上市公司信息披露分类监管研究

作     者：徐静 谭章禄 苏嘉莉 

作者机构：北京联合大学管理学院北京100101 中国矿业大学(北京)管理学院北京100083 

出 版 物：《统计与决策》 (Statistics & Decision)

年 卷 期：2023年第39卷第13期

页      面：172-176页

核心收录：

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020201[经济学-国民经济学] 

基　　金：北京市社会科学基金规划项目(21GLB015)。 

主　　题：大数据分析 信息披露 违规风险 分类监管 C&R树 

摘      要：在上市公司信息披露新规频出的背景下,文章选取2012—2021年我国沪深两市A股计算机、通信和其他电子设备制造业上市公司为研究对象,按照大数据分析的全体性、混杂性和相关关系思维,运用数据挖掘方法探讨信息披露违规的动因及其内在关联。结果表明:相比未发生信息披露违规的上市公司,违规公司在总资产净利润率、净利润增长率、z值等指标上取值更低;相比低违规风险类的上市公司,中高违规风险类公司表现出更高的资产负债率、更低的资产报酬率、更消极的信息披露情感语调等特点。依据数据中蕴含的信息披露违规逻辑,有助于监管机构分类施策,提升监管的专业性、精准度和有效性。