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《大连理工大学》 2011年
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基于Fisher判别的上市公司会计信息披露质量评价

孟欣  
【摘要】:中国证券市场二十余年的高速发展令人瞩目,然而一些上市公司的会计舞弊、会计信息披露违规等现象却是愈演愈烈,若上市公司提供的会计信息存在虚假、遗漏等方面的问题,将会对公司的信誉、信息使用者的利益、社会资源的配置及资本市场的秩序造成非常大的危害。很多学者认为造成这种现象的因素有很多,包括公司治理结构不完善,公司财务存在问题等内在因素的影响。 为了研究我国上市公司会计信息披露质量关键的内在影响因素,本文从公司财务特征和公司治理两大角度出发,在对国内外一些学者研究公司会计信息披露质量影响因素总结的基础上,采用了K-S检验、相关性分析的方法来构建影响我国上市公司会计信息披露质量的指标体系,并使用Fisher判别的方法进行实证分析,来研究我国上市公司财务特征和公司治理对会计信息披露质量影响的关键因素并对其原因进行分析,并且由构建的模型得出结论:具有优秀财务特征和优秀公司治理的公司的会计信息披露质量可以认为就是合格的,但是公司财务特征不良或公司治理存在缺陷并不是影响会计信息披露质量不合格的必然因素,对会计信息披露质量不合格的判别仍然需要从多个方面综合考虑。 本文研究的创新点主要在于首次使用Fisher判别的方法对我国上市公司的会计信息披露质量的关键影响因素进行实证研究分析,通过既有的会计信息披露质量合格与否的级别和内在影响因素指标来构建我国上市公司会计信息披露质量评价模型,并且在模型的构建过程中,研究各自变量指标对判别会计信息披露质量影响效果的大小,并寻找出那些影响我国上市公司会计信息披露质量较关键的因素。构建的模型及“具有优秀财务特征和优秀公司治理的公司的会计信息披露质量可以认为就是合格的”的结论可以对会计信息的使用者的决策提供一定的参考价值,对上市公司提高会计信息质量的途径提供了一定的导向作用,并对上市公司自身的稳定和证券市场的良性发展提供一定的应用价值。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:F275

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