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Enregistrement W7131914002

信息不对称、会计稳健性与集团信贷模式

2015· article· W7131914002 sur OpenAlexaff
夏子航, Dengbiao Chen, 马忠

Notice bibliographique

RevueCEIBS Institutional Repository · 2015
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensCentre Casa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Identification (biology)Product (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

本文考察上市公司与外部资本市场之间的信息不对称对集团母子公司之间债务分布决策的影响,以及会计稳健性在债务主体选择决策中发挥的信息调节效应,研究发现:当信息不对称程度较低时,子公司会更多地选择自主承担债务融资,但随着信息不对称程度的提高,债务融资则更多集中于母公司,表明信息不对称降低了子公司自主承担债务融资的能力,上述倾向在子公司业务比重大的企业集团中表现得更为明显。进一步地,条件稳健性显著缓解了信息不对称对子公司自主承担债务融资的约束,而非条件稳健性却加剧了上述约束。研究揭示了信息不对称除影响公司信贷总体水平外,还是影响集团母子公司之间债务融资主体选择的重要因素,并且两类会计稳健性在集团信贷主体决策中存在信息效应异质性,因此深化了会计稳健性与信贷决策关系的研究。

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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