P2B网贷平台中的信息不对称风险研究

随着互联网技术的发展,最近两年我国P2B平台数量增长迅速,成为投资者的新宠。但是我国P2B平台同样存在较为严重的资金安全问题。P2B平台之所以会产生这种现象,主要是由于平台借贷双方存在信息不对称,引发了平台中的逆向选择和道德风险问题。在对平台中的逆向选择和道德风险形成原因进行分析的基础上,文章构建了一个P2B网络借贷平台中的"柠檬"模型和不确定性的委托—代理模型。通过分析得出结论:即平台内的逆向选择问题可以通过构建信号传递博弈模型来解决,而规避平台中的道德风险则可引入第三方担保。

银行信息不对称风险及其防范机制研究

由于银行信息披露的不完全和不规范,监管机构搜集和处理信息的成本高昂,因而银行风险监管中的信息不对称现象较为严重,并因此产生风险。其原因,一是信息披露主体出于利益上的考虑而存在的信息选择性倾向;二是信息的披露和传递机制存在诸多障碍时,缺少一个严格而有效的监管机制,因而造成信息不对称现象的惯性发展。毫无疑问,必要的监管机制和有效的监管手段是防范信息不对称风险的重要途径。

信息不对称风险视角下的中小企业融资问题研究

本文在引入信息不对称风险后,构建一个包含贷款需求方、贷款审核人、资金供给方的中小企业贷款三方博弈模型。首先,分析了信息不对称风险对贷款审核的影响,三方博弈中各参与方的博弈策略及对应的期望收益。其次,建议以多样化的贷款审核人促进贷款审核技术的发展,以贷款审核技术与贷款资金更高程度的匹配扩大中小企业贷款的覆盖面,以中小企业融资市场的稳定发展为基础推动中小企业融资难、融资贵问题的解决。

基于招聘流程的信息不对称风险防范

招聘过程是企业与应聘者动态博弈的过程。在招聘实践中,企业常常处在信息不对称的劣势地位,这给企业用人带来了很大风险。本文首先分析了招聘过程中信息不对称给企业带来的用人风险,然后提出了在招募、选拔、录用和评估阶段需要采取的风险防范措施。

并购商誉对股权融资成本的影响——基于经营风险和信息不对称维度

以2010~2018年A股上市公司为研究样本,实证检验并购商誉净额对于股权融资成本的影响,并从企业未来经营风险与信息不对称这两个维度,分析并购商誉净额影响股权融资成本的内在机理.研究发现,并购商誉净额对于股权融资成本有显著负向影响,通过中介效应检验发现,并购商誉通过降低企业未来经营风险、缓解信息不对称来减少股权融资成本.研究还发现,只有当期并购商誉增加时才会减少股权融资成本,而当期并购商誉减值会显著增加股权融资成本.

人力资源外包中的不对称信息风险分析

人力资源外包作为一种新兴的管理模式,已经成为企业培育核心竞争力的重要策略之一。由于我国目前外包业务市场的不健全,人力资源外包给企业带来优势的同时,也引发了新的信息风险。鉴于此,本文从委托代理角度对企业人力资源外包业务中的不对称信息风险进行了分析,并提出了相应风险规避措施,以期为企业的人力资源外包活动提供一定的理论指导。

国际贸易中的信息不对称风险

信息是由"可以导致个人的主观可能性或者信念的分布发生改变的事件组成",它可以减少经济主体面临的不确定性,影响各类经济行为,信息的获取需要支付成本。新古典经济学认为信息是完全的,市场的每一个参与者对各类信息有完全的了解。随着经济学理论的发展完善,这一抽象的假定逐渐为后续学者所诟病。这是因为,完全信息的假定意味着可以无成本地获取信息,价格已经传递了所有与商品交易有关的信息。

信息不对称风险被定价了吗?

2021年上市公司年报披露大幕即将开启。信息不对称风险是否被定价了?市场能否从披露前股票价格波动中获取有益信息呢?本文基于价格的度量方法,即衡量信息泄露风险,捕捉非知情投资者信息不对称性的异常特质波动率,从而推断出信息不对称风险确实会被定价。

把信息不对称风险降到最低

以稳健、审慎的原则来对待企业并购中潜在的风险是最佳的方法。

关联企业综合授信的风险管理

当前我国关联企业的主要类型：一是企业直接或间接的控制其他企业或受其他企业控制，或同受某一企业控制，这种关系主要存在于母子公司、同受母公司控制的子公司之间；二是投资者能施加重大影响，但又不是母子公司关系的企业。能施加重大影响的投资者是指拥有20％至50%，的有表决权股本，或虽拥有20％以下的有表决权股本。

企业并购风险及其防范

企业并购是市场发展的必然要求,是企业组织调整的重要方式。目前新一轮企业并购的浪潮已在中国兴起。综观国内外并购案例,不难发现并购成功的比例并不高。这说明企业并购不仅产生效益,也存在并购的环境风险、信息不对称风险、财务风险、整合风险以及法律风险等,因此,必须采取有效措施,防范企业并购风险。

浅谈企业并购中的财务风险与决策

并购的信息风险可以从行业宏观和并购企业微观两个层次来分析。行业风险一般是指并购企业所在行业的宏观政策风险，国家宏观经济政策的调整往往对企业间的并购活动成败起着重大作用，并购时企业应充分考虑这种风险，把握国家产业政策；企业微观层面的风险主要是指并购过程中并购企业与被并购企业的信息不对称风险，常常表现为未及时发现被并购企业存在资产权不清、有未充分披露的担保和诉讼、被并购企业高管层可能的舞弊现象等等。

信息不对称与企业债券信用风险估价——基于2008-2011年中国企业债券数据

企业债券发行者与投资者之间的信息不对称,导致投资者因为承担更大的风险而要求更高的回报,从而推高企业债券发行者的信用利差。本文利用2008年12月31日至2011年12月31日中国非上市企业债券数据,实证检验企业债券发行者和投资者之间的信息不对称对企业债券信用利差的影响。我们发现,企业债券发行者和投资者之间的信息不对称程度与企业债券信用利差之间存在显著的正相关性。同时,本文构建了包含信息不对称的企业债券信用风险估价模型。与传统的BS估价模型相比,本文构建的估价模型能更好地拟合实际信用利差。

有效开展财务尽职调查的几点体会

随着经济全球化的发展，企业并购及财务投资的现象越来越普遍。对投资者而言，信息不对称风险是投资过程中的最重要风险之一，为降低该风险聘请在会计、审计财务、税务、金融、组织行为管理等方面具备明显专业优势和人才优势的会计师事务所，对被投资企业进行财务尽职调查成为降低投资过程中信息不对称风险的最常用手段。

不良资产处置过程中应注意的几个问题

我国金融资产管理公司(以下简称AMC)是在我国国有商业银行不良资产已严重制约国民经济运行的情况下设立的，成立之初便肩负着化解金融风险、支持企业改革和资产处置回收资金最大化三大重任。AMC成立以来，在不良资产收购、管理、处置方面取得了显著成效。但是，由于资产管理公司在中国刚刚起步，不良资产处置尚面临诸多风险因素，如何有效应对不仅事关资产处置工作的成败，也直接影响到中国企业改革和金融改革的前景。

金融科技公司算法黑箱风险的生成机制与多维治理

计算机与人工智能等技术的深度演进,推动金融科技公司的供给结构变化。金融科技公司将算法技术深度嵌入金融服务,大幅提升金融产品的运行效率与普惠效果。然而,算法技术总是存在着一定的黑箱,并形成新兴的算法黑箱风险。从金融科技公司算法黑箱风险的内部结构来看,算法黑箱具有结构不透明风险、技术不成熟风险、信息不对称风险。中国需要有针对性地构建金融科技公司算法黑箱风险的多维治理:从市场端健全金融科技公司算法实质性审查标准,从技术端强化金融科技公司算法黑箱的科技治理,从消费者端赋予金融消费者的算法同意权与解释权。

媒体报道对企业权益资本成本影响的研究综述

近年来,随着媒体产业的蓬勃发展,媒体对企业的影响日益加深。有越来越多的学者投入到媒体报道对企业权益资本成本影响的研究中来。本文通过对国内外学者关于媒体报道对企业权益资本成本影响的相关文献进行梳理,以期为以后的研究提供参考和借鉴。