模糊综合评判模型在会计信息失真征兆判定中的应用

通过建立会计信息失真征兆的模糊综合评判模型,对会计信息失真征兆进行定量的评判.为会计信息质量评判开辟一条新的道路.     

商业银行敏捷型风险管理框架构建与应用

数字化转型对商业银行风险管理框架提出新的要求,原有以风险类型为管理对象、以三道防线和三层架构为组织模式的风险管理框架需要更新。本文认为,商业银行要建立敏捷型风险管理框架,设置客户风险管理中台和合规、数据与模型中台,对业务进行全流程管理,提升风险管理效能,助力应对极端风险和交叉风险。     

基于因素分析的区域旅游竞争力评价模型研究

竞争力评价是近年学术研究的热点.本文首先回顾了我国区域旅游竞争力评价的相关研究,然后从分析区域旅游竞争力的影响因素入手,构建一个评价区域旅游竞争力的多层次指标体系,并利用因子分析法对指标体系进行定量分析,建立相应的综合评价模型.     

TRAMO/SEATS在危机事件中对旅游影响研究的应用

国内外对旅游危机事件的研究集中于管理方面,近年相关热点转向对旅游影响的研究.以往定性研究多,从经济数量模型进行定量分析研究的较少.本文使用在经济金融领域使用广泛的ARIMA改进版--TRAMO/SEATS方法评估危机事件,如疾病、地震等突发事件对中国旅游业的影响.作为欧盟各国统计局主要统计方法,TRAMO/SEATS方法能够最大程度地反映旅游业季节性波动的特点.通过该方法对2003年在中国内地和香港地区爆发的SARS进行实证研究,分析评估该危机事件的长期影响.在此基础上提出,国家短期内应当通过提高产品质量和拓展高质量的细分市场实现旅游效益型增长;恢复后期才可以推出更为直接的促销手法实现旅游数量型增长,采取刺激旅游人数快速增长的政策和措施.     

关于"非理性决策"的思考——行为公司财务应用前景阐释

一、行为公司财务的内涵行为金融学不仅对总量股票市场的股票溢价等难题进行研究,而且对微观层面上投资者的非理性行为进行探讨,同时还将研究领域扩展到公司财务方面,并取得了大量的有益成果,形成了行为公司财务。     

对我国上市公司信用风险状况的实证研究——运用"Z评分模型"评价我国上市公司的信用风险

上市公司的信用风险问题,长期以来一直是各方当事人关注的焦点,企业的信用风险到底有多大,应该如何对其进行有效度量,一直是困扰各利益相关主体的难题。在这方面,西方发达国家长期以来广泛使用的各种信用风险管理模型为我们提供了很好的借鉴。因此,选用由美国著名信用风险管理专家Altman建立的“Z评分模型”,来对我国上市公司的信用风险分析评价进行实证研究,验证其在我国股票市场的有效性程度,是对解决该问题的一种尝试。     

预期信用损失模型增强了贷款损失准备的前瞻性吗?——基于我国143家商业银行的实证研究

从2018年1月1日起,预期信用损失模型在我国商业银行中分阶段实施,及时评估其应用的经济后果对于会计准则制定和监管政策调整都显得尤为重要。本文选取2020年末已实施预期信用损失模型的86家中国商业银行为处理组,选取还未实施预期信用损失模型的57家中国商业银行为控制组,运用双重差分法实证检验预期信用损失模型的应用是否影响贷款损失准备前瞻性。研究结果显示：第一,预期信用损失模型的实施在整体上增强了贷款损失准备前瞻性。第二,资本市场监管、资本计量方法和盈利水平在其中发挥了调节效应。第三,预期信用损失模式对贷款损失准备前瞻性的提升作用受到异质性因素的影响,对上市商业银行、运用权重法进行资本计量商业银行和盈利水平较高商业银行的影响更明显。这些发现揭示了预期信用损失模型增强贷款损失准备前瞻性的作用机理,对贷款损失准备会计准则变革其他经济后果的研究也有借鉴意义。     

基于EVA的企业并购定价改进模型研究

本文通过研究企业并购的动机与EVA和并购定价方法的联系,提出基于EVA的并购定价改进模型,希望通过思想和概念的导入,力图推出一种比现行并购定价模型更合理的定价模型。     

跨境资本流动如何影响银行风险承担?

文章构建理论模型,分析在开放经济条件下跨境资本双向流动对银行风险承担行为的影响以及宏观审慎政策的调控作用,运用PSTR模型检验跨境资本流动对中国137家商业银行风险承担的非线性影响,基于SVAR模型和反事实分析检验跨境资本流动对银行业整体风险承担的动态效应,并检验了宏观审慎政策的作用效果。理论分析和实证检验均表明：(1)跨境资本流入会对银行风险承担产生促进作用,而跨境资本流出会抑制银行风险承担水平;(2)跨境资本双向流动对银行风险承担行为的影响具有显著的非线性转换特征,随着银行资本充足率的提高,跨境资本流入对银行风险承担的正向影响逐渐减弱,而跨境资本流出的负向效应逐渐加强;(3)宏观审慎政策收紧显著抑制了银行风险承担,逆周期的宏观审慎政策能够有效维护金融体系稳定。     

金融创新与银行系统性风险：敏感性、异质性及可接受性

文章将金融创新因素纳入到银行系统性风险的理论框架中,构建了一个剔出风险分散效应的Wagner两部门简化模型,试图讨论二者之间的关系,并在此基础上选取中国银行业的微观数据进行实证检验。结果发现,金融创新对银行系统性风险具有显著的“U型”影响关系,即适度的金融创新有利于减少银行系统性风险,而过度的金融创新反而会增加银行系统性风险。同时,较小规模的银行系统性风险对金融创新更加敏感,但较大规模的银行在防范和化解系统性风险时可接受的金融创新区间大于较小规模银行。进一步研究还发现,金融创新对银行系统性风险的影响满足资产配置效应假说,二者间的关系取决于金融创新资产与其他风险资产的相对规模效应。只有适度的相对规模效应才能有效减少系统性风险,一旦这种相对规模效应过高,金融创新就会成为一种新的风险源,从而增加系统性风险。