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1、第十二章 琼斯模型本章导读：本章对琼斯模型做了简单介绍，以及给出了琼斯模型的详细stata程序及解释，使学生能够对琼斯模型在stata应用有更清晰的认识。11.1 琼斯模型简介 琼斯模型主要认为公司主营业务收入的变动会带来营运资本变动导致企业应计利润的变动，固定资产会产生折旧从而带来应计利润的减少，因此Jones模型用销售收入增量（REV）以及固定资产原值（PPE）作为自变量，建立总应计的多元线性回归方程，通过参数估计，预测事件期的可操纵性应计。具体的计算是分为两步：首先利用估计期（P）的时序数据，将总应计（TA）回归到总应计的非操纵性成分决定因子（REV和PPT）式中 公司j在t年的应计项目
2、总额；公司j在t年的收入与t-1年收入的差额；公司j在t年的财产、厂房和设备总额；反映除与以外的参差项目对所带来的影响；需要进行估计的常数。选为变量是为以公司经营活动收入变动额为基础，计算出流动资产和负债的非操纵性应计项目。同理，是以公司的资本性资产投资额为基础，计算出折旧费用的非操纵性部分。利用上述模型，求出各参数的系数估计值（），然后运用事件期（t）的数据，计算出非操纵性应计的预期。那么： 式中，p为调查年份；为公司j在p年的应计项目总额；括号内是根据回归模型预测出该年度非操纵性应计项目。因此即为公司j在p年的操纵性应计项目的预测数。11.2 琼斯模型的stata程序和解释clear/*c
3、lear这个命令，在Stata 9.2之前，表示清空掉内存中的所有数据，包括变量、矩阵等等；但Stata 10以后，矩阵就无法清空*/set memory 200m/*修改内存值为200兆，memory表示查看Stata所使用的内存大小以及改变Stata最大可以使用的内存。如图12.1*/图12.1cd d:stata/*设置将所有的数据集保存在指定的路径d:/sas programe/data里，前面三个命令一般可以认为是一个固定的格式 */use acc2006,clear/*打开d:/sas programe/data路径下的acc2006.dta数据集*/sort dm year/*按
4、公司代码和年度排序*/xtset dm year/*定义面板数据，dm为公司代码，year为年份,回车后显示如下图12.2*/图12.2*define the total accrual/*定义应付项目总额*/gen ca=bs43/*bs43为流动资产*/gen lagca=l.ca/*定义lagca为流动资产的滞后一期,当数据集为面板数据时，可以直接用l.变量名 表示其滞后一期的变量，滞后两期变量表示为l2.变量名*/gen chgca=ca-lagca/*chgca为流动资产差额*/gen cl=bs116/* bs116为流动负债*/gen lagcl=l.cl/*滞后一期的流动负债*
5、/gen chgcl=cl-lagcl/*流动负债差额*/gen cash=bs5+max(bs6,bs10)/*bs5为货币资金，bs6,bs10分别为短期投资，短期投资净额*/gen lagcash=l.cash/*现金的滞后一期值*/gen chgcash=cash-lagcash/*现金差额*/gen stdebt=bs90+bs111/*bs90为短期借款，bs111为一年内到期的长期借款*/gen lagstdebt=l.stdebtgen chgstdebt=stdebt-lagstdebt/*短期有息负债差额*/gen accrual=(chgca-chgcash)-(chgc
6、l-chgstdebt)/*应计项目*/gen ast=bs89/*bs89为总资产*/gen lagast=l.bs89/*上一期总资产*/*define the total accrual based on Jones(1991)/* 按Jones(1991)定义的应计项目总额*/gen ta=accrual/lagast/*公司的应计项目总额TA*/*define the independent variables based on Jones (1991)/* 按Jones(1991)定义的被解释变量*/gen sale=is5/*sale定义为为主营业务收入*/gen lagsale
7、=l.is5/*定义上一期的主营业务收入*/gen dsale=sale-lagsale/*公司主营业务收入的差额*/gen chgsl=dsale/lagast/*用总资产调整的公司主营业务收入差额*/gen fix=bs71/lagast/*定义fix为固定资产除以总资产*/gen size=1/(lagast/1000000000)/*定义size，总资产以亿元为单位*/sort dm/*merge dm using d:statasic2.dta,uniqusing/*合并数据集，此数据集在d:statasic2.dta路径下，uniqusing是sic2数据集中的每个公司的观测是唯一
8、的，如果合并的两个数据集每个公司的观测都是唯一的，则后用unique，而如果是将按ac2006合并到sic2中，则用uniqmaster*/tab _merge/*列出_merge不同取值的频率，_merge =1、2、3 其中_merge=1表示此观测值只出现在原来的数据集中，_merge=2表示此观测值只出现在新加入的数据集中，_merge=3表示此观测值同时存在于两个数据集中，*/keep if _merge=3/*保留同时存在于两个数据集中中的观测值*/drop _merge/*去掉_merge变量*/drop if ta=. | chgsl=./*去掉应急项目总额和主营业务收入收入差
9、额缺失的观测值*/sort sic2 year/*按行业和年份排序*/save jones1.dta,replace/*保存修改的数据集*/*approach1/*第一种方法*/*using the whole observations/*运用全样本*/use jones1,clear/*打开数据集jones1*/winsorizeJ ta chgsl fix size,suffix(w)/*对数据集中的变量ta chgsl fix size进行winsorize，默认是上下1%。变量winsorize后生成新变量后缀为w */sum *w size/*对所有后缀为w的变量和size做描述性统
10、计*/pwcorr *w size,sig/*求所有后缀为w的变量、size间的相关系数，并列出相关系数的显著性水平*/quietly by sic2 year:reg taw chgslw fixw sizew,noconstant/*分行业年度回归，不显示回归结果*/predict nda,xb/*根据以上回归得出因变量的拟合值nda*/predict da,resid/*根据以上回归方程，产生参差序列的变量*/sum taw nda da/*对taw，nda，da做描述性统计分析*/save da.dta,replace/*保存数据集为da*/*approach2/*方法二*/*usin
11、g the sample with enough observations in industry-yearuse jones1,clear/*打开数据集*/by sic2 year:gen obs=_N/*按行业和年度对观测值编号*/drop if obs15/*去掉观测值编号小于15*/winsorizeJ ta chgsl fix size,suffix(w)/*对数据集中的变量ta chgsl fix size进行winsorize，默认是上下1%。变量winsorize后生成新变量后缀为w */sum *w size/*对所有后缀为w的变量和size做描述性统计*/pwcorr *w size,sig/*求所有后缀为w的变量、size间的相关系数，并列出相关系数的显著性水平*/quietly by sic2 year:reg taw chgslw fixw sizew,noconstant/*分行业年度回归，不显示回归结果*/predict nda,xb/*根据以上回归得出因变量的拟合值nda*/predict da,resid/*根据以上回归方程，产生残差序列的变量*/sum taw nda da/*对taw，nda，da做描述性统计分析*/save da1.dta,replace/*保存数据集为da1*/
