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我国上市公司并购目标预测的实证研究的中期报告
本报告为我国上市公司并购目标预测的实证研究的中期报告，主要内容包括研究背景与意义、文献综述、研究方法、数据来源与样本构建、实证结果与分析等。
研究背景与意义：
并购作为一种企业战略行为，可以帮助公司扩大规模、优化资源配置、提升市场竞争力等。但是，随着并购数量和规模的增长，错误的并购决策也越来越多。因此，对并购目标进行准确的预测是至关重要的。目前，国内外学者已开展了关于并购目标预测的研究，但是存在一些问题，如研究结果不一致、研究因素不够全面等。
本研究旨在探讨我国上市公司并购目标的预测问题，对于企业的决策制定、市场监管机构的监管以及投资者的投资决策具有重要的参考价值。
文献综述：
本研究综合了国内外的相关文献，发现已有学者从多个角度对并购目标进行了预测。主要研究方法包括财务指标模型、事件研究法、主成分分析、人工神经网络等。这些方法各有优缺点，并且在应用中存在一些限制。
研究方法：
本研究采用面板数据模型进行分析，以我国上市公司并购目标为研究对象，以公司财务、行业因素、宏观经济因素等多维度因素作为解释变量，以被并购公司的概率作为被解释变量。
数据来源与样本构建：
本研究数据来源于东方财富、Wind等多个数据库。样本期间为2010年至2019年，共有2074家公司构成样本，其中被并购公司为165家。
实证结果与分析：
实证结果表明，公司财务、行业因素和宏观经济因素等多维度因素对并购目标的预测有重要影响。其中，被并购公司的营业收入、净利润、市场份额等财务指标对其被并购的概率有显著影响；行业竞争程度、行业发展前景等行业因素也是预测并购目标的重要因素；宏观经济因素如GDP增速、利率等也会影响被并购公司的概率。
结论：
本研究的实证结果对企业的并购决策提供了重要的参考，也为监管机构和投资者提供了有价值的信息。但是，本研究还存在一些局限性，例如样本选择的偏差、模型设定的缺陷等。后续研究可以进一步完善方法和数据，提高预测准确性和可靠性。