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- All Subjects: Business Administration
- Genre: Academic theses
- Creators: Li, Feng
- Creators: Zhu, Qigui
- Member of: ASU Electronic Theses and Dissertations
Description
This study investigates how well prominent behavioral theories from social psychology explain green purchasing behavior (GPB). I assess three prominent theories in terms of their suitability for GPB research, their attractiveness to GPB empiricists, and the strength of their empirical evidence when applied to GPB. First, a qualitative assessment of the Theory of Planned Behavior (TPB), Norm Activation Theory (NAT), and Value-Belief-Norm Theory (VBN) is conducted to evaluate a) how well the phenomenon and concepts in each theory match the characteristics of pro-environmental behavior and b) how well the assumptions made in each theory match common assumptions made in purchasing theory. Second, a quantitative assessment of these three theories is conducted in which r2 values and methodological parameters (e.g., sample size) are collected from a sample of 21 empirical studies on GPB to evaluate the accuracy and generalize-ability of empirical evidence. In the qualitative assessment, the results show each theory has its advantages and disadvantages. The results also provide a theoretically-grounded roadmap for modifying each theory to be more suitable for GPB research. In the quantitative assessment, the TPB outperforms the other two theories in every aspect taken into consideration. It proves to 1) create the most accurate models 2) be supported by the most generalize-able empirical evidence and 3) be the most attractive theory to empiricists. Although the TPB establishes itself as the best foundational theory for an empiricist to start from, it's clear that a more comprehensive model is needed to achieve consistent results and improve our understanding of GPB. NAT and the Theory of Interpersonal Behavior (TIB) offer pathways to extend the TPB. The TIB seems particularly apt for this endeavor, while VBN does not appear to have much to offer. Overall, the TPB has already proven to hold a relatively high predictive value. But with the state of ecosystem services continuing to decline on a global scale, it's important for models of GPB to become more accurate and reliable. Better models have the capacity to help marketing professionals, product developers, and policy makers develop strategies for encouraging consumers to buy green products.
ContributorsRedd, Thomas Christopher (Author) / Dooley, Kevin (Thesis advisor) / Basile, George (Committee member) / Darnall, Nicole (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2012
Description汽车行业属于国家支柱型产业，创造了高额的产值，增加了就业岗位。随着汽车生产行业竞争日趋激烈的趋势影响，汽车经销商在未来会出现明显的分化，并且逐步向头部集中。基于这样的行业背景，本项研究开展汽车经销商整体经营和盈利能力等方面的详细深入分析，即系统整合汽车经销商业务运营层面和财务层面数据，结合统计研究方法，对经销商盈利能力进行系统且详实归因分析，从而试别驱动盈利能力的关键业务要素。其研究成果能够完善对行业发展规律和经营模式系统性理解，从而进一步指导该领域的相关业务实践，提高经销商整体经营业绩。本课题通过四个阶段来开展经销商整体经营与盈利归因的相关研究。首先，本课题梳理了中国汽车消费行业发展的历史，同时阐述样本期内（2018-2020年）国内宏观经济和汽车消费市场的特征进行，并介绍X品牌汽车经销商的地理分布、资质和业绩评级体系、自身经营特征以及汽车生产商对经销商扶持政策等方面。在第二阶段，本课题聚焦研究假设、模型与方法，通过对X品牌汽车经销商的业务结构和运营管理开展分析，并逐步识别影响经销商盈利的关键指标变量，并提出研究假设和相关模型（即时间序列模型和面板回归模型）。在第三阶段，本课题首先开展经销商相关信息整体性统计分析，获得关键业务指标在样本期内动态特征，并结合时间序列回归模型探讨各项业务指标对经销商整体盈利能力的影响程度。在第四阶段，本课题采用（个体）固定效应的面板回归模型来研究不同组别（控制）条件下经销商盈利能力的影响因素以及其盈利能力对这些因素的敏感程度，从而更深入和全面地揭示影响经销商盈利能力的潜在因素。
基于上述四阶段的研究结果，本研究进一步就提升经销商盈利能力展开讨论，并提出相应对策。本课题相关结论仅从X品牌汽车经销商经营和财务数据进行定性和定量分析获得，但衷心希望本研究的成果能够对汽车经销商改善经营业务方面能起到实践上的借鉴和指导意义。
ContributorsPan, Guangxiong (Author) / Shen, Wei (Thesis advisor) / Wu, Fei (Thesis advisor) / Zhu, Qigui (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2022
Description房地产上市公司业绩的好坏，不仅仅对证券市场产生很深的影响，也关联中国的金融、经济、以及社会稳定。房地产资金需求大，更多是依靠贷款。财务杠杆是双刃剑，一方面给企业带来更高的效益，另一方面也带来更多的风险，导致绩效的下降。以往国内外学者对房地产资本结构与企业绩效之间关系研究较多，本文考虑到房地产行业会计核算的特殊性以及有息负债自身特点，结合目前国家对房地产“三条红线”的调控，在对房地产企业有息负债结构和绩效现状分析基础上，拟以2009年-2019年我国A股房地产上市公司作为研究对象，研究房地产公司有息负债结构与企业绩效之间的关系。提出并验证了7个假设：我国房地产上市公司净负债率与经营绩效呈倒U形相关关系；有息负债短期借债比与经营绩效呈倒U形相关关系；有息负债长期借债比与经营绩效呈倒U形相关关系；银行贷款占比与经营绩效呈倒U形相关关系；上市非国有房地产企业的净负债率对经营绩效的倒U形关系比国有企业更显著；严格的土地政策下，上市房地产企业的净负债率对经营绩效的倒U形关系比从宽的土地政策下更显著；严格的货币政策下，上市房地产企业的净负债率对经营绩效的倒U形关系比从宽的货币政策下更显著。本文建立模型进行基本回归，然后进行了稳健性检验，再进一步计算出极值点，寻找最优的有息负债结构。最后结合房地产行业未来趋势，研究通过哪些途径优化企业有息负债结构，并提出了需要进一步解决的问题，为后续研究指明了方向。
ContributorsChen, Min (Author) / Zhu, David (Thesis advisor) / Li, Feng (Thesis advisor) / Cheng, Shijun (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2022
Description应收账款（Accounts Receivable）是企业在正常的经营过程中因销售商品、产品、提供劳务等业务，应向购买单位收取的款项，包括应由购买单位或接受劳务单位负担的税金、代购买方垫付的各种运杂费等。国内的工业制造业，由于产能过剩带来的产需不平衡、市场信誉危机带来的市场不规范以及历史供给关系等诸多问题的影响，形成了以买方市场为主的供需结构关系。企业为了提高资金周转效率、增大市场占有率，往往会选择以信用赊销为主的结算方式，造成应收账款激增。但是，应收账款的激增在提高企业账面利润、降低存货储备的同时，也无形中减少了企业的现金流量，造成企业真实盈利能力下降、偿还债务能力减弱、资金周转效率降低，加大企业经营风险。所以，如何有效管理应收账款，从而增加企业竞争力是每个企业发展过程中的重要课题。应收账款的管理不仅要在形成应收账款之后加大催收力度，形成多种多样、真实有效的回款方式，同时也要在合同签订、执行过程中加强风险管理力度。应收账款的信用风险管理已经成为现代企业管理中不可或缺的一部分。分析卧龙公司应收账款的成因与管理可以发现，赊销形成的应收账款占据极高比例，卧龙公司对于赊销管理缺乏有效的组织结构与保障体系，本研究从销售合同、客户特征属性、客户财务数据角度出发，研究合同条款、客户特征属性、客户财务数据与应收账款是否逾期的关系。研究发现，应收账款逾期的客户，每年的逾期原因都不一样，但是影响逾期的显性因素是很少的，这与电机行业作为传统制造业，受宏观经济周期影响相关，行业形势每年都面临较大的变化，但是另一方面，影响逾期的因素相对少意味着其实还是有办法找到主要原因的，只要可以提前预判出主要因素，并有针对性的采取预防措施，可以一定程度上缓解应收账款逾期的问题。从整体的逾期与否预测的逻辑回归模型看，无论使用单变量筛选的logistic回归模型，还是使用层次分析法确定的logistic回归模型，分类正确率都可以达到70%以上，使用本研究中提炼出来的变量，在历史数据中，模拟预测过程的效果很好，为解决应收账款逾期问题提供了有力的辅助工具，而且，层次分析法充分采纳了团队管理公司多年的经验，变量最后控制在15个以内，能实现与50多个变量类似的效果，甚至更佳，降价了模型维护的经济成本、实际使用的难度，也客观上给带领团队进行尝试提供了信心。本文研究成果可以辅助卧龙集团管理应收账款，为控制风险提供指导，具有一定的实践价值。
ContributorsPang, Xinyuan (Author) / Pei, Ker-Wei (Thesis advisor) / Chang, Chun (Thesis advisor) / Zhu, Qigui (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2022
Description随着市场环境的日趋激烈，并购已经成为了一种扩大自身规模，增强核心竞争力，实现战略发展目标的重要方式，近年来我国企业之间的并购活动不断增多，形式也逐渐多样，无论是采用横向或纵向，还是多元化的并购，其最终目的都是通过有效的并购行为推动企业快速发展。但由于并购活动十分复杂，一直以来理论界和实务界都关心这样一个问题：企业进行并购究竟是出于何种考虑？最自然的回答便是纷繁复杂的并购活动背后企业真实的并购动机是出于企业自身价值提升：从宏观上讲，公司并购是对社会资源在配置，表现为产业结构升级换代：从微观的公司个体角度讲，建立一个现代企业要求有两个完全不同的机制，即经营管理战略机制和公司交易战略机制，而上市公司的并购行为会促使其经营机制等发生改变。尽管并购这种形式已经被企业家们运用的十分熟练，但由于每个企业所处的市场环境、并购的过程、采用的手段等都有所不同，每一次并购行为都有其自身的特点，对于一些较为典型的并购案例其并购经验值得其他的企业进行参考。
本文采用案例分析的模式，首先阐述了并购和品牌价值的概念，并介绍了市场上常见的并购类型以及并购的内部动因和外部动因。通过研究过往案例梳理出品牌价值的影响因素以及并购对品牌认知度的影响。
其次，以美年健康并购慈铭体检为例，介绍了美年健康和慈铭体检的基本情况，梳理了美年健康并购慈铭体检的整个过程，对美年健康并购慈铭体检所处的历史时期以及并购动因进行分析。 随后，通过财务指标研究法对美年健康并购前后的绩效变化进行分析，主要通过并购前后的市场占有率、盈利能力、运营能力和成长能力四个方面的变化来入手；然后通过分析2014年-2019年美年健康EVA值的变化来分析并购前后美年健康企业价值是否实现增长。接着，通过问卷调查形式来分析消费者对于美年健康的体检业务、体检服务以及并购情况的认知情况，以此来分析消费者眼中美年健康的品牌价值在并购前后的变化。同时通过托宾Q理论来间接评价美年健康并购前后品牌价值变化。
最后，本文对美年健康并购慈铭体检这一案例做出总结。根据研究案例自身情况，分析美年健康并购慈铭体检的成功之处，归纳出其中值得借鉴的地方。有助于为其他中国拟通过并购实现品牌价值飞跃的企业提供参考。
ContributorsMiao, Hong (Author) / Pei, Ker-Wei (Thesis advisor) / Chiu, Tzu-Kuan (Thesis advisor) / Zhu, Qigui (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2023
Description作为世界工程机械发展的重要市场，中国本土培育了多个优秀的国际工程机械品牌。根据2020年KHL group发布的全球50强工程机械企业榜单，中资品牌代表性企业如三一重工、徐工机械跻身前5强，这是自2013年以来首次有中资品牌回归前5强，可见中国工程机械企业在世界范围内的影响力近年来大大提升。工程机械产品作为大宗商品，具有价值高、投资回报周期长的特点，因此其交易方式也与一般商品存在着明显的差异，以分期、融资、按揭等为主要交易形式的信用销售在工程机械产品交易中占据着重要的地位。采用信用销售，减少客户资金压力，扩大客户覆盖面，更有利于和客户建立长期互信的合作关系。尤其是在当下，当各主流品牌在产品质量、营销服务方面无法拉开明显差距的时候，信用销售的应用成为打造市场竞争力的重要组成部分。由此，对信用销售风险的管理不可避免地成为了各大工程机械企业普遍面临的课题。
一方面国内传统信用销售风险管理建立在征信系统信息和历史资信的基础上，存在着信息更新不及时、不全面的缺憾，无法对潜在的风险进行动态的评估和把控，对于成本高昂的工程机械产品而言，如果无法较为精准地预测到客户风险、及时采取预防性举措，其经营活动将会受到严重的制约；另一方面，当下工程机械企业积极开展国际化业务，然而国际市场信息不对称现象更加严重，这对企业国际化过程中的信用销售管理提出了严峻挑战。
本文拟借助现代化物联网技术，使用机器历史数据来对事中风险进行综合性评估，以期实现对信用销售风险的积极管理。三一重工易维讯系统、徐工汉云信息平台、中联重科云谷工业互联网平台ZValley OS均是工程机械物联网技术的积极实践，因此，研究物联网技术在工程机械企业信用销售风险管理中的应用，对行业的发展具有很强的实际意义。
本文以国内工程机械代表性企业A公司为研究对象，从交易双方的内外部风险出发，结合宏观层面，客户层面以及物联网维度信息构造风控模型，进一步探究信用销售风险大小背后的原因，借助机器学习技术，构建逾期预测模型，实时预测客户风险，并依照模型结果采取针对性的预防措施和对应策略，为工程机械行业在如何应用物联网技术提升客户信用销售风险管理提供了良好借鉴。
ContributorsLi, Qin (Author) / Zhu, David (Thesis advisor) / Li, Feng (Thesis advisor) / Sun, Tianshu (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2023
Description本论文主要探讨特色小镇客户居住满意度的影响因素，及提升客户满意度的建议，以CL特色小镇为例，通过理论与实践相结合的方法，利用有序回归模型，探讨CL小镇中影响客户满意度的因素是哪些。在本文的初步研究中，发现：客户对特色小镇的总体满意度水平为3.38，其中对小镇户型布局、空间使用率、居住舒适、环境卫生的满意度达到4.0以上属于非常满意的范畴；且对居住内容期望重要性较高，重要性平均值为 3.70，由此可见客户对所有项目都认为重要性程度较高，其中得分最高的项目为小镇距离行政中心的距离，最低项目为民宿、酒店。
在进一步的回归分析中，发现客户基本特征中的年龄、职业、家庭年收入等；以及客户感受到的内容满意度因素中的特色小镇所在区位、交通便利程度、物业服务等对客户居住满意度有显著正向影响。通过比较分析，发现客户基本特征对于特色小镇客户居住满意度的总体影响大于客户感受到的内容满意度因素。
通过IPA分析，我们发现企业在资源配置中需要做出适当调整，对于小镇的优势区，应在后续运营管理过程中投入更多的关注：小镇周边道路设施情况；建筑布局；小镇公共活动空间包括广场、道路等；景观环境；户型布局：空间使用率、居住舒适度等。对于小镇的重点改进范围应引起高度重视，因为这些因素体现了客户最为重视的需求，如果得不到满足的话则会带来负面的不良影响。所以，为避免此类因素拉低整体满意度，管理者需要尽可能的改进并维持此类绩效因素，该区域的特征为重要性高满意度低。指标包括：小镇距离行政中心的距离；高速；地铁/轻轨；施工质量；儿童乐园；医疗门诊配套；康复理疗；居民素质。通过对细分客户进行IPA分析，发现不同客群对小镇资源的感知程度不一样。因此，在后续小镇的运营中，不仅要关注企业资源配置，小镇内容建设，也需进一步对客户进行甄别。
最后，结合本文实证分析，从政府与企业角度提出改进建议，以期对后续特色小镇客户居住满意度的提升有所帮助。
ContributorsWu, Chen (Author) / Shen, Wei (Thesis advisor) / Wu, Fei (Thesis advisor) / Zhu, Qigui (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2023
Description自2020年起，中国大陆地区公司在《财富》世界500强排行榜中实现了历史性跨越，在数量上第一次超过美国，2021年中美公司数量差距次拉大。但是，与美国相比，中国企业仍存在较大差距，呈现出“多而不强”、单家企业营收规模偏低、成本偏高、盈利水平较差的特点。加上2020年新冠疫情爆发引发的供应链中断和经济下滑，给企业带来更多的挑战。企业纷纷通过数字化转型来保障供给、有效管理采购成本、提升供应商绩效、优化库存水平、降低供应链风险、提升供应链韧性和敏态。通过数字化赋能的供应链管理已经成为中国企业持续稳健地拓展业务、减缓营收和利润下滑、优化成本结构、提升企业盈利水平的核心能力。本论文围绕基于管理软件为主的数字化能力，分析不同国家的财富500强企业在管理软件应用规模、应用经验和创新经验上的差异对于企业整体绩效以及供应链绩效的影响，并研究新冠疫情下数字化经验给企业绩效带来的协调效应。我们的研究结果发现，基于管理软件应用和创新的数字化能力，对于企业绩效有显著影响。中外企业差异，对于基于管理软件应用和创新的数字化能力与供应链绩效之间的影响，存在一定的调节作用。而新冠疫情，对于企业绩效本身的影响，以及基于管理软件应用和创新的数字化能力与企业绩效之间的影响，却不存在任何的调节作用。本文的创新之处在于，之前所有与供应链绩效和竞争力相关的研究，主要集中在技术应用、组织形态、管理模式、生态建设等定性研究以及在基于业务流程的评价指标研究上，都没有深入到供应链相关的具体管理软件维度，也没有将其经验/规模和创新的投入进行量化。本次研究通过对财富500强企业第一手资料的收集、整理与分析，给了我们一个通过时间序列和软件统计显微镜来剖析中外500强企业数字化能力的机会，带来了两个创新：第一通过实证方式来定义与供应链相关的数字化能力，并落实到具体的管理软件；第二是通过综合研究500强的一手资料和公开数据进行论证，并进行中外对比。
ContributorsCai, Hongliang (Author) / Rui, Yin (Thesis advisor) / Li, Feng (Thesis advisor) / Shao, Benjamin (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2023
Description2020年的疫情导致全球多数经济体进行史无前例的货币超发，美国的货币超发水平甚至超过二战时期，货币总量快速上升推升资产价格，比特币成为大类资产中的领跑者，越来越受到市场的关注和重视，作为新生事物，全球监管机构对比特币普遍持谨慎态度，主流金融机构虽然对比特币有所关注，但是研究并不深入。本文通过研究加入比特币的资产配置模型投资效果，以及比特币给投资组合带来的边际变化，全面说明比特币在资产配置中的作用，并以一个常见的基础配置模型为出发点，讨论不同参数取值下，资产配置结果的差异，并从统计学角度总结出收益及风险角度的一般化特征。其次，对比特币的金融特性从宏观因素、自回归趋势、格兰杰因果检验等多个角度进行分析，解析比特币的特性。研究发现，比特币具有高风险高收益特征，且其风险收益比优于其它主流金融主权定价锚资产，加入比特币后，组合的收益增益非常明显。且无论投资者怎么选择起始时间、采取何种方式预测收益及风险，在多长时间范围内进行再平衡，投资组合均有80%以上的概率实现收益提升，且收益提升幅度大于风险提升幅度。从最优投资点推广到一般化的投资有效前沿上，以上结论依然成立，且评估投资有效前沿时，重复随机抽样后，投资组合夏普率提升的概率亦达到71%以上。更进一步，为规避收益预测参数不稳定对投资结果的影响，改进收益预测方式，基于波动率大小压缩预测收益后，预测结果能抵御资产短期扰动带来的影响。最后，笔者从比特币的自相关性、格兰杰因果检验与宏观因素影响角度研究了比特币资产的特性，发现比特币具有极强的价格趋势，且资产配置中，其价格趋势是提升组合夏普率的主要贡献来源。在采用工业增加值（IAV）、M2解释比特币的价格变化时，发现比特币与宏观因子之间的关系并不显著，且比特币与其他资产收益的绝大多数格兰杰因果关系检验结果不显著，这说明比特币价格变化受自身特性的影响更大，但是当剔除比特币的极端收益时，比特币与宏观因素之间的相关关系变得局部显著。本文是典型的实践型论文，具有非常强的实战指导价值，可以为资产配置实践者提供借鉴。
ContributorsYun, Zhijie (Author) / Huang, Xiaochuan (Thesis advisor) / Li, Feng (Thesis advisor) / Zhu, Ning (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2023
Description
Institutional on-site visit can reflect the focus of institutional investors in a timely manner. This article starts with the short-term and long-term impacts of institutional on-site visit, using abnormal return models and factor model to study the value of institutional on-site visit. It is found that institutional on-site visit has certain information value in the short term, but the abnormal return is not large, and long-term abnormal returns are not obvious. Further information processing is needed in conjunction with other information to find effective investment methods. Research has found that: (1) The results of the CAPM model show that cumulative abnormal returns are significantly different from 0 during the impact window period, and the t-values are very high. The abnormal returns of the Fama French model are only significant within the two intervals of [T0-1, T0+1] and [T0+1, T0+5], indicating a certain level of significant abnormal returns within the week after the event announcement date. However, the average daily abnormal return within the interval is less than 1%, indicating that the abnormal returns are not significant. (2) During the financial reporting period, the abnormal returns were significantly negative in the 5 trading days before the research, while the abnormal returns were significantly positive in the 5 trading days after the on-site visit. On the survey day, the abnormal returns were not significant. In the non financial reporting period, the sample size accounted for 28.11%. Although abnormal returns were positive before and after the survey, their impact during the time window was not significant. (3) There were significant negative abnormal returnsii
before the survey, while there were significant positive returns after the survey. (4) Institutional on-site visit cannot predict excess returns for individual stocks, and this effect is valid within 3 months, 6 months, and 1 year.
ContributorsYan, Zhao (Author) / Chen, Pei-Yu (Thesis advisor) / Li, Feng (Thesis advisor) / Sun, Jianfei (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2024