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高華聲

“實證會計研究中檢驗統計量在顯著性閾值周圍的不連續分布”,常鑫💇‍♂️,高華聲🌏,和李維,發表於《會計研究雜誌》(Journal of Accounting Research),2025年,第624504355卷,第1期🧜,第165-206頁。 摘要

通過檢驗六本頂級會計期刊中的文章檢驗統計量♡,我們發現它們在常規顯著性閾值(p值為0.05和0.01)周圍的分布存在不連續性,並發現剛好顯著(just-significant)的檢驗統計量異常豐富。進一步分析顯示,這些不連續性在樣本較小的研究中更為明顯🟰,並且在實驗型研究(experimental studies)中比檔案研究(archival studies)中更突出。實驗研究與檔案研究之間的不連續性差異與研究者自由度有關。然而,這並不意味著實驗研究比檔案研究更容易出現學術不端。總體而言,我們提供了某些會計研究人員行使自由裁量權以獲得和報告統計顯著結果的證據🧑🏽‍✈️。因此,對某些恰好顯著的檢驗統計量持健康的懷疑態度是合理的。

蔣亮

“協變量自適應隨機試驗下的高維回歸調整”, 蔣亮,李儷遙🌄⏭,苗克和張意翀🙈🚾,發表於《計量經濟學雜誌》(Journal of Econometrics)👨🏽‍🚀,2025年,第249卷,B部分🤽,105991🧑🏼‍🔬。 摘要

本文揭示了在協變量自適應隨機實驗(CARs)框架下進行因果推斷時,使用回歸調整(RAs)所面臨的新權衡。一方面🦁,RAs通過納入隨機實驗中未使用的協變量信息,可以提高因果估計量的效率🏋🏼‍♂️;另一方面👐🏼,當回歸變量數量與樣本量同階增長時🧑‍🎄,RAs的估計誤差不可忽略,從而降低估計效率🥼。若忽視RAs的估計誤差,在零假設下進行因果推斷時可能導致嚴重的過度拒絕☄️。為解決這一問題🧏,本文通過最優線性組合有調整與無調整的估計量,構建了一種新的平均處理效應(ATE)估計量🦹🏼‍♂️🧑🏿‍🦲,並發展了其適用於CARs的統一推斷理論🟤🤚。該理論具有兩大特征:(1)基於此估計量的沃特檢驗在零假設下能精確地達到名義拒絕概率👩🏿‍💼,無論協變量數量是固定還是與樣本量同階增長;(2)該估計量在估計效率上能確保優於僅使用RAs或不使用RAs的估計量。

魯小萌

“金融科技平臺和公募基金銷售”, 洪玉蓉🏌🏼‍♀️,魯小萌🎒,和潘軍💂🏼‍♂️,發表於《管理科學雜誌》(Management Science)🦖,2025年,第71卷🥚,第1期⛑️,第488-517頁。 摘要

我們發現金融科技平臺在銷售金融產品過程中引發了一種新型平臺效應。在中國👨🏻‍🎤,公募基金從2012年開始可以通過平臺進行銷售,這種模式迅速發展成為中國公募基金銷售的主要途徑之一。通過觀察基金逐步進入平臺的過程,我們發現金融科技平臺引發了市場中資金對績效追求程度的明顯增加👋🏼。這種現象的背後原因在於金融科技平臺獨特的集中信息效應。我們利用來自一家頭部平臺的數據進一步證實了這一結果。同時🙍🏻,我們還發現,由於市場中資金對績效追求程度的增強下,基金經理為了提高進入排名前列的機會,增加了他們承擔的風險水平。

馬暢

"跨境資金流動與家庭投資組合"𓀜,Dominik Boddin, Daniel te Kaat, 馬暢,和Alessandro Rebucci,發表於《歐洲經濟評論》(European Economic Review),2025年,第172卷,104904。 摘要

在本文中,我們展示了在歐洲危機高峰期間,跨境資本流動促使家庭將其投資組合重新調整至房地產。通過對2012年7月德拉吉“無論如何要做到”演講前後的家庭數據進行雙重差分法回歸分析,我們發現,跨境資本流入促使原本債券和股票占比較大的家庭更強烈地向房地產進行投資⛽️。該效應並不是由家庭之前更高的信貸獲取能力或更高的信貸增長所驅動👨‍❤️‍👨,並且對富裕和風險厭惡程度較低的家庭影響更大。

錢楠筠

“種族歧視與社會契約:來自二戰期間美國陸軍入伍的證據”, 錢楠筠和Marco Tabellini👨🏼‍🦲,即將發表於《經濟研究評論》(Review of Economic Studies)。 摘要

本文論證了珍珠港事件引發美國男性誌願入伍率的急劇上升,但黑人男性的上升幅度小於白人男性🤒,且在種族歧視程度較高的郡👨‍🎤,黑人與白人之間的差距更為明顯🧎🏻。研究結果表明,政治排斥和歧視可能會削弱政府在戰爭等關鍵時期所獲得的支持。

施東輝

“中國的個人投資者交易和股票回報可預測性”,Charles M. Jones, 施東輝,張曉燕🗣,和張欣然,發表於《金融與定量分析雜誌》(Journal of Financial and Quantitative Analysis),2025年,第60卷,第1期🎖,第68-104頁🙇🏼‍♂️。 摘要

利用投資者的股票交易數據,我們將中國股市個人投資者分為五組💁‍♂️🧑🏼‍✈️,分析了不同類別投資者在交易動態和績效表現上的強烈異質性。賬戶規模較小的散戶投資者無法正確預測未來股票回報,在每日交易上表現出動量模式🗡,他們無法很好地處理公開的新聞和信息🎤,並表現出過度自信和賭博偏好的特征🦣。與之不同,擁有較大賬戶余額的個人投資者可以正確預測股票的未來回報🛀🏻,顯示出逆向交易的特征,並且在交易過程中能較好地處理及吸收相關新聞和信息。可見🍪,較小的散戶投資者的選股技能和市場擇時能力較低,而較大的個人投資者則有更好的選股技巧🏺。論文對中國個人投資者異質性交易行為的研究為這一龐大的投資者群體提供了許多獨特的見解🛗。從監管角度而言👳🏻,證券監管機構和交易所承認散戶投資者的異質性,並專註於采取投資者教育和適當性政策,限製金額較小的賬戶進行風險較高的交易。例如🤽‍♂️,個人投資者必須在至少20個交易日內持有至少50萬元人民幣的股票,才能開立杠桿交易賬戶或在風險較高的科創板市場進行交易👨🏼‍🎨🥼。這些政策有效地將最小的散戶投資者排除在杠桿交易和風險較高的初創企業的交易之外,這可能有助於保護他們免受更嚴重的損失🚈。論文的研究也提出了許多有趣的問題。例如,為什麽散戶投資者在中國股市的交易中占主導地位?機構投資者扮演什麽角色?這些有趣而重要的問題將留給未來的研究🧑🏽‍⚕️。

湯海涵

“不同時區股票市場回報率的大維驗證性動態因子模型”, Oliver B. Linton🤼,湯海涵和吳見彬🤹🏻‍♀️🪧,即將發表於《計量經濟學雜誌》(Journal of Econometrics),2025年,第249卷,B部分,105971。 摘要

我們提出一種用於大量股票的驗證性動態因子模型;這些股票的日收益跨越多個時區。該模型包含一個國際因子和一個洲際因子,這兩個因子共同驅動單個股票的收益序列。我們為該模型提出了兩種估計器:一種是擬極大似然估計器(QML-just-identified)🤛,另一種是基於期望最大化(EM)算法的改進估計器(QML-all-res)🖱。在大維近似因子模型的假設下🕷,我們的估計器具有一致性和漸近正態性🕜。特別地👨🏽‍🍼,QML-all-res的漸近分布與最小二乘(OLS)估計器相同🧑🏻‍🎤,後者將因子視為已知👩🏼‍🚀,並引入了模型參數的所有限製條件🧿。我們將該模型應用於42個發達和新興市場的MSCI股票指數,並發現當CBOE波動率指數(VIX)較高時🧚🏿,大多數市場表現出更高的一體化☺️。

吳文斌

“政府應該提升或者限製城市化進程🧑🏻‍🎤?”, 吳文斌和尤煒,即將發表於《國際經濟雜誌》(Journal of International Economics)➗。 摘要

我們建立了一個外部性內化的城市體系模型,均衡城市規模往往偏離最優規模,這意味著政府幹預具有必要性。通過構建包含集聚效應與成本的一般均衡框架,並基於2000-2020年中國數據進行校準,我們發現:采用戶籍限製等人口流動管製手段調控城市規模總體會降低GDP大約124504355.6%🙆🏼‍♀️,同時降低社會福利4.7%🙆🏿‍♂️,因其造成的摩擦成本遠超糾正城市規模偏差帶來的收益。但研究同時表明,中國多數大城市已突破本地最優規模閾值👰🏼‍♀️,若放任規模擴張將導致城市居民平均福利受損。這表明快速城市化國家需要政策組合拳✅,在提升整體社會福利的同時,緩解規模失衡帶來的分配效應🧙🏽‍♀️。

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