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| 內容簡介： |
会计研究方法分为分析性与经验性两大类。多元回归统计与案例分析构成经验性会计研究方法的基础，这两类分析需要研究者结合不同数据结构熟练应用Stata软件。本书聚焦经验性会计研究方法，以经典实证会计理论为基础，完整而简练地展现了“方法?数据?代码”三位一体的现代会计研究的真实场景。具体包括分析性研究与经验性研究、横截面数据回归分析、时间序列数据的回归分析、面板数据回归分析、回归分析方法的应用和经验会计研究项目的实施，其中，回归分析方法的应用分三章阐述，全书一共八章内容。
本书适用于会计学、财务管理与审计类专业的硕士研究生、博士研究生、教师以及从事实证研究的学者。
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| 關於作者： |
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吴良海，中央财经大学和北京工商大学联合培养管理学（会计学）博士，安徽工业大学商学院会计系教授，硕士生导师，中国注册会计师，中国注册资产评估师等。主要讲授课程：“会计研究方法”“数量分析方法”“财务管理学”等。主持国家社会科学基金课题2项；省重大及重点教改课题2项，安徽工业大学研究生yi流教材建设项目1项；省高校人文社科重大项目1项，省科技厅软科学及其他各类课题多项。入选国家社科基金项目通讯评议、学位论文通讯评议、中国博士后科学基金评审及安徽省科技厅项目评审等专家库。近年来探索基于Stata与Python的智能文本大数据会计，已出版专著、教材10余部，发表论文100余篇。
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| 目錄：
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第一章 分析性研究与经验性研究001
第一节分析性研究001
第二节经验性研究007
第三节本章小结019
主要参考文献020
第二章 横截面数据回归分析022
第一节横截面数据回归分析介绍022
第二节横截面数据回归模型024
第三节横截面数据回归分析方法025
第四节横截面数据回归分析出现的问题027
第五节横截面数据回归分析方法的应用030
主要参考文献045
第三章 时间序列数据的回归分析046
第一节时间序列数据概述046
第二节时间序列回归模型048
第三节时间序列分解050
第四节指数平滑法预测055
第五节ARIMA模型057
第六节动态回归模型058
主要参考文献062
第四章 面板数据回归分析064
第一节绪论064
第二节面板数据模型基础066
第三节面板数据模型的估计与检验069
第四节面板数据模型的扩展070
第五节面板数据回归分析方法的应用073
第六节面板数据回归分析方法的发展及展望089
主要参考文献090
第五章 回归分析方法的应用（上）：决策有用性的信息观091
第一节概念091
第二节网络平台互动与股价崩盘风险095
第三节企业ESG表现与短债长用108
主要参考文献120
第六章 回归分析方法的应用（中）：决策有用性的计量观122
第一节 决策有用性的计量观122
第二节决策有用性的计量观应用124
主要参考文献137
第七章 回归分析方法的应用（下）：经济后果与实证会计理论139
第一节经济后果139
第二节实证会计理论140
第三节案例分析142
主要参考文献158
第八章 经验会计研究项目的实施159
第一节案例研究方法159
第二节实证会计研究方法166
主要参考文献178
附录 Stata在实证会计中的应用180
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| 內容試閱：
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在会计学科蓬勃发展的今天，严谨的研究方法已成为推动理论创新与实践进步的核心引擎。随着实证研究在会计领域的深度渗透，掌握科学的研究范式与高效的分析工具，不仅是学术探索的技能，更是连接学术前沿与现实问题的重要桥梁。《会计研究方法及Stata应用》一书正是为回应这一时代需求而著的，旨在为会计学者、研究生及实务工作者提供一套系统、实用且紧跟前沿的方法论指南。
一、研究方法的二元融合：理论与实证的对话
会计研究长期存在“分析性”与“经验性”两条并行的路径。分析性研究通过逻辑推演构建理论模型，揭示会计现象的内在机制（如信息披露均衡模型）；经验性研究则依托数据实证检验理论假设（如政策冲击的准自然实验）。二者并非对立，而是互补共生。
·分析性研究聚焦抽象建模，以简驭繁。通过“无信息披露成本模型”等案例，阐释如何通过假设设定、均衡求解与理论诠释，提炼会计现象的本质规律。
·经验性研究强调实证设计，以数据为尺。从假设提出、变量构建到稳健性检验，以“环境规制对企业税收规避的影响”为例，完整呈现DID（双重差分）模型的应用逻辑与Stata实现流程。
这种二元框架的贯通，旨在培养“理论驱动实证，实证反哺理论”的辩证思维，避免读者陷入“重技术轻思想”或“重思辨轻验证”的误区。
二、Stata：会计实证研究的利器
工欲善其事，必先利其器。Stata以强大的数据处理能力、灵活的编程环境及丰富的计量模块，成为会计实证研究的首选工具。本书突破传统方法论“重理论、轻操作”的局限，实现“方法-数据-代码”三位一体化。
·技术全覆盖：从横截面数据的异方差处理到面板数据的固定效应与动态GMM估计（动态面板数据广义矩估计），均配有详尽的Stata命令与结果解读。
·实战化导向：每章均嵌入真实研究案例（如控股股东股权质押与股份回购政策选择），提供完整可复现的代码框架（如平行趋势检验、机制分析、经济后果检验等），使读者能够做到即学即用。
·附录精要：附录“Stata在实证会计中的应用”，浓缩高频操作模板，涵盖数据清洗、描述统计、回归诊断及结果输出，助力读者高效研究。
三、内容架构：从基础到前沿的渐进探索
本书以“方法-数据-应用”为逻辑主线，层层递进。
1.方法论基石（第一、八章）
解析分析性与经验性研究的哲学基础，并拆解研究项目的实施流程，筑牢学术规范意识。
2.数据类型深挖（第二至四章）
·横截面数据：聚焦OLS（普通最小二乘法）、Logit/Tobit模型及共线性、异方差问题。
·时间序列数据：涵盖分解、平滑、ARIMA（自回归积分移动平均模型）与动态回归。
·面板数据：剖析固定效应、随机效应选择及空间面板扩展。
3.研究场景应用（第五至七章）
紧扣会计学核心议题——决策有用性（信息观、计量观）与经济后果，通过ESG表现、股价崩盘风险等案例，展示方法在具体场景的落地应用。
会计研究既是科学，亦是艺术。科学在于方法的严谨——无论是理论模型的逻辑自洽性，还是实证设计的因果识别力；艺术在于对问题的洞察——从纷繁的数据中提炼规律，于制度背景下诠释价值。我们期待本书成为读者探索会计世界的“工具箱”，帮助读者在理论与数据的交响中，奏响创新的强音。
本书是师生合作、历经数载凝练而成的教改成果。全书编写大纲由吴良海、胡芳芳、陈丽雯和杨露设计，各章及附录初稿的具体分工是：第一章，许绪；第二章，张秋雨；第三章和第八章，陈丽雯；第四章，张芷蕙；第五章，陈露露；第六章，陈婵媛；第七章，李格格；附录由吴良海和吴晗嫣共同撰写完成。后续修改及最后的统稿工作由吴良海、陈丽雯、胡芳芳和杨露共同完成。
本书为安徽工业大学研究生一流教材《会计研究方法》（2022yljc012）、“公司治理与公司会计”安徽省高校领军人才团队引进重点资助项目、安徽省研究生名师工作室（2024yjsmsgzs018）的研究成果。谨以本书献给所有致力于会计学术深耕的同行者。书中不足之处，恳请学界同仁不吝指正。
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