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绿色金融影响下的重污染企业ESG战略:实质性改革还是“漂绿”?
被引量：
2
1
作者
徐维军
王昕
《财经理论与实践》
北大核心
2025年第2期2-9,共8页
基于2009—2021年中国A股上市公司的数据,运用双重差分模型,考量绿色金融能否如“手术刀”般真正发挥提升企业环境社会治理绩效的作用,抑或只成为部分企业“漂绿”营销的“麦克风”。结果表明:绿色金融的发展不仅未显著加剧企业“漂绿...
基于2009—2021年中国A股上市公司的数据,运用双重差分模型,考量绿色金融能否如“手术刀”般真正发挥提升企业环境社会治理绩效的作用,抑或只成为部分企业“漂绿”营销的“麦克风”。结果表明:绿色金融的发展不仅未显著加剧企业“漂绿”行为,而且对“漂绿”倾向较重的企业起到了遏制作用。绿色金融政策的实施显著提升了重污染企业的环境社会绩效,且这一正向作用在非国有性质、位于市场化程度较高地区和非高科技企业中表现得更为明显。鉴于此,应扩大区域绿色金融改革试点范围,充分调动社会资本,助力重污染企业改善ESG表现。
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关键词
绿色金融体系建设
重污染企业
双重差分模型
“漂绿”风险
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职称材料
基于卷积神经网络的财务困境预测:公司财报的图像化
被引量：
1
2
作者
赵琪
徐维军
+1 位作者
季昱丞
张卫国
《管理工程学报》
北大核心
2025年第1期46-62,共17页
本文提出了一个端到端的深度学习模型来预测中国上市公司的财务困境,通过将公司基本面数据图像化,探究了深度卷积神经网络(CNN)能否直接从图像化的原始财务数据中自动提取信息,以做出媲美甚至超过借助人类专家知识生成的财务困境预测。...
本文提出了一个端到端的深度学习模型来预测中国上市公司的财务困境,通过将公司基本面数据图像化,探究了深度卷积神经网络(CNN)能否直接从图像化的原始财务数据中自动提取信息,以做出媲美甚至超过借助人类专家知识生成的财务困境预测。将来自财务报表中的原始财务项目转化为彩色图像后,深度学习模型可以直接从对应公司的财务项目图像中得出对未来财务困境的准确预测,而无需人类专家事先根据会计专业知识挑选财务项并定义财务指标。实证结果表明,相比使用单一年份的财务数据(灰度图像),使用过去3年的财务数据(彩色图像)有助于提高深度学习模型的预测性能。此外,从原始数据中得出预测的深度学习模型能够达到与“人工选取财务指标+传统机器学习模型”相当的性能。进一步的研究表明,将本文提出的深度学习模型与传统机器学习模型结合起来,可以达到比二者单独使用时更准确的预测性能。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
财务困境
财务指标
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职称材料
考虑投资者情绪的均值回归在线投资组合策略
3
作者
钟衍楠
徐维军
+1 位作者
于孝建
张卫国
《系统工程学报》
北大核心
2025年第1期45-60,共16页
利用文本中包含的投资者情绪挖掘股票的均值回归特征,从相对价格层面提出了基于回归特征修正的价格预测方法.将策略微调后的均值波动收益作为优化目标,利用窗口期内相对价格的波动导致的潜在收益控制模型的优化强度,提出了基于回归特征...
利用文本中包含的投资者情绪挖掘股票的均值回归特征,从相对价格层面提出了基于回归特征修正的价格预测方法.将策略微调后的均值波动收益作为优化目标,利用窗口期内相对价格的波动导致的潜在收益控制模型的优化强度,提出了基于回归特征修正和微调惩罚的在线投资组合策略.选取上证100、沪深300、富时A50和恒生指数等国内指数市场数据对策略进行验证,结果表明:本文所提相对价格预测方法能提升现有均值回归策略的收益,所提策略的收益高于现有均值回归策略.采用短期内的投资者情绪作为市场均值回归特征,能更好地捕捉股票变化,提升改进策略的整体绩效表现.
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关键词
在线投资组合
均值回归
投资者情绪:文本挖掘
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职称材料
题名
绿色金融影响下的重污染企业ESG战略:实质性改革还是“漂绿”?
被引量：
2
1
作者
徐维军
王昕
机构
华南理工大学工商
管理
学院
大湾区数智金融与风险管理研究基地
出处
《财经理论与实践》
北大核心
2025年第2期2-9,共8页
基金
教育部人文社会科学研究规划基金(22YJA630099)
广东省哲学社会科学规划项目(GD23CGL10)
广州市哲学社会科学规划课题(2023GZYB09)。
文摘
基于2009—2021年中国A股上市公司的数据,运用双重差分模型,考量绿色金融能否如“手术刀”般真正发挥提升企业环境社会治理绩效的作用,抑或只成为部分企业“漂绿”营销的“麦克风”。结果表明:绿色金融的发展不仅未显著加剧企业“漂绿”行为,而且对“漂绿”倾向较重的企业起到了遏制作用。绿色金融政策的实施显著提升了重污染企业的环境社会绩效,且这一正向作用在非国有性质、位于市场化程度较高地区和非高科技企业中表现得更为明显。鉴于此,应扩大区域绿色金融改革试点范围,充分调动社会资本,助力重污染企业改善ESG表现。
关键词
绿色金融体系建设
重污染企业
双重差分模型
“漂绿”风险
Keywords
green finance system construction
heavily polluting enterprises
difference-in-differences model
“greenwashing”risk
分类号
F832 [经济管理—金融学]
F272 [经济管理—企业管理]
X196 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的财务困境预测:公司财报的图像化
被引量：
1
2
作者
赵琪
徐维军
季昱丞
张卫国
机构
华南理工大学工商
管理
学院
大湾区数智金融与风险管理研究基地
出处
《管理工程学报》
北大核心
2025年第1期46-62,共17页
基金
国家自然科学基金项目(72271095)
国家留学基金(202006150130、202006150134)。
文摘
本文提出了一个端到端的深度学习模型来预测中国上市公司的财务困境,通过将公司基本面数据图像化,探究了深度卷积神经网络(CNN)能否直接从图像化的原始财务数据中自动提取信息,以做出媲美甚至超过借助人类专家知识生成的财务困境预测。将来自财务报表中的原始财务项目转化为彩色图像后,深度学习模型可以直接从对应公司的财务项目图像中得出对未来财务困境的准确预测,而无需人类专家事先根据会计专业知识挑选财务项并定义财务指标。实证结果表明,相比使用单一年份的财务数据(灰度图像),使用过去3年的财务数据(彩色图像)有助于提高深度学习模型的预测性能。此外,从原始数据中得出预测的深度学习模型能够达到与“人工选取财务指标+传统机器学习模型”相当的性能。进一步的研究表明,将本文提出的深度学习模型与传统机器学习模型结合起来,可以达到比二者单独使用时更准确的预测性能。
关键词
深度学习
卷积神经网络
财务困境
财务指标
Keywords
Deep learning
Convolutional neural networks
Financial distress
Financial ratios
分类号
F832 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
考虑投资者情绪的均值回归在线投资组合策略
3
作者
钟衍楠
徐维军
于孝建
张卫国
机构
华南理工大学工商
管理
学院
大湾区数智金融与风险管理研究基地
华南理工大学经济与
金融
学院
出处
《系统工程学报》
北大核心
2025年第1期45-60,共16页
基金
国家自然科学基金资助项目(72271095,71771091)
广东省基础与应用基础研究资助项目(2022A1515010224).
文摘
利用文本中包含的投资者情绪挖掘股票的均值回归特征,从相对价格层面提出了基于回归特征修正的价格预测方法.将策略微调后的均值波动收益作为优化目标,利用窗口期内相对价格的波动导致的潜在收益控制模型的优化强度,提出了基于回归特征修正和微调惩罚的在线投资组合策略.选取上证100、沪深300、富时A50和恒生指数等国内指数市场数据对策略进行验证,结果表明:本文所提相对价格预测方法能提升现有均值回归策略的收益,所提策略的收益高于现有均值回归策略.采用短期内的投资者情绪作为市场均值回归特征,能更好地捕捉股票变化,提升改进策略的整体绩效表现.
关键词
在线投资组合
均值回归
投资者情绪:文本挖掘
Keywords
online portfolio selection
mean reversion
investor sentiments
text mining
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
绿色金融影响下的重污染企业ESG战略:实质性改革还是“漂绿”?
徐维军
王昕
《财经理论与实践》
北大核心
2025
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于卷积神经网络的财务困境预测:公司财报的图像化
赵琪
徐维军
季昱丞
张卫国
《管理工程学报》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
考虑投资者情绪的均值回归在线投资组合策略
钟衍楠
徐维军
于孝建
张卫国
《系统工程学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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