论文复制系列第1篇文章，论文名《延付高管薪酬对银行风险承担的政策效应——基于银行盈余管理动机视角的PSM-DID分析》，作者是何靖老师，文章发表在2016年第11期的《中国工业经济》上
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一、摘要
摘要
二、研究背景
研究背景1
研究背景2
研究背景3
研究背景4
知识补充
盈余管理
盈余管理
PSM
可以看看先前的推送
模型系列-PSM原理介绍
模型系列-PSM（stata实操）
DID
可以看看先前的推送
模型系列-DID入门(附Stata操作)
三、模型设计
研究模型1
本文的假设：
假设1：当控制其他因素时，延付高管薪酬将导致银行更低的收益波动性
在假设1的基础上，进一步推断，银行的收益波动性越低，则高管进行盈余平滑的动机越弱。换言之，延付高管薪酬可能减轻银行通过LLP的计提进行盈余管理的动机。由此提出：
假设2：当控制其他因素时，延付高管薪酬能降低银行通过LLP计提进行盈余管理的动机。
（一）模型一
模型1
模型1
模型1
（二）模型二
模型2
模型2
模型2
变量定义
变量定义
四、实证分析
（一）倾向得分匹配处理
PSM1
注：以下hj或不标注代表文献作者所作注释，pyx为皮壹侠所作注释
*hj数据用PSM.dta(基础回归用PSM 2010-2013.dta，稳健性检验分别用PSM 2010-2012(稳健性检验).dta和PSM 2010-2011(稳健性检验).dta)
*hj协变量为2009年，输出变量loan10、npl10、roa10则是2010年的相应指标。
*pyx定义种子
set seed 10101
*pyx生成随机数
gen ranorder=runiform()
*pyx将数据库随机整理
sort ranorder
pyx基础回归
*pyx设定工作路径
cd D:\data\2019\hj
*pyx导入数据
use psmjchg.dta,clear
*pyxPSM基础回归
psmatch2 treat cap lpr lev ldr loan npl roa,outcome(loan10) kernel ate ties common
1
*pyx平衡性检验
pstest cap lpr lev ldr loan npl roa,both graph
2
3
*pyx平衡性检验图示
psgraph
3
4
稳健性检验略，可看源代码
**** 数据用 DID 2010-2013.dta
***** 第一步：进行psm（之前已经进行）
***** 第二步：利用PSM的结果检验 延付高管薪酬对银行收益波动性的影响。
***** pyx设定工作路径
cd D:\data\2019\hj
***** pyx导入数据
use did1013.dta,clear
***** （1）检验2010-2013年的平均处理效应
gen gd= t* treated
xtset i year
VNIM
gen vnimw= vnim* _weight
xtreg vnimw gd t dumy2 dumy3 dumy4,fe
est store vnim_fe
xtreg vnimw gd t treated loang cap size lpr ldr gdpg lev roe dumy2 dumy3 dumy4,fe
est store vnim_fecon
est table vnim_,b(%7.4f) star(0.1 0.05 0.01)
est table vnim_,b(%7.4f) t(%7.4f)
5
VEBTP
gen vebtpw= vebtp * _weight
xtreg vebtpw gd t dumy2 dumy3 dumy4,fe
est store vebtp_fe
xtreg vebtpw gd t treated loang cap size lpr ldr gdpg lev roe dumy2 dumy3 dumy4,fe
est store vebtp_fecon
est table vebtp_,b(%7.4f) star(0.1 0.05 0.01)
est table vebtp_,b(%7.4f) t(%7.4f)
6
zscore
gen zscorew= zscore * _weight
xtreg zscorew gd t dumy2 dumy3 dumy4,fe
est store zscore_fe
xtreg zscorew gd t treated loang cap size lpr ldr gdpg lev roe dumy2 dumy3 dumy4,fe
est store zscore_fecon
est table zscore_,b(%7.4f) star(0.1 0.05 0.01)
est table zscore_,b(%7.4f) t(%7.4f)
7
将以上三表整理有
8
9
**** （2）动态边际效应的检验
gen gd2= dumy2* treated
gen gd3= dumy3* treated
gen gd4= dumy4* treated
xtset i year
VNIM
xtreg vnimw gd2 gd3 gd4 dumy2 dumy3 dumy4 treated ,fe
est store vnim_fe
xtreg vnimw gd2 gd3 gd4 dumy2 dumy3 dumy4 treated loang cap size lpr ldr gdpg lev roe gdpg,fe
est store vnim_fecon
est table vnim_,b(%7.4f) star(0.1 0.05 0.01)
est table vnim_,b(%7.4f) t(%7.4f)
10
VEBTP
xtreg vebtpw gd2 gd3 gd4 dumy2 dumy3 dumy4 treated ,fe
est store vebtp_fe
xtreg vebtpw gd2 gd3 gd4 dumy2 dumy3 dumy4 treated loang cap size lpr ldr gdpg lev roe,fe
est store vebtp_fecon
est table vebtp_,b(%7.4f) star(0.1 0.05 0.01)
est table vebtp_,b(%7.4f) t(%7.4f)
11
zscore
xtreg zscorew gd2 gd3 gd4 dumy2 dumy3 dumy4 treated ,fe
est store zscore_fe
xtreg zscorew gd2 gd3 gd4 dumy2 dumy3 dumy4 treated loang cap size lpr ldr gdpg lev roe,fe
est store zscore_fecon
est table zscore_,b(%7.4f) star(0.1 0.05 0.01)
est table zscore_,b(%7.4f) t(%7.4f)
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整理以上三图有：
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**** 第三步：检验盈余管理行为
**** （1）检验平均处理效应
gen llpw= llp* _weight
gen t_ebtp=tebtp
gen tre_ebtp=treatedebtp
gen gd_ebtp=ttreatedebtp
xtreg llpw ebtp t treated t_ebtp tre_ebtp gd gd_ebtp dumy2 dumy3 dumy4,fe
est store llp_fe
14
xtreg llpw ebtp t treated t_ebtp tre_ebtp gd gd_ebtp rp1 rp2 sign lco npl chnpl loan loang gdpg dumy2 dumy3 dumy4,fe
est store llp_fecon
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**** （2）考虑动态性
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gen dumy2_ebtp=dumy2ebtp
gen dumy3_ebtp=dumy3ebtp
gen dumy4_ebtp=dumy4*ebtp
gen gd2_ebtp=gd2ebtp
gen gd3_ebtp=gd3ebtp
gen gd4_ebtp=gd4*ebtp
xtreg llpw ebtp dumy2 dumy3 dumy4 dumy2_ebtp dumy3_ebtp dumy4_ebtp treated tre_ebtp gd2 gd3 gd4 gd2_ebtp gd3_ebtp gd4_ebtp,fe
est store llp_fedt
xtreg llpw ebtp dumy2 dumy3 dumy4 dumy2_ebtp dumy3_ebtp dumy4_ebtp treated tre_ebtp gd2 gd3 gd4 gd2_ebtp gd3_ebtp gd4_ebtp rp1 rp2 sign lco npl chnpl loan loang gdpg,fe
est store llp_fedtcon
est table llp_,b(%7.4f) star(0.1 0.05 0.01)
est table llp_,b(%7.4f) t(%7.4f)
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