Using a runs test, we find that the

Using a runs test, we find that these two loan loss specific timeliness measures are quite stable through time. We find that over 56% and 66% of banks have a z-statistic less than À1.68, for each measure respectively, suggesting that these measures are stable over time for the majority of banks provisioning. We modify their approach to suit our investigation of bank-quarter lending. We first estimate the following cross-sectional model. Similar to Khan and Watts (2009), we remove bank-quarters with price per share less than $1 or negative book value of equity26

結果 (繁體中文) 1:

使用運行測試，我們發現，這兩種貸款損失的具體措施，及時性均通過時間相當穩定。我們發現，超過56％和66％的

銀行有Z-統計小於À1.68，每項措施分別，這表明這些措施是穩定隨著時間的推移，為廣大銀行撥備。我們修改他們的方法，以適應我們的銀行季度貸款調查。我們首先估計下面的橫截面模型。汗和Watts（2009）類似，我們除去銀行季度每股價格低於$ 1或equity26負賬面價值

結果 (繁體中文) 2:

通過運行測試，我們發現這兩個貸款損失的具體及時性措施在時間上是相當穩定的。我們發現，超過56%和66%

銀行每個指標的 z 統計量分別低於 1.68 度，這表明這些措施對於大多數銀行撥備而言是長期穩定的。我們修改他們的方法，以適應我們對銀行季度貸款的調查。我們首先估計以下橫截面模型。與 Khan 和 Watts （2009 年）類似，我們刪除了每股價格低於 1 美元或股票負帳面價值的銀行季度26

結果 (繁體中文) 3:

通過運行測試，我們發現這兩個特定於貸款損失的及時性度量在時間上是相當穩定的。我們發現超過56%和66%的
各銀行的z統計量分別小於1.68，這表明這些措施對大多數銀行的撥備是穩定的。我們修改了他們的方法，以適應我們對銀行季度貸款的調查。我們首先估計下麵的橫截面模型。與Khan和Watts（2009）類似，我們删除每股價格低於1美元或帳面淨值為負的銀行季度26