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以上市公司作为行为主体的股票增发和以控股股东作为行为主体的掏空与支持行为之间是否存在相关关系,是一个值得关注的话题。本文选取2004-2008年间中国民营上市公司作为研究样本,对增发前后上市公司业绩变化、控股股东掏空与支持行为变化以及上市公司业绩变化与控股股东行为变化之间的关系进行分析。研究发现。控股股东的支持与掏空行为和上市公司实施增发行为之间存在着紧密联系.控股股东会倾向于在增发之前运用支持手段促进上市公司增发得以顺利实施.而在增发成功之后倾向于实施掏空行为,并且控股股东的这种支持与掏空行为对上市公司业绩有着显著影响。本文的研究丰富了控股股东掏空和支持行为与上市公司业绩之间关系的文献.并从上市公司增发的角度对掏空与支持行为并存的现象给出了解释。 相似文献
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当前我国上市公司披露的会计信息质量堪忧,防范和调查财务舞弊行为任重而道远.与传统防范企业财务舞弊的独立审计相比,新兴的法务会计通过舞弊调查和诉讼支持这两种手段在审核上市公司财务舞弊方面有其独特的运作优势. 相似文献
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本文介绍基于随机森林算法的AUC-RF指标筛选方法。以224家制造业上市公司为样本,利用AUC-RF方法构建财务预警指标体系。通过实验对比,说明该方法较传统的显著性相关性指标筛选方法具有明显优势,并且该方法能度量出指标的重要程度。 相似文献
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本文通过Johnson模型研究了大股东对上市公司的掏空与支持行为,研究结论认为大股东对上市公司的支持行为并没有显著改善公司主营业务现金流量状况,只是一种账面上财务业绩的支持。 相似文献
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本文通过Johnson模型研究了大股东对上市公司的掏空与支持行为,研究结论认为大股东对上市公司的支持行为并没有显著改善公司主营业务现金流量状况,只是一种账面上财务业绩的支持. 相似文献
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建立全面有效的上市公司绩效评价体系意义重大,传统绩效评价体系存在过于依赖会计信息、没有考虑通货膨胀、较少关注非财务指标等问题。本文拟通过对各传统方法进行分析研究,探讨上市公司绩效评价的新思路.以期为评价上市公司绩效提供参考。 相似文献
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以我国成渝经济区上市公司为研究对象,将模糊方法(Fuzzy Approach)引入支持向量机(Support Vector Machine, SVM),构建了模糊支持向量机(FSVM)模型,并对四种不同核函数下的FSVM进行了性能对比研究,同时,也与传统统计模型和其余人工智能模型进行了性能对比研究。实证结果表明,Gauss径向基核函数下的FSVM模型不仅较线性、多项式和神经元的非线性作用三种核函数下的FSVM模型具有更为优越的预测性能,同时,也显著优于传统统计模型和其余人工智能模型。 相似文献
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通过分析影响上市公司经营绩效评价的相关指标因素,在此基础上构建了上市公司经营绩效评价体系。选取25家酒类上市公司财务报表数据作为数据支持,应用投影寻踪模型对酒类上市公司进行经营绩效评价,得出经营绩效排名。 相似文献
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<正>一、传统配股定价的方法及优缺点配股是我国上市公司再融资的重要手段之一,上市公司通过配股可以从证券市场筹集大量的资金。配股对上市公司乃至整个社会经济的发展起到了不可或缺的作用。 相似文献
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业绩评价一直是理论界和实务界讨论的热门话题,同时EVA是比传统会计指标更能有效反映企业经营业绩的指标。目前国外许多学者已基于EVA对上市公司的业绩评价进行了一系列研究,但在我国对上市公司业绩评价中EVA还未被广泛应用。 相似文献
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房地产业是典型的资金密集型行业,其发展离不开金融的支持。近期,国务院陆续出台一系列货币从紧政策,新"国五条"、房贷限制政策等等,导致房地产企业试图通过银行贷款获取资金支持的难度进一步加大。本文以我国房地产上市公司为研究对象,通过理论和统计方法,以我国房地产上市公司为研究对象,分析出我国房地公司融资存在的问题,并提出相应的优化策略。 相似文献
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文章在建立上市公司总经理离职行为预警指标体系基础上,提出了Logistic和支持向量机(SVM)相结合的上市公司总经理离职行为预警模型。对原始指标数据进行标准化处理,然后通过Logistic回归分析对SVM的输出提供支持信念以修正支持向量机的结果。 相似文献
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并购是资本市场永恒的主题,是优化上市公司资源配置、实现经济结构调整和产业升级的一种常用手段。传统的并购绩效评价方法以单一的财务指标为基础,并不能真正反映并购的实际效果。根据并购的经典理论,并结合我国上市公司的实际情况,并购绩效评价应采用综合评价方法,评价角度应从战略、财务和社会三个层面进行。综合评价方法既能全面反映并购实际的和长期的效果,也能体现我国当前大多数企业的性质和所应承担的责任,这使得并购绩效评价更有针对性和方向性。 相似文献
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针对传统信用风险评价模型只含有一个分类器的缺陷,本文利用AdaBoost组合分类器来对上市公司信用风险进行评价,并与基于支持向量机和神经网络的分类模型进行了效果比较。实证研究表明,组合分类器克服了单一分类器的诸多缺点,预测准确率高于单一分类器。 相似文献