资本市场是产权交易市场。证券作为产权市场的一种重要商品,依赖于充分披露的信息作为定价基础。持续、充分的信息披露是上市公司的基本义务与管理层的主要职责。公司信息透明度对于资本市场的效率有着重要的影响。近年来,频频发生的公司会计丑闻事件使得公司信息透明度成为学术界和实务界共同关注的焦点。中国证券市场经过近二十年的发展,己取得了巨大的成就,在社会主义经济建设中发挥了重要的作用。然而,与西方成熟市场相比,中国的资产市场还存在着较大差距。上市公司的信息披露无论从制度建设还是执行效果来看均不尽完善。各种信息违规披露、内幕交易事件仍时有发生,阻碍了证券市场的健康发展。因此,促进和规范我国上市公司信息披露,提高上市公司信息透明度,已成为我国证券市场发展的当务之急。围绕信息透明度,众多研究者从不同角度进行了各方面的研究。本文立足于中国上市公司所处的特殊资本市场和信息环境,着眼于对影响其信息透明度的众多因素的分析,以及如何利用这些影响因素对公司信息透明度进行判别评级。从上市公司的角度来看,信息透明度的影响因素可以分为内生因素和外生因素两种。内生因素主要包括财务状况、披露动机和治理结构等,外生因素包括法律、制度安排和市场环境等。本文通过理论分析和文献回顾,首先对各类因素的影响提出假设；其次,分别采用非参数检验、有序Logistic回归等方法对这些假设进行检验,以此得到目前对我国上市公司信息透明度具有显著影响的因素。另外,文章在影响因素分析的基础上,进行变量筛选,利用支持向量机方法建立上市公司信息透明度判别模型。实证结果表明,支持向量机模型具有良好的学习能力和泛化能力,其分类判别性能优于其他模型。利用基于深市数据的支持向量机模型,可以对沪市上市公司信息透明度进行判别,有助于完善中国上市公司信息透明度的研究。最后,为了克服支持向量机模型缺乏“可解释性”的缺点,本文实现了基于C4.5决策树的规则提取算法,将支持向量机模型学习到的知识以规则的形式表现出来。以规则形式表示的知识不仅可以使研究者更易于了解支持向量机模型的推理过程,认识影响因素与透明度之间的内在关系,同时还可以帮助个人投资者进行投资决策。