预警,基于上市公司信息披露违规预警模型实证探讨写作策略

：信息披露是提高证券市场资源配置功能的。以1996年的信息披露违规事件为探讨,实证浅析了信息披露违规事件被监管机构公告后的市场反应,统计了违规公司的行业、规模、财务情况,并运用Logistic回归浅析模型,以违规公司的财务指标、公司治理指标为变量,构建了信息披露违规预警模型。实证探讨结果,在信息披露违规公告日的附近,捕捉到的负超额收益。以违规事件公告日为第0日,对于样本,在[‐2,2]区间内CAR为‐0.36%。将违规事件按年划分统计,1996‐2001年在[‐2,1]区间内CAR为政治论文‐0.51%;2002‐2004年在[‐1,2]区间内CAR为‐0.59%;2005‐2006年在[‐2,4]区间内CAR约为‐0.52%;2007‐2011年在[‐2,0]内CAR为‐0.38%。按处理信息披露的监管机构分,被证监会处理的公司在[‐1,2]区间内CAR为‐0.34%;被上交所处理的公司在违规事件公布日期附近CAR为正;被深交所处理公司在[‐2,2]区间内CAR为‐1.16%。对违规事件统计性浅析,2005年年信息披露违规数量逐渐稳定,违规公司占比降低。371家违规公司中,房地产行业、综合类行业、农、林、牧、渔行业信息披露违规公司占比最高,并推断多业务公司可能更发生信息披露违规。违规公司的盈利能力较差,偿债能力不强,经营效率低下,资产负债率高,公司成长性也。在国内外学者探讨的上,以财务指标与公司治理指标预警模型备选变量,并用逐步Logistic回归筛选出与违规情况最的总资产酬劳率、速动比率、资产负债率、大股东持股比例、董事会次数、审计意见等6个指标预警模教学论文型的指标。回归浅析,模型对于违规公司判别正确率约为70%,对于正常公司判别正确率约为76.5%,正确率73.3%。模型变量中,总资产酬劳率即盈利能力,大股东持股比例即制约与信息披露违规的可能性负;资产负债率,董事会次数与信息披露违规的可能性正;会计师事务所出具非标准审计意见报告,且不合规越高,则信息披露违规的可能性就越高。词：信息披露预警模型Logistic回归
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