文献类型：期刊文献

中文题名：上市公司信息披露分类监管研究

作者：徐静[1];谭章禄[2];苏嘉莉[1]

第一作者：徐静

机构：[1]北京联合大学管理学院,北京100101;[2]中国矿业大学(北京)管理学院,北京100083

第一机构：北京联合大学管理学院

年份：2023

卷号：39

期号：13

起止页码：172-176

中文期刊名：统计与决策

外文期刊名：Statistics & Decision

收录：CSTPCD;;国家哲学社会科学学术期刊数据库;北大核心:【北大核心2020】；

基金：北京市社会科学基金规划项目(21GLB015)。

语种：中文

中文关键词：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。