【摘 要】
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会计信息失真问题已经严重影响了正常的经济运行秩序,动摇了市场运行的诚信基础。国内外许多学者对会计信息失真的动机、表现及治理等都做过大量理论研究;也有学者建立数学模
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会计信息失真问题已经严重影响了正常的经济运行秩序,动摇了市场运行的诚信基础。国内外许多学者对会计信息失真的动机、表现及治理等都做过大量理论研究;也有学者建立数学模型对会计信息失真进行定量分析研究,通过大量的数据整理、分析与回归学习会计信息失真公司的特征并对其进行智能识别和预测,并且这方面的研究也取得了很多成果,对会计信息失真的防范作出了巨大的贡献。本文借鉴中外研究成果,将数据挖掘技术—分类回归树算法(CART)应用到中国上市公司会计信息失真识别研究中来,并分别建立了上市公司会计信息失真识别的分类回归树模型、多元线性判别分析模型和Logistic模型,对三个模型的数据要求、识别能力等方面做了比较研究。实证发现本文所建立三个模型均对中国上市公司会计信息失真具有较高的识别预测能力,尤其分类回归树模型更胜一筹;实证研究中还发现企业的留存收益与总资产比为2%时是区分会计信息失真企业与会计信息真实企业的一个非常重要的分割点,作者利用2000-2007年所有可获得的中国上市公司数据进行检验,结论稳健且具有广泛的适用性。本文共分四章对会计信息失真进行识别研究,前两章提出了文章选题背景,综述了国内外研究成果及动态,探讨了会计信息失真产生的理论基础,阐述了会计信息的质量特征及会计信息失真的表现,总结并界定了会计信息失真的概念,为后文实证研究奠定理论方面的基础。后两章是文章的实证研究部分,该部分选取了用于实证研究的样本和财务变量,介绍了三个会计信息失真识别的定量研究模型,并分别建立了中国上市公司会计信息信息失真识别的定量识别模型。最后为全文的结论和下一步研究建议。
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