女性评估师对资产评估质量的影响研究
发布时间:2021-02-19 23:04
资产评估质量问题是与资产交易相关的社会经济活动中人们普遍关注的问题。高质量的评估报告对辅助并购方决策、并购交易的顺利进行具有重要参考意义。现已有大量的学者投入到关于资产评估质量的研究,通过分析资产评估质量的影响因素,以期寻找提高资产评估质量的手段,如改善市场环境、加强法律规范、控制评估过程、提升技术水平、提高道德素养等。然而执行评估工作程序的根本主体是资产评估师,评估师的个人特征,如经验、学历、专业素质对资产评估质量有所影响。但是关于评估师的个人特征中,性别对评估质量的影响却较少在文献中出现。本文旨在利用并购重组交易数据研究女性评估师与资产评估质量的关系。选取2014-2016年上市公司并购重组交易的评估事项为研究对象,以资产评估质量作为因变量,女性评估师数量作为解释变量。在结合被评估单位的财务特征、评估机构特征和评估师学历及工作年限特征的基础上,建立多元回归模型探寻女性评估师与资产评估质量之间的相关性。研究发现:第一,女性评估师与资产评估质量具有正相关关系。第二,相比于高声誉评估机构,低声誉评估机构中的女性评估师对资产评估质量更容易产生影响。第三,经验丰富的女性评估师对资产评估质量有...
【文章来源】:黑龙江八一农垦大学黑龙江省
【文章页数】:63 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
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 国内外研究现状及评述
1.2.1 国外研究动态
1.2.2 国内研究动态
1.2.3 国内外研究评述
1.3 主要研究内容与方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.3.3 技术路线
1.4 本文创新点
2 相关概念及理论基础
2.1 资产评估师的概念与特征
2.1.1 资产评估师的概念
2.1.2 资产评估师的特征
2.2 资产评估质量的概念与特征
2.2.1 资产评估质量的概念
2.2.2 资产评估质量的特征
2.3 女性评估师对评估质量影响的理论分析
2.3.1 基于性别差异理论的分析
2.3.2 基于高阶梯队理论的分析
2.3.3 基于委托代理理论的分析
3 女性评估师对评估质量影响的实证研究设计
3.1 资产评估质量影响因素
3.2 研究假设
3.3 变量定义
3.3.1 被解释变量
3.3.2 解释变量
3.3.3 控制变量
3.4 模型设计
3.5 样本选取与来源
3.5.1 样本选取
3.5.2 样本来源
4 女性评估师对评估质量影响的实证检验
4.1 描述性统计分析
4.1.1 资产评估质量的描述性统计
4.1.2 资产评估性别的描述性统计
4.1.3 控制变量的描述性统计
4.2 相关性检验
4.2.1 相关系数检验
4.2.2 共线性检验
4.3 异方差分析
4.4 回归分析
4.5 稳健性检验
4.5.1 被解释变量分组检验
4.5.2 更换解释变量检验
5 研究结论与展望
5.1 研究结论
5.2 研究展望
5.3 研究不足
参考文献
致谢
个人简历
本文编号:3041823
【文章来源】:黑龙江八一农垦大学黑龙江省
【文章页数】:63 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
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 国内外研究现状及评述
1.2.1 国外研究动态
1.2.2 国内研究动态
1.2.3 国内外研究评述
1.3 主要研究内容与方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.3.3 技术路线
1.4 本文创新点
2 相关概念及理论基础
2.1 资产评估师的概念与特征
2.1.1 资产评估师的概念
2.1.2 资产评估师的特征
2.2 资产评估质量的概念与特征
2.2.1 资产评估质量的概念
2.2.2 资产评估质量的特征
2.3 女性评估师对评估质量影响的理论分析
2.3.1 基于性别差异理论的分析
2.3.2 基于高阶梯队理论的分析
2.3.3 基于委托代理理论的分析
3 女性评估师对评估质量影响的实证研究设计
3.1 资产评估质量影响因素
3.2 研究假设
3.3 变量定义
3.3.1 被解释变量
3.3.2 解释变量
3.3.3 控制变量
3.4 模型设计
3.5 样本选取与来源
3.5.1 样本选取
3.5.2 样本来源
4 女性评估师对评估质量影响的实证检验
4.1 描述性统计分析
4.1.1 资产评估质量的描述性统计
4.1.2 资产评估性别的描述性统计
4.1.3 控制变量的描述性统计
4.2 相关性检验
4.2.1 相关系数检验
4.2.2 共线性检验
4.3 异方差分析
4.4 回归分析
4.5 稳健性检验
4.5.1 被解释变量分组检验
4.5.2 更换解释变量检验
5 研究结论与展望
5.1 研究结论
5.2 研究展望
5.3 研究不足
参考文献
致谢
个人简历
本文编号:3041823
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