基于无条件分位回归的民营上市公司高管薪酬问题研究

高级管理人员的薪酬作为现代企业委托代理关系中的核心问题一直是社会的焦点.本文以我国民营上市公司为样本,首先研究了公司规模、每股收益、营业收入、流动负债和高管持股比例作用于高管薪酬不同分位点处的条件分位偏效应,结果表明它们在不同分位水平下的影响各异;然后为了获得这些因素的一般边际影响,利用无条件分位回归分析了它们的无条件分位偏效应,结果指出公司规模、每股收益和营业收入与各个分位水平的高管薪酬呈不同程度的正相关而流动负债则为负相关,高管持股比例与低分位水平的高管薪酬正相关而对中高分位水平的影响不显著;最后对相关结果进行了对比,发现每个影响因素的条件和无条件分位偏效应有所区别,并且无条件分位偏效应的解释意义更具有现实价值.     

中国上市公司研发支出的非线性调整研究

本文以2011-2016年中国上市公司为研究对象,建立了企业研发支出与主营业务收入之间关系的计量经济模型.研究发现研发支出调整与主营业务收入变动之间存在非线性关系,证实了研发支出存在粘性特征:当主营业务收入上升1%时,研发支出增加0.634%;而主营业务收入下降1%时,研发支出减少0.401%.进一步研究发现,当主营业务收入连续两年下降时,研发支出粘性会降低;研发支出粘性也会随着宏观经济增长幅度、劳动密集程度增加而增大;与民营企业相比较,国有企业的研发支出粘性更大.研发支出粘性的研究有助于揭示企业管理层研发支出调整黑箱.     

基于经济增加值的上市公司自愿性信息披露

以经济增加值作为自愿性信息披露的决策指标,综合考虑产品市场和资本市场,构建成本收益框架下的上市公司自愿性信息披露模型,分析竞争劣势成本和投资者信息解读能力对上市公司自愿性信息披露水平的影响.研究发现,引入资本市场收益后自愿性披露临界水平低于仅仅考虑产品市场的情况;竞争劣势成本的存在使自愿性披露临界水平提高;投资者信息解读能力越高,自愿性披露临界水平越低,披露的概率也增大.最后对上述理论研究结论进行了实证检验.     

ERP与公司盈利绩效:来自沪深上市公司的经验证据

通过收集沪深两市66家上市公司2-12年期大约340个样本观察值数据, 使用广义最小二乘法在我国背景下实证研究了 ERP与公司盈利绩效的关系. 得出了以下两个结论: 采用ERP后, 短期而言(ERP采用后第 1-5年), 我国上市公司的盈利绩效(以ROA、ROE衡量)在统计上 显著降低了; 采用ERP后, 短期而言, 我国上市公司的盈利绩效(以ROA、ROE衡量)在统计上显著降低了, 而在一个较长时期内, 随着时间的推移, 这种负面影响逐年减少, 具有边际收益递增效应, 表现出U型关系; 长期而言, ERP采用对盈利绩效具有统计上显著的正面影响.     

政府和社会资本合作对企业债务期限结构的影响——来自中国上市公司的微观证据

基于2013-2018年我国上市公司微观数据的实证研究表明,政府和社会资本合作会显著影响企业的债务期限结构,即增加长期有息债务、降低短期有息债务占比.此外,相比于建筑、房地产等高负债行业的企业,低负债行业的企业参与政府和社会资本合作项目投资会显著提高自身债务率;从债务期限来看,政府和社会资本合作会增加高负债行业企业的长期有息债务.进一步研究表明,资产流动性是政府和社会资本合作影响企业债务期限结构的作用渠道.     

The effect of corporate governance on debt financing cost of listed companies

In recent years,bank credit business is booming with the increasing borrowing intention of China’s listed companies,and debt financing has become the major approach among listed companies’financing strategies.As a series of institutional arrangements about rights,responsibilities and benefits between different shareholders,corporate governance mechanism has a significant influence on the cost of debt financing.This paper employs variable coefficient panel data model to investigate the relationship of the listed company’s debt financing costs and corporate governance mechanism in terms of structural characteristics and time series characteristics.The results show that optimizing the structure of both Board of Directors and Board of Supervisors,establishing a reasonable management incentive system and reducing the concentration of ownership properly can directly contribute to a lower company’s debt financing costs.Meanwhile,property rights have an interactive influence on corporate governance from four aspects,which indirectly effect in company’s debt financing costs.     

基于最优信用特征组合的违约判别模型——以中国A股上市公司为例

违约判别是信用风险评估的一种方式，提高违约判别精度一直是学界和业界重点关注的问题.本文从最优信用特征组合而不是最优指标组合的角度建立违约判别模型，提高违约判别精度.本文的创新有三个方面：一是以信息值最大为目标建立优化模型，将指标数据划分成能最大区分违约状态的多个信用特征.二是采用弹性网回归对信用特征进行遴选，反推违约判别误差最小的最优信用特征组合.三是以组间离散度与组内离散度之比最大为目标，构建数学规划，反推一组权重，得到线性判别方程.本文基于2000-2017年共2169家中国A股上市公司的数据进行实证，研究表明经过特征划分的线性判别分析、K近邻、支持向量机等模型的精度整体高于没有经过特征划分的模型精度.     

沪市A股上市公司定期公告对信息性和流动性交易行为的影响

利用扩展后的EKOP模型, 从金融市场微观结构的视角, 以沪市A股2005至2009年年报与次年一季度报在同一天发布的402只股票为样本, 分别计算了公告前后样本股票的信息性交易概率(AdjPIN)以及信息性和流动性交易者的交易强度, 发现相对于公告前, 信息性交易者和流动性交易者在公告后的交易强度都有提高, 样本股票的信息性交易概率也有升高; 通过对样本股票公告前后日均交易量变化的回归分析发现, 相对于信息性交易者, 流动性交易者公告前后的交易强度变化较大, 是样本股票交易量变化的主要影响因素.     

基于补偿最小二乘估计法的卫星精密定轨方法

由于卫星轨道观测数据中含有非线性影响因素,必然会降低定轨精度。将半参数回归模型引入卫星批处理定轨方法中,基于半参数回归模型补偿最小二乘估计法,提出了一种卫星事后轨道改进方法,以降低非线性影响并提高定轨精度。当测量数据存在非线性影响因素时,在理论上证明了半参数回归模型补偿最小二乘估计法优于经典最小二乘估计法。最后,对中低轨卫星定轨进行了仿真,结果表明基于半参数回归模型补偿最小二乘估计法的卫星事后轨道改进方法分离出观测数据中的非线性影响因素,从而提高定轨精度。     

中国保险业DEA效率实证分析

运用DEA优势效率模型和劣势效率模型对我国9家保险公司2001年度的DEA综合效率进行测评显示:它们的效率总体上不占优势;运用CCR模型进行Charnes-Cooper线性变换和对偶变换后的模型(D),分析它们2001年的规模效率情况,结果表明大多存在非规模经济现象;运用回归模型分析综合效率、所有制形式对它们总资产报酬收益率的影响,得出总资产报酬收益率与上述两个因素显著正相关.     

中国银行业DEA效率实证分析

采用2007年数据,运用DEA优势效率模型和劣势效率模型对我国14家商业银行的DEA综合效率进行测评,得出了国内商业银行的综合效率排名. 结果表明:国有四大商业银行的效率总体上明显不及新兴股份制商业银行.通过与2003年的数据对比, 认为尽管四大行效率有所增进,但劣势依然明显.研究还运用CCR模型进行Charnes-Cooper线性变换和对偶变换后的模型(D),分析了14家商业银行的规模效率情况, 分析结果表明:四大国有商业银行没有存在明显的规模经济.     

媒体负面报道对公司股价影响的研究:来自白酒塑化剂事件的证据

金融学理论认为,资本价格会因意外重要事件的冲击而发生变化.过去许多文献讨论过股票价格与媒体报道这一外部冲击之间是否存在显著关系,但是,这些研究所得结论并不尽一致.基于此,本文以白酒塑化剂事件为例,分析塑化剂曝光新闻数量对白酒公司股价的影响.研究表明,塑化剂曝光在较长时间内影响了白酒板块的股价,但是曝光事件对各个公司股价影响的程度不一.此外,研究还发现,中央反腐抑制了白酒板块的股价.     

我国物流企业生产效率发展分析

为分析我国物流企业生产效率的发展状况, 利用DEA CCR模型和Window Analysis技术对我国18家物流企业在2001--2006年间的生产效率进行发展分析.通过分析发现: 1) 我国物流市场缺乏有效的市场淘汰机制,物流企业生产效率的个体差异显著; 2)我国港口经营类企业的平均生产效率高于运输仓储类企业的平均生产效率;3) 我国物流企业整体生产效率水平较低,但在所研究的时间内呈稳定且上升的发展状态.     

基于过度自信的上市公司经理股票补偿研究

借鉴Gervais和Daniel等人提出的过度自信表示方法,在假设公司股东风险中性、经理风险厌恶且过度自信的条件下.利用一个简单的两期资本预算决策过程模型和实物期权方法,建立恰当的数学模型研究上市公司经理的过度自信心理偏好对其股票补偿的影响.研究结果表明,使公司价值最大化的股票补偿数量将随着经理过度自信程度的提高而减少;在一定条件下,使公司股东收益最大化的股票补偿数量也将随着经理过度自信程度的增大而减少;在使股东收益最大化的最优股票补偿合同中,过度自信经理要求得到的股票补偿数量一定少于理性经理所要求得到的股票补偿数量;使公司价值最大化的股票补偿数量大于使股东收益最大化的股票补偿数量.     

基于数值转换的隐私保护线性回归方法

企业合作进行数据分析时,很多时候不愿意透漏各自的私有数据.针对这种情况提出了在数据异构分布下通过线性转化和添加随机噪声两种数值转换方法来保护企业的私有数据,阐述了怎样在转换后的数据中得到原始的线性回归方程以及线性回归方程拟合优度的计算,怎样在转换后的数据中对回归方程的线性关系和回归系数进行显著性检验,最后结合算例对这两种数值转换方法进行了分析和对比,实验证明基于线性转化和添加随机噪声的两种数值转换方法可用于解决企业合作中私有数据的线性回归问题.     

基于Salop模型的网络企业横向并购研究

基于Salop圆周城市模型,对网络外部性存在下的市场自由进入与企业横向并购问题进行了研究.论文考虑了并购对成本所产生的影响,通过数值模拟分析了网络外部性对市场均衡结果的影响,将企业竞争与并购理论在网络经济中进行了拓展.研究表明:网络外部性越强,则市场集中度越高,网络企业为了获得更高的利润,具有较强的动机进行横向兼并;市场集中度越高则社会净福利越大,最优行业结构为完全垄断.最后,论文对网络经济下企业竞争范式的转变进行了探讨.     

我国保险公司经营绩效分析: 基于Cone Ratio模型的实证

选用36家寿险公司和32家非寿险公司2005年和2008年的财务数据, 利用Cone Ratio模型对各保险公司进行绩效评价. 将资产风险、定价风险、利率风险及经营风险等引进模型,比较CCR与CR效率值的差异及2005年和2008年的绩效变化,找出效率明显下降的公司, 通过进一步分析其投入产出指标的变动,找出其风险经营问题所在,为监管者及经营者提供相关的政策依据与决策信息.     

我国物流企业生产效率与规模效率

首先利用DEACCR/BCC模型对我国在沪深港证券市场上市的55家物流企业的生产效率和规模效率进行实证比较分析,然后通过相关性分析及多项回归分析研究了规模效率及固定资产规模与生产效率的关系.结果表明：1)大型物流企业相对中小型物流企业而言并不具备显著的效率优势.2)我国物流企业不存在显著的规模效率差异,不应盲目追求资产规模的扩张和重组.3)我国物流企业的纯技术效率大于规模效率对生产效率的影响,物流企业的技术改进比规模扩张更具重要性.4)物流企业生产成本是影响企业生产效率的主要因素,而资产规模和职工工资对生产效率没有显著影响.     

单参数支持向量回归算法

支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法，由于其出色的学习性能，该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点．这种方法已广泛用于解决分类和回归问题．在回归中，标准的支持向量回归算法在采用ε-不敏感损失函数时引入两个参数．为了减小学习复杂性，给出一种单参数约束下的支持向量回归算法，该算法能够减少支持向量的数量，提高程序的运行速度．最后，以一个混沌时间序列预测为例，所给方法同标准支持向量回归算法进行了比较，运行速度明显提高．     

基于模糊回归分析的投资组合选择模型

近年来,在存在模糊性的金融市场中如何进行有效的投资组合管理吸引了学者们的关注,本文利用模糊线性回归对不同市场上长度不一致的股票数据进行了刻画和分析,并在改进的收益和协方差矩阵基础上构建了投资组合选择模型.算例结果表明,在股票数据长度不一致时,基于模糊回归分析的投资组合选择模型比截断数据的投资组合模型以及基于普通最小二乘回归的投资组合模型有更好的表现.