上市公司财务报告信息操纵预警研究

本文建立了上市公司财务报告信息操纵预警模型,通过构建信息群来解决财务报告信息操纵预警研究中的信号指标确定问题,并使用人工神经网络和支持向量机测试其分类准确性。     

支持向量机在财务危机预警中的应用评析

信息技术的迅速发展和世界经济全球化使很多企业面临各种各样的经营困难,最终体现为财务危机。提前对其进行预警以协助企业有效地规避财务危机是十分重要的。随着研究的深入,各种财务危机预警方法逐渐成熟。本文从样本选择、模型建立和预测性能3方面对支持向量机（SVM）在财务危机预警领域的应用进行了评析,认为SVM方法具有强大的分类功能和优良的学习性能,在财务危机预警领域有着广阔的应用前景。     

基于支持向量机模型的财务预警警度分类研究

本文以模式分类理论阐述了财务预警的实质,给出了财务预警指标及量化方法,并应用支持向量机模型对上市公司进行财务预警警度分类,实证表明了支持向量机以多模式分类标识财务预警警度的可行性和实用性。     

我国公司操纵利润的特点及危害

利润操纵一般是指会计主体出于某种动机，利用法规政策的空白或灵活性，甚至违反法规，通过各种手段对企业财务利润或获利能力进行操纵的行为。它不仅包括对损益表中利润数字的控制，还应包括对资产负债表以及财务报告中辅助信息的操纵行为：     

基于FMTSVM的企业财务危机预警研究

财务危机给企业管理人员和广大利益相关者带来巨大负面影响,如何事先识别财务危机发生的征兆,并对管理者进行预警已成为当前财务管理研究的热点.针对目前财务危机预警中存在样本数据不均衡、野值噪声干扰等难题,提出一种基于模糊间隔孪生支持向量机(FMTSVM)的财务危机预警模型,并使用2018—2019年间被证交所ST的66家A股上市企业数据作为财务危机企业样本,综合财务及非财务指标,对模型进行实证研究.结果证明:与目前应用较为广泛的Logistic、支持向量机等预警模型相比,模糊间隔孪生支持向量机在模型预警精度、噪声野值下的抗干扰性、不平衡数据下的稳健性和分行业中的泛化性等方面都有明显优势,具有一定的理论和应用价值.     

公司治理与会计信息视角下上市公司财务危机预瞀研究——理论依据、模型与实证

文章阐述了基于公司治理与会计信息进行财务危机预警的理论依据,从股东、董事会和管理层等三个维度选择了公司治理变量,从偿债、营运、盈利、现金和成长等五方面遴选了会计信息变量;应用非线性支持向量机构建了财务危机预警模型,实证分析表明该模型具有良好的学习和预测能力。     

公司治理与会计信息视角下上市公司财务危机预警研究--理论依据、模型与实证

文章阐述了基于公司治理与会计信息进行财务危机预警的理论依据,从股东、董事会和管理层等三个维度选择了公司治理变量,从偿债、营运、盈利、现金和成长等五方面遴选了会计信息变量;应用非线性支持向量机构建了财务危机预警模型,实证分析表明该模型具有良好的学习和预测能力。     

多分形互联网金融市场的风险预警模型研究

研究目标:提出基于多分形特征的互联网金融市场风险状态的划分方法,构建非平衡数据集的互联网金融风险预警模型。研究方法:采用日收益率和多分形波动率衡量互联网金融风险并划分风险状态,提出一种利用SMOTEENN采样算法与SVM模型相结合的互联网金融风险预警模型,选取中证互联网金融指数进行实证分析。研究发现:SMOTEENN-SVM模型可以显著地提高SVM模型的预测精度,具有优越的预测性能。研究创新:通过日收益率和多分形波动率刻画互联网金融风险状态,并将SMOTEENN采样算法与SVM模型相结合,建立非平衡样本的互联网金融市场风险预警模型。研究价值:为研究互联网金融风险预警提供新的思路,对防范化解互联网金融风险具有重要的现实意义。     

基于支持向量机的鸡蛋供应链中价格预警研究

鸡蛋价格的大幅波动对鸡蛋供应链中生产者、经营者和消费者产生严重的影v向,因此鸡蛋供应链中的价格预警问题亟待研究。支持向量机是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法,能够较好地解决小样本、非线性和局部极小点等问题。文中基于支持向量机方法建立鸡蛋价格预警模型,运用libsvm软件对样本集进行参数寻优、训练和测试。结果表明模型预警结果与实际情况相符,模型可以帮助鸡蛋供应链中的各主体在采购、生产、仓储、销售等方面更好地决策。     

基于上市公司舆情网络的股票信息型操纵识别模型

股票信息型操纵识别是证券监管部门处罚股票违规交易的主要依据,识别准确率是有效打击操纵行为的核心与关键。基于中国证监会2016年查处的股票信息型操纵案件处罚资料与数据,以上市公司舆情与传播媒体为节点构建了公司舆情网络。网络拓扑结构分析结果表明,公司舆情网络节点与连线数量在信息操纵时期明显较多,网络密度明显偏低。基于逐步逻辑回归构建了股票信息操纵识别模型,实证结果表明:网络密度与点度中心势是识别股票是否被实施信息操纵的主要指标,模型样本内检验准确率为87.14%。依此本文提出三点管理建议:监管资源应向主要监控指标倾向分配;根据证券市场环境动态调整识别模型参数;正确认识股票信息操纵双向效应,适度控制其负向作用。     

基于Logistic—SVM的上市公司总经理离职行为预警模型研究

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。     

财务报告可读性与CEO自利

本文从理论层面分析了CEO出于自利动机操纵财务报告可读性的行为。当公司的业绩差、盈余管理空间小、CEO持股比例大、两职合一、法律风险低、CEO声誉低时,CEO会降低年报的可读性。本文还进一步阐明,CEO操纵财务报告可读性的动机在于获取更高的超额薪酬和影响市场估值。     

房地产企业财务风险智能预警研究

近年来我国政府相继出台一系列针对房地产行业的调控政策,使本就对宏观经济环境非常敏感的房地产企业面临巨大的财务风险。为使房地产企业更好的认识自身财务风险,文章运用智能方法———支持向量机方法,结合20家上市房地产公司财务数据对房地产企业的财务风险预警展开研究,取得了很好的效果。为房地产企业财务风险在智能预警领域的研究提供了新思路。     

企业利润操纵手段识别:有效的指标测试

财务报告是投资者了解企业经营状况并做出投资决策的重要依据。但上市公司操纵利润的现象普遍存在,这就要求投资者及其他信息使用者具有识别利润操纵的能力。本文分析了目前企业操纵利润的常用手段,提出了相应的识别财务指标,并对这些财务指标的样本公司平均值差异进行检验。     

上市公司利润操纵方式及治理对策

从当今世界范围看,困扰上市公司质量信号显示的一个主要问题就是利润操纵。随着证券市场的发展,利润操纵日益受到上市公司重视。利润操纵有双重性,它的负面作用远远大于正面作用。显然,它降低了财务报告的信息可靠性,利润操纵的负面效应又势必造成欺诈和取巧,危害资本市场的发展。目前,上市公司盈余管理行为极大的危害了投资者的利益以及证券市场优化资源配置功能的发挥,限制上市公司的利润操纵行为,提高财务信息质量,是一项极其艰巨复杂的系统工程。     

战略性新兴产业上市公司财务风险智能预警研究

本文以中国战略性新兴产业上市公司为研究对象,运用主成分分析(PCA)方法提取出对财务风险具有显著影响的特征指标,以此作为输入变量将粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)、网格搜索法(GS)分别与支持向量机(SVM)相结合构建财务风险预警模型,进而以样本集分类准确率和第一、二类错误率为标准对模型的可靠性进行对比研究。实证结果表明,PCA-PSO-SVM模型具有最为优越的学习能力与泛化推广能力,能够最为准确地预测财务风险,从而为我国监管机构和企业管理层提供可操作性的应用工具与方法。     

基于支持向量机财务预警模型的实证研究

本文结合主成分分析法和支持向量机模型,构建了一种新的上市公司财务困境预警模型,并对我国A股上市公司中80家因为“财务状况异常”而被“ST”的公司进行预测,结果表明效果理想。     

上市公司利润操纵的基本方法

润操纵指企业管理当局凭借会计信息的不对称，通过自身的职业判断来编制财务报告并以此操纵对外财务报告的利润，以实现主体利益最大化的行为。操纵利润是当代西方国家实证会计研究的重点之一，它的发现和提出与上市公司业绩评价紧密相关。在我国，由于上市公司操纵利润行为尚不规范，往往伴随着大量的违规、违法行为，从而导致了会计信息的严重失真并由此造成极大的危害。     

中国证券市场内幕及非内幕交易市场反应的比较研究——基于内幕信息操纵的案例分析

本文首次将证券市场上发生过内幕信息操纵的案例与非内幕信息操纵的股票通过事件研究法进行市场反应的对比分析．实证结果发现两个样本的石CAR^——在1％水平上都显著．内幕信息操纵样本的石CAR^--在公告日前25天就显著异于零．说明内幕信息操纵的普遍性和信息提前泄漏现象非常严重：对比两个样本的CAR^--曲线和均值差异在1％水平下显著．得到目前的内幕交易更多是基于内幕信息的市场操纵和两个样本的市场反应存在着显著差异的结论。     

对上市公司会计利润操纵问题的研究

本文首先提出利润操纵的概念,认为利润操纵是通过违反现有的公认会计准则和会计制度,有目的地干预对外财务报告以获得某些私人或集团收益的披露过程。在此基础之上,本文对上市公司的利润操纵行为做了详尽的分析,包括利润操纵的主体、动机、操纵的方法以及上市公司利润操纵的治理。