交叉持股网络对上市公司风险承担的影响研究

企业风险承担水平是构成企业核心竞争力的重要因素,在现代企业管理中扮演着重要角色。本文以2007—2021年沪深A股中交叉持股的上市公司数据为样本,构建加权的交叉持股网络,考察其对上市公司风险承担水平的影响。研究结果表明,企业越处于网络的中心位置,结构洞丰富度越高,其风险承担水平越高。机制检验发现,交叉持股网络主要通过缓解融资约束和提升信息披露质量来提高企业风险承担水平。调节效应发现,非国有企业、市场化水平较低地区的上市公司的交叉持股网络对其风险承担水平的提高作用更显著。异质性分析表明,度数中心性与中介中心性对上市公司风险承担水平的影响更为明显;对于处于成长期的上市公司,交叉持股网络更能提高风险承担水平。本文深入探讨了交叉持股网络对企业风险承担水平的影响机制及作用路径,为企业从交叉持股网络视角寻求发展动力、增强核心竞争力提供实践指引。

交叉持股网络与企业风险承担

在竞争环境和政策激励的双向推动下,我国资本市场逐渐形成了以企业为节点、股权为联结的交叉持股网络。以2007-2015年我国沪深A股中涉及交叉持股的公司为研究对象,构建交叉持股网络,研究交叉持股网络对企业风险承担的影响以及最终控制人产权性质对二者的调节作用。研究结果表明,企业在交叉持股网络中的中心度或结构洞丰富程度与风险承担水平呈正相关关系;且相比于国有企业,民营企业的网络中心度或结构洞丰富程度与风险承担水平的正相关关系更为显著。

机构投资者持股网络对市场信息效率的影响研究

借助社会网络分析方法,以2009—2019年间偏股型基金年末十大重仓股为链接构建持股网络,实证检验机构投资者网络属性对市场信息效率的影响,研究发现,机构投资者持股网络呈规模逐渐扩大、密度逐渐增加等趋势;机构投资者能通过网络提升股价特质信息含量,促进市场信息效率提升;机构投资者的网络位置越高,对信息效率的促进作用越大。监管层应继续坚持机构化改革方向,积极引导机构投资者通过持股网络提升市场信息效率,促进资本市场持续健康发展。

基金持股网络对股价波动的影响——来自中国A股市场的证据

信息网络理论认为,网络成员的行为会受到所“嵌入”的信息网络的影响,个体在网络中的信息优势也会影响到个体的表现。基于此,本文采用2016—2022年的基金季度持股数据构建基金持股网络,考察了网络信息优势以及传递效率对上市公司股价波动性的影响。实证结果表明,股票的网络中心度越高,其价格的波动性越低,即股票在网络中的信息优势可以降低股价波动;进一步研究发现,网络密度在股票网络中心度对股价波动性的影响中发挥了正向调节作用,即网络信息传递效率越高,股票的信息优势越能发挥稳定股价的作用。

开放式基金持股网络及其公司治理效应分析

以开放式基金为典型代表的机构投资者已逐渐成为我国资本市场的参与主体和基石,其公司治理功能对企业绩效改善和经济高质量发展作用重大,备受各方关注。既有研究较多聚焦机构投资者单独或联合持股行为产生的公司治理效果,对微观个体剖析有余而对宏观整体关注不足。基于此,以2010-2019年间开放式基金为样本,首先借助社会网络分析方法,以样本基金年末前十大重仓股为连接构建其持股网络,并揭示网络中心度等特征,然后实证检验开放式基金嵌入持股网络后产生的公司治理效果。研究发现,开放式基金持股网络呈现节点逐渐增多、密度逐渐增大、连线数逐渐增多等演化特征,开放式基金嵌入网络与股指走势密切相关;开放式基金网络特性与公司治理水平之间确实存在显著关系,但作用方向尚未与预期一致。基于系统观对开放式基金持股网络特征和效果进行分析,有助于丰富机构投资者公司治理功能研究,拓宽社会网络理论应用领域,为规范机构投资者发展,改善公司治理状况,深化资本市场改革等提供启示。

网络视角下中国上市企业交叉持股的信用风险研究

研究探讨了企业信用风险与其在交叉持股网络中的地位之间的关系,选取2007—2019年中国209家A股上市公司为研究样本,按年度构建了13个交叉持股网络,利用Pajek软件计算交叉持股网络中企业的地位特征作为模型的解释变量,同时借助KMV模型度量企业的信用风险,以此作为模型的被解释变量。研究结果表明,交叉持股让企业共享收益的同时,也会使得企业共担风险:企业信用风险与其在网络中所处位置的中心性程度成正向关系,企业在交叉持股网络中越是处于核心地位,其信用风险就越高;如果企业被更多的企业持有,其信用风险也会相应更高。研究结论对企业特别是以银行为代表的金融企业识别企业信用风险、对监管层加强对交叉持股的关注度及相关风险防火墙制度建设都有很好的应用价值。

基于共同持股网络的基金系统性风险研究

本文基于基金共同持股关联和债务排序思想,构建了基金共同持股风险传染模型,并利用2007-2020年基金半年度持股等数据,对基金网络中心性与基金系统性风险之间的关系及其影响机制进行研究。结果显示,基金网络中心性和基金系统性风险表现出显著的正相关关系,这一结论在考虑了潜在的内生性问题和进行相关稳健性检验后仍然成立。基金网络中心性会通过增加投资相似度而增加基金系统性风险,并且该影响机制会受到基金业绩的影响,在业绩较好的基金中表现更加显著。异质性检验表明,基金网络中心性对不同规模基金的系统性风险均为正向影响,并且对大规模基金的正向影响更大。基金网络中心性对不同投资风格基金的系统性风险均为正向影响。此外还发现,近年来,大量资金通过基金流入股市,导致股市波动对基金系统的影响显著增加。

基金经理的“关系”型持股是“投机”还是“投资”

基于2006-2019年中国公募基金的61061个季度样本,利用社会网络分析法将基金经理社会关系网络和十大重仓股持股网络“双网”结合,发现基金经理源于校友、同事、姓氏社会关系网络的十大重仓股持股关联性越高,越有利于基金经理挖掘到基本面良好具有长期价值的个股。这一现象还因基金公司办公地、基金经理性别而存在异质性。以上实证结果说明基金经理衍生于社会关系网络的“关系”型持股是发现长期价值股的“投资”行为。研究结论为认识资本市场中的“关系”提供了实证证据,为基金投资者甄别基金经理提供了参考。

图嵌入在上市公司信用风险预测中的应用

当今经济全球化背景下,几乎没有一家公司可以独善其身,在对公司进行信用风险评估时引入外部关联方分析显得尤为重要.受图嵌入方法的启发,从时间和空间双维度整合上市公司的持股关系,借助复杂网络理论,建立多年份持股网络图,并将改良的图嵌入算法引入模型,用于持股网络结构的学习.同时,结合公司自身财务数据和违约记录,运用KMV模型和Z-score模型评估公司的信用风险等级,从结构和内容两方面学习关联网络的节点信息,最后依据多年份持股网络图进行针对性的随机游走,对上市公司的信用风险进行分析和传染预测.还与两种经典算法Node2vec和Deepwalk进行对比分析,并预测新冠疫情对上市公司信用风险的影响,以验证本文方法的良好效果.

社会网络分析法视角下的基金经理投资行为研究

本文基于2004-2019年中国公募基金经理校友、同事、姓氏社会关系和所管理基金十大重仓股持仓数据,利用社会网络分析法按季度构建基金经理的社会关系网络和持股网络,考察基金经理社会关系对投资行为的影响。本文发现,基金经理社会关系网络影响了持股网络的形成,且这一影响会因基金公司办公地、基金经理性别而存在异质性;机制检验表明,在社会关系网络中有影响力的基金经理更偏好持仓流通市值大、股价波动率低的股票,其他基金经理的跟进模仿在这类股票上更易实现,从而使其管理基金和其他基金在持股网络中呈现出高持股关联性。本文的研究既补充了基金经理投资行为的影响因素研究,也补充了基金经理社会关系的经济后果研究,同时启示监管机构应借助基金经理个人背景信息提升监管效率。

共同机构所有权与企业诉讼风险

随着《证券法》修订生效和执法趋严,我国企业诉讼风险愈加凸显。本文基于沪深A股上市公司数据实证表明,共同机构所有权能显著降低企业诉讼风险。机制检验显示,行业内持股网络的广度(信息规模经济)和深度(行业影响力)赋予了共同机构股东充分的动机和能力积极监督治理其持股的企业;共同机构所有权发挥了利益协同和风险治理效应,信息、监督和合规渠道是关键作用路径。另外,共同机构所有权是企业内外部治理有效的替代性治理机制,其作用在私企更显著。最后,不同类型的共同机构投资者呈异质性效果,且共同机构股东主要作用于与企业资金和经营密切相关的诉讼风险。本文从持股网络和利益相关者视角解释共同机构所有权的治理效应,为规范上市公司治理和稳定资本市场秩序提供了参考。