Research and Analysis on Market Value Management in China Based on Method of Rank-Sum Ratio and Principal Component Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Since 2005, China has implemented the split-share reform. After entering the full-circulation era of stock equity, the pursuit for maximize the company value has turned into the primary goal of listed companies in the course of their management and development. Thus, they attach great importance to the concept of market value management. The management of stockholders in listed companies began to pay attention to the inner values and the performances in the stock market of their enterprises, and thereby the concept of market value management is established. However, the weak efficiency of China’s capital market has resulted in the deviation between market values and inner values of companies. Thus, companies need to implement market value management and devise corresponding solutions so that two kinds of values can be well-matched. This paper presents the definition of market value management at first. Next, it studies the background of the emergence of market value management as well as its development status in China, which are also compared with the overseas value management. And then, it makes a literature review and analyzes Economic Value Added Evaluation System (EVA), a performance evaluation system of market value management. It adopts the method of Rank Sum Ratio (RSR)and Principal Component Analysis to make empirical analyses,which evaluates the level of market value management of listed companies in China and discovers the weak links existing in the process of market value management .This paper eventually puts forward corresponding countermeasures and suggestions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».