考虑财务报告中文本风险信息的财务困境预测

现有的财务困境预测研究大多忽略了公司在年度财务报告中以文本形式披露的风险信息,而相比于公司披露的其他类型的文本,这些风险信息能够更加直接和前瞻地反映公司经营中的潜在重要风险。创新性地引入财务报告中的文本风险信息进行财务困境预测,并构建了能够反映所披露的风险对公司产生影响的可能性的文本特征指标——风险可能性,而后采用机器学习方法构建预测模型。基于2006~2020年美国35706个上市公司年度样本的实证研究发现：在常用的财务及市场各类定量指标的基础上,融合财务报告中的文本风险信息能够显著提升公司财务困境的预测效果;相比于其他常用文本特征指标,本研究提出的风险可能性指标在财务困境预测中表现的重要度最高;定量指标的财务困境预测能力随着预测时间窗口的提前而明显下降,而文本风险信息的预测能力不仅没有下降,还呈现出了更为显著的提升效果。本研究可以帮助市场投资者、监管机构理解如何解读公司在财务报告中披露的文本风险信息,并为实现财务困境预测中融合文本信息提供了理论指导。     

金融冲击对企业成本粘性的影响

代理理论认为,在信息不对称和管理防御假说下,管理层会做出偏离企业价值最大化的决策,尤其是在动荡和不确定环境下,更是如此.为探究金融冲击,这个不确定因素,是否会强化管理层对企业成本粘性的影响,本文以沪深A股2002-2017年上市公司为研究样本,基于GARCH方法对金融冲击与企业成本粘性的关系进行实证检验.研究表明:股市...     

Transformation Processes of the Corporate Development in Russia: Social Responsibility Issues

The financial and economic crisis made visible the level of readiness to changes in the different types of organizations throughout the world and Russia. The variation of social and economic programs implemented by governmental and corporate sectors is widely seen; not all of them work positively for population, especially in the emerging markets countries. In the same time 20 years of the market economy in Russia, for instance, have definitely built a new social and economic system; but has Russia changed fundamentally in the management techniques? The presented paper generalizes some trends of the corporate development in Russia in the context of social responsibility and socio-economic transformation. The author attempts to define the place of Russia on the world map of corporate social responsibility.     

基于效用的公司证券定价与资本结构选择

考虑到市场的不完备性,本文基于效用无差别定价原理,研究公司证券主观价值,分析最优资本结构,计算最优破产触发水平. 本文发现：1)对于给定的债券发行量,随着非系统风险增加,股权主观价值逐渐减小,财务杠杆逐渐增大,这一结果与完备市场相反;2) 与完备市场下资本结构相比,非完备市场下最优财务杠杆较小,债权的收益率溢价较大;3)股权的系统风险和非系统风险溢价随着公司收益流增加而减少;4) 投资者的风险态度和非系统风险对破产选择、股权和债权的主观价值有显著影响.     

中国金融状况与实体经济发展研究——来自中国2000-2017年月度数据

运用混合创新时变系数随机方差向量自回归模型(mixture innovation time-varying parameter vector autoregressive models with stochastic volatility,MI-TVP-SV-VAR)构建中国金融状况指数(MFCI)测度中国金融状况,并基于非对称多重分形去趋势交叉相关分析法(multifractal asymmetric detrended cross-correlation analysis,MF-ADCCA算法)分析MFCI对实体经济发展的预测能力.以我国2000-2017年月度数据为研究样本,实证结果显示:各金融状况变量的权重均具有灵活时变性,股票价格、债券价格、房地产价格在MFCI中的权重较大;MFCI在样本期间能够与实体经济发展保持趋势上的一致性,且领先于实体经济发展(EC)的变动;基于MF-ADCCA算法的非对称相关性检验得出MFCI与EC具有持久的交叉相关性,MFCI的下降会导致EC的下降,MFCI的上升会导致EC的上升;MFCI对EC的交叉影响改变了单独序列本身的非对称影响,说明中国金融状况对实体经济发展的前期影响作用存在,MFCI具有对实体经济发展的预测作用.跨期相关性检验得出MFCI对实体经济的预测作用在6个月内效果更显著.     

超大城市对我国经济的影响有多大?基于劳动投入,TFP和工资差异的分析

本文建立Rosen-Roback空间均衡模型,将总产出的增长分解为劳动投入、全要素生产率(total factor productivity,TFP)以及工资差异变化的结果,通过模型测算各城市、尤其是超大城市对我国经济的贡献度.利用285个地级及以上城市2002-2015年数据的研究表明,上海、深圳、北京、广州4座超大城市的模型贡献率排名前列、且都大于简单测算贡献率.要素分解测算表明,超大城市对全国经济的正面影响来自TFP提高和劳动投入增长,而工资差距扩大是超大城市带来的负面影响."反事实"研究的结果表明,从2002年到2015年,5座超大城市(京沪津广深)使得全国总产出增长提高了25.33%;如果5座超大城市不对全国的工资差异产生影响,那么我国的总产出还将再提高15.09%.本文研究还发现,长三角和珠三角的区域经济发展更为均衡,而京津冀地区的整体发展不够协调.鉴于之前还没有研究利用我国地级市层面的数据分析过超大城市对我国经济的影响,我们的研究填补了这一空白.根据实证研究的结果,本文提出了两点建议,其一是要进一步缩小全国平均工资与超大城市平均工资的差异,其二是要进一步推进京津冀地区协同发展.     

基于期限结构溢价的商业银行信用利差测算模型与实证

商业银行的信用利差系指银行债与国债年到期收益率的差额, 既反映市场众多投资者对特定银行信用风险程度的认同, 又是银行债投资决策的重要依据. 通过同一信用等级银行债到期收益率曲线上、不同期限的到期收益率之差确定T-1年的利率期限结构溢价, 通过T年期银行债的到期收益率减去T-1年的利率期限结构溢价来确定1年期银行债的到期收益率, 建立了基于期限结构溢价的商业银行信用利差测算模型和违约概率测算模型, 并对可得到数据的46家商业银行进行了实证研究. 本文的创新与特色一是通过用特定银行债T年期的理论到期收益率r_y,T减去收益率曲线上的同一信用级别银行债T-1 年利率期限结构溢价r_p,T-1、来确定特定银行债1年期到期收益率r_y,1, 解决了现有理论公式仅仅能够测算T年这一整个时段的到期收益率、无法确定特定债券1年期到期收益率、因而无法计算债券利差的难题. 二是通过1年期的银行债与国债到期收益率的比较给出各有关银行的实际信用利差, 反映资本市场对各有关商业银行信用风险的认同, 为银行债的发行定价和投资决策提供依据. 三是通过折算到同一基准日的国债与银行债实际到期收益率的比较来反映真实的信用利差, 解决了各种债券由于发行日不同而无法进行比较的问题. 四是通过实证研究得到了与穆迪公司对我国银行信用风险排序一致的结果, 验证了本模型的合理性. 实证研究结果表明, 四大国有商业银行违约概率最低, 地区性的城市商业银行违约概率较高, 上市银行的违约概率居中.     

老龄化对房价的影响机制:基于中国的实证研究

随着我国逐渐步入深度老龄化社会,老龄化对房地产市场的影响将日益凸显.本研究系统分析了老龄化影响房地产价格的理论机制,识别与筛选出关键传导渠道,并基于我国31省市数据,采用面板模型及门限面板等计量模型进行验证.实证结果表明:老龄化对房价存在直接的负向影响,且在预期、人口规模、城镇化率、人均可支配收入促进房价增长的机制中存在负向调节作用;同时,经济发展及城镇化会在一定程度上缓解老龄化对房价的负向影响.老龄化对房价的负向影响是否胜过其他因素对房价的正向影响取决于我国目前所处的经济发展水平及城镇化水平.     

金融系统压力:指数化测度及其溢出效应研究

2008年全球金融危机的爆发及其冲击促使监管者更多的关注全球金融市场的关联网络特征及金融风险在各金融市场间的传导机制.本文基于全球向量自回归模型(GVAR),从关联网络的视角构建了金融压力溢出效应模型,考察信贷市场、资本市场、外汇市场、债券市场和货币市场等五个金融子市场压力在不同国家和市场间的传导及其动态演变.研究结果表明,美国是全球金融市场中金融压力主要溢出者;发达经济体主要通过其资本市场和货币市场影响我国的信贷市场、资本市场和外汇市场,而新兴经济体金融压力则主要影响我国的债券市场和货币市场.资本市场和货币市场是不同国家和金融子市场间金融压力传染的重要路径.2014年以来国际金融市场压力对我国金融市场的影响远高于金融危机时期,且资本市场和外汇市场所受影响更为显著.     

The Role of White Precious Metals in the Allocation of General Asset

White precious metals have often been regarded as industrial raw materials in the past.With the introduction of the Silver ETF in 2006 and Platinum as well as Palladium ETFs in 2010,their role in asset allocation has become more and more important. This paper selects five countries with rapid economic development(BRICS) as the research scope. The authors select silver, platinum and palladium to test whether these three kinds of white precious metals have the effect of hedging risk in general asset(stocks, bonds and foreign exchange). The authors find that, first of all, the three white precious metals have no stable effect on the BRICS stock market. Second, silver can better hedge the bond market of the BRICS, the authors suspect that this phenomenon is related to the fact that silver is a traditional financial asset and its trading volume is large. Third, white precious metals are good hedge assets for foreign exchange investment. Finally, the authors find that platinum can reduce the yield variance of all portfolios, indicating that platinum is an investment target that can effectively reduce the variance of portfolio returns within the BRICS.     

基于TVS-MHAR模型金融市场高频多元波动率的预测

本文基于Kalli和Griffin(2011)的时变稀疏模型和多元HAR模型,构建了具有时变稀疏性的多元HAR模型(TVS-MHAR),并利用中国上证综指、沪深300期货和国债期货的五分钟高频数据,对金融市场的已实现波动率矩阵进行预测.本文通过Cholesky转换方法保证预测波动率矩阵的正定性.通过对不同多元波动率模型的预测结果进行数值比较和经济比较,本文发现,本文构建的TVS-MHAR模型无论对于短期预测、中期预测还是长期预测都具有最高的预测精度和最大的投资改善.同时,时变多元波动率模型可以获得比固定参数模型更好的预测效果,高频数据模型比低频数据模型获得更大的投资改善.     

股市是经济的晴雨表吗?--基于2005-2017年沪深300指数和采购经理人指数数据

本文采用去趋势交叉相关性分析(DCCA)、多重分形去趋势交叉相关性分析(MF-ADCCA)、基于时间延迟的DCCA算法,选取2005年4月至2017年6月沪深300指数和采购经理人指数数据,对中国股市与经济的相依性、非对称性及传导方向进行研究,并引进DCCA交叉相关系数进行国内外比较分析,结果表明总体来看,股市与经济的交叉相关具有持久性,说明股市与经济存在相互影响;股市与经济的交叉相关具有非对称性:股市收益率(经济增速变化量)呈上升趋势比下降趋势时的交叉相关更具有持久性,同时,二者走势存在背离现象,说明股市不是经济的晴雨表;二者之间传导方向是双向的,且相同时滞时,股市对经济的影响更大;与美、英两国比较,中国股市与经济的交叉相关程度最弱.上述结果为宏观经济预测和调控提供重要参考.     

信贷错配和商业银行脆弱性特征下的金融加速器效应

基于我国经济现实,放松企业同质性(国有企业与民营企业)和"完美银行"的隐含假设,将国有、民营的"二元"信贷错配和商业银行脆弱性特征引入带有金融加速器效应的DNK-DSGE模型.模拟结果表明,随着金融市场约束条件的不同,金融加速器效应存在显著性差异.由于放松了"完美银行"假设,外界微小冲击通过企业资产负债表和银行资产负债表双重扩大(收缩)机制,使得金融加速器效应更加显著,又由于我国典型的国有企业与民营企业"二元"信贷错配的存在,造成了我国整体外部融资风险升水的杠杆率弹性被低估,对金融加速器效应又具有一定的冲抵效应.模拟结果还表明,信贷错配和商业银行脆弱性特征叠加的外部冲击影响程度存在差异,其货币政策对调控通货膨胀效果最好,对调控总产出效果欠佳.同时其外部冲击具有传递性和持续性,并且这种持续性会延长1～2个季度.本研究可为宏观调控决策提供理论依据.     

中国出口商品结构的预测分析

出口商品结构是指一国时外贸易中各商品组成部分在贸易总体中的地位和比例关系，它可以反映国家经济发展水平和商品的国际市场竞争力。运用球坐标变换的成分数据预测方法，研究我国出口商品结构的动态变化规律，对中国出口商品结构的发展趋势进行分析与预测。研究表明．近十年期间我国的出口商品结构正快速由劳动密集型商品向资本密集型和技术密集型商品过渡．初级产品比重的不断下降，机械及运输设备的比重迅速提高。研究结果为进一步分析我国产业结构的调整方向、优化我国的出口商品结构提供参考信息。     

我国上市公司融资方式选择的时机取向分析

鉴于上市公司融资方式的选择是在一定的价值目标的指引下,对特定的内外部环境做出的反映,将上市公司的融资方式分为增发、配股、可转债、企业债和银行债五大类,运用多元Logistic回归的方法对我国上市公司融资方式选择的时机特征进行实证分析.实证结果表明上市公司具有强烈的权益融资需求,证券市场融资制度的变化是引导上市公司融资方式选择的重要因素,而就微观层面而言,规模大、盈利能力好、融资规模大、负债水平合适、国有股比例高的上市公司倾向于采取权益融资.     

金融危机背景下中美投资者情绪的传染性分析

投资者负面情绪在市场之间的传染将会加速金融危机的蔓延.因此,随着我国资本市场的逐步开放,研究投资者情绪传染对我国资本市场的影响已变得越来越迫切.本文分别在中国和美国市场构建投资者情绪代理指标,研究金融危机背景下中美市场投资者情绪的传染效应.通过格兰杰因果检验发现美国市场投资者情绪对中国市场投资者情绪存在单向传导,并以反映金融市场之间的关联程度的Copula传染指数进行进一步的传染性分析,结果表明:美国市场投资者情绪对中国市场投资者情绪的传染性在不同时期呈现出不同的大小关系,随着中国资本市场不断开放,其传染性随之增强,尤其是在次贷危机发生时,投资者的传染性达到最大.     

公司资产具有跳-扩散过程的债务证券定价

综合考虑违约风险与市场风险对公司债务证券价格的影响,用非齐次的泊松过程描述突发事件发生的强度函数,试图完善Zhou（1997,2001）的模型,利用远期风险中性测度变换方法,在随机利率环境下建立跳-扩散过程的公司资产价值模型,分析违背绝对优先规则时公司债券的定价与信用差价买权的定价.     

基于二元经济结构的中国通货膨胀驱动因素与动态行为研究

中国是个开放经济国家，同时又具有典型的二元经济结构，这两个经济特征可能从以下三方面影响中国的通货膨胀：首先，进口中间品的价格可能影响厂商的生产成本；其次，农产品价格尚未放开（多为政府指导定价特征）可能使得食品定价方式与非食品定价方式不同；再次，农村剩余劳动力转移将影响城镇劳动力市场的均衡，进而影响厂商的生产成本.与以往有关中国通货膨胀的研究文献不同，本文从微观主体的动态最优决策出发，构建了囊括上述三方面影响的中国新凯恩斯菲利普斯曲线理论模型，并引入了货币政策冲击的影响.实证结果表明，非食品部门中前瞻型企业占主导，约占2/3，非食品价格调整时期约为三个季度；包含二元经济和开放经济因素的实际边际成本以及农村剩余劳动力转移对通货膨胀有显著影响，但用利率度量的货币政策直接供给效应在统计上不显著.     

为清洁空气买单?空气质量对我国房地产价格的影响研究

自2013年中国国家环境保护部开始检测PM2.5指数以来,空气质量对国民经济的影响日益受到重视.雾霾现象已经蔓延到全国各地,其是否会影响房地产价格?本研究基于我国280个地级市2002-2016年的数据,运用空间计量模型实证检验了空气质量对房地产价格的影响,并分别从不同时期及不同区域层面进行了异质性分析.研究得出,房价和PM2.5浓度在全国的分布存在空间聚集效应.从全国范围看,空气质量会对房价产生负向作用,PM2.5浓度每上升1个单位,造成房价下降0.37%.不同时间阶段空气质量都对房价存在影响,但在宏观调控加强时,空气质量的影响效果会被削弱.从区域层面看,经济发展水平的差异会影响空气质量对房价的作用效果,经济越发达的地区空气质量对房价的影响越强.     

互联网环境下的理财产品信用价差影响因素研究

互联网理财产品信用价差受到了广泛关注,本文从探究系统性、非系统性和互联网等风险因子所隐含的信息出发,分析各风险因子对互联网理财产品信用价差大小的贡献程度,找出影响信用价差大小的关键因素.其中,互联网金融理财产品的信用价差利用Nelson-Siegel-Svensson模型构建无风险收益序列并结合零波动率价差法计算得到,并根据文献建立了系统性、非系统性和互联网等风险因子体系.实证结果表明,互联网金融发展指数对互联网金融理财产品信用价差存在显著影响;利率期限结构调整的债券市场收益率、银行业景气指数、采购经理人指数、居民消费指数、非系统性债券指数波动率也对互联网金融理财产品信用价差存在显著影响.然而,反映股票市场系统性风险因子的上证综指、非系统性股票波动率、广义货币供应量对互联网金融理财产品信用价差无显著影响.