The impact of insurance institutional investors on corporate value from selection and creation perspective
Notice bibliographique
Résumé
The majority of insurance investment funds are derived from policy liability debt funds. It differs from other institutional investors in a number of ways, including investment size, horizon, duration, risk, and so on. However, only a small portion of the extant literature focuses on in-depth and extensive analysis of Insurance Institutional Investors' holdings (IIIs). This study analyses the impact of shareholding by insurance institutions on the value of Shanghai and Shenzhen A-share listed companies in China's capital market. The paper offers three major contributions. First, we discovered that long-term equity-holding IIIs have both value selection and value creation functions. Second, the value creation function becomes more significant among long-term stock-holding IIIs with an increase in the period during which they retain the company's shares; Third, fast-in and fast-out (FIFO) IIIs have a value-inhibiting effect on the held company and serve a value selection role, rather than a value creation function. This study provides more insight on the lack of academic interest in insurance institutions and serves as a foundation and reference for the design of regulatory policies for insurance institutions' involvement in stock markets. It also gives empirical evidence for corporations to accurately analyze shareholding by insurance institutions. Furthermore, since this study concentrates on China's capital market, it can serve as a benchmark for other nations, particularly, those designated as developing market economies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».