经典书籍推介基于会计信息的权益定价研

有段时间没推荐书籍啦!

近期,小编在阅读、学习国内为数不多的分析式会计研究著作《基于会计信息的权益定价研究》,极力推荐给大家!同时,向致力于会计基本理论研究的前辈老师们致敬,打Call!

书籍具体信息如下:

程小可.基于会计信息的权益定价研究:线性信息动态过程下的分析.北京大学出版社,.内容简介

分析式会计是当代会计研究的前沿领域之一,但在中国还处于起步状态。本书是中国学者对分析式会计研究进行的初步探索。本书建立了会计信息与权益定价之间的联系,考察了会计信息对经典估值理论的影响,并将剩余估值模型拓展至一般情景,在此基础上,考察了各种估值模型下的盈余反应系数公式及影响因素。全书对分析式会计领域的经典研究进行了拓展和修订,并结合中国新会计准则的颁布、交叉持股、金融风暴等背景考察了权益估值模型的均衡解等问题。

作者简介(历史信息)

程小可,北京交通大学经济管理学院教授、博士生导师、第7届中国会计学会理事、中国注册会计师非执业会员。主要研究领域包括:会计信息与资本市场、盈余质量、公司权益估值、企业会计准则等。近年来在《管理世界》、《会计研究》、《经济理论与经济管理》、《审计研究》、《中国软科学》、《经济学动态》、《中国会计评论》、《经济科学》等刊物上发表学术论文十余篇,出版专著四部以及译著两部,副主编国家级规划教材一部等。目前主持一项国家自然科学基金项目以及一项教育部人文社会科学研究课题,并承担了国家电网公司等中央企业委托的多项重大软课题。曾荣获如下奖励:国务院发展研究中心年度中国发展研究奖学金,年中国会计学会优秀论文二等奖,年中国会计学会优秀论文一等奖,年杨纪琬优秀博士学位论文奖,年中国人民大学优秀博士论文奖以及年海峡两岸会计与管理研讨会优秀论文奖。

目录

第一部分线性信息动态过程下的权益定价基础

第1章引言

第2章线性信息动态过程与公司权益价值

2.1信息的一般结构

2.2线性信息动态经济下的信息预测

2.3线性信息动态过程下的公司权益定价

2.4线性会计估值模型的应用简例

附录2A向量间(互)协方差的定义

附录2B线性信息动态中残差向量的独立性分解

第二部分会计信息对经典估值理论之影响

第3章会计信息、股利政策与权益估值

3.1Lintner()股利理论概述

3.2基于股利政策的价值分析体系的推广

3.3林特纳股利政策假定的修正与公司权益定价

3.4Callen-Morel权益定价模型与改进

3.5广义股利政策与公司权益价值

第4章线性会计信息动态经济下的投资组合选择

4.1投资组合分析导向下的线性信息动态过程设计

4.2基于线性信息动态过程的均值一方差结构

4.3线性信息动态经济中的投资组合选择:一般情形

4.4持有现金情形下投资组合前沿的改进

4.5引入无风险资产的结果

4.6借贷利率不等情形下的前沿组合

4.7奇异协方差矩阵情形下的投资前沿

4.8例题

第5章线性会计信息动态经济下的两基金分离定理与资本资产定价模型

5.1两基金分离定理

5.2无关投资组合

5.3零贝塔资本资产定价模型

5.4Sharpe-Lintner-Mossin的资本资产定价模型

5.5均值保留展型风险回避与cAPM:另一种证明方法

5.6价格形式的cAPM:基于线性信息动态过程的描述

第三部分当代会计估值模型

第6章剩余收益估值理论基础

6.1剩余收益估值模型基础

6.2剩余收益估值模型的一般化

第7章新企业会计准则、公允价值计量与权益定价

7.1制度背景--《企业会计准则()》的发布

7.2新企业会计准则下剩余收益估值的均衡解

7.3利得和损失的价值含义

7.4交叉持股的经济效应

7.5股市泡沫以及金融风暴中的估值异象及其计量问题

第四部分会计基础估值模型与盈余反应系数

第8章盈余反应系数及其在各种过程下的计量

8.1盈余反应系数的定义

8.2盈余时间序列特征

8.3年度盈余的时间序列过程与盈余反应系数的估计

8.4线性信息动态过程下的盈余反应系数

第9章向量AR(p)过程下的权益估值与盈余反应系数

9.1信息向量AR(p)过程的定义

9.2信息向量AR(p)过程下的信息估值公式

9.3信息向量AR(p)过程下的ERc

9.4基于AR(p)过程的普通会计信息估值模型及ERc

9.5基于AR(p)过程的剩余收益估值模型

9.6一个实例

第10章信息非对称经济下的权益估值及盈余反应系数

10.1公司未进行盈余管理情形下的分析

10.2盈余管理情形下的权益估值及盈余反应系数

10.3推广情形下的分析

10.4信息非对称情形下ERc的决定与影响因素

附录10A长时窗未预期回报公式(10-7)的另一种推导方法

参考文献

致谢

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分析式会计研究|品读经典聚焦前沿









































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