保险机构持股对上市公司经营绩效的影响研究

来源 :中央财经大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:BlueDragon8848
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
改革开放以来,随着我国资本市场的不断完善,保险资金可投资渠道进一步拓宽,保险机构的投资也越来越频繁,举牌行为引发广泛关注。股权投资是保险机构资金运用的重要方式,截至2019年末,我国保险资金运用余额达到18.53万亿,同比规模增长12.91%,其中股票余额1.49万亿,占总余额的8.06%。作为第二大机构投资者,保险机构持股不仅拓宽了保险资金的投资渠道,促进了保险资金流动效率,优化了保险盈利模式,而且为上市公司提供了长期的资金支持,以重要股东的身份参与公司治理,更好地实现了上市公司的运营管理。已有文献指出,机构投资者对上市公司经营绩效的影响未有定论,存在三个观点:基于“有效监督”的正向影响、基于“利益攫取”的负向影响、基于“无效监督”的无影响。治理方式上,机构投资者主要通过两种方式参与公司治理:一是“积极治理”即委派高层管理人员等,以内部人身份对管理层监督;二是“消极治理”即在外部市场上频繁进行股票交易,从而对上市公司施加改善治理状况的压力。保险机构作为机构投资者之一,秉持价值投资理念,持股偏好于盈利性强、经营绩效好的上市公司,因此,本文基于保险机构持股偏好,研究其持股后对不同类型上市公司经营绩效的影响,并对治理方式进行研究,从而检验保险机构是否为价值创造者或价值选择者。本文选取2010-2020年A股1640家上市公司数据作为样本。首先,从盈利能力、营运能力、偿债能力、发展能力及股本增值能力五个方面,基于上市公司的14个三级指标,利用熵值法,构建了上市公司的年度综合得分。之后,为了进行面板数据聚类,充分考虑其水平相似性和动态发展趋势的相似性,分别利用上市公司原综合得分矩阵计算水平趋势距离、利用动态趋势符号化后的综合得分矩阵计算动态趋势距离,汇总为综合趋势距离,并选用Ward法完成系统聚类,最终将所有样本企业聚为四类:理想型、一般型、稳定型和落后型。基于上述聚类结果,本文分别研究了保险机构持股对各类上市公司经营绩效的影响。研究结果显示,(1)对于理想型企业,险资持股与企业经营绩效间呈倒U型关系。同时本文发现对于该类企业,保险机构会通过积极参与公司治理,即增加机构调研次数、降低管理费用率、提升资产周转率,以提升企业绩效,故对于此类企业,保险机构为价值创造者。(2)对于一般型企业,结论与理想型企业一致,但由于企业自身发展的局限性,导致险资持股对企业经营绩效的提升水平偏低。(3)对于稳定型企业,险资持股与企业经营绩效间呈倒U型关系,但本文发现对于该类企业,保险机构没有显著的参与公司治理,因此,本文认为保险机构会进行“消极治理”,即股票的频繁交易,来提升企业绩效,故对于此类企业,保险机构为价值选择者。(4)对于落后型企业,险资持股仍无法提升企业经营绩效。文章的最后,本文对保险公司、监管机构及上市公司提出了一些建议,以期改善上市公司对保险机构持股为“野蛮人”这一印象的偏见,并督促监管机构不仅要保障保险资金积极入市,更要加强保险公司资产配置的审慎性监管。
其他文献
验证码是一种区分某次操作的主体是计算机程序还是正常用户的安全机制。文本验证码因其轻量、灵活易部署,被广泛应用于注册、登录、发帖、投票等场景。近年来,基于深度学习的攻击破解技术不断发展,使得文本验证码的安全性岌岌可危。对于安全人员而言,如何设计既能满足轻量级应用需求,又能提升抵御攻击能力的文本验证码是目前面临的难点和困惑。为了解决上述挑战,提升文本验证码的安全性和对抗能力,本文从广泛分布的文本验证码
学位
近年来,我国自然灾害频发,给人民的生命财产安全带来了巨大损失与隐患,如何加强抢险救灾工作的效率成为了一个迫在眉睫的问题。开展抢险救灾工作高度依赖灾损数据的搜集速度和搜集精度,而传统灾损估计模型与信息搜集方法由于存在时间滞后性等客观缺陷,并不是一种能够实时提供灾损相关信息的方法,不利于抢险救灾工作效率的提升。社交媒体作为实时信息传递的媒介,可以将用户对于灾损事件的实时情绪反馈及时记录,这种情绪反馈中
学位
根据参保人员权益和义务的不同,目前世界上的养老计划主要分为确定收益养老计划和确定缴费养老计划两类。前者事先规定参保人员的养老权益;后者则事先规定了参保人员的缴费水平,退休者所能获得养老金的多少取决于投资收益。二者对于投资风险的分配也不同,前者主要由基金管理人承担,而后者则由参保人员自行承担。目前,确定缴费型是国际养老计划的主流,该计划将个人的生存期以退休时刻为划分点分为两个阶段,退休前累积期和退休
学位
滑坡是最频繁、最常见、破坏性强、波及面广的一种地质灾害,我国每年滑坡涉及伤亡人数2万人以上,严重威胁人民生命财产安全。三峡地区作为我国滑坡的高发地,成为众多学者研究的典型区域。滑坡预测的有效性取决于触发因素的筛选以及高性能预测模型的构建。在传统预测模型中影响因素对模型的敏感性考虑较少,未能筛选出关键的触发因素;此外现有的预测模型缺少了对特征的深层提取,模型存在局限性等问题,难以对滑坡进行有效预测。
学位
秦始皇陵兵马俑是中华民族物质遗产的金字招牌,但由于岁月侵蚀、破损文物汇聚成滩难以复原,基于高性能计算是解决此问题的必要手段。然而,存在俑体碎片形状不规则、特征模糊不易提取等问题,且多碎片拼接实属于NP难题。而直觉模糊具有更强表征与辨析能力,更加适合处理特征模糊的多碎片匹配问题。此外,群体智能在解决全局拼接NP难问题上独占优势。因此,本文将直觉模糊与群智能算法相结合并应用于多碎片虚拟拼接中,展开研究
学位
药物关系挖掘(Drug-Drug Interaction Extraction,DDIE)是一项利用文本处理技术从生物医学文献中挖掘药物间相互作用(Drug-Drug Interaction,DDI)的任务,其研究成果对保证药物数据库的实时更新和高覆盖率具有重要意义。本文以生物医学文本为研究对象,主要针对DDIE任务开展如下研究工作:(1)现有的DDIE方法主要依赖额外的药物信息以达到更好的挖掘性
学位
本文主要研究了在模型不确定性下的带有消费习惯的最优投资-消费-保险模型,目的是使得个体的效用最大化。本文考虑的效用主要包括消费产生的效用、财富积累带来的效用和保险金给付产生的效用。通过构建投资-消费-保险模型,在得到的模型的基础上定义出符合该模型的最优值函数,运用动态规划的原理推出该最优值函数满足的HJB方程,最后通过求解HJB方程的一阶偏导得到最优值函数的显示表达式。本文使用的效用函数是常相对风
学位
图像分类任务一直是计算机视觉中的一项重要研究任务。由于深度学习近年来的迅速发展,神经网络在图像分类任务中出现了越来越多的应用。在早期通过专家手工设计神经网络模型,要找到正确合适的架构是相当耗时、费力且易出错的任务。神经架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)的出现使得在数据集上可以自动搜索出最适合的模型架构,但搜索空间非常大,常见的搜索策略计算开销也非常大。可微分神
学位
我国保险业经历多年的快速发展,保费规模庞大,保险在人民心目中的地位也逐渐提升,然而在国家经济增速放缓,人民保险需求有限以及保险企业转型,监管力度加强的双重压力下,公司治理作为“偿二代”监管体系有效实施的重要保障,被认为是保险企业面对增长瓶颈时的重要抓手,必须得到良好的改善。因此本文试图通过实证研究,以我国寿险公司为例,探究公司治理对盈利能力的影响程度,从而判断在“偿二代”二期工程开展初期的重要节点
学位
本文在经典的最优消费-投资问题框架下,引入保险、消费习惯和通货膨胀的因素,研究了通货膨胀下个体的最优消费-投资-保险问题以及这个框架下消费习惯对个体最优决策的影响。通过动态规划原理对HJB方程的求解,本论文讨论了常相对风险厌恶函数(CRRA)下个体的最优策略的问题,通过计算得到了其显示解并对此进行了定性分析。最后通过数值模拟分析了消费习惯在通货膨胀下的个体最优消费-投资-保险问题中的作用。文章主要
学位