經(jīng)濟管理項目實戰(zhàn)
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經(jīng)濟管理
項目實戰(zhàn)
股權(quán)結(jié)構(gòu)與財務靈活性:優(yōu)化企業(yè)現(xiàn)金比率的策略探索
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已報名人數(shù): 9 /12 07月23日開課
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本期項目主題
項目背景
近年來,企業(yè)的股權(quán)結(jié)構(gòu)對其財務決策和財務表現(xiàn)的影響引起了廣泛的關注。股權(quán)結(jié)構(gòu),尤其是第一大股東的持股比例,長期以來被視為影響公司治理和決策的重要因素。財務靈活性則通常被定義為企業(yè)在面對不確定性時迅速調(diào)整其財務政策和戰(zhàn)略的能力,其中現(xiàn)金比率是財務靈活性的一個重要衡量指標。研究表明,高比例的現(xiàn)金持有能夠為企業(yè)提供更好的應對風險和抓住投資機遇的能力。本項目旨在探討股權(quán)結(jié)構(gòu)對企業(yè)財務靈活性產(chǎn)生的作用。這項研究不僅具有重要的理論價值,也為企業(yè)在優(yōu)化股東結(jié)構(gòu)、提升財務韌性方面提供了實踐指導。
項目內(nèi)容
基于上述背景,本項目以代理理論和資源基礎理論為基礎,采用我國A股上市公司2011-2023年的數(shù)據(jù)為研究樣本,構(gòu)建面板回歸模型,定量探討股東控股對企業(yè)資源配置和財務決策的影響,以及不同公司規(guī)模影響股權(quán)結(jié)構(gòu)關于財務靈活性表現(xiàn)的作用機制,以期為企業(yè)調(diào)整股東結(jié)構(gòu),優(yōu)化其財務決策和資源配置能力提供指導建議。
你將收獲
  • 常用量化數(shù)據(jù)處理和建模分析能力
  • 針對專業(yè)領域熱點課題的Python代碼和研究報告
  • 與目標專業(yè)匹配的對口經(jīng)歷
  • 課程與項目證書
適合人群
留學申請
計劃申請經(jīng)濟學/會計學/管理學等相關專業(yè)的同學
豐富簡歷
需要增加經(jīng)管科研經(jīng)歷,實踐完整流程,豐富簡歷的同學
鍛煉技能
想要快速補充經(jīng)濟學、財管基礎知識,并掌握數(shù)據(jù)分析和編程技能的同學
專業(yè)探索
希望了解并體驗業(yè)界常規(guī)作業(yè)模式,提前感知專業(yè)與職業(yè)興趣的同學
為什么要進行經(jīng)濟管理項目實戰(zhàn)?
申請需要
經(jīng)管類專業(yè)的申請非常看重綜合研究能力
錄取偏好實踐應用經(jīng)歷豐富,簡歷飽滿的申請人
競爭中需要硬件與軟件俱佳才有機會脫穎而出
本科積累
本科專業(yè)課程設置的局限,宏觀微結(jié)合的分析技能欠佳
受自身機會與資源的限制,對口高含金量經(jīng)歷缺乏
無法很好匹配專業(yè)對學生數(shù)據(jù)能力的要求,整體競爭力不強
想要通過做項目以提升背景,你是不是也遇到這樣的問題?
資源有限,個性化不足
校內(nèi)的課程設計項目通常在深度、廣度、個性化方面都有不足,難有合適的獨立項目機會
認知有限,項目難定
不確定哪類項目對自己的申請幫助最大,項目主題、所涉技能、后期申請應用都沒有頭緒
毫無經(jīng)驗,流程不熟
缺乏相應指導,自己開展毫無頭緒,不清楚分析步驟、適用方法、研究側(cè)重等
不會編程,學習艱難
編程基礎薄弱,遇到報錯無法解決,查看別人代碼難以領會意圖,學習過程艱難
針對以上常見問題,指南者留學打造經(jīng)濟管理項目實戰(zhàn)
針對經(jīng)濟管理的熱門研究課題,由指導老師帶領學員,
利用多種量化分析方法,借助Python工具,
分析宏觀政策對微觀上市公司行為或決策的影響,實踐實證分析的完整流程,探索各類分析方法的實際應用。
留學申請服務
精準針對留學申請,關鍵技能學習、專業(yè)實踐應用、申請文書呈現(xiàn)、模擬面試準備,四大環(huán)節(jié)全覆蓋
一對一項目推進
一對一答疑指導,與學員共同推進項目,提供項目解讀、數(shù)據(jù)說明、經(jīng)歷應用等講解
細致的配套課程
前期課程覆蓋Python編程基礎、經(jīng)濟管理基礎、常見課題研究方向、科研論文撰寫方法、數(shù)據(jù)預處理、可視化操作、回歸及面板數(shù)據(jù)回歸等內(nèi)容
豐富的案例講解
案例精講貫穿,包括上市公司高管薪酬影響因素分析、美國上市公司投資總額與公司市值關系研究、經(jīng)濟不確定性與企業(yè)創(chuàng)新行為研究、高管持股對企業(yè)創(chuàng)新行為的影響
進度安排
1
學與練:
配套知識與技能補充(3-4周)
  • 基礎與常用方法:金融終端數(shù)據(jù)獲取,數(shù)據(jù)清洗,描述性統(tǒng)計,可視化,顯著性檢驗,相關性,回歸分析
  • 工具學習:Choice,Python,Numpy,Pandas等
  • 案例精講:上市公司高管薪酬影響因素分析、經(jīng)濟不確定性與企業(yè)創(chuàng)新行為研究等
2
測:
工具使用能力測試
3
用:
具體項目實戰(zhàn)與論文報告(2-3周)
  • 針對項目主題,收集經(jīng)濟、公司財務、經(jīng)營行為相關數(shù)據(jù)及信息
  • 利用清洗后的有效數(shù)據(jù),進行指標構(gòu)建和數(shù)據(jù)分析,搭建回歸模型,進行實證研究
  • 完成項目論文報告
負責老師
指南者留學背景提升導師:顧老師
海外名校金融銀行系Research Assist & Teaching Assist
CPA注冊會計師
累計開發(fā)設計背景提升項目50+
擅長方向
金融經(jīng)濟、數(shù)據(jù)科學、人工智能
學員印象
耐心、專業(yè)、負責、高效
輔導理念
讓每位學員挖掘自己最大潛能,拓寬專業(yè)知識深度廣度
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基本意向
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