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      企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)中冪律現(xiàn)象的實(shí)證研究

      2015-05-30 10:48:04羅智
      2015年4期

      羅智

      摘要:通過(guò)對(duì)1996年1月1日到2014年12月31日期間中國(guó)企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)的詳細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。從個(gè)體層面上發(fā)現(xiàn),房地產(chǎn)行業(yè)的并購(gòu)市場(chǎng)十分活動(dòng),這與房地產(chǎn)行業(yè)的特點(diǎn)有關(guān)。在群體層面上發(fā)現(xiàn),中國(guó)企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)的時(shí)間間隔分布滿(mǎn)足冪指數(shù)為r=0.5861的冪律分布。

      關(guān)鍵詞:企業(yè)并購(gòu)活動(dòng);時(shí)間間隔;冪律分布

      1.引言

      在自然界和人類(lèi)的活動(dòng)中,冪律現(xiàn)象無(wú)處不在,從有關(guān)財(cái)富分配問(wèn)題的Pareto律(二八法則)和關(guān)于英文單詞使用頻率問(wèn)題的Zipf律,到后來(lái)的Barabási and Albert的BA無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型[1],逐步掀起了對(duì)冪律現(xiàn)象的研究熱潮。在天文學(xué)方面,太陽(yáng)耀斑強(qiáng)度的分布是符合冪律分布的[2]。在社會(huì)學(xué)方面,戰(zhàn)爭(zhēng)規(guī)模與發(fā)生頻率的分布和姓氏地域的分布都是冪律現(xiàn)象著名的例子[3-4]。在計(jì)算機(jī)科學(xué)方面,網(wǎng)站中頁(yè)面的數(shù)量、文件大小均服從冪律分布[5]。在網(wǎng)絡(luò)研究方面,大量的現(xiàn)象是屬于冪律現(xiàn)象,例如:萬(wàn)維網(wǎng)[6]、科學(xué)家合作網(wǎng)絡(luò)[7]、食物鏈網(wǎng)絡(luò)[8]、蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)[9]、電子郵件網(wǎng)絡(luò)[10]等等。由此可見(jiàn),冪律現(xiàn)象是一種無(wú)處不在的常見(jiàn)現(xiàn)象。

      人們?cè)诮?jīng)濟(jì)活動(dòng)方面對(duì)冪律現(xiàn)象的研究還很少見(jiàn),在企業(yè)并購(gòu)方面尤為甚之。那么,在企業(yè)并購(gòu)方面是否存在著冪律現(xiàn)象呢?

      2.實(shí)證研究

      2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

      本章所使用的企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)服務(wù)中心(CSMAR Solution)的中國(guó)上市公司并購(gòu)重組研究數(shù)據(jù)庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)提供了企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)事件的全面信息。從中國(guó)上市公司并購(gòu)研究數(shù)據(jù)庫(kù)中選取了1996年1月1日到2014年12月31日的企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,提取的字段包括“證券代碼”、“首次公告日期”、“交易是否成功”和“關(guān)聯(lián)交易標(biāo)識(shí)”。為了描述的方便,此數(shù)據(jù)集記為數(shù)據(jù)集1。

      2.2 數(shù)據(jù)篩選

      為了提高實(shí)證結(jié)果的精確度,本章只選取“交易成功”和“非關(guān)聯(lián)交易”的企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)數(shù)據(jù)作為實(shí)證研究的樣本數(shù)據(jù),也就是說(shuō)從數(shù)據(jù)集1中選擇“交易是否成功=Y”且“關(guān)聯(lián)交易標(biāo)識(shí)=N”的數(shù)據(jù)作為本章研究的樣本數(shù)據(jù),最終獲取了2508家企業(yè)23374起并購(gòu)活動(dòng)的數(shù)據(jù)。

      2.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

      2.3.1 個(gè)體層面的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

      為了研究單家企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)的統(tǒng)計(jì)特征,在樣本數(shù)據(jù)中找出在1996年1月1日到2014年12月31日期間參與并購(gòu)活動(dòng)總次數(shù)排名前10的企業(yè)及其相關(guān)的并購(gòu)信息,詳細(xì)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2-1所示。

      從表2-2中可以知道,在并購(gòu)次數(shù)前10位的企業(yè)中有8家企業(yè)來(lái)自于房地產(chǎn)行業(yè),房地產(chǎn)行業(yè)中企業(yè)并購(gòu)市場(chǎng)的活躍程度由此可見(jiàn)一斑,這與房地產(chǎn)行業(yè)的性質(zhì)特點(diǎn)有著密切的關(guān)系。房地產(chǎn)行業(yè)并購(gòu)市場(chǎng)活躍的原因主要有以下幾點(diǎn):第一,資源整合是房地產(chǎn)企業(yè)頻繁實(shí)施并購(gòu)活動(dòng)的原動(dòng)力,收購(gòu)企業(yè)可以通過(guò)并購(gòu)活動(dòng)獲得目標(biāo)企業(yè)的土地、物業(yè)等重要資源,從而擴(kuò)大企業(yè)的規(guī)模,提高企業(yè)的市場(chǎng)份額;第二,由于房地產(chǎn)行業(yè)屬于資金密集型的行業(yè),房地產(chǎn)企業(yè)容易陷入資金緊張的局面,企業(yè)的并購(gòu)活動(dòng)能夠迅速解決資金短缺所帶來(lái)的問(wèn)題;第三,2007年由美國(guó)次貸危機(jī)引起的國(guó)際金融危機(jī)爆發(fā)后,國(guó)家為了維護(hù)房地產(chǎn)行業(yè)的穩(wěn)定,出臺(tái)多項(xiàng)相關(guān)政策促進(jìn)房地產(chǎn)行業(yè)的產(chǎn)業(yè)整合,大量的房地產(chǎn)企業(yè)順應(yīng)政策趨勢(shì)從而頻繁地實(shí)施企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)。

      2.3.2 群體層面的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

      為了找到企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)中的冪律現(xiàn)象,需要所有企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)的時(shí)間間隔,利用樣本數(shù)據(jù)中“證券代碼”和“首次公告日期”兩個(gè)字段可以找到所有企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)的時(shí)間間隔。以“時(shí)間間隔”(單位為天)為橫坐標(biāo),其相應(yīng)的“頻率”為縱坐標(biāo),在雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)系下畫(huà)出“頻率—時(shí)間間隔”散點(diǎn)圖,如圖2-1所示。

      從圖2-1中可以看到,“頻率—時(shí)間間隔”圖具有明顯的胖尾特性,胖尾特性是冪律分布的重要特征之一。利用Matlab軟件進(jìn)行擬合,得到擬合曲線(xiàn)為p(x)=0.02567x-0.5861,其中擬合曲線(xiàn)的誤差參數(shù)詳見(jiàn)表2-3。

      從表2-3的誤差參數(shù)中可以知道,曲線(xiàn)的擬合度(R-square)達(dá)到了82.12%,其次,誤差平方和(SSE)和標(biāo)準(zhǔn)誤差(RMSE)都非常接近于零,因此,“頻率—時(shí)間間隔”散點(diǎn)圖服從冪律分布,即企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)時(shí)間間隔服從冪指數(shù)r=0.5861的冪律分布。

      3.結(jié)論

      本文通過(guò)對(duì)中國(guó)企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)時(shí)間間隔的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),其“頻率—時(shí)間間隔”散點(diǎn)圖存在胖尾特性,并通過(guò)曲線(xiàn)擬合發(fā)現(xiàn)中國(guó)企業(yè)并購(gòu)活動(dòng)時(shí)間間隔是一種冪律現(xiàn)象。至于其冪律現(xiàn)象的產(chǎn)生機(jī)制尚在探討當(dāng)中,這也將是本文后續(xù)的研究目標(biāo)。(作者單位:廣東工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院)

      參考文獻(xiàn):

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      [3] Roberts D.C. and Turcotte D.L. Fractality and Selforganized Criticality of Wars[J]. Fractals, 1998, 6: 351-357.

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      [5] Crovella M. and Bestavros A. Self-Similarity in Word Wide Web Traffic: Evidence and Possible Causes[J]. IEEE/ACM Transactions on Networking, 1997, 5(6): 835-846.

      [6] Adamic L.A. and Hubennan B.A. Power-Law Distribution of the Word Wide Web[J]. Science, 2000, 287: 2113-2115.

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