京东上的劳力士是高仿表吗盘点劳力士日志复刻手表顶级货 Stata学习：如何复刻一篇实证论文？（六）
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盘点劳力士日志复刻手表顶级货 高档精品复刻表高仿手表微信号：6963220 （无需点开，直接加微信咨询）高仿十年老店，目前买的人最多的渠道。 每款宇舶表传世之作新品的发布总是备受宇舶表藏家们的期待，MP-10线性陀传动系统陀飞轮钛金腕表也不例外。全新时计一经发布便获得广泛关注，成为瞩目焦点。圆润且流畅的设计及精致复杂的蓝宝石镜面，并搭载同样精密复杂的机芯，成就出将设计与功能完美融合的典范佳作。全新时计生动诠释了机械装置与美学设计密不可分的理念，而这正是打造传世系列腕表作品的核心。 Norqain Adventure Sport Chrono 44毫米腕表展现了品牌精湛的制表技艺。黑色DLC涂层精钢表壳，直径达到44毫米，表耳宽52毫米，厚度为16毫米，坚固而精致。滚花单向旋转表圈采用相同材质制成，前15分钟有标记，后5分钟有凹槽，倒三角形内有零点，既实用又具有设计感。表壳右侧装饰有一对计时按钮，与旋入式上链表冠相得益彰。左侧则刻有Norqain的标志性铭牌，还可根据个人喜好刻上独特的铭文。表盘采用品牌标志性的蔚蓝色调，与黑色小表盘的对比鲜明，令人眼前一亮。 4. 有关劳力士手表更换表带的小妙招； 5. 教您如何精确调整劳力士手表表带上手长度。 推荐12313132【编号：AHG83736963220】（店铺中不定期更新款式细节） 行业专家提醒大家：“劳力士身为经典品牌，深受广大表迷追捧。市面上仿制n厂的黑水鬼款式虽众，选表务必仔细甄别。” 在众多仿制劳力士黑水鬼手表中，许多消费者对其外观钟爱有加。因厂家在生产阶段特别注重设计，使仿制手表在外观上高度还原原版风貌，展示出绝佳的时尚品位，从而备受广大消费者喜爱。除此以外，表身质量同样取决于生产工艺。仅有严把工艺关，方确保表身稳定性。挑选一款理想的仿真手表对消费者来说可谓是一种挑战，而诸如奢表会这样的热销手表销售平台，无论是商品品种抑或是服务素质均得到良好保证，全力满足大众对于手表的追求。然而购表之时，请务必选择正规途径，以免误买低价劣质产品。只有目标明确，选购质量合格的手表，您才能够得到更加出色的使用体验。 期待各位读者在留言区踊跃发表见解，与笔者进行有意义的交流。更希望你们将本文转发至亲朋好友圈，共同探讨，共享独到的购表心得与实用小技巧。此次大会议题：如何根据个人喜好，挑选心仪的手表，赶快加入讨论吧！ 高档精品复刻表高仿手表微信号：6963220（无需点开，直接加微信咨询）高仿十年老店，目前买的人最多的渠道。 前情回顾 文献来源 本文考察了中南大学任晓航副教授及其团队在2023年发表在Energy Economics上的“Does carbon price uncertainty affect stock price crash risk? Evidence from China”文章的实证部分的可复现性。 Ren等（2023）探讨碳价不确定性对股价崩盘风险的影响。利用2011-2018年中国上市公司数据的动态面板模型，发现高碳价格不确定性增加了股价崩盘风险。碳价格不确定性的影响在重污染行业和《巴黎协定》后阶段更为突出。碳价格不确定性导致股价暴跌的两个潜在渠道是管理者对坏消息的囤积和投资者的异质性。此外，减少企业内外的信息不对称可以减轻碳价格不确定性对股价崩盘风险的影响。结果表明，碳价格的不确定性作为一个未被充分探索的新因素，由普遍的巨灾风险抑制引起，对股票价格有意想不到的重要影响。 本文发现，Ren等（2023）给出了数据集，但并没有给出代码。因此本文试图用代码还原该论文结果（所有语句均需要放入do文件运行）。需要注意的是，每张表格的复刻方式不唯一，本文仅采用其中一种方法。感兴趣的读者可以设计其他解法予以验证。 数据来源 Ren, X., et al. (2023). Does carbon price uncertainty affect stock price crash risk? Evidence from China Appendix B. Supplementary data【编号：AHG8373数据】（给出了独立的分析师预测结果、股价崩盘、上市公司数据、碳价波动率、盈余管理结果的dta文件） 合并数据 cd "C:Download1-s2.0-S0140988323001871-mmc1Regression results" use 上市公司数据, clear merge m:1 year using 碳价波动率, nogen keep(1 3) foreach i in 股价崩盘 盈余管理结果 分析师预测结果{ merge 1:1 companyid year using `i', nogen keep(1 3) } drop I-L la var ssrq 上市日期 la var zczj 资产总计 la var zccs 注册城市 la var zcsf 注册省份 la var cp 碳价不确定性 la var lncp 碳价不确定性自然对数 ren companyid Stkcd compress save 复刻六, replace d 得到： Contains data from 复刻六.dta Observations: 36,459 Variables: 54 27 Apr 2023 06:12 ---------------------------------------------------------------------------------- Variable Storage Display Value name type format label Variable label ---------------------------------------------------------------------------------- Stkcd double %10.0g companyid year float %10.0g year ssrq int %td.. 上市日期 industry str3 %9s industry gzwzczxj double %10.0g gzwzczxj gdzcje double %10.0g gdzcje wxzcje double %10.0g wxzcje zczj double %10.0g 资产总计 zccs str15 %15s 注册城市 zcsf str9 %9s 注册省份 ipoyear int %10.0g ipoyear TobinQ double %10.0g TobinQ Turnover double %10.0g Turnover Size double %10.0g Size Lnsize double %10.0g Lnsize Capex double %10.0g Capex PPE double %10.0g PPE Asset_growth double %10.0g Asset_growth Firm_Age byte %10.0g Firm_Age Intangible double %10.0g Intangible HHI double %10.0g HHI ROE double %10.0g ROE Growth double %10.0g Growth EPS double %10.0g EPS Institutional double %10.0g Institutional ROA double %10.0g ROA Duality byte %10.0g Duality Independent double %10.0g Independent Top1 double %10.0g Top1 Analysts double %10.0g Analysts Lev double %10.0g Lev Cash_Holding double %10.0g Cash_Holding MTB double %10.0g MTB tze double %10.0g tze Investment double %10.0g Investment cp double %10.0g 碳价不确定性 lncp double %10.0g 碳价不确定性自然对数 Ret double %10.0g Ret LW byte %10.0g LW Crash byte %10.0g Crash sigma double %10.0g sigma NCSKEW double %10.0g NCSKEW DUVOL double %10.0g DUVOL 证券代码 str6 %9s 证券代码 行业代码 str3 %9s 行业代码 Industry str3 %9s DA float %9.0g AbsDA float %9.0g accm float %9.0g 实际每股收益 double %10.0g 调整前每股收益 预测每股收益~值 double %10.0g (mean) 预测每股收益 预测每股收益~差 double %10.0g (sd) 预测每股收益 FERROR float %9.0g FERROR FDISP float %9.0g FDISP ---------------------------------------------------------------------------------- Sorted by: Stkcd year 作者采用的模型是： 图源：Ren等（2023） 作者采用动态面板模型进行分析，并采用系统GMM方法。此外，根据Roodman（2009），作者对回归结果进行了两种检验： Hansen检验，表明所选工具变量的有效性 AR(2)检验，检验误差项是否具有序列相关性 当两个对应的p值都大于0.1时，这意味着该模型通过了两个检验，并且系统GMM的估计始终有效。 Roodman, D. (2009).How to do Xtabond2: An Introduction to Difference and System GMM in Stata. The Stata Journal: Promoting Communications on Statistics and Stata, 9(1), 86–136. 表1：描述性统计 作者排除了金融行业公司样本中的数据。合并各种数据后，排除了缺少财务数据的公司样本。作者最终样本包括2011年至2018年的13712个样本观测值。还对模型中所有连续变量在1%和99%的水平上缩尾。 图源：Ren等（2023） 但是本文发现，合并后的数据量大于13712： use 复刻六, clear ren (lncp Ret sigma Lev Lnsize Analysts Institutional ) (LNCPUN RETPCT SIGMA LEV SIZE ANA INS) xtset Stkcd year qui foreach v of var NCSKEW DUVOL RETPCT SIGMA ROA LEV SIZE ANA INS MTB{ g L_`v' = L.`v' } keep if !mi(NCSKEW,DUVOL,LNCPUN,L_NCSKEW,L_DUVOL,L_RETPCT,L_SIGMA,L_ROA,L_LEV,L_SIZE,L_ANA,L_INS, tabstat NCSKEW DUVOL LNCPUN L_NCSKEW L_DUVOL L_RETPCT L_SIGMA L_ROA L_LEV L_SIZE L_ANA L_INS L_MTB 得到： Variable | N Mean SD Min p25 p50 p75 Max
Stata学习：如何复刻一篇实证论文？（六）