中国上市公司关联并购绩效的实证研究的任务书.docx

中国上市公司关联并购绩效的实证研究的任务书
任务书
研究背景
随着中国经济的快速发展，上市公司在国内市场上的数量和规模不断扩大，这为公司之间的合并、重组和收购（简称并购）提供了更多的机会和动力。然而，随着并购市场的不断扩大和深化，越来越多的公司采用了关联并购的方式进行合并与收购。关联并购是指公司之间因互相持有相同或互为对方的控股股东而导致的一种并购形式。在关联并购过程中，控制股东之间的利益关系直接干预了整个并购过程的实施效率和最终结果。
与此同时，随着信息透明度的提高和市场管理的规范化，市场对于关联并购的要求也在不断增加，包括要求公司能够对关联交易进行透明化和披露，要求公司能够制定明确的关联交易政策和程序，并且要求公司能够对关联交易进行有效的管理和监督。因此，针对上市公司关联并购绩效的实证研究已经成为当前关注的焦点问题。
研究目的
本次研究旨在通过对于中国上市公司关联并购绩效的实证研究，探讨关联并购对于公司绩效的影响，并探讨其中的影响因素。具体研究目标包括：
1.探讨中国上市公司关联并购的现状和趋势，分析上市公司进行关联并购的动因和目的。
2.借助于实证研究的方法，探讨关联并购对于上市公司绩效的影响，包括财务绩效、市场绩效和整体企业绩效等方面。
3.通过对于关联并购过程中关键因素的探讨，分析影响关联并购绩效的因素，探讨如何提高关联并购的实施效率和绩效。
研究内容和方法
本研究主要包括理论研究和实证研究两个部分。
1.理论研究
通过对于国内外相关文献、资料和案例的调查和收集，分析上市公司关联并购的概念、现状和趋势，探讨上市公司进行关联并购的动因和目的，理论总结关联并购过程中的关键因素和存在的问题，并提出研究的思路和方向。
2.实证研究
本研究将采用贝叶斯回归模型来探讨关联并购对于公司绩效的影响，并分析其中的影响因素。主要的实证研究包括以下步骤：
（1）选择样本。本研究将选择2000年至2020年期间在A股上市的所有公司为样本，筛选关联并购的选手和非关联并购的选手，最终构建两个样本组，用于后续的数据分析和模型构建。
（2）数据获取。本研究将从数据服务平台上获取上市公司的各类财务数据、股权结构数据和市场数据，包括利润总额、总资产、股东权益、经营现金流、每股收益、股权集中度、控制度等方面，并对数据进行清理和加工。
（3）模型构建。本研究将采用贝叶斯回归模型来探讨关联并购对于公司绩效的影响，并分析影响因素。模型中的关联并购变量将作为自变量，绩效变量将作为因变量，并引入多种控制变量来分析影响因素。
（4）数据分析和结果呈现。借助于数据分析软件，对于模型的拟合效果和参数的显著性进行评估和分析，最终得出本次研究的结论和建议。
研究意义
本次研究将有重要的理论和实践意义。首先，本研究将系统地探讨中国上市公司关联并购的绩效问题，为相关研究和实践提供理论依据和实践指导。其次，本研究将分析影响关联并购绩效的因素和途径，帮助公司更好地开展关联并购的活动。最后，本研究将对于我国市场监管机构的监管制度和政策提出建议，促进市场竞争和扩大市场交易规模。
研究安排
本次研究的时间安排如下：
第1-2周：阅读国内外相关文献和案例，开展理论研究。
第3-6周：收集和整理国内上市公司关联并购的数据，筛选样本，备案说明。
第7-8周：设计实证研究模型，建立关联并购影响公司绩效的研究框架。
第9-10周：数据处理和贝叶斯回归模型分析，研究结果初步呈现。
第11-12周：深入分析实证研究结果，总结分析影响并购绩效的因素和途径；并提出对于我国市场监管机构的建议和政策建议，为市场的健康发展作出贡献。
研究成果
本次研究将以学术论文的形式进行呈现，主要内容包括：
1.关联并购对于公司绩效的影响实证研究；
2.关联并购过程中的关键因素和存在的问题；
3.对于我国市场监管机构的政策和法规建议。