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            我国互联网上市公司β系数稳定性及mba论文影响因素研究

            来源: www.zsalud.com 作者:lgg 发布时间:2018-07-30 论文字数:37485字
            论文编号: sb2018072619301222301 论文语言:中文 论文类型:硕士毕业论文
            本文是一篇MBA论文,撰写MBA论文旨在通过对各种案例的研究分析,不断总结MBA方面的经验教训,得以及时发现并弥补现有MBA中存在的漏洞和不足,使MBA得以扩充和完善,同时也有助于推进MBA的改
            本文是一篇MBA论文,撰写MBA论文旨在通过对各种案例的研究分析,不断总结MBA方面的经验教训,得以及时发现并弥补现有MBA中存在的漏洞和不足,使MBA得以扩充和完善,同时也有助于推进MBA的改革,推进MBA进程,并对社会进步、经济发展的产生重大影响。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇MBA论文,供大家参考。
             
            绪论
             
            一、研究背景
            进入 2017 年以来,鉴于资本市场风险加大,为了保护投资者利益,中国证监会多次强调要“防控金融风险”和“牢牢守住不发生系统性风险的底线”。我国证券市场从 1989 年开始试点运行,迄今为止只有 30 年的历史。虽然我国证券市场规模不断扩大,有效性逐渐增强,但是,相比于早我们上百年的发达国家证券市场而言,还是一个新兴的、政策不健全的和制度不完善的初级市场。在理论研究上,与外国学者对比起来,国内学者还是存在较大差距。由于受资本市场实践发展水平的限制,我们的理论研究缺乏充分可靠的样本资料,不足以支持对我国证券市场发展规律的研究。同时,由于存在不同国家之间经济文化与市场环境的差异,对于国外学者的研究进展和成果,我们也不能直接用来指导我国证券市场的实践,需要认真分析“差异性”和“适用性”问题。在“十三五”规划纲要中,第二十六章“发展现代互联网产业体系”提出夯实互联网应用基础以及加快多领域融合发展,旨在促进互联网应用的深度和广度,可知互联网行业发展前景广阔。需要注意的是,我国互联网上市公司在管理和运营过程中应该及时规避系统性风险,因为即使相对成熟的互联网上市公司同样会面临不稳定的系统性风险,所以,我国学者应当加强我国互联网上市公司β系数相关研究。通过国内文献综述可以得出结论,我国学者有针对性地对某一行业上市公司β系数稳定性的研究较少,对我国互联网上市公司β系数稳定性的研究更是少之又少,因此,本文希望通过研究我国互联网上市公司β系数稳定性来弥补这方面研究的不足,通过分析互联网上市公司的β系数稳定性特征,并增加对β系数的影响因素研究,分析影响β系数的宏观经济因素和公司内部因素。本文最终选题:我国互联网上市公司β系数稳定性及影响因素研究。
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            二、研究目的与意义
            按中国证券监督管理委员会行业分类标准,我国 90%以上归类于互联网上市公司的企业是在 2004 年以后上市的。“十三五”规划纲要对我国发展现代互联网产业体系的要求将使我国互联网上市公司受到越来越多的关注。然而,到目前为止在国内的学者中,只有张娉在其他行业类和王荆杰在综合类行业中对少数且上市比较早的互联网上市公司做过相关研究,因此,本文选题研究我国互联网上市公司的系统性风险。CAPM 中的β系数是一种重要的风险评估工具,它能够衡量单个证券或者证券组合相对于总体证券市场的波动性。在实践上,β系数稳定性通常被用来捕捉类似于通货膨胀等因素引起的系统性风险的变化和对证券收益率的影响,β系数的估计结果通常被用来推测上市公司现在面临的或者即将到来的系统性风险。在方法论上,β系数是根据历史数据进行估计的, 而历史数据估计出来的β系数只能描述过去的系统性风险大小。如果要研究上市公司现在或将来的风险, 则必须研究β系数的稳定性,从而分析过去的β系数是否包含对未来β系数有用的信息。我国学者对β系数稳定性研究的早期成果表明:在我国证券市场上,市场风险是变动不定和难以预测的,证券的β系数并不是一直都具有稳定性。那么,我国资本市场发展至今,有效性是否增强?对于新的经济发展时期和新兴的互联网产业,互联网上市公司的市场风险变动是否可以预测?因此,在新的历史时期,本文专题研究互联网上市公司的β系数稳定性。
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            第一章 理论基础
             
            投资组合理论和 CAPM 理论是对证券市场上的证券进行风险分析与投资分析的重要工具,也是本文的写作基石。本章在每节的第一部分对理论应用与局限性进行阐述,为了更有针对性地运用这些理论,在每节的第二部分对各种理论与β系数的关系进行分析。
             
            第一节 投资组合理论
            美国经济学家马柯维茨(Markowitz)于 1952 年在《金融杂志》上发表的《证券组合选择》一文中首次提出了投资组合理论。投资组合理论主要包含两个重要内容,即均值-方差分析方法和投资组合有效边界模型。第一,通过均值-方差分析方法为企业和投资者提供一套衡量风险的标准,使他们在追求高收益的同时尽量规避风险。在投资组合理论出现以前,由于不能有效地衡量风险,因此,只能将注意力放在投资的收益上面。第二,通过投资组合有效边界模型使企业和投资者在资产配置活动中选择最优投资组合,从而达到相同风险情况下获取最大的收益或者相同收益下面临最小的风险的效果。投资组合理论应用的局限性主要表现在以下两点:一是,投资组合理论的应用建立在理想的市场假设条件基础上,但实际的证券市场很难满足这些假设条件;二是,在构建最优投资组合可行集与有效集时需要面临大量数据和繁杂的计算,这给企业和投资者带来了很多棘手的问题。
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            第二节 CAPM理论
            CAPM 理论应用的局限性有以下两点:一是,CAPM 理论是建立在严格的假设条件上的。罗凯勋和梁润莎(2018)指出,CAPM 理论虽然只考虑收益率和系统性风险的关系,大量分析证明基本符合市场实际②。二是,罗斯、威斯特菲尔德和杰富(2009)指出 CAPM 是一个单因子模型,并且要求公共因子为有效的均衡市场组合收益率③。李佳(2017)在研究中指出,中国证券市场β值存在高估情况④。因此,在罗斯提出了多因素模型。从 CAPM 公式 E ( ri )  rf   im(E(rm) rf)可知,CAPM 理论主要研究证券的期望收益率和系统性风险变化关系,他们的关系可以通过证券市场线(security marketline, 简称 SML)展示,如图 1-1。从 SML 可以看出,证券的期望收益率是关于β系数的线性函数,β系数衡量的是系统性风险,且系统性风险无法通过分散化消除,这表明证券市场仅仅对系统性风险进行补偿而对非系统性风险不补偿。SML 中的β系数表示单一证券或证券组合的波动性与证券市场波动性之间的波动关系,证券市场的β=1,若单一证券或证券组合的β>1,则表明其波动性大于证券市场,或者说由于证券市场波动导致其比证券市场更大的波动,若单一证券或证券组合的β<1,则表明其波动性小于证券市场,或者说由于证券市场波动导致其比证券市场更小的波动,由此可见,β系数反映了某种证券的风险对整个证券市场风险的敏感度。
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            第三章 我国互联网上市公司β系数影响因素分析.........45
            第一节 研究变量与研究假设..............45
            一、研究变量...........45
            二、研究假设...........55
            第二节 多元线性回归分析.......56
            一、宏观经济因素对β系数的影响..........57
            二、公司内部因素对β系数的影响..........59
            第三节 研究结果分析....62
            一、宏观经济影响因素研究结果分析....62
            二、公司内部影响因素研究结果分析....62
            本章小结....63
            第四章 研究结论与对策建议..........64
            第一节 研究结论............64
            第二节 对策建议............65
            一、企业财务管理对策......65
            二、证券监管部门的监管对策.....67
            三、证券投资者的理财策略.........68
            本章小结....68
             
            第三章 我国互联网上市公司β系数影响因素分析
             
            从国内外研究现状可知,国内外学者主要从宏观经济因素、行业因素和公司内部因素三种视角来研究β系数影响因素。由于本文的研究样本只涉及我国互联网一个行业并不涉及到行业之间的比较,因此,本文主要从宏观经济因素和公司内部因素两个视角研究β系数影响因素。
             
            第一节 研究变量与研究假设
            在梳理文献和查阅国家统计局官网公布的常见宏观经济指标之后,本文为了增加研究的深度和广度,以这些研究效度比较好宏观经济指标为基础,在宏观经济因素变量选取工作中做了如下改进:第一,互联网行业是第三产业,企业会涉及到产品购进业务和产品出场业务,因此,在 GDP 指数和 CPI 指数基础上延伸了第三产业增加值指数、工业生产者购进价格指数、工业生产者出厂价格指数和固定资产投资价格指数。第二,企业在融资过程中与银行会有资金往来,因此,在汇率的基础上延伸了定期存款基准利率和贷款基准利率指标。第三,M2 是在 M0 和 M1 基础上的综合指标,因此,本文在 M2 基础上延伸了 M0 和 M1 这两种指标。第四,除了从已被研究过的指标基础上做了纵向深度挖掘以外,本文还从横向增加了企业家信心指数、企业景气指数、银行家信心指数和银行业景气指数来增加研究的深度。
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            结论
             
            β系数作为衡量系统性风险的关键指标,对于企业的风险管理、投资管理和筹资管理至关重要。为了弥补前辈在我国互联网上市公司研究的空白,本文以 46 家我国互联网上市公司作为研究样本,为了增加研究效度,本文将研究区间定为 10年。为了更全面地研究β系数,本文将β系数细分为权益β系数和资产β系数,并从β系数稳定性和β系数影响因素两个方面入手。β系数稳定性分析主要对五大情境进行定量考量和定性分析,β系数影响因素则是在研究假设的基础上进行实证研究,最终对假设进行验证并分析。最后,通过总结β系数稳定性及影响因素研究结果,提出有针对性和可行性建议。此外,由于笔者自身能力有限,在变量筛选以及研究假设的分析还不是很成熟,因此,期望后面的学者对相关影响因素进行深入探讨。
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            参考文献(略)

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