无形资产Jones模型(陆建桥法)
「无形资产Jones模型(陆建桥法)」，覆盖 2001-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 19 个变量，样本量约 82,886。 衡量上市公司基于无形资产调整的盈余管理程度。
| 时间跨度 | 2001-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 19 |
| 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)
- 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] — 中上协行业分类代码(CSRC动态匹配, 制造业取两位如C3, 非制造业取首字母如I)
- IaJonesAbnormal [无形资产Jones异常应计] — 参考陆建桥(1999, 会计研究)的方法, 在基本Jones模型中引入无形资产变量, 计算公式为: TA/A_{t-1} = b0 + b1*(DREV/A_{t-1}) + b2*(PPE/A_{t-1}) + b3*(IA/A_{t-1}) + e, 残差即为异常应计, 用作研究变量, 正值代表向上盈余管理, 负值代表向下盈余管理
- TotalAccruals [总应计] — 计算公式为: 净利润 - 经营活动现金流量净额
- TotalAccrualsTA [总应计比率] — 计算公式为: 总应计 / 上期总资产
- DeltaRev [营收变动额] — 计算公式为: 本期营业收入 - 上期营业收入
- PPE [固定资产] — 固定资产净值
- IA [无形资产] — 无形资产账面价值
- __000000
常见问题
- 「无形资产Jones模型(陆建桥法)」是什么数据集？
- 无形资产Jones模型(陆建桥法)，隶属盈余质量。衡量上市公司基于无形资产调整的盈余管理程度。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 2001-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 19 个变量。核心指标包括：无形资产Jones异常应计、总应计、总应计比率、营收变动额、固定资产、无形资产、__000000。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 本数据集旨在计算基于无形资产Jones模型的操纵性应计利润，用于衡量上市公司的盈余管理程度。该模型在经典Jones模型的基础上，引入了无形资产变量，以更全面地捕捉影响应计利润的因素，尤其适用于无形资产占比较高的企业。其核心思想是通过行业-年度截面回归，将总应计利润分解为正常应计部分和异常应计部分，后者即为盈余管理的代理变量。 总应计利润（$TA$）定义为净利润与经营活动现金流量净额之差，反映了权责发生制下未实现现金收付的利润部分。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。模型的自变量包括：营业收入变动额（$\Delta Rev$），用以捕捉公司正常经营增长带来的应计变化；固定资产净值（$PPE$），用以反映折旧等非现金费用对应计利润的影响；以及无形资产账面价值（$IA$），用以捕捉无形资产摊销等对应计利润的影响。 核心模型通过以下行业-年度截面回归进行估计： $$ \frac{TAt}{A{t-1}} = \beta0 + \beta1 \frac{\Delta Revt}{A{t-1}} + \beta2 \frac{PPEt}{A{t-1}} + \beta3 \frac{IAt}{A{t-1}} + \epsilont $$ 其中，$TAt$为第$t$年的总应计利润，$A{t-1}$为第$t-1$年末（即第$t$年期初）的总资产，$\Delta Revt$为第$t$年营业收入相对于第$t-1$年的变动额，$PPEt$为第$t$年末固定资产净值，$IAt$为第$t$年末无形资产账面价值。 对每个行业-年度组合分别进行上述回归，得到的残差$\epsilont$即为异常应计利润（$IaJonesAbnormal$）。正值表示公司进行了增加利润的盈余管理，负值则表示进行了减少利润的盈余管理。与修正Jones模型不同，本模型在自变量中未对应收账款变动进行调整，并明确加入了无形资产变量。 补充说明 - 行业分类依据中上协行业分类标准进行分组（制造业取二级代码前两位，其他行业取门类首位）。 - 为进行有效的行业-年度截面回归，要求每个行业-年度组合内的有效观测数不少于一定数量。 - 对所有连续变量在1%和99%分位数处进行了缩尾处理，以控制极端值的影响。 参考文献 [1]陆建桥.中国亏损上市公司盈余管理实证研究[J].会计研究,1999(9):25-35. [2]Dechow P M, Sloan R G, Sweeney A P. Detecting earnings management[J]. The Accounting Review, 1995, 70(2): 193-225. [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.
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