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检索条件"机构=广东金融学院华南金融研究所"
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“厚此薄彼”还是“一视同仁”--主板公司管理者何以对待不同股价信号
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山西财经大学学报 2024年 第6期46卷 113-126页
作者: 金山 蔡贵鸣 陈辉 广东金融学院华南创新金融研究 广东广州510521 华南理工大学经济与金融学院 广东广州510006 广东金融学院保险学院 广东广州510521
将主板公司的同群公司划分为两类:主板同群公司和创业板同群公司,以此为基础,实证检验主板公司管理者是否会区别对待不同市场层次同群公司的股价信号,以及管理者信息相对地位的影响。研究表明:主板公司的管理者从主板同群公司股价中主... 详细信息
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科技金融对实体经济高质量发展的影响研究--基于建设金融强国的理论背景
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金融经济学研究 2024年 第1期39卷 75-91页
作者: 邹克 周益赞 广东金融学院经济贸易学院 广东金融学院
基于2008—2020年省级面板数据,构建科技金融、实体经济高质量发展指数,检验科技金融对实体经济高质量发展的影响及其机制。实证结果表明,科技金融通过扩大实体经济规模、提升科技含量、优化产业结构与改善生态环境,显著促进实体经济高... 详细信息
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注册制改革对创业板IPO定价效率的影响
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金融经济学研究 2024年 第3期39卷 77-92页
作者: 初可佳 薛田雨 谢观霞 广东金融学院国际教育学院 广东金融学院
基于2018年8月24日至2022年11月24日期间数据,运用混合截面双重差分模型进行实证检验,验证注册制改革对创业板IPO定价效率的影响。实证结果表明,创业板注册制改革在短期内催涨“炒新”投机情绪,抑制了创业板IPO的定价效率;但从长远来看... 详细信息
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金融科技-一金融监管”匹配对企业脱实向虚的治理研究
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金融论坛 2024年 第8期 3-14页
作者: 吴非 冯静 向海凌 广东金融学院国家金融学学院 广东金融学院金融科技工程技术开发中心 广东金融学院金融与投资学院
本文基于中国沪深两市2011-2021年A股上市企业数据集,检验“金融科技一金融监管”匹配对企业脱实向虚的治理效应。实证发现,匹配度的提升能够显著抑制企业金融化,对于短期金融化行为的抑制效果更佳。在异质性特征上,匹配度提升对货币政... 详细信息
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专利保险试点政策与企业数字化转型
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保险研究 2024年 第3期 31-47页
作者: 向海凌 陈佳盈 吴非 广东金融学院金融与投资学院 广东金融学院金融科技工程技术开发中心 广东金融学院行为金融与区域实验室
国家知识产权局推行的专利保险试点政策,是提升企业创新转型活力的重要工具。本文基于2007~2021年中国沪深两市A股上市企业数据集,通过准自然实验手段检验专利保险试点政策对企业数字化转型的影响。实证结果表明,该政策的实施对企业数... 详细信息
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中国体育保险实践中的困境、国外借鉴与优化路径
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金融经济学研究 2024年
作者: 曾播思 李剑桥 广东金融学院体育教研部 清华大学五道口金融学院体育金融研究中心
党的二十大报告指出,要加快建设体育强国。在实践中,体育保险在防范体育风险、保障人民健康、促进体育事业高质量发展等方面具有重要作用。党的十八大以来,中国体育保险实践取得了长足发展,但在供给层面,原有举国体制下的政府模式... 详细信息
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国有资本参股如何影响民营企业环保投资
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北京工商大学学报(社会科学版) 2024年 第5期39卷 109-122页
作者: 李华民 李仟壹 向海凌 广东金融学院区域金融政策研究中心 广东广州510521 广东金融学院金融与投资学院 广东广州510521
当前,民营企业绿色发展突出问题较多,国有资本参股能否改善民营企业可持续发展值得关注。基于2007—2021年中国沪深A股上市公司数据,实证检验了国有资本参股对民营企业环保投资的影响及作用机制。研究发现,国有资本参股能够提升企业环... 详细信息
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资本市场与实体部门的金融风险溢出及宏观政策调控效果
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中央财经大学学报 2024年 第4期 3-17页
作者: 单敬群 王浩楠 浙江财经大学金融学院 广东金融学院金融与投资学院
党的二十大报告强调守住不发生系统性风险底线。为有效监测我国资本市场与实体部门的金融风险溢出,本文通过TVP-VAR模型测度了金融风险动态溢出指数和吸收指数,利用有向网络拓扑结构考察金融风险主要溢出路径和特殊时期演变规律,再基于T... 详细信息
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数字经济、全球价值链嵌入与出口技术复杂度
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统计与决策 2024年 第11期40卷 138-143页
作者: 马飞 广东金融学院金融与投资学院 广州510521
数字经济是经济高质量发展的“稳定器”和“加速器”,对提升出口技术复杂度、增强国际贸易竞争力的驱动作用日益凸显。文章基于2010-2021年中国30个省份的面板数据,实证考察了数字经济、全球价值链嵌入与出口技术复杂度的内在关系。研... 详细信息
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大数据背景下贝叶斯模型平均辅助抽样估计方法研究
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系统科学与数学 2024年
作者: 陈茜儒 贺建风 华南理工大学经济与金融学院 广东金融学院金融数学与统计学院
在大数据背景下,能够较容易地获取更多可利用的辅助信息,但辅助信息的高维度特征不仅增加了计算复杂度,同时也会降低超总体模型的估计效果,进而致使传统的模型辅助估计方法不再适用.为此,本文将在模型辅助抽样估计框架下,引入贝叶斯模... 详细信息
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