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      基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的重大資產(chǎn)重組公司預(yù)測(cè)模型

      2018-06-22 09:18:48尹陽(yáng)春
      商業(yè)經(jīng)濟(jì) 2018年4期
      關(guān)鍵詞:貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

      尹陽(yáng)春

      [摘 要] 隨著資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展,企業(yè)重大資產(chǎn)重組已經(jīng)成為企業(yè)優(yōu)化資源配置、謀求可持續(xù)發(fā)展的重要途徑。對(duì)投資者而言,在重大資產(chǎn)重組停牌公告發(fā)布前進(jìn)行投資布局有助于獲得超常收益。通過(guò)以中國(guó)A股主板2015年至2017年發(fā)布重大資產(chǎn)重組停牌公告的公司為樣本,運(yùn)用理論分析確定構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn),并在此基礎(chǔ)上通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立重大資產(chǎn)重組預(yù)測(cè)模型。研究發(fā)現(xiàn),股權(quán)制衡度、資產(chǎn)減值損失占營(yíng)業(yè)收入比例越大,出現(xiàn)控股股東變更,每股收益、每股凈資產(chǎn)、每股營(yíng)業(yè)收入越小,上市公司發(fā)生重大資產(chǎn)重組事件的概率越大。模型總體準(zhǔn)確率為71.63%,表明對(duì)重大資產(chǎn)重組公司進(jìn)行預(yù)測(cè)在很大程度上是可行的。

      [關(guān)鍵詞] 貝葉斯網(wǎng)絡(luò);重大資產(chǎn)重組;預(yù)測(cè)模型

      [中圖分類號(hào)] F724 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1009-6043(2018)04-0083-03

      Abstract: With the continuous development of capital market, the major asset restructuring of enterprises has become an important way for enterprises to optimize the allocation of resources and seek sustainable development. For investors, investment layout before major asset restructuring announcement is helpful to get abnormal returns. By using the theoretical analysis to establish the nodes of the Bayesian network, a major asset reorganization prediction model is established on the basis of the Bayesian network, which is based on a sample of the companies that issued a major asset restructuring stop bulletin from 2015 to 2017 of China's A shares. It has been found that the greater the proportion of equity and impairment of assets is in the operating income, with the change of the controlling shareholders and the smaller the net assets per share and the earnings per share are, the greater the probability of the major asset reorganization of the listed companies will have. The overall accuracy of the model is 71.63%, which indicates that it is feasible to predict major assetrestructured companies.

      Key words: Bayesian network, major asset restructuring, prediction model

      一、引言

      最近幾年,我國(guó)上市公司資產(chǎn)重組的腳步越來(lái)越快,特別是重大資產(chǎn)重組已經(jīng)成為優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值增值的重要途徑,因此預(yù)測(cè)重大資產(chǎn)重組公司對(duì)投資者獲得超常收益具有重要意義。自21世紀(jì)以來(lái),世界各國(guó)尤其是新興市場(chǎng)國(guó)家放寬了對(duì)資產(chǎn)重組行為的監(jiān)管。隨著資產(chǎn)重組行為數(shù)量的增加,國(guó)外研究人員開(kāi)始關(guān)注對(duì)并購(gòu)目標(biāo)的預(yù)測(cè),通常的方法是邏輯回歸,衡量的主要指標(biāo)有資產(chǎn)負(fù)債率與總資產(chǎn),如Kramaric(2012),準(zhǔn)確率為70.6%;銷售增長(zhǎng)率、投資回報(bào)率、總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率,如Barai,Mohanty(2012),準(zhǔn)確率高達(dá)91%;凈利率,資本勞動(dòng)比率,營(yíng)業(yè)收入,存貨周轉(zhuǎn)天數(shù),如Tsagkanos(2012),總預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率僅為57.14%,但非目標(biāo)公司的準(zhǔn)確率為91%。

      中國(guó)學(xué)者的研究則大多沿襲了西方學(xué)者的方法。衡量的主要指標(biāo)有現(xiàn)金營(yíng)運(yùn)指數(shù)、固定資產(chǎn)比率、第一大股東持股比例、流通股比例,如張金鑫,張艷青,謝紀(jì)剛(2012),預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率不高,僅為56.1%;資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率、基本每股收益、每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量、前十大股東持股比例,如趙息,徐曉(2015),模型總體準(zhǔn)確率為70.4%。

      綜上,可以看到關(guān)于資產(chǎn)重組的研究大多以目標(biāo)公司為對(duì)象,只有少數(shù)文章涉及對(duì)主并公司的研究,如陳玉罡,李善民(2007),研究角度不夠全面。而且預(yù)測(cè)模型基本采取線性回歸分析,方法也較單一。而通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)重大資產(chǎn)重組進(jìn)行預(yù)測(cè),可以對(duì)非線性的變量關(guān)系進(jìn)行研究,從而擴(kuò)大了預(yù)測(cè)指標(biāo)的選擇空間。另一方面,由于研究范圍不局限于重大資產(chǎn)重組的方式和企業(yè)在重大資產(chǎn)重組中的角色,而將研究對(duì)象擴(kuò)大到所有重大資產(chǎn)重組公司,使預(yù)測(cè)模型具有更廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

      二、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本原理

      貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是由有向無(wú)環(huán)圖(DAG)所表示的各隨機(jī)變量間的概率關(guān)系,由有向無(wú)環(huán)圖和條件概率表兩部分構(gòu)成。有向無(wú)環(huán)圖即為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D,圖中的各節(jié)點(diǎn)表示相應(yīng)的隨機(jī)變量,有向弧表示各節(jié)點(diǎn)之間的依賴關(guān)系,箭頭指向的方向?yàn)樽庸?jié)點(diǎn),其另一端為父節(jié)點(diǎn),沒(méi)有父節(jié)點(diǎn)的稱為根節(jié)點(diǎn)。條件概率表示各子節(jié)點(diǎn)對(duì)其父節(jié)點(diǎn)依賴關(guān)系的強(qiáng)弱。貝葉斯原理可表示為下面的公式:

      P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)=P(AB)/P(B)(1)

      將公式(1)應(yīng)用于重大資產(chǎn)重組事件預(yù)測(cè)時(shí),我們假定公司發(fā)布重大資產(chǎn)重組停牌公告為事件A,則P(A)表示公司發(fā)生重大資產(chǎn)重組事件的概率,P(B)是作為預(yù)測(cè)變量B處于某個(gè)等級(jí)的概率,P(B|A)表示在公司發(fā)生重大資產(chǎn)重組事件條件下,預(yù)測(cè)變量B處于某個(gè)等級(jí)的可能性。P(A)、P(B)、P(B|A)均可根據(jù)上市公司的經(jīng)驗(yàn)值得到,通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)后,我們可以得到P(A|B),即預(yù)測(cè)出在變量B處于某個(gè)等級(jí)的條件下,公司發(fā)生重大資產(chǎn)重組事件的概率。

      當(dāng)我們所建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中存在著i個(gè)變量時(shí),由公式(1)可以得到聯(lián)合概率分布為:

      P(X1,X2,…,Xi)=P(X1|X2,X3…,Xi)P(X2|X3,X4,…,Xi)…P(Xi-1|Xi)P(Xi) (2)

      三、構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的指標(biāo)選擇

      企業(yè)為了在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì),會(huì)努力獲取區(qū)別于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的獨(dú)特資源,這些資源不僅包括土地、設(shè)備、甚至資金等有形資源,還包括無(wú)形資源,例如獨(dú)特的專利技術(shù)、團(tuán)隊(duì)、供貨合約、客戶關(guān)系、品牌等無(wú)形資源。這些資源的獲取過(guò)程一般需要漫長(zhǎng)的時(shí)間,還需要投入巨額的人力、物力和財(cái)力。這些因素導(dǎo)致這些資產(chǎn)很難以貨幣計(jì)量,即使可以用貨幣計(jì)量,其重置的代價(jià)必然高昂。但是在公司價(jià)值較低的情況下,資產(chǎn)重組可以縮短取得的時(shí)間以達(dá)到獲取優(yōu)勢(shì)資源的目的。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō),較低的公司價(jià)值會(huì)使通過(guò)資產(chǎn)重組來(lái)獲得額外生產(chǎn)能力的成本比自己從頭做起的代價(jià)要低的多。而根據(jù)企業(yè)價(jià)值理論,每股收益、每股凈資產(chǎn)、每股營(yíng)業(yè)收入與企業(yè)價(jià)值緊密相關(guān),因此將每股收益、每股凈資產(chǎn)、每股營(yíng)業(yè)收入作為預(yù)測(cè)指標(biāo)。

      資產(chǎn)減值是指資產(chǎn)未來(lái)可能流入的經(jīng)濟(jì)利益低于現(xiàn)有的賬面價(jià)值。對(duì)企業(yè)而言,在重大資產(chǎn)重組前確認(rèn)資產(chǎn)減值,能夠體現(xiàn)因?yàn)閮?nèi)部使用方式或范圍改變而導(dǎo)致的效用降低,從而更加真實(shí)地反映交易標(biāo)的預(yù)期帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)利益,有利于合理評(píng)估交易標(biāo)的的價(jià)值,提高重大資產(chǎn)重組后企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力。而資產(chǎn)減值行為在財(cái)務(wù)報(bào)表上的表現(xiàn),就是資產(chǎn)減值損失占營(yíng)業(yè)收入比例增加,因此將資產(chǎn)減值損失占營(yíng)業(yè)收入的比例作為預(yù)測(cè)指標(biāo)。

      在公司實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中,公司控制權(quán)往往由幾個(gè)大股東共同分享,通過(guò)內(nèi)部牽制,使得任何一個(gè)大股東都無(wú)法單獨(dú)控制企業(yè)的決策,從而達(dá)到大股東相互監(jiān)督的股權(quán)結(jié)構(gòu)。但是這種股權(quán)結(jié)構(gòu)不可能一成不變,尤其是重大資產(chǎn)重組涉及的交易標(biāo)的無(wú)論從總額、凈額還是所產(chǎn)生的營(yíng)業(yè)收入來(lái)看都占有企業(yè)現(xiàn)有資產(chǎn)相當(dāng)高的比例,這種交易可能會(huì)對(duì)已有的股權(quán)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生沖擊。結(jié)合以往的研究成果,選擇前十大股東持股數(shù)對(duì)第一大股東持股數(shù)的比例作為預(yù)測(cè)指標(biāo)。

      企業(yè)控制權(quán)的變更可能會(huì)使小股東和大股東間的委托代理關(guān)系發(fā)生變化,比如新控股股東支持調(diào)整公司的經(jīng)營(yíng)規(guī)模范圍,在這種情況下,新控股股東可能會(huì)通過(guò)推動(dòng)重大資產(chǎn)重組以求在短時(shí)間內(nèi)獲取市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。因此將公司控股股東的變更作為預(yù)測(cè)指標(biāo)。

      綜上所述,初步的指標(biāo)選取如表1所示:

      四、重大資產(chǎn)重組預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

      (一)樣本選擇

      從東方財(cái)富Choice數(shù)據(jù)庫(kù)和巨潮資訊網(wǎng)中獲得的2015年5月1日至2016年4月30日A股主板1542家上市公司作為訓(xùn)練樣本,用于構(gòu)建預(yù)測(cè)模型;2016年5月1日至2017年4月30日A股主板1632家上市公司作為測(cè)試樣本,用于檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確率。在剔除報(bào)告年度中財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的樣本的基礎(chǔ)上通過(guò)不同年份的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模型參數(shù),更新貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,動(dòng)態(tài)地預(yù)測(cè)重大資產(chǎn)重組狀況,并對(duì)模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn)。

      (二)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

      運(yùn)用軟件Netica,對(duì)已選出的重大資產(chǎn)重組事件信號(hào)和是否發(fā)生重大資產(chǎn)重組事件(目標(biāo)節(jié)點(diǎn))進(jìn)行構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)要求數(shù)據(jù)是離散的,上述預(yù)測(cè)變量中,除控股股東是否變更是離散型變量外,其他指標(biāo)都是連續(xù)的。所以,根據(jù)證監(jiān)會(huì)公布的上市公司行業(yè)指引對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,以公司年報(bào)發(fā)布前的分類結(jié)果為準(zhǔn)進(jìn)行離散處理,采用中位數(shù)方法,將指標(biāo)按照行業(yè)分為2級(jí),所構(gòu)建的以是否發(fā)生重大資產(chǎn)重組為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

      在確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之后,需要對(duì)節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率值進(jìn)行計(jì)算,并根據(jù)計(jì)算結(jié)果對(duì)節(jié)點(diǎn)賦值。在對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行賦值時(shí),對(duì)數(shù)據(jù)缺失或無(wú)效的部分會(huì)根據(jù)專家意見(jiàn)進(jìn)行調(diào)整。對(duì)于財(cái)務(wù)類指標(biāo),根據(jù)分類的結(jié)果對(duì)上市公司進(jìn)行排序,并以行業(yè)中位數(shù)為衡量標(biāo)準(zhǔn)將相同行業(yè)公司的指標(biāo)分為兩種狀態(tài);對(duì)于非財(cái)務(wù)類指標(biāo),根據(jù)相關(guān)事件發(fā)生與否將指標(biāo)分為兩種狀態(tài)。以目標(biāo)節(jié)點(diǎn)以及上一級(jí)節(jié)點(diǎn)為例,重大資產(chǎn)重組停牌概率節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)分為發(fā)生(Y)和不發(fā)生(N)兩種。對(duì)于公司價(jià)值、股權(quán)制衡和減值這三個(gè)上一級(jí)節(jié)點(diǎn),狀態(tài)分為高于行業(yè)平均數(shù)(H)和低于行業(yè)平均數(shù)(L)兩種。另外對(duì)于公司價(jià)值節(jié)點(diǎn),每股收益、每股凈資產(chǎn)和每股營(yíng)業(yè)收入至少兩項(xiàng)指標(biāo)低于行業(yè)平均數(shù)(L)和至少兩項(xiàng)指標(biāo)高于行業(yè)平均數(shù)(H)兩種。其他指標(biāo)也按照相同原則進(jìn)行處理。由于篇幅有限,不再列舉其他指標(biāo)的賦值情況。目標(biāo)節(jié)點(diǎn)以及上一級(jí)節(jié)點(diǎn)的復(fù)制情況如表2所示。

      進(jìn)行準(zhǔn)確率檢驗(yàn)前,我們首先要確定概率閾值,由于研究方法是以全樣本研究,故選用E(P)的估計(jì)值,即目標(biāo)樣本占總樣本的比例19.8%作為概率閾值對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

      (三)模型準(zhǔn)確率檢驗(yàn)

      將測(cè)試樣本1632家A股主板上市公司各預(yù)測(cè)變量的觀測(cè)值代入模型,其中為202家為發(fā)生重大資產(chǎn)重組事件公司,1430家為未發(fā)生重大資產(chǎn)重組事件公司。其最終測(cè)試結(jié)果如表3所示。

      五、結(jié)論

      綜上,采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建重大資產(chǎn)重組事件預(yù)測(cè)模型,總體預(yù)測(cè)正確率為71.63%,并發(fā)現(xiàn)股權(quán)制衡度、資產(chǎn)減值損失占營(yíng)業(yè)收入比例越大,出現(xiàn)控股股東變更,每股收益、每股凈資產(chǎn)、每股營(yíng)業(yè)收入越小,上市公司發(fā)生重大資產(chǎn)重組事件的概率越大。結(jié)果表明,投資者可運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)可能發(fā)生重大資產(chǎn)重組事件進(jìn)行預(yù)測(cè),進(jìn)而為投資者選擇投資目標(biāo)提供路徑。

      [參考文獻(xiàn)]

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      [責(zé)任編輯:趙磊]

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