發(fā)布時(shí)間：2022-01-07 12:11

　　本文采用滾動(dòng)回歸和嶺回歸法,對(duì)"6·19"匯改后2010年7月至2019年3月這一期間我國(guó)制造業(yè)上市公司外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平進(jìn)行研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn):熊市和"8·11"匯改大幅降低了外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平;外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平對(duì)未預(yù)期到的匯率變動(dòng)具有明顯時(shí)變性和非對(duì)稱性;制造業(yè)各子行業(yè)的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平差別較大,競(jìng)爭(zhēng)力弱和國(guó)際化程度高的行業(yè)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露較高;公司規(guī)模、賬面市值比、資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)制造業(yè)整體外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平影響不明顯,但規(guī)模、賬面市值比在各子行業(yè)中表現(xiàn)差別較大。 

【文章來(lái)源】：武漢金融. 2020,(01)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

制造業(yè)子行業(yè)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露動(dòng)態(tài)特征圖

表1顯示了2011年5月至2019年3月的95個(gè)月中，制造業(yè)整體以及樣本中公司數(shù)超過(guò)10個(gè)的制造業(yè)17個(gè)子行業(yè)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露靜態(tài)和動(dòng)態(tài)實(shí)證結(jié)果對(duì)比。圖1為制造業(yè)整體外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平動(dòng)態(tài)特征圖，其中深色曲線表示制造業(yè)整體的外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露水平，淺色曲線表示人民幣兌美元名義匯率變動(dòng)率以及未預(yù)期到的匯率變動(dòng)率。圖2為12個(gè)子行業(yè)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露動(dòng)態(tài)特征圖。圖2 制造業(yè)子行業(yè)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露動(dòng)態(tài)特征圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Fama-French五因子模型比三因子模型更勝一籌嗎——來(lái)自中國(guó)A股市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 趙勝民,閆紅蕾,張凱.  南開經(jīng)濟(jì)研究. 2016(02)
[2]中國(guó)進(jìn)出口上市企業(yè)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露的動(dòng)態(tài)測(cè)量與決定因素[J]. 谷任,張衛(wèi)國(guó).  管理世界. 2012(12)
[3]中國(guó)上市金融機(jī)構(gòu)外匯風(fēng)險(xiǎn)暴露——基于匯改后數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J]. 陳曉莉,高璐.  南開經(jīng)濟(jì)研究. 2012(04)



本文編號(hào)：3574521