基于因子分析的上市公司会计信息失真识别模型研究

发布时间：2020-11-09 22:13

　　 随着经济的飞速发展，证券市场的日益繁荣，会计信息的作用也越来越重要。但是近年来，会计信息失真现象频繁出现，成为令人担忧的问题，己经严重影响到我国社会主义市场经济的健康发展，损害了证券市场的配置资源功能，使上市公司的声誉和广大投资者的信心受到严重破坏，引起了社会各界的普遍关注。 本文以上市公司为研究对象，建立上市公司会计信息失真识别模型，为会计信息失真的研究提供一种新的思路，也为审监管部门和投资者提供技术支持。本文首先从理论和实践两个角度提出选题背景，阐述会计信息失真的研究意义和会计信息失真的概念，总结了国内外会计信息失真的研究现状，并对上市公司会计信息失真的原因及具体表现进行分析。然后提出了会计信息失真识别研究的样本、指标的选取方法，在因子分析的基础上对上市公司会计信息失真识别模型进行设计。之后根据指标的选取方法选取的40个财务比率指标并进行独立样本T检验，得到可以有效区分会计信息是否失真的10个指标，应用SPSS统计软件对估计样本组的这10个指标进行因子分析，得到4个包含原指标68.54%信息量的公因子，在模型设计的基础上，建立上市公司会计信息失真识别模型。将模型预测值确定为0.03，得出识别模型的识别率为81.94%。最后用检验样本组数据对识别模型进行检验，得出模型正确率为84.48%。 本文运用因子分析法建立上市公司会计信息失真识别模型，在上市公司会计信息失真识别方面具备了较强的可信度，有一定的实践意义。
【学位单位】：西安建筑科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2012
【中图分类】：F233;F832.51;F224
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义与目的
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 国外会计信息失真研究
        1.3.2 国内会计信息失真研究
        1.3.3 国内外研究评述
    1.4 研究内容与框架
        1.4.1 确定样本
        1.4.2 确定财务指标
        1.4.3 运用 SPSS 统计软件进行因子分析
        1.4.4 构建模型
        1.4.5 实证研究，对识别模型进行检验
2 相关研究基础与理论分析
    2.1 会计信息失真相关概念
        2.1.1 会计信息概念
        2.1.2 会计信息失真概念
        2.1.3 会计信息失真原因研究
        2.1.4 会计信息失真表现
        2.1.5 会计信息失真的危害
    2.2 因子分析相关概念
        2.2.1 因子分析的意义
        2.2.2 因子分析的基本概念
    2.3 小结
3 研究方法的选择及模型设计
    3.1 几种研究方法的对比
        3.1.1 逐步回归法
        3.1.2 主成分分析
        3.1.3 因子分析法
    3.2 会计信息失真识别模型设计
        3.2.1 样本选择，数据资料收集和整理
        3.2.2 指标选择
        3.2.3 会计信息失真识别模型设计
    3.3 小结
4 会计信息失真识别模型建立
    4.1 财务指标分析
    4.2 运用 SPSS 统计软件进行因子分析
        4.2.1 因子分析前的处理
        4.2.2 运用 SPSS 统计软件进行因子分析
    4.3 构建模型
        4.3.1 建立上市公司会计信息失真识别模型
        4.3.2 通过识别模型得到估计样本中上市公司的预测值
    4.4 小结
5 模型检验
    5.1 财务指标预处理
    5.2 预测值与分割点比较并作出判断
    5.3 小结
6 结论
    6.1 论文内容
    6.2 论文结论
    6.3 论文不足
致谢
参考文献
研究生期间发表论文

【参考文献】

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本文编号：2877029