股東關系網絡對股價崩盤風險的影響

本文是一篇財務管理論文，本文通過社會網絡分析法，構造了股東關系網絡中心性指標特征向量中心度，基于信息不對稱理論、社會網絡理論、強關系與弱關系理論等基礎理論分析，采用多元回歸分析方法首先檢驗了弱關系的存在性，實證檢驗了中心性指標對股價崩盤風險兩個指標的影響，并研究了到底股東網絡的作用機制到底是由于強關系還是弱關系。

第一章緒論
第一節研究背景與意義
一、研究背景
改革開放至今，在幾十年的發展中，中國迅速成為世界第二大經濟體。隨著經濟全球化進程的推進，中國資本市場在全球資本鏈條中的位置越來越重要。然而，在資本市場中，股價崩盤風險，即股票的暴跌比暴漲發生的可能性更大（bekaert，2000），其對資本市場的影響也更受關注。股價暴跌不僅會大大削弱投資者的信心，而且會導致投資者財富的大幅度損失，進而破壞金融市場的穩定發展，還會對實體經濟的良性發展造成嚴重的影響，這種情況不利于我國資本市場保持穩定健康（江軒宇，2013）。例如2008年由美國次貸危機引起的全球金融危機，2015年下半年開始的中國股災，2018年以來，中國股市也多次發生崩盤現象，股市持續低迷。中國金融市場因此遭受到了巨大的動蕩和損失。除了市場本身自我調節能力不足和風險控制能力欠缺的原因，上市公司自身也是問題頻出，經常會出現上市公司偏離大盤走勢大跌的現象。例如，2020年我國股市大盤指數稍有上升，就在大盤走勢良好之際，仍然有一些股票出現連續跌停，甚至引起崩盤。其中，天邁科技曾在一個月之內股價暴跌近50%；齊信股份和全新好的股價均經歷了連續七天跌停；德威新材在五個月的時間內股價暴跌70%，以至于被特別處理。這些企業在股價暴跌之前均表現良好，但皆因壞消息的爆發而走向崩盤。由此可見，股票市場可能因為經濟形勢整體下滑，而個股也可能因自身經營狀況或者別的原因脫離基本面連續跌停。

財務管理論文怎么寫

股價崩盤風險除了會帶來上文中的嚴重影響以外，它還是對資產以及期權期貨定價，研究風險管理以及資產組合的重要指標（kim&zhang，2014），因此，對于股價崩盤風險的研究一直以來備受投資者和學者關注。尤其是對于導致股價崩盤風險的原因進行探索，有利于從根源上降低股價崩盤風險，有效保障股票市場的平穩運行。
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第二節研究內容與方法
本文選取滬深a股上市公司為研究樣本，以企業為節點，以共同股東為聯結，構建股東聯結網絡，按年度計算每個企業的網絡中心性。在此基礎上，以股價崩盤風險為因變量，網絡中心性為自變量，根據股東構成的異質性實證檢驗股東關系網絡對股價崩盤風險的影響機理。進一步地，分別引入最終控制人的產權性質、經濟政策不確定性以及市場化程度為調節變量，研究產權性質、經濟政策不確定性和市場化程度對股東關系網絡和股價崩盤風險的調節效用。圍繞以上內容，本文計劃研究內容如下：
第一章：緒論。本章首先介紹股東關系網絡與股價崩盤風險的現實背景，通過簡要評述國內外關于股東關系網絡與股價崩盤風險的相關研究，確定本文的研究方向，闡述本文的研究目的和研究意義。進而提出研究框架和所研究的內容，并進一步指出主要的研究方法和創新之處。
第二章：文獻綜述。本章主要從股價崩盤風險、股東關系網絡、社會網絡與股價崩盤風險三個方面對國內外的相關文獻進行梳理和總結，并進一步簡要評析現有研究的貢獻和不足之處，指出本文的研究角度。
第三章：理論分析與研究假設。本章以信息不對稱理論、社會網絡理論和強關系與弱關系理論為基礎。探究股東關系網絡與股價崩盤風險的影響及其內在機理，并在理論分析的基礎上提出本文的研究假設。
第四章：研究設計。本章選取2007年至2020年滬深a股上市公司為研究樣本，首先從csmar數據庫下載十大股東持股數據，構建上市公司的股東關系網絡，并使用python以及pajek大型社會網絡分析軟件分年度計算每個企業的中心性指標。其次，從csmar數據庫下載股價崩盤風險相關數據以及其他數據。最后，以網絡中心度指標特征向量中心度為自變量，股價崩盤風險為因變量，經濟政策不確定性和市場化發育程度為調節變量構建回歸模型。
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第二章文獻綜述
第一節股價崩盤風險的相關研究
股價崩盤，即在沒有任何征兆的情況下，股票價格由于某種原因突發性暴跌。而股價崩盤風險指的是股票價格的收益向下極端波動的程度。有關于股價崩盤風險的研究目前可分為兩類，第一是從市場層面出發，研究大面積的股價暴跌現象，也稱之為系統性的股價崩盤；第二類主要研究單個上市公司出現的股價崩盤現象。自20世紀70年代起，有關市場層面的股價崩盤風險研究開始出現。研究者們提出的主要理論包括基于投資者非理性的“股價泡沫假說”、“信息不完全假說”以及“異質信念假說”。21世紀之后，單個上市公司層面的崩盤風險相關研究開始出現。目前普遍認同并且被廣泛應用的是2006年jin和myers提出的信息隱藏假說。他們從代理問題和信息不對稱的角度出發進行研究，認為公司管理者出于個人利益、聲譽等動機選擇性地向投資者披露公司信息，及時披露公司的良性信息，而對于公司的不良信息則選擇隱瞞，從而使得投資者難以捕捉公司真實狀況，導致負面消息不斷積累，當管理層隱藏的不良消息超過最大閾值后，就會集中在一起釋放引起股價崩盤。
基于“信息隱藏假說”，目前大多文獻從企業內部信息披露、內部監管治理和外部的信息環境、外部監督、社會責任等幾個方面對如何影響股價崩盤風險展開研究。
企業內部影響因素包括高管特質、會計信息披露、股東持股、公司治理等角度。高管特質方面：高管擁有越強的能力和越高的學歷（周松等，2019；鄒小芃，2018），則所在企業的股價崩盤風險更低，而對于有海外工作經歷和教育背景的高管，對股價崩盤的影響結論并不一致（王德宏，2018；鄒小芃，2018）。高管的性別屬性也會影響股價崩盤風險，李小容（2012）發現相比于男性高管，高管為女性的企業股價崩盤風險更低。在企業會計信息披露方面，比如財務報告質量、財報可讀性等（def ond et.al，2015，hutton，2009；kim，2014）均是基于會計信息披露的公開透明程度，研究會計信息披露如何影響股價崩盤風險。
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第二節股東關系網絡相關研究
股東關系網絡是指公司與公司之間通過非正式關系即：擁有一個或者多個共同股東聯系起來的公司間社會網絡。當兩家或者兩家以上公司股份被同一股東持有時，公司發展所需要的信息與資源就可以通過這一聯結關系在公司之間進行流通和傳遞。目前關于股東網絡的研究主要集中在兩個方面，一方面是基于非控股股東所形成的股東網絡，另一方面是基于前十大股東所形成的網絡。
在資本市場上，非控股股東通過參股多家公司的方式形成網絡關系已經十分普遍。一些學者認為，從公司治理的角度來說，非控股股東在社會網絡關系中具有一定的資源優勢和信息優勢，為企業穩定發展帶來了異質性的信息，同時，也會利用其在網絡中的權力對控股股東的私利行為進行監督，并抑制高管的信息操縱行為，從而使自身利益得到有效保護（luong等，2017；馬連福等，2018；李姝等，2018；he等，2019）。但是從市場競爭的角度來說，非控股股東會使得他們參股的企業選擇在產品市場上通過合謀來達到自己的目的，例如他們通過傳遞內幕消息使市場競爭程度降低導致市場價格機制被扭曲（潘越，2020；park等，2019）。
最近幾年，基于十大股東所形成的企業網絡研究越來越受到關注。其中一些研究發現，通過社會網絡方法進行分析，企業占據有利的網絡位置，可以有效提升企業績效（萬叢穎，2019；黃燦等，2019），促進企業創新（黃燦等，2021）。但是羅棟梁（2021）通過研究得出企業股東網絡占據的中心位置越好，可能會帶來信息過量，因此就需要更多的成本進行信息處理，相應的r&d支出就會減少。董大勇等（2013）從信息擴散的角度出發，通過實證檢驗發現股票間的股東聯結越強，其股價聯動越緊密。
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第三章理論分析與研究假設
第一節研究相關基礎理論
一、信息不對稱理論

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二、社會網絡理論

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第四章研究設計
第一節樣本選取與數據來源

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第二節股東關系網絡的構建

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第三節變量設計

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第五章實證檢驗
第一節描述性統計
表5-1為變量的描述性統計，由表5-1可以發現，ncskew和duvol的最大值分別為4.311和2.342，最小值分別為-5.109和-2.601，標準差分別為0.737和0.484，表明樣本企業企業間股價崩盤風險差別較大。股東關系網絡中心性指標特征向量中心度（eigenvector）最大值為0.108，最小值為0，說明樣本企業間中心性相差較大。產權性質指標（soe）的均值是0.513，說明在樣本企業中國有企業的比重為51.3%。其他變量均值、最大最小值、標準差均屬于正常范圍之內，不存在極端異常值。

第二節相關性分析

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第三節多元回歸分析

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財務管理論文參考

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第六章研究結論
第一節結論
本文基于a股上市公司前十大股東構成的股東關系網絡，利用2007-2020年滬深a股上市公司前十大股東持股數據，根據兩家公司是否有共同股東構造了年度股東關系網絡。通過社會網絡分析法，構造了股東關系網絡中心性指標特征向量中心度，基于信息不對稱理論、社會網絡理論、強關系與弱關系理論等基礎理論分析，采用多元回歸分析方法首先檢驗了弱關系的存在性，實證檢驗了中心性指標對股價崩盤風險兩個指標的影響，并研究了到底股東網絡的作用機制到底是由于強關系還是弱關系。進一步地，本文引入經濟不確定性和市場化發育程度兩個個調節變量，研究了其對股東關系網絡和股價崩盤風險的調節作用。得到了如下結論：
（1）股東關系網絡中心性會顯著加劇股價崩盤風險，這種加劇作用主要來自于弱關系的信息傳遞效應。股東關系網絡中心性越高，企業所處的網絡位置越優越，其股東獲得信息的速度越快，在考慮自身利益的情況下對市場信息做出快速反應，大規模減持增加了股價崩盤風險。而股東關系網絡的作用機制主要是由于股東之間的弱關系聯結所帶來的信息效應起作用，而不是類似于企業集團的強關系效應起主導作用。
（2）當面對經濟政策不確定性沖擊時，股東關系網絡中心性對股價崩盤風險的加強作用會減弱。經濟政策不確定性越高，帶來的系統性風險越高，這種整體上的不確定性并不能用其他行業或其他領域的異質性信息來準確預測，因而股東關系網絡的信息傳遞作用越弱。
（3）企業所在地區市場化發育程度越高，股東關系網絡中心性對股價崩盤風險的加劇作用越弱。原因在于，股東關系網絡作為一種非正式制度，在正式制度比較完善的情況下，其能夠發揮的作用有限，信息傳遞的速度和效率都會被削弱，因而對股價崩盤風險的影響也會降低。
參考文獻（略）