上市公司审计收费影响因素的实证研究

本文利用我国深沪两市A股上市公司2003年年报中披露的数据,对可能影响我国上市公司年度审计费用的主要因素,运用多元线性回归进行实证分析。研究结果发现,上市公司资产总额、纳入合并报表的控股子公司数目、其他应收款占总资产的比例、公司和事务所是否位于经济发达地区和董事会规模与年度审计费用显著正相关,而独立董事人数与年度审计费用显著负相关;应收账款占总资产的比例、存货占总资产的比例、审计意见、当年和前一年度的盈利状况等因素对年度审计费用的影响并不显著。因此,我国上市公司审计费用主要由审计的产品费用所决定,从而会计师事务所的审计收费主要反映了现实的审计成本,而审计风险等潜在风险成本并没有在审计收费中体现出来。     

基于分组的异方差检验和两阶段估计

本文提出了一种基于分组的异方差检验法，并给出了存在异方差时的两阶段估计。     

计量经济学应用研究的总体回归模型设定

本文从计量经济学应用研究中总体回归模型设定的任务和目标出发,通过对总体模型设定的研究目的导向、经济学理论导向、数据关系导向的分析与评价,提出总体模型设定的唯一性、一般性、现实性和统计检验必要性原则;最后,提出总体回归模型设定的"经济主体动力学关系导向"原则和框架。     

企业职工薪酬激励程度核算研究

职工薪酬激励程度和职工的努力程度均难以直接观察,这直接导致企业激励政策的盲目性.本文通过分析,提出企业薪酬激励程度核算方法,利用相关数据建构企业薪酬激励程度与企业增加值之间的回归模型,并结合有关激励模型确定企业职工最优薪酬激励程度,为企业制定薪酬激励政策提供参考依据.     

Lp空间上线性回归方程回归系数的估计

本文讨论了多元线性回归方程参数的L^p估计问题。首先采取消除方程中参数“。的技术，化参数估计为对回归系数的估计，然后进一步将问题转化为一个单目标数学规划模型，利用能自动搜索最优解的电脑软件，十分方便地求出规划模型的最优解。特别对一元回归方程，在消除参数a0后，还可以直接利用普通一元函数求极值的方法，求出回归系数的估计。     

人力资本与企业绩效关系的实证分析

国内外对企业绩效的实证研究主要是研究财务指标与企业绩效的关系,缺少对非财务指标的实证研究特别是人力资本与企业绩效关系的实证研究。本文选取反映人力资本的指标和反映企业绩效的指标,随机选取上市公司的数据进行多元回归分析,结果发现,员工高学历比例和员工专门技术人员比例,与企业绩效存在显著关系。笔者建议,要明确企业绩效与人力资本的关系,重视人力资本的作用,同时要结合行业特点和竞争程度综合考虑企业绩效。     

上市公司EVA实证分析——来自沪市制造业

本文以2001年沪市制造业93家上市公司的财务与交易数据为依据,采用相关分析和回归分析的方法,对EVA、传统会计指标与公司市场价值间的相关性进行了分析。结果表明:沪市制造业上市公司的EVA与MVA存在正向相关,且对MVA具有一定的解释能力,但其解释能力并不优于传统指标。现阶段EVA对MVA具有增量解释能力,但并不能替代传统指标。     

银行危机与货币危机共生性关系的实证研究

1 997— 1 998年的亚洲金融风暴中 ,银行危机与货币危机的同时爆发 ,即共生性危机的发生引发国际社会与学术界对这种现象的重新思考 :这种共生性现象是否确实具有普遍性 ?从理论的角度来看 ,银行危机与货币危机之间的确存在着一定的联系 ,但到目前为止 ,很少有研究从实证的角度来证明这种联系的确存在。正是基于此 ,本文从实证的角度出发 ,旨在揭示出银行危机与货币危机之间的确存在着相互影响 ,换言之 ,共生性危机的发生是具有显著性的。具体来说 ,本文以 1 975— 2 0 0 0年期间 53个国家危机的发生情况为研究对象 ,分别运用频率分布、信号法 ,以及概率回归模型来分析两种危机的共生性 ,并得到非常一致的结论 :在新兴市场国家中 ,银行危机与货币危机之间的确存在着明显的相互关系 ,同时银行危机更趋向于作为货币危机即将发生的同步或预警指标 ,而反之则不然。     

流出人口与农村家庭户特征——基于流出地的分析

从迁出地(农村)角度出发,利用五普千分之一原始数据,以家庭户为基本分析单位,比较了有迁出人口和没有迁出人口的家庭户的部分特征差异,利用Logistic回归和负二项回归,分别分析家庭特征对人口迁出及迁出人数的影响作用。回答的问题是:什么样的家庭户才会有迁出人口。证明了所提出的假设:在以家庭或家族为经济活动单位的当今中国,个人的迁移行为,除受个人因素及社会经济因素的影响之外,家庭户的各种特征对人口迁移有着显著的影响作用。     

Symbolic regression for better specification

This note introduces the concept of symbolic regression (SR) to tourism and hospitality research. SR uses genetic programming to find the model that best fits the data without a need to pre-specify a functional form or to impose a certain model as a starting point. In other words, SR helps to uncover the intrinsic characteristics of the data at hand. Our view is that SR can serve as an improved method of testing for misspecification. In this note, we propose to derive the true functional form of the residual using SR. We then use this information to improve the forecasts of the linear regression model and, to perform hypothesis tests if needed.