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管理层讨论与分析

管理层讨论与分析的相关文献在2002年到2022年内共计94篇,主要集中在经济计划与管理、财政、金融、管理学 等领域,其中期刊论文94篇、专利文献618346篇;相关期刊64种,包括管理学报、会计之友、中国注册会计师等; 管理层讨论与分析的相关文献由136位作者贡献,包括李常青、李燕媛、王惠芳等。

管理层讨论与分析—发文量

期刊论文>

论文:94 占比:0.02%

专利文献>

论文:618346 占比:99.98%

总计:618440篇

管理层讨论与分析—发文趋势图

管理层讨论与分析

-研究学者

  • 李常青
  • 李燕媛
  • 王惠芳
  • 王毅辉
  • 臧文佼
  • 于海燕
  • 刘昱熙
  • 周友梅
  • 徐冉
  • 李璇
  • 期刊论文
  • 专利文献

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年份

    • 张志红; 李红梅; 宋艺
    • 摘要: 在中国资本市场中,审计委员会对管理层策略性披露行为是否有治理效应尚未引起重视。因此,以2014—2019年沪市A股上市公司披露的“管理层讨论与分析”为研究对象,从文本信息的语调和可读性两个视角出发考察这一治理效应。研究发现,审计委员会财务专长能够对管理层策略性披露行为起到治理作用,对管理层操纵语调行为的治理作用在披露“好消息”的企业更为显著,对管理层操纵可读性行为的治理作用在“好消息”“坏消息”之间无显著差异,且上市公司所在省份的市场化进程对两者间关系起到了正向调节作用。这一研究不仅从形式质量维度拓展了管理层策略性披露的相关研究,而且为审计委员会的履职效用提供了新证据,进而有助于审计委员会制度的完善。
    • 江俊毅; 蒋洪迅
    • 摘要: 针对我国上市企业财务困境预测问题,构造了一个多分类器集成学习模型,挖掘企业并购重组事件(mergers and acquisitions,M&A)以及年报中管理层讨论与分析(management discussion and analysis,MD&A),应用文本分析技术研究其能否提供增量信息,以及新特征的信息价值.研究结果表明,新模型在预测准确度(area under curve,AUC)与识别能力(true positive rate,TPR)上均显著优于基准模型;企业财务数据、M&A,MD&A等的多源异构特征,都帮助该模型获得更佳的预测效果;基于MD&A的文本情感挖掘发现,管理层语调越消极悲观,其企业越易于陷入财务困境;频繁发生M&A事件更易使企业趋于陷入财务困境;MD&A中语调夸大将不利于模型预测的准确性,但大规模M&A会削弱这种消极作用.
    • 王海林; 付文博
    • 摘要: 供应链上下游企业之间存在着紧密的业务关系、资金关系和信息关联。企业被交易所问询会影响外界对它的风险判断和感知,进而可能影响下游客户管理层对本企业经营风险、发展稳定性和未来业绩的预期,引起客户管理层语调的变化。研究发现,交易所对上市公司的问询函监管能够通过供应链传导到下游客户,提高客户管理层语调的积极性。分析也发现,交易所对企业监管问询改善了下游客户与企业之间的信息不对称,通过提升和优化客户信息环境影响了客户的管理层语调。而且这种影响还因客户企业的性质、客户在被问询企业的采购占比、客户管理层的自信程度不同而存在差异。本研究证明了交易所一线监管的治理作用可以通过供应链向下游企业传导,具有治理溢出效应。
    • 刘畅
    • 摘要: 本文基于默认效应和信号理论,借助文本挖掘技术,从2009—2018年中国A股上市公司年报中提取管理层讨论与分析(MD&A)文本,构建企业年报MD&A纵向文本相似度指标,并研究纵向文本相似度是否有助于预测股票超额收益率。研究结果表明,企业年报MD&A同上一年的相似度与年报公布后的股票超额收益率显著正相关,即企业年报MD&A的纵向相似度越高,股票未来的超额收益率越高。进一步分析表明,在外界关注度高、信息披露质量高的上市公司,文本相似度与股票超额收益率之间的正向关系会减弱。本文的研究丰富了默认效应和信号理论在行为金融学领域的应用,为政府部门进行信息披露监管以及投资者进行风险投资评估提供了有益借鉴。
    • 赵纳晖; 张天洋
    • 摘要: 财务报告舞弊是企业舞弊的手段之一,不仅会导致会计信息失真,而且会危害经济的健康发展,因此,如何克服传统的人工检测和基于数值指标的浅层模型识别等方法的弊端,找到一种更为高效的智能化识别方法具有重要的现实意义。选取2015—2019年间存在舞弊行为的A股上市公司定期报告,以其中的管理层讨论与分析章节(Management Discussion and Analysis,MD&A)为样本,同时确定了规模相同的控制样本,通过实证研究对比了深度学习模型和以往常用的浅层模型在检测财务报告舞弊时的性能。结果表明,在规模对等的舞弊和非舞弊类财务报告组成的文本数据集上,深度学习模型表现出明显优于基准模型的分类性能。研究结果为利用MD&A文本数据和深度学习方法识别企业财务报告舞弊的有效性提供了直接的证据。
    • 彭璐; 范洪彪
    • 摘要: 表外信息披露因能增强财务报告的有用性而愈发受到重视,“管理层讨论与分析”(MD&A)作为其核心部分亟待一种规范性工具进行整合。为了更好地与国际会计准则趋同、降低信息披露成本,将企业核心竞争力以及如何利用其创造企业价值清晰呈现,文章在国际综合报告理事会(IIRC)发布的《综合报告框架》(IR)和Jeroen Kraaijenbrink战略示意图的基础上,以商业模式为基础构建表外信息披露框架,提出“宏观+微观”全面的信息披露方式,并强调信息披露质量也应该引起重视,期望审计师对以商业模式为核心的表外信息披露采取审计和审阅相结合的方式,同时建议从会计准则层面明晰披露细则,从而构建一套完整的商业模式应用与披露体系。
    • 杨雨馨; 廖义刚
    • 摘要: 本文以2009―2019年A股上市公司为研究样本,分析并检验了供应商年报管理层讨论与分析(MD&A)中的风险信息对客户审计定价决策的影响。研究发现:供应商MD&A中的风险信息越多,客户审计收费越高,且这一关系在供应链合作更紧密、供应商的相对议价能力更强时更加显著;同时,MD&A风险信息主要通过揭示增量风险、增加额外审计投入提高了审计收费。进一步分析发现,不同类型MD&A风险信息的影响存在差异,且该信息有助于减少客户的财务重述与违规行为、提高审计质量。上述结论表明,供应商的“软”信息强化了审计师对客户的风险判断进而影响了审计定价。
    • 邹颖; 黄其晴; 陈芮
    • 摘要: 基于投资者有限理性的视角,以2009~2019年A股实体上市公司为样本,利用年报管理层讨论与分析的文本信息,检验大数据背景下的股权资本成本效应。研究表明:(1)实体上市公司的大数据背景降低了股权资本成本;(2)公司治理水平的提升(理性因素)和管理层积极情绪的传导(非理性因素)均是大数据背景降低股权资本成本的实现路径;(3)大数据背景提升了上市公司整体会计信息质量,即理性因素在大数据背景与股权资本成本的关系中占主导地位;(4)国有产权性质、“宽带中国”政策实施和国际四大会计师事务所审计加强了大数据背景与股权资本成本的负向关系。
    • 薛宇婷; 田高良; 李星
    • 摘要: 提高整体资源配置效率,降低实体经济成本,改善企业投资效率,是“三去一降一补”任务的要求。为厘清企业前瞻性信息披露能否对资本市场资源配置效率和企业投资效率产生影响,本文以A股非金融行业上市公司2007—2020年年度报告中“管理层讨论与分析”为研究对象展开分析。研究发现,我国上市公司的前瞻性信息披露并非“言之无物”,披露水平越高的企业,投资效率越高。进一步分析发现,融资约束程度越高、信息环境越差的企业,前瞻性信息披露对其投资效率的改善越显著。研究结果为我国信息披露监管制度的进一步优化提供了理论支撑,也为企业如何通过信息披露提高投资效率指明了方向。
    • 陶颜; 潘越莹; 何佳曦; 赵又霖
    • 摘要: “管理层讨论与分析”(Management’s Discussion and Analysis,MD&A)直接关系到投资者的决策准确性。MD&A中的创新描述与创新投入是否“言行一致”,能否预测企业未来创新绩效,仍是影响投资者决策的重要问题。本研究以2007~2020年沪深两市A股上市公司14年间16422个非平衡面板数据为样本,首先实证分析MD&A中创新描述与公司创新投入关系,进而检验创新描述对公司未来创新绩效的预测作用。研究发现:(1)创新描述与企业当期创新投入显著正相关,能如实反映企业的创新投入;(2)创新描述能正向预测企业下一年度的专利申请数,但难以预测下一年度的专利授权数,其对企业未来创新绩效的预测作用存在局限。研究结论从文本信息的角度丰富了企业创新绩效的预测方式,有效减轻上市公司内外信息不对称的问题,同时也进一步验证加强“管理层讨论与分析”信息披露内容监管的必要性。
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