我国上市公司信息披露违规预警模型的缺陷及修正

被引：6

作者：

李政 ^{[1
]}

张文修 ^{[1
]}

钟永红 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安交通大学经济与金融学院

[2] 华南理工大学经济与贸易学院

来源：

当代经济科学 | 2006年 / 02期

关键词：

上市公司; 信息披露; 多变精度粗糙集; 预警;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

样本资料和实证方法选取是否科学,直接关系到实证结果的正确性。本文从时间窗、样本配比、变量与模型选取等方面分析在研究上市公司信息披露违规中常见的缺陷,并提出相应的改进方法。在此基础上,采取粗糙集模型,以深沪767家上市公司为建模样本,以116家上市公司为检验样本构建上市公司信息披露违规预警模型。结果显示,在建模样本中,粗糙集模型以97.8%的精度正确识别正常上市公司,以66%的精度正确识别违规上市公司。在检验样本中,粗糙集模型以98.1%的精度正确识别正常上市公司,以68%的精度正确识别违规上市公司。

引用

页码：104 / 109+128 +128

页数：7

共 6 条

[1] 掏空、支持与并购重组——来自我国上市公司的经验证据 [J].