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Enregistrement W7132576298

债务分布与企业风险承担——基于投资效率的中介效应检验

2015· article· W7132576298 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

区别于现有研究从上市公司合并整体视角考察债务契约的治理效应,本研究从企业风险承担视角考察了母子公司债务分布的治理效应。理论上,母子公司的债务分布可以通过约束过度投资和缓和投资不足两个路径影响合并整体的风险承担水平。研究发现,过度投资或者投资不足均加剧了公司的风险承担水平;对于经营业务主要分布在子公司的上市公司,增加子公司的借款比重明显降低了合并整体的风险承担水平,主要原因在于子公司债务约束了公司的低效投资。进一步研究发现,债务分布对风险承担的影响路径虽然包括抑制过度投资或投资不足,但针对我国国有企业前者更为明显,民营企业则是通过后一路径发挥影响。本研究揭示,债务的治理效应除受总体债务水平、债务期限影响外,债务在集团内部的分布特征也是一个重要影响因素。研究深化了债务治理效应的相关研究,为我国上市母子公司集团内部的债务管理提供了实践启示。

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0060,016
Communication savante0,0120,014
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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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