上市公司管理者过度自信对现金股利分配影响的实证研究

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1、硕士学位论文题目:上市公司管理者过度自信对现金股利分配影响的实证研究研究生胡炜专业会计学指导教师易颜新教授完成日期2013年11月杭州电子科技大学硕士学位论文上市公司管理者过度自信对现金股利分配影响的实证研究研究生:胡炜指导教师:易颜新教授2013年11月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterAnEmpiricalStudyontheinfluenceofManager’OverconfidenceonCashDividendPolicyforLi

2、stedCompaniesCandidate:HuWeiSupervisor:Prof.YiyanxinNovember,2013杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。论文作者签名:日期:年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大

3、学关于保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后,发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。(保密论文在解密后遵守此规定)论文作者签名:日期:年月日指导教师签名:日期:年月日杭州电子科技大学硕士学位论文摘要股利政策是公司财务中的重要部分,合理的股利政策能够激发投资者的积极性,实现公司价值最大化。我国的资本市场还有待完善,上市公司

4、的股利分配行为存在很多不合理的地方。传统股利理论无法合理解释股利分配行为中存在的不正常现象,从不同的视角来研究股利分配政策是未来的研究方向。心理学研究发现,人普遍存在认知偏差,这些偏差会明显影响到公司财务活动。学者们在股利政策研究中考虑了认知偏差:从行为金融视角来解释股利分配。过度自信是“心理学中最稳定的发现”,我国上市公司管理者在决策中容易滋生过度自信的心理特征,导致管理者决策不理性,进而对公司正常经营产生影响。本文回顾了国内外过度自信对股利分配影响的相关研究文献发现,有的实证检验结果是正相关,而有的结果却是负相关,研究结论不一致。在相关理

5、论基础上,分析管理者过度自信对股利分配的影响作用。然后以沪深两市2010-2012年的A股上市公司作为研究样本,采用盈余预测偏差方式衡量管理者过度自信,选取了不同偏差幅度下的4个指标,结合控制变量每股收益,每股经营现金净流量,资产负债率,公司规模,成长性和年度行业变量,从现金股利分配意愿和现金股利分配率两方面进行实证检验。并采用高管薪酬相对比和高管持股是否变化指标衡量管理者过度自信,进行稳健性检验。研究得出结论:管理者过度自信公司的现金股利分配意愿较低;管理者过度自信公司的现金股利分配率究竟是较高还是较低不确定。这对我国上市公司现金股利分配的

6、规范、上市公司质量的提高,我国股票市场健康稳定的发展有一定的理论和实际意义。关键词:管理者过度自信,现金股利,行为金融I杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTDividendpolicyisanimportantpartofcorporatefinance.Anreasonabledividendpolicycanstimulatetheenthusiasmofinvestorsandmaximizethevalueofcompany.TheChinesecapitalmarketisstillnotperfectandthedivid

7、enddistributionbehavioroflistedcompaniesareunreasonable.Thetraditionaltheoryondividenddistributioncannotreasonablyexplaintheanomaliesthatexistinthedividenddistributionbehavior.Itisthefutureresearchdirectionsthatweshouldtrytoexplainthedividenddistributionfromanewperspective.

8、Psychologystudyfoundthatpeoplehavecommoncognitivebiases.Thesedeviationscansignific

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