讲座题目:缩减独立董事任职数量的政策效应:基于多对多类聚匹配模型的分析
讲座时间:2024年12月11日(周三)15:30-16:30
讲座地点:明德楼1101会议室
主讲嘉宾:杨海生(副教授) 中山大学
主讲嘉宾简介:
杨海生,中山大学岭南学院经济学系副教授,主要研究领域为政策评估、AI与资产定价、大数据与经济预测、系统性金融风险。在ACM Computing Surveys、Expert Systems With Applications、Economic Geography、Pacific-Basin Finance Journal、Ecological Economics、Displays、Journal of International Financial Markets, Institutions & Money、Emerging Markets Review、Economic Modelling、Journal of Asian Economics、《博彩平台》、《博彩平台》、《博彩平台》、《亚洲十大博彩公司排名》、《十大博彩平台推荐》、《博彩平台》、《亚洲十大博彩公司排名》、《博彩平台》等国内外权威学术刊物上发表论文数十篇,主持和参与多项国家自然科学基金、广东省自然科学基金等课题研究。
讲座主要内容:
尽管现有研究对于独立董事繁忙程度是否影响其履职效率仍存在争议,但监管机构为了确保独董有足够时间和精力履行职责,仍然对独董的任职数量上限做出了缩减要求。以 2020年我国 A股市场上共计 2,300 对“上市公司-独立董事”的匹配观测值为样本,本文通过多对多类聚匹配模型,分析并模拟了独董任职公司上限数量被缩减至三家的政策效应。研究发现,(1)政策实施确实产生了显著的预期影响,独董兼职情况有所缓解,公司和独董的平均效用均有提升,且基于随机森林模型的预测结果还显示,公司违规情况、信息披露质量以及内部控制质量也均有显著改善。(2)但与此同时,政策的实施也带来了显著且突出的非预期影响,有三成左右的公司和独董出现了不同程度的匹配效用下降,也有约 5.06%~44.89%的公司其治理绩效指标出现了不同程度的恶化,更在非目标群体(即合规公司和合规独董)中产生了显著的溢出效应,且上述的政策非预期影响均与公司和独董的自适应调整策略密切相关。(3)进一步的模拟分析表明,政策的非预期影响主要来自独董职位流失与公司独董短缺的数量效应,以及独董资质弱化与公司适配度降低的替代效应。(4)更新独董库和改变会计独董办公地址的策略,都可以有效缓解政策的非预期影响。本研究为评估受内生匹配均衡影响的政策效应提供了新的分析方案,并为独立董事任职数量缩减政策的潜在影响提供了实证证据。
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经济学院
2024年12月10日
主讲嘉宾简介:
林海,新西兰惠灵顿维多利亚大学金融学教授。曾担任新西兰惠灵顿维多利亚大学经济与金融学院(School of Economics and Finance)院长。2003年获得厦门大学金融学博士,研究领域包括固定收益证券、市场微观结构,金融衍生品,金融科技和绿色金融。论文发表在Journal of Financial Economics, Management Science, Journal of Financial Intermediation, Journal of Financial Markets等国际一流金融学期刊。博士论文获得中国百篇优秀博士论文提名奖。研究论文曾获得亚洲金融学会,中国金融学年会和新西兰金融年会优秀论文奖。
讲座主要内容:
This study uses Bitcoin options data to create a model-free Bitcoin implied volatility index (BVIX) and investigates the factors that influence it. The research shows that investor attention is the most significant predictor of BVIX, while investor sentiment, interest rates, and trading volume also have predictive power. These findings are both statistically and economically significant. Additionally, the study suggests that these predictors affect call and put options differently, and non-fundamental sentiment is more important in influencing Bitcoin implied volatility than fundamental sentiment.
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