应计质量(DD模型)

字段字典

• Symbol [股票代码] — 股票代码
• StkName [证券简称] — 证券简称
• 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] — 中上协行业分类代码
• IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
• Industry [行业分类] — CSRC行业分类代码
• DDAbnormal [DD异常应计] — DD模型回归残差，数值越大异常应计越多
• AccrualQuality [应计质量] — 计算公式为：DD模型异常应计的5年滚动标准差，数值越大质量越低
• WCAccruals [营运资本应计] — 计算公式为：非现金流动资产变动-非债务流动负债变动(亿元)。单位：元
• WCAccrualsTA [营运资本应计/资产] — 计算公式为：营运资本应计/平均总资产。单位：比例

常见问题

「应计质量(DD模型)」是什么数据集？

应计质量(DD模型)，隶属盈余质量。衡量企业盈余信息的可靠性。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1991-2025 年。

包含哪些变量/指标？

共 16 个变量。核心指标包括：DD异常应计、应计质量、营运资本应计、营运资本应计/资产。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 83,798 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 应计质量是衡量公司盈余信息可靠性的重要指标。Dechow和Dichev（2002）提出的模型认为，高质量的应计项目应与过去、现在和未来的经营活动现金流紧密相关。该模型通过估计营运资本应计与经营活动现金流之间的拟合关系，将回归残差定义为异常应计，其波动性（标准差）则反映了应计质量的高低。具体而言，首先计算营运资本应计（WCAccruals），定义为非现金流动资产变动减去非债务流动负债变动。然后，以平均总资产（TA）为标准化基准，计算标准化后的营运资本应计（WCAccruals/TA）以及过去一期、当期和未来一期的标准化经营活动现金流（CFOlag/TA, CFO/TA, CFOlead/TA）。 核心计算步骤为：在每一年度，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）分组，进行横截面回归。回归模型如下： $$ \frac{WCAccruals}{TA} = \alpha + \beta1 \frac{CFO{t-1}}{TA} + \beta2 \frac{CFOt}{TA} + \beta3 \frac{CFO{t+1}}{TA} + \epsilon $$ 其中$WCAccruals$为营运资本应计，$CFO$为经营活动现金流量净额，$TA$为平均总资产。回归得到的残差$\epsilon$即为$DDAbnormal$（DD异常应计），其绝对值越大，表明应计项目与现金流的匹配程度越差，异常应计越多。 最终的核心指标$AccrualQuality$（应计质量）定义为$DDAbnormal$在过去连续5年内的滚动标准差。该标准差越大，意味着公司异常应计的波动性越高，应计质量越低。 补充说明 - 计算$WCAccruals$时，非现金流动资产变动与非债务流动负债变动均基于资产负债表项目计算。 - 计算标准化比率时，分母$TA$为平均总资产，即（期初总资产 + 期末总资产）/ 2。 - 为控制极端值的影响，在回归前对所有连续变量在1%和99%分位数上进行缩尾处理。 - 进行行业-年度横截面回归时，要求每个分组内至少有10个有效观测值。 - 计算5年滚动标准差时，要求窗口期内至少有3个非缺失的$DDAbnormal$观测值。 参考文献 - Dechow P M, Dichev I D. The quality of accruals and earnings: The role of accrual estimation errors[J]. The Accounting Review, 2002, 77(s-1): 35-59.

如何获取该数据集？

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