【摘 要】
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改革开放以来，随着我国资本市场的快速发展，相应的退市机制也在不断地改革变化，但仍然存在着退市标准宽松、“严进宽出”的现象。因此亟需建立一套更为全面和动态的退市指标体系和健全的退市配套制度来保证上市公司的整体质量，也亟需研究退市风险评估的预警模型，以完善退市机制，保护投资者利益。 本文就我国退市制度的发展变迁史进行了总结和梳理，在此基础上，对影响我国上市公司退市风险的因素进行了定性分析，认为经营规
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改革开放以来，随着我国资本市场的快速发展，相应的退市机制也在不断地改革变化，但仍然存在着退市标准宽松、“严进宽出”的现象。因此亟需建立一套更为全面和动态的退市指标体系和健全的退市配套制度来保证上市公司的整体质量，也亟需研究退市风险评估的预警模型，以完善退市机制，保护投资者利益。
本文就我国退市制度的发展变迁史进行了总结和梳理，在此基础上，对影响我国上市公司退市风险的因素进行了定性分析，认为经营规模、盈利能力、成长能力等财务指标和股权比例、公司属性、所处行业等非财务指标和上市公司的退市风险存在着相关性。然后本文对常用的风险识别模型进行了原理介绍、适用性分析和优劣势解读，为实证分析部分奠定基础。
在实证部分中，本文利用近三年被风险警示特别处理的106家上市公司和其匹配公司构造了三个单一模型和三个混合模型。根据建模结果，本文认为logistic回归模型和决策树模型在退市风险评估领域表现良好，具有较高的预测精度和可解释性，而神经网络模型则在牺牲可解释性的基础上较大地提高了预测精度，适合在批量预测风险的场景使用，混合模型中串联式建模存在重要变量被挤压的问题，建模意义较小，并联式建模则可以结合单一模型的优势，具有研究前景。
此外，本文存在着样本选择过少，建模所选取的变量指标不够全面的问题，有待进一步提高。
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