商業(yè)銀行并購失敗風(fēng)險預(yù)警研究
發(fā)布時間:2021-03-20 13:19
并購是現(xiàn)代銀行快速成長的重要手段,全球排名前十的金融巨頭幾乎都是通過并購實現(xiàn)成長,然而并購失敗的風(fēng)險也始終籠罩在決策者周圍。如何在利用并購加快銀行發(fā)展的同時有效規(guī)避并購風(fēng)險成為學(xué)術(shù)界與實務(wù)界的重要研究議題。本文在簡要評述國內(nèi)外銀行并購與風(fēng)險預(yù)警的相關(guān)理論基礎(chǔ)上,通過對銀行并購失敗經(jīng)典案例的回顧與失敗原因的深入探究,結(jié)合前人實證研究成果,從宏觀、微觀、交易三個層面分辨出影響銀行并購失敗的重要影響因素,并據(jù)此提取出13個預(yù)警指標(biāo),建立商業(yè)銀行并購失敗風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系,同時利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對預(yù)警模型進行實證檢驗,樣本數(shù)據(jù)為53組完成于1999年至2007年間、并購金額在10億美元以上,且前后三年內(nèi)未發(fā)生同等或更大規(guī)模并購的上市銀行。實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)并購成功組預(yù)警準(zhǔn)確率達到75%,失敗組為87.5%,總體判正率達83.33%,可見所建立的預(yù)警模型具有較強的準(zhǔn)確性。最后,根據(jù)本文研究結(jié)論,對降低銀行并購失敗風(fēng)險提出切實可行的政策建議。通過本文研究,一方面填補了銀行并購風(fēng)險預(yù)警領(lǐng)域的研究空白,另一方面對商業(yè)銀行決策層具有及時警示以降低甚至規(guī)避并購風(fēng)險的重要作用,同時也利于監(jiān)管層有效實施銀行并購監(jiān)管。
【文章來源】:浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:68 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖
較成功組高出2.01%,前文曾提出流動性不足可能帶來并購的巨大風(fēng)險,因而,在一定范圍內(nèi),流動性越高則風(fēng)險越小,顯然本文樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述并不符合。由兩組短期償債能力散點圖(圖5.1)可知,大多數(shù)點分布在10%至40%之間,成功組基本聚集在這一階段,而失敗組則較為散亂,且超過1/3分布于10%以下區(qū)位,因而其均值主要依靠異常高值拉動,從圖中可知有4個點超過60%,甚至有2個點位于80%上方,基于本文樣本量,女口此高點對于均值影響非常大。由此可知,成功組較失敗組而言,流動性更為合理穩(wěn)定,更為充足,符合本文開篇假定。令令令 令月月婦‘‘今今 ...一.口一令一.令一.}.0.2卞一飛,.令
江大學(xué)碩士學(xué)位論文商業(yè)銀行并購失敗風(fēng)險預(yù)警實證研利用上述參數(shù)設(shè)置網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,在進行382步以后,誤差便迅速下降,目標(biāo)精度,證明模型的性能較好,訓(xùn)練速度較快。誤差圖如下所示:
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于FA-BPNN的金融控股公司風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)研究——以美國和臺灣地區(qū)為例[J]. 聞岳春,王婧婷. 國際金融研究. 2010(11)
[2]決定中國企業(yè)海外收購成敗的因素分析[J]. 張建紅,衛(wèi)新江,?隆ぐ. 管理世界. 2010(03)
[3]商業(yè)銀行并購風(fēng)險的識別與防范研究[J]. 陶能虹. 金融論壇. 2010(01)
[4]模糊綜合評價模型在企業(yè)跨國并購風(fēng)險評價中的應(yīng)用[J]. 孟凡臣,李穎. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟. 2009(10)
[5]銀行業(yè)并購后經(jīng)營業(yè)績實證研究[J]. 丁慧. 金融研究. 2009(07)
[6]基于SFA方法的亞洲新興市場經(jīng)濟體銀行并購效率研究[J]. 馬君潞,陳科,呂劍,馮學(xué)峰. 財經(jīng)理論與實踐. 2008(02)
[7]基于風(fēng)險的戰(zhàn)略并購模式研究[J]. 胥朝陽,蔡根女. 軟科學(xué). 2005(01)
[8]銀行并購、商業(yè)銀行成長與我國銀行業(yè)發(fā)展[J]. 葛兆強. 國際金融研究. 2005(02)
[9]銀行并購實證研究的發(fā)展及方法論演進[J]. 陳璐. 金融研究. 2005(01)
[10]上市公司不同并購模式風(fēng)險的實證研究[J]. 潘瑾,陳宏民. 上海金融. 2004(10)
本文編號:3091067
【文章來源】:浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:68 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖
較成功組高出2.01%,前文曾提出流動性不足可能帶來并購的巨大風(fēng)險,因而,在一定范圍內(nèi),流動性越高則風(fēng)險越小,顯然本文樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述并不符合。由兩組短期償債能力散點圖(圖5.1)可知,大多數(shù)點分布在10%至40%之間,成功組基本聚集在這一階段,而失敗組則較為散亂,且超過1/3分布于10%以下區(qū)位,因而其均值主要依靠異常高值拉動,從圖中可知有4個點超過60%,甚至有2個點位于80%上方,基于本文樣本量,女口此高點對于均值影響非常大。由此可知,成功組較失敗組而言,流動性更為合理穩(wěn)定,更為充足,符合本文開篇假定。令令令 令月月婦‘‘今今 ...一.口一令一.令一.}.0.2卞一飛,.令
江大學(xué)碩士學(xué)位論文商業(yè)銀行并購失敗風(fēng)險預(yù)警實證研利用上述參數(shù)設(shè)置網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,在進行382步以后,誤差便迅速下降,目標(biāo)精度,證明模型的性能較好,訓(xùn)練速度較快。誤差圖如下所示:
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于FA-BPNN的金融控股公司風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)研究——以美國和臺灣地區(qū)為例[J]. 聞岳春,王婧婷. 國際金融研究. 2010(11)
[2]決定中國企業(yè)海外收購成敗的因素分析[J]. 張建紅,衛(wèi)新江,?隆ぐ. 管理世界. 2010(03)
[3]商業(yè)銀行并購風(fēng)險的識別與防范研究[J]. 陶能虹. 金融論壇. 2010(01)
[4]模糊綜合評價模型在企業(yè)跨國并購風(fēng)險評價中的應(yīng)用[J]. 孟凡臣,李穎. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟. 2009(10)
[5]銀行業(yè)并購后經(jīng)營業(yè)績實證研究[J]. 丁慧. 金融研究. 2009(07)
[6]基于SFA方法的亞洲新興市場經(jīng)濟體銀行并購效率研究[J]. 馬君潞,陳科,呂劍,馮學(xué)峰. 財經(jīng)理論與實踐. 2008(02)
[7]基于風(fēng)險的戰(zhàn)略并購模式研究[J]. 胥朝陽,蔡根女. 軟科學(xué). 2005(01)
[8]銀行并購、商業(yè)銀行成長與我國銀行業(yè)發(fā)展[J]. 葛兆強. 國際金融研究. 2005(02)
[9]銀行并購實證研究的發(fā)展及方法論演進[J]. 陳璐. 金融研究. 2005(01)
[10]上市公司不同并購模式風(fēng)險的實證研究[J]. 潘瑾,陳宏民. 上海金融. 2004(10)
本文編號:3091067
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