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        股權(quán)集中度、環(huán)境不確定性與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)

        2018-02-01 05:27:52李明麗
        財(cái)會(huì)學(xué)習(xí) 2018年35期

        李明麗

        摘要:本文通過(guò)實(shí)證分析探討了環(huán)境不確定性對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響,以及股權(quán)集中度的調(diào)節(jié)作用。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),環(huán)境不確定性與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān),同時(shí),股權(quán)集中度對(duì)兩者的正相關(guān)關(guān)系發(fā)揮顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

        關(guān)鍵詞:環(huán)境不確定性;股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn);股權(quán)集中度

        目前,我國(guó)資本市場(chǎng)還不夠完善,股價(jià)的起起落落會(huì)影響投資者的心理,引發(fā)股票市場(chǎng)動(dòng)蕩,不利于資本市場(chǎng)的穩(wěn)定和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。在兩權(quán)分離的企業(yè)中,管理層可能為了一己之私藏匿信息,導(dǎo)致管理層與投資者之間的信息不對(duì)稱(chēng)。股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)是通過(guò)交易過(guò)程逐步顯現(xiàn)藏匿信息的結(jié)果,因此代理問(wèn)題是企業(yè)防范風(fēng)險(xiǎn)過(guò)程中不可忽視的重要因素。環(huán)境不確定性的風(fēng)險(xiǎn)越高,會(huì)加大企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)幅度,使投資者無(wú)法對(duì)管理層的行為進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),管理層也就越有機(jī)會(huì)藏匿真實(shí)信息,增加信息不對(duì)稱(chēng)因素。股權(quán)集中度在公司治理機(jī)制中起著決定性的作用,能加強(qiáng)對(duì)管理層的監(jiān)督,減少信息不對(duì)稱(chēng)。

        一、文獻(xiàn)綜述

        股價(jià)的“暴漲暴跌”嚴(yán)重影響資本市場(chǎng)的健康有序發(fā)展,尤其是股價(jià)的急速下跌現(xiàn)象,影響金融市場(chǎng)的穩(wěn)定性,危及實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此,對(duì)于影響股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)影響因素的討論一直是當(dāng)前學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。葉康濤等人(2015)研究發(fā)現(xiàn)較高的信息披露水平能抑制崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。樂(lè)婷(2016)指出超額高管薪酬與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系受產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響。這些都是通過(guò)減少代理成本來(lái)降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

        針對(duì)環(huán)境不確定性和股權(quán)集中度問(wèn)題,申慧慧和吳聯(lián)生(2012)認(rèn)為當(dāng)環(huán)境不確定性較高時(shí),股東不能對(duì)企業(yè)未來(lái)的經(jīng)營(yíng)成果形成合理預(yù)期,也不能對(duì)管理層行為進(jìn)行準(zhǔn)確地評(píng)估。廖義剛(2015)提出環(huán)境不確定性會(huì)導(dǎo)致管理層將自己機(jī)會(huì)主義行為而造成的企業(yè)損失歸結(jié)于外部環(huán)境的不穩(wěn)定性。王丹和彭晨宸(2018)研究發(fā)現(xiàn)股權(quán)集中度與財(cái)務(wù)績(jī)效正相關(guān),而且在投資者保護(hù)較低的情況下,這種關(guān)系更加明顯。

        二、理論分析與假設(shè)提出

        在新興加轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下,企業(yè)的外部環(huán)境難以預(yù)測(cè)。一方面,外部環(huán)境不確定性的增加,會(huì)影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的不穩(wěn)定。另一方面,較高的環(huán)境不確定性會(huì)加大股東對(duì)管理層監(jiān)管的難度,增加管理層藏匿信息的空間。此外當(dāng)企業(yè)面臨的外部環(huán)境不確定性越高,進(jìn)行真實(shí)盈余管理的動(dòng)機(jī)就越強(qiáng)。盈余管理會(huì)在一定程度上導(dǎo)致股價(jià)暴跌的發(fā)生。這都進(jìn)一步揭示出管理層在較高的環(huán)境不確定性下,出于掩蓋利益侵占行為和維護(hù)自身利益的需要,向外界藏匿企業(yè)的真實(shí)信息。當(dāng)信息被逐漸披露時(shí),就會(huì)產(chǎn)生股價(jià)暴跌的現(xiàn)象?;谝陨戏治?,本文提出以下待檢驗(yàn)的研究假說(shuō):

        假設(shè)1:在相同條件下,環(huán)境不確定性與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)關(guān)系。

        股權(quán)集中度作為公司治理體制中的一項(xiàng)重要途徑和工具,在減輕股東和管理層之間的信息不對(duì)稱(chēng)程度發(fā)揮著重要作用。蔣紅蕓和李茜茜(2017)研究發(fā)現(xiàn)股權(quán)集中度對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)起監(jiān)督作用,通過(guò)監(jiān)督削弱管理層藏匿壞消息的動(dòng)機(jī),進(jìn)而降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。環(huán)境不確定性給企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)后果的有效抑制需要緩解股東和管理層之間的代理問(wèn)題。因此,股權(quán)集中度會(huì)在一定程度上減少信息不對(duì)稱(chēng),進(jìn)而抑制環(huán)境不確定性對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的正向作用?;谝陨戏治觯疚奶岢鲆韵麓龣z驗(yàn)的研究假說(shuō):

        假設(shè)2:在相同條件下,股權(quán)集中度對(duì)環(huán)境不確定性與股價(jià)崩盤(pán)的正相關(guān)關(guān)系發(fā)揮顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

        三、研究設(shè)計(jì)

        (一)樣本選擇與數(shù)據(jù)說(shuō)明

        本文選取深交所2007-2016年全部A股上市公司為研究樣本,并對(duì)所需數(shù)據(jù)做了如下處理:剔除ST公司、金融行業(yè)公司、股票交易周數(shù)小于30的樣本和有缺失值的公司,得到10367個(gè)數(shù)據(jù)。以股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)(NCSKEW、DUVOL)作為因變量,以環(huán)境不確定性(EU)作為自變量,以股權(quán)集中度(CR)作為調(diào)節(jié)變量,并控制公司規(guī)模(SIZE)、成長(zhǎng)性(MB)、財(cái)務(wù)杠桿(LEV)、經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)(ROA)、獨(dú)董比例(INDRATIO)、股權(quán)性質(zhì)(SOE)等指標(biāo)。

        (二)模型構(gòu)建

        模型1:NCSKEW(DUVOL)= β0+β1EU

        +β2SIZE+β3LEV+β4MB+β5ROA+β6SOE+

        β7INDRATIO+β8YEAR+β9INDUSTRY+ε

        模型2:NCSKEW(DUVOL)= β0+β1EU

        +β2CR+β3EU*CR+β4SIZE+β5Lev+β6MB+

        β7ROA+β8SOE+β9INDRATIO+β10YEAR+

        β11INDUSTRY+ε

        四、實(shí)證分析

        (一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

        表1為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,NCSKEW的極差為3.85,其標(biāo)準(zhǔn)差為0.682,DUVOL的值介于-1.044和0.575之間,標(biāo)準(zhǔn)差為0.330,兩個(gè)指標(biāo)值的范圍和標(biāo)準(zhǔn)差都比較大,說(shuō)明我國(guó)股票市場(chǎng)中股本崩盤(pán)的風(fēng)險(xiǎn)總體較大,不同公司之間的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)差異明顯。EU的最小值為0.079,最大值為11.401,這表明我國(guó)上市公司的環(huán)境不確定性參差不齊。CR的最大值為0.847,最小值為0.203,說(shuō)明各公司的股權(quán)集中度分布不均。

        (二)回歸分析

        表2報(bào)告了模型1和2的回歸結(jié)果。由于篇幅的限制,這里只列出了主要解釋變量的回歸結(jié)果。從回歸結(jié)果可看出,模型1驗(yàn)證了環(huán)境不確定性與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)在1%的水平上顯著為正。模型2驗(yàn)證了股權(quán)集中度與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,且股權(quán)集中度在環(huán)境不確定性與股價(jià)崩盤(pán)的正相關(guān)關(guān)系中發(fā)揮著顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

        (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        為了確保研究結(jié)論的可靠性,本文用第一大股東持股比例來(lái)衡量度量股權(quán)集中度,回歸結(jié)果與前文結(jié)論一致。基于篇幅有限,穩(wěn)健結(jié)果未列出。

        五、結(jié)論與分析

        本文通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)股權(quán)集中度、環(huán)境不確定性與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)三者之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)環(huán)境不確定性與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)呈顯著的正相關(guān)關(guān)系,加大了股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性,給資本市場(chǎng)帶來(lái)較大的負(fù)面影響。同時(shí),股權(quán)集中度對(duì)環(huán)境不確定性與股價(jià)崩盤(pán)的正相關(guān)關(guān)系發(fā)揮顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用,抑制了環(huán)境不確定性給企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)帶來(lái)的負(fù)面經(jīng)濟(jì)后果。

        參考文獻(xiàn):

        [1]葉康濤,曹豐,王化成.內(nèi)部控制信息披露能夠降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)嗎?[J].金融研究,2015 (2):192-206.

        [2]申慧慧,吳聯(lián)生.股權(quán)性質(zhì)、環(huán)境不確定性與會(huì)計(jì)信息的治理效應(yīng)[J].會(huì)計(jì)研究,2012 (8):8-16+96.

        [3]王丹,彭晨宸.股權(quán)集中度、投資者保護(hù)與財(cái)務(wù)績(jī)效——基于國(guó)家層面創(chuàng)新型企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].財(cái)會(huì)通訊,2018 (12):35-40+129.

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