【摘 要】
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利用沪深两市受证监会处罚、具有财务造假行为的103家上市公司,以1∶2的比例匹配规模、行业相当的正常上市公司,选取各公司连续3年的财务数据进行研究。先用主成分分析法(PCA
【基金项目】
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安徽省哲学社会科学规划项目(AHSKF2019D019)
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利用沪深两市受证监会处罚、具有财务造假行为的103家上市公司,以1∶2的比例匹配规模、行业相当的正常上市公司,选取各公司连续3年的财务数据进行研究。先用主成分分析法(PCA)进行特征提取,再进行Logistic回归建模。前两年的样本数据集用于训练模型,最后一年的样本数据集用于检验模型。研究表明:综合偿债因子、综合盈利投资因子、资产运营效益因子、综合现金流量因子、资产销售配比因子5个主成分变量可作为识别财务造假的预警指标,所构建的模型具有较好的预测效果和稳健性,可对上市公司财务造假发挥监测防范作用。
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