一、2000年中国股票市场展望（论文文献综述）
沈一凡[1]（2021）在《基于基金微观参与主体的基金业绩影响研究》文中指出1998年,中国内地首批五家基金管理公司成立。根据Wind统计,截至2020年6月30日,中国基金总量由2001年的53只发展到6965只,基金管理规模也由818.03亿元扩大到如今的177629.50亿元,20年间增长了近216倍,跃居至全球第五。互联网的普及,带给了整个基金行业新的活力;同时,在新冠疫情、全球大放水与资产荒的联合作用下,基金逐渐成为中小投资者资产配置中不可或缺的一部分,也一度成为大众关注的焦点。然而,中国市场相比成熟市场又显得更为特殊,急速变化的市场风格、更加非理性的投资者、市场参与者与市场结构的快速进化、基金经理等从业人员较快的培养和晋升,造就了全世界独一无二的基金市场。我国的基金市场逐渐从野蛮生产的阶段迈向良序增长的阶段,在这个重要的时间点对中国基金市场进行研究,不论是对日常的投资、还是为世界提供极具中国特色的基于中国样本的本土化研究,都具有重大的意义。就整个基金市场而言,其中存在着多种多样的参与者。根据各自的职能和作用,基金直接参与主体包括了基金管理人、基金投资人与基金托管人。在我国,大部分的基金托管人为国有银行,极少涉及到具体的基金投资行为和决策。因此就投资决策而言,基金管理人与基金投资人起到了最关键的作用。基金管理人通常为依法设立的基金管理公司,由公司进行统一决策和管理,基金经理进行具体的基金投资决策。因此,就基金市场微观参与主体而言,基金投资者、基金管理公司与基金经理构成了一套完整的闭环,基金投资者通过申购赎回基金进行相关买卖操作,基金管理公司将资金交给基金经理管理,基金管理公司的企业文化和基金经理的投资能力共同决定了基金的业绩,基金投资者根据基金业绩来确定是否继续投资,基金管理公司通过基金业绩来评估基金经理。本文聚焦于基金市场主要的三大微观参与主体,分别从基金投资者、基金管理公司与基金经理出发,基于经典数理模型,构建以这三个角度为基石的基金业绩研究框架,同时结合中国特有现状,包括非理性的投资者、社保基金的委托投资与基金经理等从业人员的快速晋升与培养三个特点,进行了本土化的研究,探讨三大参与主体对基金经理投资行为与基金业绩的影响,本文得出以下主要结论:首先,从基金投资者角度出发,研究了基金流量对基金经理投资行为与基金业绩的影响,即这种流量驱动型基金风险转移（risk shifting）行为的动机和后果。本文发现:（1）我国的基金投资者存在严重的处置效应,经历了大量资金流入的基金往往会降低其冒风险程度。然而,若资金的净流入同时发生在过往获得良好业绩的基金时,基金的风险水平反而会提升。（2）基金经理往往会通过增加换手率、提高组合风险系数、提高权益持仓占比和购买更多赢家股票的方式来增加风险。（3）这种发生在高业绩的基金流量驱动型风险转移,会使基金在随后两个季度表现恶化,直到第三季度才恢复。（4）这种风险转移行为,更容易发生在那些出现高额异常净流量、业绩源于运气、成立较晚的、规模较小的基金上。其次,从基金管理公司角度出发,以具有中国特色的社保管理资格为切入点,研究了基金管理公司对基金经理投资行为及基金业绩产生的影响。本文发现:（1）被委托的社保基金拥有比同类公募基金更多的超额收益。（2）社保基金超额收益可能来源于更好的择时能力、基金管理公司内部的交叉补贴,而与可能的政治关联无关。（3）当获得社保管理资格后,基金管理公司旗下基金的整体业绩有所下降,并且投资风格会与同一管理公司旗下社保基金呈现相似的特点,其中还会出现反向交易的情况。进一步分析发现,基金管理公司内部那些业绩较差、管理规模较大的基金可能作为内部交叉补贴资金的提供方。（4）社保基金的管理有助于基金管理公司扩大市场份额,获得更多特权,如新基金的设立。最后,本文从基金经理角度出发,通过基金经理过往研究经历刻画基金经理“能力圈”,研究分析师行业研究经历对基金经理投资偏好及其业绩的影响。本文发现:（1）基金经理会在自己优势行业上进行超配,这种超配不论是相对于全市场、整个基金行业还是同类型基金均成立,同时对于优势行业的股票持有时间会更长。（2）基金经理对于优势行业的超配行为,在考虑了持仓因素后可以为基金带来相比于其他非优势行业的超额收益,同时基金经理在优势行业上具备更强的风险控制能力。（3）深入研究发现,基金经理在优势行业上具备更强的选股能力和行业择时能力,进一步证实了优势行业形成的能力圈是超配行为产生超额收益的机制之一。（4）在最后的拓展研究中,进一步证实了基金经理在优势行业上形成的优势源于行业自身、基金经理对于优势行业的政策敏感度和能力的持续扩张,而非存在私有信息。综上所述,本文将包括基金投资者、基金管理公司和基金经理三个方面的基金微观参与主体放在了统一的研究框架下,不仅对相关理论和成果起到了补充和完善,更是结合中国市场特有因素,做出了有别于其他研究的创新研究,为国内外学者研究中国基金市场提供了多样的经验证据和多方面的研究角度。
曹文婷[2]（2021）在《风险投资对新三板企业价值的影响及溢出效应研究》文中认为当前,我国正处于经济结构调整与转型期,为了深化改革培育新的经济增长点,我国政府出台了一系列政策鼓励和推动创新创业的发展。在政策驱动下风险投资业获得较大的鼓舞,资本市场建设也进入全新的发展阶段。数据显示,2019年我国风险投资金额为7630.94亿元,风险投资案例数为8234起。我国已发展成为全球第二大风险投资市场。在资本市场建设方面,我国不断完善多层次资本市场格局,提升新三板、设立科创板、完善创业板。其中,提升新三板对支持中小企业发展和推进“双创战略”实施有更为直接和深远的影响。因为,新三板是专门服务于创新型、创业型、成长型中小微企业的融资孵化平台。在新三板挂牌的企业是真正的中小微企业,它们在主板、中小板、创业板、科创板达不到上市条件,但自身又具有融资需求和发展愿望。这部分企业的数量较大,在新三板挂牌的企业数量最多的时候为2017年末达到11630家。本文认为风险投资和新三板之间存在密切的联系,它们都属于“双创战略”框架中的重要支撑内容。它们具备共同的政策目标,即促进中小微企业和创新创业的发展。然而,学界对“风险投资和新三板”主题并未积累较多的研究成果。前期学者较多地关注风险投资对上市公司的影响,而对风险投资与场外市场企业的探讨较少。前期学者较多的关注风险投资对微观企业的影响结果,而忽略风险投资的影响机制和宏观溢出效果。针对以上现实背景和研究不足,本文以场外市场新三板为研究对象,从微观层面探讨风险投资对被投企业价值的影响和作用机制。考虑到风险投资的作用不只局限于受资企业,它可能对整个产业或区域都产生外部效应。因此,从宏观层面探讨风险投资的溢出效应和溢出机制。通过理论和实证研究获得政策启示,为充分发挥风险投资的作用机制和充分释放风险投资的溢出效应提供有益的借鉴。随着国际经济环境持续恶化,全球疫情尚未得到缓解,我国经济进入中低速增长的常态化时期。中国要实现转型升级和高质量发展,关键在于创新创业能否在更大范围普及和更高层次推进。而创新创业的主体是中小企业。中小企业的发展不仅需要资本,还需要一个健康的资本市场平台作为纽带将资本与中小企业的发展连接起来。毋庸置疑,新三板便是这个重要的连接纽带。因此,以中小企业为切入点,探讨风险投资对新三板的影响及溢出效应问题,在理论与实践层面都有重要的现实意义。本文重点探讨了风险投资对新三板企业价值的影响及溢出效应问题。综合运用实证研究法、数理模型法、理论分析法、案例分析法等多种方法系统全面地探讨了该主题。全文的逻辑思路为“提出问题→研究综述→理论基础+现实基础→理论分析+机制分析→实证检验→结论”。就具体章节而言,本文包括三大部分。第一部分“提出问题”共分4个章。其中,第1章介绍了本研究的背景与研究设计;第2章梳理国内外相关研究综述;第3章对本研究涉及的基本概念进行界定,并梳理相关理论;第4章描述了中国风险投资与新三板市场的历史现状及关系问题。第二部分“分析问题”是本文的核心,包括3个章。其中,第5章为风险投资影响新三板企业价值及溢出效应的理论分析与机制探析;第6章从微观视角实证分析风险投资对新三板企业价值的影响及作用机制;第7章从宏观视角验证了风险投资作用于新三板市场的溢出机制和溢出效应。根据前两部分研究,第三部分重在“解决问题”。第8章总结研究结论,并引申出相应的政策启示和提出研究展望。通过研究获得以下几点结论:（1）机制分析表明（1）风险投资通过治理作用机制、认证作用机制、支持作用机制对被投新三板企业发挥积极作用。风险投资作用机制有效运作需具备一定的条件,具体为创业企业有信任风险投资的企业文化,风险投资人的声誉资本昂贵且失难复得,风险投资和创业企业能建立建设性的互动关系。（2）风险资本投于新三板企业通过资源配置机制、竞争合作机制、协作链接机制发挥溢出效应。其中,竞争合作机制促进产业结构高度化发展,协作链接机制促进产业结构合理化发展。当前阶段,风险投资对新三板企业的投入金额较小。因此,风险投资通过协作链接机制发挥溢出效应的效果可能会被削弱。风险投资溢出机制有效运作也需具备一定的条件,具体为政府有适当的引导政策,市场环境存在适度的竞争,中小微企业具备吸收能力,资本市场体系健全完善。（2）微观层面实证结果表明（1）风险投资对新三板企业价值的提升具有显着的正向作用,且这种正向作用并非风险投资自选择效应的结果。（2）风险投资通过改善新三板企业的公司治理状况、股票流动性、外部融资能力实现公司价值增值,即在风险投资影响新三板企业价值增值的过程中存在治理作用、认证作用和支持作用的中介效应。值得注意的是在这三个中介效应中,股票流动性（认证作用）表现出完全中介效应,说明信息效率的改善在风险投资影响新三板企业价值增值的过程中发挥了十分重要的功能。（3）进一步,还发现风险资本投资于不同特征的企业对价值增值的影响存在差异。新三板挂牌企业在收入增长能力、无形资产占比、治理规范性、股票流动性、股权融资方面的异质性对风险投资的增值作用有正向影响。而企业规模、债权融资方面的异质性对风险投资的增值作用有负向影响。（3）宏观层面实证结果表明（1）风险投资通过微观企业主体将影响放大到宏观层面而产生溢出效应。即风险投资→新三板企业价值→产业结构高度化的路径是存在的（竞争合作机制存在）。风险投资→新三板企业价值→产业结构合理化的路径也是存在的（协作链接机制存在）。（2）风险投资作用于新三板市场对产业结构高度化的溢出效应显着,对产业结构合理化的溢出效应不显着。（3）考虑空间因素也获得相同的结论。新三板市场的风险资本对产业结构高度化有显着的空间溢出效应,且空间溢出效应超过了直接效应。风险投资对产业结构合理化的空间溢出效应不显着。（4）以上结论说明风险投资对新三板市场的支持,确实促进了创新型、创业型中小企业的发展,并且在一定程度上促进创新主导产业的演变,有产业结构高度化的溢出效应。但对产业整合方面的作用并没有体现出来。这是因为风险投资对新三板市场的投入金额较小。新三板市场流动性不足,价格发现功能受限,一定程度上也影响企业并购重组等资本运作的实现。因此,风险投资较难引导产业进行整合、关联、聚集,即现阶段风险投资对新三板企业的支持较难发挥产业结构合理化的溢出效应。鉴于此,应进一步培育和规范风险投资事业及新三板市场,形成规模的同时要具备质量,使风险投资支持新三板企业的同时,不仅更好地发挥产业结构高度化的溢出效应,还能将产业结构合理化的溢出效应释放出来。使风险投资更好地帮助中小企业成长和促进产业结构优化。基于以上结论获得如下政策启示:（1）积极发展风险投资,促进其对新三板企业的支持,以充分发挥风险投资对新三板企业的价值增值作用和产业结构优化溢出效应。（2）风险投资机构要提升专业运作水平,积极参与被投新三板企业的监督与管理。新三板企业要摒弃只想获得资金支持,不愿接受风险投资人管理的家族企业文化观念。（3）推进多层次资本市场建设,拓宽风险投资的退出渠道,加快推进资本市场改革,优化金融市场资源配置效率。（4）提高企业吸收能力及核心竞争力,完善市场竞争机制。新三板企业要注重核心技术、创新能力及长期竞争力的培养。（5）改善新三板市场流动性,提升企业价值及促进资源整合,进一步促进风险投资产业结构合理化溢出效应的发挥。本文可能的创新点在于:（1）拓展了风险投资领域的研究边界。首先,以往学者大多以上市公司数据为样本进行研究。本文以场外市场新三板挂牌企业为研究对象进行研究。其次,现有研究成果大多关注风险资本的异质性给企业带来的影响。本文则探讨了新三板挂牌企业异质性对风险投资作用效果的影响。此外,风险投资的影响可能不局限于接受投资的公司,基于风险资本对新三板企业的投资,进一步探讨风险投资的溢出效应问题,并尝试性地分析空间溢出效应。补充和拓展风险投资领域的研究成果。（2）丰富了风险投资对中小企业作用机制的研究成果。目前尚未有学者从中介效应模型角度探讨风险投资影响企业价值的内在机制和作用路径,本文把治理作用、认证作用、支持作用同时纳入一个分析框架中,从定量角度解释风险投资对企业价值影响的作用机制。同时基于新三板市场的独特情景,分析了风险投资作用机制有效运作的条件。更客观地评价风险投资的作用,丰富了相关研究成果。（3）揭示了风险投资溢出机制的工作原理。溢出机制好似一个“黑箱”,它是一个复杂的系统,是驱动风险投资溢出效应的力量或规则。现有研究成果对风险投资溢出机制的探讨较少。企业是市场的主体,是组成产业的细胞。从企业角度切入,探讨风险投资产业结构优化溢出效应的溢出机制。并借鉴经典生物数学Lotka-Volterra模型对风险投资的溢出机制进行刻画。这种尝试性的探索丰富了溢出效应的研究成果。
李子君[3]（2021）在《金融发展、融资约束和企业创新 ——来自中国上市公司的经验证据》文中指出随着我国经济发展进入了新常态,传统依靠要素投入的粗放式发展已不可持续,经济增长方式亟需改变,而创新正是实现这一转变的关键所在。创新驱动发展战略己成为事关国家长远发展的核心战略,企业作为创新的主体,其创新能力的提高对于企业自身竞争力与国家创新驱动力的形成都具有重要意义。然而,中国企业的自主创新能力却长期落后于经济发展的现实需求。根据《2019年中国企业500强发展报告》,中国500强企业的平均研发强度仅为1.60%,低于国际公认的企业生存线2%。那么,什么因素制约了我国企业的创新投入水平?目前,我国经济还在转型升级过程中,金融服务体系仍不够完善,资本市场发展尚不成熟,企业融资存在融资渠道不稳定、融资成本高和融资效率低的问题。创新活动的积累性、专业性和高调整成本特点意味着其需要长期大量的资金支持,然而不同于一般投资,企业创新活动内在的高风险和高度信息不对称的特点,增加了其获得外部资金支持的难度。良好的金融体系能够汇集资金、筛选创新项目、有效配置资源、监督经理人、分散风险,帮助企业克服道德风险和逆向选择问题,有利于支持并促进创新。在这样的背景下,研究我国金融体系如何有效支持企业创新活动,乃至更好地服务实体经济具有重要意义。基于我国推出的一系列科技金融发展措施和创新驱动发展战略下的金融改革背景,以及企业创新活动融资难和投资不足的现实背景,本文试图具体探究如下问题:从企业微观视角来看,融资约束对我国企业创新产生了怎样的影响,这种影响针对异质性企业是否存在差异?将宏观金融发展和微观企业创新结合来看,我国地区银行部门发展和股票市场发展对企业创新投入和创新绩效产生了怎样的影响?金融发展对不同所有制、不同规模、不同研发水平的企业是否存在差异性影响?以及,不同区域金融发展对企业创新影响有何不同?金融发展通过怎样作用渠道影响了企业创新,是否存在以融资约束为中介变量的显着的中介效应?作为企业外部资金来源和政府创新激励手段的政府补助与金融发展对企业创新投入产生怎样的交互影响?本文先是对相关理论和已有文献研究进行了梳理和评述,并对中国创新和金融发展的制度背景与现状进行事实分析,在结合理论分析提出研究假设的基础上,本文选取2007-2018年A股非金融业上市公司为研究样本,经过实证论证,得到以下几点结论:第一,本文采用SA指数、KZ指数和WW指数法构建融资约束指标,检验了融资约束对企业创新的影响,实证结果显示融资约束显着抑制了我国上市公司的创新投入,尤其是对较小规模企业和非国有企业;融资约束对企业创新绩效的数量和质量也产生了负面影响。第二,我国地区银行业金融机构发展和股票市场发展显着促进了企业创新投入,尤其是对非国有企业、较小规模企业、和研发水平较高的企业;东部地区银行业发展和股票市场发展对企业创新促进作用最显着;考虑创新绩效,地区银行业信贷规模扩张和股票市场融资规模扩张对企业创新产出数量没有显着影响,但是与企业创新产出的质量显着正相关。第三,本文通过实证检验了金融发展对企业创新的影响机制,研究发现金融发展能通过缓解融资约束和信息不对称来促进企业创新,其中实证结果表明融资约束对于金融发展影响企业创新起到了显着中介效应。第四,地区金融发展与政府补助的交互作用显着促进企业创新投入增加,这种正向交互影响对于融资约束和信息不对称问题较严重的企业更明显。本文可能的创新之处主要有:第一,区别于多数文献的单一视角,本文结合了企业微观融资视角和宏观金融发展视角,检验资金可得性对企业创新的影响。在金融发展对企业创新作用机制的实证检验中,本文不只采用了交互项系数检验方法,还通过中介效应检验法,深入探究了金融发展、融资约束和企业创新之间的关系。第二,本文从金融功能观出发,创新性地采用了信息不对称的研究视角,实证研究发现金融发展能通过缓解信息不对称促进企业创新。第三,已有研究多用单一维度衡量企业创新,并且关于中国资本市场对企业创新影响的研究较少且经验证据尚无定论。本文在实证研究中,同时考虑了企业创新投入和创新绩效,并用数量和质量两个维度衡量企业创新绩效;从银行业金融机构和股票市场两个角度衡量金融发展,并在实证中考虑了企业所有制、企业规模、企业研发水平和区域的差异性影响,拓宽了研究深度。同时,也进行分位数回归全面对比了解银行业金融机构发展和股票市场发展对不同创新投入分位点企业的影响。综上,本文以更全面的视角探究了融资约束和金融发展对企业创新的影响,并对重要指标选取两个以上的代理变量,进行了丰富的稳健性检验,丰富了此类课题的研究方法和经验结论。第四,政府补助是政府用来缓解企业融资约束促进企业创新投入的政策性激励手段,也是企业的外部资金来源,本文将金融发展和政府补助放入同一研究框架,探讨了二者对企业创新的交互影响,并给出政策建议。
王淑娟[4]（2021）在《中国企业研发投资的融资约束及其缓解研究》文中指出不同于一般固定资产投资,研发投资由于周期长、不确定性高、风险大等原因使得企业往往会遭受严重融资约束,而融资约束是导致企业研发投资水平不足的重要原因之一。金融体系作为企业研发投资的重要外部融资来源能够有效地缓解融资约束,尤其是新兴的数字金融更是为中国企业研发投资开辟了一种新的融资渠道。然而,现实情况是随着中国金融体系的快速发展,中国企业研发投资的外部融资占比却逐年下降,内部融资占比逐年上升。那么,中国企业研发投资究竟面临何种程度的融资约束呢?随着金融体系的快速发展,对企业研发投资融资约束的缓解起到了什么作用?数字金融作为传统金融服务的有益补充,能否有效地缓解企业研发投资的融资约束呢?基于此,本文在梳理已有研发投资和融资约束相关理论研究的基础上,构建中国企业研发投资融资约束及其缓解的理论研究框架。从融资约束后果出发重新界定了企业研发投资融资约束内涵,用企业实际研发投资支出与最优研发投资支出的偏离程度表示,偏离程度越大代表研发投资融资约束程度就越高。接着,从资金供给侧与需求侧双重视角探讨了研发投资融资约束的形成机理。基于金融功能理论,从“信息管理”、“融资来源”和“融资成本”三种路径阐释传统融资渠道和数字金融对研发投资融资约束的缓解机制,并描述中国企业研发投资及其面临的融资的现实状况。接着,基于研发投资融资约束内涵及其形成机理,利用2008-2018年间A股上市公司数据,构建异质性随机前沿模型,定量测度企业研发投资融资约束程度及其动态变化趋势。在融资约束程度度量的基础上,构建固定效应模型、中介效应模型以及欧拉方程实证检验传统融资渠道对融资约束的缓解效果和作用路径。在此基础上,进一步利用北京大学数字普惠金融发展指数,实证考察数字金融对企业研发投资融资约束的缓解效果和作用路径。此外,本文还通过理论和实证考察了企业异质性下的研发投资融资约束程度,以及不同融资渠道对其缓解效果的差异性表现。论文的主要结论如下:（1）中国企业研发投资面临较高的融资约束程度且呈现出持续上升的趋势。而一般固定资产投资融资约束程度较低且呈现出不断下降的趋势。中国企业研发投资面临着更为严峻的融资约束,反映了企业实际的研发投资水平远低于最优投资水平,说明中国研发投资仍有较大的提升空间;（2）传统融资渠道对企业研发投资融资约束的缓解效应主要通过企业内部融资、股权融资和商业信用得以实现,且内部融资对缓解融资约束的促进作用最大,其次是股权融资和商业信用,而债务融资不利于缓解研发投资融资约束。表明中国企业主要依靠内部融资渠道来缓解研发投资融资约束,而外部融资渠道发挥的作用十分有限。从中介效应的传导机制看,债务融资不利于通过“信息管理”和“融资成本”两种作用机制来缓解中国企业研发投资融资约束,相反股权融资发挥了积极的缓解作用,且主要是通过“融资成本”这一机制来实现的;（3）数字金融显着降低了中国企业研发投资的融资约束程度,其覆盖广度、使用深度和数字化程度三个维度均起到了积极的缓解作用,从中介效应机制看,数字金融通过“融资成本”和“信息管理”两条路径来缓解融资约束,但是“融资来源”中介效应不显着。数字金融虽然提升了企业融资来源,但因债务融资会提高融资约束程度,导致数字金融通过扩展融资来源缓解研发投资融资约束的作用被抵消。同时,从企业异质性看,不同融资渠道对不同类型企业研发投资融资约束的缓解效应存在显着差异。本文的创新点为:（1）首次将研发投资资金需求这一视角加入,从资金的供给侧和需求侧两个方面共同探讨中国企业研发投资融资约束的形成机理,并就企业研发投资融资约束与一般固定资产投资融资约束进行了区分;（2）定量测度了企业研发投资融资约束程度及其动态变化趋势。对比分析企业一般固定资产投资融资约束和研发投资融资约束程度大小,从而更深入和清晰地认识中国企业研发投资融资约束问题;（3）通过构建中介效应模型,实证检验数字金融对企业研发投资融资约束的缓解效果和中介机制,探讨数字金融对传统金融体系的补充和优化作用,更全面地了解不同融资渠道对研发投资融资约束的缓解效应,为优化企业研发投资融资安排提供决策参考。
陈璐[5]（2021）在《基于混频数据分析方法的金融风险测度研究》文中研究说明近年来,经济全球化发展迅速,各个经济体之间的联系日益紧密,市场之间的依赖性逐渐增强。金融自由化快速推进,金融创新层出不穷,金融系统日渐脆弱。这些都为金融危机的爆发提供了土壤,频繁发生的金融危机也让人们逐渐意识到金融风险管理的重要性。微观审慎监管和宏观审慎监管是现代金融风险管理中两种重要的监管方式,二者互为补充,缺一不可。在两种监管模式下,金融风险测度都最为关键,如何提供准确的金融风险测度既是监管当局思考的重要问题也是学者们研究的重要课题。在金融风险测度过程中,由于不同来源的风险因子观测频率不一致等原因,存在着混频数据问题,即解释变量与被解释变量或解释变量之间的观测频率不一致。传统的处理方法主要依赖于数据同频化处理,要么将高频数据聚合为低频数据,要么将低频数据插值为高频数据。但这两种做法都会产生较大的误差,导致风险测度结果的不准确,需要研究新的金融风险测度模型与方法。基于此,本文提出“基于混频数据分析方法的金融风险测度研究”的研究课题,将混频数据抽样模型（Mixed data sampling,MIDAS）分别引入微观审慎监管和宏观审慎监管过程中,旨在解决混频数据环境下的金融风险测度问题。MIDAS方法通过利用频率对齐等手段,可以不改变原有数据的频率,直接利用混频数据进行建模,突破了传统回归模型中要求数据同频的束缚,克服了传统混频数据处理方法的缺陷。因此,本文提出利用MIDAS方法解决金融风险测度过程中的混频数据问题,在微观审慎视角下,构建了混频数据Expectile回归模型和联合可导出混频数据模型,分别实现了对金融风险的间接测度和直接测度;在宏观审慎视角下,构建了动态条件相关混频数据t分布模型,用于系统性金融风险的测度。具体研究工作和主要创新如下:（1）提出了混频数据Expectile（ER-MIDAS）回归模型,给出了 VaR（ES）测度的新方法。为了能够充分利用高频数据中的信息,本文将MIDAS方法引入Expectile回归模型,建立了 ER-MIDAS模型,给出了模型表达式、参数选择以及模型估计的方法。其次,设计数值模拟实验,评估ER-MIDAS模型在测度VaR和ES方面的准确性,并与传统的RiskMetrics模型、GARCH-t模型、GJRGARCH-t模型、Realized GARCH-t模型、CARE等模型进行比较,发现高频信息的加入有助于提高风险测度的准确性。最后,利用ER-MIDAS模型对上证指数、标准普尔500指数和英国富时指数等国际常用股票指数的周度风险进行了测度,实证结果表明ER-MIDAS模型适用于风险厌恶型投资者以及稳健的金融风险管理。（2）提出了联合可导出混频数据（JE-MIDAS）模型,给出了 VaR（ES）测度的新方法。联合可导出回归模型能够同时得到VaR和ES的估计值,实现了对ES的直接测度。本文将MIDAS方法引入联合可导出回归模型,建立JE-MIDAS模型,使其能够直接利用高频数据中的信息测度低频的风险,提高风险测度的准确性。本文给出了两种模型表达式,以及参数选择和模型估计的方法。通过数值模拟,将JE-MIDAS模型与GARCH-t模型、realGARCH-t模型、JE-AL模型和ES-CAViaR等模型进行比较,证实了其在VaR和ES测度方面的优越性。对上证指数、标准普尔500指数和英国富时指数进行实证研究,发现市场波动会增加风险,利率对标准普尔500指数和富时指数的风险有正向影响,而对上证指数则有负向影响。（3）修正了动态条件相关混频数据（DCC-MIDAS-N）模型的分布假设,提出了 DCC-MIDAS-t模型,给出了 CoVaR（CoES）测度的新方法。考虑到金融时间序列具有尖峰厚尾的特征,本文将DCC-MIDAS模型原来的正态分布假设修改为学生t分布,构建了 DCC-MIDAS-t模型,将修正后的DCC-MIDAS-t模型应用于CoVaR和CoES的测度。首先,给出了 DCC-MIDAS-t模型的估计方法以及利用该模型测度CoVaR和CoES的方法。其次,对中国银行业的系统性金融风险进行了实证研究。选取2015年中国股市崩盘前后为实证期间,利用工业增加值、货币供应量和生产者价格指数等宏观经济变量对银行业的系统性金融风险等进行了测度。并细致考察了各家银行在危机前、危机中和危机后的波动性、相关性和风险溢出等表现。本文将混频数据分析模型扩展至金融风险测度领域,开发出新的风险测度模型,并给出了模型表示、参数选择和模型估计等一整套建模方法,丰富了金融风险测度的理论研究内容,也充实了混频数据分析模型的应用研究内容。同时,将新提出的混频数据风险测度模型应用于国际重要股指和中国银行业的风险测度,有助于投资者把握市场风险趋势,做出正确的投资策略,也有助于金融机构和监管者提升风险管理水平,制定有效的风险管理政策。
滕超[6]（2021）在《互联网金融对社会融资结构变迁的作用机制研究 ——基于银行贷款视角》文中指出自2011年起社会融资规模便成为社会各界关注的重要指标。随着我国金融体制改革逐步深入、创新型金融产品和工具不断涌现,社会融资规模得以快速增长的同时,其结构也发生了显着变化。尤其自2013年以来,新增人民币贷款规模占社会融资规模的比重从之前的持续下跌开始反弹并逐年回升,成为我国社会融资结构发生反转的重要时间点。而从这一年起互联网金融蓬勃发展,对传统金融机构尤其是商业银行带来冲击,深刻影响了我国的传统金融体系,而金融体系的变化必然会影响社会融资结构。国内外相关文献虽然已关注到互联网金融对传统银行业的影响,以及互联网金融和社会融资结构的相互关系,但仍有待深入。第一,目前关于互联网金融对商业银行的影响研究,多是集中在银行的业务、盈利、效率和流动性等方面,较少涉及到对银行贷款规模的影响;第二,研究互联网金融与社会融资结构关系的文献较少,进一步阐述二者间作用机制的研究更是较为缺乏,存在研究空间。本文以“互联网金融发展—银行贷款规模变化—社会融资结构变迁”为主线。首先以发放人民币贷款的主要金融机构—商业银行为研究对象,基于银行贷款视角阐述了互联网金融对社会融资结构变迁的作用机制。一方面,互联网金融通过影响银行存款规模及结构、贷款利率和资产价格进而对银行贷款规模产生影响;另一方面,互联网金融还会对传统货币政策的传导渠道产生调节作用,从而影响货币政策对于银行贷款规模的调控效果。其次,对互联网金融影响社会融资结构变迁的微观作用机制进行实证检验。研究互联网金融对银行贷款规模的传导路径并检验中介效应,分析银行存款规模、存款结构、贷款利率和资产价格等中介变量发挥的中介作用;研究互联网金融对银行贷款规模的调节作用并检验调节效应。分析在我国货币政策传导的银行贷款渠道和资产负债表渠道下,互联网金融对两条渠道影响银行贷款规模的调节作用。最后,从宏观层面上实证探究互联网金融对社会融资结构变迁产生的影响。研究发现:（1）互联网金融的发展有助于银行贷款规模的扩张;银行存款规模、存款结构和资产价格等中介变量均在互联网金融与银行贷款规模的关系中发挥显着的中介效应,并且存在“互联网金融—存款规模—存款结构—银行贷款规模”的链式中介效应。（2）互联网金融对传统货币政策传导的银行贷款渠道存在负向调节作用,削弱了央行通过该渠道调控银行贷款规模的效果。互联网金融对资产负债表渠道存在正向调节作用,并强化了央行通过该渠道调控银行贷款规模的效果。结合中介效应和调节效应的实证结果可知,互联网金融的发展能够对银行贷款规模产生影响。（3）互联网金融能够对社会融资结构的变动产生影响。在互联网金融的初始发展阶段,互联网金融与人民币贷款占比即社会融资结构之间呈负相关关系,对社会融资结构的变迁存在抑制作用;随着互联网金融进一步发展,其对社会融资结构的影响出现大幅度波动,且时而为正时而为负。但从总体趋势来看,互联网金融对社会融资结构变动的正向影响居多,意味着互联网金融的发展有利于提升人民币贷款占比,对社会融资结构的变迁具有显着的促进作用。创新之处:（1）从银行贷款的视角切入,为研究互联网金融对社会融资结构的影响提供了新思路。银行贷款规模作为构成社会融资规模尤其是人民币贷款规模的最主要部分,是社会融资结构的重要方面,通过分析互联网金融对银行贷款规模的影响,有利于加深对社会融资结构的理解。（2）将互联网金融对传统银行业的影响研究拓展至银行贷款规模方面,通过梳理互联网金融影响银行贷款规模的四条传导路径和两条调节路径,从银行贷款视角阐释了互联网金融对社会融资结构变迁的作用机制。（3）采用中介效应结合调节效应的检验方法,揭示了互联网金融影响社会融资结构的微观作用机制。其中中介效应涉及银行存款规模、结构和资产价格等中介变量,调节效应涉及互联网金融对货币政策传导两条渠道的调节作用。
刘振华[7]（2019）在《经济政策不确定性下国际原油价格冲击对中国股票市场的影响研究》文中提出原油是重要的工业生产原材料,其价格波动与股票市场的相互作用和传导机制研究一直是风险防范和金融监管的重要课题之一。进入21世纪以来,由次贷危机和欧债危机引发的全球金融危机对世界经济的影响不断蔓延,国际油价和股票市场出现多轮暴涨暴跌,全球经济不确定性增强,不同市场间的风险传导效应增加。各国为了维护本国经济的有序发展而频繁出台财政、货币和监管等一系列经济政策,导致经济主体的政策不确定性升高。由此可见,原油与股票市场之间的相互作用关系并非孤立于经济政策不确定性,而是存在复杂的内在联系。随着中国原油对外依存度不断攀升,股票市场将持续面临国际油价冲击风险。而且,中国经济运行正处于增长速度换挡期、结构调整阵痛期、前期刺激政策消化期“三期叠加”的特定阶段,以及股票市场具有明显的政策干预特征。在此背景之下,探究经济政策不确定性在国际油价冲击传递至中国股票市场过程中的作用机制具有重要的现实意义。本文将经济政策不确定性纳入原油与股票市场研究体系,构建了“原油价格冲击—经济政策不确定性—股票市场”理论分析框架。从整体市场和行业板块两个维度出发,首先将国际油价冲击分解为原油供给冲击、总需求冲击和特定需求冲击,然后结合时变参数结构向量自回归（TVP-SVAR-SV）模型、波动溢出指数方法、滚动窗口分析技术、混频数据抽样动态条件相关系数（DCC-MIDAS）模型和马尔科夫区制转换模型,从收益率和波动率两个层面揭示了不同原因引起的国际油价冲击基于经济政策不确定性渠道对股票市场影响的机制、路径和结构,以及经济政策不确定性与原油和股票市场之间长期动态相关性的区制关联,从而理清经济政策不确定性在国际油价冲击传递至中国股票市场中的作用机制。最后,基于实证研究结论,从政策制定者、市场投资者和金融监管者等角度提出具体的政策建议。本文的主要研究内容和结论总结如下:（1）经济政策不确定性下国际原油价格冲击对中国股票市场收益的动态影响。首先,不同原因引起的国际油价冲击对股市收益的影响存在显着差异。原油特定需求冲击对股市收益的影响效应最大,然后是原油总需求冲击,而原油供给冲击的影响效应相对较小。其次,经济政策不确定性为国际油价冲击影响股市收益提供了渠道作用。原油特定需求冲击会显着增加经济政策的不确定性,并对股市收益起到抑制作用,而经济政策不确定性的增加又会对全球原油产量、实际原油价格和股市收益产生显着的负向影响,与此同时,原油总需求冲击会降低经济政策不确定性,最终抬高股市收益。再次,国际油价冲击和经济政策不确定性对股市收益的影响具有明显的时变特征。在经济动荡时期,股市收益对原油价格和经济政策不确定性冲击更加敏感。（2）经济政策不确定性下国际原油价格冲击与中国股票市场波动之间的动态溢出效应。溢出指数分析显示,油价冲击、经济政策不确定性和股市波动之间存在显着的时变溢出效应,总溢出指数在10%-40%范围内变化,其中结构性油价冲击在波动信息传递当中占主导地位。特别是经济政策环境不稳定时期,波动溢出指数明显升高,在2008年11月高达36%。溢出网络分析表明,原油供给冲击是系统内波动信息溢出的净接收方,而原油总需求冲击和特定需求冲击处于波动溢出的净输出方,经济政策不确定性和股市波动都是原油需求冲击波动溢出的净接收方。此外,原油总需求冲击和原油特定需求冲击均会通过经济政策不确定性进而对股市波动产生溢出效应,这进一步验证了经济政策不确定性为油价冲击传递至股票市场提供了渠道作用。从行业差异来看,与油价冲击和经济政策不确定性波动溢出关系较为紧密的是能源业、工业、公共事业和金融业股市,溢出关系较低的是信息技术业、电信服务业、医疗保健业和消费者常用品业股市。（3）经济政策不确定性对国际原油市场与中国股票市场之间长期动态相关性的影响。原油与股票市场之间的动态相关性具有均值回归特征,其短期成分围绕长期趋势变动。在经济繁荣和经济复苏时期,长期动态相关性保持在低位徘徊,而在经济衰退（如全球金融危机）期间长期动态相关性急剧上升且呈高位震荡态势。区制关联分析表明,在长期动态相关性较高且波动幅度较大的区制,经济政策不确定性上升将加强两市间的长期动态相关性;而在长期动态相关性较低且波动幅度较小的区制,经济政策不确定性的影响效应十分微弱。行业分析显示,经济政策不确定性对原油与能源业、金融业、工业、材料业和公共事业股票市场之间的长期动态相关性的影响程度较高,而对原油与消费者常用品业和医疗保健业股票市场之间的长期动态相关性作用程度相对较小。（4）基于实证研究结论,从政策制定者、市场投资者和金融监管者三个方面提出相关的政策建议。政策制定者既要保持政策的连续性和稳定性,以降低经济政策的不确定性,又要把握经济政策实施时机,实现适时适度宏观调控,还要针对不同原因引起的油价冲击,采取差异化应对策略。市场投资者需要密切关注经济政策变化,动态调整投资策略,同时把握油价冲击的行业影响效应,构造差异化投资组合。金融监管者应当重视市场联动关系的动态变化,向关注市场间风险传递的“太关联而不能倒”的监管理念转变,并且适度发挥监管职能,尽力避免直接政策干预,提高风险监测和管控能力,实现金融稳定和效率均衡。该论文有图40幅,表24个,参考文献369篇。
马微[8]（2019）在《金融结构对产业结构升级的影响效应研究》文中研究说明经济新常态下,积极发挥金融改革的重要作用,扩大和优化金融等软件基础设施的供给,形成高效的金融体系和有效支撑高新技术产业发展的金融结构,是从供给侧角度提升经济运行质量,实现产业结构升级的重要举措。国务院办公厅制定出台了《国务院办公厅关于金融支持经济结构调整和转型升级的指导意见》,明确指出要更好地发挥金融对经济结构调整和转型升级的支持作用。连续四年的中央经济工作会议均强调要把推进供给侧结构性改革作为经济工作的主线,并对金融行业在供给侧改革中的任务做出了总体部署。这为金融助力产业结构升级以及两者协调发展的相关研究提出了新的命题。然而现实是,一方面,中国当前金融运行总体是稳健的,但结构不合理问题仍然存在,金融市场制度尚不完善,直接融资占比偏低,银行间接融资仍然占据主导地位,宏观杠杆率居高不下的同时金融风险大量集中于商业银行体系,与经济结构调整和转型升级的要求不相适应,高新技术企业、小微企业的融资难、融资成本高等问题始终未得到根本性的解决,这也成为制约企业自主创新能力提升和中国产业结构升级的重要瓶颈;另一方面,既有文献虽关注到了金融体系在经济增长过程中的重要作用,但相关研究大多停留在总量层面,鲜有研究从结构层面探讨金融结构与产业结构升级的关联性。因此,金融结构如何深化改革,特别是金融对实体经济的服务如何有效聚焦到支持产业结构调整和转型升级上已成为助力中国产业结构成功转型的关键。由此,开展“以产业结构升级为核心的金融结构研究”就成为当下乃至未来盘活中国经济整个一盘大棋的重要问题。本文紧密围绕金融结构助力产业结构升级这一主题,按照“既有文献梳理—理论分析—历史演化—现状、趋势及问题分析—实证检验—政策建议”的思路展开研究,较为系统地分析了金融结构对产业结构升级的影响效应。第一,对国内外相关既有研究文献进行了系统梳理与评价,为本文的后续分析奠定了基础。第二,构建理论分析框架,一是从演化规律的视角分析了金融结构的基本特征,并结合技术进步、产业结构升级和经济增长的关系分析了产业结构升级的基本特征;二是从产业资本形成、产业资源配置和产业技术进步三个维度探讨金融结构影响产业结构升级的内在机制,回答了金融结构为什么会影响产业结构升级的问题;三是构建金融结构作用于产业结构升级的理论模型,揭示了金融发展在经济增长中的作用,以及金融结构与产业结构升级的内在关系;四是从直接、间接和非线性三个维度系统阐述了金融结构对产业结构升级的影响路径,回答了金融结构如何影响产业结构升级的问题,并提出相应的理论假说,从而为后文影响效应的进一步检验奠定理论基础。第三,从历史变迁的视角,考察了中国金融结构与产业结构的发展历程,依次剖析了不同阶段中国金融结构与产业结构的演化背景、基本特征及其变动方向。第四,从总体上考察了中国金融结构与产业结构的发展现状、趋势及存在的问题,一是从融资结构、银行业结构和资本市场结构三个层面出发,全面考察了中国金融结构的发展现状,并结合实践中金融结构的动态演变,总结出中国金融结构的复杂化趋势;二是从三次产业分布、中小企业发展、技术创新水平和主导产业发展四个层面对中国产业结构的发展现状进行了系统分析,并结合实际中产业发展面临的巨大挑战,提出了中国产业结构升级的目标趋势;三是总结了中国当前的金融结构在助力产业结构升级过程中存在的不足。第五,构建金融结构与产业结构升级的测度指标体系,运用2005-2017中国30个省份的面板数据从三个方面进行了实证检验,一是运用一步系统GMM估计技术对动态面板模型进行回归,考察了金融结构对产业结构升级的影响效应及地区差异;二是构建中介效应模型,从中小企业成长、技术创新和主导产业发展三个层面考察了金融结构对产业结构升级的间接影响效应的存在性;三是采用面板门槛回归技术检验了金融结构对产业结构升级的非线性影响效应,揭示了金融结构对产业结构升级的非线性影响规律、约束机制及地区差异等问题。第六,在理论分析与实证检验得出的研究结论的基础上,结合中国金融改革和产业结构调整的前进态势,提出了金融助力中国产业结构升级的相关政策建议。本文研究发现:第一,金融结构推动产业结构升级的过程,体现为市场经济体制下金融体系为产业发展提供多元化金融服务,并通过产业资本形成机制、产业资源配置机制和产业技术进步机制的三层递进机制,促进国民储蓄和资本积累,引导资金优化配置,提升技术创新水平,进而实现产业结构升级。第二,中国的金融结构经历了巨大变迁,初步形成了银行主导型融资结构、竞争性银行业结构和复合型资本市场结构,且随着实践中金融结构的动态演变,呈现出交叉融合的复杂化趋势和显着的地区差异;中国的产业结构经历了明显的阶段性变迁,并基本形成了“三二一”的产业结构类型,但同时中国的产业发展还存在着第三产业占比过低,产值结构与就业结构不匹配,产业结构地区分布不平衡,产业内部结构低端化等结构性问题。第三,金融结构对产业结构升级具有显着的影响,一是无论融资结构、银行业结构还是资本市场结构,均对产业结构升级具有显着的影响,且产业结构的升级受惯性影响表现出了延续性与累积性的特征;二是市场主导型融资结构、竞争性银行业结构和复合型资本市场结构更有利于促进产业结构升级;三是金融结构对产业结构升级的影响效应确实存在着一定的地区差异。第四,金融结构能够通过中小企业发展、技术创新等产生中介效应,从而间接影响产业结构升级,一是融资结构层面,对技术创新水平的促进确实是融资结构推动产业层次提升的一个重要影响路径;二是银行业结构层面,银行业集中度的提升确实会通过阻碍中小企业成长和技术创新水平提升而抑制产业结构升级;三是资本市场结构层面,资本市场结构通过助力中小企业成长和技术创新进而促进产业结构升级的机制是成立的。第五,金融结构与产业结构升级之间存在着复杂的非线性关联,且受到经济发展阶段和金融生态环境等因素的制约。区别于以往研究,本文的创新点主要有:第一,初步构建了金融结构影响产业结构升级研究的逻辑框架,不同于现有研究大多集中于总量层面,本文从结构层出发探讨了金融结构对产业结构升级的作用机理、影响路径与影响效应,厘清了与不同产业结构相匹配的金融结构,进一步丰富了金融结构理论的相关研究成果。第二,较为深入地剖析了金融结构影响产业结构升级的理论机理,本文从产业资本形成、产业资源配置和产业技术进步三个层面剖析了金融结构影响产业结构升级的内在机制,回答了金融结构为什么会影响产业结构升级的问题,同时探究了金融结构对产业结构升级的直接、间接和非线性影响路径,回答了金融结构如何影响产业结构升级的问题,这对理论界深入认识金融结构与产业结构升级问题提供了有益的思路。第三,弥补了传统金融结构理论与实践的脱节,现代金融结构呈现出超越传统金融结构理论的复杂化特征,而现有金融结构理论研究并未体现这一内容,本文结合实践中金融结构的内生演变,系统阐述了现代金融结构交叉融合的复杂化趋势。第四,较为全面地考察了金融结构对产业结构升级的影响效应。不同于现有研究大多停留在理论分析层面,本文在从融资结构、银行业结构和资本市场结构三个方面对金融结构进行全景式衡量的基础上,利用中国省际面板数据从直接、间接和非线性三个维度实证考察了金融结构对产业结构升级的影响效应,无疑为该前沿研究领域增添了不可或缺的重要经验证据。
高雅[9]（2019）在《中国股票市场动量效应研究》文中研究指明股票市场动量效应反映了股票回报的持续性,表现为过去回报较高的股票在未来一段时间也会表现相对较好,过去回报较低的股票未来也会表现较差,曾被视为股票市场的主要异象之一,受到了国内外学者的广泛关注。本文给出了中国股票市场动量效应在不同维度下的表现,并分析了动量效应的主要影响因素。利用中国股票市场成立以来的月度回报数据,本文分析了短期动量效应在中国股票市场的表现。研究发现,中国股票市场短期动量效应的有效性与市场状态密切相关,当策略构建期与回报期市场回报符号相同时,短期动量效应有显着表现,而当市场回报符号在两个时期相反时,短期动量效应表现为反转效应。将市场回报的影响加入到动量策略的构建中后,改进的动量策略有显着超额收益,超额收益具有持续性,且不能被现有因子模型解释。基于此,本文认为在加快信息扩散速度、改善动量效应表现时,维持市场整体的稳定发展也是十分重要的。利用1996年起中国股票市场A股5分钟交易数据,本文将动量效应研究扩展至日内动量效应,第一次给出了来自新兴市场个股层面的证据。与美国市场结论类似,本文发现了开盘后第一个半小时回报对收盘前最后半小时回报的显着影响,该影响具有普遍性且在小股票中更加显着。得益于某证券公司提供的投资者交易数据,本文实证验证了先前研究中关于日内动量效应产生机制的假说,发现了中国股票市场中存在两类对信息获取和分析能力不同的投资者的证据,并进一步证实专业投资者在集合竞价期间交易产生的隔夜回报对于日内动量效应有更重要的影响。本文研究还给出了日内动量效应在金融危机期间的表现及其在时间序列上变化的趋势,相较于先前的研究提供了更多详细的分析。最后,本文研究了日内动量效应与市场中信息到达的关系。本文发现,日内动量效应在信息含量整体相对较高的时期有更加显着的表现。市场中新正面信息到达和新负面信息到达对日内动量效应有相反的影响,而市场中公开信息到达的主要作用是减弱投资者间信息差,与公开信息本身性质无关。综上,本文扩展了动量效应在中国股票市场的研究:给出了有效的短期动量策略改进方式,找出了日内动量效应产生的关键因素,并进一步分析信息对日内动量效应的影响,为相关研究提供了来自新兴市场的证据。
吴远远[10]（2018）在《家庭资产配置与中国跨境资本流动研究》文中认为改革开放以来,中国经济一直保持高速增长,人均GDP由改革开放初的约200美元上升到2018年的8000美元以上,中国家庭各类金融资产（不包括房产）达到140万亿元,平均每个家庭金融资产为32万元,家庭财富水平迅速上升。随着财富积累的增加,家庭逐渐开始考虑财富管理和资产投资,同时,对外开放的扩大也促使家庭逐渐形成了多元化全球资产配置意愿。特别是2009年以来,中国私人财富规模增长了五倍,个人境外投资年均复合增长率超过20%,高净值人群财富规模翻了三番,超过50%持有者具有境外资产配置需求。中国家庭多区域、多币种、多元化全球资产配置意愿显着上升,家庭资产配置成为跨境资本流动的重要方式,家庭将成为跨境资本流动的重要主体。满足家庭境内外多元化资产配置需求和实现跨境资本流动有效管理成为中国经济成长新阶段亟待研究的现实问题。以此为出发点,我们以资产组合理论与跨境资本流动理论为指引,论证了家庭资产配置与跨境资本流动的经济学逻辑,分析了家庭财富水平的现状。中国家庭财富水平迅速上升,收入差距加大,资产结构逐渐趋于多元化,金融发展水平和财富水平成为影响家庭境内资产配置的重要因素。同时,家庭表现出强烈的境外资产配置意愿,境外投资呈现多元化和规模化趋势。这种多元化境内外资产配置行为对跨境资本流动形成了间接和直接影响,成为中国当前资本外流的重要动力。根据以上事实分析和市场观察,我们建立了五个实证模型考察中国家庭境内外资产配置影响因素及对跨境资本流动的影响。首先,为克服内生性问题,构建IVProbit和IVTobit模型考察金融发展水平对不同地区家庭投资不同类型资产影响的差异,发现金融发展水平提高会显着增加家庭风险资产投资概率和持有比重,且对中西部地区家庭的边际影响大于东部地区;同时,截面门限模型实证结果显示,财富水平对不同地区家庭投资金融资产具有显着门限效应,财富水平上升会提高家庭风险资产投资概率和持有比重,且东部地区家庭的财富水平门限值普遍高于中西部地区,从影响力度看,财富水平对东部地区的边际影响大于中西部地区。可以看出,金融发展水平和财富水平是影响家庭境内资产配置最主要的因素。此外,家庭收入上升、非农业户籍增加、中青年人口比重上升,受教育水平提高会增加家庭风险资产投资概率和持有比重,风险厌恶程度上升则会起到负向影响,家庭过多投资住房资产对整体风险资产投资具有“挤出”效应。其次,我们克服中国家庭境外资产配置规模官方数据不足和微观数据不可获得性困难,多次访谈国家外汇管理局、银行等金融部门,合理估算了其规模,并采用门限模型考察财富水平对家庭境外投资的门限效应。实证结果表明,人均财富水平对中国家庭境外资产配置具有显着门限效应,当人均GDP高于约3600美元时,人均财富水平上升会显着促进家庭境外资产配置。此外,资本管制放松、金融发展水平提高会显着增加家庭境外投资,而境内产权保护制度改善和人民币升值会促使家庭减少境外投资。最后,构建中介效应检验模型考察家庭境内资产配置对跨境资本流动的间接影响。研究结果表明,中国家庭资产主要集中于境内,风险资产中住房资产和股票资产占比最高,家庭投资境内住房和股票会通过房地产市场波动和股票市场波动等中介变量影响跨境资本流动,特别是短期资本流动。中国股票市场外汇管制相对严格,因此房地产市场波动对短期资本流动影响较大。本文还通过构建VAR模型考察分类账户跨境资本流动的影响因素,发现不同类型跨境资本流动呈现出明显的差异性,家庭境外资产配置意愿上升已成为中国资本外流的重要原因之一,相对于有资本管制情况下的家庭境外资产配置意愿,潜在家庭境外资产配置意愿对跨境资本流动的影响更大。本文发现财富水平、对外开放度、房地产市场收益率、产权保护水平、汇率和利差等因素对直接投资、证券投资和其他投资影响方向和力度具有差异性,并分析了其原因。本文得出如下判断:家庭境内外资产结构逐渐趋于多元化,家庭将成为跨境资本流动的重要主体。家庭境内资产配置的主要影响因素是金融发展水平、财富水平以及投资者个人特征等,国内金融发展良好有利于家庭资产结构合理化,提高综合收益率,促进金融稳定;在经济全球化和中国资本账户开放背景下,家庭境外投资意愿强烈,财富水平对家庭境外资产配置具有显着门限效应,资本管制程度、金融发展水平、产权保护水平和境内外资产收益率也会显着影响家庭境外投资策略。家庭境内外资产配置会对跨境资本流动产生间接和直接影响,成为跨境资本流动的重要方式。如果这种境内外多元化资产配置诉求得不到充分满足,家庭追求资产增值的愿望可能会导致大量资金流向境内股票市场和房地产市场,形成资产泡沫,不利于资本市场稳定,也可能引发更严重的资本外逃,影响经济发展和金融稳定。目前,中国金融发展水平不高,投资工具单一,产权保护制度有待完善,家庭境外资产配置的管理手段以行政管理为主,价格管理等市场化手段使用有限,这都制约了家庭多元化投资。为满足家庭境内外多元化资产配置意愿,需要政府积极保护家庭投资权益,充分满足多元化资产配置诉求,深化金融改革,丰富国内金融市场投资工具,提高金融服务水平,完善财产安全保护制度,提高境内资产安全性;同时合理引导家庭境外资产配置方式,央行需要推进利率和汇率市场化改革,稳步、审慎开放资本账户;构建跨境资本流动宏微观审慎管理框架,加强监管效率,守住不发生区域性、系统性金融风险的底线,促进经济可持续发展。
二、2000年中国股票市场展望（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、2000年中国股票市场展望（论文提纲范文）
（1）基于基金微观参与主体的基金业绩影响研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 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 研究框架与研究内容 |
| 1.2.1 研究框架 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 基金业绩与基金评价 |
| 2.1.1 基金业绩持续性 |
| 2.1.2 基金业绩评价 |
| 2.2 基金投资者、投资行为与业绩 |
| 2.2.1 基金投资者与历史业绩 |
| 2.2.2 投资者投资选择能力 |
| 2.2.3 基金投资者与投资行为 |
| 2.3 基金管理公司、投资行为与业绩 |
| 2.3.1 管理激励机制 |
| 2.3.2 资源优先分配 |
| 2.3.3 交叉补贴策略 |
| 2.3.4 家族共同持股 |
| 2.4 基金经理、投资行为与业绩 |
| 2.4.1 基金经理个人特征 |
| 2.4.2 基金经理信息优势 |
| 2.4.3 基金经理职业路径 |
| 2.4.4 基金经理变更替换 |
| 2.5 文献评述 |
| 3 理论分析与研究设计 |
| 3.1 基本理论 |
| 3.1.1 有效市场假说 |
| 3.1.2 委托代理理论 |
| 3.1.3 行为金融理论 |
| 3.1.4 路径依赖理论 |
| 3.2 内在联系 |
| 3.2.1 现实联系 |
| 3.2.2 理论联系 |
| 3.2.3 时间联系 |
| 3.3 基金投资者与基金业绩的理论分析与研究假设 |
| 3.3.1 理论分析 |
| 3.3.2 研究假设 |
| 3.4 基金管理公司与基金业绩的理论分析与研究假设 |
| 3.4.1 理论分析 |
| 3.4.2 研究假设 |
| 3.5 基金经理经历与基金业绩的理论分析与研究假设 |
| 3.5.1 理论分析 |
| 3.5.2 研究假设 |
| 4 基金投资者对基金业绩的影响——基于高业绩基金风险转移的视角 |
| 4.1 背景介绍 |
| 4.2 数据描述与样本选择 |
| 4.2.1 数据来源 |
| 4.2.2 变量定义 |
| 4.2.3 描述性统计 |
| 4.3 实证分析 |
| 4.3.1 基金流量与业绩关系 |
| 4.3.2 基金流量与风险转移 |
| 4.3.3 基金风险转移的来源 |
| 4.3.4 基金风险转移的业绩 |
| 4.4 潜在解释 |
| 4.4.1 基金异常流量 |
| 4.4.2 基金业绩归因 |
| 4.4.3 基金相关特征 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基金管理公司对基金业绩的影响——基于社保基金委托投资的视角 |
| 5.1 背景介绍 |
| 5.2 机构背景与假设 |
| 5.2.1 机构背景 |
| 5.2.2 相关假设 |
| 5.3 数据描述与样本选择 |
| 5.3.1 样本选择 |
| 5.3.2 变量定义 |
| 5.3.3 描述性统计 |
| 5.4 社保基金的超额收益 |
| 5.5 社保基金超额收益的解释 |
| 5.5.1 择时能力 |
| 5.5.2 政治关联 |
| 5.5.3 交叉补贴 |
| 5.6 社保基金对基金公司及旗下基金影响 |
| 5.6.1 基金管理公司业绩 |
| 5.6.2 基金投资风格分析 |
| 5.6.3 基金业绩损益分析 |
| 5.6.4 社保基金带来的资金流入 |
| 5.6.5 社保基金带来的额外特权 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 基金经理经历对基金业绩的影响——基于卖方分析师行业经历的视角 |
| 6.1 背景介绍 |
| 6.2 数据描述与样本选择 |
| 6.2.1 样本选择 |
| 6.2.2 变量定义 |
| 6.2.3 描述性统计 |
| 6.3 实证结果 |
| 6.3.1 优势个股和优势行业的配置决策 |
| 6.3.2 优势个股和优势行业的持有周期 |
| 6.3.3 优势个股和优势行业的配置绩效 |
| 6.3.4 优势个股和优势行业的持有风险 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.4.1 行业择时能力 |
| 6.4.2 行业选股能力 |
| 6.5 进一步研究 |
| 6.5.1 优势源于行业自身 |
| 6.5.2 优势源于私有信息 |
| 6.5.3 优势源于政策敏感 |
| 6.5.4 优势源于能力扩张 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究启示 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 博士期间成果目录 |
（2）风险投资对新三板企业价值的影响及溢出效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与框架 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究框架 |
| 1.3 研究目的与方法 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 可能的创新点与不足 |
| 1.4.1 可能的创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 2 国内外相关研究综述 |
| 2.1 风险投资对企业的影响 |
| 2.1.1 风险投资与企业价值 |
| 2.1.2 风险投资与公司治理 |
| 2.1.3 风险投资与信息认证 |
| 2.1.4 风险投资与网络支持 |
| 2.2 风险投资对产业的影响 |
| 2.2.1 风险投资影响战略新兴产业 |
| 2.2.2 风险投资影响产业结构升级 |
| 2.2.3 风险投资与高新技术产业的关系 |
| 2.2.4 产业结构升级与融资制度 |
| 2.3 风险投资与溢出 |
| 2.3.1 关于溢出效应的综述 |
| 2.3.2 风险投资的溢出效应 |
| 2.3.3 风险投资的溢出机制 |
| 2.3.4 风险投资对初创企业的溢出效应 |
| 2.4 风险投资与新三板 |
| 2.4.1 风险投资对新三板企业成长能力的影响 |
| 2.4.2 风险投资对新三板企业治理水平的影响 |
| 2.4.3 风险投资对新三板企业信息认证作用的影响 |
| 2.4.4 风险投资对新三板企业网络支持作用的影响 |
| 2.5 简要评述 |
| 3 基本概念及相关理论基础 |
| 3.1 基本概念界定 |
| 3.1.1 风险投资 |
| 3.1.2 新三板 |
| 3.1.3 企业价值 |
| 3.1.4 机制 |
| 3.1.5 溢出效应 |
| 3.2 相关基础理论 |
| 3.2.1 风险投资理论 |
| 3.2.2 中小企业存在理论 |
| 3.2.3 企业创新成长理论 |
| 3.2.4 溢出效应理论 |
| 3.2.5 产业结构优化理论 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 中国风险投资与新三板市场的历史现状及关系问题 |
| 4.1 中国风险投资的发展进程 |
| 4.1.1 萌芽期(1986-1997):政策鼓励下风险投资起步且发展缓慢 |
| 4.1.2 探索期(1998-2008):外部环境不确定下风险投资曲折前行 |
| 4.1.3 成长期(2009-2014):金融危机之后风险投资复苏与成长 |
| 4.1.4 发展期(2015 至今):第四次创业浪潮给风险投资新的机会 |
| 4.2 中国风险投资的发展现状 |
| 4.2.1 募资层面:强监管下募资缩减,早期风投基金募集堪忧 |
| 4.2.2 投资层面:风险投资避险情绪强烈,偏向后期成熟市场 |
| 4.2.3 退出层面:退出案例增加且IPO为主,境外上市减少 |
| 4.3 新三板市场的演变进程 |
| 4.3.1 “两网系统”盛衰更迭,整顿之后被取缔(1992-2000) |
| 4.3.2 三板市场应时而生,维护资本市场稳定(2001-2005) |
| 4.3.3 新三板试点开启,市场逐渐扩大(2006-2012) |
| 4.3.4 股转系统成立,市场活力显现(2013-今) |
| 4.4 新三板市场的发展现状 |
| 4.4.1 新三板发展趋势放缓,市场强调质量且回归理性 |
| 4.4.2 分层制度改善市场结构,公司治理与监管逐渐提升 |
| 4.4.3 新三板市场交易低迷,多重因素导致流动性不足 |
| 4.4.4 挂牌企业定位“双创一成长”,市场沟通能力有待提升 |
| 4.5 中国风险投资与新三板市场的互动关系 |
| 4.5.1 风险投资与新三板在发展过程中存在契合之处 |
| 4.5.2 新三板为风险资本筛选优质项目提供平台与便利 |
| 4.5.3 新三板增加了风险投资实现资本退出的渠道 |
| 4.5.4 风险投资作为机构投资者利于新三板市场成熟发展 |
| 4.6 风险投资在新三板市场存在的问题 |
| 4.6.1 风险投资在新三板市场的投资规模较小 |
| 4.6.2 风险投资以新三板为退出渠道的案例数量较少 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 风险投资影响新三板企业价值及溢出效应的理论分析与机制探析 |
| 5.1 风险投资影响新三板企业价值的理论分析 |
| 5.1.1 基于监督治理理论视角的分析 |
| 5.1.2 基于信息认证理论视角的分析 |
| 5.1.3 基于增值服务理论视角的分析 |
| 5.2 风险投资作用于新三板溢出效应的理论分析 |
| 5.2.1 基于风险投资理论与溢出效应理论视角的分析 |
| 5.2.2 基于中小企业存在理论与溢出效应理论视角的分析 |
| 5.2.3 基于企业创新理论与溢出效应理论视角的分析 |
| 5.2.4 基于企业成长理论与溢出效应理论视角的分析 |
| 5.3 风险投资影响新三板企业价值的作用机制分析 |
| 5.3.1 治理作用机制 |
| 5.3.2 认证作用机制 |
| 5.3.3 支持作用机制 |
| 5.3.4 作用机制有效运作的条件 |
| 5.4 风险投资作用于新三板市场的溢出机制分析 |
| 5.4.1 资源配置机制 |
| 5.4.2 竞争合作机制 |
| 5.4.3 协作链接机制 |
| 5.4.4 溢出机制有效运作的条件 |
| 5.4.5 基于Lotka-Volterra模型的溢出机制分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 风险投资影响新三板企业价值及作用机制的实证分析 |
| 6.1 变量说明及基本统计分析 |
| 6.1.1 变量构造与数据说明 |
| 6.1.2 描述性统计与分析 |
| 6.2 研究假设与计量模型设定 |
| 6.2.1 研究假设回顾 |
| 6.2.2 计量模型设定 |
| 6.3 计量模型估计结果分析 |
| 6.3.1 治理作用中介效应检验 |
| 6.3.2 认证作用中介效应检验 |
| 6.3.3 支持作用中介效应检验 |
| 6.4 内生性分析 |
| 6.4.1 倾向得分匹配法(PSM) |
| 6.4.2 双重差分倾向得分匹配(PSM-DID) |
| 6.5 稳健性检验 |
| 6.5.1 稳健性检验Ⅰ:每股净资产(BPS) |
| 6.5.2 稳健性检验Ⅱ:总市值(Mvalue) |
| 6.5.3 稳健性检验Ⅲ:每股价值(p_value) |
| 6.5.4 稳健性检验Ⅳ:东部地区 |
| 6.6 进一步探讨:考虑异质性因素 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 风险投资作用于新三板市场溢出效应的实证分析 |
| 7.1 变量与研究假设 |
| 7.1.1 变量构造与数据说明 |
| 7.1.2 描述性统计与分析 |
| 7.1.3 研究假设回顾 |
| 7.2 风险投资作用于新三板溢出机制的验证 |
| 7.2.1 计量模型设定 |
| 7.2.2 实证分析与结果 |
| 7.2.3 稳健性检验 |
| 7.3 基于面板模型:风险投资溢出效应的实证分析 |
| 7.3.1 计量模型的设定 |
| 7.3.2 实证分析与结果 |
| 7.3.3 稳健性检验 |
| 7.3.4 内生性分析 |
| 7.4 考虑空间因素:风险投资溢出效应的实证分析 |
| 7.4.1 空间权重矩阵的构造 |
| 7.4.2 空间自相关检验 |
| 7.4.3 空间计量模型设定与效应的测算 |
| 7.4.4 空间计量模型估计结果分析 |
| 7.4.5 稳健性检验 |
| 7.4.6 内生性分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 研究结论、启示与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策启示 |
| 8.2.1 积极发展风险投资,促进其对新三板企业的支持 |
| 8.2.2 风险投资方提升自身实力,新三板企业接纳风险投资介入 |
| 8.2.3 推进多层次资本市场建设,促进风险投资发展 |
| 8.2.4 提高企业吸收能力及核心竞争力,完善市场竞争机制 |
| 8.2.5 改善新三板市场流动性,提升企业价值及促进资源整合 |
| 8.3 研究展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果 |
| 致谢 |
（3）金融发展、融资约束和企业创新 ——来自中国上市公司的经验证据（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和问题的提出 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 核心概念界定 |
| 1.3.1 企业创新 |
| 1.3.2 金融发展 |
| 1.3.3 融资约束 |
| 1.4 研究内容和研究框架 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 1.5 本文创新之处 |
| 第2章 相关理论和文献综述 |
| 2.1 融资约束和企业创新 |
| 2.1.1 融资约束理论基础 |
| 2.1.2 企业创新投资的融资约束理论 |
| 2.1.3 融资约束影响企业创新的实证研究综述 |
| 2.2 金融发展和企业创新 |
| 2.2.1 金融发展理论基础 |
| 2.2.2 商业银行和股票市场对企业创新的影响——基于金融结构观 |
| 2.2.3 金融发展对企业创新的作用路径——基于金融功能观 |
| 2.2.4 金融发展影响企业创新的实证研究综述 |
| 2.3 金融发展、融资约束和企业创新 |
| 2.3.1 金融发展对企业融资约束的缓解作用 |
| 2.3.2 关于金融发展对企业创新影响机制的实证研究 |
| 2.4 文献评述 |
| 第3章 中国创新和金融发展的现状分析 |
| 3.1 中国创新研发的政策背景与现状分析 |
| 3.1.1 中国科技创新战略和关于企业定位的主要政策演进 |
| 3.1.2 中国总体创新研发情况 |
| 3.1.3 中国企业创新研发情况 |
| 3.1.4 中国区域创新研发情况 |
| 3.2 中国金融发展进程和现状分析 |
| 3.2.1 银行业发展进程和现状分析 |
| 3.2.2 资本市场发展进程和现状分析 |
| 3.2.3 中国社会融资情况 |
| 3.2.4 中国区域金融发展情况 |
| 第4章 融资约束影响企业创新的实证检验 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论分析和研究假设 |
| 4.2.1 融资约束对企业创新的影响机制分析 |
| 4.2.2 研究假设的提出 |
| 4.3 研究设计 |
| 4.3.1 实证模型设定 |
| 4.3.2 样本选取和数据来源 |
| 4.3.3 变量定义 |
| 4.3.4 变量描述性统计 |
| 4.4 融资约束对企业创新投入影响的实证分析 |
| 4.4.1 基准回归结果 |
| 4.4.2 融资约束对不同所有制企业创新投入的影响 |
| 4.4.3 融资约束对不同规模企业创新投入的影响 |
| 4.5 稳健性检验 |
| 4.5.1 改变样本选择 |
| 4.5.2 替换被解释变量的衡量指标 |
| 4.5.3 替换解释变量的衡量指标 |
| 4.5.4 控制企业个体固定效应 |
| 4.5.5 考虑内生性问题——工具变量最小二乘法 |
| 4.6 进一步检验:融资约束对企业创新绩效的影响 |
| 4.6.1 研究设计 |
| 4.6.2 实证分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 金融发展影响企业创新的实证检验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论分析和研究假设 |
| 5.3 研究设计 |
| 5.3.1 实证模型设定 |
| 5.3.2 样本选取和数据来源 |
| 5.3.3 变量定义 |
| 5.3.4 变量描述性统计 |
| 5.4 金融发展对企业创新投入影响的实证分析 |
| 5.4.1 基准回归结果 |
| 5.4.2 金融发展对不同所有制企业创新投入的影响 |
| 5.4.3 金融发展对不同规模企业创新投入的影响 |
| 5.4.4 金融发展对不同研发水平企业创新投入的影响 |
| 5.4.5 不同区域金融发展对企业创新投入影响 |
| 5.4.6 分位数回归检验 |
| 5.5 稳健性检验 |
| 5.5.1 替换被解释变量的衡量指标 |
| 5.5.2 替换解释变量的衡量指标 |
| 5.5.3 考虑金融事件冲击的影响 |
| 5.5.4 解释变量采取滞后一期 |
| 5.6 进一步检验:金融发展对企业创新绩效的影响 |
| 5.6.1 研究设计 |
| 5.6.2 实证分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 金融发展对企业创新的影响机制检验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 金融发展影响企业创新的融资约束中介效应检验 |
| 6.2.1 中介效应检验方法 |
| 6.2.2 研究设计 |
| 6.2.3 实证分析 |
| 6.2.4 稳健性检验——改变融资约束度量方式 |
| 6.3 金融发展和融资约束对企业创新投入的交互影响检验 |
| 6.3.1 研究设计 |
| 6.3.2 实证研究 |
| 6.3.3 稳健性检验——改变融资约束度量方式 |
| 6.4 基于信息不对称视角的金融发展对企业创新影响机制检验 |
| 6.4.1 研究设计 |
| 6.4.2 实证分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 金融发展和政府补助对企业创新的交互影响 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 理论分析和研究假设 |
| 7.3 研究设计 |
| 7.3.1 实证模型设定 |
| 7.3.2 变量定义和数据来源 |
| 7.4 实证分析 |
| 7.4.1 金融发展和政府补助对企业创新投入的交互影响检验 |
| 7.4.2 稳健性检验:替换金融发展衡量指标 |
| 7.4.3 进一步检验——异质性融资约束水平下分组检验 |
| 7.4.4 进一步检验——异质性信息不对称程度下分组检验 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究结论和展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表论文以及参加科研情况 |
（4）中国企业研发投资的融资约束及其缓解研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 研究技术路线图 |
| 1.3 创新点 |
| 2 文献综述与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 研发投资 |
| 2.1.2 融资约束 |
| 2.1.3 研发投资融资约束 |
| 2.1.4 数字金融 |
| 2.2 国内外文献综述 |
| 2.2.1 融资约束的识别与度量 |
| 2.2.2 融资约束的影响因素 |
| 2.2.3 融资约束与企业研发投资 |
| 2.2.4 数字金融与融资约束 |
| 2.2.5 文献评述 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 信息不对称论 |
| 2.3.2 代理成本理论 |
| 2.3.3 融资优序理论 |
| 2.3.4 金融功能理论 |
| 2.3.5 平台经济理论 |
| 3 企业研发投资融资约束的理论分析 |
| 3.1 企业研发投资融资约束的理论成因分析 |
| 3.1.1 研发投资融资的资金需求侧分析 |
| 3.1.2 研发投资融资的资金供给侧分析 |
| 3.2 企业研发投资融资约束的形成机理分析 |
| 3.3 企业研发投资融资约束的缓解机制分析 |
| 3.3.1 传统融资渠道缓解企业研发投资融资约束的作用机理 |
| 3.3.2 数字金融缓解企业研发投资融资约束的作用机理 |
| 3.4 企业异质性下的研发投资融资约束问题 |
| 3.4.1 企业规模与企业研发投资融资约束 |
| 3.4.2 企业年龄与企业研发投资融资约束 |
| 3.4.3 所有制性质与企业研发投资融资约束 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 中国企业研发投资及其融资概况分析 |
| 4.1 中国企业研发投资的现状分析 |
| 4.1.1 中国企业研发投资的总体状况 |
| 4.1.2 不同行业企业的研发投资状况 |
| 4.1.3 不同所有制企业研发投资状况 |
| 4.1.4 不同地区的企业研发投资状况 |
| 4.2 中国企业研发投资的融资现状分析 |
| 4.3 中国企业研发投资的融资困境分析 |
| 4.3.1 企业研发投资融资渠道窄 |
| 4.3.2 企业研发投资融资成本高 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 中国企业研发投资的融资约束程度测度 |
| 5.1 企业研发投资融资约束程度的测度方法 |
| 5.1.1 随机前沿模型介绍 |
| 5.1.2 随机前沿模型设定 |
| 5.2 数据处理与描述性统计 |
| 5.2.1 数据与样本筛选 |
| 5.2.2 变量的描述性统计 |
| 5.3 研发投资的融资约束程度估计结果分析 |
| 5.3.1 随机前沿模型基准估计结果 |
| 5.3.2 企业研发投资的融资约束程度 |
| 5.3.3 企业异质性下的研发投资融资约束程度 |
| 5.4 不同度量标准的融资约束程度对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于传统融资渠道的企业研发投资融资约束缓解的实证研究 |
| 6.1 研究假设 |
| 6.1.1 内部融资渠道与研发投资融资约束 |
| 6.1.2 外部融资渠道与企业研发投资融资约束 |
| 6.2 研究设计 |
| 6.2.1 计量模型的构建 |
| 6.2.2 变量选取 |
| 6.2.3 数据及描述性统计 |
| 6.3 实证结果分析 |
| 6.3.1 基准模型的回归结果分析 |
| 6.3.2 企业异质性下融资渠道与研发投资融资约束的实证分析 |
| 6.3.3 传统融资渠道缓解研发投资融资约束的中介机制检验 |
| 6.3.4 模型估计结果的内生性与稳健性检验 |
| 6.4 融资渠道、研发投资融资约束与企业研发投资 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 基于数字金融的企业研发投资融资约束缓解的实证研究 |
| 7.1 研究假设 |
| 7.2 研究设计 |
| 7.2.1 计量模型设定 |
| 7.2.2 数据来源与变量说明 |
| 7.3 数字金融缓解企业研发投资融资约束的实证结果分析 |
| 7.3.1 基准模型的回归结果分析 |
| 7.3.2 企业异质性下数字金融与研发投资融资约束的实证分析 |
| 7.3.3 数字金融缓解企业研发投资融资约束的中介机制检验 |
| 7.3.4 稳健性检验与内生性处理 |
| 7.4 数字金融、融资约束与企业研发投资 |
| 7.4.1 数字金融对企业研发投资影响的实证结果分析 |
| 7.4.2 不同维度数字金融对企业研发投资的影响效应分析 |
| 7.5 不同融资渠道的影响效应差异分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 研究结论、不足与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究不足及展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于混频数据分析方法的金融风险测度研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 金融风险测度研究 |
| 1.2.2 广义分位数回归研究 |
| 1.2.3 混频数据分析研究 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 主要创新与结构安排 |
| 1.4.1 主要创新 |
| 1.4.2 结构安排 |
| 第二章 金融风险管理相关理论、模型与方法 |
| 2.1 金融风险测度理论与方法 |
| 2.1.1 微观审慎监管和宏观审慎监管 |
| 2.1.2 微观审慎视角下的金融风险测度 |
| 2.1.3 宏观审慎视角下的金融风险测度 |
| 2.2 广义分位数回归模型与方法 |
| 2.2.1 经典分位数回归模型 |
| 2.2.2 Expectile回归模型 |
| 2.2.3 联合可导出回归模型 |
| 2.3 混频数据分析模型与方法 |
| 2.3.1 混频数据均值回归模型 |
| 2.3.2 混频数据波动率模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于混频数据Expectile回归模型的VaR和ES测度研究 |
| 3.1 问题提出 |
| 3.2 混频数据Expectile回归模型构建 |
| 3.2.1 模型表示 |
| 3.2.2 参数选择 |
| 3.2.3 模型估计 |
| 3.2.4 风险测度 |
| 3.3 数值模拟 |
| 3.3.1 数据生成 |
| 3.3.2 实验过程 |
| 3.3.3 结果讨论 |
| 3.4 应用研究 |
| 3.4.1 数据选取与描述 |
| 3.4.2 模型估计 |
| 3.4.3 结果比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于联合可导出混频数据模型的VaR和ES测度研究 |
| 4.1 问题提出 |
| 4.2 联合可导出混频数据模型构建 |
| 4.2.1 模型表示 |
| 4.2.2 参数选择 |
| 4.2.3 模型估计 |
| 4.3 数值模拟 |
| 4.3.1 数据生成 |
| 4.3.2 实验过程 |
| 4.3.3 结果讨论 |
| 4.4 应用研究 |
| 4.4.1 数据选取与描述 |
| 4.4.2 模型估计 |
| 4.4.3 结果讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于动态条件相关混频数据模型的CoVaR和CoES测度研究 |
| 5.1 问题提出 |
| 5.2 动态条件相关混频数据模型构建 |
| 5.2.1 模型表示 |
| 5.2.2 模型估计 |
| 5.2.3 风险测度 |
| 5.3 应用研究 |
| 5.3.1 数据选取与描述 |
| 5.3.2 模型比较 |
| 5.3.3 风险测度结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.1.1 主要研究工作 |
| 6.1.2 主要研究结果 |
| 6.2 研究展望 |
| 6.2.1 高维变量选择问题研究 |
| 6.2.2 非线性混频数据模型研究 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 |
（6）互联网金融对社会融资结构变迁的作用机制研究 ——基于银行贷款视角（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容、研究方法与技术路线 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 1.5 相关概念界定 |
| 1.5.1 互联网金融 |
| 1.5.2 社会融资结构 |
| 2 研究综述与理论基础 |
| 2.1 研究综述 |
| 2.1.1 互联网金融研究综述 |
| 2.1.2 社会融资结构研究综述 |
| 2.1.3 互联网金融与社会融资结构关系研究综述 |
| 2.1.4 文献研究评述 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 金融结构理论 |
| 2.2.2 金融中介理论 |
| 2.2.3 平台经济理论和双边市场 |
| 2.2.4 长尾理论 |
| 3 互联网金融与社会融资规模及结构的现状分析 |
| 3.1 互联网金融的发展及现状 |
| 3.1.1 互联网金融兴起及发展历程 |
| 3.1.2 互联网金融的发展现状 |
| 3.2 社会融资规模及结构的发展现状 |
| 3.2.1 社会融资规模的发展现状 |
| 3.2.2 社会融资结构的发展现状 |
| 4 互联网金融影响社会融资结构的作用机制-基于银行贷款视角的理论分析 |
| 4.1 互联网金融对银行贷款规模的传导路径 |
| 4.1.1 银行存款规模及结构的传导 |
| 4.1.2 银行贷款利率的传导 |
| 4.1.3 资产价格的传导 |
| 4.2 互联网金融对信贷渠道影响银行贷款规模的调节作用 |
| 4.2.1 互联网金融对传统银行贷款渠道影响银行贷款规模的调节作用 |
| 4.2.2 互联网金融对传统资产负债表渠道影响银行贷款规模的调节作用 |
| 5 互联网金融影响社会融资结构的作用机制-基于银行贷款视角的实证分析 |
| 5.1 互联网金融对银行贷款规模的影响效应 |
| 5.1.1 研究设计 |
| 5.1.2 实证过程与实证结果分析 |
| 5.2 中介效应检验:互联网金融对银行贷款规模的传导路径 |
| 5.2.1 研究设计 |
| 5.2.2 实证过程与实证结果分析 |
| 5.3 调节效应检验:互联网金融对银行贷款规模的调节作用 |
| 5.3.1 研究设计 |
| 5.3.2 实证过程与实证结果分析 |
| 6 互联网金融影响社会融资结构变迁的实证分析 |
| 6.1 研究设计 |
| 6.1.1 样本选择与数据来源 |
| 6.1.2 主要变量定义与度量 |
| 6.1.3 研究模型设定 |
| 6.2 实证过程与实证结果分析 |
| 6.2.1 单位根检验 |
| 6.2.2 VAR模型滞后阶数的确认 |
| 6.2.3 格兰杰因果检验 |
| 6.2.4 脉冲响应分析 |
| 6.2.5 方差分解 |
| 7 主要结论与研究展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）经济政策不确定性下国际原油价格冲击对中国股票市场的影响研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 概念界定 |
| 1.4 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.5 论文创新点 |
| 2 文献综述和理论基础 |
| 2.1 国内外研究述评 |
| 2.2 原油价格影响股票市场的相关理论和传导机制 |
| 2.3 经济政策不确定性在原油与股票市场关系中的作用机理 |
| 2.4 分析框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 经济政策不确定性下国际原油价格冲击对中国股票市场收益的动态影响 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 变量选择与数据描述 |
| 3.3 TVP-SVAR-SV模型构建 |
| 3.4 国际油价冲击和经济政策不确定性对综合股市收益的动态影响 |
| 3.5 国际油价冲击和经济政策不确定性对行业股市收益的动态影响 |
| 3.6 稳健性检验 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 经济政策不确定性下国际原油价格冲击与中国股票市场波动溢出效应 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 波动溢出指数模型构建 |
| 4.3 数据和描述性统计分析 |
| 4.4 国际油价冲击、经济政策不确定性和综合股市波动的溢出效应分析 |
| 4.5 国际油价冲击、经济政策不确定性和行业股市波动的溢出效应分析 |
| 4.6 稳健性检验 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 经济政策不确定性下国际原油市场与中国股票市场长期动态相关性分析 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 DCC-MIDAS模型构建 |
| 5.3 经济政策不确定性对原油与综合股市长期动态相关性的影响 |
| 5.4 经济政策不确定性对原油与行业股市长期动态相关性的影响 |
| 5.5 稳健性检验 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 政策建议 |
| 6.1 政策制定者层面 |
| 6.2 市场投资者层面 |
| 6.3 金融监管者层面 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 研究结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 研究局限与未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（8）金融结构对产业结构升级的影响效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路、方法及相关概念的界定 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 相关概念的界定 |
| 1.3 研究框架与结构安排 |
| 1.3.1 研究框架 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 1.4 本文创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 金融发展理论 |
| 2.1.1 货币金融与货币增长理论 |
| 2.1.2 金融结构理论 |
| 2.1.3 金融深化理论 |
| 2.1.4 金融约束理论 |
| 2.1.5 内生金融发展理论 |
| 2.2 金融发展与经济增长关系的相关研究 |
| 2.2.1 金融发展与经济增长无关 |
| 2.2.2 金融发展促进经济增长 |
| 2.2.3 金融发展抑制经济增长 |
| 2.2.4 经济增长促进金融发展 |
| 2.2.5 金融发展与经济增长呈双向因果关系 |
| 2.3 金融结构与经济增长关系的相关研究 |
| 2.3.1 金融结构与经济增长无关 |
| 2.3.2 法律渊源与金融经济相关 |
| 2.3.3 银行主导型金融结构促进经济增长 |
| 2.3.4 市场主导型金融结构促进经济增长 |
| 2.3.5 金融结构随经济发展阶段动态演变论 |
| 2.4 金融结构与产业结构升级关系的相关研究 |
| 2.4.1 金融结构能否促进产业结构升级的争论 |
| 2.4.2 银行和金融市场对产业结构升级作用的争论 |
| 2.4.3 金融结构随产业结构升级动态演变 |
| 2.5 对现有文献的评价 |
| 第三章 金融结构影响产业结构升级的理论分析 |
| 3.1 金融结构与产业结构升级的特征分析 |
| 3.1.1 金融结构的基本特征 |
| 3.1.2 产业结构升级的基本特征 |
| 3.2 金融结构影响产业结构升级的内在机制 |
| 3.2.1 产业资本形成机制 |
| 3.2.2 产业资源配置机制 |
| 3.2.3 产业技术进步机制 |
| 3.3 金融结构作用于产业结构升级的理论模型 |
| 3.3.1 金融发展在经济增长中的作用 |
| 3.3.2 金融结构与产业结构升级的内在关系 |
| 3.4 金融结构对产业结构升级的影响路径研究 |
| 3.4.1 金融结构对产业结构升级的直接影响与理论假说 |
| 3.4.2 金融结构对产业结构升级的间接影响与理论假说 |
| 3.4.3 金融结构对产业结构升级的非线性影响与理论假说 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 中国金融结构与产业结构的历史演化 |
| 4.1 中国金融结构的发展历程 |
| 4.1.1 计划经济下的财政集权控制期(1949-1978 年) |
| 4.1.2 改革开放以来的现代金融结构重构期(1979-1991 年) |
| 4.1.3 市场化改革下的金融结构加速调整期(1992-2000 年) |
| 4.1.4 市场经济下的金融结构深化发展期(2001 年至今) |
| 4.2 中国产业结构的发展历程 |
| 4.2.1 经济体制改革下的产业结构探索期(1978-1984 年) |
| 4.2.2 消费升级下的轻工业化期(1985-1990 年) |
| 4.2.3 投资拉动下的重工业化期(1991-2000 年) |
| 4.2.4 供需失衡下的产能过剩期(2001-2012 年) |
| 4.2.5 第四次工业革命下的产业转型升级期(2013 年至今) |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 中国金融结构与产业结构发展现状、趋势及问题分析 |
| 5.1 中国金融结构发展现状及趋势 |
| 5.1.1 中国金融结构的现状分析 |
| 5.1.2 中国金融结构的复杂化趋势 |
| 5.2 中国产业结构发展现状及趋势 |
| 5.2.1 中国产业结构的现状分析 |
| 5.2.2 中国产业结构升级的目标趋势 |
| 5.3 金融结构助力产业结构升级存在的问题 |
| 5.3.1 融资渠道分布不均衡 |
| 5.3.2 银行业整体集中度过高 |
| 5.3.3 资本市场发展失衡 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 金融结构对产业结构升级直接影响效应的实证检验 |
| 6.1 核心变量的指标构建与测算 |
| 6.1.1 金融结构指标构建与测算 |
| 6.1.2 产业结构升级指标构建与测算 |
| 6.2 研究设计 |
| 6.2.1 计量模型的构建 |
| 6.2.2 变量设定与数据说明 |
| 6.2.3 研究方法与实证策略 |
| 6.3 金融结构对产业结构升级的直接影响效应检验 |
| 6.3.1 基于全国层面的检验结果及分析 |
| 6.3.2 基于分地区层面的检验结果及分析 |
| 6.3.3 稳健性检验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 金融结构对产业结构升级间接影响效应的实证检验 |
| 7.1 中介变量的指标设定 |
| 7.1.1 中小企业成长指标设定 |
| 7.1.2 技术创新指标设定 |
| 7.1.3 主导产业发展指标设定 |
| 7.2 研究设计 |
| 7.2.1 研究方法 |
| 7.2.2 计量模型的构建 |
| 7.2.3 变量设定与数据说明 |
| 7.3 金融结构对产业结构升级的间接影响效应检验 |
| 7.3.1 基于融资结构的检验结果及分析 |
| 7.3.2 基于银行业结构的检验结果及分析 |
| 7.3.3 基于资本市场结构的检验结果及分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 金融结构对产业结构升级非线性影响效应实证检验 |
| 8.1 研究设计 |
| 8.1.1 研究方法 |
| 8.1.2 计量模型的构建 |
| 8.1.3 变量设定与数据说明 |
| 8.2 基于金融结构门槛的非线性影响效应检验 |
| 8.2.1 基于全国层面的检验结果及分析 |
| 8.2.2 基于分地区层面的检验结果及分析 |
| 8.3 基于经济发展阶段门槛的非线性影响效应检验 |
| 8.3.1 基于全国层面的检验结果及分析 |
| 8.3.2 基于分地区层面的检验结果及分析 |
| 8.4 基于金融生态环境门槛的非线性影响效应检验 |
| 8.4.1 基于全国层面的检验结果及分析 |
| 8.4.2 基于分地区层面的检验结果及分析 |
| 8.5 本章小结 |
| 第九章 金融助力中国产业结构升级的对策 |
| 9.1 构筑金融结构与产业结构协调发展的新格局 |
| 9.1.1 弥补产业发展短板，促进经济提质增效 |
| 9.1.2 优化金融体系结构,提升金融服务水平 |
| 9.2 深化金融对产业结构升级的支持作用 |
| 9.2.1 促进金融结构与产业结构升级的适应性匹配 |
| 9.2.2 加强对重点领域与关键行业的资金支持 |
| 9.2.3 防范产业结构升级中的金融风险 |
| 9.3 完善差异化与动态化的金融支撑体系 |
| 9.3.1 实施差异化的金融支持产业结构升级策略 |
| 9.3.2 实施动态化的金融支持产业结构升级策略 |
| 9.4 本章小结 |
| 第十章 研究结论与展望 |
| 10.1 研究结论 |
| 10.2 进一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 作者简介 |
（9）中国股票市场动量效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 技术路线 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.5 本文创新 |
| 1.6 结构安排 |
| 第2章 动量效应文献综述 |
| 2.1 动量效应在其他股票市场的表现 |
| 2.2 动量效应在其他资本市场的表现 |
| 2.3 改进的动量效应 |
| 2.4 动量效应的相关解释 |
| 2.5 中国股票市场动量效应 |
| 2.6 日内动量效应 |
| 2.7 文献评述 |
| 第3章 中国股票市场短期动量效应 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据描述 |
| 3.3 传统动量策略表现 |
| 3.4 传统动量策略与市场状态 |
| 3.5 动量策略失效原因 |
| 3.6 调整后动量策略 |
| 3.7 调整后动量策略与因子模型 |
| 3.8 本章总结 |
| 第4章 中国股票市场日内动量效应 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据描述 |
| 4.3 日内动量效应 |
| 4.3.1 日内动量效应基本分析 |
| 4.3.2 日内动量效应成因分析 |
| 4.3.3 隔夜回报的重要作用 |
| 4.4 日内动量效应在不同大小股票中表现 |
| 4.5 日内动量效应在危机期间的表现 |
| 4.6 日内动量效应的时间序列表现 |
| 4.7 稳健性检验 |
| 4.8 本章总结 |
| 第5章 信息与日内动量效应 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据描述 |
| 5.3 信息与日内动量效应的“周一效应” |
| 5.4 新信息与日内动量效应 |
| 5.5 公开信息与日内动量效应 |
| 5.6 本章总结 |
| 第6章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足及未来展望 |
| 6.3 政策建议 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（10）家庭资产配置与中国跨境资本流动研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 理论和实践意义 |
| 1.2 研究思路与研究方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 主要创新点和不足 |
| 1.3.1 主要创新点 |
| 1.3.2 存在的不足 |
| 第2章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 跨境资本流动理论基础 |
| 2.1.1 跨境资本流动理论 |
| 2.1.2 中国跨境资本流动相关研究 |
| 2.2 资产配置理论基础 |
| 2.2.1 资产组合理论 |
| 2.2.2 有效市场假说 |
| 2.2.3 多期动态资产配置模型 |
| 2.2.4 国际资产配置理论 |
| 2.3 家庭资产配置理论模型构建 |
| 2.3.1 假设条件 |
| 2.3.2 模型构建 |
| 2.3.3 模型结论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中国家庭资产配置与跨境资本流动的内在联系 |
| 3.1 家庭资产配置与跨境资本流动关联机制 |
| 3.1.1 概念界定 |
| 3.1.2 关联机制 |
| 3.2 中国家庭资产配置影响跨境资本流动的方式 |
| 3.2.1 个人层面 |
| 3.2.2 公司和金融机构层面 |
| 3.3 中国对家庭境外资产配置的管理 |
| 3.3.1 方式管理 |
| 3.3.2 额度管理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 中国家庭境内资产配置特征及影响因素 |
| 4.1 中国家庭资产配置特征 |
| 4.1.1 财富水平上升与收入差距加大 |
| 4.1.2 家庭资产结构趋于多元化 |
| 4.2 中国家庭境内资产配置的主要影响因素 |
| 4.2.1 金融发展水平 |
| 4.2.2 财富水平 |
| 4.2.3 投资者个人特征 |
| 4.3 金融发展水平对家庭境内资产配置影响的实证分析 |
| 4.3.1 计量模型构建—ⅣProbit和ⅣTobit模型 |
| 4.3.2 数据选取与处理 |
| 4.3.3 实证结果分析 |
| 4.3.4 稳健性检验 |
| 4.4 财富水平对家庭境内资产配置的门限效应分析 |
| 4.4.1 计量模型构建—截面门限模型 |
| 4.4.2 实证结果分析 |
| 4.4.3 稳健性检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 中国家庭境外资产配置规模及影响因素 |
| 5.1 中国家庭境外资产配置规模估算 |
| 5.1.1 家庭境内外汇存款 |
| 5.1.2 个人境外旅游支出 |
| 5.1.3 境外股权投资 |
| 5.2 中国家庭境外资产配置主要影响因素 |
| 5.2.1 资本管制程度 |
| 5.2.2 产权保护水平 |
| 5.2.3 汇率和利率 |
| 5.3 中国家庭境外资产配置影响因素实证分析 |
| 5.3.1 计量模型构建—门限回归模型 |
| 5.3.2 数据选取和处理 |
| 5.3.3 实证结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 家庭资产配置对中国跨境资本流动的影响 |
| 6.1 中国跨境资本流动现状 |
| 6.1.1 中国跨境资本流动规模 |
| 6.1.2 中国跨境资本流动特征 |
| 6.2 家庭境内资产配置对中国跨境资本流动的影响 |
| 6.2.1 计量模型构建—中介效应检验模型 |
| 6.2.2 数据选取与处理 |
| 6.2.3 实证结果分析 |
| 6.3 家庭境外资产配置意愿对中国跨境资本流动的影响—基于分类账户 |
| 6.3.1 理论基础与计量模型构建—VAR模型 |
| 6.3.2 数据选取和处理 |
| 6.3.3 实证结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究结论与政策建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.2.1 满足境内资产配置需求,维护投资者权益 |
| 7.2.2 合理引导境外资产配置,打好资本账户开放基础 |
| 7.2.3 防范金融风险,构建跨境资本流动宏微观审慎管理框架 |
| 7.3 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、2000年中国股票市场展望（论文参考文献）
- [1]基于基金微观参与主体的基金业绩影响研究[D]. 沈一凡. 浙江大学, 2021(02)
- [2]风险投资对新三板企业价值的影响及溢出效应研究[D]. 曹文婷. 四川大学, 2021(12)
- [3]金融发展、融资约束和企业创新 ——来自中国上市公司的经验证据[D]. 李子君. 辽宁大学, 2021(02)
- [4]中国企业研发投资的融资约束及其缓解研究[D]. 王淑娟. 北京交通大学, 2021(02)
- [5]基于混频数据分析方法的金融风险测度研究[D]. 陈璐. 合肥工业大学, 2021
- [6]互联网金融对社会融资结构变迁的作用机制研究 ——基于银行贷款视角[D]. 滕超. 北京交通大学, 2021(02)
- [7]经济政策不确定性下国际原油价格冲击对中国股票市场的影响研究[D]. 刘振华. 中国矿业大学, 2019(04)
- [8]金融结构对产业结构升级的影响效应研究[D]. 马微. 西北大学, 2019(04)
- [9]中国股票市场动量效应研究[D]. 高雅. 天津大学, 2019(06)
- [10]家庭资产配置与中国跨境资本流动研究[D]. 吴远远. 首都经济贸易大学, 2018(03)