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绩差上市公司均值回归研究——来自信息技术行业的经验证据

发布时间:2018-05-01 10:18

  本文选题:均值回归 + 绩差上市公司 ; 参考:《东南学术》2014年03期


【摘要】:本文以信息技术行业为考察域,从公司特征、均值回归路径和投资策略三个方面研究了绩差上市公司的均值回归现象。研究发现,能够实现均值回归的绩差上市公司两权分离度较高、董事长与总经理两职兼任情况较少;董事会规模大、高管薪酬高、管理层持股比例高的上市公司回归周期较短;总资产周转率低、独立董事比例高、高管薪酬低的民营上市公司能够实现较高的均值回归超额收益;股权集中度低、董事会规模低、高管薪酬低而独立董事比例高的绩差上市公司更倾向于通过改变主营业务来实现均值回归;市场对绩差上市公司的均值回归做出了积极的反应,根据公司特征选择投资策略是有效的。本文研究意义在于为绩差上市公司选择均值回归路径提供了借鉴,也为投资者提供了一种基于绩差上市公司的可资投资策略。
[Abstract]:This paper studies the phenomenon of average regression of underperformance listed companies from three aspects: company characteristics, average regression path and investment strategy. It is found that the listed companies with poor performance can achieve the mean regression with higher separation degree of two rights, less concurrent appointment of chairman and general manager, large board of directors, high executive compensation, and short return period of listed companies with high proportion of management stock holding, large scale of board of directors, high salary of executives, and high proportion of managerial stock. Private listed companies with low turnover of total assets, high proportion of independent directors and low executive pay can achieve higher average return to excess returns, low equity concentration and low board size. The listed companies with low executive pay and high proportion of independent directors tend to achieve mean regression by changing their main business. The market has made a positive response to the average regression of listed companies with poor performance. It is effective to choose investment strategy according to company characteristics. The significance of this study is to provide reference for the listed companies with poor performance to choose the mean return path, and also to provide an investable investment strategy for the listed companies based on the performance difference.
【作者单位】: 四川大学商学院;
【基金】:国家社会科学基金“上市公司员工收入与资本回报财务公平测度研究”(项目编号:13BJY015) 国家自然科学基金青年项目“应计与真实盈余管理对审计意见监管有用性的影响机理及其经济后果研究”(项目编号:71302132) 2012基本科研启动资金青年教师资助项目“会计公正价值观循证研究”(项目编号:2012SCU11)
【分类号】:F832.51

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:1828911

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