一、上市公司景气水平高位攀升（论文文献综述）
耿丹青[1]（2021）在《需求冲击下制造业资产配置与债务融资关系的计量研究》文中研究表明2020年伊始,新型冠状病毒肺炎疫情席卷中国,短时间内中国制造业受到了深度冲击,供给端首次出现大范围的停工停产,而需求端则在疫情严控之下出现断崖式下跌。后疫情阶段如何通过扶持和刺激经济复苏政策抵御市场需求的持续低迷,熨平市场波动,成为社会各界关注的焦点,似乎弱化了进一步实施供给侧结构性改革的紧迫性和必要性。然而,由于疫情前非金融企业部门累积的债务风险并没有得到有效释放,在普惠性的经济刺激政策作用下,2020年一季度末非金融企业部门的杠杆率攀升至161.1%,创下2008年金融危机以来的最高纪录。同时,根据国家统计局数据,国内外需求的严重萎缩导致2020年前三季度中国制造业出现了固定资产投资负增长和负债规模迅速攀升的严峻局面。在负向需求冲击下,投资下降、产出和收益下滑将继续加大债务违约风险。2020上半年我国工业企业亏损数量同比增长33.83%,亏损额较上年同期增加28.91%,而中国债券市场中到期违约债券余额已达到554.96亿元。制造业是国民经济的基石,在当前中国经济新旧动能加速换挡的关键时期,合理配置企业资产布局、优化企业债务结构是化解市场负向冲击不利影响、防范债务风险的前提,也是制造业高质量发展的重要保障。十八届三中全会所提出的使“市场在资源配置中起决定性作用和更好发挥政府作用”为治理杠杆和产能问题指明了方向。如何让市场机制在企业资产配置和债务融资行为中发挥决定性作用,让供给侧结构性改革的各项政策措施能够在尊重和适应市场规律的基础上,发挥出更积极的作用?要回答以上问题,其前提是要根据我国经济发展特征,深入而全面地剖析制造业资产配置与债务融资的市场行为规律。本文立足于市场机制视角,结合中国当前的国情和经济现状,采用理论分析和实证检验相结合的方法,基于制造业上市公司微观大数据,对制造业资产配置和债务融资行为的市场机制展开系统研究。首先,理论分析了市场机制作用下资产配置调整对债务融资行为的影响,揭示了市场需求与债务融资U型关系的微观形成机理。其次,以制造业上市公司数据为基础,实证检验了需求冲击下制造业债务融资行为市场配置机制的非线性和非对称性特征;考虑到新常态后,中国经济形势和市场环境发生重大转变,进一步实证检验了不同持续期的正向和负向需求冲击对企业债务融资行为的作用机制。再次,考虑到企业对债务的调整往往是在资产配置过程中产生的,将需求冲击、资产配置和债务融资行为纳入到一个统一的研究框架内,将资产配置分解为反映资产规模调整的投资行为和反映资产利用效率的产能配置行为后,实证检验了市场机制作用下新增投资和产能调整对企业债务融资行为的影响。最后,以探索符合市场规律的财政政策选择为出发点,实证检验了需求冲击下,不同财政支出政策对企业微观有息负债率和资产周转率的影响,在此基础上分析了不同财政政策作用下企业资产周转率对有息负债率的结构性传导效应。主要研究内容与相关结论如下:第一,结合中国“大市场”的特征,首先对影响资产配置和债务融资行为的市场需求因素进行了分析。其次,对市场机制作用下企业资产配置调整与债务融资行为的关系进行了理论分析,包括阐释了市场机制下资产过度进入与过剩资产形成的微观机理,以及市场机制下资产配置调整与债务融资“进入”与“退出”的关联机制。基于理论分析发现,一方面,在市场需求快速扩张阶段,决策者的非理性预期偏差以及信息不完全条件下的一致性乐观预期对资产的进入产生了诱导作用,在负债自身的节税收益以及投资收入效应增加的激励下,企业债务规模显着扩张;另一方面,在市场需求收缩阶段,投资不可逆性和资产专用性阻碍了过剩资产的退出,投资下滑和产能利用率下降导致收入效应迅速减退,抑制了存量债务的退出。因此,市场需求与债务融资之间存在显着的U型关系,这源于市场配置机制下,资产配置调整对企业债务融资行为的差异化影响机制,具体表现为对债务融资“进入”的促进作用和“退出”的抑制作用。第二,本文采用2004—2019年制造业上市公司年报数据,基于企业经营指标构建了反映需求冲击的代理指标,并进一步识别出剧烈正向需求冲击、温和正向需求冲击和负向需求冲击的样本。统计分析结果表明,需求冲击与制造业资产负债率之间存在显着的“U型”关系,而需求冲击与制造业净新增负债率之间表现为正向关系,由此可以推断,负向需求冲击下资产负债率的上升并非原子债务规模的扩张而是存量债务清偿出现困难。对比分析不同需求冲击下新增投资和产能利用率与债务融资行为之间的变动趋势发现,在剧烈正向需求冲击下,投资与负债同步上升,而负向需求冲击下投资与负债反向变动,表明了需求冲击下新增投资与负债水平之间可能存在非线性关系;正向需求冲击下,产能利用效率较高但资产负债率较低,而负向需求冲击下产能利用率下降且资产负债率显着上升,二者之间表现为反向变动关系。第三,基于中国特殊的经济发展背景,本文对需求冲击下制造业债务融资行为的市场配置机制展开理论分析并提出了可供检验的假设。利用中国制造业上市公司的大样本年报数据,设计了反映需求量信号、价格信号以及需求冲击的代理指标,建立了反映企业总量及增量负债水平的双方程,实证检验了需求量和价格信号对处于不同需求冲击下企业债务融资行为的作用效应。研究发现,剧烈正向需求冲击下,积极的需求和价格信号对企业债务融资的“进入”形成了强势诱导,企业债务规模显着上升;而在负向需求冲击下,消极的市场信号导致企业存量债务清偿出现困难,总体来看,负债水平与需求冲击之间变现为U型关系。市场机制对债务“进入”和“退出”的作用效应呈现出显着的非对称性和非线性特征。第四,考虑到全球经济下行压力加大和国内外市场需求持续低迷的现实情况,进一步实证检验了不同持续期的正向和负向需求冲击对企业债务融资行为的影响。研究发现,短期负向需求冲击不会显着改变企业的负债水平,但是随着负向需求冲击持续期的增加,企业负债水平显着上升。进一步将企业负债分解为经营性负债和融资性负债后发现,短期负向需求冲击下,由于企业负债能力尚未明显改变,企业将增加有息负债,降低经营性负债;但随着负向需求持续期增加,负债能力显着下降导致经营性负债对融资性负债产生“替代效应”。第五,基于企业整体战略视角,研究不同需求冲击下新增固定资产投资与产能利用调整对企业债务融资行为的影响,揭示了需求冲击与负债水平U型关系背后的企业微观行为动机。实证结果表明:剧烈正向需求冲击下,新增投资增加对企业负债有明显的诱导和促进作用;温和正向需求冲击下,新增投资对负债水平的促进作用减弱并增强了部分企业降低负债的动机;负向需求冲击下,投资支出和产能利用效率的下降对负债的清偿具有明显抑制作用。市场机制下,投资增加对债务资金“进入”诱导作用的有效性,以及投资下滑和产能利用率下降所导致的收入效应减退对债务“退出”的抑制性,是需求冲击与负债水平U型关系产生的根本原因,也是新常态以来制造业产能过剩与杠杆过高交织共存问题的根源所在。第六,综合考虑市场机制与政府政策对企业负债的影响作用,实证检验了不同需求冲击下,投资建设性财政支出和保障性财政支出对企业负债率的影响。首先,对宏观杠杆率进行微观分解后发现,微观企业有息负债率和资产周转率均是影响宏观杠杆率的重要因素。根据经验事实分析发现,在微观企业负债率变动幅度较小的背景下,企业资产周转率的大幅下滑可能是宏观杠杆率上升的主要原因。基于此,本文考察了需求冲击下不同财政政策对企业有息负债率和资产周转率的影响,在此基础上检验了不同财政政策下资产周转率对有息负债率的影响。实证结果表明,扩大投资建设性支出不但无法优化企业资产配置,还会推高企业部门杠杆率。而保障性支出扩大有利于提升资产周转率,从而抑制有息负债率的上升。因此,在需求收缩期,增加保障性支出不但能够刺激消费,促进经济增长,还可以通过提高企业资产质量抑制企业负债率的上升。
王言[2]（2021）在《机构投资者股东网络中心性对国有企业并购的影响研究》文中研究指明当前我国经济已由高速增长向高质量发展转变,要素市场化配置在发展中被视为重点。十八届三中全会以来,国有企业（以下简称国企）改革逐步加快,并购重组成为实现国企资源优化配置的重要手段。但我国国企具有受政府干预的特殊属性,国企并购也同样受到政府推动的影响。经过实践发现,与民企相比,国企并购较多,但并购绩效仍然有待提升,故研究国企并购可能性及效果问题具有较强的现实意义。在国企改革中,越来越需要股东做出科学决策,机构投资者股东作为国企引入的重要股东类型,其对国企并购的影响逐渐成为关注的焦点。但现有相关研究大多只关注机构投资者股东个体,如持股比例高低,不能充分说明机构投资者股东为什么会对国企并购产生影响。本文进一步对机构投资者股东个体研究进行突破,考虑机构投资者股东间的关联关系,认为由同一机构投资者投资不同企业和同一企业受不同机构投资者持股相互交错会逐渐形成机构投资者股东网络,处于网络中心位置的机构投资者股东拥有更多的资源,可能会对国企并购产生更强的影响。论文在传统公司治理理论的基础上,结合复杂网络理论,主要研究机构投资者股东网络中心性对国企并购可能性、并购完成率及并购绩效是否发挥了作用、为什么能够发挥作用以及如何发挥更大作用的问题。本文通过归纳总结现有学者对并购可能性、并购完成率、并购绩效的测度及影响因素分析、机构投资者网络类型及其产生的经济后果和机构投资者股东影响企业并购等相关研究文献,根据复杂网络、委托代理、股东积极主义、信息不对称、资源和要素市场等相关基础理论提出本文的研究假设;在构建机构投资者股东网络及界定机构投资者股东网络中心性的基础上,从其参与国企治理的角度,研究不同类型的机构投资者股东网络中心性与国企并购可能性、并购完成率和并购绩效的关系,并找到国企并购动机、并购行为作为机构投资者股东网络中心性影响国企并购可能性、并购完成率和并购绩效的作用路径,从融资约束、市场行情、内控有效性、信息不对称程度、金融供给侧结构性改革、区域金融发展程度等视角分析了其对机构投资者股东网络中心性与国企并购可能性、并购完成率和并购绩效关系的调节作用;根据硏究结论,从机构投资者、其他投资者、上市国企、政策制定等角度提出对策建议,并对研究不足和未来研究方向做出阐述。本文从定性方法入手,逐渐展开模型建立、实证分析等步骤,数据来自于国泰安（CSMAR）、同花顺i Fin D以及Wind数据库,指标变量经手工整理、计算得到,综合使用描述性统计、相关性分析、多元线性回归、logistic回归、倾向值得分匹配（PSM）、Heckman两阶段自选择修正、工具变量、替代变量等方法对所要研究的内容进行大样本实证分析。本文研究发现:（1）机构投资者股东网络中心性降低了国企发生并购的可能性。相比于银行和保险,证券和基金网络中心性对国企并购发生的抑制作用显着;相比国企作为出售方式发起的并购,机构投资者股东网络中心性更能显着降低国企作为买方发起并购的可能性。机构投资者股东网络中心性通过减少第一、二类代理成本以及管理层过度自信程度从而降低国企并购发生的可能性。融资约束程度越小的国企,越有利于机构投资者股东网络中心性抑制国企发起并购的可能性;不同市场行情对机构投资者股东网络中心性降低国企并购可能性的影响较不明显。（2）机构投资者股东网络中心性提高了国企并购的完成率。证券、基金、银行、保险网络中心性都对国企并购完成率产生显着正向影响,且相较于银行和保险,证券和基金网络中心性更有利于提高国企并购完成率;相较于中央国企,机构投资者股东网络中心性有利于提高地方国企并购完成率。机构投资者股东网络中心性主要是通过降低并购溢价实施行为从而增加国企并购的完成率,而不能通过减少关联并购决策行为对国企并购完成率的提高发挥作用。在内控存在缺陷的环境下,机构投资者股东网络中心性对国企并购完成率提高作用将受到抑制;信息不对称程度越低的国企,越有利于机构投资者股东网络中心性对国企并购完成率提高作用的发挥。（3）机构投资者股东网络中心性提高了国企并购财务绩效和市场绩效。相比于银行和保险,证券和基金网络中心性更有利于提高国企并购财务绩效;证券、基金、银行、保险网络中心性都有利于提高国企并购市场绩效;在中央国企样本中,机构投资者股东网络中心性对并购财务绩效的提高作用不再显着。机构投资者股东网络中心性通过降低国企行业同群并购决策行为和高杠杆并购实施行为,从而增加了国企并购财务绩效,而没有证据表明增加了国企并购市场绩效。金融供给侧结构性改革有利于机构投资者股东网络中心性进一步提高国企并购绩效;相对于金融发展程度高的地区,机构投资者股东网络中心性可以更有效的提高金融发展程度低地区的国企并购财务绩效,相对于金融发展程度低的地区,机构投资者股东网络中心性可以更有效的提高金融发展程度高地区的国企并购市场绩效。本文的研究意义和贡献在于:（1）理论意义。本文以国企并购和机构投资者股东网络中心性为切入点,丰富了机构投资者股东参与国企治理、国企并购的相关理论。1)从机构投资者股东网络特征探讨机构投资者股东与国企并购可能性、并购完成率和并购绩效的关系,拓展了现有相关研究范围。2)以国企并购动机和并购行为的中介效应为视角,研究机构投资者股东网络中心性与国企并购可能性、并购完成率和并购绩效的关系,对现有机构投资者股东参与国企并购方面的理论研究提供了新的经验证据。3)围绕机构投资者股东网络中心性与国企并购可能性、并购完成率和并购绩效关系的影响因素分为内部和外部两个维度进行探讨,丰富了现有相关研究内容。（2）现实意义。1)为降低国企盲目并购、提升国企并购完成率和并购绩效提供解决路径,从而有助于国企相关政策的制定和进一步改革实践;帮助国企高管层判断是否引入机构投资者股东、怎样引入机构投资者股东提供理论指导和参考。2)试图引导广大投资者更好的理解机构投资者股东及其网络位置对国企并购的作用以及在资本市场上扮演的角色,有助于投资者知晓机构投资者股东网络特征对国企并购动机、并购行为和并购发生及效果的影响,为投资者进行有效投资决策提供参考建议。本文创新性在于:（1）实证检验了机构投资者股东网络中心性是否影响国企并购可能性、并购完成率和并购绩效,并对机构投资者股东异质性进行划分,进一步丰富了本文研究结论。（2）实证研究了机构投资者股东网络中心性与国企并购动机和并购行为的关系,找到了机构投资者股东网络中心性影响国企并购可能性、并购完成率和并购绩效的作用路径,解释了机构投资者股东网络中心性为什么能通过国企并购动机和并购行为影响国企并购发生及效果的问题。（3）提出融资约束、市场行情、内控有效性、信息不对称程度、金融供给侧结构性改革、区域金融发展程度是构投资者股东网络中心性对国企并购可能性、并购完成率、并购绩效的内在和外在影响因素,解决了如何通过机构投资者股东网络中心性进一步降低国企盲目并购、提高国企并购完成率和并购绩效的问题。（4）系统、全面、有针对性地研究了国企并购动机和并购行为分类问题,为今后机构投资者股东参与国企并购的相关研究提出了新的思路,同时提供了相关研究的数据支撑。
李雨函[3]（2021）在《贵人鸟企业债券信用风险的影响因素及度量研究 ——基于Logistic回归模型》文中研究表明改革开放进程的不断推进,促使国内多元化资本市场迅猛发展,其中,债券市场始终保持较强的发展态势,在我国资本市场体系中占据着举足轻重的地位。然而,在此背景之下,债券违约事件也层出不穷,尤其是企业债券的违约,该类事件从2014年开始产生后便与日俱增。一直到2019年,企业债券违约规模仍居高位,同时,违约企业的细分行业分布中,服装服饰行业集中度较高,并且大部分为上市民营企业。违约成为企业债券市场的常态化现象,会导致企业的信用遭受危机,也会对我国金融市场健康有序的发展产生负面影响。对企业债券信用风险影响因素进行研究,不仅有助于发债企业建立有效的信用风险管理系统,还对构建健康有序的债券市场具有重大意义。本文首先对国内外学者的文献从三个角度进行整理和概括,分别为企业债券信用风险影响因素、信用风险度量模型、Logistic模型在信用风险度量方面的应用;其次,梳理了我国企业债券市场的违约现状,选取属于债券违约集中度较高的服装服饰行业上市民营企业——贵人鸟股份有限公司作为案例,针对性地研究影响其信用风险的主要因素,涵盖外部因素和内部因素两个维度;再次,运用实证研究的方法,选取2017-2019年间发生债券违约的50家上市企业和250家对照企业作为研究对象,结合我国企业的实际情况和相关文献,筛选较为客观的指标,通过定量的方法,进一步构建我国企业普遍适用的Logistic度量模型,判别企业债券是否存在较高的信用风险,并将模型结果运用至贵人鸟债券违约的案例中。研究结果表明:影响贵人鸟股份有限公司债券违约的影响因素是多元的,既包括宏观经济增长动力不足、行业竞争加剧、成本费用上升、电子商务的冲击等外部因素,也包括战略激进、经营管理不力、财务恶化、内控不完善等内部因素。另外,从Logistic统计结果来看,最终进入模型的变量有资产负债率、销售净利率、净资产收益率和主营业务收入增长率,同时,通过检验结果证明,该模型的度量准确性、稳健性以及对结果的可理解性都比较理想,可以运用模型中的指标度量贵人鸟的信用风险,并且该模型也适用于债券市场中的其他企业,对企业建立风险预警机制具有实际借鉴意义。最后,本文认为企业应当通过采取多方面的防范措施避免信用风险的爆发,比如准确把握市场风向、制定合理发展战略、完善公司治理、健全风险预警制度等,进一步为我国企业防范信用风险提供一些参考思路。
王艺璇[4]（2020）在《基于MS-VAR模型的区域金融风险预警研究》文中研究说明伴随经济全球化和金融创新的不断深入,金融衍生品层出不穷,金融市场交易频繁,但在金融业繁荣发展的背后,金融风险逐渐累积。近年来,我国进入经济新常态,处于经济增长转型期、产业结构优化期和动力政策调整期“三期叠加”的特殊经济时期。因此,在保障全国经济增长的同时,加大对区域性金融风险的预警监测力度,对防范金融风险和保障区域经济稳定增长具有重要的现实意义。基于对区域金融风险传导路径和区域金融风险预警的理论分析,结合区域经济发展特色,以山东省为例,选取宏观经济维度、区域经济维度和区域金融机构维度3个一级指标,股票市场、债券市场和政府部门等11个二级指标,以及M2同比增速与GDP同比增速比值、区域工业企业资产负债率、银行业不良贷款率等24个三级指标作为区域金融风险预警的基础变量。首先,采用主成分分析法筛选基础指标,合成金融压力指数和区域金融风险综合指数;再次将金融压力指数、金融风险基础指标分别作为MS-VAR模型的因变量和自变量,构建区域金融风险预警模型,识别区域金融风险的状态和拐点;最后采用ARIMA模型,合成2019年5月-2019年12月的区域金融风险综合指数,并结合MS-VAR模型预测未来的区域金融风险水平。研究结果表明:（1）2005年-2006年,宏观经济维度的风险水平处于高风险状态,低度风险与高度风险状态均存在一定的持续性;（2）2007年-2009年,宏观经济维度、区域经济发展维度和金融风险综合指数均处于高风险水平,且高风险状态持续时间较长;（3）2013年-2014年,宏观经济维度、区域金融机构维度和区域金融风险综合指数三个维度的风险水平均由低度风险转换为高度风险状态。其中,区域金融风险综合指数转换概率显示,当任意t时期的风险水平处于高风险状态时,则t+1时期有0.92的概率处于高风险状态,表示高风险状态的持续性较强,因此应加大对区域金融风险的监测力度,确保金融风险稳定可控;（4）2019年5月-2019年12月,区域金融风险水平始终处于低度风险。在此期间,当任意t时期的风险水平处于低风险状态时,则t+1时期有0.97的概率处于中度风险状态,说明低风险向中度风险转移的可能性较大,在风险管控工作中要严防低度风险向中度风险的风险升级。综合以上分析,基于MS-VAR模型构建的区域金融风险预警模型较好的刻画了区域金融风险水平,预警结果与现实状况基本吻合。最后,在理论分析和实证研究的基础上,分别从加强地方债务监管,完善偿债准备金制度,以及调整银行业信贷结构等方面提出防范地方金融风险的对策建议。
李爽[5]（2020）在《机械制造业债券违约风险成因与财务预警研究 ——以沈阳机床为例》文中研究说明债券市场近年来呈井喷式增长,伴随而来的是市场违约的不断攀升。据统计,机械制造行业在所有行业中,违约公司数量最多,值得引起重视和反思。然而在现有文献中,并无针对此行业债券违约的研究。故本文选取了机械制造行业中最具代表性的沈阳机床,从财务角度,论证其如何在各方面因素的影响下,从行业龙头逐渐走向债券违约。现实中,并非只有沈阳机床一家公司有此现象,诸多企业都陷入或即将陷入这样的违约风险中,极大的破坏了企业信用,因此,对于企业而言,非常有必要建立有效的预警制度,减少债券违约风险。本文以沈阳机床为例,论证其违约风险成因与预警机制,为相似企业或行业的风险识别、风险预警提供了较好的借鉴意义。本文探讨了机械制造行业债券违约的成因,各种影响因子是如何从内部环境和外部环境改变了沈阳机床的运行轨迹,之后用Z-score值来测算企业财务风险,最终通过理论与案例相结合、定量与定性相结合的方式总结构建财务预警模型,同时提出了财务管理机制以及对各相关方的建议。本文在研究后得出如下结论:首先,企业包括内部管理、经营策略、现金流状况在内的内部环境因素以及包括宏观经济、行业景气度在内的外部环境因素都是造成违约频发的原因;其次,不同维度的财务指标对于风险的敏感度不同,因此通过划分财务指标进行不同程度的预警非常有必要。营业利润率、现金流等指标对违约风险反应较为敏感,这些指标一旦出现异常,应及时采取措施防范风险。此外,Z-score模型提供了一个较为准确的预警方法,通过比较Z值是否低于阈值来评判企业是否处于违约风险中。同时,本文也针对该行业现状,提出了应完善财务管理机制、适当拓展融资渠道。最后,国内债券市场存在监管机构监管力度不足、评级公司出具的评级结果虚高、债券持有人缺少对风险的把控等现象,因此有必要加大监管力度、完善评级制度、建立风险预警机制。本文创新性的对细分行业进行系统的债券违约分析,梳理债券违约理论、风险度量、风险成因以及风险预警相关文献,较好的展现所研究案例事件的发展过程,并提出了针对该行业的违约风险成因、财务预警机制,使研究结果可以广泛应用到机械制造业其他企业,也为之后其他细分行业的债券违约分析提供可参考的研究思路。
刘丽娟[6]（2020）在《企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险的动态关联研究》文中进行了进一步梳理杠杆是保证企业资金正常流动和实体经济发展的重要动力。但在经济进入下行周期,高杠杆、高投入的粗放型经济发展模式积蓄了大量的流动性风险和信用危机,并与宏观经济降速换挡共振,使宏观经济景气指数下降。企业高杠杆和宏观经济不景气叠加造成企业偿付能力不足甚至破产重组,银行的不良贷款风险持续凸显,聚敛为局部金融风险。局部金融风险通过金融关联网络进一步传染、外溢,演变为破坏性更大的系统性金融风险。抑制企业杠杆畸高是防范、化解系统性金融风险的有效手段,但过度去杠杆可能造成企业杠杆塌缩,阻碍金融稳定和宏观经济高质量发展。另外,宏观经济景气指数波动和系统性金融风险演变也会对企业杠杆率产生反向约束作用。因此,在企业去杠杆进程仍在推进、发生系统性金融风险的可能犹在和宏观经济存在诸多边际变化下,把握企业杠杆率、系统性金融风险以及宏观经济景气状况的双向动态关联具有重要意义。本研究首先基于“债务—通缩”、经济周期等理论剖析企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险的双向关联机制。其次,纵向对比我国企业杠杆率的结构、规模、行业分布情况,并与其它经济体对比,总结出我国企业杠杆率的变化特征;通过对我国宏观经济景气先行、一致、滞后、预警指数走势的对比,归纳出我国宏观经济景气指数的演变特征。接着,借鉴并改进复合系统性压力指数法（简称“CISS指数法”）测度我国系统性金融风险,建立时变参数向量自回归模型（简称“TVP-VAR模型”）,挖掘在等间隔（短期、中期、长期）以及特定时点下,企业杠杆率对系统性金融风险、宏观经济景气指数的时变影响,以及金融风险和经济景气状况对企业杠杆率的动态影响机理和持续效果。实证结果表明:企业适度加杠杆有利于宏观经济保持景气,但过度加杠杆推动系统性金融风险的聚敛,加剧宏观经济不景气,且短期效应大于长期效应;企业去杠杆在短、中、长期下都能够抑制系统性金融风险,但过度去杠杆也会削弱宏观经济活力;反之,系统性金融风险对企业杠杆的约束作用在长期内最为明显,宏观经济景气指数也对企业杠杆率产生时变的负向冲击,使企业杠杆率具有明显的“逆周期”特征;另外,宏观经济景气指数也会对系统性金融风险产生时变的影响,提高宏观经济景气能够有效防范化解系统性金融风险。最后,基于理论分析和实证研究结果,分别从企业去杠杆、防范系统性金融风险以及实现宏观经济高质量发展等方面提出政策建议,为实现“去杠杆、防风险、稳增长”的协同发展提供参考。
杨韫韬[7]（2020）在《基于结构性去杠杆视角的房地产金融风险测度与处置分析》文中研究说明2017年中央经济工作会议指出,要重点抓好防范化解重大风险、精准脱贫、污染防治三大攻坚战,其中防风险攻坚战之重难点为防范与控制金融风险,并决议将构建金融和房地产业的良性循环。根据中国现有的房地产企业部门和金融部门的高杠杆率与金融加杠杆引发的资产价格泡沫己成为房地产金融风险的祸首之一的事实,本文探究如何将“结构性去杠杆”有机地和降房地产金融风险结合起来,产生良性连锁反应。构建房地产市场泡沫度指标体系,先运用主成分分析法测量房地产市场泡沫度,再分析房地产金融风险对各部门的风险溢出效应和联动效应,再基于结构性去杠杆的视角分析如何通过四部门（非金融企业部门、金融机构部门、居民部门和政府部门）降杆杠化解房地产金融风险。虽然目前降杠杆的政策短期取向发生变化,“降杠杆”变为“稳杠杆”,但是我国总体杠杆率仍然在高位的潜在风险依然存在,未来在短期稳住杠杆率之后还需降低总体杠杆率的宏观政策方向不会改变。本文研究的意义正在于此,为我国降杠杆、防控金融风险的宏观调控政策提供实证依据和建议。
冯文芳[8]（2020）在《金融杠杆与资产价格泡沫：影响机制及其监控研究》文中研究表明资产价格泡沫和高杠杆在历史上反复出现,但次贷危机后的资产价格泡沫形成机制和高杠杆作用机理更加复杂;现代金融技术发展产生的影子银行和金融衍生品等不但空转套利推高金融杠杆,而且让问题复杂化;内嵌于银行体系的表外业务严重期限错配以及中国经济转型期结构中存在的各种扭曲现象,使得金融杠杆过度膨胀导致的资产价格泡沫演化过程中出现的新问题和新情况,原有传统理论都无法较好解释经济中的资产价格泡沫现象。目前,中国正处于经济转型和结构升级的重要关口,党的十九大明确提出“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”,经济增长速度从高速增长开始转为中高速增长,但是金融杠杆仍在不断攀升,金融杠杆增长与经济发展错配现象严重,资本市场的过度繁荣引致资金在金融体系内空转,导致资产价格泡沫和系统性金融风险不断膨胀和累积。金融危机后上述问题成为经济学研究的热点并引起社会各界的广泛关注。在此背景下,首先,通过阅读和归纳国内外关于金融杠杆、资产价格泡沫和经济增长等方面的经典着作和前沿文献,厘清选题的发展脉络、研究现状、存在问题、争论焦点和研究盲点等,为后期研究顺利展开提供文献支撑和理论基础。其次,准确定义资产价格泡沫是研究的逻辑起点,遵循目前国内外经济学界的三种主流观点,对资产价格泡沫的涵义进行明确界定并分析了其一般特征;从理论角度和影响因素角度剖析了资产价格泡沫的形成机理;运用ADF、SADF、GSADF和RADF等资产价格泡沫识别方法,对资产价格泡沫的存在性、存在周期、出现频率和程度大小等进行了识别和检验,实证结果表明在样本研究期内显着存在周期性资产价格泡沫;并且运用协整模型和向量误差修正模型（VECM）提取了资产价格泡沫。第三,以金融杠杆经济本质研究作为切入点,从微观和宏观角度分别定义和度量了金融杠杆,揭示微观金融杠杆与宏观金融杠杆背离的原因和实质;采用债务收入比法和即时拆分法（TD）测算了我国的金融杠杆;重点揭示和研究了金融加杠杆的根源、实质、动力、渠道、特点和成因等;不但构建了金融杠杆驱动的资产价格泡沫模型,从理论上厘清两者之间的内在逻辑关系,而且把滚动宽窗Granger因果检验模型和Bootstrap统计检验结合,从实证上验证了金融杠杆和资产价格泡沫相互动态影响机制的程度、频率与方向以及与经济事件之间的关系。第四,高杠杆和资产价格泡沫仅是表象,隐藏其背后的实质是虚拟经济与实体经济的失衡,因此加入经济增长因素,从表象分析上升到实质研究,进一步揭示金融杠杆、资产价格泡沫与金融、经济之间的影响效应。具体内容包括:（1）运用差分广义矩估计（DGMM）和门限效应,对国内16家上市银行从两个阶段检验了货币政策传导的银行风险承担渠道的杠杆机制的有效性,实证结果表明:货币政策可以通过杠杆率对银行风险承担产生显着影响;货币政策与银行风险承担之间存在双重杠杆率门限效应;（2）运用傅里叶变换和频谱分析法研究了资产价格泡沫与经济增长之间的周期联动效应,实证结果表明:我国资产价格泡沫和经济增长的周期联动关系较复杂,并且两者在周期联动上更多的存在背离现象;（3）基于R&D模型,加入金融杠杆因素,研究了不存在和引入资产价格泡沫时经济增长的均衡结果,并推断出资产价格泡沫与经济增长共容的条件。（4）运用MCMC算法和SV-TVP-SVAR模型从时期与时点两个角度对金融杠杆、资产价格泡沫与经济增长三者之间的时变关系进行验证,实证结果表明:三个经济变量之间具有非常显着的时变特征。最后,高杠杆下去杠杆是必然选择,准确定义去杠杆的涵义并对目前去杠杆存在的误区做了澄清;分别探索了实体去杠杆和金融去杠杆的路径;运用合成控制法（SCM）检验了限贷政策能否抑制房地产泡沫?实证结果表明:在4个研究样本中,限贷政策对3个样本的商品房销售价格无法起到降低的作用;囿于传统资产价格泡沫监控研究方法与模型的缺陷,尝试运用人工智能中的支持向量回归（SVR）模型和BP神经网络（BPNN）技术构建了资产价格泡沫监控系统,结果表明,人工智能技术可以很好逼近与诠释样本历史数据所蕴含的内在规律,有效实现监控功能。根据上述主要研究结论,提出了四点政策建议:（1）拓展宏观货币政策调控目标范围,把资产价格纳入中央银行决策信息集,构建货币和信贷流动以及资产价格泡沫监控系统;（2）减少或消除刚性兑付和不必要的政府隐性担保,实现国有资产管理体制和商业银行行为市场化,政府职能回归公共管理本质;（3）坚持中性稳健的货币政策,保持适度的货币流动性,建立宏观审慎评估体系MPA和对金融体系资产实施穿透管理,对影子银行进行有效管理;（4）精准掌控“结构性去杠杆”的节奏、力度、时间、主体,有条不紊降低杠杆率。
康文茹[9]（2020）在《人民币汇率形成机制对金融稳定影响研究》文中提出汇率是经济基础指标,保持汇率稳定是经济和金融稳定的必要条件。当前,中国经济发展步入“三期叠加”时期,经济进入结构性调整阶段,实体经济的发展面临着转型压力,经济增长速度放缓,经济下行压力较大,人民币汇率贬值压力增强。汇率大幅波动不仅受经济基本面的影响,在金融一体化和人民币国际化背景下,人民币汇率波动超出经济基本面。自2009年人民币国际化加速,人民币离岸市场迎来了快速发展机会,交易规模、交易速度、交易结构发生较大变化,离岸金融自由化和宽松的金融监管制度使国际金融风险通过离岸市场对人民币在岸市场影响增大。如何进一步深化人民币汇率形成机制改革关系着我国金融开放和人民币国际化。浮动和固定汇率形成机制对金融稳定的影响,在理论和实践上都有不同观点,浮动或固定汇率形成机制都不必然产生金融稳定或者不稳定,结果的产生都需要一定条件。由于人民币汇率长期的升值趋势和低弹性浮动,使市场和央行对大幅贬值存在一定程度的“浮动恐惧症”。2015年“8.11”汇改后,市场在非理性预期自我强化下,人民币大幅单边贬值,外汇储备大幅下跌,资本大量外流,2017年5月贬值才真正被遏制;2018年6月开始,中美贸易战不断升级,人民币汇率再次陷入单边贬值。只有对汇率变动影响金融稳定进行系统评估,才能克服“浮动恐惧症”,进一步深化人民币汇率形成机制改革。本文首先对汇率形成机制理论、金融稳定理论以及他们之间的关系的文献进行梳理,并对论文的技术路线、研究框架、研究方法等进行总结。然后对汇率形成机制理论、我国汇率形成机制改革历程和我国汇率形成机制特点进行归纳总结。并根据我国国情,度量出我国金融稳定指数。然后对人民币汇率形成机制影响金融稳定机制进行理论梳理,为实证提供理论基础。其次,测算出我国外汇市场失衡程度,并考察其影响因素,发现2015年汇改后,我国外汇市场失衡较严重,但总体可控。在影响因素中,中美利差在外汇市场压力作用具有不确定性,利率和汇率之间传导机制不畅,数量型货币政策对外汇市场压力有反向拉动作用,离岸人民币汇率预期对外汇市场压力在中、长期作用并不明显,在短期有重要影响,GDP增长和EMP在短、中、长期保持一致关系,经济基本面是人民币汇率的重要支撑,美中通货膨胀差对外汇市场压力的作用并不明显,通货膨胀和外汇市场压力传导不畅。再次,考察“三元悖论”框架背离指数、外汇市场压力（EMP）以及人民币离岸预期和在岸即期汇率的“汇差”对我国金融稳定的影响。根据实证结果显示,外汇市场压力虽然很大,但对金融稳定的影响在可控范围之内,影响不显着;我国的三元政策组合变动对金融稳定影响不显着;人民币在岸和离岸预期“汇差”对金融稳定和外汇市场压力只在某个特殊时间段有一定影响,不具可持续性。因此,汇率变动对我国金融稳定影响整体不是很明显,这是因为,我国是银行为主导的金融体系,我国外债在安全范围内,银行资产负债表和资产价格受影响程度有限,而且央行在管理人民币贬值风险时,没有采取提高利率方式,也降低了对金融体系的影响。然后,对汇率变动对实体经济的外汇风险暴露进行实证研究。制造业是实体经济的基础,实体经济是金融稳定的重要支撑。通过实证研究发现,汇率对制造业有影响,但影响程度受股市状态影响,且行业差距比较大,竞争力大的行业风险暴露水平较小,国际贸易定价权低的行业外汇风险暴露水平较高。最后,考察人民币国际化对金融稳定的影响。实证结果显示,人民币跨境指数（CRI）对金融稳定在中短期有较大影响,但在长期,对金融稳定的影响不显着,表明人民币跨境交易和资本的流动在中短期对金融稳定有一定影响。人民币离岸指数（ORI）对金融稳定的影响主要体现在短期,且影响在逐渐降低。在2016年之前,在短期对金融稳定影响比较大,升值期间,人民币国际化程度有助于金融稳定,在贬值期间,人民币国际化对金融稳定影响有负面冲击,但自2016年之后,人民币离岸指数（ORI）对金融稳定,不管短期,还是中长期,影响都不太显着。这表明,目前人民币国际化的风险主要体现在跨境交易和资本流动上。本文创新点主要有以下几个方面:首先,本文选择了适合我国国情的金融稳定基础指标构建了我国金融稳定指数,突出了有关金融开放的风险指标,如实际有效汇率变动率、短期外债、外商直接投资的引入。其次,本文对汇率形成机制理论、人民币汇率形成机制现存的问题和特征进行了全面梳理,并对汇率影响金融稳定机制理论和文献进行梳理和归纳,在此基础上从“三元悖论”框架背离指数、外汇市场压力指数（EMP）以及在岸即期汇率与离岸人民币预期“汇差”、实体经济外汇风险暴露、人民币国际化五个方面,考察人民币汇率形成机制对金融稳定动态影响。然后,本文选择了具有门限的时变向量自回归模型（LT-TVP-VAR）作为实证研究模型。该模型不仅具有时变特征,而且门限设置适合我国不断转型的结构性变化,可以克服结构方程或者马尔科夫模型等的跳跃特征,且10000次蒙特卡罗模拟（MCMC）可以弥补样本量小的缺点。经过验证,本文中经济变量存在明显的门限效应,因此该模型的选择有助于实证结果的准确性。
朱秀婷[10]（2020）在《居民杠杆率对企业杠杆率的影响研究 ——基于家庭消费视角》文中认为随着我国经济发展逐渐转向中高速增长的高质量核心阶段,新常态时期我国经济部门杠杆率的水平也在不断提升,债务灰犀牛和结构性不平衡问题也在逐渐凸显。其中,由于我国危机后实施的大规模财政和货币刺激计划,导致国内一些产能过剩行业出现资本亏损,加之目前我国的间接融资主导型模式,故而我国非金融企业部门杠杆率水平居高不下。与此同时,在2015年房地产去库存政策的刺激下,中国房地产市场的迅猛发展导致住户部门购房贷款年年攀增,我国家庭部门出现居民持续加杠杆的现象。总体而言,我国目前面临着杠杆水平稍高且增速过快以及较为突出的结构性问题。为守住不发生系统性金融风险的底线,政府管理部门需要辩证思考两部门杠杆率的存在关联,高度重视如何能够合理调控居民部门和企业部门的杠杆率问题,以期保持宏观经济体杠杆率的基本稳定。本文首先通过梳理研究以往有关家庭部门杠杆率和企业部门杠杆率的相关文献,试图归纳分析目前经济体杠杆率水平的高低成因及两部门的杠杆影响关联。同时依据相关的理论基础并结合本文的理论分析,运用计量经济模型尝试更进一步探讨居民部门加杠杆是否与非金融企业部门的杠杆率存在共同趋势,其中是否存在影响的传导机制,具体的渠道机制是怎样的?首先通过检验选用固定效应模型分析居民部门杠杆率对企业部门杠杆率的关联影响,然后引入“居民消费”建立机制分析模型,进一步识别家庭举债加杠杆影响企业部门杠杆水平的居民消费效应。通过这三者关系的解析对如何稳步有序地进行合理调控,保持实体部门杠杆率的基本企稳,推进经济发展方式和结构的转变优化,以及增长动力的转换具有积极的参考意义。最后在实证结果的基础上结合我国目前的基本国情,针对如何保持宏观杠杆率的稳定,促进经济转型升级提供了相关政策启示。
二、上市公司景气水平高位攀升（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、上市公司景气水平高位攀升（论文提纲范文）
（1）需求冲击下制造业资产配置与债务融资关系的计量研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关文献综述与评析 |
| 1.2.1 影响债务融资行为的宏观经济环境因素 |
| 1.2.2 影响债务融资行为的体制机制因素 |
| 1.2.3 影响债务融资行为的微观动机 |
| 1.2.4 现有文献简要评析 |
| 1.3 研究思路与内容结构 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容与结构安排 |
| 1.4 研究方法与相关概念界定 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 相关概念界定 |
| 1.5 研究创新 |
| 第2章 制造业资产和债务融资市场配置机制的理论分析 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.2 影响制造业资产配置和债务融资行为的市场需求因素 |
| 2.3 市场机制下资产配置的微观机理 |
| 2.3.1 资产过度进入的市场配置机制 |
| 2.3.2 过剩资产形成的市场配置机制 |
| 2.4 资产和债务融资市场传导机制的理论分析 |
| 2.4.1 市场机制下资产过度进入对债务融资的诱导机理 |
| 2.4.2 市场机制下过剩资产对债务融资退出的抑制效应 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 需求冲击的测度及其对资产配置和债务融资影响的统计分析 |
| 3.1 需求冲击的测度及其统计特征 |
| 3.1.1 需求冲击的测度 |
| 3.1.2 需求冲击的统计特征 |
| 3.2 需求冲击下制造业债务融资行为的统计特征 |
| 3.3 需求冲击下制造业资产配置与债务融资行为的统计特征 |
| 3.3.1 需求冲击下制造业投资与债务融资行为的统计分析 |
| 3.3.2 需求冲击下制造业产能利用与债务融资行为的统计特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 需求冲击下制造业债务融资行为的市场配置机制 |
| 4.1 国内外研究现状 |
| 4.2 理论分析与研究假设 |
| 4.3 需求冲击下债务融资行为的市场配置机制研究 |
| 4.3.1 整体与净新增负债水平模型的构建 |
| 4.3.2 微观大样本企业数据说明和变量设计 |
| 4.3.3 整体与净新增债务水平模型的实证研究结果与分析 |
| 4.3.4 稳健性检验 |
| 4.3.5 异质性检验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 不同持续期需求冲击下制造业债务融资行为研究 |
| 5.1 模型构建与变量设计 |
| 5.2 数据说明与描述性统计 |
| 5.3 实证研究结果与分析 |
| 5.3.1 不同持续期需求冲击对整体负债水平作用的实证结果 |
| 5.3.2 不同持续期需求冲击对经营性和融资性负债作用的实证结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 需求冲击下资产配置与债务融资非对称性机制研究 |
| 6.1 国内外研究现状 |
| 6.2 理论分析与研究假设 |
| 6.3 需求冲击下新增投资和产能调整与债务融资行为关系分析 |
| 6.3.1 模型构建与变量设计 |
| 6.3.2 样本选择与描述性统计 |
| 6.3.3 实证研究结果与分析 |
| 6.3.4 稳健性检验 |
| 6.4 需求冲击下异常投资与过度负债行为关系分析 |
| 6.4.1 国内外研究现状 |
| 6.4.2 模型构建与变量设计 |
| 6.4.3 样本选择与描述性统计 |
| 6.4.4 实证研究结果与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 需求冲击下不同财政支出政策对制造业债务融资的影响机制 |
| 7.1 国内外研究现状 |
| 7.2 需求冲击下投资建设与保障性支出政策对制造业负债率的影响 |
| 7.2.1 宏观与微观杠杆率的经验事实分析 |
| 7.2.2 宏观杠杆率的微观分解 |
| 7.2.3 理论分析与研究假设 |
| 7.2.4 模型设计与变量定义 |
| 7.2.5 数据说明与描述性统计 |
| 7.3 实证研究结果与分析 |
| 7.3.1 需求冲击下不同财政政策对有息负债率影响的实证结果 |
| 7.3.2 需求冲击下不同财政政策对资产周转率影响的实证结果 |
| 7.3.3 不同财政政策下资产周转率对有息负债率影响的实证结果 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）机构投资者股东网络中心性对国有企业并购的影响研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与研究问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 相关概念界定 |
| 1.2.1 机构投资者股东网络中心性 |
| 1.2.2 并购可能性、完成率及绩效 |
| 1.2.3 并购动机和并购行为 |
| 1.3 研究思路及内容 |
| 1.4 研究意义与研究创新 |
| 1.4.1 研究意义 |
| 1.4.2 研究创新点 |
| 1.5 文章结构安排 |
| 2 国内外研究现状 |
| 2.1 并购可能性、完成率及绩效的相关研究 |
| 2.1.1 并购可能性测度及影响因素分析 |
| 2.1.2 并购完成率测度及影响因素分析 |
| 2.1.3 并购绩效测度及影响因素分析 |
| 2.2 机构投资者网络类型及其产生的经济后果 |
| 2.2.1 机构投资者网络类型分析 |
| 2.2.2 机构投资者网络产生的经济后果 |
| 2.3 机构投资者股东与国企并购的相关研究 |
| 2.3.1 机构投资者股东与一般企业并购 |
| 2.3.2 机构投资者股东与国企并购 |
| 2.4 文献评述 |
| 3 理论基础 |
| 3.1 复杂网络理论 |
| 3.2 委托代理理论 |
| 3.3 股东积极主义理论 |
| 3.4 信息不对称理论 |
| 3.5 资源和要素市场理论 |
| 4 机构投资者股东网络的构建及分析 |
| 4.1 机构投资者股东网络形成机制 |
| 4.2 机构投资者和上市公司二模网络构建 |
| 4.3 机构投资者一模网络构建 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 机构投资者股东网络中心性对国企并购可能性的影响 |
| 5.1 研究假设 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 样本选择与数据来源 |
| 5.2.2 模型构建、变量选择与说明 |
| 5.3 实证结果与分析 |
| 5.3.1 描述性统计 |
| 5.3.2 相关性分析 |
| 5.3.3 主回归结果与分析 |
| 5.3.4 内生性分析 |
| 5.4 异质性分析 |
| 5.5 机制作用分析 |
| 5.6 拓展性分析 |
| 5.7 稳健性检验 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 机构投资者股东网络中心性对国企并购完成率的影响 |
| 6.1 研究假设 |
| 6.2 研究设计 |
| 6.2.1 样本选择与数据来源 |
| 6.2.2 模型构建、变量选择与说明 |
| 6.3 实证结果与分析 |
| 6.3.1 描述性统计 |
| 6.3.2 相关性分析 |
| 6.3.3 主回归结果与分析 |
| 6.3.4 内生性分析 |
| 6.4 异质性分析 |
| 6.5 机制作用分析 |
| 6.6 拓展性分析 |
| 6.7 稳健性检验 |
| 6.8 本章小结 |
| 7 机构投资者股东网络中心性对国企并购绩效的影响 |
| 7.1 研究假设 |
| 7.2 研究设计 |
| 7.2.1 样本选择与数据来源 |
| 7.2.2 模型构建、变量选择与说明 |
| 7.3 实证结果与分析 |
| 7.3.1 描述性统计 |
| 7.3.2 相关性分析 |
| 7.3.3 主回归结果与分析 |
| 7.3.4 内生性分析 |
| 7.4 异质性分析 |
| 7.5 机制作用分析 |
| 7.6 拓展性分析 |
| 7.7 稳健性检验 |
| 7.8 本章小结 |
| 8 研究结论与展望 |
| 8.1 主要研究结论 |
| 8.2 政策性建议 |
| 8.3 研究局限和未来研究方向 |
| 参考文献 |
| 作者攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）贵人鸟企业债券信用风险的影响因素及度量研究 ——基于Logistic回归模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.4 研究创新点 |
| 2 基本概念与文献综述 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.3 文献综述 |
| 3 贵人鸟企业债券违约案例背景及介绍 |
| 3.1 我国企业债券市场发展概况 |
| 3.2 贵人鸟基本介绍 |
| 3.3 贵人鸟企业债券违约事件回顾 |
| 4 贵人鸟企业债券违约影响因素分析 |
| 4.1 贵人鸟企业债券违约外部影响因素 |
| 4.2 贵人鸟企业债券违约内部影响因素 |
| 5 基于Logistic的企业债券信用风险度量模型构建 |
| 5.1 模型的理论基础与构建 |
| 5.2 模型的应用与检验 |
| 5.3 模型结果运用与分析——以贵人鸟股份有限公司为例 |
| 6 研究结论、建议与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究建议及启示 |
| 6.3 不足及展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 在校期间科研成果 |
（4）基于MS-VAR模型的区域金融风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容和研究方法 |
| 1.3 创新点与不足之处 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 系统性金融风险诱因 |
| 2.2 金融危机传导机制 |
| 2.3 金融风险预警指标选取 |
| 2.4 金融风险预警模型 |
| 2.5 文献评述 |
| 第三章 区域金融风险预警的理论分析 |
| 3.1 区域金融风险的理论分析 |
| 3.1.1 金融风险的诱因理论 |
| 3.1.2 区域金融风险的影响因素分析 |
| 3.2 区域金融风险的传导路径分析 |
| 3.3 区域金融风险预警分析 |
| 3.3.1 金融风险预警体系 |
| 3.3.2 区域金融风险预警模型 |
| 第四章 区域金融风险预警指标及其综合指数构建 |
| 4.1 区域金融风险预警基础指标选取 |
| 4.1.1 宏观经济运行预警指标 |
| 4.1.2 区域经济发展风险预警指标 |
| 4.1.3 区域金融机构风险预警指标 |
| 4.2 区域金融风险预警基础指标筛选 |
| 4.3 区域金融风险综合指数合成 |
| 4.3.1 宏观经济风险指数 |
| 4.3.2 区域经济风险指数 |
| 4.3.3 区域金融机构风险指数 |
| 4.3.4 区域金融风险综合指数 |
| 第五章 区域金融风险预警问题的实证研究 |
| 5.1 区域金融风险预警的MS-VAR模型 |
| 5.2 金融压力指数 |
| 5.2.1 宏观经济压力指数 |
| 5.2.2 区域经济压力指数 |
| 5.2.3 区域金融机构压力指数 |
| 5.2.4 区域金融压力指数 |
| 5.3 区域金融风险综合指数预警模型 |
| 5.3.1 单位根检验与回归分析 |
| 5.3.2 MS-VAR预警检验 |
| 5.3.3 金融风险综合指数状态转换识别 |
| 5.4 区域金融风险预测 |
| 5.4.1 金融风险指标预测 |
| 5.4.2 区域金融风险预警指标选取 |
| 5.4.3 区域金融风险预警检验 |
| 第六章 结论与对策建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 对策建议 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）机械制造业债券违约风险成因与财务预警研究 ——以沈阳机床为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景与研究问题 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 研究思路与分析方法 |
| 1.2.1 本文研究思路 |
| 1.2.2 分析方法 |
| 1.3 本文创新点与应用价值 |
| 1.3.1 本文创新点 |
| 1.3.2 本文研究的应用价值 |
| 1.4 本文结构安排与内容安排 |
| 2 文献回顾与理论基础 |
| 2.1 债券违约文献综述 |
| 2.2 债券违约风险度量文献综述 |
| 2.3 债券违约风险成因文献综述 |
| 2.4 债券违约风险预警文献综述 |
| 2.5 文献评述 |
| 3 债券风险度量指标体系构建 |
| 3.1 债券风险度量指标选择 |
| 3.1.1 现有债券风险度量方法 |
| 3.1.2 本文对债券违约风险度量方法的选择 |
| 3.2 Z-SCORE模型计算原理 |
| 3.3 数据的选择原则及来源 |
| 4 机械制造业债券违约总体特征 |
| 4.1 我国债券市场违约现状 |
| 4.2 机械制造行业债券违约情况分析 |
| 4.2.1 机械制造行业现状 |
| 4.2.2 机械制造行业债券违约情况 |
| 4.3 整体违约原因分析 |
| 4.3.1 内部原因 |
| 4.3.2 外部原因 |
| 4.3.3 违约企业与非违约企业财务指标对比 |
| 5 沈阳机床案例简介 |
| 5.1 案例选取与概况简介 |
| 5.1.1 公司简介 |
| 5.1.2 公司业务情况 |
| 5.2 债券违约历程 |
| 5.3 违约后续处理 |
| 5.3.1 申请破产重整 |
| 5.3.2 公布重整草案 |
| 5.3.3 债权分类及调整方案 |
| 6 沈阳机床违约风险成因及财务预警措施 |
| 6.1 内部原因 |
| 6.2 外部原因 |
| 6.3 财务指标分析 |
| 6.3.1 盈利能力 |
| 6.3.2 营运能力 |
| 6.3.3 偿债能力 |
| 6.4 债务风险度量-Z值 |
| 6.5 财务预警措施 |
| 6.5.1 建立财务指标预警机制 |
| 6.5.2 完善财务管理机制 |
| 6.5.3 拓宽融资渠道 |
| 6.6 小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究局限性与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险的动态关联研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及趋势 |
| 1.2.1 系统性金融风险的成因 |
| 1.2.2 系统性金融风险的测度 |
| 1.2.3 系统性金融风险与宏观经济 |
| 1.2.4 杠杆率与宏观经济 |
| 1.2.5 杠杆率与系统性金融风险 |
| 1.2.6 文献评述 |
| 1.3 研究思路、内容及研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 创新点和不足之处 |
| 1.4.1 创新点 |
| 1.4.2 研究不足 |
| 2 企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险关联的理论分析 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 系统性金融风险的内涵及特征 |
| 2.1.2 企业杠杆率的内涵 |
| 2.1.3 宏观经济景气指数的内涵 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 “债务—通缩”理论 |
| 2.2.2 金融脆弱性理论 |
| 2.2.3 金融深化理论 |
| 2.2.4 经济周期理论 |
| 2.3 企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险的双向关联机理分析 |
| 2.3.1 企业杠杆率对系统性金融风险的影响机理 |
| 2.3.2 企业杠杆率对宏观经济景气指数的影响机理 |
| 2.3.3 系统性金融风险对企业杠杆率的影响机理 |
| 2.3.4 宏观经济景气指数对企业杠杆率的影响机理 |
| 2.3.5 宏观经济景气指数对系统性金融风险的影响机理 |
| 2.3.6 系统性金融风险对宏观经济景气指数的影响机理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 我国企业杠杆率、宏观经济景气指数的现状分析 |
| 3.1 我国企业杠杆率现状分析 |
| 3.1.1 我国企业杠杆率的变化趋势 |
| 3.1.2 企业杠杆率的国际对比 |
| 3.1.3 不同所有制上市企业杠杆率特征 |
| 3.1.4 企业杠杆率的行业分布特征 |
| 3.2 我国宏观经济景气指数变化特征分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于CISS指数法的我国系统性金融风险测度 |
| 4.1 CISS指数法的提出 |
| 4.2 系统性金融风险测度的指标选取及处理 |
| 4.3 基于复合系统性压力指数法(CISS)的系统性金融风险测度 |
| 4.3.1 基于CDF函数和序统计法的基础指标转换 |
| 4.3.2 基于ANP网络层次分析法的权重计算 |
| 4.3.3 基于BEKK-GARCH模型的矩阵时变交叉相关系数计算 |
| 4.4 我国系统性金融风险的合成及演变特征 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险动态关联的实证分析 |
| 5.1 TVP-VAR模型的构建 |
| 5.2 数据的来源与处理 |
| 5.3 数据的平稳性检验 |
| 5.4 MCMC模拟估计 |
| 5.5 脉冲响应分析 |
| 5.5.1 系统性金融风险对企业杠杆率的脉冲响应分析 |
| 5.5.2 宏观经济景气指数对企业杠杆率的脉冲响应分析 |
| 5.5.3 企业杠杆率对系统性金融风险的脉冲响应分析 |
| 5.5.4 企业杠杆率对宏观经济景气指数的脉冲响应分析 |
| 5.5.5 系统性金融风险对宏观经济景气指数的脉冲响应分析 |
| 5.5.6 宏观经济景气指数对系统性金融风险的脉冲响应分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 实现“去杠杆、防风险、稳增长”平衡的对策建议 |
| 6.1 坚持“稳中求进”去杠杆 |
| 6.1.1 坚持助优汰劣的“结构性去杠杆” |
| 6.1.2 以发展型手段实现稳妥去杠杆 |
| 6.1.3 建立企业债务风险处理机制 |
| 6.2 建立风险预警和处置机制 |
| 6.2.1 强化金融服务功能 |
| 6.2.2 加强政策与监管的协同作用 |
| 6.2.3 建立预警和处置长效机制 |
| 6.3 实现更平衡、更充分的稳健发展 |
| 6.3.1 坚持经济高质量发展为首要任务 |
| 6.3.2 继续深化供给侧改革 |
| 6.3.3 优化投资、消费质量,积极释放有效的需求潜力 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 |
（7）基于结构性去杠杆视角的房地产金融风险测度与处置分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与研究意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义与创新点 |
| 第二节 国内外相关文献综述 |
| 一、我国房地产金融风险测度文献综述 |
| 二、杠杆率测度和分析研究文献综述 |
| 三、研究的内容与方法 |
| 第二章 我国杠杆率与房地产金融风险的现状 |
| 第一节 我国房地产金融风险现状及主要特征 |
| 一、融资成本高、渠道少和结构不合理导致的高房企债务 |
| 二、土地财政成为助涨房价地价的主要推手 |
| 三、市场情况区域分化严重时应贯彻落实因城施策 |
| 四、家庭金融资产分配不均导致的房屋供需错配和民生压力 |
| 第二节 杠杆率现状及主要特征 |
| 一、非金融企业部门杠杆率 |
| 二、政府部门杠杆率 |
| 三、金融部门杠杆率 |
| 四、居民部门杠杆率 |
| 第三节 本章小结 |
| 第三章 房地产市场金融风险测度与分析 |
| 第一节 房地产市场泡沫度的概念 |
| 第二节 指标体系的构建 |
| 一、指标与数据的选取 |
| 二、数据处理与检验 |
| 三、主成分分析 |
| 第三节 国内房地产市场2006—2019 泡沫度的测度 |
| 第四节 多元线性回归分析 |
| 一、房地产市场泡沫度与三类非金融企业多元线性回归 |
| 二、平稳性检验:ADF检验 |
| 三、多元线性回归 |
| 四、房地产泡沫度与各部门杠杆率多元线性回归 |
| 第五节 本章小结 |
| 第四章 基于结构性去杠杆的房地产金融风险点分析 |
| 第一节 房地产企业部门风险点 |
| 第二节 居民部门风险点 |
| 第三节 金融部门风险点 |
| 第四节 政府部门风险点 |
| 第五节 本章小结 |
| 第五章 结论与建议 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 政策建议 |
| 一、严控房企信贷融资风险,促进投资环境优化 |
| 二、引导居民理性消费,防范居民债务风险暴露 |
| 三、运用区块链技术治理隐性债务,促进地方政府降杠杆 |
| 四、完善房地产信贷政策,优化银行经营与信贷环境 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附件 多元线性回归分析结果 |
| 附表 房地产市场泡沫测度指标来源 |
| 致谢 |
（8）金融杠杆与资产价格泡沫：影响机制及其监控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要缩略词、符号变量的注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路、内容与方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.2.3 研究方法 |
| 1.3 论文创新与不足之处 |
| 1.3.1 论文创新 |
| 1.3.2 不足之处 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 资产价格泡沫的含义及其形成机理研究综述 |
| 2.1.1 理性预期理论 |
| 2.1.2 行为金融理论 |
| 2.1.3 以分形和混沌理论为代表的非线性理论 |
| 2.1.4 信贷理论 |
| 2.1.5 金融发展理论 |
| 2.2 资产价格泡沫的存在性检验及测度研究综述 |
| 2.2.1 资产价格泡沫的存在性检验 |
| 2.2.2 资产价格泡沫存在性的检验方法 |
| 2.2.3 资产价格泡沫的测度方法 |
| 2.3 金融杠杆与资产价格泡沫的影响关系研究综述 |
| 2.3.1 金融杠杆与资产价格泡沫的影响关系 |
| 2.3.2 金融杠杆与房地产泡沫的影响关系 |
| 2.4 资产价格泡沫对经济增长的影响研究综述 |
| 2.4.1 资产价格泡沫对经济增长的促进作用 |
| 2.4.2 资产价格泡沫对经济增长的不利作用 |
| 2.4.3 资产价格泡沫与经济增长的周期联动效应 |
| 2.5 资产价格泡沫监控研究综述 |
| 2.5.1 主张从市场层面入手监控资产价格泡沫 |
| 2.5.2 从货币政策角度监控资产价格泡沫 |
| 2.5.3 利用托宾税监控资产价格泡沫 |
| 2.6 对现有文献的评述 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 资产价格泡沫形成机理及其检验研究 |
| 3.1 资产价格泡沫的理论界定 |
| 3.1.1 资产 |
| 3.1.2 资产价格泡沫的载体类型 |
| 3.1.3 资产价格泡沫涵义界定 |
| 3.2 资产价格泡沫的形成机理分析 |
| 3.2.1 资产价格泡沫形成的理论基础 |
| 3.2.2 资产价格泡沫形成的影响因素 |
| 3.3 资产价格泡沫的检验 |
| 3.3.1 检验方法 |
| 3.3.2 变量说明及数据来源 |
| 3.3.3 检验结果及其分析 |
| 3.4 资产价格泡沫的提取 |
| 3.4.1 向量误差修正模型 |
| 3.4.2 资产价格泡沫提取 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 金融杠杆与资产价格泡沫的影响机制研究 |
| 4.1 金融杠杆的经济本质及度量 |
| 4.1.1 金融杠杆的经济本质 |
| 4.1.2 金融杠杆的度量 |
| 4.2 金融加杠杆的机理分析 |
| 4.2.1 金融加杠杆的根源 |
| 4.2.2 金融加杠杆的实质 |
| 4.2.3 金融加杠杆的内在驱动力 |
| 4.2.4 金融加杠杆的实现路径 |
| 4.2.5 金融加杠杆的特征与成因 |
| 4.3 基于金融杠杆驱动的资产价格泡沫模型构建 |
| 4.3.1 理论分析 |
| 4.3.2 基于金融杠杆驱动的资产价格泡沫模型 |
| 4.4 金融杠杆与资产价格泡沫影响关系的实证分析 |
| 4.4.1 滚动宽窗Granger因果检验方法 |
| 4.4.2 变量说明与数据检验 |
| 4.4.3 实证结果及其分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 金融杠杆和资产价格泡沫的影响效应研究 |
| 5.1 金融杠杆影响商业银行风险承担效应研究 |
| 5.1.1 理论分析 |
| 5.1.2 研究假设与变量定义 |
| 5.1.3 动态面板模型和门限检验方法 |
| 5.1.4 实证结果及其分析 |
| 5.2 资产价格泡沫与经济增长的周期联动效应研究 |
| 5.2.1 频谱分析方法 |
| 5.2.2 变量说明及数据来源 |
| 5.2.3 实证结果及其分析 |
| 5.3 资产价格泡沫与经济增长的共容效应研究 |
| 5.3.1 模型基本假设 |
| 5.3.2 资产价格泡沫与经济增长的共容条件 |
| 5.4 金融杠杆、资产价格泡沫与经济增长的时变效应研究 |
| 5.4.1 SV-TVP-SVAR模型 |
| 5.4.2 变量说明及数据来源 |
| 5.4.3 实证结果及其分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 金融去杠杆与资产价格泡沫监控系统研究 |
| 6.1 去杠杆的范畴界定及认知 |
| 6.1.1 去杠杆的范畴界定 |
| 6.1.2 去杠杆的正确认知 |
| 6.2 实体去杠杆路径研究 |
| 6.2.1 “去杠杆”与“稳增长”的困境 |
| 6.2.2 实体去杠杆的路径 |
| 6.3 金融去杠杆路径研究 |
| 6.3.1 金融去杠杆的阶段和政策 |
| 6.3.2 金融去杠杆的路径 |
| 6.4 限贷政策抑制资产价格泡沫的效应研究 |
| 6.4.1 合成控制法 |
| 6.4.2 变量说明与数据来源 |
| 6.4.3 实证结果及其分析 |
| 6.5 资产价格泡沫监控系统研究 |
| 6.5.1 SVR模型与股市泡沫监控系统研究 |
| 6.5.2 BP神经网络与房地产泡沫监控系统研究 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 研究结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的科研情况 |
| 致谢 |
（9）人民币汇率形成机制对金融稳定影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 关于汇率形成机制的研究 |
| 1.2.2 关于金融稳定的研究 |
| 1.2.3 关于汇率形成机制与金融稳定关系的研究 |
| 1.2.4 对国内外研究现状的评述 |
| 1.3 研究思路、框架与方法 |
| 1.3.1 研究技术路线与思路 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 创新点与不足之处 |
| 1.4.1 创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 人民币汇率形成机制理论分析 |
| 2.1 汇率形成机制理论分析 |
| 2.1.1 传统的汇率决定理论 |
| 2.1.2 现代汇率形成理论 |
| 2.2 人民币汇率形成机制的演变历程 |
| 2.2.1 1949年至1993年:汇率并轨前 |
| 2.2.2 1994年至2005年:社会主义市场经济建设时期 |
| 2.2.3 2005年“7.21”汇改至今:汇率市场化阶段 |
| 2.3 现阶段人民币汇率形成机制现状 |
| 2.3.1 现阶段人民币汇率形成机制特征 |
| 2.3.2 现阶段人民币汇率形成机制影响金融稳定的因素分析 |
| 第3章 金融稳定理论与我国金融稳定度量 |
| 3.1 金融稳定的理论分析 |
| 3.1.1 金融稳定的内涵 |
| 3.1.2 金融稳定的相关理论分析 |
| 3.1.3 现代金融不稳定因素分析 |
| 3.2 金融稳定度量方法分析 |
| 3.2.1 金融稳定度量方法选择 |
| 3.2.2 金融稳定度量方法对比分析 |
| 3.3 我国金融稳定评价指标体系构建与度量 |
| 3.3.1 基础指标选择 |
| 3.3.2 基础指标说明 |
| 3.3.3 我国金融稳定指数的度量 |
| 第4章 人民币汇率形成机制对金融稳定影响理论分析 |
| 4.1 人民币汇率溢出效应理论分析 |
| 4.1.1 汇率溢出效应理论 |
| 4.1.2 人民币汇率溢出效应影响金融稳定机制分析 |
| 4.2 人民币汇率波动对宏观经济政策影响理论分析 |
| 4.2.1 “三元悖论”理论及实践 |
| 4.2.2 人民币汇率波动影响宏观经济政策路径分析 |
| 4.3 人民币汇率波动对实体经济影响路径分析 |
| 4.4 人民币国际化对金融稳定的影响分析 |
| 4.4.1 人民币国际化趋势分析 |
| 4.4.2 人民币国际化对金融稳定影响理论分析 |
| 4.4.3 人民币国际化对金融稳定影响机制分析 |
| 第5章 人民币外汇市场失衡的实证分析 |
| 5.1 外汇市场压力(EMP)及其理论分析 |
| 5.2 模型和数据说明 |
| 5.2.1 外汇市场压力(EMP)模型和数据说明 |
| 5.2.2 LT-TVP-VAR模型和数据说明 |
| 5.3 实证结果及分析 |
| 5.3.1 外汇市场压力(EMP)实证结果及分析 |
| 5.3.2 LT-TVP-VAR模型实证结果和分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 人民币汇率波动对金融稳定影响的实证分析 |
| 6.1 指标构建 |
| 6.1.1 “三元悖论”框架背离指数 |
| 6.1.2 外汇市场压力(EMP)指数 |
| 6.1.3 在岸和离岸预期(NDF)的“汇差” |
| 6.2 实证结果分析 |
| 6.2.1 LT-TVP-VAR参数检验 |
| 6.2.2 LT-TVP-VAR脉冲响应分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 人民币汇率波动影响金融稳定的实体经济路径实证分析 |
| 7.1 数据说明和模型构建 |
| 7.1.1 数据说明 |
| 7.1.2 模型构建和说明 |
| 7.2 实证结果分析 |
| 7.2.1 外汇风险暴露实证分析 |
| 7.2.2 公司特征对外汇风险暴露的影响 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 人民币国际化对金融稳定影响的实证分析 |
| 8.1 数据说明 |
| 8.2 实证结果分析 |
| 8.2.1 参数检验结果 |
| 8.2.2 LT-TVP-VAR脉冲响应分析 |
| 8.3 本章小结 |
| 第9章 总结和政策建议 |
| 9.1 总结 |
| 9.2 政策建议 |
| 9.2.1 深化人民币汇率形成机制改革 |
| 9.2.2 完善外汇宏观审慎管理 |
| 9.2.3 降低实体经济外汇风险 |
| 9.2.4 防范人民币国际化风险 |
| 参考文献 |
| 博士在读期间科研成果 |
| 致谢 |
（10）居民杠杆率对企业杠杆率的影响研究 ——基于家庭消费视角（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 居民杠杆率与企业杠杆率关系影响的相关研究 |
| 1.2.2 关于居民杠杆率与家庭消费的影响研究 |
| 1.2.3 文献研究述评 |
| 1.3 研究思路与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 可能的创新与不足 |
| 1.4.1 可能的创新点 |
| 1.4.2 研究的不足 |
| 第二章 居民杠杆率水平与企业杠杆率水平的现状分析 |
| 2.1 我国居民杠杆率水平的现状分析 |
| 2.2 我国非金融企业杠杆率水平的现状分析 |
| 第三章 居民杠杆率对企业杠杆率的影响效应分析 |
| 3.1 居民杠杆率对非金融企业杠杆率的影响分析 |
| 3.2 居民杠杆率对家庭消费的影响分析 |
| 第四章 变量定义与模型设定 |
| 4.1 变量选取和数据来源 |
| 4.2 模型设定 |
| 第五章 实证结果与分析 |
| 5.1 描述性统计 |
| 5.2 相关性及多重共线性检验 |
| 5.3 回归分析 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 第六章 结论与政策启示 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 政策启示 |
| 6.2.1 合理调控杠杆双稳,推动宏观供给侧改革深化 |
| 6.2.2 跨越转型攻坚关口,提升我国经济发展潜力 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
四、上市公司景气水平高位攀升（论文参考文献）
- [1]需求冲击下制造业资产配置与债务融资关系的计量研究[D]. 耿丹青. 吉林大学, 2021(01)
- [2]机构投资者股东网络中心性对国有企业并购的影响研究[D]. 王言. 北京交通大学, 2021(02)
- [3]贵人鸟企业债券信用风险的影响因素及度量研究 ——基于Logistic回归模型[D]. 李雨函. 四川师范大学, 2021(12)
- [4]基于MS-VAR模型的区域金融风险预警研究[D]. 王艺璇. 青岛大学, 2020(02)
- [5]机械制造业债券违约风险成因与财务预警研究 ——以沈阳机床为例[D]. 李爽. 北京交通大学, 2020(04)
- [6]企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险的动态关联研究[D]. 刘丽娟. 江苏大学, 2020(05)
- [7]基于结构性去杠杆视角的房地产金融风险测度与处置分析[D]. 杨韫韬. 湖北省社会科学院, 2020(08)
- [8]金融杠杆与资产价格泡沫：影响机制及其监控研究[D]. 冯文芳. 东南大学, 2020(02)
- [9]人民币汇率形成机制对金融稳定影响研究[D]. 康文茹. 江西财经大学, 2020(01)
- [10]居民杠杆率对企业杠杆率的影响研究 ——基于家庭消费视角[D]. 朱秀婷. 兰州大学, 2020(01)