基于分类回归树算法的上市公司会计信息失真识别研究

利用26个财务变量建立分类回归树模型对会计信息失真进行识别研究,结果表明所建模型对会计信息失真企业的正确识别率达到80%以上,能将第二类错误率控制在20%以下.实证还发现留存收益在总资产中的比率小于2%的公司很容易出现会计信息失真,最后作者利用8年数据对该结果进行检验,表明其识别能力非常出色.     

国外深度伪造技术政策文本分析与启示——以美国、欧盟为例

[目的/意义]深度伪造技术政策是技术异化治理的重要手段,通过分析美国与欧盟深度伪造政策内容,从而思考中国如何运用政策手段来对深度伪造技术异化进行治理。[方法/过程]文章选择美国与欧盟发布的21份政策文献作为研究对象,利用Nvivo12软件进行政策编码。然后以基本政策工具作为X维度,以技术异化治理维度作为Y维度,综合X&Y维度进行内容分析。[结果/结论]研究发现,美国与欧盟的深度伪造技术政策以环境型政策为主且较为关注对技术、个体和组织的治理,除此之外,也关注技术伦理的宣传与教育。据此,得出中国政府应制定深度伪造技术异化治理方案、促进政府主导的深度伪造技术创新实践、实现技术伦理与政策工具的结合、积极参与国际深度伪造技术异化治理等启示,从而建立健全中国的技术异化治理政策体系。     

机构投资者持股与企业会计信息透明度的关系

本文从检验机构投资者对会计信息透明度是否具有更高的解读能力入手,检验机构投资者对于会计信息透明度的解读能力。有别于其他研究仅选取某一会计信息指标,本文选择了2003-2007年深交所对上市公司的信息披露评级作为会计信息透明度的衡量标准,并在控制了其他股票交易特征、盈利特征等的基础上,得到了机构投资者会选择会计信息透明度较高的公司持股,从而在提高市场有效性方面能够发挥作用的结论。