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根据对现有文献研究和理论分析，从股票市场表现、治理结构、财务状况三方面选取59个指标，通过运用Logistic回归模型，采用两层次分析法构建内幕交易行为的识别模型研究发现，第一层次识别模型的主要变量包括累计超常收益率、日均换手率、BETA系数、第一大股东持股比例、Hefflndahl_5指数、股东大会出席率和净资产收益率等指标；第二层次识别模型由第一层次模型内幕交易识别的概率作为白变量构造而成。对模型识别效率的比较显示两层次的Logistic回归模型的识别效率高于单一层次的Logistic回归模型，且指标