机构投资者持股能提高上市公司盈余持续性吗?——基于中国A股上市公司的经验证据

随着机构投资者在中国资本市场发挥越来越重要的作用,其行为会影响公司业绩和盈余质量。本文从盈余持续性角度探讨机构投资者作用,研究结果发现,较没有机构投资者持股的上市公司而言,有机构投资者持股的上市公司的盈余持续性显著更低;机构投资者持股比例越高,上市公司的盈余持续性越低;机构投资者年度间的增持行为,会显著降低上市公司的盈余持续性。研究结果表明在我国机构投资者会促使上市公司增加更多的暂时性盈余,从而降低上市公司的盈余持续性。可见,现阶段我国机构投资者并没有发挥促使上市公司改善经营实质的积极作用,反而使上市公司增加了更多的短期行为。     

股权结构与盈余管理 ——来自我国民营上市公司的数据

以2005年我国民营上市公司为样本,分析了股权结构与公司盈余管理之间的关系。研究发现,上市公司盈余管理不仅与第一大股东持股比例相关,而且与终极产权角度确定的上市公司实际控制人控制权分散度显著相关;在控制了事务所特征、董事会特征、公司规模、债务水平以及利润变动等因素的影响之后,盈余管理程度与上市公司实际控制人的控制权分散度显著正相关,与上市公司第一大股东持股比例呈倒U型关系,而与上市公司股权制衡度之间不存在显著关系。     

企业生命周期与盈余管理关系研究——来自中国制造业上市公司的经验证据

企业生命周期对企业契约的影响,通过契约磨擦的作用,最终会反映在盈余管理上.我们以2001～2005年沪深制造业上市公司为研究对象,运用多元线性回归模型检验了企业生命周期与盈余管理的关系.实证结果表明,不同的企业生命周期阶段,其盈余管理的特点各有差异,在不区分盈余管理的方向时,成熟期的盈余管理程度最低;在正向盈余管理情况下,成熟期的盈余管理程度也最低;在负向盈余管理情况下,成长期盈余管理程度最高.研究结论意味着,在一定程度上企业生命周期理论可以整合以往针对盈余管理动机的不同研究.     

董事会特征与盈余管理的实证研究——来自中国上市公司的经验证据

盈余管理既是学术界十分关注的一个重要课题,也是实际工作中难以解决的一个棘手问题.本文以2002-2006年间我国上市公司为研究对象,系统地考察了董事会特征对盈余管理的影响.结果发现:董事会规模与盈余管理的关系不确定;董事会持股比例与盈余管理不存在显著的相关性;董事会会议频度与盈余管理呈显著的正相关关系;独立董事比例以及审计委员会与盈余管理呈不显著的负相关关系;董事长和总经理两职分离与盈余管理呈显著的负相关关系.据此提出了政策建议.     

半湿润雨养农业区冬小麦冠层反射光谱与长势的相关性分析

本文研究了黄土高原半湿润代表区甘肃省庆阳市西峰区冬小麦主要生育期（返青-抽穗）冠层反射光谱与反映长势的指标覆盖度及叶面积指数间的关系。结果表明,冬小麦覆盖度及叶面积指数同450nm、550nm、650nm、1　650nm波段反射率呈负相关关系,同850nm波段反射率呈正相关关系。起身前,冬小麦长势指标覆盖度及叶面积指数同各波段反射率相关关系大多不显著。起身以后,冬小麦覆盖度和叶面积指数与各波段反射率呈极显著相关关系。另外,为了更好的监测冬小麦长势,研究了8个常用的植被指数同冬小麦长势间的相关关系,这8个植被指数在起身后同冬小麦覆盖度及叶面积指数间存在着极显著的相关关系。并且,利用这8个植被指数建立了冬小麦长势线性及非线性回归监测模型,其中,线性模型能更好的监测冬小麦覆盖度,指数模型能更好的监测冬小麦叶面积指数,但不同的植被指数,拟合程度不同,其中,尤以NDVI拟合程度最高。     

所有权结构、行业监管与盈余管理——基于ST上市公司经验证据

为了更好地保护利益相关者的切身利益,加强对ST上市公司盈余管理的监控,有利于提高会计信息质量和改善市场资源配置效率。本文收集2006～2010年我国A股ST上市公司的各种交易状态及其变化的数据,利用可操纵应计利润作为盈余管理的一个替代变量,实证研究了盈余管理与ST上市公司之间的经验关系。结果表明,上市公司为避免被指定为ST,在ST前后年采取不同的盈余管理行为;私营公司与国有公司在盈余管理行为方面没有显著差异;低管制行业的公司比高管制行业的公司进行了更多的盈余管理。     

中国上市公司技术创新与企业价值关系的实证研究

 以2005—2007年连续披露R&D支出信息的107家中国上市公司为研究样本,基于Q值均一假设与Q值非均一假设两种情况分别建立计量模型对技术创新与企业价值的关系进行实证分析。研究发现：（1）中国上市公司R&D支出、无形资产对企业市场价值具有显著的正向影响效果;（2）在国内现有数据库条件下,专利作为技术创新的重要代理变量,虽然对企业价值存在影响,但不十分显著,存在一定的应用约束;（3）技术创新的企业价值增长作用未体现明显的行业差异性,高新技术企业并不具有显著的知识资产价值转化效率优势;（4）相较Q值均一假设模型而言,Q值非均一假设模型具有更高的拟合优度和解释力度,能更好地解释中国上市公司技术创新与企业价值之间的关系。     

盈余持续性与公司治理实证研究——来自沪深上市公司的经验证据

目前,大量研究探讨了盈余持续性与公司价值显著关联性,而对盈余持续性与公司治理的关系研究不够深入,为寻找经验证据和丰富这方面的研究,本文以沪深A股上市公司2009年数据为基础,以实证方法考察了公司治理对企业盈余持续性的影响,通过对这些最新数据进行研究后结论为：股权结构特征对会计盈余持续性有显著影响,尤其是股权集中程度对会计盈余持续性有积极的影响作用,公司规模也是影响会计盈余持续性的重要因素。     

管理者薪酬契约与企业盈余管理程度关系

管理层薪酬契约是建立企业盈余管理约束机制的重要环节。本文从管理层薪酬契约的角度出发,以06年到08年间沪、深两地的上市公司为样本,采用修正的截面Jones模型计算可操控性应计利润作为盈余管理程度的代理变量,建立多元回归模型对管理层年薪和股权激励与上市公司盈余管理程度之间的关系进行了实证研究。     

真实盈余管理与R&D支出——一个创业板上市公司的经验证据

以2010—2013年间我国创业板上市公司763个样本进行实证分析,讨论真实盈余管理与RD支出之间的关系。研究发现,真实盈余管理与创业板上市公司间存在显著的负相关关系,即真实盈余管理程度越高,则创业板上市公司的RD支出程度就越少;同时还发现上市公司中存在真实盈余管理的零阈值差异。     

会计盈余和经营活动现金流量的信息含量的实证研究

本文对会计盈余和现金流量的信息含量有关文献进行了回顾，重点对我国沪市公司公布的会计盈余和经营活动现金流量的信息含量进行了实证研究。本文将非预期会计盈余和非预期经营活动现金流量单独和同时与累计非正常报酬率建立回归模型，分别采用混合样本和年度样本对假设进行检验，结果证明：会计盈余和经营活动现金流量都能提供决策信息，并且两者的信息含量之间存在差别，互为补充可提高对投资者决策行为的解释力。     

股票期权激励计划实施中的研发支出行为研究

以2010-2012年宣告实施股票期权激励计划并进行行权的上市公司为研究对象,研究股票期权激励计划对公司研发支出行为的影响。发现,在基数期公司研发支出强度与是否实行股票期权激励计划呈显著正相关;而在行权等待期公司研发支出强度变化与是否实行股票期权激励计划呈显著负相关,说明经理人存在很强的动机利用研发支出进行盈余操纵,以获取由股票期权激励带来更大的经济利益;研究还发现,经理人管理权力加剧了这种操纵行为,作为嵌入公司治理结构保护中小股东利益的独立董事制度发挥了一定的治理作用。本研究结论为政策制定者调整相关股权激励政策提供了参考。     

合资承诺、控制权分配和公告公司股票市场反应

基于交易成本理论,探讨不同控制权分配情况下,合资承诺对公告公司股票收益的影响。本文以2009年至2013年间发布合资公告的上市公司为研究对象,利用事件研究法和多元回归分析方法,研究股票市场对合资公告的反应。实证结果显示,股票市场对合资公告具有积极的正向反应,股票收益随着投资承诺的增加而增加,但与时间承诺的关系并不显著。当伙伴掌握绝对控制权时,投资承诺对公告公司股票收益的边际贡献率最高,权力平衡的分配模式次之,最低的为公告公司掌握绝对控制权的情况。本研究从控制权分配角度,解释了合资承诺与企业绩效之间的关系,为管理者提供了关于合资投入和控制权分配的决策参考。     

市场认同上市公司研发支出资本化的价值吗?——基于创业板的经验证据

基于创业板的相关数据,利用改进后的股票价格模型和股票收益率模型,检验资本化研发支出的价值相关性,并对不同种类资本化研发支出(自主研发无形资产和开发支出)对公司价值影响的差异性进行了深入分析。研究发现,资本化研发支出与股票价格和股票收益率不相关,费用化研发支出与股票价格和股票收益率显著负相关;自主研发无形资产与股票价格不相关但与股票收益率显著正相关,开发支出与股票价格和股票收益率不相关。研究结果表明创业板上市公司资本化的研发支出具有一定的价值相关性,但股票市场投资者对创业板的资本化研发支出反应不充分,并且这种疑虑主要是由于开发支出导致的。     

R＆D投入的价值相关性实证研究

以2007—2009年年报披露的研发投入且数据完整的508家上市公司为样本,构建多元回归模型,实证检验R＆D投入的两种报告方法（费用化vs资本化）的价值相关性。研究结果表明,资本化R＆D投入是与价值相关的,它与股票价格负相关,与股票收益正相关,资本化R＆D投入对股票收益具有增量解释能力。费用化R＆D投入与股票价格和收益负相关,向投资者传递了消极信息。     

基于贝叶斯判别的中国上市公司利润操纵识别模型研究

准确识别上市公司利润操纵行为对于规范证券市场、提高证券市场资源配置的效率、防范投资风险具有重要意义。本文从分析上市公司利润操纵的动机、手段及其表现入手,初步设计14个有一定配比关系和内在联系的财务指标,并经过独立样本T检验进一步筛选出其中的5个。选取证监会以利润操纵名义查处的35家上市公司为样本组,并以样本组公司为参照,选取同行业资产规模差距不超过5%且经营状况稳定、无重大违规行为的35家公司作为控制样本组,运用贝叶斯判别分析进行横向对比与判别,构建利润操纵分类识别模型,实证结果显示识别率达到了70%。     

On exploring the impact of users’ bullish-bearish tendencies in online community on the stock market

The online financial community enables non-professional individual investors to express opinions, share information and even spread emotions through the Internet. This paper uses 5,178,824 comments published in an online financial community to study the users’ bullish-bearish tendencies on the stock market. To that end, we propose a convolutional neural network based classifier to extract users’ tendencies from their comments, and introduce the distributed lag model and the GARCH model to investigate the impact of users’ tendencies on market volatility and market returns. The results show that the online users’ bearish tendencies are reflected in stronger market volatility and higher market returns, and the consistency of online users’ tendencies has a positive impact on market volatility.     

Time to seize the digital evolution: Adoption of blockchain in operations and supply chain management among Malaysian SMEs

This study aims to investigate the effects of relative advantage, complexity, upper management support, cost, market dynamics, competitive pressure and regulatory support on blockchain adoption for operations and supply chain management among Small-Medium Enterprises (SMEs) in Malaysia. Unlike existing studies that employed linear models with Technology Acceptance Model or United Theory of Acceptance and Use of Technology that ignores the organisational and environmental factors, we adopted the Technology, Organisation and Environment Framework that covers the technological dimensions of relative advantage and complexity, organisational dimensions of upper management support and cost and environmental dimensions of market dynamics, competitive pressure and regulatory support. Empirical data from 194 SMEs were investigated and ranked using a nonlinear non-compensatory PLS-ANN approach. Competitive pressure, complexity, cost and relative have significant effects on behavioural intention. Market dynamics, regulatory support and upper management support were insignificant predictors. SMEs often lack resources for technological investments but faces same requirements for streamlining business processes to optimise returns and blockchain presents a viable option for SMEs’ sustainability due to its features of immutability, transparency and security that have the potential to revolutionise businesses. This study contributes new knowledge to the literature on factors that affect blockchain adoption and justifications were discussed accordingly.     

Forecasting movements of stock time series based on hidden state guided deep learning approach

Stock movement forecasting is usually formalized as a sequence prediction task based on time series data. Recently, more and more deep learning models are used to fit the dynamic stock time series with good nonlinear mapping ability, but not much of them attempt to unveil a market system’s internal dynamics. For instance, the driving force (state) behind the stock rise may be the company’s good profitability or concept marketing, and it is helpful to judge the future trend of the stock. To address this issue, we regard the explored pattern as an organic component of the hidden mechanism. Considering the effective hidden state discovery ability of the Hidden Markov Model (HMM), we aim to integrate it into the training process of the deep learning model. Specifically, we propose a deep learning framework called Hidden Markov Model-Attentive LSTM (HMM-ALSTM) to model stock time series data, which guides the hidden state learning of deep learning methods via the market’s pattern (learned by HMM) that generates time series data. What is more, a large number of experiments on 6 real-world data sets and 13 stock prediction baselines for predicting stock movement and return rate are implemented. Our proposed HMM-ALSTM achieves an average 10% improvement on all data sets compared to the best baseline.     

上市公司会计收益影响因素分析

文章根据中国股市和上市公司的特征,构建会计收益经验模型,并采用横截面检验方法,从分年度和全样本两个角度,对会计收益影响因素进行检验。研究发现:主营及其他业务利润、应收帐款、待摊费用、累计折旧、公司规模和资本结构对会计收益具有解释力和增量解释力,是影响会计收益的因素。这为分析和判断上市公司会计收益及其真实性提供一定的依据。