议价能力、商业信用与企业绩效——基于融资约束视角的分析

利用2000—2020年中国沪深A股上市公司微观数据，引入外部融资约束程度衡量企业议价能力，检验了议价能力对商业信用融资的影响。研究发现，企业融资约束越强，现金流越短缺，商业信用融资规模反而下降，表明议价能力对商业信用融资具有扭曲效应，且在国有企业中该扭曲效应更强。同时，货币政策紧缩和较低的金融发展水平会显著加剧该扭曲效应。经济后果方面，融资约束越强的企业通过提供商业信用的方式虽然提高了资产周转率，但降低了营业净利率，总体上降低了企业绩效。     

ESG评级对我国商业银行系统性风险的影响研究

基于中国36家上市银行2009～2022年的季度面板数据，利用DCC-SVR-GARCH-CoVaR模型测算系统性风险溢出率，实证分析ESG评级对我国商业银行系统性风险的影响及作用机制。研究发现：ESG评级提高能够显著削弱我国商业银行的系统性风险水平，且ESG评级提高对银行系统性风险水平的削弱作用主要由公司治理（G维度）驱动；地方性银行的ESG评级提高对系统性风险水平的削弱作用更强；ESG评级提高会通过降低银行违约风险发生的概率、减小银行与客户之间的信息不对称程度两种渠道削弱商业银行的系统性风险；经济政策不确定性提升会强化ESG评级提高对银行系统性风险的抑制作用。鉴于此，应充分完善ESG评级体系，将ESG评级纳入商业银行业务战略、内部治理与风险管理体系中，以提高商业银行的风险防控能力。     

中国金融稳定评估——基于31个省区市宏观资产负债表的分析北大核心

本文在界定金融稳定基础上,编制了2008-2020年我国31个省(自治区、直辖市)政府部门、金融部门、非金融企业部门和家庭部门的宏观账面资产负债表、宏观可流动资产负债表和宏观或有权益资产负债表,计算了反映四部门偿付能力、流动性水平、违约风险的关键指标,通过构建金融稳定指数,评估了四部门省级层面金融稳定水平,基于部门间违约集聚特征识别了系统重要性部门。研究发现:中国金融稳定水平经历了2008-2015年高涨回落和2015年以后稳定回升两个阶段,2020年新冠肺炎疫情冲击并未显著影响中国金融稳定水平,显示出我国防范化解重大风险和抗击疫情措施的成效。地区间金融稳定水平差距较大;四部门金融稳定水平对经济增长贡献由大到小依次为金融、家庭、企业和政府部门;政府、金融、企业部门间金融稳定形成互相传导闭环,风险最终由金融部门传导至家庭部门;金融部门是风险集聚特征明显的系统重要性部门,应重点维护金融部门稳定,以稳住经济大盘。     

行业资产的Black-Litterman模型配置研究——基于社交网络情绪文本挖掘算法

研究目标:构建反映行业股价走势的基于社交网络文本挖掘算法的行业投资者情绪指标，并改善嵌入行业投资者情绪指标的Black-Litterman模型对资产的配置结果。研究方法:基于社交网络文本挖掘算法度量投资者情绪，运用主成分分析法构建行业投资者情绪指标，并嵌入Black-Litterman模型中构建投资者观点矩阵，确定行业资产配置比。研究发现:基于行业投资者情绪的BL模型有效提高了资产配置的日均收益率和夏普比率。实证结果在样本外验证(除受新冠疫情影响阶段)、暴涨暴跌阶段以及经过允许卖空和交易成本调整后仍稳健，进而证实了投资者情绪对资产组合有显著影响。研究创新:基于社交网络文本挖掘算法构建投资者情绪指数，解决了仅依赖于预期收益或历史数据的预测模型无法直观揭示投资者心理认知和行为的局限性问题，从一个崭新的视角科学地解决Black-Litterman模型中投资者观点的生成问题。研究价值:扩展了Black-Litterman模型理论体系研究，并推动了行为金融理论在资产配置中的应用。     

股价崩盘风险、杠杆转移和金融错配

伴随着资本市场发展日臻完善，股权融资和债务融资之间替代性逐渐加强，如何优化债务结构，有效、稳健地去杠杆，成为防范金融风险、改善金融错配亟需解决的问题。以我国非金融上市公司2003～2020年财务数据为研究样本，通过构建股价崩盘风险指标，分析股价崩盘风险、杠杆转移和金融错配之间的内在机制。研究结果发现，股价长期稳定和长期剧烈波动均并不利于企业债务融资和资源配置效率，适当的股价波动能够缓解企业所受到的融资约束；无论是考虑股价崩盘风险，抑或是股权所有制、企业规模的异质性，适当地提高杠杆率有助于缓解金融错配程度；杠杆向低股价崩盘风险、低杠杆率企业转移能够有效改善金融配置效率。     

管理层语调是否加剧了企业内部人减持

基于深交所A股民营上市公司2013—2020年发布的“投资者关系活动记录表”中机构投资者实地调研报告文本语调分析，本文研究了管理层语调操纵与内部人减持之间的关系。研究发现，管理层语调操纵与当年上市公司内部人减持情况呈正相关关系，表明管理层存在语调操纵嫌疑，会帮助自身或其他内部人减持实现超额收益。机制检验表明，投资者情绪和媒体关注度在管理层语调操纵加剧内部人减持的过程中发挥了部分中介作用。进一步研究发现，在公司所在省份投机文化浓厚、行业竞争程度较低以及信息透明度较差的样本中，管理层语调操纵对内部人减持的影响更加显著。本文研究结论证明，管理层会对文本语调进行调整，以误导投资者、吸引媒体关注，进而高位减持获利。本文结论对投资者加强自身培养、认清文本操纵真相以及监管机构强化文本信息披露管制具有重要启示。     

金融科技助力实现共同富裕——基于数字普惠金融赋能视角

党的二十大报告指出，共同富裕是中国特色社会主义的本质要求。在构建中国省际金融科技指数与共同富裕指数的基础上，利用中国2013—2020年31个省（自治区、直辖市）的面板数据，通过构建系统GMM模型，就金融科技对共同富裕的影响效应、机制、区域异质性进行实证分析。研究发现：金融科技对共同富裕具有显著的正向作用且呈现边际效应递减的非线性特征。影响机制分析表明：数字普惠金融在金融科技与共同富裕关系中发挥着中介作用，且数字普惠金融在金融科技对共同富裕的非线性效应中起调节作用。同时金融科技对共同富裕的影响存在明显的区域异质性，东部地区金融科技对共同富裕的影响明显强于中西部地区。另外，金融科技对共同富裕存在非线性边际效应递减，且数字普惠金融能够调节该非线性边际效应。基于以上结论，提出应通过促进金融科技与数字普惠金融发展来实现共同富裕。     

利益相关者视角下的企业财务大数据治理

数据是经济发展的新型生产要素,更是智能财务发挥作用的基础。随着企业数字化转型步伐的加快,智能财务背景下企业财务数据由“小”变得无限“大”,财务大数据需要在价值网内有条件地“多向”流动,海量数据构成的大数据世界使得传统治理已然无效,企业财务大数据治理问题变得相当突出。在此背景下,依据利益相关者理论,从数据贡献和数据利益两个维度出发,剖析企业财务大数据治理中利益相关者的利益关系,并分析不同数据利益关系在企业财务大数据“建”“治”“用”中的地位与作用,进而重点论述财务数据采集建设、数据价值开发、数据高效应用的数据治理基本路径,在一定程度上理清企业财务大数据虚拟化、数据价值化和数据驱动经营三个方面的问题。