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1、Network Optimization Expert Team股利分配理论与政策外文文献介绍BUCT Network Optimization Expert Team目录酒店业股利支付企业的财务特征一个 logistic回归分析政府相关公司股利政策的实证研究公司股利分配预测一个知识集成模型使用知识流程模型预测股利政策的研究股息减少意味着什么？Network Optimization Expert TeamFinancial features of dividend-paying firms in the hospitality industry:A logistic regression a
2、nalysis文献1题目酒店业股利支付企业的财务特征一个 logistic回归分析研究目标确定美国酒店业的这一财务特征是否为派息企业研究方法Logistic 回归模型研究结论在美国酒店业，拥有更好盈利能力、更大规模和更少投资机会的企业更可能去支付股息确定影响酒店业企业分红派息决策的因素Network Optimization Expert Team文献1酒店业股利支付企业的财务特征一个 logistic 回归分析数据选择 来源于COMPUSTAT数据库，采取2005年在美国本土交易的酒店企业。单一年份的数据被用来控制宏观环境和市场循环的影响。剔除不完整财务数据后，得到69个上市酒店的样本。其中
3、25家来自餐饮业，44家属于酒店业（14家正规酒店和30家赌场）。2005年每季度或半年支付利息的企业为派息组（组1），有28家；没有定期支付利息的企业为非派息组（组2），有41家。可能会影响分红派息决策的潜在变量：企业规模、流动性、投资机会、盈利能力、债务杠杆、成长与收益的变化 餐饮业和酒店业间的市场动态和商业风险可能完全不同，因此引入虚拟变量SDV控制行业的影响，餐饮业赋值1，酒店业0。Network Optimization Expert Team文献1酒店业股利支付企业的财务特征一个 logistic 回归分析变量 个数 平均数 标准差 最大值 最小值总资产69 1985.903 39
4、02.100 20699.420 0.860流动比率69 1.342 1.092 5.401 0.134市场账面价值比69 2.325 1.489 8.412-1.628资产收益率69 0.053 0.276 1.875-0.929资产负债率69 0.633 0.282 1.483 0.207销售额年变动百分率69 0.192 0.659 4.966-0.994季度净收入变异系数69-1.472 6.788 3.817-48.703表1 独立非虚拟变量的描述性统计Network Optimization Expert Team文献1酒店业股利支付企业的财务特征一个 logistic 回归分析变
5、量 平均数（组1）平均数（组2）T-值 P-值总资产3,156.870 1,205.300 1.967 0.039流动比率1.432 1.283 0.543 0.589市场账面价值比1.838 3.056-3.427 0.001资产收益率0.094-0.018 2.923 0.005资产负债率0.658 0.616 0.614 0.542销售额年变动百分率0.170 0.207-0.361 0.795季度净收入变异系数0.094-2.517 1.913 0.062表1 通过T检验比较两组非虚拟独立变量显著水平0.05 虽然总资产、市场账面价值比和资产收益率存在显著差异，用以辨别是否为支付股息的
6、公司尚需用logistic回归分析作进一步研究。Network Optimization Expert Team文献1酒店业股利支付企业的财务特征一个 logistic 回归分析引入非独立虚拟变量（二分变量），1派息公司，0不派息的公司。二分因变量的估计值为一个支付股息的公司或P（D）的预测概率。P（D）第i个企业支付股息的概率 0为截距;X1-Xn是潜在的自变量 1-n的第n个潜在变量的系数。Network Optimization Expert Team文献1酒店业股利支付企业的财务特征一个 logistic 回归分析主导因素：总资产市场账面价值比资产收益率Network Optimiza
7、tion Expert Team文献1酒店业股利支付企业的财务特征一个 logistic 回归分析表4 正向选择Logistic回归模型关键向量关键向量总资产市场账面价值比资产收益率Network Optimization Expert Team文献1酒店业股利支付企业的财务特征一个 logistic 回归分析P（D）预测值大于0.5的企业被归类为到派息组（第1组）P（D）预测值低于0.5分为不派息组（第2组）Network Optimization Expert TeamDividend Policy:Evidence of Government-Linked Companies文献2题目政
8、府相关公司股利政策的实证研究研究目标试图找出政联公司的六大特点和包括公司治理机制的派息率之间的关系研究方法统计分析研究结论盈利能力、现金流和董事会的独立性影响了政联公司的派息比率Network Optimization Expert Team政府相关公司股利政策的实证研究文献2建立模型DPR：每股股息除以每股收益：回归常数ROA：资产收益率Cash：现金流量（百万）MTBV：市场账面价值比Size：总资产GovOwn：政府所有比例Board：独立非执行董事/董事总数Duality：虚拟变量，董事长和首席执行官为一人时赋值为1，否则为0样本选取所有39个公司，排除8个不同制度的公司后为31家结论
9、：政联公司派息比率的影响因素有盈利能力、现金流、公司治理和董事会独立性Network Optimization Expert TeamA knowledge integration model for the prediction of corporate dividends文献3题目公司股利分配预测一个知识集成模型研究目标优化Marsh and Merton 模型研究方法人工智能技术研究结论将改进模型与Marsh and Merton 模型、神经网络和CART方法进行对比，证明了有效性预测股息支付Network Optimization Expert Team文献3公司股利分配预测一个知识集
10、成模型MarshandMerton股息预测模型 仅使用前几期股票价格和股息来预测下一期股息，相对于其他预测方法使用很多会计指标，更容易被接受，并且在商业领域学术领域使用广泛。使用市场价值而非账面价值，估计的股息可直接用于企业的现金流折现估值和未来股息政策。得到回归参数a0、a1和a2，化简上述公式：Network Optimization Expert Team文献3公司股利分配预测一个知识集成模型知识整合模型由CART算法改进从股息数据集提取训练集将训练集数据分为两类，如下：不完整数据完整数据Network Optimization Expert Team文献3公司股利分配预测一个知识集成模
11、型4 个数据集k 个规则集知识集成模型Ifthen条件规则Network Optimization Expert Team文献3公司股利分配预测一个知识集成模型案例建立模型400家企业Network Optimization Expert Team文献3公司股利分配预测一个知识集成模型模型参数股利 股价 规则集 预测值 误差Network Optimization Expert Team文献3公司股利分配预测一个知识集成模型结果比较在预测股息时，知识集成模型更精确Network Optimization Expert TeamA Corporate Dividend Policy using
12、Human Knowledge Process Model文献4题目使用知识流程模型预测股利政策的研究研究目标准确的预测未来的股利政策研究方法遗传算法知识细化GAKR研究结论GAKR模型预测股利政策的性能优于其他模型（CHAID、CART、QUEST 和C5.0）Network Optimization Expert Team使用知识流程模型预测股利政策的研究文献4模型介绍CHAIDCARTQUEST规则整合基本流程决策树算法Network Optimization Expert Team模型介绍使用知识流程模型预测股利政策的研究文献4举例结果Network Optimization Expe
13、rt Team模型介绍使用知识流程模型预测股利政策的研究文献4举例结果Network Optimization Expert TeamWhat do dividend reductions signal？文献5题目股息减少意味着什么？研究目标彻底调查股息减少的影响，解释以下问题：研究方法与控制样本进行对比研究结论为什么投资者对预示企业盈利增加的事件反映如此消极？什么传达给投资者股息减少的信息？如何解释减息后收入显著反弹？股息减少伴随更多的成长机会Network Optimization Expert Team文献5股息减少意味着什么？通知股利增加，反应积极；通知股利减少，反应消极股利减少而盈利
14、反弹的原因：节约成本而不是企业成长股息下降预示着持续性的未来收益问题，而不是盈利反弹Network Optimization Expert Team文献5股息减少意味着什么？样本选择样本属性SIC code 标准产业分类代码（Standard Industrial Classification)events 股利拖放或减少事件不存在股利拖放集中在某一产业的异常事件拖放事件不仅仅存在于相对几年Network Optimization Expert Team文献5股息减少意味着什么？研究方法三个阶段评估事件发生前后三年的经营业绩和财务特征评估事件发生期间（天数-1,0和+1）通知股息减少对股票收益
15、率的影响检验公司财务数据，为以往派息研究中的异常盈利事件提供证据Network Optimization Expert Team文献5股息减少意味着什么？实验结果股息减少及通告期收益公告期间的业绩与以前的研究结果相一致：股息减少被投资者视为负面消息=股息减少公司收益率-控制公司收益率Network Optimization Expert Team文献5股息减少意味着什么？实验结果明显增长机会与股息减少分为5级：级别1有最低的M/B比率，往往被视为有最少的成长机会较低M/B比率的公司（级别1）在股利发放前大大提高；级别5的成长机会却在消失级别1在（-1，+1）年间仍然在增长；级别5继续下降累积异
16、常报酬（CAR）和M/B没有相关性，投资者反映更多的受其他因素影响股息减少伴随更多的成长机会（积累资本）Network Optimization Expert Team文献5股息减少意味着什么？实验结果经营成果与股息减少资产收益率Network Optimization Expert Team文献5股息减少意味着什么？实验结果经营成果与股息减少资本性支出Network Optimization Expert Team文献5股息减少意味着什么？实验结果经营成果与股息减少员工数Network Optimization Expert Team文献5股息减少意味着什么？实验结果经营成果与股息减少市场份额市场份额增加，股息减少有一定效果股息减少伴随更多的成长机会（积累资本）Network Optimization Expert Team谢谢BUCT