文献类型：期刊文章

作　　者：杜剑[1] 徐筱彧[1] 杨杨[2]

DU Jian;XU Xiaoyu;YANG Yang(Guizhou University of Finance and Economics,Guiyang,550004,China)

机构地区：[1]贵州财经大学会计学院 [2]贵州财经大学

出　　处：《金融评论》

基　　金：贵州省2021年度哲学社会科学规划重大课题“新形势下贵州经济高质量发展和环境高水平保护的协同性测度及机制创新研究”(项目批准号:21GZZB30)的资助。

年　　份：2023

卷　　号：15

期　　号：3

起止页码：19-46

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI2023_2024、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊

摘　　要：本文采用文本分析和机器学习技术构建了气候风险指标来研究气候风险对权益资本成本的影响。对2007年至2020年的3215家中国A股上市公司样本进行实证分析表明,气候风险会导致企业权益资本成本升高,该结果在一系列稳健性检验下依然成立。机制研究发现,降低信息不对称程度、吸引机构投资者、多元化经营以及使用衍生金融工具可以缓解气候风险对权益资本成本的负面影响。进一步研究发现,转型风险与权益资本成本显著正相关,而物理风险对权益资本成本的影响并不显著;气候风险与权益资本成本的关系在高碳企业与低碳企业中存在显著差异。本文进一步拓展了气候风险经济后果的有关文献,就如何应对气候风险以及缓解其对权益资本成本的负面影响具有重要的实践启示。同时,本文将文本分析和机器学习方法引入气候风险的度量,丰富了气候风险的定量研究。

关 键 词：气候风险 权益资本成本 文本分析 机器学习  

分 类 号：P467[大气科学类] F832.51[金融学类] F275