自变量包括：营业收入变动额$\Delta REVt$、固定资产净额$PPEt$、滞后一期的经营现金流$CFO{t-1}$、当期经营现金流$CFOt$以及未来一期的经营现金流$CFO{t+1}$。 在计算过程中，按中上协行业分类（制造业取二级代码前两位，其他行业取门类首位）和年度进行分组，对每个行业-年度截面估计以下回归模型，以获取该组内正常应计利润的估计参数： $$ \frac{TAt}{A{t-1}} = \beta0 + \beta1 \frac{\Delta REVt}{A{t-1}} + \beta2 \frac{PPEt}{A{t-1}} + \beta3 \frac{CFO{t-1}}{A{t-1}} + \beta4 \frac{CFOt}{A{t-1}} + \beta5 \frac{CFO{t+1}}{A{t-1}} + \epsilont $$ 其中$TAt$为总应计利润，$A{t-1}$为期初总资产，$\Delta REVt$为营业收入变动额，$PPEt$为固定资产净额，$CFO{t-1}$、$CFOt$、$CFO{t+1}$分别为滞后、当期及前瞻的经营现金流量净额。 模型回归后得到的残差$\epsilont$即为现金流量Jones异常应计($CashFlowJonesAbnormal$)。该残差代表了总应计利润中无法被经济基本面变量（收入、固定资产及现金流）解释的部分，通常被视为盈余管理的代理变量。正值表示公司可能进行了增加利润的盈余管理，负值则表示可能进行了减少利润的盈余管理，其绝对值越大，通常被认为盈余管理程度越高。 补充说明 - 为控制极端值的影响，所有连续变量在行业-年度截面回归前均进行了上下1%的缩尾处理。 - 行业-年度截面回归要求每组内至少有15个有效观测值，不满足此条件的组不进行回归，其异常应计值为空。 - 前瞻经营现金流$CFO{t+1}$需要用到下一年的数据，因此对于最新年度数据无法计算。 参考文献 [1]Dechow P M, Dichev I D. The quality of accruals and earnings: The role of accrual estimation errors[J]. The Accounting Review, 2002, 77(4): 35-59. [2]Pae J. Expected accrual models: The impact of operating cash flows and reversals of accruals[J]. Review of Quantitative Finance & Accounting, 2005, 24(1): 5-22. [3]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.
- 如何获取该数据集？
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