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MFIN6210代写-MFIN6210
时间：2022-11-25
领航名师
MFIN6210
Final Project 上
Oliver 学长
Final Project
MFIN6210-Oliver
1. Idea 相关
回忆各周 paper：
⚫ W7：Innovation Supply 角度：Tax、Financial incentives、Childhood & Innovators
➢ 但是作者并没有研究具体的例如 Tax margin、research 资助等关系
➢ 你能不能从这里出发？
➢ 各州的数据可能难以获取，但每个国家对 innovation 相关的 Tax、经费却有
⚫ W8：使用 Market reaction 对 patents 授权获取 market value of patents
➢ 此处虽然没有能做的 idea，但我们可以使用 replication 中的数据
➢ 作者而且用 market value 对比了 forward citation
➢ 因此我从此处获取的重要的变量 patent_count，patent_fcite，patent_xi(mv) 供大家使用
➢ 后续讲解数据
⚫ W9：构建了一个新的 innovation index：Forward & Backward Similarity
➢ 虽然我们无法像作者一样做 indicator，但我能能否使用作者做好的 indicator？
➢ 该周的 replication 文件中不仅包括了此 paper，同时也对 KPSS 等其他的 dataset 进行
了复制，同理我也获取了 KPSS 的数据库
➢ 我们可以使用 KPSS 或者“该作者”的衡量方式作为我们的 variables
⚫ W10：宗教与 innovation
➢ 上个视频我对该 paper 提出了诸多质疑并后续的改进办法
➢ 有没有可能我们使用 replication 数据库中的 survey，但是只留 religion measure 相关的
5 个变量，然后对 patent 衡量？
➢ 但问题是，上述的 paper 衡量的多以 firm level，W10 paper 却是 country/region level
➢ 因此如果想对此处研究，需要另获取 country level patents
➢ 并想办法得知此 replication 中的 country code 到底对应的是哪些国家
其他 general idea（包括给大家提供的其他学期周课基础内容）
⚫ Governance & management incentives 相关：
➢ 主要研究董事会结构是否影响 innovation？
➢ Female director VS innovation?
➢ Independent director VS innovation?
➢ Committee VS innovation?
MFIN6210-Oliver
➢ CEO/directors compensation VS innovation? (不仅是 CEO 自身薪水涨幅，同样也有 CEO
薪酬组成部分)
➢ 外部：institutional investor(机构) VS innovation?
➢ 随后还可进一步研究如果上述确实有对 innovation 显著影响，那两者共同对 Firm
performance 影响如何？（交互变量）
⚫ 收购相关：
➢ Acq 是否会对拥有更多专利的 tgt firm 给更高的报价？（premium）
➢ Acq announcement 正常 market value 会呈 negative abnormal return，但本身拥有较
多 patent 的 Acq 是否这一现象具有差异性
➢ 需要添加其他 M&A 的变量例如 method of payments 等进行 control
➢ 这个 idea 最大的难点在于，上述的 patent count by firm 的数据是 yearly count，但要
结局 M&A 的问题，需要 code 编写一个 loop，使 stata 自动识别某家公司 “收购前” 总
共的 patents 数量
➢ 曲线救国 idea：抛弃 patent_count，使用 R&D expense 数据代表 innovation，这个数
据虽然不是总计的，但可以研究，例如 “3 年内 R&D expense 比较多的 tgt firm 是否会
受到 Acq firm 的青睐，从而影响收购的成功率”
⚫ IPO 相关：
➢ IPO 进行 post performance 测试比较麻烦，唯一可行的 idea 是对 IPO 当天的
“Underpriced” 是否有影响
➢ 即，会不会越多 patents 的公司，IPO 时的股票越容易 underpriced？也就是市场会非常
喜欢这类公司？从而开盘当天就抢着买，然后拉高了其股价，从而发生 underpriced？
⚫ Venture Capital/PE
➢ 类似于 institutional investor
➢ 此处研究的可分多种：
➢ VC 自身质量高，因此投资的 portfolio company innovation 越强？
➢ 有 VC backed firm innovation 强于 Non-VC backed firm？
➢ 又或者说，VC 只是想要 portfolio firm 赚钱、做大，并不在乎他们的 innovation，因此可
能并不会对 firm innovation 有所帮助？
➢ 又或者说上述均与 VC quality 有关，好的 VC vs 差的 VC
⚫ Country level idea：
➢ 从 country level 来说，首先可以 sum 不同国家在不同 classification 是否有不同倾向性
➢ 不同国家对公司的 tax subsidy、R&D cost 等指标是否影响国家的 patents 产出？
➢ 也可再结合 religion，是否有些国家 “宗教性“ 较高，从而他们的国家给予 innovation 的
关注较少？从而影响 innovation 结果
⚫ 时间 or 疫情维度
➢ 此处我没有获得 “疫情” 期间的 patent 或其他数据，恐怕难以做此类研究。
2. 不同数据库的使用（详见视频）
⚫ 老师提供的数据库太多太杂，甚至还有房价、银行报表。。。我实在想不出来这跟 innovation
有啥关系。。。
⚫ 如果有自己需要的数据，强烈建议直接找老师邮件要，有同学成功要来了一些。。。似乎她好
像并没有意识到我们这是个 coursework 的 master，不是 research master。。。
1) Factset
⚫ 主要可用于下载 M&A、VC、IPO、Board 等，具体可到 idea screening 查询使用
⚫ 以及 Economic 数据，例如 GPD、interest rate 等
MFIN6210-Oliver
2) WRDS
⚫ 强大无比的数据库，啥都能下，但有些数据我用的 5542 账号权限无法 access，只能
找老师要账号密码
⚫ 可右上角搜索 board、M&A、CRSP 等字眼获取数据
⚫ ISS 可曲线救国绕过 BoardEx，但需要结合 Computsat 的 fundamentals 数据库获得
例如公司的 assets、employee、debts 等数据
⚫ 下载见视频
3) OECD
⚫ 世界经合组织提供了 country level 的诸多 innovation 相关
⚫ 见视频
3. 数据初步整理
⚫ 确定好自己的 idea，但确定前需要思考：
➢ 是否具有研究意义？
➢ 数据库是否能找到？
➢ 是否可以使用我们学过的 Multi-reg、FE 等？
1) Innovation 方面数据：
➢ W8 Patents：Patents count、citation、market value (Firm ID by Permno)
➢ Or OECD country level patents
2) 其他方面数据：
➢ Firm characters：AT、LT、EBIT、R&D。。。(Firm ID by Gvkey)
➢ Board characters：gender、board size、CEO compensation。。（Firm ID by Cusip）
➢ Or OECD country level R&D、Tax
⚫ 下载并确定好数据后，由于不同的 dataset 使用的 firm ID 不同，我们需要手动 link 不
同 ID，此处我给大家提供不同 firm ID 我自己做的 linking table
⚫ 我这里使用了 Board.dta 、 KPSS_2020_public.csv 、 linktable.dta 、 board.dta(ISS) 、
firm_All1950-2022.dta(Compustat) 下载&操作见视频
➢ 对 KPSS 数据处理，获得 patents count & citation by firm & year
➢ 对 board 数据处理，获得 female director & independent direct frictions
➢ 对 firm 数据处理，使其 gvkey link to permno
➢ 对 board 数据处理，使其 cusip link to permno
➢ 合并三者获得最终 final version
⚫ 在分布 link firm ID 时，需要从 linktable 源文件中保留你想要 link 的数据，并且可以额
外保留 sic（行业）代码，以备后续 regression fixed effect industry
4. Replication 其他 paper
⚫ 建议网址
➢ Harvard dataverse
➢ Open ICPSR (AEA)
⚫ 通过搜索关键词：Innovation、patent、replication 等逐渐筛选
⚫ 需要找到 replication dataset 使用的是 STATA or CSV(excel) 文件
⚫ 我下了许多 replication dataset，但那些 data 步骤非常多，如果想要使用，需要先把对
应的 paper 研读明白，确保符合我们可以使用的 regression，并从 paper 的 table 中反
推出 dataset 我们可以使用哪一个。
MFIN6210
Final Project 上
Oliver 学长
Final Project
MFIN6210-Oliver
1. Idea 相关
回忆各周 paper：
⚫ W7：Innovation Supply 角度：Tax、Financial incentives、Childhood & Innovators
➢ 但是作者并没有研究具体的例如 Tax margin、research 资助等关系
➢ 你能不能从这里出发？
➢ 各州的数据可能难以获取，但每个国家对 innovation 相关的 Tax、经费却有
⚫ W8：使用 Market reaction 对 patents 授权获取 market value of patents
➢ 此处虽然没有能做的 idea，但我们可以使用 replication 中的数据
➢ 作者而且用 market value 对比了 forward citation
➢ 因此我从此处获取的重要的变量 patent_count，patent_fcite，patent_xi(mv) 供大家使用
➢ 后续讲解数据
⚫ W9：构建了一个新的 innovation index：Forward & Backward Similarity
➢ 虽然我们无法像作者一样做 indicator，但我能能否使用作者做好的 indicator？
➢ 该周的 replication 文件中不仅包括了此 paper，同时也对 KPSS 等其他的 dataset 进行
了复制，同理我也获取了 KPSS 的数据库
➢ 我们可以使用 KPSS 或者“该作者”的衡量方式作为我们的 variables
⚫ W10：宗教与 innovation
➢ 上个视频我对该 paper 提出了诸多质疑并后续的改进办法
➢ 有没有可能我们使用 replication 数据库中的 survey，但是只留 religion measure 相关的
5 个变量，然后对 patent 衡量？
➢ 但问题是，上述的 paper 衡量的多以 firm level，W10 paper 却是 country/region level
➢ 因此如果想对此处研究，需要另获取 country level patents
➢ 并想办法得知此 replication 中的 country code 到底对应的是哪些国家
其他 general idea（包括给大家提供的其他学期周课基础内容）
⚫ Governance & management incentives 相关：
➢ 主要研究董事会结构是否影响 innovation？
➢ Female director VS innovation?
➢ Independent director VS innovation?
➢ Committee VS innovation?
MFIN6210-Oliver
➢ CEO/directors compensation VS innovation? (不仅是 CEO 自身薪水涨幅，同样也有 CEO
薪酬组成部分)
➢ 外部：institutional investor(机构) VS innovation?
➢ 随后还可进一步研究如果上述确实有对 innovation 显著影响，那两者共同对 Firm
performance 影响如何？（交互变量）
⚫ 收购相关：
➢ Acq 是否会对拥有更多专利的 tgt firm 给更高的报价？（premium）
➢ Acq announcement 正常 market value 会呈 negative abnormal return，但本身拥有较
多 patent 的 Acq 是否这一现象具有差异性
➢ 需要添加其他 M&A 的变量例如 method of payments 等进行 control
➢ 这个 idea 最大的难点在于，上述的 patent count by firm 的数据是 yearly count，但要
结局 M&A 的问题，需要 code 编写一个 loop，使 stata 自动识别某家公司 “收购前” 总
共的 patents 数量
➢ 曲线救国 idea：抛弃 patent_count，使用 R&D expense 数据代表 innovation，这个数
据虽然不是总计的，但可以研究，例如 “3 年内 R&D expense 比较多的 tgt firm 是否会
受到 Acq firm 的青睐，从而影响收购的成功率”
⚫ IPO 相关：
➢ IPO 进行 post performance 测试比较麻烦，唯一可行的 idea 是对 IPO 当天的
“Underpriced” 是否有影响
➢ 即，会不会越多 patents 的公司，IPO 时的股票越容易 underpriced？也就是市场会非常
喜欢这类公司？从而开盘当天就抢着买，然后拉高了其股价，从而发生 underpriced？
⚫ Venture Capital/PE
➢ 类似于 institutional investor
➢ 此处研究的可分多种：
➢ VC 自身质量高，因此投资的 portfolio company innovation 越强？
➢ 有 VC backed firm innovation 强于 Non-VC backed firm？
➢ 又或者说，VC 只是想要 portfolio firm 赚钱、做大，并不在乎他们的 innovation，因此可
能并不会对 firm innovation 有所帮助？
➢ 又或者说上述均与 VC quality 有关，好的 VC vs 差的 VC
⚫ Country level idea：
➢ 从 country level 来说，首先可以 sum 不同国家在不同 classification 是否有不同倾向性
➢ 不同国家对公司的 tax subsidy、R&D cost 等指标是否影响国家的 patents 产出？
➢ 也可再结合 religion，是否有些国家 “宗教性“ 较高，从而他们的国家给予 innovation 的
关注较少？从而影响 innovation 结果
⚫ 时间 or 疫情维度
➢ 此处我没有获得 “疫情” 期间的 patent 或其他数据，恐怕难以做此类研究。
2. 不同数据库的使用（详见视频）
⚫ 老师提供的数据库太多太杂，甚至还有房价、银行报表。。。我实在想不出来这跟 innovation
有啥关系。。。
⚫ 如果有自己需要的数据，强烈建议直接找老师邮件要，有同学成功要来了一些。。。似乎她好
像并没有意识到我们这是个 coursework 的 master，不是 research master。。。
1) Factset
⚫ 主要可用于下载 M&A、VC、IPO、Board 等，具体可到 idea screening 查询使用
⚫ 以及 Economic 数据，例如 GPD、interest rate 等
MFIN6210-Oliver
2) WRDS
⚫ 强大无比的数据库，啥都能下，但有些数据我用的 5542 账号权限无法 access，只能
找老师要账号密码
⚫ 可右上角搜索 board、M&A、CRSP 等字眼获取数据
⚫ ISS 可曲线救国绕过 BoardEx，但需要结合 Computsat 的 fundamentals 数据库获得
例如公司的 assets、employee、debts 等数据
⚫ 下载见视频
3) OECD
⚫ 世界经合组织提供了 country level 的诸多 innovation 相关
⚫ 见视频
3. 数据初步整理
⚫ 确定好自己的 idea，但确定前需要思考：
➢ 是否具有研究意义？
➢ 数据库是否能找到？
➢ 是否可以使用我们学过的 Multi-reg、FE 等？
1) Innovation 方面数据：
➢ W8 Patents：Patents count、citation、market value (Firm ID by Permno)
➢ Or OECD country level patents
2) 其他方面数据：
➢ Firm characters：AT、LT、EBIT、R&D。。。(Firm ID by Gvkey)
➢ Board characters：gender、board size、CEO compensation。。（Firm ID by Cusip）
➢ Or OECD country level R&D、Tax
⚫ 下载并确定好数据后，由于不同的 dataset 使用的 firm ID 不同，我们需要手动 link 不
同 ID，此处我给大家提供不同 firm ID 我自己做的 linking table
⚫ 我这里使用了 Board.dta 、 KPSS_2020_public.csv 、 linktable.dta 、 board.dta(ISS) 、
firm_All1950-2022.dta(Compustat) 下载&操作见视频
➢ 对 KPSS 数据处理，获得 patents count & citation by firm & year
➢ 对 board 数据处理，获得 female director & independent direct frictions
➢ 对 firm 数据处理，使其 gvkey link to permno
➢ 对 board 数据处理，使其 cusip link to permno
➢ 合并三者获得最终 final version
⚫ 在分布 link firm ID 时，需要从 linktable 源文件中保留你想要 link 的数据，并且可以额
外保留 sic（行业）代码，以备后续 regression fixed effect industry
4. Replication 其他 paper
⚫ 建议网址
➢ Harvard dataverse
➢ Open ICPSR (AEA)
⚫ 通过搜索关键词：Innovation、patent、replication 等逐渐筛选
⚫ 需要找到 replication dataset 使用的是 STATA or CSV(excel) 文件
⚫ 我下了许多 replication dataset，但那些 data 步骤非常多，如果想要使用，需要先把对
应的 paper 研读明白，确保符合我们可以使用的 regression，并从 paper 的 table 中反
推出 dataset 我们可以使用哪一个。
