基于投资者保护视角的财务舞弊治理——以万福生科为例

中国证券市场上市公司财务舞弊频发,尤其是创业板更是财务造假的高发地带。本文以＂创业板造假第一股＂万福生科为例,通过分析其财务造假带给投资者的损失,探寻上市公司财务舞弊的治理方法,从而保护投资者的利益,促进我国资本市场的发展。     

农业上市公司财务舞弊案例的分析及启示——以万福生科为例

蓝田股份、银广夏、绿大地,近年来一系列农业上市公司与财务舞弊事件相关联,令投资者对农业上市公司的财务信息产生怀疑。2013年10月23日,被勒令停牌一年之久的万福生科收到中国证监会的《行政处罚决定书》,成为创业板首例因财务造假接受处罚的企业。本文将以万福生科为案例,对其财务舞弊手段进行研究,分析我国农业上市公司财务舞弊案件频发的原因及处理对策,以期对该行业的监管提出一定的建设性意见。     

上市公司财务舞弊动因及手段识别案例探究——以“新中基”为例

随着我国经济的快速发展和市场竞争的日趋激烈,上市公司已成为促进经济发展最活跃的因素,然而中国的证券市场上,上市公司财务舞弊层出不穷并且不断刷新着记录,证券市场的信誉和广大投资者的利益都受到了严重损害。以新疆中基实业股份有限公司为例,从舞弊动因、舞弊手段及识别等角度,对新中基的财务舞弊进行分析,最后从政府、公司和中介机构三方面提出几点关于防范上市公司财务舞弊的对策。     

基于CRIME理论的财务舞弊案例分析——以康美药业为例

康美药业财务舞弊案作为A股史上最大的财务舞弊案,一直备受市场关注。文章基于CRIME理论,从舞弊行为人、舞弊手段、舞弊激励、监管机制、结果五个方面系统全面地分析了康美药业财务舞弊案,并从内部监管与外部监管两方面提出建议。     

机器学习模型输入指标选择方法研究——以上市公司财报舞弊判别为例

上市公司披露的财务信息对财务报告使用者决策有重大影响。随着上市公司的舞弊手段越发多样化和隐蔽化，传统的分析手段较难发现舞弊行为。机器学习模型不同于传统的分析模型，因其能够有效判别上市公司的舞弊行为而被越来越多的研究所关注，若能有效应用于实务，则对辅助财务报告使用者决策大有助益。机器学习模型判别效果高度依赖于输入指标的质量，文章针对现有相关研究存在的不足，提出改进机器学习模型输入指标选择的方法，即提升初始输入指标数量、最大化正负样本的特征差异和利用实证模型对初始指标进行筛选等。实证研究结果表明，Logistics回归分析模型可以用于敏感指标筛选，敏感指标筛选有助于机器学习模型分类识别准确率的提升，同时研究还发现随机森林机器学习模型在初始指标集就有较好的判别效率。     

尹中立：融资融券不适合中国国情

《第一财经日报》副总编辑张庭宾日前发表文章指出,中国A股的制度设计仍有着严重缺陷。现行法律规定,受害人要向法庭证明内部人与市场庄家合谋操纵侵害原告利益,要求原告提供这种“天知、地知、你知我知”的证据,否则被告就是无罪的,这就是无罪推论。它对股市受害者非常不公正,在客观上构成了对市场操纵者的“保护伞”,     

实践与理论的冲突:试论民事诉讼法律释明制度存在的问题研究——以两则案例为考察对象

一、研究我国民事诉讼法律释明制度问题的提出(一)广东某公司与海南韩某买卖合同纠纷案以及问题的提出1.广东某公司与海南韩某买卖合同纠纷案。案例一:2008年8月21日,原告广东某公司向广东某法院提起诉讼,请求被告海南某个体户韩某、某货运司机等支付2007年9月所欠货款12万元,原告提交的证据有《欠据》和《销售