ZIBS 2023夏季金融硕士学位论文答辩安排
2023.05.25
答辩委员会 | 文武(主席)、王雁茜、周闻宇 | |
答辩时间 | 2023年5月31日(周三)9:00 | |
答辩地点 | ZIBS大楼218/220教室 | |
答辩顺序 | ||
顺序 | 姓名 | 论文题目 |
1 | 吴晓煌 | 金融发展、劳动力工资及人口流动——基于一般均衡的分析 |
2 | 温城 | 基于机器学习的可转债定价研究 |
3 | 余方韦 | 大股东参与定向增发的影响因素及公司业绩的研究 |
4 | 肖雁 | 基于机器学习的商业银行个人客户信用风险研究 |
5 | 张环宇 | 数字普惠金融对农村居民收入的影响——农村电商视角 |
6 | 蒋昊洋 | 大股东股权质押对盈余管理的影响——基于债务违约风险的中介效应检验 |
7 | 沈学昂 | 独立董事监督能力对债务融资成本的影响研究 |
8 | 江雪 | 我国养老保险基金持股对上市公司ESG绩效的影响 |
9 | 邓伟辰 | “双循环”视角下我国城市群金融资源配置效率研究 |
答辩委员会 | 文武(主席)、王雁茜、周闻宇 | |
答辩时间 | 2023年5月31日(周三)13:30 | |
答辩地点 | ZIBS大楼218/220教室 | |
答辩顺序 | ||
顺序 | 姓名 | 论文题目 |
1 | 应振康 | 网络地位、客户集中度与商业信用供给 |
2 | 刘晓萌 | 异质机构投资者持股对企业投资效率的影响研究: 融资约束视角 |
3 | 赵芸曦 | 高铁开通对证券分析师预测精度的影响——基于信息成本的中介效应 |
4 | 彭昱翔 | 我国影子银行、金融稳定性和货币政策的关系研究 |
5 | 黄茵 | 金融科技发展对城市产业结构优化的影响研究——资金配置效率视角 |
6 | 张月静 | ESG水平对我国上市公司成长性影响的实证研究 |
7 | 杨航 | 股权激励对我国上市公司并购决策及其长短期绩效的影响研究 |
8 | 高巍 | ESG表现对我国企业融资成本的影响研究 |
9 | 罗政 | 注册制背景下创业板IPO信息披露与股价同步性研究——基于审核问询与招股说明书的文本挖掘 |
10 | 张村璇子 | 机构投资者持股、主营业务绩效和企业金融化 |
11 | 孙彤欣 | 经济政策不确定性、企业债务结构与市场摩擦-以A股上市公司为例 |
12 | 陈一枫 | 在机器学习框架下盈余信息质量对债券违约影响的实证研究 |
答辩委员会 | 罗德明(主席)、王化、陆嘉骏、邵辉 | |
答辩时间 | 2023年5月31日(周三)9:00 | |
答辩地点 | ZIBS大楼222/224教室 | |
答辩顺序 | ||
顺序 | 姓名 | 论文题目 |
1 | 上官光委 | 企业金融化与企业可持续增长能力 |
2 | 唐佳瑶 | ESG评级与企业价值——基于市场关注度的视角 |
3 | 陈胜男 | 股价异常波动对企业创新的影响研究 ——来自A股市场的证据 |
4 | 黄浩东 | 公司信息披露质量与投资者过度交易 |
5 | 陈俏妤 | 数字金融发展对我国区域性商业银行收益与风险的影响研究 |
6 | 顾正浩 | 数字金融对家庭资产配置影响的区域差异研究 |
7 | 吴雨芯 | 投资者实地调研对企业ESG评级的影响 |
8 | 陈露 | 可转债融资与上市公司绩效的研究 |
9 | 唐雅静 | 机构投资者对股价崩盘风险的影响分析 |
答辩委员会 | 罗德明(主席)、王化、陆嘉骏、邵辉 | ||
答辩时间 | 2023年5月31日(周三)13:30 | ||
答辩地点 | ZIBS大楼222/224教室 | ||
答辩顺序 | |||
顺序 | 姓名 | 论文题目 | |
1 | 黄与鸷 | 我国上市公司股票回购的市场效应研究——来自A股市场的证据 | |
2 | 彭家瑞 | 运用机器学习模型的公司财务风险研究—基于公司治理视角 | |
3 | 庄远青 | 控股股东股权质押对企业创新的影响研究 | |
4 | 张玲莉 | 陆港股市互通与股价同步性——来自香港股市的证据 | |
5 | 曾梓柯 | 影子银行对房地产价格影响的区域异质性研究 | |
6 | 邹晨雨 | 数字金融发展对我国商业银行风险承担的影响研究 | |
7 | 许杰明 | 可转债上市首日定价研究 | |
8 | 李万发 | 数字金融对我国城市高质量发展的影响——基于我国五大城市群的数据 | |
9 | 杨平梁 | 我国 A 股有色金属行业上市公司并购绩效实证研究 | |
10 | 王悦宜 | 绿色信贷政策对企业全要素生产率的影响 | |
11 | NATTAPONG KIATMONGKOLLERT | 泰国X一代和千禧一代手机银行的使用意愿研究 Mobile banking adoption in Thailand: Perceptions of Millennials and Gen X |
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12 | SAMUEL IVASKA | 利用机器学习模型进行NFT价格评估 NFT Price Appraisal through the utilization of Machine Learning Models |
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13 | LEON NIKOLAI REICHERT | IPO错误定价--法兰克福、香港和上海的决定因素和经验证据 IPO mispricing - determinants and empirical evidence from Frankfurt, Hong Kong and Shanghai |