發(fā)布時(shí)間：2020-09-04 19:52

　　 全國(guó)中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)(簡(jiǎn)稱新三板)是我國(guó)多層次資本市場(chǎng)的重要組成部分。真實(shí)、準(zhǔn)確、完整、及時(shí)地進(jìn)行信息披露是新三板掛牌公司的法定義務(wù)。掛牌公司一旦發(fā)生信息披露違規(guī)行為,投資者將遭受損失,市場(chǎng)也將面臨信任危機(jī)。因此,有必要對(duì)新三板掛牌公司信息披露違規(guī)行為進(jìn)行有效預(yù)警。本文以因信息披露違規(guī)被監(jiān)管機(jī)構(gòu)處罰的新三板掛牌公司為研究對(duì)象,在全面分析其違規(guī)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,對(duì)其違規(guī)動(dòng)因進(jìn)行實(shí)證研究,基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建違規(guī)預(yù)警模型,并對(duì)新三板全部掛牌公司進(jìn)行預(yù)警分析。主要研究工作和結(jié)論如下:通過實(shí)證分析和檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)大股東掏空程度、市場(chǎng)操縱程度、盈余管理程度均與新三板掛牌公司信息披露違規(guī)行為顯著正相關(guān),大股東掏空、市場(chǎng)操縱、盈余管理是新三板掛牌公司信息披露違規(guī)的主要?jiǎng)右�。基于公司�?cái)務(wù)、市場(chǎng)交易、公司治理以及違規(guī)動(dòng)因四個(gè)特征視角,運(yùn)用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分別構(gòu)建新三板掛牌公司信息披露違規(guī)事件發(fā)生預(yù)警模型和違規(guī)嚴(yán)重程度預(yù)警模型。經(jīng)小樣本檢驗(yàn),新三板掛牌公司信息披露違規(guī)事件發(fā)生預(yù)警模型的預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)到83.64%,違規(guī)嚴(yán)重程度預(yù)警模型的預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)到73.24%。此外,還發(fā)現(xiàn)包含公司財(cái)務(wù)、市場(chǎng)交易、公司治理、違規(guī)動(dòng)因信息越充分的模型,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率越高。應(yīng)用新三板掛牌公司信息披露違規(guī)事件發(fā)生預(yù)警模型和違規(guī)嚴(yán)重程度預(yù)警模型分別對(duì)2016年新三板全部掛牌公司進(jìn)行預(yù)警分析,取得較好的預(yù)警效果。從全市場(chǎng)角度分析發(fā)現(xiàn),處于“違規(guī)”預(yù)警狀態(tài)的掛牌公司數(shù)量遠(yuǎn)大于實(shí)際被處罰的掛牌公司數(shù)量。從分行業(yè)角度分析發(fā)現(xiàn),制造業(yè)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)內(nèi)處于“違規(guī)”預(yù)警狀態(tài)的掛牌公司數(shù)量最多,采礦業(yè),農(nóng)、林、牧、漁業(yè),文化、體育和娛樂業(yè),金融業(yè),建筑業(yè)等行業(yè)內(nèi)的掛牌公司更容易發(fā)生信息披露違規(guī)行為,采礦業(yè),農(nóng)、林、牧、漁業(yè),批發(fā)和零售業(yè),租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)等行業(yè)內(nèi)的掛牌公司信息披露違規(guī)嚴(yán)重程度更高。最后,分別從加強(qiáng)外部監(jiān)督機(jī)制和內(nèi)部管理機(jī)制的角度提出防范新三板掛牌公司信息披露違規(guī)的政策建議。
【學(xué)位單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP183;F275;F832.51
【部分圖文】：

圖 5-6 違規(guī)事件發(fā)生預(yù)警模型最優(yōu)個(gè)體適應(yīng)度值變化曲線 其次，通過遺傳算法優(yōu)化得到 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)初始權(quán)值和閾值如下： ①輸入層隱含層權(quán)值 W1 為 14*10 的矩陣，由于數(shù)據(jù)過多，不在文中列示②隱含層輸出層權(quán)值 W2 為： -2.4600,-1.3080,1.6017,-1.8246,-2.8504,-2.2096,-0.9060,1.1372,-2.4264,-0.0047] ③隱含層閾值 B1 為： 1.0014,-2.4611,-0.0658,-2.0733,2.1134,2.3089,0.9556,-2.8380,2.7483,0.8757] ④輸出層閾值為：B2=-2.2082。 設(shè)置上述最優(yōu)初始權(quán)值和閾值，并對(duì)所選的 120 對(duì)樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，最證性能曲線如圖 5-7 所示。迭代到 10 代時(shí)，最佳驗(yàn)證性能為 0.42696，滿足迭代終止。 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)性能的驗(yàn)證性分析結(jié)果如圖 5-8 所示�？梢钥闯�，對(duì)于訓(xùn)練

違規(guī)事件發(fā)生預(yù)警模型最佳驗(yàn)證性能曲線

違規(guī)事件發(fā)生預(yù)警模型訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)性能的驗(yàn)證性分析結(jié)果

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本文編號(hào)：2812509