我国制造业上市企业的外汇风险暴露实证研究

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1、中圈神孽最求大誊硕士学位论文我国制造业上市企业的外汇风险暴露实证研究作者姓名:学科专业:导师姓名:完成时间:赵星金融学王相宁副教授二O一三年五月㈣UiversityofScie。Technolog∑ofChinversityOtcienceandechnoloclynaAdissertationformaster’SdegreeEmpiricalStudiesonForeign■—●■■■■●EXCnangeEXDOSUreOfChineseListedEnterprisesofManufacturingIndustryAU坊or’sName:XingZhaoFinanceAss

2、ociateProf.XiangningWangMay,2013中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除己特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均己在论文中作了明确的说明。作者签名:壶之塾签字日期:丝!墨:!:兰中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一,学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权,即:学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅,可以将学位论文编入

3、《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。弋讼开口保密(——年)作者签名:丞。垒作者签名:筮。蔓签字日期:塑l§:i:至导师签名:墨蛔刍签字日期:皇!f三!』!三摘要摘要本文对外汇风险暴露相关的研究进行了综述,并对外汇风险暴露的概念、分类、度量方法进行了详细的介绍,然后在理论层面分析了暴露的影响因素。接下来在第三章中,本文选取了制造业中169家企业作为样本,使用非参数方法对比研究了其外汇风险暴露问题。在非参数模型中,假设不同企业的外汇风险

4、暴露水平有着不同的模式,而不是假设企业的外汇风险暴露水平符合某种单一的线性或非线性方程,以避免传统研究方法的局限性。在实证研究中,本文首先通过最小二乘法估计出企业在线性模型下的外汇风险暴露,使用非线性最+--乘法估计出企业在非线性模型下的外汇风险暴露,使用局部多项式回归得到企业在非参数模型下的外汇风险暴露系数,其次选取外销比例、资产总额、账面市值比及长期负债这四个影响因素分别对参数模型及非参数模型下的外汇风险暴露系数进行回归分析,最后对参数模型进行适用性检验并与非参数模型做对比性分析。通过实证分析,主要得到以下几个结论:1.只有少部分样本中的企业是人民币升值的获益者,大部分样本中

5、的企业则受到损失。2.有55.62%的企业拒绝线性模型的假设,有64.50%的企业拒绝二次非线性模型的假设,单一使用线性或非线性模型会对企业的外汇风险暴露水平低估。3.企业的开放程度、规模与外汇风险暴露成正比,成长性与长期负债与外汇风险暴露呈反比。4.企业规模越大、长期负债越少,参数方法就越容易低估外汇风险暴露。关键词:外汇风险暴露非参数局部多项式回归制造业摘要IIABSTRACTInthispaper,wedescribetherelevantresearchliteratureathomeandabroadaboutthef.ore适nexchangeexposureandi

6、nfluencingfactors.Wealsodetalltheconcept,classificationandmeasurementofforeignexchangeexposure·上nenweanalyzetheinfluencingfactorsofforeignexchangeexposwe·NeXt.inchapterthree,wechoose169enterprisesinmanufacturingindustryass锄plesandusenonparametricmodeltostudytheirforeignexchangeexpoSure·ln0rde

7、rt0avoidthelimitationsoftraditionalmodels,inthenonparametricmodel,weass眦e让蚍theexposureformsisdifferentforeachenterprises,ratherthanaSSummg也eeXposureformsissameforeachenterprises.Intheempiricalstudy’wefirstesthnatethelinearandnonlinearmodelbyO

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