【摘 要】
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通过分别运用分类回归树与多元判别分析模型，对196家上市公司年度财务报告数据进行建模，再利用1624家上市公司样本对所建模型进行识别能力检验。研究发现：分类回归树假设条件限
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通过分别运用分类回归树与多元判别分析模型，对196家上市公司年度财务报告数据进行建模，再利用1624家上市公司样本对所建模型进行识别能力检验。研究发现：分类回归树假设条件限制少，学习与识别能力强，对检验样本整体正确识别率达到81％以上，将第二类错误率有效控制在20％以下，留存收益在资产总额中的比重对会计信息失真识别具有很高的指示作用。
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